2025년은 AI가 실험실을 벗어나 산업 현장에 본격 투입된 원년이었다. 2026년에는 이 흐름이 더욱 가속화되며 기술 산업 전반에 근본적인 변화가 예상된다. 도메인 특화 AI, 에이전트 중심 소프트웨어, AI 인프라·하드웨어 경쟁, 분산된 데이터 주권, 소프트웨어 개발 패러다임 변화, 글로벌 경제·기술 질서의 재편 등 10가지 주요 트렌드를 전망한다.

1. 산업별 특화 AI의 부상 (도메인 특화 LLM 확산)

범용 AI의 한계가 분명해지면서 금융, 의료, 법률 등 산업별 맞춤형 AI가 각광받을 것이다. 대규모 범용 LLM은 광범위한 지식을 다루지만 실제 현장 업무에는 전문 용어와 맥락 이해, 높은 정확도가 필수다. 기업들은 내부 데이터와 노하우로 추가 학습된 도메인 특화 AI 동료를 선호하게 될 것이다.

실제로 업계에서는 “가장 큰 모델이 아니라 우리에게 가장 적합한 모델이 중요하다”는 인식이 확산되어, 자체 데이터로 맥락을 깊이 학습한 Vertical LLM의 중요성이 커지고 있다. 한 예로 2025년 공개된 IBM Defense Model은 Janes의 오픈소스 인텔리전스 데이터로 특화 학습되어 국방 용어, 장비, 표준을 깊이 이해하며 군 의사결정을 지원하는 성능을 보여주었다.

이러한 특화 모델은 보안과 비용 면에서도 유리하여, 2026년에는 기업별 Vertical AI 구축 경쟁이 범용에서 맞춤형으로의 전환을 알리는 핵심 흐름으로 자리잡을 것이다.

결국 범용 AI가 모든 문제를 해결해줄 것이라는 기대는 현실의 벽에 부딪히고 있으며, 기업들은 당장 현업에 투입할 수 있는 실전형 AI를 요구하고 있다. 도메인 지식을 깊이 갖춘 맞춤형 AI는 일반 모델 대비 정확성과 신뢰성이 높고 보안 리스크도 적어, 2026년 AI 도입의 주류가 될 것이다.

2. 에이전트 중심 소프트웨어의 도래 (Agent First 시대 본격화)

AI 에이전트가 사람의 개입 없이 목표 달성을 위해 연속적으로 행동하는 Agentic AI가 2026년에 더욱 확산된다. 최근 테슬라의 FSD(완전 자율주행)는 목적지만 주어지면 스스로 주행을 완수하여, E2E(End-to-End) 에이전트의 가능성을 대중에게 각인시켰다.

에이전트란 환경을 인식하고 판단하여 실세계에 행동을 실행하는 주체를 뜻하는데, FSD와 같이 카메라로 주변을 보고, 자체 컴퓨터로 판단하고, 차량이라는 신체를 통해 움직이는 AI 시스템은 바퀴 달린 하나의 인공지능 에이전트라 할 수 있다.

2025년 말 등장한 Anthropic의 Claude Skills나 Palantir의 Vertical Agent 사례처럼, 하나의 AI가 여러 모델과 도구를 오케스트레이션하며 코드 작성, 테스트, 배포 등 전체 프로세스를 수행하는 기술이 현실화되었다. 이는 GUI 이후 ‘의도 기반 인터페이스’라는 제3의 컴퓨팅 플랫폼의 등장을 의미한다.

2026년에는 다양한 산업에서 사람이 “무엇을 원하는지”만 말하면 AI 에이전트가 “어떻게 수행할지”를 알아서 처리하는 업무 흐름이 보편화될 것이다.

3. AI 인프라·하드웨어 경쟁 심화

AI 인프라와 반도체를 둘러싼 경쟁이 2026년에 한층 치열해질 것이다. 지난 10년간 엔비디아(NVIDIA)가 CUDA 생태계와 강력한 GPU로 AI 가속기 시장을 사실상 독점해 왔지만, 이제 판도가 바뀌기 시작했다.

