CES 2026 K-스타트업 통합관 핵심 정리: “AI가 안 보이게 스며드는 시대”가 진짜 시작됐다
이번 글에는 딱 3가지를 확실히 담았어요.
첫째, CES 2026에서 최고 혁신상을 받은 K-스타트업 2곳(시티파이브·긱스로프트)이 왜 “다음 폼팩터”를 잡았는지.
둘째, 센서 1개로 소파·벽·테이블을 터치패드로 바꾸는 커먼링크처럼 “입력 방식”이 뒤집히는 포인트.
셋째, 다른 뉴스나 유튜브가 잘 안 짚는 ‘진짜 중요한 것’—이 기술들이 결국 어디서 돈이 되고, 어떤 산업 구조를 바꾸는지까지 정리해요.
1) CES 2026 한줄 결론: ‘피지컬 AI’보다 무서운 건 ‘앰비언트 테크’
올해 CES의 주인공이 AI인 건 다들 말하죠.
근데 이제 승부는 “AI 성능”이 아니라 “AI가 어디에, 어떻게 숨어 들어가서 사용자가 의식도 못 하게 쓰게 만드냐”로 넘어갔어요.
피지컬 AI가 로봇처럼 ‘몸을 가진 AI’라면,
앰비언트 테크는 공기처럼 공간·사물·표면·습관에 스며들어서 ‘행동 자체’를 바꾸는 AI예요.
결국 시장을 크게 만드는 쪽은 대체로 앰비언트 테크가 될 가능성이 큽니다.
2) 수상 실적이 말해주는 신호: “한국 스타트업이 폼팩터 전쟁에 들어왔다”
K-스타트업 통합관은 혁신상을 11개, 최고 혁신상(전 세계 1%급)을 3개 배출했죠.
재밌는 건 수상 분야가 한쪽으로 몰린 게 아니라 ‘웨어러블, 오디오, 인터페이스, 로보틱스, 공기, 지도, 스마트홈’으로 흩어져 있다는 점이에요.
이건 한국 팀들이 “단일 트렌드”가 아니라 “생활 전체를 AI로 재구성”하는 방향으로 간다는 뜻이에요.
3) 기업별 뉴스 브리핑 (CES 2026 K-스타트업 7개)
3-1. 시티파이브(City5) — ‘스크린 없는 AI 컴패니언’ Zone HSS1 (최고 혁신상)
핵심 제품은 목에 걸고 쓰는 형태의 스크린 없는 AI 웨어러블 ‘Zone HSS1’이에요.
터치 없이 “대화만으로” AI와 세상을 연결하는 게 콘셉트죠.
포인트는 라지 멀티모달(음성+이미지/영상까지) 기반 인터랙션이에요.
이제 AI는 텍스트만 잘하면 끝이 아니라,
사람이 보고 듣고 말하는 걸 통째로 받아서 ‘상황’을 이해하는 쪽으로 진화하고 있잖아요.
그 흐름에 딱 맞는 디바이스 접근입니다.
비즈니스 모델도 B2C만이 아니라 B2B(예: 공항 AI 투어 가이드)까지 같이 가져가요.
투자 관점에선 “사용자 습관을 바꾸는 디바이스”는 락인(lock-in)이 강해서 시장이 열리면 크게 먹습니다.
3-2. 긱스로프트(Geeksloft) — XR+헤드폰 결합 ‘페리스피어’ (최고 혁신상)
긱스로프트는 XR의 장점과 헤드폰의 일상성을 합쳐서 “스마트 헤드폰” 세그먼트를 만들겠다고 선언했어요.
핵심은 두 가지예요.
첫째, 필요할 때만 내려오는 디스플레이(시야를 완전히 가리지 않고 오버레이 느낌).
둘째, 양쪽 카메라로 사용자 시점(뷰포인트)을 3D로 촬영하고 실시간 공유까지 한다는 점.
XR이 대중화가 더딘 이유 중 하나가 “머리에 쓰는 부담감”인데,
헤드폰은 이미 100년 동안 사람들에게 자연스러운 물건이었죠.
이 팀은 그 습관 위에 ‘시각 정보’를 얹는 전략입니다.
거시적으로 보면, 이건 단순 기기 출시가 아니라 ‘차세대 컴퓨팅 인터페이스’ 경쟁이에요.
