구글의 베트남 박사: 베트남이 칩 설계를 해야 한다

베트남의 AI 과학자 인 레 비엣 꾸옥 박사는 구글에서 딥 러닝 분야에서 선구적인 역할을 한 것으로 알려져 있습니다. 그의 획기적인 연구는 인공 지능을 자연어 처리 및 컴퓨터 비전과 같은 실용적 응용 분야에 적용하는 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: 저는 이것이 좋은 기회라는 말에 동의합니다. 기회는 너무 이르지도, 너무 늦지도 않을 때 찾아온다. 예를 들어, 지금은 휴대전화를 만들기엔 너무 늦었습니다. 사람들이 수년 동안 휴대전화를 만들어 왔기 때문입니다. 반면, AI나 칩과 같은 기술은 아직 새로운 분야이지만 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

베트남의 장점은 인적 자원이 풍부하다는 것입니다. 무엇이든 좋은 사람이 필요하죠. 피라미드를 짓고, 달에 가고, 이제는 AI를 만드는 것까지... 모두 인간 덕분입니다. 베트남에는 인적자원이 있고, STEM은 베트남 국민의 강점입니다.

Le Viet Quoc 박사 Google 1.jpg — Le Viet Quoc 박사 - 구글에서 근무하는 베트남인 AI 과학자. 사진: LQ

아시아를 살펴보면 베트남과 인적자원을 놓고 경쟁하는 나라는 싱가포르, 인도, 중국이다. 싱가포르는 베트남만큼 인적 자원이 많지 않습니다. 반면, 중국은 미국과 직접 대립하고 있기 때문에 나름의 문제점을 안고 있습니다. 베트남의 가장 큰 경쟁자는 인도이다. 우리가 이 기회를 이용해 인간의 잠재력을 바꿀 수 있다면, AI와 반도체 '게임'에 참여할 수 있을 것입니다.

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 분야는 많은 자원이 필요하고, 칩 생산 방향으로 개발한다면 수십억 달러의 비용이 들 수도 있습니다. 반면 베트남이 저렴한 칩을 생산한다면 많은 국가와의 경쟁에 직면하게 되어 어려울 것으로 보인다.

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 제조보다는 칩 설계를 해야 합니다. 칩 설계는 수익성이 더 높고 베트남의 가용 자원과 인력에 더 적합합니다.

인공지능 개발을 가속화하려면 어디에 집중해야 할까?

긴 하루를 보낸 후에는 서두르지 말라고 조언하고 싶습니다. 만약 어떤 회사가 DeepSeek를 모방한다면, 그들이 따라잡을 때쯤이면 이미 먼 길을 왔을 것입니다.

베트남은 더 많은 혁신을 통해 새로운 방향에 집중해야 합니다. 예를 들어, AI의 새로운 하위 분야인 칩을 설계하는 데 AI를 사용하는 것은 반도체와 관련이 있습니다.

챗봇 스타일로 한다면 혁신이 가능한 분야에 집중해야 합니다. 특히 플랫폼 모델은 많은 약점을 가지고 있습니다. 베트남 기업이 이러한 약점을 알고 변화를 위한 새로운 아이디어에 집중한다면 다른 기업을 앞지를 수 있을 것입니다.

W-합법적 연못의 재.jpg — 사용자는 법률 가상 비서에게 질문하고 답하면서 검색합니다. 사진: TD

베트남은 거인의 어깨 위에 서서 후발 주자의 이점을 가지고 있을까?

먼저 도착하는 것에는 이점이 있지만, 늦게 도착하는 것에도 이점이 있습니다. 예를 들어, 많은 마라톤 선수는 바람을 피하기 위해 뒤처져 달립니다. 추종자 역시 전임자가 한 일로부터 교훈을 얻을 수 있습니다.

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

반면, 후발주자는 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 자원을 투자할 필요가 없고, 단지 합성 모델을 만드는 방법에 대한 문제에만 집중하면 됩니다. 이는 바람을 피하는 데 있어서 주자의 이점입니다.

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

그렇게 생각해요. 컴퓨터 비전, 음성 처리, 자연어 처리(NLP) 분야에서 세계에서 가장 인기 있는 모델의 비용이 빠르게 감소하고 있습니다. 첫 번째 모델의 가격은 1억 달러일 수 있지만, 다음 모델은 2천만 달러에 불과하고, 그 다음 모델은 5백만 달러, 이런 식으로 계속됩니다. 따라서 베트남에서 이러한 모델을 만드는 것은 완전히 실현 가능합니다.

감사합니다!