2026년 AI 전망 인터뷰
딜사이트 인터뷰 전문
1. 2026년은 한국이 ‘AI 3대 강국 도약’을 선언한 첫 해입니다. 김 부사장님이 보시는 2026년 글로벌 AI 산업의 가장 큰 변곡점은 무엇이며, 한국은 이 흐름 속에서 어떤 위치로 진입하고 있다고 보십니까?
크게 3가지가 2026년의 AI 변곡점이지 않을까 합니다. ➊ 학습에서 추론으로의 인프라 혁신 : AI의 가장 핵심 엔진인 LLM을 더 잘 훈련시키는 것을 넘어서서 잘 학습된 LLM을 사용(추론)하는 것에 집중되고 있다. 그런 측면에서 4년차를 맞이한 AI 시대에 2026년의 AI의 가장 큰 변곡적음 학습에서 추론으로 AI가 급격하게 전환되는 시기가 될 것이다. ➋ Agent 시대의 본격 개막 : 지난 AI가 주로 원천 기술의 경쟁이 핵심이었다면 2026년의 AI는 응용 서비스의 한 해가 본격 개막될 것이다. 즉, 좋은 스마트폰의 스펙 경쟁에서 벗어나 어플리케이션이 모바일 시장을 견인한 것처럼 이제 AI 시장도 Agent 기반의 응용 서비스들이 경쟁의 화두가 되어갈 것이다. ➌ Physical AI로의 산업용 AX 진입 : AI는 전기처럼 개인의 일상을 넘어 산업 현장에서 스며들어가고 있다. 그런 측면에서 2026년 AI는 Vertical 산업 중에서도 특히 제조 영역에 있어서 AI로 혁신이 시작되는 한 해가 될 것이다. 즉, AI로 인한 제조 혁신 곧 Physical AI의 가능성이 시도되는 한 해가 될 것이다.
2. 정부가 강조하는 ‘한국형 소버린 AI’ 전략은 2024~2025년 대비 2026년에 어떤 단계로 진입할 것으로 예상하십니까?
2026년은 실행의 단계로 진입할 것이다. 소위 한국형 LLM이 가시화되고 공공과 산업 그리고 국민의 일상 서비스에 AI가 적용되기 시작하면서 모든 곳에 AI의 서비스화가 본격화될 것이다. 물론 이런 과정이 한 순간에 이루어진 것은 아니다. 2025년 한 해 한국의 소버린 AI 전략과 정책이 구체화되고, Korea AI Action Plan이 마련되면서 이처럼 모두의 AI가 실제 주변 곳곳에서 누구나 사용할 수 있는 한 해가 될 것이다. 이는 AI infra 즉 데이터센터와 한국형 LLM 그리고 AI를 바르게 안전하게 사용할 수 있는 거번넌스 등이 갖춰져가는 과정 속에서 이 단계의 실현이 가능해지고 있는 것이다.
-또 한국이 선택한 ‘자강형 소버린 AI’ 접근이 2026년에 어떤 리스크와 기회를 동시에 가져올까요?
자강은 상당 부분의 AI 구축과 운영 과정을 독자적으로 할 수 있다는 것을 뜻하며 이는 국가 차원에서 AI full stack을 갖춘다는 것을 말한다. 이렇게 완전한 자강형 AI를 구축한 곳이 미국과 중국이다. 한국의 소버린 AI는 바로 이들에 이어 세계 3위의 AI 강국이 되는 것을 목표로 한다. 이는 곧 AI full stack을 한국이 독립적으로 온전히 갖출 수 있는 수준이다. AI stack은 크게 반도체와 전력 그리고 부지로 구성된 데이터센터 인프라와 그 위에 작동되는 Cloud와 LLM이라는 소프트웨어 그리고 AI를 구동하는데 필요로 하는 각종 프로토콜과 솔루션, 마지막으로 AI 어플리케이션 등으로 구성된다. 자강형 소버린 AI는 이들의 상당 부분을 독자적으로 구축 운영한다는 것이다. 그만큼 국가 안보, 문화적 고유성 그리고 산업 특성에 맞는 맞춤형 AI를 자체적으로 더 경제적이고 독립적으로 자유롭게 할 수 있다는 기회를 가진다. 하지만, 자칫 갈라파고스 군도처럼 고립된 섬에 나홀로 갇힐 수 있다. 한마디로 해외로의 확장이나 우수한 해외 기술과 호환되지 않는 폐쇄적인 시스템으로 인해 되려 한계에 봉착할 수 있는 리스크도 상존한다는 것이다. 이를 위해 미중국의 AI 기술과 호환이 되고 여러 국가로 수출할 수 있는 AI 솔루션에 대한 고려가 함께 수반되어야 한다.
