생성형 인공지능의 경쟁이 다시 한 단계 바뀌고 있다. 지난해까지만 해도 누가 더 자연스럽게 질문에 답하고 긴 문장을 작성하는지가 핵심이었다면, 최근에는 AI가 스스로 여러 단계를 판단하고 도구를 사용해 업무를 끝까지 수행하는 ‘AI 에이전트’가 새로운 경쟁영역으로 떠올랐다.
신화통신이 10월 1일 정리한 9월 세계 AI산업 동향을 보면 주요 글로벌 기업들은 새로운 세대의 모델과 에이전트 기능을 잇달아 공개하고 있다. 단순히 사람의 질문에 답하는 수준을 넘어 소프트웨어 개발과 데이터 분석, 전문 업무에서 여러 작업을 연속적으로 수행하는 능력이 강화되고 있다.
하지만 AI의 자율성이 높아질수록 새로운 문제가 발생한다. 사용자가 명확하게 허락하지 않은 데이터나 외부 시스템에 접근하거나, 사람이 예상하지 못한 방식으로 목표를 수행할 가능성이 커지기 때문이다. 최근 세계 AI업계에서 ‘에이전트에게 어디까지 권한을 줄 것인가’가 중요한 안전문제로 떠오른 이유다.
AI의 안전장치도 과거와 달라져야 한다. 챗봇 단계에서는 유해한 답변을 막는 것이 중요한 문제였다. 그러나 AI 에이전트는 이메일을 보내고 코드를 작성하거나 외부 프로그램을 실행할 수 있기 때문에 행동과정을 실시간으로 감시하고 필요하면 즉시 멈추게 하는 기술이 중요해진다.
중국 AI산업에서도 경쟁은 모델 하나의 성능을 넘어 전체 생태계로 확대되고 있다. 최근 중국 대형 기술기업들은 자체 AI칩과 대규모 모델, 클라우드와 데이터센터를 함께 확대하는 전략을 내놓고 있다. AI를 서비스 하나가 아니라 반도체와 전력, 데이터센터, 네트워크까지 연결된 거대한 산업으로 보는 것이다.
이는 AI 경쟁의 비용 구조도 바꾼다. 더 강력한 모델을 만들수록 많은 GPU와 AI칩, 전력이 필요하다. 데이터센터를 얼마나 안정적으로 확보할 수 있는지가 기업의 AI 경쟁력을 좌우하는 상황이다.
앞으로 AI기업을 평가할 때 모델의 벤치마크 점수만 봐서는 부족할 수 있다. 어떤 칩을 확보하고 있는지, 데이터센터를 얼마나 효율적으로 운영하는지, 에이전트에게 어떤 안전장치를 두고 있는지까지 함께 봐야 한다.
한국에도 중요한 변화다. 한국은 반도체와 데이터센터, 통신 인프라에서 경쟁력을 갖고 있다. 대규모 범용 AI 모델 개발만을 목표로 하기보다 제조업과 금융, 의료, 교육 등 특정 산업에 특화된 안전한 AI 에이전트를 개발한다면 다른 경쟁전략을 만들 수 있다.
특히 AI가 실제 산업현장에서 행동하기 시작하면 ‘잘못된 답변’보다 ‘잘못된 행동’의 위험이 더 커진다. 공장 설비나 금융시스템과 연결된 AI가 잘못된 결정을 내리면 경제적 피해로 바로 이어질 수 있기 때문이다.
따라서 앞으로의 AI산업은 성능과 안전을 따로 생각하기 어려워진다. 더 많은 일을 할 수 있는 AI일수록 더 강한 통제와 감시가 필요하다.
AI의 다음 경쟁은 “누가 더 말을 잘하느냐”가 아니라 “누가 AI에게 일을 맡기면서도 안전하게 통제할 수 있느냐”가 될 가능성이 크다. 2026년 가을 AI산업의 변화는 그 경쟁이 이미 시작됐음을 보여준다.
[참고자료]
신화통신, 2026년 10월 1일, 9월 세계 AI산업·AI 에이전트 및 안전·거버넌스 동향. 신화넷 앱
AI正在从“回答问题”走向“自主完成任务”
智能体能力提升以后，安全、权限和基础设施成为新的竞争重点
人工智能正在进入新的发展阶段。过去，人们主要关注模型能不能回答复杂问题，现在越来越多企业开始发展能够连续完成多个任务的AI智能体。
AI智能体可以调用软件、处理数据、编写代码，甚至根据目标自行决定下一步行动。因此，人工智能的能力正在从“生成答案”走向“完成工作”。
但是，AI自主性越高，风险也越复杂。未来的重要问题不仅是AI会不会生成错误信息，还包括AI是否会在没有充分授权的情况下访问数据或者执行操作。
因此，实时监控、权限管理和安全隔离正在成为AI产业新的技术重点。
与此同时，人工智能竞争也从模型扩大到芯片、算力、云服务和数据中心。一个企业能否稳定获得计算资源和能源，将越来越影响其AI发展能力。
韩国拥有半导体、通信和制造业优势，可以重点发展与产业现场结合的安全型人工智能智能体。
未来真正重要的问题可能不再是“AI有多聪明”，而是“人类能不能安全地让AI工作”。
智能体：AI 에이전트
自主执行：자율 실행
权限管理：권한관리
安全隔离：안전 격리
算力：컴퓨팅 파워
数据中心：데이터센터
人工智能芯片：AI칩
风险监控：위험 모니터링
人工智能治理：AI 거버넌스
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