2부 강의 시작하겠습니다
2교시는 1교시에 공부했던 슈퍼 메가 트렌드 AI 기회 잡기에 대한 Why
왜 AI 인공지능이 중요한가에 이어서
중요한걸 알았으면 그러면 근본적으로 가장 중요한 거
투자를 할 텐데 투자를 할 때 어떤 기준을 가지고
어떤 기업을 사면 좋은데 그거에 대한 물음표를
제가 나름대로 공부한 내용 공유해드려 보도록 하겠습니다
첫 번째 How입니다. AI 어떻게 공략할까
제가 일단은 크게 두 가지로 설명할게요. AI 어떻게 공략할까
결론만 먼저 내드리겠습니다
첫 번째 대장주에 무조건 올라타야 된다
대장주에 올라타기입니다
이게 1번 전략이고요
이게 난 무서워요, 난 고소공포증도 있어가지고 무섭습니다
언제 떨어질지 어떻게 알고요
2번은요, 그러면 오케이
그러면 이제 Next level로 갑시다. 다음 단계
이거 두 개 전략 설명해 드리도록 하겠습니다
첫 번째 대장주에 올라타기입니다
아까 우리가 개념적으로 공부를 했어요
제가 항상 저는 How, 어떻게 투자를 할까에 대한 고민을 할 때
저는 그 산업에 대한 기반으로 공부를 할 때는
꼭 그 산업 구조를 이해하려고 노력합니다
그래야 나름대로 기준이 잡히거든요
인공지능이라는 게 뭐라 그랬죠?
인공지능은 사람의 뇌를 대체하려고 만들고 있는 인공지능
기계의 뇌입니다. 자 기계의 뇌
사람의 뇌와 비교를 했을 때 얘를 어떠한 구조로 만들고 있는가
짤막하게만 좀 설명을 하자면
아까 설명했던 게 수많은 데이터를 가지고
우리가 공부할 때도 일단 책 구매하고
그 책을 기반으로 공부를 하는 것처럼
일단 데이터가 많아야 돼요. 지식이 많아야 됩니다
그 다음에 이 데이터를 가지고 뭘 할 거냐
이제 슈퍼 컴퓨터라고 하겠습니다 슈퍼 컴퓨터
슈퍼 컴퓨터가 이제 기계라고 봐야 되겠죠
사람이 이 데이터를 가지고 공부하는게 아니라
이 기계가 공부하는 겁니다
공부해라 학습
공부했어? 그러면 그거 가지고 이제 문제 풀자. 이게 추론입니다
이렇게 이해하시면 돼요
문제풀기. 공부했으면 시험 봐야죠
시험 보는 거 문제풀기 이랬을 때
우리가 이게 중요하겠구나라고 하는 게 크게 두 가지가 있어요
첫째 데이터가 많아야 됩니다
모범생이 되려면 책이 많아야 돼요
배울 지식이 많아야 됩니다. 데이터가 많아야 된다
두 번째 컴퓨터 능력이 좋아야 된다
아무리 책이 많으면 뭐 합니까 내가 소화할 능력이 안 돼있는데
빨리 빨리 막 책을 열심히 보고 공부하고
IQ가 빠른 느낌으로 공부를 열심히 해야 되겠죠
IQ가 80인 학생과 IQ가 150인 학생
둘이 똑같이 시간을 놓고 공부를 해라 하고 봤을 때
훨씬 IQ가 높은 학생이 공부 효율이 좋겠죠
저는 솔직히 IQ가 높은 편은 아니에요 안타깝게도
한국의 평균 정도 되는 것 같습니다
그래서 어렸을 때 그런 친구들이 굉장히 부러웠어요
나는 이 영어단어 외우는데 3시간 걸리는데 얘는 30분 만에 외웠대요
똑같은 영어단어 가지고 공부하는데 얘는 어쩜 이렇게 잘해?
그런 게 슈퍼 컴퓨터의 능력이다
그렇다는 건 뭐냐?
