외부소식

[CES특호 2] "AI, 로봇을 입다"...미리 보는 CES 2026 '5대 트렌드' N

오늘의 3줄 요약 1. 화면 밖으로 나온 AI...움직이는 피지컬 AI 시대가 열리다. 2. 실리콘밸리의 AI는 기술과시를 넘어 수익화에 접어들었다. 3. CES 2026은 디지털과 현실이 융합하는 거대한 쇼케이스 될 것 클로이드는 이렇게 우리가 직접 하기 귀찮은 가사일도 척척 도와줄 수 있습니다. [LG전자] "두 팔을 앞으로 뻗고, 같이 따라해 볼까요? 하나 둘 셋 넷." LG의 홈로봇 클로이드는 집어서 홈트레이닝을하는 사용자를 코칭해줍니다.  [LG전자]   가사에 트레이너 역할도 LG 홈로봇 '클로이드'    혹시 집에서 홈트레이닝을 할 때, 옆에서 누군가 자세를 봐주거나 숫자를 세줬으면 좋겠다고 생각한 적 없으신가요? LG전자가 이번 CES에서 최초로 공개하는 홈로봇 ‘LG 클로이드(Cloi-D)’가 바로 그 역할을 해냅니다.   이 녀석, 단순히 돌아다니는 바퀴 달린 스피커 수준이 아닙니다. LG전자의 AI 홈 허브인 '씽큐 온'과 실시간으로 연동되어 집안 상황을 파악합니다. 예를 들어 날씨 정보를 확인하다가 비가 올 것 같으면, 열려 있는 창문을 스스로 닫습니다. 사용자가 아령을 들면 횟수를 카운트해주고, 대화를 통해 사용자의 기분을 파악한 뒤 저녁 식사 메뉴를 제안하기도 하죠.   가장 주목할 점은 이 로봇의 '신체 능력'입니다. LG 클로이드는 허리 관절을 이용해 키를 105cm에서 143cm까지 스스로 조절할 수 있습니다. 아이 눈높이에 맞췄다가, 높은 선반의 물건을 꺼낼 때는 키를 키우는 식이죠. 특히 상체에 달린 두 팔은 인간의 팔과 흡사하게 7가지 구동 자유도(DoF)를 갖췄습니다. 손가락 관절까지 섬세하게 움직여 바닥에 떨어진 얇은 책을 줍거나, 꽃병을 조심스럽게 옮기는 작업도 가능합니다.   이런 고난도 동작이 가능한 비결은 LG전자가 자체 개발한 시각언어모델(VLM)과 시각언어행동(VLA) 기술의 결합 덕분입니다. VLM이 눈으로 본 정보를 언어로 해석하고("바닥에 컵이 떨어져 있네"), VLA가 이를 바탕으로 행동을 계획하고 실행("허리를 숙여서 오른손으로 컵을 집자")하는 구조입니다. LG전자는 이번 로봇 공개를 통해 가전 사업의 미래를 '로보타이즈드(Robotized) 가전'으로 정의했습니다. 사람이 다가오면 문을 열어주는 냉장고처럼, 이제 가전제품은 수동적인 기계를 넘어 스스로 움직이고 판단하는 로봇으로 진화하고 있습니다. 세계 최대 가전·정보기술(IT) 전시회 CES 2026 개막을 앞둔 3일(현지시간) 미국 네바다주 라스베이거스 컨벤션센터(LVCC)에서 관계자들이 오가고 있습니다. [연합뉴스] CES 5대 관전 포인트 [매일경제 DB]   드디어 오늘 개막! CES 2026 '5대 관전 포인트'   LG 클로이드는 예고편에 불과합니다. 현지시간 6일부터 나흘간 열리는 본 전시에는 전 세계 테크 기업들의 피 튀기는 경쟁이 기다리고 있습니다. 놓치면 안 될 5가지 포인트를 상세히 짚어드립니다.   1. 삼성 대 LG: "기선제압은 내가 먼저" 올해 양 사의 자존심 대결은 장외에서부터 뜨겁습니다. 원래 주인공은 본 행사에서 멋지게 등장하는 법이지만, 삼성전자는 이 전략을 바꿨습니다. 삼성전자는 개막 이틀 전인 4일 저녁, 핵심 제품을 공개하는 글로벌 행사 ‘더퍼스트룩’을 개최하며 선공을 날렸습니다. LG전자 역시 가만히 있지 않았습니다. 같은 날 TV 신제품을 공개하며 맞불을 놨죠. 특히 이번 CES는 노태문 삼성전자 DX부문장과 류재철 LG전자 CEO의 사실상 데뷔 무대라는 점에서 업계의 이목이 쏠립니다. 두 수장은 TV와 생활가전이라는 전통적인 전장을 넘어, 로봇과 전장(자동차 부품)이라는 미래 먹거리를 두고 치열한 리더십 대결을 펼칠 예정입니다.   2. 젠슨 황 대 리사 수: "주인공은 나야 나"  반도체 황제들의 신경전도 점입가경입니다. 당초 5일 저녁 기조연설은 리사 수 AMD CEO의 독무대가 될 예정이었습니다. 그런데 젠슨 황 엔비디아 CEO가 갑작스럽게 같은 날 오후 '특별 연설' 일정을 잡았어요. 이는 AI 가속기 시장에서 추격해오는 AMD를 견제하고, 확실한 주도권을 굳히겠다는 엔비디아의 의지로 해석됩니다. AI 칩 시장의 절대 강자(엔비디아)와 강력한 도전자(AMD)가 벌이는 마케팅 전쟁, 과연 미디어의 스포트라이트는 누구를 향하게 될지 주의깊게 지켜봐야 할 것 같네요.   3. 인해전술은 잊어라 이젠 '로봇전술' 중국은 올해도 미국(1476개)에 이어 두 번째로 많은 942개 기업을 CES에 보냈습니다. 하지만 과거처럼 저가 공산품으로 밀어붙이는 '인해전술'이 아닙니다. 올해는 고도로 훈련된 '로봇전술'입니다. 중국 로봇 기업 유니트리를 비롯한 수많은 휴머노이드 기업들이 CES에 대거 출전해, 미국 테슬라의 옵티머스에 대항할 기술력을 과시할 예정이죠. 모빌리티 분야에서는 프리미엄 전기차 브랜드 지커(Zeekr)를 앞세운 지리자동차가 미디어 행사를 엽니다. 지커는 한국 시장 진출도 앞두고 있어 국내 업계도 예의주시하고 있습니다.   4. 제조업의 귀환: AI 입은 중후장대산업 지멘스, 캐터필러 같은 전통의 '중후장대' 기업들도 AI라는 새 옷을 입고 변신합니다. 롤랜드 부시 지멘스 회장은 기조연설 무대에 젠슨 황 엔비디아 CEO를 초청했습니다. 제조 기업이 AI 반도체 기업과 손을 잡고 '산업용 메타버스'와 '제조업의 디지털 트윈'을 이야기하는 것이죠. 독일의 정밀 기계 기술과 미국의 AI 소프트웨어가 만났을 때 공장이 얼마나 똑똑해질 수 있는지 확인할 기회입니다.   5. 미국, 다시 제조 강국으로 이번 CES엔 유독 워싱턴의 고위 인사들이 많이 보입니다. 마이클 크라치오 백악관 과학정책실장, 다리오 길 미 에너지부 차관, 앤드류 퍼거슨 FTC 위원장 등 트럼프 행정부(예정) 및 바이든 정부의 핵심 인사들이 총출동합니다. 화두는 '미국 내 제조업 부활'입니다. AI와 로봇 기술을 통해 인건비 문제를 해결하고, 해외로 나간 공장들을 다시 미국으로 불러들이겠다는 '제네시스 미션'과 같은 거대 프로젝트들이 논의될 예정입니다. 기술이 국가의 산업 정책과 어떻게 결합하는지 보여주는 중요한 대목입니다.   보너스: 세레나 윌리엄스도? CES 찾은 슈퍼스타들 테크 행사지만 헐리우드를 방불케 하는 라인업도 준비돼 있습니다. 테니스 여제 세레나 윌리엄스, 영화 <500일의 썸머>의 조셉 고든 레빗, 래퍼이자 테크 투자가인 윌아이엠 등이 연사로 나섭니다. 단순한 셀럽 마케팅이 아니라, 기술이 엔터테인먼트와 스포츠, 요리(스타 셰프들의 토론) 산업을 어떻게 바꾸고 있는지 보여주는 흥미로운 세션들이 될 것으로 전망되죠.

