저커버그의 '비밀 리스트'...AI 인재 전쟁의 현주소

1억 달러 연봉으로도 모자라, 글로벌 테크 기업들의 천재 쟁탈전 격화

실리콘밸리 전체가 주목하는 '그 리스트(The List)'가 있다. 메타(Meta) 창립자 마크 저커버그가 수개월에 걸쳐 직접 작성한 인공지능(AI) 분야 최고 인재들의 비밀 명단이다. 이 리스트에 이름이 오른 연구자들에게는 상상을 초월하는 1억 달러 규모의 연봉 패키지가 제시되고 있다. 하지만 돈만으로는 부족하다. AI가 미래 패권을 좌우할 핵심 기술로 자리 잡으면서, 극소수 천재들을 둘러싼 글로벌 테크 기업들의 쟁탈전이 그 어느 때보다 치열해지고 있다.

Zuckerberg's Secret List: Inside the AI Talent War

Even $100 Million Isn't Enough: Tech Giants Battle for AI Genius Minds

There's a list that has all of Silicon Valley talking. "The List," as it's known, is a secret compilation of artificial intelligence's top talent that Meta founder Mark Zuckerberg has spent months personally crafting. For select researchers whose names appear on this coveted roster, the Facebook billionaire is dangling compensation packages worth up to $100 million. But money alone isn't enough. As AI emerges as the defining technology of our era, the battle among global tech giants for a handful of exceptional minds has reached unprecedented intensity.

저커버그가 직접 나선 스카우트 작전

월스트리트저널(WSJ)이 최근 보도한 바에 따르면, 저커버그는 개인적으로 AI 연구 논문을 샅샅이 뒤져가며 영입 대상자를 물색하고 있다. 그는 두 명의 메타 임원과 함께 '리크루팅 파티 🎉'라는 이름의 그룹 채팅방을 만들어 수백 명의 잠재적 후보자들과 접근 전략을 논의하고 있다. 이메일, 문자, 왓츠앱 중 어떤 방식으로 연락할지까지 세심하게 계획하고 있다는 것이다.

이런 파격적인 움직임의 배경에는 메타의 절박함이 있다.

올해 4월 출시한 최신 AI 모델인 '라마 4(Llama 4)'가 시장에서 큰 주목을 받지 못하면서, 저커버그는 인간보다 똑똑한 AI인 '초지능(superintelligence)' 연구에 총력을 기울이고 있다. 이를 위해 약 50명 규모의 새로운 초지능 연구팀을 구성하려 하고, 그 핵심 인력을 '그 리스트'에서 찾고 있는 것이다.

Zuckerberg's Personal Recruitment Blitz

According to a recent Wall Street Journal report, Zuckerberg has been personally poring over AI research papers, hunting for recruitment targets. He's created a group chat called "Recruiting Party 🎉" with two Meta executives, where they discuss hundreds of potential candidates and strategize their approach—down to whether to contact prospects via email, text, or WhatsApp.

This extraordinary personal involvement stems from Meta's desperation. After the company's latest AI model release in April fell flat, Zuckerberg has pivoted to focus entirely on superintelligence—AI that surpasses human intelligence. To achieve this ambitious goal, he's building a new research team of roughly 50 people, with "The List" serving as his talent pipeline.

28세 CEO가 이끄는 140억 달러 딜(Deal)

저커버그가 직접 선별한 초지능 팀의 리더는 28세의 알렉산드르 왕(Alexandr Wang)이다. 로스 알라모스 국립연구소의 중국계 이민자 물리학자 부모 밑에서 뉴멕시코에서 자란 그는 중학교 3학년 때부터 창업 아이디어를 구글 문서에 정리할 정도로 사업에 관심이 많았다.

이번 달 메타는 왕이 창립한 스케일 AI(Scale AI)의 지분을 위해 무려 140억 달러를 지불했다. 이는 왕을 역사상 가장 비싼 영입 사례 중 하나로 만들었다. 스케일 AI는 AI 모델 훈련에 필요한 고품질 데이터를 제공하는 회사로, AI 경쟁에서 핵심적인 역할을 하고 있다.

The $14 Billion Hire: A 28-Year-Old CEO

Leading Zuckerberg's handpicked superintelligence team is 28-year-old Alexandr Wang, who grew up in New Mexico as the son of Chinese immigrant physicists at Los Alamos National Laboratory. Wang showed entrepreneurial instincts early, creating a Google Doc of startup ideas with a friend back in ninth grade.

