CES 2026의 슬로건: "Innovators Show Up"
첫번째는 기술의 증명, 실험실의 단순한 Prototype이 아닌, 실제 시장에서 동작하고 비즈니스 모델과 수익성을 갖춘 “완성형 솔루션” , 두번째는 플랫폼의 확장, Tech 기업 뿐 아니라 건설, 미디어, 에너지, 유통 등 전통 제조 산업이 기술 기업으로 변모 한다는 점.
이번 CES는 미래를 현실로 만드는 기술과 사람들을 만나는 자리였습니다.
CES 2026의 핵심 트렌드
- Physical AI: 산업용 협동 로봇을 넘어 Humanoid 로봇, B2C 소비자용 로봇, 지능화 작업 로봇 등 기술의 상용화 (Boston Dynamics x Hyundai, Figure AI, Doosan 등)
- Mobility: 자율 주행, 커넥티드 카, UAM, 건설/농업 등 다양한 분야의 장비에서의 상용화 (Hyundai, AWS, Nvidia 등)
- Digital Health: AI 메디컬 솔루션, 웨어러블 등을 통한 실시간 대사 분석 (Abbott, Withings, Oura 등)
- Agentic AI: 멀티 에이전트의 스스로 실행하고 처리하는 능동적 수행 (Lenovo, LG, Samsung 등)
올해의 주요 Keynote
NVIDIA: “AI는 닫힌 기술이 아니라 산업의 공용 언어로”
[NVIDIA Open Model Ecosystem 소개]
AMD: “AI Everywhere, For Everyone”
“그렇다면 왜 글로벌 업체들은 AMD를 선택하였는가?”
CTA State of the Industry Address and Siemens Keynote
1월 7일에 열린 연사 세션으로, Consumer Technology Association (CTA)의 업계 현황 발표와 Siemens CEO Dr. Roland Busch의 기조연설이 함께 진행되었습니다.
Consumer Technology Association (CTA) 무엇일까요?
미국 소비자 기술 산업을 대표하는 무역 협회로, CES® 전시회를 소유·운영 및 기술 혁신과 산업 성장을 촉진하며 1924년 시카고 라디오 제조업체들이 특허 분쟁과 규제 대응을 위해 Radio Manufacturers Association(RMA)으로 설립되었습니다.
1950년대 TV 시대를 거쳐 1999년 Consumer Electronics Association(CEA)으로 재편, 2015년 현재 이름으로 변경되며 디지털·AI 시대까지 진화하였습니다.
CTA State of the Industry Address
CTA Executive Chair & CEO Gary Shapiro와 President Kinsey Fabrizio가 CES 2026의 주요 트렌드인 AI, 헬스케어, 모빌리티, 제조업 등을 강조하며 업계 동향을 설명했습니다. 이 세션은 AI가 모든 산업을 변화시키는 '스파크'로 묘사되며, CES의 260만 제곱피트 규모 전시와 스타트업 생태계를 소개하는 자리였습니다.
AI의 실생활 적용 사례 (예: 조기 질병 탐지, 로보틱스, 홀로그래픽 디스플레이)를 강조하고, Qualcomm CEO Cristiano Amon의 게스트 토크에서 에지 AI와 6G 전환을 논의했습니다. 정책적으로는 무역 제한 완화와 혁신 의제를 촉구하며, 글로벌 혁신 점수표를 통해 국가 경쟁력을 평가하는 자리였습니다.
Siemens Keynote
“Industrial AI는 더 이상 하나의 기능이 아닌, 다음 세기를 재편할 힘”이며, 이는 단순한 자동화가 아니라 Digital Twin을 중심으로 한 ‘Industrial AI’임을 강조했습니다.
Digital Twin을 기반으로 한 자동화는 이런 장점이 있습니다.
여기에 AI를 접목하여, NVIDIA, MS와 협력하여 Industrial AI Operating System을 구축하고 글로벌 표준으로 추진하려고 한다는 점입니다.
