0
00:00:00.880 --> 00:00:02.920
2부 강의 시작하겠습니다

1
00:00:02.921 --> 00:00:08.725
2교시는 1교시에 공부했던 슈퍼 메가 트렌드 AI 기회 잡기에 대한 Why

2
00:00:08.725 --> 00:00:11.775
왜 AI 인공지능이 중요한가에 이어서

3
00:00:11.775 --> 00:00:17.375
중요한걸 알았으면 그러면 근본적으로 가장 중요한 거

4
00:00:17.375 --> 00:00:22.220
투자를 할 텐데 투자를 할 때 어떤 기준을 가지고

5
00:00:22.220 --> 00:00:25.690
어떤 기업을 사면 좋은데 그거에 대한 물음표를 

6
00:00:25.690 --> 00:00:28.541
제가 나름대로 공부한 내용 공유해드려 보도록 하겠습니다

7
00:00:29.240 --> 00:00:33.080
첫 번째 How입니다. AI 어떻게 공략할까 

8
00:00:33.875 --> 00:00:38.924
제가 일단은 크게 두 가지로 설명할게요. AI 어떻게 공략할까 

9
00:00:38.924 --> 00:00:41.080
결론만 먼저 내드리겠습니다

10
00:00:41.080 --> 00:00:48.399
첫 번째 대장주에 무조건 올라타야 된다

11
00:00:50.699 --> 00:00:52.609
대장주에 올라타기입니다

12
00:00:54.390 --> 00:00:56.630
이게 1번 전략이고요 

13
00:00:56.630 --> 00:01:00.474
이게 난 무서워요, 난 고소공포증도 있어가지고 무섭습니다 

14
00:01:00.474 --> 00:01:02.480
언제 떨어질지 어떻게 알고요

15
00:01:02.480 --> 00:01:05.380
2번은요, 그러면 오케이

16
00:01:05.380 --> 00:01:11.219
그러면 이제 Next level로 갑시다. 다음 단계

17
00:01:13.470 --> 00:01:16.340
이거 두 개 전략 설명해 드리도록 하겠습니다 

18
00:01:16.340 --> 00:01:19.141
첫 번째 대장주에 올라타기입니다

19
00:01:19.990 --> 00:01:23.339
아까 우리가 개념적으로 공부를 했어요

20
00:01:23.339 --> 00:01:28.839
제가 항상 저는 How, 어떻게 투자를 할까에 대한 고민을 할 때

21
00:01:28.839 --> 00:01:33.074
저는 그 산업에 대한 기반으로 공부를 할 때는 

22
00:01:33.074 --> 00:01:36.000
꼭 그 산업 구조를 이해하려고 노력합니다

23
00:01:36.000 --> 00:01:39.070
그래야 나름대로 기준이 잡히거든요

24
00:01:40.024 --> 00:01:41.524
인공지능이라는 게 뭐라 그랬죠? 

25
00:01:41.524 --> 00:01:45.624
인공지능은 사람의 뇌를 대체하려고 만들고 있는 인공지능

26
00:01:45.624 --> 00:01:48.570
기계의 뇌입니다. 자 기계의 뇌

27
00:01:48.570 --> 00:01:52.324
사람의 뇌와 비교를 했을 때 얘를 어떠한 구조로 만들고 있는가

28
00:01:52.324 --> 00:01:54.800
짤막하게만 좀 설명을 하자면

29
00:01:54.800 --> 00:01:58.523
아까 설명했던 게 수많은 데이터를 가지고 

30
00:01:58.523 --> 00:02:01.879
우리가 공부할 때도 일단 책 구매하고

31
00:02:01.879 --> 00:02:04.589
그 책을 기반으로 공부를 하는 것처럼

32
00:02:04.589 --> 00:02:08.590
일단 데이터가 많아야 돼요. 지식이 많아야 됩니다

33
00:02:09.039 --> 00:02:13.439
그 다음에 이 데이터를 가지고 뭘 할 거냐

34
00:02:13.439 --> 00:02:17.790
이제 슈퍼 컴퓨터라고 하겠습니다 슈퍼 컴퓨터

35
00:02:21.320 --> 00:02:24.120
슈퍼 컴퓨터가 이제 기계라고 봐야 되겠죠

36
00:02:24.723 --> 00:02:27.473
사람이 이 데이터를 가지고 공부하는게 아니라 

37
00:02:27.473 --> 00:02:29.620
이 기계가 공부하는 겁니다

38
00:02:29.620 --> 00:02:31.430
공부해라 학습

39
00:02:33.370 --> 00:02:38.910
공부했어? 그러면 그거 가지고 이제 문제 풀자. 이게 추론입니다

40
00:02:40.960 --> 00:02:42.339
이렇게 이해하시면 돼요

41
00:02:44.240 --> 00:02:47.370
문제풀기. 공부했으면 시험 봐야죠

42
00:02:47.370 --> 00:02:50.471
시험 보는 거 문제풀기 이랬을 때

43
00:02:51.360 --> 00:02:56.919
우리가 이게 중요하겠구나라고 하는 게 크게 두 가지가 있어요

44
00:02:56.919 --> 00:02:59.220
첫째 데이터가 많아야 됩니다

45
00:03:00.119 --> 00:03:02.929
모범생이 되려면 책이 많아야 돼요

46
00:03:02.929 --> 00:03:05.679
배울 지식이 많아야 됩니다. 데이터가 많아야 된다

47
00:03:05.679 --> 00:03:09.279
두 번째 컴퓨터 능력이 좋아야 된다 

48
00:03:09.279 --> 00:03:12.279
아무리 책이 많으면 뭐 합니까 내가 소화할 능력이 안 돼있는데

49
00:03:12.279 --> 00:03:16.400
빨리 빨리 막 책을 열심히 보고 공부하고 

50
00:03:16.400 --> 00:03:20.000
IQ가 빠른 느낌으로 공부를 열심히 해야 되겠죠

51
00:03:20.000 --> 00:03:24.449
IQ가 80인 학생과 IQ가 150인 학생

52
00:03:24.449 --> 00:03:28.472
둘이 똑같이 시간을 놓고 공부를 해라 하고 봤을 때

53
00:03:28.472 --> 00:03:31.399
훨씬 IQ가 높은 학생이 공부 효율이 좋겠죠

54
00:03:31.399 --> 00:03:35.622
저는 솔직히 IQ가 높은 편은 아니에요 안타깝게도

55
00:03:35.622 --> 00:03:38.039
한국의 평균 정도 되는 것 같습니다

56
00:03:38.039 --> 00:03:40.660
그래서 어렸을 때 그런 친구들이 굉장히 부러웠어요 

57
00:03:40.660 --> 00:03:45.361
나는 이 영어단어 외우는데 3시간 걸리는데 얘는 30분 만에 외웠대요

58
00:03:46.060 --> 00:03:50.059
똑같은 영어단어 가지고 공부하는데 얘는 어쩜 이렇게 잘해?