3. 2026년에는 국가AI컴퓨팅센터 본사업과 민간 GPU 확충 계획이 본격화됩니다. 김 부사장님은 2026년 기준 한국의 컴퓨팅 인프라 수준이 글로벌 경쟁에서 어느 정도 성과를 낼 수 있다고 보십니까?
미국은 최고로 강력한 성능의 AI 인프라를 막대한 규모로 선제적 투자를 하며 압도적 1위가 되었고, 중국은 가성비 좋은 AI 인프라로 미국과 다른 고효율화를 꾀하며 바짝 추격 중이다. 반면 컴퓨팅 인프라 측면에서 그 외의 국가들은 2위와 큰 격차를 보이고 있다. 그런데, 한국은 전 세계적으로 막강한 메모리 강국으로 엔비디아의 GPU나 구글의 TPU 그리고 중국의 NPU들의 구동에는 메모리 분야에서 글로벌 시장 점유율 1위인 한국의 HBM이나 고성능 DRAM이 필수적이다. 그런만큼 메모리 리더십과 정부의 강력한 AI 정책에 기반해 2025년 하반기부터 엔비디아의 GPU를 포함해서 오픈AI 그리고 글로벌 투자 기업들 대상으로 아시아 AI 인프라 허브로서 한국의 컴퓨팅 인프라에 대한 실질적 협력과 공조를 본격화하고 있다. 그런만큼 한국의 입증된 기술 혁신에 있어서의 패스트 팔로우 전략과 정부 정책적 지원에 따른 강력한 드라이브로 반도체, 전력 그리고 차세대 NPU에 대한 민관 협력이 실질적 성과로 이어질 수 있으리라는 확신이 든다.
4. 2026년은 K-LLM의 실질적 상용화가 가시화되는 첫 해로 평가됩니다. 한국형 LLM이 글로벌 시장에서 자리잡기 위해 갖춰야 할 경쟁력은 무엇이라고 보십니까?
결국 지난 수 년간 투자되어온 AI 인프라에 대한 투자가 실질적인 Use case 즉 우리 일상과 기업의 사업 현장에서 활용되어 이 투자가 지속될 수 있어야 한다. 그러려면 AI 응용 서비스가 우리가 사용하던 기존 웹, 앱 그리고 각종 전자기기와 새로운 디바이스에 스며들어가야 한다. 즉, 한국형 LLM이 국내의 민간, 기업 그리고 공공 AI 서비스에 적용되면서 한국 내에서 그 가치가 증명되어야 한다. 그래야 이들 기술 솔루션들을 전 세계에 커스터마이징해서 국내는 물론 해외의 각종 기술 솔루션들과 패키징을 해서 사업화에 성공할 수 있다. 그것이 우리의 LLM이 글로벌 시장에 채택되어 경쟁력을 증명할 수 있는 방법이다.
특히 한국 특유의 강점—제조·바이오·공공 데이터—은 어떻게 활용될 수 있을까요?
이미 한국은 K-POP이나 K-웹툰과 드라마, 음식으로 세계적인 위상을 자랑하고 있다. 당연히 AI는 이같은 한국을 대표하는 콘텐츠나 푸드에 결합되어 경쟁력을 한 단계 높여줄 수 있을 것이다. 더 나아가 기존 한국의 강점인 가전/자동차와 헬스 등의 사업에도 AI가 접목해서 보다 효율화함으로써 경쟁력을 더욱 공고히하는데 활용될 수 있을 것이다.
