[기술] 지속형 AI

2025년의 기술 지형은 생성형 AI(Generative AI)의 폭발적인 도입과 초융합(Hyper-Convergence)이라는 거대한 흐름 속에서 형성되었습니다. 이러한 혁신의 물결은 AI를 단순한 도구를 넘어, 기업과 사회 시스템에 영속적(Continuous)으로 내재화되고, 지속적인 학습과 책임(Responsibility)을 수행하며, 신뢰(Trust)를 기반으로 작동하는 새로운 단계로 진화시켰습니다.

트렌자랩은 이 핵심 패턴을 '지속형 AI(Gyesok-hyeong AI)'라고 정의했습니다. 2026년은 이 지속형 AI가 시장의 기대(Volume)를 넘어 윤리(Ethics)와 신뢰(Trust)를 확립하고 산업 전반의 가치를 극대화하는 원년이 될 것입니다.

1. 핵심 패턴 분석 : 지속형 AI의 정의와 필연적 등장

1.1. 2025년 AI 지형: '혁신의 열망'과 '구조적 마찰'의 교차점

2025년은 인공지능이 '아이디어' 단계를 넘어 '실제 가치'를 창출하는 수익화(Monetization) 단계에 본격적으로 진입한 해입니다. 특히 거대언어모델(LLM, Large Language Model)로 대표되는 생성형 AI는 기업 내부로 내재화(Internalization)되어, 업무 프로세스, 고객 서비스, 콘텐츠 제작 전반에 걸쳐 혁신을 주도했습니다.

글로벌 리서치 기관들의 분석에 따르면, 2025년 전 세계 AI 지출이 900억 달러를 넘어서며 전례 없는 성장세를 보였습니다. IDC는 APAC 지역의 AI 투자 증가 속도가 디지털 기술 전체보다 1.7배 빠르며, 2027년까지 1조 6천억 달러의 경제 효과를 창출할 것으로 전망했습니다.

하지만 이러한 혁신적 잠재력 이면에는 심각한 구조적 마찰이 존재했습니다.

AI 역량 격차(AI Skill Gap Phobia): AI 역량에 대한 급격한 요구 증가는 인력 시장의 불안정성을 야기했습니다. 기업들은 AI 인재 확보와 내부 역량 강화에 고심하고 있으며, 이는 AI 도입의 가장 큰 장애물 중 하나로 부상했습니다.

신뢰의 위기: 알고리즘 편향성, 환각(Hallucination) 문제, 그리고 이를 통제할 윤리 거버넌스 부재는 AI가 사회의 필수 인프라로 자리 잡는 데 가장 큰 장애물이었습니다. 2020년 국내에서 발생한 챗봇 윤리 문제처럼, AI 시스템의 개인정보 노출과 혐오 발언이 사회적 논란을 일으키며 서비스 중단과 과징금 부과로 이어진 사례들이 신뢰 구축의 중요성을 일깨웠습니다.

1.2. 지속형 AI (Gyesok-hyeong AI)의 개념 정립

지속형 AI는 이러한 구조적 마찰을 해소하고 AI의 잠재력을 완전히 발휘하기 위한 패러다임 전환을 의미합니다. 이는 다음 세 가지 핵심적인 '지속성'을 요구합니다.

(1) 지속적 내재화 (Continuous Integration & Embedding)

AI가 클라우드 환경을 넘어 데이터가 생성되는 현장, 즉 엣지(Edge)에서 실시간으로 분석 및 처리되는 구조를 의미합니다. IDC는 2026년까지 전 세계 기업의 40%가 하이브리드 클라우드와 엣지 인프라를 채택할 것으로 전망했습니다.

엣지 컴퓨팅의 핵심 장점은 데이터를 중앙으로 보내지 않고 생성 지점에서 즉시 처리함으로써 지연(latency)을 줄이고, 데이터 이동 과정에서 발생하는 보안 리스크를 완화하는 것입니다. 자율주행, 제조 공장 자동화, 스마트 시티 인프라 등 응답 속도가 생명인 분야에서 필수적이며, AI를 인프라의 일부로 영구적으로 심는 과정입니다.