59
00:03:50.059 --> 00:03:52.660
그런 게 슈퍼 컴퓨터의 능력이다

60
00:03:53.559 --> 00:03:54.869
그렇다는 건 뭐냐?

61
00:03:54.869 --> 00:04:00.572
일단 AI에 대해서 이 인공지능 뇌를 잘 만들려고 한다면 

62
00:04:00.572 --> 00:04:02.119
크게 두 가지가 중요하네

63
00:04:02.119 --> 00:04:04.370
누가 얼마나 데이터가 많은가

64
00:04:04.370 --> 00:04:09.520
두 번째 누가 얼마나 빠릿빠릿한가, IQ가 좋은가 이겁니다

65
00:04:22.660 --> 00:04:26.019
그래서 샘 알트만이 이런 얘기를 해요

66
00:04:26.019 --> 00:04:29.470
Data is all about AI

67
00:04:31.921 --> 00:04:34.371
데이터가 AI의 거의 전부다

68
00:04:35.171 --> 00:04:37.621
왜? 그 시작점이기 때문에 그래요

69
00:04:38.569 --> 00:04:42.889
아무리 머리가 명석한 학생이면 뭐합니까 공부할 책이 없는데

70
00:04:43.389 --> 00:04:47.239
그러니까 양질의 데이터를 가지고 있는 게 일단 가장 좋습니다

71
00:04:47.239 --> 00:04:49.000
그게 대장주의 요건이에요

72
00:04:49.000 --> 00:04:51.700
우리가 첫 번째 대장주에 올라타기로 공부하려고 하니까

73
00:04:51.700 --> 00:04:54.549
대장주라 함은 양질의 데이터를 가지고 있어야 된다

74
00:04:54.549 --> 00:04:58.721
그리고 그 데이터를 가지고 빨리 빨리 학습을 해야 된다

75
00:04:58.721 --> 00:05:00.880
슈퍼 컴퓨팅 능력을 가져가야 된다

76
00:05:00.880 --> 00:05:04.340
이 슈퍼 컴퓨터 능력은 뭘 통해서 가져가느냐 

77
00:05:04.340 --> 00:05:05.941
바로 반도체 칩입니다

78
00:05:07.640 --> 00:05:09.819
이거를 통해서 한 가지

79
00:05:13.519 --> 00:05:23.859
그래서 첫 번째는 양질의 데이터 이게 중요하고요

80
00:05:23.859 --> 00:05:27.159
두 번째는 이 슈퍼 컴퓨터를 놓고 봤을 때

81
00:05:29.040 --> 00:05:32.999
슈퍼 컴퓨터는 반도체가 중요하다라고 보시면 됩니다 반도체

82
00:05:35.440 --> 00:05:38.919
그래서 작년부터 계속 반도체가 좋은 거예요

83
00:05:38.919 --> 00:05:43.119
반도체 관련해서 기업들도 돈 벌고 주가도 좋고 한데요

84
00:05:43.119 --> 00:05:45.720
반도체에 대한 짧은 지식 

85
00:05:45.720 --> 00:05:48.020
반도체는 크게 두 가지가 있습니다

86
00:05:48.020 --> 00:05:52.570
메모리와 비메모리가 있어요

87
00:05:53.889 --> 00:05:56.239
메모리가 아닌 비메모리입니다

88
00:05:56.239 --> 00:06:01.190
메모리는 뭐냐? 이 데이터 있죠. 데이터를 기억하는 거예요

89
00:06:03.440 --> 00:06:08.069
데이터를 기억해요. 그리고 비메모리는요

90
00:06:08.069 --> 00:06:12.720
내가 기억해놓은 그 데이터를 가지고 계속 추론합니다

91
00:06:12.720 --> 00:06:14.071
학습하고 추론해요

92
00:06:16.980 --> 00:06:19.579
AI를 하려면 이거 둘 다 필요하겠죠

93
00:06:20.120 --> 00:06:24.620
데이터를 내 머릿속에 저장해놓고 저장한 데이터를 토대로

94
00:06:24.620 --> 00:06:28.079
계속 혼자 공부하고 추론을 하는 겁니다

95
00:06:28.079 --> 00:06:29.970
이 두 가지가 다 좋아야 돼요

96
00:06:29.970 --> 00:06:33.020
그래서 메모리에서는 크게 또 두 가지

97
00:06:33.490 --> 00:06:37.340
DRAM과 NAND가 있어요

98
00:06:39.600 --> 00:06:43.400
그리고 비메모리에서도 대표적으로 누가 있냐면 

99
00:06:43.400 --> 00:06:47.600
예전에는 CPU를 많이 썼는데 CPU는 방식이 뭐냐면

100
00:06:47.600 --> 00:06:51.239
한 방에 하나만 공부할 수 있는 방식이에요 이렇게

101
00:06:52.120 --> 00:06:53.570
좀 속도가 느리죠

102
00:06:53.570 --> 00:07:01.350
GPU는 한 방에 여러 가지로 병렬식 공부할 수 있는

103
00:07:01.350 --> 00:07:03.901
좀 더 고성능화된 반도체예요

104
00:07:04.300 --> 00:07:05.640
이렇게 이해하시면 돼요

105
00:07:05.640 --> 00:07:10.519
그 다음에 나중에는 TPU도 있고 NPU 이런 것들도 있습니다

106
00:07:10.519 --> 00:07:14.440
이게 다 데이터를 학습, 추론하기 위해 필요한 데이터라고 보시면 돼요

107
00:07:15.140 --> 00:07:17.900
여기서 중요한 거 대장주는

108
00:07:19.959 --> 00:07:24.500
양질의 데이터, 누가 얼마나 더 양이 많고

109
00:07:24.500 --> 00:07:26.769
퀄리티가 좋은 데이터를 가지고 있는가

110
00:07:26.769 --> 00:07:28.200
예를 들어 이런 겁니다

111
00:07:28.200 --> 00:07:32.650
내가 카카오 택시 서비스를 개발하고 싶어요

112
00:07:32.650 --> 00:07:35.551
그러면 나에게는 어떤 데이터가 필요할까요?