일단 AI에 대해서 이 인공지능 뇌를 잘 만들려고 한다면
크게 두 가지가 중요하네
누가 얼마나 데이터가 많은가
두 번째 누가 얼마나 빠릿빠릿한가, IQ가 좋은가 이겁니다
그래서 샘 알트만이 이런 얘기를 해요
Data is all about AI
데이터가 AI의 거의 전부다
왜? 그 시작점이기 때문에 그래요
아무리 머리가 명석한 학생이면 뭐합니까 공부할 책이 없는데
그러니까 양질의 데이터를 가지고 있는 게 일단 가장 좋습니다
그게 대장주의 요건이에요
우리가 첫 번째 대장주에 올라타기로 공부하려고 하니까
대장주라 함은 양질의 데이터를 가지고 있어야 된다
그리고 그 데이터를 가지고 빨리 빨리 학습을 해야 된다
슈퍼 컴퓨팅 능력을 가져가야 된다
이 슈퍼 컴퓨터 능력은 뭘 통해서 가져가느냐
바로 반도체 칩입니다
이거를 통해서 한 가지
그래서 첫 번째는 양질의 데이터 이게 중요하고요
두 번째는 이 슈퍼 컴퓨터를 놓고 봤을 때
슈퍼 컴퓨터는 반도체가 중요하다라고 보시면 됩니다 반도체
그래서 작년부터 계속 반도체가 좋은 거예요
반도체 관련해서 기업들도 돈 벌고 주가도 좋고 한데요
반도체에 대한 짧은 지식
반도체는 크게 두 가지가 있습니다
메모리와 비메모리가 있어요
메모리가 아닌 비메모리입니다
메모리는 뭐냐? 이 데이터 있죠. 데이터를 기억하는 거예요
데이터를 기억해요. 그리고 비메모리는요
내가 기억해놓은 그 데이터를 가지고 계속 추론합니다
학습하고 추론해요
AI를 하려면 이거 둘 다 필요하겠죠
데이터를 내 머릿속에 저장해놓고 저장한 데이터를 토대로
계속 혼자 공부하고 추론을 하는 겁니다
이 두 가지가 다 좋아야 돼요
그래서 메모리에서는 크게 또 두 가지
DRAM과 NAND가 있어요
그리고 비메모리에서도 대표적으로 누가 있냐면
예전에는 CPU를 많이 썼는데 CPU는 방식이 뭐냐면
한 방에 하나만 공부할 수 있는 방식이에요 이렇게
좀 속도가 느리죠
GPU는 한 방에 여러 가지로 병렬식 공부할 수 있는
좀 더 고성능화된 반도체예요
이렇게 이해하시면 돼요
그 다음에 나중에는 TPU도 있고 NPU 이런 것들도 있습니다
이게 다 데이터를 학습, 추론하기 위해 필요한 데이터라고 보시면 돼요
여기서 중요한 거 대장주는
양질의 데이터, 누가 얼마나 더 양이 많고
퀄리티가 좋은 데이터를 가지고 있는가
예를 들어 이런 겁니다
내가 카카오 택시 서비스를 개발하고 싶어요
그러면 나에게는 어떤 데이터가 필요할까요?
그렇죠. 일단 기본적으로 맵핑이 필요합니다
그 다음에 내가 택시 기사를 적재적소에 배치하고 싶어
그러면 첫째 수요와 공급을 데이터화 시켜야 되겠죠
어느 지역에서 어느 시간대에 택시를 많이 부르는가
그리고 그러면 이때에는 이 택시 기사분들을 이쪽으로 몰아야겠다
이런 사업이 꾸려져야 즉 이런 데이터가 꾸려져야
보다 더 양질의 사업을 할 수가 있을 겁니다
그게 바로 양질의 데이터인 거예요
내가 카카오 택시 사업을 하려고 하는데 생뚱맞게
커피숍 데이터 모으고 있고 이러면 안 되겠죠
그래서 양질의 데이터가 필요하다
지금 기업들이 이거에 혈안이 되어 있어요
왜냐하면 기업들이 예전부터
특히나 오랜 기간 동안 IT 관련해서 일을 했던 기업들이요
데이터가 엄청 많아요
각 직원들이며 그 다음에 대표이사며 이사들이며
가지고 있는 데이터가 엄청 많습니다. 하드웨어가 정말 많아요
근데 데이터가 정리가 안 되는 거예요