This month, Meta paid a staggering $14 billion for a stake in Wang's company, Scale AI, making him one of the most expensive hires in corporate history. Scale AI provides high-quality training data essential for AI models, positioning it as a critical player in the AI arms race.

극소수 엘리트들만의 세계

'그 리스트'에 오른 인재들을 살펴보면 흥미로운 공통점들이 발견된다. 대부분 버클리, 스탠포드, 카네기 멜론, MIT 같은 명문대에서 박사학위를 받았다. 이들 프로그램의 입학률은 1%에도 미치지 못할 정도로 까다롭다. 샌프란시스코의 오픈AI나 런던의 구글 딥마인드 같은 세계 최고 연구소에서 경험을 쌓았으며, 대부분 20-30대의 젊은 나이에 이미 해당 분야의 권위자로 인정받고 있다.

루카스 바이어(Lucas Beyer)의 사례는 이들의 독특한 이력을 잘 보여준다. 벨기에에서 비디오게임 개발을 꿈꾸던 소년이었던 그는 독일에서 기계공학을 전공했지만 머신러닝에 매력을 느꼈다. 10여 년 전 구글에 소프트웨어 엔지니어로 지원했다가 거절당한 후 박사과정을 시작했고, 양자물리학이 "자신의 길이 아니라는" 것을 깨달은 후 컴퓨터 비전과 로봇 인식 분야로 전향했다. 2018년 취업시장에 나왔을 때는 업계 모든 주요 AI 연구소로부터 러브콜을 받았다. 단 한 곳, 메타를 제외하고는 말이다.

하지만 이제 상황은 완전히 뒤바뀌었다. 바이어는 2024년 구글을 떠나 두 동료와 함께 오픈AI 취리히 사무소를 설립했지만, 최근 저커버그의 직접적인 스카우트 제의를 받고 메타로 이직하기로 결정했다. 그는 트위터에 "우리는 메타에 합류할 예정이다. 하지만 1억 달러는 받지 않았다"고 농담 섞인 글을 올리기도 했다.

10년 전 '죽은 분야'가 된 황금알

이들 연구자들이 지금 이토록 높은 평가를 받는 이유 중 하나는 '완벽한 타이밍' 때문이다. 10년 전 박사과정을 시작할 당시, 그들이 연구하던 로보틱스나 생성 인공지능은 전혀 주목받지 못하는 분야였다. 오히려 "죽은 분야"라는 소리까지 들었다.

오픈AI의 음성 연구자인 유 장(Yu Zhang)의 경험이 이를 잘 보여준다. 10년 전 첫 인턴십을 마칠 때 멘토로부터 "음성 분야에서 일하면 안 된다. 이는 죽은 분야다"라는 조언을 들었다고 한다. 그 멘토는 곧 야후로 이직해 광고 업무를 맡았다. 하지만 몇 달 후, 딥러닝의 혁신적 발전으로 컴퓨터가 음성 패턴을 분석하고 이해하는 새로운 방법이 등장하면서 음성 인식 분야는 완전히 되살아났다. 이제 장은 모든 AI 연구소가 탐내는 엔지니어가 되었고, 저커버그 역시 그에게 직접 연락을 취했다.

When "Dead Fields" Become Gold Mines

These researchers benefit from perfect timing. A decade ago, when many began their doctoral studies, they were tackling obscure topics in robotics and generative AI—fields that seemed utterly unglamorous and were often dismissed as "dead."

Yu Zhang, an OpenAI speech researcher, embodies this phenomenon. Ten years ago, as he finished his first internship, his mentor offered practical advice: "You should not work on speech. This is a dead field." That mentor soon left for Yahoo to work on advertising. But months later, breakthroughs in deep learning revolutionized how computers analyze and understand speech patterns, completely resurrecting the field. Now Zhang is the kind of engineer every lab covets, and Zuckerberg has reached out to him directly.

스파이 영화 같은 연구 환경

AI 모델이 점점 더 강력해지면서, 각 연구소들은 자신들의 과학적 혁신을 보호하기 위해 전례 없는 보안 조치들을 취하고 있다. 앤트로픽과 오픈AI에서는 연구자들이 접근이 제한된 별도 층에서 작업하며, 외부의 엿보는 시선을 차단하기 위해 블라인드를 항상 내려둔다.