113
00:07:37.600 --> 00:07:40.969
그렇죠. 일단 기본적으로 맵핑이 필요합니다

114
00:07:40.969 --> 00:07:45.519
그 다음에 내가 택시 기사를 적재적소에 배치하고 싶어

115
00:07:45.519 --> 00:07:50.890
그러면 첫째 수요와 공급을 데이터화 시켜야 되겠죠 

116
00:07:51.669 --> 00:07:55.440
어느 지역에서 어느 시간대에 택시를 많이 부르는가

117
00:07:55.440 --> 00:08:01.350
그리고 그러면 이때에는 이 택시 기사분들을 이쪽으로 몰아야겠다

118
00:08:01.350 --> 00:08:04.619
이런 사업이 꾸려져야 즉 이런 데이터가 꾸려져야

119
00:08:04.619 --> 00:08:07.000
보다 더 양질의 사업을 할 수가 있을 겁니다

120
00:08:07.000 --> 00:08:09.550
그게 바로 양질의 데이터인 거예요

121
00:08:09.550 --> 00:08:13.219
내가 카카오 택시 사업을 하려고 하는데 생뚱맞게

122
00:08:13.219 --> 00:08:15.600
커피숍 데이터 모으고 있고 이러면 안 되겠죠

123
00:08:16.650 --> 00:08:18.759
그래서 양질의 데이터가 필요하다

124
00:08:18.759 --> 00:08:21.910
지금 기업들이 이거에 혈안이 되어 있어요

125
00:08:22.359 --> 00:08:24.118
왜냐하면 기업들이 예전부터

126
00:08:24.118 --> 00:08:27.868
특히나 오랜 기간 동안 IT 관련해서 일을 했던 기업들이요

127
00:08:27.868 --> 00:08:29.368
데이터가 엄청 많아요

128
00:08:30.000 --> 00:08:33.419
각 직원들이며 그 다음에 대표이사며 이사들이며

129
00:08:33.419 --> 00:08:37.719
가지고 있는 데이터가 엄청 많습니다. 하드웨어가 정말 많아요

130
00:08:37.719 --> 00:08:40.340
근데 데이터가 정리가 안 되는 거예요

131
00:08:40.918 --> 00:08:43.268
이 중에서 우리가 이 사업을 하려고 하는데 

132
00:08:43.268 --> 00:08:45.840
어떤 데이터가 필요한가 정리가 안되는 거예요

133
00:08:45.840 --> 00:08:48.020
지금 그들은 데이터를 정리하고 있어요

134
00:08:48.020 --> 00:08:51.018
뭐가 우리에게 필요한 데이터인지

135
00:08:51.018 --> 00:08:54.520
이런 것들을 하고 있을 정도로 데이터가 정말 중요합니다

136
00:08:54.520 --> 00:08:56.900
괜히 샘 알트만이 데이터를 강조한 게 아니에요

137
00:08:57.918 --> 00:08:59.768
여러분들께서 만약에 혹시라도

138
00:08:59.768 --> 00:09:02.718
나는 AI 관련된 사업을 하고 싶어요 하시면

139
00:09:02.718 --> 00:09:05.918
데이터부터 모으셔야 됩니다. 양질의 데이터부터

140
00:09:06.500 --> 00:09:10.109
그 다음에 나는 데이터가 있어요

141
00:09:10.109 --> 00:09:14.018
이를 바탕으로 나는 빨리 출원시켜서

142
00:09:14.018 --> 00:09:17.668
내가 원하는 사업을 펼치고 싶습니다 그러면

143
00:09:18.809 --> 00:09:22.718
다른 것보다 반도체 성능이 좋은 것을

144
00:09:22.718 --> 00:09:24.739
어떻게 해서든 갖고 오셔야 돼요

145
00:09:25.568 --> 00:09:29.139
그게 메모리든 비메모리든 그래야

146
00:09:29.839 --> 00:09:34.690
아까 AI 그래프는 이런 식으로 간다고 했습니다

147
00:09:35.267 --> 00:09:37.517
데이터가 많으면 많을수록 그리고

148
00:09:37.517 --> 00:09:40.167
반도체 성능이 좋으면 좋을수록 그래프는 어떻게 되느냐 

149
00:09:40.167 --> 00:09:43.017
이런 식으로 돼요. 더 가팔라집니다

150
00:09:44.140 --> 00:09:49.167
내가 시작점은 늦었지만 좀 더 좋은 성능의 반도체를 통해서

151
00:09:49.167 --> 00:09:51.517
더 빨리 쫓아갈 수 있어요

152
00:09:52.520 --> 00:09:53.867
이런 걸 달리기 시합할 때

153
00:09:53.867 --> 00:09:57.949
이미 저 앞서서 시작한 놈을 난 잡으려고 해요 

154
00:09:57.949 --> 00:09:59.799
빨리 달려야죠 쟤보다

155
00:09:59.799 --> 00:10:01.789
그러니까 지금 그런 구조입니다 

156
00:10:01.789 --> 00:10:04.817
마이크로소프트, 구글, 아마존, 엔비디아뿐만 아니라

157
00:10:04.817 --> 00:10:08.239
다양한 기업들이 자체적인 인공지능 뇌를 만들려고 하는데

158
00:10:08.239 --> 00:10:12.589
보다 더 빨리 가고 싶어 한다는 거예요. 경쟁사들 대비해서

159
00:10:12.589 --> 00:10:16.239
그렇게 더 고성능의 인공지능 뇌를 만들려고 한다

160
00:10:16.239 --> 00:10:21.640
그러니까 반도체 중에서도 나는 더 좋은 거 주세요를 합니다

161
00:10:21.640 --> 00:10:24.890
DRAM 중에서도 더 좋은 거, NAND 중에서도 더 좋은 거

162
00:10:25.790 --> 00:10:28.469
이 비메모리 중에서도 더 좋은 거 찾은 거예요

163
00:10:29.217 --> 00:10:32.167
그렇게 봤을 때 그게 바로 어떤 개념이냐면

164
00:10:32.167 --> 00:10:34.817
DRAM에서도 HBM이라는 게 나옵니다

165
00:10:37.319 --> 00:10:40.899
그래서 반도체가 다 좋은 게 아니에요 지금 

166
00:10:41.317 --> 00:10:44.917
반도체가 다 좋은 게 아니라 유난히 얘만 좋더라 

167
00:10:44.917 --> 00:10:50.699
왜? 얘는 지금 시장이 안 좋아도 경제가 힘들어도

168
00:10:50.699 --> 00:10:55.359
그 돈 많은 대기업들이 서로서로 이거 달라 하고 있으니까

169
00:10:56.116 --> 00:10:59.766
그리고 비메모리 중에서도 유난히 성능이 좋은 GPU

170
00:11:00.359 --> 00:11:03.600
이거를 달라 달라 하는 거예요. 그렇죠?