스마트폰 이후의 플랫폼을 누가 잡느냐가 결국 글로벌 경제의 흐름을 바꾸거든요.
3-3. 커먼링크(Commonlink) — 센서 하나로 “모든 표면을 터치패드화” (혁신상)
커먼링크는 표면에 구멍 뚫고 패널 붙이는 방식이 아니라,
표면 “뒤쪽”에 센서를 부착해서 그 표면 자체를 입력장치로 바꾸는 접근이에요.
작동 방식이 재밌는데요.
‘마찰하는 소리’를 인식해서, 사용자가 표면 위를 문지르는 방향/패턴을 입력으로 읽어냅니다.
쉽게 말해 “사람이 귀를 표면에 대고 듣는 것처럼” 센서가 듣는 거죠.
이게 왜 중요하냐면,
미래 인터페이스는 ‘보이는 버튼’이 아니라 ‘보이지 않는 입력’으로 가요.
특히 스마트홈, 차량 내장재, 가구(소파·테이블), 보안(금고/문), 산업 현장까지 확장성이 큽니다.
3-4. 휴머닉스(Humanics) — 로봇+운동기구 결합 ‘AI 운동 파트너’ (로보틱스 혁신상)
디지털 트레이닝 머신 ‘세짐’은 원판 갈아 끼우는 방식 대신 모터로 원하는 무게를 만들어줘요.
사용자가 힘을 쓰는 순간 의도를 감지해서 0.1~1kg 단위로 정밀 제어가 가능한 게 포인트입니다.
여기에 안전 감지, 재활, 장기 데이터 축적 후 신체 상태 진단까지 붙어요.
장기적으로는 헬스장/B2B에서 시작해서 병원·요양원·가정(B2C)로 넓히는 그림이 보입니다.
이건 단순 피트니스가 아니라 “인간의 운동 데이터를 기반으로 한 헬스케어 자동화”에 더 가까워요.
고령화가 빠른 국가일수록 수요가 커지는 구조라, 장기 성장 스토리가 깔끔합니다.
3-5. 포네이처스(Phonatures) — AI로 관리되는 ‘미세조류 공기정화/탄소저감’ (스마트시티·지속가능성 혁신상)
미세조류 배양 기반으로 CO₂를 흡수하고 산소를 공급하는 장치예요.
사이즈는 ‘냉장고 정도’라고 했고, 단독 공기청정기로도 쓰고 모듈로 확장도 가능합니다.
강점은 물리/화학적 탄소 포집이 보통 “공간·에너지 많이 먹고 소비자 효용이 약한” 반면,
여긴 일상 공간에서 체감 가치(공기정화, 산소공급)를 주면서 탄소 저감까지 동시에 노린다는 점이에요.
연간 2톤 탄소 저감 같은 수치가 언급됐는데,
이런 계량 가능한 성과는 향후 ESG 투자, 탄소회계, 기업의 탄소 감축 요구와 맞물리면서 시장성이 생겨요.
3-6. 바카티오(Vacatio) — ‘대화형 AI 지도’ 플레이스리스트(Place List)
기존 지도 검색은 “맛집 검색 → 리스트 훑기 → 선택” 과정이잖아요.
플레이스리스트는 “내 기분/상황을 말하면 AI가 바로 맞는 선택지를 제한”하는 방식이에요.
즉, 지도 버전의 대화형 탐색(일종의 ChatGPT형 UX)입니다.
또 하나의 축은 숙박업주용 소프트웨어 ‘파인호스트’고요.
가격 자동 조정, 운영 최적화 같은 공급자(SMB) 영역을 잡고,
소비자 경험(여행 탐색)까지 확장하는 구조가 보입니다.
이 모델은 잘 굴러가면 데이터 플라이휠(수요-공급-후기-재방문)이 생기기 쉬워요.
여행은 개인화가 강할수록 전환율이 확 뛰는 시장이라 파괴력이 큽니다.
3-7. 오들리 리얼리티(Oddly Reality) — 미국 시장에 ‘온돌’ 스마트 난방을 이식
한국의 온돌(바닥난방)을 미국 주택 환경에 맞게 설치/운영 부담을 낮추고,
구글 네스트 등 IoT 연동으로 에너지 트래킹, 원격 제어, 자동 온도 제어까지 제공하는 방향이에요.
