2026년 ‘AI 대전환 시대’ 온다… 한국지능정보원의 새해 전망 작성일 12-29 36 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="UoZdAvCEa5"> <p contents-hash="49a2081205964334e359328cfb759a058a9d3cc7e36790b1325ff1cdf77fc1cd" dmcf-pid="udWQoIrNkZ" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=AI 에디터 )</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4d2fdb32875a77ea03912de1d9a7d9588d5210bb8b062ba4e05c42bfe0c8fdae" dmcf-pid="7JYxgCmjgX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161502493zfre.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="xT8OYzpXa9" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161502493zfre.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="0e869097f522aac34eeaeaa36a3dce3338d17967b33bb1f5dac2aec4d4aedb88" dmcf-pid="ziGMahsAkH" dmcf-ptype="general">한국지능정보사회진흥원(NIA)이 2025년 국내외 주요 매체 282건을 토픽 모델링 기법으로 분석한 결과, 2026년은 AI가 실험 단계를 넘어 산업 전반의 핵심 인프라로 자리 잡는 전환점이 될 것으로 전망된다. 산업 현장에서는 도입 확산이, 기술 분야에서는 기능 고도화가, 정책 영역에서는 안전성 중심의 제도화가 동시에 진행되며 AI 생태계의 구조적 재편이 가속화될 것으로 보인다.</p> <p contents-hash="37468e241ad63b5452ed762e40150f73aeef8197eef8dbcc687467665fbbe9c4" dmcf-pid="qnHRNlOcAG" dmcf-ptype="general"><strong>AI 투자 연 50% 급증… 금융·제조·서비스 전 산업 확산</strong></p> <p contents-hash="b54226b29cccd2e5d3960ac35b3bf0dc492abcc233a74b533bc3d4827e6085e4" dmcf-pid="BLXejSIkkY" dmcf-ptype="general">글로벌 AI 투자 규모가 연간 50% 이상 성장하면서 챗GPT(ChatGPT)와 같은 생성형 AI 도입 시도가 금융, 제조, 서비스 등 전 산업군으로 확산되고 있다. 생성형 AI 활용 영역도 상담과 요약을 넘어 기획과 분석 등 고부가가치 업무로 확장되며, 기업 운영 방식 자체를 재정의하는 수준의 변화를 촉발하고 있다.</p> <p contents-hash="5ca0462ef3e10d665e494e4a890b811372041d939380f0fd87084b2e8d8f4f66" dmcf-pid="boZdAvCEaW" dmcf-ptype="general">리포트의 산업 분야 토픽 분석 결과, '도입', '확대', '성장세', '확산'이 핵심 키워드로 나타났다. AI 활용이 시범 적용 단계를 넘어 전사적, 범용적 도입 단계로 확산되면서 업종별 도입 범위가 커지고 산업 구조와 경쟁 환경이 재편되는 흐름이다. '규모', '성장', '글로벌', '비용', '자금' 등의 키워드는 AI가 기술 단위를 넘어 투자, 시장, 매출 구조가 결합된 산업 규모 중심 논의로 확장되고 있음을 보여준다.</p> <p contents-hash="6bf87ad969f769ef40b04b5ce231974be25818475e5130a69736d921e4a9832f" dmcf-pid="Kg5JcThDAy" dmcf-ptype="general">주목할 만한 점은 '인프라', '센터', '에이전트' 키워드의 부상이다. 