성과급 10억, 전직원 백만장자 시대 다시 공대의 시대가 올까요?

안녕하세요 Chief Editor 민디터 입니다.

최근 커뮤니티를 떠들썩하게 만든 짤 중 하나인데요. 처음 봤을 때는 일반적인 '의치한약수 대비반'을 의미하는 줄 알았는데, 자세히 보니 ‘반’은 ‘반도체’의 약자였습니다..! (저도 처음 듣는 용어이긴 해요 🤔)

사실 ‘의치한약수’는 전통적으로 이과 입시에서 최상위권을 차지하는 메디컬 학과들을 묶은 말인데요. 물론 아직까지 반도체 관련 학과들이 의치한약수에 입결 측면에서 완전히 근접했다고 보기는 어렵지만, 저렇게 같이 묶인다는 것만으로도 입시에서까지 반도체 등 대기업에 대한 관심과 열기가 엄청나게 뜨거워졌다고 볼 수 있을 듯합니다.

제 주변에서도 위 짤이 여러 단톡방에서 돌고 있고, 정말 부러움의 목소리가 여기저기서 터져 나오는 것을 실감 나게 확인할 수 있었는데요. 평소에는 대기업에 다니는 친구들이 전문직인 저를 부러워했었는데, 요즘에는 제가 대기업(삼하)에 다니는 친구들을 더 부러워하는 상황이네요 😂

물론 위 짤은 가정이 들어간 추정치입니다. 확정되지 않은 영업이익 전망을 기준으로 10%의 재원을 산정했고, 이를 현재 인력 수 기준으로 /n 하여 나온 값이기 때문에 실제 성과급 액수는 내년까지 지켜봐야 합니다. (설비 투자를 대규모로 진행해 영업이익이 줄어들거나, 인력을 대규모로 채용해 n수가 증가한다면 인당 산정액에 다소 차이가 있을 수는 있다는 점!)

이번 SK하이닉스 성과급 이슈가 크게 화제가 되며 '하.의.치'라는 우스갯소리(?)까지 나오는 이유는 단순히 “많이 받았다”는 수준을 넘어서기 때문이에요. 물론 아직까지는 추정치이지만, ‘직원 전체 10억’이라는 숫자가 보여준 것은 반도체 대기업이 핵심 인재에게 얼마나 공격적으로 보상할 수 있는 지를 상징적으로 드러낸 사례라고 할 수 있죠.

물론 세금을 제하면 실수령액은 줄어들겠지만, 10억이라는 금액 자체는 일반 직장인은 물론이고, 수십 년 동안 탑티어 직업군으로 군림해 온 전문직 역시 근로소득이나 사업 소득만으로 모으기 쉽지 않은 액수입니다. 또한 10억이라는 숫자는 서울의 적당한 아파트를 자가로 구입할 수 있는 수준의 금액으로, 대다수 초년생 직장인들이 가지는 경제적 불안을 단숨에 불식시키는 규모이기도 해요.

즉, 이번 성과급 사례는 공대에 가더라도 전문직 못지않게 경제적으로 부족함 없이 성공할 수 있다는 사실을 보여주는 동시에, 공대 출신 엔지니어가 국가 경제를 이끌어가는 핵심 인재로서 사회적으로도 존중받고 인정받을 수 있다는 점을 상징적으로 보여주는 사례라고 할 수 있어요.

실제로 많은 커뮤니티에서는 생산성 측면에서 우리나라 경제를 이끌어가는 반도체 관련 기업의 인재들이 훨씬 중요한 자원이라는 이야기가 나오고 있는데요. 이런 여론이 점점 쌓여 가다 보면, 수십 년 후에는 공대 출신 대기업 엔지니어가 지금의 의사와 비슷한 위상을 갖게 될지도 모르겠네요.

최근 몇 년간 대한민국 입시는 메디컬 광풍이 휩쓸었습니다. 상상하기 어려우실 수도 있지만, 1980~1990년대에는 공대와 자연대가 메디컬을 압도하던 ‘공대 전성시대’가 있었습니다.

