2026 인공지능 대전환(AX)을 주도할 디지털 혁신 기술 트렌드와 사업화 전략

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2026 인공지능 대전환(AX)을 주도할 디지털 혁신 기술 트렌드와 사업화 전략

제조사: IRS Global
규격: 619쪽 (A4, 서적, PDF)
ISBN: 9791194532194
발간일: 2026-01-08

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2026 제조·유통/물류 산업의 AX 트렌드와 세부 공정별 AI·데이터분석 활용 동향 및 대응 전략 : 테

 

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[ 보고서 소개 ]

디지털 기술의 진화는 이제 단순한 효율성 개선의 단계를 넘어 사회 전반의 구조를 근본적으로 재편하는 인공지능 대전환(AX, AI Transformation)의 시대로 완전히 진입했다. 과거의 인공지능이 실험실 내부에서 가능성을 타진하던 탐색적 단계에 머물렀다면, 2026년을 기점으로 마주하고 있는 현재의 인공지능은 산업 운영의 기본값(Default)이자 핵심 경쟁력의 척도가 되었다. 이러한 변화의 물결은 거시 경제 구조부터 기업의 미시적인 업무 방식, 그리고 개인의 일상에 이르기까지 전방위적인 영향을 미치고 있다.

본 보고서는 ‘인공지능 대전환(AX)을 주도할 디지털 혁신 기술 트렌드와 사업화 전략’을 주제로, 급격하게 변화하는 기술 환경 속에서 우리가 주목해야 할 게임체인저 기술과 그에 따른 시장의 흐름을 심도 있게 분석했다. 인공지능 반도체의 비약적 발전이 가져온 하드웨어 패러다임의 변화부터, 자율성을 갖춘 에이전틱 AI와 물리적 세계로 확장된 피지컬 AI의 도래, 그리고 이를 뒷받침하는 차세대 이동통신과 사이버 보안 인프라에 이르기까지 디지털 혁신의 全 영역을 다루고 있다.

인공지능 대전환의 기반이 되는 하드웨어 생태계는 현재 전례 없는 구조적 재편을 겪고 있는 와중에, 2026년 글로벌 반도체 시장은 역사상 처음으로 1조 달러 규모를 돌파할 것으로 예상되며, 이러한 폭발적인 성장의 중심에는 인공지능 연산에 최적화된 고성능 반도체가 자리 잡고 있다. 특히 생성형 AI 모델의 거대화와 실시간 추론 수요의 증가는 범용 GPU 중심의 시장을 넘어 ‘맞춤형 칩(ASIC)’과 ‘지능형 고대역폭 메모리(HBM)’로의 패러다임 시프트를 가속화하고 있다.

2026년의 인공지능 기술은 모델의 매개변수(Parameter) 경쟁을 넘어, 실제 환경에서 자율적으로 행동하고 가치를 창출하는 '실행의 단계'로 진입했다. 이러한 변화를 상징하는 핵심 키워드는 에이전틱 AI(Agentic AI), 피지컬 AI(Physical AI), 그리고 다중 에이전트 시스템(Multiagent Systems)이다.
에이전틱 AI는 사용자의 단순한 질문에 답하는 수준을 넘어, 복잡한 목표를 달성하기 위해 스스로 계획을 세우고 외부 도구와 상호작용하며 업무를 수행하는 '행동가'로 정의된다. 2028년까지 기업 내 의사결정의 약 15%가 이러한 자율 에이전트에 의해 처리될 것으로 전망되며, 이는 업무 효율성 극대화를 넘어 새로운 근로 환경의 조성을 예고한다. 

양자정보기술은 오랫동안 '미래의 가능성'으로만 여겨졌으나, 2026년을 기점으로 산업 현장에서 실질적인 가치를 증명하는 '양자 전환(Quantum Transition)'의 단계로 본격 진입했다. 이는 반도체와 인터넷, AI가 주도해온 기존의 디지털 패러다임을 뛰어넘어 인류가 해결하지 못했던 난제들을 해결할 수 있는 새로운 차원의 계산 및 보안 능력을 제공함을 의미한다.

이동통신 기술은 인공지능 대전환(AX)을 가능케 하는 데이터의 혈맥이자 인프라로서 그 중요성이 더욱 강조되고 있다. 2026년은 국내 시장에서 5G 단독모드(SA, Standalone) 상용화의 중대한 분기점이 될 것으로 보이며, 이는 통신사들의 투자가 재개되고 고도화된 융합 서비스가 본격화되는 시발점이 될 것이다.

동시에 전 세계는 2029년에서 2030년경 상용화가 예상되는 6G 기술의 패권 확보를 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 6G는 단순히 5G보다 빠른 속도를 제공하는 것을 넘어, 네트워크 전체가 인공지능과 결합된 'AI-네이티브(AI-Native)' 시스템으로 설계된다는 점이 근본적인 차별점이다. 이는 네트워크가 스스로 데이터를 학습하여 최적의 경로를 결정하고, 별도의 알고리즘 코드 없이도 자동 최적화되는 구조를 의미한다.

