AI를 가장 잘 만드는 사람들이 AI로 창업하지 않는 이유 한국 고급 인재 715명의 역설

Anthropic의 연간 매출이 190억 달러를 넘어서고, OpenAI가 전략을 통째로 바꾸고, 제프 베조스가 140조 원을 들어 공장을 사는 시대입니다. AI가 돈이 된다는 것은 이제 의심의 여지가 없습니다.

그런데 한국에서 AI를 가장 잘 만드는 사람들은 AI로 창업하지 않고 있습니다. 소프트웨어정책연구소(SPRi)가 AI 전공 석·박사급 인재 715명을 대상으로 한 조사 결과가 이 역설을 숫자로 보여줍니다.

기술은 자신 있지만, 창업은 자신 없다

조사 결과의 첫 번째 발견은 기술 역량과 사업화 역량 사이의 괴리입니다.

AI 전공 석·박사 인재의 기술 자기효능감은 평균 7점 이상(10점 만점)으로 높게 나타났습니다. 자신의 기술 능력에 대한 확신은 충분합니다. 그러나 창업 관련 역량, 즉 사업 기회 포착, 자금 조달, 팀 구성, 시장 진입 등에 대한 자신감은 5~6점 수준에 머물렀습니다. 기술을 만드는 능력과 그 기술을 사업으로 바꾸는 능력 사이에 약 2점의 격차가 존재합니다.

이 격차는 단순한 지식 부족이 아닙니다. 구조적 문제입니다. 한국의 AI 석·박사 과정은 논문과 모델 성능에 최적화되어 있지, 시장 분석이나 고객 발굴을 가르치지 않습니다. 기술은 세계 수준이지만, 그 기술이 누구의 어떤 문제를 해결하는지를 연결하는 훈련이 빠져 있습니다.

가장 역설적인 발견

이 보고서에서 가장 주목할 만한 발견은 반직관적입니다. 기술 역량에 대한 자신감이 높을수록 창업 의지가 오히려 낮아집니다.

상식적으로는 기술을 잘 아는 사람이 창업에 더 적극적일 것 같지만, 현실은 반대입니다. 이유는 기회비용입니다. AI 석·박사는 한국에서 가장 채용 경쟁이 치열한 인재입니다. 대기업, 연구소, 글로벌 테크 기업이 높은 연봉과 안정적 경력 경로를 제공합니다. SPRi의 2024년 조사에 따르면 국내 AI 기업의 81.9%가 인력 부족을 호소하고 있으며, 2027년까지 약 1만 2,800명의 AI 인력이 추가로 필요합니다.

즉, AI를 잘 만들수록 좋은 직장에 쉽게 갈 수 있고, 좋은 직장에 쉽게 갈 수 있을수록 창업의 기회비용이 커집니다. 기술 역량이 창업의 촉진제가 아니라 억제제로 작용하는 역설적 구조입니다.

실패가 두렵고, 기회가 안 보인다

창업을 가로막는 직접적 요인도 명확합니다.

전체 응답자의 66.3%는 실패에 대한 두려움 때문에 창업을 주저한다고 답했습니다. 한국의 창업 실패는 단순한 사업 종료가 아닙니다. 개인 신용 훼손, 연대 보증 리스크, 경력 단절로 이어지는 구조적 페널티가 존재합니다. 미국에서 창업 실패가 다음 도전의 자산으로 인정받는 것과는 대조적입니다.

사업 기회에 대한 인식도 낮습니다. 향후 6개월 내 좋은 사업 기회가 있을 것이라는 긍정 응답은 29.4%에 그쳤습니다. AI 기술의 발전 속도를 고려하면 사업 기회는 넘쳐나는데, 정작 그 기술을 만드는 사람들은 기회를 인식하지 못하고 있습니다.

사회적 분위기도 창업 친화적이지 않습니다. 직장인 응답자 중 창업을 바람직한 경력 경로로 보는 비율은 22.3%에 불과했습니다. 대학원생의 59.8%는 창업 의사가 없다고 답했습니다. 직장인 중 69.8%가 창업 의향을 보였지만, 대부분 구체적 실행 계획이 없는 장기적 희망 사항에 머물렀습니다.

