가트너 선정 2026년 세계 10대 기술 트렌드

(maily.so)

9P by kkumaeunsonyeon 4일전 | ★ favorite | 댓글과 토론

매년 연말 발표되는 가트너의 주요 전략 기술 트렌드는 혁신의 방향과 회복력 있고 주도적인 조직을 구축하는 리더들에게 어떤 의미를 갖는지 명확하게 보여줍니다.

현재 AI 기반 자동화와 적응형 인프라가 주목을 받고 있다면, 가트너의 2026년 10대 전략 기술 트렌드는 지능형 오케스트레이션과 도메인별 혁신에 더욱 집중하고 있으며, AI는 단순히 산업의 사고, 의사결정, 운영 방식에만 국한되지 않고 깊이 자리 잡고 있습니다.

그럼 가트너가 선정한 2026년 주요 10대 기술 트렌드를 함께 확인해 보시죠.

가트너 선정 2026년 10대 기술 트렌드
AI 기반 초연결 사회에서 선도적인 기업들이 복잡성과 기회에 어떻게 대응하고 있는지 보여주는 10가지 기술 트렌드는 다음과 같습니다.

AI 네이티브 개발 플랫폼
AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼
암호화 컴퓨팅
멀티에이전트 시스템 (MAS)
도메인 특정 언어 모델(DSLM)
피지컬 AI
선제적 사이버 보안 (Preemptive Cybersecurity)
디지털 프로비넌스
AI 보안 플랫폼
지리적 이원화(Geopatriation)

AI 네이티브 개발 플랫폼
AI 네이티브 개발 플랫폼은 생성적 AI를 활용하여 소프트웨어 개발 속도를 높이고, 소규모의 팀 또는 비기술 분야 전문가도 애플리케이션을 더욱 빠르게 개발하고 내장된 거버넌스를 활용할 수 있도록 지원합니다. 이러한 AI 네이티브 개발 플랫폼은 인간과 AI 간의 자동화 및 협업을 통해 소프트웨어 제공 방식을 혁신하고 있습니다.

AI 네이티브 개발 플랫폼은 처음부터 AI를 아키텍트 중심으로 설계한 소프트웨어 개발 환경 또는 도구인 만큼 단순히 기존 앱에 AI 기능을 추가하는 것이 아니라, 개발자와 제품 개발 모든 과정에서 AI가 핵심 역할을 하도록 설계됩니다.

개념 및 특징

AI 중심 설계: 앱 및 개발 툴 전체가 AI를 활용하도록 설계되어 기존의 수동 반복 작업들을 AI가 자동화하고, 의사결정과 워크플로우의 효율을 높입니다.
생성형 AI 도구: 코드 생성, 문서 자동화, 테스트, API 설계 등이 자연어 프롬프트에서 즉시 이루어질 수 있습니다. 예를 들어 Copliot, Cody, Continue.dev 와 같은 도구가 대표적 입니다.
실시간 지능화: 실시간 데이터 처리, 지능적 의사결정, 자동화된 분석과 제어 기능이 내장되어 있습니다. 개발자 경험 자체를 바꾸어, 신속한 실험과 MVP 제작이 가능해집니다.

주요 플랫폼

플랫폼 특징 및 기능
PubNub 실시간 멀티플레이어 및 협업 구현, 생성형 AI 코딩 지원
DevRev SaaS 기업용 AI 중심 비즈니스 운영 및 개발. AI 챗봇 제공
Continue.dev 오픈소스 AI 코딩 환경, 워크플로우 커스터마이징
AI DOL 생성형 AI 기반 로우코드 개발, 온프레미스, 클라우드 통합 관리 지원
적용 분야

업무 생산성: 이메일 문서 요약, todolist 자동화 등
교육: 맞춤형 AI 튜터 앱
개발 도구: 코드 자동 생성 리뷰 및 문서화
비즈니스 운영: 고객 지원 자동화 및 실시간 분석, 통합 워크플로우

