MIT에서 AI·의사결정(AI+D) 전공을 고른 2학년은 지난해 가을 100명이었다. 1년 전 113명보다 적고, 2022년 전공이 생긴 뒤 처음 줄어든 숫자다. 전공 전체 인원은 2년 사이 174명에서 328명으로 두 배 가까이 불었지만 새로 들어오는 줄은 짧아졌다. 같은 해 컴퓨터과학(6-3)을 고른 2학년은 오히려 176명에서 194명으로 늘었다. 스탠퍼드에서는 올해 컴퓨터과학 학사 학위가 전년보다 줄었다는 지역 보도가 나왔고, 학생신문은 AI를 마음껏 쓰게 하되 매주 사람 앞에서 설명하게 하는 새 공개 강좌를 소개했다. AI를 더 배우려는 흐름과 AI 없이 남는 실력을 확인하려는 흐름이 두 학교에서 함께 움직인다. 관심 이동 축은 23개로 늘었고, 최고 대이동 강도는 3점에 머문다.

1) 오늘의 핵심 테마

AI 전공, 쌓인 인원과 들어오는 인원

MIT 학적과가 공개한 가을학기 집계를 네 해 이어 붙이면 그림이 선명하다. AI+D 주전공 학부생은 2022년 37명, 2023년 174명, 2024년 300명, 2025년 328명이다. 같은 기간 컴퓨터과학·공학(6-3)은 774명에서 626명으로 줄었다. 2 3

전체 인원이 늘어난 것은 2023~2024년에 들어온 큰 학년이 3·4학년으로 올라간 결과다. 새로 전공을 정하는 2학년만 보면 흐름이 달라진다. 전기공학·컴퓨터과학 계열 세 전공(6-2·6-3·6-4, 2025년에는 6-2를 대신한 새 전공 6-5 포함)의 2학년 가운데 AI+D의 비중은 2022년 약 5%, 2023년 22%, 2024년 30%까지 올랐다가 2025년 25%로 내려왔다. 컴퓨터과학의 비중은 같은 기간 66%, 61%, 46%로 떨어지다 49%로 조금 되돌아왔다. 2025년에는 전기공학·컴퓨팅(6-5)이 2학년 99명으로 새로 문을 열었다. 1 5

숫자가 말하는 것은 두 가지다. MIT 학부의 무게중심은 3년 사이 분명히 AI 쪽으로 옮겨 갔다. MIT 진로센터는 지난해 12월 AI+D가 학내 두 번째로 큰 전공이 됐다고 적었다. 6 그러나 새로 들어오는 학생 쪽에서는 그 기울기가 한 해 꺾였다. 이번 주 MIT News에 실린 Spectrum News 인터뷰에서 AI+D 출신 대학원생 Julia Schneider는 "지금은 AI를 덜이 아니라 더 공부할 때"라고 말했다. 7 쌓인 인원은 그 말을 받쳐 준다. 들어오는 인원은 아직 받쳐 주지 않는다.

이 축을 'MIT 범용 CS → AI 특화 전공'으로 새로 열고 3점, 신뢰도 높음을 준다. 학적과 공식 집계라 방향은 단단하다. 다만 상승이 확인된 칸은 수업·전공 하나이고, 2학년 유입이 줄었다. 한 해의 감소가 6-5 신설 효과인지 AI 열기가 식은 것인지는 올가을 집계가 나와야 가를 수 있다. 컴퓨터과학으로 학생이 되돌아온다는 해석은 아직 추측이다.

스탠퍼드 CS 졸업생이 줄었다, 행선지는 보이지 않는다

Palo Alto Online은 9월 22일 스탠퍼드의 2026년 컴퓨터과학 학사 학위 수여가 전년보다 70명, 약 14% 줄었다고 보도했다. 대학 기관연구실(IR&DS) 자료가 출처다. CS 학과장 Mehran Sahami는 "이런 주기를 전에도 봤다"며 장기적으로 컴퓨팅 역량을 가진 사람의 수요는 여전히 클 것이라고 말했다. 기사는 미국 전체 CS 등록이 8% 줄었다는 워싱턴포스트 분석도 함께 인용했다. 8

스탠퍼드에는 MIT의 AI+D 같은 독립 AI 학부 전공이 없다. 그래서 CS를 떠난 학생이 AI 쪽 다른 전공으로 갔는지, 경영·금융으로 갔는지 이 자료로는 알 수 없다. 기사에도 전공 이동 수치는 없다. 지난 26일 r/stanford에 한 신입생이 컨설팅·금융·경영 동아리 가입 요령을 일곱 가지 질문으로 물은 글이 있지만 글 한 건으로 흐름을 말할 수는 없다. MIT가 AI 전공이라는 새 그릇으로 학생을 옮겨 담았다면, 스탠퍼드에서는 그릇이 줄어든 것만 보이고 옮겨 간 곳은 보이지 않는다.

