ISSUE REPORT l 2026.09.11 IS-235
AI G3 도약을 위한 국가 AI 
인재전략 Shift
National AI Talent Strategy Shift for Korea’s AI G3 Leap
윤보성, 진회승, 김항규, 봉강호
이 보고서는 「과학기술정보통신부 정보통신진흥기금」에서 지원받아 제작한 것으로 
과학기술정보통신부의 공식의견과 다를 수 있습니다.
이 보고서의 내용은 연구진의 개인 견해이며, 본 보고서와 관련한 의문 사항 또는 수정·보완할 
필요가 있는 경우에는 아래 연락처로 연락해 주시기 바랍니다.
소프트웨어정책연구소 AI‧SW인재기획팀
윤보성 책임연구원 bsyun@spri.kr
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
  CONTENTS
Ⅰ. 배경 및 목적
P.01
Ⅱ. AI G3 인재강국의 조건과 인재전략의 의미
P.05
1. AI 인재 관련 국제지표와 한국의 위치
2. AI G3 도약에서 인재전략이 갖는 의미
III. AI G1~G3권 국가들의 AI 인재전략 
P.09
1. 미국
2. 중국
3. 영국
4. 싱가포르
5. 대한민국
6. 주요국 요약 비교
Ⅳ. AI 인재 정책의 전략적 포지셔닝
P.22
1. AI 인재 정책의 전략적 위치와 향후 방향
2. AI G3 도약을 위한 AI 인재전략의 전환
붙임
P.29
1. 인공지능 행동계획 內 인재정책 관련 내용
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
요 약 문
인공지능은 이제 개별 기술이 아니다. 컴퓨팅, 데이터, 반도체, 에너지, 산업 적용, 안전·신뢰가 인재
를 매개로 결합된 국가경쟁력의 핵심 기반으로 전환되고 있다. AI G3 도약을 위한 인재정책도 달라져
야 한다. 교육 인원을 늘리는 공급정책만으로는 부족하며, 우리나라 특성에 맞는 전략 분야의 인재를 
확보·순환·배치하고 이를 성과자원과 결합하는 국가 실행체계로 발전해야 한다.
국제지표를 종합하면 한국의 위치는 이중적이다. 국가 AI 종합역량은 세계 4~5위권으로 상위권이지
만, 인재 부문 경쟁력은 이에 미치지 못한다. 국내 AI 인재의 상대적 밀도와 최상위 인재의 교육 수준
은 비교적 높은 편이다. 그러나 최고급 연구자·발명가의 절대 규모, 국제 인재의 순유입, 전략 분야별 
핵심인재의 임계 규모는 모두 제한적이다.
주요국의 정책을 비교하면 공통된 흐름이 보인다. AI 인재정책의 범위가 교육에서 자원 접근, 국가미
션, 산업 적용, 성과관리로 확장되고 있다는 점이다. 국가별로는 강조점이 다르다.
미국은 대학·빅테크·국립연구소가 참여하는 개방형 연구생태계를 NAIRR와 Genesis Mission 등 
국가 차원의 연구자원·프로그램과 연결하며, 연구자뿐 아니라 전력·냉각·반도체 등 AI 인프라 분야 
인력까지 정책 대상에 포함한다.
중국은 중앙계획으로 기초·고등·직업·평생교육과 노동시장 제도를 연계하고, AI+산업·과학·민생 과
제를 인재의 현장 배치 수요로 삼는다.
영국은 연구·안전 분야의 비교우위를 살려 글로벌 인재를 유치하고, 장학·헤드헌팅·전 국민 업스킬
을 경제·공공서비스의 AI 채택과 연결한다.
싱가포르는 Creator(창시자)–Practitioner(실무자)–User(활용자) 3층 인재구조와 도메인 전문성+AI 
역량을 겸비한 'AI 이중역량 인재'를 중심으로, 연구·컴퓨팅·기업 CoE(우수성센터)·국가미션을 좁은 
공간에 밀집시키는 개방형 허브 전략을 편다.
한국은 AI대학원, SW·AI 중심대학, 디지털 인재양성, 전 생애 AI 교육이라는 폭넓은 공급 기반과 
반도체·제조·공공서비스 분야의 도메인 자산을 갖추고 있다. 다만 다음 단계에서는 신규 교육과정
을 늘리는 것을 넘어, 전략직무의 정의, 최고급 인재와 미션팀의 확보, GPU·데이터·실증환경 접근, 
글로벌 두뇌순환, 현장 배치와 성과 환류를 하나의 체계로 통합해야 한다.
한국의 위치를 종합하면 다음과 같다. 반도체·제조·공공 디지털 기반과 정책동원력을 갖춰 AI 인재 
정책에서 G3급 ‘프런티어 실행형’으로 도약할 잠재력은 있다. 그러나 글로벌 최상위 인재의 규모·유입·
정착 측면에서는 미국·영국·싱가포르보다 약한 ‘산업 기반 실행형’에 머물러 있다. 따라서 미·중과 전 
분야에서 총량 경쟁을 벌이기보다, 3대 메가프로젝트(AI 반도체, AIDC, 피지컬 AI)와 제조·공공 AX, 안
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
전 등 선택 분야에서 Top 3 성과를 내는 고밀도 인재·전략을 추진해야 한다.
인재 확보·운용 방식으로 보면, 한국은 현재 국내 대학·정부사업으로 인재를 양성해 국내에 투입하는 
‘국가 파이프라인형’에 속한다. AI G3 인재강국으로 도약하려면 여기에 외부 흡인과 글로벌 순환 기능
을 더한 ‘글로벌 플랫폼형’으로 전환해야 한다. 다만 미국식 완전 개방형 플랫폼이나 중국식 대규모 동
원모델을 그대로 따르기는 어렵다. 대신 국내 정예인재 육성, 전략적 외부 유치, 온디맨드형 인재 순환, 
국내 산업 미션을 연계한 전략 분야 고밀도 순환·운용형 모델을 구축해야 한다. 이러한 전환을 통해 한
국은 인재 확보·운용 방식과 국가전략 실행·운용력을 함께 끌어올려 AI 인재강국으로서의 위상을 강화
할 수 있다.
본 연구는 이를 위해 다섯 가지 전략 전환(Shift)을 제안한다.
(범용·양적 인재 공급 → AI G3 미션 정예화) AI 반도체, 데이터센터, 피지컬 AI, 독자 AI 모델, AI 
안전, 산업 AX 분야의 세계적 리더·엔지니어·도메인 전문가를 장기 육성한다.
(인재 단품 지원 → 인재-성과자원 패키지) GPU, 데이터, 연구인력, 테스트베드, 법률·규제 지원, 
조달경로를 인재·팀에 함께 묶어 제공한다.
(일회성 유치·영구귀환 → 글로벌 두뇌순환) 공동 PI, 이중소속, 단기상주, 원격참여, 해외파견 후 
환류를 정상적인 경력경로로 인정한다.
(교육과정·개인 수료 → AX 미션팀 성과) AI PM, 모델, 데이터, MLOps, 도메인, 안전 인력이 팀을 
이뤄 지역·산업·공공 문제를 해결하고, 그 성과가 채용·조달·확산으로 이어지게 한다.
(부처·사업별 실적관리 → 통합 성과관리 및 지능화) 인재 밀도, 이동·잔류, 자원 접근, 현장 배치, 
연구·산업·공공·안전 성과를 공통지표로 관리하고 독립적으로 검증한다.
한국형 AI G3 인재강국은 모든 분야에서 인재 총량을 경쟁하는 국가가 아니다. 비교우위 분야에서 
세계적 인재와 팀이 국내외 자원을 자유롭게 활용해 연구·제품·생산성·공공서비스·안전 성과를 지속적
으로 만들어내는 국가다. 제조·반도체·피지컬 AI·공공 AX라는 기반에 글로벌 인재순환과 고밀도 성과
환경을 결합하고, 그 실행을 위해 주무 부처인 과기정통부를 중심으로 각 부처 역할과 협력체계를 만들
어 속도감 있게 추진한다면 한국은 규모의 추격을 넘어 차별화된 실행역량으로 AI G3의 핵심권에 진
입할 수 있을 것이다.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
Executive Summary 
Artificial intelligence is no longer a discrete technology. It is evolving into a core 
foundation of national competitiveness, integrating computing, data, semiconductors, 
energy, industrial deployment, safety, and trust through talent. Talent policy must also 
change if Korea is to leap into the AI G3. Supply-side policies focused solely on increasing 
the number of people trained are no longer sufficient. Korea must develop a national 
implementation system that secures, circulates, and deploys talent in strategic fields suited 
to its distinctive strengths and connects that talent with performance-enabling resources.
A synthesis of international indicators presents a dual picture of Korea’s position. 
Korea ranks among the global leaders—generally fourth or fifth—in overall national AI 
capability, yet its talent competitiveness falls short of this standing. The relative 
concentration of AI talent in Korea and the educational attainment of its top-tier 
professionals are comparatively high. However, Korea remains limited in the absolute 
number of leading researchers and inventors, the net inflow of international talent, and 
the critical mass of core talent available in each strategic field.
A comparison of major countries reveals a common trend: AI talent policy is 
expanding beyond education to encompass access to resources, national missions, 
industrial deployment, and performance management. Each country, however, places a 
different emphasis.
The United States connects an open research ecosystem involving universities, Big 
Tech companies, and national laboratories with national research resources and 
programs such as the National AI Research Resource (NAIRR) and the Genesis Mission. 
Its policy scope includes not only researchers but also workers in AI infrastructure 
fields such as power, cooling, and semiconductors.
China uses central planning to link basic, higher, vocational, and lifelong education with 
labor-market institutions. It also treats its “AI+” initiatives in industry, science, and 
public welfare as sources of demand for the on-the-ground deployment of talent.
The United Kingdom leverages its comparative advantages in research and AI safety to 
attract global talent, linking scholarships, targeted recruitment, and nationwide 
upskilling programs with the adoption of AI across the economy and public services.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
Singapore pursues an open-hub strategy based on a three-tier talent structure—
Creators, Practitioners, and Users—and “dual-competency AI talent” combining domain 
expertise with AI capabilities. It concentrates research, computing, corporate Centers of 
Excellence (CoEs), and national missions within a compact geographic space.
Korea has built a broad supply base through AI graduate schools, software- and 
AI-focused universities, digital talent programs, and lifelong AI education. It also 
possesses strong domain assets in semiconductors, manufacturing, and public services. 
In the next phase, however, Korea must move beyond simply adding new educational 
programs. It needs to integrate the definition of strategic occupations, the securing of 
top-tier talent and mission teams, access to GPUs, data, and test environments, global 
brain circulation, field deployment, and performance feedback into a single system.
Korea’s overall position can be characterized as follows. With its strengths in 
semiconductors, manufacturing, public digital infrastructure, and policy mobilization, Korea has 
the potential to become a G3-class “frontier execution model” in AI talent policy. Yet it 
remains an “industry-based execution model” that is weaker than the United States, the 
United Kingdom, and Singapore in the scale, inflow, and retention of globally leading talent. 
Rather than competing with the United States and China in aggregate scale across every 
field, Korea should therefore pursue a high-density talent strategy capable of producing 
top-three outcomes in selected areas: the three mega-projects of AI semiconductors, AI data 
centers (AIDCs), and physical AI, as well as manufacturing and public-sector AX and AI safety.
In terms of how talent is secured and deployed, Korea currently follows a “national 
pipeline model,” in which talent is trained through domestic universities and government 
programs and subsequently placed in the domestic economy. To become an AI G3 talent 
powerhouse, Korea must transition toward a “global platform model” that adds external 
attraction and global circulation to this pipeline. Korea cannot simply replicate either the 
fully open U.S. platform model or China’s large-scale mobilization model. Instead, it should 
establish a high-density model for talent circulation and deployment in strategic fields, 
integrating the development of elite domestic talent, the strategic attraction of external 
talent, on-demand talent circulation, and domestic industrial missions. Through this transition, 
Korea can strengthen both its capacity to secure and deploy talent and its ability to execute 
national strategy, thereby reinforcing its position as an AI talent powerhouse.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
This study proposes five strategic shifts to achieve that objective.
From general-purpose, quantitative talent supply to elite talent aligned with AI G3 missions: 
Develop world-class leaders, engineers, and domain experts over the long term in AI 
semiconductors, data centers, physical AI, homegrown AI models, AI safety, and industrial AX.
From stand-alone talent support to talent–performance resource packages: Provide 
talent and teams with integrated packages encompassing GPUs, data, research 
personnel, testbeds, legal and regulatory support, and procurement pathways.
From one-off attraction and permanent return to global brain circulation: Recognize joint 
principal investigatorships, dual affiliations, short-term residencies, remote participation, 
and return flows following overseas assignments as normal career pathways.
From curricula and individual course completion to AX mission-team outcomes: Form teams 
comprising AI project managers, model specialists, data specialists, MLOps engineers, 
domain experts, and AI safety professionals to solve regional, industrial, and public-sector 
problems, with their outcomes leading to recruitment, procurement, and wider diffusion.
From ministry- and program-specific performance management to integrated and 
intelligent performance management: Manage talent density, mobility and retention, 
access to resources, field deployment, and research, industrial, public-service, and 
safety outcomes through common indicators and independent verification.
A Korean AI G3 talent powerhouse should not be defined as a country that competes 
on the total volume of talent across every field. Rather, it should be a country in 
which world-class talent and teams in areas of comparative advantage can freely 
leverage domestic and international resources to continuously produce outcomes in 
research, products, productivity, public services, and safety. By combining its 
foundations in manufacturing, semiconductors, physical AI, and public-sector AX with 
global talent circulation and a high-density performance environment, Korea can move 
beyond catching up in scale and enter the core ranks of the AI G3 through 
differentiated implementation capabilities.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
1
1)
 국가인공지능위원회 보도자료 (2025.2.20.) 국가 가용자원 총동원하여 대한민국 AI G3 도약 지원.
2)
 관계부처합동 (2025.4.15.) ‘국가 AI역량 강화방안’ 후속조치.
3)
 법제처 국가법령정보센터 (2026.7.21. 시행) 인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법. 
4)
 교육부 (2025.11.) AI for All : 모두를 위한 인공지능(AI) 인재양성방안.
