AI, 2040년까지 베트남 경제에 1,200억~1,300억 달러 기여할 수도

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최종 업데이트: October 12, 2026 • 02:04 UTC

AI Could Add $120 Billion to $130 Billion to Vietnam’s Economy by 2040

생산성을 핵심으로 한 1,300억 달러 전망

베트남 AI 경제 보고서 2025에 따르면 인공지능은 2040년까지 베트남 경제에 1,200억~1,300억 달러를 기여할 수 있다. 이 보고서는 국가혁신센터(NIC)와 일본국제협력기구(JICA)가 보스턴컨설팅그룹(BCG)의 지원을 받아 작성했다. 전망에는 AI를 활용한 제품·서비스의 신규 수요와 기업 및 공공기관의 업무 효율성 향상에 따른 이익이 반영됐다.

생산성을 핵심으로 한 1,300억 달러 전망
경제 수치가 실제로 측정하는 것
핵심 시험대는 공공 서비스
세 가지 우선 과제와 그 기반
대규모 졸업생 배출이 곧 AI 인력은 아니다
스타트업 경쟁력에는 자본과 고객이 필요하다
정책 체계와 주요 일정
후속 도입률 수치는 진전을 보여줄 뿐, 입증은 아니다
수익을 좌우할 고용과 신뢰
핵심 내용

베트남 과학기술저널의 보고서 보도는 소비자 수요에 따른 매출을 450억~550억 달러, 생산성 향상과 관련한 비용 절감액을 600억~750억 달러로 제시했다. 이 수치는 신규 매출보다 효율성 향상이 더 큰 기회를 구성한다는 점을 보여준다.

다른 보도들도 이 전망치가 2040년 베트남 경제의 10~12%에 해당한다고 설명한다. 이는 현재 측정된 기여도가 아니라 전망치다. 총액을 해석할 때 매출, 비용 절감액, 경제적 가치에 대한 서로 다른 설명을 신중히 살펴볼 필요가 있다.

저널과 행사에 대한 대부분의 보도에 따르면 보고서는 2025년 6월 12일 하노이에서 공개됐다. 한 보도는 발표일을 6월 13일로 전했다. 부 꾸옥 후이 NIC 소장은 이 보고서가 산업, 노동력, 인프라, 정책 전반의 기회를 다룬 베트남 AI 경제에 대한 첫 종합 개관이라고 설명했다.

실질적인 과제는 성공적인 AI 기업을 만드는 것보다 범위가 넓다. 전망된 규모에 도달하려면 제조, 금융, 의료, 교육, 정부 서비스 전반에 기술이 확산돼야 한다. 동시에 사람들이 검증할 수 있고 기관들이 도입 비용을 감당할 수 있는 유용한 성과를 내야 한다.

경제 수치가 실제로 측정하는 것

전망은 두 가지 주요 경로로 구성된다. 첫째는 AI를 접목한 제품·서비스 수요로 발생하는 매출이다. 둘째는 자동화, 예측 분석, 운영 효율화에 따른 절감액을 포함한 생산성 향상의 가치다. 예측 분석은 데이터의 패턴을 활용해 다음에 일어날 일을 추정함으로써 조직이 단순히 대응하는 데 그치지 않고 미리 계획하도록 돕는다.

두 번째 경로에 대한 설명은 보도마다 다르다. 과학기술저널은 비용 절감액을 600억~750억 달러로 제시한다. 다른 보도는 같은 범위를 제시하면서 생산성 향상에 따른 이익 증가라고 설명한다. 또 다른 보도들은 절감액을 600억~700억 달러로 제시한다.

매출, 비용 절감액, 이익은 서로 대체할 수 있는 지표가 아니므로 이 구분은 중요하다. 소비자 매출 추정치 하한인 450억 달러와 절감액 하한인 600억 달러를 더하면 1,050억 달러다. 저널 보도에 나온 상한인 550억 달러와 750억 달러를 더하면 1,300억 달러가 된다. 공개된 보도들은 각 항목의 범위가 총 1,200억~1,300억 달러라는 핵심 전망과 어떻게 맞물리는지 설명하지 않는다.