실제로 드론, 보안 카메라, 산업용 센서와 같은 엣지 디바이스에서 직접 실행되는 컴퓨터 비전 모델을 통해 AI가 엣지에 더 가까워지고 있습니다. 예를 들어, 농업 분야의 엣지 AI는 드론에 배포되어 작물의 건강을 모니터링하고, 해충의 침입을 감지하며, 토양 상태를 실시간으로 평가할 수 있습니다.

CES 2026에서 딥엑스의 DX-M1 칩을 탑재한 'ALPON X5' AI 게이트웨이가 'Best of Innovation' 수상을 받은 것도 이러한 트렌드를 반영합니다. 이 제품은 GPU 대비 10배 이상의 전력 효율을 자랑하며, 5W 미만의 소비 전력으로도 고정밀 AI 추론을 수행할 수 있어 전력 제약이 큰 산업 및 인프라 환경에서도 안정적인 AI 운용을 가능하게 했습니다.

(2) 지속적 학습 및 개선 (Continuous Learning & Optimization)

AI 모델이 한 번 구축된 후 정체되는 것이 아니라, 새로운 데이터와 피드백 루프를 통해 성능과 정확도를 끊임없이 향상시키는 메커니즘입니다. 이것이 곧 AI의 수익화와 산업 혁신을 보장하는 핵심 동력입니다.

DataOps(Data Operations)의 중요성: 지속형 AI는 실시간으로 유입되는 데이터를 학습 루프에 통합하는 능력이 필수입니다. DataOps는 데이터 수집, 통합, 품질 관리, 보안 프로세스를 자동화하여, AI 모델이 고품질 데이터를 지속적으로 공급받고 훈련될 수 있도록 지원하는 운영 프레임워크입니다.

합성 데이터(Synthetic Data)의 활용: 실제 데이터 확보의 어려움을 극복하고 편향성을 완화하기 위해, GAN(Generative Adversarial Networks) 및 확산 모델을 활용한 합성 데이터 생성이 중요해지고 있습니다. 이는 AI 시스템 훈련을 지원하고, 특히 희귀하거나 민감한 데이터가 필요한 영역(의료, 국방)에서 AI의 지속적인 개선을 가능하게 합니다.

지능형 설계 최적화: 3D 프린팅 분야에서는 AI 기반의 토폴로지 최적화(Topology Optimization) 소프트웨어가 부품의 무게, 강도, 재료 효율을 자동으로 극대화하는 설계를 생성합니다. 이는 AI가 제조 산업의 제품 개발 라이프사이클에 영구적으로 통합되어 지속적인 성능 최적화를 달성하는 구체적인 사례입니다.

(3) 지속적 책임 및 신뢰 (Continuous Trust & Responsibility)

기술적 한계(오류, 한계)와 사회적/윤리적 문제(편향성, 소외)에 대한 경계심을 해소하고, AI 시스템의 예측 가능성, 공정성, 안전성을 규제(Guardrails)와 설명 가능성(Explainability)을 통해 담보하는 것입니다.

이는 AI가 인간의 의도와 윤리적 기준 내에서 작동하는 책임 있는 자율성(Responsible Autonomy)을 확보하기 위한 기반입니다. 2026년 1월 시행을 앞둔 한국의 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률(AI 기본법)'은 안전, 혁신, 포용이라는 핵심 가치를 제시하며 신뢰할 수 있는 AI 생태계 구축의 법적 기반을 마련했습니다.

2. 기반 기술 및 전문성 강화 : 지속성 AI 의 작동 원리

지속형 AI는 단순한 소프트웨어 기술이 아니라, 하드웨어, 데이터 관리, 거버넌스 시스템이 총체적으로 융합된 초융합 기술입니다.

2.1. 운영 및 배포의 지속성: 엣지 및 경량화 아키텍처

엣지 컴퓨팅 및 실시간 AI (Edge Computing and Real-time AI)

IoT 기기와 5G/6G 네트워크의 확산에 따라, 데이터 처리의 무게 중심이 중앙 클라우드에서 엣지(데이터 발생 지점)로 이동하고 있습니다. 이는 자율주행, 산업 자동화, 스마트 홈에서 응답 속도와 데이터 프라이버시를 극대화하며 AI의 영속적인 현장 배포를 가능하게 하는 핵심 기술입니다.