이 중에서 우리가 이 사업을 하려고 하는데
어떤 데이터가 필요한가 정리가 안되는 거예요
지금 그들은 데이터를 정리하고 있어요
뭐가 우리에게 필요한 데이터인지
이런 것들을 하고 있을 정도로 데이터가 정말 중요합니다
괜히 샘 알트만이 데이터를 강조한 게 아니에요
여러분들께서 만약에 혹시라도
나는 AI 관련된 사업을 하고 싶어요 하시면
데이터부터 모으셔야 됩니다. 양질의 데이터부터
그 다음에 나는 데이터가 있어요
이를 바탕으로 나는 빨리 출원시켜서
내가 원하는 사업을 펼치고 싶습니다 그러면
다른 것보다 반도체 성능이 좋은 것을
어떻게 해서든 갖고 오셔야 돼요
그게 메모리든 비메모리든 그래야
아까 AI 그래프는 이런 식으로 간다고 했습니다
데이터가 많으면 많을수록 그리고
반도체 성능이 좋으면 좋을수록 그래프는 어떻게 되느냐
이런 식으로 돼요. 더 가팔라집니다
내가 시작점은 늦었지만 좀 더 좋은 성능의 반도체를 통해서
더 빨리 쫓아갈 수 있어요
이런 걸 달리기 시합할 때
이미 저 앞서서 시작한 놈을 난 잡으려고 해요
빨리 달려야죠 쟤보다
그러니까 지금 그런 구조입니다
마이크로소프트, 구글, 아마존, 엔비디아뿐만 아니라
다양한 기업들이 자체적인 인공지능 뇌를 만들려고 하는데
보다 더 빨리 가고 싶어 한다는 거예요. 경쟁사들 대비해서
그렇게 더 고성능의 인공지능 뇌를 만들려고 한다
그러니까 반도체 중에서도 나는 더 좋은 거 주세요를 합니다
DRAM 중에서도 더 좋은 거, NAND 중에서도 더 좋은 거
이 비메모리 중에서도 더 좋은 거 찾은 거예요
그렇게 봤을 때 그게 바로 어떤 개념이냐면
DRAM에서도 HBM이라는 게 나옵니다
그래서 반도체가 다 좋은 게 아니에요 지금
반도체가 다 좋은 게 아니라 유난히 얘만 좋더라
왜? 얘는 지금 시장이 안 좋아도 경제가 힘들어도
그 돈 많은 대기업들이 서로서로 이거 달라 하고 있으니까
그리고 비메모리 중에서도 유난히 성능이 좋은 GPU
이거를 달라 달라 하는 거예요. 그렇죠?
그 다음에 더 나아가서 최근에는 NPU에 대한 수요도 늘어납니다
그래서 반도체를 볼 때 내가 AI에 대한 개념을 입혀서 본다고 하면
크게 3가지 HBM, GPU, NPU 이거 3가지는 꼭 보셔야 된다는 거예요
이게 바로 우리가 대장주를 공부하는 의미입니다
첫 번째 데이터 단에서 누가 얼마나 양질의 데이터를 가지고 있는가
두 번째 그를 바탕으로 누가 얼마나 더
슈퍼 컴퓨터 반도체를 가지고 있는가
가지고 있다 그러면 반도체를 또 여기저기서 막 사가려고 하니까
그 반도체를 만들어서 파는 기업도 돈을 벌겠죠
전 세계에서 HBM 가장 잘 만드는 회사가 누굴까요?
SK하이닉스입니다
HBM을 전 세계에서 가장 잘 만드는 회사가 SK하이닉스
그리고 GPU를 제일 잘 만드는 회사가 지금 엔비디아예요
그리고 그 생산을 제일 잘하고 있는게 TSMC입니다
이 3개가 괜히 강한 게 아니에요
NPU는 이건 좀 개념이 달라요
이거는 각각의 성능에 맞춰서 최적화된 모델이기 때문에
이건 좀 다릅니다. 이따가 설명할게요
그래서 대장주에 올라타기 관점으로 봤을 때
데이터가 정말 많은
클라우드 센터를 구축한 기업을 대표적으로 본다면
마이크로소프트, 구글, 아마존, 엔비디아 이런 게 있고
반도체는 하이닉스 그 다음에 엔비디아 이런 기업들이 있을 겁니다
그런 기업들이 AI의 이런 생태계 구조가 더 빠르게 확장되면 될수록
