이번 CES2026을 읽어 가는 나의 사고의 틀은 '아직'이 아니라

'이미'라는 과거시제였다. 

공식 오픈을 이틀 앞둔 오늘은 CES2026 미디어데이 첫날이다. 미디어에게만 먼저 공개되는 CES Unveiled, 그리고 주최 측 CTA가 준비한 <Tech Trends to Watch> 세션이 이어졌다. 산업분석가(Industry Analyst) 배지를 달고 이 자리에 들어왔다는 건, 전시장을 남들보다 조금 먼저 훑어볼 수 있는 특권이자 해석의 책임이었다.

하지만 솔직히 말해, 나는 이번 CES에 ‘무엇이 나왔는지’를 정리하러 이 자리에 온 건 아니었다. 어떤 기술이 더 똑똑해졌는지, 얼마나 정교해졌는지, 미래가 얼마나 더 빨라질지-이런 요약에는 더 이상 큰 의미를 두지 않기로 했다. 예측은 늘 매력적이지만, 실행을 바꾸지는 않기 때문이다.

그래서 이 글은 트렌드 리뷰가 아니다.

북미 시장 진출을 고민하고 있는 한국의 창업가에게, 지금 무엇을 다시 봐야 하는지, 그리고 어떤 기대를 내려놓아야 하는지를 정리하기 위한 지침에 가깝다.

이 글의 마지막에는, 북미 시장 진출을 고민하는 창업가에게 내가 현장에서 끝내 남기게 된 진짜 질문들을 정리해 두었다. 전략을 말하기 전에, 지금 당신의 사업모델과 서비스가 북미 시장의 기준 위에 실제로 올라탈 준비가 되었는지를 점검하는준비도·실행 체크리스트다.

이 글을 끝까지 읽어야 하는 이유는, 그 질문들이 결국 당신의 다음 선택을 바꿀 것이기 때문이다.

“이상하게도, 

이 사람들은 미래 얘기를 거의 하지 않았다”

CTA 트렌드 세션이 끝나갈 즈음, 이런 생각이 들었다.“이상하게도, 이 사람들 미래 얘기를 거의 안 하네.” 대신 반복해서 등장한 질문은 이것이었다.

       왜 이 기술을 만들었는가?

       왜 지금, 이 방식이어야 하는가?

이번 CES의 분위기는 분명했다.

더 이상 ‘WOW’를 외치게 만드는 기술 자랑의 무대가 아니라, 지금 당장 현실에 배치, 운영, 수익될 수 있는가를 묻는 자리였음은 현장에서 암묵적 합의가 느껴졌다. AT기술이 충분히 넘쳐나는 시대에 북미 시장은 이미 다음 단계로 넘어가 있었다. 기대치는 올라가 있고, 시장에서의 수용 기준은 훨씬 현실적이다. 그래서 나는 이 CES를 ‘앞으로 올 미래’가 아니라, 이미 시작된 기준의 집합으로 읽기 시작했다.

‘이미’라는 시점이 가져온 나의 인식 변화

예전의 나는 CES를 이렇게 바라봤다. “조금만 더 지나면, 곧 이런 세상이 오겠지.” 하지만 이번에는 달랐다. 

“아, 이건 이미 여기까지 와 있구나.”

이 차이는 생각보다 크다. ‘아직’의 시점에서는 기대가 앞선다. ‘이미’의 시점에서는 기술 선택에 책임이 따르기 때문이다. 기술이 '아직'이라면 실험이지만, '이미'와 있다면 선택이다. 그리고 선택에는 반드시 '왜'가 필요하다.

CTA 세션에서 가장 인상 깊었던 지점도 여기에 있었다. 기술의 성능이나 속도가 아니라, 왜 이 기술을 지금 꺼내 들었는지, 이 기술을 미래가 아닌 지금당장 어디에, 어떻게 써먹을 것인지에 대한 설명이 중심에 있었다. 기술 자체보다, 기술이 놓일 자리와 맥락이 더 중요해진 것이다.

