CES 2026이 보여준 AI의 진화, 산업 운영으로 확장되는 인공지능

2026.01.21

한눈에 보는 핵심 인사이트

CES 2026은 AI가 개별 기술을 넘어 산업 운영 전반으로 확장되는 전환점을 보여주었습니다. 제조 현장은 소프트웨어 정의 공장으로 진화하고, 업무와 일상 전반에서는 에이전틱 AI를 중심으로 운영 방식의 변화가 가속화되는 흐름이 나타났습니다. 동시에 AI 확산에 따른 전력·발열 문제를 해결하기 위한 지속 가능한 인프라 경쟁도 본격화되고 있습니다. 한국 기업들은 이러한 변화를 전제로 인프라와 데이터 기반을 강화하고, 운영 전환 전략을 준비할 필요가 있습니다.

“ChatGPT 모멘트”가 현실 세계로 확장되다

CES 2026은 그 어느 때보다 명확한 메시지를 전달했습니다. AI는 더 이상 화면 속 채팅에서 답을 생성하는 존재에 머무르지 않으며, 현실 세계를 이해하고 추론해 행동하는 단계로 진입하고 있다는 점입니다. 전시장 곳곳에서 걷고, 물건을 옮기고, 복잡한 작업을 수행하는 로봇과 자동화 시스템을 목격할 수 있었던 것은 이러한 변화가 이미 현실이 되었음을 보여주는 장면이었습니다.

생성형 AI가 대중화된 이후, 많은 기업이 AI의 가능성을 확인했지만 실제 산업 현장에서는 여전히 도입의 마찰이 컸습니다. 데이터가 분산되어 있고, 운영 시스템이 단절되어 있으며, 현장에는 예외 상황이 많고 안전과 규제가 얽혀 있기 때문입니다. CES 2026은 이러한 제약을 전제로 한 해법들이 한꺼번에 등장했다는 점에서 전환점에 가깝습니다. AI가 단일 모델의 성능을 넘어, 산업 운영을 움직이는 시스템으로 진화하고 있다는 흐름이 분명해졌습니다.

피지컬 AI란 AI가 소프트웨어 영역을 벗어나 로봇, 자율주행차, 제조 시스템 등 물리적 형태로 구현되어 실제 환경과 상호작용하는 기술을 의미합니다. 올해 CES에서는 피지컬 AI가 실험실 단계를 넘어 산업 현장에 배치 가능한 수준으로 성숙했음을 확인할 수 있었습니다. 동시에 제조 자동화의 구조 변화, 에이전틱 환경의 확산, 지속 가능한 AI 인프라의 부상 등 다른 중요한 이슈들도 함께 부각되었습니다.

Physical AI의 실전 배치: “생각하는 AI에서 행동하는 AI로”출처: CES 유튜브 채널

출처: CES 유튜브 채널

2025년까지의 AI가 ‘생각하는 기술’이었다면, 2026년의 AI는 ‘행동하는 기술’로 넘어가고 있습니다. 대규모 언어 모델이 이해와 추론 능력을 보여주었다면, 이제 그 AI는 로봇과 설비, 운영 시스템을 통해 현실 세계에서 실제 행동으로 연결되기 시작했습니다. 여기서 중요한 것은 로봇의 형태가 아니라, AI가 인식과 추론, 의사결정, 실행을 하나의 흐름으로 연결하는 완결된 구조를 산업 현장에 이식하고 있다는 점입니다.

CES 2026의 모빌리티 및 산업 섹션에서는 Caterpillar, John Deere, Doosan 등 주요 중장비 제조업체들이 AI 기반 자율 시스템을 선보였습니다. 굴착기와 트랙터는 작업 환경과 대상의 상태를 실시간으로 인식하고, 최적의 작업 경로와 방식을 스스로 판단하는 단계로 진입하고 있습니다.