프로토타입 기준으로 10% → 30% 효율 개선을 체감했다고 언급했는데,
핵심은 “미국에서 설치 비용 장벽이 큰 바닥난방을 솔루션화”했다는 점입니다.
여기서 진짜 흥미로운 포인트는 브랜드 전략이에요.
‘바닥난방’이 아니라 ‘온돌’이라는 단어 자체를 미국에서 표준처럼 만들고 싶다고 했죠.
이게 성공하면 제품이 아니라 카테고리 네이밍을 먹는 거라, 장기적으로 강해집니다.
4) (중요) 다른 뉴스가 잘 말 안 하는 “진짜 핵심” 5가지
4-1. AI 시대의 본질은 ‘출력’이 아니라 ‘입력(Input) 혁명’
요즘 다들 생성형 AI가 뭘 만들어내는지(출력)만 보는데,
실제로 시장을 바꾸는 건 입력 방식이에요.
시티파이브는 “터치 없는 음성·상황 입력”을,
커먼링크는 “표면 자체를 입력장치”로,
긱스로프트는 “헤드폰(착용 습관)을 입력 허브”로 만듭니다.
입력을 잡는 회사는 사용 빈도와 데이터를 잡고,
그 다음에 구독·광고·커머스·B2B 계약으로 수익화가 쉬워져요.
이게 결국 디지털 전환의 다음 라운드입니다.
4-2. 폼팩터는 ‘기술’이 아니라 ‘습관’ 위에서만 성공한다
XR이 대중화가 느린 이유는 스펙보다 “부담감” 때문이죠.
긱스로프트가 헤드폰을 택한 이유가 여기 있고,
시티파이브도 스크린을 없애서 “손을 뺏지 않겠다”는 방향으로 갑니다.
4-3. 웨어러블의 승자는 “B2B 현장”을 먼저 먹을 확률이 크다
B2C는 마케팅 비용이 크고, 반품/CS도 부담입니다.
그래서 초기에는 공항 가이드, 산업 안전, 피트니스 센터, 병원 같은 B2B 채널이 훨씬 빠르게 굴러갈 수 있어요.
이번 팀들 다 그 방향을 동시에 깔고 가는 게 포인트예요.
4-4. 지속가능성(탄소)도 이제 ‘소비자 체감’이 있어야 돈이 된다
포네이처스 모델이 날카로운 이유는
탄소저감이 “명분”이 아니라 “공기 질 개선/산소 공급”이라는 체감 가치로 시작한다는 점이에요.
이러면 기업 구매든 개인 구매든 시장 진입이 쉬워져요.
요즘 고금리 환경에서 특히 이런 ‘즉시 효용’이 투자 판단에 중요합니다.
4-5. 한국 스타트업의 글로벌 전략이 ‘기기→서비스→데이터’로 정교해졌다
예전엔 하드웨어는 만들었는데 서비스/플랫폼이 약하다는 평가가 많았죠.
근데 이번 라인업은 기기(웨어러블, 센서, 머신, 공기장치)로 끝나는 게 아니라,
AI 운영/개인화/데이터 축적/구독형 BM까지 자연스럽게 연결하는 팀이 늘었어요.
이게 장기적으로 글로벌 경쟁력을 만듭니다.
5) 거시경제 관점: 이 흐름이 왜 지금 뜨나
요즘 글로벌 경제는 고금리 이후 국면에서 “확실한 생산성”에 집착하고 있어요.
그래서 AI도 ‘데모’가 아니라 업무·생활에 붙어서 생산성을 올리는 방향만 살아남습니다.
이번 K-스타트업들이 공통으로 노리는 게 딱 그 지점이에요.
보이지 않게 스며들어서 마찰을 줄이고(시간/에너지/비용),
데이터를 쌓아서 자동화로 넘어가는 구조.
이게 경기 사이클이 어떻게 흔들려도 살아남는 쪽입니다.
그리고 이 모든 흐름은 결국 반도체 공급망, 에너지 효율, 스마트홈/웨어러블 수요와 맞물려서
다음 투자 테마를 만들 가능성이 커요.
