Konstantinos Volanakis, Return of the Argonauts (연도 미상). 모험을 마친 아르고호가 항구로 돌아온다. 떠난 배가 돌아오려면 기다리는 항구가 있어야 한다. Public domain. 변경 없음.
※ 필자는 LG AI연구원에서 일한다. 이 글은 회사 입장이 아닌 개인 의견이며, 2026년 10월 31일까지 공개된 자료(공시, 회사 발표, 언론 보도, 논문)만 썼다. 증권사 전망치는 전망일 뿐이고, 성과급 금액은 노조와 언론의 추산이다. 해외로 가려는 사람을 말리려는 글도 아니다. EB NIW 글에 썼듯, 나는 메이저리그에 가는 야구 선수를 응원하듯 빅테크에 가는 엔지니어를 응원하는 쪽이다. 이 글은 그럼에도 서울에 남기로 한, 혹은 남고 싶은 사람들을 위한 글이다.
들어가며: "선배, 서울에 남아도 될까요?"
나는 진로 이야기를 글로 자주 남겨 왔다. 스물다섯에는 프리랜싱, 창업, 중견기업, 대기업을 다 찍어 보고 국내 대학원을 고른 이유를 적었고(프리랜싱, 스타트업, 중견기업, 대기업 그리고 대학원), 박사 졸업을 앞두고는 반년 가까이 잡서치를 한 끝에 서울의 LG AI연구원에 오기로 한 과정을 적었다(2025년 결산 및 2026년 계획, 말하는 감자 박사의 LG 인화원 경력교육과정 4박 5일). 그 글들을 보고 비슷한 고민을 하는 후배들에게 연락을 꽤 받았다. 박사 졸업을 앞둔 사람도 있고, 석사를 마치고 박사 진학과 취업 사이에서 고민하는 사람도 있다. 회사 안에서도 비슷한 질문을 자주 듣는다. 박사과정 중에 리서치 인턴으로 온 친구들이 점심을 먹다가, 실험 돌려 놓고 기다리다가 조심스럽게 물어본다. 불과 1년 전의 나도 같은 자리에서 같은 질문을 했다. 질문은 대체로 비슷하다.
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"미국/중국 빅테크 정규직을 보면 연봉도 자원도 비교가 안 되던데, 그래도 한국에 남는 게 맞을까요?"
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"남으면 커리어가 닫히는 거 아닐까요?"
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"선배는 왜 남았어요?"
솔직하게 답하면, 시장 가치만 놓고 따지면 손해일 수 있다. 숫자로 보면 그렇다. 그런데 대화를 하다 보면 후배들이 진짜 불안해하는 건 연봉 숫자 자체보다 "한국에 남는 게 내 실력이 모자라서 하는 선택처럼 보이면 어떡하나"에 가깝다는 걸 느낀다. 나는 그 불안이 질문을 잘못 세운 데서 온다고 생각한다. 서울과 실리콘밸리의 차이는 사람의 실력 차이보다 돈의 단위와 도시의 능력 차이가 더 크다.
내 선택을 다시 요약하면 이렇다. 잡서치를 할 때 내 조건은 서울에서, 적당한 안정감을 가지고, 재미있는 일을 좋은 팀과 하는 것이었다. 해외에도 참 매력적인 선택지가 있었지만 유부남이 고를 수 있는 선택지는 아니었다. 그리고 결국 내가 붙잡은 건 오래된 꿈이었다. 사람들이 널리 쓰는 제품을 만들고, 누군가에게 "그거 내가 만든 거야"라고 말할 수 있는 삶. 다만 이건 내 사정이고, 후배들의 사정은 다르다. "나는 이랬어"만으로는 답장이 되지 않는다는 생각이 들었다. 그래서 이번에는 선택 밑에 깔린 구조를 정리해 보기로 했다. 이 글은 그 후배들과 인턴 친구들에게 쓰는 긴 답장이다. (그리고 글 끝에 인턴 홍보가 있다. 만관잘부!)
