스탠퍼드가 올가을 새로 연 AI 활용 과목 두 개의 강의 등록이 수강 정정 마감 뒤 223명으로 집계됐다. 9월 30일 271명에서 48명, 약 18%가 빠졌다. 마감은 10월 9일 오후 5시였고 그 뒤 수업을 버리면 성적표에 철회(W) 표시가 남는다. 그래서 10월 10일 0시 30분 값은 사실상 이번 학기 최종 성적표에 가깝다. 마감 직전까지 78명 자리를 지키던 비전공자용 바이브코딩 수업도 마지막 날 5명이 나갔다. 'AI를 배우겠다'는 학생 수요는 첫 주 숫자보다 작고, 만드는 수업도 예외가 아니었다.
1) 오늘의 핵심 테마
정정 마감 날, 바이브코딩 수업도 줄었다
Cynthia Bailey가 가르치는 AI 활용 교양 과목 CS 193T(Thinking with AI)는 200석 중 150명이 남았다. 9월 30일 193명에서 43명, 약 22%가 빠졌다. 매주 출석해야 하는 튜토리얼 12개 반 합계는 80명이다. 강의 등록 인원의 절반을 조금 넘는다.
Keith Schwarz의 CS 193V(Effective Vibecoding)는 80석 중 73명이다. 바이브코딩은 코드를 직접 쓰지 않고 AI에게 말로 설명해 프로그램을 만드는 방식이다. 이 과목은 9월 30일 78명에서 출발해 10월 9일에도 78명이었다. 마감 날 하루 사이 5명이 나갔고 상태 표시는 '마감'에서 '열림'으로 바뀌었다. 새로 연 토론반 다섯 곳 등록도 6명에서 5명으로 줄었다. 두 과목 모두 대기 인원 표시는 사라졌다.
10월 9일에는 '생각하는 수업은 빠지고 만드는 수업은 버틴다'고 봤다. 그 판단을 고친다. 버틴 쪽은 상대적으로 덜 빠졌을 뿐이다. 채움 비율로 보면 바이브코딩 91%, AI 교양 75%로 여전히 차이가 크다. 다만 정원 80석짜리 수업이 끝까지 대기자를 남기지 못했다. 손으로 만드는 AI 수업에도 쏠림은 없었다는 뜻이다.
'AI를 쓰되 사람 앞에서 이해를 확인하는 학습' 축은 3점, 신뢰도 낮음을 유지한다. 신설 과목 두 개에 223명이 남은 것은 작은 규모가 아니다. 그러나 근거는 여전히 수업 칸 하나이고 전년 비교가 없다.
국방기술의 수업 칸이 처음 채워졌다, 결과는 제자리
10월 9일 국방·이중용도 기술 축을 3점으로 올리며 남긴 숙제가 있었다. 수업 칸, 곧 Hacking for Defense(H4D)의 수강 규모다. 이 수업은 군과 정보기관이 낸 실제 문제를 학생 팀이 창업 방법론으로 푸는 봄학기 과목이다. 담당 교수 Steve Blank의 연례 결산 글을 2025년과 2026년 나란히 놓았다.
| 항목 | 2025년(10회째) | 2026년(11회째) |
|---|---|---|
| 수강생 | 41명 | 42명 |
| 팀 | 8팀 | 9팀(최종 발표 8팀) |
| 이해관계자 인터뷰 | 1,106명 | 1,132명 |
| 후원자·멘토 | 31명 | 34명 |
| 교수진 설명 | 린 혁신 방법과 공공봉사 교육 | "국가안보 인큐베이터가 됐다. 대부분의 팀이 국방 회사를 세운다"(창업 팀 수는 밝히지 않음) |
2026년 글은 본문에 9팀이라 적고 발표 팀은 8팀을 소개한다.
학생 수는 한 명 늘었다. 달라진 것은 내용이다. 2026년 팀 주제는 대부분 무인기였다. 소리 없는 무인기 탐지, 값싼 무인기로 적 무인기 요격, 소형 무인기용 탄약 현장 생산, 무인기 연료용 수소 거점, 다중 무인기 운용 교리까지 이어졌다. 과제 출처에는 해군·공군·육군연구소·국방혁신단(DIU)이 올랐다.
하나 더 볼 것이 있다. H4D 객원 연사는 DIU 국장 Owen West와 Shield Capital 파트너 Mike Brown이었다. West는 10월 7일 DEFCON 학회 기조연설자였고 Shield Capital은 DEFCON 플래티넘 후원사다. 교수진의 Joe Felter는 DEFCON을 함께 운영하는 Gordian Knot 국가안보혁신센터 소장이다. 학생 학회와 수업은 같은 뿌리에서 나온 신호다. 4점의 조건인 '서로 독립된 세 신호군'으로 세기 어렵다.