당시에는 학력고사(현 수능) 전국 수석과 최상위권 학생들의 1지망이 단연 서울대 물리학과나 전자공학과였죠. 서울대 의대가 물리학과, 전자공학과, 기계공학과, 항공우주공학과보다 커트라인이 낮았던 시기가 있었다는 사실, 상상하기 어려울 수도 있지만 사실입니다. (위 사진은 1994학번 입시결과입니다)

당시에는 과학자나 엔지니어가 되어 국가 산업 발전에 기여하는 것이 최고의 명예로 여겨졌고, 국비 유학이나 파격적인 장학금, 병역 특례 등 국가 차원의 막강한 지원도 이러한 인재들에게 집중되었습니다. 제가 어릴 때만 해도 장래희망으로 의사보다 과학자를 적는 친구들이 정말 많았던 기억이 있네요.

하지만 1997년 IMF 외환위기, 그리고 2000년대 초중반을 거치며 ‘안정성’이 사회 전반을 지배하는 핵심 가치로 자리 잡게 되었고, 이는 학과와 직업 선택의 선호 변화로 이어졌습니다. 이후 2008년 금융위기와 현재까지 이어진 고령화 시대의 영향까지 더해지면서, 지금과 같이 지방 의대마저 서울대 최상위 공대를 압도하는 메디컬 블랙홀 현상이 이어지고 있습니다.

계약학과의 경쟁률은 더 빠르게 반응하고 있습니다. 조선에듀와 전자신문에 따르면 2026학년도 대기업 계약학과 지원자 수는 전년 대비 38.7% 증가했습니다. GIST 반도체공학과 89.0대 1, UNIST 반도체공학과 59.2대 1, SK하이닉스 연계 계약학과 일부는 30대 1 이상 경쟁률을 기록했습니다. (한양대 반도체공학과도 11.80대 1)

계약학과란 기업과 대학이 연계해 교육과정을 설계하고, 졸업 후 채용을 보장하거나 연계 채용 방식으로, 상위권 학생 입장에서는 불확실성이 크게 줄어듭니다. 즉 대기업의 성장성에 대학을 통한 채용 보장이라는 추가 안정성 장치를 더한 구조라 할 수 있습니다.

물론 이러한 흐름은 공대 전체라기보다는 반도체·AI·배터리 같은 특정 첨단학과에 집중돼 있습니다. 최근 여러 커뮤니티에서 서울대 공대와 연세대 시스템반도체공학과를 비교하는 글들이 많은데, 이는 마치 학교보다 학과가 중요한 '의치한약수'와 유사한 속성이라는 점에서 계약학과의 약진이 더욱 돋보인다고 할 수 있습니다.

물론, 계약학과가 모든 학생들에게 정답인 것은 아닙니다. 오히려 공대나 메디컬 학과보다도 더욱 전공 적합성, 수학·과학 기반, 산업 이해도가 중요할 수 있습니다. “취업 보장형”이라는 말만 듣고 들어가면 버티기 어려운 학생들도 있을 것으로 생각되네요.

❶ 기업뿐만 아니라 '직무'도 중요합니다.

대학 간판뿐만 아니라 학과가 중요한 것과 마찬가지로, 대기업에서도 직무가 중요합니다. 특히 반도체 대기업 안에서도 소득은 직무별로 차이가 큰 것으로 알려져 있습니다.

대체로 설계, 공정개발, 소자, 패키징, HBM, AI 반도체, 박사급 R&D 분야가 비교적 보상이 우수한 편으로 꼽힙니다. 반면 생산기술·제조지원·품질 직무는 안정적이지만, 경기의 영향을 더 직접적으로 받는 편입니다. 즉, 대학에 입학하더라도 본인이 어떤 직무로 나아갈지 산업 현황을 살피며 함께 고민할 필요가 있습니다.

