닛케이 전망 테크놀로지 2026

머리말 | AI 고도화, 다른 분야와의 융합으로 가속화되다

1장. 2030년 테크놀로지 기대 순위
미래를 만드는 100가지 기술

2장. AI
001. AI 에이전트
002. AGI
003. 에이전틱 오토메이션
004. AI 기반 개발
005. MCP(모델, 컨텍스트, 프로토콜)
006. 1비트 LLM
007. 매니샷 ICL
008. 리저버 컴퓨팅
009. 탈옥 방지 기술
010. 설계 AI
011. AI 점포 설계
012. 딥페이크 대책
013. AI를 활용한 영업 도구
014. 로봇 기반 모델
015. HBM

3장. 일렉트로닉스 ‧ 모빌리티
016. 광전융합
017. 1.4나노 반도체
018. CFET(상보형 전계효과 트랜지스터)
019. MRAM(자기저항 변화형 메모리)
020. RISC-V(리스크 파이브)
021. 나트륨이온전지
022. 패널 레벨 패키지
023. 마이크로 LED 디스플레이
024. 극저온 에칭
025. 후공정 자동화
026. 고NA(개구수) EUV 노광
027. 인휠 모터
028. 브레이크 바이 와이어
029. 자동차 바디의 일체 성형
030. 전고체전지
031. 날개 달린 재사용형 준궤도 우주비행체

4장. 환경 ‧ 에너지
032. 암석 풍화 강화
033. SAF(지속가능한 항공연료)
034. CCS(이산화탄소 포집·저장)／DAC(대기 직접 포집)
035. 탈탄소 콘크리트
036. 발열·축전 콘크리트
037. 합성연료
038. 핵융합
039. 혁신 경수로
040. 고로 수소 환원
041. 전 생애 탄소 산정 툴
042. 페로브스카이트 태양전지
043. PFAS(유기 불소화합물) 프리
044. 전력 운반선
045. 우주 잔해 제거

5장. IT ‧ 통신
046. PQC(양자내성 암호)
047. RDMA(원격 직접 기억 장치 접근)
048. 월드 아이디
049. 인메모리 컴퓨팅
050. 로컬 LLM
051. NPU(신경망처리장치)
052. 위성 콘스텔레이션
053. 제로 지식 증명
054. 데이터 클린룸
055. 광자 양자컴퓨터
056. 차세대형 교통 혼잡 완화 대책
057. 도시형 데이터센터
058. ISAC(통신·센싱 융합)

6장. 건축 ‧ 토목
059. 건설 로봇
060. 건설 3D 프린터
061. 인스턴트 하우스
062. 순환형 건축
063. 보급형 스마트빌딩
064. 보급형 목조 빌딩
065. 바살트 섬유
066. 유지보수 사이클의 초고속화
067. 위성 누수 탐사
068. 고정밀 스마트폰 측위
069. 산악 터널 굴착 자동화·원격화
070. 차세대 막 소재
071. 비개착식 수도관 갱신
072. 디지털 트윈

7장. 의료 ‧ 바이오 ‧ 식농
073. 생체 모방 시스템
074. 바이오 제조
075. 슬립테크
076. 돼지 신장 이식
077. 소를 이용한 조직재생형 인대
078. 치매 조기 발견 플랫폼
079. PHR(개인 건강 기록)
080. 웰니스테크
081. 실험실 자동화
082. 극세 일회용 내시경
083. 수술용 영상 인식 지원 프로그램
084. 아쿠아포닉스
085. 미도리무시 접착제

8장. 라이프 ‧ 워크스타일
086. 플라잉 카
087. E2E 자율주행
088. PnC(플러그 앤드 차지) 시스템
089. SDV(소프트웨어 정의 차량)
090. 주행 중 무선급전
091. 실시간 텍스트 통화
092. 유사 도면 검색
093. AI 챗 광고
094. AI 방범 G맨
095. 감정 분석 AI
096. 전기 미각
097. 열사병 대응 펠티어식 냉각 베스트
098. 텔레비전 CM의 운용형 광고화
099. 최애테크
100. 뉴로마케팅

스페셜 리포트 | 테크놀로지 미래 투자 지수

지금까지 많은 기술자들이 AI의 ‘지능’을 높이는 방향에 집중해 왔다. 얼마나 많은 정보를 처리하고, 얼마나 높은 정확도로 추론할 수 있는가에 초점이 맞춰져 있었던 것이다. 그러나 실제 산업현장에서는 지능보다, 얼마나 적은 정보와 전력으로, 빠르게 처리할 수 있는가’가 더 중요해지는 것이다. 이런 흐름 속에서 등장한 ‘가벼운 AI’의 대표적인 모델이 바로 리저버 컴퓨팅이다. 간단히 말해, 리저버 컴퓨팅은 딥러닝 구조를 기반으로 하되 학습 시 조정해야 할 파라미터 수를 획기적으로 줄인 모델이다. 그 결과, 학습에 필요한 계산 자원(시간, 전력, 데이터양, 컴퓨터 성능 등)이 기존 딥러닝보다 훨씬 적으며, 마이크로컨트롤러(MCU) 같은 소형 컴퓨터로도 처리할 수 있다. _ <2장 AI, 007. 리저버 컴퓨팅> 중에서

이 재료는 토요타자동차가 2027~2028년에 실용화를 계획 중인 신형 전기차에 사용될 예정이다. 양사는 2023년에 전고체전지의 양산을 목표로 협력하기로 발표했으며, 이데미쓰코산은 토요타의 EV 출시 일정에 맞춰 황화리튬 생산을 시작할 계획이다. 또한 황화리튬으로부터 고체 전해질을 제조하는 대형 파일럿 플랜트도 건설할 예정이다. 양산 단계로 나아가기 위해서는 분말 재료를 균일하게 혼합하는 공정이 핵심 과제로 꼽힌다. 수백 톤 규모의 대형 스케일에서 재료를 빠르고 균일하게 혼합할 수 있는 기술이 필요하기에 재료 자체뿐 아니라 생산 설비의 기술력 또한 중요하다. 이데미쓰코산은 파일럿 장치의 성능을 강화해 양산 체제를 내다보고 있다. _ <3장 일렉트로닉스·모빌리티, 030. 전고체전지> 중에서

양자컴퓨터 개발을 둘러싸고 스타트업과 IT 대기업 간의 경쟁이 한층 치열해지고 있다. 양자컴퓨터에는 ‘초전도’, ‘중성 원자’, ‘이온트랩’, ‘광자’, ‘실리콘’ 등 다양한 하드웨어 방식이 존재한다. 그중 특히 존재감을 보이는 것이, 양자비트에 빛을 활용해 상온에서 동작하는 광자 양자컴퓨터다. 딜로이트 토마츠 그룹(도쿄 치요다구)이 조사한 2025년 1월 시점의 양자컴퓨팅 스타트업 자금 조달액 순위에서 1위를 차지한 미국 사이콴텀(PsiQuantum)이 바로 광자 양자컴퓨터를 개발하고 있다. 사이콴텀의 광자 양자컴퓨터는 양자비트에 빛의 입자인 ‘단일 광자’를 사용하기 때문에 실온에서 가동할 수 있는 것이 특징이다. 현재 호주 브리즈번과 미국 시카고 두 거점에 데이터센터 규모의 대형 양자컴퓨터 센터를 건설 중이며, 실용적 양자컴퓨터 개발의 세계 최초 달성을 목표로 하고 있다. _ <5장. IT·통신, 055. 광자 양자컴퓨터> 중에서