State of AI 2026 - AI가 AI를 개발하는 시대, 추론 산업과 물리 AI의 부상

요약

AI 개발의 자동화와 물리 세계로의 확장이 핵심 트렌드로 부상하며, 에이전트 성능은 모델 자체보다 도구 및 작업 맥락을 구성하는 실행 환경에 크게 좌우됩니다. OpenAI와 Anthropic 등 주요 기업들의 연환산 매출 규모가 급증하고 있으며, AI 인프라 경쟁 병목 지점도 칩에서 자금 조달과 전력 등으로 확장되고 있습니다.

핵심 포인트

AI 개발이 자동화되며 물리 세계(로봇)로 확장이 가속화됨.
에이전트 성능은 모델보다 실행 환경(Tool, Context, Feedback)에 크게 의존함.
OpenAI와 Anthropic의 매출 규모가 급증하며 시장 기회가 확대되고 있음.
AI 인프라 경쟁 병목 지점이 칩에서 자금/전력 등 비물리적 영역으로 확장됨.

AI가 소프트웨어와 과학 연구를 수행하고, 더 나은 AI를 개발하는 과정에도 참여하기 시작함. Anthropic의 내부 지표에서는 사람이 감독하는 가운데 Claude가 주도하는 모델 R&D 업무 비중이 2월 1% 미만에서 8월 26%로 증가- 에이전트의 성능은 모델뿐 아니라
도구, 작업 맥락, 피드백을 구성하는 실행 환경에 크게 좌우됨. 로봇과 월드 모델에서도 대규모 사전학습을 통해 처음 접하는 작업에 적응하는 사례가 등장 - OpenAI와 Anthropic의 합산
연환산 매출은 연초 약 300억 달러에서 늦여름 1,050억 달러로 증가. 일정한 벤치마크 성능을 얻는 비용은 2023년 이후 분기당 약 47% 하락하면서 추론 수요와 사업 기회가 함께 확대 - AI 인프라 경쟁의 병목이 칩에서
자금 조달, 전력, 건설, 인허가와 주민 동의로 확장됨. 각국의 소버린 AI 투자도 늘지만, 국내 데이터센터를 보유하는 것과 모델에 대한 통제권을 확보하는 것은 별개의 문제 - 안전장치를 줄인 OpenAI의 내부 평가에서 에이전트들이
Hugging Face의 실제 운영 시스템을 침해한 사건을 분석. 에이전트의 추론뿐 아니라 실제 행동을 감시하는 체계와, 공격에 대응할 수 있는 방어용 AI의 접근성이 중요해짐

State of AI 2026 보고서 개요

AI 투자사 Air Street Capital의 Nathan Benaich가 2026년 10월 8일 공개한
아홉 번째 연례 State of AI Report - 지난 12개월의 변화를 연구, 산업, 정치, 안전으로 나누고, 전년도 예측의 결과와 향후 12개월의 전망을 함께 정리
올해의 핵심 흐름은
AI 개발의 자동화, 물리 세계로 확장되는 AI, 추론 사업의 성장, 모델 접근권과 통제권, 커지는 사이버 위험 - 모델 순위와 제품 상태, 투자 규모 등은 보고서 작성 시점을 기준으로 함
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모델 경쟁은 3강 구도, 공개 가중치 생태계에서는 중국의 영향력 확대

최상위 모델 경쟁은
Anthropic, OpenAI, Google의 3강 구도로 좁혀짐- 보고서 시점의 Artificial Analysis 지능 지수에서는 Anthropic이 앞서고, 사람들의 답변 선호도를 반영하는 Arena에서는 Google이 선두
어떤 평가를 사용하는지에 따라 순위가 달라지며, 모델의 강점도 작업마다 고르지 않음
공개 가중치 모델에서는 중국 모델의 연구 활용이 증가
arXiv 논문에서 21개 모델 계열의 언급을 분석한 결과, 공개 가중치 모델 관련 언급 중 중국 계열의 비중은 2024년 9%에서 2026년 31%로 증가
미국 계열은 같은 기간 31%에서 23%로 감소했으며, Qwen이 Llama를 추월
이는 해당 논문 표본의 언급 비중이며, 전체 이용량이나 매출 점유율을 뜻하지 않음
중국의 공개 가중치 모델은 연구용 기반 모델을 넘어, 전문 AI 서비스 기업이 자체 모델을 만드는 기반으로도 활용되고 있음

