2026.10.09 · 유튜브 · 와이스트릿

힌트가 있었다 버핏은 보고 당신은 못 본 것 AI 돈 버는 사이클 시작된다 / 박승영 팀장 (풀버전)

유형
유튜브
날짜
2026.10.09
강연자/작성자
와이스트릿
분석 주제
미지정
자료 길이
전사문 33,807자
1

문서 전체 조망

핵심 구조

AI 투자에서 AI 수익화로: 금리·시장·산업을 다시 읽는 대화

높은 금리에도 AI 투자 발표가 주가를 움직이는 상황을, 투자처와 수익화 방식이 바뀐 결과로 해석한다. AI가 연구 단계를 넘어 유료 제품·현장 생산성으로 이어질 수 있는지가 산업과 시장을 함께 보는 이유로 제시된다.

AI 투자가 금리와 주가를 함께 움직이는 새 해석

이 대화는 높은 금리에도 AI 투자 발표 때 주가가 오르는 현상을, 투자처가 없던 저금리 시기와 달리 AI라는 대규모 투자처가 생긴 결과로 해석한다. 금리를 주식의 선행 변수로만 보지 않고 AI 투자가 주가와 금리를 함께 끌어올리는 구도로 본다.

하이퍼스케일러의 설비투자 계획은 아직 줄지 않았다

미국 4대 하이퍼스케일러의 AI 투자 계획이 올해 0.8조달러, 다음 해 1.1조달러로 제시됐다는 점을 들어 투자 둔화가 아니라 규모 확대가 핵심이라고 본다. 다만 이는 발표된 계획과 컨센서스에 대한 해석이며 확정된 실적으로 제시하지 않는다.

알파벳은 연구에서 제품·가격으로 넘어가는 전환 후보

알파벳은 클라우드 매출 증가와 AI 요금제 상향 사례를 바탕으로, 연구 중심 AI가 유료 서비스와 가격 정책으로 이어지는 단계라는 평가를 받는다. 버핏의 알파벳 투자도 이 전환을 읽은 선택일 수 있다는 작성자 해석이 함께 제시된다.

AI 성능은 토큰값보다 사람의 교정 비용을 바꾼다

모델 성능이 일정 수준을 넘으면 사람이 중간에 확인하고 고치는 횟수가 줄어든다는 설명이다. 따라서 AI 비용은 사용료만이 아니라 사람의 감독 비용까지 합쳐 보며, AI가 사람을 바로 대체하기보다 사람과 결합해 일을 더 세분화한다고 본다.

국방·제조 현장으로 넓어지는 AI 활용

러시아·우크라이나 전쟁의 드론 활용과 국방 분야 적용 사례를 들어 AI가 사무직 보조를 넘어 현장 자동화로 나아간다고 말한다. 이 대목의 수치와 사례는 대화에서 인용한 자료에 의존하므로 별도 사실 확인 없이 원문 주장으로 보존한다.

한국 시장은 컨센서스와 자금 흐름의 계절성이 다르다

한국은 실적 발표 뒤 컨센서스가 한꺼번에 높아지고 상반기에 대출·보너스·환급 등 유동성이 몰린다는 설명을 제시한다. 미국 시장과의 신고가 차이는 시장이 나쁘다는 결론보다 컨센서스 형성 방식과 투자자·산업 구성의 차이로 읽어야 한다고 본다.

AI를 큰 흐름으로 두되 종목의 반응 재료를 구분해야 한다

삼성전자·SK하이닉스의 이익 증가와 설비투자, 소부장·장비의 수주 반응은 같은 방향으로 묶이지 않는다고 설명한다. 투자 이유가 사라졌는지와 해당 산업이 실적·수주 중 무엇에 반응하는지를 직접 확인해야 한다는 판단 방법으로 마무리한다.

ANALYSIS VIEW사건별 사실과 작성자의 판단, 지속 정보를 나누어 읽기
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발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생일 미확인

버크셔 해서웨이의 구글 신규 편입

작성자의 핵심 판단

작성자는 이 투자를 구글 AI가 연구 중심에서 수익화·주주환원 단계로 넘어갈 가능성을 읽은 선택일 수 있다고 본다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    사실 스티브 잡스 때는 제품을 개발하는게이 회사의 색깔이었다라고 한다면 팀쿡은이 사람은 서플라이 체인 관리하는 사람이잖아요. 서플라이 체인 관리하다 보니까 원가를 엄청 타이트하게 하고 그러면서 이제 실적을 잘 만들어서 그 주조원으로 이제 넘겨 주는 그런 사람이었던 거죠. 그때랑 정확하게 겹치는 거 같아요. 구글은 네. 어 저 이제 드미서 서비스가 그때 썼다고 하는 지금 자서전을 기다리고 있거든요. 어 구글 저희 창업자들이요? 아니요. 드미서 서비스 그 저기 딥마인드 창업자 아네 발음을 못 알아. 데미스 데미스 허사비스 허사비스 데미스 허사비스 그렇죠 허사비스 허사비스 자막 댓글로 저희 욕하려는 사람들은 본인 알아다 들으셨는지를 좀 예 생각해 주도 발음이 좋지 않습니다. 그 저기 노벨상 받으신 분 맞아요 맞아요. 근데 그분의 얘기를 좀 찾아보니까 그분이 그렇게 구글의이 AI를 개발할 때 안전성 중요하다고 하시고 음 그리고 지금 어 AI 개발하데 있어서 딥마인드 우리 연구 조직이지 돈 벌려고 하지 말아라. 어 그렇게 했다는 거예요. 근데 그분이 약간 일선으로 물러나신가 봐요. 아 그리고 지금 새로 지금 구글에 그 AI를 총괄하시는 분은 예전에 제품하시던 분이에요. 아 제품 개발하시던 분이에요. 예. 그걸 보고 뭐 워렌버핏 할아버지가 비슷하신 생각을 했겠죠. 아, 이게 예전에는 그 스티브 잡스가 뭔가 제품에 혁신했던 사람들이랑 AI를 가지고 R엔드 연구를 하던 사람들은 약간 뒤로 빠지고 이걸 가지고 이제 돈을 버는 사이클로 가나보다 생각하신 거 같아요.

