2025년 한 해동안 인공지능 업계를 장식한 키워드는 ‘AI 에이전트’였습니다.

연구자와 엔지니어들은 LLM의 향상된 추론 능력을 바탕으로 인간의 개입을 최소화 하고,

스스로 태스크를 수행하는 AI 에이전트를 구현해내기 위해 모든 노력을 쏟아부었고,

그 성과는 Cursor AI, Claude Code 등으로 대표되는 코딩 에이전트나 Manus와 같은 완전 자율형 범용 에이전트로 나타났습니다.

즉, 2025년은 인간의 두뇌에 해당하는 LLM 지능의 발전이 엿보이는 한 해였다고 할 수 있습니다.

그렇다면 2026년은 어떨까요? 올해 초 미국 라스베가스에서 열린 CES 2026를 통해 살펴본 핵심 화두는

단연 피지컬 AI라고 할 수 있습니다.

엔비디아의 CEO 젠슨 황은 “로보틱스 분야에도 챗GPT 시대가 도래했다”고 선언하며 피지컬AI의 보급이 머지 않았음을 암시하기도 했습니다.

이제 화면 속에만 존재하던 챗GPT가 물리적 실체를 가진 존재로 우리앞에 나타날 날이 머지 않은 것입니다.

이를 뒷바침 하듯 미국의 IT 리서치 자문기관 가트너에서는 AI 에이전트 구현의 핵심 요소라고 할 수 있는

멀티에이전트 시스템(Multiagent systems)과 피지컬 AI(Physical AI)를

2026년 가장 눈여겨 봐야 할 10대 전략 기술 트렌드는중 하나로 꼽고있습니다.

뿐만 아니라 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(AI supercomputing platforms)과 선제적 보안(Preemptive cybersecurity) 등

방대한 양의 데이터 처리와 연산 등 AI 기술 발전에 있어서 반드시 뒷받침 되어야 할 기술들 역시 다루고 있습니다.

2026년 한 해는 동안 AI는 얼마나 눈부시게 발전할까요?

이번 시간에는 가트너의 2026년 10대 전략 기술 트렌드를 통해 2026년 한 해의 AI 트렌드를 전망해보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

2026년 미국 소비자 기술 박람회(CES) 에서 관람객들의 눈을 끌었던 것은 ‘로봇’이었습니다.

다소 엉뚱해 보이지만, 세계 로봇 격투기 대회에서 우승한 중국의 저가형 휴머노이드 ‘G1’부터,

실제 복잡한 제조 공정에서 사람을 대신해 투입될 수 있는 완성도 높은 기능형 로봇까지

정말 다양한 로봇들이 등장하며 기하급수적으로 발전한 피지컬 AI 기술을 엿볼 수 있었습니다.

특히 현대자동차그룹이 인수한 로보틱스 기업 보스턴다이나믹스가 개발한

휴머노이드 로봇 '아틀라스(Atlas)'가 CES 2026에서 Best of CES 2026에서 '최고 로봇(Best Robot)' 상을 수상하며

피지컬 AI 기술의 현주소를 단적으로 보여주었습니다.

새롭게 공개된 아틀라스는 단순히 걷고 뛰는 수준을 넘어, 복잡한 작업 환경을 인식하고 상황에 맞게

동작을 계획·수행하는 모습을 시연하며 큰 주목을 받았습니다.

AI 기술의 발전 이면에는 항상 컴퓨팅 인프라의 진화가 존재해 왔습니다.

2026년 거대 트렌드 중 하나는 AI를 ‘지원하는’ 인프라가 아니라, AI를 전제로 설계된 AI 네이티브 플랫폼이 본격적으로 확산되고 있다는 점입니다.

가트너가 제시한 AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼(AI Supercomputing Platforms)은 이러한 흐름을 상징적으로 보여주는 개념입니다.

AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 단순히 더 많은 GPU를 제공하는 플랫폼이 아닙니다.

AI에 최적화 하여 대규모 모델 학습과 추론, 멀티 에이전트 운영, 실시간 피지컬 AI 제어까지 고려한 통합 환경을 의미합니다.

특히 엔비디아를 중심으로 한 가속 컴퓨팅 생태계는 데이터센터와 엣지 환경을 아우르며,

AI가 언제 어디서나 작동할 수 있는 기반을 빠르게 확장하고 있습니다.