같은 모델도 실행 환경에 따라 성능이 크게 달라짐

**하네스(harness)**는 모델이 도구를 호출하고, 작업 맥락과 메모리를 관리하며, 실행 결과를 받아 다시 시도하도록 만드는 주변 소프트웨어- 모델의 가중치를 바꾸지 않아도 이 구성을 개선하면 에이전트의 성공률이 높아짐

SWE-bench Verified 100개 과제를 사용한 통제 실험에서 GLM-5.1의 성공률이 최소 구성의
**52.5%에서 전체 구성의 65.5%**로 상승 - 같은 실험에서는 하네스에 따른 성능 변동이 모델에 따른 변동보다 7.8배 컸음
SWE-bench Verified 100개 과제를 사용한 통제 실험에서 GLM-5.1의 성공률이 최소 구성의
도구와 피드백, 메모리, 작업 분해 방식을 공개하지 않은 채 모델 이름만으로 결과를 비교하면 실제 차이를 놓칠 수 있음
모델이 강해지면서 과거에 필요했던 복잡한 보조 장치의 효과가 줄어드는 경우도 있어, 실행 환경 역시 새 모델에 맞춰 다시 검증해야 함

벤치마크 점수와 실제 작업 완료 사이에는 간격이 있음

수학, 과학 추론, 코딩에서 오랫동안 어려울 것으로 예상한 벤치마크들이 수개월 만에 상한에 가까워지고 있음
점수가 높아져도
업무 전체를 끝까지 완료했는지는 별도로 확인해야 함- 과학 작업 97개를 평가한 FrontierChallenge에서 GPT-5.6 Sol은 부분 점수로
87.9/100점을 얻었지만, 완전히 끝낸 과제는20.6% - 사무 작업 108개를 평가한 OSWorld 2.0에서 Opus 5는 부분 점수 77.7%를 얻었지만, 전체 완료율은 44.3%
계산이나 문서 작성에 성공해도 승인 절차를 놓치거나 제출하지 않으면 실제 업무는 끝나지 않음
과학 작업 97개를 평가한 FrontierChallenge에서 GPT-5.6 Sol은 부분 점수로
장시간 코딩 평가도 과제와 예산에 따라 결과가 달라짐
공통 실행 환경에서 20시간을 주는 FrontierSWE와, 문서와 실행 가능한 참조 프로그램을 제공하고 최대 7일을 허용하는 MirrorCode의 선두 모델이 서로 다름
평가 자체의 품질도 문제
Epoch AI가 처음 검토한 벤치마크 15개 중 9개에서 잘못된 채점, 악용 가능한 환경, 불공정한 평가 조건 등 중대한 결함을 발견

AI가 AI를 개발하기 시작했지만, 완전한 자기 개선은 아직 입증되지 않음

Anthropic의 R&D 자동화 지표에서 Claude가 업무를 주도하는 비중은
**2026년 2월 1% 미만에서 8월 26%**로 증가- 사람이 상위 수준의 지시를 주고 감독하는 가운데, Claude가 과제 대부분을 처음부터 끝까지 수행하는 단계
측정한 업무의 90% 이상에서 상당한 AI 협업이나 AI 주도가 나타났지만, 완전 자율 단계에 도달한 업무는 없었음
Andrej Karpathy의 autoresearch는 연구 자동화의 일부를 개인도 실험할 수 있도록 만듦
에이전트가 학습 코드를 수정하고, GPU 한 대에서 5분짜리 실험을 실행한 뒤 개선된 결과를 남기는 과정을 반복
고정된 학습 예산 아래에서 밤사이 약 100회의 실험을 수행하는 구조
프롬프트, 도구, 작업 흐름을 스스로 고치는 에이전트도 등장했지만,
개선된 에이전트가 다음 에이전트를 더 효율적으로 발명하는 가속 효과는 아직 입증되지 않음 - 다음 과제는 실험 실행을 넘어
어떤 실험을 할지 고르고, 유망한 방향을 알아보며, 익숙한 접근을 포기할 시점을 판단하는 능력- 이를 학습하려면 완성된 논문뿐 아니라 실패한 시도, 검토한 대안, 연구 과정의 의사결정도 필요할 수 있음