그래서 국방 축은 3점, 신뢰도 낮음을 유지한다. 업계 후원은 1년 새 14곳에서 21곳으로 늘었지만 수업 규모는 그대로였다. 정원이 정해진 선발형 수업이라 지원자 수가 늘었는지는 알 수 없다. '대부분 팀이 국방 회사를 세운다'는 말은 교수 본인의 설명이고 회사 수가 붙지 않았다. 추측 단계로 둔다.
인문 학위 56% 감소, 학생이 찾는 것은 '진로 에스컬레이터'
Stanford Daily는 10월 9일 스탠퍼드의 인문·예술 학사 학위가 2003-04년 324명에서 2025-26년 143명으로 56% 줄었다고 보도했다. 같은 기간 전체 학부 학위는 늘었다. 인문사회 담당 부학장보 Jeff Schwegman은 학생들이 인문학에 분명한 진로 '에스컬레이터'가 없다는 점을 꺼린다고 말했다. 전공을 못 정한 학생에게는 채용·인턴 경로가 닦인 컴퓨터과학·공학이 '더 안전한 기본값'이 된다는 설명이다.
9월 22일 Palo Alto Online은 올해 스탠퍼드 CS 학사 학위가 전년보다 70명, 약 14% 줄었다고 전했다. 인문도 줄고 CS도 줄었다. 학생들이 어디로 옮겨 갔는지는 두 자료 어디에도 없다.
정정 마감 뒤 수업 숫자로 보면 단서가 조금 있다. Schwegman이 만든 공익 진로 과목 'Pathways to Purposeful Careers'에는 108명이 등록했다. 인문·사회과학 길잡이 과목 HUMSCI 1은 150석 중 35명이다. 진로를 안내하는 수업에는 사람이 모이고, 전공을 탐색하는 수업은 비어 있다.
프랑스어과 Dan Edelstein 교수는 AI의 부상을 인문학의 기회로 봤다. 그는 "This is a great moment for the humanities"라며 교양교육이 학생의 영혼뿐 아니라 "their futures and their careers"에도 쓸모 있음을 증명할 때라고 말했다. 목적 중심 진로 축은 2점, 신뢰도 낮음을 유지한다. 공익 진로 과목 108명은 이 축에 처음 붙은 수업 숫자다. 하지만 전년 비교가 없다.
MIT는 조용했다
MIT 학생신문 The Tech는 10월 8일 이후 새 기사를 내지 않았다. MIT News의 새 항목은 MIT for America(10월 6일), 통계·데이터과학센터장 인터뷰, 링컨연구소 AI 가속기 조사로 모두 기관 발표나 교원·직원 연구다. r/mit 최신 25건의 AI 주제 학생 글은 2건 그대로다. MIT 축 가운데 오늘 점수가 움직인 것은 없다.
2) Stanford 신호
수업. 정정 마감 뒤 AI 교양 150명, 바이브코딩 73명, 공익 진로 108명, 인문 길잡이 35명. 앞의 둘만 9월 30일부터 매일 쟀다.
학생 매체. Stanford Daily 뉴스면의 10월 9일자 새 기사는 여덟 건이다. 인문학 전공 감소 말고는 차이잉원 전 대만 총통의 후버연구소 강연, 사우디·싱가포르 등 외국 정부의 대학 지원, 새 시민교육 부전공, 연방 J-1 비자 조사 대상에 스탠퍼드 포함 같은 기사다. 학생 AI·창업 기사는 없다. 학부 상원(UGS)의 학생 신원 보호·AI 결의안 표결 결과도 아직 보도되지 않았다. 차이잉원 강연은 10월 7일 DEFCON 기조연설과 같은 방문 일정이어서 국방 축에 따로 세지 않는다.
학생 모임. HAI 학생 AI 모임(어피니티 그룹) 목록은 2025-26년 14개 그대로다. 2026-27년 선정은 '10월 발표'라는 안내뿐이다.
게시판. r/stanford 최신 25건(10월 2일~9일)에 AI를 주제로 한 재학생·동문 글은 0건이다. 10월 9일 새 글은 상담센터 이용 문의, 2009년 졸업 동문의 '스탠퍼드 학생은 진로 마음가짐이 어떻게 다른가' 질문, 비자 조사 기사 공유다. 동문은 자신이 만난 학생들이 모두 실리콘밸리 창업을 꿈꾸지는 않았다고 적었다.