171
00:11:04.966 --> 00:11:08.566
그 다음에 더 나아가서 최근에는 NPU에 대한 수요도 늘어납니다

172
00:11:09.000 --> 00:11:14.689
그래서 반도체를 볼 때 내가 AI에 대한 개념을 입혀서 본다고 하면

173
00:11:14.689 --> 00:11:20.707
크게 3가지 HBM, GPU, NPU 이거 3가지는 꼭 보셔야 된다는 거예요

174
00:11:22.239 --> 00:11:25.919
이게 바로 우리가 대장주를 공부하는 의미입니다

175
00:11:25.919 --> 00:11:29.719
첫 번째 데이터 단에서 누가 얼마나 양질의 데이터를 가지고 있는가

176
00:11:29.719 --> 00:11:32.216
두 번째 그를 바탕으로 누가 얼마나 더 

177
00:11:32.216 --> 00:11:34.470
슈퍼 컴퓨터 반도체를 가지고 있는가

178
00:11:34.470 --> 00:11:39.320
가지고 있다 그러면 반도체를 또 여기저기서 막 사가려고 하니까

179
00:11:39.320 --> 00:11:42.229
그 반도체를 만들어서 파는 기업도 돈을 벌겠죠

180
00:11:42.229 --> 00:11:46.180
전 세계에서 HBM 가장 잘 만드는 회사가 누굴까요?

181
00:11:47.799 --> 00:11:50.316
SK하이닉스입니다

182
00:11:50.316 --> 00:11:53.416
HBM을 전 세계에서 가장 잘 만드는 회사가 SK하이닉스

183
00:11:53.416 --> 00:11:57.966
그리고 GPU를 제일 잘 만드는 회사가 지금 엔비디아예요

184
00:11:59.039 --> 00:12:02.519
그리고 그 생산을 제일 잘하고 있는게 TSMC입니다

185
00:12:02.520 --> 00:12:04.670
이 3개가 괜히 강한 게 아니에요

186
00:12:05.165 --> 00:12:07.719
NPU는 이건 좀 개념이 달라요

187
00:12:07.719 --> 00:12:12.165
이거는 각각의 성능에 맞춰서 최적화된 모델이기 때문에 

188
00:12:12.165 --> 00:12:14.315
이건 좀 다릅니다. 이따가 설명할게요

189
00:12:14.315 --> 00:12:18.159
그래서 대장주에 올라타기 관점으로 봤을 때

190
00:12:18.159 --> 00:12:19.740
데이터가 정말 많은

191
00:12:20.165 --> 00:12:23.265
클라우드 센터를 구축한 기업을 대표적으로 본다면

192
00:12:23.265 --> 00:12:27.615
마이크로소프트, 구글, 아마존, 엔비디아 이런 게 있고

193
00:12:27.615 --> 00:12:32.740
반도체는 하이닉스 그 다음에 엔비디아 이런 기업들이 있을 겁니다

194
00:12:32.740 --> 00:12:38.159
그런 기업들이 AI의 이런 생태계 구조가 더 빠르게 확장되면 될수록

195
00:12:38.159 --> 00:12:43.665
그리고 많은 개인들과 기업들이 이쪽으로 돈을 계속 더 쓰면 쓸수록

196
00:12:43.665 --> 00:12:46.265
그들은 돈을 더 벌어가는 구조이기 때문에 

197
00:12:46.765 --> 00:12:50.965
더 늦기 전에 거기에 올라타야 된다는 개념을 설명해드린 거고요

198
00:12:52.069 --> 00:12:58.220
그 다음 두 번째는 이 자료를 보시면서 한번 체크를 해보겠습니다

199
00:12:59.320 --> 00:13:02.429
바로 Next level입니다. 다음 단계는 뭐냐 

200
00:13:03.115 --> 00:13:06.665
지금 수많은 기업들이 서로서로 인공지능 뇌를

201
00:13:06.665 --> 00:13:10.479
더 좋게 좋게 만들려고 경쟁을 펼치고 있습니다

202
00:13:10.479 --> 00:13:13.580
그로 말미암아 당장 돈을 버는 기업들은 누구냐

203
00:13:13.580 --> 00:13:15.715
대표적으로 데이터가 많거나

204
00:13:15.715 --> 00:13:19.364
특히나 이 성능 좋은 반도체를 만들 수 있는 기업들이에요

205
00:13:20.080 --> 00:13:23.514
물론 이 중에서도 갑자기 HBM에서

206
00:13:23.514 --> 00:13:26.964
삼성전자가 하이닉스를 능가할 만한 HBM을 만들었다

207
00:13:26.964 --> 00:13:28.919
그러면 대장주가 바뀔 수도 있겠죠

208
00:13:28.919 --> 00:13:33.914
또는 누군가가 GPU를 엔비디아보다 좋은 성능을 만들 수가 있다 하면

209
00:13:33.914 --> 00:13:35.760
대장주가 바뀔 수도 있습니다

210
00:13:35.760 --> 00:13:39.609
그런데 그런 게 안 나온다면 대장주는 계속 유지가 될 가능성이 높고

211
00:13:39.609 --> 00:13:42.764
그 다음에 나는 얘네 너무 많이 올랐잖아요

212
00:13:42.764 --> 00:13:45.359
무섭습니다 하시면 그 다음 단계

213
00:13:45.359 --> 00:13:49.869
반도체를 구축을 했어요 그러면 또 기업들이 뭘로 돈을 벌까

214
00:13:58.320 --> 00:14:01.980
기침 편하게 하세요. 제가 중간중간 끊어서 할게요

215
00:14:09.229 --> 00:14:10.430
이거 하나 그릴게요

216
00:14:25.880 --> 00:14:30.460
이것도 하나만 메모해두세요. 이 그림 제가 그려드리는 그림

217
00:14:53.000 --> 00:14:54.580
이거 하나 그려두세요

218
00:15:20.200 --> 00:15:21.609
자 하겠습니다

219
00:15:25.209 --> 00:15:29.979
앞으로는 우리가 중요하게 봐야 될 구조라고 생각합니다

220
00:15:29.979 --> 00:15:34.280
이게 뭐냐? 이 피라미드를 난 쌓아 올릴 거예요

221
00:15:34.280 --> 00:15:38.219
AI 생태계 구조에서 피라미드를 쫘악 쌓아 올릴 겁니다

222
00:15:38.219 --> 00:15:41.380
첫 번째 이 꼭대기부터 쌓을 수 있을까요?

