1월 22일 ‘AI 기본법’ 가동…EU 단계적 적용, 워터마킹 의무·데이터 주권·컨피덴셜 컴퓨팅이 핵심 변수로 부상

📰 AMEET 뉴스

2026년 1월 22일 한국의 ‘인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법’(AI 기본법)이 전면 시행된다. AI 법규를 전면 가동하는 첫 국가가 될 것으로 관측되며, 산업 전반의 규제 환경이 새 국면을 맞는다.

이번 법은 딥페이크 등 허위·조작정보 피해를 막아야 한다는 요구와, 과도한 포괄 규제가 스타트업을 위축시킬 수 있다는 우려가 교차하는 가운데 출발한다. ‘산업 진흥’과 ‘신뢰 확보’ 사이의 긴장 관계가 현실에서 시험대에 오른다.

해외에선 EU가 AI 법 제정에 앞섰지만 단계적 시행을 택했다. 고영향(고위험) 규제의 본격 적용 시점을 2026년 8월에서 2027년 말로 늦추는 방안이 거론되는 가운데, AI 생성물의 워터마킹과 출처 추적 의무가 포함돼 글로벌 기준 형성에 영향을 미치고 있다.

규제 강화 흐름은 기업 기술 전략을 재편하고 있다. 가트너가 제시한 2026년 주요 트렌드에는 AI 거버넌스, 선제적 사이버보안, 컨피덴셜 컴퓨팅, 지리적 이원화(Geopatriation)가 포함됐다. 지정학적 위험과 데이터 주권 이슈가 클라우드 운영과 데이터 통제 방식을 바꾸는 흐름이다.

컨피덴셜 컴퓨팅은 신뢰 실행 환경(TEE)을 통해 ‘사용 중인 데이터’를 보호하는 기술로 주목받고 있다. 가트너는 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 이 방식으로 보호될 것으로 내다봤다.

국내에선 인프라 확충이 병행된다. 정부는 2026년 산업계에 2조 800억 원 규모의 GPU 1만 5천 장을 공급하고, 2027년 가동될 국가AI컴퓨팅센터에도 같은 규모의 GPU를 도입할 계획이다. 과학기술정보통신부는 AI·반도체·양자 등 12대 전략기술을 제시하며 ‘AI 국가전략 새판’을 선포했고, 서울·세종·대구·판교 등 거점 지구 조성도 속도를 내고 있다.

독자 AI 파운데이션 모델 사업도 진행 중이다. 정예팀 5곳 가운데 1곳이 2026년 1월에 탈락하고, 이후 반기마다 평가가 이어질 예정이다.

기업 내부 거버넌스 재정비 압박도 커졌다. 멀티클라우드와 다중 관할 운영, 데이터 주권 이슈가 맞물리며 대관·규제 대응의 경영 참여가 확대되고, 워크플로 AI 에이전트 확산이 새로운 관리 과제로 떠오르고 있다.

네트워크 영역에선 AI와 결합한 자율 네트워크 논의가 진행되는 가운데, 2026년 말 한국을 기점으로 프리(Pre)6G가 시작될 전망이다.

법적 쟁점도 선명해졌다. 생성형 AI의 저작권과 책임 소재, AI가 만든 결과물의 저작물성, ‘블랙박스’ 시스템에서의 과실 입증 난제가 분쟁의 핵심으로 부상하고 있다. 예측 불가능한 리스크 관리가 규제·거버넌스의 새로운 화두로 떠오른 상황이다.

결국 2026년 IT 법·규제 환경은 성장과 신뢰의 균형을 가늠하는 분기점이 될 것으로 보인다. 데이터 주권과 보안, 규제 민첩성이 글로벌 경쟁 구도를 좌우하는 잣대로 작동할 전망이다.

🔬 AMEET Deep-Dive Research

2026년 IT 법규 및 기술 트렌드 심층 조사: AI 시대의 전환점

2026년 IT 법규 및 기술 트렌드

AI 기본법 시행과 글로벌 기술 거버넌스 재편

1. 조사 결과 총정리

2026년은 한국의 'AI 기본법' 전면 시행을 기점으로 IT 환경의 법적, 기술적 패러다임이 크게 전환되는 해가 될 것입니다. 이는 한국이 세계 최초로 AI 관련 포괄적 법규를 시행하는 국가가 됨을 의미합니다. 동시에 가트너가 제시한 기술 트렌드는 AI 거버넌스, 데이터 보안(컨피덴셜 컴퓨팅), 그리고 지정학적 요인에 따른 클라우드 전략(지리적 이원화)의 중요성을 강조하며, 전 세계적으로 강화되는 규제와 신뢰 기반 기술의 필요성을 시사합니다. 이러한 변화는 기업의 IT 전략과 거버넌스 체계 전반에 대한 근본적인 재검토를 요구하고 있습니다.

법규 및 정책 동향

• 한국 AI 기본법 시행: 2026년 1월 22일, 세계 최초 전면 시행
• 규제와 진흥 사이: 딥페이크 등 규제 필요성과 산업 위축 우려 공존
• EU AI Act: 단계적 시행, 고위험 AI 규제는 2027년 말로 연기 고려
• 정부 주도 AI 생태계: GPU 공급, 파운데이션 모델 육성 등 국가 전략 추진

핵심 기술 트렌드 (Gartner)

• AI 거버넌스: 신뢰 구축 및 규제 대응을 위한 필수 체계
• 컨피덴셜 컴퓨팅: 사용 중인 데이터 암호화로 보안 강화
• 지리적 이원화: 지정학적 리스크 대응을 위한 인프라 재배치
• 선제적 사이버보안: AI를 활용한 위협 예측 및 차단

2. FACTS (객관적 사실)

2026년을 전후로 발표된 주요 사실들은 법규 시행일, 정부의 구체적인 투자 계획, 그리고 기술 예측 기관의 전망치로 구성됩니다. 한국은 2026년 1월 22일 AI 기본법을 시행하며, 정부는 1만 5천장의 GPU를 산업계에 공급할 계획입니다. 가트너는 2025년 10월, 2026년 기술 트렌드를 발표하며 컨피덴셜 컴퓨팅과 같은 보안 기술의 중요성을 강조했고, 미래 도입률에 대한 구체적인 수치를 제시했습니다. 이 정보들은 향후 IT 환경의 변화를 가늠하는 객관적인 지표가 됩니다.

주요 시점

• 2026년 1월 22일: 韓 AI 기본법 시행
• 2026년 말: Pre-6G 논의 시작 (한국 기점)
• 2027년 말: EU 고위험 AI 규제 적용 (고려)

규모 및 수치

• GPU 공급: 1만 5천장 (2조 800억 원)
• AI 모델 사업팀: 5곳 정예팀으로 시작
• 컨피덴셜 컴퓨팅 예측 (2029년): 75% 이상 작업 보호

주요 플레이어 및 정책

• 기관: 대한민국 정부(과기정통부), 가트너, EU
• 기업: 네이버, 카카오, 삼성전자, LG
• 정책: AI 국가전략 새판 (12대 전략기술)

3. STATUS (현재 상황)

현재 IT 환경은 AI 기술의 급격한 발전과 함께 규제 및 거버넌스 체계 수립이라는 중대한 과도기에 있습니다. 한국은 세계 최초로 AI 기본법 전면 시행을 앞두고 있으며, 이는 딥페이크와 같은 사회적 문제에 대응하려는 움직임과 산업 혁신 위축을 우려하는 목소리가 충돌하는 상황을 야기하고 있습니다. 기술적으로는 AI 보안, 데이터 주권, 선제적 위협 대응이 핵심 과제로 부상했으며, 기업들은 복잡해지는 규제와 지정학적 위험 속에서 신뢰를 확보하기 위한 거버넌스 재정비에 직면해 있습니다.

법제화 동향

한국은 전면 시행, EU는 단계적 접근 방식을 채택하며 AI 규제에 대한 국제적 방법론 차이를 보임.

산업계 반응

AI 생성 허위정보 규제 필요성에는 공감대가 형성되나, 포괄적 규제가 스타트업 생태계를 위축시킬 수 있다는 우려가 상존함.

기술적 요구사항

AI 보안 플랫폼(AISP), 컨피덴셜 컴퓨팅, 지리적 이원화 등 신뢰와 보안을 확보하기 위한 기술 도입이 시급한 과제로 대두됨.

