![차세대 AI 인재를 꿈꾸는 한국의 젊은 연구자. [사진 = 코리아비즈니스리뷰 자료 사진]](https://epzvqcvbpcduaglyoici.supabase.co/storage/v1/object/public/news-images/legacy-cgi/2026/04/08/1775609728_29467.jpg)
그러나 스탠퍼드대 조사에 따르면 한국의 AI 인재 순유입은 인구 1만 명당 -0.36명으로 세계 최하위권이다. 키우는 속도보다 떠나는 속도가 더 빠른 것이 현실이다.
"AI 3강"을 선언한 나라의 불편한 현실
2026년 1월, 한국에서 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI기본법)」이 전면 시행됐다.
2026년은 대한민국 AI 산업 제도 전환의 원년이 될 전망이며, AI기본법이 1월 22일부터 전면 시행됐다. 정부는 AI 세계 3대 강국 도약을 목표로 내걸고, 범부처 인재 양성 방안을 잇달아 쏟아내고 있다. 제도의 외형은 갖춰가고 있다. 그러나 숫자는 냉정하다.
미국 스탠퍼드대 조사에 따르면 한국 AI 인재 순유입은 인구 1만 명당 -0.36명(순유출)으로 세계 최하위 수준이다. 서울대조차 2025학년도 전기 이공계 대학원 모집에서 75%가 정원을 채우지 못했다. 선언과 현실 사이의 간극은 크다. 이 리포트는 그 간극을 정밀하게 들여다본다.
1. 한국의 AI 인재 양성 인프라, 지금 어디까지 왔나
제도적 틀의 구축
한국 정부는 2022년부터 '디지털 인재 100만 명 양성'을 목표로 범부처 정책을 추진해왔다. 정부는 전 국민의 디지털 교육 기회 확대와 역량 강화를 지원하기 위해 2022년부터 2026년까지 총 100만 디지털 인재 양성을 목표로 하는 '디지털 인재양성 종합방안'을 마련했다.
2025년 11월에는 교육부가 '모두를 위한 인공지능(AI) 인재양성 방안'을 공개했다. 이 방안은 초등학교부터 평생교육까지 전 생애주기에 걸친 AI 교육 체계를 담고 있다. 구체적으로는 과학고·영재학교 대상 AI·SW 특화 프로그램을 2025년 14교에서 2026년 27교로 확대하고, 학·석·박 패스트트랙을 도입해 기존 8년 걸리던 박사 취득 과정을 5.5년으로 단축하는 방안이 포함됐다. 대학원 단계에서는 AI 및 AX(AI 전환) 대학(원) 정원 확대와 두뇌한국21(BK21) AX 연구단 도입(2026년 3개, 42억 원)도 추진된다.
2026년에는 서울시도 나섰다. 서울시는 연간 151억 원, 4년간 약 600억 원을 투입해 매년 2천 명 규모의 AI 및 이공계 인재 양성을 본격 추진한다고 밝혔다. 11개 대학을 선정해 최우수 1개 대학에 6억 원, 그 외 대학에 5억 원씩 지원한다.
R&D 예산 측면에서도 의미 있는 계획이 발표됐다. 정부는 R&D 총예산을 5년간 정부 총지출의 5% 수준으로 유지한다는 방침을 제시했다. 2026년도 정부 예산안에는 약 4.8% 수준이 반영됐다.
국가연구개발사업 예산 배분안에서는 AI최고급신진연구자지원(340억 원), 생성AI선도인재양성(270억 원), 인공지능융합혁신인재양성(210억 원), 최고급 AI 해외인재 유치지원(100억 원), 인공지능연구거점프로젝트(100억 원) 등이 포함됐다.
대학과 기업 간 연계도 강화하는 방향이다. 기업이 AI 인재를 직접 양성하는 사내대학원 설치 기반을 강화하고, 연구개발 성과물로 학위를 취득하는 (가칭) 산업학위제도 도입이 추진된다. 2026년에는 AI 분야 첨단산업 인재양성 부트캠프에 10개 대학이 신규 선정된다.
외형만 보면 상당한 수준의 정책 체계가 갖춰지고 있다. 그러나 제도의 완성도는 곧 현장의 성과와 같지 않다.
2. 양적 지표로 본 한국의 위치: 세계 6위와 11위 사이의 괴리
글로벌 AI 경쟁력 지표에서 한국의 위상은 수치에 따라 크게 달라진다.
