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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능 대학 설립하자

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30년만의 인기 학과 변화, '서울대 물리힉과' -> '서울대 의예과'가 의미하는 것

종로학원에서 발표한 자료에 의하면 1985년부터 2015년까지 30년 동안 대학 입학지원시의 자연계열 학과 순위 변화를 알 수 있다.

김정호 카이스트 교수.

이 표를 보면 1980년대 대략 그 시절 전공별 인기 정도를 회상해 볼 수 있다.

1985년 경우 서울대학 자연계열의 경우 물리학과, 의예과, 전자공학과가 상위 순위를 차지하고 있으며, 그 외에 대부분의 상위학과가 공과대학 각 학과가 차지하고 있다는 것을 알 수 있다.

반면에 최근인 2015년의 경우 전국대학 상위 자연계열 상위 10위 이내 학과가 모두 의대와 치대로 채워지고 있는 사실을 보게 된다. 이러한 급격하고 놀라운 변화는 우리 사회상과 가치의 변화를 반영하고 있다.

특히 학부모와 고등학교 학생들의 진로에 대한 관심 분야가 30 년 만에 완전히 바뀐 것을 알 수 있다.

 

1985년과 2015년, 30년간 달라진 대학 입시 자연계 학과 순위, [출처=종로학원 하늘교육]


현재 우리 나라 경제와 산업을 이끌고 한편으로 가장 많은 세금을 내고 있는 산업이 바로 반도체 분야이다. 수출 액수도 가장 높다. 이러한 반도체 분야에 필수적으로 필요한 대표적 전공이 전자공학, 전산학, 재료공학, 물리학 등이다. 그렇게 보면 30년전 우수한 고등학교 학생들이 반도체 관련 학과들에 진학했고, 그 때 뿌린 인재의 씨앗이 30년 만에 이제 산업의 꽃으로 활짝 피우고 있다. 뿐만 아니라 스마트폰, 텔레비전 등 글로벌 시장 1등 상품이 탄생했다. 그 덕분에 우리 나라가 3만달러 국민 소득 시대가 되었다고 생각한다.

현재 국내 반도체 산업을 이끌고 있는 권오현 삼성종합기술원 회장, 김기남 삼성전자 부회장, 박성욱 SK 하이닉스 부회장, 이석희 SK 하이닉스 사장 모두 1970년대와 1980년대 전자공학과 재료공학을 전공했다. 그 뛰어난 세대들이 현재 한국의 전자산업을 이끌고 있다.

그런데 요즈음 가장 우수한 고등학교 학생들이 대부분 의치대로 진학하고 있다. 그리고 다시 많은 우수한 대학생들도 법학대학원으로 진학하고 있고, 한편에는 50만 여명의 인재들이 노량진 등에서 공무원 시험을 준비하고 있다.

이런 현상이 지속된다면 과연 30 년 후에 우리에게 경쟁력을 유지할 산업은 남아 있을까?

필자는 매우 회의적으로 본다. 따라서 현재의 교육 시스템과 인재 육성 정책은 시급히 큰 변화를 필요로 한다.

 

인공지능 대학이 필요하다

필자는 4차 산업혁명의 대표적 3대 핵심 기술을 ‘인공지능(AI)’, ‘빅데이터(Big data)’, ‘클라우드 컴퓨팅(Cloud computing)’ 으로 대표되는 ‘ABC’ 라고 본다. 이 중에서 한국 산업과 경제에 가장 광범위하게 영향을 미치는 분야가 바로 인공지능 분야라고 생각한다. 특히 인공지능 기술 확보와 산업 육성을 위해서는 인공지능 전문 우수 인력이 절대 필요하다.