  2. 원문 구간 2

    아, 그리고 구글 클라우드는 실제로 클라우드 지금 보면 매출도 엄청나게 많이 늘어나고 있어서 네. 요거는 조금만 가격 정책만 좀 바꿔 주면 그럼 실적이 붙는 사이클로 이제 들어가기 직전이거든요. 음. 그래서 구글은 뭐 우리가 예전에 구글을 생각했을 때 그 이미지와 조금 달라질 수 있겠지만 어쨌든 주주 환원을 많이 하는 그런 회사로 바뀔 가능성을 보고 들어간 건 아닐까? 그러니까 실적은 이제부터 본격적으로 좋아지고 그게 주주하는까지 넘어오는 구글은 사실 자사주 웬만하지 배당을 하진 않잖아요. 거의 안 하잖아요. 거의 안 하잖아요. 애플과 같은 변화 지난 10년 전에 애플과 같은 변화가 지금 알파벳에 있는 거 아닌가?라는게 라는게 저는 지금 중요하다고 생각을 해서음 근데 그거는 조금 더 뭔 미래 이야기 아니에요? 아 근데 왜냐면 당장은 지금 뭐 구글 쪽에서 이야기했던게 데이터 센터 투자 뭐 다섯 배 10열 배 필요하다 뭐 100배 지어야 된다 막 이런 얘기 하고 있는 와중에 어떻게 주조원을 늘려요? 저는 가격을 같이 올리면서 할 가능성이 있지 않나 싶은 생각이 들어요. 클라우드 가격을음 그리고 전반적인 AI를 지금까지는 개발만 했잖아요. 연구용 거의 그렇게 개발을 했는데 이걸 제품하는 사이클로 들어간게 아닌가라는 생각이 들어요. 음. 서비스와 제품화 유료와. 그렇죠. 예. 그게 지금 워렌 버핏이 굳이이 시점에서 알파벳 투자를 그렇게 큰 규모로 결정한 시점 아닐까 싶은 생각이 있어서 저는 좀 개인적으로 지금 알파벳 좀 관심 있게 보고 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

이 자료는 워런 버핏이 알파벳에 큰 규모로 투자했다고 전한다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    그러니까는 지금 미국 주식이 신고가가 났다라고 지금 대표님께서 말씀을 해 주신 거. 그걸 보면 이런 것도 있습니다. 나스닥이 지금 사상 최고치를 가는 데에는 어, 요런 이슈들이 저는 더 크다고 생각해요. 지난 2년 동안은 빅테크 기업들이 투자를 엄청 많이 했습니다. 음. 그러니까 우리나라 기업들의 실적이 좋았죠. 그렇죠. 근데 지금 투자는 어쨌거나 반영이 돼 있고 앞으로는 어떤 사이클이냐면 앞으로 빅테크 기업들이 클라우드 비용을 올리는 사이클이에요. 음. 음. 벌써 올린 사이클이에요. 그 예를 들어서 현금 흐름 전망치를 놓고 보면 27년까지 쭉 마이너스였다가 28년부터 돌아서는 전망들이 나오더라고요. 요게 되게 중요합니다. 왜냐면 방금 말씀하신 것처럼 제가 아 올해를 봤을 때 굉장히 좀 특이한 현상이 뭐였냐면 월렌 버핏이 구글에 투자하는 걸 봤습니다. 그죠? 그죠? 저 할아버지가 구글에 투자를 거의 뭐 은퇴하면서 마지막 결단이 알파벳 투자. 알파벳 투자했는데 그때 제가 하나 기억이 남게 했습니다. 어 워렌 버핏이 그 2016년일 거예요. 애플의 대규모 투자를 합니다. 근데 애플의 대규모 투자를 할 때에 저는 처음에이 회사에 왜 투자를 하지라고 생각을 했었는데 그때가 어 스티브 잡스에서 팀쿡으로 바뀌면서 그러면서 현금 흐름 관리에 엄청 신경을 쓰기 시작할 때였어요. 맞아요. 그러면서 주주원도 드라마틱하게 늘어나기 시작을 하고 그러면서 그때 프리캐시 플로우도 엄청나게 이제 쌓이기 시작하는 그런 구간이었습니다.

  2. 원문 구간 2

    아, 그리고 구글 클라우드는 실제로 클라우드 지금 보면 매출도 엄청나게 많이 늘어나고 있어서 네. 요거는 조금만 가격 정책만 좀 바꿔 주면 그럼 실적이 붙는 사이클로 이제 들어가기 직전이거든요. 음. 그래서 구글은 뭐 우리가 예전에 구글을 생각했을 때 그 이미지와 조금 달라질 수 있겠지만 어쨌든 주주 환원을 많이 하는 그런 회사로 바뀔 가능성을 보고 들어간 건 아닐까? 그러니까 실적은 이제부터 본격적으로 좋아지고 그게 주주하는까지 넘어오는 구글은 사실 자사주 웬만하지 배당을 하진 않잖아요. 거의 안 하잖아요. 거의 안 하잖아요. 애플과 같은 변화 지난 10년 전에 애플과 같은 변화가 지금 알파벳에 있는 거 아닌가?라는게 라는게 저는 지금 중요하다고 생각을 해서음 근데 그거는 조금 더 뭔 미래 이야기 아니에요? 아 근데 왜냐면 당장은 지금 뭐 구글 쪽에서 이야기했던게 데이터 센터 투자 뭐 다섯 배 10열 배 필요하다 뭐 100배 지어야 된다 막 이런 얘기 하고 있는 와중에 어떻게 주조원을 늘려요? 저는 가격을 같이 올리면서 할 가능성이 있지 않나 싶은 생각이 들어요. 클라우드 가격을음 그리고 전반적인 AI를 지금까지는 개발만 했잖아요. 연구용 거의 그렇게 개발을 했는데 이걸 제품하는 사이클로 들어간게 아닌가라는 생각이 들어요. 음. 서비스와 제품화 유료와. 그렇죠. 예. 그게 지금 워렌 버핏이 굳이이 시점에서 알파벳 투자를 그렇게 큰 규모로 결정한 시점 아닐까 싶은 생각이 있어서 저는 좀 개인적으로 지금 알파벳 좀 관심 있게 보고 있습니다.

