AI Summit Seoul & EXPO 2026 컨퍼런스 리뷰

행사 기간: 2026년 8월 19일(수) ~ 21일(금) | 장소: 서울 삼성동 코엑스
작성일: 2026년 8월 31일
⚠️ 표시는 단일 출처 또는 2차 매체에만 등장해 교차 검증되지 않은 수치·주장입니다.

1. 총평 (Executive Summary)

AI Summit Seoul & EXPO 2026(AISE 2026)은 “국내 최대 AI 행사”라는 타이틀을 규모 지표로 실증한 첫 회차였다. 2018년 시작해 9회째를 맞은 이 행사는 올해 참가 기업 71개사 → 118개사(+66.2%), 부스 197개 → 307개(+55.8%), 사전등록 4,452명 → 23,063명(약 5.2배)으로 모든 지표에서 역대 최대를 기록했다. 컨퍼런스는 코엑스 그랜드볼룸(8/19~20), 전시는 B홀(8/19~21)로 분리 운영됐다.

올해를 관통한 주제는 세 가지다.

① “도입(Adoption)”에서 “운영(Production)”으로. 공식 슬로건 자체가 The Transformation Era: Beyond Adoption – Rise of Enterprise Agents다. PoC 성공담이 아니라 “왜 에이전트가 프로덕션에 못 가는가”를 정면으로 다룬 세션이 다수였다. 관측가능성(observability) 부재, 추론 인프라 비용, 멀티에이전트 장애 모드, 컨텍스트 검색 품질이 반복 언급된 병목이었다.

② 피지컬 AI·휴머노이드의 전시장 장악. AgiBot·Pudu Robotics·RealMan Robotics 등 중국계 로보틱스 기업이 휴머노이드 체험존을 채웠고, 국내 기업도 합류했다. 생성형 AI 데모 중심이던 전년 전시와 확연히 달라진 지점이다.

③ 소버린 AI의 트랙 승격. Day 2에 AI Infrastructure & Sovereign AI 트랙이 편성돼, 그동안 정부 정책 담론에 머물던 주권 AI 논의가 기업 인프라 의사결정 의제로 내려왔다.

한국 관점 핵심: 이 행사는 “글로벌 신제품 발표장”이 아니라 **”국내 수요기업 ↔ AI 공급기업 매칭 시장”**으로 포지셔닝을 확정했다. 한국무역협회가 공동 주최로 들어오고 AI Business Connecting(80여 개사, 약 200건 1:1 상담), 스타트업 피칭·IR 피치데이가 편성된 구성이 그 증거다. NVIDIA GTC나 AWS re:Invent 같은 발표 이벤트와 직접 비교할 대상이 아니며, 국내 AX(AI Transformation) 수요를 한자리에서 확인하는 자리로 읽어야 한다.

2. 행사 기본 정보

신설·변화 요소

한국무역협회 공동 주최 합류 — 수출·해외 바이어 매칭 성격 강화
AI Infrastructure & Sovereign AI 트랙 신설 (Day 2)
휴머노이드 로봇 체험존 별도 구성
EX-Zone(체험형 AI) — 스포츠 모션 분석(Shot AI), AI 태권도 등
8/21 스타트업 데이 — 코리아스타트업포럼 피칭 + 대한상공회의소 IR 피치데이

일정 구조

Day 1 (8/19): 오프닝 키노트 → 오후 4개 병렬 트랙 (Applied AI to Industry / Agentic AI & AI Agent / Foundation Model & Gen AI / Industry Innovation) ⚠️
Day 2 (8/20): 키노트 → 오후 4개 병렬 트랙 (Enterprise AI Transformation / AI Agents·LLM·Open Source AI / AI Infrastructure & Sovereign AI / AI Data & Infrastructure) ⚠️
Day 3 (8/21): 전시 단독 운영 + 스타트업 피칭·IR

⚠️ 주최 측 보도자료는 트랙을 6개(AI Mega Trends / AI Transformation / AI & Data / Vertical Industry Use Cases / AI + Robotics / Agent & Agentic AI)로 소개했고, 제3자 프로그램 분석은 일 4트랙 × 2일로 정리했다. 사전 보도자료의 트랙 분류와 최종 확정 프로그램의 트랙명이 다른 것으로 보인다.

