TechCrunch가 인터뷰한 전문가들에 따르면, 2026년에는 인공지능 분야가 주요 초점을 점점 더 큰 언어 모델 개발에서 실용적인 AI 애플리케이션 구현으로 전환할 것으로 예상됩니다. 이러한 전환에는 더 작고 특화된 AI 모델 배포, AI를 물리적 장치에 통합, 기존 인간 워크플로우와 원활하게 통합되도록 설계된 시스템 구축이 포함됩니다.

이러한 변화는 이전 몇 년간의 특징이었던 AI 모델의 무차별적인 확장에서 벗어나는 것을 의미합니다. 대신, 업계는 새로운 AI 아키텍처 연구와 화려한 시연에서 목표 배포로 전환하는 데 집중할 것입니다. 목표는 완전한 자율성을 약속하기보다는 인간의 능력을 증강하는 AI 에이전트를 개발하는 것입니다.

이러한 방향 전환은 2012년 AlexNet 논문과 같은 획기적인 발전으로 촉발된 AI의 급속한 성장 이후에 이루어졌습니다. AlexNet 논문은 AI 시스템이 대규모 데이터 세트를 통해 객체 인식을 학습할 수 있는 능력을 입증했습니다. GPU의 컴퓨팅 성능에 힘입어 이루어진 이 연구는 점점 더 정교한 모델 개발로 이어졌고, 2020년경 OpenAI의 GPT-3로 정점을 찍었습니다.

그러나 전문가들은 이제 단순히 모델을 확장하는 것만으로는 충분하지 않다고 믿습니다. 현재 초점은 AI를 더욱 유용하게 만들고 실제 시나리오에 적용할 수 있도록 하는 데 맞춰져 있습니다. 여기에는 일상적인 장치에 지능을 내장하고 다양한 산업 분야에서 인간과 함께 작업할 수 있는 AI 시스템을 만드는 것이 포함됩니다. 이러한 전환은 AI 분야가 이론적 가능성을 넘어 실제 구현으로 나아가는 성숙을 의미합니다.