먼저, 이 불안은 서울만의 것이 아니다. NeurIPS'24가 끝나고 조경현 교수님이 짧은 글을 하나 올렸다. 제목은 「i sensed anxiety and frustration at NeurIPS'24」. 학회에서 만난 박사과정 막바지 학생들과 포닥들이 유난히 불안하고 좌절해 있더라는 이야기다. 그중에는 교수님이 지도하는 학생들도 있었다. (Kyunghyun Cho)
교수님의 진단은 이렇다. 2010년대 중반 딥러닝 혁명이 보이기 시작하자, 이를 먼저 알아본 소수의 회사가 소수의 연구실에서 박사들을 쓸어 담았다. 이 회사들은 박사들이 매출에도 이익에도 직접 기여하지 않을 수 있다는 걸 알면서 뽑았다. 어차피 올 혁명에 대비하기 위해서였다. 그렇게 뽑힌 박사들은 학계처럼 하고 싶은 연구를 하면서 학계의 2~5배를 받았다. 이 모습이 학생들에게 신호가 됐고, 박사과정 지원자가 몰렸다.
교수님은 이 파이프라인이 처음부터 지속 가능하지 않았다고 쓴다. 이 구조가 굴러가려면 딥러닝이 "5년 뒤에 산업을 뒤집을 무언가"여야 했고, 그것도 매년 5년 뒤여야 했다. 그런데 다음 세대 박사들이 정말로 미래를 현재로 끌어왔다. 대형 언어 모델이 제품이 된 것이다. 제품이 되면 표준화된 공정이 필요해지고, 매출로 가는 길이 보이면서 연구 자유를 계속 요구하기 어려워진다. 그 사이 대학은 학부와 석사 과정에서 모델을 학습하고 배포하는 법을 가르치기 시작했다. 회사는 예전만큼 박사가 필요 없어졌다. 교수님은 글을 이렇게 맺는다. 이 상황에 나도 의도치 않게 기여한 것 같다, 미안하다.
이 글을 읽으며 두 가지를 생각했다. 하나는 교수님이 그린 세계가 사실 세상에서 아주 예외적인 몇 개 회사의 이야기라는 점이다. 박사를 "미래를 위해" 사 둘 수 있는 회사는 많지 않다. 다른 하나는 그 예외적인 세계를 기준으로 커리어를 그려 온 한국의 학생과 연구자들은 훨씬 더 큰 간극을 느끼고 있을 거라는 점이다.
한국에서 이 이야기는 보통 "인재 유출"이라는 이름으로 다뤄진다. 연봉이 세 배라서, 아이 교육 때문에, 연구 환경 때문에 떠난다는 기사들이다. (한국경제) 다 맞는 말이다. 다만 나는 이 문제를 앞에서 말한 단위, 그러니까 돈의 단위로 다시 읽어 보고 싶다.
내 주장은 네 줄로 줄일 수 있다.
1.
실리콘밸리는 아주 특수한 곳이다. 세상에 박사로 돈을 버는 구조를 가진 회사는 많지 않다. 창업판에서 흔히 말하는 "기술 가치와 시장 가치는 다르다"는 말이 여기서 나온다.
2.
한국에서 글로벌 레벨의 이익, 그러니까 연간 수백조 원의 영업이익을 내는 곳은 삼성전자 반도체와 SK하이닉스뿐이다. 나머지 그룹사 대부분은 10조 원 안팎이다. 물론 이것도 대단한 일이다.
3.
그래서 실리콘밸리에서 배워 온 공식을 그대로 옮기면 금액의 단위가 맞지 않고, 지속 가능한 "일하고 싶은 조직"을 만들기 어렵다.
4.
이건 이전 세대가 그랬듯 우리 세대가 풀어야 하는 문제다.
글은 넷으로 나눴다. 1부에서는 실리콘밸리가 왜 특수한지 경제학의 눈으로 본다. 2부에서는 한국의 돈의 단위를 숫자로 본다. 3부에서는 이전 세대가 같은 문제를 어떻게 풀었는지 본다. 4부에서는 우리 세대가 할 일을 적고, 마지막에 후배들에게 하고 싶은 이야기를 따로 남긴다. 이번에도 길다.
1부. 실리콘밸리는 특수한 곳이다
박사를 '사 둘' 수 있는 회사
조경현 교수님 글에서 가장 중요한 문장은 이거라고 생각한다. 회사들은 박사들이 매출(top line)에도 이익(bottom line)에도 직접 기여하지 않더라도 뽑았다. 다가올 혁명에 대비하려고.
다시 말하면 그 시절 박사의 연봉은 미래에 대한 옵션 프리미엄이었다. 옵션을 사려면 지금 쓰고도 남는 돈이 아주 많아야 한다.