전시 구성 (코엑스 B홀 4개 존)

산업 AI 솔루션
기업용 AI 비즈니스 솔루션
생성형 AI·콘텐츠 혁신
체험형 AI (EX-Zone)

주요 전시 참가사: Adobe, Oracle, HP, Seagate, Google, Microsoft, NASA, Genspark, AgiBot, Pudu Robotics, RealMan Robotics 등

3. 주요 세션 인사이트

이 행사는 제품 출시형 이벤트가 아니므로, “주요 발표” 대신 세션에서 제시된 프레임워크·현장 데이터·구현 사례로 재구성한다. 가격·지역 가용성·GA 상태 필드는 해당 없음으로 생략한다.

3-1. 김대식 (KAIST 교수) — 오프닝 키노트

세션: “From AI to AGI: 일과 미래를 바꾸는 에이전트”
논지: 생성형 AI가 개별 업무를 보조하는 단계를 넘어, 자율적으로 판단·실행하는 에이전트가 조직의 일하는 방식 자체를 재편하는 단계로 진입
성격: 국내 청중 대상 프레이밍 세션. 기술 신규성보다 경영진 의제 설정 역할
출처: 킷데일리, 시사뉴스 개막 보도

3-2. Kay Zhu (Genspark CEO) — “AI 에이전트의 미래: 더 나은 모델이 아니라 더 나은 워크플로”

핵심 주장: 경쟁 우위는 어떤 파운데이션 모델을 쓰느냐가 아니라 오케스트레이션 아키텍처에 있다
함의: 모델 교체 비용이 낮아진 환경에서, 방어 가능한 자산은 워크플로 설계·툴 연결·검증 루프
경쟁 맥락: OpenAI·Anthropic의 에이전트 프레임워크, LangGraph, Microsoft Agent Framework 등과 같은 층위의 논쟁
출처: Tech Times 현장 리포트 ⚠️ (2차 매체 단독)

3-3. Larry Heck (Georgia Tech 교수) — 어시스턴트에서 에이전트로

경력 맥락: Microsoft(Cortana)·Samsung·Google 음성/대화형 AI 이력
핵심 주장: 어시스턴트 → 에이전트 전환은 모델 성능 문제가 아니라 신뢰성 엔지니어링(reliability engineering) 문제
인용 논리: “틀린 답을 주는 어시스턴트는 불편하지만, 프로덕션 시스템에서 잘못된 행동을 실행한 에이전트는 되돌릴 수 없는 결과를 만든다”
출처: Tech Times ⚠️

3-4. Steve Chien (NASA JPL 수석연구원) — “지구 밖의 자율 AI”

세션 내용: 위성이 독립적으로 판단하고 상호 협업하는 자율 시스템. JPL은 2003년부터 프로덕션 자율 시스템을 운용
엔터프라이즈 전이 포인트: 통신 지연·복구 불가 환경에서 축적된 신뢰성 설계 원칙(페일세이프, 검증 계층, 제한된 자율 권한)이 기업 에이전트 설계에 그대로 적용 가능
평가: 올해 컨퍼런스에서 가장 차별화된 세션. “20년 된 자율 시스템 운용 경험”이라는 레퍼런스는 국내 어떤 벤더도 제시할 수 없는 자산
출처: Tech Times ⚠️, 공식 프로그램 페이지

3-5. Michael Albada (NVIDIA) — “AI 에이전트에서 AI 엔지니어로”

다룬 주제: 태스크 분해, 에이전트 간 통신 프로토콜, 장애 처리, 디버깅 툴링
함의: 멀티에이전트를 “여러 개의 프롬프트”가 아니라 분산 시스템 엔지니어링 문제로 다룰 것
출처: Tech Times ⚠️

