싱귤래리티

싱귤래리티

현영근 지음

새빛 / 2026년 4월 / 344쪽 / 22,000원





PART Ⅰ. [AI 비즈니스 트렌드] 무엇이 달라지는가?



■ 산업별 AI 비즈니스 트렌드, 그리고 우리의 생존전략

인공지능이 모든 산업구조에 변화를 강요하고 있다. 이러한 인공지능은 단순한 기술이 아니라 생산방식, 소비경험, 그리고 인간의 역할을 재정의하는 경제적 패러다임으로 자리 잡고 있다. B2B 비즈니스 관점에서 볼 때, 현재 시점의 핵심은 AI 에이전트의 확산이라고 할 수 있다. 기존 RPA(로봇 프로세스 자동화)가 단순 반복적인 업무를 자동화했다면, AI 에이전트는 복잡한 판단과 비정형 데이터를 자동화하며, 인간에게 새로운 지능형 자동화를 선물하였다. 이를 기반으로 Al-Ready Data, LLMOps, 나아가 AgentOps로 인공지능 시장이 확대되며, 결국 “인공지능을 얼마나 체계적으로 잘 운영할 것인가”의 개념으로 비즈니스가 확대, 전개될 것으로 예상된다.

B2C 영역에서 인공지능은 우리의 일상에 더욱 깊숙이 들어오고 있다. 정보 획득 방식은 ‘검색창’에서 ‘대화창’으로 바뀌어, 데이터를 스스로 조합하던 방식에서 ‘정답’을 강요받는 시대로 변화하고 있다. 스마트폰 인터페이스도 각 앱을 직접 활용하는 방식에서 모바일 에이전트를 통한 방식으로 변화할 것으로 예상되며, 이러한 변화는 모두 초개인화를 기반으로 한다. 또한 인공지능은 물리 세계와 결합하는데, 로봇산업은 기계식 로봇에서 지능형 로봇으로, 다시 인간형 로봇으로 진화하는 동시에 구독형 로봇 서비스인 RaaS 모델이 확대될 것으로 예상된다. 결국 인공지능 비즈니스의 본질은 기술의 진보가 아니라 비즈니스 구조의 재편이라고 볼 수 있다. B2B 영역에서는 비용 절감과 생산성 향상을 중심으로, B2C 영역에서는 인터페이스 혁신을 통한 일상의 변화 중심으로 말이다.

[B2B 관점] 생산성 향상과 비용 절감을 위한 인공지능 비즈니스 트렌드현시점 최고의 비즈니스 트렌드, AI 에이전트: 인공지능 비즈니스와 관련하여 최근 가장 많이 언급되는 개념이 AI 에이전트다. 아직 산업계와 학계가 합의한 정의는 없지만, 빌 게이츠는 “자연어로 대화하면서 사용자의 삶 전반을 이해하고, 그 이해를 바탕으로 다양한 작업을 대신 수행하는 소프트웨어”로 정의했고, 샘 올트먼은 가까운 시일 내에 AI 에이전트가 실제 노동환경에 합류하여 기업의 생산방식을 본질적으로 변화시킬 것이라 전망했다. 아울러 젠슨 황은 인공지능의 진화를 지각·추론·계획·행동이라는 네 가지 능력으로 설명하며, 이를 통합 수행하는 시스템을 에이전틱 AI로 규정했다. 이러한 정의의 핵심 키워드는 ‘상호작용’과 ‘목적 지향성’이다. ‘상호작용’은 정해진 명령어가 아니라 사람과 대화하듯 자연어로 지시하는 것이고, ‘목적 지향성’은 생산성 향상이나 비용 절감이라는 구체적 목표를 갖는 것을 의미한다.

