내년인 2026년, 기업들의 AI 투자 방향이 확 달라질 거라는 예측이 나왔어요. 그동안 다양한 AI 툴을 시험하며 전략을 모색했다면, 이제는 검증된 소수 벤더에 집중 투자를 하는 ‘선택과 집중’ 시대로 접어들 거라는 건데요. 벤처 캐피탈(VC) 전문가 24인의 솔직한 의견을 통해 내년 AI 시장의 진짜 흐름을 파헤쳐 봤어요.
2026년 기업 AI 투자, 왜 이렇게 확 달라질까요?
기업들이 지난 몇 년간 여러 AI 툴을 시험하고 테스트하며 AI 도입 전략을 세워왔어요. 어떤 AI 기술이 우리 기업에 가장 적합한지 탐색하는 기간이었다고 할 수 있죠. 하지만 이제 이런 ‘실험의 시대’는 끝나고, 2026년에는 기업 AI 예산이 증가하더라도 특정 AI 기술에 집중될 거라는 전망이에요. 이는 기업들이 중복되는 AI 툴을 정리하고, 실제 성과를 낸 기술에 예산을 재분배할 거라는 의미예요. 단순히 예산을 늘리는 것을 넘어, 더욱 전략적이고 효율적인 AI 투자가 이뤄질 거라는 분석이죠.
VC들이 꼽는 핵심 변화: AI 벤더 ‘선택과 집중’의 시대
데이터브릭스 벤처스의 앤드류 퍼거슨 부사장은 2026년이 기업들이 AI 투자를 통합하고 ‘승자’를 선택하는 해가 될 거라고 예측했어요. 그는 “현재 기업들은 하나의 사용 사례에 여러 툴을 테스트하고 있고, 특정 구매 센터에 집중된 스타트업들이 폭증하고 있어 차별점을 찾기 어렵다”고 지적했죠. 실제 효과를 본 AI 기술에만 예산을 투입할 거라고 해요.
어시메트릭 캐피탈 파트너스의 롭 비더만 매니징 파트너도 이에 동의하며, 기업들이 개별 지출을 집중할 뿐 아니라, 전체 AI 시장에서도 소수의 벤더에게 AI 지출이 집중될 거라고 봤어요. 그는 “명확한 결과를 제공하는 소수의 AI 제품에 예산이 늘고, 나머지는 급격히 줄어들 것”이라며, 소수의 벤더가 기업 AI 예산의 불균형적인 점유율을 차지하게 될 거라고 단언했어요.
안전이 최우선! 기업 AI 예산이 ‘여기로’ 몰리는 이유
노웨스트 벤처 파트너스의 스캇 비척 파트너는 기업들이 AI를 안전하게 사용할 수 있도록 돕는 툴에 대한 지출을 늘릴 거라고 예측했어요. 기업들은 이제 AI를 신뢰할 수 있게 만드는 ‘안전장치’와 ‘감독 레이어’에 진정한 투자가 필요하다고 인식하기 시작했다는 거죠. 이러한 기능들이 성숙해지고 위험을 줄여주면, 기업들은 파일럿 단계를 넘어 실제 배포로 자신 있게 전환할 수 있고, 자연스럽게 예산도 증가할 거예요. AI 기술의 발전만큼이나, 이를 안정적으로 운영할 수 있는 환경 구축에 대한 투자가 중요해지고 있는 흐름이에요.
데이터부터 최적화까지, 기업 AI 투자의 3가지 핵심 영역
스노우플레이크 벤처스의 하샤 카프레 이사는 2026년에 기업들이 AI에 투자할 세 가지 핵심 영역을 꼽았어요.
- 데이터 기반 강화: AI 모델의 효율을 높이기 위한 견고한 데이터 인프라 구축에 투자할 거예요. 이는 AI 성능 향상의 근간이 되죠.
- 모델 학습 후 최적화: AI 모델이 배포된 후에도 지속적으로 성능을 개선하고 미세 조정하는 작업에 예산을 할당할 거예요.
- 툴 통합: 산재된 소프트웨어 서비스를 줄이고 통합된 지능형 시스템으로 전환하는 데 집중할 거예요.
카프레 이사는 최고투자책임자(CIO)들이 소프트웨어 서비스(SaaS) 확산을 적극적으로 줄이고, 통합 비용을 낮추고 측정 가능한 ROI(투자 수익률)를 제공하는 통합 지능형 시스템으로 옮겨가고 있다고 강조했어요. AI 기반 솔루션이 이런 변화에서 가장 큰 수혜를 볼 거라고 예상했죠.
AI 스타트업이라면 주목! 살아남는 비결은 ‘이것’이었어요
기업들의 AI 지출이 ‘선택과 집중’으로 전환되면, AI 스타트업들에게는 큰 영향을 미칠 거예요. 마치 몇 년 전 SaaS 스타트업들이 겪었던 상황처럼, AI 스타트업들도 시험대에 오를 수 있어요. 파일럿 프로젝트나 펀딩이 줄어들 수도 있다는 예측도 나오고 있죠.
하지만 이런 변화 속에서도 기회는 여전히 있어요. 다음과 같은 제품을 가진 AI 스타트업은 계속 성장할 가능성이 커요.
- 복제하기 어려운 제품: 특정 산업에 특화된 수직 솔루션처럼, 고유한 기술력이나 노하우를 바탕으로 쉽게 모방할 수 없는 제품을 가진 경우에요.
- 독점적인 데이터 기반 제품: 대규모 기술 기업이나 거대 언어 모델(LLM) 기업이 쉽게 따라 할 수 없는 독자적인 데이터로 구축된 제품을 가진 경우예요.
VC들은 AI 스타트업의 ‘해자(moat, 경쟁 우위)’가 무엇인지 물었을 때, 독점 데이터와 거대 기업이 쉽게 복제할 수 없는 제품을 가진 기업을 가장 방어력 있는 기업으로 꼽았어요. 2026년은 기업 AI 예산은 늘어나지만, 모든 AI 스타트업이 그 혜택을 누리지는 못하는 해가 될 수 있다는 의미예요.
2026년은 기업 AI 투자의 새로운 전환점이 될 거예요. 단순한 실험을 넘어 실질적인 ROI와 안정성을 제공하는 AI 벤더에게 예산이 집중될 전망이죠. AI 기술 통합과 데이터 기반 강화에 집중하고, 독점적인 강점을 가진 스타트업만이 이런 변화 속에서 살아남을 수 있을 거예요. 빠르게 변하는 시장에서 여러분의 AI 도입 전략을 다시 한번 점검해 볼 시간이에요.
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