개발 환경의 변화

AI 네이티브 개발 플랫폼의 도입으로 반복적인 작업은 크게 줄어들고, 개발자는 창의적으로 고부가가치 업무에 집중할 수 있습니다. AI와의 협업이 개발 생산성과 품질을 좌우하는 핵심 역량이 되고 있는 것 처럼 AI 네이티브 개발 플랫폼은 제품 설계, 구현, 운영의 전 과정에서 'AI가 내장된 개발 환경'을 지향하며, 실시간성 지능화, 자동화, 확장성을 동시에 제공합니다.

Gartner 인사이트: 2030년까지 조직의 80%가 대규모 소프트웨어 팀을 소규모의 AI 강화 그룹으로 전환할 것입니다.

AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼
AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 CPU, GPU, AI ASIC, 그리고 뉴로모픽 컴퓨팅을 통합하여 전례 없는 성능, 효율성, 그리고 확장성을 제공합니다. 이러한 시스템은 머신 러닝, 빅데이터 분석, 시뮬레이션 전반에 걸쳐 복잡한 워크로드를 조율하여 생명공학부터 금융까지 다양한 산업 분야의 혁신을 가속화합니다.

AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼은 대규모 인공지능 모델의 훈련과 추론, 초고속 연산, 대량 데이터 처리에 최적화 된 하드웨어와 소프트웨어의 통합 시스템입니다. 일반적인 슈퍼컴퓨터에 비해 GPU와 TPU 같은 병렬 연산에 특화된 칩을 사용해 AI 연구, 산업, 실시간 빅데이터 분석에 최적화되어 있습니다.

AI 슈퍼컴퓨팅 특징

병렬 연산 최적화: 수천~수만개 프로세서를 동시에 활용해 대규모 AI 모델을 빠르게 훈련하고 추론이 가능함.
고성능 GPU / TPU: CPU에 비해 AI 연산 속도가 수십~수백 배 빨라 초대형 모델도 실시간 처리.
빅데이터 분석: 초대형 데이터셋을 실시간 자동으로 분석함으로써 연구, 금융, 의료 등 다양한 영역에 적용할 수 있음.
클러스터 및 네트워크: 다수의 컴퓨팅 노드와 초고속 네트워크 기반으로, 작업을 분할하고 병렬 처리해 효율 극대화를 꾀함.

대표 활용 예시

AI 모델 훈련과 서비스: 이미지를 분석하거나 음성을 생성하는 초대형 딥러닝 모델 개발 운영
실시간 사기 탐지: 금융에서 고도화된 머신러닝 알고리즘으로 실시간 이상 징후 탐지
과학 및 공학: 기후 예측, 신약 개발 등 엄청난 데이터와 연산 요구가 있는 분야에 활용

주요 플랫폼 및 시스템

주요 플랫폼 및 시스템 특징 및 용도
Tesla Dojo 자율 주행용 딥러닝 AI 훈련에 특화, 초대형 GPU 병렬 연산에 최적화
Nvidia DGX 산업 연구용 AI 전문 슈퍼컴퓨터, GPU 기반 대형 AI 학습에 최적화
Google Cloud Hypercomputer 클라우드 기반 슈퍼컴퓨팅, TPU 및 GPU 클러스터, 효율적인 비용과 성능 관리에 최적화
Gartner 인사이트: 2028년까지 주요 기업의 40% 이상이 하이브리드 컴퓨팅 패러다임을 주요 워크플로에 도입할 것으로 예상되며, 이는 현재 8%에서 증가한 수치입니다.

