AGI는 언제 올까? 2026년, AI가 진짜 일을 시작하는 해가 될 수 있는 이유

Claude

기술 도입기의 끝, AGI 진입의 문턱에서

많은 사람들이 생성형 AI에 열광하는 지금, 실제로 어떤 변화가 일어나고 있는지 명확히 이해하기란 쉽지 않습니다. 특히 AGI(범용 인공지능)에 대한 기대와 회의가 교차하는 가운데, 과연 AI가 인간처럼 '일'을 시작할 수 있는 시점이 언제인지에 대한 질문은 점점 더 현실적인 문제로 다가오고 있습니다.

이번 글에서는 AGI의 가능성과 한계를 둘러싼 최근 논의들을 바탕으로, AI가 어떤 방식으로 진화하고 있는지, 기술적으로 지금이 어떤 시기인지, 그리고 우리가 준비해야 할 것은 무엇인지에 대해 정리해보았습니다.

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AGI와 LLM: 기술은 어디까지 왔는가?

AGI는 인간처럼 다양한 작업을 유연하게 처리할 수 있는 인공지능을 의미합니다. 지금까지의 AI는 대부분 특정 목적에 맞춰 설계된 도구였습니다. 그러나 최근에는 하나의 모델이 수많은 작업을 처리하는 LLM(Large Language Model)이 등장하면서, 이들이 AGI의 전초 단계가 될 수 있다는 기대가 높아지고 있습니다.

특히 최근의 LLM들은 단순한 언어 생성 능력을 넘어서, 추론, 계획 수립, 멀티모달 입력 처리까지 가능해지고 있습니다. 언어뿐만 아니라 코드 작성, 이미지 분석, 심지어는 소프트웨어 엔지니어링 작업까지 수행할 수 있는 수준에 도달해가고 있는 것입니다.

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연산 자원의 병목: AI의 속도를 결정하는 진짜 이유

기술적으로 AI의 발전을 가로막는 가장 현실적인 제약은 '연산 자원'입니다. 대표적으로 NVIDIA의 H100 GPU는 인간 뇌 수준에 근접한 연산 능력을 가지고 있으며, 이 같은 칩이 대량으로 필요합니다.

현재 AI 모델을 훈련하거나 실행하려면 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하고, 이는 반도체 생산 능력, 전력 인프라, 비용 등의 물리적 한계에 영향을 받습니다. 2028년까지 연산 자원은 폭발적으로 증가할 것으로 예측되지만, 어느 시점에는 '병목 현상'에 도달할 가능성이 크며, 이는 AI가 실제 업무를 수행할 수 있는 규모로 확장되는 데 결정적 영향을 미치게 됩니다.

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멀티모달 에이전트의 진화: AI가 직접 '일'을 하기 시작했다

최근의 AI 시스템은 단일 입력 형태에 국한되지 않고, 텍스트, 이미지, 음성, 비디오를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 갖추기 시작했습니다. 여기에 더해, 특정 명령을 수행하기 위해 여러 작업을 계획하고 실행하는 ‘에이전트’ 개념이 부상하고 있습니다.

예를 들어, Claude Code와 Cursor는 프로그래머의 업무를 지원하거나 직접 코드를 작성하는 데 사용되고 있으며, 앞으로는 단순 지원을 넘어서 완전한 비동기 작업 수행이 가능해질 것으로 보입니다. 즉, AI가 '사람처럼' 업무를 처리하는 데 한발 더 가까워졌습니다.

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모델의 자기 인식과 ‘뉴럴리즈’의 가능성

AI 모델이 작업을 수행할 때, 자신이 어떤 부분에서 불확실한지를 인식하고 그 불확실성을 보고할 수 있다면 훨씬 더 신뢰할 수 있는 시스템이 될 수 있습니다. 일부 연구자들은 AI가 점차 이런 메타 인지를 갖춰가고 있다고 주장합니다.

이와 관련하여, AI가 인간이 이해하지 못하는 잠재 공간(latent space)에서 고유 언어(‘뉴럴리즈’)로 생각하고 소통할 수 있는 방향성도 논의되고 있습니다. 이는 해석 가능성 문제를 새롭게 정의하는 논점이기도 합니다. 미래에는 모델이 단순한 텍스트 생성 도구가 아니라, 독자적인 사고 체계를 가진 존재처럼 행동하게 될 수 있습니다.

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기술의 미래를 결정짓는 요인들: 알고리즘과 하드웨어의 교차점

AI의 진화에는 알고리즘적 혁신과 하드웨어 인프라가 함께 작용합니다. 딥시크(Deepseek)의 예를 보면, 하드웨어 제약을 이해하고 이에 맞는 최적의 알고리즘을 설계함으로써 뛰어난 성과를 만들어냈습니다.

예를 들어, 딥시크는 연산 자원과 메모리 대역폭 사이의 균형을 고려한 어텐션 구조(Multi-Layer Attention, Neighborhood Self-Attention)를 개발하여, 특정 GPU 환경에 최적화된 모델을 설계했습니다. 이는 단순한 코드 개선을 넘어서, AI 아키텍처 자체를 하드웨어와 통합적으로 설계해야 한다는 점을 보여줍니다.

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AI의 다음 단계는 무엇인가?

지금 우리는 AI 기술이 단순한 '보조도구'에서 진정한 '협업 파트너'로 나아가는 전환점에 서 있습니다. 모델의 연산 능력은 계속해서 향상되고 있고, 에이전트 시스템은 점점 더 복잡한 작업을 소화할 수 있게 되며, 인공지능의 ‘자기 인식’도 연구되고 있습니다.

다만, 모든 가능성은 물리적인 한계, 즉 연산 자원과 시스템 설계의 제약 속에서 실현되어야 합니다. 앞으로 1~2년은 AGI의 실현 가능성과 한계를 가늠할 수 있는 중요한 시기가 될 것입니다.

지금 이 시점에서 우리가 해야 할 일은 단순히 AI가 어디까지 왔는지를 지켜보는 것이 아니라, 어떤 기술에 집중하고 어떻게 활용할지를 고민하는 것입니다. AI가 일자리를 대체하는 것이 아니라, 인간과 함께 더 나은 결과를 만들어내는 도구가 될 수 있도록 방향을 설정하는 것이 필요합니다.