[SW키트] 천억원대 인재 영입에 엇갈린 시선…"남는 장사" vs "과잉 투자"

작성일 07-30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> "개발 횟수 단축·고급 노하우 전수 가능…비생산적 투자 고착 우려" 
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 (지디넷코리아=김미정 기자)밀키트는 손질된 식재료와 양념을 알맞게 담은 간편식입니다. 누구나 밀키트만 있으면 별도 과정 없이 편리하게 맛있는 식사를 할 수 있습니다. [SW키트]도 마찬가지입니다. 누구나 매일 쏟아지는 소프트웨어(SW) 기사를 [SW키트]로 한눈에 볼 수 있습니다. SW 분야에서 가장 주목받는 인공지능(AI), 보안, 클라우드 관련 이야기를 이해하기 쉽고 맛있게 보도하겠습니다. [편집자주]
 소수 인공지능(AI) 인재 몸값이 수 천억원대로 치솟자 AI 산업계는 기대감와 우려를 동시에 내비치고 있다. 우수한 인재 한 명이 AI 개발 비용을 획기적으로 줄일 수 있다는 반응이 나오는 반면, 비생산적 투자가 고착할 수 있다는 시선이 공존하고 있다. 
 30일 IT 업계에 따르면 최근 메타를 비롯한 빅테크가 천억원 대 인재 영입에 나서자 관련 업계에선 이같은 반응이 이어진 것으로 전해졌다.  
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 <img alt="소수 인공지능(AI) 인재 몸값이 천억원대로 치솟자 AI 산업계는 기대감와 우려를 동시에 내비치고 있다. (사진=구글 제미나이)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/30/ZDNetKorea/20250730115044103laoa.png" data-org-width="640" dmcf-mid="6TLQAX41g8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/30/ZDNetKorea/20250730115044103laoa.png" width="658">
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 소수 인공지능(AI) 인재 몸값이 천억원대로 치솟자 AI 산업계는 기대감와 우려를 동시에 내비치고 있다. (사진=구글 제미나이)
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 앞서 메타는 연봉 1억 달러(약 1천400억원)를 제시하며 AI 인재 확보에 나서기 시작했다. 1억 달러에는 계약금과 연봉, 스톡옵션, 장기 인센티브까지 포함된다. 이는 미국 실리콘밸리에서도 상위 최우수 인재에게만 제안되는 조건으로 알려졌다.
 현재 마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 수개월 전부터 경쟁사 엔지니어와 연구자 논문을 검토하며 영입 후보를 직접 찾고 있는 것으로 전해졌다. 
 "개발비 수천억 절약·고급 노하우 축적"
 IT 업계 관계자들은 고액 연봉을 통한 인재 영입이 오히려 남는 장사일 수 있다고 봤다. 기업이 소수 인재 능력으로 수천억원 대 개발비를 아낄 수 있을 뿐 아니라 전문 노하우와 지식을 기업 자산으로 확보할 수 있다는 이유에서다. 
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 <img alt="고객 연봉을 통한 인재 영입이 오히려 남는 장사일 수 있다는 반응이 나왔다. (사진=챗GPT)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/30/ZDNetKorea/20250730115045551bxyz.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="PxefoyKGA4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/30/ZDNetKorea/20250730115045551bxyz.jpg" width="658">
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 고객 연봉을 통한 인재 영입이 오히려 남는 장사일 수 있다는 반응이 나왔다. (사진=챗GPT)
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 김동환 포티투마루 대표는 우수 AI 인재 한 명이 거대언어모델(LLM) 개발 비용 절감 효과를 가져올 수 있다고 주장했다. 또 단순히 데이터를 확보하고 수백~수천억원 달하는 그래픽처리장치(GPU)를 구동한다고 해서 곧바로 성공적인 모델이 나오지 않는다고 설명했다. 
 김 대표는 "모델 개발은 수 많은 시행착오와 반복 실험을 거친다"며 "모델 학습 한 번을 위해 수백 개 GPU를 동원하더라도 원하는 성능이 나오지 않아 여러 차례 재실험하는 경우가 일반적"이라면서 막대한 LLM 개발 비용에 대한 원인을 설명했다.
 그러면서 "우수한 인재는 이런 시행착오 없이 처음부터 고성능 아키텍처를 설계할 수 있다"며 "인재가 실험 횟수를 한두 번 줄이기만 해도 수백~수천억원 규모 자원과 시간을 아낄 수 있다"고 주장했다. 이어 "이에 기업이 연봉으로 수 천억원을 소비해도 남는 장사가 될 수 있는 것"이라고 덧붙였다. 