휴머노이드 로봇 또한 이러한 변화를 상징적으로 보여주는 사례 중 하나입니다. 일부 기업들은 휴머노이드 로봇이 반복 작업과 물류 보조 등 특정 과업에서 상용 배치를 향해 가고 있음을 시사했지만, 이는 변화의 ‘결과물’에 가깝습니다. 더 본질적인 변화는 로봇이든 설비든, AI가 현장의 물리적 과업을 다루기 위한 기반 체계가 성숙하고 있다는 점입니다.

제조 현장 자동화의 진화: Software Defined Factory

출처: Boston Dynamics 홈페이지

CES 2026에서 제조 산업을 관통한 또 하나의 핵심 키워드는 ‘Software Defined Factory’입니다. 기존 제조 공장은 하드웨어 중심의 구조 기반이었습니다. 생산 라인은 특정 제품과 공정을 기준으로 고정되어 있었고, 제품 사양이 바뀌거나 수요 변동이 발생하면 물리적인 설비 재배치와 긴 셋업 시간이 불가피했습니다.

소프트웨어 정의 공장은 이러한 한계를 운영 모델 자체의 전환으로 풀어냅니다. 디지털 트윈을 통해 공장 전체가 가상 환경에 복제되고, AI는 공정 전반을 실시간으로 모니터링하며 설비 상태, 생산 일정, 품질 데이터를 통합해 해석합니다. 그리고 제품 사양과 운영 조건에 맞춰 생산 시나리오를 계속 재계산하며, 필요하면 라인 구성과 작업 순서를 자율적으로 재배치합니다.

이 과정에서 자동화 설비와 로봇은 고정된 역할을 수행하는 장비가 아니라, AI의 판단에 따라 유연하게 배치되는 실행 단위로 기능합니다. 공장은 더 이상 장비의 집합이 아니라, 전체가 하나의 지능형 시스템처럼 작동하는 구조로 진화하고 있습니다. 제조 경쟁력의 기준이 설비 규모나 단위 공정 효율을 넘어, 운영 데이터를 얼마나 통합하고 얼마나 민첩하게 재구성할 수 있는가로 이동하고 있다는 의미입니다.

AI Everywhere: 다양한 산업으로 확산되는 에이전틱 환경

CES 2026에서 AI는 제조와 로봇에만 머물지 않았습니다. 가전, 자동차, 사무 공간 등 모든 접점에 AI가 스며드는 흐름이 뚜렷해졌습니다. 특히 이번 CES에서 두드러진 변화는 AI의 역할이 ‘응답형’에서 ‘에이전틱(Agentic) 환경’으로 이동하고 있다는 점입니다.

에이전틱 환경에서 AI는 사용자의 명령을 기다리지 않습니다. 상황과 맥락을 이해해 사용자의 의도를 먼저 파악하고 필요한 행동을 선제적으로 실행합니다. 사무 공간에서는 업무 패턴과 협업 흐름을 분석해 필요한 작업을 앞당기고, 시스템 자원을 미리 준비하며, 운영자가 놓치기 쉬운 변수를 감지해 알림과 조치를 연결합니다. 자동차와 가전에서도 AI는 사용자의 습관을 학습해 준비하고 수행하는 방향으로 움직입니다.

이러한 변화는 기업 운영 관점에서 의미가 큽니다. 업무 프로세스는 ‘사람이 명령하고 시스템이 수행하는 구조’에서 ‘AI가 제안·준비하고 사람이 승인·결정하는 구조’로 이동하고 있습니다. AI 도입의 목표 역시 단일 업무 자동화가 아니라, 조직 전체의 운영 방식과 의사결정 루프를 단축하는 방향으로 재정의되고 있습니다.

지속 가능한 AI 인프라: “전력 갈증과 발열 해결이 곧 경쟁력”

출처: SK하이닉스 홈페이지

AI가 산업 전반으로 확산될수록, 기술보다 더 현실적인 문제가 전면에 등장하고 있습니다. 전력 소비와 발열, 그리고 인프라 비용 문제입니다. CES 2026에서는 고성능 AI 모델이나 로봇만큼이나, 이를 어떻게 지속 가능하게 운영할 것인가가 중요한 화두로 다뤄졌습니다.