5. 한국 AI 생태계의 약점 중 하나가 ‘AI 서비스 부족‘으로 꼽힙니다. 그렇다면 2026년에 한국에서 가장 빠르게 성장할, 혹은 성장해야할 ‘한국형 AI 서비스’ 분야는 어디라고 보십니까? (예: 금융·유통·헬스케어·공공서비스 등)
사실 한국은 2000년대 웹에서 다음 한메일과 카페 그리고 네이버의 지식인과 블로그 더 나아가 싸이월드와 지마켓 등의 세계적으로 유례없이 발빠른 속도로 웹 서비스 분야에서 위상을 드높였다. 구글 검색이 온전히 1등으로 점유하지 못한 국가가 한국이었을 정도다. 2010년 모바일에 있어서도 한국만의 신토불이 서비스로 카카오톡, 티맵, 당근마켓, 토스, 마켓컬리 등에 이르기까지 한국의 앱 서비스를 지키고 있다. 그런만큼 AI 어플리케이션에 있어서도 뒷심을 발휘할 것으로 기대한다. 이미 국내 여러 스타트업들이 AI 서비스에 도전장을 내면서 주목받고 있다. 뤼튼, 라이너, 제타, 미리캔버스 AI에 이르기까지 다양한 서비스들이 자리 잡고 있다. 우리 일상에 편의와 재미를 주는 서비스들이 빠르게 성장할 것이며, 앞으로 기존의 금융과 유통, 통신 등의 일상에서 많이 자주 오래 사용해오던 그런 산업 분야에 있어서도 한국형 AI 서비스의 성장이 기대된다. 특히 공공 영역에서 2026년은 AI로 더 나은 가치와 편의가 제공되면서 한국형 AI 서비스를 견인할 것이다.
6. 미국은 에이전트 AI, 중국은 산업형 AI를 빠르게 확장하고 있습니다. 2026년 한국 기업들이 글로벌 시장에서 경쟁력 있는 ‘AI 솔루션 패키지’를 만들기 위해 가장 먼저 갖춰야 할 요소는 무엇이라고 보십니까?
AI 솔루션 패키지라는 것은 정해진 것이 아니라 적용할 영역 즉 use case에 따라 커스터마이징을 해서 만들어가야 한다. 그런만큼 글로벌 시장에서 잘 팔릴 수 있는 AI 솔루션 패키지라는 것은 우선 그런 AI를 필요로 하는 영역에서 왜, 누가, 무슨 문제를 해결하고자 하는 것인지 그 의도를 파악하는 것이 가장 먼저 중요하다. 그것을 가리켜 고객 중심적 사고라고 한다. 즉, 고객의 요구사항을 명확히 파악하되 그것을 AI로 어떻게 해결해낼 수 있는지를 구체화할 수 있어야 한다. 당연히 AI가 만사형통으로 모든 것을 해결해주는 만능의 도구는 아니다. 그런만큼, 그 문제를 해결하는 과정에서 어떤 시스템과 솔루션들을 AI와 함께 묶어서 제공해야 그 문제를 해결해낼 수 있는지를 도출해야 하고 그것이 AI 솔루션 패키지이다. 그런만큼, AI 솔루션 패키지는 단일로 판매할 수 있는 상품이 아니라 Agentic AI나 Vertical AI 솔루션 등을 구성하는 각종 솔루션들을 어떻게 묶고 한국의 어떤 AI 솔루션을 결합해서 재구성해서 비즈니스화할 것인지를 고려할 수 있어야 한다.
7. 2026년에는 에이전틱 AI·피지컬 AI·버티컬 AI가 본격적으로 산업에 적용된다고 전망됩니다 한국이 가장 먼저 주도권을 확보할 가능성이 높은 영역은 어느 쪽이며 이유는 무엇입니까?