6) 체크리스트: 앞으로 6~12개월, 이 팀들에서 봐야 할 포인트
시티파이브: 공항/관광 B2B 계약이 실제로 체결되는지, 그리고 멀티모달 사용성이 “진짜 손이 안 가는지”
긱스로프트: 디스플레이의 착용 피로도/배터리/무게, 그리고 ‘촬영’ 기능의 규제·프라이버시 대응
커먼링크: 오작동률(표면별/소음 환경별), 그리고 보안 입력(OTP/패턴) 상용 파트너십
휴머닉스: 재활/병원 채널 진입 여부, 장기 데이터 기반 진단 알고리즘의 규제/인증
포네이처스: 유지관리 비용(미세조류 관리 자동화 수준), 설치처(오피스/학교/데이터센터) 확장성
바카티오: 소비자 제품의 재방문율과 숙박업주 SaaS의 락인, 데이터 플라이휠이 도는지
오들리 리얼리티: 미국 설치비/인증/유통 파트너, 그리고 에너지 절감이 계량화되는지
< Summary >
CES 2026 K-스타트업의 핵심은 ‘AI 성능’이 아니라 ‘AI가 생활 속에 안 보이게 스며드는 앰비언트 테크’였어요.
시티파이브·긱스로프트는 차세대 폼팩터(스크린리스 AI, 스마트 헤드폰)를, 커먼링크는 입력 혁명(모든 표면=터치패드)을 보여줬고요.
휴머닉스(로봇 운동/재활), 포네이처스(미세조류 탄소저감/공기정화), 바카티오(AI 대화형 지도), 오들리 리얼리티(미국형 온돌 IoT)까지 “일상 전체의 AI화”가 뚜렷했습니다.
진짜 중요한 포인트는 입력 방식·습관 기반 폼팩터·B2B 우회 확산·체감 효용형 지속가능성·데이터 기반 수익화로 이어지는 구조입니다.
[관련글…]
빅테크 ‘100개 AI 스타트업’ 시대, 이제 창업은 어디로 가야 할까? (래블업 신정규 대표 발언을 경제/AI 트렌드 관점으로 재해석)
오늘 글엔 딱 4가지를 확실히 넣었어요.
첫째, “빅테크 내부의 100개 AI가 스타트업처럼 움직이는 시대”가 실제로 시장 구조를 어떻게 바꾸는지.
둘째, 왜 신정규 대표가 “지금 창업이면 프로그래밍 언어를 만들겠다”고 했는지(핵심은 ‘AI가 쓰는 언어’).
셋째, 개발자/조직이 당장 적용 가능한 ‘AI 코딩 실수 방지 운영법(테스트/리뷰 체계)’을 어떻게 가져가야 하는지.
넷째, 2026년까지 AI 인프라 투자·수익화·토큰 경제가 어디서 터질지(멀티모달이 게임체인저인 이유).
1) 오늘의 핵심 뉴스: “스타트업이 빅테크의 ‘사내 AI 팀’과 경쟁하는 구조로 바뀌었다”
신정규 대표의 문제의식은 단순해요.
“좋은 서비스 만들어도, 카피하는 데 1주일이 안 걸린다”는 거.
이 말이 무서운 이유는, 이제 경쟁 상대가 ‘비슷한 스타트업’이 아니라 ‘빅테크 내부에서 동시에 50~100개 실험을 돌리는 AI 조직’이기 때문이에요.
이 구조가 의미하는 건 3가지예요.
첫째, 제품 출시 주기가 짧아지면서 시장이 ‘기획력’보다 ‘실험 속도’ 중심으로 재편돼요.
둘째, 진입장벽이 낮은 웹/앱 서비스는 차별화가 점점 불가능해져요.
셋째, 그래서 해자(Moat)는 “마케팅/기능”이 아니라 “깊은 기술/운영/데이터/배포 체계”로 이동해요.
2) 래블업(Backend.AI)이 주목받은 이유: ‘AI 엔진(인프라) 레벨’에서 스케일을 잡았기 때문
래블업은 눈에 띄는 B2C 서비스라기보다, AI 서비스들이 돌아가게 만드는 ‘엔진’ 포지션이에요.
대표 표현이 딱 그거죠.
“우리는 자동차로 치면 엔진을 만드는 회사다.”
여기서 경제적으로 중요한 포인트는,
AI 시장이 커질수록 ‘모델’보다 ‘운영’이 더 돈이 되는 구간이 반드시 온다는 거예요.
(요즘 글로벌 증시에서도 AI 인프라가 왜 반복적으로 강세냐가 여기랑 연결돼요.)