AI 워크로드가 늘어나면 데이터센터 전력 수요가 급증하고, 발열 문제는 고밀도 서버 운영의 병목으로 작동합니다. 이는 단순한 비용 증가를 넘어, AI 확장의 속도 자체를 제한하는 구조적 제약이 됩니다. 이에 따라 에너지 효율을 고려한 컴퓨팅 설계, 고효율 냉각 기술, 워크로드 최적화, 엣지 컴퓨팅을 통한 연산 분산, 재생에너지와의 결합 같은 ‘그린 컴퓨팅’ 전략이 AI 경쟁력의 핵심으로 부상하고 있습니다.

이제 AI 경쟁력은 ‘가장 뛰어난 모델을 갖는가’만으로 설명되지 않습니다. 전력과 발열이라는 물리적 한계를 얼마나 효율적으로 관리하고, AI를 얼마나 안정적으로 운영하며, 비용 구조를 얼마나 지속 가능하게 설계하는지가 기업의 경쟁력을 좌우합니다. AI가 ‘기술’에서 ‘운영’으로 이동하는 흐름이 인프라 영역에서 가장 직접적으로 드러나고 있습니다.

한국 기업의 도입 전략: 핵심 준비 사항

CES 2026이 보여준 변화는 한국 기업들에게도 구체적인 과제를 던지고 있습니다. 중요한 것은 특정 트렌드를 따라가는 것이 아니라, AI가 현장과 운영에 들어오기 위한 전제 조건을 갖추는 일입니다.

첫째, 인프라 투자 전략을 재정의해야 합니다. AI는 컴퓨팅 자원과 네트워크, 데이터 처리 체계가 결합된 운영 시스템이며, 전력·발열까지 포함한 총체적 관점이 필요합니다.

둘째, 데이터 통합과 가시성 확보입니다. 제조 공정, 설비, 품질, 공급망 데이터가 연결되지 않으면 소프트웨어 정의 공장도, 에이전틱 운영도 성립하기 어렵습니다.

셋째, 인재와 조직 역량 강화입니다. 로봇공학과 머신러닝, 제어, 데이터, 보안, 운영까지 복합 역량이 요구되며, 이는 개별 인력 보강이나 프로젝트 단위의 대응을 넘어, 조직의 역할과 구조부터 재설계가 필요함을 시사합니다.

넷째, 파트너십 구축입니다. AI는 칩·플랫폼·클라우드·현장 장비·운영 솔루션이 함께 맞물려야 하며, 단일 기업이 단독으로 완성하기 어렵습니다.

다섯째, 실증과 학습의 반복입니다. 특히 피지컬 AI와 제조 AI는 가상 환경에서의 시뮬레이션과 현장 실증이 반복되어야 품질과 안전, 운영성이 확보됩니다. ‘빠르게 도입’보다 ‘지속 가능하게 운영’이 더 큰 목표가 되는 이유입니다.

CES 2026이 보여준 것은 ‘피지컬 AI 하나’가 아니라 ‘운영 전환’입니다

CES 2026에서 피지컬 AI가 가장 주목받은 것은 사실이지만, 이번 CES의 핵심은 하나의 키워드가 아닙니다. AI가 로봇과 설비를 통해 현장에 들어오는 실전 배치의 신호, 제조 운영이 소프트웨어 정의 공장으로 이동하는 구조 변화, 일상과 업무 환경 전반이 에이전틱 환경으로 전환되는 흐름, 그리고 전력·발열 중심의 지속 가능한 AI 인프라 경쟁까지, 모든 메시지는 하나로 수렴합니다. AI는 더 이상 기능을 추가하는 기술이 아니라, 산업 운영 방식 자체를 바꾸는 조건이 되고 있다는 사실입니다.

