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한국 AI 인재 순유출 OECD 35위, 정부 장학생도 이탈

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작성자 xtalfi
작성일 10.12 17:53
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

한국이 글로벌 인공지능(AI) 인재 확보 경쟁에서 심각한 유출을 기록하며 경제협력개발기구(OECD) 최하위권에 머물고 있다는 우려가 제기됐다. 국회 과학기술정보방송통신위원회 소속 이상휘 의원이 12일 공개한 자료에 따르면, 한국의 AI 인재 순유출 규모는 인구 1만 명당 0.36명으로 OECD 38개국 중 35위를 기록했다.


정부 장학생도 이공계 이탈 급증


더욱 심각한 것은 정부가 과학기술 발전을 위해 양성한 인재들마저 이탈하고 있다는 점이다. 과학기술정보통신부 자료에 따르면, 최근 5년간 정부 과학장학금을 받은 학생 중 316명이 의학계열 등 비이공계 분야로 진로를 변경했다. 이들은 장학금 수혜 후 학업을 중도 포기하거나 졸업 후 비이공계에 취업해 장학금 환수 대상이 됐다.


연도별로는 2020년 29명에서 2023년 73명으로 증가했고, 올해는 7월까지 58명이 환수 대상에 포함됐다. 정부가 반도체 인재 양성을 위해 2023년부터 KAIST, GIST, DGIST, UNIST에 개설한 계약학과도 일부에서 중도 탈락률이 10%를 넘는 등 부진을 겪고 있다.


하락세 가팔라진 AI 인재 순위


미국 스탠퍼드대학교 ‘AI 인덱스 보고서 2025’에 따르면, 한국의 AI 인재 유출 상황은 지속적으로 악화되고 있다. 2020년 인구 1만 명당 +0.23명(14위)으로 순유입 상태를 보였던 한국은 2021년 +0.02명(24위)로 떨어진 뒤, 2022년 -0.04명(27위)으로 마이너스 전환됐다. 이후 2023년 -0.03명(34위), 2024년 -0.36명(35위)으로 유출 규모가 급속히 확대됐다.


이는 룩셈부르크(8.92명), 독일(2.13명), 미국(1.07명) 등 AI 강국들이 인재를 적극 유입하는 것과 대조적이다. 대한상공회의소는 올해 6월 보고서에서 “국내 전문인력 해외 유출은 2019년 12만5000명에서 2021년 12만9000명으로 증가한 반면, 외국 전문인력 국내 유입은 4만7000명에서 4만5000명으로 감소했다”며 ‘두뇌수지 적자’가 확대되고 있다고 지적했다.