인공지능 대전환 시대의 사이버 보안은 위협의 관리 차원을 넘어 비즈니스의 생존과 국가 안보를 좌우하는 필수 인프라로 격상되었다. 
현재 보안 시장의 가장 강력한 트렌드는 '선제적 사이버 보안(Preemptive Cybersecurity)'으로의 패러다임 전환이다. 과거에는 침해 사고가 발생한 후 대응하는 사후 처리에 집중했다면, 이제는 AI와 머신러닝을 활용해 공격이 현실화되기 전에 위협을 예측하고 차단하는 예방 중심 전략이 핵심이다. 가트너는 2030년까지 전체 보안 예산의 50%가 이러한 선제적 보안 솔루션에 투입될 것으로 전망하고 있다.

디지털 사회 혁신은 현대 사회가 직면한 고도화된 난제들을 인공지능(AI)과 같은 첨단 디지털 기술을 통해 해결하려는 전 지구적 움직임으로, 세계는 생성형 AI의 폭발적 성장과 함께 단순한 기술적 편의를 넘어, 사회적 안전망을 재설계하고 시민의 삶의 질을 근본적으로 개선하는 '사회적 가치 중심의 디지털 전환'을 목도하고 있다.

마지막으로 딥러닝과 자연어 처리 발전을 통해 등장한 생성형 AI 기술은 콘텐츠 생성 방식에도 혁신을 가져오고 있다. 이미 텍스트를 영상으로 변환하는 SORA 모델이 공개되어 미디어 콘텐츠 제작과 소비에 커다란 변화를 가져오고 있다.
이로 인해 진입 장벽이 낮아지면서 창의적 콘텐츠의 공급이 폭증할 가능성이 커지고, 이에 따라 미디어 생태계의 재편이 예고되고 있다.

이에, IRS글로벌은 본 보고서가 인공지능 대전환의 파고를 헤쳐 나가고 있는 정책 입안자, 기업 경영진 및 연구자들에게 미래를 설계하고 전략을 수립하는 데 있어 실질적인 통찰과 방향성을 제공하는 이정표가 되기를 진심으로 바란다.
끊임없이 진화하는 기술의 본질을 꿰뚫어 보고, 이를 토대로 지속 가능한 성장의 기회를 발굴하는 데 기여하고자 한다.


[ 목차 ]

Ⅰ. 게임체인저 기술별 개발 동향과 시장 전망

1. AX(AI 전환) 트렌드와 이슈
  1-1. 디지털 전환(DX)에서 인공지능 전환(AX)으로의 패러다임 변화
  1-2. AX의 기술적 진화와 핵심 트렌드
    1) 예측형에서 에이전트형으로의 전환 가속화
    2) 에이전틱 AI(Agentic AI)의 부상과 자율화 가속
    3) 맥락적 지능 및 윤리적 AI의 내재화
  1-3. AX 가치 격차 진단 및 성공적 전환을 위한 전략적 프레임워크
    1) AI 투자 대비 성과 미흡 현상 분석(The AI Value Gap)
    2) AX 성공을 위한 핵심 고려 사항(Six Strategic Considerations)
      (1) 기술 리더가 아닌 비즈니스 리더의 AI 아젠다 주도
      (2) AI 우선 운영을 보상하는 인센티브 및 성과 관리 시스템 재설계
      (3) HR을 전략적 파트너로, 인력과 문화의 선도적 변화 관리
      (4) 혁신을 저해하지 않는 균형 잡힌 AI 거버넌스 및 안전망 구축(Guardrails)
      (5) 전문 파트너와의 협력을 통한 속도 및 역량 확보
      (6) AI 비용이 아닌 '결과(Outcomes)' 중심의 측정 및 추적 체계 확립

