취약점 탐색·패치까지 머신 스피드, 공격과 방어의 동시 자동화…
NVIDIA·CrowdStrike ‘항상 켜진 AI’ 시장의 시작
젠슨 황 엔비디아 CEO가 사이버보안을 AI의 다음 거대시장으로 지목했다. 코드를 만드는 AI가 빠르게 진화하면서 버그 탐색과 공격 경로 분석, 이를 막는 패치까지 같은 속도로 자동화되는 구조, 불과 9일 전 NVIDIA·CrowdStrike가 공개한 보안 AI 시스템까지 더해지며 사이버보안은 ‘AI를 쓰는 산업’에서 공격과 방어가 AI로 맞붙는 시장으로 이동하고 있다.
코딩의 다음 파생상품, 버그와 보안
황 CEO는 10일 미국 샌프란시스코에서 열린 골드만삭스 기술 콘퍼런스에서 코딩을 AI가 가장 빠르게 학습한 분야로 꼽은 뒤, 그 다음 단계로 버그 탐색과 사이버보안을 연결했다. 코드를 잘 만들 수 있다면 오류도 찾아낼 수 있고, 레드팀은 취약점을 찾고 블루팀은 이를 막는다는 논리, 여기에서 나온 결론이 “사이버보안은 AI의 다음 주요 활용 사례가 될 가능성이 높다”는 전망이었다.
차이는 속도와 지속성이다. 사람의 보안팀이 공격 징후를 확인하고 대응책을 만드는 동안 AI는 취약점 탐색·검증·패치를 반복할 수 있고, 황은 이런 보안 모델이 일회성 요청이 아니라 지속적으로 가동되는 시스템이 될 것으로 봤다. AI 시장이 챗봇과 코딩 도구를 넘어 24시간 돌아가는 방어 인프라로 넓어지는 지점이다.
9일 전 SafeMind…이미 시작된 공격·방어 자동화
발언보다 먼저 제품이 나왔다.
NVIDIA와 CrowdStrike는 9월 1일 Fal.Con 2026에서 SafeMind를 공개했다. 공격 모델이 침투 경로를 찾으면 방어 모델이 이를 차단하고, 다시 공격 모델이 새로운 경로를 탐색하는 구조로, NVIDIA Nemotron 모델과 CrowdStrike 보안 데이터를 결합한 반복형 에이전트 시스템이다.
전통적인 보안은 새로운 공격을 발견한 뒤 규칙과 탐지 체계를 추가하는 흐름이 강했다. SafeMind가 겨냥하는 것은 그 사이의 시간, 공격자가 자동화됐다면 방어자도 기계 속도로 움직여야 한다는 계산이다.
513억달러→860억달러, 돈이 먼저 움직이는 시장
시장 전망도 황의 발언과 같은 방향을 가리킨다.
Gartner가 전망한 전 세계 AI Cybersecurity 지출은 올해 513억4700만달러에서 내년 859억9700만달러, 약 67% 증가한다. AI 애플리케이션·모델 자체를 보호하는 더 좁은 ‘Securing AI’ 시장도 2026년 28억3500만달러에서 2027년 47억8300만달러로 확대될 전망이다.
하나는 AI로 보안을 하는 시장, 다른 하나는 AI를 보호하는 시장이다. AI가 기업 업무 깊숙이 들어갈수록 두 시장은 동시에 커질 수밖에 없는 구조다.
세계경제포럼 조사에서도 사이버 분야 책임자의 94%가 AI를 보안 환경을 바꾸는 핵심 요인으로 꼽았고, 77%는 이미 보안 업무에 AI를 활용하고 있었다. 공격 자동화와 방어 자동화가 미래의 가능성이 아니라 현재의 경쟁으로 이동했다는 의미다.
엔비디아의 전망, 동시에 엔비디아의 시장
다만 황의 발언을 중립적인 산업 전망으로만 받아들이기도 어렵다.
황은 같은 자리에서 CrowdStrike와의 대규모 협력을 직접 언급했고, Cisco·Palantir와 Nemotron 기반 보안 모델을 확장하는 구상도 설명했다. 사이버보안이 커질수록 지속적으로 모델을 돌리는 GPU·AI 인프라 수요 역시 늘어나는 만큼, ‘보안은 다음 시장’이라는 전망은 엔비디아 자신의 사업 확장 논리이기도 하다.
흥미로운 것은 황 자신도 최근 사이버보안 담론이 신제품 출시와 수요 창출에 연결될 수 있다는 취지의 다소 도발적인 평가를 내놨다는 점이다. 보안 위험의 현실성과 시장 확대 전망을 인정하면서도, 공포가 상업적으로 확대될 가능성까지 동시에 경계한 셈이다.
Next Insight 분석 | 보안의 경쟁 단위, 사람의 시간에서 기계의 시간으로
사이버보안에 AI를 넣는 것 자체는 새로운 이야기가 아니다. 이미 탐지·분류·이상징후 분석에 AI가 사용돼 왔다.
이번 변화의 핵심은 속도의 기준이다.
공격자가 AI로 코드를 만들고 취약점을 찾는 시간이 짧아지면 방어자는 사람이 경고를 확인한 뒤 대응하는 구조만으로 버티기 어렵다. 공격 모델이 길을 찾는 동안 방어 모델이 동시에 길을 막는 구조, 그 과정이 하루 종일 반복되는 ‘항상 켜진 보안 AI’가 필요해진다.
이 변화는 엔비디아에도 중요한 의미를 갖는다. 코딩 도구가 필요할 때 호출되는 AI라면, 보안은 네트워크와 시스템을 계속 지켜보며 연산을 소비하는 시장이 될 수 있다.
그래서 젠슨 황이 본 다음 시장의 핵심은 해킹이 많아진다는 단순한 전망이 아니다.
AI가 공격 속도를 높인 순간, 방어의 시간 단위도 사람에서 기계로 바뀌기 시작했다는 것.
사이버보안의 다음 경쟁은 더 강한 자물쇠보다 누가 더 빨리 발견하고, 더 빨리 막느냐에서 결정될 가능성이 커지고 있다.
취재·작성: 김귤연 기자 | Next Insight News
참고·첨부자료
- NVIDIA, Goldman Sachs Communacopia + Technology Conference 2026 발언 녹취, 2026.09.10
- Bloomberg, Jensen Huang 사이버보안 차세대 AI 시장 발언 보도, 2026.09.10
- NVIDIA·CrowdStrike, SafeMind 및 Agentic Cybersecurity 발표, 2026.09.01
- Gartner, Worldwide AI Spending Forecast 2026–2027
- Gartner, Securing AI Market Forecast, 2026.08.26
- World Economic Forum, AI and Cyber: Empowering Defenders, 2026.05.04
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