스마트클라우드쇼 2026 후기: AI 핵심 트렌드 4가지

국내 최대의 테크 콘퍼런스 '스마트클라우드쇼 2026'이 지난 8월 26일 개최되었어요. 올해로 16회를 맞이한 이 행사는 과학기술정보통신부가 주최하고, 조선비즈와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하였는데요. 'AI, 세상을 움직이다'를 주제로, 현실 세계로 확산하는 인공지능 기술의 비전과 산업의 변화를 조망하는 시간을 가졌어요. 13개에 달하는 강연 중, 주요 인사이트를 중심으로 4가지 분야의 AI 트렌드를 함께 정리해 볼게요.

1. Physical AI, 로봇의 ‘챗GPT 모먼트’ 시작

첫 세션은 스킬드 AI(Skild AI)의 공동창업자 아비나브 굽타(Abhinav Gupta)의 기조강연이었어요. 굽타 CEO는 특정 하드웨어나 작업에 국한되지 않는 ‘수평적인(horizontal)’ 로보틱스 기술의 중요성을 강조했어요. 지금까지 로봇은 산업별로 하드웨어와 소프트웨어가 고정되어 예상하지 못한 돌발 상황에 속수무책이었어요. 로봇이 고장 나거나 부품이 바뀌면, 거기에 해당하는 소프트웨어를 다시 만들어야 하는 불편함이 있었죠. 이를 해결하기 위해서는 환경이 바뀌어도 사람처럼 어디에나 ‘적응’이 가능한 범용 로봇이 필요해요.

하지만, 가장 큰 문제는 이를 위한 ‘학습 데이터'가 턱없이 부족하다는 거예요. 질좋은 데이터를 많이 학습할수록 로봇이 대응할 수 있는 변수의 범위도 넓어지니까요. 굽타 CEO는 사전 학습과 사후 학습의 병행으로 이 병목을 해결했다고 전해요.

• 사전 학습(pre-training): 가상 시뮬레이션 + 사람이 헤드캠으로 찍어낸 현실 영상을 우선적으로 학습해요.

• 후속 학습(post-training): 사람이 원격으로 로봇의 행동을 조정하는 텔레오퍼레이션을 통해 행동의 정확도를 높여요. 실제 현장에 투입되어 현실 데이터를 추가로 학습하고요. 이를 기반으로 로봇의 인지 능력과 수행 능력을 획기적으로 상승시킬 수 있다고 해요.

현장에서는 로봇이 영상 프롬프트로 작업을 학습하고 시연하는 영상이 공개되었어요. 계란을 깨는 방법만 알던 로봇이 팬케이크를 만드는 영상을 보고, 즉석에서 팬케이크를 구워내요. 마치 사람처럼 관찰을 통해 새로운 일을 배우게 되는 ‘일반화 능력’을 로봇이 갖게 되는거죠. 굽타 CEO는 이 기술이 '피지컬 AI(Physical AI)의 GPT 모먼트'가 될 것이라고 말해요. 로봇을 잘 만드는 것보다, 그 로봇이 맥락을 이해하고 스스로 판단하게 만드는 소프트웨어 역량이 피지컬 AI 산업의 승부처가 될 거예요.

2. 폭증하는 AI 인프라 수요, 한국의 기회와 한계

이런 로봇의 '두뇌'를 학습시키고 실제로 적용하려면, 결국 어마어마한 컴퓨팅 인프라가 뒷받침돼야 해요. 정석근 SK텔레콤 AI DC 통합추진단장은 AI 버블을 일축하며, 지금 우리가 경험하는 AI 혁신은 시작에 불과하다고 말해요. 이제는 AI의 경쟁력이 모델과 GPU에서 ‘데이터센터’ 등의 인프라로 옮겨가기 시작했다는 거예요. 세계 AI 인프라의 90% 이상이 몰려 있는 미국조차 심각한 인프라 병목을 겪고 있는 상황이에요. 전력망 접속 신청부터 승인까지 몇 년이 걸리고, 주민 반발과 규제도 점차 커지고 있기 때문이에요.