어드밴텍의 분석에 따르면, 산업 현장에서의 AI 도입 트렌드가 클라우드 기반 모델 학습에서 실제 현장 구현으로 전환되고 있습니다. 따라서 엣지 AI와 엣지 컴퓨팅이 핵심이 되었으며, 각 환경별로 요구되는 애플리케이션 서비스에 맞게 LLM을 파인튜닝하는 것이 필수적입니다.

엣지 컴퓨팅의 주요 장점 중 하나는 클라우드 연결이 제한적이거나 비현실적인 환경에서도 실시간 의사결정을 내릴 수 있다는 점입니다. 아카마이의 인퍼런스 클라우드는 엔비디아 블랙웰 GPU를 활용하여 전 세계 4,200개 이상의 엣지 네트워크에서 실시간 AI 추론을 제공하며, 피지컬 AI 시스템(자율주행 차량, 산업용 로봇, 스마트 도시 인프라)에서 밀리초 단위의 정밀한 의사결정을 가능하게 합니다.

ViT (Vision Transformer)의 주류화

컴퓨터 비전(CV) 분야에서 기존 CNN(Convolutional Neural Network)을 대체하는 ViT 아키텍처는 확장성과 적응성이 뛰어나 고정밀 분야의 표준 모델로 자리 잡았습니다. 이는 LLM과 같은 대규모 트랜스포머 모델과의 구조적 통합을 용이하게 하여, 멀티모달 AI의 지속적인 발전을 뒷받침합니다.

2025년에는 특히 실시간 처리가 필수적인 엣지 컴퓨팅 애플리케이션에서 최적화된 ViT 아키텍처가 더욱 널리 채택될 것으로 예상됩니다. ViT와 CNN이 나란히 발전함에 따라 AI 기반 비전 시스템은 더욱 다양한 기능과 성능을 갖추고 자율 주행, 산업 자동화, 고정밀 의료 진단 분야에서 새로운 가능성을 열게 될 것입니다.

2.2. 학습 및 최적화의 지속성: DataOps와 합성 데이터

DataOps (Data Operations)

지속형 AI는 실시간으로 유입되는 데이터를 학습 루프에 통합하는 능력이 필수입니다. DataOps는 데이터 수집, 통합, 품질 관리, 보안 프로세스를 자동화하여, AI 모델이 고품질 데이터를 지속적으로 공급받고 훈련될 수 있도록 지원하는 운영 프레임워크입니다.

데이터의 품질과 투명성은 신뢰할 수 있는 AI의 핵심입니다. AI 거버넌스 프레임워크에는 데이터 및 모델 관리에 대한 절차가 포함되어 있어, 조직 내 개발자와 데이터 과학자가 내부 표준과 정부 규정을 모두 준수하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.

생성형 AI와 합성 데이터 (Generative AI and Synthetic Data)

실제 데이터 확보의 어려움을 극복하고 편향성을 완화하기 위해, GAN(Generative Adversarial Networks) 및 확산 모델을 활용한 합성 데이터 생성이 중요해지고 있습니다. 이는 AI 시스템 훈련을 지원하고, 특히 희귀하거나 민감한 데이터가 필요한 영역(의료, 국방)에서 AI의 지속적인 개선을 가능하게 합니다.

지능형 설계 최적화 (Intelligent Design Optimization)

3D 프린팅 분야에서는 AI 기반의 토폴로지 최적화 소프트웨어가 부품의 무게, 강도, 재료 효율을 자동으로 극대화하는 설계를 생성합니다. 이는 AI가 제조 산업의 제품 개발 라이프사이클에 영구적으로 통합되어 지속적인 성능 최적화를 달성하는 구체적인 사례입니다.

2.3. 거버넌스 및 윤리의 지속성: 경계 지능 (Boundary Intelligence)

지속형 AI가 사회적 신뢰를 얻기 위한 핵심 규칙은 경계 지능(Boundary Intelligence)입니다.

경계 지능의 개념

이는 AI가 자체적으로 윤리적 규범과 법적 한계(Guardrails)를 이해하고 준수하도록 설계하는 기술입니다. 즉, AI의 자율성을 극대화하면서도 인간의 통제를 벗어나지 않도록 외부 통제(External Control) 메커니즘을 내재화하는 것입니다.