기술을 보는 프레임이 바뀌는 순간

기술을 오래 보다 보면 착각이 생긴다. 새로운 기술이 나올 때마다 ‘미래’라는 단어를 붙이고 싶어진다. 하지만 이번 CES에서 내가 느낀 건 정반대였다. 미래는 이미 여기 와 있고, 문제는 우리가 여전히 과거의 질문을 붙들고 있다는 점이다.

       얼마나 똑똑한가?

       얼마나 자동화됐는가?

이 질문들은 더 이상 유효하지 않다. 대신 시장은 이런 질문을 던지고 있었다.

       이 기술은 왜 필요한가?

       이 기술은 지금의 현실을 어떻게 바꾸는가?

       그리고, 무엇을 인간에게 남겨두는가?

이 질문 앞에서, 나 역시 기존에 갖고 있던 기대를 내려놓게 됐다. ‘기술이 답을 줄 것’이라는 기대. ‘AI가 대신 판단해 줄 것’이라는 편리한 환상을 내려놓게 됬다.

CES2026을 ‘기대'의 박람회’가 아니라 

‘기준'의 전환점으로 읽는 이유

이번 CES를 통해 분명해진 건 하나다. 기술은 더 이상 가능성을 증명하는 단계에 있지 않다. 이미 기준을 만들고 있고, 이미 시장을 재편하고 있다. 그렇다면 이제 질문은 바뀌어야 한다.

“이 기술을 만들 수 있는가?”가 아니라

“이 기술을 왜, 어떤 방향으로 써야 하는가?”

이 글을 쓰는 이유도 여기에 있다. 미래를 예측하기 위해서가 아니라, 이미 시작된 변화 앞에서 무엇을 다시 선택해야 하는지를 정리하기 위해서다. 이 글의 마지막에는, 북미 시장의 언어로 사고를 전환하기 위한 5개의 질문을 실행 체크리스트 형태로 정리해 공유할 예정이다. 기술을 설명하기 전에, 스스로에게 먼저 던져야 할 질문들이다. 

CES2026은 ‘언젠가 올 세상’을 보여주는 자리가 아니었다. 이미 도착한 시점에서, 누가 기준되어 있는지를 가려내는 자리였다.

절대 AI를 단독 기술로 

설명하지 않은 이유

이번 세션에서, AI를 단독으로 설명하지 않았다. 의도적으로 그랬다. 대신 항상 이 세 가지와 함께 묶어 AI를 이야기하고 있었다. CTA 트렌드 세션에서 이 구조는 반복해서 설명했고 메시지는 명확했다.

신뢰, 확장, 행동.

       “Cybersecurity enables trust.”   보안은 신뢰를 만든다.

       “Cloud enables scale.”    클라우드는 확장을 가능하게 한다.

       “Simulation turns data into action.”    시뮬레이션은 데이터를 행동으로 바꾼다.

이 문장들은 시장에 AI가 ‘어떻게 놓여야하는가’에 대한 조건문에 가깝다고 느껴졌다. 이 말을 쉽게 '운전'이라는 행동으로 풀면 이해가 빠를 것이다.

  AI는 운전 실력이고

 보안은 안전벨트

 클라우드는 고속도로

 시뮬레이션은 연습 코스

연습도 안 하고, 도로도 없고, 안전장치도 없는데 운전 실력만 자랑하는 건 북미 시장에서는 더 이상 설득력이 없다. AI가 ‘작동할 수밖에 없는 환경’, 즉 현지 AI 인프라를 먼저 생각해야 하기 때문이다. 북미 시장은 우리의 AI 기술력을 묻지 않을 것이다. AI (운전) 실력보다 더 중요한 걸 묻게 될 것이다. 아래 질문에 답을 갖고 있는가가 북미시장 진출에 첫 단추가 될 것이다. 왜냐하면 북미 시장은 이미 AI를 ‘실험 가능한 기술’이 아니라 ‘작동해야 하는 인프라 위의 기능’으로 보기 때문이다.

그래서 이 시장은 더이상 묻지 않는다.

       AI 성능이 얼마나 뛰어난가?

       모델이 얼마나 정교한가?

대신 이런 질문을 던진다.

