2026년 AI의 다음 단계: 중국 모델, 규제 전쟁, 쇼핑 혁명까지

“AI 붐은 벌써 끝난 거 아냐?”
아마 한 번쯤은 들어본 말일 겁니다. 하지만 2026년을 앞둔 지금, AI는 끝나기는커녕 완전히 다른 2막에 접어들고 있습니다.

이 글에서는 2026년에 특히 크게 흔들릴 다섯 가지 축을 정리해보려 합니다.

중국 오픈소스 모델의 부상, 미국의 AI 규제 전쟁, 챗봇이 바꿀 쇼핑, LLM이 만들어낼 새로운 과학적 발견, 그리고 점점 뜨거워지는 법적 책임 문제까지.

“지금 내 일·내 사업에 어떤 영향이 있을까?”를 기준으로, 기술자 아닌 사람도 이해할 수 있게 풀어보겠습니다.

1. 2026년 AI 판을 흔드는 중국 오픈소스 모델의 질주

2025년, 실리콘밸리에서 가장 자주 들린 단어 중 하나가 “딥시크 모먼트(DeepSeek moment)”였습니다.
중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 공개한 R1 추론(reasoning) 모델이, 훨씬 적은 비용으로 GPT-4(o1급)에 근접한 성능을 보여주면서 판을 뒤집었기 때문입니다.¹²

딥시크 R1의 핵심은 “효율성”입니다. 미국 빅테크처럼 천문학적인 GPU를 때려 넣은 게 아니라, 제한된 자원으로 알고리즘과 구조를 극단적으로 최적화해 성능을 뽑아냈습니다.¹
게다가 모델 가중치(웨이트)를 MIT 라이선스로 공개해, 누구나 내려받아 자기 서버에 올려 쓸 수 있게 했죠.²

이게 왜 중요할까요?

이제 스타트업, 중소기업, 심지어 개인 개발자도 “실리콘밸리급 AI”에 꽤 가까운 수준을, 비교적 저렴하게 쓸 수 있게 됐다는 뜻입니다.

MIT Technology Review에 따르면, 2025년 이미 미국 스타트업 상당수가 중국발 오픈 웨이트 모델(Qwen, DeepSeek, GLM, Kimi 등)을 실제 제품에 적용하기 시작했습니다.³
“비싼 API를 사 써야 하는 시대”에서 “모델은 내려받아 내 인프라에 맞게 튜닝하는 시대”로 무게중심이 옮겨가는 중입니다.

여기서 2026년의 관전 포인트는 세 가지입니다.

첫째, 더 많은 실리콘밸리 제품이 “중국 모델 위에서” 조용히 돌아간다
겉으로는 “우리는 자체 AI 엔진을 쓴다”고 말하지만, 실제 엔진룸에 들어가 보면 딥시크 R1이나 알리바바 Qwen 기반으로 커스터마이징한 경우가 늘어날 가능성이 큽니다.³
모델 성능은 상향 평준화되고, 차별화 포인트는 “어떤 데이터를 넣어 어떻게 튜닝하느냐”로 넘어갑니다.

둘째, 개방성 덕분에 중국 모델에 대한 글로벌 신뢰가 쌓인다
중국 빅테크 중 상당수는 처음엔 폐쇄 전략을 택했지만, 딥시크 성공 이후 R1처럼 “오픈소스·오픈웨이트”로 방향을 틀었습니다.¹³
코드와 웨이트를 공개하면서, 세계 개발자 커뮤니티가 함께 검증·개선하는 구조가 만들어졌고, 그 결과 “중국 AI = 블랙박스”라는 인식은 점점 옅어지고 있습니다.

셋째, 미국이 더 이상 “AI는 우리 게임”이라고 장담하기 어려워진다
딥시크는 미국의 첨단 GPU 수출 규제 속에서도, 상대적으로 약한 H800급 칩과 새 훈련 기법으로 경쟁 모델을 찍어냈습니다.¹⁴
이건 “칩을 막는 것만으론 AI 격차를 못 지킨다”는 신호이고, 동시에 세계 각국엔 “돈이 적어도, 머리를 쓰면 경쟁이 된다”는 강력한 메시지입니다.