얼마나 많은가. NVIDIA는 2026 회계연도(2026년 1월 결산)에 영업이익 1,304억 달러를 냈다. 직원은 약 4만 2천 명이다. (NVIDIA 10-K) Microsoft의 2026 회계연도 영업이익은 1,552억 달러다. (Microsoft 연차보고서) 요즘 환율(1달러 약 1,320원)로 각각 약 172조 원, 205조 원이다. (뉴시스) NVIDIA를 직원 수로 나누면 1인당 영업이익이 약 310만 달러, 40억 원 안팎이다. 이런 회사들이 한 동네에 여럿 모여 있는 곳이 실리콘밸리다.
임금은 사람만이 아니라 회사를 따라간다
경제학에는 이걸 설명하는 두 갈래 연구가 있다.
첫째는 이익 공유(rent sharing) 연구다. 2021년 노벨경제학상을 받은 데이비드 카드와 동료들은 노동자와 기업을 연결한 데이터로 한 연구들을 모아, 직원 1인당 부가가치가 오르면 임금도 따라 오르며 그 탄력성이 0.05~0.15 정도라고 정리했다. 같은 사람이 회사를 옮길 때 임금이 예측 가능하게 바뀌는데, 회사 고유의 임금 프리미엄이 전체 임금 분산의 약 20%를 설명한다고 했다. (Card, Cardoso, Heining & Kline) 쉽게 말해 같은 실력이라도 어느 회사에 있느냐가 연봉의 꽤 큰 부분을 정한다.
둘째는 슈퍼스타 기업 연구다. 데이비드 오터, 존 밴 리넌 등은 기술 변화와 세계화가 각 산업의 매출을 가장 생산적인 소수 기업에 몰아주면서 "승자가 대부분을 가져가는" 시장이 됐다고 본다. 이익은 높은 마진을 가진 소수 회사에 몰린다. (Autor et al., QJE 2020)
둘을 겹치면 실리콘밸리가 보인다. 승자독식 시장의 승자들이 한 동네에 모여 있고, 그들은 이익을 직원과 나누고, 미래에 대한 옵션까지 사 둘 여유가 있다. 박사 연봉은 이 구조 위에 얹혀 있다. 박사의 실력이 연봉의 이유이긴 하지만, 그 연봉을 가능하게 하는 것은 회사의 이익 풀이다.
기술 가치와 시장 가치
창업판에서 자주 듣는 말이 있다. 기술 가치와 시장 가치는 다르다. 아무리 어렵고 새로운 기술이라도 누군가 값을 치를 이유와 지갑이 없으면 시장 가치는 0에 가깝다. 반대로 기술적으로 평범해도 큰 시장의 병목을 풀면 시장 가치는 커진다.
박사는 기술 가치를 만드는 훈련을 받는다. 조경현 교수님 말대로 새 아이디어를 내고, 검증하고, 논문으로 알리고, 다음으로 넘어가는 훈련이다. 그런데 그 기술 가치가 시장 가치로 바뀌려면 그 기술을 필요로 하는 큰 이익 풀 옆에 있어야 한다. 실리콘밸리는 그런 이익 풀이 세계에서 가장 촘촘하게 모인 곳이다.
그래서 나는 실리콘밸리가 "특수하다"는 말을 이렇게 이해한다. 물론 거기 사람들은 뛰어나다. 하지만 더 중요한 건 기술 가치를 시장 가치로 바꿔 주는 도시의 능력이다. 같은 실력이라도 그 도시에 있으면 더 좋은 환율로 시장 가치가 된다. 한 문장으로 줄이면 이렇다.
기술 가치는 사람에게 붙고, 시장 가치는 자리에 붙는다.
2부. 한국의 돈의 단위
수백조와 10조
다른 회사들은 어떤가.
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현대차 1년 영업이익이 삼성전자 한 분기의 9분의 1 정도다. 현대차의 11조도 엄청난 일이다. 관세를 맞으면서도 미국에서 처음으로 연간 100만 대를 넘겼다. 다만 단위가 다르다.
1인당으로 보면 더 극적이다. SK하이닉스 직원은 6월 말 기준 3만 6,150명이다. (이포커스) 올해 영업이익 전망치 약 263조 원을 단순히 나누면 1인당 70억 원이 넘는다. 기간이 달라 조심해서 봐야 하지만, 앞에서 본 NVIDIA의 1인당 영업이익(약 40억 원)보다 크다. 메모리만 놓고 보면 한국에도 실리콘밸리급, 혹은 그 이상의 단위가 있다는 뜻이다.
단위가 맞으면 보상도 맞는다
그리고 그 단위가 있는 곳에서는 실제로 실리콘밸리급 보상이 나온다.