더욱 극단적인 경우도 있다. 일론 머스크가 설립한 세이프 슈퍼인텔리전스에서는 대면 인터뷰를 보는 후보자들에게 휴대폰을 패러데이 케이지라는 전자기파 차단 용기에 맡기도록 한다. 앤트로픽의 경우는 연구자들이 외국 스파이의 표적이 될 수 있다는 우려 때문에 FBI 요원을 본사에 초청해 직원들에게 관련 위험성을 설명하게 하기도 했다.

Meta, Microsoft, Alphabet, Amazon의 AI 관련 분기별 지출(단위: 억 달러) 정리

• 단위: 억 달러(USD 1 billion)
• 합계는 각 회사별 지출의 합.
• 실제 수치는 그래프의 막대 높이를 시각적으로 추정한 .

Spy-Movie Security Measures

As AI models grow increasingly powerful, research labs have implemented unprecedented security measures to protect their scientific breakthroughs. At Anthropic and OpenAI, researchers work on separate, access-restricted floors with blinds constantly drawn to guard against prying eyes.

Some measures seem straight out of espionage films. At Safe Superintelligence, the few candidates who secure in-person interviews must leave their phones in Faraday cages—containers that block cellular and Wi-Fi signals. Anthropic's leadership became so concerned about foreign espionage targeting their researchers that they invited FBI agents to headquarters to brief employees on potential risks.

한국은 어디에 서 있나

이러한 글로벌 AI 인재 전쟁을 바라보며, 우리는 중요한 질문을 던져야 한다. 과연 한국은 이 경쟁에서 어떤 위치에 있으며, 무엇을 해야 할 것인가?

먼저 현실을 직시해야 한다. '그 리스트'의 인재들이 받는 대우와 연구 환경은 현재 한국의 수준과는 상당한 격차가 있다. 이들이 요구하는 것은 단순히 높은 연봉이 아니다. 메타가 올해만 AI에 약 700억 달러를 투자하고, 아마존, 마이크로소프트, 알파벳이 이보다 더 많은 자금을 쏟아붓는 환경에서, 최고의 연구자들은 무제한에 가까운 컴퓨팅 자원과 데이터, 그리고 실험의 자유를 원한다.

한국의 대기업들도 AI에 상당한 투자를 하고 있지만, 아직 글로벌 테크 자이언트들의 규모에는 미치지 못하는 것이 현실이다. 네이버나 카카오, 삼성 같은 기업들이 AI 연구소를 운영하고 있지만, 세계 최고 수준의 인재들을 끌어들이기에는 여전히 부족한 면이 있다. 더 중요한 것은 하드웨어나 자금력뿐만 아니라 연구 문화와 시스템의 차이다. 실리콘밸리의 AI 연구자들은 서로 다른 회사에서 일하면서도 긴밀한 네트워크를 형성하고 있으며, 이들 사이에는 "부족 지식"이라는 독특한 암묵지가 형성되어 있다.

절망할 필요는 없다

하지만 절망할 필요는 없다. 한국은 여전히 상당한 강점을 보유하고 있다. 우수한 수학적 기초 소양을 가진 인재들이 많고, 제조업과 정보통신 분야에서 축적된 하드웨어 전문성이 있다. 특히 반도체 분야에서는 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있으며, 이는 AI 시대에 더욱 중요해지고 있다.

또한 게임, 엔터테인먼트, K-콘텐츠 등 AI와 접목될 수 있는 다양한 응용 분야에서 세계적 경쟁력을 보유하고 있다. 특히 K-팝과 드라마 등 한류 콘텐츠의 성공은 AI 기반 창작 도구나 개인화 추천 시스템 등에서 독특한 장점이 될 수 있다.

교육 시스템도 점진적으로 개선되고 있다. KAIST, 서울대, 포스텍 등 주요 대학들이 AI 전문 대학원 과정을 확대하고 있으며, 국제적 수준의 연구자들을 영입하려는 노력도 늘어나고 있다. 물론 아직 미국의 명문대 수준에는 미치지 못하지만, 꾸준히 발전하고 있는 것은 분명하다.

장기전을 준비하라

10년 전 "죽은 분야"로 여겨졌던 음성 인식이 지금은 핵심 기술이 되었듯, 기술의 흐름은 예측하기 어렵다. 중요한 것은 현재 주목받지 않는 분야에서도 꾸준히 기초 연구를 지속하고, 장기적인 안목으로 인재를 육성하는 것이다.

