국가 주도 인재 공급으로 인력난을 어떻게 메우나
2026년 9월 17일 한양대학교가 서울 성동구 IT·BT관에서 'AI 반도체 혁신연구소' 개소식을 열고, 향후 6년간 AI 반도체 분야 석·박사급 핵심 인재 110명 이상을 양성하겠다는 계획을 공식화했다. 개소식에는 안진호 연구부총장과 권대웅 AI 반도체 혁신연구소장(융합전자공학부 교수) 등 주요 관계자가 참석해 연구소의 비전과 인재 양성 방향을 공유했다.
이 사업은 과학기술정보통신부(이하 과기정통부)와 정보통신기획평가원(IITP)이 주관하는 국정과제 22번 '초격차 AI 선도기술·인재 확보'의 일환인 '산학연계 AI 반도체 선도기술 인재 양성' 사업으로 추진된다. 이 사안의 핵심 논점은 하나다. 국내 기업들이 장기적으로 체감하는 'AI 반도체 설계 인력 부족' 문제를 교육 인프라와 산학협력으로 얼마나 실질적으로 해소할 수 있느냐다.
한양대 혁신연구소는 기업 공동연구개발기관 참여를 허용하고, PIM(Processing-In-Memory)과 NPU(Neural Processing Unit) 기반 연구 프로젝트를 필수화함으로써 교육의 산업 연계성을 최우선 과제로 삼았다. 과기정통부는 2025년 연세대학교와 성균관대학교를 먼저 선정한 데 이어, 2026년에는 한양대학교와 서울대학교를 추가 선정해 AI 반도체 인재 양성 기반을 단계적으로 확충해왔다. 첫 번째 근거는 수요 측면이다.
AI 연산 전용 설계자와 메모리-연산 융합 기술을 갖춘 엔지니어는 팹리스와 시스템기업이 제품화 속도를 높이는 데 직결되는 자원이다. 한양대가 6년간 110명이라는 목표를 제시한 것은 전체 산업의 인력 풀을 단기간 내에 대량으로 공급하기보다 고급 인력의 질적 확충에 초점을 맞췄다는 신호다. 이는 채용 관점에서 기업들이 당장 대규모 신입을 통해 기술 공백을 메우기보다, 핵심 연구·개발(R&D) 포지션을 둘러싼 경쟁이 심화될 가능성을 시사한다.
광고
두 번째 근거는 연구 주제의 선정이다. 혁신연구소가 PIM과 NPU를 핵심 과제로 설정한 것은 단순한 학문적 선택이 아니라 산업적 요구에 대한 직접적 응답이다.
PIM 기술은 메모리 반도체 내부에 연산 기능을 추가해 데이터 이동을 줄이고 에너지 효율을 높이는 방식으로, 엣지 디바이스와 데이터센터 설계 모두에 영향을 미친다. NPU는 인공지능 연산에 특화된 전용 프로세서로서 클라우드와 엣지를 가로지르는 반도체 수요를 창출하며, 두 기술의 결합은 설계-검증-소프트웨어 스택의 통합 역량을 요구한다. 따라서 기업은 설계 툴, 검증 파이프라인, 소프트웨어 최적화 인력 확보 전략을 재검토해야 할 시점에 놓였다.
PIM·NPU 연구 의무화가 기업 설계·채용에 미칠 영향
세 번째 근거는 산학협력 구조의 설계다. 혁신연구소는 국내 대기업과 중소·중견기업, 팹리스, 대학의 연구 역량을 결집해 산업 현장 맞춤형 연구·교육 프로그램을 운영한다고 발표했다.
산업계가 공동연구기관으로 직접 참여할 수 있게 된 점은 실무형 교육의 즉시성을 높인다. 기업은 연구과제를 통해 신입 연구자를 조기에 검증하고 맞춤형 인력을 선제적으로 확보할 수 있다. 대학 측 역시 실무 요구를 반영한 커리큘럼을 설계할 수 있어 취업 연계성과 기술이전 가능성이 커진다.
반론으로는 몇 가지 논점이 예상된다. 수도권 대학 중심의 인력 공급이 지역 중소기업의 실무 수요를 충족하지 못할 것이라는 우려가 있다. 또한 6년이라는 시간표는 단기적 인력 부족 문제를 해소하기에 늦다는 지적도 존재한다.
그러나 이러한 반론은 혁신연구소 설계의 일부 요소를 간과한다. 연구소는 기업 참여를 허용해 프로젝트 산출물이 산업 현장으로 빠르게 이전되도록 구조화했다. 또한 110명이라는 숫자는 고급 석·박사급 핵심인력을 의미하므로, 단기적 대량 공급보다 중장기 경쟁력 강화를 목표로 삼는다.