2025년 말 구글은 자체 칩 TPU v7 아이언우드와 초거대 모델 Gemini 3.0, 그리고 로봇까지 아우르는 풀스택 전략을 공개하며, 데이터센터부터 디바이스까지 AI 스택 전 계층을 장악하는 ‘디지털 수직계열화’로 반격에 나섰다. 특히 구글의 JAX/XLA 스택은 CUDA의 강력한 대안으로 부상하고 있다. JAX는 TPU와 GPU 모두에서 고성능 수치 연산을 지원하며, XLA 컴파일러를 통해 하드웨어에 최적화된 코드를 생성한다. DeepMind의 AlphaFold, Gemini 등 최신 AI 연구가 JAX 기반으로 이루어지면서, CUDA 종속에서 벗어나려는 기업들의 관심이 높아지고 있다.

더 나아가 구글은 Meta와 협력하여 TorchTPU 프로젝트를 진행 중이다. 이 프로젝트는 전 세계 AI 개발자들이 가장 많이 사용하는 프레임워크인 PyTorch를 TPU에서 네이티브로 실행할 수 있게 만드는 것이 목표다. PyTorch의 창시자이자 관리자인 Meta가 참여함으로써 이 프로젝트는 CUDA 생태계에 대한 가장 강력한 도전으로 평가받고 있다. TorchTPU가 성공하면 개발자들은 기존 PyTorch 코드를 거의 수정 없이 TPU로 마이그레이션할 수 있어, 엔비디아 GPU에 대한 종속성이 크게 줄어들 것이다.

한편 클라우드 인프라 동맹도 이례적인 형태로 전개되고 있다. OpenAI가 마이크로소프트 Azure 대신 AWS와 380억 달러 규모의 장기 클라우드 계약을 체결했고, 구글이 OpenAI 경쟁사 Anthropic에 대규모 투자를 논의하고 있다. Meta는 AI 전용 클라우드 스타트업 코어위브(CoreWeave)와 인프라 계약을 맺었으며, 국내에서는 쿠팡이 엔비디아와 손잡고 자체 GPU 클라우드를 선언했다.

엔비디아 독점에 균열이 가고 구글 TPU 등 대안이 부상하면서 AI 하드웨어 전쟁이 가속화되고 있다. 2026년에는 맞춤형 AI 칩 설계, 클라우드 인프라 투자 경쟁, 국가 간 반도체 주도권 다툼이 한층 심화될 것이다.

4. 데이터 주권 강화와 분산 데이터 생태계

각국의 데이터 주권(Data Sovereignty) 의식이 강화되면서, 분산형 데이터 소유 및 지역별 데이터 생태계가 굳어지고 있다. 개인정보 보호 규제와 국가 안보 이슈로 데이터의 국경 간 이동이 제한되면서, 글로벌 기업들도 데이터를 현지에 저장·처리하는 탈중앙화 전략을 채택하고 있다.

대표적으로 중국은 데이터 국외 반출을 엄격히 금지하여, 테슬라조차 중국 시장용 자율주행 AI를 현지 데이터로 별도 개발해야 했다. 이로 인해 같은 테슬라 차량이라도 미국형 AI와 중국형 AI가 따로 존재하게 되었고, 중국산 테슬라는 중국인처럼, 미국산 테슬라는 미국인처럼 운전하는 상황이 전개되고 있다.

2026년에는 유럽의 GDPR을 넘어서는 디지털 보호주의와 각국 공공 데이터의 자국화 움직임이 가속화되어, 다국적 기업들은 지역별 분산 클라우드 운영과 연합학습(Federated Learning) 등의 방식으로 대응하게 될 것이다. 한편 탈중앙화 ID(DID)나 데이터 중개 플랫폼 같은 새로운 데이터 활용 모델도 주목받을 것이다.

5. AI가 바꾸는 소프트웨어 개발 패러다임

소프트웨어 개발 방식은 2025년을 기점으로 AI에 의해 급격한 변화를 맞이했으며, 2026년에는 이러한 변화가 본격화된다.