그렇게 판단한 이유

클라우드 매출 증가, 가격 정책 변화 가능성, AI 제품 총괄 인선과 애플의 현금흐름 전환 사례를 연결해 설명한다.

근거 보기 2
  1. 원문 구간 1

    사실 스티브 잡스 때는 제품을 개발하는게이 회사의 색깔이었다라고 한다면 팀쿡은이 사람은 서플라이 체인 관리하는 사람이잖아요. 서플라이 체인 관리하다 보니까 원가를 엄청 타이트하게 하고 그러면서 이제 실적을 잘 만들어서 그 주조원으로 이제 넘겨 주는 그런 사람이었던 거죠. 그때랑 정확하게 겹치는 거 같아요. 구글은 네. 어 저 이제 드미서 서비스가 그때 썼다고 하는 지금 자서전을 기다리고 있거든요. 어 구글 저희 창업자들이요? 아니요. 드미서 서비스 그 저기 딥마인드 창업자 아네 발음을 못 알아. 데미스 데미스 허사비스 허사비스 데미스 허사비스 그렇죠 허사비스 허사비스 자막 댓글로 저희 욕하려는 사람들은 본인 알아다 들으셨는지를 좀 예 생각해 주도 발음이 좋지 않습니다. 그 저기 노벨상 받으신 분 맞아요 맞아요. 근데 그분의 얘기를 좀 찾아보니까 그분이 그렇게 구글의이 AI를 개발할 때 안전성 중요하다고 하시고 음 그리고 지금 어 AI 개발하데 있어서 딥마인드 우리 연구 조직이지 돈 벌려고 하지 말아라. 어 그렇게 했다는 거예요. 근데 그분이 약간 일선으로 물러나신가 봐요. 아 그리고 지금 새로 지금 구글에 그 AI를 총괄하시는 분은 예전에 제품하시던 분이에요. 아 제품 개발하시던 분이에요. 예. 그걸 보고 뭐 워렌버핏 할아버지가 비슷하신 생각을 했겠죠. 아, 이게 예전에는 그 스티브 잡스가 뭔가 제품에 혁신했던 사람들이랑 AI를 가지고 R엔드 연구를 하던 사람들은 약간 뒤로 빠지고 이걸 가지고 이제 돈을 버는 사이클로 가나보다 생각하신 거 같아요.

  2. 원문 구간 2

    아, 그리고 구글 클라우드는 실제로 클라우드 지금 보면 매출도 엄청나게 많이 늘어나고 있어서 네. 요거는 조금만 가격 정책만 좀 바꿔 주면 그럼 실적이 붙는 사이클로 이제 들어가기 직전이거든요. 음. 그래서 구글은 뭐 우리가 예전에 구글을 생각했을 때 그 이미지와 조금 달라질 수 있겠지만 어쨌든 주주 환원을 많이 하는 그런 회사로 바뀔 가능성을 보고 들어간 건 아닐까? 그러니까 실적은 이제부터 본격적으로 좋아지고 그게 주주하는까지 넘어오는 구글은 사실 자사주 웬만하지 배당을 하진 않잖아요. 거의 안 하잖아요. 거의 안 하잖아요. 애플과 같은 변화 지난 10년 전에 애플과 같은 변화가 지금 알파벳에 있는 거 아닌가?라는게 라는게 저는 지금 중요하다고 생각을 해서음 근데 그거는 조금 더 뭔 미래 이야기 아니에요? 아 근데 왜냐면 당장은 지금 뭐 구글 쪽에서 이야기했던게 데이터 센터 투자 뭐 다섯 배 10열 배 필요하다 뭐 100배 지어야 된다 막 이런 얘기 하고 있는 와중에 어떻게 주조원을 늘려요? 저는 가격을 같이 올리면서 할 가능성이 있지 않나 싶은 생각이 들어요. 클라우드 가격을음 그리고 전반적인 AI를 지금까지는 개발만 했잖아요. 연구용 거의 그렇게 개발을 했는데 이걸 제품하는 사이클로 들어간게 아닌가라는 생각이 들어요. 음. 서비스와 제품화 유료와. 그렇죠. 예. 그게 지금 워렌 버핏이 굳이이 시점에서 알파벳 투자를 그렇게 큰 규모로 결정한 시점 아닐까 싶은 생각이 있어서 저는 좀 개인적으로 지금 알파벳 좀 관심 있게 보고 있습니다.

원문에서 직접 연결한 대상알파벳
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사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

해석·전망AI 투자와 금리·주식의 관계주 대상 · 산업·업종 · AI 인프라관련 대상 · 시장·자산 · 미국 주식시장

높은 금리에도 AI 투자 발표가 주가를 움직이는 이유를 어떻게 해석했는가?

