2026년 외탄 대회 심층 분석: AI가 “기술 과시”에서 “실제 활용”으로 전환하며, 거품과 현실이 공존하다
핵심 내용 요약
2026년 상하이 외탄 대회의 주제는 “AI 신경제 공동 창조”였습니다. 과거와 달리, 올해의 초점은 “기술의 강점”에서 “실제 비즈니스 성과”로 옮겨졌습니다.
가장 눈에 띄는 점은 앤트그룹 CEO, 마스터카드 임원, OPPO 임원, 알리바바 수석 과학자들이 한 자리에 모였을 때, 실제로 AI 에이전트(Agent)를 사용해 결제를 완료한 사람은 앤트그룹의 한신이 유일했으며, 그 비율은 단 25%에 불과했다는 것입니다. 이는 AI 기반 비즈니스(Agentic Commerce)가 개념적으로는 활발하지만 실제 적용 속도가 예상보다 느리며, 기반 인프라와 신뢰 체계가 아직 완전히 구축되지 않았다는 현실을 보여줍니다.
한편, AI 하드웨어(예: 스마트 안경)의 판매량이 감소했으며, 증강형 지능(로봇) 산업에서는 거품이 빠지기 시작했습니다. 업계는 더 이상 낙관적이지 않고, 사용자가 진정으로 필요로 하는지, 비즈니스 모델이 실현 가능한지, 신뢰성이 충분한지에 대해 냉정하게 질문하고 있습니다. 이는 “PPT로 차를 만드는” 단계에서 “실제 돈이 돌아가는” 단계로의 치열한 선별 과정입니다.
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AI 신경제의 “냉철한 분석”을 이해하기 위한 다섯 가지 측면
1. 결제 과정의 “마지막 단계”: 왜 AI는 아직 돈을 지불해주지 않나?
현상:
한신이 AI를 사용해 40여 위안 상당의 간식을 구매했지만, 이는 극히 일부 사례에 불과합니다. 마스터카드 임원인 Jorn Lambert는 AI를 사용해 상품을 찾았지만 결제는 직접 하지 않았다고 말했습니다.
심층 분석:
이는 단순한 기술 문제가 아니라 신뢰와 규칙의 문제입니다.
- 기존 시스템의 한계: 현재의 결제 시스템, 은행 규정, 위험 관리 절차는 모두 “사람”을 기준으로 설계되었습니다. 예를 들어, 사람은 구매 전에 망설이거나 확인하지만, AI는 밀리초 단위로 결정을 내립니다. 기존 시스템은 AI의 실수와 해킹을 구분할 수 없으며, AI가 생성하는 수많은 소액 거래를 처리할 수 없습니다.
- 신뢰 부족: 소비자들은 자신의 지갑을 AI에게 완전히 맡기기를 꺼립니다. 만약 AI가 잘못된 결정을 내린다면 (예: 잘못된 상품을 구매하거나 소비를 유도한다면) 책임은 누가 지을까요? 모델 제공자, 플랫폼, 아니면 사용자인가요? 명확한 책임 기준이 부족합니다.
- 결론: AI 결제는 아직 “시연 단계”에 있으며, “보편화 단계”에 이르지 못했습니다. AI가 지갑을 진정으로 관리하려면 기계의 행동에 맞는 새로운 금융 인프라와 보안 기준을 구축해야 합니다.
2. AI 기반 비즈니스의 “냉각”: “모든 것이 AI가 될 수 있다”에서 “적절한 시나리오 적용의 어려움”으로
현상:
지난해 4분기에 업계는 “AI 기반 비즈니스”에 매우 낙관적이었지만, 올해는 실제 적용 속도가 느려졌습니다. 알리페이의 “아보”는 커피를 주문하거나 택시를 호출할 수 있지만, 대규모로 보편화되기까지는 갈 길이 멉니다.
심층 분석:
- 실용성의 중요성: 전시회에서는 AI가 커피를 주문하는 것이 멋지지만, 실제 생활에서는 사용자는 “속도”와 “정확성”을 더 중요하게 생각합니다. AI가 주문하는 것이 사용자보다 느리거나 요구를 잘 이해하지 못한다면 사용자는 AI를 포기할 것입니다.
- 공급 생태계의 단편성: 현재는 알리페이, 타오바오와 같은 소수의 대형 플랫폼만이 AI를 적용했습니다. 많은 중소 상인과 오프라인 서비스는 아직 AI 인터페이스에 연결되어 있지 않습니다. AI가 도움을 주고 싶어도 “도움을 받을 수 있는 환경”이 준비되어 있지 않습니다.
- 장기적 도전: 제조업체들은 AI가 더 완전한 맥락(예: 사용자의 취향, 예산, 위치)을 이해하고 안전하고 신뢰할 수 있는 거래 체계를 구축하는 것이 중요한 과제입니다. 이는 단일 모델로 해결할 수 있는 문제가 아니며, 전체 산업 체인의 협력이 필요합니다.
3. AI 하드웨어의 “퇴조”: 스마트 안경 판매량 감소의 이유
현상:
올해 7월, 주요 전자상거래 플랫폼의 스마트 안경 판매량이 전년 대비 15.3% 감소했습니다. 투자자인 얀첸항은 AI 하드웨어가 새로운 상호작용 방식을 창출하지 못했으며, 시각적 상호작용이 아직 부족하다고 지적했습니다.
