더 큰 모델은 끝났다, 2026년 인공지능의 방향을 결정할 6가지 변화

내년 인공지능 분야의 가장 중요한 진전은 더 큰 모델을 구축하는 데서 나오지 않고, 인공지능 시스템을 더 똑똑하고 더 협업적이며 더 신뢰할 수 있게 만드는 방향에서 나타날 것이다. 에이전트 상호운용성, 자기 검증, 메모리 분야의 돌파구는 인공지능을 고립된 도구에서 벗어나 복잡한 다단계 작업 흐름을 처리할 수 있는 통합 시스템으로 전환시킬 것이다. 동시에 오픈소스 기반 모델은 인공지능 대기업의 지배력을 약화시키고 혁신 속도를 가속할 것이다.

다음은 2026년 인공지능 역량이 어떻게 진화할지를 보여주는 여섯 가지 전망이다.

오픈소스 모델이 인공지능 대기업의 지배를 무너뜨릴 것

2026년이 되면 기반 모델의 힘은 더 이상 소수 기업에만 국한되지 않을 것이다. 현재 가장 큰 돌파구는 모델을 특화 데이터로 정제하는 사후 학습 단계에서 나타나고 있다. 이러한 변화는 특정 용도에 맞게 맞춤화하고 미세 조정할 수 있는 오픈소스 모델의 물결을 촉진할 것이다. 이러한 민주화는 민첩한 신생업체와 연구자가 공유된 개방형 기반 위에서 강력하고 목적 지향적인 인공지능 솔루션을 만들 수 있게 하며, 사실상 독점을 해체하고 분산형 인공지능 개발의 새로운 물결을 가속할 것이다.

맥락 창과 메모리 개선이 에이전트형 혁신을 이끌 것

기반 모델의 성능 향상이 둔화되면서 다음 전장은 에이전트형 인공지능이 될 것이다. 2026년에는 맥락 창과 인간과 유사한 메모리 같은 역량을 갖춘 지능형 통합 시스템 구축에 초점이 맞춰질 것이다. 더 많은 매개변수와 향상된 추론 능력을 갖춘 신규 모델은 여전히 가치가 있지만, 모델은 작업 메모리가 부족하다는 한계를 안고 있다. 맥락 창과 개선된 메모리는 에이전트가 과거 행동에서 학습하고 복잡한 장기 목표를 자율적으로 수행하는 데 필요한 지속적 기억을 제공함으로써, 내년 에이전트형 인공지능 혁신의 핵심 동력이 될 것이다. 이러한 개선을 통해 에이전트는 단일 상호작용의 한계를 넘어 지속적인 지원을 제공하게 된다.

자기 검증이 인간 개입을 대체하기 시작할 것

2026년에는 다단계 작업 흐름에서 오류가 누적되는 문제가 자기 검증으로 해결될 것이다. 각 단계마다 인간의 감독에 의존하는 대신, 인공지능은 내부 피드백 루프를 갖추게 되어 스스로 작업의 정확성을 검증하고 오류를 수정할 수 있게 된다. 이러한 자기 인식적 ‘자동 판단’ 에이전트로의 전환은 신뢰성과 확장성을 모두 갖춘 복잡한 다중 단계 작업 흐름을 가능하게 하며, 에이전트를 유망한 개념에서 실질적인 기업용 솔루션으로 끌어올릴 것이다.

영어가 가장 주목받는 새로운 프로그래밍 언어가 될 것

인공지능의 추론 능력을 검증하는 가장 중요한 시험장은 코딩이다. 인공지능이 코드를 생성하고 실행하는 능력은 대규모 언어 모델의 통계적이고 비결정적인 세계와 컴퓨터의 결정적이고 기호 논리적인 세계를 잇는 핵심 연결 고리를 제공한다. 이러한 흐름은 특정 문법인 고(Go)나 파이썬을 아는 능력보다, 인공지능 보조자에게 목표를 명확하게 설명하는 능력이 더 중요한 영어 기반 프로그래밍 시대를 열고 있다. 2026년이 되면 새로운 제품을 만드는 병목은 코드를 작성하는 능력이 아니라 제품 자체를 창의적으로 설계하는 능력이 될 것이다. 이러한 변화는 소프트웨어 개발을 민주화하고, 애플리케이션을 만들고 더 높은 부가가치의 창의적 작업을 수행할 수 있는 창작자 수를 10배 이상 늘릴 것이다.

인공지능 군비 경쟁은 더 큰 모델에서 더 똑똑한 모델로 이동할 것

더 많은 연산 자원과 데이터를 투입해 점점 더 큰 기반 모델을 만드는 시대는 끝나가고 있다. 2025년, 업계는 친칠라 공식(Chinchilla formula)과 같은 기존 확장 법칙에서 한계에 부딪혔다. 고품질 사전 학습 데이터는 고갈되고 있으며, 학습에 필요한 토큰 범위는 관리하기 어려울 정도로 길어졌다. 그 결과 가장 큰 모델을 만드는 경쟁은 마침내 둔화될 것이다. 대신 혁신은 기업이 연산 자원의 점점 더 큰 비중을 투입하는 사후 학습 기법으로 빠르게 이동하고 있다. 이는 2026년 인공지능의 초점이 모델의 순수한 크기가 아니라, 강화 학습 같은 기법을 활용해 특정 작업에 맞게 모델을 정제하고 특화하는 데 맞춰질 것임을 의미한다.

에이전트 상호운용성이 인공지능 생산성의 다음 물결을 열 것

현재 대다수 인공지능 에이전트는 폐쇄된 환경에서 작동하며, 다른 플랫폼의 에이전트와 소통하거나 협업하지 못한다. 이러한 상황은 곧 바뀔 것이다. 2026년까지 기업용 인공지능의 다음 주요 전장은 상호운용성이 될 것이다. 이는 서로 다른 인공지능 에이전트가 대화할 수 있도록 하는 개방형 표준과 프로토콜의 개발을 의미한다. API 경제가 서로 다른 소프트웨어 서비스를 연결했듯이, ‘에이전트 경제’는 서로 다른 플랫폼의 에이전트가 자율적으로 서비스를 발견하고 협상하며 교환할 수 있게 할 것이다. 이 과제를 해결하면 현재는 불가능한 복합 효율성을 실현하고 복잡한 다중 플랫폼 작업 흐름을 자동화할 수 있으며, 인공지능 주도의 생산성에서 다음 물결을 열게 된다.

2026년을 위한 새로운 기술적 우선순위

업계는 순수한 규모 확장보다, 인공지능이 실제 운영 환경에서 신뢰성 있게 작동하지 못하게 하는 실질적 문제를 해결하고 있다. 자기 검증은 다단계 작업 흐름에서 오류 누적을 제거하고, 향상된 메모리는 일회성 상호작용을 지속적인 협력 관계로 전환한다.

이러한 진전은 분야의 성숙을 보여준다. 이를 가장 잘 활용하는 기업은 ‘더 클수록 좋다’는 시대가 ‘더 똑똑함이 필수’인 시대로 넘어갔다는 점을 인식할 것이다. 인공지능의 기술적 진보는 둔화되고 있지 않으며, 오히려 더 정교해지고 있다.dl-itworldkorea@foundryco.com