이 자료가 더한 내용

AI라는 투자처가 생겨 주식과 채권금리가 함께 움직이며, 금리만으로 AI 투자를 판단하지 말아야 한다는 해석을 제시한다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    음. 그리고 케빈 씨가 잭슨 연설을 시작할 때 이렇게 시작을 합니다. 자, 과거에는 과거에는 투자할 때가 없었고 음 그러니까 저축에 과잉이 있었고 아하 그러니까 금리가 낮았다. 음 지금은 투자할 때가 있고 음 그게 AI고 그러니까 저축행이 없고 그러니까 금리가 높다라는 거죠. 그러니 금융 위기가 지나고 지난 한 10년 정도 우리가 한 2008년부터 한 15년 정도 16년 정도 그때까지는 지금까지 투자할 때가 없었지만 사실 지금은 투자할 때가 있기 때문에 우리가 금유기 때 구간이랑 지금 시장이랑 비교하면은 어 너무나 다른 것처럼 보이고 너무나 금리가 올라 있는 것처럼 보일 수밖에는 없다는 거죠. 그러다 보니 우리가 주식 시장을 볼 때이 두 가지로 봅니다. 항상. 첫 번째 실적이 중요한 장이 있고 유동성이 중요한 장이 있죠. 그렇죠. 그리고 우리가 금요일기 때 특히나 이제 2015년 뭐 요럴 때를 생각을 해 보시면 언제 주가가 올라냐면 Q 한대 그러면 주가가 올라요. 왜냐면 어 그때는 뭐 유동성이 워낙 많이 풀렸으니까. 근데 지금은 이상하게 언제 오르냐면 AI 투자를 한대 그러면 주가가 올라요. 아 그러니까 금리가 낮았을 때 주가가 올라갔을 때 그러니까 지난 한 2 한 10년부터 한 2017년까지 한 2016년까지는 유동성이 중요한 장소였고 17, 18, 19, 20 코로나가 잠깐 있었고 한 24년까지 중간 어딘가 있었던 거 같고 네. 25, 26년도부터는 확실히 투자가 많아졌거든요. 그러니까 지금은 이렇게 생각을 하셔야 될 거 같아요.

  2. 원문 구간 2

    어, 예전에는 어, 주식과 채권 사이에서 채권이 훨씬 더 유리한 시장이었다라고 한다면 지금은 채권 주식이 채권을 끌고 가는 시장이다. 그 완전 바뀐 거예요. 주식이 채권을 끌고 간다고요? 자, 이런 거죠. 보면 채권 가격이 오르는 거 우리가 금리가 떨어지는 거잖아요. 채권이 올라야 주가가 올랐잖아요. 근데 지금은 투자를 하니까 주가가 올라야 채권 금리가 오르잖아요. 그 무슨 얘기냐면 지금 주식이랑 채권 금리랑 같이 움직인다고요. 좀 그런 경향이죠. 그렇죠. 그리고 금리가 높다 높다 높다 하는데 또 어물쩡 어울쩡 주가가 또 따라 올라간단 말이에요. 그럼 지금은 제일 앞에 있는 건 AI 투자. AI 투자가 되면 주가 올라가고 그러면 금리가 따로 올라가는 거죠. 금리가 맨 앞에 있는게 아니라는 거죠. 우리가 최근 몇 년 동안 어떤 그 관성에 젖어 가지고 금리가 대장이야. 금리는 중력과도 같아. 금리 때문에 이제 위원 자산도 작살할 거야. 막 이런 생각을 하고 있었는데 그게 아니라는 거예요. 이제 아니라는 거죠. 그리고 제일 저는 지금 제일 위험한 말이 매크로이기는 건 없어라는 말을 되게 많이 해 주세요. 음. 저는 매크로를 보면서 주식을 하는 거는 사실 한 10년 전쯤에 끝났다. 요렇게 생각하고 있습니다. 아, 그래. 오히려 매크로가 더 중요해지지 않았었어요. 예를 들어서 연준의 통화 정책에 따라서 막. 음. 근데 지금은 그니까 10년 전에 이렇게 너무 중요했잖아요. 그래서 우리가 FOMC 맨날 보고 그리고 FOMC 뭐 패드 관련자들, 패드 관계자들 말 되게 중요하기고 그랬었는데 지금 우리가 그 사람들 말 들어보나요?

  3. 원문 구간 3

    불안했죠. 어 그 사이에 제일 중요한게 바뀌었는데 사실 머리로는 이해하고 있었는데 금리가 오르니까 어떡하지? 불안한데 주식을 팔고 그러니까 금리가 오르니까 마침 주가가 떨어져. 그 아 역시 매크로가 저우해 지금 주식할 때 아니야라고 했는데 나스닥 SP 500 찍고 나가고 아 근데 국장은 다르잖아요 또. 아, 국장에 대해서 뭐 할 얘기 많은데 이게 원래는 단일 종목 레버리지만 안 나왔으면 제 생각인데 지금 한 7, 한 500에서 8천 사이에서 신고가가 나지 않았을까요? 그러니까 이게 아니라 이렇게 그렇게 올라가지 않았을까요? 근데 그거를 뭐 7,300에 그렇게 단일 종목 레버리지 ETF가 나와서 거래가 7,300 위에서 1 기준으로 100조 이상 터진 날들이 엄청 많아요. 그게 다 매물이거든요. 그러니까 제가 5,500에서 7,300 박스권입니다. 얘기 얘기하면 첫 번째가 얘기했어요. 아니 그렇게 넓은 박스권이 어디어? 잠시만요. 얼마부터 얼마예요? 5,500에서 7,300. 2,000 포인트가 빡세요. 아, 그니까 너무 길다는 얘기를 하시는 건데 제가 드리고 싶은 말씀 뭐냐면 뭐 그걸 6, 7천으로 해도 돼요. 7,300 위에는 너무나 많은 매물이 쌓여 있어요. 너무나 많은 매물이 쌓여 있어요. 근데 그 매물들이 손절도 이미 나갔을 거 아니에요. 아, 근데 제가 손절이 나가는 걸 되게 열심히 보거든요. 그리고 우리가 주식 볼 때 개인 투자자들의 수급을 볼 때 제일 중요하게 봐야 되는 거는 사실 저는 신용이라고 생각해요.