채용. 재향군인 인재 회사 Sitreps의 행사 기록에 10월 6일 Encina Hall 'Stanford Advanced Tech Career Fair'가 올랐다. 참석 학생·기업 수는 없다.
3) MIT 신호
학교 발신. MIT는 10월 6일 유치원부터 커뮤니티칼리지까지 수학, 손으로 만드는 설계·제작, 'AI의 건설적 활용'을 가르치는 MIT for America를 발표했다. MIT 학부생과 동문이 자원봉사로 전국 학군에 미적분을 가르치는 Calculus Project가 포함된다. 10월 1일에는 2·4년제 대학에 AI 직무 훈련을 넣는 PATH를 시작했다. 학교 밖을 향한 사업이고 학생 참여 인원이 없어 가중하지 않는다.
학생 매체. The Tech의 최신 기사는 10월 8일 교수 AI 정책 조사다. MIT 전학기 과목 추가 마감도 10월 9일이었지만 MIT는 과목별 수강 인원을 공개하지 않는다.
게시판. r/mit 최신 25건(9월 21일~10월 9일)에서 AI 주제 학생 글은 9월 25일 연구실 AI 광고 비판과 9월 26일 감시 카메라 글 2건이다. 10월 9일 새 글은 분실물 1건과 MIT 등 9개 대학 J-1 비자 조사 기사 공유 1건이다.
3점 축. 범용 CS → AI 특화 전공(AI·의사결정 주전공 328명), 산업·물리 시스템 AI, 고성능·임베디드 컴퓨팅, 분야별 AI 판단력, 바이오전자가 그대로다. 근거 기준일은 9월 하순~10월 초다.
4) 두 학교 공통점과 차이
공통점은 게시판의 화제다. 두 학교 게시판에 10월 9일 같은 기사가 올랐다. 연방정부가 외국인 교환방문(J-1) 비자 문제로 MIT·스탠퍼드를 포함한 9개 대학을 조사한다는 소식이다. Stanford Daily도 같은 날 보도했다. 기술 주제는 아니지만 유학생 실습 허가 중단(MIT CPT) 소식에 이어 진로의 바닥을 흔드는 이야기다. 두 게시판 50건에 AI 학생 글은 MIT 쪽 2건뿐이고 암호화폐 글은 0건이다.
차이는 숫자가 보이는 곳이다. 스탠퍼드는 학생이 만든 수강 조회 사이트 덕에 과목별 등록이 매일 보인다. 그 숫자는 AI 수업의 열기가 첫 주 표시값보다 작았다고 말한다. MIT는 전공 집계가 연 1회뿐이라 같은 기간의 변화를 잴 수 없다. 대신 MIT의 AI 전환은 전공 선택(AI·의사결정 328명)이라는 더 굵은 단위에서 이미 굳어 있다. 국방기술 쪽에서도 갈린다. 스탠퍼드는 학회·수업·채용 박람회가 한 센터를 중심으로 엮여 있고, MIT는 반도체·딥테크 채용 박람회(공개 참가 기업 17→19→22곳)가 따로 선다.
5) 새롭게 떠오르는 산업·기술과 근거
- 무인기 대응·생산. 스탠퍼드 H4D 2026년 발표 8팀 가운데 다섯 팀이 무인기 탐지·요격·탄약·연료·운용 교리를 다뤘다. 2025년에는 극초음속 추적, 핵심광물, 해양 군집 무인기 등으로 흩어져 있었다. 수업 한 곳의 주제 분포라 산업 이동으로 확대하지 않는다.
- AI가 빨라질수록 느려지는 검증. H4D 교수진은 AI로 시제품을 몇 시간 만에 만들자 학생들이 '그럴듯한 완성품'을 문제 이해로 착각했다며 다음 해부터 가설과 실험을 함께 내게 하겠다고 적었다. MIT의 '분야별 AI 판단력', 스탠퍼드의 '설명 검증형 학습' 축과 같은 방향이다.
- 진로 안내형 교양. 공익 진로 과목 108명, 인문 길잡이 35명. 전공보다 진로 경로를 먼저 묻는 학생 수요가 보인다. 전년 비교가 없어 추측 단계다.
- K-12 AI 교육. MIT for America와 PATH. 기관 사업이며 학생 관심 지표로 세지 않는다.
