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기자 admin@reelnara.info
젠슨 황 엔비디아(NVIDIA) 최고경영자(CEO)가 인공지능(AI)을 단순한 기술이 아닌 국가 차원의 필수 인프라로 규정했다. 각국 정부가 전기나 도로처럼 직접 구축하고 관리해야 할 기반 시설이라는 의미다.
그는 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF) 연설과 대담에서 "AI는 새로운 산업혁명"이라며 "이제는 선택이 아니라 국가 경쟁력을 좌우하는 인프라 단계에 들어섰다"고 말했다. AI 확산이 소프트웨어 혁신을 넘어 에너지와 설비, 건설 등 물리적 산업 전반을 재편하는 단계에 접어들었다는 설명이다.
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AI는 기술 아닌 '국가 인프라'… 전기·도로처럼 다뤄야 한다
황 CEO는 AI 산업을 '국가 기반 시설 구축'에 비유했다. 전력과 에너지 공급, 반도체와 컴퓨팅 장비, 데이터센터, AI 모델, 애플리케이션으로 이어지는 5단계 구조가 동시에 갖춰져야 비로소 AI 모바일야마토 경쟁력이 완성된다는 것이다.
특히 데이터센터와 전력 설비 확충이 핵심 과제로 꼽힌다. 그는 "지금까지 수천억 달러가 투자됐지만 앞으로도 수조 달러, 우리 돈 수천조 원 규모의 추가 투자가 필요하다"며 "AI 인프라 구축은 인류 역사상 가장 큰 규모의 산업 프로젝트가 될 것"이라고 밝혔다.
일각에서 제기되는 거품론에 대해 바다이야기사이트 서도 선을 그었다. 대규모 자금이 몰리는 이유는 과열이 아니라, 국가 단위 인프라를 새로 만드는 구조적 변화 때문이라는 설명이다. 동시에 각국이 자국 언어와 산업 환경에 맞는 AI 역량을 확보하면 기술 격차를 줄이는 기회가 될 수 있다고 덧붙였다.
데이터센터 늘자 숙련 기술직 각광…"일자리 더 만들어진다"
일자리 전망도 모바일야마토 기존 우려와 달랐다. 황 CEO는 "AI는 일자리를 없애는 기술이 아니라 더 많은 일을 만들어내는 도구"라고 말했다.
데이터센터 건설과 설비 증설이 늘면서 전기공, 배관공, 건설 인력, 설비 기사 등 숙련 기술직 수요가 크게 증가할 것이라는 분석이다. 일부 직군은 고소득 전문직 수준의 보상을 받을 가능성도 언급됐다.
모바일야마토 "코딩 박사보다 전기공이 더 귀해질 수 있다"는 그의 발언은 상징적이다. AI 시대의 핵심 인력이 반드시 소프트웨어 개발자에만 한정되지 않는다는 뜻이다. 실제로 AI 인프라는 건설·전력·설비 같은 전통 산업과 맞닿아 있으며, 현장 기술력이 산업 경쟁력을 좌우한다는 게 그의 판단이다.
결국 황 CEO의 메시지는 분명하다. AI는 '첨단 기술'이 아니라 전기와 도로처럼 반드시 갖춰야 할 기반 시설이며, 그 과정에서 새로운 산업과 일자리가 함께 만들어진다는 것이다.
한편 젠슨 황은 1993년 엔비디아를 공동 창업한 반도체 기업인으로, 오늘날 AI 시대를 가능하게 한 핵심 인물로 꼽힌다. 엔비디아는 AI 학습과 추론에 필수적인 GPU와 데이터센터용 칩 시장을 사실상 주도하며 전 세계 빅테크와 정부, 연구기관에 AI 컴퓨팅 인프라를 공급하고 있다. 그래픽칩 회사였던 엔비디아를 AI 플랫폼 기업으로 전환시킨 그의 전략은 현재의 생성형 AI 붐을 떠받치는 기반이 됐다는 평가를 받는다. 실리콘밸리에서는 그를 'AI 산업의 설계자'로 부른다.