그리고 많은 개인들과 기업들이 이쪽으로 돈을 계속 더 쓰면 쓸수록
그들은 돈을 더 벌어가는 구조이기 때문에
더 늦기 전에 거기에 올라타야 된다는 개념을 설명해드린 거고요
그 다음 두 번째는 이 자료를 보시면서 한번 체크를 해보겠습니다
바로 Next level입니다. 다음 단계는 뭐냐
지금 수많은 기업들이 서로서로 인공지능 뇌를
더 좋게 좋게 만들려고 경쟁을 펼치고 있습니다
그로 말미암아 당장 돈을 버는 기업들은 누구냐
대표적으로 데이터가 많거나
특히나 이 성능 좋은 반도체를 만들 수 있는 기업들이에요
물론 이 중에서도 갑자기 HBM에서
삼성전자가 하이닉스를 능가할 만한 HBM을 만들었다
그러면 대장주가 바뀔 수도 있겠죠
또는 누군가가 GPU를 엔비디아보다 좋은 성능을 만들 수가 있다 하면
대장주가 바뀔 수도 있습니다
그런데 그런 게 안 나온다면 대장주는 계속 유지가 될 가능성이 높고
그 다음에 나는 얘네 너무 많이 올랐잖아요
무섭습니다 하시면 그 다음 단계
반도체를 구축을 했어요 그러면 또 기업들이 뭘로 돈을 벌까
기침 편하게 하세요. 제가 중간중간 끊어서 할게요
이거 하나 그릴게요
이것도 하나만 메모해두세요. 이 그림 제가 그려드리는 그림
이거 하나 그려두세요
자 하겠습니다
앞으로는 우리가 중요하게 봐야 될 구조라고 생각합니다
이게 뭐냐? 이 피라미드를 난 쌓아 올릴 거예요
AI 생태계 구조에서 피라미드를 쫘악 쌓아 올릴 겁니다
첫 번째 이 꼭대기부터 쌓을 수 있을까요?
안돼요. 밑바탕부터. 피라미드를 만들려면
밑바탕부터 차근차근 올라가야 됩니다
그 순서대로 내가 공부를 하고 투자를 한다고 생각하시면
좀 더 편할 것 같아요
첫째가 바로 하드웨어부터다. 하드웨어인데
슈퍼 컴퓨팅의 능력을 향상시킬 수 있을만한 반도체가 처음이다
반도체가 어느 정도 구축이 됐다
즉 빠릿빠릿한 뇌를 많이 만들어 놨다
그러면 그 다음으로는 뭐냐
그를 바탕으로 데이터를 계속 학습, 처리시켜서 이 데이터 구름
집단 데이터 센터를 만들어서 여러 가지 기업들에게
인공지능 뇌 우리가 만들어 놨으니까 이거 쓰세요 쓰세요 하는
이런 클라우드 사업을 하는 구조
이런 애들이 이제 돈을 벌기 시작한다
그 다음이 뭐냐? 하드웨어에서 점점 소프트웨어 쪽으로 올라갑니다
너네가 이렇게 고맙게도 인공지능의 뇌를 만들어 놨어? 오케이
그 인공지능 뇌 내가 조금 쓸게
쓰면서 우리 여러 가지 사업 좀 하자
가령 이런 겁니다
인터넷 시대 때 인터넷을 처음으로 만들면서 pc가 생기고
스마트폰이 생기면서 인터넷이 보급화가 됐어요
그러면서 첫 번째로 돈을 번 기업은
그 인터넷을 보급화한 기업이 돈을 법니다
가령 예를 들어 컴퓨터를 만들어서 인터넷을 보급화시킨 마이크로소프트
스마트폰을 만들어서 인터넷을 보급화 시켰던
애플, 삼성전자와 같은 기업들이 돈을 벌어요
그 다음으로는 누가 돈을 벌었을까요? 그 다음으로는
그 보급화된 인터넷을 활용해서 새로운 가치를 만들어 낸 기업들
대표적으로 컴퓨터에서는 게임을 만든다거나
아니면 컴퓨터에서 SNS를 만든다거나 검색 엔진을 만든다거나
네이버 같은 기업들 이런 기업들이 될 겁니다
그 다음에 스마트폰도 마찬가지
스마트폰을 내가 껍데기를 만들어 놨네
인터넷이 돌아가네, 와이파이가 되네, 3G, 4G, 5G가 되네
이걸 가지고 내가 어떤 걸로 또 돈을 벌 수 있을까?