이 숫자가 말하는 건 단순하다. 한국 회사가 "원래" 박하게 주는 게 아니다. 이익 풀이 글로벌 단위면 한국 회사도 글로벌 단위로 준다. 문화나 연공서열만으로는 이 차이가 설명되지 않는다.
같은 회사, 같은 실력, 다른 시장 가치
2나노 공정을 맞추는 파운드리 엔지니어의 기술 가치가 메모리 엔지니어보다 낮다고 말할 사람은 없다. 차이는 그 기술이 놓인 자리의 이익 풀이다. 1부의 문장 그대로다. 기술 가치는 사람에게 붙고, 시장 가치는 자리에 붙는다. 그리고 사람은 시장 가치를 따라 움직인다. 국경을 넘든, 사업부를 넘든.
공식을 옮기면 생기는 일
그렇다면 메모리의 공식을 다른 회사로 옮기면 어떻게 될까. 한국은 올해 이 실험을 이미 했다. 삼성전자 합의 뒤 두 달 사이에 현대차, 포스코, HD현대중공업, 카카오 등에서 "우리도 영업이익의 N%를"이라는 요구와 쟁의가 이어졌다. 최태원 SK 회장은 영업이익 기반 성과급을 바꿔야 한다는 취지로 말했고, 대통령은 7월 국무회의에서 N% 성과급은 노사쟁의 대상이 아니라며 고용노동부에 방안을 지시했다. (김세형 칼럼, 매일경제) 언론과 칼럼들은 이를 'K자형 양극화'라고 부르며 걱정한다. (연합뉴스, 머니투데이 칼럼)
이걸 노사 문제로만 볼 수도 있지만, 나는 이게 내 세 번째 주장의 국내판이라고 본다. 영업이익 300조 원 회사의 10%와 10조 원 회사의 10%는 같은 공식이지만 다른 금액이다. 공식은 옮길 수 있어도 단위는 옮길 수 없다. 단위를 맞추려고 공식을 비틀면 회사가 버티지 못하고, 공식을 지키면 사람들이 박탈감을 느낀다.
실리콘밸리 공식도 마찬가지다. 미국에서 일하다 돌아온 사람이 "거기서는 이렇게 했다"며 연봉 구조, 연구 자유, 컴퓨트, 조직 구조를 그대로 가져오려 하면 한두 해는 돈을 끌어와서 맞출 수 있다. 정부 예산일 수도, 그룹의 전략 투자일 수도, 벤처 투자일 수도 있다. 정부도 2027년 예산안에 해외 연구자 20명 유치에 250억 원을 넣었다. (연합뉴스) 하지만 이건 조경현 교수님이 말한 미래를 사 두는 돈이고, 그 돈이 계속 들어오려면 미래가 매년 5년 뒤에 있어야 한다.
한국에도 이런 돈이 들어오기 시작했다는 건 좋은 소식이다. 인텔 랩스, 스페이스X 등을 거친 박성현 대표가 세운 AI 반도체 회사 리벨리온은 지난 3월까지 누적 8억 5천만 달러를 투자받았고 기업가치는 약 23억 4천만 달러로 평가됐다. (리벨리온, 매일경제) 같은 회사의 2025년 매출은 320억 원, 영업손실은 1,205억 원이었다. (빅데이터뉴스) 반도체 스타트업은 원래 이렇게 크고, 나는 이 회사가 잘되길 진심으로 바란다. 다만 이 숫자는 시장이 매긴 기대와 지금 버는 돈 사이의 거리를 보여 준다. 그 거리를 매출이라는 단위로 메워야 비로소 지속 가능한 조직이 된다.