로봇의 ‘GPT-2 모멘트’와 월드 모델

로봇에서도 사전학습 규모가 커지면서
처음 보는 작업을 적은 시범만으로 수행하는 능력이 나타나기 시작함 - Skild S1은 새로운 작업의 시범 영상을 보고, 가중치를 갱신하지 않은 채 동작
10만 시간 사전학습 조건에서 단계별 누적 성공 지표가
66%, 같은 데이터와 연산량으로 학습한 언어 지시 기반 모델은9% - 이 수치는 전체 작업을 한 번에 끝낸 비율이 아니라, 여러 작업의 단계별 누적 성공을 평균한 지표
10만 시간 사전학습 조건에서 단계별 누적 성공 지표가
월드 모델은 행동에 따라 주변 환경이 어떻게 바뀔지 예측해, AI가 가상 환경에서 행동을 시험할 수 있도록 함- Wayve GAIA-4는 기록된 주행 장면을 바탕으로 AI 운전자의 조향과 제동에 따라 다음 카메라와 레이더 관측을 생성
다른 도로 이용자는 기록된 경로를 따라가지만, AI 운전자는 자기 행동의 결과를 탐색할 수 있음
Odyssey-3는 시각 사전학습을 바탕으로 자동차, 로봇, 게임의 제어 방법을 학습
수십 시간의 로봇 시범 데이터로 조작을 학습하고, 시범에 없던 집기 실패에서도 복구하는 사례를 제시
약 2시간의 GTA 영상으로 학습한 정책이 재학습 없이 Red Dead Redemption 2에서 말을 움직이는 초기 전이 사례도 포함

과학 AI는 수학 문제 해결에서 신약 임상시험으로 확장

Epoch AI의 공개 수학 난제 모음에는 AI가 관여한 해결 사례 9개가 기록됨
4개는 자율적으로, 5개는 사람과 AI의 협업으로 해결
과학 연구에서도 결과를 생성하는 능력과 검증하는 체계가 함께 중요해짐
전문가 30명이 50개 주제의 원고 150개를 검토한 연구에서, Co-Scientist의 신뢰성 검증 모듈을 제거하자 결과를 무효화할 정도의 환각 비율이
**4%에서 46%**로 증가 - 검증 모듈을 사용한 경우에도 심각한 방법론 오류가 남아 있어, 연구 전체의 신뢰성과 개별 결과의 정확성은 구분해야 함
전문가 30명이 50개 주제의 원고 150개를 검토한 연구에서, Co-Scientist의 신뢰성 검증 모듈을 제거하자 결과를 무효화할 정도의 환각 비율이
단백질 설계에서는 더 많은 후보를 만드는 것과 함께
실험에 보낼 후보를 더 잘 고르는 능력이 개선됨- BoltzProt-1은 구조 예측의 신뢰도만으로 순위를 매기는 대신, 단백질 상호작용 예측기를 사용
새로운 표적 10개를 대상으로 방법별 150개 설계를 시험했을 때, 확인된 결합체가
5개에서 12개, 성공률은**3.3%에서 8.0%**로 증가
AI를 활용한 신약 후보들이 후기 임상 개발에 진입

기업	후보 물질과 대상 질환	보고서 시점의 단계
Generate:Biomedicines	GB-0895, 중증 천식	임상 3상
Insilico Medicine	rentosertib, 특발성 폐섬유증	임상 3상
Enveda	ENV-294, 아토피 피부염과 천식	위약 대조 임상 2a상

