[뉴스스페이스=김정영 기자] 인공지능(AI) 혁신의 진원지로 꼽히는 오픈AI가 “극적인 수준으로 성장 속도를 늦추겠다”고 밝히면서, AI가 고용 구조를 어떻게 재편할지에 대한 논쟁이 다시 뜨거워지고 있다. 샘 올트먼 오픈AI CEO는 “더 적은 인원으로 훨씬 더 많은 일을 해낼 수 있을 것”이라며, 대규모 인력 확충 대신 AI 활용을 전제로 한 ‘슬림 성장’을 공식화했다.
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오픈AI, “극적인 성장 둔화”…AI가 만든 첫 번째 ‘인력 벨트 조이기’

intellizence, news.crunchbase, businessinsider, indiatvnews, techcrunch에 따르면, 올트먼 CEO는 26일(현지시간) 타운홀 미팅에서 “우리는 처음으로 극적인 수준으로 성장을 늦출 계획”이라고 밝히면서, 이는 최근 채용·면접 방식 변화에 대한 내부 질문에 대한 답변이었다. 개발자 채용 자체는 이어가되 “더 적은 인원으로 훨씬 더 많은 일을 할 수 있다”는 점을 분명히 해, 채용 축소가 경기 탓이 아니라 AI 생산성 향상에 따른 전략적 선택임을 시사했다.
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그는 “과도하게 공격적으로 채용한 다음, 갑자기 AI가 많은 일을 처리할 수 있다는 사실을 깨닫고 매우 불편한 대화를 하는 일을 피해야 한다”고 덧붙여, 인력 구조를 미리 조정하는 ‘선제적 방어’라는 점도 강조했다. 향후 면접 역시 스펙·이력보다 실시간 실무 역량 검증 중심으로 바꾸겠다고 예고하며, “1년 전이었다면 2주 동안 해내기도 어려웠을 일을 지원자가 현장에서 10∼20분 안에 해내는 모습을 보고 싶다”고 말했다.
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실리콘밸리 전반으로 번지는 ‘고용 축소 + AI 전환’ 흐름

오픈AI의 ‘성장 감속’ 선언은 실리콘밸리 전반의 구조 변화와 맞물려 있다. 미국·글로벌 기술 기업들의 감원과 채용 동결은 이미 거대한 흐름이 됐다. 2024년 한 해 동안 미국 기반 테크 기업에서만 최소 9만5천 명 이상이 해고됐고, 2025년에도 감원은 이어지고 있다는 집계가 나와 있다.
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2025년과 2026년 초까지 글로벌 빅테크와 스타트업을 합치면, 누적 해고 인원이 20만명을 넘어섰다는 분석도 제기된다. 여기에는 메타, 아마존, 구글, 마이크로소프트 등 대표 빅테크가 모두 포함돼 있으며, 표면적인 사유는 ‘비용 절감’이지만, 이면에는 AI 도입으로 인한 인력 재편이 깔려 있다는 것이 업계의 공통 인식이다.

특히 메타는 2025년 10월 약 600명의 AI 관련 인력 감축을 단행하는 한편, 동시에 ‘슈퍼인텔리전스 랩’을 네 개 조직으로 재편하는 등 AI 조직 구조 최적화에 나섰다. 인텔리전스 랩 산하에는 기초 연구, 슈퍼인텔리전스 개발, 서비스용 AI 도구, 인프라 구축 등의 기능이 분리 배치됐는데, 이는 “무조건 사람을 늘리는 방식의 AI 투자”에서 “정예 인력 + 대규모 모델 + 인프라” 중심으로 축이 이동하고 있음을 보여준다.

“AI 동료 많고 사람은 적은 회사” vs “완전 자동화 회사”

올트먼 CEO는 미래 기업의 고용 형태를 두 가지 시나리오로 제시했다. 하나는 “인간은 조금만 채용하고 AI 동료를 많이 두는 방식”, 다른 하나는 “완전히 AI로 운영되는 방식”이다. 그는 전자, 즉 사람과 AI가 함께 일하는 구조가 되기를 진심으로 바란다고 강조했다.
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현재 빅테크의 움직임은 대체로 첫 번째 시나리오 쪽으로 기울어져 있다. 구글, 메타, 아마존, 애플 등은 2025년 들어 전사적 채용 동결 또는 대폭 축소를 선언하면서도, AI 관련 핵심 포지션만은 예외적으로 유지하거나 오히려 비중을 높이는 추세다. 인도 등 신흥시장에서 이들 기업의 공개 채용 포지션 수는 평년 대비 98% 가까이 줄어든 반면, 남아 있는 포지션의 상당 비중이 AI·데이터·클라우드 관련 직무라는 보고도 있다.
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메타는 수백 명의 AI 인력을 감축하는 한편, 슈퍼인텔리전스 랩 인력을 50명 이상 고액 연봉으로 스카우트하며 ‘소수 정예’ 전략을 병행하고 있다. 이는 “헤드카운트 확대를 통한 성장” 대신 “AI·인프라·정예 인력”을 축으로 한 레버리지 성장 모델로의 대전환을 상징한다.

대학 교육, 더 이상 AI 개발자의 최선 경로인가

올트먼의 발언은 교육계에도 파장을 던진다. 그는 “개인적으로 지금 AI 개발자라면 대학에 다니는 게 시간 활용 측면에서 최선은 아닐 것”이라며, 대학 중퇴를 고민하는 참석자에게 자신의 경험을 빗대어 이렇게 답했다. 전통적인 4년제 컴퓨터공학 교육이, 빠르게 변화하는 AI 실무 현장과 괴리되고 있다는 인식을 드러낸 것이다.
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동시에 그는 “현재 교육에서 AI 도구가 문제가 된다는 것은 이해하지만, 그건 우리가 가르치는 방식을 바꿔야 한다는 걸 시사한다”고 말하며, 교육 과정 자체에 AI 도구 활용을 정식으로 통합해야 한다고 주장했다. 다만 유치원 등 초기 아동 교육 단계에서는 “발달 단계상 컴퓨터나 AI를 들여놓지 않는 편이 낫다”고 선을 그었다.
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산업계의 데이터는 이미 교실 밖에서 ‘AI 학습’이 진행 중임을 보여준다. 스탠퍼드 AI 인덱스 2025에 따르면, 2024년 발표된 주목할 만한 AI 모델 가운데 약 90%가 산업계에서 나왔고, 전통적인 학계 주도 연구 비중은 빠르게 낮아지는 추세다. AI 연구·개발의 중심이 대학에서 기업으로 이동함에 따라, AI 개발자를 꿈꾸는 이들의 최적 경로 역시 부트캠프, 현장 프로젝트, 오픈소스 기여 등 ‘비정규 트랙’ 쪽으로 기우는 양상이다.
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한편, 골드만삭스·맥킨지·WEF 등은 공통적으로 “AI로 인해 2027년까지 현재 노동자의 약 40~44%가 보유한 기술이 의미 있게 흔들릴 것”이라고 경고한다. 이는 ‘대학 졸업장’보다, 평생에 걸친 리스킬링·업스킬링 능력이 핵심 경쟁력으로 부상하고 있음을 방증한다.