즉, AI가 생산 데이터를 학습하고, 공정을 최적화하고, 유지 보수 시점을 예측하게 됩니다. 사람은 운영자에서 감독자 또는 의사 결정자의 역할로 이동하게 됩니다. 일자리에서 사람을 없애는 것이 아닌, 더 고부가가치 일에 집중할 수 있도록 만드는 것이라며, 사람이 먼저임을 강조했습니다.
이는 실제 PepsiCo에 적용하여 성공 사례로 소개되었으며, 물리적 구현 전에 90% 이상의 문제를 사전에 감시할 수 있었다고 설명했습니다.
Keynote: All-In Interview at CES Featuring McKinsey and General Catalyst
All-In 팟캐스트의 Jason Calacanis가 사회를 맡고, McKinsey의 Global Managing Partner인 Bob Sternfels와 General Catalyst CEO Hemant Taneja의 대담 형태로 진행된 세션이었습니다. 기술적인 내용 보다는 철학적인 질문을 던지는 세션에 가까웠습니다. 즉, 인공지능이 산업 구조부터 노동시장, 개인의 역량 요구를 어떻게 바꾸고 있는 지에 대한 토론이었습니다.
이 토론을 통해, 우리에게 이미 도래한 AI시대에 어떤 자세로 맞이해야 하는가에 대한 메시지를 던져주었습니다.
“기업은 AI 도입을 어떻게 해야하는가?”
기업에서 AI 전환을 하는 것은 예상보다 쉽지 않다고 합니다. 재무를 담당하는 CFO는 ‘투자 대비 ROI가 보이지 않으니 멈추자’하고 CIO는 ‘지금 멈추면 뒤처진다’고 합니다. 이 CFO와 CIO의 갈등 구도로 파일럿(시범) 단계에서 벗어나지 못하는 ‘파일럿 지옥 (pilot purgatory)’에 빠지게 된다고 합니다.
속도가 중요한 AI 시대에 이는 치명적이며 이를 벗어나기 위해, 대립 구도가 아닌 동맹으로써 공동 목표를 향해 협력하도록 조직을 재구성하여 조직 속도 가속이 필요하다고 합니다. 그 다음에 Data Infrastructure를 확보하고, 빠른 MVP(Minimum Viable Product)를 통해 비즈니스에 도입해야 한다고 설명했습니다.
“급진적 협업 (Radical Collaboration)”
AI 시대에는 과거처럼 정밀한 단일 성장 루프를 추구하는 것이 아니라, 지속적이고 반복적인 실험(iteration)이 핵심이라고 합니다. AI가 코드를 대신 작성해주는 지금, 진정한 혁신은 더 이상 기술 구현에서 나오지 않지만, 대신 고객, 파트너와의 깊은 관계에서 탄생한다고 설명하였습니다.
모호성(ambiguity)이 가득한 환경에서 고객과 함께 Iteration을 반복하며 신뢰를 쌓고, 그 신뢰를 기반으로 함께 성장 (Co-Creation) 해나가는 것이 성공의 열쇠라고 강조하였습니다.
“앞으로 어떤 기술을 가져야 할까?”
- Aspire, 열망: 어떤 기술을 열망하는지, 어떻게 사람들이 열망한다고 믿게 할 것인가?
- Judgement, 판단: 평가에는 정답이 없습니다. 어떤 기준으로 의사 결정을 내릴지 정하는 능력을 길러야 합니다.
- True Creativity. 진정한 창의성: AI는 추론 모델입니다. 즉, 다음에 어떤 것이 나올 가능성이 높은지 예측하는 기술이라고 할 수 있습니다. 기존 논리의 틀을 벗어난 사고를 할 수 있어야 합니다. 그리고 올바른 질문을 던지는 법을 배워야 합니다.
- Resilience. 끈기: 경쟁의 시대에서 실패 했을 때 무너지지 않고 다시 일어서는 힘이 중요합니다.
Caterpillar: “From Dirt to Data”
[CAT AI Assistant 소개]
Lenovo: “Smarter AI for All”
“기기의 경계를 없애는 AI Agent Qira”
[Lenovo Tech World @ CES in Sphere]
인상 깊었던 전시
이번 CES에서는 다양한 카테고리에서 각자 기술력을 뽐내는 전시가 많이 이루어졌습니다. 그중에서도 저희가 인상 깊게 느꼈던 전시 몇 가지를 간략하게 공유하고자 합니다.