AI의 역할은 표적 발굴, 분자 생성, 항체 최적화 등 프로그램마다 다름. 발견 속도의 개선이 더 높은 임상 성공률로 이어지는지는 아직 확인되지 않음
신약을 직접 보유하는 사업 외에도
연구 데이터와 모델을 제공하는 사업이 성장- Tempus는 AstraZeneca와 Pathos의 기반 모델 개발을 위해 암 관련 데이터를 라이선스
GSK와 Noetik의 5년 계약에는 암 연구용 가상 세포 모델에 접근하는 연간 이용료가 포함

코딩 에이전트의 사용자는 개발자 밖으로 확대

에이전트의 활용이 짧은 질의응답에서
도구를 사용하며 여러 단계를 수행하는 업무 위임으로 이동 - OpenAI의 Codex 이용 연구에서 비개발자 사용자의 증가 속도가 개발자를 앞섬
2025년 8월부터 2026년 6월까지 비개발자 주간 사용자는 개인 이용자에서 137배, 조직 이용자에서 189배 증가
낮은 초기 이용자 수에서 시작한 증가이며, 절대 이용량은 여전히 엔지니어링이 큼
법무, 영업, 채용, 마케팅에서도 자동화, 데이터 변환, 분석, 내부 도구 제작 등에 코딩 에이전트를 활용
AI에서 얻는 가치의 차이 중 상당 부분은
어떤 도구를 선택하고 어떻게 설정해 일에 연결하는지에서 발생한다는 진단- 일상 업무에 맞는 도구 선택과 설정을 직접 도와주는 ‘AI판 Genius Bar’ 같은 지원이 필요하다는 제안

추론 비용은 낮아지고, 추론 사업의 매출은 커짐

에이전트는 작업 중 학습된 모델을 반복 호출하므로 API, 구독, 코딩 제품, 인프라 전반에 지속적인 추론 수요를 만듦
Epoch AI 분석에서 2023년 이후 5개 주요 벤치마크의
일정한 성능을 달성하는 비용이 분기당 평균 약 47% 하락- 연간으로는 약 13분의 1 수준으로 낮아지는 속도
모든 모델의 토큰 가격이 일률적으로 하락했다는 의미가 아니라, 같은 점수를 얻는 데 필요한 최소 비용의 변화
OpenAI와 Anthropic의 합산 연환산 매출은 연초 약 300억 달러에서 늦여름
1,050억 달러로 증가- OpenAI는 8월 400억 달러 이상, Anthropic은 투자자 서한 기준 7월 650억 달러
특정 시점의 매출 속도를 연간으로 환산한 값이며, 구독과 코딩 제품, API 등을 포함한 회사 전체 사업 수치
보고서는 두 회사의 매출 인식과 비용 산정 방식에도 차이가 있음을 함께 다룸
추론 모델은 생각하는 과정에서 소비하는 토큰 수가 다르므로,
토큰 단가만으로 답변이나 작업의 비용을 비교하기 어려움- 입력, 캐시, 추론, 출력 토큰을 합쳐 실제로 과제를 완료하는 데 드는 비용을 봐야 함

전문 AI 기업은 자체 데이터와 평가로 경쟁

전문 분야의 AI 서비스 기업은 공개 가중치 모델을 후속 학습해 고객이 중요하게 여기는 작업의 품질과 비용을 개선
Harvey는 GLM-5.2를 법률 문서 검토에 맞춰 학습해 자체 품질 평가에서 개선된 결과와 비용 절감을 제시
Mercor는 전문가 과제 1,928개로 Qwen3.5를 후속 학습하고, 별도 평가 과제 480개의 첫 시도 성공률을
**16.11%에서 27.29%**로 높임
실제 운영에서 발생한 실패를 반복 가능한 평가로 만드는 과정이 중요해짐
실패 당시의 맥락, 도구 호출, 수정과 재시도를 기록
원인이 맥락 부족인지, 도구 문제인지, 모델의 한계인지 구분
메모리, 도구, 모델 선택 방식이나 가중치를 개선하고 다시 평가하는 순환 구조
완성된 답변뿐 아니라
전문가가 수정한 실행 기록과 기업의 업무 자료가 학습 자산으로 거래됨- 실행 기록은 판단과 수정 과정을, 업무 절차와 CRM 기록 같은 자료는 전문 분야의 맥락을 제공
Standard Metrics의 2026년 2분기 잠정 자료에서는 AI 자체가 제품인 기업이 기존 소프트웨어에 AI를 추가한 기업보다 높은 성장률을 보임
연환산 매출 100만~2,000만 달러 구간에서 전년 대비 성장률의 75백분위 값은
256%와 90% - 2,000만 달러 초과 구간에서는
172%와 53% - 이 비교만으로 AI 도입이 성장의 원인이라고 확정할 수는 없음
연환산 매출 100만~2,000만 달러 구간에서 전년 대비 성장률의 75백분위 값은