4. HISTORY (변화/발전/과거 흐름)

2026년을 향한 IT 환경의 변화는 주요 기술 예측과 입법 활동이 연쇄적으로 이어지며 구체화되었습니다. 2025년 말 가트너의 기술 트렌드 발표는 시장의 방향성을 제시했으며, 이는 2026년 초 한국의 AI 기본법 시행이라는 법적 현실로 이어집니다. 이후 정부의 AI 파운데이션 모델 사업과 Pre-6G 기술 논의가 예정되어 있으며, 장기적으로는 국가 AI 컴퓨팅 인프라 확충과 EU의 규제 적용이 중요한 변곡점이 될 것입니다. 이러한 흐름은 기술 발전이 법·제도적 틀 안에서 관리되기 시작했음을 보여줍니다.

1.2025년 10월

가트너, 2026년 10대 전략 기술 트렌드 발표. AI 거버넌스, 보안 강조.

2.2026년 1월

대한민국, 'AI 기본법' 전면 시행. 독자 AI 파운데이션 모델 사업팀 평가 시작.

3.2026년 말

한국 주도 Pre-6G 표준화 논의 본격화.

4.2027년 이후

국가 AI 컴퓨팅센터 가동 및 EU의 고위험 AI 규제 적용 예정.

5. POLICY/LAW (법/제도/정책/규제)

2026년의 가장 핵심적인 법규 변화는 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'의 시행입니다. 이 법은 AI 기술의 체계적인 육성과 동시에 신뢰성 및 안전성 확보를 목표로 합니다. 반면, 유럽연합의 AI Act는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 출처 추적과 워터마킹을 의무화하는 등 규제 중심적 접근을 보여줍니다. 한국 정부는 법제도와 더불어 'AI 국가전략 새판'을 통해 AI 반도체, 양자 등 12대 전략기술 육성과 인프라 구축에 집중하는 투트랙 전략을 구사하고 있습니다.

6. MARKET/ECONOMY (시장·산업·경제)

2026년 IT 시장은 정부의 대규모 투자와 민간 기업의 기술 개발 경쟁이 맞물려 성장이 가속화될 전망입니다. 정부는 2조 800억 원 규모의 GPU 1만 5천장을 산업계에 공급하여 AI 개발 인프라의 기반을 다집니다. 네이버, 카카오 등 국내 대기업들은 자체 LLM 개발에 투자를 확대하며 기술 주도권 경쟁에 나서고 있습니다. 한편, 강화되는 규제와 보안 위협은 AI 보안 플랫폼(AISP)과 같은 새로운 시장의 성장을 촉진하는 요인으로 작용하고 있습니다.

공공 부문 투자

• 투자 규모: 2조 800억 원 (GPU 1.5만장)
• 인프라 구축: 국가AI컴퓨팅센터, AI 공공 데이터 센터, 전국 AI 랜드마크
• R&D 지원: 독자 AI 파운데이션 모델 사업

민간 부문 동향

• 주요 기업: 네이버, 카카오, 삼성전자, LG 등
• 투자 분야: 초거대 AI, 자체 LLM 개발
• 신규 시장: AI 보안 플랫폼(AISP) 등 규제 대응 솔루션

7. SOCIETY/CULTURE (사회·문화)

AI 기술이 사회 전반에 확산되면서 '신뢰'가 핵심적인 사회적 가치로 부상하고 있습니다. 딥페이크 범죄와 같은 AI 악용 사례에 대한 사회적 우려가 커지면서 허위·조작 정보에 대한 규제 요구가 높아지고 있습니다. 이는 AI 기본법 제정의 주요 배경이 되었습니다. 동시에, 지정학적 갈등과 데이터 주권에 대한 인식이 높아지면서 자국 또는 특정 지역 내에 데이터를 보관하려는 '지리적 이원화' 현상이 나타나는 등 기술 사용 패턴에도 변화가 감지되고 있습니다.

여론 및 사회적 반응

AI 기술의 잠재력에 대한 기대와 함께, 딥페이크, 개인정보 침해, 일자리 문제 등 부작용에 대한 우려가 공존합니다. 특히 AI가 생성한 허위 정보의 폐해를 막아야 한다는 사회적 공감대가 형성되어 있습니다.

기술 사용 트렌드

단순 효율성 증대를 넘어, 신뢰와 안전을 보장하는 기술이 중요해졌습니다. 지정학적 위험과 규제 강화로 인해 글로벌 클라우드보다 자국 및 지역 인프라를 선호하는 '지리적 이원화'가 새로운 전략으로 부상했습니다.

8. COMPARE/BENCHMARK (비교 및 사례)

AI 규제에 대한 접근 방식은 국가별로 차이를 보입니다. 한국은 산업 진흥과 신뢰 확보를 아우르는 포괄적인 '기본법'을 세계 최초로 전면 시행하며 선제적으로 대응하는 반면, 유럽연합(EU)은 위험 등급에 따라 규제를 차등 적용하는 'AI Act'를 통해 단계적으로 접근하고 있습니다. 한국이 속도와 포괄성을 중시한다면, EU는 위험 기반의 세분화된 규제 체계를 구축하는 데 초점을 맞추고 있어, 두 사례는 향후 글로벌 AI 규제 논의에 중요한 기준점이 될 것입니다.

9. METRICS (수치, 가로형 Chart, 지표)

수치 데이터는 2026년을 기점으로 한 IT 환경 변화의 규모와 방향을 명확하게 보여줍니다. 특히 기업 경영에서 규제 대응(대관 업무)의 중요성이 급격히 증가할 것으로 예상되며, 이는 법규 변화가 기업 전략에 미치는 영향을 단적으로 나타냅니다. 가트너의 예측은 컨피덴셜 컴퓨팅과 AI 네이티브 플랫폼이 향후 몇 년 내에 IT 인프라의 표준이 될 가능성을 시사하며, 정부의 GPU 공급 계획은 국내 AI 산업의 기반을 강화하려는 정책적 의지를 숫자로 보여주고 있습니다.

기업 경영 관리 내 대관 업무 관점 필요성

AMEET Chief Analyst & Executive Editor

2026 AI 규제 빅뱅

정적 법규를 넘어 동적 거버넌스로의 전환

보고서 날짜: 2025년 12월 31일저자: AMEET Global Institute, Chief Analyst

주제 리스크 평가 (Risk Score)

한국의 AI 기본법 시행은 세계 최초라는 기회와 함께 예측 불가능한 기술 리스크, 법적 불확실성, 산업 위축 가능성을 내포합니다. '적응형 규제'로의 전환 실패 시 발생할 사회적·경제적 비용이 매우 높아 리스크를 8점으로 평가합니다.

Risk Score: 8.0 / 10

01. Executive Summary — 핵심 인사이트

본 보고서는 2026년 한국의 AI 기본법 시행이 단순한 법규 준수 문제를 넘어, '예측 불가능성'을 관리하는 거버넌스 패러다임의 전환을 요구하는 중대한 변곡점임을 논증합니다. 기존의 '산업 진흥 대 규제'라는 이분법적 프레임은 빠르게 발전하는 AI 기술의 본질을 파악하지 못하는 오류를 범하고 있습니다. 토론 분석 결과, 진정한 핵심 과제는 정적 법률을 넘어 기술 변화에 맞춰 진화하는 '동적 적응형 규제 시스템'을 구축하는 것입니다. 이 시스템의 성패가 향후 10년간 한국의 AI 산업 경쟁력과 사회적 안정성을 결정할 것입니다.

02. Problem Redefinition — 문제의 재정의

기존 담론의 프레임 오류와 본 보고서가 제시하는 새로운 질문입니다.

오래된 질문 (기존 프레임의 오류)

“AI 산업 진흥과 사회적 신뢰 확보(규제) 사이에서 어떻게 균형을 맞출 것인가?”

이 질문은 '진흥'과 '규제'를 제로섬 관계로 가정하고, AI 리스크를 이미 알려져 통제 가능한 대상으로 간주하는 근본적 오류를 내포합니다. 이는 예측 불가능한 방식으로 진화하는 생성형 AI의 본질을 간과하게 만듭니다.

새로운 질문 (올바른 핵심 질문)

“예측 불가능한 AI의 진화에 맞춰 지속적으로 학습하고 적응하는 '살아있는 규제 시스템(Living Regulatory System)'을 어떻게 설계하고 운영할 것인가?”

이 질문은 문제의 본질을 '균형'에서 '적응'으로 전환합니다. 정적인 법규가 아닌 동적인 거버넌스 프레임워크, 기술적 안전장치(예: 컨피덴셜 컴퓨팅), 그리고 사회적 합의 프로세스를 통합하는 시스템 구축을 핵심 과제로 제시합니다.