Q1: 이 서비스의 완성도를 '신뢰-확장-행동'의 묶음으로 증명할 수 있나요?

Q2: 북미 AI인프라 환경에 바로 적용할 수 있게 만들어져 있나요?

즉, AI 성능 그 자체보다

AI가 ‘작동할 수밖에 없는 (북미의 AI인프라)환경’을 먼저 본다는 것이다. 북미시장을 두둘이는 접근에 있어 중요한 시사점이다. 그리고 이 지점에서 많은 한국 스타트업이 처음으로 벽을 만난다.

“기술은 좋은데,

그래서 이게 지금 우리 환경에서 어떻게 돌아가죠?”

북미 AI 인프라 환경에 바로 얹을 수 있는 상태인가를 묻는 것이다. 별도의 전제가 필요한 기술이 아니라, 이미 있는 고속도로 위에서 달릴 수 있는가에 답해야 한다. 그리고 그 전제는 운전 실력 이전에, 안전벨트·도로·연습 코스를 갖췄는지를 묻고 있다.이 질문에 답이 정리되지 않았다면, 아직 AI를 북미시장에 설명할 단계가 아니다. 먼저 북미 AI 환경에 맞춘 설계 먼저 해야 할 단계다.

AI가 아직 실험 단계인지,

조금 더 지켜봐야 할 기술인지에 대한 논쟁은

이번 CES에서 사실상 끝났다.

미국소비자기술협회(CTA) CES 2026에서 발표한 <2026 생산성 포커스(2026 Productivity Focus)>보고서에 따르면, 미국 내 다양한 산업군에 종사하는 근로자들을 대상으로 조사한 결과, 미국 직장인 AI 활용률은 응답자의 63%가 업무 프로세스에 이미 AI를 통합하여 사용하고 있다. AI 도입 전과 비교했을 때, 반복적인 데이터 처리 및 문서 작성 자동화를 통해 주당 평균 8.7시간의 업무 시간을 단축하는 효과를 거두고 있는 것으로 나타났다. AI를 ‘써볼까 말까’의 선택지로 두는 시점은 지난 게 맞다.

 미국인의 63%가 AI를 업무에 사용 중

 주당 평균 주당 8.7시간의 업무 시간 되찾고 있음

OpenAI의 기업용 AI 보고서 역시 같은 방향을 가리킨다. AI 활용은 하루 평균 40분에서 1시간의 시간을 직접적으로 줄여주며, 이를 통해 근로자들은 더 가치 있는 업무에 집중할 수 있게 되었다. 기술(76%), 금융(58%), 전문 서비스(57%) 분야의 지식 노동자들이 현장직 근로자들에 비해 AI를 더 활발하게 사용하고 있다.

이 통계와 현상은 AI는 그 짧은 시간 동안, 실험과 테스트 단계를 넘어섰다. AI가 기업과 직장자에게 필수적인 도구로 자리 잡았았고, 이미 현실의 중심에 와있다.(AI has evolved from experimental to central.)

이어서 패널은 갑자기 이런 말을 던집니다. 자동화 자체가 목표는 아니다(Automation is not the goal). 여기까지는 다들 고개를 끄덕였다. 그런데 바로 다음 어어진 말은 많을 걸 내포하고 있었다.

“The shift is from reactive AI to agentic AI.” 
AI는 반응하는 존재에서, 스스로 판단하고 결정하는 존재로 바뀌고 있다

이 말의 실제 의미는 이렇게 해석한다. 더 이상 AI를 쓰느냐 마느냐의 '선택'의 문제가 아니다. 그리고 이어진 질문은 순간 나의 모든 인식을 블랙홀처럼 없애버렸다.

“Where do humans still decide?” 그렇다면 인간은 어디에서 여전히 결정하는가?

나의 착각은 “AI를 어떤 결정에 쓰고 있느냐”가 핵심질문이 될 걸로만 알고 있다는 것이었다. '네, 아니요'의 판단과 결정의 대신해 주는 것(에이전트AI)이 아니었음을 강해게 깨닫는 지점이다. 인간의 의도와 판단 기준, 결정하는 이유는 대신할 수 없는 영역이었다. 이 질문은 북미 시장에서 AI 제품이 실패하는 이유를 정확히 찌르고 있었다. 북미 현지의 고객과 소비자의 의도와 판단기준, 무엇가를 결정하는 과정과 그 이유는 한국인의 그것과는 완전히 다르기 때문이다. 