이는 피지컬 AI와 같이 실시간 반응이 중요한 영역에서 결정적인 경쟁력이 됩니다.

더 나아가, AI 네이티브 개발 플랫폼의 등장은 소프트웨어 개발 방식 자체를 변화시키고 있습니다.

기존의 애플리케이션이 코드 중심으로 설계되었다면, 앞으로의 시스템은 모델, 데이터, 에이전트가 중심이 되는 구조로 재편될 가능성이 큽니다.

2026년은 AI가 ‘기능’이 아니라, 플랫폼의 기본 전제가 되는 전환점이라 할 수 있습니다.

AI의 확산은 생산성과 효율성을 비약적으로 끌어올리는 동시에,

보안 측면에서는 새로운 위협을 만들어내고 있습니다.

이에 따라 가트너는 2026년 핵심 트렌드 중 하나로 선제적 보안(Preemptive Cybersecurity)을 제시했습니다.

이는 공격이 발생한 이후 대응하는 기존 보안 패러다임에서 벗어나, 위협을 사전에 예측하고 차단하는 방식으로의 전환을 의미합니다.

선제적 보안의 핵심에는 AI 자체가 있습니다.

AI는 방대한 로그와 네트워크 트래픽, 사용자 행동 데이터를 분석해 기존 규칙 기반 시스템으로는 포착하기 어려운 이상 징후를 미리 감지할 수 있습니다. 특히 멀티 에이전트 환경과 피지컬 AI가 확산될수록, 보안 위협 역시 단일 지점이 아닌 복합적인 형태로 나타나기 때문에,

AI 기반의 선제적 대응은 선택이 아닌 필수가 되고 있습니다.

또한 AI가 생성하는 코드와 의사결정이 늘어날수록, AI 시스템 자체의 신뢰성과 안전성을 보장하는 문제 역시 중요해집니다.

2026년의 보안은 단순히 해커를 막는 문제가 아니라, AI가 올바른 판단을 내리고,

의도치 않은 행동을 하지 않도록 관리하는 영역까지 포함하게 될 것입니다.

가트너가 제시한 2026년 10대 전략 기술 트렌드를 종합해보면, 한 가지 분명한 흐름이 보입니다.

AI는 더 이상 특정 업무를 자동화하는 도구나 보조 수단에 머무르지 않고,

환경을 인식하고 판단하며 스스로 행동하는 ‘시스템적 존재’로 진화하고 있다는 점입니다.

AI 에이전트는 AI에게 두뇌를, 피지컬 AI는 신체를 부여했고,

AI 네이티브 플랫폼은 이러한 지능이 안정적으로 작동할 수 있는 토대를 제공하고 있습니다.

여기에 선제적 보안은 AI가 사회와 산업 전반에 깊숙이 스며들고 있는 환경 속에서 최소한의 안전장치로 자리 잡고 있습니다.

특히 주목할 점은 이러한 기술들이 개별적으로 발전하는 것이 아니라,

서로 긴밀하게 맞물려 하나의 생태계를 형성하고 있다는 것입니다.

피지컬 AI는 멀티 에이전트 기반의 의사결정 없이는 제대로 작동하기 어렵고,

멀티 에이전트 시스템은 강력한 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라 없이는 확장이 불가능 합니다.

마찬가지로 이 모든 흐름은 보안과 신뢰가 전제되지 않는다면 실제 산업과 일상으로 확산되기 어렵습니다.

2026년은 AI 기술 그 자체보다, AI를 다루는 방식에 대한 사고 전환이 요구되는 해가 될 가능성이 큽니다.

이제는 더 이상 단일 모델이나 단일 솔루션을 도입하는 데서 멈추는 것이 아니라,

AI를 하나의 구성원처럼 이해하고, 협업하고, 관리하는 관점이 필요해지고 있습니다.

2025년이 AI의 ‘지능’을 확인한 해였다면,

2026년은 그 지능이 현실 세계 속에서 어떤 역할을 맡게 될 것인지가 본격적으로 시험대에 오르는 해가 되지 않을까요?

2026년 한 해의 AI 기술 발전이 기대되는 이유입니다.