특히 한국은 응용 연구에 강하다는 특성을 살려야 한다. 기초 이론보다는 실제 문제 해결에 집중하는 문화가 있어, 이를 AI 분야에서도 활용할 수 있다. 예를 들어, 제조업의 자동화, 의료 진단, 교육 개인화 등 구체적인 산업 문제를 AI로 해결하는 연구에서는 충분히 경쟁력을 갖출 수 있다.

정부 차원에서도 장기적 투자가 필요하다. 단기적 성과에 급급하지 않고, 10년, 20년 후를 내다보는 전략적 사고가 중요하다. 특히 연구 환경의 자율성과 창의성을 보장하는 것이 핵심이다.

결론: 미래의 리스트에 한국 이름을

메타의 움직임이 보여주는 것은 현재 AI 분야에서 벌어지고 있는 치열한 경쟁의 단면이다. AI 혁신의 핵심이 결국 사람이라는 점이 명확해진 만큼, 한국도 장기적 비전을 가지고 인재 육성과 연구 환경 조성에 투자한다면 충분히 경쟁력을 갖출 수 있다.

현재 한국은 세계 AI 경쟁에서 중간 정도의 위치에 있다. 미국이나 중국에는 뒤처지지만, 여전히 상당한 기술력과 잠재력을 보유하고 있다. 중요한 것은 이 격차를 좁히기 위한 구체적이고 지속적인 노력이다.

지금 당장 저커버그의 '그 리스트'에 한국인 연구자의 이름이 없을지라도, 10년 후, 20년 후의 리스트에는 분명 포함될 수 있도록 하는 것이 우리의 과제다. 그 시작은 바로 지금이어야 한다.

Where Does This Leave Other Nations?

This global AI talent war raises critical questions for countries outside the U.S.-China duopoly. The compensation packages and research environments available to "The List" candidates far exceed what most nations can offer. While Meta alone plans to invest around $70 billion in AI this year—with Amazon, Microsoft, and Alphabet spending even more—the world's top researchers demand virtually unlimited computing resources, data access, and experimental freedom.

Countries like South Korea, despite having major tech companies like Naver, Kakao, and Samsung operating AI research labs, still struggle to attract world-class talent at this level. Beyond hardware and funding, there's a crucial cultural difference: Silicon Valley's AI researchers maintain tight networks across companies, sharing what one researcher described as "tribal knowledge"—tacit expertise that's nearly impossible to replicate.

The Path Forward for Emerging AI Powers

However, there's reason for optimism among nations seeking to compete in AI. South Korea, for instance, retains significant advantages: a population with strong mathematical foundations, world-leading semiconductor expertise increasingly vital in the AI era, and global competitiveness in gaming, entertainment, and K-content that could uniquely enhance AI applications.

Educational systems are also evolving. Universities like KAIST, Seoul National University, and POSTECH are expanding AI-focused graduate programs and recruiting international-caliber researchers. While not yet matching American elite institutions, steady progress is evident.

Playing the Long Game

The unpredictability of technological evolution offers hope. Just as speech recognition transformed from a "dead field" to core technology within months, tomorrow's breakthrough areas remain unknown. The key is maintaining steady foundational research across diverse fields while taking a long-term approach to talent development.

Nations with strong applied research cultures can leverage this advantage. Rather than competing directly in theoretical foundations, they can excel at solving concrete industrial problems through AI—manufacturing automation, medical diagnostics, personalized education. Government investment must resist short-term pressures and embrace strategic thinking spanning decades, particularly ensuring research environments that prioritize autonomy and creativity.

Conclusion: Building Tomorrow's Lists

Meta's aggressive recruitment campaign reveals just one facet of the intense competition reshaping AI development. As the centrality of human talent becomes undeniable, any nation with long-term vision and sustained investment in talent cultivation and research infrastructure can build meaningful competitiveness.

Currently, most countries occupy middle positions in global AI competition—trailing the U.S. and China but retaining substantial technical capabilities and potential. The critical factor is consistent, concrete effort to narrow these gaps.

While Korean researchers' names may not appear on Zuckerberg's current list, ensuring their inclusion on future lists—whether compiled by Meta, Google, or the next generation of AI leaders—represents an achievable goal. The foundation for that future must be laid today, with the understanding that AI leadership will ultimately belong to those who invest most wisely in human potential.