AI는 마음대로, 이해는 말로

Stanford Daily는 9월 28일 CS 교수 Chris Piech와 Mehran Sahami가 여는 무료 공개 강좌 두 개를 다뤘다. Code in Place X는 스탠퍼드 CS 106A를 따라가는 입문 과정인데 과제에 AI를 원하는 만큼 쓰게 한다. 대신 매주 라이브 섹션에 나와 섹션 리더의 질문에 답해야 한다. 공동 강사인 Piech 연구실 5년차 박사과정생 Sierra Wang은 "소프트웨어 엔지니어가 AI로 코드를 많이 쓰게 돼도 기술적인 것을 말로 설명하는 능력은 오래 남는 기술이라는 데 걸고 있다"고 말했다. 9

이 설계에는 근거가 있다. Code in Place가 2년 전 돌린 무작위 실험에서 사람 강사와 10분을 보낸 수강생은 수료율이 10%포인트 올랐고, 챗봇을 받은 수강생은 3%포인트 낮았다. 새 과목 Probability in AI는 선수과목을 걷어내 "y=mx+b만 알면" 코드 에이전트로 확률 기반 알고리즘을 구현하는 데까지 데려가겠다고 했다. 두 강좌 모두 9월 30일 지원을 마감한다. Piech는 지난주 r/stanford에 Probability for AI 강사 지원자가 일주일 만에 1,000명을 넘었다고 적었다. 그중 재학생이 몇 명인지는 공개되지 않았다.

MIT 쪽에서도 같은 질문이 먼저 나와 있다. David Autor 연구팀의 변리사 133명 실험에서 AI 도움으로 일한 주니어는 AI 없이 다시 시험했을 때 평균 향상이 없었다. 10 다만 학생의 태도는 엇갈린다. MIT 학생신문 The Tech 자체 설문에서 응답자의 3분의 2 이상이 자동 조교나 구두시험 같은 도구가 불편하다고 답했다. 11 스탠퍼드 강좌가 거는 곳이 바로 그 구두 확인이다.

스탠퍼드에 'AI 도구 허용 논쟁 → AI를 쓰되 말로 이해를 검증하는 학습' 축을 새로 열고 2점, 신뢰도 중간을 준다. 수업 설계와 연구실 실험, 박사과정생 강사가 한 방향을 가리킨다. 하지만 학점이 걸린 스탠퍼드 정규 과목이 아니라 전 세계에 열린 공개 강좌이고 재학생 참여 규모를 알 수 없어 3점에는 못 미친다.

활동가 30명이 짚은 '쉬운 길'

같은 날 Daily는 스탠퍼드 학생 활동가 단체들이 연 '(Dis)orientation' 집회를 전했다. 모인 사람은 약 30명이다. Stanford 11의 성명은 신입생들이 올해 "방산업체나 AI 스타트업 인턴십이라는 쉬운 길"을 권유받게 될 것이라고 적었다. 기술의 전쟁·억압 사용에 맞서는 Tech for Liberation의 공동대표 Allana Moore('27)는 스탠퍼드가 그 기술의 "인큐베이터"라고 말했고, 필리핀 학생 단체 대표는 필리핀에 들어설 데이터센터가 하루 30만 갤런의 물을 원한다고 비판했다. 12

규모는 작다. 그래도 반대편에서 본 캠퍼스의 기본 진로가 무엇인지는 드러난다. 활동가들이 'AI 스타트업 인턴십'을 방산과 나란히 기본값으로 지목했다는 것은 AI가 이미 스탠퍼드 학생 진로의 주류라는 뜻이다. 이 반발이 조직된 흐름이 될지는 알 수 없어 별도 축으로 올리지 않는다.

