[작성자:] lethuphuong

📌 베트남은 기술, AI, 혁신 및 에너지를 중심으로 새로운 발전 단계에 진입하고 있다. 50개 이상의 미국 기업이 USABC 대표단에 참여하면서 베트남은 많은 미국 대기업들에게 동남아시아 내 최우선 시장으로 간주되고 있다. 하지만 관심을 실제 투자로 전환하기 위해서는 개혁에 속도를 내고, 행정 절차를 50% 줄이며, 데이터 법적 프레임워크를 완성하고 에너지 분야의 걸림돌을 제거해야 한다. 이것이 성공한다면 미국의 기술·자본과 베트남의 규모·인력이 결합되어 향후 10년 동안 새로운 성장 동력을 창출할 수 있을 것이다.

📌 통신 산업은 네트워크가 단순히 데이터를 전송하는 것을 넘어 AI를 배포하는 플랫폼이 되는 새로운 단계로 진입하고 있다. Indosat, 노키아, 엔비디아의 협력을 통해 인도네시아는 수백만 사용자와 기업을 지원하기 위해 AI-RAN과 AI 그리드가 결합된 5G 인프라를 구축하고 있다. AI-RAN 테스트는 2026년 말로 예정되어 있으며, 정부, 의료, 교육, 농업용 AI 애플리케이션은 이미 개발이 시작되었다. 장기적인 목표는 연결성을 국가적 규모로 통신 서비스와 AI를 모두 제공할 수 있는 지능형 인프라 계층으로 변모시키는 것이다.

📌 블룸버그는 글로벌 AI 경쟁이 더 이상 미·중만의 이야기가 아니라고 진단했다. 캐나다, 유럽연합, 한국, 일본, 에스토니아, 프랑스 등 많은 국가가 기술 주권을 보호하고 경쟁력을 유지하며 외국 AI 생태계에 대한 의존을 피하기 위해 독자적인 전략을 구축하고 있다. 경제 성장 외에도 각국은 AI를 국가 안보, 문화, 일자리 및 장기적인 지정학적 영향력과 직결된 문제로 인식하고 있다.

📌 KPMG 사례는 주목할 만한 역설을 낳았습니다. AI 도입 분야의 세계적인 컨설팅사 중 하나가 정작 AI에 관한 보고서에서 AI가 조작한 정황이 있는 정보를 사용했다는 점입니다. 이번 사건은 AI 거버넌스 컨설팅 전문 조직조차 AI가 생성한 콘텐츠를 검증하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다. 이는 연구, 컨설팅 및 전문 출판에서 AI를 사용할 때 인간의 감독과 독립적인 출처 확인이 여전히 필수 요건임을 다시 한번 경고하고 있습니다.

📌 에이전틱 AI(Agentic AI)의 새로운 트렌드: 단순히 프로세스를 자동화하는 것을 넘어 기업 내 최고 전문가의 경험을 디지털화하는 것이다. 소수의 숙련된 개인에게 의존하는 대신, 기업은 운영 지식을 AI 에이전트로 변환하여 수백 개의 지점을 동시에 지원할 수 있다. 미래의 경쟁 우위는 단순한 업무 자동화보다 AI를 통한 우수 인력의 ‘지식 복제’ 능력에서 올 수 있다.

📌 AI 교육의 가장 큰 과제는 도구 사용법을 배우는 것이 아니라 조직의 운영 방식을 바꾸는 것이다. 성공적인 기업은 리더와 직원을 모두 교육하고, 지속적인 실험을 장려하며, 실제 비즈니스 결과로 효과를 평가한다. AI 시대의 경쟁 우위는 단순히 AI 자격증을 쌓는 것이 아니라, 업무 프로세스를 재설계하고 지속적인 학습 문화를 구축하는 능력에서 올 것이다.

📌 MIIT의 새로운 계획은 중국이 단순한 AI 모델에만 집중하는 것이 아니라 AI 시대를 위한 전체 인프라 기반을 구축하고 있음을 보여준다. 광범위한 저지연 컴퓨팅 네트워크 커버리지, AI 에이전트 개발, 데이터 센터에 대한 약 2,950억 달러 투자 목표를 통해 중국은 장기적인 AI 경쟁 단계를 준비하고 있으며, 여기서 디지털 인프라와 컴퓨팅 역량은 첨단 AI 모델과 동등한 수준의 전략적 요소로 간주된다.

📌 중국은 전통적인 자동화에서 대규모 AI 에이전트 기반 제조로 전환하고 있다. 43,700개 이상의 스마트 공장을 보유한 가운데, AI는 더 이상 선택 사항이 아니라 선도적 제조 시설의 필수 평가 표준이 되었다. 초기 결과에 따르면 불량률 47% 감소, 제품 개발 시간 38% 단축을 기록했으며, 수주가 걸리던 작업이 이제는 AI를 통해 수십 분 만에 처리되고 있다. 이는 AI가 중국 산업 전략의 핵심 동력이 되고 있음을 보여준다.

📌 현재 AI의 거대한 역설: 사용량은 급격히 증가하고 있지만 대중의 신뢰는 여전히 매우 낮다. 호주에서는 14세 이상 인구의 58%가 매달 AI를 사용하지만, 이 기술을 진정으로 신뢰하는 사람은 4%뿐이다. 대학교 고위 관계자가 공개 없이 코파일럿으로 기고문을 작성한 이번 사건은 핵심 문제가 AI 사용 여부가 아니라 ‘투명성’임을 보여준다. 조직과 개인이 AI 사용 방식을 공개하지 않는다면 교육, 미디어 및 기타 전문 분야에 대한 신뢰는 계속해서 침식될 수 있다.

📌 AI의 주목받지 못한 응용 분야인 ‘조직 기억 보존’에 대한 분석. 은퇴, 이직 및 자동화로 인해 많은 기업이 지식 손실 위기에 처한 상황에서 AI는 매우 강력한 집단 저장소가 될 수 있다. 하지만 기업의 기억은 단순한 데이터가 아니라 이야기, 논쟁, 실수, 그리고 시간에 따라 변하는 해석 그 자체이다. 조직의 모든 역사를 경직된 데이터로 바꾼다면, AI는 정보는 보존할 수 있을지 몰라도 기업의 개성과 적응력을 만드는 ‘영혼’ 자체는 희석시킬 수 있다.