4차 산업혁명의 핵심적 3대 기술인 A(AI), B(Big data), 그리고 C(Cloud computing), [출처=KAIST]


1960년대에 중화학 공업 발전에 필요한 인재 확보를 위해서 화학 공학이 중요했고, 1970년대 조선과 자동차 산업의 발전에 기계공학과, 조선공학과 전공이 중요했으며, 1980년대는 반도체, 전자 산업의 발전 토대가 필요하게 되면서 전자공학 분야의 우수 인재가 공급되었다. 이제 4차 산업혁명 시대에는 소프트웨어와 인공지능 인력이 미래 산업과 먹거리를 결정한다. 벤처 기업도 대부분 여기서 나올 것으로 예측한다.

특히 인공지능 분야는 미래 산업 전체의 파급효과가 크다. 인공지능 기술이 스마트폰, 텔레비전, 가전 제품에 적용되어 제품의 상품성을 높일 것이다. 자율주행 자동차에도 인공지능이 필수적이다. 또한 인공지능 지능형 반도체와 함께 고성능 반도체 메모리 시장도 지속해서 잡아야 한다. 뿐만 아니라 인공지능은 다양한 서비스 산업을 생성한다. 여행, 음식, 의류, 배달, 운송, 물류, 의료 서비스에 더해서 환경, 에너지 등 전 산업 분야의 서비스 질을 향상 시키고, 전체 산업의 생산력을 높일 수 있다. 그리고 자원과 에너지, 인력의 손실을 줄이면서 자본의 수익도 높인다.

그러니 인공지능 없는 미래 산업과 경제 성장은 없다고 단언한다. 이렇게 미래의 국가 운명을 결정할 인공지능 분야의 인력을 육성하기 위해서는 대학에 인공지능 학과, 인공지능 대학, 인공지능 대학원이 필요하다. 전국 모든 대학에 인공지능 학과가 세워지면 좋겠다.

이러한 인공지능 대학이 세워지면, 인공지능 학과에 필요한 커리큘럼은 수학이 가장 기초가 된다. 공업수학, 선형대수, 미분방정식, 확률, 통계가 필수 과목이 된다. 무엇보다 다시 수학이 제일 중요한 시대가 되었다. 컴퓨터의 능력이 아무리 우수해도 아직까지 자연계 현상의 해석과 통찰력에 수학만한 학문이 없다.
뿐만 아니라 컴퓨터 구조, 반도체의 원리의 이해도 필요하다. 그리고 인공지능 이론과 실습, 인턴이 필수적이다. 그럼 수학을 기본으로 인공지능 이론을 공부하고, 다양한 응용 실습을 통해서 현장 경험을 쌓는다. 소프트웨어, 데이터 구조, 코딩 능력도 배워야 한다.

거기에 통찰력, 상상력, 융합력이 더해져야 한다. 그리고 일부 학생들은 인공지능 벤처 기업을 창업한다. 이 대학에서는 다양한 분야를 융합하고 소통하고 협력할 수 있는 인재를 배출한다. 학생들은 더 나아가 국제 무대에서 협력하고, 경쟁하는 문화적, 언어적 소양도 쌓아야 한다. 여기에 더해 예술도 즐기고, 인문학적 소양도 필요하다. 인공지능 윤리와 법률도 논의해야 한다.

인공지능 학과에서 제공할 수 있는 주요 교과목 커리큘럼, [출처=KAIST]

 

인공지능 대학 선도하는 미 MIT 

이러한 배경으로 최근 미국 대학 MIT는 인공지능 대학 설립 계획을 발표했다. 이에 따르면 MIT는 2019년 인공지능을 전공하는 첫 단과대학 ‘AI 칼리지’를 만들어 MIT 학문의 중심으로 삼는다고 한다. 특히 MIT에서는 인공지능을 이공계는 물론 인문, 사회계 학생들도 사용해야 할 필수 '미래의 언어'로 규정하고, 인공지능을 모든 학생에게 가르치고 다른 학문과 융합하는 단과대학으로 만든다고 한다.

