“기술 리더들은 2026년 전례 없는 속도로 확장되는 파괴적 혁신과 리스크에 동시에 직면하게 될 것입니다.”
— Gene Alvarez, 가트너 Distinguished VP Analyst
2026년은 AI가 더 이상 실험 단계가 아닌 모든 비즈니스 전략의 핵심이 되는 결정적 시점입니다. 2026년은 AI 기반 혁신, 운영 우수성, 그리고 디지털 신뢰가 교차하는 지점에서 기업들이 직면할 기회와 도전이 될 명확히 보여줍니다.
글로벌 IT 리서치 기업 가트너가 2025년 10월 발표한 ‘2026년 전략 기술 트렌드’는 향후 5년간 기업 IT 전략을 좌우할 10대 기술을 제시합니다. 이번 발표의 핵심은 명확합니다: AI는 이제 선택이 아닌 필수이며, 성공의 열쇠는 책임감 있는 혁신, 운영 우수성, 디지털 신뢰를 동시에 달성하는 것입니다.
[다시보기] 가트너가 선정한 올해의 10대 전략 기술 트렌드 (2025 ver.)
가트너는 2026년 10대 전략 기술 트렌드를 단순히 나열하지 않고, 조직이 어떻게 가치를 혁신하고, 경쟁하며, 보호할 것인가라는 관점에서 세 가지 핵심 테마로 분류했습니다. 이 세 가지 테마는 각각 설계자(The Architect), 통합자(The Synthesist), 선봉장(The Vanguard)으로, AI 시대를 준비하는 기업의 전략적 로드맵을 제시합니다.
기술 리더들은 앞으로의 혁신과 회복력을 높이기 위해 플랫폼과 인프라를 현대화해야 합니다. ‘설계자(The Architect)’ 테마는 바로 이러한 변화의 출발점으로 AI 기반 초연결 시대에 필요한 속도·보안·확장성을 갖춘 디지털 기반을 만드는 데 초점을 두고 있으며, AI가 제대로 작동하기 위해서는 ‘튼튼한 기술의 토대’를 마련해야 한다고 강조합니다.
AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 CPU, GPU, AI ASIC, 뉴로모픽 프로세서 등 다양한 컴퓨팅 패러다임을 통합하여 복잡한 AI 워크로드를 효율적으로 처리합니다. 이를 통해 기업은 성능, 효율성, 혁신의 새로운 수준을 달성할 수 있습니다. 가트너에서는 현재 8%에서 2028년까지 주요 기업의 40% 이상이 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처를 핵심 비즈니스 워크플로에 도입할 것으로 예측합니다.
비즈니스 영향
✅ 실무 체크포인트: 현재 워크로드를 분석하고 하이브리드 컴퓨팅 아키텍처가 필요한 우선순위 프로젝트를 식별하세요. GPU 집약적 워크로드를 위한 인프라 전환을 고려 중이라면, 성능과 비용을 동시에 최적화할 수 있는 플랫폼을 검토해야 합니다.
AI는 이미 수년간 소프트웨어 개발 프로세스에 통합되어 왔지만 최근 도구의 성숙도가 높아지면서 채택 속도가 급격히 빨라지고 있습니다. 2030년까지 AI 네이티브 개발 플랫폼을 도입한 조직의 80%가 더 작은 개발팀으로 운영하면서 동일하거나 더 높은 생산성을 달성할 것으로 가트너는 전망합니다.
비즈니스 임팩트
⚠️ 주의사항: 가트너는 더 많은 애플리케이션을 생산하게 되는 만큼, 보안 가드레일도 개발 프로세스에 처음부터 내재화해야 한다고 강조합니다.
기밀 컴퓨팅은 하드웨어 기반 보안 영역에서 사용 중인 데이터를 보호하여, 클라우드 및 엣지 환경에서도 민감한 AI 워크로드를 안전하게 처리할 수 있게 합니다. 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 기밀 컴퓨팅을 통해 사용 중에도 보안이 유지될 것으로 예측됩니다.
핵심 가치
새로운 경쟁력을 확보하기 위해 기술 리더들은 특화된 모델, 멀티에이전트 시스템, 물리적 AI 등을 유기적으로 결합해 도메인 특화 솔루션을 만들어야 합니다. ‘통합자(The Synthesist)’ 테마는 이렇게 서로 다른 기술을 조율하고 연결해 워크플로·제품·사용자 경험 전반에서 혁신을 주도하는 지능형 생태계를 구축하는 데 초점을 두고 있으며, AI 시대의 오케스트라 지휘자 역할을 담당한다고 보고 있습니다.
멀티에이전트 시스템은 각자의 목표를 추구하거나 복잡한 공동 목표를 위해 협력하는 여러 AI 에이전트로 구성됩니다. 이 에이전트들은 하나의 환경 안에서 작동하거나, 분산 시스템 전반에 걸쳐 독립적으로 개발되고 배포될 수 있습니다.
