AI 트렌드를 이해하는데 도움이 되는 책.
2026년을 이끈 AI 10대 키워드
1.5경의 베팅: 세계 자본이 AI에 집중한 규모.
거대한 AI 자본이 혁명의 속도를 올린다. 버블은 꺼져도 혁명은 멈추지 않는다.
2.전장을 지휘한 AI 에이젼트: 엔트로픽의 AI 에이젼트 클로드가 마두로를 체포하다. AI 에이젼트 시대의 개막.
3.AI 3대장의 플랫폼 전쟁: 코딩 에이젼트에서 업무 에이젼트까지, 전방위로 확산되는 AI 전쟁.
4.에이젼트에서 다시 하네스로: 질문에 답하는 AI에서 스스로 일하는 AI로, 프롬프트-> 켄텍스트->하네스 AI 서비스의 3단 진화.
5.휴머노이드 원년: 로봇이 실험실을 나와 공장과 월드컵으로 출근하다.
2030년, 월50만원 가사도우미 로봇이 나온다.
6.엔트로픽 미토스 충격: 일반 공개가 두려운 압도적 AI 미토스의 등장. AI 절대 권력의 충격과 공포가 번지기 시작하다.
7.격화되는 미,중 AI 전쟁: 딥시크 충격 이후 반도체에서 피지컬 AI, 그리고 다시 무기로 확산되는 대결 구도
8.깐부 동맹: 2025년 10월 30일, 삼성동 깐부치킨에서 시작된 젠슨 황의 러브콜, 세계 자본을 대한민국으로 불러들이다.
9.팬덤 경제 2.0과 K-융합: 국경을 초월한 20억명의 K-팬덤이 시장의 지배자가 되다.
K-팬덤(소프트파워)과 K-제조업(하드파워)이 AI로 결합해 대한민국의 미래를 디자인한다.
10.나의 베스트 파트너 AI: AI를 나의 베스트 파트너로 만들어 나를 세상의 베스트 파트너로.
2027년을 준비하는 단 하나의 메시지.
휴머노이드 한 대에는 약 5천 개의 반도체가 들어가고,
여기에 베터리와 센서, 가속기, 액추에이터 등 수많은 정밀 제품이 필요합니다.
이는 곧 반도체뿐 아니라 베터리와 로봇 부품 산업 전체가 함께 성장할 수 있다는 의미입니다.
폭스바겐 영업이익 53.5% 급감, 10만명 감축 검토
닛산,혼다 사상 최대 적자,
GM 3,300명 해고,
반면, 현대자그룹은 영업이익 20.5조원으로 폭스바겐을 제치고 세계 2위에 올랐다.
엣지 AI가 중요해지고 있습니다.
드론이나 전투기, 함정, 차량과 같은 무기 체계 자체에 연산 능력을 탑재해
현장에서 곧바로 데이터를 분석하고 판단하도록 하는 것입니다.
문제는 단순한 일자리 감소가 아닙니다.
배움의 과정이 사라지고 있다는 점입니다.
신입이 경험을 쌓지 못하면 몇 년 뒤 시니어도 성장하기 어렵습니다.
결국 조직의 인재 파이프라인이 약해집니다.
이것은 금융만의 문제가 아닙니다.
AI가 반복 업무를 대신하는 모든 산업에서 공통적으로 나타나는 구조적 변화입니다.
멀티모달(복합정보 인공지능): 텍스트만이 아니라 이미지, 음성, 영상 등 사로 다른 형태의 정보를 함께 이해하고 생성하는 AI
사람이 보고 듣고 말하며 판단하듯 여러 종류의 데이터를 동시에 처리한다.
바이브 코딩: 사람이 원하는 기능을 자연어로 설명하면 AI가 코드를 작성하고 수정하도록 하는 개발 방식.
개발자는 코드를 한 줄씩 작성하기보다 AI에게 목표를 제시하고 결괄르 검토하는 역할을 맡는다.
소버린 AI(자주적 인공지능): 자국의 언어, 문화, 법률, 안보에 맞게 독자적으로 개발하고 운용하는 AI.
데이터 주권과 국가 안보의 핵심 이슈다.
2026년 특정 AI 모델의 수출 통제 사태로 그 중요성이 부각됐다.
예지 보전(고장 예측 정비): 설비의 소리와 진동, 온도 등 데이터를 AI가 분석해 고장이 발생하기 전에 이상 징후를 찾아내는 기술.
문제가 생긴 뒤 수리하는 기존 방식과 달리 가동 중단을 미리 예방한다.
온프레미스(On-premise, 자체 서버 구축 방식): 클라우드가 아닌 회사 내부 서버에 AI를 설치해 쓰는 방식.
기밀 데이터가 외부로 바져나가지 않아 금융, 국방, 의료에서 선호한다.
컨텍스트 엔지니어링: 질문에 대한 배경 정보, 자료, 예시까지 풍부하게 제공해 결과의 질을 높이는 기술
프롬프트 설계에서 한 걸음 나아간 층위다.
할루시네이션(환각 현상): AI가 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 현상.
AI 활용시 반드시 검증이 필요한 이유이며,국방, 금융, 의료에서 신뢰성이 핵심 기준이 되는 배경이다.
AX(AI Transformation, 인공지능 전환): 기업의 모든 업무 프로세스를 AI 중심으로 재설계하는 것.
과거의 DX(디지털 전환)를 잇는 개념으로, 삼성이 2026년 전 계열사에 선언했다.
HITL(Human In The Loop, 인간 개입 구조): AI의 결과물을 사람이 최종 검토하고 승인하는 구조.
AI의 오류가 큰 피해로 이어질 수 있는 의료와 국방 등에서 중요한 안전장치로 활용된다.
LLM(거대 언어 모델): 방대한 텍스트를 학습해 인간의 언어를 이해하고 생성하는 AI 모델,
챗GPT, 제미나이, 클로드 등이 이 기술을 기반으로 한다.
MCP(Model Context Protocol, 모델 컨텍스트 프로토콜):
AI가 외부의 데이터와 도구, 서비스를 연결해 사용할 수 있도록 만든 개방형 표준.
AI 에이젼트가 파일을 읽거나 검색하고 외부 서비스를 실행하는 연결 통로 역할을 한다.
RAG(Retrieval-Augmented Generation, 검색 증강 생성): AI가 학습한 정보에만 의존하지 않고 외부 문서나 데이터베이스에서
관련 정보를 검색해 이를 근거로 답을 생성하는 방식, 최신 정보와 특정 자료를 활용하고 할루시네이션을 줄이는 데 사용.


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