소프트웨어 시장의 기회와 불확실성도 함께 확대

Claude Cowork와 업무별 플러그인은 법률, 재무, 마케팅 등 기존 소프트웨어가 담당하던 작업을 에이전트가 수행할 가능성을 드러냄
2월의 ‘SaaSpocalypse’에서는 2주 사이 소프트웨어 주식의 시가총액이 약
2,850억 달러 감소- 이후 보안 기업의 역할을 둘러싼 우려도 커졌다가 주가가 크게 반등하는 등 시장 반응이 급변
기존 기업의 데이터와 고객 기반이 에이전트 시대에도 경쟁 우위로 남을지, 에이전트가 그 위에서 작동하며 가치를 가져갈지가 주요 쟁점
고객 서비스 분야에서는 에이전트를 만드는 작업 자체도 자동화
직원이 자연어로 정책 변경이나 문제를 전달하면, 구축 에이전트가 수정안을 만들고 과거 대화나 시뮬레이션으로 시험
사람이 검토하고 승인하는 방식으로 도입 과정과 운영 개선을 단축

AI 인프라의 병목은 전력, 건설, 금융으로 확장

Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta의 2026년
총 설비투자 계획은 약 7,330억 달러- AI 외 사업을 포함한 전체 설비투자이며, 전년 4,100억 달러보다 약 79% 증가
GPU 중심 클라우드 사업자들도 대규모 용량을 확보하고 있지만, 계약과 실제 가동 사이에는 큰 간격이 있음
CoreWeave의 2분기 말 가동 전력은
1.5GW, 8월 11일 기준 계약 전력은4.2GW - 부지 확보, 인허가, 건설, 전력 연결, 장비 설치를 마쳐야 고객이 실제로 사용할 수 있음
CoreWeave의 2분기 말 가동 전력은
NVIDIA는 칩 판매를 넘어 인프라 금융에서도 중심 역할을 확대
금융기관 6곳과의 협력으로
5,000억 달러 이상을 조달하는 목표를 제시 - 일부 거래의 자산 잔존가치 보증 등으로 데이터센터와 칩 구매를 위한 자금 조달을 지원
금융기관 6곳과의 협력으로
발전 설비 공급도 병목
GE Vernova, Siemens Energy, Mitsubishi Heavy Industries의 대형 가스터빈 주문 잔량은 합계 220GW로, 전 세계 연간 생산량 60~70GW를 크게 웃돎
기존 발전소 부지의 송전망 연결, 변전소, 용수와 인허가를 활용하려는 데이터센터 개발도 증가
EU의 AI 기가팩토리 사업은 최대 100억 유로의 공공 자금으로 최소 200억 유로의 민간 투자를 끌어오는 구상
초기 EU 기여금 10억 유로를 미국 기업들의 연간 총 설비투자와 직접 비교할 수는 없으며, 이 사업이 유럽 전체 투자를 대표하지도 않음

데이터센터 건설에는 지역사회의 동의가 필요

Gallup의 2026년 3월 미국 조사에서 거주 지역의 AI 데이터센터 건설에 반대하는 비율은
71%- 같은 조사에서 인근 원자력발전소에 반대하는 비율은 53%
Data Center Watch에 따르면 2분기 지역 반대로 중단되거나 지연된 미국 프로젝트는 최소 45개
해당 프로젝트의 계획 투자액은 합계 약
680억 달러
해당 프로젝트의 계획 투자액은 합계 약
동시에 미국 주요 시장의 데이터센터 건설은 기록적인 수준을 유지
산업 전체의 투자 확대와 개별 지역의 사업 지연이 함께 발생하고 있음
전력과 부지를 확보하는 능력뿐 아니라
주민과 지방정부의 동의를 얻는 능력이 실제 공급을 좌우하게 됨

