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인공지능은 이제 개별 기술이 아니다. 컴퓨팅, 데이터, 반도체, 에너지, 산업 적용, 안전·신뢰가 인재를 매개로 결합된 국가경쟁력의 핵심 기반으로 전환되고 있다. AI G3 도약을 위한 인재정책도 달라져야 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 상위권이지만, 인재 부문 경쟁력은 이에 미치지 못한다. 국내 AI 인재의 상대적 밀도와 최상위 인재의 교육 수준은 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, 국가미션, 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 과제를 인재의 현장 배치 수요로 삼는다.

◆ 영국은 연구·안전 분야의 비교우위를 살려 글로벌 인재를 유치하고, 장학·헤드헌팅·전 국민 업스킬을 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 교육과정을 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, 안전 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 기능을 더한 ‘글로벌 플랫폼형’으로 전환해야 한다. 다만 미국식 완전 개방형 플랫폼이나 중국식 대규모 동원모델을 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 한국은 인재 확보·운용 방식과 국가전략 실행·운용력을 함께 끌어올려 AI 인재강국으로서의 위상을 강화할 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 지속적으로 만들어내는 국가다. 제조·반도체·피지컬 AI·공공 AX라는 기반에 글로벌 인재순환과 고밀도 성과환경을 결합하고, 그 실행을 위해 주무 부처인 과기정통부를 중심으로 각 부처 역할과 협력체계를 만들어 속도감 있게 추진한다면 한국은 규모의 추격을 넘어 차별화된 실행역량으로 AI G3의 핵심권에 진입할 수 있을 것이다.

• 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.

  ◆ 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.

  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.