5)
 관계부처합동 보도자료 (2026.4.24.) 교육부–과기정통부, 인공지능 인재양성 전담팀(TF) 출범.
I. 배경 및 목적
AI G3가 국가의 기술·산업·안보·사회 전환을 포괄하는 전략목표로 부상
AI가 범용기술이자 경제·안보 인프라로 전환되면서 국가경쟁의 단위도 개별 기술
개발에서 컴퓨팅, 데이터, 모델, 반도체, 에너지, 산업 적용, 안전·표준, 인재를 
결합하는 생태계 경쟁으로 확장
이에 정부는 ’25년 2월, 제3차 국가인공지능위원회에서 국가 가용자원을 총동원하
여 대한민국 AI G3 도약 지원을 위한 범정부 정책을 속도감 있게 추진하기로 함1)
세계 최고 수준 독자 AI 모델, GPU·국가 AI컴퓨팅센터, AI 국가대표 프로젝
트, 산업·공공 AX를 국가 가용자원과 결합하는 방향 제시
*
관계부처는 ①「AI컴퓨팅 인프라 확충을 통한 국가AI역량 강화방안」(주관: 과기정통부), ②「AI
스타트업 육성을 통한 AI 활용 확산방안」(주관: 중기부), ③「AI데이터 확충 및 개방 확대방
안」(주관: 개인정보위) 등 3건의 안건을 발표
이후 정부는 AI 분야 추경안 약 1.8조 원과 함께 후속 조치를 본격화하고2), 인공지능
기본법3) 시행, AI for All4), AI 인재양성 전담팀5) 등으로 정책 기반을 빠르게 확장
AI 인재는 AI G3 국가역량 요소들과 연결된 핵심 자원이므로, 국가 목표와 AI 
인재정책의 실제 작동방식 사이의 간극을 좁히는 접근이 필수적
AI G3 국가역량은 아래 7개 요소가 상호보완적으로 작동하는 국가 AI 시스템 역
량이며, 그중 AI 인재는 이들 요소를 연결하고 기술·경제·공공성과로 전환하는 핵
심 실행 주체, AI 인재전략은 AI G3 역량 축들을 실제 성과로 전환시키는 역할
*
AI 인재는 컴퓨팅·데이터와 지식을 결합하고, 프런티어 기술을 개발하며, 이를 산업·공공 현
장에 적용하고, 안전·신뢰를 확보하며, 국내외 혁신 네트워크를 연결함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
2
6)
 Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new perspective on learning 
and innovation. Administrative Science Quarterly, 35(1), 128–152.
7)
 Desai, M., Fukuda‑Parr, S., Johansson, C., & Sagasti, F. (2002). Measuring the technology 
achievement of nations and the capacity to participate in the network age. Journal of Human 
Development, 3(1), 95–122.
8)
 Furman, J. L., Porter, M. E., & Stern, S. (2002). The determinants of national innovative 
capacity. Research Policy, 31(6), 899–933.
9)
 Saxenian, A. (2005). From brain drain to brain circulation: Transnational communities and regional 
upgrading in India and China. Studies in Comparative International Development, 40(2), 35–61.
10)
 Stanford Institute for Human‑Centered Artificial Intelligence (HAI). (2024). The Global AI 
Vibrancy Tool: Measuring the dynamism of national AI ecosystems. Stanford University.
11)
 Fattorini, L., Maslej, N., Perrault, R., Parli, V., Etchemendy, J., Shoham, Y., & Ligett, K. (2024). 
The Global AI Vibrancy Tool. Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence.
12)
 Bengio, Y., Chair, & International AI Safety Report Expert Panel. (2026). International AI 
Safety Report 2026: Capabilities, emerging risks and safety of general‑purpose AI systems. 
Montreal: Mila – Quebec AI Institute.
13)
 OECD. (2026). The OECD.AI Index: Technical paper. Paris: OECD Publishing.
[그림 1] 국가 AI 역량 구성 요소들과 AI 인재전략의 역할6)7)8)9)10)11)12)13)
그러나 AI G3 목표와 인재 정책의 작동방식 사이에는 다음과 같은 잠재적 간극이 
존재할 수 있으므로, 인재를 어떻게 확보하고 순환·운용하며 어떤 성과환경을 보장
할 것인가를 고민할 필요
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
3
14)
 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (n.d.). Global AI Vibrancy Tool. Stanford 
University. Retrieved July 15, 2026, from https://hai.stanford.edu/ai-index/global-vibrancy-tool
15)
 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026) AI Index report 2026. 
Stanford University.
16)
 National Foundation for American Policy(NFAP) (2025.11.17.) H‑1B Petitions and Denial Rates 
in FY 2025, NFAP Policy Brief. Arlington, VA.
17)
 Xinhua (2025.8.14.) China to launch new type of visa for young science, technology professionals.
(목표-역량 간극) 국가 AI 생태계 종합순위는 상위권이나 미·중과의 격차가 
크고, 글로벌 최고급 인재의 활동 규모·유입·정착 또한 제한적인 상황
*
Stanford HAI 「The Global AI Vibrancy Tool 2025」의 국가 AI 종합역량 평가에서 한국
(17.24점)은 4위이나, 미(1위 78.6점)‧중(2위 36.95점) 대비 점수 격차가 큼14). 2025년 
LinkedIn 데이터 기준 한국의 AI 인재 집중도는 1.05%로 네덜란드와 공동 10위, 상위 AI 
저자·발명가 규모는 16위15)
(공급-전략수요 간극) 교육 인원 중심의 공급정책과 AI 반도체·피지컬AI·AI 
안전·산업 AX 등 시의적 전략 분야 인재 수요 간 연결 부족 가능성
(양성-성과 간극) 교육·유치된 인재가 수료·채용 이후 GPU·데이터-후속 연구·
반복실증-사업화·조달로 연결되어 성과를 창출하는 제도적 경로가 느슨할 우려
동 상황에서, 국가‧기업 차원의 글로벌 Top Class AI 인재 팀 확보 경쟁은 지
속 심화 중
(미국) H-1B 비자 비용·선발방식을 고임금 직무 중심으로 재편하면서 고임금·고
숙련 해외 AI 인재 확보
*
미국은 2025년 9월, H-1B 비자 신규 신청시 10만 달러 수수료 부과 발표 → 12월, 비자 
배정방식을 기존 추첨제에서 고임금·고숙련자 우선 선발로 전환하는 규정 발표 → 2025 회
계연도 H-1B 비자 연장 신청 건수 상위는 Amazon(14,532건) > TCS(5,293건, 인도 IT
기업) > MS(4,863건) > Meta(4,740건) > Apple(4,610건) > Google(4,509건) 순16)
(중국) 기존의 자국 인재 대량양성 중심에 더해 최근 외국 청년 과학기술 인재를 
직접 유치하는 개방형 확보 전략으로 확대
*
중국은 2025년 10월, 외국 청년 과학기술 인재 대상 ‘K 비자’ 신설: 중국 내 고용기관의 사전 
초청 없이 신청 가능, 입국 후 과학기술 교류뿐 아니라 창업·비즈니스 활동에도 참여 가능17)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
4
18)
 조선일보 (2025.7.17.) CEO가 직접 '인재 리스트' 만들어… 막대한 돈 들여 영입.
19)
 동아일보 (2025.7.14.) “최고급 두뇌 잡아라”… 빅테크, AI 인재 영입 ‘쩐의 전쟁’.
(글로벌 빅테크) CEO 직접 섭외, 천문학적 보상, 인수·라이선스 등을 통해 다각적
으로 최우수 인재·연구팀 동시 확보 경쟁
*
(메타) CEO가 직접 인재 리스트 작성‧영입, 오픈AI 연구원들에게 최고 1억 달러 보상 패키
지 제시로 이직 제안 (오픈AI) 스톡옵션 보상 확대 및 ‘아이폰 디자이너’ 조니 아이브 회사 
‘아이오’ 인수, (구글) AI 코딩 스타트업 ‘윈드서프’ 라이선스 사용료 주며 인재 영입18)19)
(한국) 국내 대다수 기업·연구기관의 보상 수준과 컴퓨팅자원·데이터 등의 연구환
경은 글로벌 빅테크와 격차가 커, 국내 양성 최고급 인재의 해외 이탈 압력과 해
외 인재 유치 경쟁의 열위 요인으로 작용
이에, 본 연구는 AI G3 국가역량 관점에서 한국의 AI 인재역량과 정책의 현재 
위치를 정성적으로 개념화해서 진단하고, 주요국의 전략 비교와 포지셔닝 분석을 
통해 국가 AI 인재전략의 전환 방향과 정책과제를 제시하는 것을 목적으로 함
우리나라의 AI 인재 관련 역량의 현 위치를 파악할 수 있는 신뢰성 있는 국제지표 
결과를 분석하여 AI 인재강국의 조건을 정립하고 AI G3 목표와 비전 실현에 적합
한 AI 인재전략을 정의
한국과 G1~G3권 주요국들의 AI 인재전략과 정책 변화를 생성형 AI 등장 및 국가
별 메가 정책 발표 시기 등을 기준으로 분석하여 국가별 전략적 특징과 최근 전환 
방향을 도출
국제지표와 정책 비교를 바탕으로 역량 수준 및 전략 유형 진단을 통해 한국 AI 
인재 정책의 전략적 포지셔닝 및 전환 방향 제시
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
5
20)
 AI 인재 순유출은 단순히 인적자원의 손실로 해석될 수 있지만, 해외에서 첨단기술·비즈니스 경험과 글로벌 역
량을 축적한 뒤 국내에 기여하는 ‘두뇌순환의 전략적 과정’으로도 볼 수 있음. 즉, 전략적 관점에서 인재 유출
은 전술적 선택이 될 수 있으며 미래의 환류를 전제로 한 ‘인재 수출’로 작동 가능. 이는 AI 분야가 세계적으로 
초고속 성장중이고 인재의 글로벌 이동성이 높으며 업무의 지역적 제약성이 비교적 낮은 특징이 있기 때문.
Ⅱ. AI G3 인재강국의 조건과 인재전략의 의미
1. AI 인재 관련 국제지표와 한국의 위치
국가 AI 종합역량은 세계 4~5위권이나, 인재 부문 경쟁력은 그에 미치지 못함
한국은 최근 주요 국가 AI 역량 종합평가에서 일관되게 세계 상위권을 기록하여 
연구개발·인프라·정책·거버넌스 등 국가 AI 기반 역량은 G3 후보권으로 평가됨
*
OECD.AI Index: 5위/38개국, Stanford Global AI Vibrancy Tool: 4위/36개국, Observer 
Global AI Index: 5위/93개국, Oxford Insights Government AI Readiness Index: 5위/195개국
반면 인재 관련 세부지표는 종합순위보다 낮은 수준
*
OECD.AI Index의 Jobs and Skills는 17위, Stanford Global AI Vibrancy Tool의 
Talent는 28위, Observer Global AI Index의 Talent는 13위, Oxford Insights의 인적
자본을 포함한 Development & Diffusion은 8위 기록
국가 AI 역량–인재 역량 간 격차 해소는 AI G3 도약의 필수 조건
국내 AI 인재의 밀도와 교육수준은 일정 수준의 잠재력을 확보하고 있지만, 최
고급 인재의 절대적 규모와 글로벌 흡인력은 제한적
국내 AI 인재의 상대적 밀도(AI 인재 집중도)와 질적 잠재력(교육 수준 및 연구 
잠재력)은 일정 수준 확보
*
2025년 LinkedIn 데이터 기준 AI 인재 집중도는 세계 10위권, 최상위 AI 저자·발명가 중 
박사 비중은 42.5%로 미국 42.0%보다 소폭 높은 수준
그러나 상위 AI 인재의 규모와 국제 인재 유입은 취약
*
2025년 기준, Zeki Data가 식별한 한국의 상위 AI 저자·발명가는 5.96천 명으로, 미국 
220.52천 명, 영국 34.37천 명보다 절대적 규모가 작고, 한국의 AI 인재 순이동은 LinkedIn 
회원 1만 명당 –0.35명으로, 한국으로의 유입보다 유출된 인재가 많은 순유출20) 상태
국제지표의 인재 부문을 개선하기 위해서는 최고급 인재의 임계규모 확충, 해외 
인재 유입·정착, 국내 인재 유지 및 연구·산업 성과 창출 환경 강화 등이 필요
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
6
21)
 Organisation for Economic Co-operation and Development (2026) The OECD.AI Index: 
Technical Paper. OECD Publishing.
22)
 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (2026) AI Index report 2026.
[표 1] 한국에 대한 국가 AI 종합역량 및 AI 인재 관련 부문 평가 결과
발간/명칭
AI 인재 관련 지표 및 한국 순위/점수
한국에 대한 주요 평가
OECD-The 
OECD.AI Index 
202621)
국가 종합(38개국): 5위, 한국은 평균 0.56점(0~1)
 - 미국 > 영국 > 스위스 > 핀란드 > 한국 (중국 미포함)
Jobs and Skills 부문: 17위, 0.43점
 - Jobs and Skills 부문 지표 구성
  ① Skill attraction: Net AI talent migration
  ② Skill supply: AI talent concentration
  ③ Knowledge: Number of high-impact AI software projects, 
Awareness of AI concepts
 ※ 인재 유입·공급 및 AI 지식 확산의 일부 대리지표이며, 
인재양성·직무전환·노동시장 지원정책 전반을 담지는 않음
연구개발·인프라·정책환경을 합한 
전체 역량은 상위권이나, Jobs 
and Skills는 종합순위보다 낮음. 