정석근 단장은 이 틈이 한국의 기회라고 봤어요. 한국의 강점은 AI의 핵심 부품인 메모리 반도체 생산과 반도체 팹을 오래 운영하며 쌓아온 전력·냉각·안정성 기술이에요. 그리고 AI를 여러 산업에 곧바로 적용해볼 수 있는 테스트베드로도 매력적인 선택지고요.

하지만 미국 대비 부지와 전력, 자금 확보에 상대적으로 한계가 있어요. 다른 아시아 국가에 비해 원가 경쟁력이나 해저 케이블 연결 등에 뚜렷한 우위를 점하지 못한 상태고요. 그럼에도, SK는 반도체를 비롯한 에너지, 전력, 냉각 등 한국의 역량을 묶는다면 충분한 경쟁력을 갖출 수 있다고 봐요. SK Ecoplant(건설), SK hynix(메모리), SK텔레콤·SK브로드밴드(네트워크·운영) 등 그룹 전체의 풀스택 역량을 하나로 묶은 AI 인프라를 만들어내겠다는 포부를 밝혔어요. 이는 AI 데이터센터가 단순히 GPU를 설치하는 공간을 넘어, 전력·반도체·냉각·네트워크·운영 역량을 하나로 결합해야 하는 종합 산업으로 변화하고 있다는 것을 보여줘요.

결국 앞으로의 AI 인프라 경쟁은 안정적인 전력과 데이터센터를 확보하고 이를 효율적으로 운영하는 데에 달려있어요. 한국 역시 반도체뿐 아니라 에너지와 네트워크, 데이터센터 운영 역량을 얼마나 유기적으로 연결하느냐에 따라 AI 인프라 시장에서의 경쟁력이 결정될 거예요.

3. AI, 보안의 창과 방패의 대결

올해 스마트클라우드쇼에서 가장 많은 세션을 차지한 분야는 ‘보안’이에요. AI의 성능이 좋아질수록 보안에 대한 위협과 불안은 더욱 커지고 있는데요. 실제 MS가 발표한 보안 통계에 따르면, 프론티어 AI 모델이 인간 해커의 능력을 넘어선 2026년 3월 이후 보안 취약점 신고가 매달 1.7배 가량 증가하고 있다고 해요.

임효준 LG전자 차세대컴퓨팅연구소장은 AI 시대의 보안 공격은 화살보다 폭탄에 가깝다고 말해요. 에이전트가 직접 메일을 보내고 DB에 접근하는 등 실제 행동에 나서면서, 잘못된 응답 하나로 끝나던 예전과 달리 피해가 매우 커진다는 거예요. 게다가 보안 공격을 시(詩)로 위장해 AI의 감시를 우회하는 등 공격 수법도 갈수록 교묘해지고요. 이에 대응하기 위해서는 데이터 삭제, 결제처럼 되돌릴 수 없는 작업은 AI에게 전부 맡기지 말고, 사람이 마지막에 승인하는 절차를 반드시 남겨야 해요. 실제 배포 전후로 공격 시나리오를 검증하거나, AI 도구를 도입할 때 공급 업체의 보안 정책을 꼼꼼히 따져보는 게 필요해요.

공격만큼이나 방어에도 AI가 적극적으로 활용되고 있어요. 김태수 마이크로소프트 보안 담당 부사장에 따르면, 수천만 줄의 코드에서 보안 취약점을 찾는 데에 AI가 매우 뛰어난 활약을 보이고 있다고 해요. 사람 대비 100~1000배 저렴한 비용으로 인간이 발견하기 어려운 취약점까지 빠르게 찾아내죠. 다만, 개별 AI를 사용할 경우 성능 편차가 크기 때문에 여러 에이전트가 서로 결과를 교차 검증하는 '하네스(harness, 에이전트를 실제 업무에 맞게 감싸는 실행 체계)' 구조를 갖추는 게 필요해요. 각각의 에이전트가 탐색·검증·패치 생성 등의 역할을 나누고, 서로를 검증하게 만드는 것이 중요해요.