암호화 컴퓨팅
암호화 컴퓨팅은 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 내에서 워크로드를 격리하여 사용 중인 데이터를 보호하며, 신뢰할 수 없는 인프라에서도 안전한 데이터 처리를 가능하게 하며, 이는 규제 대상 산업, 국경 간 운영 및 다자간 협업에 필수적인 기능입니다. 암호화 컴퓨팅은 데이터가 사용 중일 때(메모리에 존재하고 연산되는 과정)에도 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE, Trusted Execution Environment)를 활용해 데이터를 암호화된 상태로 보호하는 첨단 기술입니다.

핵심 원리

TEE: TEE는 CPU 내에 존재하는 격리된 영역으로, 허가된 코드 및 데이터만 실행하며 외부 OS, 하이퍼바이저, 심지어 관리자(root)도 접근이 불가능합니다.
격리와 무결성: TEE 내에서 처리되는 데이터와 코드의 기밀성(암호화) 및 무결성을 하드웨어적으로 보장해, 외부 공격 및 침해를 차단합니다.
암호증명(Attestation): TEE는 자신이 올바른 코드만을 실행 중임을 원격에서 증명하여 신뢰할 수 없는 환경에서도 안전하게 데이터를 처리할 수 있도록 돕습니다.

특징 및 사례

퍼블릭 클라우드, 엣지 컴퓨팅 등 외부 환경에서도 민감한 데이터를 안전하게 처리할 수 있게 합니다.
의료, 금융, 정부기관 등 강력한 프라이버시와 규제 요구가 있는 분야에 적합합니다.
엔클레이브(Enclave)와 VM: Intel SGX 기반 엔클레이브, AMD SEV / Intel TDX 기반 가상먼신 등 다양한 하드웨어가 활용됩니다.

가트너 인사이트: 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 기밀 컴퓨팅을 통해 사용 중 보안될 것입니다.

멀티에이전트 시스템(MAS)
멀티에이전트 시스템은 공동의 목표를 달성하기 위해 협업하는 전문 AI 에이전트 네트워크입니다. 이러한 모듈식 접근 방식을 통해 복잡한 워크플로를 자동화하고, 검증된 솔루션을 재사용하며, 분산된 환경에서 더욱 효율적으로 확장할 수 있습니다.

주요 개념과 특징

에이전트의 자율성: 각 에이전트는 독립적으로 사고하고 행동할 수 있으며, 환경을 인식하고 자체 목표를 바탕으로 문제 해결을 선택합니다.
환경 공유 및 상호작용: 에이전트들은 같은 환경에서 정보를 교환하고, 협력하거나 경쟁합니다.
분산 문제 해결: 단일 에이전트 시스템으로는 해결이 어려운 복잡한 문제들을 여러 에이전트가 협동해서 해결합니다.
상호 협력과 경쟁: 각 에이전트는 특정 역할과 기능을 가지며, 다양한 시나리오에서 협력 또는 경쟁도 가능합니다.

활용 분야 및 예시

자율주행, 드론 협업, 스마트 시티: 각 에이전트가 독립적 판단을 내리며 전체 시스템 목표를 달성
비즈니스 자동화: 여러 AI 에이전트가 고객 응대, 공급망 관리, 사기 탐지 등 복잡한 프로세스를 분업 또는 협업으로 처리
재난 대응 및 사회 구조 모델링: 대규모 시뮬레이션 및 분산 제어가 필요한 영역에 활용

Gartner 인사이트: 모듈식 전문 에이전트는 워크플로 전반에 걸쳐 검증된 솔루션을 재사용하여 효율성을 높이고, 제공 속도를 높이며, 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 이러한 접근 방식을 통해 운영을 확장하고 변화하는 요구 사항에 신속하게 대응할 수 있습니다.

도메인 특정 언어 모델(DSLM)
AI에서 더 큰 비즈니스 가치를 점점 더 추구하고 있지만, 일반적인 대규모 언어 모델(LLM)은 전문화된 작업에 적합하지 않은 경우가 아직 많습니다.