따라서 이 수치는 국내총생산(GDP) 증가분을 완전히 설명하는 계산이라기보다 경제적 가치의 잠재적 규모와 원천을 나타낸다. 국가 생산량이 반드시 그만큼 증가한다거나 그 금액 전부가 AI 개발자에게 돌아간다는 의미로 해석해서는 안 된다.

핵심 시험대는 공공 서비스

공공행정, 교육, 의료는 AI 혁신 잠재력이 큰 세 분야로 꼽혔다. 보고서는 의료 분야 AI 활용이 지역 간 격차를 줄이고, 교육 분야 활용이 교육 데이터를 더 잘 이용하며, 정부 분야 활용이 공공 관리를 개선하는 데 도움이 될 수 있다고 설명한다.

저널 보도는 정부 서비스, 환경·재난 관리, 의료, 금융 서비스, 교통을 포함한 보다 폭넓은 단기 우선 분야를 제시한다. 보고서의 산업 분석을 설명하는 대목에는 제조업과 금융도 포함된다.

이러한 우선순위는 경제 전망을 사람들이 직접 이용하는 서비스와 연결한다. 공공 관리가 개선되거나 의료 서비스의 효과가 높아지면 새로운 소비자 구매를 유발하지 않아도 가치를 창출할 수 있다. 이는 생산성 부문이 추정치에서 큰 비중을 차지하는 이유를 설명하는 데 도움이 된다.

권고되는 접근 방식은 단계적이다. 빠르게 성과를 낼 수 있는 활용 사례를 찾아 효과를 입증한 뒤 사용 범위를 넓히는 것이다. 저널은 정부와 기업의 협력, 즉 국가 대표기업 육성 프로그램 제안 등을 검증된 활용 사례의 확산 방안으로 소개한다. 다만 이러한 제안의 도입 일정이나 측정된 성과는 제시하지 않았다.

세 가지 우선 과제와 그 기반

보고서 권고의 중심에는 직접적인 성장 우선 과제 세 가지가 있다. 공공·민간 부문의 도입 확대, AI 스타트업 지원, 전문 인력 확대다. 각각 경제 전망의 서로 다른 부분을 뒷받침한다. 도입은 수요와 생산성 향상을 이끌고, 스타트업은 활용 사례를 개발하며, 숙련 인력은 기술을 구축·적용하고 감독한다.

지원 권고에는 AI 리터러시, 신뢰할 수 있는 데이터와 컴퓨팅 인프라에 대한 접근성, 명확한 규정도 포함된다. AI 리터러시는 이러한 시스템이 무엇을 할 수 있고 어디서 실패할 수 있는지, 결과를 언제 확인해야 하는지 이해하는 것을 뜻한다. 권고안은 AI 도구에 익숙해지는 것만으로 충분한 준비가 된다고 보지 않고, 위험과 윤리에 대한 교육도 포함한다.

보도마다 보고서의 전략 구성에 대한 설명은 다르다. 한 보도는 기술, 스타트업 생태계, 노동, 자원, 국제협력이라는 다섯 가지 큰 축을 제시한다. 더 상세한 설명은 직접적인 성장 우선 과제 세 가지와 지원 기반 세 가지를 구분한다. 이는 전략을 다르게 제시한 것이며 반드시 상충하는 정책 프로그램을 뜻하지는 않는다.

데이터 접근성은 구체적인 과제다. 권고안은 컴퓨팅 자원과 함께 중소기업, 대학, 연구기관이 양질의 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 해야 한다고 촉구한다. 베트남 최초의 국가데이터센터와 관련한 진전도 언급한다. 활용 가능한 데이터와 충분한 컴퓨팅 역량이 없다면 인력만 늘려서는 전망된 성과를 낼 수 없다.

대규모 졸업생 배출이 곧 AI 인력은 아니다

과학기술저널에 따르면 베트남에는 정보기술 관련 과정을 제공하는 대학이 150곳 이상 있으며, 매년 6만 명이 넘는 졸업생이 노동시장에 진입한다. 하노이과학기술대학교는 AI 학사·석사 과정을 개설했다.

