InfoQ AI, ML 및 데이터 엔지니어링 트렌드 보고서 2026

InfoQ가 에이전트, 추론 인프라, 데이터 기술의 채택 단계를 정리하고 향후 1년을 전망함 AI의 중심이 질문에 답하는 인터페이스에서 업무를 위임받아 실행하는 에이전트로 이동하고 있음. 조직의 관심도 에이전트 구축에서 프로덕션 배포, 운영, 확장으로 옮겨감 AI 추론 인프라가 핵심 과제로 부상했으며, 2026년 말에는 추론이 AI 컴퓨팅 지출의 약 3분의 2를 차지할 것으로 예상됨 에이전트 평가는 모델의 답변 정확도만으로 부족함. 도구, 컨텍스트, 실행 루프, 환경 전체를 대상으로 작업 완료 여부, 비용, 소요 시간, 사람의 개입, 안전성을 측정해야 함 개발 과정에서는 명세 주도 개발과 AI 소프트웨어 팩토리가 부상함. 요구사항과 명세를 먼저 정리하고, 설계와 코드 생성뿐 아니라 버그 분석, 수정, 검토, 테스트까지 자동화하려는 흐름임 물리적 AI는 소프트웨어 지능을 로봇, 자율주행차, 드론, 산업 시스템으로 확장함. 실제 사고를 되돌리기 어렵기 때문에 시뮬레이션, 안전성 검증, 평가와 데이터 확보가 중요한 과제로 남음 기술 채택 단계와 2026년의 변화 InfoQ 편집진과 외부 패널이 AI, ML, 데이터 엔지니어링의 기술 채택 현황과 향후 1년의 전망을 정리함. 2026년 채택 그래프와 보고서 채택 그래프는 Geoffrey Moore의 『Crossing the Chasm』을 바탕으로 기술을 혁신가, 초기 수용자, 초기 다수, 후기 다수 단계로 나눔. InfoQ는 주로 보편적 채택에 이르기 전의 기술에 주목함 2022년 11월 ChatGPT가 출시된 지 약 4년, 기업의 RAG 도입과 자율 LLM 에이전트가 등장한 지 2~3년이 지난 시점에도 기술 변화가 빠르게 이어지고 있음 전년도와 겹치는 주제는 재편하고, 이미 보편화된 기술은 추적 대상에서 제외함. 패널이 팟캐스트에서 다루지 않은 일부 주제도 그래프에 추가함. 2025년 보고서, 2026년 패널 토론 언어 모델에서는 소형 언어 모델과 추론 모델에 대한 관심이 커짐. 추론 모델은 응답하기 전에 수학이나 논리 문제의 풀이 과정을 거침 TypeSafe AI의 Jev 같은 특화 의사결정 모델도 주목받음. 보고서는 결정론적 동작과 빠른 추론, 낮은 비용을 이유로 이런 System One 모델의 채택이 늘어날 것으로 전망함. System One 모델과 Jev 채택 단계별 주요 기술 혁신가 단계에는 에이전트 간 프로토콜, 하네스 엔지니어링, 추론 엔진, AI 소프트...