2026.01.06  0  3 

거품은 꺼지고 진짜만 남았다

오늘의 3줄 요약 1. 단순히 신기하기만 한 것들은 시장에서 사라졌습니다. 2. 말만 하는 챗봇 대신 업무를 수행하는 에이전트가 돈을 법니다. 3. AI라는 두뇌를 돌리는데 필요한 '전기'가 새로운 전쟁터가 되고 있습니다. 휴메인이 선보인 AI핀. 참신하긴한데 그렇다고 또 편리한건 아니었습니다. [휴메인 공식 유튜브]   사라진 것들 신기하다고 돈이 되진 않네   2024년 초 테크 업계를 뜨겁게 달궜던 주제는 스크린리스, 즉 화면이 없는 기기의 시대가 오리라는 것이었습니다. 작은 화면에 중독된 인류를 구원하겠다며 혜성처럼 등장했던 기기들이었죠. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)가 투자해 화제가 됐던 휴메인의 AI 핀 그리고 지난해 CES 2024에서 최고의 스타로 주목받았던 래빗의 주황색 단말기 R1이 대표적입니다. 2025년이 저물고 있는 지금, 이 기기들을 기억하는 사람들은 거의 없습니다. 혁신의 아이콘으로 주목받았던 기업과 제품들이 반면교사의 대상이 된 것이죠. 이들 기업과 제품에 대해 한껏 들떴던 시장은 언제 그랬냐는듯 올해는 냉정하게 등을 돌렸습니다. 기업들로선 ‘사망선고’를 받은 셈이었죠.   이들이 사라진 이유는 사용자 경험(UX)에서의 실패 때문입니다. 단지 기술이 부족해서가 아니었어요. 손바닥에 레이저로 화면을 쏴준다는 AI 핀은 강렬한 햇빛 아래선 무용지물이었습니다. 기기는 화상을 입을 정도로 발열이 심했죠. 소비자는 냉정하게 반응했습니다. 스마트폰 화면을 터치하면 바로 알 수 있는 정보를 AI 음성이 다 읽어주길 기다린다는 것은 기술적 진보가 아닌 퇴보에 가까웠습니다. 소비자들은 익숙하지 않은 불편한 기기 대신 ‘AI를 탑재해 한층 더 똑똑해진 스마트폰’을 선택했습니다.   하드웨어만이 아니라 소프트웨어시장에서도 사라진 기업들이 많습니다. 오픈AI의 GPT 모델을 단순히 가져와 예쁘게 포장해 내놨던 래퍼(Wrapper·단순 포장) 스타트업들은 애플과 구글 등의 반격을 받고 줄줄이 문을 닫았습니다. 이메일 요약, 문장 수정 등의 기능이 아이폰과 갤럭시 OS 자체에 무료로 탑재되면서 사용자들은 이들 스타트업의 서비스를 유료 구독할 이유가 없어져 버렸습니다. 플랫폼이 기능을 흡수하면 기능을 판매하는 스탸트업들이 설 자리가 없어진다는 실리콘밸리의 잔혹한 생존 법칙이 다시 한번 입증된 해였습니다. 세일즈포스는 AI가 상담을 넘어 직접 영업을 뛰고 계약까지 따온다며 자율 에이전트 시대의 개막을 선언했습니다. [세일즈포스]   그리고 남은 것들 말보단 행동으로 보여줬다   거품이 걷히자 묵묵히 자기 자리에서 할 일을 다하고 있던 것들이 드러나기 시작했습니다.   2025년 테크 생태계의 가장 큰 변화는 AI가 ‘말하는 챗봇’에서 ‘일하는 에이전트’로 바뀐 것이었습니다. 지난 2년 간 AI의 성능에 감탄하며 ‘이것도 가능할까?’를 시험해 본 시기였다면, 올해는 ‘그래서 돈이 되나?’를 철저히 따져본 한 해였죠. 기업의 투자는 이제 신기한 기능이 아니라 확실한 성과를 향하고 있습니다.   살아남은 AI들은 말보다는 행동으로 보여줍니다. 복잡한 항공권 예매를 조건에 맞춰 완료하고 회의록을 정리해 이메일로 발송해주며 코딩 에러를 찾아 스스로 수정까지 해줍니다. 이를 에이전틱 워크플로우라고 부르는데요. 사람이 일일이 지시하지 않고 목표만 제시해주면 AI가 알아서 도구들을 써서 일을 완수해내는 단계입니다. 이 변화를 주도한 것은 실리콘밸리의 B2B 거인들입니다. 2025년은 에이전트포스의 해라고 해도과언이 아닌데요. 세계 최대 영업 솔루션 기업 세일즈포스는 “이제 AI가 상담을 넘어 직접 영업을 뛰고 계약까지 따온다”며 자율 에이전트 시대의 개막을 선언했습니다. 마이크로소프트(MS) 역시 코파일럿을 단순 비서에서 자율 비서로 한 단계 끌어올렸죠. 2024년 글로벌 핀테크 기업 클라르나는 AI 상담원이 인간 상담사 700명분의 일을 혼자서 처리했고, 고객만족도는 동일했다고 발표했습니다. AI는 심지어 24시간 쉬지않고 근무하며 35개 국어를 구사했습니다. 클라르나가 쏘아 올린 공을 2025년엔 전 세계 모든 기업이 이어받아 사람 없이 돌아가는 영업/상담 부서를 구축하기 시작한 것입니다. 빅테크들은 저마다 자사 AI 모델 개발을 위해 필요한 전력 확보에 사활을 걸고 있습니다. 사람의 두뇌도 충분한 영양분이 공급돼야 제 기능을 할 수 있는 것처럼 AI에도 전력은 필수입니다. [제미나이]   앞으로 올 것들 밥먹고 힘내서 일하자   그렇다면 다가올 2026년, 실리콘밸리와 테크 업계는 어디로 향하고 있을까요. 최첨단 반도체나 첨단 AI 기술이 아닌 바로 전기입니다. 밥을 든든하게 잘 먹어야 머리도 쓸 수 있듯 똑똑한 AI가 작동하려면 전기가 필수기 때문입니다. AI모델이 똑똑해질수록 전력 소모량은 기하급수적으로 늘어납니다. 고성능 AI 구동에 필수적인 엔비디아의 GPU를 아무리 많이 확보한다한들 GPU에 공급할 전기가 없다면 아무 쓸모가 없는 것이죠. 이 때문에 2025년 마이크로소프(MS)트, 구글, 아마존 등 빅테크들은 앞다퉈 전력 확보에 사활을 걸었습니다. 지난해 말 MS가 스리마일섬 원전의 전력을 20년치 선구매하겠다고 발표하고, 구글이 소형모듈원전(SMR) 기업 카이로스 파워와 손잡은 것은 시작에 불과합니다. 결국 2027년 AI 패권은 누가 더 똑똑한 모델을 만드느냐를 넘어 누가 끊기지 않는 에너지 원천을 확보하는가의 싸움이 될 것입니다. 빅테크들이 사활을 걸고 확보한 에너지와 지능은 결국 피지컬 AI 즉 로봇으로 향하고 있습니다. 테슬라의 옵티머스를 비롯한 휴머노이드 로봇들이 공장을 넘어 가정의 문턱을 넘을 준비를 하고 있습니다. 2주 뒤 열릴 CES 2026의 주인공도 육체를 얻은 AI 즉 피지컬 AI가 될 것이죠.   2025년이 AI의 지능을 검증한 해였다면 2026년은 이 지능이 마침내 몸을 얻어 물리 세계에서 활약하는 원년이 될지도 모릅니다. ※ 제목을 누르면 원문으로 연결됩니다. 휴대폰 안면인증 논란에 정부 “생체정보 저장 안 해...유출 가능성 없어” 지난 23일부터 휴대전화 개통 과정에 시범 적용된 안면인증 절차로 인해 “얼굴 사진이 수집되는 것이 아니냐”는 우려가 나오자 정부가 “일체 보관하지 않는다”며 해명에 나섰습니다. 얼굴 정보의 경우 시스템에서 본인 일치가 확인되는 즉시 삭제된다는 설명입니다.   ‘예외 확대 vs 규제 강화’ 부딪히는 AI 워터마크...이달 중 투명성 가이드라인 공개 내년 1월 22일 시행되는 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)과 관련해 정부가 투명성 의무 관련한 가이드라인을 이달 중 공개합니다. 비가시적인 워터마크 일반화 요구에 대해서는 “부작용 발생 가능성이 있다”면서 최소한의 안전 장치 마련을 위한 제도 개선을 병행한다는 입장이라네요.   KT, 생성형 AI로 만든 옴니버스 영화 27일 개봉 KT가 생성형 인공지능(AI)으로 제작한 옴니버스 영화 ‘코드:G 주목의 시작’을 오는 27일 정식 개봉한다고 24일 밝혔습니다. KT가 공동 기획·투자한 생성형 AI 영화인 ‘코드:G 주목의 시작’은 5편의 독립 단편을 엮은 옴니버스 형식 영화입니다.