국가 AI 시스템의 강점이 인재 
확보·축적 역량으로 완전히 
이어지지 않는 구조를 보여줌
Stanford HAI-
AI Index Report 
202622)
LinkedIn 회원 중 AI 역량 보유 회원 비중(AI talent 
concentration): 공동 10위, 1.05%
LinkedIn 회원 1만 명당 AI 인재 순이동(Net AI talent 
migration): –0.35명/1만 명
 ※ LinkedIn 회원을 모집단으로 하므로 전체 취업자나 국가 전체 AI 인력 비
중과 동일하지 않음
AI 인재 밀도는 비교적 높지만, 
해외 인재 유입보다 유출이 큰 
상태로, 인재 집중도와 흡인력이 
서로 다른 방향을 나타냄
최고급 AI 저자‧발명가 수(Number of top AI authors and 
inventors by country): 16위, 5.96천 명
박사학위 소지 최상위 AI 저자‧발명가 비율(Share of top AI 
authors and inventors with a PhD): 4위, 42.5%
美 220.52천 명, 英 34.37천 명 
대비 격차가 크나, 최고급 인재의 
박사 비중은 미국 42.0%보다 소폭 
높음
Stanford HAI-
The Global AI 
Vibrancy Tool 
202523)
국가 종합(36개국): 4위, 17.24점
 - 미국 > 중국 > 인도 > 한국
Talent 부문: 28위, 4.96점
 - Talent 부문 지표 구성
  ① AI talent concentration
  ② Year-over-year change in AI hiring rate
  ③ AI skill penetration
  ④ Net AI talent inflow
한국은 종합 세계 4위권이나 
미‧중과 절대격차가 큼. 인재 
집중도는 비교적 높지만 순이동은 
마이너스로, 국내 인재밀도와 
글로벌 흡인력 사이에 간극 존재
The Observer
-The Observer 
Global AI Index 
202524)
국가 종합(93개국): 5위, 35.7점
 - 미국 > 중국 > 싱가포르 > 영국 > 한국
Talent 부문: 13위, 12점
 - Talent 부문 지표는 AI 연구자·엔지니어 규모, 고급 인재의 질과 
국제 경쟁력, 인재 공급 파이프라인, 글로벌 인재 유입·유출, 
디지털·데이터 활용 역량 등으로 구성
운영환경·인프라·연구개발·정부전략 
등을 종합한 국가순위는 높지만 
Talent 부문은 13위로 기반 역량과 
인재·사업화 역량 간 불균형이 
나타남
※ 1) 각 평가는 시기, 기준, 모집단, 인재 부문 평가에 대한 구성개념 등이 상이하여 순위 차이를 정책 성과 격차로 단정하거나 직접적인 
상호비교를 할 수 없음, 2) 한국은 미국 등 영어권 국가 대비 LinkedIn의 활용이 상대적으로 저조하여 해당 계열 지표는 우리나라의 
현황을 과소평가할 우려가 있음
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
7
23)
 Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (n.d.). Global AI Vibrancy Tool. Stanford 
University. Retrieved July 15, 2026, from https://hai.stanford.edu/ai-index/global-vibrancy-tool
24)
 White, J., Cesareo, S., Schuller, H., & Clarke, P. (2025). The Observer Global AI Index 2025. The Observer.
25)
 국가인공지능전략위원회 (2025.9.) 대한민국 AI액션플랜 추진방향.
2. AI G3 도약에서 인재전략이 갖는 의미
정부는 AI G3를 기술경쟁력 확보를 넘어 국가성장·국민 삶의 질·글로벌 기여
를 포괄하는 범국가 전환 목표로 구체화
정부는 ’25년 9월 「대한민국 AI액션플랜 추진방향」에서 비전·목표·원칙과 정책 축
을 제시하고, ’26년 2월 「대한민국 인공지능행동계획」을 확정하여 3대 정책 
축·12대 전략분야를 구체화
동 계획은 「인공지능 기본계획(2026~2028)」으로 확정되었으며, AI G3 도약
을 위한 정부의 단기·중장기 실행과제와 정책 권고사항을 제시
[그림 2] 대한민국 AI 액션플랜 추진방향25)
   
AI G3 도약을 위한 인재 정책은 ‘인재를 양성하는 정책’에서 ‘인재가 국가전략 
성과를 창출하도록 하는 운영체계’로 전환할 필요
인공지능행동계획 12개 전략분야 중 10개*가 인재정책과 직‧간접적으로 긴밀하게 
연결(붙임 1)되어 있어, AI G3 도약을 위해서는 인재 정책을 전통적인 인적자원 
확보 관점에 더해 다른 분야 및 과제들의 성과 기반으로 작동할 수 있도록 해야 함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
8
*
AI 고속도로 구축, 차세대 AI 기술 선점, AI 핵심인재 확보, 산업 AX, 공공 AX, 지역 AX, 
AI 기반 문화강국, AI 기반 국방강국, AI 기본사회, 글로벌 AI 이니셔티브 구축
AI G3 경쟁에서는 인재의 보유량뿐 아니라 전략 분야에 필요한 인재를 적시에 확
보·배치하고, 컴퓨팅·데이터·실증환경과 결합하여 성과로 전환하는 역량이 중요
핵심 분야·직위·인재풀에 선택 투자하는 전략적 인재관리, 외부 지식·인재를 
국가 성과로 전환하는 흡수역량, 국제 인재 이동을 혁신자산으로 활용하는 두
뇌순환 등의 다양한 관점을 결합할 필요
[표 2] AI 인재전략에 대한 관점의 전환
전환축
기존의 인재전략 관점
AI G3 도약을 위한 인재전략 관점
정책목표
교육기회 확대·인력 부족 완화
전략기술 확보와 산업·공공 AX 성과 창출
정책대상·단위
학생·교육생, 개인·교육과정
최고급 연구자·고급 엔지니어·융합인재, 미션팀·조직·생태계
정책범위
양성·훈련·일회성 유치
양성–유치–유지–순환–배치–활용의 전주기 관리
지원방식
교육비·장학금·과정 지원
인재와 장기연구·GPU·데이터·테스트베드·사업화·조달의 결합
성과관리
수료·졸업·양성 인원
최고급 인재 규모, 순유입·잔류, 전략분야 배치, 모델·특허·
창업·AX 성과
이에 AI 인재전략은 그 자체로서 전략 분야의 하나지만, 다른 전략 분야의 실행을 
뒷받침하는 횡단적 국가전략으로 기능할 필요
전략수요: AI 반도체·피지컬 AI·독자모델·AI 안전·산업 AX 등 분야별 핵심직
무와 인재풀을 구체화
성과환경: 인재 확보와 GPU·데이터·장기 연구·실증·사업화·공공수요를 하나의 
미션 패키지로 연계
글로벌 순환: 영구귀환·정착 중심의 수단에 더해 공동연구·이중소속·겸직·단기
순환·원격참여까지 활용방식을 확장
성과책임: 양성인원보다 인재의 이동·잔류·배치와 기술·산업·공공성과를 지속 추적
AI G3형 국가 AI 인재전략은 「국가전략 분야에 필요한 인재를 양성·확보·순환·배
치하고, 인재가 국내외 자원과 성과환경을 활용하여 기술·산업·공공성과를 창출하
도록 하는 국가 AI 실행역량 운영체계」로 정의할 수 있음
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
9
26)
 국가별 AI 역량 평가 관련 주요 결과들을 살펴보면 G1과 G2는 미‧중으로 주로 고정되며 G3권은 영국, 싱가
포르, 스위스, 핀란드, 인도 등이 있음. 스위스, 핀란드, 인도는 인구 규모와 시장 구조, 산업 구조가 상대적
으로 특수해 일반화 가능성이 낮고 영국·싱가포르는 ①디지털·금융·플랫폼 허브로서 규제·인재·산업정책이 다
른 국가에 직접적인 파급효과를 주고, ② 규제·거버넌스·비즈니스 환경 측면에서 다른 나라가 벤치마킹하는 
대표적 국가들이므로 본 고에서는 G3권 국가 중 싱가포르와 영국을 분석 대상으로 선정
27)
 Executive Office of the President (2023.10.30.) Executive Order 14110, Safe, Secure, and 
Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence.
Ⅲ. AI G1~G3권 국가26)들의 AI 인재전략
1. 미국
(전략) 세계 최고 대학·빅테크·스타트업·연방연구소의 개방형 생태계를 기반으로, 
교육·재훈련·인프라 직무와 국가 과학·안보 미션을 연결
[표 3] 미국의 시기별 AI 인재전략 특징
(시기)전략
대표 정책(시기)
AI 인재 부문 주요 특징
(2019~2022)  연방 
조정·R&D·교육 기반 
구축
「American AI Initiative」(2019)
「National AI Initiative Act of 
2020」(2021)
연방 R&D·데이터·컴퓨팅 우선순위와 
STEM·도제·교육훈련을 연결
국가 AI 이니셔티브실과 범부처 조정체계를 설치
(2023~2024) 
안전·권리·공공역량 
강화
EO 14110(2023)
EducateAI(2023)
NAIRR Pilot(2024)
안전·신뢰·노동자 보호와 연방 AI 인재 확충 병행
연구자·교육자에게 컴퓨팅·데이터·모델 접근 확대
(2025~현재) AI 
주도권·인프라·미션 
중심 전환
EO 14179(2025)
AI Education EO(2025)
America’s AI Action Plan(2025)
Genesis Mission(2025)
규제 장벽 제거, 청소년 AI 교육, 전 산업 재훈련, AI 
인프라 숙련인력, AI for Science 국가미션을 하나의 
경쟁력 체계로 결합
(최근 전략변화와 작동방식) 안전·권리에서 혁신·경쟁력 중심으로 기조를 전환하
면서, K-12부터 재훈련까지 전 생애 AI 교육과 AI 인프라 노동력을 포함한 인재 
범위 확대, 그리고 인재를 컴퓨팅·데이터·실험시설과 미션 단위로 결합하는 통합 
지원체계를 구축하는 방향으로 재설계
정책 기조의 명시적 전환
2023년 EO 14110은 안전·권리·공공부문 전문역량과 세계 AI 인재의 유치·
잔류를 포괄27)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
10
28)
 The White House (2025.1.23.) Executive Order 14179, Removing Barriers to American Leadership 
in Artificial Intelligence.
29)
 The White House (2025.4.23.) Executive Order 14277, Advancing Artificial Intelligence Education 
for American Youth.
30)
 The White House (2025.7.) America’s AI Action Plan.
31)
 The White House (2025.7.) America’s AI Action Plan.
32)
 The White House (2025.7.) America’s AI Action Plan.
33)
 National Science Foundation (2024.7.18.) NAIRR Pilot Expansion: Researcher Training, Community 
Outreach, and Classroom Education.
34)
 The White House (2025.11.24.) Executive Order 14363, Launching the Genesis Mission.
2025년 EO 14179는 기존 정책을 재검토하고 혁신 가속과 경쟁력 확보를 골
자로 하는 미국의 글로벌 AI 지배력 유지·강화를 위한 행동계획 수립 지시28)
K-12에서 산업 재훈련까지 전 생애 파이프라인
AI 교육 행정명령은 백악관 AI 교육 TF, Presidential AI Challenge, 교원 
전문성 개발, 도제·자격·산학연계를 통해 AI 인재 조기 성장방안 설계29)
AI Action Plan은 진로기술교육·직업훈련·도제의 AI 역량 통합, 고용주 교육
비 지원의 세제상 인정, AI Workforce Research Hub, 실직·위험 노동자 신
속 재훈련 실증을 제안30)
‘모델 인재’에서 ‘AI 인프라 노동력’으로 정책대상 확장
AI 인프라 구축·운영·유지에 필요한 전기‧HVAC 기술자 등 우선 직종을 식별하
고 국가 역량모델·산업주도 훈련·등록도제·중고교 조기진입 경로 마련 권고31)
따라서 미국의 AI 인재정책은 연구자·엔지니어뿐 아니라 전력·냉각·반도체·보
안·기술직을 국가 AI 경쟁력의 일부로 명시32)
인재와 컴퓨팅·데이터·실험시설의 미션 단위 결합
NAIRR Pilot은 대학·비영리 연구자와 교육자에게 컴퓨팅·데이터·모델·소프트웨
어·교육자원을 제공하여 기관 자산이 부족한 인재의 연구 진입장벽을 낮춤33)
Genesis Mission은 에너지부의 AI 관련 자원들(슈퍼컴퓨터·과학데이터·도메인 
파운데이션모델·AI 에이전트·로봇 실험시설 등)을 통합하고, 이를 잘 쓸 수 있는 
인재를 펠로십·인턴십·도제를 통해 국립연구소 배치 및 플랫폼 접근에 연계34)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
11
(구조적 특징과 제약) 연방정부는 직접 교육체계를 운영하기보다 자원 배분으로 
주·대학·기업을 유도하는 플랫폼으로 작동하며, 인재 수보다 누가 어떤 국가자원
에 접근하는가를 설계하는 데 초점을 둠
연방정부는 직접 단일 교육체계를 운영하기보다 R&D 자원, 교육·노동 재정, 조
세, 도제, 국립연구소를 매개로 주·대학·기업을 유도하는 플랫폼형 구조
최근 전략의 강점은 인재 보유량보다 누가 어떤 연방 자원과 국가문제에 접근하
는가를 설계한다는 점이며, 정권 교체에 따른 규제·이민·공공역량 정책의 지속성
은 별도 관리가 필요한 변수
미국 사례의
전략적 함의
미국은 ‘글로벌 민간생태계+연방 미션자산’의 결합이 핵심. 한국은 
최고급 인재에게 장학금 및 금전적 지원뿐만 아니라 GPU·데이터·
국가문제·국립시설·성과경로의 단일 패키지 제공 검토 필요
2. 중국
(전략) 중앙 전략이 교육·직업·산업·지역의 대규모 파이프라인을 조정하고, AI+ 
확산을 통해 산업·과학·공공부문의 AI 인재 수요와 적용 기회를 확대
[표 4] 중국의 시기별 AI 인재전략 특징
(시기)전략
대표 정책(시기)
AI 인재 부문 주요 특징
(2017~2023) 2030 
혁신 중심 목표와 
학문·산업 기반 구축
신세대 인공지능 발전계획(2017)
고등교육기관 인공지능 혁신 행동계획(2018)
최고급·청년·융합인재와 AI 학과·연구센터를 확대
중등–대학–직업교육으로 이어지는 다층 교육체계를 구축
(2024~2025) 
양성-유치-정착-활용 
전주기 체계와 보편교육 
확대
디지털 인재 행동방안(2024~2026)
초·중등학교 인공지능 교육 관련 
통지(2024)
디지털 기술자 양성·평가·이동·창업·산업지원과 초중등 AI 
통식·실습·교원역량을 동시에 제도화
(2025~현재) AI+ 전면 
융합과 교육체계 재설계
‘인공지능+’ 행동의 심층 추진에 관한 
의견(2025)
‘인공지능+교육’ 행동계획(2026)
과학·산업·소비·민생·거버넌스의 AI 적용 수요를 
교육·훈련·평가·현장 프로젝트와 연결하는 국가 동원형 
체계로 전환
(최근 전략변화와 작동방식) 국가계획-교육단계 간 종적 연계와 교육·노동시장 간 횡
적 연계를 결합, ‘AI+’ 수요 맞춤 인재를 양성–유치–유지–활용 체계로 설계·운영
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
12
35)
 中华人民共和国国务院 (2017.7.20.) 新一代人工智能发展规划.