2. 인공지능(AI) 반도체 기술 개발 동향과 시장 전망
  2-1. AI 반도체 기술 개요
    1) AI 반도체의 개념과 분류
      (1) 개념 및 주요 유형
      (2) 분류
        ① 데이터센터용 & 온디바이스용(엣지디바이스용)
        ② 학습용 & 추론용
      (3) 기존 반도체와의 차이점
    2) AI 반도체 기술 고도화 추이
      (1) 빅테크의 AI 칩 개발 본격화(2021~2022)
      (2) AI 칩 기술 진화(2023~2024)
      (3) 초거대 AI 모델의 확산과 AI 반도체 수요 급증
    3) AI 반도체 핵심 수요 시장
      (1) 통신(Telecommunication)
        ① 5G 기술에서 반도체의 역할
        ② 5G와 AI 칩의 시장 성장 및 경제적 영향
      (2) 에너지(Energy)
        ① 고효율 탄소나노튜브 AI 칩 개발
        ② 99% 에너지 절감형 AI 칩 개발
        ③ 에너지 절감형 AI 칩 개발
      (3) 우주항공(Aerospace)
        ① 우주안전 AI 칩, 항공우주공학 혁신 예고
        ② 에지코틱스 : 항공 및 국방용 AI 칩 공개
        ③ 그린마운틴 반도체 : 우주 탐사 혁신할 AI 반도체 개발
      (4) 자동차(Automotive)
        ① 엔비디아 : AI 구동 자동차 칩 위해 미디어텍과 협력
        ② 인텔 : 자동차 부문 AI 강화 칩 출시
        ③ 리코니 : 자율주행차용 AI 칩 개발 위해 1억 2,00만 달러 확보
      (5) 정부(Government)
        ① 인도 정부의 AI 칩 접근성 위해 예산 할당
        ② 중국의 AI 칩 보조금 지급 발표 : 2027년까지 자립 목표
        ③ 미국의 멕시코와 AI 칩 공급망 협력
  2-2. AI 반도체의 연산 및 가속 장치(Processor) 기술개발 동향과 전망
    1) AI GPU
      (1) AI 반도체의 핵심 GPU
        ① 생성형 AI 시장 확대로 급성장하는 NVIDIA
        ② 다양한 분야에서 채용되는 NVIDIA의 GPU
        ③ 데이터센터용 AI에서 급격한 확대
      (2) AI GPU 기술 개발 동향
      (3) AI GPU 시장 동향과 전망
        ① 시장 동향
        ② 시장규모 및 전망
        ③ 주요 업체별 시장 점유율
        ④ 산업 구조
    2) NPU(Neural Processing Unit)
      (1) NPU의 개념과 특성
      (2) 주요 기업별 NPU 개발 현황
      (3) 글로벌 스타트업 NPU 개발 동향
    3) ASIC(주문형 반도체)
      (1) ASIC 기술 개요
      (2) 핵심 성장 동력
        ① 온디바이스 AI 시장 성장
        ② 클라우드 데이터센터 수요 급증
        ③ 자사 반도체 개발 트렌드
      (3) 글로벌 시장 경쟁 구도
      (4) 국내외 주요 기업별 개발 동향
        ① Broadcom
        ② Marvell
        ③ Nvidia
        ④ 가온칩스
        ⑤ 에이직랜드
        ⑥ 디퍼아이
        ⑦ 모빌린트
        ⑧ 에이디테크놀로지
  2-3. AI 반도체의 데이터 공급 및 저장(Memory & Interface) 기술개발 동향과 전망
    1) 고대역폭 메모리(HBM)
      (1) HBM 기술 개요
        ① 정의와 구조
        ② DDR, GDDR, HBM 비교
        ③ HBM 공정 기술
        ④ AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC) 시대의 HBM 중요성
      (2) HBM 기술 개발 동향
        ① HBM 기술의 발전 경로
        ② 시장 주력 제품인 5세대 HBM3E
        ③ 6세대 HBM4 및 향후 로드맵
      (3) HBM 시장 동향과 전망
        ① 글로벌 HBM 시장 전망
        ② 주요 업체 경쟁 동향
        ③ 장비 및 소재 시장 전망
    2) 차세대 인터페이스 : CXL(Compute Exress Link)
      (1) CXL 기반 메모리 구조
        ① CXL 도입 필요성
        ② 메모리 중심 컴퓨팅 전환과 CXL의 필요성
        ③ CXL 기반 메모리 구조의 진화
      (2) CXL 표준과 장치
        ① CXL 표준
        ② CXL 주요 장치
        ③ CXL 메모리 활용 소프트웨어 기술
        ③ CXL 메모리 SDK
      (4) CXL 개발 현황
        ① CXL CPU 개발 현황
        ② CXL Switch 개발 현황
        ③ CXL Controller 개발 현황
        ④ CXL 메모리 개발 현황
      (5) 국내 주요 기업별 개발 동향
        ① 삼성전자
        ② SK하이닉스
        ③ 엑시콘
        ④ 네오셈
        ⑤ 파두
        ⑥ 파네시아
  2-4. AI 반도체의 AI 아키텍처 기술개발 동향과 전망
    1) PIM(Processing In Memory)
      (1) PIM 기술 개발 동향
        ① 기술 원리 및 구조
        ② 주요 기술 개발 주체 및 성과
        ③ 기술적 한계 및 극복 노력
      (2) PIM 시장 전망 및 상용화
        ① 시장 규모 및 성장 전망
        ② PIM과 CXL의 상호 보완
        ③ 상용화 로드맵 및 향후 과제
    2) 뉴로모픽(Neuromorphic)
      (1) 뉴로모픽 컴퓨팅
        ① 뉴런 모사 컴퓨팅 원리
        ② 스파이킹 신경망 동작 원리
        ③ SNN 기반 뉴로모픽 기술 과제
      (2) 맴리스터(memristor)
        ① 뇌 학습 방식과 멤리스터
        ② 뉴로모픽 반도체 2세대 기술
        ③ 멤리스터 연구 동향
      (3) 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체
      (4) 뉴로모픽 반도체 시장 동향과 전망
        ① 시장 동향과 최근 이슈
        ② 세계 시장규모 전망과 발전 방향
  2-5. AI 반도체의 SW 및 최적화 기술개발 동향과 전망
    1) AI 경량화 기술
      (1) 개념과 분류
      (2) AI 경량화 핵심 기술개발 동향
        ① 모델 압축 기법(Model Compression Techniques)
        ② 하드웨어-소프트웨어 통합 최적화
        ③ 자동화된 모델 경량화(AutoML) 기술 부상
      (3) 국내외 AI 경량화 기술 개발 동향
  2-6. AI 반도체 시장 동향과 전망
    1) AI 반도체 시장 동향과 전망
      (1) AI 반도체 시장규모
      (2) AI용 ASIC(주문형반도체) 시장규모
      (3) AI 반도체 산업 동향
    2) 주요 국가별 AI 반도체 개발 추진 동향
      (1) 미국
      (2) 중국
      (3) 일본
      (4) 대만
      (5) 한국
    3) AI 반도체 Market Data
      (1) 마켓 개요
      (2) 마켓 트렌드
      (3) 마켓 영향 요인
      (4) 주요 업체의 사업 부문별 실적
  2-7. 주요 기업별 AI 반도체 개발 동향과 사업화 전략
    1) 해외 주요 업체별 개발 동향과 사업화 전략
      (1) 엔비디아(NVDIA)
      (2) AMD
      (3) 인텔(Intel)
      (4) AWS(Amazon Web Service)
      (5) 마이크로소프트(MicroSoft)
      (6) 구글(Google)
      (7) 메타(Meta)
      (8) Cerebras Systems
      (9) 삼바노바(Sambanova Systems)
      (10) Groq
      (11) Graphcore
      (12) 캠브리콘
    2) 국내 주요 업체별 개발 동향과 사업화 전략
      (1) 데이터센터용 AI 반도체
        ① 퓨리오사AI(FuriosaAI)
        ② 리벨리온
        ③ 사피온
        ④ 삼성전자
      (2) 엣지 AI 반도체
        ① 딥엑스
        ② 모빌린트
        ③ 텔레칩스
        ④ LG전자
        ⑤ 삼성전자
        ⑥ 비전넥스트