이 3가지 AI 솔루션은 서로 경쟁 관계에 있지 않다. 3가지 키워드들은 서로 겹치기도 하고 다른 레벨을 지칭하는 것이라 이중 무엇이 주도권을 확보한다라고 말할 수 없다. 에이전틱 AI는 AI가 자율적으로 명령을 수행해낼 수 있는 자동화된 기술을 말하고, 피지컬 AI는 AI가 실체를 가지고 현실계에서 현실을 인식하며 작동되는 기술을 말하며, 버티컬 AI는 각 산업 영역에서 AI가 그 산업을 혁신하고 효율화하는 기술을 뜻한다. 그런만큼 한국이 2026년 주도권을 가지고 성과를 보일 수 있는 AI 기술 영역은, 원래 한국이 잘 해오고 잘 하는 산업 영역 즉 제조, 바이오, 엔터테인먼트 등에서 경쟁력을 재고하는 Vertical AI일 것이고 그 중에서도 특히 가전, 조선, 자동차, 반도체 그리고 MR(새로운 혼합현실 기기)에서의 제조 혁신을 만들어낼 Physical AI일 것이다. 물론, 한국형 웹/모바일 서비스 그리고 기업용 업무 솔루션 등에 적용되어 효율화를 꾀해줄 Agentic AI도 기대된다.
8. AI 투자 흐름이 인프라 중심에서 AI 운영체계와 서비스 레이어로 이동하고 있습니다. 2026년 국내 기업들은 이 전환기에 어떤 전략적 선택을 해야 살아남을 수 있을까요?
AI 인프라는 적어도 3년은 지속적으로 발전하되 기존의 방식이 아닌 새로운 방식으로의 효율화도 병행되어 성장할 것이다. 그런만큼 2026년도에도 인프라는 계속 성장하고 투자가 필요로 할 것이기에 투자 여력이 있다면 이 영역은 지속 투자하는 것이 맞다. 하지만, 모든 기업이 그런 인프라 투자가 현실적으로 가능한 것은 아닌만큼 인프라를 제외한 다른 영역으로의 전략적 선택은 결국 AI 생태계이다. 마치 2010년 스마트폰 시장이 성장하면서 모바일 성장 속에서 스마트폰을 제조하고 그 폰 내의 각종 반도체가 큰 수혜주였고, 수 많은 앱들이 출시되면서 클라우드 사업이 크게 도약을 했지만, 한 켠에서는 안드로이드와 모바일 킬러앱을 만들던 구글이나 새로운 모바일 생태계를 구축해간 앱스토어, 페이스북, 위챗 등이 새로운 전략적 선택이 된 것과 같다. 그런만큼 AI 서비스들을 한 데 묶어서 제공하는 AI 브라우저나 AI 킬러앱, 새로운 AI 디바이스 등에 대한 관심을 가지고 새로운 전략적 선택의 가능성을 타진해야 할 것이다.
9.전문가들은 2026년에 AI 안전·신뢰성 규제 체계가 글로벌 표준 경쟁의 핵심 변수가 될 것으로 봅니다. 규제와 혁신의 균형이라는 관점에서 한국이 2026년에 반드시 갖춰야 할 ‘AI 신뢰성 체계’는 무엇이라고 생각하십니까?
30년간 성장해온 인터넷 서비스도 개인정보 유출이나 해킹으로 한 방에 흔들릴 수 있는 것처럼 AI 역시 마찬가지일 것이다. 그런만큼 신뢰할 수 있는 AI에 대한 기대는 아무리 강조해도 지나치지 않을 것이다. 그런 AI 신뢰성은 결국 설명할 수 있는 AI, 해석 가능한 AI에서 비롯된다. 즉, AI의 핵심 알고리듬인 LLM의 개발 과정에서 학습한 데이터와 LLM의 구동 과정 및 추론 방식 등의 기술에 대해 사용자들의 의심에 떳떳하게 설명할 수 있어야 한다. 그러려면 결국 AI가 산출물을 생성하는 과정에 어떤 판단과 근거로 구동되는지를 공개할 수 있어야 한다. 그런 Openess가 신뢰성의 체계에 대한 최우선 원칙이다.