데이터센터와 클라우드 기반의 인프라 투자 확대 경향과 함께, 에이전트 도입 확산으로 업무 흐름과 운영 방식이 재구성되는 초기 징후가 포착되고 있다. 2026년에는 기업 내부에서 AI 에이전트를 활용한 문서 처리, 고객 지원, 운영 자동화 등이 증가하며 사람-에이전트-시스템이 혼합된 업무 구조가 일부 영역에서 확산될 가능성이 있다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="14658e9c0431df92ed085de080b29765f8f3bb0917f3a9c1c243fcbf135c5571" dmcf-pid="9a1ikylwoT" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161503752rwns.jpg" data-org-width="592" dmcf-mid="WZLZ7x8BAb" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161503752rwns.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="9ce0f47bf917283a49e3b9b6ec0b0252a01cd5d6a0c44d05a2727f2557d90025" dmcf-pid="2NtnEWSrkv" dmcf-ptype="general"><strong>멀티모달·추론·온디바이스… 지능 구조 자체가 고도화</strong></p> <p contents-hash="e4964f9d3c34b2fa6ac6f192bb56a99c0691368d7b14ecfca4d465db88f8f4a9" dmcf-pid="VjFLDYvmjS" dmcf-ptype="general">기술 분야 분석에서는 '멀티모달(Multimodal)', '추론', '기능', '개발' 키워드가 핵심으로 도출됐다. AI 기술 담론이 단순 성능 향상을 넘어 모델이 무엇을 이해하고 어떻게 추론하는지와 같은 지능 구조 자체의 고도화로 이동하고 있다. 복합 입력 처리를 가능케 하는 멀티모달 기술, 고급 추론 능력, 자연스러운 응답 생성 등 알고리즘 수준의 질적 확장이 기술 변화의 핵심축이다.</p> <p contents-hash="5b3219014c80c460923e912b201c7c40ac8f6e2c4582c6f3fafff475613ce72e" dmcf-pid="fA3owGTscl" dmcf-ptype="general">'개발', '강화', '향상', '성능' 키워드의 반복적 등장은 모델 개발 주기 단축, 성능 지표 향상, 효율과 추론 능력 강화가 기술 경쟁력의 중심 요소로 작동하고 있음을 나타낸다. 산업 적용보다 엔진의 최적화 속도와 완성도가 기술 논의의 핵심 기준으로 자리 잡고 있다.</p> <p contents-hash="1bd02e13c82626389358ed8168be9d2a36eb77aa5647bebc3a3e4a2542c4a339" dmcf-pid="4c0grHyOch" dmcf-ptype="general">특히 '디바이스', '서비스', '활용' 키워드가 부각되면서 기술 적용 환경이 다변화되고 있다. 클라우드 중심의 기술 적용이 스마트폰과 개인 디바이스 등 온디바이스(On-Device) AI와 엣지(Edge) 환경으로 확장되는 경향이 나타난다. 이는 기술 발전이 성능 중심을 넘어 배포 환경 중심의 다변화로 이동하고 있음을 의미한다.</p> <p contents-hash="09a9203b874ab0eb312b62a1866f4542777635a2748d70223c81e11191d435bb" dmcf-pid="8RT6nsDgAC" dmcf-ptype="general">2026년에는 합성데이터, 추론형 AI, 멀티모달 기술이 주요 경쟁 축으로 자리 잡으면서 학습 효율 향상, 복합 정보 처리, 설명 가능성 강화 등 모델 내부 구조의 질적 개선 흐름이 이어질 것으로 전망된다. 고품질 데이터 생성, 멀티모달, 고급 추론 기술이 결합되며 AI의 상황 이해와 문제 해결 능력이 향상되고 서비스와 산업 전반의 활용도도 확대될 전망이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9b33edc6bd0842150e9d96954f699944df446957c63ab727847d30e75900aca0" dmcf-pid="6eyPLOwakI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161505033ptam.jpg" data-org-width="592" dmcf-mid="0owz8anQAt" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161505033ptam.