36)
 中华人民共和国教育部 (2018.4.2.) 高等学校人工智能创新行动计划.
37)
 中华人民共和国人力资源和社会保障部等九部门 (2024.4.) 加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年).
38)
 中华人民共和国人力资源和社会保障部等九部门 (2024.4.) 加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年).
39)
 中华人民共和国教育部 (2024.12.2.) 教育部部署加强中小学人工智能教育.
40)
 中华人民共和国教育部等五部门 (2026.4.10.) “人工智能+教育”行动计划.
41)
 中华人民共和国国务院 (2025.8.) 关于深入实施“人工智能+”行动的意见.
국가계획–고등교육–기초교육의 종적 연결
2017년 계획은 2030년 세계 주요 AI 혁신 중심을 목표로 고급인재 유치, 청년
인재 육성, AI와 수학·인지·신경과학·사회과학을 결합한 복합인재 양성을 제시35)
2018년 대학 행동계획은 AI 기초이론·핵심기술 연구, 학과·전공·교재·교원 구
축, 산학협력과 ‘AI+’ 기술이전을 고등교육의 임무로 설정36)
교육과정을 넘어 노동시장 제도까지 확장
2024~2026년 디지털 인재 행동방안은 디지털 기술 엔지니어, 디지털 기능 향
상, 국제교류, 혁신창업, 산업발전 지원, 직업기능 경진의 6대 프로젝트를 배치37)
양성정책과 함께 직업표준·평가, 분배·보상, 인재 이동, 투자와 인센티브를 묶
어 ‘육성–유치–유지–활용’을 노동시장 운영체계로 접근38)
초중등 AI 통식교육과 교원·실습 기반의 전국 확산
2024년 교육부는 보편적 교육자원 개발, 교과·활동 연계, 실천·프로젝트 중심 
학습, 교원 역량과 교육기지 확산을 통해 초중등 AI 교육을 체계화39)
2026년 ‘AI+교육’ 행동계획은 초중등 보편교육, 대학의 AI·융합인재 양성, 직
업·평생교육, 교원의 AI 소양과 교육 거버넌스를 하나의 행동계획으로 통합40)
산업·사회 전 분야의 AI 수요를 뒷받침할 인재풀 구축을 기반 역량으로 설정
2025년 ‘人工智能+’ 의견은 과학기술·산업발전·소비·민생복지·거버넌스·글로
벌 협력의 6개 영역에서 AI의 심층 융합을 추진41)
이에 따라 필요한 인재도 범용 개발자 중심에서 산업공정·과학연구·교육·의료·
행정을 이해하는 AI+도메인 복합인재와 현장 적용조직으로 이동42)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
13
42)
 中华人民共和国国务院 (2025.8.) 关于深入实施“人工智能+”行动的意见.
(구조적 특징과 제약) 중국 AI 인재 정책의 강점은 대규모 국가 동원력이나, 인재 
양성 규모가 곧 인재 잔류·개방성을 뜻하진 않아 구분 평가 필요
중국 AI 인재 정책의 강점은 교육단계별 양성 규모, 직업표준·평가·보상, 산업 
프로젝트를 한 방향으로 정렬할 수 있는 국가 동원력
다만 대규모 양성이 최고급 인재의 장기 잔류나 국제 공동연구의 개방성으로 이
어지는 것은 아니므로, 양성 규모와 글로벌 순환·연구자율성은 구분 평가할 필요
전략적 함의
중국은 대규모 양성+산업투입이 강점. 한국은 전면적 규모 경쟁보다 
피지컬 AI·반도체·제조·과학AI 등 선택분야에서 교육–데이터–공정–실증을 
묶는 미션 랩 방식이 적합
3. 영국
(전략) 세계적 대학과 연구·안전평가 강점을 기반으로 글로벌 인재를 유치하고, 
최고급 연구자–실무자–전 국민 업스킬을 통해 성장·공공서비스로 연결
[표 5] 영국의 시기별 AI 인재전략 특징
(시기)전략
대표 정책(시기)
AI 인재 부문 주요 특징
(2018~2020) 산학 공동 
고급인재 기반 조성
AI Sector Deal(2018), AI Skills and 
Talent Package(2019)
AI 박사과정·산업재원 석사·Turing AI 
Fellowship·우수인재 비자를 결합해 연구인재의 
공급·유치·유지를 강화
(2021~2024) 10년 
국가전략과 안전·거버넌스 
선도
National AI Strategy(2021), Global Talent 
Visa, AI Safety Institute(2023)
장기 생태계, 전 경제 확산, 거버넌스의 3축 아래 
연구·스케일업·안전평가 인재와 국제 이동경로를 확대
(2025~현재) 
기회·채택·전 국민 역량 
전환
AI Opportunities Action Plan(2025), AI 
Skills Boost·TechFirst(2025~2026)
최고급 인재 헤드헌팅과 장학금, 안전평가 인재의 집적, 
2030년까지 1,000만 명 업스킬 목표를 하나의 
성장전략으로 결합
(최근 전략변화와 작동방식) 영국은 연구 중심에서 AI를 만들고 쓰는 국가로 전략
을 전환하며, 최고급 인재의 선별 유치·유지 장치를 고도화하고, 민관 공동의 대규
모 업스킬과 안전평가 인재·제도를 통해 AI 역량을 현장에 실제 적용하는 데 초점
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
14
43)
 UK Government (2021.9.22.) National AI Strategy.
44)
 UK Government (2025.1.13.) AI Opportunities Action Plan.
45)
 UK Home Office (n.d.) Global Talent visa.
46)
 UK Government (2026.1.29.) AI Opportunities Action Plan: One Year On.
47)
 UK Department for Science, Innovation and Technology (2025.6.14.) Tech giants join government 
to boost British worker AI skills.
연구 우수성 중심 정책에서 구축하고 사용하는 국가로 전환
2021년 국가전략은 장기 생태계 투자, AI 기반 경제로의 전환, 국내외 거버넌
스 주도의 세 목표를 제시하고 연구·상용화·기술역량을 함께 다룸43)
2025년 Action Plan은 영국이 AI를 만드는 능력과 경제·공공서비스에서 사
용하는 능력을 모두 확보하기 위해 컴퓨팅·데이터·인재·규제와 채택을 묶음44)
최고급 인재의 선별 유치·유지 장치 고도화
Global Talent Visa는 연구·학술 및 디지털기술 분야의 리더·잠재리더에게 
고용주 종속 없이 최대 5년 체류와 연장·정착 경로를 제공45)
2026년 이행보고는 Spärck AI 석사 장학금*, TechGrad 학부 장학·현장배치
**, 전담 AI 소싱 기능***, Global Talent Taskforce 확대****를 최고급 인재 
정책의 핵심으로 제시46)
   * (Spärck AI 석사 장학금) 세계 최고 수준의 인재를 유치·유지하기 위해 영국 9개 대학
에서 수백 명의 우수 석사생에게 등록금 전액과 생활비를 지원하는 프로그램
  ** (TechGrad 학부 장학·현장배치) 2026년부터 연간 최대 900명의 우수 자국 학생을 선
발해 AI 등 첨단산업 분야 학부 장학금과 현장 실습을 제공하는 프로그램
 *** (전담 AI 소싱 기능) X, Google DeepMind 등 출신의 경력 있는 인재 확보 전문가들
로 구성해 최상위 헤드헌팅 회사 수준으로 운영되는 정부 내 AI 인재 발굴 조직
**** (Global Talent Taskforce 확대) 민간 헤드헌팅 전문성 도입, 이주·현지 사무소 설립 
지원을 확대하고, 해외 AI 인재 유치에 집중하는 조치
대규모 업스킬을 민관 공동 전달체계로 전환
2025년 정부와 글로벌 기술기업은 2030년까지 750만 노동자의 AI 역량을 
높이는 공동목표와 무료 교육자원 제공체계를 가동47)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
15
48)
 UK Government (2026.1.29.) AI Opportunities Action Plan: One Year On.
49)
 UK Government (2026.1.29.) AI Opportunities Action Plan: One Year On.
50)
 UK Government (2025.1.13.) AI Opportunities Action Plan: Government Response.
2026년에는 목표를 2030년 1,000만 명으로 상향하고 무료 AI 과정 수강·제
공 실적 100만 건 이상, 영국의 모든 성인에 대한 AI Skills Boost 접근 확
대, TechFirst‧TechLocal*을 이행실적으로 보고48)
*
(TechFirst) 중등학생, 대학생, 박사 연구자, 중소기업까지 AI 교육·기술을 지원, 
(TechLocal) 지역사회 단위로 기술 인재를 양성하는 사업
안전평가 인재의 집적화와 함께 AI 역량을 공공·산업에 연결
정부는 AI Security Institute의 기술인력 규모를 100명 이상으로 확대하고 
민간 선도기업 출신을 채용하여 안전·평가 역량을 국가 전문직군으로 집적49)
2025년 Action Plan은 공공부문에 Scan-Pilot-Scale 접근을, 산업부문에 
AI Sector Champions 임명을 권고했으며, 정부는 이를 수용하여 단계적으로 
추진하면서 AI 역량을 공공서비스와 산업현장에 연결 시도50)
(구조적 특징과 제약) 영국은 인재 유치 정교화 및 대규모 업스킬을 확장하고 있
지만, 이런 인재 기반을 기업 스케일업과 전 지역 AI 채택 성과로 전환할 필요
영국은 박사·펠로십·비자에서 출발해 전담 헤드헌팅·이주지원·장학·현장배치로 
유치 정책을 정교화하고, 대규모 업스킬은 민간 플랫폼을 활용해 신속히 확장
향후 과제는 연구·안전 우수성을 영국 내 기업의 스케일업과 전 지역 생산성으로 
전환하는 것이며, 이에 최근 정책은 인재 보유보다 AI 채택·적용 성과를 강조 
전략적 함의
영국은 ‘연구·안전의 비교우위+개방형 글로벌 유치+전 국민 
업스킬’이 결합된 허브형 모델. 한국도 최고급·안전평가·산업실무·
일반사용자별 목표와 KPI를 고도화·정교화할 필요
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
16
51)
 Government of the Republic of Singapore. (2023.12.4.) Launch of Singapore’s Second National AI 
Strategy.
52)
 Government of the Republic of Singapore. (2023.12.4.) Launch of Singapore’s Second National AI 
Strategy.
4. 싱가포르
(전략) 작은 절대규모를 글로벌 개방성, 높은 인재밀도, 실전 프로젝트, 기업·정
부·연구기관의 집적과 국가 미션으로 보완
[표 6] 싱가포르의 시기별 AI 인재전략 특징
(시기)전략
대표 정책(시기)
AI 인재 부문 주요 특징
(2017~2018) 국가 
플랫폼과 프로젝트형 
인재양성
AI Singapore(2017)
AI Apprenticeship Programme(2018)
대학·기업·정부의 문제를 AI 프로젝트로 전환
비전공자도 실전 프로젝트를 통해 산업 배치 가능한 
AI 엔지니어로 전환
(2019~2022) 국가 
활용사례 중심 NAIS 1.0
Singapore National AI Strategy(2019)
교통·물류, 스마트시티, 헬스케어, 교육, 국경 등 국가 
프로젝트를 통해 연구·인재·데이터·기업 적용을 집적
(2023~2025) 생성AI 
대응과 3층 인재 
포트폴리오
NAIS* 2.0(2023)
 * National Artificial Intelligence Strategy
NAIS 2.0 지원 투자 패키지(2024)
Creators–Practitioners–Users를 구분하고 practitioner 
15,000명 확보 목표
해외인재·기업 CoE·컴퓨팅·책임AI를 묶음
(2026~현재) 국가 AI 
미션과 AI bilingual 
대규모화
NAIS Update·NAIRD*·NAIIP**(2026)
 * National AI Research and Development Plan
** National AI Impact Programme
도메인 전문성과 AI 실행역량을 가진 bilingual 인재를 
국가미션·기업 업무재설계·공공 R&D에 직접 배치
(최근 전략변화와 작동방식) 싱가포르는 NAIS 2.0과 NAIRD 등을 통해 Creator
–Practitioner–User 3층 인재 구조와 ‘AI bilingual’ 개념을 중심에 두고, 인
재–연구–컴퓨팅–커뮤니티를 고밀도로 집적해 국가미션·기업 AI 채택 수요
와 연계하는 전략을 추진
인재 유형을 정책수단과 연결한 3층 구조
National AI Strategy 2.0은 frontier 연구를 수행하는 Creators, 데이터·ML 
과학자와 엔지니어인 Practitioners, 업무에서 AI를 활용하는 Users를 분리51)
최상위 Creator는 선택적 유치, Practitioner는 5년 내 15,000명으로 3배 이
상 확대, 전체 노동력은 자신감 있는 AI User로 전환한다는 개별 목표 설정52)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
17
53)
 Ministry of Digital Development and Information, Singapore (2026.5.20.) Update to Singapore’s 
National AI Strategy.
54)
 Ministry of Digital Development and Information, Singapore (2026.3.2.) National AI Impact Programme.
55)
 Ministry of Digital Development and Information, Singapore (2026.1.24.) Singapore Invests Over 
S$1 billion in National AI R&D Plan.
56)
 Ministry of Digital Development and Information, Singapore (2026.5.20.) Update to Singapore’s 
National AI Strategy.
57)
 AI Center of Excellence(CoE)의 약자로, 조직 전체의 AI 도입·활용을 총괄하는 전담 조직(우수성 센터)을 지칭
58)
 Ministry of Digital Development and Information, Singapore (2026.5.20.) Update to Singapore’s 
National AI Strategy.
59)
 Infocomm Media Development Authority, Singapore (2026.5.8.) Major Push to Upskill Tech 
Professionals and Grow the Next Generation of Tech Leaders.