- AI 에이전트의 발전 단계: AI 에이전트는 기술 발전과 함께 점진적으로 확장되어 왔으며 크게 세 단계로 나눌 수 있다. 첫 번째는 AI 어시스턴트로, 사용자의 요청에 반응하는 수동적 보조자이며 검색·번역·문서 요약처럼 한정된 기능을 수행해 ‘자율성’보다 ‘응답성’에 무게가 실려 있었다. 두 번째는 AI 에이전트로, 목표가 주어지면 스스로 해결 프로세스를 여러 단계로 설계·실행하고 필요시 외부 도구 및 데이터와 연동해 결과를 만든다. 일정을 확인한 후 이메일 발송까지 이어지거나 내부 데이터베이스를 탐색해 보고서를 작성한다. 현시대가 바로 이 단계이며, 2026년에는 이에 대한 IT 수요가 급증할 것으로 예상된다. 세 번째는 에이전틱 AI로, 자율성이 극대화되어 단기 과제를 넘어 장기 목표를 설정하고 환경 변화에 맞춰 계획을 스스로 재조정하며 때로는 다른 에이전트와 협력한다. 젠슨 황이 강조한 ‘지각-추론-계획-행동’이 바로 이 단계에서 구현되는 핵심 능력이다.

비즈니스 차원에서 보면 AI 에이전트든 에이전틱 AI든 기본 목표는 ‘고객의 워크플로 전체를 자율적으로 수행’하여 업무를 자동화하고 생산성을 향상시키는 것이다. 다만 둘의 차이는 ‘자율성의 수준’과 ‘행동 범위’에 있다. AI 에이전트는 사용자에게 받은 목표를 여러 단계로 계획하고 외부 도구를 호출해 결과를 도출하는 자율 시스템인 반면, 에이전틱 AI는 스스로 목표를 재해석하고 상황 변화에 따라 계획을 수정하며 필요시 다른 에이전트와 협력하는 자율 시스템이다. 쉽게 말해 AI 에이전트는 ‘사람이 준 목표를 효율적으로 수행하는 행위자’이고, 에이전틱 AI는 ‘목표를 스스로 해석·확장·개선하는 행위자’다.

- 에이전트를 정의하는 필수 조건: 생성형 AI가 질문에 훌륭한 대답을 해주는 채팅 서비스라면, AI 에이전트는 다섯 가지 핵심 요소를 갖추며 이를 얼마나 충족했느냐에 따라 품질이 결정된다. 첫째, 상호작용성이다. 사용자의 질문에만 반응하는 것을 넘어 외부 환경과 끊임없이 상호작용해야 한다. 고객 상담 에이전트가 결제 시스템과 연동해 환불을 처리하거나 배송 API를 호출해 상품 상태를 확인하는 것처럼, 실제 비즈니스 환경과 소통하며 문제를 해결한다. 둘째, 자율성이다. 목표가 주어지면 스스로 판단하고 행동하는 능력으로, 인간의 개입이 ‘옵션’이 되고 행동의 주도권이 일부 인공지능에게 넘어간다. 셋째, 목표지향성이다. 단일 요청에 국한되지 않고 “시장보고서를 작성해 줘”라는 목표가 주어지면 자료 수집→데이터 분석→문서 정리라는 연속 과정을 스스로 계획·수행한다. 넷째, 도구 활용 능력이다. 외부의 다양한 시스템과 도구를 불러와 활용하는 능력으로, AI 에이전트가 외부와 연결되는 관문이자 산업 현장에서 가치를 만들어내는 중요한 역할을 한다. 다섯째, 지속성이다. 과거의 경험과 맥락을 기억하고 일관된 행동을 이어가야 하며, 단발성 대화만 가능하다면 여전히 어시스턴트 단계에 머물러 있는 것이다.

[B2C 관점] AI 서비스 트렌드, 현재와 미래

인공지능의 발전은 소비자 중심 비즈니스(B2C)의 일상에도 큰 변화를 가져온다. 여행 중 번역 앱이나 구글 라이브 뷰처럼 처음엔 신기했던 서비스가 이제는 당연한 서비스로 느껴지고, 생성형 AI는 검색엔진을 대신해 대화창에서 더 체계적이고 빠르게 정보를 얻게 해준다. 이러한 변화는 크게 네 가지 축, 곧 정보 획득 방식의 혁신, 서비스 인터페이스 변화, 초개인화 확산, 웰니스·케어 서비스 확산으로 정리된다.