3-6. Alex Triplett (You.com) — “에이전틱 AI의 사각지대”

핵심 주장: 관측가능성 격차가 거버넌스와 디버깅을 동시에 막는다. 조용히 실패하는(silent failure) 에이전트가 눈에 보이게 실패하는 에이전트보다 위험
실무 시사점: 에이전트 도입 시 로깅·트레이싱·의사결정 감사 로그를 기능 개발과 동시에 설계해야 함
출처: Tech Times ⚠️

3-7. Reggie Lu (SambaNova) — 분리형(disaggregated) 추론 인프라

내용: prefill / decode 단계를 분리해 각각 최적 하드웨어에 배치하는 아키텍처
정량 지표 ⚠️ (단일 출처, 벤더 제시 수치): 최적 구성 시 처리량 2~7배, 비용 15~40% 절감. 단, 규모가 작은 단계에서 조기 적용 시 20~30% 성능 저하 위험
경쟁 맥락: NVIDIA Dynamo, vLLM 분리형 서빙, Google TPU 서빙 스택과 동일 문제 영역
출처: Tech Times ⚠️

3-8. Hoifung Poon (Microsoft Research) — AI 기반 과학적 발견

세션: “가상 환자(Virtual Patients)와 AI 의료의 미래”
영역: 바이오메디컬 AI, 임상 시뮬레이션
한국 연결점: 국내 의료 AI 규제 샌드박스·디지털 헬스케어 정책과 직접 맞닿는 주제

3-9. Colin Presly (Seagate VP, Customer Engineering) / 김정균 (Seagate) — 스토리지·데이터 아키텍처

핵심 주장: 데이터 아키텍처와 검색 지연(retrieval latency)이 일관되게 과소평가되는 제약조건
세션: “AI 컴퓨팅을 넘어 — 초고용량 스토리지의 미래”
맥락: HAMR 기반 대용량 HDD 수요와 AI 데이터 레이크 경제성

3-10. 국내 금융권 세션 — 에이전트를 위한 컨텍스트 아키텍처

연사: 정재영(토스뱅크), 이형주(카카오페이증권), 정이태(Axina) ⚠️(소속 표기 2차 출처)
주제: 지식 그래프 + 컨텍스트 검색 구조를 프로덕션 에이전트의 추론 근거로 설계하는 방법
의의: 국내 규제 산업에서 실제 운영 중인 에이전트 아키텍처를 공개한 드문 사례. 발표 밀도 면에서 올해 국내 세션 중 최상위

3-11. 제조·중공업 사례

삼성전자 김민수 — 자가학습 데이터 시스템 ⚠️
POSCO E&C — AI 배포를 위한 보안 가드레일
SK바이오사이언스 — AI 도입 성립 조건
HD현대·현대차·DHL(Prerit Mishra) — 물류·중공업 현장 적용

3-12. 전시장 하이라이트

휴머노이드 체험존: AgiBot, Pudu Robotics, RealMan Robotics(중국), 국내 로보틱스 기업 참여. 음악에 맞춘 군무 시연이 현장 화제
다윈KS: AI 기반 다기능 ATM — 17개국 80종 이상 통화 및 여권 실시간 인식 ⚠️
인포시즈: 지식그래프·온톨로지 전문성 기반, Neo4j와 파트너십. 탁정수 대표 — “엔터프라이즈 AI 경쟁력은 AI가 데이터 맥락을 얼마나 정확히 이해하고, 사람이 검증 가능하게 만드느냐에 달려 있다” ⚠️
EX-Zone: Shot AI(스포츠 모션 분석), AI 태권도 품새 시연

4. 키노트 분석

메시지 전략

올해 키노트 라인업은 “국내 프레이밍 1 + 글로벌 기술 신뢰성 2” 구조로 짜였다.

