샌프란시스코 Moscone Center에서 개최된다

AI가 기업 시스템 내부에서 자율적 결정을 내리는 속도가 보안 프레임워크를 앞지른 가운데, 10,000명 이상의 스타트업과 기술 및 VC(벤처캐피털) 리더들이 10월 13일부터 15일까지 샌프란시스코 Moscone Center에 모인다. 이들은 Disrupt 2026에서 AI 보안 공백을 메울 실무적 대안을 논의한다. 전 세계 AI 산업의 리더들이 한자리에 모여 기술적 제약과 보안 요구사항을 검토하는 이번 행사는 기업용 AI의 안전한 배포 기준을 수립하는 현장이 된다. 샌프란시스코의 중심에서 열리는 이번 모임은 AI 기술의 상용화 단계에서 발생하는 보안 난제를 해결하는 데 집중한다.

Databricks(데이터브릭스, 데이터 및 AI 플랫폼 기업)의 Arsalan Tavakoli가 2026년 기업용 AI 보안의 핵심 요구사항을 정의한다. 시스템의 동작을 투명하게 관리하는 관찰 가능성(observability)과 거버넌스 체계를 구축하여 AI의 결정 과정을 추적하는 방법을 다룬다. 특히 기업이 신뢰할 수 있는 배포와 그렇지 않은 배포를 엄격하게 구분하는 아키텍처를 제시한다. 이는 보안 수준에 따라 배포 경로를 물리적으로 분리함으로써, 기업이 감당할 수 없는 위험을 가진 배포본이 시스템에 진입하는 것을 원천적으로 차단하는 실무 기준이 된다. 결과적으로 기업은 이 아키텍처를 통해 신뢰 가능한 배포 환경만을 선별적으로 운영하는 제어권을 확보한다.

후원하는 AI Stage에서 AI 비즈니스 모델과 보안

모델의 범용화(commoditized, 성능 차이가 줄어들어 상품 가치가 비슷해지는 현상)는 AI 제품의 가격 책정 기준을 바꾼다. 모델 성능의 상향 평준화로 인해 더 이상 모델 자체만으로는 차별적 가격을 매기기 어렵기 때문이다. 이에 따라 AI 네이티브 환경에서 시장 진입 전략(Go-to-market, 제품을 고객에게 전달하는 구체적 경로)을 어떻게 설계하고 실행해야 하는지 논의한다.

에이전트 보안은 기존의 소프트웨어 보안 체계를 넘어 인프라 수준부터 다시 구축한다. AI 에이전트가 시스템 권한을 직접 행사하는 구조에서는 기존의 접근 제어 방식이 작동하지 않기 때문이다. Google for Startups가 후원하는 AI Stage는 지난 몇 년간 커뮤니티에서 가장 뜨거웠던 주제를 중심으로 해결되지 않은 보안 격차를 집중적으로 다룬다. AI가 기존의 비즈니스 모델을 재작성하는 방식과 AI가 무에서 새롭게 창출한 직업 범주까지 탐구 영역에 포함한다.

확인해야 할 핵심 지점

시각 AI의 적용 범위는 이제 시선을 끄는 데모 수준을 벗어나 실시간 추론과 물리적 추론이라는 실무적 영역으로 구분된다. Decart(디카트, AI 비디오 생성 기업)의 Dean Leitersdorf CEO와 Luma AI(루마 AI, 3D 생성 AI 기업)의 Amit Jain CEO는 생성(generation)이 실제 지능(genuine intelligence)으로 넘어가는 단계를 논의한다. 최전선에서 제품을 구축하는 창업자들은 생성 능력이 실제 지능으로 전환될 때 발생하는 작동 방식을 다루며, 시각 AI가 물리적 세계의 인과 관계를 추론하는 지능형 도구로 작동하게 만든다.

GTM 엔지니어링(GTM Engineering, 시장 진입 전략을 엔지니어링 관점에서 설계하는 역할)은 2년 전까지는 존재하지 않았으나 현재는 기술 업계에서 가장 빠르게 성장하는 직무로 자리 잡았다. Clay(클레이, AI 기반 영업 자동화 플랫폼)의 Kareem Amin CEO는 AI 네이티브 GTM 전략이 실제 비즈니스 성장을 어떻게 재편하는지 설명한다. 실무 차원의 AI 네이티브 GTM이 구체적으로 어떻게 작동하며 기존 성장 방정식을 바꾸는지 정의하고, 독립적인 실무자들이 이 역할을 통해 백만 달러 규모의 사업을 직접 구축하는 경로를 제시한다.

현재 운용 중인 AI 보안 체계가 자율 결정 에이전트의 실행 속도를 실시간으로 제어할 수 있는지 판단하고, 제어가 불가능하다면 인프라 수준의 재설계를 즉시 시작해야 한다.