AI 사이클의 가치 이동: 추출 단계에서 분배 단계로

핵심 개념

AI 기술이 발전함에 따라 가치 창출 영역이 자원 추출 단계에서 분배 및 활용 단계로 이동하고 있으며, 이러한 변화에 맞춰 투자 전략을 조정해야 한다.

초록

본문은 AI 기술 발전 주기에서 현재 어느 단계에 와 있는지, 그리고 그에 따른 투자 전략 변화에 대해 논하는 글입니다. 저자는 과거 자동차 산업의 발전 과정을 예시로 들어 설명합니다. 초기 자동차 산업에서는 석유라는 자원 추출에 집중하는 기업들이 주목받았지만, 시간이 지남에 따라 석유 자체보다는 이를 활용한 자동차 제조 및 판매, 즉 분배 단계에 있는 기업들이 가치를 창출하게 되었다는 것입니다.

마찬가지로 현재 AI 분야는 아직 자원 추출 단계에 머물러 있습니다. 데이터, 알고리즘, 컴퓨팅 파워 등 AI 기술의 근간이 되는 요소들을 제공하는 기업들이 높은 가치를 인정받고 있습니다. 그러나 저자는 머지않아 AI 기술의 하위 계층이 상품화되고, AI 기술을 활용한 다양한 응용 프로그램 및 서비스를 제공하는 기업들이 부상하게 될 것이라고 예측합니다.

저자는 이러한 변화를 "AI 과잉"과 "AI 위기"라는 두 가지 현상으로 설명합니다. AI 기술 발전으로 인해 기존에는 구축하기 어려웠던 기능들이 API 호출 한 번으로 가능해지면서, 수많은 AI 스타트업들이 등장하고 있습니다. 이는 곧 AI 기술 자체의 가치 하락으로 이어질 수 있습니다. 반면, 빠르게 성장하는 AI 기업들은 높은 기업 가치와 치열한 경쟁 속에서 자금 조달에 어려움을 겪고 있습니다.

결론적으로 저자는 AI 분야 투자에 있어 장기적인 관점에서 자원 추출 단계를 넘어 분배 및 활용 단계까지 고려해야 한다고 강조합니다. 과거 자동차 산업의 사례처럼, 변화의 흐름을 읽고 발 빠르게 대응하는 기업만이 미래 AI 시장의 주도권을 잡을 수 있을 것입니다.

통계

Nvidia는 시가총액 2조 달러에서 3조 달러로 증가하는 데 96일밖에 걸리지 않았다.
Microsoft는 649일, Apple은 718일이 걸렸다.

인용구

"AI 토큰은 새로운 석유 한 방울과 같으며, 이 자원을 더 잘, 더 빠르고, 더 저렴하게 추출하는 데 도움이 되는 기업들이 먼저 가치를 축적할 것이다."
"헨리 포드는 전형적인 '추출' 단계의 창업자였다. 혁신을 추구하고, 엔지니어적 사고방식을 가지고 있으며, 다음 엔진을 완벽하게 만들고 생산 라인을 완벽하게 만드는 데 집착했다."
"슬론은 '계획된 노후화'라는 마케팅 슬로건을 고안했다. 그는 1년에 두 번씩 자동차 소유주들에게 완벽하게 잘 작동하는 자동차를 버리고 새롭고 더 스타일리시하며 더 유행하는 자동차를 선택하도록 홍보했다."

핵심 통찰 요약

Capex & Opex supercycles — Part-II

by Hemant Mohap... 게시일 medium.com 11-03-2024

https://medium.com/@MohapatraHemant/capex-opex-supercycles-part-ii-888ecf29f025

더 깊은 질문

AI 기술의 발전이 특정 산업 분야에 미치는 영향은 무엇이며, 이는 해당 분야의 투자 전략에 어떤 영향을 미칠까?