해석·전망AI의 제품화와 가격 정책주 대상 · 기업·종목 · 알파벳관련 대상 · 기술·제품 · AI 서비스

AI 투자가 수익화 단계로 넘어가는 징후를 무엇으로 보았는가?

이 자료가 더한 내용

구글 클라우드 매출, 상위 요금제와 개인 사용 확대를 근거로 AI가 연구에서 유료 서비스·제품화로 이동하는 사이클일 수 있다고 본다.

근거 보기 3
  1. 원문 구간 1

    아, 그리고 구글 클라우드는 실제로 클라우드 지금 보면 매출도 엄청나게 많이 늘어나고 있어서 네. 요거는 조금만 가격 정책만 좀 바꿔 주면 그럼 실적이 붙는 사이클로 이제 들어가기 직전이거든요. 음. 그래서 구글은 뭐 우리가 예전에 구글을 생각했을 때 그 이미지와 조금 달라질 수 있겠지만 어쨌든 주주 환원을 많이 하는 그런 회사로 바뀔 가능성을 보고 들어간 건 아닐까? 그러니까 실적은 이제부터 본격적으로 좋아지고 그게 주주하는까지 넘어오는 구글은 사실 자사주 웬만하지 배당을 하진 않잖아요. 거의 안 하잖아요. 거의 안 하잖아요. 애플과 같은 변화 지난 10년 전에 애플과 같은 변화가 지금 알파벳에 있는 거 아닌가?라는게 라는게 저는 지금 중요하다고 생각을 해서음 근데 그거는 조금 더 뭔 미래 이야기 아니에요? 아 근데 왜냐면 당장은 지금 뭐 구글 쪽에서 이야기했던게 데이터 센터 투자 뭐 다섯 배 10열 배 필요하다 뭐 100배 지어야 된다 막 이런 얘기 하고 있는 와중에 어떻게 주조원을 늘려요? 저는 가격을 같이 올리면서 할 가능성이 있지 않나 싶은 생각이 들어요. 클라우드 가격을음 그리고 전반적인 AI를 지금까지는 개발만 했잖아요. 연구용 거의 그렇게 개발을 했는데 이걸 제품하는 사이클로 들어간게 아닌가라는 생각이 들어요. 음. 서비스와 제품화 유료와. 그렇죠. 예. 그게 지금 워렌 버핏이 굳이이 시점에서 알파벳 투자를 그렇게 큰 규모로 결정한 시점 아닐까 싶은 생각이 있어서 저는 좀 개인적으로 지금 알파벳 좀 관심 있게 보고 있습니다.

  2. 원문 구간 2

    그 브랜드 이제 떠오른게 뭐냐면 보통 저는 이제 구글 뭐 클라우드 쓰고 뭐 저 이제 사진 영상 올려 놓는게 많아 가지고 한 달에 2만 원 얼마짜리 한 3만 원짜리 AI 요금제도 쓰고 있거든요. 음. 근데 이제 업그레이드가 또 필요한 거예요. 그러 보니까 이제 기본 요금제가 뭐 뭐 11만 원짜리 응. 뭐 19만 원짜리 어 그렇게 많이 써요. 요즘 할인합니다. 이렇게 뜨는 거예요. 그러니까 기존에는 만 원 2만 원짜리에서 고르라고 했다면 이제는 3만 원에서 10몇만 원짜리를 고르라고 하는 거예요. 어. 어. 아 이게 갑자기 떠오르네. 무슨 울트라 뭐 이러면서 AR 울트라. 이제는 사실 뭐제가 좀 어떻게 하다 보니까 저희 팀이 디지털 부분에 들어가 있는데 신 사업을 하라고 디지털 부분에 들어가 있는데 저희는 다 이제 AI를 씁니다. 모든 직원들이 예전이랑 그 업무 환경이 달라졌다는게 PC 화면이 달라졌어요. 예전에 저는 무조건 엑셀이 항상 떠 있었거든요. 아리스트들이야 뭐 엑셀은 지금 그 지금은 그냥 다 클로드 아니면은 뭐 GPT 다 뭐 코덱스 이런게 띄워져 있어요. 그러니까 업무하는 환경 자체가 이제 달라졌다는 거죠. 그리고 지금까지는 회사들이 그 돈을 냈다면 앞으로 개인으로 이게 넘어가기 시작하게 되면 그때부터는 더이 레버리지가 많이 나는 거기 때문에 저는 그런 사이클가 싶은 거죠. 워렌법핏 할아버지가 예전에 굉장히 유명하게 한 마리 있습니다. 자, 세상에는 세 가지 회사가 있다. 첫 번째 돈을 안 넣어 줘도 돈을 알아서 버는 회사가 있고 그게 이제 시리즈 캔디 같은 거예요.