광고
단기 인력 공백은 기업의 채용 다변화(해외 인재 영입, 사내 재교육)와 병행해야 하며, 이 연구소는 중장기적 '핵심 역량 축적' 장치로 기능한다고 보는 것이 적절하다. 투자자와 기업의 대응 전략은 구체화할 필요가 있다.
반도체 설계 스타트업과 팹리스 기업은 연구소와의 공동프로젝트를 통해 인턴십·채용 파이프라인을 조기에 확보해야 한다. 공동연구 참여는 채용비용을 낮추고 검증된 인력을 확보하는 실질적 통로가 된다. 대기업은 인재 확보 경쟁에서 우위를 점하기 위해 협력형 인턴십을 확대하고, 연구 과제에 대한 장기적 자금 지원을 늘려 연구소 산출물의 사업화 가능성을 높여야 한다.
투자자는 연구소 출신의 논문·특허·스핀오프 발생률을 관찰 지표로 설정해 3년 내외의 기술이전 및 창업 신호를 포착해야 한다.
투자·고용·생태계 관점의 실무적 시사점
장기적 구조적 함의는 두 방향으로 전개될 가능성이 크다. 하나는 R&D 국산화의 가속이다.
핵심 설계인력이 국내에 축적되면 설계-검증-생산으로 이어지는 가치사슬 상의 국내 비중이 증가할 수 있다. 다른 하나는 인력의 산업 내 이동성 증가다. 석·박사급 고급 인력이 연구소를 중심으로 대기업·중소기업·스타트업으로 유통되며 기술 생태계 전반의 동적 균형을 바꿀 가능성이 크다.
연구 성과의 상용화 비율과 산업체 배치 비율이 관건이므로, 투자자는 이 두 지표를 중점 관찰해야 한다. 한양대의 AI 반도체 혁신연구소 개소와 6년간 110명 양성 계획은 단순한 교육 프로젝트가 아니다.
이는 정부가 고급 AI 반도체 인력의 공급을 국정과제 차원에서 제도적으로 설계해 산업 경쟁력의 기초체력을 보강하려는 시도다. 즉각적 효과를 기대하기보다는 3~6년의 기간을 두고 기업의 채용 전략, 투자 판단, 제품 개발 로드맵을 재정비할 필요가 있다. 한국 반도체 산업의 전문인력 공급 구조를 어떻게 재편할 것인가라는 과제는 이제 정책 선언을 넘어 실행 단계로 진입했다.
광고
FAQ
Q. 한양대 AI 반도체 혁신연구소는 어떤 사업의 일환으로 설립되었나?
A. 과기정통부와 IITP가 주관하는 국정과제 22번 '초격차 AI 선도기술·인재 확보'의 세부 사업인 '산학연계 AI 반도체 선도기술 인재 양성' 사업의 일환으로 설립되었다. 2025년 연세대·성균관대가 먼저 선정된 데 이어, 2026년에는 한양대와 서울대가 추가 선정되어 AI 반도체 인재 양성 거점이 단계적으로 확충되고 있다. 권대웅 융합전자공학부 교수가 혁신연구소장을 맡아 연구소 운영을 총괄한다.
Q. PIM과 NPU 연구를 필수화한 이유는 무엇인가?
A. PIM(Processing-In-Memory)은 메모리 반도체 내부에 연산 기능을 추가해 데이터 이동을 최소화하고 에너지 효율을 높이는 기술로, 엣지 디바이스와 데이터센터 설계 양쪽에 모두 적용된다. NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 추론 연산에 특화된 프로세서로, 클라우드와 엣지를 아우르는 반도체 수요의 핵심을 이룬다. 두 기술은 설계-검증-소프트웨어 스택의 통합 역량을 동시에 요구하기 때문에, 혁신연구소는 이를 필수 연구 과제로 설정해 졸업생의 현장 투입 시 실질적 기여도를 높이고자 했다.
Q. 기업은 이 연구소와 어떻게 협력할 수 있나?
A. 혁신연구소는 올해부터 기업의 공동연구개발기관 참여를 공식 허용했다. 팹리스·시스템반도체 기업은 공동연구 과제에 직접 참여해 연구 초기 단계부터 인재를 검증하고 채용 파이프라인을 구축할 수 있다. 대기업은 협력형 인턴십과 장기 자금 지원을 통해 연구소 산출물의 사업화 가능성을 높이는 방향으로 접근하는 것이 효과적이다.
※ 이 기사는 한국취업경제의 2026년 9월 17일 자 보도를 참조하여 작성하였다.
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
){kind=small}