1) ZOOX
[ZOOX 외관]
아마존의 자율 주행 자회사로, 기존의 차량의 외형이 아닌 자율 주행을 위해 디자인 된 외형으로 태어난 자율 주행차이며, 행사 기간 내내 무료로 라스베거스 거리를 실운행 하였습니다. 외국인은 이용할 수 없는 점이 아쉬웠지만, 흔하게 목격할 수 있었습니다.
실내는 운전석이 없으며, 핸들도 없습니다. 승객을 위한 좌석이 4개 준비되어 있으며, 각 시트별로 Interface가 제공됩니다.
물론 ZOOX 앱으로도 각종 정보를 제공합니다. 실내의 Interface는 정말 간단한 UI로 도착지 정보, 음악 재생을 비롯한 편의 기능이 제공되고 있습니다.
133kWh 배터리 탑재로 하루 16시간 운영이 가능하며 최고 121km/h로 양방향 운행이 가능하다고 합니다.
2) 현대자동차 그룹
Logistics
[현대자동차 Logistics 시연 장면]
하역, 적재, 운반 등 물류 자동화를 소개해주는 세션으로 총 4개의 로봇으로 구성되어 있었습니다. 이 4개의 로봇이 협동하여 전체 프로세스를 처리하는지 볼 수 있었습니다.
- Stretch: 창고 하역 및 적재를 담당하며, AI 기반 Computer Vision을 이용해 박스를 실시간으로 인식 (적재 중량은 23kg)
- CoBot: 박스를 쌓거나(Palletizing), 포장(Packaging), 조립(Assembly), 검사(Inspection)을 담당 (프로토타입으로 아직 상용화되지는 않았으며 다룰 수 있는 중량은 15kg)
- AMR: 운송을 담당하며, LiDAR를 이용 (적재 중량은 3 tons)
- Spot: 현장 모니터링, 설비 점검, 안전 관리, 결함 관리 역할을 수행하며 특히, 사람이 다니기 어렵고 위험한 곳에서 레코딩을 하고, 직접 문도 열고 계단도 오르내리며 , 자신의 배터리 교체도 스스로 수행
Collaborative Assembly
X-ble Shoulder 웨어러블 로봇으로 1.9kg의 경량으로 제작되었으며, 어깨 부하를 60% 감소시켜주는 효과를 보여줍니다. 현장에서 직접 착용하여 시연할 수 있었습니다.
[Collaborative Assembly 시연 장면]
Tech Lab
1. Atlas
현장의 시연은 Atlas가 제품을 옮기는 과정을 보여주었으며, 4가지 모드로 수행됩니다.
- AUTONOMOUS: 완전 자율 모드로 AI와 센서의 데이터를 활용해 작업을 자체 생성/실행하는 모드
- PAUSED: 일시 정지 상태로 안전 확인이나 경로 재계산시 전환, LED가 깜빡여 주변 작업자에게 신호를 보내줌
- TELEOP: 원격 조작 모드로 인간 오퍼레이터가 실시간으로 제어하며, 이때 정보는 수집되어 자율모드를 고도화하는데 활용
- IDLE: 대기/충전 상태. 배터리 관리나 다음 작업 대기 중
먼저 TELEOP 중심의 AI 적용을 시연하였으며, 두번째 시연을 통해, DeepMind의 AI 기술과 협업을 위한 Orbit AI가 적용되어, AUTONOMOUS 중심의 AI 적용을 시연하였습니다.
두 시연의 차이를 보면, 전자는 작업 전반에 있어 인간 오퍼레이터가 TELEOP을 통해 개입하여 학습 데이터를 수집 하고 있고, 후자에서 인간 오퍼레이터의 개입이 최소화되었고 순간 보정을 통해 AUTONOMOUS로 복귀된 것을 볼 수 있습니다. 또한 시연을 따로 하진 않았지만 배터리를 자가 교체하는 기능이 추가된 부분도 빼놓을 수 없습니다.