이 수치는 상당한 교육 기반을 보여주지만, 베트남이 매년 AI 전문가 6만 명을 배출한다는 뜻은 아니다. 일반적인 IT 교육과 고급 AI 연구·개발·감독에 필요한 역량은 서로 다른 지표다.

보고서는 국제 기준에 부합하는 학사·석사·박사 과정의 AI 교육과 대규모 교육 프로그램을 권고한다. 저널은 일본의 GCI 프로그램을 사례로 들고, 하노이과학기술대학교 등 선도 기관을 시작으로 국제 연구기관 및 기업과 체계적인 연구 협력을 추진할 것을 제안한다.

구보 요시토모 JICA 선임대표는 NIC와 베트남 주요 과학기술대학들과 구체적인 사업을 시작했다고 밝혔다. 별도로 행사 보도들은 이 사업을 개발도상국의 디지털 혁신을 가속하기 위해 2022년 설립된 JICA의 DX Lab과 연계해 설명한다. AI 교육 확대 제안에 대한 수강 목표나 재정 지원 약속은 보도에 명시되지 않았다.

스타트업 경쟁력에는 자본과 고객이 필요하다

저널 보도에 따르면 베트남은 2024년 AI 스타트업 수와 AI 분야 투자액 모두에서 동남아시아 2위를 기록했다. 이 순위는 해당 분야의 활발한 활동을 보여주지만, 보도에는 기업 수와 투자 총액, 순위 산정 방법이 제시되지 않았다.

권고안은 이러한 활동을 국내외에서 경쟁할 수 있는 기업으로 키우는 데 초점을 맞춘다. AI 스타트업 육성 프로그램은 사업·기술 멘토링, 투자 기회, 파트너십을 제공하도록 제안됐다. 유리한 조건으로 자금을 조달할 수 있도록 국가 차원의 자금 지원 프로그램도 제시됐다.

이러한 방안은 모델 개발 비용만 다루는 것이 아니다. 스타트업은 고객과 기술 지원을 확보하고, 조직의 일상 업무에서 자사의 기술이 효과를 낸다는 점을 입증할 기회도 필요하다. 보고서는 기업 설립 자체를 목표로 삼기보다 스타트업 육성을 더 폭넓은 기술 도입과 연결한다.

베트남의 공공 부문과 산업재 부문을 이끄는 BCG 상무이사 겸 파트너 아르노 지놀랭은 디지털 경제가 연간 최대 20% 성장한다고 밝혔다. 다른 보도는 20% 초과 성장으로, 또 다른 보도는 20% 성장으로 전한다. 모두 빠른 확대를 나타내지만 디지털 경제 성장률은 AI의 GDP 기여도와 같은 지표가 아니다.

정책 체계와 주요 일정

이 전략은 여러 정책 수단과 함께 추진된다. 결의안 제57-NQ/TW호는 과학기술, 혁신, 국가 디지털 전환에 관한 것이다. 결의안 제68-NQ/TW호는 민간 경제 부문 발전을 지원한다. 국회 결의안 제193/2025/QH15호는 과학기술 발전을 위한 특별 제도의 시범 운영을 규정한다.

저널은 결정 제127/QD-TTg호도 국가 AI 전략으로 꼽고, AI를 2030년까지의 국가 전략 우선 과제로 설명한다. 이러한 조치는 정책 방향을 설정하지만 경제 전망의 실현 여부는 여전히 이행, 투자, 도입에 달려 있다.

2022년: JICA가 개발도상국의 디지털 혁신 지원을 위해 DX Lab을 설립했다.
2024년: 베트남은 AI 스타트업 수와 AI 분야 투자액에서 동남아시아 2위를 기록했다.
2025년 6월 12일: 베트남 AI 경제 보고서 2025가 하노이에서 공개됐다. 한 보도는 6월 13일이라고 전했다.
2026년 1분기: 후속 보도는 AI 도입률이 2025년 23.5%에서 26.5%로 상승했다고 전했다.
2030년: 베트남 전략은 AI를 국가 우선 과제로 규정한다.
2040년: 보고서는 AI 경제 규모가 1,200억~1,300억 달러에 이를 것으로 전망한다.

보도들은 2040년 총액 달성을 위한 연도별 목표, 전체 사업 예산, 전망 대비 진척도를 측정하는 일정을 제시하지 않는다.