이상휘 의원은 “국가가 어렵게 키운 과학 인재가 의대로 향하거나 중도 포기하는 현실은 두뇌 엑소더스의 전조”라며 “정부는 단순히 숫자를 채우는 인재 양성이 아니라, 현장과 연계된 지원과 인센티브 체계를 마련해 고급 인재가 국내에 머물 수 있도록 해야 한다”고 강조했다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google는 회의 조율을 방해하는 끝없는 이메일 왕복을 없애겠다고 약속하는 새로운 인공지능 기능을 공개했습니다. Gemini AI로 구동되는 회사의 "Help me schedule" 도구는 화요일에 출시되었으며, 사용자가 Gmail을 통해 회의를 잡으려고 할 때 자동으로 감지한 다음 캘린더 가용성과 이메일 맥락을 기반으로 최적의 시간대를 제안합니다.스마트 스케줄링 통합Gmail이 사용자가 회의 설정에 관한 이메일에 답장하고 있음을 감지하면, 작성 도구 모음에 "일정 잡기 도움" 버튼이 자동으로 나타납니다. 클릭하면 Gemini가 사용자의 Google 캘린더와 대화 맥락을 모두 분석하여 요청 매개변수에 부합하는 구체적인 회의 시간을 제안합니다.AI는 "다음 주 30분" 또는 "오늘 끝나기 전 언제든지"와 같은 단서를 인식하여 그에 따라 제안을 필터링하는 정교한 맥락 인식 능력을 보여줍니다. 사용자는 이러한 AI 생성 제안을 이메일 답장에 직접 삽입하기 전에 편집할 수 있습니다. 수신자가 선호하는 시간대를 선택하면 양측 모두에게 캘린더 초대가 자동으로 생성되어 전체 일정 조율 프로세스가 간소화됩니다.현재 제한 사항 및 출시이 기능은 초기에 일대일 회의로 제한되며 그룹 일정 조율을 지원하지 않아 팀 협업에 상당한 제약이 있습니다. 이 도구는 현재 비즈니스 및 엔터프라이즈 계층의 Google Workspace 사용자와 Google AI Pro 및 Ultra 플랜 구독자에게 출시되고 있습니다.Google의 Workspace Updates 블로그에 따르면, 점진적 출시는 10월 13일 Rapid Release 도메인을 시작으로 진행되었으며, Scheduled Release 도메인은 약 10월 28일부터 적용되었습니다. 이 기능이 효과적으로 작동하려면 사용자가 Gemini에 Gmail과 Google Calendar 모두에 대한 접근 권한을 부여해야 합니다.이번 출시는 Google이 Workspace 제품군 전반에 AI 기능을 통합하려는 광범위한 전략의 일환으로, Gemini를 별도의 AI 상호작용을 요구하기보다는 일상적인 조율 작업을 처리하는 보이지 않는 비서로 자리매김하고 있습니다.
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10.15 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)인텔은 화요일, 인공지능 칩 시장에서 엔비디아 및 AMD와 경쟁하기 위한 최신 시도를 발표하며, 2026년 하반기에 고객 샘플링을 시작할 크레센트 아일랜드(Crescent Island)라는 새로운 데이터센터 그래픽 처리 장치를 공개했습니다.2025 OCP 글로벌 서밋에서 발표된 이번 발표는 이전 Gaudi 칩이 시장 선두주자들에 대해 큰 성과를 거두지 못한 후 AI 가속기 시장에서 입지를 확보하려는 인텔의 두 번째 주요 시도를 나타냅니다. 크레센트 아일랜드는 160GB의 LPDDR5X 메모리와 인텔의 차세대 Xe3P 아키텍처를 특징으로 하며, 공랭식 엔터프라이즈 서버의 전력 및 비용 최적화에 중점을 둔 AI 추론 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다.인텔의 AI 지배력 확보를 위한 힘겨운 싸움이번 칩 출시는 인텔이 엔비디아가 압도적으로 지배하는 시장에서 치열한 경쟁에 직면한 가운데 이루어졌다. 엔비디아는 AI 가속기 시장의 약 80%에서 92%를 장악하고 있는 것으로 추정된다. 인텔의 어려움은 가우디 칩 시리즈에서 잘 드러나는데, 회사는 이 제품의 규모를 축소하여 2025년 출하 예상량을 300,000-350,000대에서 200,000-250,000대로 줄인 것으로 알려졌다.인텔의 최고기술책임자(CTO) 사친 카티는 성명에서 "AI는 에이전틱 AI에 의해 추진되면서 정적 훈련에서 실시간, 유비쿼터스 추론으로 전환되고 있다"고 말했다. 그는 복잡한 AI 워크로드를 확장하려면 "오픈 소프트웨어 프레임워크의 지원을 받아 적절한 실리콘을 적합한 작업에 맞추는 이기종 시스템이 필요하다"고 덧붙였다.새로운 GPU는 다양한 데이터 유형을 지원하며, 토큰 서비스형(tokens-as-a-service) 및 AI 추론 애플리케이션을 제공하는 벤더에게 "매우 적합한" 것으로 포지셔닝되었다. 인텔은 크레센트 아일랜드 출시 전에 기존 Arc Pro B 시리즈 GPU를 사용하여 통합 소프트웨어 스택을 개발할 계획이다.