[Atlas 프로토타입 (앞)과 양산형 모델 (뒤)]
2. Spot
Orbit AI를 활용하여, 여러 Spot을 한번에 제어하는 것을 Cortis의 “Go”에 맞춰 칼군무를 추는 것으로 보여주었습니다.
Spot의 Role로써, Inspector / Cadet / Professor Spot을 소개하였습니다.
- “Inspector” Spot: AI로 강화된 데이터를 자동으로 수집하고 감시하는 역할
- “Cadet” Spot: 현장 상황을 카메라와 각종 센서 등을 통해 실시간으로 파악하고, 운영자가 원격 제어하여, 폭발물 처리(EOD), 위험 물질 조작 등 위험하고 고난도의 작업을 수행하는 역할
- “Professor” Spot: 연구 및 혁신 플랫폼으로 SDK와 REST API를 통해 개발자들이 커스터마이징하고 확장할 수 있도록 설계됨.
Spot은 Payload가 모듈화 되어, 로봇 암(Arm) 뿐이니라 다른 payload로 교체하여 다양한 업무를 수행할 수 있었습니다.
- Leica BLK payload: 디지털 트윈을 생성
- SpotCam and EAP2 payload: 고해상도 카메라를 이용한 시각 및 열 분석을 통해 장비 과열, 결함을 실시간 분석
- Acoustic image payload: 음향이나 초음파를 활용하여 누출을 탐지하거나 진동이상을 추음파로 식별하여 유지 보수를 지원
3) Physical AI Humanoid Robots
이번 CES 2026에서 가장 인상 깊었던 전시는 Physical AI를 내세운 로봇 관련 전시들이었습니다.
이제는 AI가 단순히 화면을 통해 판단하고 추천하는 단계를 넘어서 로봇, 자율주행, 가전 등 여러 환경에서 실제로 동작하며 검증되는 단계까지 들어섰다는 느낌을 강하게 받았습니다.
특히 전시장 곳곳에서 Humanoid 로봇들을 많이 볼 수 있었는데 단순한 데모 시연보다는 실생활 또는 산업 현장에서 사람과 함께 할 수 있는 파트너로의 가능성을 보여주고 있다는 점이 인상적이었습니다.
그 중에서도 중국 기업들의 Humanoid 로봇들이 확실한 존재감을 드러냈다고 생각합니다. 중국의 대표 기업인 Unitree는 이번 전시에서 춤추는 로봇, 복싱 로봇 시연 등으로 몸 전체의 균형과 자연스럽게 움직임을 제어하는 기술력이 높은 단계까지 와 있다는 느낌을 받았습니다.
[Unitree 제품의 쿵푸 시연 장면 1]
[Unitree 제품의 복싱 시연 장면 2]
싱가포르 기업인 Sharpa는 딜러 로봇과 탁구 로봇 데모를 시연했는데 사람의 손가락 움직임과 유사한 점이 놀라웠습니다. 손가락 마디마다 기어, 모터, 센서 등이 동작하면서 다섯 손가락의 움직임을 매우 자연스럽게 표현할 수 있다고 설명하였는데 SharpaWave가 이번에 Innovation Awards를 수상한 것도 충분히 이해가 갔습니다.
한국 기업들의 로봇 기술력도 눈길을 끌었습니다. 그 중에서 LG전자는 “LG AI Home”을 주제로 전시관을 구성했는데 로봇이 세탁기에 옷을 넣고 빨래를 돌리거나 청소를 하는 등 집안일을 수행하는 모습이 실제 사람이 집안일을 하는 모습과 가까워 조만간 가정에서도 단순한 기기를 넘어 조력자로 자리 잡을 수 있겠다는 기대감을 갖게 되었습니다.
4) Haply Robotics
캐나다 몬트리올에 기반을 둔 기업으로, 이번 행사에서 AI 부문, XR 부문 2개의 상을 수상하였습니다.
작업할 물건의 재질 특성 (강성, 마찰계수, 탄성)을 프로그래밍하여 모델링하면, 로봇이 해당 물건에 닿을 때 그 특성에 따라 촉감을 컨트롤러를 통해 전달한다고 합니다. 재질 특성은 AI 학습 데이터 셋과 수동 튜닝을 통해 모방 학습하는 방식이고 실제 컨트롤러를 조작해보면 놀랍도록 실감나게 전달이 되어 깜짝 놀랐습니다.