2) Stanford 신호

Stanford Daily 뉴스면에는 9월 28일자 기사 네 건이 새로 올랐다. Code in Place 새 강좌, 활동가 집회, 화이트플라자 우체국 폐쇄, 그리고 Foundry School 교수진 해명이다. 13 마지막 기사로 국무부 제조 인력 프로그램의 스탠퍼드 쪽 모양이 조금 더 보인다. 교과 책임은 화학공학 교수 Joseph DeSimone과 공학 교수 Allison Okamura가 맡고 Gordian Knot 국가안보혁신센터의 Joe Felter, 후버연구소의 Glenn Tiffert가 합류했다. 1월에 시작하는 10회 핵심 과정은 연사 세미나와 Foundry Lab 두 과목으로 나뉘고, Foundry Lab에서는 학생 팀이 제조 과제를 분석해 실무 권고를 낸다. DeSimone은 참여가 "학문적이지 당파적이지 않다"고 썼다. 14 학생 팀이 수업 단위로 생긴다는 점은 새롭지만 몇 명이 들을지 공개되지 않아 첨단 제조 교육 축은 1점, 신뢰도 낮음을 유지한다.

r/stanford 최신 25건은 9월 23일부터 28일까지를 덮는다. AI를 다룬 재학생·동문 글은 9월 25일 학교의 AI 사진 사건을 비꼰 풍자 기사 링크 한 건 그대로다. 28일에는 'PAI course' 스터디 파트너를 찾는 글이 올랐지만 작성자가 스스로 AI/ML 초보라고 밝힌 공개 강좌 수강생이라 세지 않았다. 같은 날 2학년 한 명은 교내 체스 커뮤니티용 앱 TreeMate를 만들어 공개했다. 26일 올라온 'What are you guys building?' 글의 본문은 "기술이든 아니든 뭐든"이었다. 암호화폐·블록체인 글은 없다. 15 사진 사건은 학생 커뮤니티에서 가라앉았고, 스탠퍼드 학생의 기관 AI 사용 감시 축은 2점, 신뢰도 중간을 유지한다. 16

HAI 뉴스는 9월 25일 벤치마크 타당도 기사 이후 새 글이 없다. 학생 어피니티 그룹 페이지는 2026-27 코호트를 10월에 발표한다고 적었고, 현재 목록은 2025-26 코호트 14개다. 17 가을 채용 박람회는 10월 6일, 이레 남았고 참가 기관은 여전히 공개되지 않았다. 18

3점 축의 근거는 그대로 유효하다. 책임 있는 AI 배치는 벤치마크 56개 타당도 연구와 학생 그룹 AI Policy Forum·Global AI Governance가, 산불 시스템 과제는 9주 Big Earth Hackathon과 SmokeCast 소방차 시험이 받친다. 19 20 임상 수요형 헬스테크, 여성 건강 설계, AI 전력·그리드 인프라, 협업형 연구공간은 9월 18~21일 근거가 이어지고 오늘 새로 붙은 것은 없다.

3) MIT 신호

The Tech 첫 화면은 9월 28일 호로 표시되지만 가장 최근 기사는 여전히 9월 24일자다. 25일 가을 채용 박람회 결과는 아직 실리지 않았다. 21 MIT News 첫 화면도 학생 AI 활동을 다룬 새 기사가 없다. 새로 눈에 띄는 것은 미디어 인용란의 AI+D 전공 인터뷰 하나다.

r/mit은 최신순 피드가 두 번 모두 열리지 않았다. 기본 정렬 피드 25건(9월 4~28일)으로 보면 AI를 다룬 글은 9월 26일 AI 감시 카메라, 25일 한 연구실의 AI 다양성 광고 비판, 18일 AI 과의존 고백 세 건 그대로다. 28일에는 터프츠 학생이 MIT 연구실에 정식으로 합류할 방법을 묻는 글이 올랐다. 암호화폐 글은 없다. 22 교수 다섯 명의 풍자 기고로 시작한 캠퍼스 AI 카메라 논의는 레딧과 학생신문 어디에서도 이어지지 않았고, 행정부가 약속한 자문 그룹의 보고도 나오지 않았다. 캠퍼스 AI 감시 반발 축은 2점, 신뢰도 중간이다. 23

새로 연 전공 축 말고 MIT의 3점 축은 넷이다. 산업·물리 시스템 AI는 delta v 13팀 중 산업 AI 7팀과 HackMIT의 CFO 에이전트 5건·로봇개가 받친다. 24 고성능·임베디드 컴퓨팅은 딥테크 채용 박람회 참가 기업이 17곳, 19곳, 22곳으로 늘어난 기록이 있다. 25 분야별 AI 판단력은 AI 위원회 설문(진로에 필요 80%, 인지 의존 우려 48%, 준비됐다고 느낌 25%)과 Autor 실험, 학생 글이 받친다. 바이오전자는 교모세포종 나노안테나와 생분해성 삼킴 전지 두 연구선이다. 삼킴 전지는 이번 주 Economist와 Smithsonian이 다시 다뤘지만 같은 연구의 재인용이라 가중하지 않았다. 26