AI 시대, 우리 아이는 무엇을 준비해야 할까
젠슨 황과 일론 머스크가 다보스에서 던진 메시지는 비슷하다. 인공지능(AI)은 일자리를 없애기보다, 직업의 지형 자체를 바꾸고 있다는 것이다.
앞서 언급한 바와 같이 젠슨 황은 "코딩 박사보다 전기공이 더 귀해질 수 있다"고 말했다. AI 산업이 데이터센터와 전력 설비, 반도체, 건설 등 물리적 인프라 중심으로 확장되면서 숙련 기술직 수요가 빠르게 늘고 있다는 설명이다. 전기·설비·로봇 유지보수 같은 현장 직무가 대표적이다. 머스크 역시 AI 로봇이 외과의사를 능가할 수 있다며, 전통적인 전문직도 더 이상 안전지대가 아닐 수 있다고 언급했다. 특정 직업이나 학벌이 미래를 보장하던 시대가 달라지고 있다는 의미다.
결국 핵심은 '어떤 직업을 택하느냐'보다 '어떤 역량을 갖추느냐'다. 전문가들은 수학·과학·문해력 같은 기초 학습 능력과 AI·데이터 도구를 활용하는 디지털 역량을 기본으로 꼽는다. 여기에 전기·설비·로봇 관리 등 실무 기술과 현장 경험도 경쟁력이 된다.
그렇다면 학부모는 무엇을 준비시켜야 할까.
의외로 답은 거창하지 않다. 코딩 영재반이나 값비싼 사교육보다 먼저 필요한 건 '기초 체력' 같은 학습 능력이다. 문제를 읽고 이해하는 문해력, 수학적 사고력, 논리적으로 생각하는 힘. AI를 잘 쓰는 사람은 결국 '생각을 잘하는 사람'이기 때문이다.
여기에 디지털 도구를 자연스럽게 다루는 경험이 더해지면 좋다. 엑셀로 데이터를 정리해보고, 간단한 코딩이나 로봇 키트를 만져보고, 생성형 AI를 직접 활용해 보는 것. 중요한 건 전문가 수준의 기술이 아니라 '두려움 없이 써보는 태도'다.
또 하나 주목할 점은 손으로 하는 기술의 가치다.
전기, 목공, 기계, 드론, 로봇 조립처럼 몸을 쓰는 경험은 앞으로 더 귀해진다. AI가 대신할 수 없는 영역이기 때문이다. 실제로 선진국에서는 기술 교육과 직업 교육(STEM+기술직)을 다시 강화하는 추세다. 공부 잘하는 아이와 손재주 좋은 아이의 경계가 사라지고 있다. 미래 직업은 '화이트칼라 vs 블루칼라'로 나뉘지 않는다. AI를 이해하는 전기공, 데이터를 읽는 정비사, 로봇을 다루는 간호사처럼 기술과 현장이 결합된 '하이브리드 인재'가 주인공이 된다.
AI 시대의 진로 전략은 단순하다. 직업 이름을 정해두기보다, 어떤 변화가 와도 적응할 수 있는 힘을 키워주는 것. 배우는 속도, 문제 해결력, 새로운 도구를 익히는 유연성. 그것이 결국 가장 확실한 '미래 보험'이다.
어쩌면 우리가 아이에게 해줄 수 있는 최고의 준비는 이것인지도 모른다. "정답을 맞히는 사람"이 아니라, "새로운 세상을 겁내지 않는 사람"으로 키우는 것.
하은정 기자 haha@ilyo.co.kr
그는 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF) 연설과 대담에서 "AI는 새로운 산업혁명"이라며 "이제는 선택이 아니라 국가 경쟁력을 좌우하는 인프라 단계에 들어섰다"고 말했다. AI 확산이 소프트웨어 혁신을 넘어 에너지와 설비, 건설 등 물리적 산업 전반을 재편하는 단계에 접어들었다는 설명이다.