그래서 사람들은 떠난다
한국은행이 지난해 국내외 이공계 석·박사 약 2,700명을 조사했더니 국내 근무자의 42.9%가 3년 안에 해외 이직을 고려하고 있었다. 20대는 72.4%, 30대는 61.1%다. 미국에서 일하는 한국인 이공계 박사는 2010년 약 9천 명에서 2021년 약 1만 8천 명으로 두 배가 됐고, 국내 주요 5개 이공계 대학 출신이 순유출의 47.5%를 차지한다. (한국은행, 세계일보) AI만 보면 대한상의 SGI 기준 인구 1만 명당 0.36명이 순유출돼 OECD 38개국 중 35위이고, 보고서는 "유능할수록 떠나는 구조"가 굳어지고 있다고 썼다. (연합뉴스)
현장의 목소리는 더 직접적이다. 아마존 AGI팀 인턴을 마친 서울대 박사과정생은 국내 연구자 역량은 크게 다르지 않은데 연봉과 자원 차이가 크다고 했다. 인턴 월급은 네이버의 4배였고 GPU는 10배 넘게 썼다고 한다. 지도교수인 한보형 교수는 학생들의 선택지를 이렇게 정리했다. 1순위 빅테크, 2순위 교수, 국내 기업은 3순위 정도. (SBS)
그런데 이상한 숫자가 하나 있다. 과기정통부 AI 인재 양성 사업에서 지난해 배출된 석·박사 1,079명 가운데 35.1%가 미취업 상태다. 같은 해 해외로 나간 AI대학원 졸업자는 47명으로 전년의 두 배가 넘었다. (이데일리) 한편 대기업의 69%는 AI 인력을 더 뽑겠다고 하면서도 숙련 인력이 없다고 말한다. (한국은행 AI 전문인력 보고서)
나는 이게 조경현 교수님 글의 한국판이라고 본다. 한국 회사들이 지금 원하는 건 대체로 이미 숙련돼서 모델을 붙이고 굴릴 줄 아는 사람이다. 박사의 기술 가치를 시장 가치로 바꿔 줄 이익 풀은 한국에 많지 않다. 그래서 박사는 남아돌면서 동시에 떠난다.
돈만의 문제는 아니다
보상의 모양도 문제다. 한국은행은 해외는 경력 초기에 임금이 가파르게 오르는데 국내는 연공 중심이라 완만하게 오르고, 그래서 젊은 인력이 머물기 어렵다고 분석했다. (매일경제) AI 기술을 가진 사람이 받는 임금 프리미엄도 한국은 약 6%, 미국은 약 25%다. (한국은행 AI 전문인력 보고서)
이 대목이 중요하다. 단위는 하루아침에 바꿀 수 없다. 하지만 보상의 모양과 돈이 아닌 것들은 지금 당장 바꿀 수 있다. 이건 4부에서 다시 이야기하겠다.
3부. 이전 세대는 어떻게 풀었나
1960년대: 돌아오지 않는 유학생
지금의 인재 유출이 심각하다고 하지만, 이전 세대가 마주한 숫자는 훨씬 나빴다. 1968년 정부가 처음 낸 해외 유학생 보고서에 따르면 1953년부터 1967년 3월까지 유학 자격시험을 통과한 7,958명 중 86%가 미국에서 공부했고, 돌아온 사람은 12.2%(973명)뿐이었다. (사이언스타임즈) 열 명 중 아홉이 돌아오지 않았다.
KIST: 연봉보다 자리
1966년 KIST가 세워지고 해외 한국인 과학자 유치가 시작됐다. KIST가 1969년까지 데려온 25명 가운데 22명이 첫 계약이 끝난 뒤 재계약했고, 1980년까지 다시 한국을 떠난 사람은 한 명뿐이었다. 이 성공을 보고 1970년대 정부출연연구소들이 연이어 생겼고, 1990년대에는 두뇌 유출이 더 이상 큰 문제가 아니게 됐다. (사이언스타임즈)
B. L. Yoon은 1992년 논문에서 한국의 역두뇌유출이 자연스러운 사회 현상이 아니라 국가가 조직한 일이었다고 정리했다. 핵심은 둘이었다. 전략 연구기관을 세우고 법과 행정을 고쳐 일할 환경을 만든 것, 그리고 돌아온 사람에게 파격적인 처우와 연구 자율성을 보장해 힘을 실어 준 것이다. (Yoon 1992) 1960년대 한국의 단위로 미국 연봉을 맞춰 줄 수는 없었다. 대신 돌아온 사람이 자기만 할 수 있는 일을 할 수 있는 자리를 줬다.