3. 인공지능(AI) 기술 개발 동향과 시장 전망
  3-1. 2026년 인공지능(AI) 기술 혁신과 대전환
    1) 인공지능 패러다임의 대전환 : 실험에서 운영으로
    2) 에이전틱 AI와 멀티 에이전트 시스템의 부상
    3) 도메인 특화 언어 모델(DSLM)과 산업별 지능의 내재화
    4) 온디바이스 AI와 개인용 컴퓨팅의 대변혁
    5) 차세대 하드웨어와 인프라의 진화 : 2nm 공정과 HBM4
      (1) 2nm 공정
      (2) HBM4 메모리
  3-2. AX 시대에 고도화 되는 인공지능(AI)
    1) AI의 글로벌 개발 경쟁 심화
    2) AI 관련 다양한 비즈니스 기회 확대
      (1) 최종적으로 피지컬 AI로 진화
      (2) 생성형 AI(Generative AI)
      (3) AI 에이전트 & 에이전틱 AI
        ① AI 에이전트
        ② 에이전틱 AI
      (4) 피지컬 AI
      (5) 다양화 되는 AI로 사업 기회의 확대
    3) AI 에이전트로 변화하는 AI와 인간사회의 관계
      (1) AI와 인간사회의 관계성 변화
      (2) 생성형 AI 및 AI 에이전트의 등장
      (3) AI 에이전트의 특징
        ① 지각(Perception)
        ② 추론(Reasoning)
        ③ 행동(Action)
      (4) AI 에이전트에서의 협업(다중 에이전트 시스템)과 페르소나의 부여
      (5) AI 에이전트의 사용 사례
      (6) 사람과 AI의 관계성 변화와 리스크
    4) 에이전틱(Agentic) AI 기술개발 동향과 향후 전망
      (1) 에이전틱 AI 개념
      (2) 멀티모달 생성형 AI 에이전트로의 진화
        ① 머신러닝(ML)의 통합(2000년대)
        ② 다중 모달리티의 도입(2010년대)
        ③ 고도의 자율성과 실시간 대화(2020년대~현재)
      (3) 조직이 주의를 기울여야 하는 이유
        ① 향상된 의사결정
        ② 효율성 및 생산성 향상
        ③ 고객 경험(customer experience)의 개선
      (4) 미래 비즈니스 운영을 위한 에이전틱 AI 솔루션 개념화 방법
      (5) 에이전틱 AI의 비즈니스 요건
        ① 인간에 의한 조종 지원에서 자동 조종으로의 이행
        ② AI 서비스에 의한 업무위탁
      (6) 모든 산업의 변화 촉진 실제 성공사례
      (7) 비즈니스 기능에서의 혁신 실제 성공사례
      (8) 생성형 AI의 주요 에이전틱형 도구와 차별화
      (9) 향후 전망
  3-3. 혁신을 거듭하고 있는 AI 연구개발 전략
    1) 기반 모델 및 생성형 AI의 임팩트
      (1) 대화형ㆍ생성형 AI
      (2) 대화형ㆍ생성형 AI의 원리 및 기반 모델
      (3) 기반 모델ㆍ생성형 AI의 개발 동향
      (4) 대규모언어모델(LLM) 연구개발 동향
        ① 추론 모델의 등장
        ② 중국의 AI 스타트업 기업이 개발한 오픈 모델과 시장에 미치는 영향
        ③ 상대적으로 소규모 언어모델 개발
      (5) 생성형 AI 붐이 생겨난 기술적 요인
    2) 현재 기반 모델 및 생성형 AI의 과제
    3) 과제를 극복하기 위한 접근방식 분석
      (1) 현재의 기반 모델을 출발점으로 한 개량ㆍ발전의 연구(어프로치 A)
      (2) 인간의 지능에서 힌트를 얻은 새로운 원리 개발(어프로치 B)
      (3) 타인이나 환경과의 관계성 속에서 발전하는 지능 연구(어프로치 C)
    4) 피지컬 AI 시스템에 의한 구체화
    5) 진화하는 AI의 미래 전망과 사회 구현을 위한 논점
      (1) AI의 미래 전망과 진화의 방향성
        ① 멀티모달
        ② 에이전트
      (2) AI가 침투한 사회에서 표면화되는 과제
        ① 입지ㆍ전력 공급에 관한 과제
        ② 데이터 주권에 관한 과제
  3-4. 인공지능(AI) 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 시장 규모 전망
      (1) AI 연도별 시장규모 전망
      (2) AI 부문별 시장규모 전망
      (3) 기업용 AI 시장규모 전망
      (4) 챗봇 시장규모 전망
    2) 주요국별 준비 및 대응 현황
      (1) 인공지능(AI) 준비
      (2) 인공지능(AI) 정부 전략
      (3) 인공지능(AI) 운영환경
      (4) 인공지능(AI) 연구
      (5) 인공지능(AI) 민간 투자
    3) 주요 기술별 시장규모 전망
      (1) 머신러닝(Machine learning)
      (2) AI 로봇
      (3) 자연어처리(Natural language processing)
      (4) 생성형 AI(Generative AI)
      (5) 컴퓨터 비전(Computer Vision)