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="19070c78ba6225a890cdef0815988070efcd97d9fa4c96376ddf9a8e766c5f30" dmcf-pid="PdWQoIrNkO" dmcf-ptype="general"><strong>AI 사고 급증에 안전성·책임성 중심 규제 본격화</strong></p> <p contents-hash="f42a032ccb08bc90499b6c1b5752e392f87a9877d1702dd9eac820ba1f8e28c8" dmcf-pid="QJYxgCmjAs" dmcf-ptype="general">정책 분야에서는 '안전', '위험', '규제', '기본법', '의무', '준수' 키워드가 핵심으로 부상했다. AI 확산 속도 대비 위험 관리와 안전 확보 체계를 시급히 강화해야 한다는 정책적 요구가 높아지고 있다. OECD AI 사고 모니터(AI Incidents Monitor)에 따르면 2010년대 후반 이후 AI 관련 사고와 위험 보고 건수가 지속적으로 증가했으며, 2023년에서 2024년 이후 특히 가파른 상승 추세를 보이고 있다.</p> <p contents-hash="02b69870bab34f9537073e325a9a2c9590295f7181f8bca872f27affb46d0c99" dmcf-pid="xiGMahsAam" dmcf-ptype="general">'규제', '기본법', '시행', '기준' 키워드는 각국이 AI 확산에 맞춰 법률, 기준, 이행 체계 중심의 규제 틀을 정비 중임을 시사한다. 가이드라인 중심의 자율 규제 단계에서 벗어나 법적 구속력 기반의 규제 집행 구조로 이행하는 흐름을 반영한다.</p> <p contents-hash="1fc0f5824284047528b39991c8c42dc0ce07daa0edaaf715aced87c329d4c809" dmcf-pid="yZeW349Ukr" dmcf-ptype="general">'의무', '준수', '투명', '표시' 키워드는 AI 개발자, 기업, 플랫폼에 요구되는 책임성과 준수 의무 강화가 정책적 핵심 이슈로 부상했음을 보여준다. 출력물 표시, 데이터 출처 공개 등 투명성 강화를 통한 신뢰 기반 거버넌스 요구가 확대되는 흐름이다.</p> <p contents-hash="2d8c0c2ce2143b0392d3d14bae37fb4ffd8e0cf04e782a641cef73f8f43f5713" dmcf-pid="W5dY082uaw" dmcf-ptype="general">2026년에는 EU AI법(EU AI Act) 등 글로벌 규제와의 정합성을 높이기 위해 국내 AI 기본법의 시행령과 가이드라인이 구체화되고, 수출 기업을 위한 규제 대응과 인증 지원이 확대될 전망이다. 의료와 채용 등 고위험 AI의 안전성 검증과 제3자 인증이 필수화되고, 생성형 AI 부작용 대응을 위한 워터마크와 딥페이크 탐지 기술이 법제화될 것으로 예상된다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="689cdf72f90430342935f79d9996a1e6ce0a893270b652e416528d77bf8dba1c" dmcf-pid="Y1JGp6V7kD" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161506270cuip.jpg" data-org-width="606" dmcf-mid="pgVsW70Hc1" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/29/ZDNetKorea/20251229161506270cuip.jpg" width="658"></p> </figure> <p contents-hash="3c8eaa5dcf1e6c53adccc9141f4287fe7ee756709fd8522420cb62ea51d00e00" dmcf-pid="GtiHUPfzjE" dmcf-ptype="general"><strong>산업·기술·정책의 순환 구조… "압력-수요-조정" 상호작용</strong></p> <p contents-hash="71f89c9d925fe7a8ccf189fa0e228c728c5872232b01c7f80599432df54e880a" dmcf-pid="HFnXuQ4qok" dmcf-ptype="general">리포트는 산업, 기술, 정책이 서로 다른 변화 축을 가지지만 '연결된 흐름'으로 작동한다고 분석했다. 산업 확산은 기술 고도화를 요구하고, 기술 고도화는 다시 정책적 대응을 촉발하는 연쇄적, 단계적 상호작용 구조가 형성되어 있다.