1980년대: 반도체와 귀환
다음 장면은 반도체다. 삼성은 1983년 VLSI 사업에 뛰어들면서 GE, IBM, Sharp를 거친 이임성 박사를 기술 고문으로 데려왔다. 미국에서 일하던 엔지니어들이 한국과 대만으로 옮기면서 그 지식이 옮겨 간 회사에 쌓였다. (Song, Columbia) 진 존슨이 인용한 통계로는 1990년대 후반 미국에서 박사를 받은 한국인 가운데 미국에 남아 일하는 비율이 15% 수준까지 내려왔고, 이 귀환 인력이 한국 반도체 산업에 결정적이었다고 정리했다. (Johnson 2002) 한국의 미국 유학 박사 흐름을 연구한 NBER 논문은 이 시기를 셋으로 나눈다. 두뇌 유출(1953~1970), 두뇌 유입(1970~1997), 그리고 두뇌 경쟁(1997~). (NBER)
대만도 비슷했다. 실리코닉스, 인텔, VLSI Technology에서 일하던 우민추(Miin Wu)는 1989년 대만으로 돌아가 신주과학단지에 매크로닉스를 세웠다. 버클리의 애나리 색서니언은 이런 사람들을 그리스 신화의 모험가들에 빗대 '새로운 아르고나우트'라 불렀다. 그녀는 이 흐름이 두뇌 유출보다 두뇌 순환에 가깝다고 봤다. 실리콘밸리의 대만 엔지니어들이 신주의 동료들과 촘촘한 관계를 만들면서 두 지역이 서로를 끌어올렸다는 것이다. (Saxenian, Brookings, Saxenian 2005)
박찬호와 손흥민처럼
내 지도교수님이 종종 하시던 말씀이 있다. 박찬호, 손흥민처럼 우리 인재들이 해외에 나가는 건 축하해 줘야 할 일이라는 것이다. 야구 선수가 메이저리그에 가면 국위선양이라고 부르면서, 엔지니어가 빅테크에 가면 왜 인재 유출이라고 부르는가. EB NIW 글에 적어 둔 생각도 사실 이 말씀에서 왔다.
이 비유를 1부의 눈으로 다시 보면 더 맞아떨어진다. 메이저리그 선수의 연봉은 선수의 실력만큼이나 메이저리그라는 리그의 단위가 정한다. 같은 투수가 같은 공을 던져도 어느 리그의 마운드에 서 있느냐에 따라 몸값이 달라진다. 기술 가치는 사람에게 붙고, 시장 가치는 자리에 붙는다는 말은 스포츠에서 가장 선명하다. 그러니 더 큰 리그로 가는 사람에게 "왜 떠나냐"고 묻는 건 애초에 잘못된 질문이다.
다만 이 비유에는 눈여겨볼 대목이 하나 있다. 우리가 해외로 간 선수를 마음 편히 축하할 수 있는 건 한국에도 리그가 있어서다. 떠난 사람을 보고 꿈을 키운 아이들이 뛸 곳이 있고, 돌아온 사람이 설 곳이 있다. 1960년대의 유학생이 돌아오지 않았던 건 떠나서가 아니라 돌아올 리그가 없었기 때문이고, KIST는 말하자면 그 리그를 처음 만든 일이었다. 색서니언의 두뇌 순환도 같은 이야기다. 신주라는 리그가 있었기에 실리콘밸리의 대만 엔지니어들이 오갈 수 있었다.
그래서 나는 지도교수님의 말에 한 문장을 보태고 싶다. 떠나는 사람은 축하하고, 남는 사람은 리그를 키운다. 둘은 서로 반대가 아니라 한 쌍이다. 리그가 커야 떠난 사람이 돌아올 이유가 생기고, 떠난 사람이 있어야 리그가 바깥의 기준을 잊지 않는다.
이전 세대가 한 일: 공식이 아니라 단위를 만들었다
이전 세대는 미국 연봉을 맞춰 주는 방식으로 이 문제를 풀지 않았다. 풀 수도 없었다. 대신 두 가지를 했다.
첫째, 돌아온 사람이 자기만 할 수 있는 일이 있는 자리를 만들었다. KIST와 출연연이 그랬고, 1980년대 반도체 사업부가 그랬다.
둘째, 그 자리들이 결국 새로운 이익 풀을 만들었다. 반도체다.
그리고 40년 뒤, 그 이익 풀이 지금 메모리 엔지니어에게 7억 원을 주고 있다. 나는 오늘의 300조 원을 이전 세대가 풀어 놓은 답의 배당금이라고 생각한다.
4부. 우리 세대의 숙제
그래서 우리 세대의 숙제를 다섯 가지로 적어 둔다. 앞의 두 개는 지금의 단위 안에서 할 수 있는 일이고, 뒤의 세 개는 단위를 바꾸는 일이다.
1. 공식 말고 단위부터 잰다
조직을 만들거나 고치려는 사람은 실리콘밸리 공식을 보기 전에 자기 조직의 단위부터 정직하게 재야 한다. 1인당 영업이익은 얼마인지, 미래를 사 두는 돈이 몇 년치 있는지, 이 연구가 붙을 사업의 이익은 어느 규모인지.
