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[연예뉴스][기고] 2026년, AI의 미래를 결정지을 5가지 핵심 동력

온카뱅크관리자

2026-02-18 17:02:37

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 김경상 한국레드햇 사장
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 인공지능(AI)은 이제 '실험적인 기술'을 넘어 명실공히 '디지털 플랫폼의 핵심 구성 요소'로 자리 잡고 있다. 기업은 AI를 통한 실질적인 비즈니스 혁신을 목표로, AI 도입을 어떻게 대규모로 확장하고 책임감 있게 운영해 실질적인 성과를 낼 것인지에 집중하고 있다.
 이에 따라 2026년 AI 기술 패러다임은 '범용성'에서 '전문성'으로 전환될 것으로 예상된다. 기업은 자사의 산업 분야와 데이터, 운영 환경에 최적화된 시스템을 원하며, 온프레미스·클라우드·엣지 등 자사의 비즈니스에 적합한 환경에서 AI를 자유롭게 운영할 수 있기를 기대한다. 이러한 전문화된 지능과 유연한 아키텍처의 결합이 2026년의 핵심 트렌드가 될 것이다.
 ◇실용적 AI 시대, 목적 특화형 모델의 부상
 2023년부터 2025년까지가 생성형 AI에 대한 기대와 관심의 시기였다면, 2026년은 실질적인 활용 성과를 만들어내는 한 해가 될 것이다. 지난 2년간 다양한 기업이 AI의 잠재력을 검증하는 수준을 넘어 실제 비즈니스에서 AI가 어떤 가치를 만들어낼 수 있는지 증명했다.
 IDC의 최근 조사에 따르면 아시아·태평양 지역 기업의 70%는 향후 18개월 이내에 에이전틱 AI가 자사 비즈니스 모델을 변화시킬 것으로 예상했다. 기업은 모든 업무를 다 처리할 수 있는 범용 모델보다는 특정 산업과 워크플로우에 맞게 설계되어 효율적으로 최적화된 AI 시스템에 주목하고 있다. 이러한 흐름은 2027년까지 기업의 40%가 성능 최적화와 비용 효율성을 위해 ARM 프로세서나 AI/ML 전용 칩과 같은 맞춤형 실리콘을 활용할 것이라는 IDC의 전망과도 궤를 같이한다.
 특히 금융 서비스 산업에서는 여전히 수동 작업에 상당 부분 의존하고 있는 고객 온보딩이나 거래 모니터링, 사기 분석 등의 복잡하고 자원이 많이 소모되는 업무에서 목적 특화형 AI가 실질적인 효과를 발휘할 수 있다. 철저한 규제 준수와 운영에 대한 압박이 가중되고 있는 금융기관 전문 AI 시스템은 정확도를 높이고 비용을 줄이며 리스크 관리를 강화할 수 있는 가장 확실한 방법이다.
 기업 리더는 보다 다양하고 고도화된 AI 워크로드를 지원하기 위해 인프라 전략을 재고해야 한다. 성능과 비용 효율성 저하 없이 다양한 AI 모델을 지원할 수 있는 통합 추론 계층(Unified Inference Layer)에 대한 관심이 높아질 것이며, 엔터프라이즈 애플리케이션 플랫폼과 클라우드 기반 AI 가속기를 연결해 AI를 대규모로 운영하려는 움직임도 본격화될 것이다. 이러한 유연한 플랫폼과 특화 컴퓨팅의 결합은 기업이 파일럿 단계를 넘어 측정 가능한 비즈니스 성과를 창출하는 속도를 높여줄 것이다.
 ◇AI 시대에 맞춰 진화하는 가상화 전략
 AI는 기업이 인프라를 바라보는 관점을 바꾸고 있다. 예측할 수 있고 균일한 워크로드를 전제로 설계된 전통적 가상화 접근 방식만으로는 고성능·저지연·고유연성을 요구하는 현대적 AI의 수요를 감당하기 어렵다.
 2026년에는 가상 머신과·컨테이너·특화 컴퓨팅을 하나의 운영 모델로 통합하는 가상화 전략이 대세가 될 것이다. 이를 통해 플랫폼 팀은 기존 애플리케이션과 새로운 AI 기반 워크로드를 동시에 지원하면서, 자체적인 속도로 현대화를 추진할 수 있다. 결과적으로 기업은 거버넌스와 통제력을 유지하면서도 기존 애플리케이션과 지능형 시스템을 동시에 실행할 수 있는 유연한 인프라 기반을 갖추게 된다.
 AI 모델이 실시간 데이터와 분산 시스템, 특화 컴퓨팅 자원에 더욱 의존하면서 기업은 확장성과 복원력을 유지하면서 데이터가 위치한 곳과 가장 가까운 곳에서 워크로드를 실행할 수 있는 아키텍처를 필요로 한다.