Cursor, Claude Code 등 AI 코딩 도구의 대중화로, 개발자는 자연어로 기능을 제시하고 AI가 코드를 작성하는 “바이브 코딩(Vibe Coding)”이 등장했다. 하지만 코드 품질을 도외시한 채 결과물 동작에만 의존하는 바이브 코딩은 예측 불가능하고 취약한 시스템을 낳을 위험이 드러났다. 실제로 AI가 생성한 코드만으로 SaaS를 출시했던 한 사례에서는 이해하기 어려운 버그와 보안 취약점이 속출하여 유지보수에 큰 어려움을 겪었다.

이런 한계를 인식한 업계는 증강 코딩(Augmented Coding)이라는 새로운 원칙을 모색하고 있다. 익스트림 프로그래밍(XP) 창시자 켄트 백은 AI와 협업하면서도 테스트 주도 개발(TDD)과 코드 품질을 엄격히 관리하는 증강 코딩 방식을 제시하여 화제가 되었다. 이 접근법에서는 AI는 반복작업과 구현을 담당하고, 사람 개발자는 아키텍처 결정과 품질 보증에 집중한다. AI의 속도와 인간의 설계 능력을 결합하면서도 전통적인 소프트웨어 장인정신(clean code, refactoring 등)을 유지할 수 있다.

2026년에는 이러한 증강 코딩 원칙이 널리 퍼져, AI+개발자 협업이 표준이 되고 대학과 기업 교육에서도 프롬프트 엔지니어링, AI 코드 리뷰 등이 필수 역량으로 다뤄질 것이다.

6. 글로벌 공급망 재편과 기술 생태계 분절화

글로벌화 시대의 보편적 기술 규범이 무너지고, 공급망 리쇼어링(reshoring)과 함께 기술 생태계의 블록화가 진행되고 있다. 미국과 중국을 중심으로 기술·경제 블록이 분리되면서, 전 세계가 하나의 표준을 공유하던 시대는 저물고 “여러 개의 프로토콜” 시대가 다가오고 있다.

최근 미국 정부의 정책에 따라 테슬라, GM 등은 자국 내 공장에서 중국산 부품을 배제하는 방향으로 공급망을 재편하고 있다. 그 결과, 동일한 제품도 판매 지역에 따라 완전히 다른 부품·기술 스택을 갖추는 상황이 예견된다.

이는 인터넷, 통신규약, 반도체 표준 등이 양극화되어 상호 호환되지 않는 멀티 프로토콜 환경을 만들고 있으며, 각 지역 소비자는 자신이 속한 블록에 맞는 기기와 서비스를 사용해야 하는 불편을 겪을 수 있다.

세계화 40년간 유지되던 단일 기술 표준의 시대가 저물고, 미·중 갈등을 축으로 공급망과 표준의 양분화가 뚜렷해지고 있다. 각국은 프렌드쇼어링 등으로 자국 및 우방 중심으로 생산망을 재편하며, AI 알고리즘조차 국가별로 갈라지는 디지털 블록화가 진행 중이다. 2026년에는 이러한 글로벌 기술 질서 재편이 본격화되어, 기업들은 지역별 전략을 따로 마련해야 하고 국제 협업 모델에도 근본적인 변화가 불가피해질 것이다.

7. 화폐의 미래: 스테이블코인과 새로운 통화 질서

전 세계 화폐 시스템도 기술 발전과 지정학 변화에 따라 2026년 크게 진화할 것이다.

스테이블코인(stablecoin)은 미래 디지털 경제의 핵심 축으로 부상하고 있다. 달러 등의 법정화폐나 금, 원유 같은 실물자산 가치에 연동되어 가격을 안정시킨 암호화폐인 스테이블코인은 이미 발행량 기준 약 3,000억 달러 규모로 성장하며 결제 수단으로 자리잡았다. 비록 2022년 한국계 프로젝트 테라USD(UST)의 붕괴로 일시적 신뢰 위기가 있었지만, 미 달러 등 담보 기반 스테이블코인들이 효용성을 인정받으며 시장을 재편했고, 각국 정부와 기업들도 공식적인 스테이블코인 도입을 모색 중이다.