4. 양자정보기술 개발 동향과 시장 전망
  4-1. 양자정보기술의 개요 및 시장 전망
    1) 양자정보기술의 개요
      (1) 개념 및 중요성
      (2) 최근 동향
      (3) 개발 이력
    2) 양자 기술 시장 동향과 전망
      (1) 연도별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (2) 주요 부문별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (3) 수요산업별 양자기술 점유율 전망
      (4) 제품별 양자기술 점유율 전망
  4-2. 양자 컴퓨터 기술 개발 동향과 시장 전망
    1) 양자 컴퓨터의 기술 개발 동향
      (1) 그간의 개발 경위
      (2) 양자 컴퓨터의 구조
      (3) 양자 알고리즘
      (4) 양자 컴퓨터의 응용 분야
      (5) 양자 컴퓨터 하드웨어
      (6) 양자 컴퓨터 소프트웨어 개발 환경
    2) 양자 컴퓨팅과 인공지능(AI)의 융합
      (1) 양자 컴퓨팅과 AI의 차이
      (2) 양자 컴퓨팅과 AI의 교차점
      (3) 양자 컴퓨팅과 AI를 융합으로 구현할 수 있는 일
        ① 복잡한 문제에 빠르게 해답
        ② 자율적인 진화
        ③ 고도의 태스크 수행
      (4) 양자 컴퓨팅과 AI를 융합으로 인한 향후 과제
        ① 인간이 예측 불가능한 행동을 취할 가능성
        ② 실업 우려 확대
        ③ 시큐리티 리스크
    3) 양자 컴퓨터의 시장 동향과 전망
      (1) 연도별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (2) 주요 부문별 시장 전망
        ① 부분별 시장 전망
        ② 구축 방식별 시장 전망
        ③ 애플리케이션별 시장 전망
      (3) 수요산업별 시장 전망
  4-3. 양자 통신 기술 개발 동향과 시장 전망
    1) 양자 통신ㆍ네트워크 기술 개발 동향
      (1) 양자 통신ㆍ네트워크의 개요
      (2) 양자 인터넷
      (3) 양자 네트워크 기술 개발 동향
      (4) 양자암호통신 인프라 정비 동향
      (5) 양자암호통신 : 양자 키 분배
    2) 양자 통신 시장 동향과 전망
      (1) 연도별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (2) 주요 부문별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (3) 양자 키 분배(QKD) 수요산업별 시장 전망
  4-4. 양자 센싱 기술 개발 동향과 시장 전망
    1) 양자 센싱 기술 개발 동향
      (1) 제2차 양자 혁명에서의 양자 센싱
      (2) 기존의 센싱과 양자 센싱
      (3) 양자 컴퓨터 디바이스와 양자 센싱 디바이스
      (4) 양자 센싱 연구개발 동향
        ① 양자관성센서
        ② 양자시간ㆍ주파수센서
        ③ 양자 전기장ㆍ자기장 센서
        ④ 양자광학센서
    2) 양자 센싱 시장 동향과 전망
      (1) 연도별 시장 전망
        ① 글로벌 시장
        ② 국내 시장
      (2) 주요 부문별 시장 전망
        ① 양자센싱ㆍ이미징 시장
        ② 양자자력계 등 기타 시장
      (3) 수요산업별 시장 전망
        ① 양자센싱ㆍ이미징 시장
        ② 양자자력계 등 기타 시장