심층 분석:
- 신선함의 한계: 초기에 스마트 안경을 구매한 사람들은 대부분 기술 애호가나 새로운 것을 시도하는 사람들이었습니다. 신선함이 사라지면, 제품이 반복적이거나 필수적인 문제(예: 스마트폰처럼)를 해결하지 못한다면 판매량은 감소할 수밖에 없습니다.
- 상호작용 경험의 한계: 현재의 스마트 안경은 대부분 “스마트폰 화면의 확장”에 불과하며, 혁신적인 상호작용 경험을 제공하지 못합니다. 사용자는 안경을 쓰고 있지만 여전히 화면을 보고 있을 뿐, 세상과 자연스럽게 상호작용하지 못합니다.
- 소비자의 기대: 투자자들은 기존 하드웨어의 기준으로 AI 하드웨어를 평가합니다. 제품이 어떤 문제를 해결했는지, 대상 시장이 얼마나 큰지, 브랜드 충성도를 형성할 수 있는지가 중요합니다. 만약 답이 부정적이라면, AI 개념이 아무리 화려해도 제품은 실패할 것입니다.
- 교훈: AI 하드웨어의 미래는 단순히 “AI를 추가하는” 것이 아니라, AI를 통해 새로운 수요와 새로운 상호작용 방식을 창출하는 데 있습니다.
4. 증강형 지능(로봇)의 “거품 분출”: “춤추기”에서 “실제 작업”으로의 전환
현상:
40개 이상의 로봇 제조업체가 등장했지만, 업계는 “거품”에 대해 논의하기 시작했습니다. 수두테크의 CEO 한정은 대중이 로봇의 신뢰성에 매우 높은 기대(약 100%)를 가지고 있지만, 현재 로봇은 5%-10%의 작업에서만 이 기준을 충족합니다.
심층 분석:
- 신뢰성의 중요성: 실험실에서는 로봇이 춤추거나 피아노를 치는 것이 인상적이지만, 약국에서의 물품 분류나 공장에서의 조립과 같은 실제 상황에서는 작은 실수도 큰 손실을 초래할 수 있습니다. 사용자들은 “80% 신뢰할 수 있는” 로봇을 받아들이지 않으며, “99.9% 신뢰할 수 있는” 로봇을 원합니다. 현재 기술 수준으로는 이 목표에 도달하기까지 갈 길이 멉습니다.
- 시장 예측: 시장은 중국에 100개의 선도적인 증강형 지능 회사가 생길 것으로 예상했지만, 실제로는 10개 미만만이 살아남을 것입니다. 이는 많은 스타트업이 재편될 것임을 의미합니다.
- 실용적인 접근: 현명한 창업자들은 “모든 것을 할 수 있는” 로봇이라는 거대한 비전을 포기하고, 특정 상황에서의 높은 신뢰성에 집중하고 있습니다. 예를 들어, “택배만 분류할 수 있는” 로봇을 만드는 것입니다.
5. 업계의 공감대: 장기적으로는 낙관적이지만 단기적으로는 냉정하게
현상:
판매량 감소, 실제 적용의 느림, 거품에 대한 논란에도 불구하고, 많은 투자자와 창업자들은 증강형 지능과 AI 신경제가 장기적으로 유망하다고 생각합니다.
심층 분석:
- 어둠 속의 새벽: 업계는 “새벽 전”에 있습니다. 데이터 축적(예: 사용자 중심의 데이터, 세계 모델)과 규모의 경제(Scaling Law)가 명확해지면서 기술적 돌파가 곧 이루어질 것입니다.
- 자금의 흐름: 중과창성의 왕초는 거품이 있음에도 불구하고 전체 자금량은 여전히 부족하지 않다고 지적합니다. 이는 자본이 철수하는 것이 아니라 “실제 데이터와 시나리오 적용 능력”을 가진 회사로 재분배되고 있음을 의미합니다.
- 산업의 분화: 향후 몇 년 동안 업계는 급격히 분화할 것입니다.
- 승자: 특정 상황에서의 높은 신뢰성 문제를 해결하고, 독특한 데이터를 보유하며, 명확한 비즈니스 모델을 가진 회사들.
- 패자: 단지 개념만을 과장하고, 기술이 동질화되어 있으며, 비즈니스 가치를 증명할 수 없는 회사들.
- 핵심 논리: “기대치를 낮추는 것”은 비관적인 것이 아니라 이성적인 회귀입니다. 업계는 “장기적 비전”과 “단기적 현실”을 분리하여 논의하기 시작했습니다. 장기적으로는 AI가 경제를 재구성할 것이지만, 단기적으로는 구체적이고 신뢰할 수 있는 문제들을 하나하나 해결해야 합니다.
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일반 대중에게의 메시지
1. AI에게 지갑을 넘겨주지 마세요: 현재 AI 결제는 아직 성숙하지 않으므로, 모든 대금 거래를 직접 확인하세요.
2. AI 하드웨어 구매에 신중하세요: 구체적인 문제(예: 실시간 번역, 보조 운전)를 해결해준다는 것을 확실히 알기 전에는 쉽게 돈을 지불하지 마세요.
3. 신뢰성을 중시하세요: 어떤 AI 제품이나 서비스를 평가할 때, 세 가지 질문을 해보세요: 정말 안정적으로 작동할까요? 현재 사용하는 방법보다 더 좋은가요? 문제가 발생했을 때 누가 책임질까요?
4. 업계가 재편되고 있습니다: 투자나 창업에 관심이 있다면, 지금은 과열된 회사를 따르는 것이 아니라 실제로 적용되고 현금 흐름을 창출하는 회사를 관찰하는 것이 중요합니다.
결론: 2026년의 AI 신경제는 더 이상 “