대표가 말한 기술 포인트를 시장 언어로 바꾸면 이런 그림이에요.
GPU가 100장일 때와 5,000장일 때는 “제품”이 아니라 “운영체계 자체”가 달라져야 한다.
멀리 떨어진 클러스터까지 관제해야 한다(스케일 아크로스).
새 GPU(블랙웰 등)가 나오면 안정성·드라이버·최적화에서 실제 운영 이슈가 터진다.
결국 “AI 인프라스트럭처”는 단순 호스팅이 아니라,
GPU 자원 분할/가상화/오버부킹 같은 로우레벨 최적화 역량이 해자가 되는 영역이에요.
이건 단기간 카피가 거의 불가능하죠.
3) 신정규 대표가 “지금 창업이면 ‘새 프로그래밍 언어’”라고 한 진짜 뜻
여기서 많은 사람들이 오해하는 포인트가 있어요.
“언어 만들라니까, 또 하나의 JS/파이썬?”이 아니라,
‘인간이 읽기 좋은 언어’가 아니라 ‘AI가 쓰기 좋은 언어’로 패러다임이 넘어간다는 얘기예요.
핵심 논리는 이렇습니다.
지금의 프로그래밍 언어는 인간의 멘탈 모델(추상화, OOP 등)에 최적화돼 있어요.
하지만 CPU/GPU가 실제로 실행하는 방식과는 거리가 있고, 그 간극을 컴파일러가 고생해서 메워요.
그런데 AI가 코딩의 주요 플레이어가 되면, 굳이 인간 친화적일 필요가 줄어듭니다.
오히려 하드웨어 아키텍처에 더 밀착된 “기계 친화적 언어 + 번역기(트랜슬레이터) + AI 코더” 조합이 더 생산적일 수 있어요.
즉, 창업 아이템으로서 “언어”는 단독 제품이 아니라 이런 번들일 확률이 높아요.
AI가 작성하기 최적화된 DSL/언어
기존 코드→신규 언어로 변환하는 트랜슬레이션 모델
성능/안정성을 자동 검증하는 테스트 인프라
이게 왜 중요하냐면,
이 영역은 단순 앱/서비스와 달리 ‘카피 비용’이 매우 크고, 채택되면 락인도 강합니다.
진짜 해자를 만들 수 있는 몇 안 되는 방향 중 하나라는 거죠.
4) 스타트업 전망: “투자 안 받는 회사”가 늘어나는 이유 (그리고 VC가 불안한 이유)
원문에서 제일 현실적인 대목이 이거였어요.
요즘 실리콘밸리에선 “투자를 안 받으려고 한다”는 트렌드가 커진다.
이게 가능한 이유는 단순합니다.
AI로 MVP를 3주 만에 내고,
안 되면 바로 피벗하고,
되면 빠르게 매출이 나서 손익분기점을 넘겨버리니까요.
이 흐름이 시장에 던지는 메시지는 2개예요.
첫째, 스타트업의 자본 효율성이 급격히 좋아지고 있어요(초기 고정비가 줄어듦).
둘째, 반대로 VC 입장에선 “이미 돈 버는 팀”을 더 비싼 밸류에이션으로 사야 하는 구조가 돼요.
그래서 초기 투자 논리가 흔들립니다.
이건 넓게 보면, 고금리 환경에서의 스타트업 생존전략과도 맞물려요.
현금흐름이 빠르게 증명되는 팀이 유리해지고,
‘좋은 스토리’보다 ‘빠른 실험-수익화’가 더 중요해지는 거죠.
5) 개발자 관점 실전 팁: AI 코딩에서 제일 많이 망하는 패턴, 그리고 해결책
대표가 말한 실수는 “AI가 코드를 잘 짠다”가 아니라,
“짰다고 착각하거나, 이해를 틀리게 해서 엉뚱한 걸 만든다”는 문제예요.
그래서 해법이 테스트 주도(TDD)에 가까워집니다.
AI가 딴짓 못 하게 ‘하네스(harness)’를 씌우는 방식이죠.
실무적으로 바로 적용할 수 있는 운영 패턴은 이런 식이에요.
AI에게 기능 구현부터 시키기보다, 테스트 케이스/검증 시나리오부터 작성하게 한다.