03. Factual Status & Data Overview — 데이터 기반 현황

2026년 AI 규제 환경을 구성하는 핵심 데이터와 그 시사점입니다.

주요 타임라인

• 2026-01-22:한국 AI 기본법 전면 시행
  시사점: 세계 최초 시행으로 규제 선점 효과 기대, 동시에 법적 불확실성 증대
• 2026년 말:Pre-6G 표준화 논의 시작
  시사점: AI와 네트워크 결합 가속화, AI 거버넌스 범위 확장 필요
• 2027년:국가 AI 컴퓨팅센터 가동
  시사점: 대규모 데이터 처리 인프라 구축, 데이터 보안 및 주권 문제 부상
• 2027년 말:EU 고위험 AI 규제 적용
  시사점: 글로벌 규제 표준화 압력 증가, 국내 기업의 수출 장벽 가능성
   

핵심 정량 지표

04. Layered Causality Analysis — 다층 인과 구조

현재의 규제 논의를 촉발한 원인을 표층부터 근원까지 분석합니다.

1. Immediate Cause (표면적 원인)

2026년 1월 22일, 세계 최초로 시행되는 한국의 'AI 기본법'

2. Underlying Cause (기저 원인)

생성형 AI의 폭발적 확산으로 인한 사회·경제적 기회(산업 혁신)와 위협(딥페이크, 저작권 침해)의 동시 증폭

3. Structural Cause (구조적 원인)

기하급수적으로 발전하는 AI 기술의 속도와 점진적·선형적으로 발전하는 법·제도 사이의 근본적인 '속도 불일치'

4. Root Cause (근본 원인)

과거의 '알려진 위험(Known Risks)' 관리에서 미래의 '예측 불가능한 불확실성(Unknown Unknowns)'을 관리해야 하는 거버넌스 패러다임으로의 전환 요구

05. System Dynamics Map — 시스템 동학

AI 규제 환경을 둘러싼 주요 강화 및 균형 피드백 루프입니다.

R1: 혁신 가속 강화 루프 (Reinforcing Loop)

1. AI 기술 투자 증대

↓

2. AI 성능 및 적용 분야 확대

↓

3. 사회·산업의 AI 의존도 심화

↓

4. 더 높은 성능 요구 및 시장 가치 상승

↻

B1: 사회적 통제 균형 루프 (Balancing Loop)

1. 규제 없는 AI 확산

↓

2. 사회적 부작용(가짜뉴스, 편향) 발생

↓

3. 대중의 불신 및 규제 요구 증대

↓

4. 정부의 규제 강화 및 법제화

↓

5. AI 개발 및 도입 속도 저하

06. Stakeholder Power–Interest Matrix — 이해관계자 매트릭스

AI 기본법을 둘러싼 핵심 이해관계자들의 동기와 전략, 그리고 갈등 구조입니다.

갈등 구조 및 협력 지점

갈등: 스타트업의 '혁신 속도'와 시민사회의 '안전 요구'가 정면으로 충돌. 정부는 이 사이에서 균형을 잡으려 하나 양측 모두의 비판에 직면.

협력: '신뢰할 수 있는 AI'라는 공통 목표 아래, 정부의 인프라 지원과 대기업의 거버넌스 노하우를 스타트업에 전수하는 '기술영향평가' 및 '규제 샌드박스' 확대가 잠재적 협력 지점.

07. AMEET AI Debate Summary — 다중 에이전트 토론 요약

AI 전문가 에이전트들의 격론을 통해 도출된 핵심 분석 결과입니다.

7.1 Consensus Shift Timeline — 토론 컨센서스 변화

토론은 '비판적 관점' 에이전트의 개입을 기점으로 문제 정의의 프레임이 근본적으로 전환되었습니다.

초기 컨센서스: '진흥 vs 규제' 균형 찾기 (75%)

중간 컨센서스: '정적 법규'의 한계 인식 (60%)

최종 컨센서스: '동적 적응형 규제' 필요성 (85%)

7.2 Agent Cluster Opinion Summary — 에이전트 군집별 관점

7.3 Conflict Points — 토론의 핵심 균열 지점

토론은 '규제의 대상'을 어떻게 정의하는가에서 근본적으로 갈라졌습니다.

관점 A: 알려진 위협

딥페이크, 저작권 침해 등 현재 식별된 '위험'을 통제하는 것이 규제의 목적

VS

관점 B: 예측 불가능한 불확실성

AI가 야기할 미지의 '불확실성' 자체를 관리하는 시스템을 만드는 것이 규제의 목적

7.4 Rebuttals — 반론과 논점 이동

초기 논점: "AI 기본법의 모호한 조항을 어떻게 명확히 할 것인가?"

반론 (by 비판적 관점):

"조항의 명확성 문제가 아니다. 기술의 진화 속도 앞에서 정적인 법률 자체가 '낡은 지도'일 뿐이라는 것이 근본 문제다."

이동된 논점: "정적인 법을 보완할 동적이고 적응적인 거버넌스 시스템을 어떻게 만들 것인가?"

7.5 Critical Shift — 인식이 바뀐 순간

'비판적 관점'이 제기한 '낡은 지도' 비유는 토론의 전환점이 되었습니다. 이 순간, 다수 패널은 개별 법 조항의 해석이 아닌, 규제 프레임워크 자체의 유효성을 의심하기 시작했습니다.

"우리는 지금 '알려진 위험'을 방지하던 과거의 규제 방식에서
'불확실한 리스크'를 관리해야 하는 시대로 넘어가고 있습니다."

- 비판적 관점

7.6 Debate-Derived Insights — 토론 기반 구조적 인사이트

1. 규제의 목표는 '통제'가 아닌 '회복탄력성': 완벽한 통제는 불가능하다. 대신 예측 못한 충격이 발생했을 때 빠르게 복원하고 학습하는 시스템 구축이 더 중요하다.
2. 'AI 주권'은 법이 아닌 기술에 기반한다: 법 제정 속도로는 글로벌 경쟁을 따라갈 수 없다. 컨피덴셜 컴퓨팅과 같은 핵심 기술을 내재화하여 데이터 주권을 확보하는 것이 진정한 주권이다.
3. '컴플라이언스(준법)'는 구시대적 개념: 정해진 규칙을 따르는 것을 넘어, 기업 스스로 미래 리스크를 예측하고 관리하는 '동적 리스크 관리' 역량이 새로운 생존 조건이 되었다.
    

7.7 Unresolved Questions - 끝내 닫히지 않은 쟁점

• '적응형 규제'의 거버넌스 주체는 누가 되어야 하는가? (정부, 민관 협의체, 독립기구)
• 동적 시스템의 '규제 실패'에 대한 책임은 누가, 어떻게 지는가?
• 혁신을 저해하지 않으면서도 실효성 있는 'AI 윤리영향평가'를 어떻게 제도화할 것인가?
   

7.8 Non-Consensus Zone - 합의되지 않은 영역

'입증 책임의 전환'에 대한 합의가 불가능했습니다. AI 서비스 제공자에게 과실 추정 원칙을 적용하는 것은 소비자 보호에 필수적이라는 주장과, 스타트업의 생존을 위협하고 소송을 남발할 것이라는 주장이 끝까지 대립했습니다. 이는 '보호'와 '성장'이라는 가치가 구조적으로 충돌하는 지점이기 때문입니다.

7.9 Decision Implications — 이 토론이 바꾸는 판단 프레임

기존 프레임: 우리 조직은 AI 기본법을 준수하고 있는가?

▼

새로운 프레임: 우리 조직의 거버넌스는 내년에 등장할 새로운 AI 리스크에 적응하고 대응할 수 있는가?

08. Methodology Deep Dive — 분석 모델 상세 적용

본 보고서는 정량적, 정성적 모델을 복합적으로 사용하여 분석의 깊이를 더했습니다.

8.1 정성 모델: PESTLE 분석

AI 기본법이 미칠 다차원적 영향을 구조적으로 분석합니다.

• Political: 글로벌 AI 규제 리더십 경쟁, 'AI 주권' 개념 부상
• Economic: 신뢰 기반 AI 산업 성장 기회, 스타트업 규제 비용 증가
• Social: AI 생성 콘텐츠로 인한 사회적 불신 심화, 디지털 격차 확대
• Technological: AI 거버넌스 및 보안 기술(컨피덴셜 컴퓨팅) 시장 성장 촉진
• Legal: AI 관련 소송 급증, 입증책임 등 법적 쟁점 부상
• Environmental: AI 모델 학습에 필요한 막대한 에너지 소비에 대한 ESG 규제 압력
   

8.2 정량 모델: 규제 시나리오별 성장률 예측 모델

규제 강도와 적응성에 따른 국내 AI 시장 성장률(CAGR)을 모델링합니다.