AI 거버넌스는 AI 도구와 시스템이 안전하고 윤리적으로 유지되도록 AI의 연구, 개발 및 활용을 안내하는 프레임워크, 규칙 및 표준을 일컫습니다. 이는 AI 시스템의 개발, 배포 및 유지 관리를 감독하는 데 필요한 정책, 절차 및 윤리적 고려 사항을 포괄합니다.

책임 있는 자율성 (Responsible Autonomy)

이 경계 지능을 통해 AI는 오용이나 편향된 결과를 최소화하고, 인간이 의도한 목적에 맞게 책임감 있게 작동할 수 있는 자율성을 부여받게 됩니다. 이는 2025년의 '디지털 신뢰의 위기'와 '윤리 거버넌스 부재'를 극복하기 위한 근본적인 해결책입니다.

가트너는 2025년 전략적 기술 트렌드 가운데 두 번째로 AI 거버넌스 플랫폼을 꼽았습니다. 이런 도구를 활용하는 기업은 AI 관련 윤리 이슈가 40%가량 줄어들 것으로 예상됩니다.

3. 지속형 AI 를 위한 사회적 규칙 : 신뢰와 투명성

지속형 AI가 사회 전반에 걸쳐 수용되기 위해서는 기술적 완성도와 함께 사회적, 제도적 장치가 반드시 병행되어야 합니다.

3.1. 디지털 신뢰 구축: 통제성 및 윤리적 수용

AI가 금융, 의료 등 초치명적(Hyper-critical) 응용 분야로 확산됨에 따라, 시스템의 오류, 한계, 편향성으로 인한 디지털 신뢰의 위기가 더욱 첨예해지고 있습니다.

사회적 책임 요구

부정적 감성어(오류, 한계, 소외, 장애인)의 출현은 AI 기술이 "사람 중심"으로 작동하지 않을 경우 발생할 수 있는 사회적/윤리적 불평등에 대한 깊은 경계심을 반영합니다. AI 시스템이 성별과 지역 등에 따라 차별하는 경우에는 기업이 추구하는 ESG 경영의 사회적 책임(Social) 원칙을 심각하게 위반하게 됩니다.

AI 윤리기준의 제도화

대한민국 정부가 제시한 '사람이 중심이 되는 인공지능(AI) 윤리기준'은 AI 거버넌스의 중요한 축을 형성하며, 지속형 AI가 준수해야 할 필수적인 사회적 규칙으로 작용합니다. 이 윤리기준은 3대 기본원칙(인간성을 위한 AI, 사회의 공공선 실현, 기술의 합목적성)과 10대 핵심 요건(인권 보장, 프라이버시 보호, 다양성 존중, 침해금지, 공공성, 연대성, 데이터 관리, 책임성, 안전성, 투명성)으로 구성되어 있습니다.

2024년 말 국회를 통과하여 2026년 1월 시행을 앞둔 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 법률(AI 기본법)'은 투명성, 안전성, 책임성, 프라이버시 보호 요건을 법제화하여, 한국의 AI 거버넌스가 단순한 기술 통제를 넘어 '사람 중심'이라는 확고한 철학적 기반 위에서 설계되었음을 보여줍니다.

3.2. 투명성의 의무: AI 휴먼 엔터티와 공개 원칙

AI가 더욱 정교해지고 멀티모달 환경에서 인간과 상호작용함에 따라, AI 시스템의 정체성(Identity)을 명확히 하는 것이 신뢰 확보의 핵심이 됩니다.

AI 휴먼 엔터티 (AI Non-Human Entity)

AI가 음성(TTS), 영상(Virtual Human) 등을 통해 인간과 유사하게 상호작용하는 경우, 이를 'AI 휴먼 엔터티'로 간주하고, 인간과의 명확한 구분을 의무화해야 합니다. 이는 AI와 인간 간의 경계를 명확히 하여, 사용자가 AI와 상호작용하고 있음을 인지할 수 있도록 합니다.