AI 기술의 발전은 사실상 모든 산업 분야에 걸쳐 광범위한 영향을 미치고 있으며, 그 영향력은 시간이 지남에 따라 더욱 커질 것으로 예상됩니다. 특히, 제조, 금융, 의료, 교육 등 데이터 집약적인 산업 분야에서 AI는 혁신적인 변화를 주도하고 있습니다.
1. 산업 분야별 AI의 영향

제조: 스마트 팩토리 구축을 통한 생산성 향상, 예측 유지보수를 통한 비용 절감, 개인 맞춤형 제품 생산 등이 가능해집니다. 투자 전략은 AI 기반 스마트 팩토리 솔루션, 산업용 로봇, 예측 유지보수 시스템 등에 집중될 것입니다.
금융: AI 기반 알고리즘 트레이딩, 사기 탐지, 고객 신용 평가, 맞춤형 금융 상품 추천 등이 가능해집니다. 투자 전략은 핀테크 스타트업, AI 기반 금융 소프트웨어, 데이터 분석 기업 등에 집중될 것입니다.
의료: AI 기반 의료 영상 진단, 신약 개발, 개인 맞춤형 치료, 질병 예측 등이 가능해집니다. 투자 전략은 의료 AI 솔루션 개발 기업, 바이오테크 기업, 디지털 헬스케어 플랫폼 등에 집중될 것입니다.
교육: AI 기반 맞춤형 학습 시스템, 교육 콘텐츠 개발, 학생 평가 자동화 등이 가능해집니다. 투자 전략은 에듀테크 스타트업, AI 기반 교육 플랫폼, 교육 콘텐츠 개발 기업 등에 집중될 것입니다.
2. 투자 전략 변화
AI 기술의 발전은 기존 산업의 경쟁 구도를 재편하고 새로운 투자 기회를 창출하고 있습니다. 따라서 투자자들은 다음과 같은 점을 고려하여 투자 전략을 수립해야 합니다.

AI 기술 경쟁력: AI 기술 자체에 대한 투자뿐만 아니라, AI 기술을 활용하여 기존 사업 모델을 혁신하거나 새로운 사업 기회를 창출하는 기업에 대한 투자가 중요해집니다.
데이터 확보 및 분석 역량: AI 기술의 성능은 데이터의 양과 질에 크게 좌우됩니다. 따라서 방대한 데이터를 확보하고 분석할 수 있는 역량을 갖춘 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.
AI 전문 인력 확보: AI 기술 개발 및 운영을 위해서는 고급 AI 전문 인력이 필수적입니다. 따라서 우수한 AI 인재를 확보하고 육성할 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다.
결론적으로 AI 기술은 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌어 낼 잠재력을 가지고 있으며, 투자자들은 이러한 변화를 예측하고 적응하는 전략을 수립해야 합니다.

AI 기술의 발전이 인간의 노동력을 대체하면서 발생할 수 있는 사회적 문제점과 해결 방안은 무엇일까?

AI 기술 발전은 인간의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들 수 있는 긍정적인 측면과 동시에, 일자리 대체로 인한 실업 문제, AI 기술 격차에 따른 사회 불평등 심화, AI 윤리 문제 등 다양한 사회적 문제점을 야기할 수 있습니다.
1. 예상되는 사회적 문제점

대규모 실업: AI 자동화는 단순 반복적인 업무뿐만 아니라, 전문 지식이 필요한 분야까지 대체 가능하게 되면서 대규모 실업 문제를 야기할 수 있습니다. 특히 저숙련 노동자층의 일자리가 가장 큰 영향을 받을 것으로 예상됩니다.
사회 불평등 심화: AI 기술을 소유하고 활용하는 계층과 그렇지 못한 계층 간의 격차가 심화되면서 사회 불평등이 심화될 수 있습니다. AI 기술 접근성 격차는 교육, 소득, 의료 등 다양한 분야에서 불평등을 심화시킬 수 있습니다.
AI 윤리 문제: 자율주행 시스템 사고 책임 소재, AI 알고리즘 편향에 따른 차별 문제, AI 기술 악용 가능성 등 해결해야 할 윤리적 문제들이 발생할 수 있습니다.
2. 해결 방안

