클라우드 의존성 탈피해 ‘지능형 엣지’로의 대전환 가속
‘와트당 성능’ 극대화한 시스템 레벨의 공동 설계가 핵심 경쟁력
인류와 컴퓨팅의 관계가 근본적인 변곡점을 맞이하고 있다. 거대 클라우드 서버에 종속됐던 AI는 이제 스마트폰, 산업용 로봇, 자율주행차로 스며들어 실시간으로 사고하고 행동하는 ‘분산형 AI’로 진화 중이다. Arm은 최근 발표한 ‘2026년 기술 전망(Arm 2026 Tech Predictions)’을 통해 향후 혁신의 중심이 단순한 고성능을 넘어 ‘지능형 엣지’와 ‘에너지 효율’에 집중될 것이라고 분석했다. 아이씨엔매거진은 Arm이 제시한 2026년 미래기술 전망에서 3대 핵심 트렌드를 뽑아 미래 컴퓨팅 생태계의 변화를 심층 분석한다.

1. 실리콘 설계의 혁명: 모듈형 칩렛과 3D 적층 기술의 보편화
반도체 미세 공정이 물리적 한계에 다다르며 ‘무어의 법칙’이 둔화함에 따라, 실리콘 설계 방식이 근본적으로 재편되고 있다. 2026년은 단일 칩(Monolithic) 중심의 설계에서 벗어나 목적에 맞는 최적의 블록을 조합하는 시대가 될 전망이다.
- 모듈형 칩렛(Chiplet)의 대중화: 컴퓨팅, 메모리, I/O를 각각 독립된 칩렛으로 제조해 조립하는 방식이 가속화된다. 이를 통해 설계 비용을 절감하고, 다양한 공정 노드를 유연하게 혼합해 시장 대응 속도(Time-to-Market)를 획기적으로 높일 수 있다.
- 수직적 혁신과 3D 적층: 수평적 확장을 넘어 3D 적층 및 첨단 패키징 기술을 통해 ‘와트당 성능’을 극대화한다. 이는 고성능 AI 데이터센터는 물론, 전력 제한이 엄격한 엣지 기기의 전력난을 해결할 핵심 열쇠가 된다.
- 보안 내재화(Secure-by-design): AI가 국가 기간 시설 및 개인 삶에 깊숙이 이식됨에 따라, 메모리 보호 기술(MTE)과 신뢰 기반(Root-of-trust) 등 하드웨어 수준의 보안이 필수 사양으로 자리 잡는다.
2. AI의 진화: 클라우드에서 ‘에이전틱(Agentic) AI’와 ‘피지컬 AI’로
2026년은 AI가 단순한 질문 답변 도구를 넘어 스스로 판단하고 움직이는 ‘에이전트(Agent)’로 진화하는 원년이 될 것으로 보인다.
- 에이전틱 AI(Agentic AI)의 부상: AI가 사용자의 명시적 지시 없이도 주변 환경을 스스로 인지하고 추론하여 행동하는 ‘멀티 에이전트’ 시스템이 확산된다. 특히 물류, 제조, 모빌리티 분야에서 자율성을 비약적으로 높일 것이다.
- 피지컬 AI(Physical AI)의 확산: 가상 세계에 머물던 AI가 로보틱스와 결합하여 물리적 세계에서 인간과 협력한다. 특히 자동차 분야에서 검증된 컴퓨팅 플랫폼이 로봇 분야로 수평 전개되며, 산업용 로봇의 지능화와 대중화가 동시에 일어날 전망이다.
- 온디바이스 실시간 추론: 소형 언어 모델(SLM)의 고도화로 클라우드 연결 없이 기기 자체에서 실시간 AI 추론과 학습이 표준화된다. 이는 통신 지연을 없애고 운영 비용을 절감하는 핵심 동력이 된다.
3. 생태계의 대전환: ‘줄(Joule)당 추론’이 성능의 새로운 기준
Arm은 컴퓨팅 성능을 측정하는 척도가 기존의 단순 연산 속도에서 ‘에너지 효율’로 빠르게 이동할 것이라고 강조했다.
- 지속 가능한 컴퓨팅: 전력 소비를 줄이면서도 최상의 성능을 내는 저전력 설계가 기업의 ESG 경영 목표와 직접 연결된다. 이제 에너지 효율은 옵션이 아닌 제품의 생존 요건이다.
- 개인용 AI 패브릭(Personal AI Fabric): 스마트폰을 중심으로 모든 웨어러블과 IoT 기기가 하나의 유기적인 AI 생태계로 통합된다. 사용자의 맥락을 끊김 없이 연결하는 개인화된 AI 경험이 컴퓨팅 시장의 주류가 될 것이다.

“반도체 아키텍처 기업에서 ‘지능형 플랫폼 기업’으로의 전환”
이번 Arm의 전망에서 아이씨엔매거진이 가장 주목한 대목은 ‘시스템 수준의 공동 설계(System-level Co-design)’ 전략이다. 이는 단순히 CPU IP를 공급하던 과거의 사업 모델을 넘어, 소프트웨어 스택과 특정 워크로드에 최적화된 목적 지향형 컴퓨팅 플랫폼을 제공하겠다는 의지의 표명이다.
특히 2026년에는 ‘칩렛 표준화’와 ‘오픈 소스 AI 모델의 엣지 이식’이 맞물리며 기술 진입 장벽이 낮아질 전망이다. 이는 국내 팹리스 및 임베디드 업계에 글로벌 생태계로 진입할 수 있는 새로운 기회의 창이 열리는 동시에, 시스템 전체의 효율을 최적화해야 하는 고도의 기술적 도전 과제를 안겨줄 것으로 보인다.

















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