6) 관심 이동 지도
강도는 0~5점이다. 4점 이상은 학생 동아리·수업·연구·해커톤·창업·채용·SNS 가운데 서로 독립된 세 칸 이상이 함께 오를 때만 준다. 괄호는 근거 기준일이다.
| 학교 | 이전 주제 → 새 주제 | 강도 | 신뢰도 | 근거와 한계 |
|---|---|---|---|---|
| Stanford | AI 허용·금지 논쟁 → AI를 쓰되 사람 앞에서 이해 확인 | 3 | 낮음 | 정정 마감 뒤 CS 193V 73/80명, CS 193T 150/200명·튜토리얼 80명. 합계 271→223명(-18%). 수업 칸 하나, 전년 비교 불가(10/10) |
| Stanford | 소비자·범용 AI 스타트업 → 국방·안보 기술과 방산 진로 | 3 | 낮음 | DEFCON 후원사 14→21곳, 이틀 행사, 약 15명 시위. H4D 수강 41→42명으로 제자리, 학회와 같은 Gordian Knot 네트워크. 창업 수·게시판 반응 없음(10/10) |
| Stanford | 내 AI 사용 → 학교의 AI 사용 감시 | 3 | 높음 | Fizz 고발 2건, 대학 인정, 학부 상원 결의안. 10/9 Daily 새 기사에도 표결 보도 없음(10/1) |
| MIT | 컴퓨터과학 일반 → AI·의사결정 전공 | 3 | 높음 | AI+D 주전공 328명, 2학년 113→100명. 2026 가을 집계 미게시(9/29) |
| MIT | AI 도구 자체 → 산업 업무·물리 시스템 AI | 3 | 높음 | delta v 산업 AI 7팀, HackMIT CFO 에이전트 5건(9/27) |
| MIT | 모델 성능 → 계산 인프라·반도체 | 3 | 중간 | 딥테크 채용 박람회 17→19→22곳. 링컨연구소 가속기 조사는 직원 연구(9/24) |
| MIT | AI 도구 사용 → 분야별 판단력 | 3 | 높음 | AI 위원회 보고서, The Tech 교수 AI 정책 조사, HackMIT Burrow. 수강 수치 없음(10/8) |
| MIT | 범용 AI → 폐쇄루프 건강기기 | 3 | 높음 | 나노안테나·삼킴 전지 두 연구선(10/2) |
| Stanford | 범용 AI 연구 → 법률·정부·인프라 배치와 독립 평가 | 3 | 높음 | 벤치마크 56개 타당도 연구, 학생 그룹 2곳(9/26) |
| Stanford | 포괄적 기후 혁신 → 산불 시스템 과제 | 3 | 높음 | 9주 Big Earth Hackathon, SmokeCast(9/23) |
| Stanford | 솔루션 선행 → 임상 수요 발굴 | 3 | 중간 | Biodesign 병원 관찰 커리큘럼(9/18) |
| Stanford | 범용 디지털헬스 → 여성 건강 시제품 | 3 | 중간 | Elevate Her 스프린트, 팀명 미공개(9/18) |
| Stanford | 컴퓨트 확장 → 전력·입지 제약 | 3 | 중간 | Sustainable AI 시드 과제 4건(9/18) |
| Stanford | 일반 공간 → 특수장비·협업 공간 | 3 | 중간 | 하드웨어 클럽하우스 CHIP 입주 3팀(9/21) |
| 공통 | 수동 실험 → 에이전트·로봇 실험 | 3 | 중간 | Paper2Agent, 가상 바이오텍, HackMIT Elute(9/28) |
| Stanford | 진로 깔때기 → 공익·목적 중심 진로 | 2 | 낮음 | Class Action 기고·집회, Do Good Now 박람회, DEFCON 시위 비판, 공익 진로 과목 108명(전년 비교 없음)(10/10) |
| MIT | AI 만들기 → 학교 AI 감시 통제 | 2 | 중간 | 교원 풍자 기고, 10/6 다섯 번째 카메라 항의(학생 익명 참여), 노조 연대 서약(10/7) |
| MIT | 소수 선발 → 넓은 초기 실험 | 2 | 중간 | Sandbox 구조 수치뿐(9/27) |
| MIT | 성능 결과물 → 윤리 판단 결과물 | 2 | 낮음 | Experiential Ethics 쇼케이스, Code.Tulsa(9/26) |
| Stanford | 소프트웨어 실험 → 제작 | 2 | 중간 | 10/9 Daily 새 기사 8건에도 학생 제작 보도 없음. 마지막은 9/8 Solar Car(10/10) |
