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‘AI 구현 역량’이 가른 이틀… 넥스트라이즈 2026 막 내리다

아시아 최대 스타트업 페어 '넥스트라이즈 2026'이 막을 내렸습니다. 올해 행사는 AI 기술의 '도입 여부'를 넘어 '실질적인 구현과 성과'가 스타트업 경쟁력의 핵심 지표가 되었음을 명확히 보여줬습니다. 오픈AI, 팔란티어 등 글로벌 AI 기업들의 참여와 4천 건 이상의 비즈니스 밋업을 통해 AI 시대의 새로운 성공 방정식을 제시했습니다.

어제·2026.06.19·읽기 1·조상래

아시아 최대 규모의 스타트업 페어 '넥스트라이즈(NextRise) 2026, 서울'이 지난 6월 19일 이틀간의 일정을 성공적으로 마무리했습니다. 올해로 8회째를 맞은 이번 행사는 역대 최대 규모로 개최되었으며, 스타트업 생태계의 핵심 화두가 '아이디어의 참신성'에서 '아이디어를 AI로 얼마나 효과적으로 구현해내는가'로 전환되었음을 분명히 보여주었습니다.

이번 넥스트라이즈에는 540여 개의 국내외 스타트업이 참여했고, LG, CJ, 한화에어로스페이스 등 국내 대기업과 엔비디아(NVIDIA), 구글 클라우드(Google Cloud), 르노(Renault) 같은 글로벌 기업 23곳이 협력 부스를 운영했습니다. 특히 오픈AI(OpenAI)와 팔란티어(Palantir)가 처음 참가하고 앤트로픽(Anthropic), 퍼플렉시티(Perplexity)까지 주요 AI 기업들이 역대 최대 규모로 집결하여 AI 기술의 현재와 미래를 선보였습니다. 행사 기간 동안 170여 개 부스에서 국내외 기업 및 투자사 270여 곳과 스타트업 1100여 곳이 4000회 이상의 사업 협력 및 투자 상담을 진행하며 활발한 교류의 장을 마련했습니다. 컨퍼런스에서는 마크 마나라(Marc Manara) 오픈AI 스타트업 총괄과 준 모리타(June Morita) 퍼플렉시티 아시아태평양(APAC) 총괄이 '묻고 답하는 AI 시대가 저물고 스스로 일을 수행하는 에이전트(Agent)의 시대가 왔다'고 진단하며, AI 모델 자체보다 이를 어떻게 활용하여 성과를 내는지가 중요하다고 강조했습니다.

이번 넥스트라이즈는 단순한 기술 전시를 넘어, 한국 벤처 생태계가 글로벌 AI 혁신의 흐름에 발맞춰 진화하고 있음을 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 스타트업의 경쟁력 판단 기준이 'AI 도입 여부'를 넘어 'AI를 통한 구체적인 성과 창출'로 이동하면서, 실질적인 문제 해결 능력과 비즈니스 모델에 AI를 효과적으로 접목하는 역량이 더욱 중요해질 것입니다. 이는 국내 스타트업들이 글로벌 시장에서 경쟁력을 확보하기 위해 AI 기술 내재화와 실제 적용 사례 발굴에 더욱 집중해야 함을 시사합니다. 또한, 방산 및 우주항공 분야가 새로운 축으로 부상하며 다양한 산업 분야에서 AI 기술 융합의 가능성을 제시한 점도 주목할 만합니다.

1인 창업자를 위한 기회 분석
AI 분석 · 참고용이며 검증이 필요합니다
4/10
보통
4점인가

AI 기술의 중요성은 높지만, 'AI 구현 역량'이라는 추상적인 개념을 1인 창업자가 직접적인 사업 기회로 연결하기는 쉽지 않습니다. 특정 니즈를 발굴해야 합니다.

문제 / 미충족 수요

스타트업들이 AI 기술을 단순히 도입하는 것을 넘어, 실제 비즈니스 성과로 연결하는 구체적인 방법론과 성공 사례에 대한 갈증이 커지고 있습니다.

한국 시장
국내 있음한국에서도 AI 도입은 활발하나, 실제 성과 창출에 대한 고민이 깊어지고 있어, 실질적인 AI 활용 전략 컨설팅 수요가 증가할 수 있습니다.
수익 모델

B2B SaaS 구독, 컨설팅 서비스 · 돈 내는 주체: AI 기술을 활용하여 업무 효율을 높이거나 새로운 비즈니스 기회를 찾으려는 중소기업, 스타트업, 또는 개인 사업자

1인 실현 가능성
3/5

AI 에이전트 구축 자체는 기술적 난이도가 있지만, 특정 니즈에 맞춰 기존 AI 모델을 활용한 컨설팅이나 솔루션 제공은 1인도 시도 가능합니다.

진입 지점 (Wedge)

특정 산업군(예: 콘텐츠, 교육)에 특화된 AI 에이전트 구축 및 활용 컨설팅 서비스 제공

이번 주 첫 실험

AI 에이전트 활용에 어려움을 겪는 소규모 기업 또는 개인을 대상으로 인터뷰를 진행하여 구체적인 페인 포인트와 니즈를 파악합니다.

Original source
이 글은 Platum의 기사를 yozm.tech가 한국어로 재작성한 버전입니다.
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