나아가 새로운 가치 기반도 등장하고 있다. 일론 머스크가 “에너지가 진정한 화폐”라고 언급했듯이, 향후에는 달・화성의 광물이나 에너지와 연동된 새로운 통화 체계가 논의될 수 있다. 거대 금속 소행성에서 채굴한 자원을 담보로 한 통화나, 태양광 에너지 생산량에 가치가 연동된 화폐 등의 아이디어가 부상하고 있다.

돈의 형태도 기술 발전에 따라 진화하고 있다. 종이화폐에서 신용카드, 암호화폐를 거쳐 이제는 스테이블코인이 대두되었으며, 2026년에는 각국 정부와 기업이 앞다투어 안정된 디지털 통화 도입을 추진할 것이다. 나아가 우주 광물이나 에너지 같은 새로운 실물가치에 연동된 통화 개념이 부상함에 따라, 글로벌 금융 질서에도 큰 변화가 예상된다.

8. AI의 일상화와 플랫폼 주도권 경쟁

AI 기술의 일상화(Ubiquity)가 2026년에 더욱 뚜렷해져, AI는 스마트폰 이후 차세대 핵심 플랫폼으로 자리매김할 것이다.

2023년 이후 ChatGPT를 필두로 한 생성형 AI 서비스들은 불과 2~3년 만에 수억 명 이상의 사용자를 확보하며, 역사상 가장 빠른 기술 채택 속도를 기록했다. 2025년 OpenAI DevDay에서 발표된 바에 따르면 ChatGPT 주간 활성 사용자가 8억 명을 돌파하며 AI가 일상의 필수 도구로 정착했음을 보여줬다.

플랫폼 경쟁도 가열되고 있다. OpenAI는 모델 제공사를 넘어 개발자 생태계, 클라우드 인프라, 전용 디바이스까지 수직 통합하는 공격적 전략을 천명했고, 구글은 독자 칩과 자체 AI 서비스를 앞세워 AI 중심의 전방위 플랫폼을 구축 중이다. 애플은 자사 AI 모델 완성 전까지 구글의 최신 AI 모델(제미나이)을 Siri에 도입하기 위해 연 10억 달러 규모 계약을 검토하고 있다. 2026년에는 AI 기능이 운영체제, 생산성 소프트웨어, 클라우드, IoT 기기 등 모든 영역에 스며들어, AI 없는 서비스는 경쟁력을 잃는 상황이 될 것이다.

한편 Edge Device에서의 AI 경쟁도 본격적으로 시작될 것이다. 클라우드에서 서비스되는 AI는 효율성을 찾아가겠지만, Edge에서의 LLM이나 월드모델의 경쟁이 시작될 것이다. 테슬라가 FSD를 세계로 확장함에 따라 2025년에 경쟁의 서막을 알렸고, 자동차 자율주행에서의 Edge AI 경쟁을 시작으로 스마트폰, 웨어러블, 로봇 등 전방위로 펼쳐질 것이다.

9. AI 윤리와 규제 체계의 강화

AI 기술의 영향력이 커짐에 따라, 이에 상응하는 윤리적 통제와 정책적 규제가 2026년에 한층 강화될 것이다.

초거대 모델의 편향(Bias), 허위정보 생성 및 프라이버시 침해 가능성은 꾸준히 제기되어 왔으며, 각국 정부와 국제 기구는 AI 거버넌스 수립에 본격 착수했다. 유럽연합(EU)은 세계 최초의 AI 규제법(AI Act)을 시행할 예정이며, 미국과 중국도 자율 규제 가이드라인과 검열 체계를 강화하고 있다. 실제로 2025년 구글이 공개한 자율 코딩 에이전트 Antigravity는 출시 직후 보안 연구자들에 의해 프롬프트 주입 공격으로 내부 데이터를 유출당하는 사례가 시연되었고, 이는 AI 시스템의 새로운 위험성을 드러내어 보안 점검과 규제의 필요성을 환기했다.

2026년에는 AI 평가·인증제도, 투명성 의무화, 데이터 사용 규제 등이 구체화될 것이다. 기업들은 AI 개발 단계부터 AI 윤리 준칙(Ethical AI Guidelines)을 수립하고, 편향 제거와 설명 가능성 확보에 투자를 늘리고 있다.