개방형 아키텍처로의 전략적 전환Crescent Island는 지난 2년간 Nvidia와 AMD가 채택한 유사한 전략에 따라 Intel의 새로운 연례 GPU 출시 주기의 시작을 알립니다. 이번 발표는 새로운 리더십 하에서 Intel의 광범위한 전략적 전환을 반영하며, Katti가 설명하는 "개방형 시스템 및 소프트웨어 아키텍처" 접근 방식에 중점을 두어 미래 AI 워크로드를 위한 "적정 규모"와 "적정 가격"의 컴퓨팅을 제공하는 것을 목표로 합니다.이 전략은 오늘날 주로 동질적인 AI 시스템과는 상당한 차이를 보이며, Intel은 AI 애플리케이션이 더욱 복잡해짐에 따라 이러한 시스템이 경제적으로 비효율적이라고 주장합니다. 회사에 따르면, 에이전트 AI 시스템은 단순한 챗봇 쿼리보다 최대 100배 많은 토큰을 생성할 수 있어 현재 아키텍처를 비용 효율적으로 확장하기 어렵게 만듭니다.Intel의 새로운 AI 추진은 여러 부문에서 경쟁사들에게 상당한 입지를 잃은 광범위한 반도체 시장에서의 어려운 위치에도 불구하고 이루어지고 있습니다. 이 칩 제조업체는 지난달 Pat Gelsinger가 밀려난 후 현재 정식 CEO를 찾고 있으며, 임시 리더십은 2025년을 "안정화의 해"라고 부르고 있습니다.
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10.15 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Adobe는 화요일, 기업들이 AI 기반 채팅 서비스 및 브라우저에서 가시성을 향상시킬 수 있도록 설계된 새로운 엔터프라이즈 애플리케이션인 Adobe LLM Optimizer의 정식 출시를 발표했습니다. 이번 출시는 2025년 9월 미국 리테일 사이트로의 AI 트래픽이 전년 대비 1,100% 증가한 시점에 이루어졌으며, 이는 소비자들이 제품을 발견하고 조사하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다.이 도구는 생성 엔진 최적화(GEO)의 중요성 증대를 다루며, 기업들이 AI 기반 트래픽을 모니터링하고, 브랜드 가시성을 벤치마킹하며, 자사 디지털 자산과 브랜드가 언급되는 제3자 플랫폼 모두에서 발견 가능성을 개선하기 위한 실행 가능한 권장 사항을 배포할 수 있도록 합니다.내부 테스트를 통한 측정 가능한 결과Adobe의 내부 테스트는 구현 1주일 만에 인상적인 결과를 보여주었습니다. 회사는 LLM 응답 전반에 걸쳐 Adobe Firefly 인용이 5배 증가했고, Adobe Acrobat의 LLM 가시성이 200% 증가했으며, Adobe.com 페이지로의 LLM 유입 트래픽이 41% 증가했습니다."생성형 엔진 최적화는 빠르게 경영진의 주요 관심사가 되었으며, 선도 기업들은 AI 플랫폼 전반에 걸쳐 권위를 구축하고 경쟁 우위를 확보하고 있습니다"라고 Adobe Experience Cloud의 전략 및 제품 부사장인 Loni Stark가 말했습니다.LLM Optimizer를 사용하는 얼리 액세스 고객들은 80%가 AI 플랫폼이 주요 제품 정보나 리뷰에 접근하지 못하게 하는 심각한 콘텐츠 가시성 격차를 가지고 있음을 발견했습니다. 이 도구의 추천 엔진은 이러한 격차를 감지하고 자체 웹페이지와 Wikipedia 및 공개 포럼과 같은 외부 채널 모두에 걸쳐 개선 사항을 제안합니다.엔터프라이즈 통합 및 접근성LLM Optimizer는 독립형 애플리케이션으로 제공되며 Adobe Experience Manager Sites와 기본적으로 통합됩니다. Agent-to-Agent(A2A) 및 Model Context Protocol(MCP)과 같은 업계 표준을 지원하여 타사 솔루션 간 원활한 상호 운용성을 제공합니다.AI 가시성 인사이트를 더욱 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위해 Adobe는 "Is Your Webpage Citable?"이라는 무료 Chrome 확장 프로그램도 출시했습니다. 이 확장 프로그램은 모든 웹사이트에서 LLM이 무엇을 보고 무엇을 놓치는지 보여줍니다. 이 확장 프로그램을 통해 팀은 전체 엔터프라이즈 솔루션 없이도 AI 가시성의 숨겨진 격차를 발견할 수 있습니다.=========추가 질문: "예전의 SEO와 다른 점이 있나. 어차피 같은 논리 아닌가"답변:예전의 SEO와 LLM 가시성 증가는 비슷해 보이지만, 핵심적으로 다른 점이 많습니다. SEO는 검색 엔진(구글 등)의 페이지 순위와 클릭을 높이는 데 초점을 맞췄지만, LLM 최적화(GEO)는 AI가 브랜드를 얼마나 자주, 얼마나 정확하게 인용하는지를 목표로 합니다.핵심적 차이점최적화 대상- SEO: 구글, 네이버, Bing 등 전통적 검색엔진 페이지 순위.