한국은 세계 6위 수준의 AI 경쟁력을 보유하고 있으며(Tortoise Intelligence, The Global AI Index, 2023), 인프라, 개발, 정부정책, 규모 지수에서 우수한 평가를 받고 있다. 기술 수준 면에서도 미국(100%)과 비교해 2018년 81.6%에서 2022년 88.9%로 기술 수준이 향상됐으며, 응용단계 AI 기술의 발전 속도는 주요국 대비 2배 이상 빠른 것으로 파악됐다.
그러나 민간 투자라는 실질적인 잣대를 대면 이야기가 달라진다. 2024년 기준 AI 민간 부문 투자에서 미국은 1,090억 8,000만 달러(약 161조 원)를 기록했으며, 이는 2위 중국(92억 9,000만 달러)보다 11.7배, 3위 영국(45억 2,000만 달러)보다 24.1배 많은 규모다. 반면 한국의 투자 규모 순위는 전년 9위에서 11위로 하락했다. AI 인재 집중도가 가장 높은 국가로는 이스라엘과 싱가포르가 꼽혔으며, 한국은 10위 수준에 머물렀다.
AI 모델 개발 실적도 격차가 두드러진다. 스탠퍼드대 인간중심AI연구소(HAI)의 'AI 인덱스 보고서 2025'에 따르면 2024년 미국 기업이 출시한 주목할 만한 AI 모델 수는 40개, 중국은 15개였다. 한국은 캐나다, 이스라엘 등과 함께 1개에 그쳤다.
인재 규모 절댓값에서도 격차는 크다. 한국은행 보고서에 따르면 2024년 기준 한국의 AI 전문 인력은 약 5만 7,000명으로 추정된다. 이는 미국(78만 명), 영국(11만 명) 등 주요 선진국에 크게 못 미치는 수준이다.
3. 가장 심각한 문제: 인재가 떠나고 있다
인재 양성 못지않게 심각한 것은 '인재 유출'이다. 국내에서 길러낸 AI 인재가 해외로 빠져나가는 구조적 문제가 점점 악화되고 있다.
한국 AI 인재 순유입은 인구 1만 명당 -0.36명으로 세계 최하위 수준이며, 해외 이주를 계획 중인 내국인 박사 취득자는 2023년 592명, 2024년 658명, 2025년 709명으로 3년 연속 증가하고 있다.
원인은 복합적이다. 처우 격차가 핵심이다. 2024년 기준 국내에서 AI 기술을 보유한 근로자는 일반 근로자보다 약 6% 높은 임금을 받는 것으로 나타났다. 반면 미국의 AI 기술 보유에 따른 임금 프리미엄은 약 25%에 달했다.
커리어 경로의 불확실성도 이탈을 부추긴다. 반도체·배터리·AI 등 전략 과학기술 수준은 높지만, 인재가 성장할 커리어 패스가 빈약한 데다 양질의 일자리 부족, 낮은 처우, 연구 자율성 침해 등이 겹치면서 해외 영입 시장이 된 셈이다.
시니어 연구자의 경우 정년 구조도 문제다. 한국에서 정년을 맞으면 일을 아예 못 하게 되는 반면, 중국에서는 이공계 연구에 필수인 대학원생까지 배정해 준다는 증언이 있다. 과학기술계 인재의 해외 유출 문제는 2024년 초 KAIST 교수 149명이 '중국의 글로벌 우수 과학자 초청 사업' 이메일을 동시에 받은 사실이 국정감사에서 드러나며 조명됐다.
정부도 이 문제를 심각하게 받아들이고 있다. 이재명 대통령은 "해외 인재 유출 문제는 국가적으로 매우 심각한 사안"이라고 밝혔으며, 2026년 말부터 5년 동안 매년 20명씩 국가과학자를 선정해 연간 1억 원의 연구활동지원금을 지급하는 계획을 세웠다. 그러나 전문가들은 이 수준의 지원만으로는 근본 처방이 되기 어렵다고 지적한다.
4. 현장의 실태: 중소기업은 여전히 'AI 사각지대'
정부의 양성 정책이 주로 대학원·연구기관 중심으로 설계돼 있는 동안, 산업 현장에서는 전혀 다른 현실이 펼쳐지고 있다.
중소기업중앙회가 2024년 말 실시한 '중소기업 인공지능 활용의향 실태조사'에 따르면, 중소기업의 94.7%는 AI를 도입하지 않고 있으며, 그 이유로 80.7%가 "사업에 AI가 필요하지 않다"고 답했다. 향후 AI 도입 계획이 없다는 응답도 83.7%에 달했다.
