기술 융합, 가상화폐, 로봇공학, 항공우주산업에 이르기까지 다양한 주제를 총 14 파트로 나누어 투자 아이디어를 제공하는데요. 세간의 주목을 끌고 있는 인공지능(AI)과 AI기술 혁명 시기에 어떻게 투자를 해야 할지 인사이트를 전해드립니다.
🚀당신에게 들려줄 이야기
· 생성AI, 2023년엔 어떻게 진화할까
· AI가 지식 노동자의 역할을 대체한다?!
· AI의 비용은 줄고 생산성은 늘어나는 이유
· AI로 인해 성장할 산업은 바로 ‘이것’!
· 이젠 ○○○이 ‘경제적 해자’를 만든다?!
‘AI 혁명과 투자 아이디어’, 다섯 번째 이야기는 ‘아크 인베스트'(ARK Investment)의 보고서 중 AI 전망입니다.
AI(인공지능) 혁명은 시작됐고, 분명 투자 가치가 높아 보이는데 이를 어떻게 투자 아이디어로 연결시켜야 할 지 잘 모르는 분을 위한 콘텐츠죠. 돈나무 언니로 유명한 캐시 우드(Cathie Wood) 아크인베스트 최고경영자(CEO)가 2023년 1월말 쓴 ‘빅 아이디어스 2023’(BIG IDEAS 2023)라는 보고서에 들어 있어요.
말하듯 답변하는 생성형 AI(Generation AI) ‘챗GPT'(Chat GPT)가 등장하자 인터넷 유목민들 사이에서는
“그래서 뭐가 어떻게 변하고 어디에 투자해야 하는데?”
라는 궁금함이 떠나지 않는데요. 이런 투자자들에게 유용한 보고서가 아닐까 생각해요.
보고서는 153페이지에 달하는 양이고요. △기술혁신의 융합(Technological Convergence) △인공지능(Artificial Intelligence) △디지털 소비자(Digital Consumers) △디지털 지갑(Digital Wallets) △공공 블록체인(Public Blockchains) △비트코인(Bitcoin) △스마트 계약 네트웍스(Smart Contract Networks) △정밀 치료(Precision Therapies) △분자 암 진단(Molecular Cancer Diagnostics) △전기차(Electric Vehicles) △자율 주행 차량 호출(Autonomous Ride-Hail) △자율 물류(Autonomous Logistics) △로봇과 3D프린팅(Robotics and 3D Printing) △궤도항공우주산업(Orbital Aerospace) 등 14개 주제에 대해 투자 아이디어를 제공하고 있습니다.
이번 콘텐츠에선 요즘 핫한 인공지능(Artificial Intelligence) 부문을 발췌해 소개합니다.
01.
생성 AI의 진화,
2023년에도 계속됩니다
‘달리 2′(DALL-E 2)에서 챗GPT에 이르기까지 생성 AI가 돌풍을 일으키고 있어요. 1년도 안 되는 기간 동안 수십 개의 생성 AI 프로젝트가 등장했고, 저화질 이미지를 출력하던 초기 기술에서 점점 발전해 고품질 3D 모델과 영상까지 생성해 내는 수준에 이르렀죠.
IT 산업이 AI에 주목하고 있다는 사실은 몇 주 전 있었던 빅테크 기업들의 실적 발표에서도 드러났어요. 알파벳(구글), 애플, 메타와 마이크로소프트(MS)의 실적 설명회에서 AI에 대해 언급한 횟수는 지난해 대비 2배 이상 증가했죠.
MS는 가장 큰 폭인 633%의 증가율을 보였고요. AI를 가장 많이 언급(총 32번) 알파벳은 횟수로 치면 ‘판매’(Sale) ‘지출’(expenditure) 처럼 보편적으로 쓰이는 단어보다도 많이 썼어요. 최근 MS는 오픈AI의 챗GPT를 접목한 '빙'(Bing) 검색 서비스를, 구글은 대화형 AI '바드'(Bard)를 각각 발표했죠.
마크 저커버그 메타 최고경영자(CEO)는 실적 설명회에서 생성 AI에 대해 기대감을 표출했어요. 팀 쿡 애플 CEO는 생성 AI에 대한 직접적인 언급은 피했지만, 애플이 아이폰에 충돌 감지 기능과 애플워치의 심전도(ECG)와 같이 AI를 활용한 헬스 기능을 제공한다고 강조하기도 했죠. 애플은 AI 초상화 앱인 ‘렌사’와 같이 앱 스토어에서 제공하는 타사 AI 앱의 수수료를 통해 이득을 보고 있기도 해요.
1. 아크 인베스트는 AI 혁신의 가속화로 근로자가 일하는 시간이 크게 줄어들 것으로 전망했어요. 특히 AI가 프로그래머, 엔지니어, 변호사, 과학자와 IT 종사자와 같은 지식근로자의 ‘생산 라인’(assembly line) 역할을 할 것이라고 봤습니다.
2. 최근 ‘모자이크ML’(MosaicML)가 언어 모델을 GPT-3 수준까지 끌어올리는 도구를 공개했는데요. 여기 들어가는 비용은 2020년 GPT-3 를 훈련하는데 들어간 비용의 10분의 1 수준이었습니다.
3. 이런 상황 때문애 많은 기업이 인공지능 챗봇의 대량 채택을 유발할 것이라고 보는 게 아크 인베스트의 입장입니다. 대표적 사례가 지금껏 꾸준히 언급한 대용량 언어 모델 챗GPT입니다.
4. 오픈AI가 훈련한 것과 같은 기초 AI 모델은 광범위하게 사용될 수 있다는 장점이 있지만, 단점도 있습니다. 뭘까요?
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