앱을 만드는 거죠
그래서 카카오톡, 인스타그램, 페이스북, 유튜브 이런
우리가 실질적으로 그 안에서 뛰어놀 수 있을 만한
소프트웨어 기능을 만들어서 파는
즉 특정한 그 기술을 활용해서 돈을 버는 기업들이
그때부터 본격적으로 돈을 벌기 시작합니다
그러니까 나 반도체 클라우드 놓쳤어요, 아쉬워요
아쉬워할 게 아니라는 거예요. 다음 스텝이 있다라는 겁니다
그거를 활용해서 돈을 버는 기업들을 잘 찾아보자
특히나 얘네들은 카카오처럼 또는 메타처럼
또는 뭐 누가 있을까요? 틱톡처럼
기존에 없던 새로운 누군가가 탄생할 수 있어요
그렇기 때문에 얘네들의 업사이드는 엄청 클 수가 있죠
특히나 스타트업들도 충분히 가능성이 있다라고 볼 수가 있겠습니다
즉 앞으로 우리가 좀 더 주목해서 봐야 될 건 장기적으로
AI가 있는데 이 AI를 통해서 어떻게 활용해서 돈을 벌까
사업적으로는 그런 고민을 하셔야 되는 거고
투자 관점으로는 그거를 잘하는 기업들을 찾아내야 되겠죠
그 중간 다리 과정도 있습니다. 가령 이런 겁니다
앱을 내가 유튜브 앱을 다운받아야 돼, 게임을 다운받아야 돼
그러면 어디 가서 다운받죠?
삼성 갤럭시 쓰는 분들은 구글 플레이스토어에 갑니다
애플 같은 경우에는 앱스토어에 가죠
그런 스토어를 만들어서 뛰어놀 수 있을 OS
운영체계 환경을 조성하는 기업들이 있어요
너네 앱 만들 거야? 오케이 여기에서 만들어
지금 이거를 가장 앞서서 잘 하려고 하는 기업이 누구냐면
그게 바로 오픈 AI입니다
챗GPT라고 하는 이 체계를 만들어 놓고
GPT 플러그인이란 서비스를 런칭을 해서
여러 가지 앱을 챗GPT를 기반으로 너네가 만들어
지금 이런 구조를 만들어가고 있어요
그러니까 지금의 이 오픈 AI가 비상장 시장에서
시총 상위 기업이 괜히 된 게 아닙니다
벌써 그 다음 단계로 넘어가고 있다는 거예요
챗GPT로 유저를 만들어 놓고
다양한 활용 업체들 우리 거 써 우리 거 써 하면서
유저를 모아 놓고 그걸로 돈을 벌고 있다
그러면 그런 모델들이 앞으로는 좀 더 나올 수 있습니다
스마트폰에서 애플만 한 게 아니죠
구글의 안드로이드 모델도 있었던 것처럼
그리고 PC에서도 여러 가지 OS 체계가 있고
그리고 그런 것처럼 AI 생태계 구조에서도
결국 이 반도체 클라우드 기반으로 인공지능 뇌를 만들었어
그러면 이 인공지능 뇌를 가지고
우리가 놀이터를 만들어 줄 테니까
이 놀이터 안에서 놀아라고 하는 기업들이 나올 겁니다
대표적으로는 표에 보시면 파운드리 모델 쪽 보시면 될 것 같아요
네 번째에 오픈 AI도 있고
다양한 기업들이 현재 그런 진행 과정에 있다
그러고 나서 그 놀이터를 만들었으면 놀이터에
나는 예를 들어 그네를 만들어서 사업을 할 거야
롤러코스터를 만들 거야 이렇게 실질적으로 뛰어놀면서
모객을 하고 돈을 버는 기업들이 나올 겁니다
즉 킬러앱을 만드는 거죠
카카오가 카카오톡을 만들었던 것처럼
그리고 틱톡을 만들었던 것처럼
다양하게 특정한 앱이 이제 만들어질 겁니다
아직은 아니에요. 아직은 아니지만
점점 그런 시대가 다가올 수 있음을 인지하고
미리부터 관심을 갖고 집중을 한다면
분명 새로운 기회를 잡을 수 있지 않을까라고 생각합니다
그래서 그 앱을 또 생각을 해보시면 좋겠다
이게 어떤 모델이냐면 생성형 AI라는 모델입니다 생성형 AI
생성형 AI 뭐 LLM이라고도 하는데
우리가 지금 챗GPT를 통해 익숙해져 있는
이거를 저는 쉽게 어떻게 표현할 거냐면
인공지능 뇌라 그랬잖아요
뇌가 점점점점 커집니다 어떻게?