이는 AI 인재 부재와 직결된다. 중소기업의 AI 활용은 외부 용역이나 단발성 프로젝트에 그치는 경우가 많고, 내부에 이를 운영·개선할 인력이 없는 구조다. 전문가들은 기업 내부에서 자사 데이터와 업무를 이해하며 AI 전환을 책임질 'AI 매니저' 인력 육성이 국가 AI 경쟁력 확보를 위한 필수 요건이라고 강조한다.
제조업 현장도 사정은 비슷하다. 국내 제조업은 AI를 점진적으로 도입하고 있으나 활용 범위와 기업 지침 수립은 초기 단계 수준이며, AI 도입 이후에도 디지털 전환 지출, 인력 비용, 영업이익, 조직 변화 등에서 '변화 없음'이라는 응답이 우세해 실질적인 변화는 아직 제한적인 상황이다.
결국 AI 인재 양성 정책이 '상층부 집중'에 머무르는 동안, 실제 산업 기반에서는 AI 인력이 없어 도입조차 못 하는 악순환이 이어지고 있는 것이다.
5. 선진국 대비 어떤 구조적 차이가 있나
미국: 민간 주도, 생태계 자생력
2013년부터 2023년까지 미국의 AI 민간 투자는 3,352억 달러로 중국(1,037억 달러)을 압도했다. 미국 기관에서 활동하는 상위 20% AI 연구자 비중도 2019년 27%에서 2022년 38%로 증가했다. 미국은 정부가 방향을 제시하되, 실질적인 인재 양성과 생태계 구축은 빅테크·스타트업·대학이 유기적으로 담당한다. 오픈AI, 구글 딥마인드, 메타 AI 등 거대 민간 연구소가 세계 최고 수준의 인재를 자체 유치하고 양성하는 구조다.
중국: 국가 전략과 민간을 동시에 가동
2013년부터 2024년까지 전 세계 AI 기업의 신규 투자 유치 건수에서 미국이 1위, 중국이 2위를 차지했으며 두 나라가 전체 투자 비중의 약 70%를 차지했다. 중국의 특징은 국가 주도의 자금 지원, 산업-교육 시스템 연계, 해외 인재 대규모 유치 프로그램이 체계적으로 연동된다는 점이다. AI 관련 R&D 특허는 이미 전 세계의 약 70%를 중국이 점유하고 있다.
영국·싱가포르: 특화 전략
영국은 민간 AI 투자 규모에서 세계 3위(2024년 기준 약 45억 달러)를 유지하면서, 기초연구 중심의 인재 양성과 규제 선도를 통해 차별화를 꾀하고 있다. 싱가포르는 인구 대비 AI 인재 집중도에서 세계 1위권에 올라 있다. 이스라엘과 함께 소규모 국가이면서도 인재 유치와 스타트업 생태계 조성에서 두각을 나타낸다.
한국의 위치
KDI(한국개발연구원)는 한국이 반도체 등 핵심 기술 역량과 그간의 생태계 기반 조성을 바탕으로 AI 세계 3대 강국으로의 도약을 위한 제도 정비, 인프라 확충, 인재 양성 등 다양한 전략을 병행 중이지만, 글로벌 기술 주도권 확보를 위해서는 민간 참여 기반 강화, 전략의 지속성 확보, 산업 특화 AI 활용 등 한층 정교한 실행 전략 병행이 필요하다고 진단했다.
6. 한국이 그나마 강점을 가진 영역
비판적 진단만이 균형 잡힌 시각은 아니다. 한국이 실질적으로 강점을 가진 영역도 존재한다.
첫째, ICT 인프라다.
세계 최고 수준의 초고속 인터넷망, 반도체 제조 역량, 데이터센터 인프라는 AI 연구 및 응용 환경에서 중요한 기반이 된다. 한국의 AI 경쟁력은 인프라, 개발, 정부정책, 규모 지수에서 우수한 평가를 받고 있다.
둘째, 기술 추격 속도다.
미국과의 분야별 AI 기술 격차는 학습지능 분야 1.3년(2018년 대비 0.7년 축소), 단일지능 분야 1.5년(2018년 대비 0.5년 축소), 복합지능 분야 1.0년(2018년 대비 1.0년 축소)으로 기술 격차 측면에서 가장 큰 변화가 있었던 국가 중 하나다.
셋째, 대형 언어모델(LLM) 보유 수량이다.