223
00:15:41.380 --> 00:15:44.413
안돼요. 밑바탕부터. 피라미드를 만들려면

224
00:15:44.413 --> 00:15:47.299
밑바탕부터 차근차근 올라가야 됩니다

225
00:15:47.299 --> 00:15:50.812
그 순서대로 내가 공부를 하고 투자를 한다고 생각하시면

226
00:15:50.812 --> 00:15:52.340
좀 더 편할 것 같아요

227
00:15:52.340 --> 00:15:57.039
첫째가 바로 하드웨어부터다. 하드웨어인데

228
00:15:57.039 --> 00:16:02.580
슈퍼 컴퓨팅의 능력을 향상시킬 수 있을만한 반도체가 처음이다

229
00:16:02.580 --> 00:16:05.520
반도체가 어느 정도 구축이 됐다

230
00:16:05.520 --> 00:16:09.820
즉 빠릿빠릿한 뇌를 많이 만들어 놨다

231
00:16:09.820 --> 00:16:12.050
그러면 그 다음으로는 뭐냐

232
00:16:12.900 --> 00:16:20.659
그를 바탕으로 데이터를 계속 학습, 처리시켜서 이 데이터 구름

233
00:16:20.659 --> 00:16:25.750
집단 데이터 센터를 만들어서 여러 가지 기업들에게

234
00:16:25.750 --> 00:16:30.150
인공지능 뇌 우리가 만들어 놨으니까 이거 쓰세요 쓰세요 하는

235
00:16:30.150 --> 00:16:32.669
이런 클라우드 사업을 하는 구조

236
00:16:33.362 --> 00:16:35.362
이런 애들이 이제 돈을 벌기 시작한다

237
00:16:36.619 --> 00:16:40.520
그 다음이 뭐냐? 하드웨어에서 점점 소프트웨어 쪽으로 올라갑니다

238
00:16:45.840 --> 00:16:50.189
너네가 이렇게 고맙게도 인공지능의 뇌를 만들어 놨어? 오케이

239
00:16:50.739 --> 00:16:53.000
그 인공지능 뇌 내가 조금 쓸게

240
00:16:53.000 --> 00:16:55.900
쓰면서 우리 여러 가지 사업 좀 하자

241
00:16:55.900 --> 00:16:57.140
가령 이런 겁니다

242
00:16:58.162 --> 00:17:05.140
인터넷 시대 때 인터넷을 처음으로 만들면서 pc가 생기고

243
00:17:05.140 --> 00:17:08.219
스마트폰이 생기면서 인터넷이 보급화가 됐어요

244
00:17:08.219 --> 00:17:10.230
그러면서 첫 번째로 돈을 번 기업은

245
00:17:10.230 --> 00:17:13.780
그 인터넷을 보급화한 기업이 돈을 법니다

246
00:17:13.780 --> 00:17:18.540
가령 예를 들어 컴퓨터를 만들어서 인터넷을 보급화시킨 마이크로소프트

247
00:17:18.540 --> 00:17:21.161
스마트폰을 만들어서 인터넷을 보급화 시켰던

248
00:17:21.161 --> 00:17:23.689
애플, 삼성전자와 같은 기업들이 돈을 벌어요

249
00:17:23.689 --> 00:17:26.850
그 다음으로는 누가 돈을 벌었을까요? 그 다음으로는 

250
00:17:27.411 --> 00:17:32.350
그 보급화된 인터넷을 활용해서 새로운 가치를 만들어 낸 기업들

251
00:17:32.350 --> 00:17:36.010
대표적으로 컴퓨터에서는 게임을 만든다거나

252
00:17:36.010 --> 00:17:40.260
아니면 컴퓨터에서 SNS를 만든다거나 검색 엔진을 만든다거나

253
00:17:40.260 --> 00:17:42.890
네이버 같은 기업들 이런 기업들이 될 겁니다

254
00:17:42.890 --> 00:17:44.540
그 다음에 스마트폰도 마찬가지

255
00:17:44.540 --> 00:17:46.530
스마트폰을 내가 껍데기를 만들어 놨네

256
00:17:46.530 --> 00:17:50.780
인터넷이 돌아가네, 와이파이가 되네, 3G, 4G, 5G가 되네

257
00:17:50.780 --> 00:17:53.360
이걸 가지고 내가 어떤 걸로 또 돈을 벌 수 있을까?

258
00:17:53.360 --> 00:17:55.610
앱을 만드는 거죠

259
00:17:55.610 --> 00:18:01.199
그래서 카카오톡, 인스타그램, 페이스북, 유튜브 이런

260
00:18:01.199 --> 00:18:05.161
우리가 실질적으로 그 안에서 뛰어놀 수 있을 만한

261
00:18:05.161 --> 00:18:07.099
소프트웨어 기능을 만들어서 파는

262
00:18:07.099 --> 00:18:10.619
즉 특정한 그 기술을 활용해서 돈을 버는 기업들이

263
00:18:10.619 --> 00:18:13.819
그때부터 본격적으로 돈을 벌기 시작합니다

264
00:18:13.819 --> 00:18:17.659
그러니까 나 반도체 클라우드 놓쳤어요, 아쉬워요 

265
00:18:17.659 --> 00:18:20.027
아쉬워할 게 아니라는 거예요. 다음 스텝이 있다라는 겁니다

266
00:18:20.459 --> 00:18:23.419
그거를 활용해서 돈을 버는 기업들을 잘 찾아보자

267
00:18:23.860 --> 00:18:30.010
특히나 얘네들은 카카오처럼 또는 메타처럼

268
00:18:30.010 --> 00:18:34.069
또는 뭐 누가 있을까요? 틱톡처럼 

269
00:18:34.069 --> 00:18:37.459
기존에 없던 새로운 누군가가 탄생할 수 있어요

270
00:18:37.459 --> 00:18:40.679
그렇기 때문에 얘네들의 업사이드는 엄청 클 수가 있죠 

271
00:18:40.679 --> 00:18:44.979
특히나 스타트업들도 충분히 가능성이 있다라고 볼 수가 있겠습니다

272
00:18:44.979 --> 00:18:48.079
즉 앞으로 우리가 좀 더 주목해서 봐야 될 건 장기적으로 

273
00:18:48.079 --> 00:18:53.180
AI가 있는데 이 AI를 통해서 어떻게 활용해서 돈을 벌까

274
00:18:53.579 --> 00:18:55.700
사업적으로는 그런 고민을 하셔야 되는 거고

275
00:18:55.700 --> 00:18:58.851
투자 관점으로는 그거를 잘하는 기업들을 찾아내야 되겠죠

276
00:18:59.900 --> 00:19:03.770
그 중간 다리 과정도 있습니다. 가령 이런 겁니다

277
00:19:04.410 --> 00:19:09.060
앱을 내가 유튜브 앱을 다운받아야 돼, 게임을 다운받아야 돼

278
00:19:09.060 --> 00:19:11.049
그러면 어디 가서 다운받죠?