도메인 특정 언어 모델(DSLM)은 특정 산업, 비즈니스 기능 또는 프로세스에 맞게 설계된 전문 데이터 세트를 기반으로 학습되거나 미세 조정된 AI 모델입니다. 이러한 모델은 특정 도메인의 고유한 맥락, 용어 및 미묘한 차이를 이해하여 더욱 정확하고 관련성이 높으며 규정을 준수하는 결과를 제공합니다. DSLM은 더 높은 정밀도, 더 낮은 비용, 그리고 더 강력한 거버넌스를 제공함으로써 일반적인 AI와 실제 기업의 요구 사이의 격차를 줄입니다.

이는 규제 환경을 재설계하고 디지털화하려는 조직에게 혁신적입니다. DSLM은 정보를 처리할 뿐만 아니라 규제의 논리를 이해하게 가능하며 설명 가능한 의사 결정을 지원하는 AI 시스템을 구축할 수 있도록 합니다.

주요 특징

특정 도메인의 전문 용어와 업무 프로세스에 맞춰 학습되어 높은 정확도를 보임
일반 LLM 대비 적은 비용과 향상된 규정 준수(컴플라이언스)를 지원
멀티에이전트 시스템 등 복잡한 AI 협업 환경에서 핵심 역할을 수행

DSLM과 MAS 관계

DSLM은 멀티에이전트 시스템(MAS) 내에서 각 에이전트가 특정 도메인 전문 지식을 활용해 역할을 수행하는데 중요한 기반 기술로 여러 DSLM 기반 에이전트가 협업해 문제 해결을 가능하게 합니다.

즉, DSLM은 특정 분야에 특화된 AI 모델로 MAS(멀티에이전트 시스템)에서는 전문화된 에이전트들이 함께 작동하는 효율성 향상에 기여하는 핵심 요소입니다.

피지컬 AI
피지컬 AI는 현실 세계에 인공지능을 도입하여 로봇, 드론, 그리고 자율적으로 감지, 판단, 행동할 수 있는 스마트 머신에 동력을 제공합니다. 이러한 추세는 제조, 물류, 인프라 분야에서 측정 가능한 효율성과 안전성 향상을 가져오는 동시에 IT와 엔지니어링을 연결하는 새로운 학제 간 기술에 대한 수요를 창출합니다.

피지컬 AI는 AI가 실제 물리적 장치나 시스템과 결합되어, 실제 세계에서 주변 환경을 인지하고 이해하며 복잡한 행동을 수행할 수 있도록 하는 기술로써 AI가 단순히 데이터 분석에 그치지 않고 로봇 다리를 움직이거나, 자율주행차를 운전하고, 드론을 조종하는 등 물리적 환경과 직접 상호작용하는 것을 의미합니다.

핵심 요소

센서 기술: 카메라, LiDAR, 온도 및 압력 센서 등으로 환경을 감지
AI 알고리즘: 주변 상황을 해석하고 의사결정을 하는 머신러닝 및 딥러닝 기술
Actuator 및 로봇 기술: AI가 결정한 행동을 실제로 수행하는 물리적 장치
제어 시스템: 안정적이고 정밀한 물리적 움직임을 위한 실시간 제어
네트워크 및 IoT 인프라: 장치 간 상호작용 및 원격 제어를 지원

특징 및 차별점

기존 자동화 로봇과 달리 실시간으로 환경 변화를 감지하고 유연하게 대응할 수 있는 지능형 시스템
AI 기반 의사결정이 직접 물리적 행동으로 이어져 즉각적인 현실 영향을 발생
안전성, 신뢰성, 명확한 운영 지침이 시스템 설계 단계부터 필수
생성형 피지컬 AI는 3D 공간과 물리법칙을 이해해 상황에 맞는 최적 행동을 생성

적용 분야

자율주행차, 드론, 스마트 팩토리, 헬스케어 로봇, 스마트 시티 등을 포함한 자율 시스템 영역
생산 라인, 물류, 농업 자동화 등 현장 중심 실시간 대응이 필요한 영역

가트너 인사이트: 이러한 변화는 기술 향상 및 협업의 기회를 제공하지만, 직무 관련 우려를 야기하고 신중한 변화 관리가 필요할 수도 있습니다.