10. 마지막으로 정책과 민간 투자가 본격화되는 2026년은 AI 인재 확보 경쟁이 극에 달할 것으로 보입니다. 한국이 5년 안에 세계적 수준의 AI 인재 허브로 도약하기 위해 가장 시급히 개선해야 할 제도·환경은 무엇이라고 보십니까?
한국을 대표하는 음식 중 하나인 비빔밥은 단일한 재료의 완성도가 아니라, 서로 다른 식재료들이 한 그릇 안에서 조화를 이루며 만들어내는 균형과 어울림의 결과물이다. AI 인재 허브로의 도약 역시 이와 크게 다르지 않다. 특정 전공, 특정 국적, 특정 기업 출신의 엘리트 인재 몇 명을 모은다고 해서 세계적 경쟁력이 자동으로 만들어지지는 않는다. 오히려 다양한 배경과 관점을 가진 인재들이 한 공간에서 섞이고 충돌하며 새로운 조합을 만들어낼 수 있는 환경이 핵심이다.
AI 인재 육성에서 가장 시급한 과제는 첫째, 학문과 산업의 경계를 허무는 구조를 만드는 일이다. 오늘날의 AI는 컴퓨터공학자만의 영역이 아니다. 반도체, 제조, 바이오, 금융, 콘텐츠 산업에 대한 도메인 이해는 물론이고, 법·윤리·철학·사회과학적 통찰이 함께 결합될 때 비로소 실질적인 경쟁력을 가진 AI 서비스와 솔루션이 탄생한다. 한국의 대학과 연구기관, 기업의 인재 양성 체계는 여전히 전공과 조직 단위로 파편화되어 있다. 이를 넘어서 복수 전공, 산업 연계형 연구, 현장 기반 프로젝트 중심의 교육과 연구가 보다 자연스럽게 이어지는 구조로의 전환이 필요하다. 둘째, 국적과 경력에 대한 장벽을 획기적으로 낮추는 제도적 결단이 요구된다. 글로벌 AI 인재들은 특정 국가의 국적이나 장기 정착을 전제로 움직이지 않는다. 의미 있는 문제를 풀 수 있는 환경, 충분한 연구·개발 자원, 실패를 감내하는 문화가 갖춰진 곳으로 이동한다. 비자, 정주 조건, 연구 자금, 창업 규제 등에서 여전히 경직된 한국의 제도는 우수한 해외 인재들에게 매력적인 선택지가 되기 어렵다. 5년 안에 AI 인재 허브로 도약하기 위해서는 ‘한국에서 일하는 외국인 AI 인재’가 예외가 아니라 일상이 되는 수준까지 제도를 개방해야 한다. 셋째, 실패를 허용하는 오픈 이노베이션 환경을 제도적으로 뒷받침해야 한다. AI 연구와 서비스 개발은 성공 확률이 낮고, 시행착오가 필연적이다. 그럼에도 불구하고 한국 사회와 기업 문화는 여전히 단기 성과와 실패 책임에 민감하다. 이는 인재들이 과감한 시도를 꺼리게 만드는 가장 큰 요인이다. 정부 R&D, 공공 AI 프로젝트, 대기업과 스타트업 간 협업 구조에서 실패 경험 자체가 경력과 자산으로 인정받을 수 있는 평가 체계로의 전환이 필요하다. 그래야만 창의적인 인재들이 위험을 감수하고 새로운 도전에 나설 수 있다.
결국 한국이 세계적 AI 인재 허브로 도약하기 위해 필요한 것은 또 하나의 인재 육성 정책이나 단기적인 인센티브가 아니다. 서로 다른 재료들이 자연스럽게 섞일 수 있는 그릇을 만드는 일, 그리고 그 안에서 충분히 비벼보고 실패해도 다시 시도할 수 있는 여유를 제도와 문화로 보장하는 것이다. 2026년은 그 그릇을 본격적으로 준비하지 않으면 안 되는 첫 해가 될 것이다.
❍ 작가의 2026년 IT/AI 트렌드 전망서
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