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🔹 1. 생성을 넘어 행동으로: AX 2.0 시대의 도래
AI·ICT 산업의 주요 흐름이 생성형 AI (AX 1.0)에서 행동형 AI (AX 2.0)로 진화하고 있습니다. AX 1.0이 언어, 이미지, 영상 등의 생성에 초점을 맞췄다면, AX 2.0은 고도화된 추론과 계획·실행을 통해 현실 세계에 적용되는 행동에 주목하며 생산성 극대화로 이어질 전망입니다.
AX 2.0은 크게 두 가지 핵심 분야로 나뉩니다. 소프트웨어 기반의 에이전틱 AI는 서비스 및 산업 혁신을 주도하며 개인 비서, 헬스케어, 비즈니스 인텔리전스 등으로 활용되고, 하드웨어 기반의 피지컬 AI는 현실 세계에 적용되어 휴머노이드, 자율주행 드론, AI 제조 등에 활용됩니다.
🔹 2. AX Core: 에이전틱 AI와 피지컬 AI의 부상
2.1. 에이전틱 AI: AI 페르소나가 온다
에이전틱 AI는 인간 수준의 목표 지향적 자율 행동이 가능한 AI로 진화하며, 멀티 에이전트 협업과 경험 학습 기반의 자기 피드백 (Think-Act-Learn)을 통해 맥락 이해 및 인식 능력을 높이고 있습니다.
AI는 사람과 교감하는 소셜 AI 및 AI 페르소나로 진화하며, 음성 기반 감정 인식, 사용자 표정·제스처 파악 등을 통해 치료 및 동반자 역할을 수행할 것으로 보입니다. 이와 함께 AI가 플랫폼화되며 B2B(지능화, 자율화)와 B2C(초개인화, 실시간성) 전반의 경쟁을 심화시키고 있습니다.
2.2. 피지컬 AI: 움직이는 모든 것으로
일론 머스크와 젠슨 황 등의 빅테크 리더들이 '다음 패러다임'으로 지목한 피지컬 AI는 제조업 혁신을 이끌 핵심 동력입니다. 휴머노이드 로봇은 엔진AI PM01(1.2만 달러)부터 테슬라 옵티머스2(2만 달러)까지 대량 생산을 통한 규모의 경제에 도전하고 있으며, 시장은 2032년 660억 달러 (약 92.4조 원) 규모로 고속 성장할 전망입니다.
피지컬 AI의 성공은 인식모델(VLM), 월드모델(LWM), 행동모델(LAM/VLA)을 통합하는 피지컬 AI 파운데이션 모델과 AI 트윈 및 컴퓨팅 플랫폼으로 구성된 풀스택 혁신에 달려 있습니다. 이러한 기술을 통해 휴머노이드는 돌봄·간호, 집안일 등 서비스용으로 보편화되고, 자율주행 트럭, 무인 선박 등 움직이는 모든 것으로 일상화될 것입니다.
🔹 3. AX Infra: AI반도체와 네트워크의 대전환
3.1. AI 반도체: 학습에서 추론으로의 대전환
AI 반도체 시장은 엔비디아가 시장 점유율 92%를 차지하며 독주하고 있지만, GPU의 고비용·고전력 한계가 부각되고 있습니다. AI 활용이 학습 중심에서 추론 중심으로 무게추가 이동하며 NPU(신경망처리장치) 시장이 급부상하고 있습니다.
NPU 시장은 2030년까지 약 24배 성장하여 1,430억 달러 규모에 이를 전망이며, GPU 대비 약 1/5~1/10의 저렴한 가격과 약 1/10의 전력 소모로 로봇, IoT 등 온디바이스 AI 적용을 확대할 것입니다. 또한, HBM4를 통한 대역폭 2배 향상 등 AI向 메모리 혁신도 지속되고 있습니다.
3.2. 네트워크: 완전자율네트워크로의 진화
네트워크는 2030년 6G 상용화를 목표로 완전자율네트워크 (Level 5) 실현을 추진하고 있습니다. 6G는 초연결·초저지연, 몰입형 통신, AI 결합 통신을 특징으로 하며, 지상망과 위성통신망을 통합한 위성통신을 포함합니다.
AI가 네트워크를 스스로 운영하고 최적화하는 것을 목표로, AI-RAN, 통신 파운데이션 모델(NFM) 기반의 AI 네트워크, 그리고 AI DC 네트워크 전반에서 혁신이 추진되고 있습니다.