 라이너는 현재 AI 기술 지식뿐 아니라 유연성과 통찰력까지 갖춘 소수 인재가 기업 성패를 좌우할 수 있는 시기라고 봤다. 이에 우수 인재의 경제적 가치가 폭발적으로 상승하는 건 불가피하다고 주장했다. 
 라이나 관계자는 "소수 인재는 단순 코딩 실력이 뛰어난 수준을 넘어 AI 기술의 발전 방향과 알고리즘 흐름, HW 제약 조건, 효율적 학습 구조 설계까지 폭넓게 이해하는 능력을 갖췄다"며 "이런 인재일수록 시장에서 희소성이 높은 상황이며, 몸값이 자연스레 높아지는 현상은 불가피하다"고 강조했다. 
 이어 "이들이 개발한 기술은 향후 기업 비용 구조까지 개선할 것"이라며 "결국 더 많은 사용자 AI 기술을 저렴하고 효율적으로 누릴 수 있게 할 것"이라고 판단했다. 
 국내 한 업계 관계자는 소수 인재만이 가진 고급 지식 노하우가 수 천억원대 가치를 충분히 발휘할 수 있다고 봤다. 그는 "LLM을 설계할 수 있는 인재는 매우 드문 상황"이라며 "수학과 물리, 통계, 컴퓨터 등 여러 분야에 깊은 지식을 갖춰야 하기 때문"이라고 설명했다. 
 그러면서 "이런 인재들은 수많은 실험과 경험을 통해 머릿속에 축적된 '부족지식(tribal knowledge)'을 가지고 있다"며 "이를 바탕으로 불필요한 실험을 줄이고, GPU 비용도 크게 아낄 수 있다"고 말했다. 이어 "우수한 인재가 만든 노하우가 회사 내부에 남고 실험 속도까지 빨라진다면, 비싼 연봉을 주더라도 결국 비용을 아끼는 효과가 생긴다"고 덧붙였다.
 "비생산적 투자 고착화…소비자·노동자에 비용 전가"
 다른 IT 업계 전문가들은 극소수 인재에 대한 과도한 투자가 시장 경제와 기업 문화 등에 부정적 결과를 초래할 것이라고 지적했다.
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 극소수 인재에 대한 과도한 투자가 시장 경제와 기업 문화 등에 부정적 결과를 초래할 것이라고 지적했다. (사진=챗GPT)
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 박지환 씽크포비엘 대표는 이같은 인재 영입이 기업과 국가 간 군비 경쟁처럼 비생산적인 구조를 고착할 수 있다고 경고했다. 그는 "이는 생산적 경쟁이 아닌 비용과 리스크가 기하급수적으로 커지는 소모전"이라고 지적했다.
 박 대표는 "고연봉 인재 영입으로 인한 비용은 소비자와 노동자에게 전가될 수밖에 없다"며 "단순한 윤리적 구호로는 이런 흐름을 멈추기 어렵다"고 주장했다. 그러면서 "시장경제 체제 한계를 감안할 때 제도적 개입 없이 이를 해소할 수 없을 것"이라고 덧붙였다. 
 이에 씽크포비엘은 환경·사회·지배구조(ESG) 평가 체계에 '초고액 인재 독식 기업'에 대한 감점 항목을 신설해야 한다고 제안했다. 해당 기업에 재무적·평판적 리스크를 부과해 과도한 인재 집중을 억제하기 위한 항목이다. 
 그는 "제도적 개입이 없다면 중소기업과 공공기관은 AI 생태계에서 점차 밀려나게 될 것"이라며 "AI 기술을 둘러싼 불평등이 사회 전반으로 확산할 것"이라고 내다봤다. 
 업계 관계자는 이같은 흐름이 기업 문화 자체를 훼손할 수 있다고 지적했다. 그는 "소수 인재 한 명에게 과도한 자원을 몰아주는 것은 팀 전체 동기와 협업 구조를 무너뜨리는 결과를 낳을 수 있다"며 "공정한 보상 체계 신뢰를 없앨 뿐 아니라 조직 내 균형과 문화에 부정적 결과를 초래할 수 있을 것"이라고 강조했다.
 또 다른 기업 관계자는 "인재 한 명의 역량도 중요하지만, 조직 전체의 다양성과 협력을 통한 노하우 축적도 중요하다"며 "적재적소에 알맞은 인재를 배치하고 이들이 함께 성장하고 협업할 수 있는 환경을 조성하는 것도 고려해야 한다"고 말했다.
 김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)
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