2025.12.29  0  52 

[K-Startup News] 스타트업 원스톱 지원센터

2025.12.29  0  48 

구글과 알리바바가 보는 AI 안경의 미래

오늘의  줄 요약 내년 구글x삼성x젠몬 AI 안경이 나옵니다. LLM, 반도체, 디스플레이, 배터리의 발전이 AI 안경을 가능하게 했습니다. 구글의 AI 안경은 안드로이드 생태계를 연장하는 웨어러블 기기입니다. AI 안경은 기존 아날로그 안경 산업을 바꿀 것 같습니다. AI 안경은 사용자의 두번째 눈과 귀, 뇌가 됩니다. 2014년 처음 등장한 구글 글라스는 미래적인 디자인을 가지고 있었습니다. <구글>   구글 글래스 나온 후 10년 대체 무엇이 달라졌나   스마트 안경에 대한 구글의 역사는 꽤 깊습니다. 구글은 2014년, 한쪽 렌즈에만 디스플레이가 있는 AR 안경 ‘구글 글래스(Google Glass)’를 1,500달러에 내놓았습니다. 안경 형태의 제품이었지만, 한쪽 렌즈에만 작은 LCOS(실리콘 위 액정) 프로젝터로 화면을 띄워주는 방식이었죠. 안경테 오른쪽을 터치패드로 활용하거나 음성 명령을 내리는 등, 현재 AI 안경의 표준적인 인터페이스가 이미 이때 정립되었습니다. 하지만 비싼 가격과 킬러 애플리케이션의 부재로 인해 실패가 예견된 제품이기도 했습니다. 결국 구글은 1년 만에 상용화를 포기했지만, 관련 연구는 꾸준히 지속해 왔습니다. 그로부터 10여 년이 지난 지금, 구글은 내년 AI 안경 출시를 공식화했습니다. 대체 무엇이 달라졌기에 구글이 다시 도전장을 내민 걸까요?   유선 XR 안경과 AI 안경   구글은 이번 행사에서 삼성과 공동 개발한 ‘갤럭시 XR 헤드셋’과 함께 두 가지 타입의 안경을 공개했습니다. 하나는 엑스리얼(XREAL)과 협업한 유선 XR 안경입니다. 이는 일상적인 안경보다는 ‘안경 형태의 디스플레이’에 가깝습니다. 비전 프로처럼 배터리가 선으로 연결되어 스마트폰의 콘텐츠를 안경 디스플레이에 띄워주는 기기로, 가볍게 휴대하며 영상을 소비하거나 모니터 대용으로 쓰기에 적합합니다. ‘광학 시스루’ 방식을 채택해 현실 세계 위에 디지털 스크린을 띄워주며, 몰입이 필요할 때는 가리개를 덮어 쓸 수도 있습니다. 이와 대비되는 일상적인 안경 형태의 제품은 이제 ‘AI 안경’이라 불립니다. 이름 그대로 AI가 핵심 경험이 된다는 의미입니다. 구글과 삼성의 AI 안경은 디스플레이 유무에 따라 두 가지 모델로 출시될 예정입니다. 이는 메타의 ‘레이밴 AI 안경’(디스플레이 없음) 및 디스플레이 탑재 모델(메타 레이벤 디스플레이)과 직접 경쟁하게 될 것으로 보입니다. 10년이 지난 지금의 스마트 안경은 안경처럼 생겼습니다.       LLM의 등장이 AI 안경 시대 열었다   10년 전 구글 글래스와 지금의 AI 안경 사이에는 ‘AI의 비약적인 발전’이 있습니다. 당시에도 음성 제어 기능은 있었으나, 지금과 같은 생성형 AI(LLM)가 아닌 단순 규칙 기반(Rule-based) AI였기에 인식률과 활용도가 현저히 낮았습니다. 반면, 현재의 구글 제미나이(Gemini)는 문맥을 정확히 파악하며, 사용자가 다소 모호하게 말해도 의도를 찰떡같이 알아듣습니다. 뿐만 아니라 안경에 달린 카메라로 사용자가 보는 것을 실시간 인식하는 능력까지 갖췄습니다. 특히 디스플레이 탑재 모델은 스마트폰의 알림(Notification)을 눈앞에 즉시 띄워준다는 점에서 강력합니다. 구글이 제시한 몇 가지 사례는 다음과 같습니다.   실시간 통번역: 대화 상대방의 언어가 자막처럼 눈앞에 나타납니다. 보행 내비게이션: 자동차의 HUD(헤드업 디스플레이)처럼 길 안내 정보가 현실 위에 겹쳐 보입니다. 실시간 정보 알림: 호출한 우버 차량의 도착 예정 시간(ETA) 등을 스마트폰을 꺼내지 않고도 확인할 수 있습니다. 반도체, 배터리, 디스플레이, 네트워크 등 AI 안경의 성능을 결정하는 것은 다양합니다. <제미나이 생성>    AI 안경에서 스마트폰이 중요한 이유    이런 측면에서 10년간 이뤄진 반도체와 배터리, 디스플레이 기술의 발전도 주목할만합니다.   챗GPT와 제미나이가 뛰어난 AI 성능을 가진 것은 AI가 방대한 인터넷 데이터를 기반으로 학습을 했기 때문입니다. 이 AI는 텍스트, 음성, 코딩 등 모든 것을 잘 해내는 만능 비서죠. 그러나 그 AI는 안경이나 스마트폰에 있는 ‘온 디바이스 AI’가 아니라 데이터센터(클라우드)에 있습니다. 우리가 AI의 놀랄만한 '결과물'을 받아보는 것은 매우 비싼 엔비디아 GPU를 통해서 처리(추론)된 이후의 결과물입니다. 그렇기 때문에 AI 안경을 통해서 AI와 소통하는 것은 네트워크 상황에 따라서 매우 느려질 수 있습니다. AI 안경과 스마트폰사이의 네트워크(보통 블루투스)가 있고, 스마트폰과 데이터센터 간의 네트워크(와이파이나 셀룰러망)가 있을텐데 하나라도 문제가 생기면 개인 AI 비서는 무용지물이 될 수 있습니다.   그런 점에서 AI 안경이나 스마트폰에서 기초적인 LLM의 기능들을 온디바이스로 처리하는 것은 사용자의 AI 경험을 높일 수 있는 매우 중요한 요소입니다.   이는 반도체, 배터리, 디스플레이, 그리고 가격 사이에서 최적화를 해야하는 매우 복잡한 문제이기도 합니다. AI 안경에 더 좋은 반도체와 디스플레이를 탑재할 수록 배터리 소모가 커지는데 안경에 설치할 수 있는 배터리의 크기와 무게에는 제한이 있기 때문입니다. 결국 AI 안경은 스마트폰의 데이터 처리능력과 배터리에 의존할 수 밖에 없습니다. 안경 디스플레이에 앱의 어떤 정보를 보여주는 지에 따라 안경의 효용은 크게 달라질 것 같습니다. <구글>   앱 생태계의 연장선에 있는 AI안경    구글은 그래서 AI 안경을 사용자와 스마트폰의 거리를 좁혀주는 웨어러블 기기로 포지셔닝한 것 같습니다. 사용자가 언제든 AI를 부르고, 함께 시선을 공유할 수 있는 입출력 기기가 AI 안경인 것이죠. 그런 점에서 안드로이드 생태계의 연장선상에 있는 안드로이드XR을 기반으로 하며, 안드로이드 앱을 개발하면서 쉽게 AI 안경용 서비스도 개발할 수 있게 만들려는 것으로 보입니다. 지금도 스마트폰 용 앱이면서 스마트 워치와 연동이 되는 앱들이 있는데요. 카카오톡을 스마트 워치에서 확인하는 것처럼 말이죠. AI 안경도 결국 스마트폰 앱의 기능 중 하나가 될 것으로 보이는데요. 스마트폰이나 워치보다 훨씬 강력한 알림이 될 ‘AI 안경’을 통한 알림으로 어떤 비즈니스를 만들수 있을지가 앞으로 이 생태계에서 매우 중요한 요소가 될 것을 보입니다. 디스플레이 있는 AI 안경을 직접 써보면 이런 느낌이라고 합니다. <오목교 전자상가>   AI안경이 변화시킬 우리 삶의 모습은?   10년전 구글 글래스와 지금의 AI안경에서 가장 크게 달라진 것 중 하나가 있다면 바로 ‘자연스러움’에 있습니다. 마치 SF 영화 속 등장인물들이 쓰는 기기같았던 구글 글라스와 달리 요즘 나오는 AI 안경들은 일상적인 두꺼운 뿔테 안경과 구분이 어렵습니다. 관심있게 쳐다봐야 안경 테에 카메라가 있는 것이 보이고요. 디스플레이가 있는 제품도 사용자가 보는 것을 상대방은 보지 못하는 것이 중요한 요소로 자리잡고 있습니다.   많은 AI 안경이 스피커와 마이크가 있어서 통화를 하거나 음악을 들을 수 있는데요. 낮은 볼륨에서는 내가 듣는 것이 상대방에게 들리지 않습니다. 귓구멍에 이어폰을 꽂지 않고도 이어폰에서 나오는 소리를 들을 수 있는 것을 ‘오픈 이어 이어폰’이라고 하는데요. AI 안경은 여기서 한발 더 나아갑니다. 오픈 이어 이어폰을 끼고 있으면 그래도 내가 무언가를 끼고 있다는 것을 상대방은 인식하게 됩니다. 