후속 도입률 수치는 진전을 보여줄 뿐, 입증은 아니다

마이크로소프트의 글로벌 AI 확산 보고서를 인용한 후속 보도에 따르면 베트남의 AI 도입률은 2025년 23.5%에서 2026년 1분기 26.5%로 상승했다. 3%포인트, 이전 수치 대비 약 12.8% 오른 것이다.

같은 보도는 싱가포르의 도입률을 63.4%, 말레이시아를 21.8%, 필리핀을 20.1%, 태국을 12.4%로 제시한다. 베트남 수치는 뒤의 세 국가보다 높지만 싱가포르보다는 36.9%포인트 낮다. 이 비교는 AI 도입률에 관한 것으로, AI 활용에 따른 재정적 수익을 나타내지는 않는다.

CRIF 포럼 베트남 2026에서 도 띠엔 틴 NIC 부소장은 정부와 스타트업계에서 AI를 폭넓게 활용하고 있다고 설명했다. 그는 공무원과 공직자를 언급하며 다음과 같이 말했다.

공무원과 공직자 가운데 현재 90% 이상이 매일 AI를 사용하고 있습니다.

이 발언은 특정 노동 집단에 관한 것으로, 더 광범위한 도입률과 직접 비교할 수 없다. 후속 보도는 현재 AI의 경제 기여도를 약 400억~500억 달러로 제시하지만 산정 방법은 설명하지 않는다. 따라서 이를 2040년 전망의 진척도를 측정하는 기준치로 신뢰하기는 어렵다.

이와 비슷하게 NIC가 구글, BCG와 함께 진행한 연구는 베트남 GDP 성장의 약 30%를 디지털 기술과 연결한다. 이 범주에는 AI뿐 아니라 다른 기술도 포함된다. 이는 AI가 GDP의 30%를 창출한다는 주장이 아니며, 1,300억 달러 전망을 별도로 입증하는 것도 아니다.

수익을 좌우할 고용과 신뢰

생산성 전망에는 노동 측면도 있다. 틴 부소장은 NIC와 협력하는 기업들이 AI를 도입하면서 지난 1~2년간 IT 직원을 상대적으로 적게 추가 채용했다고 말했다. 그는 숙련된 IT 인력이 수천 명인 기업에서도 기술이 산출한 결과를 확인하고 검증하는 데 필요한 인원이 줄어들고 있다고 설명했다.

이는 일부 기업의 채용 둔화를 시사하는 것이지, 전국적으로 사라진 일자리를 측정한 수치는 아니다. 그럼에도 졸업생 수만으로 준비 수준을 판단하기 어렵다는 점을 보여준다. 자동화된 결과를 검증하는 데 필요한 판단력 등 업무 변화에 대응할 수 있도록 교육해야 한다.

후속 보도는 베트남의 AI법이 시스템을 고위험·중위험·저위험으로 분류하고, 인프라·데이터·인력 개발·국가 AI 개발기금 관련 제도를 마련한다고 설명한다. 또한 샌드박스로 알려진 통제된 시험 프로그램을 1~3년간 운영하고, 이후 3년 연장할 가능성이 있다고 전한다. 법률 번호와 시행일은 밝히지 않았다.

데이터의 신뢰성도 제약 요인이다. 다우존스 아시아태평양 엔터프라이즈 솔루션 책임자 사친 B 싱은 AI가 제공하는 정보나 답변의 40% 이상이 레딧이나 위키백과 같은 출처에서 나왔다는 연구 결과를 언급했다. 연구 방법론이 공개되지 않은 만큼 이 수치를 AI 결과물 전반의 보편적인 척도로 간주해서는 안 된다.

그가 지적한 실질적인 우려는 추적 가능성이다. 조직은 답변이 어디서 나왔는지, 근거가 된 정보가 신뢰할 만한지 확인할 수 있어야 한다. 단순히 문장을 생성하는 데 그치지 않고 행동을 수행할 수 있는 에이전트형 AI에서는 그 중요성이 더 커진다. 경제적 기회는 도입 자체가 아니라 검증과 인간의 책임성이 뒷받침하는 유용한 자동화에 달려 있다.