  3. 원문 구간 3

    음. 내가 돈을 넣어 줘야 투자를 해야 돈을 버는 회사가 있고 투자를 했는데 그 돈을 까먹기만 하는 회사가 있다. 그래서 절대로 그 이건 아니라는 거죠. 맨 마지막 건 아니고 돈을 넣어 주지 않은 돈을 버는 회사가 제일 좋은 회사고 내가 돈을 넣어 줬을 때 그 이상으로 돌려주는 회사가 좋은 회사다. 예. 그래서 투자를 하실 때 보면 우리가 그 어떤 기업, 어떤 주식이 투자기와 회수기로 나눌 수 있잖아요. 네. 투자기에 투자하는 거는 약간 좀 시간이 걸려요. 아하. 고생을 좀 해야 됩니다. 그 회사와 함께 하고 그 회사와 내가 어떤이 너희를 응원한다는 마음으로 투자를 해야 되는데 그 뭐 바이오기업이나 비상장 기업처럼 그렇죠. 근데 이제 회수기에 들어가면 사실은 시간 대비 수익률로 훨씬 좋죠. 그 빨데 자서 이렇게 쭉 빨아먹을 수 있고 그렇죠. 어 지금 아마 지금 AI는 뭔가 우리가 지난 몇 년 동안의 투자를 어 지나가고 있는 병곡점이 아닌가라는 생각이 들어요. 그래서 아마 나스닥은 상체 조치를 나는 중요한 이유 중에 하나가라는 생각이 들어. 그 말은 그거예요. 응. 투자 규모를 줄일 순 없고 투자 규모는 계속 늘리지만 음 수익을 창출해 내고 가격을 올리고 더 많은 기업과 사람들이 지부를 하면서 투자비를 상쇄할 정도가 된다. 맞습니다. 근데요 지점을 받아들이는 사람의 개인적으로 느꼈을 때 온도차 완전 다르더라고요. 그러니까 뭐 팀장님이나 저나 업무상으로도 그렇고 뭔가 막 이게 개발도 하고 생산성 높이려고 막 한 달에 몇십만 원씩 쓰면서 AI 쓰는 사람이 체감하는 거랑 어 이렇게 재수없이 얘기한다고.

판단 방법AI 모델 성능과 실제 사용 비용주 대상 · 기술·제품 · AI 모델

모델 성능을 토큰 가격 외에 무엇으로 평가했는가?

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토큰값뿐 아니라 사람이 중간에 교정하는 비용을 합쳐 보고, 성능이 일정 수준을 넘으면 작업 단계와 감독 빈도가 달라진다고 설명한다.

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  1. 원문 구간 1

    예. 아니 근데 왜냐면 이제 댓글이 막 올라올 것 같은데 뭐 무료로 얘기 응. 나는 무료 채지 하는 것도 충분한데. 응. 저 카톡에 있는 그 뭐야이 뭐 사진 만들어지는 그걸로도 난 충분한데 누가 유료로서 이렇게 보는 사람들이 확도 나니더라고요. 자, 근데 여기서 중요한게 지금 개인단이 아니라 이거 지금 약간 좀 빨리 봐야 되겠네요. 저희가 갖고온 자료가 하나 있습니다. 아, 아직 시작도 안 했습니까? 어, 네. 시작 안 했는데 이거 한번 볼까요? 이거 맨날 바뀌어요. 이거 맨날 바뀌는데 이게 뭐냐면 요거 한번 볼게요. 이거 크게 좋겠는데 맨 위에 보시면 여기가 페이블. 자, 요거 보세요. 이게 지금 왼쪽이 좀 잘렸는데요 보면 여기가 성능이에요. 성능. 예. 거의 주기 성능. 여기 성능. 그 여기가 이제 어 연도죠. 아, 금액이죠. 금액. 토큰 100만 토큰 금액일 거예요. 자, 그러니까 여기 있는 거는 성능도 좋고 비싼 거. 아하. 페이블 아스트라 요렇게 돼 있고. 그리고요 밑에 보면 요거는 싸고 좀 그래도 뭐 가성비가 좋은 거. 그요 밑에 있는 애들은 아, 이거는 아직까지 성능이 좀 안 좋은 거. 이렇게 볼 수가 있습니다. 예. 파란색, 빨간색, 노란색이 있습니다. 구분을 좀 되실까요? 파란색, 빨간색, 노란색. 저 글자가 잘 모여지고. 근데 저 위에 뭐 키미 K3도 있고 뭐 다 중국 거, 미국 거 섞여 있는데요. 맞습니다. 빨간색은 중국. 어허. 파란색은 미국 거. 어. 나머지 노란색.

  2. 원문 구간 2

    네. 일단 기본 어 AI 경쟁은 사실 미국에 있는 모델 두 개가 하고 있다고 봐야 돼요. 성능 경쟁은. 아하. 자, 그리고요 밑에 있으면은 중국에 있는 AI들은 가성비 경쟁을 하는 거 이렇게 생각하시면 됩니다. 키미 정도 빼고. 자, 제가 여기서 70점을 요렇게 그어 놨습니다. 70점을 요렇게. 70점 위에는 미 중국 거 하나 있죠? 예. 케. 그리고 나머지는 다 미국 거. 특히나요 두 개는 점수가 많이 높죠. 예. 이게 70점이 그렇게 중요하대요. 왜요? 70점이 넘으면 그다음부터는 사람이 개입할 여지가 줄어든다는 거예요. 그니까 어 그러니까 우리가 AI를 쓸 때 100% AI한테 돌려놓고 아무것도 안 하지 않잖아요. 아 개입해야죠. 개입해야죠. 중간중간에 들어 똑바로 하는지 보고 그리고 너 왜 똑바로 안 해? 이렇게 하기도 하고 얘가 똑바로 했는지 다음 단계로 넘길 때 한번 확인도 하고 그래서 우리가 AI를 쓸 때의 비용은 전체 AI에 들어간 토큰 비용 예. 더하기 사람이 옆에서 교정하는 비용을 같이 봐요. 아, 같이 봐요. 그냥 결제하는 토큰값뿐만이 아니라 그렇죠. 왜냐면 우리가 뭐 대체되지 않잖아요. 그러니까 하게 되는데 70점이 넘어가면 그다음부터 어떤 일이 생기냐면 70점 넘어가는 모델을 쓰면 실제로 그런데 사람이 개입부 잘 안 해요. 그러니까 연봉 5천만 원짜리 직원 하나 뽑아 놓고 연봉 7천만 원짜리 팀장 또 뽑아 줘야 되는 거보다는 차라리 한 연봉 8천만 원짜 직원 한 명 뽑아서 알잘 딱 알로 딱 해 주는게 그게 더 가성비 있다는 거예요.

