[딜사이트 최령 기자] 2025년, '인공지능(AI) 3대 강국 도약'을 공식 선언한 한국은 2026년에 그 계획을 실제로 실행하는 단계에 들어선다. 생성형 AI는 4년 차 국면에 들어서며 글로벌 패러다임이 인프라 경쟁에서 서비스 경쟁으로 빠르게 이동하는 가운데 한국은 소버린 AI와 국가AI컴퓨팅센터 구축을 축으로 본격적인 실행 단계에 진입할 전망이다. 

<IT 트렌드 2026>,<AI 상식사전> 등 수십권의 책을 집필한 ICT 전문가인 김지현 테크 커뮤니케이터는 "2026년은 학습 중심에서 추론 중심으로 전환되는 첫 해이자 에이전트 시대가 본격 개막하는 시기"라며 한국 AI 산업이 맞게 될 변화를 짚었다.

김 커뮤니케이터는 올해 AI 변곡점을 세 가지로 규정했다. 첫째는 학습에서 추론으로의 급격한 무게 이동이다. LLM의 성능 경쟁이 훈련 고도화만으로는 차별화되기 어려운 국면에 들어서면서 효율적 추론이 산업 혁신의 핵심으로 부상하고 있다는 진단이다. 둘째는 에이전트 기반 응용 서비스가 시장 중심으로 부상하는 흐름이다. 

그는 "스마트폰 경쟁이 스펙에서 앱 생태계로 넘어갔던 것처럼 AI도 응용 서비스 경쟁이 중심 화두가 되는 한 해"라고 전망했다. 세 번째는 제조업 중심의 피지컬 AI 진입이다. 한국 제조업이 가진 데이터·공정 기반이 AI와 결합하면서 산업 현장에서의 혁신이 본격화될 것이라는 설명이다.

한국형 소버린 AI 전략도 2026년부터 실행 국면으로 진입할 것으로 내다봤다. 지난해까지 정책·거버넌스·모델 개발 기반이 정비됐다면 올해는 공공과 산업 서비스에 AI 적용이 실제로 확산되는 시기라는 것이다. 그는 소버린 AI가 가져올 기회와 리스크를 동시에 지적했다. 

반도체·전력·부지 등 데이터센터 인프라와 LLM, 클라우드, 운영 프로토콜까지 독자 구성하는 '자강형' 모델은 안보·문화·산업 특성에 맞춘 최적화를 가능하게 하지만 폐쇄적 생태계가 형성될 경우 해외 시장 호환성에서 한계를 맞을 수 있다는 점을 경고했다. "미국과 중국처럼 완전한 AI 스택을 갖추는 만큼 글로벌 호환성과 수출 경쟁력까지 고려한 개방적 접근이 필수적"이라고 강조했다.

국가AI컴퓨팅센터와 민간 GPU 확충 계획이 본격화되는 가운데 한국의 컴퓨팅 인프라 수준에 대한 평가도 내놨다. 그는 "한국은 메모리 분야 글로벌 1위라는 압도적 강점을 기반으로 엔비디아·구글·중국 NPU 생태계와 모두 연결된 유일한 시장"이라며 아시아 AI 인프라 허브로서의 잠재력을 높게 평가했다. 2025년 하반기부터 글로벌 기업과의 실질적 협력이 가속화된 점도 이런 전망을 뒷받침한다고 설명했다.

K-LLM 상용화가 가시화되는 2026년 한국형 모델이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해서는 국내에서 먼저 확실한 사용 사례를 만들어야 한다고 강조했다. 웹·앱·디바이스 전반에 자연스럽게 스며들어 기업·공공 서비스에서 실제 효용이 입증돼야 기술 수출과 패키징 모델이 가능하다는 것이다. 한국이 가진 제조·바이오·공공 데이터의 강점도 글로벌 경쟁력의 기반이 될 것으로 봤다. "가전·자동차·헬스 등 한국이 강한 산업에 AI가 결합되면 경쟁력은 한 단계 더 높아질 것"이라고 말했다.

AI 서비스 부족이 약점으로 지적되는 국내 시장에서 가장 빠르게 성장할 분야에 대한 질문에는 한국의 웹·모바일 서비스 경쟁력을 다시 강조했다. 2000년대 웹과 2010년대 모바일에서 해외 플랫폼을 제치고 독자 생태계를 구축한 경험이 AI에서도 재현될 수 있다는 것이다. 그는 "뤼튼, 라이너, 미리캔버스AI 등 국내 스타트업의 약진이 눈에 띈다"며 금융·유통·통신뿐 아니라 공공서비스에서도 성장이 촉진될 것이라고 전망했다.

글로벌 시장을 겨냥한 'AI 솔루션 패키지' 경쟁력에 대해서는 고객 중심사고를 가장 핵심 조건으로 꼽았다. 특정 기술이 아니라 해결해야 할 문제를 명확히 정의하고 그에 맞게 솔루션을 조합하는 능력이 중요하다는 것이다. 에이전트, 버티컬, 피지컬 AI 중 한국이 가장 먼저 성과를 낼 영역으로는 제조·바이오·엔터테인먼트 등 기존 강점이 있는 산업 기반의 버티컬 AI와 제조 혁신을 이끄는 피지컬 AI를 우선 꼽았다.

AI 투자 흐름이 인프라 중심에서 운영체계·서비스 레이어로 이동하는 전환기에는 기업별 전략적 선택이 생존을 좌우할 것이라고 전망했다. 그는 "모든 기업이 인프라 투자를 감당할 수 없는 만큼 에이전트 브라우저, 킬러앱, 새로운 디바이스 등 생태계 중심 전략을 고민해야 한다"고 말했다.

2026년 글로벌 AI 규제 체계의 핵심은 '신뢰성'이 될 것이라는 전망도 내놨다. LLM 학습 데이터, 추론 과정, 알고리듬 판단 기준을 설명할 수 있는 투명성이 신뢰성의 전제라는 것이다. "인터넷이 개인정보 유출 한 번으로 흔들리듯 AI 역시 신뢰를 잃는 순간 시장 확산이 멈춘다"며 개방성 기반의 설명 가능 AI를 강조했다.

마지막으로 한국이 AI 인재 허브로 도약하기 위해 필요한 조건으로는 학문 간 경계 해체, 글로벌 인재 유입, 실패를 인정하는 문화라는 세 가지를 제시했다. AI는 컴퓨터공학뿐 아니라 산업·법·사회과학·윤리의 융합이 필수이기에 대학·기업의 인재 시스템이 근본적으로 전환돼야 한다는 것이다. 

그는 "비자와 연구 환경을 대폭 개방해 외국인 인재가 예외가 아닌 일상이 돼야 한다"고 강조했다. 이어 "실패가 경력으로 인정되는 제도 없이는 창의적 도전이 탄생하기 어렵다"며 2026년이 이 구조를 준비해야 하는 첫 해가 될 것이라고 말했다.