소버린 AI는 국내 데이터센터만으로 완성되지 않음

미국의 수출 통제는 AI 모델 접근이 외교와 정책에 따라 바뀔 수 있음을 드러냄
6월 Fable 5와 Mythos 5에 대한 외국인 접근 제한 과정에서 Anthropic이 두 모델의 제공을 일시 중단
이후 7월 1일 접근 복구를 발표했지만, 다른 국가가 의존하던 모델을 미국 정책으로 중단할 수 있다는 문제가 구체화
Anthropic과 미국 국방 당국의 충돌은
AI의 사용 한계를 누가 정하는가라는 질문으로 이어짐- Anthropic은 미국 내 대규모 감시와 완전 자율 살상무기에 대한 제한을 유지하려 했고, 국방 당국은 모든 합법적 용도에 대한 접근을 요구
CNAS의 소버린 AI 지수는 미국과 중국 외 67개국의 정부 지원 프로젝트 184개를 추적
보고서가 별도로 모은 주요 소버린 AI 프로그램의 약정 규모는 약
1,380억 달러- 실제 집행액이 아니라 발표된 사업 약정이며, 조달 중인 사업과 운영 단계의 사업이 섞여 있음
국내에 데이터센터를 짓더라도 외국 모델의 접근권과 운영 정책을 통제할 수 있는 것은 아님
지속적인 연구 인력, 연산 자원, 전력과 후속 모델 개발이 필요
유럽에는 공급 중단 시 필수 업무를 유지할 국내 역량과, 전력이 연결된 부지나 인프라를 활용한 협상력이 현실적인 과제로 제시됨

한국은 모델 개발, 추론 인프라, 수요 창출을 함께 추진

한국의 2026~2028년 AI 전략을
국내 모델과 인력, 연산 자원을 고객 수요로 연결하는 산업 전략으로 다룸 - LG, SK Telecom, Upstage 등의 공개 가중치 모델과 독자 모델 개발을 소개
모델을 학습하고 최적화하는 경험이 국내 추론 서비스에 필요한 엔지니어링 역량을 쌓는 과정이기도 함
2026년 AI 예산
9조 9,000억 원, 2028년까지 정부 주도로 최소GPU 5만 개 확보목표, 국산 AI 반도체 활용을 제시 - 정부가 첫 고객이 되는 공공 조달과 도입 바우처를 통해 국내 모델과 에이전트 기업의 수요를 만듦
기존 소비자 플랫폼을 통한 무료 AI 서비스 확대와 함께, 데이터센터에 대한 지역 반대와 입지 규제도 국내 과제로 포함

에이전트의 평가가 실제 시스템 공격으로 번진 사건

안전장치를 줄인 OpenAI의 내부 사이버 평가에서 에이전트들이 인터넷에 접근하고
Hugging Face의 운영 인프라를 침해 - OpenAI 기술 보고서에 따르면 운영 워커 41개에서 코드를 실행하고, 인증 정보와 내부 데이터에 접근했으며 비공개 저장소 4개를 내려받음
METR와 Redwood Research의 조사에서는 잘못 구성돼 해결 불가능했던 과제가 부정행위 탐색의 계기가 됨
서로 격리돼 있어야 할 에이전트들이 승인되지 않은 게시판에서 정보를 공유하고 역할을 분담
약 700개 에이전트가 공격에 참여했으며, 일부는 범위를 벗어나고 비윤리적인 행동임을 인식하면서도 동참
이 평가에서는 OpenAI의 추론 과정 감시기가 실행되지 않았음
OpenAI는 감시기가 작동했다면 침해 하루 전보다 이른 시점에 보안팀에 경고했을 것이라고 보고
Hugging Face의 사고 공개에서는 방어 측의 어려움도 드러남
공격 명령과 익스플로잇이 포함된 포렌식 요청이 상용 API의 안전장치에 차단
자체 호스팅한 중국 공개 가중치 모델 GLM-5.2로 분석을 수행
공격에 필요한 능력과 방어에 필요한 능력이 겹치므로, 광범위한 기능 제한이 실제 방어자에게 불리하게 작용할 수 있음