 AI의 요구사항에 가장 부합하는 해법이 하이브리드 클라우드다. 2026년에는 하이브리드 클라우드가 지능형 기업 시스템의 표준 운영 모델로서 그 입지를 더욱 공고히 할 것이다. 기업은 민감한 워크로드는 온프레미스에서 직접 통제하고 퍼블릭 클라우드의 확장성을 활용하며 데이터가 생성되는 엣지 환경에서 실시간 지능형 서비스를 구현할 수 있는 플랫폼을 우선시할 것이다.
 이는 금융 기관에 특히 중요하다. 규제와 보안이 중요한 금융 산업은 워크로드를 온프레미스에 유지하는 반면, AI 기반 분석은 퍼블릭 클라우드의 탄력성과 컴퓨팅 자원을 활용한다. 이러한 균형점은 리스크 관리, 컴플라이언스, 고객 시스템을 현대화하려는 금융 기업에 필수적인 기반이 되고 있다.
 결국 AI가 실행되는 곳은 단 한 곳일 수 없으며, 어디서든 안정적으로 AI를 구동할 수 있는 환경을 설계한 기업만이 그 가치를 온전히 누리게 될 것이다.
 ◇거버넌스, 아태 지역 디지털 전략의 핵심
 AI 도입이 가속화될수록 거버넌스는 아태 지역 디지털 전략의 핵심 동력으로 떠오르고 있다. 강화된 거버넌스 프레임워크는 지역 내 AI 도입 방식에 영향을 미칠 것이다. 기업은 강력한 보안성과 투명성 그리고 현지 규제와 일치하는 시스템을 원하며, 기술 플랫폼이 하이브리드 및 멀티 클라우드 전반에서 이를 지원하기를 기대한다.
 금융 서비스 산업은 이러한 표준을 정립하는 데 중추적인 역할을 할 것이다. 감사 가능성과 추적 가능성, 모델 행동에 대한 엄격한 요건을 갖춘 금융권은 이미 책임 있는 AI 도입의 기준점을 제시하고 있으며, 이는 다른 산업군이 따를 모델이 되고 있다.
 한국은 기술 확산 속도와 신뢰 확보를 동시에 달성하기 위해 제도적 기반을 다지고 있다. AI 기본법 시행을 통해 책임 있는 AI 운영을 위한 법·제도적 틀을 선제적으로 마련함으로써 기업이 AI를 확장하는 과정에서 직면할 수 있는 규제 불확실성을 낮췄다. 이는 단순한 규제 정비를 넘어 국내 기업이 법적 테두리 안에서 책임감 있는 AI 운영 시스템을 구축하면서도 규제 위험은 최소화하고 AI 서비스를 안정적으로 확장할 수 있게 됐다.
 거버넌스 체계는 혁신을 저해하는 것이 아니라 오히려 촉진한다. 2026년에는 기업이 하이브리드 환경 전반에서 감사와 지속적인 모니터링, 통제할 수 있는 AI 시스템을 우선 도입하여 모든 의사결정 과정을 추적하고 모델의 신뢰성을 보장할 것이다. 이러한 거버넌스로의 전환은 아키텍처 선택, 벤더 선정, 그리고 기술 역량 우선순위에도 영향을 미칠 것이다. 기업은 모델 구축 과정과 데이터 활용 방식, 의사결정 과정을 검토할 수 있는 개방적이고 신뢰할 수 있는 솔루션을 선택할 것이며, 이는 금융권과 같은 규제 산업에서 타협 불가능한 필수 조건이 될 것이다.
 ◇인재, 커뮤니티 그리고 협업의 가치
 기술 그 자체보다 중요한 것은 결국 사람이다. 아태 지역 전반에서 클라우드 네이티브, AI, 사이버보안 인재에 대한 수요가 공급을 넘어서고 있다. 기업이 현대적 디지털 시스템을 구축하고 운영하며 최적화하기 위한 기술 역량 중심의 투자를 단행하지 않는다면 2026년에는 이 격차가 더욱 벌어질 것이다.
 이러한 변화의 중심에는 오픈소스 커뮤니티가 있다. 오픈소스는 공유된 지식, 투명성 그리고 협업에 기반한 글로벌 생태계를 제공하며, 특정 기업에 종속되지 않고 누구나 도구와 프레임워크에 접근할 수 있도록 한다. 더 많은 기업이 아이디어를 신속하고 책임감 있게 발전시켜 커뮤니티에 기여할수록 아태 지역은 기술 소비자를 넘어 디지털 혁신의 주체로 자리매김할 수 있다.
 올바른 모델을, 올바른 환경에서, 올바른 아키텍처 위에 구동하는 것이 차세대 엔터프라이즈 AI의 성패를 좌우한다. 에이전틱 AI의 성공은 모델 자체뿐 아니라 이를 뒷받침하는 인프라, 거버넌스, 그리고 기술 역량에 달려 있다. 2026년에도 개방성, 유연성, 협업은 기업이 기술적 잠재력을 실제 비즈니스 성과로 전환하는 데 있어 변함없는 핵심 원칙으로 남을 것이다. 모든 기업 환경에 맞는 단일 모델은 존재하지 않기에, 미래 구축에 필요한 자유와 혁신의 밑바탕에는 여전히 오픈소스가 자리할 것이다.
 김경상 한국레드햇 사장 kyekim@redhat.com
 한국레드햇 사장 김경상
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