반면 AI 안경을 낀 상태에서는 상대방이 이를 인식하지 못합니다. 저는 AI 안경으로 전화통화를 자주 하는데요. 정신 나간 사람처럼 혼잣말을 하는 것처럼 다른 사람에게 비춰지는 건 아닐까 걱정을 하기도 합니다. AI 안경을 만드는 회사들은 그래서 프라이버시에 매우 신경을 씁니다. 음성명령만으로 사진을 찍을 수 있기때문에 도촬의 가능성이 있기 때문입니다. 사진이나 동영상을  찍으면 플래시를 통해서 반드시 상대방에게 알려야합니다.   AI 안경을 만드는 회사들은 이를 기본적으로 패션 아이템으로 받아들여지길 원하고 있습니다. 메타가 대표적인데요. 레이밴, 오클리 등 기존 아이웨어 브랜드와 손을 잡고 이들의 브랜드 파워를 등에 업고 제품을 만들고 있습니다. 구글 AI 안경도 한국의 젠틀몬스터, 미국의 와비파커와 손을 잡고 안경을 내놓고 있습니다. 구글이 마이크로소프트의 기업가치를 넘은 것은 2018년 이후 처음입니다. <시킹알파>   AI안경은 기존 안경 시장을 변화시킬 것   그런 점에서 AI 안경 시장은 지금의 스마트 워치 시장과 가장 비슷하게 발전한 가능성이 높아보입니다. 애플이 2014년 스마트 워치를 처음 공개한 이후 벌어진 것과 비슷한 상황이 벌어질 수 있다는 의미입니다.   스마트 워치 이후 어떤 일이 벌어졌나요? 먼저 저가 시계들이 사라졌습니다. 사실 스마트폰의 보급으로 시계에 대한 수요가 줄어들고 있었지만, 사람들의 손목을 스마트 워치가 차지했습니다. 시계시장은 고급 명품 시계 중심으로 재편됐습니다.   반면 스마트 워치 시장은 크게 커졌습니다. 스마트 워치가 2-3년 주기로 계속 업그레이드 되면서 시계에 돈을 쓰지 않던 사람들이 처음으로 시계를 사고, 이를 주기적으로 교체했기 때문입니다. 그리고 스마트워치에 연동된 다양한 앱 생태계가 등장했습니다. 스마트워치는 시간을 확인하는 용도가 아니라 건강과 피트니스 제품으로 바뀌었습니다.    AI 안경도 비슷한 상황이 펼쳐질 것으로 보입니다. 한번 구매하면 5년~10년간 바꾸지 않았던 아날로그 안경은 2-3년 마다 주기적으로 교체하는 IT 제품이 될 것으로 보입니다. 스마트안경은 단순히 시력 교정 도구에서 AI 비서, 음성 통화, 이어폰 역할을 함께 하는 웨어러블 기기가 될 것으로 예상됩니다.   AI 안경이 NEXT 스마트폰이 될 것이라는 장밋빛 전망에 비하면 너무 초라한 전망은 아닐까요? 최근의 트렌드를 보면 AI 안경은 스마트폰에 종속된 웨어러블 기기가 될 것으로 보입니다. 그러나 그 가능성은 스마트워치보다는 훨씬 큰데요. 저는 크게 두가지 점에서 가능성을 느끼고 있습니다. 안경 프롬프터와 텔레프롬프터 중 무엇이 더 우리에게 편리할까요? <이븐리얼리티>   인간의 시각과 음성을 공유한다   AI 안경은 우리가 인간으로 보고 듣는 모든 것을 공유할 수 있습니다. 스마트폰이나 워치는 들을 수 있지만 볼 수는 없다는 것과 비교하면 AI 안경의 강점은 명확합니다. 물론 AI안경이 타인의 프라이버시 침해나 국가 권력의 감시에 악용될 수 있다는 점에서 이용에는 제한이 필요합니다. 하지만 시각과 청각을 공유한다는 점에서 높은 활용도를 가집니다.     두번째는 앞서 말씀드린 개인화된 알림 기능인데요. 다른 사람에게 들키지 않으면서도 정보를 받을 수 있다는 점은 막강한 강점이 됩니다. 메타 레이밴 디스플레이가 등장한 이후 많이 지적된 부분인데요. 내 앞에 있는 사람이 나와 대화하는 와중에도 안경의 디스플레이를 통해 딴짓을 하고 있다면 어떨까요? 아니면 AI에게 도움을 받아서 자신이 마치 천재인 것처럼 나를 속일 수 있다면요? 누군가 다른 사람의 목소리를 들으면서 지시를 받는다면요?    AI안경은 이미 차세대 텔레프롬프터로 주목받고 있습니다. 발표 중 원고를 보기위해 어색하게 시선을 돌릴 필요없이 내 안경에 뜨는 것을 읽는 다면 어떨까요.  알리바바가 올해 11월에 내놓은 쿼크 AI 안경입니다. <알리바바>   알리페이가 탑재된  알리바바 쿼크 AI안경   우리가 메타와 구글의 안경에 주목하는 동안 더 발 빠르게 AI 안경을 쏟아낸 기업들이 있습니다. 바로 중국의 빅테크 기업들이죠. 메타 AI 안경도 중국 기업들이 제조하고 있다는 점을 감안하면 중국이 AI 안경에서도 앞서나가는 것은 어떻게 보면 당연할 수밖에 없는 결과입니다. 올해 6월 중국 샤오미가 AI 안경을 처음 내놨고, 알리바바는 11월 AI 안경을 시장에 내놨는데요. 사실 제일 주목해야 할 것은 알리바바의 AI 안경입니다. 쿼크, Quark(夸克)는 원래 알리바바의 웹 브라우저 및 검색 엔진인데요. 현재는 알리바바의 자체 AI 모델인 Qwen을 탑재한 AI 어시스턴트를 말합니다. 구글로 따지면 제미나이, 오픈AI의 챗GPT 같은 것이 쿼크예요. 쿼크 AI 안경은 챗GPT 안경이라고 보면 됩니다. 쿼크 AI도 디스플레이가 있는 S1과 없는 G1의 두 가지 제품으로 판매되고 있습니다. 디스플레이가 있는 S1을 기준으로 말씀드리면, 메타 레이밴 디스플레이와 달리 렌즈 양쪽에 마이크로 LED 디스플레이가 있습니다. 하지만 컬러가 아닌 녹색의 단색 디스플레이라는 점이 한계입니다. 또한, 안경 끝에 배터리가 달려 있어서 탈부착식으로 배터리를 교체할 수 있다는 것도 특징입니다.   하지만 쿼크 AI 안경은 구글이나 메타의 제품과 약간 다른 부분이 있는데요. 바로 전자상거래 부분입니다. 중국 최대 전자상거래 업체이면서 알리페이로 유명한 알리바바가 만든 만큼 결제 기능이 기본 탑재되어 있는데요. 내가 보고 있는 것이 어떤 제품인지를 바로 인식하고, 바로 구매 페이지까지 연결해 줍니다. 또한, 결제 QR 코드를 보고 있는 것만으로 알리페이로 연결해서 결제로 연결해 줍니다.  안경을 우리가 보는 것을 모두 보고 우리가 말하고 듣는 것도 모두 알 수 있습니다. <쿼크 AI안경>    AI 안경이 눈, 귀, 뇌가 된다   알리바바는 AI 안경에서 어떤 미래를 보고 있는 걸까요? 알리바바의 발표 내용을 노트북LM을 통해서 정리해 본 내용입니다.   우자(吴家) 알리바바 지능형 정보 사업 그룹 총재는 AI 비서 경쟁의 핵심이 단순한 '채팅 및 문답 로봇'을 넘어 '지능 수준과 업무 처리 능력'에 있다고 강조했다. 이는 알리바바의 Qwen LLM이 가진 강점과 일치하며, 쿼크 AI 안경은 이 강력한 AI 엔진을 일상에 접목하는 매개체입니다.   알리바바는 AI의 궁극적인 잠재력이 "몇 개의 슈퍼 앱을 만드는 것이 아니라, 디지털 세계를 장악하고 물리적 세계를 바꾸는 것"에 있다고 본다. 사용자는 언제 어디서나 즉각적으로 사용할 수 있는 AI를 원하며, 안경은 이러한 비전을 실현할 가장 이상적인 하드웨어 형태이다. 안경은 다른 어떤 웨어러블 기기보다 독보적인 가치를 지닌다.   • 장시간 착용: 사용자의 일상과 자연스럽게 결합된다. • 제1인칭 시점: 인체 감각 입력의 80% 이상을 포착할 수 있어 사용자의 '두 번째 눈과 귀, 그리고 제2의 뇌'가 될 수 있다. • 감각 중추: 안경이 수집한 방대한 데이터는 AI가 사용자를 '진정으로 이해하고' 더 큰 가치를 제공하는 기반이 된다.   쿼크는 이를 바탕으로 미래에는 모든 안경이 AI 안경이 될 것이며, 모든 사용자가 AI 안경을 필요로 할 것이라는 비전을 제시했다.   어떠신가요? 저는 구글이나 메타가 보고 있는 AI 안경의 비전을 알리바바도 정확하게 이해하고 있는 것 같은데요. 이제 AI 안경이라는 하드웨어의 등장은 명확한 미래가 되어가고 있습니다. 이제는 이 생태계에서 소프트웨어와 애플리케이션 측면에서 어떤 기회를 잡아야 할지 고민할 때가 온 것 같습니다.