개발자·창업자 입장에서 보면, 2026년은 “어느 나라 모델을 쓰느냐”보다 “어떤 오픈 웨이트 모델을 선택해 내 문제에 맞게 얹느냐”가 더 중요한 해가 됩니다.

2. 미국 AI 규제 전쟁: 트럼프 행정명령과 주정부의 맞불

기술만큼이나 뜨거운 것이 있습니다. 바로 “누가 AI를 규제할 권한을 가지느냐”입니다.

2025년 말, 트럼프 대통령은 “주(state) 차원의 AI 규제를 무력화하겠다”는 취지의 행정명령을 내렸습니다.⁵
논리는 이렇습니다.

“주마다 규제가 제각각이면 기업이 미쳐버린다. 중국과 AI 경쟁 중인데 이런 ‘규제 패치워크’는 안 된다.”

하지만 캘리포니아 같은 민주당 주는 정반대 생각을 하고 있습니다.
캘리포니아는 이미 “프론티어 AI 법”을 만들며, 거대 모델을 출시하는 회사에 안전성 테스트 결과 공개를 의무화했습니다.⁵
“연방정부가 우리 법을 못 없앤다”며 법정 투쟁도 예고하고 있죠.

이 갈등은 2026년에 본격적으로 터질 가능성이 큽니다.⁵

연방 vs 주, 여기에 AI 기업들의 로비 전쟁까지 더해집니다.
오픈AI, 메타 같은 회사들은 막대한 자금을 쏟아 정치 후원 슈퍼 PAC를 만들고, 규제 완화에 우호적인 정치인들을 밀어줍니다.⁵
반대로, 강한 규제를 원하는 시민단체·정책 그룹도 “규제 찬성” 슈퍼 PAC를 만들어 맞불을 놓고 있습니다.⁵

왜 이렇게까지 싸울까요?

이제 AI는 검색 엔진을 조금 편하게 해주는 도구를 넘어서,
채용·대출·보험·의료·교육·형사 사법 같은 “사람 인생을 바꾸는 결정”에 깊이 관여하고 있습니다.

실제로 미국에선, 우울증을 겪던 10대가 챗봇과의 대화 이후 극단적 선택을 하게 됐다는 소송 제기 사례도 등장했고,⁵⁶
데이터 센터의 폭발적인 전력 소모에 대한 불만도 커지면서 “AI에 최소한의 가드레일은 필요하다”는 여론이 거세지고 있습니다.⁵⁶

2026년의 현실적인 그림은 이렇습니다.

• 연방 차원의 “통합 AI법”은 여전히 통과가 어려울 가능성이 크다.⁵

• 대신 캘리포니아, 콜로라도 등 일부 주는 자체적인 강력 규제를 밀어붙이고,⁴

• 트럼프 행정부는 이를 법으로 막으려다 법원에서 충돌하는, “규제 줄다리기”가 계속될 공산이 큽니다.⁵

기업 입장에서 중요한 메시지는 명확합니다.
“AI는 더 이상 ‘먼저 쓰고 나중에 생각하는’ 기술이 아니다.
2026년부터는 ‘규범·법·리스크’까지 패키지로 설계하지 않으면, 그 자체가 비즈니스 리스크가 된다”는 점입니다.⁴

3. AI 쇼핑 혁명: 검색 대신 ‘챗봇에게 사오라고 시키는’ 시대

지금도 이미 쇼핑할 때 AI를 쓰고 있습니다.
가격 비교, 후기 요약, 쿠폰 추천… 하지만 이건 어디까지나 “도우미” 수준입니다.

2026년에 주목해야 할 건 “에이전트 쇼핑” 혹은 “에이전틱 커머스(agentic commerce)”입니다.
한마디로, “AI에게 그냥 다 맡겨버리는 쇼핑”입니다.⁷

MIT Technology Review와 맥킨지 자료에 따르면, 2030년에는 연간 3~5조 달러 규모의 거래가 이런 에이전트 기반 커머스를 통해 이뤄질 수 있다고 합니다.⁷
2026년은 그 전초전이 본격화되는 해입니다.