  3. 원문 구간 3

    아니요. 이런 거죠. 그러니까는 보시면 정확도가 95%야. 그럼 보세요. 아, 이것도 말씀을 드려야 될 거 같은데 정확도 그러니까 정확도 95%라는 얘기는 내가 100번 작업하면 다섯 번 틀린다는 얘기예요. 네. 요게 어 신입사원 음 신입사원이 100번 정도 하면 다섯 번 틀린대요. 어 자 그리고 숙영공이라고 얘기하는 사람들은 분량률이 얼마냐면 0.3% 아 1%라는 거죠. 자, 그러면 보시면 70%까지 될 때까지 그니까 분량이 중간에 사람이 들어가야 될 때까지 몇 번? 11단계. 예.요 모델은 아, 정확도가 95%인 모델은 11 단계까지 밖에이 밸류체니까이 작업을 더 연장을 못 하는 거예요. 근데이 99%의 정확도를 가지고 있는 모델은 몇 어디까지 단계를 확장할 수 있냐면 서른 한 뭐 한 다섯 단계. 그러면 11단계까지 분업을 할 수 있는 11단계까지 혼자 일을 할 수 있는 모델과 35다섯 단계까지 혼자 일할 수 있는 모델 엄청난 차이가 있는 거죠. 5% 1%가 아닌 거죠. 그러니까 왜 그 오토 돌리는 매장 점장들이 잘해. 그럼 거기 내가 한 달에 한 번만 가면 되는 거예요. 근데 저희 점장들이 못하는 애들은 내가 하루에 한 번씩 가야 되고 막 아 이런 거네요. 맞습니다. 맞습니다. 자 그래서 요거를 우리가 이제 한번 좀 볼 필요가 있는데 저도 사실 우크라이 러시아 우크라이나 전쟁의 의미가 뭐냐를 한번 생각을 해 보면 AI가 실전에서 사람보다 훨씬 낫다. 그러니까 전쟁은 AI로 하는 거야를 증명한게 러시아 우크라이나 전쟁이래요.

판단 방법투자 논리와 뉴스의 연결주 대상 · 투자판단·운용 · 투자 판단 방법

새 뉴스가 보유 논리를 바꾸는지 어떻게 구분했는가?

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투자 이유가 사라졌을 때만 판단을 바꾸고, 관련 없는 사건이나 공포 뉴스는 실제 연결고리와 손익비를 따져야 한다고 말한다.

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  1. 원문 구간 1

    유럽의 상업은행 중심의 시스템이 더 견조화돼. 음. 그래서 유럽, 중국, 한국으로 이어지는요 교육 라인은 사람들이 중요하다고 생각했다고요. 네. 그때 우리나라 주시 주가 뭐였냐면 차화정 이거는 중국에 보내고 중국에 다시 유럽 보낸다는 얘기였거든요. 근데 유럽에서 터지니까 그럼 유럽의 수요가 약해지니까 중국 수출 안 나가고 우리나라 수출 안 나가긴 해. 그래서 차가 좀 무너진 거예요. 음. 음. 근데 지금 우리나라 방금 말씀드린 것처럼 유럽에서 수출 많이 미국에서 추출 많이 미국에서 훨씬 더 많이 하거든요. 아 훨씬 안 있다. 아 그니까 사실은 이제 대중 수출보다대 미국 수출이 넘어선게 코로나 직후에 좀 얼마 안 됐어요. 작년일 거예요. 아마 작년 오일 거예요. 그러니 교육의 축이 바뀌었기 때문에 저는 유럽의 재정 위기가 우리랑 아무 상관 괜찮다는 얘기가 아니라 투자를 하데 있어서 어 차화정이 없고 그 우리가 중국 수출 옛날만큼 많이 안 하는데 비중이 그러니까 그건 우리한테 영향을 덜 줄 거라는 거죠. 그러니까 유럽도 또 마찬가지야. 유럽 재정이기 때문에 자꾸 반도체 주식 팔지 말라는 거죠. 유럽 재정이기 때문에 어 팔지 말라는 거죠. 걱정들 진짜 명확하게 짚어 주시네요. 걱정에 걱정에 걱정이 너무 많아. 미국에서 금요일라도 걱정이야. 프랑스에서도 걱정이야. 근데 걱정만 하지 말고 이게 우리한테 어떻게 영향을 주는지를 이거를 잘 이거 잘 세우셔야 돼요.이 어떻게 연관이 되는지를 우리 주식 시장까지 오 연결 고리를 어 그리고 연결 고리가 없이 자꾸 터졌대.

  2. 원문 구간 2

    으악. 이게 아니라는 거죠. 그죠. 저기에서 이제 옛날에 그 콩알탄 하나 터지는 거를 수류탄 터진 것 맞고 우리가 중시에서는 안 된다는 거죠. 아 그리고 옛날에 선이 붙어 있었잖아. 이렇게. 근데 지금 선이 지금 중앙중간 끊어져 있는데. 아. 아. 아, 이게 되게 중요합니다. 사실 이런 거 따지면서 사실 또 투자할 때도 손익비를 계산을 해야 되는 건데 그 작은 것 때문에 놀라서 팔지 말아야 될 거 팔 수도 있는 거니까. 음. 오. 이게 이게 핵심이었던 거네요. 어. 그리고 주식을 뭐 투자하실 때는 꼰대 같은 말이지만 좀 당연히 공부도 많이 하셔야 되고 그리고 내가이 주식을 왜 샀는지를 잘 생각해 봐야 돼요. 내가이 주식을 산 이유는 딴 거야. 그러면 내가 주식을 산 이유가 바뀌었어. 음. 논리가 더 이상 성립이 안 돼. 없어졌어. 그럼이 주식 팔아야 돼요. 근데 내가 산 주식인데 좀 올랐네. 근데 내가 산 이유는 없어졌어. 근데 아 올라는데 뭐 갖고 있어 보지. 이러시면 안 돼요. 아 그죠. 어 이러시면 안 돼요. 거꾸로 내가이 주식을 샀어. 관련이 없는 일이 터졌어. 근데이 주식을 파시면 안 된다는 거죠. 역시 부자의 기술 저자답습니다. 더 도와주십시오. 좀만 더 팔아 주십시오. 명접입니다. 감사합니다. 선물하기 좋은데 제 맞아요. 근데 그게 벌써 1년 반가 1년 반 됐고 지금 이제 좀만 더 팔면 다음 수로 넘어갑니다.

