베트남은 결정문 1131/QD-TTg에 명시된 11개 핵심 기술 그룹을 통해 글로벌 기술 가치 사슬에 더욱 깊이 참여하고 장기적인 기술 자립을 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다. 그러나 실제 이행 과정은 불균등한 발전을 보여주고 있으며, 이는 파악하고 해결해야 할 구조적 한계를 반영합니다.
새롭게 떠오르는 분야와 아직 활용되지 않은 기회
전략적 기술 분야 중 인공지능(AI)은 가장 빠르게 성장하는 분야입니다. AWS와 Strand Partners의 최신 조사 데이터(2025년 9월)에 따르면, 베트남 기업의 약 18%(약 17만 개 기업)가 이미 AI를 도입했으며, 2024년에는 추가로 4만 7천 개 기업이 AI를 도입할 것으로 예상됩니다. 이는 평균적으로 매시간 5개 기업이 AI 기술을 활용하고 있다는 것을 의미합니다.
결정 제1131/QD-TTg호는 11개의 전략 기술 그룹과 32개의 전략 기술 제품 그룹을 명확하게 규정하고 있습니다. (참고 이미지)
글로벌 기술 기업, 특히 엔비디아의 확장과 베트남에서의 대규모 인력 채용은 베트남이 이 지역의 신흥 AI 허브로서의 역할을 더욱 강화하고 있습니다. 동시에 국내 민간 부문 또한 막대한 투자를 진행하고 있습니다.
FPT는 수천만 달러를 고성능 컴퓨팅 인프라에 투자했으며, 현재 이 인프라는 세계에서 가장 강력한 컴퓨팅 인프라 500위 안에 랭크되어 있습니다. 이는 FPT가 개발한 AI 모델의 속도와 학습 능력을 향상시킬 뿐만 아니라, 컴퓨팅 인프라 측면에서 베트남의 위상을 세계적으로 높이는 데 기여하고 있습니다.
반도체 분야에서 베트남은 설계 부문에서 긍정적인 발전을 이루고 있습니다. 현재 베트남에는 집적회로 설계 엔지니어 7,000명, 엔지니어 6,000명, 그리고 패키징, 테스트 및 제조 장비 관련 기술자 10,000명이 있습니다.
이와 동시에 대기업들의 관심 증가는 해당 산업의 전망을 더욱 밝게 했습니다. 퀄컴과 같은 많은 대기업들이 연구 개발 센터를 확장하고 대학들과 긴밀히 협력하여 칩 설계 엔지니어를 양성하고 있습니다. 이러한 교육 프로그램의 등장은 전략적 인력 수요를 충족하기 위한 교육 시스템의 중요한 변화를 보여줍니다.
FPT AI 팩토리 설립은 베트남에서 독자적인 AI를 육성하는 토대를 마련했습니다(이미지 참조).
하지만 전략적 기술 포트폴리오 내 모든 분야가 비슷한 속도로 발전하고 있는 것은 아닙니다. 로봇공학 및 자동화, 첨단 소재 및 에너지, 최신 생의학 기술, 양자 컴퓨팅과 같은 기술은 일반적으로 여전히 시험, 시제품 생산 또는 초기 개발 단계에 머물러 있습니다.
막대한 자본 투자, 복잡한 공급망, 그리고 전문 인력 부족으로 인해 이러한 생태계가 완전히 구축되지 못했습니다. 무인 항공기/드론과 같은 일부 신흥 응용 기술은 농업, 도시 감시, 물류 분야에서 상당한 잠재력을 보여주고 있습니다. 그러나 시장은 여전히 파편화되어 있고 규모가 작으며 시험 환경이 부족하여 상용화율이 저조합니다.
전략적 기술 도입 과정에서 가장 큰 "병목 현상"은 무엇일까요?
첫 번째이자 가장 근본적인 한계는 핵심 기술을 습득할 수 있는 역량 부족입니다. 베트남 과학기술공학부 부국장인 호앙 안 투(Hoang Anh Tu) 씨에 따르면, 베트남은 "핵심 전략 기술을 아직 완전히 확보하지 못했습니다." 핵심 기술을 확보하지 못하면 경쟁력은 혁신보다는 기술 통합에 국한되고, 부가가치 창출은 주로 수입에 의존하게 됩니다.
제도적 체계와 재정적 메커니즘은 아직 획기적인 기술 개발을 위한 충분한 동력을 제공하지 못하고 있습니다. 법무부 보고서에 따르면 과학기술 과제 등록, 자금 배정 및 지급 절차가 여전히 복잡하고 시간이 오래 걸려 대규모 연구개발 프로젝트를 실행하기 어렵습니다. 기술 발주 메커니즘은 시장에서 주도적인 역할을 제대로 수행하지 못하고 있으며, 과학기술 기금은 위험 감수가 미흡한 행정 모델에 따라 운영되고 있어 전략적 분야의 본질적인 위험성과 상충됩니다.
인적 자원은 여전히 구조적인 장벽으로 작용하고 있습니다. "베트남 디지털 기술 및 인공지능 분야 고품질 인재 양성 - 현황 및 해결책"이라는 주제로 열린 학술 세미나에서 전문가들은 현재의 교육 프로그램이 인공지능 및 디지털 기술 산업의 수요를 따라가지 못하고 있으며, 기업이 교육 프로그램 구축 및 개선에 참여할 수 있는 민관 협력 모델이 부족하여 교육과 노동 시장의 수요 사이에 격차가 발생하고 있다고 지적했습니다.
데이터 인프라, 표준 및 기술 플랫폼 또한 장벽을 형성합니다. UNDP 전문가인 도 탄 후옌에 따르면, 베트남은 대규모 AI 모델 학습에 필요한 충분히 크고 표준화된 베트남 데이터 저장소가 여전히 부족합니다. 데이터가 파편화되고, 공유가 제한적이며, 공통 표준이 부재할 경우 AI 및 자율 로봇과 같은 많은 분야에서 실질적인 구현에 어려움을 겪게 됩니다.
궁극적으로 과학기술 시장과 관련 기관들은 연구개발 성과 확산에 유리한 환경을 조성하는 데 아직 미흡한 점이 많다. 법무부 보고서에 따르면 기술 교류는 효율적으로 이루어지지 않고 있으며, 기업들은 정보와 기술 솔루션에 접근하는 데 어려움을 겪고 있고, 기업의 연구개발 역량 또한 전반적으로 미흡한 것으로 나타났다. 여러 지방자치단체에서도 유사한 상황이 보고되고 있는데, 이는 혁신 생태계 내의 시너지 효과가 부족함을 보여준다.
전반적으로 전략 기술의 도입에는 강력한 정부 참여와 실질적인 실행 능력 및 AI, 반도체, 데이터, 무인항공기, 로봇, 첨단 생명공학, 소재, 신기술 분야에 대한 장기 투자를 할 수 있는 역량을 갖춘 베트남 주요 기술 기업들의 주도적인 역할이 필수적입니다. 이러한 병목 현상을 해소함으로써 베트남은 전략 기술 제품을 개발하고 국가 경쟁력을 강화하며 글로벌 기술 가치 사슬에서 더 높은 위치로 도약할 수 있을 것입니다.
출처: https://vtcnews.vn/diem-nghen-tren-hanh-trinh-hien-thuc-hoa-cong-nghe-chien-luoc-sau-quyet-dinh-1131-ar992646.html
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