- LLM/GEO: ChatGPT, Bing Copilot, AI 챗봇·생성형 검색이 출력하는 ‘답변 내 브랜드 인용’ 빈도.측정 기준- SEO: 클릭 수, 검색 순위, 트래픽, 백링크.- LLM/GEO: AI 답변 내 언급/인용 횟수, 브랜드 권위성, 정보 구조화, ‘비링크 신호’ (예: 전문가 리뷰, 포럼 내 논의).콘텐츠 구조 및 전략- SEO: 키워드 밀도, 장문의 글, 백링크 중심.- LLM/GEO: 명확하고 구조화된 데이터, 타겟 키워드 대신 ‘의도와 맥락’ 중심, AI가 쉽게 인식·해석할 수 있는 형식(JSON, 위키피디아식, 마크다운 등).주요 변화점- AI는 검색 순위 1~10위 페이지뿐 아니라, 롱테일(21위+) 정보, 신뢰도 높은 전문가 코멘트까지 참고하면서 인용.- LLM 가시성은 클릭 유도보다 “문장 내에서 내 브랜드가 얼마나 답변에 들어가는가”가 중요.- SEO는 링크와 키워드에 의존하지만, LLM 최적화는 명확한 구조화, 신뢰도, 내용의 깊이(깊은 지식·사례·분석) 등이 더 중요한 신호로 작용.- AI 답변은 “클릭 없이 즉석에서 문제를 해결”하므로, 브랜드 노출 후 즉각적으로 고유 가치 전달이 필요함.두 방법의 논리는 ‘콘텐츠 노출 극대화’라는 점에선 유사하지만, AI 시대에는 내용의 구조화, 권위성, 맥락 기반 정보, 다양한 외부 채널 노출이 훨씬 중요한 신호로 바뀌고 있습니다.
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)OpenAI CEO 샘 올트먼은 두바이에서 열린 GITEX Global 2025에서 자사의 야심찬 인프라 전략을 제시하며, 인공지능이 세계가 기술 시스템을 구축하고 운영하는 방식을 근본적으로 변화시킬 미래를 예측했습니다. 10월 14일 기술 컨퍼런스에 가상으로 참석한 올트먼은 지능의 비용이 결국 에너지 비용과 수렴하게 될 것이며, 이는 AI가 전 세계적으로 배포되는 방식에 있어 중추적인 변화를 의미한다고 강조했습니다.인프라 확장 및 전략적 파트너십Altman은 OpenAI가 향후 1~2년간 AI 모델의 기하급수적 성장을 지원하기 위해 업계 전반의 협력이 필요한 "매우 공격적인 인프라 투자"를 진행하고 있다고 밝혔다. 이러한 대규모 투자 전략은 이미 여러 주요 파트너십으로 구체화되었으며, 최근와의 협력을 통해 10기가와트 규모의 맞춤형 AI 가속기를 배치하기로 했고, 2026년 하반기부터 배치가 시작될 예정이다.또한 회사는 AMD와 다년간 계약을 체결하여 6기가와트 규모의 GPU를 배치하기로 했으며, 2026년에 1기가와트부터 시작할 예정이다. 이러한 파트너십은 OpenAI가 연구소에서 Altman이 설명한 "AI 제국"이라는 수직 통합 기업으로 전환하고 있음을 보여주며, 기본 컴퓨팅 파워부터 상위 계층 애플리케이션까지 역량을 통제하고 있다.UAE 파트너십 및 스타게이트 프로젝트OpenAI는 G42, Oracle, Nvidia, Cisco 및 SoftBank와의 파트너십을 통해 UAE를 Stargate 데이터 인프라 프로젝트의 첫 번째 해외 사이트로 선정했습니다. 계획된 5기가와트 UAE 캠퍼스의 첫 200메가와트는 내년에 가동될 것으로 예상되며, G42의 Talal Al Kaissi가 GITEX에서 일정을 확인했습니다.G42 CEO Peng Xiao와의 대화에서 Altman은 AI가 일상 생활에 어떻게 자리 잡았는지 강조했으며, ChatGPT는 현재 전 세계 인구의 약 10%에 해당하는 8억 명 이상의 주간 활성 사용자를 보유하고 있습니다. Xiao는 ChatGPT가 500개의 맞춤형 프롬프트를 통해 아부다비 부통치자이자 G42 회장인 Sheikh Tahnoon의 집 설계를 도왔다고 밝혔습니다.자가 복제 인프라에 대한 비전아마도 가장 놀라운 것은 AI가 곧 데이터 센터와 로봇이 자율적으로 스스로를 구축하고 복제할 수 있게 할 것이라는 Altman의 예측이었습니다. "다른 데이터 센터를 구축할 수 있는 데이터 센터는 그리 멀지 않았습니다"라고 그는 말하며, 이를 기술 환경에서 가장 논의가 부족한 변화 중 하나로 설명했습니다. 이 비전은 로봇이 다른 로봇을 제작하는 것으로 확장되며, 그는 이를 기계가 인지적 작업과 물리적 창조 작업을 모두 처리하는 새로운 산업 자동화 단계라고 불렀습니다.Altman과 Xiao는 글로벌 "AI 격차"를 방지하기 위해서는 지능을 모든 곳에서 풍부하고 접근 가능하게 만들어 전기와 유사한 공공재로 취급해야 한다는 데 동의했습니다. Xiao가 표현한 것처럼, UAE는 "석유 배럴 수출에서 지능 토큰 배포로" 전환하고 있으며, 이는 지능 기반 경제로의 광범위한 전환을 반영합니다.
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