5) Amazon
Amazon은 이번 CES에서 엔터테인먼트, 스마트 보안, 모빌리티 등 분야에서 삶의 질 향상에 어떻게 기여할 수 있는지에 대해 초점을 두고 있다는 인상을 받았습니다.
모빌리티 영역에서는 BMW iX3를 포함한 일부 차량 모델에 Alexa+ 기반의 Assistant를 탑재하여 차량 시스템 조절, In-payment 시스템 및 결제 등 차량 내에서 향상된 경험을 제공할 예정이라고 합니다.
[Assistant가 탑재된 BMW iX3 내부]
보안 영역에서는 다양한 Ring 제품군이 전시되어 있었는데 홈 카메라 기능을 넘어 화재 감지, 침입 감시 등 주변의 위험 요소를 사전에 인지하고 대응하는 스마트 보안 환경을 강조하고 있는 느낌이었습니다.
[Amazon Ring Sensor 제품군]
[Amazon Fire Watch]
또 다른 공간은 엔터테인먼트 중심으로 구성되어 있었는데 아마존 파이어 TV의 새로운 인터페이스와 모바일 앱을 통한 TV 제어 경험을 강조하였습니다. Alexa+를 탑재한 AI Assistant를 통해 컨텐츠 탐색, 추천, 제어까지 가능하도록 사용자에게 Interactive한 경험을 제공하는데 초점을 맞췄다고 설명하였습니다.
특히나 흥미로웠던 부분은 아마존의 저궤도 위성 서비스인 Amazon Leo였습니다. 아마존이 직접 위성을 발사하고 전용 단말기를 통해 집안의 가정용이나 IoT 기기 연결을 최적화하겠다는 목표를 갖고 있다고 설명했는데 아마존도 이렇게 위성 인터넷 시장에 본격적으로 진입했다는 점이 인상 깊었습니다.
[Amazon Leo 단말기]
6) DeepX
우리나라의 초저전력 AI 반도체 팹리스 기업입니다. 이번 행사에서는 M.2 key로 구현된 초소형, 저전력 AI 모듈인 DX-M2를 전시하였습니다. 이 모듈은 삼성의 2나노 공정으로 생산되며, 5W 이하 전력으로 40TOPS 성능과 20억 파라미터 LLM을 실시간 처리한다고 합니다.
M.2 Key라는 높은 호환성을 가지고 있어, 서버부터 미니 PC까지 쉽게 장착하여 적용할 수 있다고 합니다. 고성능 GPU를 통해 모델을 학습하고, 최적화된 모델을 ONNX 형식으로 변환하여 DXNN SDK에 입력하는 방식이라고 합니다.
- ONNX (Open Neural Network Exchange): PyTorch나 TensorFlow 같은 다양한 딥러닝 프레임워크에서 학습된 모델을 표준 중간 형식으로 변환해 호환성을 높이는 오픈 포맷
- DXNN (DeepX Neural Network) SDK: ONNX를 DeepX NPU 전용 형식으로 변환하기 위한 SDK
해상의 어군을 탐지하기 위한 드론에 적용된 사례를 비롯하여 여러 실증 사례를 전시하였습니다.
[DeepX 실증 사례 소개]
7) Persona AI
Persona AI는 그중에서도 사용 경험의 일관성이 돋보였던 전시였습니다. 자체 개발한 SONA 모델은 4.5B 파라미터 규모로, 숫자만 놓고 보면 최근의 대형 모델 경쟁과는 거리가 있어 보일 수 있습니다. 그러나 텍스트 생성에서 이미지, 비디오 생성으로 자연스럽게 이어지는 전체 플로우를 실제로 체험해보면, 모델 스펙보다 “제품으로서의 완성도”를 훨씬 더 중요하게 보고 있다는 점이 분명히 느껴졌습니다. 멀티모달 입력을 직관적으로 받아들이는 플레이그라운드 역시, 연구용 데모가 아닌 실제 사용자 경험을 전제로 설계되었다는 인상을 주었습니다.
