올해 목록은 AI 기술 고도화와 보안·데이터 주권 이슈가 확산되면서 “지난 1년간 전례 없는 혁신 속도”가 반영된 것으로 평가된다.
가트너가 선정한 10대 전략 기술은 ▲AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼 ▲다중 에이전트 시스템(MAS) ▲도메인 특화 언어 모델(DSLM) ▲AI 보안 플랫폼 ▲AI 네이티브 개발 플랫폼 ▲컨피덴셜 컴퓨팅 ▲피지컬 AI ▲선제적 사이버보안 ▲디지털 출처 ▲지리적 이전(Geopatriation) 등이다.
토리 폴맨 가트너 VP 애널리스트는 “불과 1년 사이에 역대 최다 규모의 혁신이 등장했으며, 다음 혁신의 물결도 이미 시야에 들어와 있다”며 “조기에 움직이는 기업일수록 변동성을 돌파하고 향후 수십 년간 시장을 주도할 가능성이 높다”고 말했다.
①AI 슈퍼컴퓨팅 플랫폼
CPU·GPU·ASIC·뉴로모픽 등 다양한 컴퓨팅 자원을 통합해 대규모 머신러닝 및 시뮬레이션을 처리하는 하이브리드 아키텍처. 가트너는 2028년까지 글로벌 기업의 40% 이상이 이를 주요 워크플로우에 도입할 것으로 전망했다(현재 8%).
②다중 에이전트 시스템(MAS)
여러 AI 에이전트가 협업하며 목표를 달성하는 시스템. 조직은 복잡한 프로세스 자동화, 팀 역량 강화, 재사용 가능한 워크플로우 구축을 통해 운영 확장성과 민첩성을 확보할 수 있다.
③도메인 특화 언어 모델(DSLM)
LLM(범용 대규모 언어모델)의 한계를 보완한 산업별 맞춤 모델. 2028년까지 기업 내 생성형 AI 모델의 50% 이상이 DSLM으로 전환될 전망이다.
④AI 보안 플랫폼
프롬프트 인젝션, 악성 AI 에이전트 등 AI 관련 위협을 통합 관리하는 보안 체계. 2028년 기업의 절반 이상이 AI 투자 보호 목적으로 도입할 것으로 예상된다.
⑤AI 네이티브 개발 플랫폼
생성형 AI 기반 개발 환경으로, 대규모 개발 조직을 소규모 AI 협업 팀으로 전환. 2030년까지 조직의 80% 이상이 해당 구조를 채택할 것으로 전망된다.
⑥컨피덴셜 컴퓨팅
TEE(신뢰 실행 환경)를 활용해 데이터 처리 단계에서도 정보가 노출되지 않도록 보호. 규제 산업 및 글로벌 기업 협업 환경에서 확산 전망.
⑦피지컬 AI
로봇, 드론, 장비 등 물리적 시스템에 AI를 결합한 기술. 제조, 물류, 에너지 등에서 자동화 혁신 가속. 다만 인력 구조 변화에 따른 조직 적응 전략이 필수.
⑧선제적 사이버보안
AI 기반 예측형 보안전략으로, 사후 대응에서 사전 차단으로 전환. 2030년 전체 보안 지출의 50%를 점유할 전망.
⑨디지털 출처(프로비넌스)
AI 콘텐츠, 오픈소스, 서드파티 소프트웨어의 출처 및 무결성을 검증하는 체계. 출처 관리 부재 기업은 2029년까지 수십억 달러 규모의 리스크에 노출될 것으로 경고됐다.
⑩지리적 이전(Geopatriation)
지정학적 불확실성에 대응하기 위해 퍼블릭 클라우드에서 소버린·로컬 클라우드로의 데이터 이전 확대. 유럽 및 중동 기업의 75% 이상이 2030년까지 관련 조치를 취할 전망(2025년 5% 미만 대비 급증).
가트너는 “이번 기술 트렌드는 단순한 기술적 변화가 아닌 비즈니스 모델, 조직 운영, 산업 구조 자체를 근본적으로 재편할 메가시프트”라고 평가했다.
‘2026년 주요 전략 기술 트렌드’에 대한 상세 분석은 가트너 고객 대상 특별 보고서를 통해 제공된다.