인간 언어와 AI 언어에 모두 능숙한 ‘AI bilingual’로 인재상의 중심 이동
도메인 전문성과 AI 역량을 함께 갖추어 해당 분야에서 AI를 의미 있게 적용
하는 인재를 ‘AI bilingual talent’로 규정53)
National AI Impact Programme은 향후 3년간 10,000개 기업의 AI 채택
을 지원하고 100,000명의 노동자를 AI bilingual로 육성하며, 재설계된 회계·
법률 등 직무별 워크플로를 교육 훈련의 단위로 사용54)
인재–연구–컴퓨팅–커뮤니티의 고밀도 집적
2025~2030년 공공 AI 연구·인재에 S$1 billion 이상을 추가 투자하고, 기초
연구·응용연구·pre-university부터 faculty까지의 인재 파이프라인을 통합55)
Lorong AI에서 Kampong AI(지역‧산업‧연구 공동체로 확장)로 이어지는 밀집 
커뮤니티, 국가 슈퍼컴퓨터·친환경 데이터센터, 분야별 데이터 접근을 인재 허
브의 공동 기반으로 제시56)
국가 미션과 기업의 AI 채택이 인재 배치의 수요처
10대 우선과제 중 산업 분야 우선과제로 첨단제조·금융서비스·연결성·의료의 4
대 국가 AI 미션을 추진중이며, 전 정부 AI 내재화, 기업·분야별 AI CoE57)를 
통해 개별 실증을 조직 전환으로 확대58)
싱가포르 정보통신미디어개발청은 별도로 3년간 40,000명의 기술전문가를 업스킬
하는 계획을 발표하여 AI bilingual 대중화와 전문 기술리더 파이프라인을 병행59)
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
18
(구조적 특징과 제약) 싱가포르는 학습과 현장 배치를 결합한 장치를 운영하며, 
개방형 AI 허브 전략으로 대외 의존을 관리
싱가포르의 핵심은 교육과정 자체보다 AIAP·CoE·국가미션·기업 업무재설계와 
같이 학습과 배치가 동시에 일어나는 장치를 운영한다는 점
외부 인재·다국적기업·글로벌 공급망에 대한 의존이 높다는 제약은 있으나, 이를 
폐쇄적으로 줄이기보다 신뢰·거버넌스·커뮤니티·정주환경으로 관리하는 개방형 
허브 전략을 채택
전략적 함의
싱가포르는 ‘소규모 고밀도+글로벌 개방+실전배치’ 모델. 한국의 지역 
AI 거점도 교육기관 수보다 기업 CoE·공공수요·컴퓨팅·커뮤니티를 한 
공간에서 연결하는 밀도를 갖출 필요
5. 대한민국
(전략) AI대학원·SW중심대학·디지털 인재 100만 명 등 인재 공급 기반 위에, AI 
G3 전략 분야별 최고급·융합·산업·공공·지역 인재를 컴퓨팅·데이터·미션과 결합
[표 7] 한국의 시기별 AI 인재전략 특징
(시기)전략
대표 정책(시기)
AI 인재 부문 주요 특징
2019~2022: AI·SW 
공급기반과 전 국민 
디지털 역량 확대
인공지능 국가전략(2019)
디지털 인재양성 종합방안(2022)
AI대학원·AI 관련학과·SW중심대학·초중등 SW필수교육 
확대·평생교육과 2022~2026년 디지털 인재 100만 명 
목표를 통해 인재 공급 저변 대규모 확장
2023~2025: 
첨단산업·생성AI·해외인재 
대응 확장
첨단분야 인재양성 전략(2023)
첨단산업 해외인재 유치·활용 전략(2024)
AI for All(2025)
범부처 첨단분야, AI+X 융합·재직자 전환, 
K-Tech Pass·국제공동연구, 전 생애 보편교육으로 
정책 대상을 확대
2026~현재: 법정 AI 
행동계획과 AI G3 
실행체계
대한민국 인공지능행동계획(2026~2028)
3대 메가프로젝트(2026)
 ※ 산업‧인프라 부문이지만, 인재와 밀접 관련
SW중심대학의 AI중심대학 전환, 교육체계 혁신·
최고급 인재 유지·유치·경력단절 해소와 AI 반도체·
보안·산업·공공·지역·국방 미션 횡단 연계
AI 데이터센터, 피지컬AI, K-반도체 최고역량 확보
(최근 전략변화와 작동방식) 한국은 2026년 인공지능행동계획과 교육부–과기정
통부 공동 TF를 통해 AI 인재 양성–유치–유지와 교육·노동·산업 정책을 전주
기·횡단 전략으로 통합하기 시작
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
19
60)
 관계부처 합동 (2019.12.17.) 인공지능 국가전략.
61)
 관계부처 합동 (2022.8.22.) 디지털 인재양성 종합방안.
62)
 교육부 (2023.2.1.) 첨단분야 인재양성 전략.
63)
 관계부처 합동 (2024.9.) 글로벌 개방혁신을 위한 첨단산업 해외인재 유치·활용 전략.
64)
 교육부 (2025.11.10.) 모두를 위한 인공지능(AI) 인재양성 방안.
65)
 국가인공지능전략위원회 (2026.2.) 대한민국 인공지능행동계획.
66)
 국가인공지능전략위원회 (2026.2.) 대한민국 인공지능행동계획.
양성 규모 중심 정책의 성과와 한계
2019년 국가전략은 AI 관련학과·AI대학원, 초중등 SW·AI 필수교육, 교원·군·
공무원·일반국민 교육을 국가 차원의 인재 기반으로 제시60)
2022년 종합방안은 전문인재, 전공융합 인재, 생활 속 디지털 친숙 인재를 포
괄하고 2022~2026년 100만 명 양성을 목표로 대규모 파이프라인을 구축61)
생성AI 이후 융합·해외인재·전 생애 정책의 보강
2023년 첨단분야 인재양성 전략은 대통령 주재 인재양성전략회의를 통해 부처별 
사업을 국가 핵심분야·지역산업·인재데이터 관점에서 조정하는 기반을 마련62)
2024년 해외인재 전략은 K-Tech Pass, 비자·세제·주거·교육·원스톱 지원과 
함께 국제공동연구·해외기업 인수 등 국내 유치가 어려운 인재의 해외 활용까
지 범위를 확장63)
2025년 AI for All은 초등부터 평생교육까지 보편교육과 혁신·융합인재의 다
층 성장을 함께 제시64)
2026년, 인공지능행동계획과 3대 메가프로젝트 발표
인공지능 행동계획의 AI 핵심인재 확보는 국가교육 체계·교육과정·평가·교사·
영재·대학원·산업 AX를 재설계하고, 최고 수준 전문가의 유지·유치와 병역·출
산·육아에 따른 경력단절 해소까지 포함65)
인재정책은 독립 분야에 머물지 않고 AI 반도체·사이버보안·과학AI·바이오헬스·공공 
AX·지역·문화·국방·글로벌 협력 과제에 분산되어 각 미션의 실행요소로 배치66)
교육부와 과학기술정보통신부는 2026년 4월 '인공지능 인재양성 협력 전담팀
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
20
67)
 관계부처합동 보도자료 (2026.4.24.) 교육부-과기정통부, 인공지능 인재양성 전담팀(TF) 출범.
68)
 국가인공지능전략위원회 (2026.2.) 대한민국 인공지능행동계획.
(TF)'을 공식 출범하고 대학 간 연계 강화, 초‧중등 교육 혁신, 윤리‧AI 활용 
가이드라인 마련 등 AI 교육정책을 조정·연계67)
정부는 반도체, 피지컬 AI, AI 데이터센터 3축을 국가 성장엔진으로 규정
* 한국 정부와 삼성·SK·네이버 등은 AI반도체 관련 서남권 메모리 팹 4기(800조 원), 충청권 
HBM·첨단 패키징 거점(81조 원), AI 데이터센터 관련 2029년까지 8.4GW·550조 원, 
2035년까지 18.4GW·1,000조 원 이상 투자를 포함한 3대 메가프로젝트 추진 중
향후 핵심은 ‘양성–배치–성과’의 연결
인공지능행동계획은 산학 인턴십, 산업수요형 재교육, 글로벌 인재 유인책, 지
역 정주형 생태계, 공공 AI 챔피언 등 전방위적 인재 정책 제시68)
다음 단계에서는 전략 분야별 인재 수준·전략직무·소속 이동·컴퓨팅 자원 사
용·프로젝트 배치·모델·특허·창업·AX 성과를 통합된 국가 인재 데이터로 추
적·관리함으로써 계획의 횡단성을 실제 운영체계로 전환 가능
(구조적 특징과 제약) 한국은 초중등부터 성인까지 폭넓은 교육 기반과 제조·반도
체·공공서비스 등 도메인 자산이 강점이지만, 이제는 최고급 인재의 순유입·전략
분야 배치, GPU·데이터 접근, 국가 프로젝트 성과를 함께 관리하는 실행 거버넌
스와 KPI 정교화가 과제
강점은 초중등–대학원–재직자–전 국민을 포괄하는 폭넓은 교육기반과 제조·반
도체·공공서비스 등 도메인 자산
현재의 구조적 과제는 사업별 양성실적을 넘어선 최고급 인재의 순유입·잔류 강
화 및 전략분야 배치, GPU·데이터 접근성 강화, 국가 프로젝트 성과를 통합 관
리하는 실행 거버넌스와 적합한 KPI 체계의 구축·정교화 등
전략적 함의
한국은 공급 기반은 성숙, 미션 전환은 초기 진행 상태. 따라서 
차기 정책의 무게중심을 AI 전반의 정책 실효성을 향상시킬 수 있는 
기능 강화에 둘 필요
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
21
6. 주요국 요약 비교
(공통점) 국가별 강점을 레버리지 삼아 정책을 추진하는 가운데, 공통적으로는 AI 
인재 정책을 교육 공급에 더해 국가 AI 경쟁력의 실행체계로 확장 중
정책 대상군을 차등화(최고급 연구자·산업 실무자·AI 사용자 등으로 구분하고 미국
은 인프라 기술직까지 범위 확장)하고 컴퓨팅·데이터·미션·기업 채택과의 연결 강화
(시사점) 국가별 전략 특징에 따라 세 개 비교 축을 중심으로 한국의 검토사항 제시
(공급 규모 ↔ 전략 배치) 중국·한국은 공급 확대형 정책기반이 강하고, 미국·싱가
포르는 컴퓨팅·국립시설·국가미션·기업 CoE 등 배치·성과환경 설계가 비교적 두드
러짐 → 한국은 양적 양성보다 전략직무별 수요·배치·성과 추적 강화가 요구됨
(국내 동원 ↔ 글로벌 개방·순환) 중국은 국내 대규모 동원, 영국·싱가포르는 비
자·헤드헌팅·글로벌 기업·연구 네트워크를 활용한 개방형 허브, 미국은 민간생태
계의 글로벌 흡인력이 중심 → 한국은 AI 인재의 귀환뿐 아니라 공동연구·이중소
속·단기순환·원격참여 등 협력 및 교류 기반의 정책 수단 강화 검토 필요
(범용 역량 ↔ 선택 미션 집중) 미국은 과학·안보·인프라, 중국은 AI+산업, 영국
은 연구·안전, 싱가포르는 국가미션·도메인 bilingual을 통해 차별적 수요처 제시 
→ 한국의 비교우위 분야별 미션 패키지 구축이 요구됨
[표 8] 주요국 AI 인재전략 요약 비교
국가
목표/최근 전환
양성‧확보 방식
배치 및 성과환경
정책적 제약
AI 주도권·인프라· 
과학·안보 미션
글로벌 민간생태계 + K-12· 
재훈련·도제·연방 연구인재
NAIRR·DOE 
국립연구소·Genesis·민간시장
정권별 기조변동, 연방–주 
분산, 빅테크 집중
AI+ 전 경제·사회 융합
국가계획에 의한 대규모 국내 양성 + 
직업표준·평가
산업공정·과학·민생·거버넌스 
프로젝트
최고급 인재 잔류·국제순환과 
연구 개방성
연구·안전 우위의 
경제·공공 채택 전환
박사·펠로십·장학 + 비자·헤드헌팅 
’30년 1,000만 명 업스킬 목표
AI Security Institute·공공 
Pilot–Scale·산업 파트너
연구우수성의 국내 
스케일업·지역 생산성 전환
허브·국가미션·AI 
bilingual
Creator–Practitioner–User + 글로벌 
유치 + 100,000 bilingual
AIAP·CoE·국가미션·NAIRD·Ka
mpong AI
작은 절대규모와 외부 
인재·기업·공급망 의존
AI G3 도약과 범국가 
AX 실행체계 구축
대규모 교육기반 + 해외유치·융합·전 
생애 정책
독자모델·반도체·산업·공공·지역 
미션과 결합 시도
전략직무·순환·배치·컴퓨팅·성과
의 통합관리 미완성
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
22
Ⅳ. AI 인재 정책의 전략적 포지셔닝
1. AI 인재 정책의 전략적 위치와 향후 방향
(기준) 앞선 국제지표와 주요국 정책을 종합하면, AI 인재강국의 경쟁력은 ① 국가가 
국내외 핵심 인재를 얼마나 폭넓고 안정적으로 확보·연결할 수 있는가와 ② 확보한 
인재를 국가전략 성과로 얼마나 효과적으로 전환할 수 있는가 라는 두 질문으로 수렴
Ⅱ장의 국제지표 분석에서 확인된 최고급 인재의 규모·집중도·순이동과 Ⅲ장의 ‘국
내 동원–글로벌 개방·순환’은 국가가 활용할 수 있는 인재 자원의 범위와 연결 수
준인 ‘글로벌 핵심인재 확보‧활용력’으로 연결
‘글로벌 
핵심인재 
확보‧활용력’ 
정의
국가전략 분야에 필요한 우수 AI 인재를 국적·소재지의 제약 없이 
발굴·유치·유지·순환시키고, 이들의 지식·역량·네트워크를 국내 
산업·연구·공공 미션 등에 실질적으로 연결하는 역량
Ⅱ장에서 제시한 ‘인재양성 정책에서 국가전략 운영체계로의 전환’과 Ⅲ장의 ‘공급 
규모–전략 배치’, ‘범용 역량–선택 미션 집중’은 인재를 국가적 성과로 전환하는 