8) Intel
인텔 (Intel)의 AI Playground 역시 비슷한 맥락에서 인상적인 사례였습니다. 인텔은 클라우드가 아닌 로컬 PC 환경에서 텍스트, 비전, 비디오 등 다양한 AI 모델을 직접 실행하고 실험할 수 있는 플랫폼/애플리케이션을 선보였습니다. 특히 최신 인텔 CPU와 GPU, NPU를 활용해 별도의 복잡한 설정 없이도 여러 멀티모달 모델을 손쉽게 전환하며 사용할 수 있다는 점은, AI를 “개발자나 연구자의 영역”이 아닌 일반 사용자와 크리에이터의 도구로 끌어내리려는 의도가 분명하게 느껴졌습니다. 모델의 파라미터 수를 강조하기보다는, 로컬에서 즉각적으로 반응하고 데이터가 외부로 나가지 않는 환경 자체를 하나의 가치로 제시하고 있다는 점에서 의미 있는 접근이었습니다.
9) Maum.ai
Maum.ai는 AI를 설명하는 언어가 연구나 실험이 아니라, 철저히 현장과 산업 중심이라는 점이 인상적이었습니다. B2B 환경을 전제로 LLM의 사이즈를 유연하게 커스터마이징하고, Vision과 Speech 모델 모두 8B 규모였지만, 숫자보다 더 중요한 것은 이미 다수의 프로젝트가 실제 제품과 서비스로 이어지고 있다는 사실이었습니다.
특히 VLA (Vision-Language-Action) 모델의 적용 사례는 CES 2026의 핵심 트렌드를 그대로 보여주고 있었습니다. 1B 규모의 모델을 기반으로 농기계 분야에서 이미 상용화가 진행 중이었고, 가까운 시일 내 골프장 잔디를 깎는 로봇이 출시될 예정이라는 설명은 AI 로보틱스가 얼마나 빠르게 현실로 내려오고 있는지를 실감하게 했습니다. 더불어 자체 개발한 칩을 하드웨어에 직접 탑재하고, 발열과 안정성 문제로 NVIDIA 대신 Qualcomm을 선택했다는 이야기는, 기술 선택의 기준이 얼마나 실용성과 현장성에 맞춰져 있는지를 잘 보여주는 대목이었습니다.
느낀 점
홍성훈
"기술은 결국 사람을 향해야 한다고 생각"
일정이 촉박하고 새로운 환경에 적응할 때까지 제대로 참관을 하지 못한 점이 많이 아쉬웠습니다. 특히 전시장으로 이동할 때 어려움이 많았던 것 같습니다. 최적의 루트를 찾지 못하니, 촉박한 일정에 식사도 제대로 하지 못하고 다리가 부서지도록 다닐 수밖에 없었던 것 같습니다. 덕분에 시차 적응이 힘든 것보다 다리가 더 아팠습니다. 하지만 그럼에도 가보지 못한 전시관이 있었던 점이 아쉬웠습니다.
세계 굴지의 기업들이 AI 기술을 실제 업무에 도입하고 적용하며 혁신하는 모습을 지켜보며, 우리 KT도 응당 그래야 함을 다시 한 번 느꼈습니다. 특히 이번 전시에서 많은 관심을 받은 현대자동차 그룹의 로봇 자동화를 보며, 실생활에 깊숙이 파고들 날이 머지 않았음을 느꼈고, 심지어 두려움마저 느껴졌습니다. 사내 서비스와 여러 파일럿 프로젝트가 진행되고 있지만, 결국 작고 빠르게 상용화하며 문제를 즉시 인식하고 직접 부딪혀 해결해 나가는 것이 답인 듯하다고 느꼈습니다.
마지막으로, 여러 키노트 명사들이 이야기했지만, 기술은 결국 사람을 향해야 한다고 생각합니다. 기술을 가진 회사들이 이득 만을 위해, 사람이 아닌 돈으로 향하지 않도록 제도적인 보완이나 사회의 관심도 더 높아져야 한다고 생각했습니다. 견문을 넓힐 수 있는 좋은 기회를 주셔서 감사함을 느낄 수 있었습니다.
