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[IT뉴스]AI 성능 넘어 생산성 경쟁으로…‘에이전틱 이코노미’ 시대 열린다
온카뱅크관리자
조회:
13
2026-11-11 14:57:24
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">IITP, 2027 AI·ICT 10대 이슈 발표<br>AI 자율과학자 진화…저비용 효율 핵심</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="y2YJjkhDWP"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="82f8b1eb064a178b53519b1e3b75a8e0c47d2c85f901db15f6847051ff4ad54a" dmcf-pid="WVGiAElwl6" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="2027 AI·ICT 10대 이슈 인포그래픽. 챗GPT 제작" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/seouleconomy/20261111145223930vcsk.png" data-org-width="1200" dmcf-mid="xRVlH5ztyQ" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/seouleconomy/20261111145223930vcsk.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 2027 AI·ICT 10대 이슈 인포그래픽. 챗GPT 제작 </figcaption> </figure> <p contents-hash="28f60d737802c36ad9a3f31a9013b0bdeae46b6790720f4fc65a16ecdd7a464e" dmcf-pid="YfHncDSrC8" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 기술 경쟁의 중심이 기존 성능 향상에서 실제 생산성 확보 단계로 이동한다는 전망이 나왔다. AI가 복잡한 일을 가장 적은 비용으로 수행해내는 것이 산업 경쟁력을 좌우한다는 분석이다.</p> <p contents-hash="040576dde7f8e2e11fca6706efefdbfdead28fefe5313f7654c4ab197e9379ef" dmcf-pid="G4XLkwvmv4" dmcf-ptype="general">정보통신기획평가원(IITP)은 11일 이 같은 내용을 담은 ‘2027 AI·ICT 10대 이슈’를 발표했다. IITP는 내년 AI·ICT 산업의 핵심 화두로 ‘AI의 가능성을 AX(인공지능 전환) 생산성으로 입증’을 제시했다. AI 기술이 실제 산업 현장에서 생산성과 효율성을 높이는 단계로 진화할 것이라는 의미다.</p> <p contents-hash="f3ed3de51955ba9889a5f6cef769b0db65eae248e434c2e762d3c0c2bacb576f" dmcf-pid="H8ZoErTsvf" dmcf-ptype="general">가장 주목되는 변화는 AI가 사람의 지시를 수행하는 수준을 넘어 업무를 자율적으로 완수하는 ‘에이전틱 이코노미’의 확산이다. AI가 장기 기억과 여러 에이전트 간 협업을 바탕으로 복잡한 임무를 수행하고, 에이전트끼리 자율적으로 거래하는 경제 생태계가 형성될 것으로 전망됐다. 다만 AI의 자율성이 커지는 만큼 에이전트의 신원과 권한을 검증하고 업무 수행에 대한 책임을 명확히 하는 체계가 중요해질 것으로 분석됐다.</p> <p contents-hash="b98ffd7518178076fe97418553704115cea18f05e5dd98841425bfdc162e2eb6" dmcf-pid="X65gDmyOCV" dmcf-ptype="general">AI가 현실 세계에서 직접 움직이는 피지컬 AI의 범용화도 주요 이슈로 선정됐다. 로봇이 정해진 동작을 반복하는 수준에서 벗어나 처음 접하는 환경에서도 복합적인 작업을 수행하고 오류를 스스로 복구하는 방향으로 발전할 것이라는 전망이다. 이를 위해 로봇의 행동과 주변 환경에서 수집한 경험 데이터를 축적하고 재활용하는 기술이 중요해질 전망이다.</p> <p contents-hash="dced850934c35c8bc49f2bf50d6065669c2c864b60ea8d887d5cdfec569972c7" dmcf-pid="ZP1awsWIv2" dmcf-ptype="general">AI가 스스로 AI를 발전시키는 ‘재귀적 자기개선(RSI)’ 기술도 주목받을 것으로 보인다. IITP는 RSI 기술이 발전하면서 범용인공지능(AGI)과 초인공지능(ASI) 실현을 앞당길 가능성이 있다고 내다봤다. AI가 직접 가설을 설정하고 실험과 검증을 수행하는 ‘자율 과학자’로 진화해 질병과 식량위기 등 인류의 난제 해결에 활용될 것이라는 전망도 제시했다.</p> <p contents-hash="57c674b34edfd431e30099c7e88db3d30b83768d4315012c7c4c825a4b34b401" dmcf-pid="5QtNrOYCS9" dmcf-ptype="general">AI 인프라에서는 비용과 효율을 둘러싼 경쟁이 한층 치열해질 것으로 예상된다. AI 반도체는 단일 칩의 성능을 높이는 방식에서 벗어나 GPU와 신경망처리장치(NPU) 등 서로 다른 반도체를 결합하고 소프트웨어와 시스템을 통합 최적화하는 방향으로 발전할 전망이다. 특히 국산 NPU는 AI 모델과 추론 엔진 등을 함께 최적화해 저전력 추론 경쟁력을 확보하는 것이 핵심 과제다.</p> <p contents-hash="788284fed3c0d569e2311ad8ddec66f0d75263d56586e7c6a7a59c01ed81d343" dmcf-pid="10sfRJcnvK" dmcf-ptype="general">AI 데이터센터(AIDC) 역시 구축 속도와 운영 성능을 동시에 높이는 경쟁이 본격화할 것으로 분석됐다. 모듈형 데이터센터로 구축 기간을 단축하고 전력·냉각 시스템을 효율적으로 운영해 전력당 AI 토큰 생산량을 극대화하는 방식이다. AI 모델의 토큰 가격이 낮아지더라도 복잡한 업무를 수행하는 데 드는 전체 비용은 커질 수 있는 만큼 개별 임무를 완료하는 데 투입되는 비용인 ‘태스크 코스트(Task Cost)’ 절감이 주요 경쟁 요소로 떠오를 것으로 전망됐다.</p> <p contents-hash="2ce76e174e829f106db2bb1b0902274bd9802a3c3f79d12b9f800e6abd169ef6" dmcf-pid="tpO4eikLWb" dmcf-ptype="general">이 밖에도 IITP는 AI 글래스를 중심으로 한 공간컴퓨팅의 진화, AI가 네트워크 운영과 서비스에 내재되는 ‘AI 네이티브 6G’, 자율 보안 에이전트를 활용한 ‘사이버쉴드돔’, 반도체부터 네트워크·보안까지 전 계층의 통제 역량을 확보하는 ‘풀스택 소버린 AI’를 내년 주요 이슈로 선정했다.</p> <p contents-hash="ac4f84ae9a14dbc49a5bc328a32f256a88a7017bd873ddb51123166fc2e7ccd6" dmcf-pid="FUI8dnEoSB" dmcf-ptype="general">서지혜 기자 wise@sedaily.com</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 서울경제. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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