정보 획득 방식에서의 혁신적 변화: 과거 검색은 링크의 지도를 제공하고 사용자가 여러 창을 열어 비교·검증하며 스스로 결론을 조립하는 방식이었다. 이에 반해 생성형 AI는 ‘검색’을 ‘대화창’으로 바꾸어, 사용자가 자연어로 의도를 설명하면 시스템이 이를 해석해 완성된 답변을 제시한다. 차이는 세 가지다. 첫째, 질문 방법이 ‘키워드 조합’에서 ‘의도 기술’로 바뀌어 누구나 자신의 말로 쉽게 찾게 되었다. 둘째, 검색 결과가 ‘링크 목록’에서 ‘내용 요약 + 관련 근거 + 후속 제안’으로 바뀌어 한 화면에서 핵심을 파악한다. 셋째, 입출력이 ‘텍스트 중심’에서 ‘멀티모달 중심’으로 바뀌어 음성·이미지·영상 모두가 질문이자 답이 될 수 있다.

내 손안의 서비스 인터페이스 변화: 스마트폰은 B2C 비즈니스의 핵심으로, 스토어에 등록된 모바일 앱은 약 580만 개, 시장 규모는 2024년 기준 글로벌 341조 원에 이른다. 과거에는 쿠팡·배달의민족·에어비앤비에서 사용자가 직접 상품과 리뷰를 비교하며 주문했지만, 이제는 앱 내부에 인공지능이 접목되어 개인화 추천, 리뷰 요약, 자동 번역 등으로 사용자 경험을 개선하고 있다. 다음 단계에서는 기능 고도화를 넘어 인터페이스 자체가 텍스트·이미지 중심에서 음성 중심 상호작용으로 바뀌어, 스마트폰이 ‘개인화된 인공지능 비서’로 진화한다. 궁극적으로는 개별 앱이 아니라 모바일 운영체제가 서비스를 제공하여, 사용자가 모바일 에이전트와 대화하면 에이전트가 여러 앱을 연계해 해결한다. 이때 개별 앱은 독립 서비스가 아니라 에이전트의 요청에 따라 작동하는 하위 기능 모듈로 편입되며, 수익모델도 연계 수수료 중심으로 재편된다. 결국 경쟁의 중심이 앱 간 기능의 우열이 아니라 사용자의 진입점과 상호작용을 누가 장악하는가로 옮겨간다.

초개인화 맞춤형 서비스의 확산: 맥킨지 분석에 따르면, 인공지능이 소비자 서비스에서 갖는 가장 큰 가치 중 하나는 초개인화로, 이를 효과적으로 실행하는 기업은 매출을 5~15% 늘리고 마케팅 비용을 10~30% 절감할 수 있다. 쿠팡은 생필품이 떨어질 시점에 재구매 알림과 할인 쿠폰을 제안하고, 넷플릭스는 장면 분위기·배경음악·배우 스타일까지 분석해 추천한다. 과거의 개인화는 과거 행동 데이터로 패턴을 추출하는 방식이라 신규 사용자나 비정형 데이터에 한계가 있었으나, 인공지능 기반 초개인화는 감성·관심사·환경적 요소·사회적 사건까지 종합해 맥락에 맞는 추천을 한다. 이는 고객 수만큼 모델이 필요한 것이 아니라, 하나의 범용 추천모델에 고객 특성과 상품 특성을 각각 임베딩해 적합도를 점수화하는 방식이다. 즉 ‘고객 수=모델 수’가 아니라 ‘고객 수=임베딩 수’이므로, 인프라 비용을 무한히 늘리지 않고도 대규모 고객에게 개별화된 서비스를 제공할 수 있다.