처음에 내가 이렇게 생겨먹었었는데 다 골고루
계속 데이터 넣고 반도체 돌려가지고 학습하면서
점점점점 뇌의 크기가 이런 식으로 커지는 거예요 골고루
이거를 통해서 사업을 하려고 하는 모델
이게 바로 생성형 AI 모델이다라고 이해하시면 될 것 같고요
지금 중요한 게 이것만 있는 게 아니에요
하나가 더 있습니다
그게 바로 올해부터 본격적으로 시장이 생겨나고 있는
온디바이스 AI 시장입니다
이거는 누가 누가 더 뇌를 크게 만들 거야
누가 누가 더 뇌를 더 성능이 좋게 만들 거야
진짜 만물박사처럼 모르는 게 없게 할 거야 이걸 만드는 거고요
나 그 정도 필요 없는데 그냥 내 스마트폰에서
내가 카카오택시 집까지 예약 좀 해줘 이 정도면 되는데
아니면 자동차에서 목적지 입력 좀 해줘
지금 나 어디야 이 정도면 되는데라고 하는
내가 특정한 디바이스 내에서 특정한 역할만 수행할 수 있게끔
난 너무 이렇게까지 필요 없어 나는 이 정도만 있어도 돼
이 정도만 있어도 되는데 대신에 이 기능은 좋아야 돼
다른 거는 못해도 이건 좋아야 돼
그래서 이거를 계속 향상시킬 거야 다른 건 몰라도
이런 구조가 온디바이스 AI 형태라고 보시면 됩니다
그래서 나는 이 인공지능 뇌를 스마트폰에 넣을 거야
자동차에 넣을 거야, 컴퓨터에 넣을 거야
나중에 메타버스 기기에 넣을 거야 또는 트랙터에 넣을 거야
여러 가지로 넣을 수 있는 구조가 만들어지고 있고
이거를 도와주는 반도체가 바로 NPU인 겁니다
이런 식으로 특정한 내가 원하는 분야로
뾰족하게 학습을 하고 추론을 할 수 있게끔 만드는 반도체가
바로 NPU예요 NPU
그래서 올해부터는 점점 더 NPU 시장도 커질 수 있다
기존까지는 누가 누가 더 아인슈타인처럼 모르는 게 없을 정도로
만물박사를 만들 거야에 주목되어 있었다면
올해부터는 나는 그 정도까지 필요 없어
나는 오히려 AI 생태계를 이 디바이스 내에서만 구축을 할 거야
그래서 NPU를 지금 시장에서 누가 또 잘 만드냐면
대표적으로 구글 그 다음에 퀄컴, 인텔 그 다음에 메타
이런 기업들이 그 시장으로 계속해서 뛰어들고 있다고 보시면 되고
내가 이거를 원하는 만큼
나에게 커스터마이징화된 반도체를 만든다라고
생각을 하셔야 되기 때문에
이거는 기회가 되게 다양하다고 보시면 될 것 같아요
이쪽도 있고 이쪽도 있고 이쪽도 있고 이쪽도 있고 다양하게
대신에 얘는 GPU HBM
다른 거 다 필요 없어
너네 성능 제일 좋은 것만 나에게 가져와
이런 구조로 거의 승자 독식 체계로 가서
1등 대장주가 명확하게 잡힌다면 얘네는 좀 애매해요
나는 너네 거 쓸게, 나는 너네 거 쓸게 이렇게 될 수 있거든요
그래서 얘네는 중요한 게 뭐냐면
각각 분야의 반도체 칩을 만들 수 있는 설계가 중요해요
그래서 최근에 반도체 설계업체들이 막 올라가는 거예요
이렇게도 만들어 주세요, 이렇게도 만들어 주세요
너 만들어 봤어? 만들어 봤어
오케이 이렇게 만들어 주세요
여기에서는 이렇게 다양하게 만들 수 있는 설계업체들이 중요하고
생산업체도 마찬가지로 다양하게 만들 수 있는 능력이 중요하다
더 나아가서는 뭐가 중요할까요?
네가 스마트폰에는 이런 게 필요해?
너는 PC에는 이런 게 필요해?
그 다음에 너는 또 자동차에는 이런 게 필요해?
오케이 내가 다 만들어 줄게
이렇게도 만들어 주고 이렇게도 만들어 줄게
근데 중요한 건 있잖아
그거를 하나의 운영 체계 안에서 다 묶어서 사용할 수 있다?