교육은 효과가 없고, 경험만이 효과가 있다

보고서가 드러낸 또 하나의 중요한 사실이 있습니다. 창업 교육과 세미나는 창업 의지에 유의미한 영향을 미치지 않았습니다.

반면, 실전 경험은 뚜렷한 차이를 만들었습니다. 창업 경진대회 참가, 스타트업 근무 경험이 있는 경우 창업 의지가 유의미하게 높아졌습니다. 주변에 창업자가 많을수록 창업을 현실적인 선택지로 인식하는 경향도 강했습니다. 가족과 지인의 지지가 높을수록, 창업을 매력적인 경력으로 인식할수록 의지가 증가했습니다.

이것은 정책적으로 중요한 함의를 가집니다. 강의실에서 창업론을 가르치는 것으로는 부족합니다. 실제로 스타트업에서 일해보고, 창업자를 만나고, 작은 규모라도 사업을 실행해보는 경험이 유일하게 효과 있는 처방입니다.

정부는 움직이고 있지만

과학기술정보통신부는 3월 17일 ‘2026년도 AI·디지털기반 창업인재양성 사업’을 공고했습니다. GPU 26만 장 확보, AI 예산 약 10조 원 편성, AI 중심대학 30개교 확대(2030년까지) 등 인프라와 교육에 대한 투자는 역대 최대 규모입니다.

그러나 SPRi 보고서가 보여주는 문제의 핵심은 인프라나 교육의 양이 아닙니다. 창업과 취업 사이의 기회비용 격차, 실패에 대한 구조적 페널티, 그리고 창업을 정당한 경력으로 인정하지 않는 사회적 인식입니다. GPU를 더 확보하고 대학을 더 지정하는 것으로는 이 구조를 바꿀 수 없습니다.

한편, 한국 AI 스타트업 생태계의 현실도 냉정합니다. 조선일보의 2026년 3월 보도에 따르면, AI 벤처 투자 유치에서 한국은 글로벌 순위권 밖입니다. 규제로 점철된 생태계가 해외 투자자들에게 매력적이지 않다는 분석입니다. 국내 AI 기업의 AI 전문 인력 부족(58.2%)은 여전히 가장 시급한 문제로 꼽히고 있으며, 그 인력이 대부분 대기업과 연구소에 흡수되고 있습니다.

글로벌 대비: 같은 인재, 다른 결과

같은 수준의 AI 인재가 미국에서는 어떻게 움직이는지 보면, 한국의 구조적 문제가 더 선명해집니다.

OpenAI는 비영리 연구소에서 시작해 250억 달러 매출 기업으로 성장했습니다. Anthropic은 OpenAI 출신 연구자들이 창업해 3,800억 달러 기업가치를 만들었습니다. 베조스의 프로젝트 프로메테우스는 OpenAI, DeepMind, Meta 출신 연구자 100명 이상을 영입해 창업 6개월 만에 300억 달러 기업가치를 달성했습니다. Cursor는 AI 코딩 도구를 만들어 일일 사용자 100만 명, 기업가치 500억 달러 논의가 진행 중입니다.

이 모든 기업의 핵심 인력은 AI 석·박사급 연구자들입니다. 한국의 AI 석·박사 인재와 기술 수준에서 본질적 차이가 있는 것이 아닙니다. 차이는 환경입니다. 실패해도 다시 도전할 수 있는 자본 시장, 창업 경험이 경력 자산으로 인정되는 문화, 그리고 기회비용을 낮춰주는 투자 생태계가 미국에는 있고 한국에는 부족합니다.

결론

한국의 AI 인재는 세계 수준의 기술을 가지고 있습니다. 그런데 그 기술이 창업으로 연결되지 않고 있습니다.

문제의 뿌리는 기술 부족이 아닙니다. 실패의 대가가 너무 크고, 취업의 보상이 너무 확실하고, 창업을 정당한 경력으로 인정하지 않는 환경입니다. 교육으로는 바뀌지 않습니다. 실전 경험, 실패를 용인하는 제도, 기회비용을 줄이는 투자 생태계가 필요합니다.

AI 기술은 넘쳐나는데, 그 기술로 사업을 만드는 사람은 부족합니다. 이 역설을 풀지 못하면, 한국의 AI 인재는 계속 다른 나라의 AI 기업을 위해 일하게 될 것입니다.

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