웰니스 및 케어 서비스의 확산: 생성형 AI와 웨어러블 기기의 발전은 건강관리의 주체를 의료기관 중심에서 개인 중심으로 이동시키고, 치료의 개념도 사후 대응에서 사전 예방 중심으로 바꾸고 있다. 이미 5억 대 이상 보급된 애플워치·갤럭시워치 같은 기기는 심박수·혈중 산소·수면 패턴을 실시간 수집해, 단순 기록을 넘어 과거 데이터와 비교한 이상 징후 감지와 구체적 건강 코칭을 제안한다. 맥킨지는 AI 기반 헬스코칭이 글로벌 헬스케어 산업에서 연간 3,000억~4,000억 달러 규모의 새로운 가치를 창출할 것으로 전망하며, 미국의 눔 같은 기업이 이미 인공지능 코치로 체중·당뇨 관리 프로그램을 제공하고 있다. 앞으로는 개인의 건강 정보가 전자의무기록(EMR) 등 병원 시스템과 연계되어 ‘병원진료 데이터’와 ‘일상생활 데이터’가 통합되는 방향으로 발전해, 보다 정확한 진료와 효과적인 원격진료, 정교화된 건강 서비스가 가능해질 것으로 예상된다.

물리 세계로 확장되는 인공지능, 로봇

로봇산업은 ‘정해진 동작을 반복하는 기계’에서 출발했지만, 지금은 상황을 인식하고 판단한 후 스스로 행동하는 지능형 시스템으로 전환되고 있다. 비즈니스 핵심은 플랫폼화 가능성이다. 스마트폰이 하드웨어·운영체제·앱 생태계를 묶어 폭발적 수요를 만든 것처럼, 로봇도 하드웨어와 지능, 작업 모듈이 묶여 RaaS(Robot as a Service) 같은 구독형 서비스로 제공된다면 산업 현장에 빠르게 자리매김할 것으로 예상된다. 이 전환의 동력은 인공지능으로, 멀티모달 인지·계획·강화학습이 결합되어 불확실한 작업환경에서도 사람과 동일한 일반화된 행동을 할 수 있도록 발전하고 있다.

로봇산업의 발전 단계: 로봇의 진화는 크게 3단계로 진행된다. 첫째, ‘기계식 로봇’은 안전펜스 안에서 반복 작업을 하는 다관절 매니퓰레이터 형태로, 사전에 고정된 작업환경에서 정해진 프로그램에 의해 동작하며 비정형성 대응에 한계가 있었다.

둘째, ‘지능형 로봇’은 다양한 센서로 환경을 인식하고 인공지능으로 상황을 판단해 실행한다. 최근 공장·창고의 협동로봇, 물류센터의 피킹(상품을 찾아 꺼내는 작업)·팔레타이징(운반대에 쌓는 작업) 영역에서 확산되고 있다. 여기에는 비전 기술(카메라·라이다로 물체 인식), 위치 추정 및 지도 작성(로봇청소기처럼 위치를 파악하고 지도를 만듦), 모델 예측 제어(여러 제약을 고려해 미래를 예측하고 최적의 조작을 선택)라는 세 기술이 필요하다. 다만 생산 공정의 유연성 한계와, 사람이 접근하면 전체 설비가 멈춰야 하는 안전상의 한계가 있다.

셋째, ‘인간형 로봇(휴머노이드)’은 외관을 인간과 비슷하게 만드는 것이 목표가 아니라, 인간 중심으로 만들어진 작업 공간과 절차에 효과적으로 대응하기 위한 불가피한 방향성이다. BMW는 2024년 Figure의 휴머노이드를, 메르세데스-벤츠는 앱트로닉의 아폴로를 공장 물류에 시범 적용했다.

로봇시장의 비즈니스 트렌드: 로봇은 산업용 로봇과 서비스 로봇으로 나뉜다. 산업용 로봇은 2023년 기준 전 세계 가동 대수가 428만 대이며, 아시아가 70%를 차지한다. 제조업 비중이 높은 나라의 설치 비율이 높아, 중국이 전 세계 54%로 독보적 1등이고 한국은 5.6%다. 전문 서비스 로봇은 물류운송(이동용) 로봇이 핵심으로 2023년 기준 50% 이상을 차지하고, 개인 서비스 로봇은 가정용 로봇청소기가 시장을 주도해 200만 대 이상 판매되었으나 성장률은 다소 완만해진 상황이다.