이 AI 칼리지에 투입되는 자금은 10억달러(약 1조1000억원)이며, 이 자금은 금융회사 블랙스톤의 스티븐 슈워츠먼 회장이 3억5000만달러를 기부하면서 가능하게 되었다고 한다. 이를 계기로 전세계 대학들의 ‘AI 칼리지 시대’가 되었다. 최근 KAIST 도 이제 준비를 시작했다. 2019년 그 첫 걸음으로 인공지능 대학원을 설립한다. 더 나아가 앞으로 인공지능 학부를 갖추고, 인공지능 연구원을 세우면, KAIST에도 명실상부한 인공지능 대학이 탄생할 것으로 전망한다.

인공지능 칼리지를 설립하기로 한 미국 MIT 대학 건물 사진, [출처=MIT]

필자가 다시 19세 고등학교 3학년 학생으로 돌아간다면 과연 어떤 학과를 다시 전공으로 선택을 할까 행복한 상상을 해 본다.

꿈 속이라면 지금의 지식과 경험은 그대로 갖고 육체와 뇌만 19세의 젊음으로 돌아가면 좋겠다. 그럼 전공으로 ‘인공지능’ 학과에 진학하고 싶다. 그럼 다음 세대의 변혁의 주역으로 활동하면서 사회에 기여하고 봉사할 수 있겠다는 상상의 꿈을 꾼다.

이제 ‘인공지능 대학'이 꼭 필요하다. 우리 나라에서 최소한 10년 내에 인공지능 전문 인력 1 만명 수준을 배출하면 하는 바람이다. 그래야 30년 후 우리 산업과 경제와 일자리가 생존한다. 반도체 산업 성장에서 배운 교훈이다.

필자가 2020년에 다시 대학에 들어간다면 전공하고 싶은 전공 순위, [출처=KAIST]

 

joungho@kaist.ac.kr 

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] 

[뉴스핌 베스트 기사]

