2분기 매출 25% 증가…데이터센터·AI 사업 59% 성장
첨단공정·패키징·서버·로봇 분야 실무인력 중요성 커져
[사람과잡대전뉴스] 미국 반도체 기업 인텔이 인공지능(AI) 관련 컴퓨팅 수요 확대에 힘입어 시장 예상치를 웃도는 실적을 발표했다. 이번 실적은 생성형 AI 산업의 성장이 그래픽처리장치(GPU)에만 머무르지 않고 서버용 중앙처리장치(CPU), 반도체 위탁생산, 첨단 패키징, 엣지 AI와 로봇 분야로 확산되고 있음을 보여준다.
인텔이 발표한 2026년 2분기 매출은 161억 달러로 전년 동기 대비 25% 증가했다. 15년여 만에 가장 높은 매출 증가율이다. 비일반회계기준 주당순이익은 0.42달러를 기록했으며, 조정 영업이익률은 17.2%로 전년 동기의 적자에서 크게 개선됐다. 인텔은 2분기 영업활동을 통해 70억 달러의 현금을 창출했다고 밝혔다.
시장 반응도 긍정적이었다. 인텔은 3분기 매출 전망을 158억~168억 달러, 조정 주당순이익 전망을 0.38달러로 제시했다. 이는 시장 예상치를 크게 웃도는 수준으로, 실적 발표 이후 시간외 거래에서 인텔 주가는 5% 이상 상승했다.
AI 확산으로 서버 CPU 수요 다시 증가
이번 실적에서 가장 두드러진 부문은 데이터센터와 AI 사업이다.
인텔의 데이터센터·AI 부문 매출은 63억 달러로 전년 동기 대비 59% 증가했다. 회사 전체 매출 증가율보다 두 배 이상 높은 성장세다. PC와 엣지·피지컬 AI 제품을 포함한 클라이언트 컴퓨팅 부문도 89억 달러의 매출을 올리며 13% 성장했다.
AI 산업은 그동안 엔비디아를 중심으로 한 GPU 수요가 가장 큰 관심을 받았다. 그러나 실제 AI 서비스가 기업 업무와 산업 현장에 도입되면서 GPU만으로는 전체 시스템을 운영할 수 없다는 점이 분명해지고 있다.
GPU가 대규모 AI 모델의 학습과 추론을 담당한다면 CPU는 데이터 전처리, 시스템 제어, 네트워크 관리, 데이터베이스 운영, 사용자 요청 처리 등 서버 전반의 업무를 담당한다. 특히 여러 AI 에이전트가 동시에 작업을 수행하는 ‘에이전틱 AI’ 서비스가 확산되면서 CPU와 메모리, 스토리지, 네트워크를 포함한 전체 컴퓨팅 자원의 수요도 함께 증가하고 있다.
인텔은 AI 에이전트 수요가 예상보다 빠르게 늘면서 데이터센터용 CPU 주문이 생산 능력을 웃돌고 있다고 설명했다. 일부 고객과는 3~5년 규모의 장기공급계약도 체결한 것으로 알려졌다.
반도체 취업, 설계 직무만 바라봐서는 부족
취업 준비생이 반도체 산업을 생각할 때 흔히 회로설계나 반도체 공정기술만 떠올리기 쉽다. 그러나 AI 컴퓨팅 산업은 하나의 반도체를 설계하고 생산하는 것만으로 완성되지 않는다.
AI 서버가 실제로 운영되기 위해서는 ▲CPU·GPU·AI 가속기 설계 ▲반도체 제조공정 ▲첨단 패키징 ▲기판과 인터커넥트 ▲서버 조립 ▲냉각 시스템 ▲전력 관리 ▲네트워크 ▲데이터센터 운영 ▲소프트웨어 최적화 등 여러 분야의 기술이 함께 필요하다.
인텔은 AI 수요에 대응하기 위해 올해 설비투자 전망을 기존 180억 달러에서 200억 달러로 상향했다. 회사는 반도체 생산장비와 클린룸, 기판 생산능력 등을 확충하고, 2027년에도 투자를 크게 늘릴 가능성을 제시했다.
이러한 투자 확대는 반도체 산업의 인력 수요가 연구개발직에만 집중되지 않을 가능성을 보여준다. 공정기술, 장비기술, 품질관리, 생산관리, 설비보전, 전기·전자제어, 클린룸 운영, 산업안전 등 제조현장과 연결된 직무의 중요성도 함께 커질 수 있다.
파운드리 성장, 제조공정·품질 직무 주목
인텔의 반도체 위탁생산 사업인 파운드리 부문 매출은 58억 달러로 전년 동기 대비 31% 증가했다. 아직 파운드리 사업의 수익성 개선은 해결해야 할 과제로 남아 있지만, 외부 고객 확보와 첨단공정 양산을 통해 대만 TSMC, 삼성전자 등과 경쟁하려는 전략은 계속되고 있다.
인텔은 차세대 14A 공정을 2028년부터 대량생산에 투입하겠다는 계획도 재확인했다. 14A는 미세공정 경쟁력을 회복하기 위한 핵심 기술로, 인텔은 최근 고객사와의 협의가 진전되면서 공정 경쟁력에 대한 자신감이 높아졌다고 밝혔다.
파운드리 산업이 성장하면 단순히 반도체 설계자만 필요한 것이 아니다. 고객사가 설계한 제품을 실제 반도체로 생산하려면 공정 조건을 최적화하고, 수율을 개선하며, 불량 원인을 분석하고, 고객 요구에 맞는 품질을 확보해야 한다.