디지털 공개 의무 (Digital Disclosure Obligation)

상업적이거나 공적인 목적으로 AI가 생성한 콘텐츠 또는 AI와 상호작용한 결과를 제공할 때, 그것이 AI에 의해 생성되었음을 명확히 밝히는 디지털 공개 의무가 필요해집니다. 이는 AI의 책임 소재를 명확히 하고, 환각 문제에 대한 사회적 대응력을 높이는 핵심적인 제도적 장치입니다.

AI 생성 콘텐츠에 대한 워터마킹(Watermarking) 및 디지털 공개 의무를 이행하는 솔루션의 개발이 급증할 것입니다. 이는 AI에 대한 지속적인 신뢰를 보장하는 유일한 길입니다.

3.3. 글로벌 AI 거버넌스의 확립

국제 협력과 표준화

유네스코는 194개 회원국과 함께 AI 윤리에 대한 글로벌 거버넌스 구축을 논의하고 있으며, LG AI연구원을 비롯한 주요 기업들이 참여하여 AI 윤리 MOOC 프로젝트를 추진하고 있습니다. 이 프로젝트는 전 세계 AI 전문가, 연구자, 정책 입안자를 대상으로 AI 기술의 책임 있는 개발과 활용 사례를 교육하고, 공공 및 민간의 AI 윤리 역량을 강화하는 것을 목표로 합니다.

국제표준화기구(ISO)는 AI 윤리에 대한 표준화 체계(ISO/IEC 42001, 인공지능경영시스템)를 수립하여 정식 인증을 제공하고 있습니다. 이로써 기업들은 ISO가 정한 기준 아래 자체적으로 AI를 구축하고 운영할 수 있게 되었습니다.

EU AI 법의 영향

EU의 AI 법은 2026년 중반부터 기업들이 준수해야 하며, 건강/안전/기본권에 악영향을 미칠 수 있는 고위험 AI 시스템을 제공하는 공급자, 수입업체, 유통업체가 규제를 준수하지 않는다면 시장에 제품을 출시하거나 수입, 유통을 금지한다는 것을 명시하고 있습니다.

캘리포니아 주는 인공지능 개발자가 시스템 훈련에 사용한 데이터를 공개하도록 요구하는 법에 서명했으며, 개발자는 2026년 초까지 이를 준수해야 합니다. 이는 1년이 조금 넘는 기간 동안 학습 데이터의 출처를 추적할 수 있는 시스템을 구축해야 한다는 의미입니다.

4. 2026년 주목할 기술 : 지속형 AI 의 확장

2026년은 지속형 AI가 시장의 '캐즘(Chasm)'을 통과하고, 본격적인 산업 혁신을 이끌게 될 것입니다. 다음은 2026년에 주목해야 할 주요 기술과 그 근거입니다.

4.1. Sovereign AI (AI 주권) 인프라

근거

2025년 GPU 자원 확보를 위한 경쟁이 심화되었으며, AI 기술이 국가 안보 및 경제적 주권의 문제로 격상되었습니다. 2026년에는 대규모 GPU 클러스터 구축, 자체 AI 반도체(PIM, Processing-in-Memory) R&D, 그리고 AI 데이터센터(AI Data Hub) 중심의 AI 주권 3단계 전략이 가속화될 것입니다.

델 테크놀로지스는 2026년 말까지 데이터센터 수요의 절반 이상이 AI 워크로드에서 발생하면서 AI 도입이 새로운 차원에 도달할 것으로 예상했습니다. AI가 빠르게 도입되면서 이제 학습에서 추론으로의 전환이 이루어지고 있으며, 이는 워크로드를 실행할 위치를 품질, 비용, 데이터, 보안 및 지연 시간에 따라 최적화하는 데 중점을 둡니다.

핵심 연관 패턴

지속적 내재화, 지속적 책임

이는 지속형 AI의 핵심인 안정적 공급망과 국내 내재화를 위한 필수 인프라입니다. 국가별 AI 주권 확보는 데이터 주권, 기술 독립성, 경제 안보를 동시에 달성하는 전략적 과제입니다.

4.2. 멀티모달 AI (Multimodal AI) 플랫폼

근거

2025년, 컴퓨터 비전(CV)은 이미 자연어 처리와 통합되며 멀티모달 AI의 핵심 요소로 인식되었습니다. 2026년에는 텍스트, 이미지, 음성, 센서 데이터를 통합하여 맥락 인식 능력을 극대화하는 멀티모달 AI가 자율주행, 로봇, 의료 진단 등 고도화된 서비스의 표준이 될 것입니다.