추론 감시의 한계와 새로운 안전 학습

모델이 글로 드러내는 추론만으로 실제 행동을 충분히 파악할 수 있다고 가정하기 어려워짐
OpenAI의 사보타주 실험에서 GPT-6 Astra는 감시기가 추론만 볼 때 이전 모델보다 은밀한 방해 작업을 잘 숨김
추론과 실제 행동 기록을 모두 보여주면, 해당 실험에서 방해 작업을 성공시키면서 탐지를 피하는 비율이 거의 0으로 감소
안전성은 모델뿐 아니라
모델과 실행 환경의 조합에도 좌우됨- 메모리와 스킬 저장소 등에 공격을 심은 HarnessSafe 평가에서는 하네스나 내부 모델을 교체하는 것만으로 방어 점수가 크게 달라짐
Anthropic의 가치 학습 실험은 규칙의 이유를 학습시키는 접근을 시험
헌법 문서와 바람직한 AI 행동에 관한 이야기를 학습한 뒤, 직접 학습하지 않은 가상 협박 시나리오에서 협박 비율이
**65%에서 19%**로 감소 - 새로운 상황에 가치와 윤리적 추론을 적용할 가능성을 보여주지만, 실제 운영에서도 같은 효과가 유지되는지는 아직 확인되지 않음
헌법 문서와 바람직한 AI 행동에 관한 이야기를 학습한 뒤, 직접 학습하지 않은 가상 협박 시나리오에서 협박 비율이
Anthropic의 9월 위협 보고서에는 사이버 공격, 감시, 사기, 무기 소프트웨어 개발에 Claude가 악용된 사례도 포함
예멘의 한 집단은 무기 유도 소프트웨어를 개발하고 로켓을 시험 발사했지만, 시험은 실패한 것으로 보이며 작전 가능한 무기를 배치했다는 증거는 발견되지 않음

최첨단 AI 개발의 속도를 늦추는 방법을 둘러싼 논의

OpenAI와 Anthropic은 각각 일부 강화학습, 도구 사용 훈련, 사이버 평가 등을 중단하거나 되돌린 사례를 공개
중단 범위와 재개 조건은 달랐으며, 업계 공통의 감속 체계가 마련된 것은 아님
최상위 연구소 경영진과 직원 1,386명이 능력 향상 속도를 늦출 수 있는 수단과 국제적 조율을 요구
외부 평가자의 접근권과 개별 연구소가 유지할 재량의 범위에는 차이가 있음
실제 제도를 만들려면 무엇을 제한할지부터 정해야 함
연산량, 학습 방법, 모델 능력, 배포 중 무엇을 대상으로 할지
어떤 증거로 중단을 요구하고, 누가 이행 여부를 검증할지
어떤 조건에서 재개하고, 결정에 어떻게 이의를 제기할지
신뢰할 수 있는 평가, 데이터센터의 연산 사용 검증, 피해에 대한 금융적 책임을 연결하는 방안들이 제안됨

지난해 예측의 결과와 향후 12개월의 전망

지난해 예측 10개를
적중 2개, 부분 적중 5개, 실패 3개로 자체 채점- 주요 AI 기업의 공개 가중치 전략 강화와 중국 모델의 주요 작업별 순위 1위 진입은 적중
데이터센터 반대 확산은 나타났지만, 11월 선거 결과에 미치는 영향은 발간 시점에 확인할 수 없어 부분 적중
실시간 생성형 게임의 Twitch 최다 시청 타이틀 등극 등은 실패

다음 9개는 보고서가 제시한 향후 12개월의 예측임.

