핵심 요약

  • 보안·거버넌스가 AI 도입의 주요 어려움 가운데 전년 6위에서 1위로 올라섰다. 응답자의 43%가 이를 가장 중요한 문제로 꼽았다.
  • 약 45%의 팀이 요청을 여러 모델로 나눠 보내며, 54.7%는 모든 요청을 단일 모델에 보낸다.
  • 코드를 작성·실행하는 에이전트를 사용하는 259개 팀 가운데 약 62%가 Cloudflare에 샌드박스를 둔다.
  • 에이전트 성능 분석에는 기존 BI 도구뿐 아니라 코딩 에이전트와 전용 관측 도구도 쓰인다.
  • 전년과 응답자 표본 및 질문 방식이 달라졌다. 순위 변화와 응답 비율을 같은 기준의 증감으로 해석해서는 안 된다.

보안의 중요성과 도구의 현재 가치 사이에 놓인 간극

Tom Tunguz가 소개한 Theory의 2026년 AI 설문에서는 보안·거버넌스가 가장 큰 도입 장벽으로 떠올랐다. 거버넌스는 AI 사용을 관리하고 통제하는 체계를 뜻한다. 보안·거버넌스의 어려움 순위는 12개월 사이 6위에서 1위로 상승했다.

응답자의 43%가 보안·거버넌스를 가장 중요한 문제로 평가했다. 두 번째는 AI 결과와 성능을 평가하는 작업인 evals로, 22%였다.

그러나 현재 가장 큰 가치를 제공하는 도구 영역으로 보안을 꼽은 응답자는 10%였다. 앞으로 보안 도구가 가장 큰 가치를 제공할 것으로 예상한 비율은 18%로, 조사한 영역 가운데 현재와 미래 기대의 차이가 가장 컸다. 이 수치는 개발자의 응답 비율이며, 지출액이나 시장 규모를 뜻하지 않는다.

약 절반의 팀이 요청을 여러 모델로 나눈다

모델 라우팅은 요청에 따라 사용할 모델을 골라 보내는 방식이다. Tunguz는 비용 최적화와 모델 선택이 일반적인 운영 방식으로 자리 잡았다고 해석했다.

설문에서는 23.7%의 팀이 직접 학습한 라우터를, 21.5%가 독점형 라우터를 사용했다. 두 집단을 합치면 약 45%가 여러 모델로 요청을 분산한다. 반면 54.7%는 모든 요청을 하나의 모델에 보낸다.

라우팅 질문은 2026년에 새로 추가됐다. 따라서 이 결과는 현재 사용 현황을 보여주지만, 전년 대비 증가 폭을 보여주는 자료는 아니다.

코드 실행용 샌드박스는 Cloudflare에 집중됐다

샌드박스는 에이전트가 코드를 실행하는 격리 환경이다. 이 질문은 전체 응답자가 아니라, 에이전트로 코드를 작성하고 실행하는 259개 팀에만 제시됐다.

이들 가운데 Cloudflare를 사용하는 비율은 62.2%였다. 기타 서비스는 17.4%, Vercel은 16.6%, Modal은 15.8%, E2B는 12.4%, Daytona는 8.5%, Sail은 6.6%였다. Cloudflare의 사용 비율이 다른 개별 선택지보다 크게 높았다.

Tunguz는 이러한 실행 통제가 한 서비스에 집중돼 있으며, 보안이 아닌 컴퓨팅 항목으로 과금된다는 점에 주목했다. 다만 이 질문 역시 2026년에 처음 도입됐으므로 전년 대비 변화는 알 수 없다.

에이전트 분석에 코딩 에이전트도 쓰인다

에이전트 성능을 분석하는 방식에서는 기존 BI·데이터 과학 도구가 55.8%로 가장 많이 쓰였다. BI는 업무 데이터를 분석하는 도구를 뜻한다.

코딩 에이전트로 로그를 분석하는 비율도 48.1%에 달했다. 에이전트의 동작을 추적하는 전용 LLM 관측 도구는 41.1%, 스프레드시트는 28.4%였다. AI 상호작용 데이터를 검토하지 않는다는 응답은 7%였다.

Tunguz는 기존 분석 도구와 코딩 에이전트 모두 에이전트의 행동을 분석하는 데 유용하다고 평가했다. 전용 관측 도구의 사용 비율도 비슷한 수준이라는 점에서, 적어도 이 용도에서는 도구 범주가 서로 가까워지고 있다고 해석했다.

전년 비교는 점수보다 순위로 읽어야 한다

이번 설문은 2026년 9월 22일 시니어 기술 개발자 455명을 대상으로 진행한 두 번째 연례 조사다. 2025년 조사에는 다른 표본인 413명이 참여했다.

질문 방식도 달라졌다. 어려움에 관한 2025년 질문은 항목의 순위를 매기게 했고, 2026년에는 각 항목을 1~7점으로 평가하게 했다. 따라서 보안의 순위 상승이나 컨텍스트의 1위에서 4위로의 이동은 점수의 증감이 아닌 상대적 순위의 비교다.

Tunguz는 2025년에 AI 성능을 제한하던 컨텍스트 문제가 2026년에는 해결된 듯하다고 서술했다. 그러나 설문의 순위 변화 자체를 그 문제가 완전히 해소됐다는 증거로 볼 수는 없다.

비율은 반올림됐으며 복수 선택 질문은 합계가 100%를 넘을 수 있다. 전년에는 하나만 고르던 질문이 올해 복수 선택으로 바뀐 경우, 각 항목의 응답 비율도 높아진다.

이번 결과는 조사에 참여한 개발자와 팀들이 보안, 모델 선택, 코드 실행 환경, 에이전트 분석을 어떻게 다루는지 보여준다. 변화의 방향을 읽을 때도 표본과 질문 방식, 현재 가치와 미래 기대의 차이를 함께 남겨둬야 한다.