이미 징조는 뚜렷합니다.

세일즈포스는 2025년 홀리데이 시즌 온라인 주문의 21%가 AI에 의해 영향을 받는 구매였다고 추산했고,⁷
구글은 Gemini 앱에 “쇼핑 그래프”를 붙여, 수십억 개 상품 데이터를 기반으로 챗봇이 직접 전화까지 걸어 재고를 확인해주는 기능을 실험 중입니다.⁷
오픈AI는 월마트, 타깃, Etsy 등과 제휴해, ChatGPT 대화창에서 바로 상품을 고르고 결제까지 마칠 수 있게 만들고 있습니다.⁷

사용자 경험은 이렇게 바뀔 수 있습니다.

“엄마 환갑인데, 20만 원 안쪽 예산으로 실용적이면서도 너무 식상하지 않은 선물 추천해줘.
사이즈는 이렇고, 평소엔 이런 스타일 좋아해. 이번 주 토요일 전에 도착해야 해.
3개 정도 후보 보여주고, 내가 OK하는 순간 결제까지 대신 처리해줘.”

이제 더 이상 수십 개 쇼핑몰을 왔다 갔다 할 필요가 없습니다.
챗봇이 알아서 후보를 뽑고, 리뷰를 요약해주고, 가격·배송 조건까지 비교한 뒤, 마지막 승인만 받으면 끝입니다.

2026년에 사업자가 생각해야 할 포인트는 명확합니다.

첫째, “검색 엔진 최적화(SEO)”만으론 부족해진다
사람이 구글·네이버에 직접 검색하는 비중이 줄고, 챗봇이 대신 정보를 읽고 판단하는 비중이 늘어납니다.⁷
즉 “AI 에이전트에게 잘 읽히는 상품 정보 구조화”가 곧 새로운 SEO가 됩니다. 스키마, 구조화 데이터, API 제공 등이 중요해집니다.

둘째, 고객 접점이 “홈페이지”에서 “챗봇 속 대화”로 옮겨간다
아이폰이 나온 뒤 “홈 화면의 자리를 누가 차지하느냐”가 중요했다면,
이제는 “어떤 챗봇·어떤 에이전트 생태계에 내가 입점해 있느냐”가 중요해집니다.

셋째, 장기적으로는 “우리 브랜드 전용 AI 쇼핑 비서”를 만들 것인가의 문제
대형 리테일러뿐 아니라, 카테고리 강자 브랜드들은 “우리 고객만을 위한 AI 컨시어지”를 만드는 흐름으로 갈 가능성이 큽니다.
2026년은 아마 이 전용 에이전트의 파일럿이 쏟아지는 해가 될 것입니다.

4. LLM이 과학과 알고리즘을 ‘함께 발견하는 동료’가 되는 해

“AI가 진짜 새로운 걸 발견할 수 있나?”

2025년 구글 딥마인드는 하나의 흥미로운 실험으로 답을 던졌습니다.
Gemini LLM과 진화 알고리즘을 결합한 AlphaEvolve라는 시스템이, 데이터센터 전력관리와 TPU 칩 전력배분에서 기존 알고리즘보다 효율적인 해법을 찾아낸 것입니다.⁸

아직 “노벨상급 대발견”은 아니지만, 중요한 전조는 분명합니다.

LLM 혼자서 천재처럼 번뜩이는 아이디어를 내는 게 아니라,

1. LLM이 여러 후보 아이디어·알고리즘을 제안하고

2. 별도의 평가 시스템이 이를 테스트하고

3. 잘 된 것만 다시 LLM에게 피드백해

4. 점점 더 나은 아이디어를 뽑아내는, “AI-인간-알고리즘”의 협업 루프가 가능하다는 사실입니다.⁸

AlphaEvolve가 공개된 지 일주일 만에, 싱가포르의 한 엔지니어는 이를 벤치마킹한 OpenEvolve라는 오픈소스 버전까지 내놓았습니다.⁸
이 흐름은 2026년에 더 가속될 가능성이 큽니다.

이제 상상해볼 수 있는 장면은 이렇습니다.