보상은 고정 연봉으로 실리콘밸리를 쫓기보다 이익 풀에 연동하는 편이 지속 가능하다. SK하이닉스의 PS가 좋은 예다. 단위가 커지면 저절로 커지고, 작아지면 작아진다. 스타트업이라면 지분이 같은 역할을 한다. 다만 2부에서 봤듯 연동 공식을 단위가 다른 회사로 그대로 옮기면 안 된다. 찾아야 하는 건 'N%'가 아니라 우리 단위에서 지속 가능한 N%다.
2. 돈 말고 줄 수 있는 것부터 준다
한국은행 분석에서 고용 안정성(5.4%p)은 소득(4.0%p)만큼, 혹은 그보다 더 이직을 막았다. 연구 생태계와 경력 기회도 돈 못지않게 사람을 움직였다. 이런 것들은 단위와 상관없이 바꿀 수 있다.
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경력 초기의 보상 곡선을 가파르게 만든다. 연공보다 성과를 본다.
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컴퓨트를 준다. 박사과정생이 인턴 한 번으로 "10배"를 체감하는 차이는 연봉보다 먼저 좁힐 수 있다.
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연구를 밖으로 공개할 자유와, 연구자에서 기획자나 리더로 가는 경력 사다리를 준다.
1960년대 KIST가 돌아온 과학자에게 준 것도 결국 자율성과 권한이었다.
3. 박사의 기술 가치가 시장 가치로 바뀌는 자리를 찾는다
한국에 이익 풀이 없는 게 아니다. 메모리가 있고, 10조 원 단위의 자동차, 조선, 배터리, 방산, 가전 회사들이 있다. 이 풀에 AI를 붙여 풀 자체를 키우는 문제가 박사의 기술 가치가 시장 가치로 바뀌는 자리다. HBM 설계와 공정 수율, 공장의 비전 검사, 현장의 로봇 같은 문제다. 1편에서 물었던 "이 연구가 어느 현장의, 누구의 일을 바꿨는가"가 결국 같은 질문이다.
리더보드 위에서 빅테크와 같은 문제를 푸는 것보다, 한국의 이익 풀 옆에서 빅테크가 풀 이유가 없는 문제를 푸는 쪽이 환율이 좋다.
4. 유출이 아니라 순환으로 설계한다
색서니언의 아르고나우트는 떠났다가 돌아오고, 오가면서 두 지역을 함께 끌어올렸다. 떠나는 사람을 손실로만 세지 말고 미래의 아르고나우트로 보자. 소프트웨어정책연구소장도 유출을 막는 데서 그치지 말고 '인재 순환' 구조로 바꿔야 한다고 했다. (지디넷코리아)
그러려면 다리가 필요하다. 해외 연구자와의 공동 연구와 겸직, 서울과 실리콘밸리에 함께 두는 거점, 그리고 돌아오는 사람이 자기만 할 수 있는 일을 찾을 수 있는 자리. 리벨리온이 서울 본사와 함께 산타클라라에 법인을 둔 것도 그런 다리다. (리벨리온)
5. 다음 단위를 만든다
마지막이 가장 어렵고 가장 중요하다. 정부의 프론티어 AI 예산도, 벤처 투자도 결국 미래를 사 두는 돈이다. 좋은 마중물이지만 미래가 매년 5년 뒤일 수는 없다. 그 돈이 끊기기 전에 매출이라는 단위로 바꾸는 것, 메모리 다음의 이익 풀을 만드는 것이 우리 세대의 숙제다. 이전 세대가 KIST와 반도체로 그 일을 했듯이. 그 일을 해낼 조직이 어떻게 생겨야 하는지는 3편에서 길게 적었다.
서울에 남고 싶은 후배에게
다시 들어가며의 질문으로 돌아가자. "선배, 서울에 남아도 될까요?"
나는 박사를 마치고 서울의 기업 연구소에 들어온 주니어 연구자다. EB NIW 글에 썼듯 우리 부부는 서울이 좋다. 이 선택이 시장 가치로 따져 손해가 아니라고 우기지는 않겠다. 1부와 2부의 숫자대로라면 손해일 수 있다. 다만 그 손해는 너의 실력에 대한 평가가 아니라, 너가 앉을 자리의 단위에 대한 이야기다. 그걸 구분하면 선택이 훨씬 덜 불안해진다.
그래서 후배들에게는 이렇게 말해 주고 싶다.