교육 시스템 개편: 급변하는 AI 시대에 대비하여 미래 사회에 필요한 역량을 갖춘 인재를 양성할 수 있도록 교육 시스템을 개편해야 합니다. AI 관련 교육 강화, 창의성 및 비판적 사고 능력 함양, 평생 학습 시스템 구축 등이 필요합니다.
사회 안전망 강화: AI 자동화로 인해 일자리를 잃은 사람들을 위한 실업 수당 지급, 재취업 교육 제공, 사회 복귀 지원 등 사회 안전망을 강화해야 합니다. 기본소득 도입 논의도 활발하게 이루어져야 합니다.
AI 윤리 정립 및 규제: AI 개발 및 활용 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 문제를 예방하고 해결하기 위한 AI 윤리 가이드라인을 정립하고, 필요한 경우 법적 규제를 마련해야 합니다.
AI 기술 발전은 피할 수 없는 미래이며, 이러한 변화가 가져올 사회적 문제점을 최소화하고 긍정적인 방향으로 이끌어 나가기 위한 노력이 필요합니다.

예술, 철학 등 인간 고유의 영역에서 AI 기술이 어떤 역할을 할 수 있을까?

예술, 철학 등 인간 고유의 영역이라고 여껴졌던 분야에도 AI 기술은 새로운 가능성을 제시하며 그 영향력을 확대하고 있습니다. AI는 예술 창작 활동의 도구, 철학적 논의의 주제, 인간과 AI의 공존 방식에 대한 성찰의 기회를 제공하며, 인간의 창의성과 사고의 지평을 넓히는 데 기여할 수 있습니다.
1. 예술 분야에서의 AI

창작의 도구: AI는 작곡, 그림, 글쓰기, 연주 등 다양한 예술 분야에서 인간의 창작 활동을 돕는 도구로 활용될 수 있습니다. AI 알고리즘은 방대한 예술 작품 데이터를 학습하여 새로운 예술적 표현 방식을 제시하거나, 예술가의 의도를 파악하여 작품 완성도를 높이는 데 기여할 수 있습니다.
새로운 예술 장르 개척: AI는 인간의 감각과 인지 능력을 뛰어넘는 새로운 예술적 표현 방식을 제시하며, 기존 예술의 틀을 깨는 새로운 예술 장르를 개척할 수 있습니다. 예를 들어, 인간은 상상하기 어려운 고차원 공간의 시각화, 인간 감정 데이터를 기반으로 한 음악 작곡 등이 가능해집니다.
예술의 대중화: AI는 예술 창작의 진입 장벽을 낮추고 누구나 쉽게 예술을 경험하고 참여할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있습니다. AI 기반 예술 교육 플랫폼, 예술 작품 제작 도구 등을 통해 예술의 대중화에 기여할 수 있습니다.
2. 철학 분야에서의 AI

철학적 논의의 주제: AI는 의식, 지능, 자유의지, 윤리 등 근본적인 철학적 질문들을 다시금 제기하고 논의를 촉발하는 역할을 합니다. AI의 발전은 인간 존재의 의미, 인간과 기계의 관계, 기술 발전의 윤리적 책임 등에 대한 심도 있는 철학적 성찰을 요구합니다.
논리적 사고 능력 향상: AI는 방대한 데이터 분석과 논리적 추론 능력을 바탕으로 철학적 논증의 허점을 파악하고 새로운 논점을 제시하는 데 활용될 수 있습니다. AI는 인간의 편견이나 고정관념에서 벗어나 객관적이고 논리적인 사고를 돕는 도구로 활용될 수 있습니다.
철학의 대중화: AI는 어려운 철학 개념을 쉽게 설명하고, 개인 맞춤형 철학 콘텐츠를 제공하여 철학의 대중화에 기여할 수 있습니다. AI 기반 철학 교육 플랫폼, 철학 상담 서비스 등을 통해 더 많은 사람들이 철학적 사고를 접할 수 있도록 돕는 역할을 할 수 있습니다.
AI 기술은 예술, 철학 분야에서 인간의 창의성과 사고의 지평을 넓히는 도구이자 동반자로서 중요한 역할을 수행할 수 있습니다. AI와의 협력을 통해 인간은 예술적 표현의 한계를 뛰어넘고, 심오한 철학적 질문에 대한 새로운 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.