</p> <p contents-hash="4d0295dabc11cd65531539f44b2fe074d38c9f8ef80caa0c5b9a8af291ca4129" dmcf-pid="X3LZ7x8Bcc" dmcf-ptype="general">세 분야는 '압력-수요-조정'의 순환 구조를 형성하며 상호 보완적으로 진화하고 있다. 산업 확산은 기술 고도화에 대한 수요를 높이고, 기술 고도화는 새로운 규제와 기준 마련 필요성을 확대시키며, 정책 정비는 다시 산업과 기술 영역에 조정 압력으로 작용하는 흐름이 나타난다.</p> <p contents-hash="7da5da13520b9b5eb532114327c2116c05ac01e6d45b28611c8f0add7397f3f3" dmcf-pid="Z0o5zM6bcA" dmcf-ptype="general">이는 AI 생태계가 일방향적 변화가 아니라 산업-기술-정책이 서로 영향을 주고받는 순환적, 상호작용적 시스템으로 진화하고 있음을 시사한다. AI를 단순 기술이 아닌 산업 인프라이자 경쟁과 제도 관리의 핵심 요소로 부상시키고 있다.</p> <p contents-hash="cf5eec355696c92e99567a2ff6619c991ca8d31fbabdab41a15c24d0e63d16ee" dmcf-pid="5pg1qRPKaj" dmcf-ptype="general">향후 AI 생태계의 지속성과 안정성을 위해서는 산업 확산-기술 고도화-정책 규제 간 속도 불일치를 완화하는 구조적 접근이 필요하다. 정책적 대응 속도와 규제 체계의 예측 가능성 확보, 도입 확대·기술 혁신·위험 관리 간 균형 있는 추진 체계 확립이 요구된다.</p> <p contents-hash="c63cc93b0cf6da2cc69f38eb634de8091082b8cb1f8ff03e3374f37c1ad8502d" dmcf-pid="1UatBeQ9gN" dmcf-ptype="general"><strong>정부, 데이터 통합 제공과 추론형 AI 데이터 구축 나서</strong></p> <p contents-hash="edf632f3f5d6f79fbdca7a9fad7154318152010c34659be258765fbd829689df" dmcf-pid="tuNFbdx2oa" dmcf-ptype="general">한국지능정보사회진흥원은 AI 활용이 산업 전반에 본격 확산되며 고품질 데이터에 대한 수요가 급증하는 가운데, 공공과 민간의 AI 학습용 데이터를 총결집하여 민간 수요에 신속히 대응하는 '통합제공체계' 구축을 추진하고 있다. 산재된 데이터를 모아 데이터의 원소스 멀티유즈(One-Source Multi-Use)를 지원하며, AI 학습용 데이터를 수집·개방하기 위한 공통 기반 마련, 개방 데이터 품질 제고, 데이터 통합 제공 및 연계·융합을 지원한다.</p> <p contents-hash="b6eb2b35e762f87cbf0e068ed9f449b7cde1506a0c256e0e5bdea1a40c2c4307" dmcf-pid="Fqcp2ne4kg" dmcf-ptype="general">추론(AI Reasoning)의 중요성이 커짐에 따라 추론형 AI 모델 개발에 필수적인 고품질 추론 데이터 구축 및 활용 체계를 선제적으로 정비하고 있다. 고품질·고난이도 문제 해결 중심의 추론 데이터를 기획·개발하여 기존의 단순 인식·예측 중심 데이터에서 벗어나, 단계별 과정·의사결정 논리·맥락을 포함한 구조화된 추론형 데이터셋 구축을 진행하고 있다.</p> <p contents-hash="f7889ce29748aa301efd0a1754a0dab3b037f910c548c0a577404ac843238c4e" dmcf-pid="3BkUVLd8ko" dmcf-ptype="general">또한 AI 정책 환경이 안전성 강화, 규제·기준 정비를 중심으로 재편되는 가운데, 저작권 및 공정이용 개선을 위한 간담회를 개최하여 AI 학습데이터의 활용 범위, 공정이용 판단 기준, 학습과 활용 단계 구분 등 핵심 쟁점에 대해 이해관계자의 의견을 폭넓게 수렴했다. AI 확산 속도 대비 명확한 기준이 제시되지 않았던 저작권·데이터 활용 관련 가이드라인의 한계를 확인하고, 현장에서 실제로 참고·활용 가능한 가이드라인 마련에 대한 수요와 필요성을 확인했다.</p> <p contents-hash="454c4e31baa763221bd81b51cc095b38f400ed6beae02b194575469e10f61f9e" dmcf-pid="0bEufoJ6gL" dmcf-ptype="general"><strong>FAQ (※ 이 FAQ는 본지가 리포트를 참고해 자체 작성한 내용입니다.)