김대식(KAIST) — 국내 경영진·미디어를 향한 의제 설정. AGI 담론을 조직 변화 언어로 번역
Steve Chien(NASA JPL) — “실제로 20년 이상 자율 시스템을 운용해 온 조직”이라는 레퍼런스로 신뢰성 논의에 무게 부여
Larry Heck(Georgia Tech) — 대화형 AI 20년사를 관통해 “어시스턴트 → 에이전트”의 기술사적 필연성 제시

여기에 **Jack Chua(Valent Health CEO, 前 Meta)**의 “AI 시대의 승리하는 스타트업 만들기” 세션이 창업·투자 청중을, 김정균(Seagate) 세션이 인프라 청중을 각각 담당했다.

전년 대비 톤 변화

가장 뚜렷한 변화는 “실패를 말하기 시작했다”는 점이다. 관측가능성 부재, 조용한 실패, 컨텍스트 검색 품질처럼 성공 사례 발표에서는 나오지 않던 어휘가 트랙 전반에 등장했다. 이는 국내 AI 도입이 파일럿 단계를 지나 운영 단계의 고통을 겪기 시작했다는 시장 신호로 읽힌다.

⚠️ 검증 주의: 2차 매체는 “IDC 조사 기준 엔터프라이즈 에이전트 파일럿의 88%가 프로덕션에 도달하지 못한다”는 수치를 인용했다. 원 보고서를 직접 확인하지 못했으므로 인용 시 원문 대조가 필요하다.

5. 전년 대비 비교 (YoY)

규모 지표

사전 보도자료 단계에서는 “125개사·300부스·전년 대비 150% 확대”로 발표됐으나, 개막 시점 확정 수치는 118개사·307부스다. 사전 발표 수치를 인용하지 않는 편이 안전하다.

내용상 변화 해석

사전등록 5.2배는 규모 성장 이상의 신호다. 참가비를 유료화(얼리버드 1만 원 / 일반 2만 원)했음에도 등록이 폭증한 것은, 국내 기업 실무진이 “AI 도입처를 실제로 찾아야 하는” 단계에 진입했음을 뜻한다.
한국무역협회 합류로 행사 성격이 “컨퍼런스 + 전시”에서 **”컨퍼런스 + 전시 + 상담 마켓”**으로 확장됐다. AI Business Connecting 200건 1:1 상담이 그 실체다.
로보틱스 비중 급증. 전년 전시가 생성형 AI 솔루션 중심이었다면, 올해는 휴머노이드가 전시장 동선의 앵커 역할을 했다.
연사의 산업계 편중은 양날의 검이다. 실무 적용성은 높아졌지만, 원천 기술·연구 세션의 밀도는 상대적으로 낮았다.

6. 경쟁 포지셔닝

국내 AI 행사 대비

주의: “AI Seoul Summit”(2024년 정부 주도 국제 AI 안전 정상회의)과 “AI Summit Seoul & EXPO”(DMK Global 주최 산업 전시)는 별개 행사다. 국내외 보도에서 혼동이 잦다.

글로벌 행사 대비

NVIDIA GTC / AWS re:Invent / Microsoft Build: 제품 출시와 로드맵 공개가 핵심. AISE는 신제품 발표가 사실상 없다.
World Summit AI / AI Summit London·New York: 동일 계열의 “AI Summit” 브랜드 행사군. AISE는 아시아·한국 시장 특화 포지션.
COMPUTEX / CES: 하드웨어 스펙 경쟁 중심. AISE는 소프트웨어·도입 사례 중심.

포지션 요약: AISE 2026은 “아시아 최대 AI 컨퍼런스”를 표방하지만, 실질 경쟁력은 국내 수요기업 접근성에 있다. 글로벌 신기술을 먼저 보는 자리가 아니라, 국내에서 AI를 실제로 사는 사람과 파는 사람이 만나는 자리다.

7. 한국 시장 시사점

7-1. 정책 환경과의 접점

2026년 2월 국가인공지능전략위원회·과기정통부가 발표한 「대한민국 인공지능행동계획(인공지능 기본계획 2026~2028)」 이후 처음 열린 대형 산업 행사다. Day 2의 AI Infrastructure & Sovereign AI 트랙 편성은 정부의 소버린 AI 드라이브(독자 파운데이션 모델 오픈소스화, GPU 확보 계획)가 기업 인프라 의제로 전이됐음을 보여준다.