‘국가전략 실행‧운용력’으로 연결
‘국가전략 
실행‧운용력’
정의
확보한 인재와 팀에 명확한 국가 미션과 권한을 부여하고 컴퓨팅·
데이터·인프라·연구비·실증환경·규제·조달 등 성과자원을 결합하여 
산업·연구·공공 성과로 전환·확산·환류하는 역량
(진단) 한국은 글로벌 핵심인재 축에서는 국내 인재 밀도와 교육 잠재력은 비교적 
높으나 최고급 인재의 절대규모·순유입·잔류·글로벌 순환은 제한적이며, 국가전략 
실행 축에서는 반도체·제조·공공 디지털 기반과 정책동원력을 보유했으나 인재-미
션-성과자원의 통합 운용은 아직 미완성인 ‘산업 기반 실행형’에 가까움
따라서 전 분야에서 미·중과 총량경쟁을 하기보다 종합기반을 높이면서, AI 반도
체·제조 AX·피지컬 AI·공공 AX·안전 등 선택 분야에서 두 역량을 고밀도로 결합
하여 Top 3급 성과를 창출하는 ‘프런티어 실행형’으로의 도약이 요구됨
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
23
[그림 3] AI 인재강국 역량 수준 및 유형에 따른 포지셔닝 개념도
인재 확보 원천 및 운용방식을 기준으로 한단계 더 들여다 보면, 한국은 현재 주
로 인재를 내부에서 공급하고 그 인재가 국내에 집적되어 있는 국가 파이프라인형
에 속하며 AI G3 인재강국으로 도약하기 위해서는 글로벌 플랫폼형으로의 전환 
노력이 필요
즉, 현재 국내 대학·정부사업을 통해 주로 AI 인재를 양성해 국내 기업·연구·
공공부문에 투입하는 국가 파이프라인형에 가까우며, 앞으로 이 기반은 유지하
되 외부 흡인과 글로벌 순환 기능을 추가해야 함
한국은 미국식 완전한 글로벌 플랫폼이나 중국식 대규모 동원형을 따라가기에는 
자원의 제약이 높으므로, 국내 정예인재 육성·전략적 외부 유치·비상주 참여·국
내 산업 미션을 결합한 전략 분야 고밀도 순환·운용형으로의 전환이 요구됨
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
24
[그림 4] AI 인재 확보‧운용 유형에 따른 포지셔닝 개념도
2. AI G3 도약을 위한 AI 인재전략의 전환과 실행 방안
포지셔닝 분석과 목표 설정에 따라 한국형 AI G3 인재강국의 정의, G3 달성 핵
심 조건, 목표 달성을 위한 잠재적 간극 해소 방안을 다음과 같이 제시하고 이를 
종합하여 AI G3 도약을 위한 5대 Shift를 제안
(한국형 AI G3 인재강국의 정의) “국가 전략분야에 필요한 세계적 인재와 팀을 
국내외에서 확보·순환시키고, 이들에게 성과자원을 결합하여 글로벌 수준의 연
구·제품·생산성·안전 성과를 지속 창출하며, 그 결과를 다음 인재정책과 자원 배
분에 환류하는 국가”
(조건 1. 전략 정예성) 모든 분야의 총량 추격이 아니라 비교우위 미션별 세
계 수준 리더·엔지니어·도메인·안전 인재풀을 형성
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
25
(조건 2. 글로벌 순환성) 유치·귀환뿐 아니라 공동 PI·이중소속·단기상주·원격
참여·해외파견 후 환류를 정상 경로로 인정 및 촉진
(조건 3. 성과자원 이동성) 소속기관 중심보다는 검증된 인재·팀·미션에 
GPU·데이터·연구인력·법률·규제·조달 접근권 등이 따라갈 수 있도록 함
(조건 4. 팀 기반 실행성) AI PM·모델러·데이터 엔지니어·MLOps 엔지니어·도메
인 전문가·안전 인력 등이 함께 산업·공공문제를 끝까지 해결할 수 있도록 지원
(조건 5. 학습‧책임성) 양성인원과 함께 순유입·배치·연구·사업·생산성·지역정
착·안전 성과 등을 주기적으로 추적하고 사업 환류 체계 구축
위 5대 조건의 만족을 통해 서론에서 제시한 AI G3 목표와 인재 정책 작동방식 
사이의 간극을 좁힐 수 있음
[표 9] AI G3 목표와 인재 정책 작동방식 간극의 해소 방안
AI 인재강국 조건
목표-역량 간극
공급-전략수요 간극
양성-성과 간극
1. 전략 정예성
어디에 집중할 것인가?
제한된 인재‧자원을 비교우위 
분야에 집중, 미·중과의 규모 
격차를 분야별 경쟁력으로 보완
양성인원 목표를 AI 반도체·
피지컬 AI·AI 안전·산업 AX 등 
미션별 직무·역량 수요로 전환
후속 연구·실증·사업화 자원을 
우선 투입할 인재·팀·미션의 기준 
제공
2. 글로벌 순환성
필요한 인재의 성과 네트
워크를 어떻게 연결할 것
인가?
우수 인재풀의 규모 한계를 
해외인재 유치·귀환뿐 아니라 
공동 PI·이중소속·단기상주·
원격참여 등으로 보완
국내에서 즉시 확보하기 어려운 
세부기술·산업 분야의 희소인재를 
글로벌 인재풀에서 적시에 충원
양성·유치된 인재와 국내 팀이 
해외 연구망·컴퓨팅·데이터·실증 
파트너·투자·시장에 지속 
접근하도록 하고 후속 연구·
국제검증·글로벌 사업화를 촉진
3. 성과자원 적정성
인재에게 무엇을 결합할 
것인가?
세계적 수준의 GPU·데이터·
연구환경을 제공하여 최고급 
인재의 유치·정착·활동 여건 강화
전략 분야별 인재·팀에 실제 과업 
수행에 필요한 자원을 맞춤형으로 
결합
GPU·데이터·후속 연구·규제·법률·
조달 접근권이 소속기관이 아닌 
검증된 인재·팀을 따라가도록 
하여 성과 단절 해소
4. 팀 기반 실행성
누가 어떤 단위로 실행할 
것인가?
핵심 우수인재를 개별 보유하는 
데 그치지 않고 세계적 성과를 
창출할 완결형 팀 역량으로 전환
AI PM·모델러·데이터·MLOps·
도메인·안전 인력을 실제 
전략수요에 맞는 팀 단위로 구성
교육·연구에서 끝나지 않고 
문제정의-개발-실증-사업화·
조달까지 책임지는 실행경로 구축
5. 학습·책임성
무엇을 측정하고 다음에 
반영할 것인가?
인재 규모·순유입·정착·활동
성과를 추적하여 국가역량 
격차와 정책 효과를 지속 점검
전략 분야별 배치·부족·직무전환 
결과를 토대로 양성 규모와 
교육과정 조정
연구·제품·생산성·사업화·지역정착·
안전 성과를 추적하여 다음 인재 
선발과 자원 배분에 환류
인재 정책을 통해 AI G3 도약을 실현하기 위해서는 국가전략 미션을 선택하고, 
인재가 성과를 낼 자원을 묶으며, 세계 인재를 순환시키고, 팀을 현장에 배치한 
뒤, 성과를 포트폴리오에 환류하는 5대 Shift가 필요
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
26
69)
 ‘성과자원’은 AI 인재 또는 그들의 역량과 결합하여 정책적 성과를 창출하기 위해 필요한 자원(GPU‧데이터‧실증환
경 지원 등)으로, AI 인재의 실제 역량 향상 과정에서 반드시 필요한 학습‧실행 자산이며 우수 인재의 유인적 기
능을 가진 특수성을 가지므로 AI 인재 정책에 포함해서 다룰 필요가 있음
[그림 5] 국가 AI 인재전략 전환 방향성 도출 체계
(Shift 1. 범용·양적 인재 공급 → AI G3 미션 정예화) ‘얼마나 많이 가르쳤는
가?’에서 ‘선택 분야의 세계적 성과를 누가 이끄는가?’로 전환하는 것으로, 전략분
야별 최고급 리더·시스템·도메인·안전 인재를 장기 육성
* 실행방안 예시: 석·박사~미션리더까지 장기 경력경로 연결, 대학-산업 상설 공동연구팀을 통
해 국산 AI시스템 난제 해결, 레드팀·모델평가 등 안전 전문직 순환경력 제도화, 고급 인재
에 선투자하는 모험자본형 인재펀드 활성화
(Shift 2. 인재 단품 지원 → 인재·팀×성과자원69) 패키지) 단일 인재 대상 연구
비 지원 중심에서 성과를 낼 수 있는 실행환경 전체(조직·인프라 등)의 통합 제공
으로 전환하는 것으로, GPU·데이터·연구인력·테스트베드·조달 등 성과자원 패키지
를 AI 인재·팀에 결합하고 일반 국민 대상으로는 보편적 AI 접근성 확대
* 실행방안 예시: 산업 원자료를 AI 학습 가능 형태로 안전하게 전환·활용, 로봇·자율제조 AI 
반복 실증용 공동 인프라 구축, 안전점검·규제특례·성능평가 원스톱 처리 체계 구축, 전 국
민 대상 AI 접근성(통신료·크레딧·전용공간) 확대
(Shift 3. 일회성 유치·귀환 → 글로벌 두뇌순환) 인재를 소유하기보다, 국적·거주
지 등과 무관하게 한국의 미션과 한국 기업에 지속 기여하도록 전환하는 것으로, 
상주·비상주·겸직·파견·환류를 하나의 국가 네트워크로 운영
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
27
* 실행방안 예시: 해외 파견-귀국 후 성과연계를 하나의 트랙으로 설계, 개인이 아닌 팀 단위 
유치·정주 지원, 재외 한인·해외 인재의 반복적 실무 기여 네트워크 구축, 해외 거점국 상설
랩으로 지속적 공동 프로젝트 수행여건 마련, AI 우수인재 학위-취업 등 공백기 지원/관리
(Shift 4. 교육과정·개인 수료 → AX 미션팀 성과) 교육을 통한 개인 역량 증진에 
머무르지 않고 지역·산업·공공의 현장 문제를 중심으로 AI PM·모델·데이
터·MLOps·도메인·안전 등을 팀으로 묶어 실제 문제를 해결하는 방식으로 전환
* 실행방안 예시: 재학 중 실제 기업문제 해결을 학점·경력으로 인정, 지역기업 연속 프로젝트로 취
업·정착까지 연계, 재직 중 유급 학습 누적으로 AI 산업 석사까지 성장경로 마련, 다직무 팀을 현
장에 파견해 문제해결형 프로젝트 수행, 공공기관 내부 AI 제품책임자(오너십) 육성, 지역 산업의 
AI 전환을 이끄는 최고 AI책임자 양성/배치, 전국민 참여형 피지컬 AI 미션리그 프로그램 제작
(Shift 5. 부처·사업별 실적 → 통합 성과관리 및 지능화) 개인 단위 성과 추적을 
넘어 정책 포트폴리오의 공백·중복·효과를 종합적으로 판단하는 포괄적·지능적 증
거체계를 구축하는 것으로, 주기적으로 성과를 통합 측정하는 체계를 시스템화하고 
성과 및 전략 롤링에 따른 예산 재배분 안착
* 실행방안 예시: 한국형 AI 인재 지표(인재밀도·성과·순환·안전 등) 개발 및 측정, AI 관련 
제도개선 신속 시범·확산, AI 인재 이탈 위험 상시 모니터링 및 선제 지원 자동화, 전 부처 
인재 사업을 하나의 검색·매칭 플랫폼으로 통합
5대 Shift의 실행을 위해서는 과학기술부총리 중심의 범정부 협력체계 확립 필요
5대 Shift는 인재양성뿐 아니라 연구개발·산업혁신·고용·이민·지역·규제·예산이 
결합된 과제로, 어느 한 부처의 정책 수단만으로는 완결적으로 추진하기 어려움
(Shift 1) 과기정통부의 전략기술·연구개발과 교육부의 고급인재 양성, 산업부의 산업수요 연계, 
(Shift 2) GPU·데이터·실증·규제·조달을 담당하는 관계부처 간 자원 결합 필요, (Shift 3) 
과기정통부를 중심으로 법무부의 비자·정주, 외교부·재외동포청의 글로벌 네트워크, 고용부의 
노동시장 제도 연계, (Shift 4) 교육부·고용부·산업부·중기부·지방정부가 교육과 현장 미션·
취업·지역정착을 공동 설계할 필요, (Shift 5) 전 부처 AI 인재사업의 데이터와 성과를 통합
하고, 그 결과를 기획재정부의 예산 배분과 각 부처 사업 조정에 환류하는 체계가 핵심
따라서 국가 AI 인재전략의 전환은 정부 체계상 과학기술부총리가 국가 AI 전략
과 인재정책의 구심점이 되어 관계부처의 역할과 자원을 하나의 포트폴리오로 
조정 및 협력하는 방식으로 수립·추진해야 함
부처별 사업을 병렬적으로 나열하는 수준을 넘어, 공동 미션 설정–역할 분담–자
원 결합–성과 측정–예산 환류를 일관된 체계로 운영함으로써 5대 Shift를 속도
감 있게 실행할 필요가 있음
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
28
결언
본 연구는 한국이 주요 국가 AI 종합역량 평가에서는 세계 4~5위권에 위치하지만, 
인재 부문에서는 최고급 인재의 절대규모, 국제 순유입, 전략분야 배치와 성과환경 측면
에서 상대적으로 취약하다는 문제의식에서 출발하였다. 미국·중국·영국·싱가포르의 정책
을 비교한 결과, 선도국의 AI 인재정책은 교육 인원 확대를 넘어 인재를 컴퓨팅·데이
터·실증환경·국가미션과 결합하고, 글로벌 유치와 순환, 현장 배치, 성과 환류를 하나의 
운영체계로 설계하는 방향으로 전환되고 있다.
이에 본 연구는 한국의 AI 인재전략을 ① 범용·양적 공급에서 AI G3 미션 정예화로, 
② 인재 단품 지원에서 인재와 성과자원의 패키지 지원으로, ③ 일회성 유치·귀환에서 
글로벌 두뇌순환으로, ④ 교육과정·개인 수료에서 AX 미션팀 성과로, ⑤ 부처별 실적관
리에서 지능형 포트폴리오 책임 체계로 전환할 것을 제안하였다. 핵심은 인재의 수를 
늘리는 데 그치지 않고, 세계적 인재와 팀이 국내외 자원을 활용해 기술·산업·공공성과
를 지속적으로 창출하도록 만드는 데 있다.