| 공통 | 예측·모델링 → 현장 적응 도구 | 2 | 중간 | 교원 주도 연구 중심(9/23) |
| MIT | AI 성능 개발 → AI 발화 상시 감사 | 2 | 중간 | 상시 감사 프로젝트와 두 매체 보도(9/23) |
| MIT | AI 도구·응용 → AI의 수학적 기초 | 1 | 중간 | 수학과 5년차 석사 MMAD 신설, 약 12명(10/1) |
| MIT | 소프트웨어·AI 창업 → 궤도 정비·민군 겸용·우주 제조 창업 | 1 | 중간 | 16.445J 수강생 16명 보고서(10/2) |
| MIT | 범용 스택 → 문제 트랙 | 1 | 중간 | 2025년과 같은 네 트랙(10/1) |
| Stanford | 소프트웨어 창업 → 첨단 제조 | 1 | 낮음 | Foundry School 1월 심화 과정, 게시판 첫 반응 회의적. H4D 탄약 생산 팀·DEFCON 방산 제조 패널은 국방 축으로 셈(10/5) |
| Stanford | 범용 돌봄 로봇 → 인간 중심 설계 | 1 | 중간 | 접수 12월 1일까지, 등록 팀 수 없음(9/18) |
4점은 오늘도 없다. 최고 강도는 3점, 3점 이상 축은 15개로 그대로다. 국방 축이 4점에 가까워지려면 Gordian Knot 센터 밖에서 나온 신호가 필요하다. 학생 방산 창업 수나 일반 채용 박람회의 방산 기업 비중 같은 것이다.
7) 전일 대비 변화
| 항목 | 10월 9일 | 10월 10일 | 이유 |
|---|---|---|---|
| AI 신설 과목 2개 강의 등록 합계 | 238명 | 정정 마감 뒤 첫 값, 9/30 대비 48명 감소 | |
| CS 193T 강의 등록 | 160명(튜토리얼 81) | 150명(튜토리얼 80) | 대기 표시 사라짐 |
| CS 193V 강의 등록 | 78명(대기 1, 마감) | 73명(열림) | 9/30 이후 처음 78명 아래 |
| 국방·이중용도 기술 축 | 3점, 수업 칸 미확인 | 3점, H4D 41→42명 | 수업 칸 제자리, 같은 네트워크 |
| 목적 중심 진로 축 | 2점, 수업 수치 없음 | 2점, 공익 진로 과목 108명 | 첫 수업 수치, 전년 비교 없음 |
| r/mit AI 주제 글(최신 25건) | 2건 | 2건 | 새 글 2건 모두 AI 무관 |
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| 두 게시판 암호화폐 글 | 0건 | 0건 | 변동 없음 |
| HAI 학생 AI 그룹 | 14개 | 14개 | 2026-27 코호트 미발표 |
| 평가 축 / 3점 이상 / 최고 강도 | 27 / 15 / 3점 | 27 / 15 / 3점 | 점수 변동 없음 |
확인하지 못한 것
- CS 193T·193V의 대기 인원 표시가 마감 뒤 사라진 이유는 확인하지 못했다. 철회(W) 기간의 추가 이탈은 아직 관측 전이다.
- H4D의 지원자 수와 실제 창업 팀 수는 공개되지 않았다. 2026-27학년도 수업은 봄학기라 아직 열리지 않았다.
- 공익 진로 과목 Pathways와 HUMSCI 1의 전년 수강 인원은 찾지 못해 증감을 판단하지 못했다.
- Stanford Daily 10월 9일자 시민교육 부전공·차이잉원 강연 기사는 본문을 확보하지 못했다.
- 학부 상원 AI 결의안 표결 결과, HAI 학생 AI 모임 2026-27 선정 결과는 아직 나오지 않았다.
- MIT 과목별 수강 인원과 2026 가을 전공 집계는 공개되지 않았다. The Tech는 10월 8일 이후 새 기사가 없다.
- MIT $100K 2026-27 접수 일정은 공식 사이트가 갱신되지 않아 확인하지 못했다. Stanford Green AI 해커톤의 2026년 개최 여부도 공식 사이트에 없다.
- LinkedIn·X 같은 SNS는 로그인 없이 볼 수 있는 학생 게시물을 체계적으로 모으지 못했다. 게시판 신호는 레딧 공개 피드 최신 25건으로 한정된다.
- 스탠퍼드·MIT 가을 채용 박람회의 참가 기관 구성과 결과는 공개되지 않았다.