이런 애들이 이제 대장주가 될 가능성이 높겠죠
지금 현재 가능성이 높은 게 이게 바로 퀄컴, 메타입니다
대표적으로 퀄컴이 있죠
그래서 제가 유튜브에서도 온디바이스 AI의 대장주는
퀄컴이지 않나라고 얘기를 했던 게 바로 이런 이유입니다
다른 애들은 수혜가 다 분산되는데
얘는 중앙에 떡하니 자리 잡고 있거든요
그리고 좀 더 온디바이스 AI를 생각을 해본다면
지금 올해 갤럭시 S24에 채택이 되는 것부터
본격적으로 시작이 된 거거든요
이제 디바이스에 AI가 탑재되는 모델이
이제는 너도 나도 다 하겠죠
그리고 다양한 디바이스에 탑재를 하려고 할 겁니다
올해 하반기부터 실제로 PC에 탑재되는 모델들이 나온다고 하니까요
그러면 그 중에서도 누가 돈을 벌까를
생각을 해볼 필요가 있을 것 같아요
첫 번째 이번에 삼성이 반응이 좋았던 것처럼
특정한 디바이스에 AI 모델을 탑재해서 출시해서 돈을 버는 기업들
즉 새로운 디바이스를 만드는 업체들이 될 겁니다
두 번째는 디바이스를 만들면 뭐해, 스마트폰을 만들면 뭐해
자체 운영 체계 놀이터가 없는데
그 OS를 만드는 업체가 될 것 같습니다
세 번째로는 최종적으로 킬러앱
그래서 이 피라미드 구조는 사실
생성형 AI 모델과 온디바이스 AI 모델이
다 비슷하게 나올 것 같아요. 다 비슷하게 나오는 대신에
제가 봤을 때는 이게 조금 더 피라미드 구조보다는
약간 이런 고층 빌딩이 여러 가지로 서는 형태가 나오지 않을까
온디바이스 AI는 왜? 각각의 디바이스가 다 다르기 때문에
근데 알고 보니까 너 이 건물도 갖고 있고, 이 건물도 갖고 있었어?
이런 갓물주가 나오겠죠
그런 애들이 제가 봤을 때는
현재 시점에서 가능성이 높아 보이는 건 퀄컴이고
다른 기업들도 다른 모든 디바이스를 한 대로 묶을 수 있을 만한
운영 체계, 뛰어놀 수 있는 놀이터를 만들 수 있는 업체가
이런 갓물주가 될 가능성이 높다
대표적으로는 애플도 그럴 가능성이 없지 않아 있는 것 같아요
왜냐면 이미 맥북이며 아이폰이며
그다음에 최근에 새롭게 만든 비전프로며
그런 디바이스를 이미 많이 만들어놨고
거기에서 뛰어놀 수 있는 운영 체계도 갖춰놓았기 때문에
이미 수많은 아까 강조했던 양질의 데이터가 확보되어 있거든요
여기에 AI라는 기술을 입혀서
그걸 더 확장시켜 나갈 수만 있다면
AI도 새로운 국면으로 앞으로 나아갈 수도 있지 않을까라고
개인적으로는 생각을 해보고 있습니다
이런 것들을 전반적으로 놓고 봤을 때
AI는 첫 번째 기존에 잘했던 놈들이 잘해요
그 격차를 쉽게 좁힐 수 없을 가능성이 높습니다
왜냐면 그만큼 따라가기 위해
돈도 많이 필요하고 시간도 많이 필요한데
이미 저만큼 벌어져 있거든요
그래서 첫 번째는 대장주가 바뀌기가 쉽지가 않기 때문에
대장주에 올라타는 게 중요한 것 같다
그 다음에 두 번째는 그것이 나는 부담스럽다 하면
이런 다음 단계에 대한 생각으로
하드웨어보다는 좀 더 소프트웨어 쪽으로 집중하면서
이러한 생태계 구조가 나왔을 때
누가 잘 활용해서 돈을 벌 수 있느냐 이런 생각을 가지며
그 다음 스텝에 대한 기회를 잡아보시면 어떨까라고
얘기를 드리면서 전반적인 강의 마무리해보도록 하겠습니다
시간이 조금 오버되긴 했는데요
한 5분 정도만 쉬고 둘러 앉아서 얘기 좀 나누다가
9시 15분 20분 쯤에 해산하도록 하겠습니다