다만 본 연구는 국가별 정책문서와 국제지표를 중심으로 한 정성적 비교 분석에 한하
며, 지표별 모집단과 산식의 차이, 정책 발표와 실제 이행 간의 격차, 제안과제의 재정·
법률·수용성 검증의 충분성에는 한계가 있다. 향후에는 전략 분야별 인재 수급, 이동·잔
류, 자원 접근성, 프로젝트 배치와 성과를 연계한 종단 데이터를 구축하고, 시범사업과 
독립평가를 통해 정책 효과와 부작용을 지속 검증해야 한다. 이러한 증거 기반의 장기 
전략이 축적되고 본 연구에서 제시한 전략적 전환 실행을 위해 과기정통부의 구심점 역
할 설정과 범부처 협력이 전제된다면, 한국은 제조·반도체·피지컬 AI·공공 AX라는 강점
을 세계적 인재와 결합하여, 규모의 추격을 넘어 차별화된 성과로 인정받는 AI G3 인
재강국으로 도약할 수 있을 것이다.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
29
[붙임1] 대한민국 인공지능 행동계획 內 인재정책 관련 내용
(연구진 발췌‧요약)
전략분야
행동계획 과제
인재정책 관련 내용
정책축 1. AI 혁신 생태계 조성
1. 
AI 고속도로 
구축
1) GPU, NPU 등 핵심 AI 
컴퓨팅 인프라 확충
국산 AI 반도체의 기술경쟁력 강화를 위한 AI 반도체 인재를 양성함
차세대 AI 반도체 연구거점을 조성함
인재양성·연구거점·정책연계를 총괄하는 관계부처 협의체를 운영함
9) 민간·공공 AI 보안 생태계 
활성화 및 정보보호산업 
자생력 확보
AI 보안 피해 중소기업에 AI 보안 전문인력·도구·가이드를 제공함
AI 보안 솔루션 도입, 취약 점검 및 클라우드 보안서비스 이용을 전문인력 지원과 연계함
10) AI 기반의 사이버 보안 
체계 구축, AI 보안 
기술 경쟁력 강화 및 
보안 전문 인재 양성
산업계 수요에 기반한 AI 보안 전문인재 양성체계를 마련함
기존 사이버보안 인재양성 프로그램을 AI 시대에 맞게 전면 개편함
실제 공격 시나리오에 기반한 실전형 훈련으로 화이트해커를 체계적으로 양성함
정부 지원으로 양성된 인재의 경력과 역량을 통합적으로 관리함
양성 인재의 경력·역량 정보와 기업의 채용수요를 연계하는 인력관리 플랫폼을 구축함
2. 
차세대 AI 
기술 선점
13) (가칭)국가 초지능 
연구소 설립
국가 초지능 연구소에 최고급 AI 연구인력을 확보·지원함
장기적이고 독립적인 연구환경을 제공해 첨단 AI 기술을 주도할 인재를 발굴·육성함
연구소가 육성한 우수인력을 민간·학계·산업계로 환원하는 인재 선순환체계를 구축함
14) 기초과학 및 전략 
과학기술 분야 AI 혁신, 
AI 연구동료 개발
도메인 전문지식과 AI 전문지식을 균형 있게 갖춘 융합형 연구자를 육성함
분야별 과학기술 전문가가 AI 연구동료의 문제정의·해결·평가 과정에 지속 참여토록 함
은퇴 연구자를 포함한 전·현직 연구자의 경험과 노하우를 지식데이터로 구축함
축적된 연구자의 지식과 노하우를 AI 연구동료와 과학AI 생태계에 활용함
3. 
AI 핵심인재 
확보
15) AI시대 국가교육 체계 
혁신을 위한 실행계획 
수립
AI 시대가 요구하는 창의적·선도적 인재상을 새롭게 정립함
유아교육부터 초중등·대학입시·고등교육까지 교육체계 전반을 인재상에 맞게 재설계함
교육과정·평가·교육환경·학제를 AI 시대에 적합하도록 혁신함
대학이 입시·학사·교육과정·산학협력 프로그램을 자율적으로 설계·운영하도록 지원함
16) 초중등 국가 교육과정 및 
교과서 체제 재구조화
초중등 교육과정에 AI·데이터 기본역량과 융합교육을 반영함
교과 간 경계를 넘어서는 개방적 모듈형 교육과정을 도입함
학교 현장에서 교과융합 교육모델을 시범운영하고 교사연수를 병행함
변화하는 AI 기술을 신속하게 반영할 수 있도록 교과서 체제를 개방형으로 전환함
교사와 학생이 활용할 수 있는 AI 교수학습플랫폼을 구축함
17) 초중등 전학년에서 
연속적인 디지털·AI 
교육 필수 이수
초중고 모든 학년에서 연속적이고 체계적인 디지털·AI 교육을 실시함
학년별 발달단계에 맞는 단계별 필수 AI 교육과정을 운영함
초중고 전 과정에 AI 윤리교육을 포함함
교육과정 운영에 필요한 교원연수와 학교 현장 준비를 지원함
장애학생과 학교 밖 청소년을 포함한 모든 청소년의 AI 교육 참여를 보장함
18) 초중등 AI 실습 교육 
플랫폼 구축
학생이 실제 데이터와 AI 모델을 다룰 수 있는 국가 단위 실습플랫폼을 구축함
교육과정과 연계된 데이터·시뮬레이션 기반 AI 실습환경을 제공함
교과별 수요와 교원 의견을 반영해 학교별 실습형 AI 교육모델을 설계함
시범학교 운영을 통해 학생과 교사의 활용 경험을 축적하고 교육모델을 개선함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
30
전략분야
행동계획 과제
인재정책 관련 내용
19) 평가 제도 및 입시 제도 
혁신
정답과 점수 중심의 평가를 역량·과정 중심 평가로 전환함
창의력·융합역량·문제해결력·협업능력·AI 활용역량을 평가에 반영함
역량 중심 평가 결과가 수능과 대학입시에 연계되도록 제도를 개선함
서·논술형 평가를 지원하는 AI 학습데이터와 AI 채점지원 시스템을 구축함
20) AI시대 교사 양성 및 
연수체계 혁신
교원양성기관의 교육과정과 역량진단에 AI 역량을 반영함
예비교사와 현직교사를 대상으로 AI·디지털 역량교육을 확대함
AI 윤리와 AI 융합 STEAM 교육을 위한 교원연수를 운영함
AI로 변화하는 직업세계에 대응할 수 있도록 진로지도 연수를 제공함
학교 관리자를 대상으로 AI 교육 리더십 연수를 운영함
선도교사를 양성하고 학교 단위 AI 연수프로그램을 확산함
21) 정보 교사 임용 확대 및 
교원 전문성 강화
지역·학교급별 정보교사와 디지털·AI 전담교사의 적정 배치기준을 마련함
지역별 수요에 따라 정규 정보교사의 채용과 배치를 확대함
정보교사를 대상으로 기초-심화-전문 단계별 연수체계를 운영함
지역대학의 AI·컴퓨터공학 대학원과 연계한 교원 재교육체계를 구축함
정보교사의 전문성이 지속적으로 활용될 수 있도록 근무여건을 개선함
22) AI영재교육 체계 재설계
영재학교와 과학고의 AI 특화 교육과정을 확대함
학교-대학-기업이 연계된 AI 심화 연구반을 운영함
영재학급과 영재교육원에서 활용할 AI 영재교육 모델과 콘텐츠를 개발함
대학·연구기관과 연계한 AI 영재 협력 프로그램을 강화함
AI 분야 소양과 잠재력을 갖춘 영재교육 대상자를 발굴·선발함
23) 대학 및 대학원 AI 인재 
양성
부처별로 분산된 AI 인재양성사업을 국가 차원에서 통합·조정함
지역 과기원에 AI 단과대학을 신설함
SW중심대학을 AI중심대학으로 전환하고 참여대학을 확대함
인문·사회·예술 분야에서 인간 중심 AI 사회를 연구할 융합인재를 양성함
학생이 산업 현장의 데이터와 문제를 경험할 수 있도록 산학 인턴십을 확대함
탁월한 AI·융합인재를 조기에 발굴해 집중적으로 지원함
대학원 AI 연구인력 양성을 위해 BK21 AI 교육연구단을 확대함
24) 산업 AX 역량 제고를 
위한 인재 양성
전 산업 종사자의 AI 활용 문제해결 역량을 강화함
산업·직군별 수요에 기반한 맞춤형 교육과정을 개발함
온라인·온디맨드 교육을 통해 재직자의 교육 접근성을 높임
교육 이수 결과를 학점·자격과 연계하고 참여기업에 인센티브를 제공함
중소기업 재직자를 대상으로 AI 특화 계약학과를 운영함
취업준비생과 경력전환자를 대상으로 산업수요형 AI 전환교육을 제공함
AI 교육·훈련을 취업·창업지원 프로그램과 연계함
25) 최고 수준 AI 전문가 
유지 및 유치
글로벌 최고 수준의 AI·AI융합 인재를 적극적으로 탐색·유치함
글로벌 인재에게 인건비·체재비·연구비와 연구자율성을 포함한 유인책을 제공함
비자발급과 국적취득 요건을 개선해 해외 인재의 국내 진입을 지원함
교육·주거 등 정주지원으로 해외 인재의 장기적인 국내 기여를 촉진함
국내에서 학위를 취득한 외국인 박사급 AI 인재의 취업과 정착을 지원함
내국인 AI 인재가 국내에서 연구·개발·창업을 지속할 수 있는 유지전략을 마련함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
31
전략분야
행동계획 과제
인재정책 관련 내용
26) AI 인재 경력 단절 해소
AI·AI융합 분야 인재를 전문연구요원 편입과 배정에서 우대함
전문연구요원이 연구할 수 있는 기관의 범위를 출연연·연구소·기업 등으로 확대함
병역 이행 기간에도 AI 인재가 연구경력을 지속할 수 있도록 지원함
출산·육아로 경력이 단절될 위험이 있는 석·박사급 연구인력을 지원함
휴직 중과 복귀 후 연구감각을 유지할 수 있는 재교육 프로그램을 제공함
연구비 지원과 대학·연구소 내 보육시설 확충을 통해 연구 복귀를 지원함
정책축 2. 범국가 AI 기반 대전환
6. 
산업 AX
39) ’30년 AI 기반 글로벌 
바이오·헬스 5대 강국 
도약
보건의료인·연구인력·임상전문가 등 바이오·헬스 AI 전문인력을 확보함
보건의료 종사자와 연구자를 위한 의료AI 교육을 확대함
의료기관의 AX 전환지원과 전문인력의 현장 활용을 연계함
44) AI 가치평가 체계 확립 
및 글로벌 경쟁력 강화
AX 프로젝트에서 전문인력이 창출한 인적 가치를 공정하게 평가함
기술적 가치와 인적 가치를 균형 있게 반영하는 가치평가체계를 구축함
AI 전문인력의 기여가 정당한 보상으로 이어지는 보상체계를 마련함
49) 질적 성장 중심의 AI 
데카콘 기업 육성
글로벌 AI 기업을 이끌 수 있는 AI 창업가를 체계적으로 양성함
AI 청년창업가와 도메인 특화 창업가를 발굴·지원함
국가대표 AI 벤처·스타트업의 핵심 창업인재를 집중적으로 육성함
창업가의 성장 단계에 맞춰 액셀러레이팅·투자·해외진출을 지원함
7. 
공공 AX
50) AI-Native한 공무원 
협업체계 구축
공무원이 AI를 실무 언어로 활용할 수 있도록 공공 AX 역량을 내재화함
공무원의 직무 특성을 반영한 맞춤형 AI 교육트랙을 운영함
공무원의 실무형 AI 활용역량을 확인할 수 있는 인증제도를 마련함
공무원이 실제 업무를 수행하면서 AI 활용을 학습하는 환경을 조성함
53) 세계 1위 AI정부 도약 
견인, 공공분야 
AI챔피언 양성
공공분야에서 AI 도입과 행정혁신을 주도할 AI챔피언을 양성함
중앙·지방공무원과 공공기관 재직자를 대상으로 AI 기반 행정교육을 실시함
공공정책 전문가에게 AI 활용 문제해결 역량을 부여함
민관협력형 실습과 직무별 맞춤형 교육트랙을 운영함
공공분야 AI 인재의 역량을 인증하는 제도를 도입함
공공부문의 AI 전문인재 채용을 확대함
60) 교사 지원형 AI 
보조교사 도입 및 AI 
기반의 교육행정 혁신
교사가 AI 보조교사와 교무행정 시스템을 수업과 업무에 활용할 수 있도록 연수함
학교 현장에서 필요한 AI·디지털 기술의 수업 활용역량을 강화함
연구학교와 선도학교에서 교사의 AI 활용 경험을 축적함
교사의 현장 피드백을 반영해 AI 보조교사 활용모델을 개선함
63) 공공 AX 거버넌스 및 
실행체계 구축
공공부문의 AI·디지털 기술 전문성을 갖춘 CTO 제도를 도입함
민간의 AI·디지털 전문가가 정부에서 활동할 수 있는 유입 경로를 마련함
전문인력이 공공 AI 시스템의 개발과 운영에 지속 참여할 수 있는 운영체계를 구축함
8. 
지역 AX
68) 지역 인재를 활용한 지역 
AX 기업 육성 및 지역 
창업 역량 강화
지역 AX 기업 지원에 기술개발·투자·해외진출·인재양성을 연계함
지역 산업의 특화 분야에 맞는 AI 인재양성 프로그램을 운영함
지역 산업체가 참여하는 실무형 AI 교육과정을 운영함
지역 인재가 지역기업의 AX와 창업에 참여할 수 있는 환경을 조성함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
32
전략분야
행동계획 과제
인재정책 관련 내용
69) 수요 맞춤형 지역 AX 
인재 양성 및 정주형 
인재 순환 생태계 조성
지역 중소기업 임직원의 AI 활용 및 문제해결 역량을 강화함
기업별 시스템과 현장문제를 반영한 맞춤형 AI 교육을 제공함
지역 특성화대학의 AI 연구인력과 지역기업을 매칭함
지역기업의 수요에 맞는 실무형 연구인력을 양성함
지역대학 졸업생의 지역기업 취업을 연계함
양성된 인재가 지역에 정주하고 순환하는 인재생태계를 구축함
9. 