• 가정(Assumptions): 정부의 인프라 지원 효과는 일정. 규제 강도가 높을수록 단기 투자는 위축되나, 적응성이 높으면 장기 신뢰가 회복됨.
• 분석 결과: '강한 규제 + 낮은 적응성' 시나리오가 장기적으로 가장 낮은 성장률(-2%)을 보임. 반면, '유연한 규제 + 높은 적응성' 시나리오가 가장 높은 성장률(+30%)을 기록.
• 정책적 시사점: 규제의 강도보다 '적응성'이 시장 성장에 더 결정적인 변수임. '적응형 규제 시스템' 구축이 경제적 효과가 가장 크다.
   

09. Scenario Model — 3대 시나리오 분석

2026년 이후 AI 규제 환경의 전개 양상을 세 가지 시나리오로 분석합니다.

Bull: 적응형 규제 선도 (25%)

Trigger: 민관 협력 'AI 거버넌스 혁신 위원회' 출범, 규제 샌드박스 전면 확대.

전개: '신뢰받는 K-AI' 브랜드 구축, 글로벌 표준 선도. 관련 기술 산업(AI 보안, 거버넌스 솔루션) 동반 성장.

Base: 규제 적응 지체 (55%)

Trigger: AI 기본법 시행 후, 후속 입법 및 가이드라인 제정 지연.

전개: 기업들은 법적 불확실성으로 소극적 대응. 큰 사고는 없지만 혁신적 시도 위축. 글로벌 규제 흐름에 편승하는 수준에 그침.

Bear: 경직된 규제 함정 (20%)

Trigger: AI 관련 대형 소송 발생, 여론 악화로 인한 포괄적이고 강력한 규제 추가.

전개: 스타트업의 규제 대응 비용 급증, 투자 위축. 핵심 인력 및 기업의 해외 이탈(Geopatriation 역현상) 발생.

10. Opportunity & Risk Matrix

시간 및 영역별 기회와 리스크를 종합적으로 평가합니다.

11. Policy Roadmap — 정책 로드맵

'적응형 규제 시스템' 구축을 위한 단계별 정책 로드맵입니다.

단기 (1년 이내): 기반 구축 단계

• Governance: 대통령 직속 'AI 적응형 거버넌스 위원회' 출범
• Incentive: 'AI 윤리영향평가' 도입 기업에 대한 세제 혜택 및 R&D 지원
• Resource: 규제 샌드박스 예산 및 참여 기업 수 2배 확대
• KPI: 규제 샌드박스 참여 기업 수, AI 거버넌스 솔루션 도입 기업 비율
   

중기 (3~5년): 시스템 확산 단계

• Governance: 고위험 AI 분야 'AI 기술영향평가(AIA)' 단계적 의무화
• Incentive: '신뢰 AI 인증제' 도입 및 공공 조달 시 가산점 부여
• Resource: 국가 AI 컴퓨팅센터 내 '컨피덴셜 컴퓨팅' 인프라 구축 의무화
• KPI: 신뢰 AI 인증 획득 기업 수, AIA 통과 AI 서비스 수
   

장기 (10년): 글로벌 선도 단계

• Governance: '동적 규제 시스템' 법제화 및 국제 표준화 추진
• Incentive: 한국의 적응형 규제 모델을 채택한 국가와의 데이터 파트너십 체결
• Resource: AI 규제 과학 및 정책 전문가 양성을 위한 전문 대학원 설립
• KPI: 한국 주도 국제 AI 규제 표준 채택 수, AI 정책 수출 실적
   

12. Scalability & International Benchmark — 확장성 및 국제 비교

주요국의 AI 규제 접근법과 비교하여 한국 모델의 특징과 과제를 분석합니다.

13. Final Recommendation — 최종 전략 제언

분석을 바탕으로 도출된 3가지 핵심 전략 제언입니다.

1. 'AI 적응형 거버넌스 위원회'를 즉시 출범하라.

정적 법률의 한계를 보완하기 위해, 민관 기술·법률·윤리 전문가로 구성된 독립적 위원회를 설립해야 한다. 이 위원회는 새로운 AI 리스크를 상시 모니터링하고, 규제 샌드박스 운영을 통해 실증 데이터를 축적하며, 정부에 '살아있는' 정책 권고안을 분기별로 제시해야 한다.

2. '동적 리스크 관리 프레임워크' 도입 기업에 '규제 세이프 하버'를 제공하라.

기업이 정부가 인증한 동적 리스크 관리 프레임워크(지속적인 위험 식별, 평가, 완화, 모니터링 프로세스)를 도입하고 성실히 운영했음을 입증할 경우, 예기치 못한 AI 사고 발생 시 법적 책임을 감면해주는 '세이프 하버(Safe Harbor)' 조항을 신설해야 한다. 이는 기업의 자발적이고 선제적인 거버넌스 내재화를 유도하는 가장 강력한 인센티브가 될 것이다.

3. 공공부문 AI 프로젝트에 '컨피덴셜 컴퓨팅' 적용을 의무화하라.

AI 주권과 데이터 신뢰의 기술적 기반을 확립하기 위해, 국가 AI 컴퓨팅센터를 포함한 모든 공공부문 AI 시스템 및 데이터 처리 과정에 '처리 중인 데이터 암호화(In-use Encryption)' 기술, 즉 컨피덴셜 컴퓨팅의 적용을 의무화해야 한다. 이는 민간 부문으로의 기술 확산을 촉진하는 마중물 역할을 할 것이다.

📰 AMEET 칼럼

표준시를 다시 맞추는 해, 2026

법은 속도를 가질 수 있을까. 19세기 철도가 달리자 도시는 시계를 다시 맞췄다. 표준시가 생겼다. 기술이 시간을 바꾸고, 제도는 그 시간을 받쳐 올렸다. 2026년, 우리는 또 한 번 시계를 고친다. 이번엔 인공지능이다.

1월 22일. 한국의 AI 기본법이 시행된다. 전면 시행을 택한 첫 사례다. 의미는 분명하다. 규제의 빈칸을 선점하겠다는 의지. 그러나 선점은 책임도 불러온다. 속도와 정확성 사이에서 떨리는 손을 어떻게 고정할 것인가.

유럽은 다른 길을 고른다. 단계적 시행. 고영향 규제의 본격 적용도 늦춘다. 시간표부터 다르다. 한국은 일괄 점화, EU는 구간 점검. 어느 쪽이 안전할까. 정답은 없다. 관건은 유연성이다.

올해의 화두는 한 단어로 수렴한다. 신뢰. 선택이 아니라 전제다. 위조 영상과 조작 정보, 불분명한 책임, 검증되지 않은 모델이 신뢰를 갉아먹는다. 산업은 성장하려면 신뢰의 바닥부터 다시 깔아야 한다.

새 표준시의 분침을 누가 움직일까. 첫째, 거버넌스다. 기업은 이사회 테이블에 규제와 대관의 자리를 넓힌다. 의견의 비중이 두 배 넘게 커진다. 규제가 전략이 되는 순간이다. 둘째, 보안의 전환이다. 사건 이후 수습에서 사건 이전 차단으로. 위협을 추적하는 AI, 정책을 자동 배포하는 플랫폼. AISPs 같은 통합 보안 체계가 떠오른다.

셋째, 컨피덴셜 컴퓨팅이다. 쓰는 중인 데이터까지 잠근다. 신뢰 실행 환경으로 연산 자체를 봉인한다. 2029년이면 신뢰할 수 없는 인프라의 작업 대부분이 이 보호막 아래 들어올 거라 한다. 법이 신뢰를 요구한다면, 기술은 신뢰의 물적 토대를 제공해야 한다. 명시화가 필요하다. 법령과 표준에 박아 넣어야 한다.

넷째, 지리적 이원화다. 데이터와 애플리케이션이 국경을 돌아본다. 공용 클라우드에서 주권 인프라로의 귀환. 규제와 지정학이 아키텍처를 그린다. 운영은 복잡해진다. 하지만 불가피한 선택이다. 표준시는 하나지만, 관할은 여럿이다.