한국은 생성형 AI의 기반이 되는 파운데이션 모델(LLM)을 6개 이상 보유하고 있고, AI 스타트업이 전체의 60% 이상을 차지해 향후 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
넷째, KAIST·서울대·포항공대·GIST 등 세계적 연구기관이 존재한다.
고려대, 부산대, 서울대, 성균관대, 아주대, 포항공대, 한양대, KAIST, GIST 등 인공지능·AI융합대학원을 갖춘 기관들이 AI 교육과 연구를 이끌고 있다.
7. 구조적 한계: 진단의 핵심
현재 한국의 AI 인재 양성 환경이 가진 구조적 한계는 크게 네 가지로 압축된다.
첫째, '정부 주도 vs 민간 주도'의 불균형이다.
미국의 AI 인재 양성은 빅테크·스타트업이 주도하고 정부가 보완하는 구조다. 반면 한국은 정부 재원과 대학 중심 프로그램에 의존하는 구조가 강해, 민간의 자생적 생태계 구축 속도가 느리다.
둘째, 처우 격차가 구조화돼 있다.
대기업의 69%, 중견기업의 68.7%, 중소기업의 56.2%가 AI 인력 채용을 확대할 계획이 있다고 답했지만, AI 인력 채용 시 가장 큰 애로사항으로 대기업들이 '숙련 인재 부족(27.4%)'을 꼽았다. 기업들은 AI 인재를 원하지만, 처우 격차 때문에 인재는 해외로 이탈한다.
셋째, 양성과 활용의 단절이다.
대학원에서 박사급 연구자를 양성해도 이를 실질적으로 흡수할 대형 연구 프로젝트나 고급 일자리가 국내에 충분하지 않다. 전문가들은 AI 기반 슈퍼컴퓨터·클러스터 조성 등 대형 프로젝트를 통한 안정적 일자리 창출이 근본 해법이라고 지적한다.
넷째, 도메인 융합 인재의 부재다.
산업 특성과 기업 환경을 이해하는 맞춤형 인재에 대한 공급이 부족하다는 점이 AI 도입의 주요 장애물로 꼽힌다. 'AI를 할 수 있는 사람'과 '현장 문제를 AI로 풀 수 있는 사람'은 다르다. 후자가 절대적으로 부족하다.
8. 2026년 현재의 총합적 평가
- 인프라 체계: 선진국 대비 70~80점 수준. 대학원 체계·연구기관·ICT 인프라는 양호하나 규모와 다양성은 미흡하다.
- 정책 설계: 60~70점 수준. 범부처 연계 정책의 방향성은 맞지만, 실행 속도·지속성·부처 간 칸막이 문제가 지속된다.
- 처우·유인 환경: 40~50점 수준. 민간 임금 프리미엄이 미국의 4분의 1 수준에 불과하며, 연구 자율성·정년 구조·커리어 경로 면에서 선진국과 격차가 크다.
- 민간 생태계: 50~60점 수준. LLM 보유 수는 늘었으나 민간 AI 투자 규모가 세계 11위 수준이며, 대기업 중심으로 생태계가 편중돼 있다.
- 현장 연결성: 30~40점 수준. 중소기업의 AI 도입률이 5% 대에 불과하며, 산학 연계와 현장형 인재 배출이 가장 취약한 부분이다.
결론: 제도는 갖춰지고 있다, 그러나 생태계가 먼저다
2026년 4월, 한국의 AI 인재 양성 환경은 분명 진전하고 있다.
AI기본법이 시행됐고, 전 생애주기 교육 체계가 설계됐으며, 해외 인재 유치 사업도 가동 중이다. 수십 개의 프로그램과 수천억 원의 예산이 동원되고 있다.
그러나 구조의 핵심은 아직 바뀌지 않았다. 인재는 여전히 떠나고 있고, 중소기업 현장은 여전히 AI 사각지대이며, 민간 투자의 절대 규모는 선진국 수준에 한참 못 미친다. 미국처럼 민간이 생태계를 주도하는 나라, 중국처럼 국가 자원을 전방위로 투입하는 나라와 경쟁하는 데서 한국의 정부 주도형 중간 모델은 여전히 속도에서 밀린다.
AI 인재 양성 환경이란 결국 '사람이 이 나라에서 AI를 하고 싶어야' 비로소 작동한다.
학교와 제도를 아무리 잘 만들어도, 그 졸업생이 해외로 떠나거나 현장에서 쓰이지 않는다면 실효가 없다. 제도의 완성보다 생태계의 매력이 먼저다. 2026년의 한국 AI 인재 정책이 직면한 가장 본질적인 과제는 바로 그것이다.