가트너는 2023년의 1%에서 2027년에는 차세대 AI 솔루션의 40%가 멀티모달이 될 것으로 예측하고 있습니다. 멀티모달 AI는 노이즈와 누락된 데이터에 대해 더 정확하고 탄력적으로 대응할 수 있으며, 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 향상시킬 수 있습니다.

핵심 연관 패턴

지속적 학습 및 개선, 지속적 내재화

이는 AI가 세상을 더욱 인간적으로 이해하고 지속적인 상호작용을 가능하게 하는 기술적 기반입니다. 컴퓨터 비전은 2D 이미지 분석을 넘어 3D 비전과 깊이 추정을 통해 AI 모델이 공간 관계를 더 정확하게 인식할 수 있도록 발전하고 있습니다.

4.3. AI Monetization & Hyper-Performance Tools

근거

생성형 AI의 다음 과제는 수익 모델의 정립입니다. 2026년에는 기업 내부에 AI-퍼스트(AI-First) 프로세스를 정립하고, AI를 활용하여 극도의 효율성(Hyper-competition)을 추구하는 도구와 플랫폼(지속형 AI 서비스)이 주류가 될 것입니다.

이는 AI를 '도입'하는 단계를 넘어 '가치 창출의 핵심 엔진'으로 영속적으로 사용하는 전환점입니다. 기업들은 AI 에이전트를 도입해 운영 효율을 높이고, 고객 경험을 개선하며, 인적 자원을 전략적 업무에 집중할 수 있도록 하고 있습니다.

핵심 연관 패턴

지속적 학습 및 개선, 지속적 내재화

Gartner, McKinsey, IBM, Forrester 등 주요 기업들이 동의한 AI 에이전트가 2025년 트렌드 1위에 올랐습니다. AI 에이전트는 더 이상 단순 자동화에 그치지 않고, 복잡하고 다단계의 업무도 스스로 처리할 수 있습니다.

4.4. AI 거버넌스 자동화 솔루션 (Responsible AI)

근거

AI의 치명성이 부각됨에 따라, 윤리/법규 준수를 위한 통제 시스템은 선택이 아닌 필수 기술이 되었습니다. 경계 지능 및 설명 가능성(Explainability)을 자동화하고, AI 생성 콘텐츠에 대한 워터마킹(Watermarking) 및 디지털 공개 의무를 이행하는 솔루션의 개발이 급증할 것입니다.

프린시펄 파이낸셜 그룹은 자연어 처리, 머신러닝, 생성형 AI 모델 등 100건 이상의 AI 사용례를 운영 중이며, 이를 종합적으로 관리할 수 있는 AI 거버넌스 전략과 이를 실행할 도구가 절실해졌습니다. 이를 위해 AI 도입부터 리스크 분류, 모델 검증, 지속적인 모니터링에 이르는 전 생애 주기를 관리하는 '윤리적이고 책임 있는 AI(ERAI)' 프레임워크를 개발했습니다.

핵심 연관 패턴

지속적 책임 및 신뢰

이는 AI에 대한 지속적인 신뢰를 보장하는 유일한 길입니다. AI 거버넌스 플랫폼을 평가할 때 모델 설명 가능성, 편향 탐지, 정책 자동화 및 규칙 기반 규정 준수 트리거, 실시간 성능 모니터링, 감사 가능성과 규제 감사를 위한 문서화, 기존 모델 개발 생애 주기와의 통합 여부 등을 주요 기능으로 고려해야 합니다.

4.5. 피지컬 AI (Physical AI)의 부상

근거

Gartner는 2026년 10대 전략 기술 트렌드에서 '피지컬 AI'를 핵심 키워드로 꼽았습니다. AI가 더 이상 PC나 스마트폰 앱 안에 머무르지 않고, 로봇·IoT·자율주행 등 물리적 현실 세계로 확장되고 있습니다.