분명히 기술 밖의 이슈다.

단순히 기능적으로 너무 많은 걸 대신하려는 AI는 오히려 신뢰를 잃게 되고, 미국 고객이 갖고 있는, 위 질문에서와 같이 '여전히 다른 사고와 행동양식'에 따른 판단과 결정의 의도를 담아내지 못하면, 북미 시장에서는 오히려 설 곳이 없기 때문이다.

나는 이 지점에서 AI와 인간의 경계를 본다. 

자동으로 알아서 해준다, 이제 판단과 결정도 스스로 한다? 그렇다면 이제 인간에게 남겨진 것은 무엇인가? 하지만 우울하지만은 않다. 오히려 그 남겨진 것을, 역설적으로 AI 때문에 더욱 또렷해질 것이 분명하기 때문이다. AI는 점점 더 그 남겨진 인간의 영역을 도드라지게 해야 하지 않을까?

북미고객이 우리에게 묻는 질문은 이거다.

Q3: 당신이 만든 AI서비스는 나에게, 내가 왜 이 결정을 해야 하는지에 도움을 주는가?

Q4: 무엇을 대신하고, 무엇에 내가 하지 않아도 되는가?

‘이미 현실이 된’ 사례들

1️⃣ 자율주행 – “이건 데모가 아니라, 이미 서비스다”

Self-driving is no longer theoretical. It’s operating.” 자율주행은 이론이 아니라, 실제로 운영 중이다

그 서비스 이름은 Waymo다. 샌프란시스코 도심에서 운영 중이고, 복잡한 교차로와 보행자·자전거·신호등이 뒤섞인 환경에서 운영 중이다. 실제 승객은 탑승하고 이동한다. 중요한 건 승객은 돈을 지불하고 있다는 것이다.

이건 실험이 아니라는 걸 안다. 이 사례가 중요한 이유는 단순합니다. 북미 시장에서는, “3개월 후에는 가능합니다. 곧 됩니다”가 아니다. “이미 굴러갑니다”만 의미가 있다.

2️⃣ 자동차 – ‘탈 것’에서 ‘계속 업데이트되는 플랫폼’으로

자동차는 탈 것에서 플랫폼으로 전환되고 있는 세 가지 키워드를 제시했다. 세 가지 키워드는 자동차 산업이 기존의 단순한 '탈 것(운송 수단)'에서 소프트웨어가 중심이 되는 '플랫폼(서비스 제공 수단)'으로 진화하는 핵심 동력이다.

Modular Hardware(모듈형 하드웨어): 레고 블록처럼 표준화된 모듈 또는 플랫폼으로, 배터리나 구동체계 등 핵심 부품을 쉽게 교체하거나 업그레이드할 수 있어, 기술 변화에 민첩하게 대응할 수 있다.

Over-the-Air Updates(OTA): 테슬라의 FSD(완전 자율 주행) 구독처럼, OTA를 통해 새로운 서비스(SaaS)를 판매하고 수익을 창출하는 플랫폼 비즈니스 모델이 가능하다.

Partnerships(파트너십): 자동차 플랫폼 내에서 서비스를 제공할 수 있는 개방형 생태계. 이는 마치 스마트폰 OS(iOS, Android)가 다양한 앱 개발자들과 협력하여 생태계를 확장하는 것과 같다.