주요 활용 사례
🔎 Tip: 멀티 에이전트 시스템을 성공적으로 도입하려면 명확한 에이전트 역할 정의와 상호작용 프로토콜 설계가 핵심입니다.
범용 대형 언어 모델(LLM)은 전문화된 업무에서 한계를 보입니다. 도메인 특화 언어 모델은 더 높은 정확도, 낮은 비용, 강화된 컴플라이언스로 이러한 한계를 극복합니다. 2028년까지 기업이 사용하는 생성형 AI 모델의 절반 이상이 도메인 특화 모델로 전환될 것입니다.
산업별 적용 예시
가트너는 성공적인 AI 에이전트 배포를 위한 가장 중요한 차별화 요소로 ‘컨텍스트’를 꼽았습니다. DSLM 에이전트는 산업 특화 컨텍스트를 정확히 이해하고, 완전히 새로운 환경에서도 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.
피지컬 AI는 로봇, 드론, 스마트 장비처럼 감지하고 판단하며 행동하는 기계와 장치에 지능을 부여하여, AI를 현실 세계로 확장합니다.
산업별 이점
인력 영향: 새로운 스킬 개발과 부서 간 협업 기회를 만들지만, 신중한 변화 관리와 직무 재설계가 필요합니다.
위험과 규제가 점점 강화되는 지금, ‘신뢰’는 더 이상 선택이 아닌 필수 가치가 되었습니다. ‘선봉장(The Vanguard)’ 테마는 조직이 AI와 디지털 전환을 확장하면서 브랜드의 명성을 지키고 규정을 준수하며, 이해관계자의 신뢰를 유지할 수 있도록 돕는 방향을 제시합니다. 이를 위해 선제적 보안, 투명한 거버넌스, 그리고 디지털 무결성을 강조했는데요. 빠른 혁신 속에서도 신뢰를 잃지 않기 위한 조직의 ‘방패’ 역할을 하는 테마라고 볼 수 있습니다.
선제적 사이버보안 기술은 고급 AI와 머신러닝을 활용하여 위협이 현실화되기 전에 예측하고 무력화합니다.
핵심 역량
선제적 사이버보안은 AI 기반 보안 운영(SecOps), 프로그래매틱 차단, 그리고 기만 기법을 통해 공격자가 실제로 공격하기 전에 먼저 대응하는 개념입니다. 예측이 곧 보호인 시대가 도래한 것입니다.
2030년 전망: 선제적 보안 솔루션이 전체 보안 예산의 절반을 차지할 것으로 예상되며, CIO들이 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 전략을 전환하고 있습니다.
조직이 외부 소프트웨어, 오픈소스 코드, AI 생성 콘텐츠에 점점 더 의존하면서, 디지털 자산의 기원과 소유권, 무결성을 검증하는 것이 필수가 되었습니다.
주요 도구
비즈니스 리스크: 2029년까지 디지털 출처 추적 역량에 투자하지 않는 기업은 컴플라이언스 및 제재 위험으로 인해 잠재적으로 수십억 원의 손실을 입을 수 있습니다.
AI 보안 플랫폼은 외부 및 자체 개발 AI 애플리케이션을 보호하는 통합 솔루션입니다. 가시성을 중앙화하고, 사용 정책을 시행하며, 프롬프트 인젝션, 데이터 유출, 무단 에이전트 행위 같은 AI 특화 위협으로부터 시스템을 보호합니다.
2028년 전망: 기업의 50% 이상이 AI 투자를 보호하기 위해 AI 보안 플랫폼을 도입할 것으로 예측됩니다.
핵심 기능
지리적 데이터 회귀는 지정학적 리스크에 대응하여 기업의 데이터와 애플리케이션을 글로벌 퍼블릭 클라우드에서 로컬 환경으로 이전하는 전략입니다. 주권 클라우드, 지역 클라우드 제공자, 온프레미스 데이터센터 등이 대안으로 고려됩니다.
2030년 전망: 유럽 및 중동 기업의 75% 이상이 지정학적 리스크를 줄이기 위해 워크로드를 지리적으로 회귀시킬 것으로 예상되며, 이는 2025년 5% 미만에서 크게 증가한 수치입니다.
💡 국내 대응 전략: 벤더 종속성 탈피와 데이터 주권 확보를 동시에 달성하려면, 오픈소스 기반의 프라이빗 클라우드 솔루션이 효과적입니다. 검증된 오픈스택과 쿠버네티스 기반 플랫폼을 통해 글로벌 퍼블릭 클라우드 대비 50% 이상의 비용을 절감하면서도 완전한 통제권을 확보할 수 있습니다.
