AI 기술의 본질적 진화와
2026 연구 트렌드

2026년 AI 기술은 '딥시크 모먼트' 이후 효율성과 지능의 고도화를 중심으로 빠르게 발전하고 있습니다. 과거의 기술 패권은 중국 모델과의 경쟁 구도로 변화했으며, 이는 트랜스포머 아키텍처의 정교한 개선과 새로운 학습 패러다임 도입을 통해 이루어졌습니다.

본 문서는 2026년 AI 핵심 기술 용어들을 일상적인 비유로 풀어내어, AI 기술의 본질적인 작동 원리를 깊이 있게 이해하도록 돕습니다.

핵심 아키텍처: Transformer Evolution

메모리 효율: Multi-head Latent Attention

학습 패러다임: Verifiable Rewards (RLVR)

01 지능의 엔진

트랜스포머의 정밀도 개선과 하드웨어 최적화 기술들입니다.

수학적 나침반인 RoPE와 수천 페이지를 기억하게 하는 증폭 장치 YaRN이 결합되어 문서 이해의 정밀도가 획기적으로 높아졌습니다.

RoFormer 원문 → YaRN 원문 →

Blackwell GPU 클러스터에서 학습 속도를 가속하는 연산 정밀도 최적화 기술입니다. 더 적은 자원으로 더 높은 성능을 이끌어냅니다.

Hardware Tech

거대한 지능을 최소한의 비용으로 구현하는 MoE와 KV 캐시 최적화 전략입니다.

필요한 '전문가 그룹'만 활성화하여 수천억 개의 파라미터를 보유하면서도 운영 비용을 낮추는 경제적 표준 모델입니다.

연구 결과 보기

MLA는 요약 노트를 압축하고, GQA는 공통 노트를 묶어 관리하며, Sliding Window는 최신 정보 위주로 메모리를 유지합니다.

GQA Link Sliding Window

데이터 리믹스와 추론 시간 확장을 통해 자아 성찰 단계로 진입한 AI입니다.

프리트레이닝, 미드트레이닝(고품질 데이터), 포스트트레이닝(RLHF/RLVR)을 거치는 정교한 데이터 리믹스 프로세스입니다.

RLHF 원문 연구

수학 문제처럼 정답이 명확한 기준으로 AI를 훈련시켜 지능을 선형적으로 상승시키고, 실수를 스스로 깨닫게 합니다.

DeepSeek-Math 상세보기

딥시크 R1의 '아하 모먼트'는 AI가 스스로 실수를 깨닫는 자아 성찰의 순간입니다. 이제 AI는 암기 대신 파이썬 코드나 계산기를 직접 호출하는 '에이전트'로 진화하고 있습니다.

"AI 용어를 이해하는 것은 기술의 작동 원리를 파악하고 AI를 의도대로 조종하는 주도권을 갖는 행위입니다."

Sebastian Raschka's Insight