Bosch는 '항상 켜져 있는(Always-on)' 센서 기술을 바탕으로 가전, 산업 현장, 특히 자동차 분야에서 독보적인 보안 및 모니터링 플랫폼을 구축하여, 운전자의 눈 깜박임, 고개 각도 등을 분석하여 졸음이나 전방 주시 태만을 경고하거나, 뒷좌석에 방치된 영유아 또는 반려동물을 감지해 스마트폰으로 알림을 보내는 영유아 감지 기능을 제공하고 있다. 그리고 과거 '쿼티(QWERTY) 자판 스마트폰'의 대명사였던 BlackBerry는 차량의 지능형 보안 소프트웨어 및 특히 SDV(소프트웨어 정의 자동차) 시장의 압도적 점유율을 차지하고 있다(전 세계 자동차 2억 5천만 대 이상에 블랙베리의 QNX 운영체제가 탑재되어 있다. 이 장면을 이렇게 이해하면 쉽다. 자동차는 이제 출고가 끝이 아니라 업데이트의 시작점이다라고 이해하는 게 좋겠다.

3️⃣ 산업·농업 – AI가 가장 빨리 ‘돈이 되는’ 곳

산업용 AI 대표 사례로 등장한 기업이 존 디어(John Deere)다. '농업계의 테슬라'로 불리며, 전 세계에서 산업용 AI가 어떻게 실제 수익(Money-making)으로 연결되는지를 완벽하게 증명해 낸 데이터 및 플랫폼 기업이다. 

   자율주행 트랙터

   토양·작물 상태 실시간 분석

   인력 부족 문제 해결

   연료·자원 사용 최적화

결론적으로 존 디어는 "AI는 생산성, 회복력, 확장성을 통해 결국 실질적인 이익을 창출해야 한다"는 산업용 AI의 정의를 가장 잘 실천하고 있는 기업이다.

이 사례의 핵심은 기술이 아니다. 북미시장에서는  AI가 ‘기능’때문이 아니라 ‘돈이 되기 때문에’ 쓰이고 있다는 점이다. 북미 시장에서는 AI가 단순한 '기술적 과시'가 아닌, 해당 산업의 수익성을 직접적으로 높여주는 '필수 도구'임을 증명해야 한다.

4️⃣ 헬스케어 – 평균이 아니라 ‘나’를 기준으로

“One of the most profound measures of progress is quality of life.” 가장 중요한 진보의 기준은 삶의 질이다.

AI궁극의 효능은 삶의 질에 달려 있다. Withings(위딩스)나 InBody(인바디) 같은 기업들이 CES 2026에서 보여준 비전 역시 "데이터를 통한 건강의 개인화"였다. 질병이 생긴 뒤 치료하는 것이 아니라, 일상에서 최상의 컨디션을 유지하게 돕는 것이 진정한 '진보'라고 믿기 때문이다. 단순 체중계가 아니다.

신체를 부위별로 나눠

 근육량·지방 분포를 분석하고

 장기적인 건강 변화를 추적하는 스마트 헬스 디바이스

기술이 아닌 '효능'에 집중하는 북미 시장에서 이러한 고가의 AI 헬스 디바이스가 팔리는 이유는 단순한 호기심이 아니다.  AI를 통해 건강을 선제적으로 관리하는 것이 향후 발생할 막대한 의료비 지출을 막는 가장 확실한 투자라고 판단하기 때문(경제적 효용성)이고, 다른 하나의 이유가 의학적 평균치에 나를 맞추는 것이 아니라, 나의 평소 상태를 학습하여 평소와 다른 이상 징후를 포착하는 데 있다. 핵심은, 북미 시장은 “모두에게 평균적으로 좋은 제품”보다 “나에게 정확히 맞는 제품”을 선택한다는 것이다.

5️⃣ 콘텐츠·뷰티 – AI는 조력자, 정체성은 브랜드의 몫

콘텐츠와 뷰티 산업영역에서 AI는 '완성된 해결사'가 아닌 '가장 강력한 조력자'브랜드의 진정성과 신뢰는 여전히 인간의 영역임을 강조된다.

L’Oréal은 초개인화된 뷰티 솔루션으로, AI를 통해 뷰티를 '기술'의 영역으로 끌어올렸다. AI 기반 피부 분석·맞춤 추천 기술은 "모두를 위한 화장품"이 아닌 "오직 당신만을 위한 배합"이라는 브랜드 가치로 실현하고 있다.