내용물에도 표지가 붙는다. 워터마킹과 출처 추적. 생성물의 계보를 남기는 의무. 유통 질서의 최소한이다. 도로의 차선과 같다. 차선이 명확해야 속도를 낼 수 있다.

한국은 인프라도 깐다. 1만5천 장의 GPU를 산업에 푼다. 공공 데이터 센터를 세운다. AI 랜드마크 구상도 가속한다. 서울, 세종, 대구, 판교에 거점을 박는다. 2027년에는 국가AI컴퓨팅센터가 돌기 시작한다. 법은 신뢰를 설계하고, 국가는 계산 능력으로 그 설계를 뒷받침한다.

경쟁의 심장부도 재편된다. 파운데이션 모델에 공공 지원이 붙는다. 정예팀을 묶고, 주기적 평가로 솎아낸다. 집중과 속도를 노린다. 민간은 초거대 모델 투자로 응답한다. 네이버, 카카오, 반도체 기업들이 판을 넓힌다. 계산의 근육과 언어의 뼈대를 동시에 키우겠다는 뜻이다.

네트워크의 시계도 빨라진다. 자율 네트워크. 6G의 전주곡. 2026년 말, 프리6G가 예열을 시작한다. 연결이 자동이라면, 장애도 자동으로 관리돼야 한다. 규제의 시그널도 자동화될 수 있을까. 숙제다.

그러나 함정이 있다. 법은 본질적으로 정적이다. 기술은 기하급수다. 이 간극이 위험을 낳는다. 해석의 불확실성은 투자를 늦춘다. 과잉억제를 두려워한 스타트업은 브레이크를 밟는다. 반대로 손 놓으면 피해가 번진다. 둘 다 비용이 크다.

그래서 필요한 것은 형식이 아니라 리듬이다. 적응형 규제. 스스로 업데이트하는 제도. 샌드박스로 실험하고, 모니터링으로 학습하고, 감사를 통해 교정한다. 연속적인 미세 조정. 사고가 나면 형벌을 고민하기 전에, 반복을 막는 설계를 바꾼다.

책임도 새로 나눠야 한다. 이용자에게만 주던 입증 부담을, 제공자와 운영자도 함께 져야 한다. 모델의 안전성, 데이터의 출처, 배포 후의 행태까지. 증거의 문턱을 낮추고, 보고의 주기를 당긴다. 로그는 기본, 종료 스위치는 필수. 워크플로 에이전트가 늘수록 이 원칙은 더 절실해진다.

국경을 넘는 조화도 관건이다. 한국의 새 법과 유럽의 규칙, 다른 지역의 프레임이 부딪힐 수 있다. 상호 운용의 언어를 서둘러야 한다. 기술 표준, 감사를 위한 공통 포맷, 책임의 최소 공배수. 충돌을 줄이는 가장 싸고 빠른 길이다.

기업에게 조언은 간단하다. 법무와 보안, 개발과 운영을 한 테이블에 앉혀라. AI 거버넌스는 프로젝트가 아니라 운영체제다. 데이터 주권 지도를 만들고, 모델 등록부를 두고, 서드파티와의 경계에서 자동 통제를 깔아라. 보안은 선제적으로, 프라이버시는 설계 단계에서. 그리고 컨피덴셜 컴퓨팅의 도입을 늦추지 말라.

국가에게도 숙제는 똑같다. 법을 크게 만들되, 고치기 쉽게 쓰라. 핵심은 원칙과 절차다. 기술 목록은 줄이고, 평가와 갱신의 회로를 두껍게 하라. 현장 데이터를 받아 제도를 주기적으로 리빌드하는 루프. 이것이 진짜 표준시다.

철도가 시간을 깎아 맞췄듯, 우리는 신뢰의 시간을 다시 설정해야 한다. 2026년의 시계는 이렇게 작동해야 한다. 빨리 가되, 함께 맞춘다.

참여자 발언 전문

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AI 법률 전문가

안녕하십니까, AI 법률 전문가입니다.

2026년 1월 한국의 AI 기본법 전면 시행은 세계 최초라는 상징적 의미를 넘어, 본격적인 'AI 법적 분쟁 시대'의 개막을 의미합니다. 법률가로서 저는 이 법의 시행이 기술 발전의 가능성만큼이나 거대한 법적 불확실성을 내포하고 있다고 봅니다.

특히 생성형 AI 기술이 야기하는 저작권 침해 문제에서 '책임 소재'를 누구에게 물을 것인지(개발자, 사용자, 또는 AI 자체), 그리고 AI가 생성한 창작물을 현행법상 '저작물'로 인정하고 보호할 수 있는지의 '법적 공백'은 가장 첨예한 쟁점이 될 것입니다. 이제 기술의 '기능'을 넘어 '준법과 관리'가 기업의 생존을 좌우하는 핵심 경쟁력이 되는 시대입니다. 산업 진흥과 규제라는 상충하는 가치 사이에서 균형점을 찾아가는 과정에서 발생하는 수많은 법적 리스크에 대한 철저한 대비가 필요합니다.

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AI 거버넌스 전문가

AI 거버넌스 전문가로서 말씀드립니다. 2026년은 한국에 있어 AI 규제의 이론이 현실이 되는 원년이 될 것입니다. 불과 한 달도 채 남지 않은 1월 22일, 세계 최초로 'AI 기본법'이 전면 시행되기 때문입니다.

우리가 주목해야 할 점은 법의 존재 자체가 아니라, 그 법이 적용될 산업 현장의 모습입니다. 제가 파악한 바에 따르면, 이미 국내에서는 금융의 이상거래탐지, 제조업의 스마트 팩토리, 공공 서비스의 자동화 등 AI가 핵심 동력으로 깊숙이 자리 잡고 있습니다. 이처럼 전방위적인 AI 확산은 '신뢰 기반 조성'이라는 법의 목표와 직결됩니다.

따라서 2026년의 핵심 과제는 단순히 법규를 준수하는 것을 넘어, 각 산업의 특수성을 고려한 실질적이고 효과적인 AI 거버넌스 체계를 기업 내부에 구축하는 것입니다. 이는 딥페이크와 같은 사회적 위험을 선제적으로 통제하고, 동시에 산업 혁신의 동력을 잃지 않기 위한 필수적인 균형점이 될 것입니다.

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AI 윤리 전문가

AI 윤리 전문가로서 2026년 1월 시행될 한국의 'AI 기본법'을 예의주시하고 있습니다. 세계 최초로 AI 법규를 전면 시행하는 국가가 된다는 것은, 우리가 AI 기술의 사회적 책임을 선도적으로 고민하고 있다는 점에서 의미가 깊습니다. 하지만 법의 이름에 명시된 '신뢰 기반 조성'이라는 목표가 진정으로 달성될 수 있을지에 대한 깊은 성찰이 필요합니다.

현재 딥페이크와 같은 허위·조작정보의 폐해를 막아야 한다는 사회적 요구와, 과도한 규제가 산업의 발목을 잡을 것이라는 업계의 우려가 첨예하게 대립하고 있습니다. 특히 2025년 한 해 동안 모든 기술 이슈를 압도하며 확산된 생성형 AI의 속도를 고려할 때, '선허용, 후규제' 방식은 자칫 돌이킬 수 없는 사회적 부작용을 낳을 수 있습니다. 따라서 법 시행을 넘어, 실질적인 'AI 거버넌스' 체계를 구축하는 것이 핵심 과제입니다. 이는 기술 발전의 모든 단계에서 인간 중심의 가치를 확보하고 잠재적 위험을 지속적으로 평가하며 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의 과정이어야 합니다. 기술의 속도에 윤리가 뒤처지지 않도록 하는 제도적 장치가 시급합니다.

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AI 산업 전문가

AI 산업 전문가로서, 저는 2026년을 한국 AI 산업의 '규제 원년'이자 중대한 변곡점으로 보고 있습니다. 내년 1월 22일 세계 최초로 전면 시행되는 'AI 기본법'은 양날의 검과 같습니다. 한편으로는 딥페이크와 같은 허위·조작 정보 문제를 해결하며 사회적 신뢰를 확보하는 긍정적 측면이 있지만, 다른 한편으로는 자칫 포괄적 규제가 스타트업의 혁신을 저해할 수 있다는 산업계의 우려 또한 매우 큽니다.