AI 기반 
문화강국
70) AI 기반 콘텐츠 창작 
지원체계 구축 및 
창작자 생태계 활성화
창작자가 AI 기술을 활용해 콘텐츠를 제작할 수 있도록 지원함
창작자에게 AI 창작도구 바우처와 기술지원을 제공함
AI를 활용하는 창작자와 제작자를 대상으로 제작지원과 공모사업을 운영함
창작자의 AI 활용성과가 유통·거래·수익배분으로 연결되는 생태계를 조성함
71) K-컬처 산업의 AX 
활성화 지원을 통한 
콘텐츠 사업자 육성
방송·미디어 분야의 AI·디지털 융합인재를 양성함
콘텐츠 사업자와 창작자가 AI 기반 제작역량을 확보하도록 기술·자금을 지원함
중소 창작기업이 AI 도구와 인프라를 활용할 수 있는 창작플랫폼을 구축함
콘텐츠기업과 AI 기업 간 협업을 통해 현장형 융합역량을 강화함
72) AI 선도 적용으로 
K-문화콘텐츠 산업의 
지속적 성장 가능성 
확보
AI를 활용해 새로운 콘텐츠를 창작하는 AI 크리에이터를 양성함
문화콘텐츠와 AI 전문성을 함께 갖춘 융합형 전문인력을 양성함
AI 콘텐츠 스타트업의 성장 단계에 맞춰 창업인재의 성장을 지원함
콘텐츠 대기업의 AX 경험과 기술을 산업 내 인력에게 확산함
10. 
AI 기반 
국방강국
77) 군 간부의 AI 전문성 
제고를 위한 AI 
학위과정 확대
ROTC와 학사장교를 포함한 장교·부사관의 AI 역량을 강화함
군 간부가 복무 중 AI 석사학위를 수학·취득할 수 있도록 지원함
AI 학위과정을 군 간부의 경력개발 및 전역 후 사회진출과 연계함
AI 전문성을 갖춘 군 간부를 확보해 군의 AI 현대화를 지원함
78) 민군 협력을 통한 국방 
AI 보안 역량 강화
국방 AI 보안 전문인력과 관련 기업을 육성함
레드티밍과 실전형 사이버 방어훈련을 정례적으로 운영함
AI 보안 취약점을 탐지·평가·보완할 수 있는 실무인력을 양성함
민군 협력형 AI 보안 인재양성과 기술혁신 생태계를 연계함
79) 국방 AX 가속화를 통한 
스마트 강군으로의 전환
국방 AX 거점에서 AI 실증·검증과 연계한 교육·세미나를 운영함
국방 AI 기술과 체계를 개발·운용할 핵심인력을 양성함
AX 스프린트와 AX 챌린지에 군·산·학·연 인재가 참여하도록 함
장병과 군 조직이 AI를 실제 업무와 작전에 활용할 수 있는 역량을 강화함
정책축 3. 글로벌 AI 기본사회 기여
11. 
AI 기본사회
85) AI를 활용한 사회문제 
해결을 위해 ‘모두의 AI 
실험실’ 구축
국민이 AI를 직접 학습하고 사회문제 해결에 적용할 수 있는 실험공간을 제공함
로우코드·노코드 개발환경을 제공해 비전문가의 AI 활용역량을 높임
시민·개발자·스타트업이 함께 학습·실험·협업하는 구조를 조성함
오픈소스 커뮤니티와 GPU·공익데이터를 활용해 국민의 문제해결 경험을 축적함
88) AI 전환 대응 일자리 
혁신 및 현장 역량 강화
구직자와 재직자를 대상으로 중소기업 AI 도입과 연계한 훈련을 실시함
AI 대체 위험이 높은 직종의 근로자에게 맞춤형 직무전환을 지원함
산업별·직무별 AI 영향도에 기반한 직업역량 강화 가이드라인을 제공함
직장인을 대상으로 AI 업스킬링과 리스킬링 프로그램을 운영함
평생학습·고용보험·취업서비스를 연계한 개인맞춤형 경력설계를 지원함
플랫폼 노동자와 프리랜서 등 비정형 근로자의 재교육과 고용안전망을 강화함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
33
전략분야
행동계획 과제
인재정책 관련 내용
90) AI 기본 의료의 구현
의료종사자를 대상으로 AI 윤리·활용 교육을 실시함
의료인이 AI의 진단과 판단을 임상적으로 해석·검증할 수 있는 역량을 강화함
의료인 간 원격협진을 활성화해 지역 간 의료인력 격차를 보완함
의료인의 진료를 지원·보조하는 AI 시스템의 활용역량을 강화함
93) 전 국민 AI 역량 대전환 
프로젝트
전 국민이 갖춰야 할 AI 기본역량 커리큘럼과 교육콘텐츠를 개발함
지역거점과 복지시설을 활용해 AI 교육 접근성이 낮은 국민에게 교육을 제공함
대학생이 AI 윤리와 기본 활용역량을 갖추도록 대학 교육과정을 지원함
성인·고령층 등 생애주기별 맞춤형 AI 평생교육을 운영함
공무원과 공공부문 종사자를 대상으로 AI 기본역량 교육을 실시함
중고등학생 대상 AI 기본역량 교육과 이를 담당할 교원을 양성함
AI 활용·역기능 대응·윤리를 포함한 미디어 역량교육을 실시함
94) 지역·계층 간 AI 
교육격차 해소를 위한 
지원체계 강화
농산어촌과 AI 교육 인프라 취약지역의 학생에게 맞춤형 교육을 제공함
저소득층·장애학생·다문화가정·학교 밖 청소년의 AI 학습을 지원함
복지시설과 지역 커뮤니티를 대상으로 찾아가는 AI 교육을 운영함
시도교육청 단위의 AI 교육지원센터를 구축함
지역 AI 기본역량 허브에서 교육·재교육·개발실습·협업 인프라를 제공함
지역대학을 중심으로 교육·연구·평생학습을 연계함
지역 직업훈련 및 직무전환 프로그램을 운영함
12. 
글로벌 AI 
이니셔티브 
구현
98) 전략적 글로벌 AI 
협력체계 구축
아태지역의 우수 AI 인재를 국내로 유치함
해외 AI 인재에게 비자·창업공간·AI 인프라·데이터를 종합 지원함
미국·EU 등 전략적 협력국과 AI 공동연구 및 인력교류를 추진함
주요국과 AI 공동거점 구축 및 공동사업화를 추진함
아세안·글로벌 사우스 국가와 인력교류·공동세미나·문제해결형 프로젝트를 운영함
주요 공관에 글로벌 최고 AI 책임자와 AI 전문관을 배치함
99) 선도형 글로벌 AI 안전 
거버넌스 구축
국내 AI 안전 연구인력과 주요국 AI 안전 연구기관 간 인력교류를 활성화함
주요국 연구인력과 AI 안전 분야 국제 공동연구를 추진함
국제 공동연구와 인력교류를 기반으로 AI 안전 전문성을 축적함
축적된 전문성을 글로벌 AI 안전성 프레임워크 개발에 활용함
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
34
참고문헌
1. 국내문헌 
관계부처 합동 (2019. 12. 17.) 「인공지능 국가전략」.
관계부처 합동 (2022. 8. 22.) 「디지털 인재양성 종합방안」.
관계부처 합동 (2024. 9. 27.) 「글로벌 개방혁신을 위한 첨단산업 해외인재 유치·활용 전략」.
관계부처 합동 (2025. 4. 15.) 「국가 AI 역량 강화방안 후속조치」.
관계부처 합동 (2026. 4. 24.) 「교육부-과기정통부, 인공지능 인재양성 협력 전담팀(TF) 출범」.
교육부 (2023. 2. 1.) 「첨단분야 인재양성 전략」.
교육부 (2025. 11. 10.) 「AI for All: 모두를 위한 인공지능(AI) 인재양성 방안」.
국가인공지능위원회 (2025. 2. 20.) 「국가 가용자원 총동원하여 대한민국 AI G3 도약 지원」.
국가인공지능전략위원회 (2025. 9. 8.) 「대한민국 AI 액션플랜 추진방향」.
국가인공지능전략위원회 (2026. 2. 25.) 「대한민국 인공지능행동계획」.
법제처 국가법령정보센터 (시행 2026. 7. 21.) 「인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 
관한 기본법」.
2. 국외문헌
Bengio, Y. (Chair), & International AI Safety Report Expert Panel. (2026). 
International AI Safety Report 2026: Capabilities, Emerging Risks and Safety of 
General-Purpose AI Systems. Mila–Quebec AI Institute.
Cohen, W. M., & Levinthal, D. A. (1990). Absorptive capacity: A new 
perspective on learning and innovation. Administrative Science Quarterly
35(1), 128–152.
Desai, M., Fukuda-Parr, S., Johansson, C., & Sagasti, F. (2002). Measuring 
the technology achievement of nations and the capacity to participate in the 
network age. Journal of Human Development, 3(1), 95–122. 
Executive Office of the President. (2023, October 30). Executive Order 14110: 
Safe, Secure, and Trustworthy Development and Use of Artificial Intelligence.
Fattorini, L., Maslej, N., Perrault, R., Parli, V., Etchemendy, J., Shoham, Y., & 
Ligett, K. (2024). The Global AI Vibrancy Tool. Stanford Institute for 
Human-Centered Artificial Intelligence.
Furman, J. L., Porter, M. E., & Stern, S. (2002). The determinants of national 
innovative capacity. Research Policy, 31(6), 899–933. 
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
35
Infocomm Media Development Authority. (2026, May 8). Infocomm Media 
Development Authority, Singapore (2026.5.8.) Major Push to Upskill Tech 
Professionals and Grow the Next Generation of Tech Leaders.
Kim, Y. J., Passerini, K., Yun, B. S., & Kim, A. (2025). Making the case for 
digital transformation: Digital entrepreneurship and on-demand service 
innovation. Journal of Small Business Management, 63(5), 2159–2187. 
Government of the Republic of Singapore. (2023, December 4). Launch of 
Singapore’s Second National AI Strategy.
Ministry of Digital Development and Information, Singapore. (2026, January 24). 
Singapore Invests Over S$1 Billion in National AI Research and Development Plan.
Ministry of Digital Development and Information, Singapore. (2026, March 2). 
National AI Impact Programme: Empowering Enterprises and Workers to 
Transform with AI.
Ministry of Digital Development and Information, Singapore. (2026, May 20). 
Update to Singapore’s National AI Strategy: Refreshed Priorities to Harness AI 
for the Public Good.
Ministry of Education of the People’s Republic of China. (2018, April 2). 高等学
校人工智能创新行动计划.
Ministry of Education of the People’s Republic of China. (2024, December 2). 
教育部部署加强中小学人工智能教育.
Ministry of Education of the People’s Republic of China et al. (2026, April 10). 
“人工智能+教育”行动计划.
Ministry of Human Resources and Social Security of the People’s Republic of China 
et al. (2024, April). 加快数字人才培育支撑数字经济发展行动方案(2024—2026年).
National Foundation for American Policy. (2025, November 17). H-1B Petitions 
and Denial Rates in FY 2025.
National Science Foundation. (2024, July 18). NAIRR Pilot Expansion: 
Researcher Training, Community Outreach, and Classroom Education.
OECD. (2026). The OECD.AI Index: Technical Paper. OECD Publishing.
Saxenian, A. (2005). From brain drain to brain circulation: Transnational 
communities and regional upgrading in India and China. Studies in 
Comparative International Development, 40(2), 35–61. 
State Council of the People’s Republic of China. (2017, July 20). 新一代人工智能
发展规划.
State Council of the People’s Republic of China. (2025, August). 关于深入实施
“人工智能+”行动的意见.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
36
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). AI Index 
Report 2026. Stanford University.
UK Department for Science, Innovation and Technology. (2025, June 14). Tech 
Giants Join Government to Kick Off Plans to Boost British Worker AI Skills.
UK Government. (2021, September 22). National AI Strategy.
UK Government. (2025, January 13). AI Opportunities Action Plan.
UK Government. (2025, January 13). AI Opportunities Action Plan: Government 
Response.
UK Government. (2026, January 29). AI Opportunities Action Plan: One Year On.
UK Home Office. (n.d.). Global Talent Visa. Retrieved July 15, 2026.
White, J., Cesareo, S., Schuller, H., & Clarke, P. (2025). The Observer Global 
AI Index 2025. The Observer.
The White House. (2025, January 23). Executive Order 14179: Removing 
Barriers to American Leadership in Artificial Intelligence.
The White House. (2025, April 23). Executive Order 14277: Advancing 
Artificial Intelligence Education for American Youth.
The White House. (2025, July). America’s AI Action Plan.
The White House. (2025, November 24). Executive Order 14363: Launching 
the Genesis Mission.
3. 기  타
동아일보 (2025. 7. 14.) 「‘최고급 두뇌 잡아라’…빅테크, AI 인재 영입 ‘쩐의 전쟁’」.
조선일보 (2025. 7. 17.) 「CEO가 직접 ‘인재 리스트’ 만들어…막대한 돈 들여 영입」.
Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence (n.d.). Global AI 
Vibrancy Tool. Retrieved July 15, 2026.
Xinhua (2025, August 14) China to Launch New Type of Visa for Young 
Science, Technology Professionals.
SPRi 이슈리포트 IS-235AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
[소프트웨어정책연구소]에 의해 작성된 [SPRI 보고서]는 공공저작물 자유이용허락 표시기준 
제4유형(출처표시-상업적이용금지-변경금지)에 따라 이용할 수 있습니다.
주      의
이 보고서는 소프트웨어정책연구소에서 수행한 연구보고서입니다. 
이 보고서의 내용을 발표할 때에는 반드시
소프트웨어정책연구소에서 수행한 연구결과임을 밝혀야 합니다.
AI G3 도약을 위한 국가 AI 인재전략 Shift
윤보성, 진회승, 김항규, 봉강호
경기도 성남시 분당구 대왕판교로 712번길 22 글로벌 R&D 연구동(B) 4층
Global R&D Center(B) 4F 22 Daewangpangyo-ro 712beon-gil, Bundang-gu, Seongnam-si, Gyeonggi-do
 
www.spri.kr