강승현
"확실한 비즈니스 모델을 기반으로 얼마나 시장에서 경쟁력이 있는지 느끼게 됨"
이번 CES 2026은 먼 미래를 상상하게 만들기보다는 당장 내일 시작되는 미래를 보여주고 확인하는 자리였습니다. 모든 분야의 기업들은 제품/서비스 등에 AI를 기본으로 탑재하였고, 이를 얼마나 효율적이고 안정적으로 사용할 수 있는 지를 보여주었습니다. 기술적인 놀라움보다는 확실한 비즈니스 모델을 기반으로 얼마나 시장에서 경쟁력이 있는 지를 많은 기업들 전시에서 느꼈습니다.
그리고 많은 기업들과 통신 회사와의 협력과 시장 경쟁력에 대해 얘기할 수 있었습니다. 네트워크는 이제 단순 연결 수단이 아닌 하나의 서비스 플랫폼으로 AI 확장에 핵심이 되고, 기술이 누구보다 쉽게 고객에게 도달할 수 있게 하는 채널을 갖고 있으며, 통신 기반의 축적된 데이터는 차별화된 서비스를 실제화 하는 원동력이 될 수 있습니다. 이번 CES 참관을 통해 빠르게 변화하는 기술 속에서 우리의 가치를 어떻게 더 확장할 수 있는지 생각하는 좋은 기회였습니다.
김지영
"로봇이 현실적인 기술 및 검증 단계까지 이르렀다는 점을 실제로 체감하며 삶의 조력자로서 가능성 확인"
이번에 처음 CES 2026을 참관하게 되었는데 생각보다 큰 규모에 놀랐고 전시 및 세션이 너무 많다 보니 이동 루트를 잘 계획하고 움직이지 못했던 점이 아쉬웠습니다. 키노트 세션 및 다양한 전시를 보면서 느낀 점은 이제는 AI가 특정 산업이나 도메인에만 국한되는 것이 아니라 실제 문제 위주로 접근을 하고 있다는 점이었고 이를 해결하기 위해서는 AI를 어떻게 사용할 것인지가 더 중요하다는 점이었습니다. 다양한 전시를 통해서 이제는 Physical AI의 개념이 더욱 더 구체화 되는 것처럼 느껴졌고 로봇이 현실적인 기술 및 검증 단계까지 이르렀다는 점을 실제로 체감할 수 있었습니다.
이번 전시회를 참관하면서 더 이상 AI가 추상적인 개념이 아닌 일상 속 삶의 조력자로 기능할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었던 시간이었고 기술 변화 속에 앞으로 어떻게 대처해야 하는지를 고민해 보는 기회가 된 것 같습니다.
김지연
"기술의 변화 속에서 어떻게 대처해야 할지, 어떻게 우리의 기술을 확장해야 할지 생각할 수 있는 기회"
이번에 처음으로 CES를 참관해 보았는데, 여러 가지 전시들을 관통하는 가장 큰 인상은, 진보된 기술이 이미 너무 많이 적용되어 사용되고 있다는 점이였습니다. NVIDIA 키노트에서는 개방형 생태계와 산업 인프라로서의 AI라는 큰 방향이 제시되었고, 전시장에서는 그 방향이 각자의 방식으로 현실화되고 있었습니다. 누가 더 큰 모델을 만들었는지, 누가 더 최신 기술을 썼는지는 이제 부차적인 문제가 되어가고 있었습니다.
앞으로 기술 개발에 있어서 중요한 질문은 명확해진 것 같습니다. 이 기술이 실제 환경에서 작동하는가, 비즈니스와 연결되는가, 그리고 지속적으로 운영될 수 있는가입니다. 각각의 전시관에서는 서로 다른 방식이었지만, 모두 이 질문에 대한 자신들만의 답을 보여주는 듯 했습니다. CES 2026은 그래서 ‘미래를 상상하는 전시회’라기보다, 이미 시작된 미래를 확인하는 자리처럼 느껴졌습니다. 이번 전시를 통해 기술의 변화 속에서 어떻게 대처해야 할지, 어떻게 우리의 기술을 확장해야할지 생각할 수 있는 좋은 기회였습니다.