❷ 유망하지만, '사이클 산업'의 특성이 있습니다.

이번 SK하이닉스 사례처럼 슈퍼사이클 시기에는 성과급을 통한 폭발적인 보상이 가능하지만, 성과급은 고정급이 아니라는 점은 명심해야 합니다. 단순히 10억이라는 숫자만 볼 것이 아니라, 평균 연봉과 산업의 성장성, 업황 민감도까지 함께 고려할 필요가 있습니다.

• 의치한약수: 면허 기반, 하방이 보장됨, 변동성 비교적 낮음, 진입장벽 높음

• 반도체 대기업 핵심 직무: 초봉·성과급 강함, 상방 큼, 업황 변동성 존재

즉, 대한민국에서 라이센스는 하방을 든든하게 보장해주는 반면, 반도체는 성과급 등 일회성 상방이 강합니다. 반도체는 “안정적인 산업”이라기보다, 변동성이 큰 대신 장기 수요가 강한 산업입니다. 안정성은 산업 자체보다도 어떤 직무를 선택하느냐에 따라서도 달라질 수 있습니다

최근 대부분의 직업이 AI 대체의 위험에 놓여 있습니다. 불과 몇 년 전만 해도 개발자는 전성기를 누렸고, 코딩 교육도 하나의 유행처럼 빠르게 확산됐습니다. 하지만 최근 1~2년 사이, 압도적인 성능의 AI가 등장하면서 실제로 일자리에 대한 불안이 커지고 있습니다.

사실 현재의 AI 대체는 개발자만의 문제가 아닙니다. 과거에는 불가능할 것이라 여겼던 수많은 직무 영역에서도, 지금 이 순간 AI가 이미 많은 업무를 대신하고 있습니다. 특히 화이트칼라 직업군과 사무직의 경우 AI에 의해 대체될 위험성이 더 큰 것으로 알려져 있습니다.

물론 개인적으로는 반도체 엔지니어 역시 언젠가는 AI에 대체 될 수 있다고 생각합니다. 다만 여러 직무 중에서는 비교적 가장 늦게 대체될 가능성이 높은 몇 가지 특성이 있습니다.

반도체 엔지니어는 크게 반도체 칩을 설계하는 영역(Fabless), 공정 및 생산을 담당하는 영역(Foundry·Memory), 그리고 수율을 개선하는 영역(Yield Improvement)으로 나뉩니다.

이 모든 과정은 원자 단위에 가까운 초정밀 기술을 바탕으로 이루어지며, 본질적으로 물리적 공정의 성격을 지닙니다. 일반적으로 물리적 요소가 강하게 개입되는 직무는, AI가 탑재된 휴머노이드 로봇이 충분히 정교하게 상용화되기 전까지 완전한 대체가 쉽지 않습니다. 특히 반도체 엔지니어링처럼 극도의 정밀성과 안정성이 요구되는 분야는 더 오랜 시간이 필요할 가능성이 큽니다.

두 번째로, 반도체 양산 라인에서는 AI를 적용해 생산성을 높이는 과정 자체의 오류 비용이 매우 큽니다. 의사나 약사처럼 생명과 안전을 다루는 전문직이 쉽게 대체되기 어려운 이유 중 하나가, 최종적으로 책임을 지고 판단할 사람이 필요하기 때문입니다. 반도체 엔지니어 역시 비슷합니다. 한 번의 판단 실수나 공정 오류만으로도 막대한 손실이 발생할 수 있기 때문에, 기업 입장에서도 이를 전적으로 AI에 맡기기는 쉽지 않습니다.

마지막으로, AI의 성능이 고도화될수록 그 기반에는 더 높은 수준의 반도체 기술이 필요합니다. 즉 역설적으로, AI 시대가 지속되고 더욱 발전할수록 이를 뒷받침할 반도체 엔지니어의 역할과 노동력은 오히려 더 중요해질 수 있습니다.