279
00:19:11.660 --> 00:19:15.099
삼성 갤럭시 쓰는 분들은 구글 플레이스토어에 갑니다

280
00:19:15.099 --> 00:19:18.000
애플 같은 경우에는 앱스토어에 가죠

281
00:19:18.460 --> 00:19:21.960
그런 스토어를 만들어서 뛰어놀 수 있을 OS

282
00:19:21.960 --> 00:19:24.500
운영체계 환경을 조성하는 기업들이 있어요

283
00:19:24.500 --> 00:19:28.970
너네 앱 만들 거야? 오케이 여기에서 만들어 

284
00:19:28.970 --> 00:19:32.310
지금 이거를 가장 앞서서 잘 하려고 하는 기업이 누구냐면

285
00:19:32.310 --> 00:19:34.320
그게 바로 오픈 AI입니다

286
00:19:34.320 --> 00:19:37.560
챗GPT라고 하는 이 체계를 만들어 놓고

287
00:19:37.560 --> 00:19:41.159
GPT 플러그인이란 서비스를 런칭을 해서 

288
00:19:41.159 --> 00:19:45.260
여러 가지 앱을 챗GPT를 기반으로 너네가 만들어

289
00:19:45.260 --> 00:19:47.109
지금 이런 구조를 만들어가고 있어요

290
00:19:47.109 --> 00:19:50.659
그러니까 지금의 이 오픈 AI가 비상장 시장에서

291
00:19:50.659 --> 00:19:52.759
시총 상위 기업이 괜히 된 게 아닙니다

292
00:19:53.459 --> 00:19:56.160
벌써 그 다음 단계로 넘어가고 있다는 거예요

293
00:19:56.160 --> 00:19:58.659
챗GPT로 유저를 만들어 놓고

294
00:19:58.659 --> 00:20:03.010
다양한 활용 업체들 우리 거 써 우리 거 써 하면서

295
00:20:03.010 --> 00:20:05.530
유저를 모아 놓고 그걸로 돈을 벌고 있다 

296
00:20:06.009 --> 00:20:09.780
그러면 그런 모델들이 앞으로는 좀 더 나올 수 있습니다

297
00:20:09.780 --> 00:20:12.329
스마트폰에서 애플만 한 게 아니죠

298
00:20:12.329 --> 00:20:14.630
구글의 안드로이드 모델도 있었던 것처럼

299
00:20:15.159 --> 00:20:18.979
그리고 PC에서도 여러 가지 OS 체계가 있고

300
00:20:18.979 --> 00:20:23.819
그리고 그런 것처럼 AI 생태계 구조에서도

301
00:20:23.819 --> 00:20:28.619
결국 이 반도체 클라우드 기반으로 인공지능 뇌를 만들었어

302
00:20:28.619 --> 00:20:31.029
그러면 이 인공지능 뇌를 가지고

303
00:20:31.459 --> 00:20:34.809
우리가 놀이터를 만들어 줄 테니까

304
00:20:34.809 --> 00:20:38.579
이 놀이터 안에서 놀아라고 하는 기업들이 나올 겁니다

305
00:20:38.579 --> 00:20:43.859
대표적으로는 표에 보시면 파운드리 모델 쪽 보시면 될 것 같아요

306
00:20:43.859 --> 00:20:45.860
네 번째에 오픈 AI도 있고 

307
00:20:45.860 --> 00:20:50.410
다양한 기업들이 현재 그런 진행 과정에 있다

308
00:20:51.059 --> 00:20:55.759
그러고 나서 그 놀이터를 만들었으면 놀이터에

309
00:20:55.759 --> 00:20:59.409
나는 예를 들어 그네를 만들어서 사업을 할 거야

310
00:20:59.409 --> 00:21:03.860
롤러코스터를 만들 거야 이렇게 실질적으로 뛰어놀면서 

311
00:21:03.860 --> 00:21:06.660
모객을 하고 돈을 버는 기업들이 나올 겁니다

312
00:21:06.660 --> 00:21:08.939
즉 킬러앱을 만드는 거죠 

313
00:21:08.939 --> 00:21:11.508
카카오가 카카오톡을 만들었던 것처럼 

314
00:21:11.508 --> 00:21:16.329
그리고 틱톡을 만들었던 것처럼

315
00:21:16.329 --> 00:21:20.020
다양하게 특정한 앱이 이제 만들어질 겁니다

316
00:21:20.020 --> 00:21:22.170
아직은 아니에요. 아직은 아니지만 

317
00:21:22.170 --> 00:21:25.020
점점 그런 시대가 다가올 수 있음을 인지하고

318
00:21:25.020 --> 00:21:27.629
미리부터 관심을 갖고 집중을 한다면 

319
00:21:27.629 --> 00:21:30.929
분명 새로운 기회를 잡을 수 있지 않을까라고 생각합니다

320
00:21:30.929 --> 00:21:34.809
그래서 그 앱을 또 생각을 해보시면 좋겠다

321
00:21:35.459 --> 00:21:41.810
이게 어떤 모델이냐면 생성형 AI라는 모델입니다 생성형 AI

322
00:21:42.660 --> 00:21:45.669
생성형 AI 뭐 LLM이라고도 하는데 

323
00:21:45.669 --> 00:21:49.320
우리가 지금 챗GPT를 통해 익숙해져 있는

324
00:21:50.219 --> 00:21:52.819
이거를 저는 쉽게 어떻게 표현할 거냐면

325
00:21:52.819 --> 00:21:54.619
인공지능 뇌라 그랬잖아요

326
00:21:54.619 --> 00:21:57.620
뇌가 점점점점 커집니다 어떻게?