4) 두 학교 공통점과 차이

공통점은 AI를 쓰는 능력과 AI 없이 남는 능력을 따로 재기 시작했다는 것이다. MIT에서는 경제학자가 변리사 실험으로 그 차이를 쟀고 학생이 레딧에 손으로 디버깅하기 어려워졌다고 적었다. 스탠퍼드에서는 교수 연구실이 사람 강사 10분과 챗봇의 수료율 차이를 쟀고, 그 결과로 AI는 풀어 주되 말로 확인하는 강좌를 설계했다.

차이는 그릇에 있다. MIT에는 AI 전공이라는 그릇이 있어 학생의 선택이 숫자로 남는다. 그 숫자는 3년 동안 가파르게 오르다 지난해 신입 쪽에서 한 번 꺾였다. 스탠퍼드에는 그 그릇이 없고, 대신 CS 졸업생이 줄었다는 소식만 있다. 채용에서도 결이 갈린다. MIT 딥테크 박람회는 2년 새 참가 기업이 5곳 늘었고 스탠퍼드 양자 박람회는 3년째 13곳 안팎이다. 27 학생 커뮤니티의 AI 이야기는 스탠퍼드가 풍자 한 건, MIT가 자기 사용·연구실 광고·감시 카메라 세 건이다.

5) 새롭게 떠오르는 산업·기술

• AI 특화 학위. MIT AI+D 주전공 328명, 복수전공 포함 372명. 학부 2학년 비중은 2024년 30%에서 2025년 25%로 내려왔다. 다른 대학으로의 확산은 이 자료로 말할 수 없다.
• 말로 검증하는 AI 시대 교육. Code in Place X의 주간 라이브 확인, 사람 10분 +10%포인트·챗봇 −3%포인트 실험. 이것이 교육 서비스 시장으로 번진다는 것은 추측이다.
• 첨단 제조 교육. 스탠퍼드가 1월 Foundry Lab에서 학생 팀을 꾸린다. 정부 주도이고 학생 수요는 확인되지 않아 1점이다.
• 임상 개발 에이전트. 스탠퍼드 가상 바이오텍(에이전트 3만 7천 개)과 HackMIT Regeneron 과제 수상작 6건이 이어진다. 28 학생 창업으로 이어진 사례는 아직 없다.
• 암호화폐(재부상 없음). r/stanford 최신 25건과 r/mit 기본 피드 25건, HackMIT 수상작 50건 어디에도 암호화폐·블록체인 주제가 없다.

6) 관심 이동 지도

강도는 0~5점이다. 4점 이상은 학생 동아리·수업·연구·해커톤·창업·채용·SNS 가운데 최소 세 독립 신호군이 함께 오를 때만 준다. 평가 축은 23개, 3점 이상은 12개다. 아래 대조표에서 '상승'이 찍힌 칸은 두 개로 늘었다. MIT 딥테크 채용 박람회와 MIT AI+D 전공 인원이다. 둘은 서로 다른 축에 있어 한 축에 세 칸이 함께 오른 경우는 여전히 없다.

4점은 오늘도 없다. MIT AI 전공 축은 공식 집계라는 가장 단단한 상승값을 가졌지만 그 한 칸뿐이고, 그마저 들어오는 쪽에서는 꺾였다. 크립토에서 AI로 넘어간 세대 이동의 규모를 전공 선택에서 확인했다는 점이 오늘의 수확이다. 그 이동이 지금도 속도를 올리는지는 확인되지 않았다.

7) 전일 대비

다음 자료는 이번 주에 몰린다. 9월 30일 Code in Place X·Probability in AI 지원이 마감되고, 10월 1일 스탠퍼드 Q-FARM의 State of Quantum이 열린다. 10월 중 HAI 학생 그룹 새 코호트, 10월 6일 스탠퍼드 가을 채용 박람회가 뒤따른다. 가장 기다려지는 숫자는 MIT 학적과의 2026년 가을 전공 집계다. AI+D 2학년이 다시 늘면 지난해의 꺾임은 새 전공이 생긴 탓이 되고, 한 번 더 줄면 MIT 학부의 AI 쏠림이 정점을 지났다는 첫 증거가 된다.