[K Voice Today=김선엽 기자] 생성형 AI와 거대언어모델(LLM) 경쟁이 치열해지는 가운데, 세계 최첨단 AI 연구와 산업을 이끄는 인재가 소수의 명문 대학과 연구 거점에 집중되는 현상이 두드러지고 있다.
특히 스탠퍼드 대학교, 매사추세츠 공과대학교(MIT), 카네기 멜론 대학교(CMU), UC 버클리, 캐나다 토론토 대학교 등은 AI 연구와 교육은 물론, 스타트업 창업과 프론티어 AI 기업으로 이어지는 인재 파이프라인에서 강력한 영향력을 보이고 있다.
스탠퍼드·MIT·CMU·버클리, 최상위 AI 연구 거점
2026년 발표된 5W AI Higher Education Index는 전 세계 50개 대학을 대상으로 AI 연구 역량과 교육, 창업 생태계, 컴퓨팅 인프라 등을 종합적으로 평가했다. 이 조사에서 스탠퍼드는 종합점수 96점으로 1위에 올랐으며 MIT가 94.7점, CMU가 91.3점, UC 버클리가 88.2점으로 뒤를 이었다. 토론토 대학교 역시 82.3점으로 6위를 기록하며 최상위 Tier I 그룹에 포함됐다. 특히 스탠퍼드는 AI 스타트업 창업자와 자본 조달, 프론티어 AI 기업의 최고경영진 및 기술 리더 배출 등에서 높은 평가를 받았다. MIT와 CMU는 AI 연구와 교육, UC 버클리는 오픈소스 AI 생태계와 연구 인력 양성에서 강점을 보였다. 토론토대는 딥러닝 연구의 역사적 기반과 연구자 네트워크를 바탕으로 북미의 주요 AI 연구 거점 가운데 하나로 평가됐다.
AI 인재의 대학→산업 이동이 핵심 변수
이 같은 집중 현상의 배경에는 대학의 연구 역량뿐 아니라 대학과 산업계 사이의 긴밀한 인재 이동이 자리 잡고 있다. AI 분야에서는 교수와 연구자들이 기업과 공동연구를 진행하거나 스타트업을 창업하고, 박사과정과 박사후연구원들이 인턴십과 연구 프로젝트를 거쳐 빅테크 및 프론티어 AI 기업으로 이동하는 구조가 발달해 있다.
스탠퍼드와 UC 버클리는 실리콘밸리와 가까운 지리적 이점까지 갖추고 있어 이러한 산학 연계가 특히 활발하다. CMU는 머신러닝과 로봇공학 분야의 강력한 연구진을, MIT는 컴퓨터과학과 AI 연구 전반에서 탄탄한 연구 기반을 구축해왔다. 다만 이를 ‘연구실 단위 대규모 스카우트’라는 하나의 일반적인 채용 방식으로 규정하기보다는 공동연구·인턴십·박사과정·교수진 이동·스타트업 창업 등을 포함한 광범위한 산학 인재 네트워크로 보는 것이 정확하다.
AI 인재는 늘고 있지만 미국의 ‘인재 흡수력’은 둔화
스탠퍼드 인간중심 AI 연구소(Stanford HAI)의 2026 AI Index는 AI 인재 시장에서도 중요한 변화가 나타나고 있다고 분석했다. 미국은 여전히 세계에서 가장 많은 AI 연구자와 개발자를 보유하고 있지만, 해외에서 미국으로 이동하는 AI 연구자와 개발자의 수는 2017년 이후 89% 감소했다. 특히 최근 1년 동안 감소폭만 80%에 달했다. 미국이 AI 인재의 핵심 거점이라는 사실과 별개로, 새로운 글로벌 인재를 끌어들이는 힘은 약해지고 있다는 의미다. 이는 향후 AI 인재 경쟁이 특정 대학이나 실리콘밸리만의 문제가 아니라 국가 간 인재 유치 경쟁으로 확대될 가능성을 보여준다.
AI 박사 인력, 여전히 산업계가 가장 큰 진출처
미국과 캐나다에서 배출되는 AI 박사 인력도 증가하고 있다. Stanford HAI에 따르면 미국과 캐나다의 신규 AI 박사 졸업생 수는 2022년부터 2024년 사이 22% 증가했다. 2024년 기준 AI 박사 졸업생의 약 65%가 산업계로 진출했으며, 이는 2022년의 77%보다는 낮아진 수치다. 반면 학계로 진출하는 비중은 최근 증가하고 있다. 즉 AI 인재가 대학에서 기업으로 일방적으로 빠져나가는 구조라기보다는, 산업계와 학계 사이에서 인재가 이동하면서 AI 연구 생태계 자체가 확대되는 양상에 가깝다.
‘5개 대학 독식’보다 중요한 것은 인재 생태계
AI 산업에서 스탠퍼드·MIT·CMU·버클리·토론토대가 중요한 이유는 단순히 이들 대학 출신 연구자가 많기 때문만은 아니다. 대학의 AI 연구실과 교수진, 박사과정, 기업 공동연구, 스타트업 창업, 벤처투자, 빅테크와의 인력 교류가 서로 연결되면서 연구→인재 양성→창업→산업계 진출→다시 연구 투자로 이어지는 생태계를 형성하고 있기 때문이다. 실제로 2026 AI Index는 AI 연구와 산업의 중심이 여전히 미국에 강하게 집중돼 있지만, 중국이 논문·인용·AI 특허 등에서 빠르게 영향력을 확대하고 있으며 글로벌 AI 인재 지형도 변화하고 있다고 분석했다. 결국 향후 AI 주도권 경쟁의 핵심은 단순히 몇 개 대학이 인재를 얼마나 배출하느냐가 아니라, 최고 수준의 연구자와 박사 인력을 얼마나 지속적으로 양성하고 유치하며 산업계와 연결할 수 있느냐에 달려 있다는 분석이다.
AI 기술 경쟁이 모델 성능에서 인재 확보 경쟁으로 확대되면서, 세계 주요 대학과 연구기관을 둘러싼 글로벌 AI 인재 쟁탈전도 한층 치열해질 전망이다.