삼성전자는 하드웨어를 넘어 사용자의 삶 전반에 AI를 배치하고 있다. 갤럭시 AI(Galaxy AI)를 통해 실시간 통번역, 사진 편집, 업무 보조 등 일상의 모든 순간에서 AI가 조력자 역할을 수행하게 하고 있고, 가전과 모바일이 연결된 스마트싱스(SmartThings) 생태계 내에서 AI는 사용자의 습관을 학습하고, 가장 편리한 환경을 선제적으로 제안한다. 스마트폰 기반 AI 경험의 일상화를 추구한다.

“AI accelerates creation, but trust is not automated.” AI는 제작을 빠르게 하지만, 신뢰는 자동화되지 않는다)

하지만 패널은 이 분에서 분명히 선을 긋는 듯했다. 북미 시장 전문가들이 강조하는 "AI는 제작을 빠르게 하지만, 신뢰는 자동화되지 않는다"는 문구에는 두 가지 엄중한 경고와 방향성이 담겨 있다.  

AI는 수단, 정체성은 목적: AI가 피부를 분석하고 사진을 멋지게 보정할 수는 있지만, 그 기술을 왜 사용하는지, 어떤 가치를 전달할 것인지에 대한 브랜드의 철학(Identity)은 인간이 결정해야 한다는 것이다.

신뢰의 구축: 소비자는 AI가 만든 결과물이라서 믿는 것이 아니라, 그 결과를 책임지는 브랜드의 태도를 믿기 때문에, 프라이버시를 어떻게 보호하는지, AI가 편향된 기준을 제시하지는 않는지 관리하는 것은 브랜드의 몫일 것이다. 결론적으로, 로레알과 삼성전자의 사례는 "최고의 기술(AI)을 제공하되, 최종적인 감동과 신뢰는 브랜드의 인간적인 진정성에서 나온다"는 북미 시장의 소비 트렌드를 대변한다. 북미 시장에서의 브랜드 신뢰 측면에서 AI는 도구이고, 브랜드의 태도와 신뢰는 여전히 사람이 결정하게 된다.

Q5: 당신의 AI는 고객에게 얼마나 더 많은 수익을 내는데 기여하는가?

이 세션이

북미진출을 고민하는 창업가에게

남긴 진짜 질문들

기술은 이미 충분하다. AI도, 플랫폼도, 자동화도 잘 돌아가고 있다. 지금 시장에는 ‘없는 기술’보다 ‘넘치는 기술’이 더 많다. 그럼에도 모든 이슈와 고민을 관통하는 질문은 결국 하나로 수렴된다.

“What did you choose — and why?” 당신은 무엇을 선택했고, 왜 그렇게 했는가?

그리고 더 중요한 질문은

그 선택의 이유를, ‘여기 북미시장의 언어로 번역해 낼 수 있는가’에서 찾아야 한다. 기술의 우수함이 아니라, 의사결정의 맥락과 기준을 현지 시장이 이해 가능한 언어로 풀어낼 수 있어야 하기 때문이다. 현지 시장의 언어로 풀어갈 단서가 될 북미시장 진출을 준비도와 실행체리스트로 활용할 5개의 질문을 공유한다.  

북미시장 진출을 준비도와 실행체크리스트: 5개의 질문

Q1: 이 서비스의 완성도를 '신뢰-확장-행동'의 묶음으로 증명할 수 있는가?

Q2: 북미 AI인프라 환경에 바로 적용할 수 있게 만들어져 있는가?

Q3: 당신의 AI서비스는 사용자에게, 왜 지금 이 결정을 해야 하는지'를 돕고 있는가?

Q4: 무엇을 대신하고, 무엇을 더 이상 하지 않아도 되는가?

Q5: (그리고 가장 현실적인 질문) 당신의 AI는 더 많은 수익을 내는데 기여하는가?

다음 글 예고

이 번에 가장 많은 시간을 보낸 곳은 바로 <Creator Space>였다. 최근에 관심영역이기도 하고, 인간의 창의성과 생성형 AI를 유심히 지켜보고 싶었다. 글의 제목은 <AI가 준 선물: 크리에이터는 무엇을 향해 가고 있는가>이고, 북미 진출 단계에서의 현지 크리에이터와의 협업을 위한 실행 체크리스트를 소개할 예정이다.