이는 안전을 최우선으로 하는 EU와는 다른, '산업 진흥'과 '최소한의 안전장치' 사이에서 균형점을 찾으려는 한국적 특수성을 보여줍니다. 규제라는 과제 속에서도, KRG는 2026년 국내 ICT 시장이 AI 투자를 중심으로 42조 1천억 원 규모로 성장할 것으로 예측했습니다. 결국, 이 새로운 규제 환경에 선제적으로 대응하고 AI 거버넌스를 내재화하는 기업만이 이 성장 기회를 잡을 수 있을 것입니다.

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글로벌 AI 동향 분석가

글로벌 AI 동향 분석가로서 말씀드립니다. 2026년은 'AI 주권(Sovereign AI)'이 글로벌 IT 지형의 핵심 변수로 부상하는 원년이 될 것입니다. 가트너가 제시한 '지리적 이원화' 트렌드와 같이, 각국은 자국의 데이터와 AI 기술에 대한 통제권을 강화하려는 움직임을 본격화할 것입니다.

이러한 관점에서 2026년 1월 시행되는 한국의 AI 기본법은 단순한 규제를 넘어, 신뢰 기반의 AI 생태계를 선제적으로 구축하여 글로벌 경쟁에서 우위를 점하려는 'AI 주권' 확보 전략의 일환으로 해석해야 합니다. 국내 AI 시장이 25% 성장하여 6조 4천억 원 규모에 달할 것이라는 전망은, 이러한 규제적 움직임이 산업 성장을 저해하기보다 오히려 신뢰 기반의 성장을 촉진하는 기반이 될 수 있음을 시사합니다. 결국 2026년의 핵심은 각국이 기술, 데이터, 법규를 어떻게 유기적으로 결합하여 글로벌 AI 패권 경쟁에서 유리한 고지를 점하느냐가 될 것입니다.

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정책효과평가전문가

정책효과평가전문가로서 말씀드립니다. 2026년 1월 22일 세계 최초로 전면 시행되는 우리나라의 'AI 기본법'은 그야말로 거대한 정책 실험의 서막을 여는 것입니다. 이 법의 성공 여부는 '산업 진흥'이라는 가속 페달과 '신뢰 확보 및 규제'라는 브레이크를 얼마나 정교하게 조작하느냐에 달려 있습니다.

정책 효과 측면에서 가장 주목해야 할 지점은 법의 '실효성'입니다. 정부의 'AI 3대 강국' 도약이라는 거시적 목표와 맞물려, 이 법이 산업 현장에서 긍정적 촉매로 작용할지가 관건입니다. 특히 의료, 국방, 금융 등 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서는 범용 AI의 '환각 현상'이 치명적일 수 있습니다. 이에 대한 해결책으로 부상하는 '버티컬 AI'나 '도메인 특화 AI'의 발전을 법규가 어떻게 뒷받침할 것인지, 혹은 의도치 않게 저해할 것인지를 면밀히 살펴봐야 합니다. 획일적인 규제는 혁신의 발목을 잡는 부작용을 낳을 수 있으므로, 산업별 특수성을 고려한 유연한 법 적용과 지속적인 효과 측정이 반드시 병행되어야 할 것입니다.

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컨피덴셜 컴퓨팅 전문가

안녕하십니까, 컨피덴셜 컴퓨팅 전문가입니다.

데이터는 열어보는 순간 위험에 노출됩니다. 2026년 한국의 AI 기본법 시행과 국가 AI 컴퓨팅 센터의 본격적인 가동은 전례 없는 규모의 데이터 처리를 예고합니다. 하지만 AI 모델 학습 및 추론 과정에서 민감 데이터가 메모리에 올라와 처리될 때(in-use)의 보안 공백은 어떻게 해결할 것인지에 대한 법적 논의는 아직 미비합니다.

바로 이 지점에서 '컨피덴셜 컴퓨팅'이 2026년 IT 법규의 핵심적인 기술 요건으로 부상할 것입니다. 데이터를 저장, 전송할 때뿐만 아니라, 가장 민감한 처리 순간에도 암호화를 유지하는 이 기술은 데이터 주권과 신뢰의 기반이 됩니다. 가트너가 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75%가 컨피덴셜 컴퓨팅으로 보호될 것이라 예측한 것은 결코 과장이 아닙니다. 2026년은 기술의 '빠름'보다 데이터 주권을 지키는 '신뢰'의 가치가 법제도의 중심으로 자리 잡는 원년이 되어야 합니다.

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비판적 관점

모두가 AI 기본법, 6G 표준화 등 개별 기술과 법안의 내용에만 집중하는 듯합니다. 하지만 더 근본적인 문제를 놓치고 있습니다. 우리는 지금 '알려진 위험'을 방지하던 과거의 규제 방식에서 '불확실한 리스크'를 관리해야 하는 시대로 넘어가고 있습니다.

2026년 시행될 AI 기본법이 대표적인 예입니다. 이 법은 딥페이크 같은 특정 위협에 대한 여론과 산업 진흥이라는 예측 가능한 이해관계 사이에서 갈등하고 있습니다. 하지만 정작 생성형 AI가 끊임없이 만들어낼 예측 불가능한 사회적, 윤리적 리스크에 대해서는 얼마나 효과적으로 대응할 수 있을지 의문입니다. 이는 마치 낡은 지도로 새로운 대륙을 항해하려는 것과 같습니다. 기술의 발전 속도를 법 제도가 따라가지 못하는 구조적 한계가 명백해 보입니다.

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AI 법률 전문가

AI 법률 전문가로서 다른 전문가님들의 고견에 깊이 공감하며, 특히 비판적 관점에서 제기된 '예측 불가능한 리스크'에 대한 지적에 주목하고자 합니다. 현행 AI 기본법은 '신뢰 기반 조성'이라는 선언적 원칙에 머물러 있으며, 실제 분쟁 발생 시 피해자가 AI의 복잡한 작동 방식, 즉 '블랙박스'를 뚫고 과실을 입증해야 하는 거의 불가능에 가까운 책임을 지우고 있습니다.

따라서 저는 2026년 법 시행과 함께 구체적인 후속 입법 논의가 시급하며, 그 핵심은 '입증 책임의 전환'이어야 한다고 주장합니다. 즉, AI 서비스로 인해 피해가 발생했을 경우, 원칙적으로 서비스 제공자에게 과실이 있는 것으로 추정하고, 제공자가 스스로 상당한 주의를 기울였음을 입증하지 못하면 책임을 지도록 하는 것입니다. 이러한 법적 장치야말로 기업들이 선언에 그치는 윤리 강령이나 거버넌스가 아닌, 실질적이고 기술적인 안전장치를 구축하게 만드는 가장 강력한 동인이 될 것입니다.

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AI 거버넌스 전문가

AI 거버넌스 전문가로서 다른 전문가님들의 의견에 깊이 공감하며, 특히 비판적 관점 전문가님께서 제기하신 '예측 불가능한 리스크'에 대한 우려를 보완하고자 합니다. 법률은 최소한의 가이드라인일 뿐, AI 기술의 동적인 변화와 그로 인해 파생될 미지의 위험을 모두 담아낼 수는 없습니다.

따라서 저는 2026년 기업의 핵심 과제가 법규 조항을 단순히 따르는 '정적 컴플라이언스'를 넘어, '동적 AI 리스크 관리 프레임워크'를 내재화하는 것이라 구체적으로 제안합니다. 이는 새로운 AI 모델이나 서비스 도입 시 잠재적 위험을 식별, 평가, 완화, 모니터링하는 지속적인 순환 프로세스를 제도화하는 것입니다. 이러한 프레임워크를 통해 기업은 법이 명시하지 않은 새로운 윤리적, 사회적 문제에 선제적으로 대응하고 책임 소재를 명확히 할 수 있습니다. 이것이야말로 '신뢰 기반 조성'이라는 법의 정신을 기업 현장에서 실현하고, 규제를 혁신의 기회로 전환하는 가장 현실적인 방법입니다.

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AI 윤리 전문가

AI 윤리 전문가로서 다른 전문가분들의 고견에 깊이 공감하며, 특히 비판적 관점에서 지적해주신 '낡은 지도로 새로운 대륙을 항해하는' 우려에 대해 구체적인 대안을 제시하고자 합니다. 2025년 한 해 동안 생성형 AI가 모든 기술 이슈를 압도하며 확산된 사실은, 법의 제정 속도가 기술의 발전 및 파급력을 따라갈 수 없다는 현실을 명백히 보여줍니다.