이에 따라 반도체 공정기술, 수율 분석, 불량 분석, 품질보증, 장비 유지보수, 생산 데이터 분석, 고객기술지원 직무의 역할도 커진다.
반도체 제조현장을 준비하는 취업생은 반도체 8대 공정의 개념뿐 아니라 통계적 공정관리, 데이터 분석, 품질관리, 센서와 장비 데이터 해석 등의 역량을 함께 준비하는 것이 도움이 된다.
피지컬 AI와 로봇 분야로도 확산
인텔은 기존 PC 사업 부문의 명칭을 ‘클라이언트 컴퓨팅 및 피지컬 AI 그룹’으로 변경하며 로봇과 엣지 AI 사업을 강조하고 있다.
회사는 130개 이상의 고객사가 인텔 프로세서를 활용한 엣지 AI와 로봇 제품을 도입하거나 시험하고 있다고 밝혔다. 또한 카메라와 센서로 주변 환경을 인식하고, 언어 명령을 이해하며, 동작을 제어하는 로봇 모델을 배포할 수 있도록 지원하는 소프트웨어 프레임워크도 공개했다.
피지컬 AI는 AI가 컴퓨터 화면 안에서만 작동하는 것을 넘어 로봇, 자율주행 장비, 스마트팩토리, 물류시스템 등 현실의 기계와 결합하는 기술을 의미한다.
이 분야에서는 인공지능 모델 개발 능력만으로는 충분하지 않다. 카메라와 라이다 등 센서 데이터를 처리하고, 임베디드 컴퓨터에서 모델을 실행하며, 로봇의 움직임을 제어할 수 있어야 한다.
관련 취업을 준비한다면 ▲Python과 C++ ▲컴퓨터비전 ▲딥러닝 ▲리눅스 ▲ROS ▲센서 데이터 처리 ▲임베디드 시스템 ▲모델 경량화 ▲실시간 제어 등의 기술을 프로젝트를 통해 경험할 필요가 있다.
실적이 좋아도 모든 직무가 늘어나는 것은 아니다
인텔의 실적 반등이 곧 모든 직무의 채용 증가를 의미하는 것은 아니다.
인텔은 최근 수년간 대규모 구조조정을 진행했고, 2026년에도 데이터센터 조직 일부를 포함한 인력 효율화 움직임이 이어지고 있다. 회사는 동시에 연구개발과 관리비 지출을 전년보다 줄이며 비용 구조를 개선하고 있다. 2분기 연구개발 및 관리비는 전년 동기 대비 6% 감소했다.
이는 AI 산업이 성장하더라도 기업이 단순히 인원을 대규모로 늘리는 방식보다 성장성이 높은 사업과 핵심 기술에 인력을 집중할 가능성이 크다는 점을 보여준다.
반복적인 문서 작성이나 단순 관리업무는 자동화될 수 있는 반면, 반도체 공정 개선, AI 시스템 구축, 수율 분석, 서버 운영, 로봇 제어처럼 기술적 판단과 문제 해결이 필요한 직무의 중요성은 더욱 커질 수 있다.
취업 준비생에게 필요한 전략도 ‘반도체 기업에 입사하겠다’는 포괄적인 목표보다 특정 직무를 정하고 해당 업무를 수행할 수 있다는 근거를 준비하는 것이다.
취업 준비생, 산업과 기술을 연결해야
반도체와 AI 산업의 취업을 준비할 때는 기업 이름이나 유행하는 기술만 쫓기보다 산업의 전체 구조를 이해하는 것이 중요하다.
AI 데이터센터 분야를 목표로 한다면 서버 CPU와 GPU의 역할, 리눅스 운영체제, 네트워크, 클라우드, 가상화 기술을 함께 공부할 필요가 있다.
반도체 제조 분야라면 공정 이론과 함께 생산 데이터 분석, 통계, 품질관리, 장비의 작동 원리를 이해해야 한다.
로봇과 피지컬 AI 분야를 목표로 한다면 인공지능 모델뿐 아니라 센서, 제어, 임베디드 컴퓨팅, 통신 기술을 프로젝트로 연결해야 한다.
포트폴리오 역시 사용한 기술 목록만 나열해서는 경쟁력을 보여주기 어렵다. 문제를 어떻게 정의했는지, 어떤 데이터를 사용했는지, 오류를 어떻게 개선했는지, 처리속도와 정확도를 어떻게 평가했는지, 실제 장비나 서버에 어떻게 적용했는지를 구체적으로 설명해야 한다.
AI 산업의 성장은 융합형 기술인력 수요로 이어질 전망
인텔의 이번 실적은 AI 산업이 특정 GPU 기업만의 성장이 아니라 CPU, 파운드리, 첨단 패키징, 서버, 데이터센터, 엣지 컴퓨팅과 로봇으로 확대되고 있음을 보여준다.
AI 모델이 고도화될수록 이를 안정적으로 실행할 반도체와 인프라의 중요성도 커진다. AI 서비스의 확산은 소프트웨어 개발자뿐 아니라 반도체 공정기술자, 서버 엔지니어, 데이터 분석가, 장비기술자, 로봇 개발자 등 다양한 직무에 새로운 기회를 만들 수 있다.
다만 산업 성장만으로 취업이 보장되지는 않는다. 기업들은 인력을 무조건 늘리기보다 AI를 활용해 생산성과 기술 경쟁력을 높일 수 있는 인재를 선택할 가능성이 높다.
취업 준비생 역시 AI 도구를 사용해 본 경험에 머물지 않고, 반도체와 데이터, 소프트웨어, 장비, 산업현장을 연결하는 실무 역량을 준비해야 할 시점이다.
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