Ⅱ. 디지털 기반 기술별 개발 동향과 시장 전망

1. 차세대 이동통신 기술 개발 동향과 시장 전망
  1-1. 차세대 이동통신 기술 개요
    1) 정의 및 개념
    2) 분류
    3) 중요성 및 필요성
      (1) 새로운 디지털 서비스의 등장과 무선통신 수요의 폭증
        ① 지역적ㆍ공간적 한계를 뛰어넘는 초실감/초지능 서비스 요구
        ② 새로운 디지털 질서 정립을 위한 6G 인프라의 선행적 구축
      (2) SW 중심의 새로운 산업 생태계 도래 및 구조적 변혁의 시급성
        ① 하드웨어 중심 생태계에서 SW/AI 융합 생태계로의 패러다임 전환
        ② 클라우드 인프라 활용
        ③ 국내 산업 생태계의 능동적 재편 및 협력체계 구축
      (3) 글로벌 기술패권 경쟁 심화와 주권 확보의 긴급성
        ① 경제 안보 시대의 기술 주권 (Tech Sovereignty) 확보
        ② 주요국의 6G 기술 개발 전략 비교 분석(MWC 2024 이후 동향)
  1-2. 국내외 이동통신 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 시장 동향과 전망
      (1) 시장 개요
      (2) 구독 서비스 동향과 전망
      (3) 이동통신 소비 동향과 전망
      (4) 주요 업체별 실적 및 가치
      (5) 5G
    2) 국내 이동통신 보급 동향과 전망
      (1) 5G 시장 동향과 6G 로드맵
        ① 국내 5G 보급 현황
        ② 5G 서비스 품질 향상과 정부 주도 요금제 개편
        ③ 6G 이동통신 로드맵 및 국가 전략
      (2) 무선 통신서비스 통계 현황
      (3) 휴대폰 및 통신장비 수출입 동향
        ① 수출 현황
        ② 무역수지 동향
  1-3. 핵심 분야별 기술 개발 동향
    1) 5G 통신 모듈
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌드
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
        ① 해외
        ② 국내
    2) 5G/6G 중계기
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌드
        ① Massive MIMO (Massive Multiple-Input Multiple-Output)
        ② 밀리미터파(mmWave) 및 차세대 주파수 대역 기술
        ③ AI 기반 네트워크 최적화
        ④ 저지연 네트워크 및 에지 컴퓨팅 기술
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
        ① 해외
        ② 국내
    3) 데이터센터 네트워크 장비
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌드
        ① 고속 네트워크 스위칭 및 라우팅 기술
        ② 데이터센터 내 분산 네트워크 아키텍처
        ③ 지능형 네트워크 관리 및 분석 기술
        ④ 고효율 네트워크 전원 및 냉각 기술
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
        ① 해외
        ② 국내
    4) 차세대 통신 기술 6G
      (1) 초연결 시대의 6G 도래
      (2) 네트워크 연결의 필요성
      (3) 6G와 위성통신망
      (4) 네트워크 구축을 위한 과제
        ① 네트워크 연결망
        ② 네트워크 최적화를 위한 해결 과제
    5) 초연결 시대의 위성통신
      (1) 기술 개요
        ① 위성통신 서비스
        ② 위성통신 원리 및 구성
        ③ 저궤도 위성통신 특징 및 구조
        ④ 광케이블과 위성통신 비교
      (2) 산업 및 시장 트렌드와 전망
        ① 위성통신 산업 개요
        ② 위성통신 산업 현황
        ③ 위성통신 시장 전망
      (3) 해외 주요 업체별 개발 동향
        ① Starlink (Space X)
        ② OneWeb (Eutelsat OneWeb)
        ③ Kuiper(Amazon)
        ④ Viasat Internet (Viasat)
        ⑤ SES Broadband (SES S.A.)
        ⑥ Telesat Lightspeed (Telesat)