사이다쿨접속방법
AI는 기술 아닌 '국가 인프라'… 전기·도로처럼 다뤄야 한다
황 CEO는 AI 산업을 '국가 기반 시설 구축'에 비유했다. 전력과 에너지 공급, 반도체와 컴퓨팅 장비, 데이터센터, AI 모델, 애플리케이션으로 이어지는 5단계 구조가 동시에 갖춰져야 비로소 AI 모바일야마토 경쟁력이 완성된다는 것이다.
특히 데이터센터와 전력 설비 확충이 핵심 과제로 꼽힌다. 그는 "지금까지 수천억 달러가 투자됐지만 앞으로도 수조 달러, 우리 돈 수천조 원 규모의 추가 투자가 필요하다"며 "AI 인프라 구축은 인류 역사상 가장 큰 규모의 산업 프로젝트가 될 것"이라고 밝혔다.
일각에서 제기되는 거품론에 대해 바다이야기사이트 서도 선을 그었다. 대규모 자금이 몰리는 이유는 과열이 아니라, 국가 단위 인프라를 새로 만드는 구조적 변화 때문이라는 설명이다. 동시에 각국이 자국 언어와 산업 환경에 맞는 AI 역량을 확보하면 기술 격차를 줄이는 기회가 될 수 있다고 덧붙였다.
데이터센터 늘자 숙련 기술직 각광…"일자리 더 만들어진다"
일자리 전망도 모바일야마토 기존 우려와 달랐다. 황 CEO는 "AI는 일자리를 없애는 기술이 아니라 더 많은 일을 만들어내는 도구"라고 말했다.
데이터센터 건설과 설비 증설이 늘면서 전기공, 배관공, 건설 인력, 설비 기사 등 숙련 기술직 수요가 크게 증가할 것이라는 분석이다. 일부 직군은 고소득 전문직 수준의 보상을 받을 가능성도 언급됐다.
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의외로 답은 거창하지 않다. 코딩 영재반이나 값비싼 사교육보다 먼저 필요한 건 '기초 체력' 같은 학습 능력이다. 문제를 읽고 이해하는 문해력, 수학적 사고력, 논리적으로 생각하는 힘. AI를 잘 쓰는 사람은 결국 '생각을 잘하는 사람'이기 때문이다.
여기에 디지털 도구를 자연스럽게 다루는 경험이 더해지면 좋다. 엑셀로 데이터를 정리해보고, 간단한 코딩이나 로봇 키트를 만져보고, 생성형 AI를 직접 활용해 보는 것. 중요한 건 전문가 수준의 기술이 아니라 '두려움 없이 써보는 태도'다.
또 하나 주목할 점은 손으로 하는 기술의 가치다.
전기, 목공, 기계, 드론, 로봇 조립처럼 몸을 쓰는 경험은 앞으로 더 귀해진다. AI가 대신할 수 없는 영역이기 때문이다. 실제로 선진국에서는 기술 교육과 직업 교육(STEM+기술직)을 다시 강화하는 추세다. 공부 잘하는 아이와 손재주 좋은 아이의 경계가 사라지고 있다. 미래 직업은 '화이트칼라 vs 블루칼라'로 나뉘지 않는다. AI를 이해하는 전기공, 데이터를 읽는 정비사, 로봇을 다루는 간호사처럼 기술과 현장이 결합된 '하이브리드 인재'가 주인공이 된다.
AI 시대의 진로 전략은 단순하다. 직업 이름을 정해두기보다, 어떤 변화가 와도 적응할 수 있는 힘을 키워주는 것. 배우는 속도, 문제 해결력, 새로운 도구를 익히는 유연성. 그것이 결국 가장 확실한 '미래 보험'이다.
어쩌면 우리가 아이에게 해줄 수 있는 최고의 준비는 이것인지도 모른다. "정답을 맞히는 사람"이 아니라, "새로운 세상을 겁내지 않는 사람"으로 키우는 것.
하은정 기자 haha@ilyo.co.kr