2025.12.22  0  57 

인간 시연 없이 학습하는 휴머노이드 로봇의 등장

세계 최대 AI 반도체 기업 엔비디아와 카네기멜론대학교(CMU) 연구진이 휴머노이드 로봇의 이동과 물체 조작 능력을 획기적으로 끌어올릴 새로운 AI 프레임워크를 공개했다. 연구팀은 11월 27일 arXiv에 ‘VIRAL(Visual Sim-to-Real at Scale for Humanoid Loco-Manipulation)’ 논문을 게재하며, 시뮬레이션만으로 학습한 로봇이 추가 튜닝 없이 실제 환경에서 복잡한 행동을 수행하는 데 성공했다고 밝혔다. 해당 연구는 ‘로봇이 어떻게 배워야 하는가’라는 질문을 던진다. 기존에는 사람이 로봇에게 동작을 직접 가르치거나, 로봇을 실제 환경에 반복 투입해 학습시켰다. 하지만 VIRAL의 휴머노이드(Unitree G1)는 사람의 시연도, 실제 환경 연습도 전혀 거치지 않았다. 로봇은 시뮬레이션에서만 학습했으며, 이를 실제 환경에 곧바로 적용했다. 연구팀은 이동과 물체 조작이 결합된 59개의 과제를 수행하도록 로봇을 설계했고, 이 중 54개를 성공적으로 완료했다. 성공률 약 91.5%다. 이는 시뮬레이션에서만 학습한 시각 기반 휴머노이드 사례 중 가장 높은 성과에 해당한다. 휴머노이드 개발 기업인 테슬라 옵티머스, 피겨AI, 어질리티 로보틱스 같은 상업용 휴머노이드들은 각자 다른 과제를 수행하고, 서로 다른 방식으로 학습하기 때문에 VIRAL과 단순 비교하기는 어렵다. 하지만 한 가지는 분명하다. 대부분의 휴머노이드는 사람이 동작을 보여주거나 현실에서 반복 훈련해야 한다. 사람의 시연 없이 안정적으로 높은 성공률을 달성한 경우는 드물다. 휴머노이드는 걷기, 물체 집기, 옮기기를 동시에 수행하기 때문에 기술적으로 복잡하다. 현실 환경에서 이를 반복 실험할 경우, 장비 손상과 안전 문제가 발생해 시간과 비용이 급증한다. 그렇다고 시뮬레이션만으로 해결할 수 있는 것도 아니다. 시뮬레이션과 실제 환경의 차이, 이른바 ‘심투리얼 갭(sim-to-real gap)’ 문제가 있기 때문이다. VIRAL 연구는 이 갭을 좁히는 하나의 방법을 제시했다. 시뮬레이션에서만 학습한 정책으로 91.5%의 성공률을 달성한 것이다.   Autonomous Loco-Manipulation Time Lapse 출처: VIRAL WEB 현실 데이터 없이 학습이 가능했던 이유는? VIRAL 연구의 핵심에는 엔비디아의 시뮬레이션 플랫폼 아이작 랩(Isaac Lab)이 있다. 아이작 랩은 GPU 기반 물리 엔진으로 중력, 마찰, 관절 운동 등을 시뮬레이션한다. 핵심 강점은 대규모 병렬 학습이다. 동일한 로봇을 수백 개 이상 복제해 동시에 학습시킬 수 있다.연구진은 64개의 GPU를 활용해 각 로봇이 독립적으로 시행착오를 반복하도록 설계했다. 이를 통해 현실에서는 수개월에서 수년에 걸릴 학습 과정을, 시뮬레이션 환경에서는 훨씬 짧은 시간 안에 압축할 수 있었다. VIRAL은 ‘심투리얼 갭’을 안정적으로 구현하기 위해 ‘교사–학생(teacher–student)’ 구조를 채택했다. 교사 모델’은 시뮬레이션 안에서 모든 정보를 꿰뚫고 있다. 물체가 정확히 어디 있는지, 얼마나 빨리 움직이는지, 로봇 관절이 어떤 상태인지 등 완벽한 데이터를 보며 최적의 동작을 계산한다. 마치 정답지를 보고 문제를 푸는 것과 같다. 반면 학생 모델은 이와 달리 실제 로봇에 탑재된 RGB 카메라 영상만을 입력받아 교사의 행동을 모방한다. 연구진은 PPO(Proximal Policy Optimization)라는 강화학습 알고리즘을 사용했다. 로봇이 잘하면 보상을 주는 방식인데, 이동 안정성, 물체 집기 성공률, 이동 정확도 등 여러 요소를 종합 평가했다. 핵심은 ‘걷기’와 ‘물건 잡기’를 따로 학습시키지 않고 하나의 통합된 전략으로 본 것이다. 여기에 ‘도메인 랜덤화(domain randomization)’라는 기법을 더했다. 훈련할 때마다 조명, 바닥 마찰력, 물체 재질, 카메라 화질 등을 무작위로 바꾸는 것이다. 마치 다양한 환경에서 반복 연습하게 해 현실 적응력을 높이는 방식이다. 이 기법은 2017년 오픈AI가 발표한 이후 시뮬레이션 학습을 현실로 옮기는 ‘심투리얼(sim-to-real)’ 분야의 핵심 기술이 됐다. 이러한 기술 결합은 현실 데이터 없이도 로봇이 실제 환경에서 안정적으로 작업을 수행할 수 있도록 한다. 연구팀은 논문에서 “대규모 시뮬레이션이 학습 품질을 좌우한다”고 강조했다. 실제로 GPU 1개만 사용했을 때는 로봇이 제대로 학습하지 못하거나 중간에 실패하는 경우가 반복됐지만, 64개의 GPU를 동원해 수백 개의 가상 로봇을 동시에 학습했을 때는 성공률이 높았다.   Visual Randomization in Simulation All Randomization 출처: VIRAL WEB 인간 모방에서 환경 상호작용으로, 로봇 학습의 중심 이동 기존 휴머노이드 로봇 기업들은 대부분 실제 작업 데이터를 기반으로 기술을 발전시켜 왔다. 피겨AI는 독일 자동차 제조사 BMW 공장과 협력해 조립 라인의 동작 데이터를 수집하고 있으며, 테슬라 옵티머스는 인간 작업자의 시연 영상을 수천 건 단위로 축적해 동작을 학습하고 있다. 이러한 방식은 현실성을 갖추는 데 강점이 있지만, 데이터 수집 과정이 느리고 비용이 높다는 제약이 있다. 일본·유럽계 로봇 기업들 또한 유사하다. 지난해 토요타 연구소(Toyota Research Institute, TRI)의 연간 기술 보고서에 따르면, 실험실과 실제 가정 환경을 구축해 수백 시간의 로봇 조작 데이터를 모아야만 안정적인 조작 구현이 가능하다고 설명했다. 영국의 다이슨 로보틱스(Dyson Robotics)는 실제 주거 환경을 모사한 실내 테스트룸을 수십 개 운영하면서 데이터를 쌓는 방식으로 비용과 시간이 많이 소요된다. 즉, ‘현실에서 데이터를 모아야 학습이 가능하다’는 인식은 서구·아시아를 막론한 로봇 기업들의 공통 접근이었다. VIRAL은 로봇이 인간을 따라 배우는 대신, 시뮬레이션 환경과 그 상호작용을 기준점으로 삼도록 했다. “사람은 이렇게 움직이는데 로봇은 어떻게 흉내 낼까?”에서 “이 물리 환경에서 어떤 행동이 가장 잘 작동할까?”로 질문이 옮겨간 것이다. 연구팀은 “시뮬레이션 기반 학습의 핵심은 인간 동작 모방이 아니라 환경과의 상호작용”이라고 설명한다. 로봇은 물리 환경 속에서 스스로 시행착오를 반복하며 최적의 행동 전략을 찾아낸다. 연구팀은 “인간의 역할이 사라지는 것이 아니라, 직접 시연에서 학습 환경 설계로 이동한다”고 강조했다. 테슬라 옵티머스는 인간 작업자의 동작을 대규모로 수집해 학습에 활용하는 것으로 알려져 있으며, 실제 현장에서의 반복 데이터를 중요 자산으로 삼는다. 반면 피겨AI는 공식 인터뷰에서 “제품 단계에서 텔레오퍼레이션에 의존하지 않겠다”고 밝히며, 장기적으로 인간 개입을 줄이는 방향을 강조했다. 접근은 다르지만, 모두 ‘확장 가능한 학습 경로’를 찾고 있다. 그러나 VIRAL의 시뮬레이션 방식이 기존 방식을 바로 대체할 가능성은 낮다. 현실 환경의 복잡성은 시뮬레이션이 아직 완벽히 재현하지 못하는 영역이며, 특히 제조·의료·물류 분야는 99.9%에 가까운 신뢰성을 요구한다. 연구팀도 논문에서 ‘완전한 시뮬레이션 기반 실제 구현으로 이어지는 단계는 앞으로 해결해야 할 핵심 과제’라고 명시했다.   The First RGB-based Sim2Real for Reaching 2025년 5월 30일, 시각적 입력에 따라 녹색/빨간색 상자에 도달하는 과제 수행. 빨간색 상자는 손가락을 닫고, 녹색 상자는 손가락을 펴는 것을 의미함. 출처: VIRAL WEB 시뮬레이션 학습이 여는 휴머노이드의 미래 시뮬레이션 기반 접근은 로봇 개발의 초기 비용과 시간을 크게 줄일 수 있다는 점에서 산업적 관심을 받고 있다. 국제로봇연맹(IFR)은 2024년 보고서에서 “전 세계 로봇 도입이 향후 5년간 두 배 가까이 증가할 것”이라고 전망하며, 기업들이 자동화 전환 과정에서 직면하는 가장 큰 제약 중 하나가 “현실 데이터 수집 속도”라고 지적했다. 시뮬레이션은 이러한 병목을 완화할 수 있는 도구로 부상하고 있으며, VIRAL은 그 가능성을 보여준 사례다. 기업들의 전략에서도 보인다. 피겨AI는 오픈AI와 협력해 모델 기반 로봇 정책을 개발하고 있으며, 딥마인드 로보틱스(DeepMind Robotics)는 멀티모달 모델을 통해 실제 장면 이해 능력을 강화하는 방향으로 연구를 확장하고 있다. 중국 로봇 기업 푸리에 인텔리전스(Fourier Intelligence)와 유비테크(UBTECH)는 공장 단위 시뮬레이션을 구축해 다수의 로봇을 가상 환경에서 훈련하는 전략을 발표했다. 로봇 개발 비용과 속도를 좌우하는 요소가 현실 데이터 수집에서 “얼마나 정교한 시뮬레이션 세계를 만들 수 있는가”로 이동하고 있다는 분석도 나온다. 다만 기술적 제약도 존재한다. 로봇공학자들은 “시뮬레이션이 액체, 변형 가능한 물체, 미세한 마찰 변화 등 비정형 물리 요소를 완전히 재현하기 어렵다”고 말한다. 또한 “로봇 하드웨어 자체의 정렬 오차나 센서 노이즈는 시뮬레이션에서 근사적으로 처리되기 때문에, 현실 적용 단계에서 예기치 않은 실패가 발생할 수 있다”고 설명한다. 이에 대해 연구팀은 “대규모 시뮬레이션 스케일 같은 충분한 컴퓨팅 자원이 전제돼야 안정적인 학습이 가능하다”고 강조했다. 이런 이유로 많은 기업과 연구기관들은 시뮬레이션 기반 학습과 현실 데이터 보정을 결합하는 ‘하이브리드 접근법’을 채택하고 있다. 어질리티 로보틱스는 물류 현장 적용을 전제로 하면서도 시뮬레이션과 현실 실험을 병행하는 하이브리드 전략을 취하고 있다. 반면 중국의 일부 로봇 기업들은 공장 단위 가상 환경을 먼저 구축해 다수의 로봇을 동시에 학습시키는 방식을 강조한다. 하지만 이 접근 역시 높은 계산 자원과 정교한 시뮬레이션 환경을 전제로 한다. 대규모 GPU 인프라와 물리 모델링 역량은 소수의 기업과 연구기관에 집중될 가능성이 크다. 시뮬레이션 기반 학습이 접근성을 넓히는 동시에 새로운 진입 장벽을 만들 수도 있다. 향후 로봇 개발은 인간 시연, 현실 데이터, 시뮬레이션, 이 세 가지 학습 방식을 전략적으로 결합하느냐로 이동할 것이다. 이런 하이브리드 접근이 정착되면, 반복적이고 구조화된 작업(물류, 제조, 재난 대응)에서 휴머노이드 로봇의 상용화 속도는 현재 예상보다 빨라질 수 있다. VIRAL 프로젝트를 통해 로봇이 인간 없이도 배울 수 있다는 가능성은 입증됐지만, 범용 휴머노이드, 즉 학습하지 않은 새로운 작업에 즉각 대응하는 로봇은 여전히 먼 과제다.