⚠️ 2차 매체는 2026년 7월 24일 “샌프란시스코 AI 선언”에서 이재명 대통령이 한국을 글로벌 AI 공급망의 “대체 불가능한” 노드로 규정했다고 보도했다. 원문 확인이 필요하다.

7-2. 국내 기업 참여 양상

인프라·반도체: SK하이닉스, 삼성전자 — HBM·데이터센터 수요 맥락
플랫폼: NAVER — 각 세종 데이터센터 기가와트급 확장 언급 ⚠️
금융: KB국민은행, 신한카드, 토스뱅크, 카카오페이증권 — 규제 산업 내 에이전트 운영 사례
제조·중공업: 삼성전자, POSCO E&C, HD현대, 현대차
바이오: SK바이오사이언스
중소·스타트업: 인포시즈, 다윈KS 등 118개사 전시 참여

7-3. 국내 산업에의 실질적 영향

① AX 수요의 가시화. 사전등록 5.2배 증가와 200건 1:1 상담은 “AI를 검토한다”에서 “AI를 조달한다”로의 전환을 시사한다. 국내 AI 솔루션 기업에게는 영업 사이클이 짧아지는 국면.

② 중국계 로보틱스의 국내 진입 본격화. AgiBot·Pudu·RealMan이 국내 최대 AI 전시장에서 체험존을 확보한 것은 상징적이다. 국내 로보틱스 기업에게는 가격·성능 압박이 즉각적 현실이 된다.

⚠️ 2차 매체는 중국 「국가정보법」 제7조에 따른 법적 리스크를 별도로 지적했다. 도입 검토 시 데이터 거버넌스 관점의 실사가 필요하다는 취지로, 행사 공식 입장은 아니다.

③ 에이전트 운영 인력 부족. 관측가능성·멀티에이전트 디버깅·컨텍스트 아키텍처는 국내에 인력 풀이 얇은 영역이다. 행사 내 AI 인재 채용 부스 운영이 이를 반증한다.

④ 스토리지·데이터 인프라 투자 재조명. Seagate 세션의 “검색 지연 과소평가” 지적은 국내 기업의 RAG 파일럿이 겪는 전형적 실패 지점과 정확히 일치한다.

7-4. 규제·인프라 연결점

금융권 에이전트 사례는 금융보안원 가이드라인·망분리 규제와 직결
의료 AI(Hoifung Poon 세션)는 식약처 SaMD 규제, 의료데이터 활용 규제와 연동
소버린 AI 트랙은 공공 클라우드 보안인증(CSAP), 국가 AI 컴퓨팅 센터 로드맵과 맞물림

8. 청중별 시사점

경영진 (Executive)

AI 예산의 무게중심을 “모델”에서 “운영”으로 옮겨야 한다. 파일럿 성공률이 아니라 프로덕션 전환율을 KPI로 삼을 것.
벤더 선정 시 모델 성능 벤치마크보다 오케스트레이션·관측가능성·감사 로그 제공 여부를 평가 항목에 넣을 것.
에이전트가 “실행”하는 순간, 리스크 성격이 정보 오류에서 되돌릴 수 없는 행동 오류로 바뀐다. 권한 설계와 롤백 정책을 도입 전제조건으로.
소버린 AI는 이념이 아니라 공급망 리스크 관리 의제다. 특정 해외 모델 종속도를 정량 측정할 것.

아키텍트 (Architect)

관측가능성을 사후 추가하지 말 것. 트레이싱·의사결정 로그·평가 루프를 에이전트 v1 설계에 포함.
컨텍스트 계층이 승부처. 지식 그래프 + 검색 아키텍처가 에이전트 추론 품질을 결정한다는 것이 금융권 세션의 공통 결론.
분리형 추론(prefill/decode 분리)은 규모가 확보된 뒤 검토할 것. 조기 도입 시 오히려 성능이 저하될 수 있다는 지적(⚠️ 벤더 제시 수치)에 유의.
멀티에이전트는 분산 시스템이다. 태스크 분해, 에이전트 간 통신 프로토콜, 장애 격리, 타임아웃 정책을 명시적으로 설계.
검색 지연을 SLO에 포함시킬 것. 스토리지 티어링이 에이전트 응답성에 직접 영향.