10. AI 모델 효율화와 새로운 아키텍처의 부상

지난 몇 년간 AI 업계의 화두였던 “더 큰 모델 = 더 뛰어난 성능” 공식이 흔들리고, 효율성과 혁신 아키텍처가 주목받는 전환기가 찾아왔다.

2025년 초 중국 스타트업 DeepSeek은 단 600만 달러의 비용으로 GPT-4를 능가하는 모델 개발에 성공해 업계를 뒤흔들었다. 불과 몇 달 전까지만 해도 파라미터 수를 기하급수적으로 늘리는 스케일 경쟁이 AI 패권을 좌우할 것이라 여겨졌으나, 이 사건은 거대 자본이 없어도 혁신적 최적화로 최고 성능을 달성할 수 있음을 보여주었다. 또한 중국의 Moonshot AI는 무려 1조 개 파라미터에 달하는 모델 Kimi K2를 오픈소스로 공개하여, 초대형 LLM조차 이제 독점 자산이 아닌 공공재로 인식되는 전환을 이끌었다.

그러나 효율성만이 정답은 아니다. 2025년 말 구글이 공개한 Gemini 3.0 Pro는 파라미터를 대폭 늘리면서 성능이 크게 향상됨을 보여주었다. 이는 파라미터를 줄이며 효율성을 추구하는 방향이 유일한 해법이 아님을 증명한 사례다. 구글이 다시 규모 경쟁의 문을 열어버린 셈이다. 결국 2026년에는 효율성 추구와 규모 확장이라는 두 가지 상반된 전략이 공존하며, AI 모델 개발의 최적 경로를 둘러싼 새로운 경쟁이 펼쳐질 것이다.

한편 2025년 발표된 Power Retention 구조는 어텐션 메커니즘 없이도 기존 LLM과 유사한 성능을 내는 혁신으로 주목받았다. 이러한 시도들은 거대 모델의 한계를 넘어서 AI 효율성의 한계 돌파를 꾀하는 것으로, 비용 절감과 접근성 향상 측면에서 의미가 크다. 2026년에는 모델 경량화, 시간·메모리 효율 알고리즘, 저전력 추론 기술 등이 대두될 것이다. 모델 프루닝(pruning), 지식 증류(knowledge distillation) 기법으로 작은 모델이 큰 모델과 유사한 성능을 내거나, 스파스(sparse) 모델과 같은 새로운 네트워크 구조가 실용화될 것이다.

결론

2026년은 AI 기술이 실험 단계를 넘어 산업 전반에 실질적 영향을 미치는 원년이 될 것이다. 범용 AI에서 도메인 특화 AI로, 단순 도구에서 자율 에이전트로, 클라우드 중심에서 Edge 디바이스로 AI의 무게중심이 이동하고 있다. 동시에 엔비디아의 CUDA 독점에 균열이 가고, 미중 기술 블록화가 가속되면서 글로벌 기술 질서 자체가 재편되고 있다.

이러한 변화의 핵심은 “효율성과 실용성”이다. 더 이상 거대한 파라미터 수나 막대한 자본만으로 AI 경쟁에서 승리할 수 없다. DeepSeek이 600만 달러로 GPT-4를 넘어선 사례가 보여주듯, 혁신적 최적화와 목적에 맞는 설계가 규모를 압도할 수 있다. 물론 구글 Gemini 3.0 Pro처럼 규모 확장이 여전히 유효한 전략임을 보여주는 사례도 있어, 효율성과 규모라는 두 축이 공존하며 경쟁할 것이다.

또한 AI 기술의 발전 속도만큼이나 윤리와 규제의 중요성도 커지고 있다. 프롬프트 주입 공격, 편향, 프라이버시 침해 등의 문제가 현실화되면서 기술 개발과 책임 있는 활용 사이의 균형이 필수가 되었다. 2026년은 기술 혁신과 사회적 수용이 함께 성숙해가는 해가 될 것이다.

결국 2026년의 승자는 가장 큰 모델을 가진 기업이 아니라, 가장 적합한 솔루션을 가장 빠르게 현장에 적용하는 기업이 될 것이다. AI는 더 이상 미래의 기술이 아니라 현재의 경쟁력이다.