327
00:21:58.819 --> 00:22:03.069
처음에 내가 이렇게 생겨먹었었는데 다 골고루

328
00:22:04.769 --> 00:22:09.000
계속 데이터 넣고 반도체 돌려가지고 학습하면서 

329
00:22:09.000 --> 00:22:12.501
점점점점 뇌의 크기가 이런 식으로 커지는 거예요 골고루

330
00:22:13.350 --> 00:22:16.257
이거를 통해서 사업을 하려고 하는 모델

331
00:22:16.257 --> 00:22:19.939
이게 바로 생성형 AI 모델이다라고 이해하시면 될 것 같고요

332
00:22:19.939 --> 00:22:22.957
지금 중요한 게 이것만 있는 게 아니에요

333
00:22:22.957 --> 00:22:24.557
하나가 더 있습니다

334
00:22:24.557 --> 00:22:29.500
그게 바로 올해부터 본격적으로 시장이 생겨나고 있는

335
00:22:29.500 --> 00:22:31.251
온디바이스 AI 시장입니다

336
00:22:32.400 --> 00:22:35.570
이거는 누가 누가 더 뇌를 크게 만들 거야

337
00:22:35.570 --> 00:22:38.420
누가 누가 더 뇌를 더 성능이 좋게 만들 거야

338
00:22:38.420 --> 00:22:43.219
진짜 만물박사처럼 모르는 게 없게 할 거야 이걸 만드는 거고요

339
00:22:43.219 --> 00:22:47.819
나 그 정도 필요 없는데 그냥 내 스마트폰에서

340
00:22:47.819 --> 00:22:54.459
내가 카카오택시 집까지 예약 좀 해줘 이 정도면 되는데

341
00:22:54.459 --> 00:22:57.607
아니면 자동차에서 목적지 입력 좀 해줘

342
00:22:57.607 --> 00:23:01.557
지금 나 어디야 이 정도면 되는데라고 하는

343
00:23:01.557 --> 00:23:06.900
내가 특정한 디바이스 내에서 특정한 역할만 수행할 수 있게끔

344
00:23:06.900 --> 00:23:10.599
난 너무 이렇게까지 필요 없어 나는 이 정도만 있어도 돼 

345
00:23:10.599 --> 00:23:14.699
이 정도만 있어도 되는데 대신에 이 기능은 좋아야 돼

346
00:23:14.699 --> 00:23:16.707
다른 거는 못해도 이건 좋아야 돼

347
00:23:16.707 --> 00:23:19.757
그래서 이거를 계속 향상시킬 거야 다른 건 몰라도

348
00:23:20.500 --> 00:23:24.809
이런 구조가 온디바이스 AI 형태라고 보시면 됩니다

349
00:23:25.906 --> 00:23:29.459
그래서 나는 이 인공지능 뇌를 스마트폰에 넣을 거야

350
00:23:29.459 --> 00:23:31.950
자동차에 넣을 거야, 컴퓨터에 넣을 거야

351
00:23:31.950 --> 00:23:36.006
나중에 메타버스 기기에 넣을 거야 또는 트랙터에 넣을 거야

352
00:23:36.006 --> 00:23:39.450
여러 가지로 넣을 수 있는 구조가 만들어지고 있고

353
00:23:39.450 --> 00:23:44.310
이거를 도와주는 반도체가 바로 NPU인 겁니다

354
00:23:45.260 --> 00:23:48.880
이런 식으로 특정한 내가 원하는 분야로

355
00:23:48.880 --> 00:23:53.406
뾰족하게 학습을 하고 추론을 할 수 있게끔 만드는 반도체가

356
00:23:53.406 --> 00:23:55.156
바로 NPU예요 NPU

357
00:23:57.420 --> 00:24:02.339
그래서 올해부터는 점점 더 NPU 시장도 커질 수 있다

358
00:24:02.339 --> 00:24:05.906
기존까지는 누가 누가 더 아인슈타인처럼 모르는 게 없을 정도로

359
00:24:05.906 --> 00:24:08.439
만물박사를 만들 거야에 주목되어 있었다면

360
00:24:08.439 --> 00:24:11.460
올해부터는 나는 그 정도까지 필요 없어

361
00:24:11.460 --> 00:24:15.661
나는 오히려 AI 생태계를 이 디바이스 내에서만 구축을 할 거야

362
00:24:17.160 --> 00:24:19.656
그래서 NPU를 지금 시장에서 누가 또 잘 만드냐면

363
00:24:19.656 --> 00:24:24.956
대표적으로 구글 그 다음에 퀄컴, 인텔 그 다음에 메타

364
00:24:24.956 --> 00:24:29.406
이런 기업들이 그 시장으로 계속해서 뛰어들고 있다고 보시면 되고 

365
00:24:29.900 --> 00:24:31.949
내가 이거를 원하는 만큼 

366
00:24:31.949 --> 00:24:35.856
나에게 커스터마이징화된 반도체를 만든다라고

367
00:24:35.856 --> 00:24:37.256
생각을 하셔야 되기 때문에

368
00:24:37.256 --> 00:24:40.849
이거는 기회가 되게 다양하다고 보시면 될 것 같아요

369
00:24:40.849 --> 00:24:47.455
이쪽도 있고 이쪽도 있고 이쪽도 있고 이쪽도 있고 다양하게

370
00:24:47.455 --> 00:24:54.705
대신에 얘는 GPU   HBM

371
00:24:55.455 --> 00:24:57.005
다른 거 다 필요 없어

372
00:24:57.005 --> 00:25:00.070
너네 성능 제일 좋은 것만 나에게 가져와 

373
00:25:00.070 --> 00:25:03.679
이런 구조로 거의 승자 독식 체계로 가서

374
00:25:03.679 --> 00:25:07.630
1등 대장주가 명확하게 잡힌다면 얘네는 좀 애매해요

375
00:25:07.979 --> 00:25:12.160
나는 너네 거 쓸게, 나는 너네 거 쓸게 이렇게 될 수 있거든요

376
00:25:12.605 --> 00:25:14.705
그래서 얘네는 중요한 게 뭐냐면

377
00:25:16.060 --> 00:25:22.219
각각 분야의 반도체 칩을 만들 수 있는 설계가 중요해요

378
00:25:23.769 --> 00:25:27.540
그래서 최근에 반도체 설계업체들이 막 올라가는 거예요

379
00:25:27.540 --> 00:25:29.839
이렇게도 만들어 주세요, 이렇게도 만들어 주세요 

380
00:25:29.839 --> 00:25:31.305
너 만들어 봤어? 만들어 봤어

381
00:25:31.305 --> 00:25:33.739
오케이 이렇게 만들어 주세요

382
00:25:33.739 --> 00:25:38.055
여기에서는 이렇게 다양하게 만들 수 있는 설계업체들이 중요하고

383
00:25:38.055 --> 00:25:42.500
생산업체도 마찬가지로 다양하게 만들 수 있는 능력이 중요하다

384
00:25:42.500 --> 00:25:44.160
더 나아가서는 뭐가 중요할까요?

385
00:25:44.160 --> 00:25:46.855
네가 스마트폰에는 이런 게 필요해?

386
00:25:46.855 --> 00:25:48.660
너는 PC에는 이런 게 필요해?

387
00:25:48.660 --> 00:25:50.855
그 다음에 너는 또 자동차에는 이런 게 필요해? 

388
00:25:50.855 --> 00:25:52.655
오케이 내가 다 만들어 줄게

389
00:25:52.655 --> 00:25:54.859
이렇게도 만들어 주고 이렇게도 만들어 줄게

390
00:25:54.859 --> 00:25:57.060
근데 중요한 건 있잖아

391
00:25:57.060 --> 00:26:03.305
그거를 하나의 운영 체계 안에서 다 묶어서 사용할 수 있다?