2025.12.18  0  57 

[해외 전문가 특별 칼럼] ① 웹 AI시대의 개막: 사용자의 브라우저도 인터넷도 없이 돌아가는 AI

리가 사용하는 컴퓨팅 파워의 3분의 2는 웹에서 소비된다. 그 웹이 지금 근본적으로 변화하고 있다. 클라우드 서버에 의존하는 대신, 사용자의 브라우저에서 직접 AI 모델을 구동하는 ‘웹 AI’가 빠르게 확산되는 중이다. 서버 비용 부담 없이, 네트워크 지연 없이, 무엇보다 개인 데이터를 외부로 전송하지 않고도 AI를 활용할 수 있다는 점이 핵심이다. 초기 페이지 로드 후에는 완전히 오프라인 상태에서도 AI 추론이 가능하다. 아직 웹 AI를 적극적으로 사용하지 않더라도, 이 기술은 머지않아 우리의 일상적인 AI 도구 세트에서 필수적인 요소가 될 것이다. 이 특별 기고는 AI 강국을 꿈꾸는 한국과 한국 독자들을 위해서 구글 웹 AI의 리더 제이슨 메이즈와 Mediapipe Web 창시자 타일러 멀린이 작성했다. 웹 AI란 무엇인가 웹 AI는 브라우저에서 직접 AI를 실행하는 기술이다. 한 번 웹페이지를 열면, 그 다음부터는 인터넷 연결 없이도 AI가 작동한다. 모든 처리가 사용자의 기기 안에서 이뤄진다. 이는 기존 클라우드 방식 대비 여러 뚜렷한 이점을 제공한다. 먼저 고가의 서버 비용이 발생하지 않는다. 사용자가 늘어날수록 서버 비용이 기하급수적으로 증가하는 클라우드 방식과 달리, 웹 AI는 각 사용자의 기기에서 연산이 이뤄지기 때문에 서비스 제공자 입장에서 확장성 문제에서 자유롭다. 네트워크 지연 시간도 걱정할 필요가 없다. 로컬에서 즉각 처리되기 때문에 응답 속도가 빠르다. 무엇보다 중요한 것은 프라이버시 보장이다. 데이터를 제3자 서버에 전송하지 않기 때문에 사용자의 민감한 정보가 외부로 노출될 위험이 원천적으로 차단된다. 의료 데이터, 금융 정보, 개인 사진처럼 프라이버시가 중요한 영역에서 특히 강력한 장점이다.연구자나 개발자 입장에서도 매력적이다. 새로운 AI 모델의 성능을 실제 환경에서 테스트하고 싶을 때, 링크 하나만 공유하면 즉시 더 많은 사용자와 다양한 기기 유형에서 피드백을 받을 수 있다. 별도의 앱 설치나 복잡한 서버 환경 설정 없이 누구나 브라우저만 있으면 접근할 수 있는 마찰 없는 경험을 제공한다. 내장 AI를 사용하면 웹사이트가 브라우저 API를 로컬 프로세서 (CPU, GPU 또는 NPU)에 연결한다. 그 다음 대답을 전송하는 로컬 모델과 통신하고 API가 응답을 반환한다. 현재 웹 AI는 크게 두 가지 형태로 구현되고 있다. 첫 번째는 웹페이지 코드 자체를 통해 수행되는 모델 추론 방식이다. 개발자가 웹 표준 기술을 활용해 하드웨어 성능을 최대한 끌어올리는 방식으로, 별도의 소프트웨어 설치 없이 브라우저만으로 GPU, CPU, NPU 같은 다양한 프로세서에서 AI 모델을 실행할 수 있다. 웹 표준에 기반하기 때문에 특정 운영체제나 하드웨어에 종속되지 않는다는 것도 큰 장점이다. 브라우저가 지원하는 모든 환경에서 작동한다. 두 번째는 브라우저 자체에 AI 모델을 내장하는 방식이다. 크롬 같은 주요 브라우저들이 최신 AI 모델을 브라우저 차원에서 직접 관리하고 제공하는 방식을 적극 탐구하고 있다. 이렇게 되면 모든 웹사이트가 이미 캐시된 공통 모델을 활용해 텍스트 생성, 요약, 번역 같은 일반적인 AI 작업을 수행할 수 있다. 각 웹사이트가 개별적으로 모델을 로드할 필요 없이 브라우저가 제공하는 표준화된 API를 통해 접근하면 되는 것이다. 두 형태 모두 놀라울 만큼 광범위한 AI 모델을 지원한다. 단순한 선형 회귀나 객체 탐지 같은 전통적인 머신러닝 작업부터, 이미지 생성 확산 모델이나 대형언어모델(LLM) 같은 최첨단 생성형 AI까지 다양하다. 모델을 적절히 압축(양자화)하고 기기에 충분한 성능의 하드웨어가 갖춰져 있다면, 우리가 알고 사용하는 대부분의 AI 모델을 사용자 기기에서 로컬로 실행할 수 있다. 최신 하드웨어가 아니더라도 구형 기기에서 상당한 성능을 유지할 수 있다는 점도 주목할 만하다. 구글의 실험에서 시작된 혁신 브라우저 내 머신러닝의 역사는 2017년 구글의 한 연구 프로젝트로 거슬러 올라간다. 당시 교육과 시각화 목적으로 브라우저 환경에서 신경망을 실행해야 했던 엔지니어 팀이 개발한 이 프로젝트는 처음에는 작은 실험에 불과했다. 하지만 팀은 곧 예상치 못한 가능성을 발견했다. 웹 브라우저에서 AI 모델을 실행함으로써 당시 서버 기반 시스템으로는 달성하기 어려웠던 여러 장점을 얻을 수 있었던 것이다. 프라이버시 보호, 낮은 지연 시간, 비용 절감 등이 대표적이다. 더욱이 제3자 개발자들도 실제 비즈니스 애플리케이션에 이런 형태의 AI를 활용하고 싶어 했다. 연구 프로젝트는 점차 실용적인 도구로 성장하기 시작했다. 2018년 이 프로젝트는 텐서플로우JS(TensorFlow.js)라는 본격적인 자바스크립트용 AI 라이브러리로 진화했다. 파이썬 기반 텐서플로우의 사용하기 쉬운 API에서 영감을 받아 개발자 경험을 크게 개선했다. 무엇보다 다양한 하드웨어 환경을 지원했다는 점이 중요했다. CPU에서 순수 자바스크립트로 실행하는 방식부터, 대규모 모델 처리를 위해 GPU를 활용하는 고성능 옵션까지 선택의 폭이 넓었다. 개발자들은 자신의 프로젝트 요구사항과 타겟 사용자의 하드웨어 환경에 맞춰 적절한 방식을 선택할 수 있었다.같은 해 구글의 컴퓨터 비전 연구진도 웹 AI에 합류했다. 네이티브 앱으로 만들어진 데모를 웹 구현으로 전환해 접근성과 공유성을 높이려는 필요가 생긴 것이다. 이렇게 탄생한 것이 미디어파이프(MediaPipe Web)다. 2019년 처음 공개된 미디어파이프는 컴퓨터 비전 분야에 특화된 웹 AI 솔루션으로 자리 잡았다. MediaPipe Web 개념 설명 2020년 텐서플로우JS 팀과 미디어파이프 팀이 공식적으로 협력하면서 웹 AI는 한 단계 더 도약했다. 두 팀의 협업은 더 많은 혁신적인 연구를 웹 형태로 전환하는 결과를 낳았다. 얼굴 랜드마크 탐지, 손 추적, 신체 자세 분석, 이미지 분할 같은 다양한 신체 이해 모델이 웹에서 실시간으로 작동할 수 있게 됐다. 웹캠만 있으면 누구나 복잡한 컴퓨터 비전 기능을 브라우저에서 바로 체험할 수 있는 시대가 열린 것이다. 기하급수적 성장의 시대 그 이후 웹 AI의 성장세는 가히 폭발적이다. 2023년 초부터 2024년 말까지 불과 2년 사이에 구글 웹 AI 모델과 라이브러리의 누적 다운로드 건수가 약 10억 건에 달했다. 2018년 당시 연간 100만 건 수준이었던 것을 감안하면 천 배가 넘는 증가다. 이는 단순히 다운로드 수치를 넘어, 웹 AI가 연구실을 벗어나 실제 제품과 서비스에 광범위하게 적용되고 있음을 보여주는 지표다. 2024년 현재 웹 AI 생태계는 훨씬 더 다양하고 성숙해졌다. 구글만의 영역이 아니다. 마이크로소프트는 자체 웹 AI 런타임을 선보였고, AI 모델 허브로 유명한 허깅페이스도 브라우저에서 작동하는 트랜스포머 모델 라이브러리를 출시했다. 오픈소스 커뮤니티도 활발하게 움직이고 있다. 개발자들은 이제 자신의 프로젝트와 기술 스택에 맞는 다양한 웹 AI 솔루션 중에서 선택할 수 있다. 하드웨어의 진화도 웹 AI의 미래를 밝게 한다. NPU(신경망 처리 장치) 같은 AI 전용 칩이 점점 더 많은 기기에 탑재되고 있다. 일반 PC와 스마트폰에도 AI 연산에 특화된 하드웨어가 기본으로 들어가는 시대가 되면서, 웹 AI의 성능과 활용 범위는 계속해서 확대될 전망이다.무엇보다 주목할 점은 사용자 경험의 변화다. 클라우드에 의존하지 않는 AI 경험이 점차 표준이 되어가고 있다. 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도, 데이터 요금이 부담스러운 상황에서도, 프라이버시가 중요한 작업에서도 AI를 자유롭게 활용할 수 있는 세상이 열리고 있다. 웹 AI는 단순히 새로운 기술이 아니라, 인터넷과 AI의 관계를 근본적으로 재정의하는 변화의 시작점이다. 제이슨 메이스 (Jason Mayes)는 구글의 Web AI 리드로, 크롬·MediaPipe·TensorFlow.js 등 Web AI 핵심 기술 팀을 대표하며 전 세계 개발자가 브라우저에서 머신러닝을 활용할 수 있도록 지원하고 있다. Google Developers·EdX에 공개된 최초의 웹 AI 공식 강좌의 저자이며, 10만 명 이상이 수강했다. 또한 세계 최초의 ‘Web AI Summit’의 창립자로, 업계 주요 인물들을 한자리에 연결하며 생태계 확장에 기여했다. 기술과 크리에이티브를 모두 아우르는 역량을 바탕으로 구글의 주요 고객사와 내부 팀을 위한 웹 AI 프로토타입을 개발해 왔다. 타일러 멀린(Tyler Mullen)은 MediaPipe Web의 창시자이자 테크니컬 리드로, 구글 Meet의 영상 효과 및 BILIBILI의 실시간 댓글 기능 등을 웹에서 구현하는 데 핵심 역할을 하고 있다. 그는 LiteRT.js를 시작했으며, 크롬 내장형 AI를 위한 GPU 기반 최신 제미나이 나노(Nano) 구현을 주도했다. 이전에는 게임(Roblox, Play Games)과 컴퓨터 비전(Motion Stills) 연구를 했고, 2018년 웹 데모 실험을 계기로 Web AI의 잠재력을 확인한 뒤 해당 분야에 전념했다. 모바일·PC·웹 개발 간 기술적 격차를 줄이고, 연구 단계의 머신러닝을 실서비스로 연결하는 일을 해왔다.