2. 사이버 보안 기술 개발 동향과 시장 전망
  2-1. 사이버 보안 기술 개요
    1) 정의 및 개념
    2) 분류
    3) 중요성 및 필요성
      (1) 클라우드 보안 도입 가속화
      (2) 지능형 사이버보안 기술 요구
      (3) 데이터 보호 및 프라이버시 보장
      (4) AI 기반 영상 보안기술 고도화 요구
      (5) OT 보안 기술 부각
      (6) 공급망 리스크 증가로 보안기술 주목
  2-2. 국내외 사이버 보안 기술의 시장 동향과 전망
    1) 글로벌 시장 동향과 전망
      (1) 시장 개요
      (2) 사이버 보안 예산 및 우선도
      (3) 사이버 보안 인력
      (4) 데이터 침해
      (5) 사이버 보안 분야의 인공지능(AI)
    2) 국내 시장 동향과 전망
      (1) 주요 시장 이슈
        ① 시장 성장의 이중 구조(Dual Growth Driver)
        ② 정보보안과 물리보안의 경계 해체
        ③ AI 및 차세대 플랫폼(XDR, SOAR)이 주도하는 보안 운영 자동화
      (2) 국내 산업 생태계
      (3) 시장 규모와 전망
    3) 기술 및 표준화(규제) 동향
      (1) 네트워크 보안
      (2) 차세대 방화벽
      (3) 엔드포인트 보안
      (4) 플랫폼 보안ㆍ보안관리
      (5) 클라우드 보안
      (6) 콘텐츠ㆍ데이터 보안 솔루션
      (7) AI 보안
      (8) OT 보안
      (9) 물리보안 솔루션
      (10) 공급망 보안
  2-3. 핵심 분야별 기술 개발 동향
    1) 지능형 사이버보안 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌드
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
    2) 클라우드 보안 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌드
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
    3) 데이터 보호 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌트
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
    4) OT 보안 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌트
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
    5) 영상보안 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌트
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
    6) 공급망 보안 시스템
      (1) 기술 개요
      (2) 기술 및 시장 트렌트
      (3) 국내외 주요 업체별 개발 동향
  2-4. 주요국별 정책 추진 동향
    1) 미국
      (1) 바이든 정부
        ① 미국 국립 표준기술연구소(NIST) 가이드
        ② 국가 사이버보안 전략
        ③ 사이버보안 리소스
      (2) 트럼프 정부
        ① 공격적 방어 태세
        ② 트럼프 2기 행정부의 사이버보안 정책 주요 내용(제14306호)
    2) 중국
      (1) 기반 구축기 (2014년 – 2017년) : 사이버보안법(CSL)의 제정 및 초기 제도화
        ① 2014년 : CSL 입법 논의의 시작
        ② 2016년 : 사이버보안법 채택을 통한 법적 근거 마련
        ③ 2017년 : CSL 전면 시행 및 핵심 제도 마련
      (2) 법률 체계 완성기(2019년 – 2021년) : 데이터 3법 구축 및 심화
        ① 2019년 : 다단계 보호 체계(MLPS 2.0)의 시행
        ② 2021년 : 데이터 보안법(DSL) 및 개인정보보호법(PIPL) 시행
      (3) 제도 이행 및 강화기(2022년 – 2023년): 핵심 규제 메커니즘 구체화 및 대형 집행 사례
        ① 2022년 : 사이버보안 심사(CSR) 범위 확대 및 규제 집행 강화
        ② 2023년 : 국경 간 데이터 전송 세부 규정 및 AI 규제 도입
      (4) 규제 정교화 및 유연화 동향(2024년): 핵심 영역의 조정 및 새로운 도전
        ① 국경 간 데이터 전송(CBDT) 규제 완화를 통한 경제 활성화 모색
        ② 집행 동향의 정교화 및 AI 거버넌스 가속화
      (5) 2025년 이후 : 법률 체계의 최종 정비
        ① 2025년 1월 1일: 네트워크 데이터 보안 관리 규정 시행
        ② 2025년 사이버보안법(CSL) 개정안 추진
        ③ 2025년 AI 국가 표준 시행
    3) 유럽연합(EU)
      (1) 네트워크 및 정보 시스템 복원력 강화(NIS2 지침)
        ① NIS2의 도입 배경, 목표 및 적용 범위 확대
        ② 주요 준수 의무: 거버넌스, 리스크 관리 및 사고 보고
        ③ 회원국별 이행 동향 및 전략적 함의
      (2) 디지털 요소 제품의 보안 의무화(Cyber Resilience Act, CRA)
        ① CRA의 목적, 적용 범위 및 발효 현황
        ② 제조업체의 핵심 의무 사항: 생애 주기 관리 및 취약점 보고
        ③ 오픈소스 소프트웨어에 미치는 영향과 산업계의 논쟁점
      (3) 금융 부문의 디지털 운영 복원력(DORA)
        ① DORA의 목적 및 광범위한 적용 대상
        ② 4대 주요 의무 영역 및 규제 기술 표준(RTS) 추진 현황
        ③ 주요 ICT 서드파티 제공업체에 대한 직접 감독 메커니즘
    4) 일본
      (1) 新 사이버보안전략 2021
      (2) 사이버보안 2024
      (3) 사이버 대응능력 강화법안 통과
    5) 한국
      (1) 100대 실천과제
      (2) 국가사이버안보전략
      (3) 12대 국가전략기술
      (4) 국가사이버안보 기본계획
  2-5. 국내외 사이버보안 전문업체별 동향
    1) 해외 업체 동향
      (1) 크라우드스트라이크(CrowdStrike)
      (2) 맥아피(McAfee)
      (3) IBM 시큐리티
      (4) 하이크비전(Hikvision)
      (5) 보시시큐리티(Bosch Security)
      (6) 얼라이드 유니버설(Allied Universal)
    2) 국내 대기업 업체 동향과 전략 분석
      (1) 주요 전문업체별 전략 분석
        ① 안랩(AhnLab)
        ② 이글루코퍼레이션(IGLOO Corporation)
        ③ SK쉴더스(SK Shieldus)
        ④ 에스원(S-1)
        ⑤ LG CNS
        ⑥ ADT캡스(ADT CAPS)
      (2) 경쟁 환경 비교 및 핵심 성공 요인 분석
        ① 정보보안 전문성 대 융합 플랫폼 역량 비교
        ② AI/ML 기술 적용 수준 및 자동화 역량 평가
        ③ 물리보안 기반 기업의 정보보안 시장 진입 성과 분석
    3) 국내 중소기업 업체 동향과 전략 분석
      (1) 핵심 기술 분야별 중소기업 동향
        ① 첨단 인증 및 생체 보안(Advanced Biometrics and Authentication)
        ② 차세대 암호 기술(PQC 및 동형암호) 사업화 로드맵
        ③ AI 기반 데이터 프라이버시 및 지능형 관제 솔루션
        ④ 산업 및 IoT 환경 특화 보안 솔루션
        ⑤ 소프트웨어 개발 보안 및 클라우드 전환 전략
        ⑥ 특수 시장 전문화 및 가상자산 보안
      (2) 중소기업의 산업 구조 및 전략
        ① 시장 확대 전략
        ② 핵심 기술 도메인별 시장 선도 지위 및 전략적 분석