2026년은 많은 기업에게 AI를 도입할지 여부를 논의하는 해가 아니라, AI를 전제로 운영을 어떻게 재설계할지를 결정하는 해가 될 가능성이 큽니다. 이러한 관점에서 CES 2026은 AI를 전제로 한 운영 전환을 더 이상 미룰 수 없음을 분명히 보여준 무대였습니다.

AI 전환, 어떻게 완성할 것인가

이러한 전환을 성공적으로 구현하기 위해서는 기술 역량뿐 아니라, IT 인프라, 클라우드, 데이터, 제조·운영 환경에 대한 통합적인 이해와 실행 경험이 필수적입니다. SK AX는 기업의 AI·디지털 전환 여정 전반을 함께 설계하고 실행해 온 파트너로서, AI 인프라 구축부터 클라우드 전환, 데이터 분석, 제조·운영 환경에 최적화된 AI 적용까지 기업 환경에 맞는 실질적인 해법을 제시해 왔습니다.

CES 2026이 제시한 ‘AI 전면 도입’의 방향성은 결국, 기술을 넘어 운영과 조직, 비즈니스 전략까지 함께 설계할 수 있는 파트너의 중요성을 다시 한번 강조합니다. SK AX는 기업이 AI를 일회성 도입이 아닌 지속 가능한 경쟁력으로 정착시킬 수 있도록, AI를 중심으로 한 운영 전환과 미래 비즈니스 전략 수립을 체계적으로 지원하고 있습니다.

[FAQ]

Q1. CES 2026이 보여준 AI 변화의 핵심은 무엇인가요?

CES 2026이 보여준 가장 중요한 변화는 AI가 더 이상 개별 기술이나 기능의 문제가 아니라, 산업 운영 방식 자체를 바꾸는 단계에 진입했다는 점입니다. 생성형 AI를 통해 ‘생각하는 AI’의 가능성이 확인되었다면, 이제 AI는 제조 공정, 설비 운영, 업무 흐름에 직접 연결되어 운영을 움직이는 역할을 수행하고 있습니다. 피지컬 AI, 소프트웨어 정의 공장, 에이전틱 환경, 지속 가능한 AI 인프라는 각각의 개념이 아니라, AI가 산업의 기본 전제가 되고 있음을 보여주는 하나의 흐름으로 이해할 수 있습니다.

Q2. Software Defined Factory는 기존 스마트 팩토리와 어떻게 다른가요?

Software Defined Factory는 기존의 하드웨어 중심 스마트 팩토리에서 한 단계 더 발전한 개념입니다. 기존 스마트 팩토리가 설비 자동화와 데이터 수집에 초점을 맞췄다면, 소프트웨어 정의 공장은 디지털 트윈과 AI를 통해 공정 전체를 실시간으로 이해하고, 제품 사양과 운영 조건에 맞춰 생산 흐름 자체를 소프트웨어적으로 재구성합니다. 이는 설비를 고정된 자산이 아니라, AI의 판단에 따라 유연하게 운영되는 실행 단위로 활용한다는 점에서 근본적인 차이가 있습니다.

Q3. 우리 기업은 CES 2026 이후 AI 전략을 어디서부터 준비해야 하나요?

가장 중요한 출발점은 AI를 단일 기술 도입 과제가 아니라, 운영 전환 관점에서 바라보는 것입니다. 이를 위해 인프라와 데이터 구조를 우선 점검하고, 제조 공정과 설비, 공급망 전반의 데이터 통합 가능성을 확보해야 합니다. 동시에 AI를 전담할 조직과 인재를 준비하고, 외부 파트너와의 협업을 통해 생태계 관점의 전략을 수립하는 것이 필요합니다. 단기 성과에 집중하기보다, AI를 전제로 한 중장기 운영 로드맵을 마련하는 것이 무엇보다 중요합니다.

AX 컨설팅부터 비즈니스 모델 발굴까지

Global Top 10 AX Service Company｜SK AX