</strong></p> <p contents-hash="35dc185fa34bec91fcf0602abcbd0f21043c60c5808267da0e70bb0950b7c5fd" dmcf-pid="pKD74giPAn" dmcf-ptype="general"><strong>Q1. 토픽 모델링이란 무엇이며, 이번 분석은 어떻게 진행되었나요?</strong></p> <p contents-hash="e2c5273435833b1a8a58a7f59cdb5fb861f5a0f65d306be186efbcb41c433c10" dmcf-pid="U9wz8anQki" dmcf-ptype="general">A: 토픽 모델링은 대규모 텍스트 데이터에서 숨겨진 주제와 핵심 키워드를 확률적으로 추출하는 분석 기법입니다. 이번 분석에서는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 사용해 2025년 1월부터 11월까지 국내외 주요 매체에서 산업·기술·정책 분야별로 매주 6건씩 총 282건의 텍스트 데이터를 수집하고 분석했습니다. 빈도보다 문맥 내 중요도를 기준으로 각 분야의 핵심 논점과 의미 축을 도출했습니다.</p> <p contents-hash="c727a5e5c3c4e751d59a8f30359af967fd5c4f84b09b37e864055be755ee73f8" dmcf-pid="u2rq6NLxaJ" dmcf-ptype="general"><strong>Q2. 온디바이스 AI가 중요한 이유는 무엇인가요?</strong></p> <p contents-hash="ba2a0dded14345fcd4292646176b6b790ac5d7f0d9e5f5e09f04589f52e185cc" dmcf-pid="7VmBPjoMNd" dmcf-ptype="general">A: 온디바이스 AI는 클라우드 서버가 아닌 스마트폰이나 개인 디바이스에서 직접 AI를 구동하는 기술입니다. 분석 결과 클라우드 중심의 기술 적용이 스마트폰과 개인 디바이스 등 온디바이스 환경으로 확장되는 경향이 나타났습니다. 이는 기술 발전이 성능 중심을 넘어 배포 환경 중심의 다변화로 이동하고 있음을 의미하며, 2026년 AI 기술의 주요 변화 방향 중 하나입니다.</p> <p contents-hash="3281b1402440d8d2a0a33a631aa513d6ece239541e8400527e0345c367cdcfa4" dmcf-pid="zfsbQAgRke" dmcf-ptype="general"><strong>Q3. AI 규제가 강화되면 기술 발전이 저해되지 않나요?</strong></p> <p contents-hash="bca2e43b965b6e954a773c8346d21587e9b9d2315483964ab40f31f08a08bfc2" dmcf-pid="q4OKxcaeoR" dmcf-ptype="general">A: 리포트는 2026년 AI 정책 환경이 규제를 제약이 아닌 성장을 위한 안전장치로 재정의하며, 글로벌 규제체계와의 정합성을 높이는 방향으로 재편될 것으로 전망합니다. 고위험 분야의 책임·안전성 확보, 데이터·저작권 정책 명확화, 국제 표준과의 조화가 결합되며 기업의 글로벌 시장 진출을 지원하는 예측 가능한 정책 생태계가 구축될 것으로 예상됩니다.</p> <p contents-hash="f5df3ec4459cc2a9ea0f8bf67abfe350b476f1bb4581a2b14a38cc03f87be3c1" dmcf-pid="B8I9MkNdaM" dmcf-ptype="general">■ 이 기사는 AI 전문 매체 ‘<span>AI 매터스</span>’와 제휴를 통해 제공됩니다. 기사는 클로드 3.5 소네트와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다. </p> <p contents-hash="e73f89ca87e13acaff497e97b93226adf63c066b9e23ebf54a79f10bac4d8ebe" dmcf-pid="b6C2REjJkx" dmcf-ptype="general">AI 에디터 (media@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 베일 벗는 '국가대표 AI'…독자 파운데이션 모델 첫 성과 검증 12-29 다음 세계적 석학 김기환 교수 IBS 양자정보과학 이끈다 12-29 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