🔹 4. AX 확산: 데이터, X+AI, 인재의 구조적 변화
4.1. 데이터: 이제는 AI Ready Data
LLM 훈련용 데이터 규모가 데이터 재고를 초과하며 2028년경 데이터 고갈 위기가 예측되는 가운데, 행정 문서 90% 이상이 AI가 읽지 못하는 형식인 PDF인 것처럼 데이터 가용성이 여전히 낮은 상황입니다.
이에 따라 모델 정확도, 확장성·재사용, 일반화 능력 등을 갖춘 AI Ready Data 확보가 필수적입니다. 향후 2~3년간 기업의 데이터 분야 투자 우선순위에서 AI Ready Data가 77%로 1위를 차지할 만큼 그 중요성이 강조되고 있습니다. 또한, 데이터 활용을 유연하게 하기 위한 법·제도 개선 노력도 병행되고 있습니다.
4.2. X+AI: 경제사회 전반의 생산성 혁명
생성형 AI (ChatGPT 기준)는 출시 2년 후 도입률이 약 39.5%로 PC나 인터넷보다 빠르게 확산되었습니다. 이는 모든 산업 영역에서 AI의 잠재력을 발휘하게 합니다.
특히 도메인 특화 알고리즘, 고품질 데이터, 전문 지식 온톨로지를 결합한 Vertical AI가 의료, 법률, 금융, 제조 등 경제사회 전반의 생산성을 혁명적으로 끌어올릴 것입니다. AI와 로보틱스가 결합된 다크 팩토리는 사전 규칙 기반의 스마트 팩토리를 넘어, 상황 맞춤형 자율 의사 결정과 완전 무인 24시간 무중단 시스템으로 전환될 것입니다.
4.3. 인재: 人과 業의 대전환
AI는 단순·비핵심 일자리의 소멸을 가속화하며 (2026년까지 기업 20%가 AI를 활용해 중간 관리자 절반 이상 없앨 것 전망), 동시에 최정예 AI 연구자 (경력 2년 미만 연봉 약 3~4억 제시) 및 AI Native 인재에 대한 수요를 증가시키고 있습니다.
기업의 프로세스 혁신(BPR)은 AI가 할 수 있는 정형 업무 자동화 vs. AI가 할 수 없는 조직 문화 이해, 윤리적 판단의 경계로 재정의되고 있습니다. 결국 AI 적용 확산의 성패는 AI의 기술적 역량보다 'AI + 거버넌스 역량'에 달려있으며, 글로벌 0.1%의 초정예 인재 확보 경쟁은 더욱 치열해질 전망입니다.
❓ 자주 묻는 질문 (Q&A)
Q: AX 1.0과 AX 2.0의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?
A: AX 1.0은 콘텐츠 '생성'에 중점을 둔 생성형 AI라면, AX 2.0은 고도화된 추론과 계획을 바탕으로 현실 세계에 '행동'하는 에이전틱 AI 및 피지컬 AI를 포괄합니다.
Q: AI 반도체 시장에서 NPU가 주목받는 이유는 무엇인가요?
A: AI 활용이 추론 중심으로 전환되면서 NPU는 GPU 대비 약 1/5 가격과 1/10 전력 소모로 저비용, 저전력, 맞춤형 서비스 최적화에 유리하기 때문입니다.
Q: 'AI Ready Data'가 중요한 이유는 무엇인가요?
A: LLM 훈련용 데이터 고갈 위기에 대응하고, AI 모델의 정확도와 일반화 능력을 높이기 위해 고품질의 AI 학습용 데이터가 필수적이기 때문입니다.
🏆 2026 AI·ICT 핵심 요약
- AX 2.0 (행동) 시대: 생성(AX 1.0)을 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI가 현실 적용 및 생산성 혁명을 주도합니다.
- 인프라 대전환: AI반도체는 추론 중심의 NPU 시장이 개화하고, 네트워크는 6G 기반의 완전자율네트워크를 목표로 진화합니다.
- AI Ready Data와 Vertical AI: 고갈 위기에 대응하는 고품질 AI Ready Data 확보와 도메인 특화 AI (Vertical AI)를 통한 전 산업 생산성 극대화가 핵심입니다.
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