코드 생성 AI와 PR 리뷰 AI를 분리해서 크로스체크한다.
유닛 테스트/통합 테스트를 “사람 설득용”이 아니라 “AI 제어 장치”로 본다.
이건 개인 생산성 문제를 넘어서,
기업 단위로는 개발 프로세스 자체가 “AI 대응형 품질관리”로 바뀐다는 신호예요.
6) 2026 AI 전망(원문 기반): 성장 둔화보다 ‘멀티모달 토큰 폭증’이 본게임
신정규 대표가 제시한 지표는 되게 경제적인 관점에서 중요해요.
“토큰 생성량이 지수적으로 늘고 있다”는 것.
구글은 14개월 동안 100배,
엔트로픽은 40배 증가를 언급했죠.
여기서 포인트는 텍스트가 아니라 이미지/동영상이 폭증의 중심이라는 겁니다.
텍스트는 한 번에 써도 토큰이 제한적이지만,
이미지 생성은 한 장에 수만 토큰,
동영상은 초당 토큰이 계속 나가면서 인프라 수요가 레벨이 달라져요.
이게 왜 “AI 인프라 투자” 논쟁(과잉 투자 vs 필수 투자)을 만드는가?
밖에서 보면 CAPEX 과잉처럼 보이지만,
빅테크 입장에선 멀티모달이 열리는 순간 지금 인프라로는 택도 없이 부족하다는 판단을 하는 거예요.
그리고 여기서 “수익화”의 딜레마가 생깁니다.
경쟁이 치열하니 수익을 빨리 내면 오히려 뒤처질 수 있는 구간이 생긴다.
그래서 투자는 쉽게 꺾이지 않을 가능성이 크다는 전망이죠.
7) 다른 뉴스/유튜브가 잘 말 안 하는 ‘진짜 중요한 포인트’만 따로 정리
여기부터가 핵심이에요.
원문을 그대로 요약하는 걸 넘어서, 시장에서 과소평가되는 포인트만 뽑으면 이 5가지입니다.
1) “AI가 제품을 만든다”보다 더 큰 변화는 “AI가 ‘출시 주기’를 바꾼다”예요.
기능 격차가 아니라 ‘릴리즈 속도 격차’가 기업의 경쟁력이 됩니다.
2) 해자의 정의가 바뀌었습니다.
이제 해자는 UI/기능이 아니라 “로우레벨 최적화 + 운영 + 분산 스케일 + 안정성” 같은 공학 영역으로 이동 중이에요.
이건 단기간에 인력만 뽑아서 되는 게 아니라, 시간과 실패 경험이 쌓여야 합니다.
3) ‘언어(Programming Language)’는 다음 사이클의 숨은 킬러 아이템일 수 있어요.
AI가 쓰는 언어는 인간 친화성이 목표가 아니라 비용/성능/오류율 최적화가 목표가 됩니다.
이건 클라우드 비용과 연결되고, 결국 기업의 마진과 연결돼요.
4) 테스트 코드는 이제 “개발 문화”가 아니라 “AI 통제 시스템”입니다.
AI 코딩이 일반화될수록, 테스트 없는 팀은 속도가 빨라지는 게 아니라 사고가 잦아져서 도태될 확률이 커져요.
5) 토큰 경제의 폭발 지점은 텍스트가 아니라 멀티모달(이미지/영상)입니다.
그래서 2026년 관전 포인트는 모델 성능 랭킹보다,
GPU/네트워크/스토리지/스케줄링/관제 같은 인프라 공급망과 비용 구조(클라우드 비용)로 이동할 가능성이 높아요.
< Summary >
빅테크 내부에서 수십~수백 개 AI 팀이 스타트업처럼 움직이며 시장을 빠르게 잠식 중이다.
진입장벽 낮은 서비스는 1주일 내 카피가 가능해 해자 만들기가 갈수록 어렵다.
래블업 사례처럼 AI 인프라스트럭처(운영·스케일·GPU 최적화) 영역이 강한 해자가 된다.
지금 창업이라면 ‘AI가 쓰기 좋은 프로그래밍 언어+번역+검증’ 같은 고난도 영역이 유력하다.
2026년까지 토큰 생성은 멀티모달 중심으로 폭증하며, 인프라 투자는 쉽게 꺾이지 않을 가능성이 크다.
[관련글…]