선제적 사이버 보안(Preemptive Cybersecurity)
디지털 위협이 증가함에 따라 사이버 보안은 사후 대응적 방어에서 사전 예측으로 전환되고 있습니다. 선제적 사이버 보안은 AI 기반 분석을 통해 자동화를 활용하여 위협이 발생하기 전에 탐지하고 무력화함으로써 조직의 사이버 위험 관리 방식을 혁신합니다.

Preemptive Cybersecurity는 사이버 공격이 실제로 발생하기 전 AI, 머신러닝, 자동화 기술을 활용해 잠재적 위협을 미리 탐지하고 차단하는 첨단 보안 기술임에 따라 기존의 대응 방식이 공격 탐지 후 처리에 머무는 데 비해, 사전 예방에 초점을 맞춰 사이버 공격이 실행되기 전 단계에서 사이버 공격자나 악성 인프라를 식별해 보안 조치를 선제적으로 시행합니다.

핵심 기능

예측 기반 탐지: 과거 사이버 공격 패턴, 위협 행위자 활동, 공개 위협 행동 분석 등을 통해 사이버 공격 전조 징후를 파악
자동화된 차단 및 대응: 악성 IP, 도메인, 네트워크 활동 등을 사이버 공격 시도 이전에 자동 차단하며, 취약점 패치 또한 선제 수행
사기 및 랜섬웨어 예방: 잠재적 사이버 공격 인프라를 초기에 무력화해 피해를 최소화
운영 효율성 증대: 거짓 경보 감소, 신속한 위협 대응, 보안 운영센터 업무 효율 향상

적용 기술 및 구성 요소

AI 기반 행동 분석 및 위협 인텔리전스
자가 학습 및 적응형 보안 시스템
공격 표면 관리(ASM), 허위 탐지(Deception)
신속한 사고 대응 및 취약점 관리

가트너 인사이트: 2030년까지 선제적 솔루션이 전체 사이버 보안 지출의 절반을 차지할 것이며, 기업들은 사후 대응적 방어에서 AI 기반 위협 탐지를 활용한 사전 예방적 보호로 전환할 것입니다.

디지털 프로비넌스
디지털 프로비넌스는 데이터, 소프트웨어 및 AI 생성 콘텐츠의 출처를 검증하고 추적할 수 있도록 보장합니다. 증명 데이터베이스, 워터마크 및 소프트웨어 부품 명세서(SBoM)를 사용하여 복잡한 디지털 공급망 전반의 투명성과 규정 준수를 강화합니다. 즉, 디지털 자산의 생성부터 현재까지의 출처, 소유권, 변경 내역 등을 문서화하여 신뢰성과 진위 여부를 보증하는 기록 체계를 의미합니다. 이는 물리적인 예술품의 출처 기록과 유사하며, 디지털 자산이 어떻게 생성되고, 누가 소유했으며, 어떤 변화가 있었는지를 투명하게 추적해 디지털 콘텐츠의 신뢰를 확립합니다.

핵심 요소

출처(Origin): 디지털 자산이 처음 어디서, 누가 만들었는지
소유권(Ownership): 역대 소유자 또는 관리자의 기록
변경 내역(Modification): 어떤 변화가 언제, 누가 했는지
맥략(Context): 자산의 목적과 관련된 다른 디지털 혹은 현실 세계와의 관계