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'삼전닉스' 흔든 구글 '터보퀀트' [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 구글이 공개한 새 기술 '터보퀀트(TurboQuant)가 인공지능(AI) 반도체 시장에 파장을 일으키고 있다. KV(key-value) 캐시를 압축해 메모리 사용량을 최대 6분의 1 수준으로 줄이면서 비용과 속도를 동시에 개선한 것이 핵심이다. 다만 비용 하락이 AI 확산을 자극하는 '제번스 역설'이 작동할 경우, 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리 수요는 오히려 확대될 수 있다는 전망이 나온다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆메모리 6분의 1로…속도까지 끌어올린 '터보퀸트'27일 반도체업계에 따르면 구글이 지난 24일(현지시간) 공개한 '터보퀀트'는 대규모언어모델(LLM)의 핵심 병목으로 꼽히는 메모리 사용량을 획기적으로 줄이는 기술로, 비용과 속도를 동시에 개선할 수 있는 해법으로 주목을 받는다. LLM은 문장을 생성할 때 이전 대화 내용을 'KV 캐시' 형태로 저장해 활용한다. KV 캐시는 모델이 이미 처리한 단어들의 정보를 임시로 저장해두는 일종의 '작업 메모리'로, 같은 계산을 반복하지 않고 다음 문장을 빠르게 생성하도록 돕는 역할을 한다. 대화가 길어질수록 이 캐시가 기하급수적으로 늘어나며 GPU 메모리를 빠르게 소모한다. 그동안 업계는 연산 성능을 높이는 데 집중해왔지만, 실제 서비스 환경에서는 메모리 한계가 속도 저하와 비용 상승의 주요 원인으로 지목돼 왔다. 터보퀀트는 이 지점을 겨냥한 기술이다. 핵심은 데이터를 저장하는 방식을 바꿔 같은 정보를 훨씬 적은 용량으로 담아내는 데 있다. 기존에는 복잡한 수치 데이터를 그대로 저장했다면, 터보퀀트는 이를 '크기(magnitude)와 방향(direction)'으로 단순화해 표현한다. 구조 자체를 바꿔 압축 효율을 끌어올린 셈이다. 여기에 압축 과정에서 발생할 수 있는 오차를 최소한의 정보로 보정하는 방식이 더해졌다. 극히 적은 추가 데이터로 오류를 보정해 정확도를 유지하는 구조다. 이 덕분에 기존 압축 기술의 한계였던 성능 저하 문제를 피할 수 있었다. 구글에 따르면 터보퀀트를 적용하면 KV 캐시 메모리를 최대 6분의 1 수준으로 줄일 수 있다. 저장 용량도 기존 16~32비트에서 약 3비트 수준까지 낮아진다. 메모리 사용량이 줄어들면서 연산 속도도 함께 개선돼, 일부 환경에서는 최대 8배까지 처리 속도가 향상된 것으로 나타났다. 특히 별도의 재학습 없이 기존 모델에 적용할 수 있다는 점도 장점으로 꼽힌다. ◆메모리주 급락에도…"수요 감소는 과도한 우려"터보퀀트가 공개되자 글로벌 금융시장이 출렁였다. 메모리 사용 효율이 크게 개선될 경우 향후 반도체 수요가 위축될 수 있다는 우려가 반영되면서 메모리 관련 종목이 일제히 하락했다. 미국 증시에서는 마이크론을 비롯한 메모리 업체 주가가 급락했고, 국내에서도 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 동반 약세를 보였다. 다만 반도체업계에서는 이를 구조적 수요 감소로 해석하기에는 이르다는 분석이 우세하다. 터보퀀트가 메모리 사용량을 줄이는 것은 사실이지만, 이는 개별 AI 모델 단위의 효율 개선일 뿐 전체 수요 감소로 직결되지는 않는다는 것이다. 오히려 비용 절감을 통해 AI 서비스 확산을 가속화할 경우 전체 메모리 수요는 증가할 수 있다는 관측도 나온다. 특히 고대역폭메모리(HBM)와 같은 고성능 메모리는 단순 저장 용량보다 데이터 처리 속도와 대역폭이 핵심 경쟁력인 만큼, 터보퀀트와 직접적인 대체 관계에 있지 않다는 분석도 제기된다. 메모리 효율화 흐름과는 별개로 고성능 메모리 수요는 성장세를 이어갈 가능성이 크다는 분석이다. 지난 18일 오전 경기 수원시 영통구 수원컨벤션센터에서 열린 '제57기 삼성전자 정기주주총회'에서 주주들이 HBM4, HBM4E 메모리를 보고 있다. [사진=뉴스핌DB] ◆효율 높일수록 수요 늘어…'제번스 역설' 재현할 수도효율이 높아질수록 오히려 수요가 늘어나는 '제번스의 역설'이다. 기술 발전으로 비용이 낮아지면 활용 범위가 확대되고, 결과적으로 전체 수요가 증가하는 현상이다. 이 같은 흐름은 과거 산업 사례에서도 확인된다. 1990년대 인터넷 확산 초기에는 이메일과 디지털 문서 도입으로 종이 사용량이 줄어들 것이라는 전망이 우세했지만, 실제로는 PC와 프린터 보급, 웹 문서 출력 증가가 맞물리며 오히려 종이 사용량이 급증한 바 있다. 