4. 종말론에 맞서는 SaaS의 전략

에이전트의 역할과 성능이 진화할수록, SaaS의 필요성에 대한 의구심도 커지고 있어요. 이해석 폴라리스오피스 부사장은 최근 불거진 'SaaS 종말론'에 답하는 시간을 가졌어요. AI로 인한 직원 감축이 본격화되면서 사용자 수만큼 요금을 매기는 SaaS의 매출 구조에 큰 타격이 있을 거라는 위기론이 부각되고 있거든요. 코딩 에이전트로 소프트웨어 제작이 쉬워지면서 기존 SaaS를 대체할 거라는 불안도 커졌고요.

하지만 종말론이 나온 지 6개월~1년이 지난 지금, 실제로는 많은 SW 기업의 매출과 영업이익이 오히려 좋아졌다고 해요. 사람은 웹사이트 10~20개를 검색하는 데 그치지만, AI는 수백 개 사이트를 돌아다니며 정보를 모으는 것처럼, 소프트웨어 전체 사용량 자체를 늘리고 있어요.

다만 모든 SaaS가 이 수혜를 보는 건 아니에요. 단순한 기능을 제공하는 소프트웨어는 대체되지만, 이용자가 쌓아온 문서·편집 이력 같은 '데이터'와 기업의 실제 업무 흐름인 '워크플로우'를 가진 소프트웨어는 AI조차 그 데이터를 다시 활용해야 하기 때문에 쉽게 대체되지 않는다는 거예요. 이를 기반으로 AI 시대에 살아남는 SaaS의 조건을 4가지로 제시했어요.

• Data Hegemony(독점적 데이터): 조직 고유의 핵심 데이터, 고객 히스토리 등의 독점적 데이터 자산 보유

• Lock-in(락인): ERP·CRM처럼 교체 리스크가 큰, 기업의 핵심 시스템

• Own Agent(자체 에이전트): 자사 서비스에 전용 AI 에이전트를 선제적으로 탑재해 고객 이탈 방지

• AI Traffic(AI 트래픽 수혜): 에이전트 호출량이 늘어날수록 사용량과 과금이 함께 늘어나는 구조 확보

결국 살아남는 SaaS가 되려면 에이전트 친화적 구조를 갖추고, 독점적인 데이터 자산을 보유하는 것이 중요해요. 폴라리스그룹 역시 그룹웨어, 클라우드, 협업툴 등 다양한 서비스 역량을 바탕으로 에이전트 친화적 통합 워크플로우를 만들어갈 예정이에요. AI가 업무를 주도하는 에이전트로 발전함에 따라, 이들이 더 잘 일하도록 돕는 소프트웨어는 사라지는 게 아니라 오히려 더 많이 쓰이게 될 거예요.

기술에서 ‘산업의 운영 기준’이 된 AI

스마트클라우드쇼 2026에서 확인할 수 있었던 가장 큰 변화는 AI가 산업의 운영 방식을 결정하는 거대한 축으로 자리잡았다는 거예요. AI의 발전에 맞춰, 이를 위한 인프라와 보안 체계, 로봇의 운영 방식, SW 구조 등 많은 것이 빠르게 변화하고 있어요.

이에 AI를 조직의 책임과 자원 흐름 속에 배치하는 설계 능력이 더욱 중요해졌어요. AI가 조직과 산업의 의사결정·자원 배분·실행 과정에 빠르게 녹아들 수 있는 구조를 갖춰야 해요. 모델의 성능은 점점 비슷해질 수 있지만, 어떤 데이터를 연결하고, 어떤 권한을 부여하며, 어떤 인프라 위에서 어떤 업무를 자동화할지는 기업의 선택에 달려있으니까요. 기업의 성공적인 AI 전환을 위한 참고서가 필요하다면, 아래 폴라리스오피스의 노하우가 담긴 AX Playbook을 참고해 보세요.