구글의 베트남 박사: 베트남이 칩 설계를 해야 한다

베트남 AI 과학자 인 레 비엣 꾸옥 박사는 구글에서 딥러닝 분야의 선구적인 역할을 한 것으로 유명합니다. 그의 획기적인 연구는 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 실용적인 응용 분야에 인공지능을 도입하는 데 기여했습니다.

2025년 인공지능 및 반도체 국제 학술대회(AISC)에서 Le Viet Quoc 박사는 반도체 및 AI 분야 발전을 위한 투자 전략에 대한 자신의 관점을 공유했습니다.

이것이 베트남이 반도체 기술과 인공지능을 개발할 수 있는 역사적인 기회라는 견해를 어떻게 평가하시나요?

Le Viet Quoc 박사: 이것이 좋은 기회라는 말씀에 동의합니다. 기회는 너무 이르지도, 너무 늦지도 않을 때 무르익습니다. 예를 들어, 지금 휴대폰을 만드는 것은 너무 늦습니다. 사람들이 오랫동안 해왔기 때문입니다. 한편, AI나 칩과 같은 기술은 아직 새롭고 잠재력이 큽니다.

베트남의 장점은 우수한 인적 자원입니다. 모든 것에는 훌륭한 사람이 필요합니다. 피라미드 건설, 달 착륙, 그리고 이제 AI 개발까지... 모두 사람 덕분입니다. 베트남에는 인적 자원이 풍부하며, STEM 분야는 베트남 국민의 강점입니다.

Le Viet Quoc 박사 Google 1.jpg — 레 비엣 꾸옥 박사 - 구글에서 근무하는 베트남 AI 과학자. 사진: LQ

아시아를 살펴보면, 베트남과 인적 자원 측면에서 경쟁하는 국가는 싱가포르, 인도, 그리고 중국입니다. 싱가포르는 베트남만큼 인적 자원이 풍부하지 않습니다. 중국은 미국과 직접 맞붙고 있어 나름의 문제점을 안고 있습니다. 베트남의 유일한 주요 경쟁자는 인도입니다. 우리가 이 기회를 활용하여 인적 잠재력을 변화시킬 수 있다면, AI와 반도체라는 "게임"에 뛰어들 수 있습니다.

기존의 우수한 기반을 바탕으로, 베트남은 대학 및 대학원 교육 의 질을 개선하고 연구소를 개발하여 국내 인재를 위한 "놀이터"를 조성함으로써 이를 더욱 강화해야 합니다.

이러한 과제를 고려할 때, 베트남은 이 "게임"에 참여하기 위해 어떤 정책을 취해야 할까?

제 생각에 반도체 산업은 막대한 자원을 필요로 하며, 칩 생산으로 발전한다면 수십억 달러의 비용이 들 수도 있습니다. 반면, 저렴한 칩을 생산하더라도 베트남이 여러 나라와의 경쟁에 직면하게 되면 매우 어려울 것입니다.

AI와 칩 중 하나를 선택해야 한다면 AI에 더 많이 투자하는 것이 좋습니다. 자원 측면에서 AI는 덜 필요하고, 게다가 베트남이 따라잡고 앞서나가기 위해서는 AI 기술이 아직 갈 길이 멀기 때문입니다.

반도체의 경우, 베트남은 칩 제조 대신 칩 설계를 해야 합니다. 칩 설계는 더 많은 수익을 창출할 뿐만 아니라 베트남의 가용 자원과 인력에도 더 적합합니다.

인공지능 개발을 가속화하려면 어디에 집중해야 할까?

긴 여정을 마치고 나서 제가 드리는 조언은 서두르지 말라는 것입니다. 어떤 회사가 DeepSeek를 따라잡았다면, 따라잡을 때쯤이면 이미 먼 길을 걸어왔을 것입니다.

베트남은 더 많은 혁신을 통해 새로운 방향에 집중해야 합니다. 예를 들어, AI를 활용하여 칩을 설계하는 것은 AI의 새로운 분야이며 반도체와 관련이 있습니다.

챗봇 방식으로 운영한다면 혁신이 가능한 분야에 집중해야 합니다. 특히 플랫폼 모델은 많은 약점을 가지고 있습니다. 이러한 약점을 파악하고 변화를 위한 새로운 아이디어에 집중한다면 베트남 기업들은 다른 기업들을 능가할 수 있을 것입니다.

W-합법적 연못의 재.jpg — 사용자가 법률 가상 비서에게 질문하고 답하며 정보를 검색하는 모습. 사진: TD

베트남은 거인의 어깨 위에 서서 후발 주자의 이점을 가지고 있을까?

앞서는 것도 장점이 있지만, 뒤처지는 것도 장점이 있습니다. 예를 들어, 많은 마라톤 선수들은 바람을 피하기 위해 뒤처집니다. 하지만 선수들은 다른 선수들의 실수에서 배울 수도 있습니다.

Open AI의 ChatGPT와 Google의 Gemini는 많은 사용자를 보유하고 있습니다. 하지만 이러한 기업들이 직면한 문제는 사용자가 너무 많기 때문에 대부분의 리소스를 AI 모델을 개선하는 대신 사용자에게 서비스를 제공하는 데 사용해야 한다는 것입니다.

반면, 후발 주자는 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 자원을 투자할 필요 없이, 포괄적인 모델을 어떻게 구축할 것인가라는 문제에만 집중하면 됩니다. 이것이 바로 바람을 피하는 후발 주자의 이점입니다.

베트남은 DeepSeek처럼 적은 투자로 높은 효율성을 갖춘 제품을 만들어낼 수 있을까?

그렇게 생각합니다. 세계 에서 가장 널리 사용되는 컴퓨터 비전, 음성 처리, 자연어 처리(NLP) 모델의 비용이 매우 빠르게 감소하고 있습니다. 첫 번째 모델은 수억 달러에 달할 수 있지만, 다음 모델은 2천만 달러, 그 다음 모델은 5백만 달러, 이런 식으로 비용이 더 많이 듭니다. 따라서 베트남에서 이러한 모델을 만드는 것은 충분히 가능합니다.

감사합니다!