비즈니스 측면의 로봇시장 향후 전망: 산업 현장의 AI 기반 로봇은 공간·작업 다양성·속도와 단가를 바탕으로 휴머노이드 로봇, 전문영역 로봇, 내장형 로봇이 병행 진화할 것으로 예상된다. ‘휴머노이드 로봇’은 사람 중심의 작업 공간과 도구를 개조 없이 그대로 사용하는 범용 로봇이지만, 아직 기술이 완전하지 않고 비용 대비 효과에 한계가 있다. ‘내장형 로봇’은 공간과 설비 자체가 하나의 로봇처럼 작동하도록 소프트웨어로 통합된 자동화로, 현대자동차의 미국 메타플랜트 아메리카 공장이 그 예다(울산공장 대비 부지는 2배지만 노동자는 3분의 1 수준인 880명만 근무). ‘전문영역 로봇’은 용접·도장 등 특정 작업에 최적화되어 신뢰도가 높고 비용이 낮지만 범용성이 낮다. 반복 공정이 많으면 전문영역 로봇을 기본으로 내장형 로봇을 확대하고, 변화가 많은 작업에는 휴머노이드를 활용하는 것이 이상적이다.



PART Ⅱ. [AI 비즈니스 전략] 빅테크 전쟁과 한국의 생존법



■ Al 전쟁에서의 유일한 생존 전략, 소버린 AI

글로벌, 소버린 AI에 집중

소버린(Sovereign) AI의 추진 배경: 소버린 AI란 자체 인공지능 인프라를 기반으로 지역의 언어·문화·가치관 데이터로 학습한 거대 언어모델 기반의 생성형 서비스를 말한다. 생성형 AI 시장을 리딩하는 것은 미국 기업들이라 학습 데이터가 영어 중심(95% 이상)일 수밖에 없고, 그 답변 또한 영어권 문화 중심의 편중된 가치관을 담을 수밖에 없다. 검색엔진과 달리 생성형 AI는 ‘정답’이라 우기는 정보 하나를 일방적으로 주기에, 그 정보가 편향되면 사회 정체성에 혼란이 올 수 있다. 소버린 AI는 이러한 문제의식에서 출발했다. 대표적 예가 독도로, GPT에 영문으로 질문하면 동해를 일본해로 표기하고 독도를 국제 분쟁 지역으로 설명한다. 중국 데이터로 학습된 모델은 발해·고구려를 중국 지방정권으로, 김치를 파오차이의 일부로 소개하기도 한다. 미래 세대 교육과 문화·가치관 관점에서 우리나라의 생성형 AI 언어모델이 반드시 필요한 이유다.

사실 이는 전 세계적으로 중요한 아젠다다. 유럽은 여러 사례를 통해 소버린 클라우드와 소버린 AI의 중요성을 크게 깨달았다. 영국은 전담 부서를 설립해 10억 파운드를, 프랑스는 자국 스타트업 미스트랄 인프라에 85억 유로를 투자하고, 덴마크·독일·유럽연합도 대규모 투자에 나섰다. 이 흐름의 중심에는 2023년부터 소버린 AI 개념을 영업해 온 젠슨 황이 있다. 중동에서도 아랍에미리트의 팔콘 프로젝트, 사우디의 ‘비전 2030’처럼 자국 중심 기술 주권을 만들어가고 있다.

대한민국 AI의 생존 전략, 소버린 AI

소버린 AI도 마찬가지로, 원천 기술이 없다면 상대방에 휘둘리게 되어 있다. 오픈AI가 언제까지 지금처럼 API를 제공할지, 기업들이 오픈소스 모델을 계속 공개할지 아무도 답하지 못하기에, 시장에서 살아남으려면 반드시 기술 자립이 필요하다. 인공지능이 정책 결정·의료 진단·법률 자문까지 인간의 의사결정을 보조·대체하는 시대에, 데이터·알고리즘·판단 기준을 자국이 통제할 수 없다면 기술 패권을 무기로 삼는 국가에 종속될 수밖에 없다. 국가적 가치와 문화적·역사적 정체성을 왜곡 없이 유지하는 것이 소버린 AI를 추진해야 하는 이유다. 인류 역사상 기술력은 언제나 패권의 토대였고, 다음 세대 패권의 한 축은 인공지능이 될 것이다.