업계에서는 이를 효율 개선이 수요 감소로 이어지지 않고 오히려 전체 수요를 확대시키는 '리바운드 효과'의 대표 사례로 보고 있다. AI 역시 유사한 경로를 따를 가능성이 크다는 분석이다. 실제 최근 사례에서도 유사한 흐름이 나타났다. 저비용·고효율 AI 모델을 내세운 딥시크(DeepSeek) 공개 당시 반도체 업종 주가가 단기 급락했지만, 이후 AI 수요 확대 기대가 반영되며 빠르게 회복세를 보였다. 김일혁 KB증권 연구원은 "터보퀀트로 메모리 사용 효율이 개선되더라도 수요 감소로 직결되기보다는 AI 활용 확대를 통한 수요 증가 요인으로 작용할 가능성이 크다"고 분석했다. 이어 "컨텍스트 윈도우 확대와 AI 에이전트 확산, 온디바이스 AI 성장 등이 맞물리면서 메모리 수요는 구조적으로 확대될 것"이라고 덧붙였다. syu@newspim.com 2026-03-27 16:54
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"OECD 수준" 담뱃값 1만원 유력 [서울=뉴스핌] 한기진 기자 = 정부가 담뱃값을 1만원 수준으로 올리는 방안을 추진하는 동시에 술에도 건강증진부담금을 부과하는 방안을 검토한다. 흡연과 음주를 동시에 관리하는 '건강세' 확대 정책으로, 사실상 국민 생활 전반에 영향을 미치는 가격 규제가 본격화되는 모습이다. 보건복지부는 27일 국민건강증진정책심의위원회를 열고 제6차 국민건강증진종합계획(2026~2030)을 확정했다. 이번 계획에는 담배 부담금 인상과 함께 주류에 대한 신규 부담금 도입 검토가 포함됐다. 건강 위해 품목 전반에 대한 가격 정책을 강화해 소비를 줄이고 기금 재원을 확대하겠다는 취지다. 서울 영등포 여의도 한 편의점에 진열된 담배. [사진= 이형석 기자] 담배 가격은 OECD(경제협력개발기구) 평균 수준에 맞춰 인상하는 방향이다. 현재 4500원 수준인 담뱃값은 OECD 평균 약 9800원을 감안하면 1만원대까지 오를 가능성이 크다. 2015년 이후 10년 가까이 가격이 동결된 만큼, 정책 현실화 시 체감 인상폭은 상당할 전망이다. 정부는 가격 인상과 함께 표준 담뱃갑 도입, 가향 물질 금지, 전자담배 광고 제한 등 규제도 병행해 2030년까지 성인 흡연율을 남성 25%, 여성 4% 수준으로 낮출 계획이다. 여기에 음주 규제도 동시에 강화된다. 정부는 온라인 '술방' 등 음주를 조장하는 콘텐츠 환경을 개선하고, 청소년의 주류 접근 감시를 강화하기로 했다. 주류 광고 규제 역시 대상과 범위를 확대하는 방안이 검토된다. 단순한 캠페인 수준을 넘어 가격·유통·노출 전반을 묶는 구조적 규제로 접근하는 것이 특징이다. 특히 주류에 건강증진부담금을 새로 부과할 경우 담배에 이어 술까지 '건강세' 체계에 포함되는 구조가 된다. 현재 건강증진부담금은 담배(20개비당 841원)에만 적용되고 있어 제도 확장 시 세제 체계에도 적지 않은 변화가 예상된다. 가격 인상은 소비 감소 유도뿐 아니라 기금 확충이라는 재정적 목적도 동시에 갖는다. 정부는 이 같은 정책을 통해 2030년 건강수명 73.3세 목표를 유지하면서 소득 간 건강 격차를 7.6세 이하로 줄이겠다는 방침이다. 최근 건강수명이 다시 60대 후반으로 떨어지고, 기대수명과의 격차가 확대되는 등 지표가 악화된 점도 정책 추진 배경으로 작용했다. 다만 담뱃값 인상에 이어 주류 가격까지 오를 경우 서민 부담이 커질 수 있다는 지적도 나온다. 특히 저소득층일수록 흡연·음주 비중이 높다는 점에서 역진성 논란이 재점화될 가능성이 크다. 업계에서는 소비 위축과 함께 유통시장 변화, 편의점·외식업계 매출 영향 등 파급효과도 적지 않을 것으로 보고 있다. 결국 이번 정책은 건강 증진과 재정 확보라는 명분과 생활물가 상승 부담 사이에서 균형을 어떻게 맞출지가 관건이 될 전망이다. hkj77@newspim.com 2026-03-27 23:43
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종목 추적기

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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
이 내용에 포함된 데이터와 의견은 뉴스핌 AI가 분석한 결과입니다. 정보 제공 목적으로만 작성되었으며, 특정 종목 매매를 권유하지 않습니다. 투자 판단 및 결과에 대한 책임은 투자자 본인에게 있습니다. 주식 투자는 원금 손실 가능성이 있으므로, 투자 전 충분한 조사와 전문가 상담을 권장합니다.
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