2025.12.15  0  54 

2026년 트렌드 톱5: 864조원의 돈이 '이곳'으로 향합니다

다섯줄 요약 2026년 세계는 보호 무역주의 확장과 지정학적인 긴장감이 겹치면서, 기존 질서가 흔들리는 불확실성 시대에 빠져들 전망이다. AI는 유행을 넘어 하나의 거대 경제권으로 자리 잡고, 데이터센터 전력 반도체를 중심으로 막대한 설비투자(CapEx)가 지속될 것이다. 오늘날 기업 경쟁력의 핵심은 기술 도입이 아닌 조직 자체를 재설계하는 ‘AI 네이티브 컴퍼니’로의 전환에 달릴 것이다. 투자 측면에서는 매그니피센트7 중심의 미국 시장과 함께, 한국·일본·대만 등 아시아가 알파를 창출하는 핵심 지역으로 부상할 것이다. 트렌드를 읽는 까닭은 단기 유행이 아닌 메가·메타 트렌드를 구분해, 어디에 돛을 달아야 할지를 판단하는 전략적 시야를 확보하는데 있다.   250살 맞이한 미국 넓어지는 회색지대   세계는 트럼프 대통령의 시대라고 해도 과언이 아닙니다. 트럼프는 2025년 취임과 동시에 막대한 상호관세를 부과해 세계 경제를 충격에 빠뜨렸는데요. 변화의 물결이 계속 밀려오면서 종전 무역질서가 흔들리고, 서서히 새 판이 짜여지고 있습니다. 영국의 시사 주간지인 이코노미스트(The Economist)는 10가지 키워드를 꼽았습니다.   힘이 빠지려는 미국   (1) 250살 맞은 미국 미국은 1776년 독립을 선언했는데요. 내년이면 건국 250년이라는 상징적인 해를 맞이하게 됩니다. 하지만 정치적 분열은 더 심해질 가능성이 큽니다. 민주당과 공화당이 트럼프 정책을 놓고 맞부딪히고 있기 때문입니다. 보호무역, 이민 정책, 석유 시추 확대 등을 둘러싸고 양당의 갈등이 이어지고 있습니다. 2026년 11월 3일에는 중간선거가 예정돼 있어 혼란이 극에 달할 전망입니다. 상원 의원 100석 중 35석, 하원 의원 전체, 주지사 50석 가운데 36개 주가 선거를 통해 새로 뽑힙니다.   (2) 미·중 신냉전 지정학은 뿌리째 흔들리는 중입니다. 미국과 중국이 신냉전 구도에 접어들었다고는 하지만, 트럼프 대통령이 동맹을 다루는 방식은 이전 지도자와 확연히 다릅니다. 특히 나토(NATO)나 세계무역기구(WTO) 같은 다자 외교를 멀리하고, 조건이 맞을 때만 협력하는 이른바 ‘자발적 동맹(coalition of the willing)’을 선호합니다. 동맹 내에서도 대우가 달라지고 있습니다.   (3) 커지는 유럽의 고민 유럽은 진퇴양난입니다. 재정은 적자인데 러시아의 야욕은 커지고 있고, 미국이 한 발 물러서면서 방위비는 더 늘려야 하기 때문입니다. 이런 환경은 극우 세력이 확장하기 좋은 토양이 되기도 합니다. 프랑스, 이탈리아, 오스트리아에서는 총선 가능성이 거론되고 있습니다.   기회를 포착하려는 중국   (4) 넓어진 회색지대 러시아·우크라이나 전쟁과 관련해 일부에서는 휴전·종전 협상 가능성이 제기되고 있지만, 여전히 불확실성이 큽니다. 한편 미국의 적극적 개입이 줄어들면서 힘의 공백이 발생하고 있습니다. 러시아와 중국은 북유럽이나 남중국해에서 미국의 대응을 시험하려 들 수 있습니다. 특히 전선은 사이버 공간, 북극해, 해저 등 기존의 전쟁 개념을 벗어난 새로운 영역으로 확장될 전망입니다.   (5) 뭉치려는 BRICS 중국은 디플레이션, 막대한 지방정부 부채, 과잉 생산이라는 내부 문제를 안고 있습니다. 이런 가운데 미국이 ‘아메리카 퍼스트’를 외치면서, 중국은 갈수록 글로벌 사우스(아시아·아프리카·중남미 신흥국)로 접근하고 있습니다. 특히 2026년 BRICS 정상회의는 인도에서 열리는데요. 기존 5개국(브라질·러시아·인도·중국·남아공)에 더해, 이미 확대된 BRICS+ 체제(추가 5개국)가 인도에서 첫 정상회의를 치르는 형태가 될 전망입니다.   (6) 퇴로가 막힌 경제 아직 세계 경제나 무역 질서가 무너진 것은 아닙니다. 하지만 불안감은 분명 커지고 있습니다. 주요 선진국이 GDP 대비 국가부채 100%를 넘는 가운데, 현재의 고금리 기조가 장기화되면 채권 금리가 다시 급등(채권 가격 하락)하며 금융시장이 흔들릴 가능성이 있습니다. 그렇다고 기준금리를 섣불리 낮추자니 물가가 다시 압력을 받을 수 있어, 각국 중앙은행들은 어느 쪽으로도 쉽게 움직이기 어려운 난처한 상황에 놓여 있습니다.   (7) AI 버블 논란 많은 전문가들은 오늘날 AI 투자를 철도, 전기, 인터넷이 도입될 때와 비슷한 ‘기술의 대전환기’로 평가합니다. 다만 ‘AI 버블’ 논쟁은 앞으로도 지속적으로 고개를 들 가능성이 있습니다. 여기에 더해 일자리 상당수가 AI로 대체될 수 있다는 전망도 나옵니다.   2026년 월드컵과 ‘약물 올림픽’   (8) 멀어진 기후협약 지구온난화를 산업화 이전 대비 1.5도 이내로 묶겠다는 목표는 2015년 파리기후협정에서 처음 공식적으로 채택됐습니다. 그러나 트럼프 대통령이 재생에너지 정책에 회의적인 태도를 보이면서, 많은 기업들이 성과를 공개적으로 밝히는 데 주저하고 있습니다. 이런 가운데 24시간 전력 생산이 가능한 지열에너지에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 기후 대응의 중심 기술 포트폴리오가 재조정될 가능성도 있습니다.   (9) "인간의 능력을 올려라" 2026년 월드컵은 미국·캐나다·멕시코가 공동 개최합니다. 주목할 것은 같은 해 라스베이거스에서는 ‘인핸스드 게임(Enhanced Games)’이 열린다는 것입니다. 모토는 “과학으로 스포츠를 재창조한다”. 약물 사용을 사실상 전면 허용해 인간 능력의 극한 기록을 추구하는 콘셉트라, 윤리·의학·스포츠 정신을 둘러싼 논란이 거셀 전망입니다.   (10) GLP-1 체중 감량약의 확산 오젬픽과 위고비는 원래 당뇨 조절을 위해 개발된 주사형 치료제입니다. 강력한 체중 감량 효과가 알려지면서 전 세계적으로 폭발적인 관심을 받고 있는데요. 규제 승인이 순조롭게 이뤄질 경우, 2026년 전후로는 주사형뿐 아니라 경구용(알약) 제형까지 본격적으로 출시될 것으로 예상됩니다. 체중마저 약물로 관리하는 시대입니다. 인류는 약물을 어디까지 허용해야 할까요. AI 도입의 현실: 전 세계 8억 명이 AI를 매주 사용하지만, 기업의 35%는 여전히 AI 에이전트 전략이 없고 93%의 투자는 사람이 아닌 기술에만 집중돼 있다. AI 전환의 현실을 단적으로 보여주는 지표. (딜로이트)   미래형 기업은 바로 AI 네이티브 컴퍼니   딜로이트는 2026년 테크놀로지 트렌드를 전망하면서 시선의 전환을 요구합니다. “AI로 무엇을 할 수 있을까?”라는 막연한 생각을 접고, “AI로 어떤 실질적 성과를 낼 수 있을까?”라는 질문으로 옮겨가라는 메시지입니다. 이유는 단 하나입니다. 바로 속도입니다.   5천만 사용자 확보에 단 2개월   5,000만 명에게 보급되기까지 유선 전화기는 50년이 걸렸고, 인터넷은 7년이 걸렸습니다. 그런데 생성형 AI는 불과 2개월이었습니다. 현재는 매주 8억 명이 넘는 사람들이 생성형 AI를 사용하고 있습니다. 이러한 빠른 발전은 산업의 선순환을 만들어 내는 ‘플라이휠(flywheel)’처럼 작동합니다. 딜로이트는 다섯 가지 주요 AI 트렌드를 제시합니다.   (1) AI의 물리적 확장 AI는 더 이상 컴퓨터 화면 속에만 머물지 않습니다. 아마존은 100만 번째 로봇을 배치했고, BMW의 공장에서는 로봇이 스스로 생산 라인을 돌아다니고 있습니다. AI는 이제 디지털이 아닌, 현실 공간에서 문제를 해결하는 자율적 존재로 부상하고 있습니다.   (2) 에이전트 시대의 준비 ‘AI 에이전트’ 도입 전략이 아예 없는 기업이 35%에 달합니다. 가장 큰 문제는 기술 그 자체라기보다는, 낡은 프로세스를 그대로 둔 채 자동화만 시도하는 조직의 낡은 사고방식입니다. 성공하는 조직은 단순 자동화에 머물지 않고 업무 자체를 처음부터 다시 설계합니다.   (3) AI 인프라 재설계 AI 사용량은 폭발적으로 증가했지만, 막대한 비용은 여전합니다. 앞으로는 클라우드 중심 전략에서 벗어나, 클라우드 + 온프레미스 + 엣지를 결합한 하이브리드 구조로 전환을 요구받을 수 있습니다.   (4) AI 네이티브 조직으로의 전환 AI는 조직 자체를 변화시키고 있습니다. 딜로이트 조사에 따르면, “조직 운영을 전혀 바꾸지 않았다”고 답한 응답은 단 1%뿐이었습니다. 앞으로 성공하는 조직은 인간과 AI가 함께 일하는 팀을 구성할 가능성이 큽니다. AI와 함께하는 진화는 조직의 기본 능력이 될 것입니다.   (5) 사이버 보안의 중요성 AI는 방패이자 동시에 창입니다. AI가 해킹의 공격 수단으로 활용되기도 하고, 반대로 AI를 활용해 위협을 방어하기도 합니다. 중요한 것은 데이터, 모델, 애플리케이션, 인프라 전반을 보호하면서도 AI 기반 방어 체계를 주도적으로 도입하는 것입니다.   조직 자체를 바꾸려는 AI   AI가 기존 기술과 다른 점이 한 가지 있습니다. 인터넷, 모바일, 클라우드가 주로 소비자 행동과 비즈니스 모델을 바꿨다면, AI는 조직 자체의 형태를 바꾸고 있습니다. 기술을 얼마나 잘 쓰느냐보다, 얼마나 빨리 변화하고 얼마나 과감히 재설계할 수 있느냐가 경쟁력을 가르는 기준이 되고 있습니다. AI 네이티브 컴퍼니에 대해서는 몇 개월 전 미라클레터가 소개한 적이 있습니다. (참고하시면 좋습니다) AI 이익도 양극화: 2025년 11월 기준으로 미국 빅테크 기업인 M7의 주당순이익(EPS) 성장률 전망은 20.3%까지 급등한데 반해, S&P 493개의 종목은 11.3%로 하락하며 시장 전체 이익 기여도의 대부분이 M7에 집중되고 있음을 보여 준다. (JP모건)   증시를 지배할 키워드 AI, CapEx, 신흥국   주식 시장을 끌어올릴 가장 강력한 힘은 여전히 AI일 전망입니다. JP모건은 2026년 투자전망 보고서 제목을 아예 ‘AI는 뜨고 경제는 흔들리고(AI Lift and Economic Drift)’라고 붙였습니다. AI가 증시를 들어 올리려 하지만, 실물 경제의 체력은 부침을 겪을 수 있다는 메시지입니다.   AI는 하나의 거대 경제권   AI는 이제 단순한 붐이 아닙니다. 하나의 거대 경제권입니다. 2026년에는 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타 같은 미국의 빅4에 더해 오라클, 애플 등 주요 클라우드 기업까지 합쳐, AI 데이터센터에 약 5,880억 달러 규모의 설비투자(CapEx)를 예고한 상태입니다. 한화로 약 864조 원에 달하는 규모입니다. 연간 추세입니다.   2023년: 1,670억 달러 2025년: 4,490억 달러 2026년: 5,880억 달러(추산)   AI CapEx의 성장률은 다소 둔화될 것으로 보이지만, 규모 자체로 보면 GDP 27위인 이스라엘(6,107억 달러)보다는 적고, 28위 싱가포르(5,647억 달러)보다는 많은 수준입니다. 