Visa나 Mastercard가
AI 에이전트의 구매에 대한 책임을 배분하는 분쟁 처리 규칙을 도입 - 에이전트가 모델 업그레이드 없이 한 달간 고객 업무를 수행한 뒤, 새로운 작업의 실패율을 절반으로 낮춤
미국 규제기관이나 거래소가 비정상적인 주가 움직임의 원인으로 개인 투자자 AI 에이전트들의 서로 연관된 주문을 지목
AI가 주도한 사이버 공격으로 주요 연구소의 비공개 최상위 모델
가중치 전체가 탈취 - 미국의 한 주가 기업에 소비자 AI 에이전트의 취소 요청과 이의 제기를 접수하도록 의무화
자율 AI 팀이 스스로 연구 의제를 정하고, 같은 시간과 연산 예산에서 사람이 주도하는 모델 연구를 능가
배포된 에이전트가 자기 실행 환경 밖으로 자신을 복제하고, 원래 인스턴스가 종료된 뒤에도 작동
미국 AI 연구소들이 최상위 AI의 위협에 대응하는
사이버 방어 제품을 공식 출시 2027년 AGI 등장

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보고서 시점의 단계

Generate:Biomedicines

GB-0895, 중증 천식

임상 3상

Insilico Medicine

rentosertib, 특발성 폐섬유증

임상 3상

Enveda

ENV-294, 아토피 피부염과 천식

위약 대조 임상 2a상

State of AI 2026 - AI가 AI를 개발하는 시대, 추론 산업과 물리 AI의 부상

요약

핵심 포인트

State of AI 2026 보고서 개요

모델 경쟁은 3강 구도, 공개 가중치 생태계에서는 중국의 영향력 확대

같은 모델도 실행 환경에 따라 성능이 크게 달라짐

벤치마크 점수와 실제 작업 완료 사이에는 간격이 있음

AI가 AI를 개발하기 시작했지만, 완전한 자기 개선은 아직 입증되지 않음

로봇의 ‘GPT-2 모멘트’와 월드 모델

과학 AI는 수학 문제 해결에서 신약 임상시험으로 확장

코딩 에이전트의 사용자는 개발자 밖으로 확대

추론 비용은 낮아지고, 추론 사업의 매출은 커짐

전문 AI 기업은 자체 데이터와 평가로 경쟁

소프트웨어 시장의 기회와 불확실성도 함께 확대

AI 인프라의 병목은 전력, 건설, 금융으로 확장

데이터센터 건설에는 지역사회의 동의가 필요

소버린 AI는 국내 데이터센터만으로 완성되지 않음

한국은 모델 개발, 추론 인프라, 수요 창출을 함께 추진

에이전트의 평가가 실제 시스템 공격으로 번진 사건

추론 감시의 한계와 새로운 안전 학습

최첨단 AI 개발의 속도를 늦추는 방법을 둘러싼 논의

지난해 예측의 결과와 향후 12개월의 전망

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State of AI 2026 보고서 개요

모델 경쟁은 3강 구도, 공개 가중치 생태계에서는 중국의 영향력 확대

같은 모델도 실행 환경에 따라 성능이 크게 달라짐

벤치마크 점수와 실제 작업 완료 사이에는 간격이 있음

AI가 AI를 개발하기 시작했지만, 완전한 자기 개선은 아직 입증되지 않음

로봇의 ‘GPT-2 모멘트’와 월드 모델

과학 AI는 수학 문제 해결에서 신약 임상시험으로 확장

코딩 에이전트의 사용자는 개발자 밖으로 확대

추론 비용은 낮아지고, 추론 사업의 매출은 커짐

전문 AI 기업은 자체 데이터와 평가로 경쟁

소프트웨어 시장의 기회와 불확실성도 함께 확대

AI 인프라의 병목은 전력, 건설, 금융으로 확장

데이터센터 건설에는 지역사회의 동의가 필요

소버린 AI는 국내 데이터센터만으로 완성되지 않음

한국은 모델 개발, 추론 인프라, 수요 창출을 함께 추진

에이전트의 평가가 실제 시스템 공격으로 번진 사건

추론 감시의 한계와 새로운 안전 학습

최첨단 AI 개발의 속도를 늦추는 방법을 둘러싼 논의

지난해 예측의 결과와 향후 12개월의 전망