• 반도체 회사: “전력·열·성능 제약을 다 고려한 새로운 회로 구조를 AI가 자동 탐색”

• 물류·금융: “사람이 일일이 설계하던 최적화 알고리즘을, LLM+검색 에이전트가 몇 주 만에 실험해 더 나은 전략을 찾아냄”

• 제약·소재: “특정 목적에 맞는 분자 구조 후보를 수십만 개씩 제안하고, 시뮬레이터와 실험실이 이를 거르면서 성능 높은 후보만 남기는 파이프라인”

여기서 중요한 건, LLM이 “절대적인 진실을 말해주는 존재”가 아니라는 점입니다.
여전히 헛소리도 하고, 논리 구멍도 납니다.

그래서 2026년에 의미 있는 성과를 내는 팀은,
LLM을 “완성품”으로 보지 않고, “아이디어 생성 + 코드 스케치 + 논문 초안 작성”을 도와주는 파트너로 쓰되,
그 위에 검증 루프(테스트, 시뮬레이션, 실험)를 탄탄히 쌓는 팀일 가능성이 큽니다.

연구자·현업 엔지니어에게 주는 메시지는 명확합니다.
“AI를 쓰지 않는 연구실과 AI를 풀로 돌리는 연구실의 생산성 격차는, 2026년에 눈에 보이게 벌어질 것”이라는 점입니다.

5. 법적 책임 폭탄: “챗봇이 그렇게 말해서 했는데요…”가 통할까?

AI가 점점 더 많은 결정을 대신하면서, “틀렸을 때 책임은 누가 지느냐”는 문제가 본격적으로 떠오르고 있습니다.

이미 미국에서는 챗봇이 정신적으로 취약한 사용자에게 부적절한 조언을 했다는 이유로,
플랫폼·개발사에 대한 소송이 제기되는 사례들이 나타났습니다.⁵⁶

2026년에 달라지는 건, 이런 사건들이 “예외적 사고”가 아니라 “법과 규제의 기준을 만드는 판례 후보”가 된다는 점입니다.⁶

게다가 규제 환경도 빠르게 바뀌고 있습니다.

• EU: AI Act 본격 시행 단계. 의료, 고용, 교육, 법 집행 등 “고위험(high-risk)” 영역에서 쓰이는 AI는, 출시 전 위험관리·데이터 품질·로그 기록·인간 감독·강건성에 대한 요건을 충족해야 합니다.⁴ 일부 고위험 사례는 아예 금지되기도 합니다(예: 사회 신용 점수화, 잠재적 조작 시스템 등).

• 미국: 연방 단일법은 없지만, 텍사스·캘리포니아·콜로라도·일리노이 등 주 단위로 “AI 영향평가, 설명·이의제기 권리, 차별 방지”를 다루는 법이 시행되거나 시행을 앞두고 있습니다.⁴

• 중국: 2026년 1월부로 사이버보안법 개정안이 시행되면서, 추천 알고리즘, 딥페이크, 생성형 AI를 포괄하는 AI 거버넌스를 “국가 사이버보안 프레임워크” 안에 통합했습니다.⁴ AI 생성 콘텐츠 라벨링 의무 등도 강화됐습니다.

결국 기업 입장에서는 이런 상황이 됩니다.⁴

1. 여러 국가에 서비스를 내는 순간, “각 나라별로 다른 AI 컴플라이언스 스택”을 갖춰야 한다.

2. AI 관련 법·규정을 “기술팀만의 문제”로 볼 수 없고, 법무·컴플라이언스·경영진이 함께 구조를 설계해야 한다.

3. 챗봇이 잘못된 추천을 하거나, 편향된 결정을 내렸을 때 누가 책임지는지(모델 제공자, 서비스 운영자, 고객사, 혹은 모두), 계약서와 이용약관에 명확히 담아둬야 한다.

사용자 개인에게는 한 가지 현실적인 조언을 할 수 있습니다.
“AI가 말해준 걸 그대로 따랐다고 해서, 법적 책임이 사라지는 건 아니다.”