세 가지 테마 속 기술 전략 트렌드는 단순히 기술을 분류하는 것을 넘어, 구축(Build) → 조율(Orchestrate) → 보호(Protect)라는 전략적 실행 로드맵을 제시합니다. 성공하는 기업은 이 세 가지 영역에서 균형 잡힌 투자와 실행 전략을 갖춘 기업이 될 것입니다.
멀티에이전트 시스템 같은 새로운 아키텍처는 견고한 데이터 관리와 멀티클라우드 오케스트레이션에 의존합니다. AWS Bedrock, Azure AI Foundry, Google Vertex AI 같은 기존 플랫폼과의 호환성을 면밀히 평가하고 특정 벤더에 종속될 위험을 항상 염두에 두어야 합니다.
AI 모델이 자율적으로 의사결정을 내리면서 설명 가능성과 출처 추적이 매우 중요해졌습니다. DSLM과 기밀 컴퓨팅은 투명성과 프라이버시를 보장하는 데 도움이 되지만, 이는 조직이 성숙한 데이터 거버넌스 체계를 갖추고 있을 때만 효과적입니다.
가트너는 2030년까지 선제적 보안 솔루션이 전체 보안 예산의 50%를 차지할 것으로 전망합니다. 이는 단순한 도구 교체가 아니라 조직 문화와 프로세스의 근본적 전환을 의미합니다. 공격을 예측하고 미리 차단하는 선제적 사이버보안으로의 전환은 새로운 전문 역량과 지속적인 모니터링 체계를 요구합니다.
가트너가 제시한 10대 트렌드를 실제로 구현하려면 무엇이 필요할까요? AI 슈퍼컴퓨팅, 멀티에이전트 시스템, 기밀 컴퓨팅 모두 안정적이고 확장 가능한 인프라를 전제로 합니다.
✅ The Architect 요건: 하이브리드 컴퓨팅을 지원하는 유연한 아키텍처
✅ The Synthesist 요건: AI 워크로드를 효율적으로 처리하는 성능
✅ The Sentinel 요건: 데이터 주권과 보안을 보장하는 통제권
아무리 뛰어난 AI 모델과 알고리즘을 보유해도, 이를 안정적으로 운영하고 확장할 수 있는 인프라가 없다면 결국 실험실 단계에 머물게 됩니다. 실제로 많은 기업이 AI 도입 과정에서 다음과 같은 어려움을 겪고 있습니다.
AI 인프라 전환을 고민 중이라면, 다음을 확인해보세요.
✅ 벤더 종속성에서 자유로운가? – 글로벌 클라우드 업체의 가격 정책 변화나 계약 조건 변경에 휘둘리지 않는 자율성이 필요합니다.
✅ 비용을 예측하고 통제할 수 있는가? – AI 워크로드는 사용 패턴이 불규칙합니다. 투명한 비용 구조와 유연한 리소스 관리가 필수입니다.
✅ 데이터 주권과 보안을 보장하는가? – 민감한 데이터를 다루는 AI 프로젝트라면, 데이터가 어디에 저장되고 누가 접근하는지 완전히 통제해야 합니다.
오픈소스컨설팅 플레이스 클라우드는 가트너가 제시한 2026년 AI 인프라 트렌드에 부합하는 국내 대표 프라이빗 클라우드 플랫폼입니다. 플레이스 클라우드는 글로벌 표준 오픈소스를 최신 패키지로 제공해 네트워크/스토리지/서버 가상화부터 컨테이너, GPU 기반 AI 워크로드를 안전하고 지속 가능하게 운영합니다.
🌍 글로벌 표준 오픈소스 기반: 검증된 오픈스택(OpenStack)과 쿠버네티스(Kubernetes)를 기반으로, 벤더 종속 없이 자유롭게 확장 가능합니다.
💰 50% 이상 비용 절감: 상용 클라우드 대비 절반 이상의 비용으로 동일한 수준의 인프라를 구축할 수 있습니다.
🔒 완전한 데이터 주권 확보: 온프레미스 또는 전용 환경 구축으로 데이터 저장 위치와 접근 권한을 완전히 통제할 수 있습니다.
⚡ AI/ML 워크로드 최적화: GPU 클러스터 관리와 컨테이너 오케스트레이션으로 대규모 AI 학습 및 추론 환경을 효율적으로 운영합니다
✨ 국내외 대기업, 금융, 공공 등에서 검증된 안정성
가트너가 제시한 2026년 10대 트렌드는 단순한 기술 예측이 아닙니다. 이미 시작된 변화의 로드맵입니다. 성공하는 기업은 빠르게 움직이는 것이 아니라, 올바르게 움직입니다. 그리고 그 올바른 방향의 첫 걸음은 탄탄한 인프라에서 시작됩니다.
AI 인프라 구축이나 클라우드 전환이 필요하다면, 지금 바로 플레이스 클라우드를 통해 검증된 길을 선택하세요.