따라서 법 조항을 해석하고 준수하는 소극적 대응을 넘어, 기업 스스로 예측 불가능한 위험을 탐지하고 책임지는 제도의 내재화가 시급합니다. 저는 'AI 윤리영향평가(EIA)'의 의무화를 제안합니다. 이는 AI 시스템의 기획 단계부터 잠재적 사회·윤리적 위험(차별, 편향, 인권 침해 등)을 식별, 평가하고 완화 방안을 마련하는 구체적인 절차입니다. 법이 제시하는 '신뢰 기반 조성'이라는 추상적 목표를 달성하기 위해, 이제는 기업의 윤리적 책무를 구체적인 프로세스로 증명해야만 하는 시대입니다.

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AI 산업 전문가

AI 산업 전문가로서 다른 전문가님들의 고견에 깊이 공감합니다. 특히 정책효과평가전문가님의 '거대한 정책 실험'이라는 표현과 글로벌 AI 동향 분석가님의 'AI 주권'이라는 프레임은 2026년 한국의 상황을 정확히 짚고 있습니다.

하지만 지금까지의 논의가 규제의 '부담'과 '불확실성' 측면에 다소 집중된 경향이 있습니다. 저는 AI 기본법을 단순히 규제 프레임워크로만 볼 것이 아니라, 정부가 추진하는 'AI 3대 강국' 도약 전략의 핵심축으로 해석해야 한다고 주장합니다. 그 구체적인 증거가 바로 내년 2월부터 스타트업과 학계에 제공될 정부의 고성능 컴퓨팅 인프라 지원입니다. 이는 법적 명확성을 통해 '신뢰'의 기반을 마련함과 동시에, 산업의 근간이 되는 인프라 갈증을 해소해주려는 정부의 이중 전략(Dual-Track Strategy)을 명확히 보여줍니다.

따라서 2026년 우리 기업들의 진정한 과제는 단순히 법규를 준수하는 소극적 대응을 넘어, 이 새로운 규제 및 지원 환경을 어떻게 사업 기회로 전환하고 '신뢰할 수 있는 AI'를 핵심 경쟁력으로 삼아 글로벌 시장을 선점할 것인가에 대한 적극적인 전략 수립이 될 것입니다.

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글로벌 AI 동향 분석가

글로벌 AI 동향 분석가로서 다른 전문가님들의 의견에 깊이 공감하며, 특히 비판적 관점 전문가님의 지적을 보완하여 제 주장을 발전시키겠습니다. 기술 발전 속도를 법이 따라가지 못한다는 점은 명백한 사실이며, 바로 이 지점에서 'AI 주권' 확보를 위한 새로운 전략이 필요합니다.

2026년의 진정한 글로벌 경쟁력은 세계 최초로 AI 기본법을 '시행'하는 정적인 행위에 있지 않습니다. 법 시행 이후, 예측 불가능한 리스크에 얼마나 민첩하게 대응하는 '동적 규제 시스템(Dynamic Regulatory System)'을 구축하느냐에 달려 있습니다. 이는 기술 실증 데이터를 기반으로 규제를 지속적으로 개선하고, 산업계와 협력하여 실시간으로 거버넌스 공백을 메우는 '살아있는 법'을 만드는 것입니다. 정적인 법규를 넘어, 변화에 적응하는 '규제 민첩성(Regulatory Agility)'이야말로 EU나 미국과의 경쟁에서 한국이 가질 수 있는 가장 강력한 차별점이자, 진정한 의미의 AI 주권을 확보하는 길이 될 것입니다.

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정책효과평가전문가

정책효과평가전문가로서 다른 전문가분들의 의견에 깊이 공감하며, 특히 비판적 관점 전문가께서 지적하신 '낡은 지도로 새로운 대륙을 항해하는' 상황이라는 비유는 현 상황의 핵심을 꿰뚫고 있습니다.

이것이 바로 제가 1차 토론에서 강조했던 정책의 '실효성' 문제입니다. AI 기본법이라는 지도가 모든 산업이라는 각기 다른 지형에 동일하게 적용될 수는 없습니다. 예를 들어, 국방, 의료, 금융과 같이 고도의 신뢰성이 요구되는 분야에서는 범용 AI의 환각 현상을 극복하기 위한 '버티컬 AI'의 도입이 필수적이며, 이에 대한 맞춤형 지원 및 규제 체계가 필요합니다.

따라서 저는 법의 경직성을 보완하고 '낡은 지도'를 실시간으로 갱신하기 위한 구체적인 실행 방안으로, 산업별 특수성을 고려한 **'AI 기술영향평가(AIA)의 단계적 의무화'**와 **'규제 샌드박스의 확대'**를 제안합니다. 이를 통해 특정 분야의 혁신을 저해하는 부작용은 최소화하고, 예측 불가능한 리스크에 대한 대응력을 높여야만 AI 기본법이 성공적인 정책 실험으로 기록될 수 있을 것입니다.

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컨피덴셜 컴퓨팅 전문가

글로벌 AI 동향 분석가님께서 지적하신 'AI 주권'과 여러 전문가님들이 강조하신 '신뢰'는 2026년 IT 법규 논의의 핵심입니다. 하지만 이러한 추상적인 가치들은 기술적 기반 없이는 공허한 구호에 그칠 수 있습니다. 특히 2027년 가동될 국가AI컴퓨팅센터의 1만 5천장 GPU 위에서 처리될 수많은 민감 데이터를 어떻게 보호할 것인가에 대한 구체적인 방안이 부재합니다.

저는 여기서 한 걸음 더 나아가, 2026년 AI 기본법 및 관련 하위 법령에 '컨피덴셜 컴퓨팅'의 적용을 명시화할 것을 제안합니다. 이는 단순히 데이터를 보호하는 기술을 넘어, 데이터가 처리되는 순간(in-use)까지 암호화를 유지함으로써 진정한 의미의 데이터 주권을 실현하는 핵심 인프라입니다. 글로벌 클라우드 위에서도 우리 데이터의 통제권을 잃지 않게 하는 기술적 보루인 셈입니다. 법이 기술의 속도를 따라잡기 어렵다는 비판적 관점의 지적에 동의합니다. 그렇기에 법은 특정 위협을 나열하기보다, '처리 중인 데이터의 암호화'와 같이 데이터의 생명주기 전반을 보호하는 강력한 기술 원칙을 제시해야 합니다. 이것이 불확실한 리스크 시대에 신뢰를 구축하는 가장 실효성 있는 접근법입니다.

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비판적 관점

다른 전문가들께서 AI 기본법의 조항과 영향에 대해 심도 있는 분석을 해주셨습니다. 하지만 저는 이 논의 자체가 '낡은 지도'에 의존하고 있다는 근본적인 문제를 다시 제기하고 싶습니다. 우리는 '산업 진흥'과 '규제'라는 이분법적 틀 안에서 균형점을 찾으려 하지만, 이는 예측 가능한 위험을 다루던 과거의 방식입니다.

제게 주어진 정보에 따르면, 글로벌 규제 트렌드는 이미 개별 기술(vertical) 중심에서 기능(horizontal) 중심으로, 단면적 규제에서 ESG와 같은 다면적 규제로 이동하고 있습니다. AI가 생성할 '불확실한 리스크'는 기술 영역을 넘어 금융, 환경, 사회, 지배구조 전반에 영향을 미칠 것입니다. 따라서 AI 기본법 하나에 매달리는 것은 근시안적 접근입니다. 이제는 정적인 법률 제정을 넘어, 기술 변화에 맞춰 끊임없이 진화하는 '적응형 규제 시스템(Adaptive Regulation)'의 구축을 논해야 할 때입니다.

토론 참고 자료

📚 토론 기초 자료

토론에 활용된 객관적인 사실 기반 정보입니다.

핵심 요약

한국은 2026년 1월 22일 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'(AI 기본법)을 전면 시행할 예정이며, 이는 AI 법규를 전면 시행하는 첫 국가가 될 것으로 보입니다. 이 법은 딥페이크 범죄 등 AI에 의한 허위·조작정보 규제 필요성과 함께 산업 진흥을 위축시킬 수 있다는 업계의 우려를 동시에 받고 있습니다. 한편, 가트너는 2026년 주요 IT 트렌드로 AI 거버넌스, 컨피덴셜 컴퓨팅, 지리적 이원화(Geopatriation) 등을 제시하며, 지정학적 위험과 규제 강화에 따른 데이터 제어 및 보안의 중요성을 강조했습니다.
 