중요성 및 활용

신뢰 및 진위 보장: AI 생성 콘텐츠, 딥페이크 등 위조성 증가에 대응해 진짜와 가짜를 구별하게 돕는 안전 장치 역할
책임 및 규정 준수 강화: 법적 문제, 보안 사고, 데이터 변경 추적과 재현에 필수적이며, GDPR, HIPAA 같은 규제 준수에도 기여
투명성 및 검증 가능성: 디지털 자산의 이동 경로나 변경 내역을 추적해 불법 복제나 저작권 침해 방지, 창작자 권리 보호에 활용
사이버 보안: 사고 발생 시 데이터 변조 여부 확인과 사고 대응에 유용하며, 데이터 무결성 유지에 도움

가트너 인사이트: 2029년까지 디지털 프로비넌스에 투자하지 않는 기업은 수십억 달러에 달하는 규정 준수 및 제재 위험에 노출될 수 있습니다.

AI 보안 플랫폼
AI 보안 플랫폼은 사내 및 타사 시스템 모두에 AI 시스템에 대한 중앙 집중식 가시성과 보호 기능을 제공합니다. 즉각적인 인젝션, 데이터 유출, 악성 에이전트와 같은 AI 관련 위험으로부터 시스템을 보호하여 일관된 거버넌스 및 사용 정책을 수립할 수 있도록 지원합니다.

AI 보안 플랫폼은 AI를 활용하여 사이버 보안 인프라를 강화하고, 위협 탐지, 예방, 대응을 자동화해 보안 태세를 향상 시키는 통합 시스템이며, AI 보안 플랫폼은 광범위한 데이터 통합, 머신러닝과 딥러닝 기반 탐지 및 분석 기능, 실시간 공격 식별과 차단을 지원합니다.

주요 특징

여러 보안 데이터 소스를 통합해 풍부한 원격 분석 및 컨텍스트를 제공하며, AI가 공격 패턴과 이상 행위를 실시간 탐지 및 예측합니다.
자동화된 대응 기능을 갖춰 보안 이벤트 발생 시 신속한 차단 및 완화를 수행하고, 오탐지를 감소시킵니다.
다양한 환경(온프레미스, 클라우드, 엣지 등)에 대응하며 하이브리드 환경에서 유연하게 작동합니다.
엔드포인트 보호, 네트워크 모니터링, 사용자 행동 분석, 취약점 평가 등 넓은 영역을 커버합니다.

AI 보안 플랫폼의 역할

복잡하고 진화하는 사이버 공격에 대응해 보안 운영의 효율성과 방어 능력을 극대화합니다.
보안 담당자가 사이버 공격 위협 분석 및 대응에 집중할 수 있도록 선별된 정보를 제공합니다.
플랫폼화는 다양한 보안 기능과 기술을 하나의 프레임워크로 통합하여 보안 작업을 간소화 합니다.

가트너 인사이트: 2028년까지 절반 이상의 기업이 AI 투자를 보호하기 위해 AI 보안 플랫폼에 의존하게 될 것입니다.

지리적 이원화(Geopatriation)
지정학적 위험이 증가하는 시대에 지리적 이원화는 데이터 제어, 개인정보 보호 및 규정 준수를 유지하기 위해 글로벌 퍼블릭 클라우드에서 주권 또는 지역 인프라로 워크로드를 이전하는 것을 의미합니다. 이러한 움직임은 규제 조율을 지원하고 고객 및 정부와의 신뢰를 구축합니다.

이는 지정학적 불확실성과 규제, 주권 요구 때문에 글로벌 하이퍼스케일러의 퍼블릭 클라우드에서 지역 및 국가 수준의 대안(주권 클라우드, 지역 클라우드, 자체 데이터센터)으로 워크로드와 애플리케이션을 재배치하는 전략을 뜻하기도 합니다.

개념 요약

가트너가 2025년 연구에서 정의한 개념으로, 클라우드 리패트리에이션과 연관되지만 지리, 주권 이슈가 직접적 동인이 되는 점이 차별점.
목표는 명확한 관할권 하에 인프라와 데이터를 두어 법, 규제, 제재 리스크와 지정학적 단절 위험을 줄이는 것.