자리를 고르는 기준을 가져라. 시장 가치가 자리에 붙는다면, 회사 이름보다 그 자리가 어떤 이익 풀 옆에 있는지를 봐야 한다. 이익 풀이 이미 있거나, 네 일이 이익 풀을 만들 수 있는 자리를 골라라.
기술 가치는 국경과 상관없이 쌓아라. 기술 가치는 사람에게 붙는다. 논문, 오픈소스, 밖의 사람들과의 네트워크를 계속 쌓아야 언제든 순환할 수 있고, 그래야 서울에 있는 것이 갇힌 게 아니라 고른 것이 된다. 남는 것과 닫히는 것은 다르다.
업사이드를 나누는 구조에 서라. 고정 연봉으로 실리콘밸리를 이길 수는 없다. 하지만 내가 키운 만큼 나누는 구조에서는 단위가 커질 때 같이 커질 수 있다. 올해 메모리 엔지니어들이 보여 준 것도 그것이다.
여기서만 할 수 있는 일을 찾아라. 한국의 공장, 한국의 데이터, 한국의 고객 옆에서만 보이는 문제가 있다. 실리콘밸리의 사람들과 같은 문제를 풀면 단위에서 지지만, 그들이 풀 이유가 없는 문제를 풀면 단위를 만드는 쪽에 설 수 있다. 1960년대에 돌아온 과학자들이 붙잡은 것도 그런 일이었다.
떠나는 친구를 응원하고, 다리를 놓아라. 떠나는 것도 좋은 선택이다. 다만 떠난 친구와 남은 친구가 계속 연결돼 있어야 색서니언이 말한 순환이 생긴다. 언젠가 그들이 돌아올 때 자기만 할 수 있는 일을 찾을 수 있는 자리를, 남은 우리가 만들어 두면 된다.
맺으며
조경현 교수님은 글 끝에서 학생들의 불안과 좌절을 덜어 줄 방법을 떠올리지 못하겠다며 미안하다고 썼다. 나도 그 방법을 알지는 못한다. 다만 한국의 맥락에서는 불안의 정체 하나는 조금 보인다. 우리가 보고 자란 공식과 우리가 가진 단위가 맞지 않는다는 것이다.
공식은 배워 올 수 있다. 단위는 만들어야 한다. 이전 세대는 열 명 중 아홉이 돌아오지 않던 시절에 연구소와 산업을 만들어 그 단위를 만들었고, 우리는 지금 그 배당금을 받고 있다.
그래서 이 글은 질문 하나로 끝내려 한다. 내가 일하는 조직은 자기 단위로 지속 가능한가, 그리고 다음 단위를 만들고 있는가. 서울에 남기로 한 사람들이 이 질문에 "그렇다"고 답할 수 있는 자리를 하나씩 늘려 가는 것이 우리 세대의 일이라고 생각한다.
그리고 내년에 또 어떤 후배가 "선배, 서울에 남아도 될까요?"라고 물으면, 그때는 지금보다 조금 더 자신 있게 답하고 싶다. 여기에도 네 기술 가치가 제값을 받는 자리가 있다고. 없으면 같이 만들자고.
P.S. 같이 만들 사람을 찾고 있다
"같이 만들자"는 말이 빈말이 아니라는 증거로 홍보를 조금 하겠다. LG AI연구원은 리서치 인턴을 상시로 뽑고 있다. 내가 있는 EXAONE Lab에서는 K-EXAONE을 만드는 과정에서 사전학습부터 사후학습, 평가까지 모델 개발 전반을 가까이에서 경험할 인턴을 찾고 있다. 모델 구조와 효율, 학습·추론 최적화, 에이전트와 도구 사용, 추론, 긴 문맥, 평가까지 영역도 넓다. (Large Language Model Research Scientist Internship) EXAONE 말고도 Physical AI, 에이전트, 소재·화학 등 연구원 전체에 여러 인턴 포지션이 열려 있다. (LG AI Research Careers)
공고를 읽고 궁금한 게 있거나, 이 글에 대해 하고 싶은 이야기가 있거나, 그냥 "선배, 서울에 남아도 될까요?"를 직접 묻고 싶다면 링크드인으로 DM을 보내 달라. 점심 한 끼 값의 답장은 할 수 있다. 단, 현재 LG AI연구원은 병역지정업체가 아니라서 전문연구요원 채용과 전직은 안 된다는 점은 미리 알아 두자.
참고자료
들어가며
1부. 실리콘밸리는 특수한 곳이다
2부. 한국의 돈의 단위
3부. 이전 세대는 어떻게 풀었나
4부. 우리 세대의 숙제
P.S.
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