베트남, AI로 전환

Google과 Temasek의 e-Conomy SEA 2023 보고서에 따르면, 베트남의 디지털 경제는 2025년까지 450억 달러에 도달할 것으로 예상되며, 이러한 성장에 AI 기술이 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.

베트남에서 열린 기술 행사에서 고객의 요청에 따라 커피를 만드는 로봇이 시연됨 - 사진: DUC THIEN

이는 인텔 코퍼레이션의 베트남 지사장이자 사업, 마케팅 및 커뮤니케이션 부문인 풍 비엣 탕 씨가 Tuoi Tre와 대화하면서 기업이 인공지능(AI)을 적용하는 방법과 베트남 디지털 경제 개발에서 AI가 차지하는 역할에 대해 공유한 내용입니다.

Thang 씨는 다음과 같이 말했습니다. 최근 몇 년 동안 AI 기술이 엄청난 속도로 발전함에 따라, 우리는 세상이 새로운 산업 혁명에 접어들고 있다고 믿습니다. 질병을 탐지하거나 예술을 창조할 수 있는 지능형 기계를 어디서나 볼 수 있는 시대입니다.

* AI는 베트남 디지털 경제 성장에 어떻게 기여할 것인가?

풍 비엣 탕 씨

- 증기, 물, 전기 등 특정 요소에 의해 주도되었던 이전의 산업 혁명과 유사하게, AI 시대의 도래는 데이터 저장 및 처리에 있어서 컴퓨팅 능력이 주도할 것이며, 이는 글로벌 정보 시스템이 마비되지 않고 공급망이 붕괴되지 않도록 하는 데 필수적인 역할을 할 것입니다.

AI의 광범위한 배포는 전적으로 컴퓨팅 성능의 가용성과 효율성에 달려 있습니다.

그러므로 다양한 컴퓨팅 인프라는 데이터 센터 컴퓨팅에만 국한되지 않고 중요한 역할을 합니다.

한 나라가 물의 저장과 분배를 위해 전적으로 댐에만 의존할 수는 없습니다. 마찬가지로 AI 시대도 데이터 센터와 PC, 엣지 컴퓨팅 장치를 포함하는 생태계에서 다양한 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다.

* 베트남에서 AI를 확산하는 데 있어 데이터 센터가 가장 중요한 역할을 합니까?

- 부인할 수 없는 사실이 하나 있습니다. 데이터 센터가 AI 혁명의 핵심이라는 것입니다. 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 Gen AI 애플리케이션은 교육을 위해 엄청난 양의 데이터가 필요합니다.

이러한 데이터 집약적 처리에는 수백 또는 수천 개의 중앙 처리 장치(CPU), 그래픽 처리 장치(GPU), 가속기, 네트워크 프로세서를 갖춘 대규모 고성능 컴퓨팅 인프라가 필요합니다.

Savills가 2024년 5월에 발표한 업데이트에 따르면 베트남의 데이터 센터 시장 가치는 2022년 5억 6,100만 달러에서 2028년 10억 4,000만 달러로 증가하여 연평균 성장률(CAGR)이 10.7%에 달할 것으로 예상됩니다.

그러나 AI 혁명을 더욱 발전시키려면 경제성, 지리적 거리, 현행 규제라는 세 가지 중요한 요소를 고려해야 합니다.

* 경제적 요인, 지리적 거리, 현재 규제라는 세 가지 요소의 역할에 대해 더 구체적으로 설명해 주시겠습니까?

- 경제적으로 볼 때, 데이터 센터나 클라우드 컴퓨팅을 통해 AI 관련 활동을 실행하는 데 드는 비용은 매우 비쌉니다.

데이터 센터를 소유하거나 임대하든, 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하든, 기업은 재정적, 운영적, 관리적 문제에 직면하게 됩니다.

게다가 데이터가 생성되는 곳과 데이터 센터 사이의 지리적 거리로 인해 지연이 발생할 수 있으며, 이는 자율주행 자동차와 같이 실시간 처리가 필요한 애플리케이션의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

마지막으로, 보안 및 정보 개인정보 보호 문제로 인해 모든 조직이나 국가가 사내 서버 또는 국가 영토 외부에 데이터를 저장하는 것을 편안하게 여기는 것은 아닙니다.

베트남의 경우와 마찬가지로, 정부의 2022년 법령 53호는 베트남 기업과 베트남에 지사 및 대표 사무소가 있는 외국 기업이 데이터를 국내 서버에 로컬로 저장하도록 요구합니다.

* 베트남의 기업과 조직이 점점 더 AI를 운영에 적용하고 있습니다. 올바른 AI 솔루션을 선택하는 기준은 무엇입니까, 선생님?

- AI는 복잡한 기술입니다. 사용 사례에 따라 기업에서는 사용자 경험, 운영적 고려 사항, 비용, 법적 규정 등을 포함한 다양한 컴퓨팅 요구 사항이 필요합니다.

지속 가능한 AI를 개발하려면 컴퓨팅 성능에 대한 수요 증가를 충족할 수 있는 가장 적합한 인프라를 연구하는 것이 필요합니다.

모델을 연구해 보면, 특히 AI 시대의 컴퓨팅 분야에는 모든 경우에 적용할 수 있는 단일 모델은 없다는 것을 알 수 있습니다.

다시 말해, 모든 상황에 맞는 단일 솔루션은 없기 때문에 수요에 맞는 컴퓨팅 성능을 제공하려면 다양한 인프라가 필요합니다.

Vu Thanh Tung 씨(GreenNode, VNG 사업 및 제품 개발 이사):

기업은 AI 사용에 대한 필요성과 목표를 결정해야 합니다.

부 탄 통 씨

가장 중요한 것은 기업이 달성하고자 하는 목표와 필요한 것이 무엇인지 명확히 정의해야 하며, 그런 다음 기업 운영에서 어떤 문제를 우선시해야 할지 결정해야 한다는 것입니다.

일부 기업은 획기적인 결과를 가져올 수 있는 어려운 문제를 선택하고자 하지만, 작고 안전한 문제를 먼저 해결하는 것을 우선시하는 기업도 있습니다.

이는 기업 리더의 "취향"에 달려 있습니다.

시장에는 다양한 옵션과 유연한 솔루션이 있으며, 진입 수준에 따라 비교적 쉽게 접근할 수 있습니다.

하지만 AI를 적용하는 데 있어 매우 중요한 조건은 기업의 데이터베이스가 요구 사항을 충족하느냐의 여부입니다. 만족스럽다는 것은 데이터가 어디에 있는지, 많은 양의 쓰레기/무가치한 데이터가 섞여 있는지 아닌지를 의미합니다.

데이터는 기업의 사업 활동의 비즈니스 프로세스를 명확하게 반영하고 있습니까? 그리고 데이터를 분석한 후에, 기업은 시장 피드백을 데이터 관리 시스템에 입력할 수 있는 도구를 갖게 됩니까?

출처: https://tuoitre.vn/viet-nam-dang-chuyen-dich-sang-ai-20250307081510146.htm