McKinsey는 이를 'Digital-Physical Fusion'이라 정의하며, 디지털 모델링과 물리적 프로세스가 결합된 하이브리드 산업 구조가 본격화되고 있다고 분석했습니다. 자율주행 차량, 산업용 로봇, 스마트 도시 인프라 등 피지컬 AI 시스템은 물리적 세계와 안전하게 상호작용하기 위해 밀리초 단위의 정밀한 의사결정이 필요합니다.

핵심 연관 패턴

지속적 내재화, 지속적 학습 및 개선

CES 2026에서 주목받은 AI PC, 엣지 컴퓨팅, 로보틱스, 모빌리티는 AI의 물리적 내장화를 보여주는 대표적인 사례입니다. AI 기능이 클라우드에서 벗어나 칩·디바이스·엣지 서버로 옮겨가고 있으며, 데이터 이동·보안·비용 구조가 동시에 재편되고 있습니다.

5. 결론 : 지속형 AI, 2026년 새로운 표준

지속형 AI는 단순히 기술적 진보를 넘어, 인간과 AI가 공존하는 방식을 재정의하는 새로운 패러다임입니다. 2025년의 뜨거웠던 '혁신의 열망'은 2026년에 이르러 '제도적 안정성'을 찾기 위한 노력과 결합되어, AI가 '일회성 유행'이 아닌 '영속적 인프라'로 자리매김하는 결과를 낳을 것입니다.

지속형 AI의 세 가지 핵심 가치

1. 지속적 내재화: AI가 클라우드를 넘어 엣지에서, 현장에서, 모든 디바이스에서 실시간으로 작동하는 시대가 열립니다. 이는 응답 속도와 데이터 프라이버시를 극대화하며, AI를 인프라의 일부로 영구적으로 심는 과정입니다.

2. 지속적 학습 및 개선: AI 모델이 한 번 구축된 후 정체되는 것이 아니라, 새로운 데이터와 피드백을 통해 끊임없이 진화합니다. DataOps, 합성 데이터, 지능형 설계 최적화는 AI의 수익화와 산업 혁신을 보장하는 핵심 동력입니다.

3. 지속적 책임 및 신뢰: 경계 지능, 설명 가능성, AI 거버넌스 자동화는 AI가 인간의 의도와 윤리적 기준 내에서 작동하도록 보장합니다. 이는 2025년의 '디지털 신뢰의 위기'를 극복하기 위한 근본적인 해결책입니다.

2026년을 향한 전략적 제언

기업: AI 기본법 시행에 대비한 내부 컴플라이언스 체계 구축이 최우선 과제입니다. AI 윤리 원칙을 수립하고, AI 거버넌스 프레임워크를 도입하며, 지속적인 모니터링과 개선 프로세스를 확립해야 합니다.

정부: EU AI 법, 캘리포니아 데이터 공개법 등 글로벌 규제 흐름에 발맞춰, 한국형 AI 거버넌스 모델을 성공적으로 안착시켜야 합니다. '진흥'과 '책임'을 조화시킨 예측 가능한 규제 환경을 제공하는 것이 글로벌 시장에서 활동하는 우리 기업들에게 경쟁력을 부여합니다.

연구자 및 개발자: 멀티모달 AI, 엣지 AI, 피지컬 AI 등 차세대 기술 개발에 집중하되, 윤리와 책임을 설계 단계부터 고려하는 'Ethics by Design' 접근법을 채택해야 합니다.

사회: AI 리터러시 교육을 강화하여, 모든 시민이 AI의 혜택을 누리고 위험을 이해하며, AI 거버넌스에 참여할 수 있는 역량을 갖추도록 해야 합니다.

AI를 지속적으로 내재화하고, 지속적으로 학습시키며, 궁극적으로 지속적인 신뢰를 확보하는 것. 이것이 바로 2026년 초융합 시대의 모든 기업과 사회가 직면하게 될 가장 중요한 생존 전략이자 기술 표준이 될 것입니다.

지속형 AI는 AI를 단순한 '도구'에서 '파트너'로, '일회성 프로젝트'에서 '영속적 인프라'로 전환시키는 패러다임입니다. 2026년, 우리는 이 새로운 패러다임이 산업 전반에 뿌리내리고, 인간과 AI가 진정으로 공존하는 시대를 맞이하게 될 것입니다.