세무, 의료, 투자, 법률 문제처럼 리스크가 큰 영역이라면,
AI는 “초안 작성”과 “정보 탐색”에 쓰되, 마지막 판단은 반드시 인간 전문가에게 확인 받는 습관이 2026년 이후 더 중요해질 것입니다.

6. 2026년 AI를 대하는 세 가지 실전 전략

지금까지 살펴본 흐름을, “실제로 뭘 해야 하나?” 관점에서 정리해보겠습니다.

첫째, 오픈 웨이트 모델을 전제로 설계하라
딥시크 R1, Qwen, Llama 등 “내 서버에 깔 수 있는 모델”들이 빠르게 상향평준화되고, 실리콘밸리조차 이를 기반으로 서비스 구축을 확대하고 있습니다.¹²³
서비스 기획 단계에서부터 “클라우드 API만이 아니라, 필요하면 오픈 웨이트로 옮길 수 있게” 아키텍처를 짜두는 게 2026년 이후의 유연성을 좌우합니다.

둘째, AI 기능보다 “규제·책임·로그”를 먼저 생각하라
EU·미국·중국이 모두 AI 관련 규제를 강화하고 있고,⁴⁵
미국에서는 규제를 둘러싼 정치 싸움까지 격화되고 있습니다.⁵

데이터 출처 기록, 모델 버전·프롬프트·응답 로그 보관, 사용자에게 AI 사용 여부 알리기, 자동결정에 대한 이의제기 옵션 제공 등은
이제 “좋은 회사라서 하는 선택”이 아니라 “안 하면 리스크가 되는 기본 위생 요소”에 가깝습니다.

셋째, “AI를 쓰는 팀”과 “AI로 일하는 팀”의 격차를 인식하라
코딩, 문서 작성, 리서치, 전략 설계, 심지어 알고리즘 탐색까지 LLM과 에이전트가 도와주는 시대입니다.²⁸⁹
2026년에 생산성 차이는 “AI를 쓰느냐 마느냐”가 아니라,
“AI와 함께 일하는 워크플로를 얼마나 깊이 재설계했느냐”에서 갈릴 것입니다.

2026년의 AI는 더 이상 “신기한 장난감”도, “머잖아 세상을 멸망시킬 존재”도 아닙니다.
현실적인 규제와 경쟁, 오픈소스와 비용 압박, 그리고 법적 책임이라는 프레임 속에서,
“어떻게 써야 내 일과 비즈니스를 바꾸는 도구가 될지”를 진지하게 묻는 단계에 들어섰습니다.

지금 할 수 있는 가장 좋은 준비는,
뉴스 헤드라인의 과장된 공포나 과대평가를 잠시 내려놓고,
내가 속한 산업에서 “2026년 AI 2막”이 어떤 기회와 리스크를 동시에 가져오는지 차분히 지도 그려보는 일입니다.

그 지도를 그리는 데, 이 글이 작은 참고가 되었기를 바랍니다.

참고

¹DeepSeek’s Latest Breakthrough Is Redefining AI Race](https://www.csis.org/analysis/deepseeks-latest-breakthrough-redefining-ai-race)

²DeepSeek - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/DeepSeek)

³What’s next for AI in 2026](https://www.technologyreview.com/2026/01/05/1130662/whats-next-for-ai-in-2026/)

⁴EU, US, and China Enter 2026 With Stricter AI Rules](https://cannews.net/eu-us-and-china-enter-2026-with-stricter-ai-rules/)

⁵The US will face another year of regulatory tug-of-war - MIT Technology Review 내 섹션](https://www.technologyreview.com/2026/01/05/1130662/whats-next-for-ai-in-2026/)

⁶17 predictions for AI in 2026](https://www.understandingai.org/p/17-predictions-for-ai-in-2026)

⁷Chatbots will change the way we shop - MIT Technology Review 내 섹션](https://www.technologyreview.com/2026/01/05/1130662/whats-next-for-ai-in-2026/)

⁸An LLM will make an important new discovery - MIT Technology Review 내 섹션](https://www.technologyreview.com/2026/01/05/1130662/whats-next-for-ai-in-2026/)

⁹The trends that will shape AI and tech in 2026](https://www.ibm.com/think/news/ai-tech-trends-predictions-2026)