Ⅲ. 디지털 융합 기술별 개발 동향과 시장 전망

1. 디지털 사회 혁신 기술 개발 동향과 시장 전망
  1-1. 디지털 사회 혁신의 패러다임 전환
  1-2. 지능형 사회 안전망 구축을 위한 핵심 기술 개발 성과
    1) 딥페이크 탐지 및 추적 솔루션 고도화(성균관대학교)
    2) 불법 촬영물 필터링 및 차단 기술(한국전자통신연구원)
    3) 디지털 성범죄 대응 체계의 양적ㆍ질적 성장
  1-3. 디지털 사회 혁신 기술 시장 규모 및 전망
    1) 국내 ICT 및 AI 시장규모 성장
    2) 국내 디지털 시장의 주요 이슈
      (1) AI 시장 성장 및 기술 진화
      (2) 인프라 및 SW 분야 이슈
      (3) 산업별 주요 디지털 전환(DX) 이슈
  1-4. 국가 디지털 혁신 R&D 투자 정책 및 전략
    1) 신성장 4.0과 3대 게임체인저 투자 확대
      (1) 반도체
        ① 개요 및 배경
        ② 글로벌 반도체 시장 현황
        ③ 한국의 기술 수준 분석 (2024년 설문조사 기반)
        ④ 미래 이슈 및 대응 과제
      (2) 양자기술
        ① 개요
        ② 국내외 현황
        ③ 전망
        ④ 9대중점기술
    2) 디지털 플랫폼 정부(DPG)를 통한 민생 혁신
    3) 지역 및 중소기업 혁신 생태계 강화
      (1) 핵심과제
      (2) 기반과제
      (3) 자치분권 핵심과제
  1-5. 미래 기술 트렌드와 사회적 파급 효과
    1) 에이전틱 AI(Agentic AI)의 부상
      (1) 비즈니스에서의 이점
        ① 향상된 의사결정
        ② 효율성 및 생산성 향상
        ③ 고객 경험(customer experience)의 개선
      (2) 다양한 산업에서의 성공 사례
        ① 제조 : Siemens AG
        ② 의료 : Mayo Clinic
        ③ 금융 : JPMorgan Chase
        ④ 소매 : Amazon
        ⑤ 운송 및 물류 : DHL
        ⑥ 에너지 : BP(British Petroleum)
        ⑦ 교육 : Pearson
        ⑧ 미디어와 엔터테인먼트 : Netflix
        ⑨ 통신 : AT&T
        ⑩ 정부ㆍ공공부문 : 싱가포르 정부
    2) 피지컬 AI(Physical AI)와 상용화의 진전
      (1) 가정ㆍ돌봄 분야에서의 일상지원과 고령자 케어
      (2) 제조 및 물류 현장에서의 인력부족 해소 및 업무 효율의 향상
      (3) 재난ㆍ점검ㆍ의료 현장의 위험 구역에서의 안전한 작업
    3) 디지털 신뢰와 안전을 위한 거버넌스 체계

2. 콘텐츠 AI 기술 개발 동향과 시장 전망
  2-1. 콘텐츠 산업 패러다임의 전환
    1) 생성형 AI 대중화
    2) AI의 생산성 향상
    3) 정부의 AI 지원
  2-2. 콘텐츠 산업의 시장 동향과 전망
    1) 세계 콘텐츠 산업의 시장 동향과 전망
      (1) 시장규모는 증가하나, 성장률은 감소
      (2) 지식정보와 광고 방송이 압도적 비중
      (3) 미국과 중국이 50% 이상 점유
    2) 국내 콘텐츠 산업의 시장 동향과 전망
      (1) 국내 콘텐츠 산업의 시장규모
      (2) 콘텐츠 산업의 수출 현황
        ① 연평균 10.8% 증가
        ② 게임 비중 축소, 음악 비중 증가
      (3) 콘텐츠 분야별 이슈
        ① 게임
        ② K팝
        ③ 방송ㆍ영상 콘텐츠
  2-3. 생성형 인공지능(AI) 활용 동향과 창작 생태계의 변화
    1) 콘텐츠 산업의 생성형 AI 도입 현황
    2) 방송ㆍ영상 및 OTT 산업의 기술 혁신 사례
      (1) 버추얼 프로덕션의 도입 효과와 사례 분석
      (2) 방송영상 산업에서의 생성형 AI 활용 동향
    3) 게임 산업 : AI NPC와 상호작용의 심화
      (1) 초기 NPC들의 한계
      (2) 각본을 벗어나 스토리를 만드는 생성형 AI
      (3) 자율형 AI NPC
      (4) 통합 AI 솔루션으로 가상인격 실현
    4) 웹툰 및 애니메이션 : IP 확장의 디지털 엔진
    5) 음악 및 엔터테인먼트 : AI 음성과 버추얼 아이돌의 부상
    6) 차세대 기술 인프라 : Web3와 AI 에이전트
      (1) 웹3.0
        ① 기술 개요
        ② 콘텐츠ㆍ미디어 산업에서의 웹3.0
        ③ 콘텐츠ㆍ미디어 사업자의 NFT 활용 사례
      (2) 인력 중심에서 AI 에이전트로 이동
    7) 정부의 정책적 지원과 문화 기술 R&D 로드맵
      (1) 문화한국 2035
        ① 문화 분야 인공지능 대전환(AX)
        ② 콘텐츠산업 국가경제 핵심산업으로 육성
      (2) 저작권 이슈와 AI 윤리 가이드라인
        ① 생성형 AI 활용 저작물의 저작권 등록 안내서
        ② 생성형 인공지능 저작물 학습 관련 공정이용 안내서

 

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2026 제조·유통/물류 산업의 AX 트렌드와 세부 공정별 AI·데이터분석 활용 동향 및 대응 전략 : 테

 

 

 

테크포럼은 ‘beyond technology’ 라는 캐치프레이즈를 모토로

국내/외 최신 기술 및 신성장 산업의 핵심 이슈와 동향을 분석하여 관련 업계 구성원들에게 정보와 소통의 장을 제공하고 있습니다.

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