392
00:26:05.060 --> 00:26:07.309
이런 애들이 이제 대장주가 될 가능성이 높겠죠

393
00:26:08.459 --> 00:26:12.070
지금 현재 가능성이 높은 게 이게 바로 퀄컴, 메타입니다 

394
00:26:12.954 --> 00:26:14.504
대표적으로 퀄컴이 있죠

395
00:26:16.020 --> 00:26:19.704
그래서 제가 유튜브에서도 온디바이스 AI의 대장주는 

396
00:26:19.704 --> 00:26:22.904
퀄컴이지 않나라고 얘기를 했던 게 바로 이런 이유입니다

397
00:26:23.300 --> 00:26:26.130
다른 애들은 수혜가 다 분산되는데

398
00:26:26.130 --> 00:26:28.281
얘는 중앙에 떡하니 자리 잡고 있거든요

399
00:26:31.300 --> 00:26:35.289
그리고 좀 더 온디바이스 AI를 생각을 해본다면

400
00:26:35.289 --> 00:26:39.104
지금 올해 갤럭시 S24에 채택이 되는 것부터

401
00:26:39.104 --> 00:26:40.380
본격적으로 시작이 된 거거든요

402
00:26:40.380 --> 00:26:44.229
이제 디바이스에 AI가 탑재되는 모델이

403
00:26:44.229 --> 00:26:46.779
이제는 너도 나도 다 하겠죠

404
00:26:46.779 --> 00:26:49.090
그리고 다양한 디바이스에 탑재를 하려고 할 겁니다

405
00:26:49.090 --> 00:26:53.622
올해 하반기부터 실제로 PC에 탑재되는 모델들이 나온다고 하니까요

406
00:26:54.540 --> 00:26:57.204
그러면 그 중에서도 누가 돈을 벌까를

407
00:26:57.204 --> 00:26:58.780
생각을 해볼 필요가 있을 것 같아요

408
00:26:58.780 --> 00:27:02.939
첫 번째 이번에 삼성이 반응이 좋았던 것처럼 

409
00:27:02.939 --> 00:27:07.739
특정한 디바이스에 AI 모델을 탑재해서 출시해서 돈을 버는 기업들

410
00:27:07.739 --> 00:27:11.819
즉 새로운 디바이스를 만드는 업체들이 될 겁니다

411
00:27:11.819 --> 00:27:15.459
두 번째는 디바이스를 만들면 뭐해, 스마트폰을 만들면 뭐해

412
00:27:15.459 --> 00:27:17.253
자체 운영 체계 놀이터가 없는데 

413
00:27:17.253 --> 00:27:19.859
그 OS를 만드는 업체가 될 것 같습니다

414
00:27:19.859 --> 00:27:22.610
세 번째로는 최종적으로 킬러앱

415
00:27:23.359 --> 00:27:27.600
그래서 이 피라미드 구조는 사실

416
00:27:28.103 --> 00:27:31.603
생성형 AI 모델과 온디바이스 AI 모델이

417
00:27:31.603 --> 00:27:35.020
다 비슷하게 나올 것 같아요. 다 비슷하게 나오는 대신에 

418
00:27:35.020 --> 00:27:40.860
제가 봤을 때는 이게 조금 더 피라미드 구조보다는

419
00:27:40.860 --> 00:27:47.688
약간 이런 고층 빌딩이 여러 가지로 서는 형태가 나오지 않을까

420
00:27:48.510 --> 00:27:52.630
온디바이스 AI는 왜? 각각의 디바이스가 다 다르기 때문에

421
00:27:53.780 --> 00:28:01.259
근데 알고 보니까 너 이 건물도 갖고 있고, 이 건물도 갖고 있었어?

422
00:28:01.259 --> 00:28:03.560
이런 갓물주가 나오겠죠

423
00:28:04.759 --> 00:28:06.690
그런 애들이 제가 봤을 때는

424
00:28:06.690 --> 00:28:09.540
현재 시점에서 가능성이 높아 보이는 건 퀄컴이고

425
00:28:09.540 --> 00:28:14.253
다른 기업들도 다른 모든 디바이스를 한 대로 묶을 수 있을 만한

426
00:28:14.253 --> 00:28:17.253
운영 체계, 뛰어놀 수 있는 놀이터를 만들 수 있는 업체가

427
00:28:17.253 --> 00:28:19.920
이런 갓물주가 될 가능성이 높다

428
00:28:19.920 --> 00:28:23.640
대표적으로는 애플도 그럴 가능성이 없지 않아 있는 것 같아요

429
00:28:24.740 --> 00:28:30.902
왜냐면 이미 맥북이며 아이폰이며

430
00:28:30.902 --> 00:28:33.702
그다음에 최근에 새롭게 만든 비전프로며

431
00:28:33.702 --> 00:28:36.570
그런 디바이스를 이미 많이 만들어놨고

432
00:28:36.570 --> 00:28:39.920
거기에서 뛰어놀 수 있는 운영 체계도 갖춰놓았기 때문에

433
00:28:39.920 --> 00:28:44.339
이미 수많은 아까 강조했던 양질의 데이터가 확보되어 있거든요

434
00:28:44.339 --> 00:28:47.539
여기에 AI라는 기술을 입혀서

435
00:28:47.539 --> 00:28:49.989
그걸 더 확장시켜 나갈 수만 있다면

436
00:28:49.989 --> 00:28:53.002
AI도 새로운 국면으로 앞으로 나아갈 수도 있지 않을까라고 

437
00:28:53.002 --> 00:28:54.702
개인적으로는 생각을 해보고 있습니다

438
00:28:56.339 --> 00:28:58.929
이런 것들을 전반적으로 놓고 봤을 때

439
00:28:58.929 --> 00:29:02.579
AI는 첫 번째 기존에 잘했던 놈들이 잘해요

440
00:29:02.579 --> 00:29:06.180
그 격차를 쉽게 좁힐 수 없을 가능성이 높습니다

441
00:29:06.180 --> 00:29:08.802
왜냐면 그만큼 따라가기 위해 

442
00:29:08.802 --> 00:29:11.602
돈도 많이 필요하고 시간도 많이 필요한데

443
00:29:11.602 --> 00:29:13.699
이미 저만큼 벌어져 있거든요

444
00:29:13.699 --> 00:29:19.250
그래서 첫 번째는 대장주가 바뀌기가 쉽지가 않기 때문에

445
00:29:19.250 --> 00:29:21.300
대장주에 올라타는 게 중요한 것 같다

446
00:29:21.300 --> 00:29:24.739
그 다음에 두 번째는 그것이 나는 부담스럽다 하면

447
00:29:24.739 --> 00:29:28.869
이런 다음 단계에 대한 생각으로

448
00:29:28.869 --> 00:29:31.619
하드웨어보다는 좀 더 소프트웨어 쪽으로 집중하면서

449
00:29:31.619 --> 00:29:33.780
이러한 생태계 구조가 나왔을 때

450
00:29:33.780 --> 00:29:37.459
누가 잘 활용해서 돈을 벌 수 있느냐 이런 생각을 가지며

451
00:29:37.459 --> 00:29:40.999
그 다음 스텝에 대한 기회를 잡아보시면 어떨까라고 

452
00:29:40.999 --> 00:29:44.400
얘기를 드리면서 전반적인 강의 마무리해보도록 하겠습니다

453
00:29:54.979 --> 00:29:57.619
시간이 조금 오버되긴 했는데요

454
00:29:58.069 --> 00:30:02.720
한 5분 정도만 쉬고 둘러 앉아서 얘기 좀 나누다가

455
00:30:02.720 --> 00:30:05.619
9시 15분 20분 쯤에 해산하도록 하겠습니다