개발자 (Developer)

“조용한 실패”를 잡는 테스트가 최우선. 에이전트가 잘못된 행동을 성공으로 보고하는 케이스를 회귀 테스트 스위트에 넣을 것.
프롬프트 튜닝보다 워크플로 설계·툴 정의 품질이 성능 차이를 만든다(Genspark 세션 논지).
오픈소스 소형 모델(Liquid AI 등) 트랙이 별도 편성된 만큼, 온프레미스·엣지 추론 옵션을 실험해 둘 가치가 있다.
에이전트 디버깅 툴링(트레이스 뷰어, 스텝 리플레이)은 아직 표준이 없다. 사내 도구를 직접 만들 준비를 할 것.

9. 액션 아이템

10. 종합 평가

강점

규모 성장의 진정성: 유료화에도 사전등록 5.2배. 허수 동원이 아닌 실수요 신호
의제의 성숙: “AI로 무엇을 하나”에서 “왜 안 되나”로 이동. 국내 행사 중 가장 앞선 문제의식
매칭 기능 내장: 한국무역협회 합류로 컨퍼런스가 실제 거래로 연결되는 구조 확보
글로벌 연사 신뢰도: NASA JPL, Microsoft Research, Georgia Tech 등 벤더 마케팅이 아닌 레퍼런스 확보

한계

신제품 발표 부재: 뉴스 가치 측면에서 글로벌 행사와 경쟁 불가. “리뷰할 발표”보다 “정리할 인사이트”가 중심
공식 데이터 불투명: 세션 수(69 vs 80), 연사 수, 트랙 구성이 출처별로 상이. 주최 측 공식 결산 자료 미공개
연사의 산업계 편중(89%) ⚠️: 실무성은 높으나 원천 기술 논의 밀도가 낮음. 학계 세션 8개는 규모 대비 빈약
세션 내용의 1차 기록 부족: 국내 매체 보도가 개막 스케치·규모 지표에 집중. 세션 상세는 2차 매체 1~2곳에만 존재해 교차 검증이 어렵다
3일 중 컨퍼런스는 2일: 8/21은 전시·피칭만 운영돼 컨퍼런스 참가자에게는 실질 2일 행사

다음 회차(2027) 관전 포인트

프로덕션 사례의 지속성 — 올해 발표된 금융권 에이전트가 1년 뒤에도 운영 중인지, 실패 후일담이 나오는지
소버린 AI 트랙의 확대 여부 — 정부 파운데이션 모델 성과가 기업 채택으로 이어졌는지
휴머노이드의 상업 계약 전환 — 체험존 데모가 실제 국내 도입 사례로 바뀌었는지
참가 기업 성장률의 지속성 — 66% 성장이 일회성인지, 200개사대 진입이 가능한지
학계·연구 트랙 보강 여부 — 산업 편중이 완화되지 않으면 “전시회에 붙은 컨퍼런스”로 고착될 위험

총점

8.0 / 10 — 국내 AI 산업 행사로서 규모·의제·매칭 기능 모두에서 확실한 도약을 보였다. 다만 글로벌 발표 이벤트와 같은 기준으로 볼 행사는 아니며, 주최 측의 공식 데이터 공개 투명성은 개선이 필요하다.

11. 참고 자료

공식

국내 매체

해외 매체 ⚠️ (세션 상세의 주요 출처이나 교차 검증 미완)

정책 배경

본 리뷰는 공개된 공식 자료와 언론 보도를 기반으로 작성됐습니다. ⚠️ 표시 항목은 단일 출처 또는 2차 매체 기반으로, 인용 전 원문 확인을 권장합니다.