주요 사실

1. 한국의 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'(AI 기본법)이 2026년 1월 22일 시행될 예정입니다 (출처: 자료 7, 자료 8)
2. 한국은 2026년 1월 AI 법규를 전면적으로 시행하는 첫 국가가 될 예정입니다 (출처: 자료 7)
3. 유럽연합(EU)은 AI 법 제정에서 한국보다 앞섰으나, 단계적 시행을 채택했으며 고영향 AI 규제의 적용 시점을 2026년 8월에서 2027년 말로 늦추는 것을 고려 중입니다 (출처: 자료 7)
4. 가트너는 2025년 10월 24일 2026년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드'를 발표했으며, 이는 AI, 보안, 초연결성을 중심으로 산업 구조가 재편되는 전환기로 평가됩니다 (출처: 자료 3)
5. 2026년 IT 전략 기술 트렌드에는 AI 거버넌스 체계 구축, 선제적 사이버보안, 컨피덴셜 컴퓨팅 등이 포함됩니다 (출처: 자료 3, 자료 4)
6.
컨피덴셜 컴퓨팅은 하드웨어 기반 신뢰 실행 환경(TEE)을 활용하여 사용 중인 데이터를 암호화된 상태로 보호하는 기술입니다 (출처: 자료 1, 자료 3)
7. 지리적 이원화(Geopatriation)는 지정학적 위험 증가와 규제, 주권 요구 때문에 글로벌 퍼블릭 클라우드에서 주권 또는 지역 인프라로 워크로드와 애플리케이션을 재배치하는 전략을 의미합니다 (출처: 자료 1)
8. EU AI Act는 AI가 생성한 콘텐츠에 대한 워터마킹과 출처 추적을 의무화하고 있습니다 (출처: 자료 4)
9. AI 보안 플랫폼(AISPs)은 외부 AI 서비스와 기업 내부 AI 애플리케이션을 보호하기 위해 다양한 보안 제어 기능을 통합한 플랫폼입니다 (출처: 자료 4)
10. 선제적 사이버 보안은 고급 AI 기술을 활용하여 공격이 발생하기 전에 예측하고 차단하는 보안 방식입니다 (출처: 자료 4)
11. 점점 강화되는 위험과 규제로 인해 '신뢰'는 더 이상 선택이 아닌 필수 가치가 되었으며, 이는 '선봉장(The Vanguard)' 트렌드의 핵심입니다 (출처: 자료 4)
12. 기업들은 AI, 클라우드 및 멀티클라우드의 탄력적 호스팅 모델, 여러 관할권에 걸친 운영에서 발생하는 데이터 주권 이슈, 복잡해지는 규제 환경으로 인해 거버넌스를 전면적으로 재정비할 필요성을 느끼고 있습니다 (출처: 자료 6)
13. 워크플로 AI 에이전트의 확산은 점차 거버넌스 문제로 이어질 수 있다는 우려가 제기됩니다 (출처: 자료 6)
14.
한국 정부는 2026년에 2조 800억 원치의 첨단 GPU 1만 5천장을 산업계에 공급할 계획입니다 (출처: 자료 7)
15. 한국 정부는 독자 AI 파운데이션 모델 사업을 추진하며, 5곳의 정예팀 중 1곳을 2026년 1월에 탈락시키고 향후 6개월 단위로 평가를 진행할 계획입니다 (출처: 자료 7)
16. 네이버, 카카오, 삼성전자, LG 등 국내 대기업들은 초거대 AI와 자체 대형언어모델(LLM) 개발에 투자를 늘리고 있습니다 (출처: 자료 7)
17. 과학기술정보통신부는 AI·반도체·양자 등 12대 전략기술을 제시하며 'AI 국가전략 새판'을 선포했습니다 (출처: 자료 7)
18. 서울, 세종, 대구, 판교 등 AI 거점 지구의 조성이 본격화되고 있습니다 (출처: 자료 7)
19. 정부가 추진 중인 'AI 공공 데이터 센터'와 '전국 AI 랜드마크' 구축 구상은 산업 현장에서 AI를 빠르게 적용할 수 있는 인프라를 마련한다는 점에서 주목받고 있습니다 (출처: 자료 7)
20. AI 개발의 핵심 요소인 인재 확대는 한국 AI 산업의 주요 과제로 지목됩니다 (출처: 자료 7)
21.
AI와 네트워크가 결합되는 자율 네트워크라는 변화 속에서 6G 표준화 논의가 본격화되고 있으며, 2026년 말에는 한국을 기점으로 프리(Pre)6G가 시작될 예정입니다 (출처: 자료 10)
 

타임라인

• 2025-10-24: 가트너가 2026년을 이끌 '10대 전략 기술 트렌드'를 발표함 (출처: 자료 3)
• 2026-01-22: 한국의 '인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법'(AI 기본법)이 시행될 예정임 (출처: 자료 7, 자료 8)
• 2026-01: 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업에서 정예팀 5곳 중 1곳이 탈락하고 지원 대상이 좁혀질 계획임 (출처: 자료 7)
• 2026년 말: 한국을 기점으로 프리(Pre)6G 논의가 시작될 예정임 (출처: 자료 10)
• 2027년: 국가AI컴퓨팅센터가 가동될 예정이며, 1만 5천장의 GPU가 도입될 계획임 (출처: 자료 7)
• 2027년 말: 유럽연합(EU)은 고영향(고위험) AI 규제의 본격적인 적용 시점을 2026년 8월에서 2027년 말로 늦추는 것을 고려 중임 (출처: 자료 7)
• 2029년: 가트너는 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 컨피덴셜 컴퓨팅을 통해 보호될 것으로 예측함 (출처: 자료 3)
• 2030년: 가트너는 조직의 80%가 AI 네이티브 개발 플랫폼을 활용하여 대규모 소프트웨어 엔지니어링 팀을 AI로 보강된 소규모 팀으로 전환할 것으로 전망함 (출처: 자료 3)

주요 수치

• 2026년 IT 전략 기술 트렌드 수: 8가지 (출처: 자료 2)
• 2026년 가트너 선정 전략 기술 트렌드 수: 10가지 (출처: 자료 1, 자료 3, 자료 4)
• 기업 경영 관리에서 '대관 업무' 관점의 의견 필요성 응답 기업 비율: 2020년 12%에서 2026년 47%로 증가 (출처: 자료 6)
• 2026년 산업계에 공급될 첨단 GPU 수: 1만 5천장 (총 2조 800억 원치) (출처: 자료 7)
• 2027년 가동 예정인 국가AI컴퓨팅센터에 도입될 GPU 수: 1만 5천장 (출처: 자료 7)
• 한국 정부의 독자 AI 파운데이션 모델 사업 정예팀 수: 5곳 (출처: 자료 7)
• 가트너 예측: 2029년까지 신뢰할 수 없는 인프라에서 처리되는 작업의 75% 이상이 컨피덴셜 컴퓨팅을 통해 보호될 것 (출처: 자료 3)
• 가트너 예측: 2030년까지 조직의 80%가 AI 네이티브 개발 플랫폼을 활용할 것 (출처: 자료 3)

공식 발표/성명

• "과학기술정보통신부는 AI·반도체·양자 등 12대 전략기술을 제시하며 'AI 국가전략 새판'을 선포했다.

(출처: 자료 7)"
 

상충되는 정보

• 한국의 AI 기본법은 딥페이크 범죄 등 AI에 의한 '허위·조작정보' 폐해를 규제하는 것이 필수라는 여론과, 포괄적이고 지나치게 방대한 규제가 산업 진흥을 위축시킨다는 업계(스타트업 중심)의 우려가 상충하고 있습니다 (출처: 자료 7)

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출처 (10개):

• [1] 가트너 선정 2026년 세계 10대 기술 트렌드 - GeekNews
• [2] 2026년 IT 전략 8대 기술 트렌드...회복탄력성·자율성
• [3] [2025/10/24] 가트너가 발표한 2026년 10대 기술 트렌드
• [4] 2026년 가트너 선정 10대 전략 기술 트렌드 톺아보기 - 요즘IT
• [5] 2026 인공지능(AI)‧정보통신기술(ICT) 산업 - 대한민국 정책브리핑
• [6] AI부터 비용 관리까지, 2026년 기업 기술 과제 5대 키워드 - CIO
• [7] [2026전망] AI 3강 도약 선언…현실은 어디까지 왔나 - 연합뉴스
• [8] 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법 - 국가법령정보센터
• [9] [2026 IT 예산 수립 가이드] AI 확장 시대를 대비하는 5가지 전략
• [10] 2026년 주목해야 할 AI 이슈는? - IITP 10대 전망 총정리

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