이는 AI가 ‘유행’이 아니라 거대한 메가트렌드라는 근거입니다.   JP모건은 기업들이 천문학적 자금을 직접 쏟아붓는다는 점에서 과거 닷컴버블과는 다르다고 선을 긋습니다.   “닷컴버블과는 다르다”   1999~2000년 닷컴버블 당시에는 신생 인터넷 기업들이 시장을 주도했는데요. 지금은 시가총액 상위권을 차지하는 ‘매그니피센트 7(Magnificent 7)’이 AI 투자의 중심에 서 있습니다.   매그니피센트 7은 애플 마이크로소프트 알파벳(구글) 아마존 엔비디아 테슬라 메타 등 7개의 미국 빅테크 기업을 묶어 부르는 말입니다. (자세한 내용은 『매그니피센트7: 빅테크 투자지도』를 참조해 주세요.)   AI는 미국 기업의 44%가 도입했고, 그중 9%는 이미 생산 시스템에도 접목했습니다. JP모건은 시선을 ‘버블 논란’에 고정하지 말고, “누가 어디에 돈을 쓰고 있느냐”로 옮기라고 조언합니다. 피지컬AI의 6대 산업: 태스크 특화 로봇, 자율주행차, 휴머노이드, 사족보행 로봇, 드론, 자율이동로봇 등 물리적 AI 기술의 대표적 테마 (딜로이트)   "리스크는 곧 기회다"   특히 리스크가 곧 기회일 수 있습니다. 대표적인 AI 산업군은 GPU(그래픽처리장치), 클라우드, 전력 등 다양한데요. 이 가운데 현재 AI 확장을 막고 있는 가장 큰 병목은 ‘전력’입니다. 다른 말로, 앞으로 전력이나 관련 인프라 분야에 대한 자본 지출이 크게 늘어날 수 있다는 뜻입니다.   JP모건은 AI 관련 섹터를 크게 세 가지로 나눕니다. (기업명은 이해를 돕기 위해 덧붙였습니다.)   (1) 혁신자(Innovators): AI 기술과 인프라의 중심에서 핵심 기술을 만드는 기업 AI 반도체·하드웨어: 엔비디아, AMD, 브로드컴 메모리 반도체: 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 클라우드·AI 플랫폼: 마이크로소프트, 알파벳, 아마존 AI 모델: 알파벳, 메타 등   (2) 기반 제공자(Enablers): AI 확산을 지원하는 인프라·장비·에너지 중심 기업 전력 인프라 및 유틸리티: 슈나이더 일렉트릭, 이튼, 듀크 에너지, 넥스트에라 에너지 산업 자동화 및 냉각 솔루션: 에머슨, 로크웰, 키엔스 데이터센터 구축: 에퀴닉스, 디지털 리얼티   (3) 채택자(Adopters): AI를 도입해 생산성을 향상하는 기업 리스크 분석·트레이딩 자동화: 골드만삭스, JP모건 헬스케어 및 의료기기: 로슈, 존슨앤존슨, 필립스, GE 헬스케어 제조 및 물류 산업: 보잉, 지멘스, 페덱스, UPS   여전히 강력한 매그니피센트7   JP모건은 2026년 S&P500 기업 이익 증가율을 13%로 전망했습니다. 이 가운데 이익 증가분의 64%를 매그니피센트 7이 가져갈 것으로 내다봤습니다. 그만큼 M7 주도로 내년 성장세가 이어질 것이라는 메시지입니다.   또 골드만삭스는 한국·대만·일본 3개국의 AI 종목에도 주목하라고 조언합니다. “AI 테마는 미국만의 이야기가 아닙니다. 아시아 신흥국은 기술주 비중이 27%에 달하며, 특히 한국과 대만은 반도체·클라우드·로봇 등 핵심 공급망에서 주도적 역할을 하고 있습니다.” 시동건 주주친화 정책: 일본은 배당 지급 기업 비중이 90%대에 근접하고, 한국은 2020년 이후 배당성향이 가파르게 상승했으며, 중국도 배당 지급 기업 수가 빠르게 증가하며 주주환원 기조가 강화되고 있다. (피델리티)   알파 시대에 뜨는 국가 한국·일본·대만의 부상   피델리티는 2026년을 ‘알파의 시대(The Age of Alpha)’라고 명명했습니다. S&P500이나 나스닥과 같은 시장 지표를 추종하는 수동적 투자 전략(베타, Beta)만으로는 충분하지 않고, 적극적으로 아시아 기업에 선택적으로 투자해야 할 때라는 메시지입니다.   AI투자처로 부상한 한국과 대만   피델리티는 이렇게 말합니다. “중국의 AI와 자율주행 기술 개발 속도, 한국과 대만의 메모리 반도체 수요 급증은 글로벌 AI 수요가 단순한 유행이 아님을 증명했다. 특히 한국과 대만의 반도체 기업들은 AI 서버와 데이터센터 투자 확대의 중심에 서 있다.”   피델리티는 한국과 일본을 콕 집어 핵심 시장이라고 거듭 강조했습니다. 한국에 대해선 ‘밸류업(Value Up) 프로그램’을 계기로 주주환원 강화, 기업 지배구조 개선이 이어지고 있다고 평가합니다. 이러한 정책 변화가 글로벌 투자자들의 관심을 다시 끌 수 있을 것이라는 진단입니다.   밸류업에 나선 한국과 일본   일본에 대해서는 도쿄증권거래소의 기업 지배구조 개혁 유도, 타카이치 내각의 적극적인 재정 정책, 그리고 임금 상승이 선순환을 이루고 있어 기업 수익성이 회복될 것으로 내다봤습니다.   이런 분위기 속에서 아시아 통화 표시 채권도 추천합니다. 과거 선진국 투자자 입장에서 아시아 현지통화 채권은 분산 투자 수단에 그치는 경우가 많았는데요.   피델리티는 “아시아 현지통화 채권이 구조적으로 매력적인 자산군으로 부상하고 있다”고 평가합니다. 특히 한국, 일본, 싱가포르, 말레이시아 등의 국채는 낮은 인플레이션, 완화적인 통화정책, 낮은 글로벌 상관관계 덕분에 안정성과 수익성을 겸비한 투자처라고 분석했습니다.   채권시장의 핵심이 된 싱가포르   국채 가운데서는 싱가포르를 추천했습니다. 싱가포르가 아시아의 ‘프라이빗 웰스 허브’로 떠오르면서, 싱가포르 내 고액자산가의 자국 자산 선호 현상이 뚜렷해지고 있다는 점을 이유로 들었습니다.   글로벌 통화 가운데 싱가포르달러(SGD)는 아시아 국가 통화 중에서도 상대적으로 안정적인 편으로 평가받습니다. 외환 리스크 관리 측면에서도 우위에 있다는 의미입니다.   또 아시아 하이일드 채권에 대해서도 높게 평가했습니다. 하이일드 채권이란 신용등급이 낮은 기업이 발행하는 고위험·고수익 채권으로, 신용평가사 기준 ‘BBB-’ 등급 이하 채권을 말합니다. 피델리티는 아시아 기업들이 재무구조 개선과 리스크 디레버리징을 지속해 왔고, 부도율이 하락하는 흐름을 보이고 있다고 진단합니다.   굴곡은 있겠지만, 미래는 밝다   피델리티는 내년이 아시아 채권시장이 구조적 성장기에 진입하는 원년이 될 가능성이 높다고 봅니다. 물론 리스크 요인도 잊지 말라고 조언합니다.   미국의 관세 정책, AI 붐을 둘러싼 버블 논란, 청년 실업률 문제, 여전히 완전히 회복되지 않은 내수 시장 등이 향후 변동성을 키울 수 있는 요인으로 꼽힙니다. 특히 미·중 간 지정학적 긴장과 글로벌 금리 변화는 아시아 자산 가격에 영향을 줄 수 있는 중요한 변수입니다.   그래도 피델리티는 “단기적으로 잡음은 있겠지만, 아시아의 중장기 전망은 여전히 밝다”고 정리합니다. 트렌드는 지속 기간과 확산 범위에 따라 구분된다. 크게 단기적으로 소수에 머무는 페드, 마이크로 트렌드와 장기적으로 전 세대로 확산되는 메이저·메가·메타 트렌드로 구분된다.   트렌드에도 단계가 있다 패드에서부터 메타까지   뉴스는 단순히 사건을 알려주는 매체가 아니라, 변화의 징후를 포착하고 그것이 어디로 흐를지를 가늠하게 해 주는 주요 자료입니다. 트렌드를 이해한다는 것은 결국 시간 단위와 유행의 규모를 함께 읽어 미래의 영향력을 전망하는 일인데요. 미래학자들이 규정한 트렌드의 구조를 단계별로 살펴보면 이렇게 정리할 수 있습니다.   다섯 가지 단계의 트렌드   1단계 패드(Fad, 일시적 유행): 말 그대로 금방 뜨고, 금방 지는 유행입니다. 수명이 1년 미만이고, 특정 커뮤니티나 플랫폼을 중심으로 소수만 참여합니다. 갑자기 SNS를 휩쓰는 챌린지, 밈, 특정 패션 아이템 등이 여기에 속합니다.   2단계 마이크로 트렌드: 1년 이상 지속되고, 특정 세대나 집단을 중심으로 일정한 영향력을 가지는 유행입니다. 대표적으로 쓰레기를 줄이려는 ‘제로 웨이스트(Zero Waste)’, ‘디지털 미니멀리즘’ 등이 해당될 수 있습니다.   3단계 메이저 트렌드: 3~5년 이상 지속되며 다수의 사람들과 산업에 영향을 미칩니다. 미디어와 시장에서도 광범위하게 다뤄집니다. 예를 들어 비건 식문화, 재택근무의 일상화, 퍼스널 브랜딩 등이 여기에 해당합니다.   4단계 메가트렌드: 10년 이상 지속되며, 세계 전체와 여러 세대를 관통하는 거대한 구조적 흐름입니다. 인구 구조, 기술 패러다임, 기후 변화, 도시화와 같은 현상들이 이에 해당됩니다. 이 트렌드는 거스를 수 없기에, 미래 전략의 전제가 됩니다.   5단계 메타트렌드: 트렌드 위에 있는 거대 프레임입니다. 여러 메가트렌드를 관통하고, 시대의 방향성, 사고방식, 가치관을 재정의합니다. 예를 들어 탈중앙화, 초개인화, 지속가능성과 같은 빅 키워드가 여기에 해당됩니다.   1982년 ‘메가트렌드’의 비화   트렌드는 얼마나 맞을까요? 앨빈 토플러와 함께 미래학의 양대 산맥으로 꼽히는 세계적인 석학 존 나이스비트는 1982년 『메가트렌드』라는 책을 냈습니다. 1960~1980년대 미국 사회의 신문 기사와 정책 보고서 200만 건을 분석해 사회 변화의 10가지 대전환을 제시한 책입니다. 그는 『메가트렌드』에서 이렇게 주장했습니다.   “미래는 컴퓨터와 통신의 발전에 힘입어 산업사회에서 정보사회로 이동한다. 국내시장보다 글로벌 무역과 국제 네트워크가 더 중요해진다. 피라미드식 기업 구조는 수평적·네트워크형 조직으로 변화할 것이며, 선거 중심의 정치가 시민참여·여론·NGO 중심으로 바뀔 것이다.”   또 이렇게도 말했습니다. “경제는 여성의 참여가 늘면서 남성 중심에서 여성 중심으로 변화하고, 부와 소비보다 삶의 질·의미·인간관계가 중요해질 것이다. 일보다 삶의 균형을 중시하는 사회로 이동할 것이다.”   오늘 시점에서 보면, 나이스비트가 제시한 10가지 변화 가운데 7개 정도는 오늘날 현실과 상당 부분 겹쳐 보입니다. 40년 전의 예측이 지금과 이 정도로 맞닿아 있다는 사실은 한 가지를 분명히 말해 줍니다. 트렌드를 읽는 일은 단순한 유행 따라잡기가 아니라, 미래를 해석하는 능력이라는 점입니다.   오늘 뉴스에 내일의 씨앗이 있다   오늘의 기사 속에는 내일을 바꾸는 씨앗이 숨어 있다고 믿습니다. 특히 신문은 사회의 변화가 처음 등장하는 신호가 기록되는 데이터베이스이자, 작은 현상이 어떻게 메이저 트렌드와 메가트렌드로 이어지는지를 가장 먼저 보여주는 시작점입니다. 신문에 나오는 소식들이 온라인 뉴스에 비해 심심하게 느껴질 수는 있는데요.   그 속에 담긴 큰 뉴스들은 결국 개개인의 삶에도 적지 않은 영향을 미친다고 생각합니다. 그리고 트렌드를 공부하기에도 좋은 재료입니다. 매일 주요 기사들을 꾸준히 읽어 보는 것만으로도, 우리는 변화의 징후를 포착하는 눈을 기를 수 있습니다. 매일경제 종이신문 구독은 아래 링크를 통해 곧바로 하실 수 있습니다.

2025.12.15  0  37