  3. 원문 구간 3

    도와주세요. 또 또 어 어떤 이야기로 또 가야 돼요? 뭐 해요? 뭐 해요? 지금 준비 안 얘기도 막해가지고 아니 왜냐면 제가 예상치 못했던 이야기들이 오늘 되게 많이 나와 가지고 너무 재밌네. 근데 뭐 대표님이랑 얘기하다 보면 제 이런 얘기 많이 하니까 아니 왜냐면 저도 이제 그 거의 반평생을 뉴스를 전달하는 삶을 살아왔잖아요. 이것도 전달해. 저것도 전달이니까 솔직히 다 중요해 보인 거야. 아이 중에서 중요도 가중치 사실은 무엇이 중원디를 알아야 되는데 아 사실 그걸 구분하는게 어떻게 보면 이제 투자의 시작이었네. 대표님 잘해 주셔야 돼요. 열심히 하겠습니다. 네. 이거 중요하다어 다 중요하다 그러시면 안 돼. 잘하겠습니다. 네. 네. 네. 더 중요한 거 순서가 있다. AI가 제일 중요하다. 음. 제일 중요하다. 그리고 금리 오르는 거는 AI가 잘돼서 그렇다. 음. 그러니까 금리가 오르는 거를 어 채권과 뭐 우리가 주식과 뭐 이런 것들이 같이 움직일 거다. 금리와 주식은 같이 움직일 거다. 요런 그림들을 좀 그리면서 지금 시장을 보는게 좀 중요합니다. 야, 너무 재밌습니다. 그 또 최근에 보면은 이게 뭐 매기가 확산되는 것까지는 아닌데 그래서 어, 이거는 이제 이선 대표님도 해 주신 말씀인데 주도주가 반도체가 아니라는 거예요. 주도주는 AI다. 어. 맞죠? 반도체가 아니라 AI다. 그러니까이 AI 확산에 계속해서 주목을 해야 되는데 결국은 반도체가 잘되니까 투자 늘리고 그러다 보니까 최근에 소부장 많이 오르지 않았습니까?

4

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

1
금리보다 앞선 AI 투자

지금 제일 위험한 말은 “매크로이기는 건 없어라는” 말이라고 하며, 매크로를 보면서 주식 하는 방식은 10년 전쯤 끝났다는 겁니다. 젠슨 황, 샘 올트먼, 구글이 뭘 말하는지를 보고, AI 투자가 되면 주가가 오르고 금리도 따라 오른다는 순서로 봐야 해요.

2
새 팀의 역할

한화증권 플러스 자산전략팀으로 옮긴 지 7개월, 팀 이름을 가진 지는 두 달 정도 됐다고 소개합니다. 부자를 상대하고 특히 젊은 부자를 더 부자로 만드는 일을 해 보라는 제안에서 팀의 이름도 나왔다고 합니다.

3
잭슨홀 연설의 출발점

미국 10년물 금리가 높고도 S&P500과 나스닥이 최고치인 이유는 케빈 워시의 잭슨홀 연설에서 힌트를 찾았어요. 과거에는 저축 과잉으로 금리가 낮았지만, 지금은 AI라는 투자처가 있어 저축 잉여가 없고 금리가 높다는 설명입니다.

4
주식과 채권의 관계 변화

금융위기 뒤에는 유동성이 중요한 장이라 QE가 나오면 주가가 올랐지만, 이제는 AI 투자 발표 때 주가가 오릅니다. 예전에는 채권이 주식을 끌었다면 지금은 “채권 주식이 채권을 끌고 가는 시장이다”라고 할 만큼, 투자 때문에 주가와 채권금리가 같이 움직이는 경향이라는 거죠.

5
바뀐 내러티브의 중심

이제 사람들은 금리보다 젠슨 황·샘 올트먼·구글의 말을 듣고 내러티브를 바꿉니다. 애플의 아이폰 발표 같은 소비재 뉴스보다 AI 투자와 그것이 만들어 내는 실적의 방향이 더 앞자리에 왔다고 봅니다.

6
금리 공포를 다시 읽기

금리가 오르면 불안해서 주식을 팔고, 마침 주가가 빠지면 역시 매크로라고 생각하게 됩니다. 하지만 지금은 AI 투자 자체가 금리를 올리는 면이 있으니 금리만 보고 투자 결정을 하지 말자는 이야기입니다.

7
개인 수급의 한계

개인투자자는 국내 거래의 50~70%를 차지하고 방향성 있는 수급이 아니라 반대편에 서는 경향이 있다고 봅니다. 외국인과 기관이 한 방향을 볼 때 개인의 반응만으로 시장 흐름을 단정하기 어렵다는 설명입니다.

8
AI와 금리의 수장

AI를 어떻게 볼지가 핵심입니다. 금리와 AI 가운데 무엇이 이기느냐고 묻기보다, AI 투자가 금리와 시장의 관계를 바꾼다는 수장을 먼저 짚고 가야 한다고 합니다.

9
하이퍼스케일러 투자 규모

미국 4대 하이퍼스케일러가 올해 0.8조달러, 다음 해 1.1조달러를 투자할 계획이라는 수치를 듭니다. 작년 약 0.45조달러에서 커진 계획이며, CapEx 컨센서스가 떨어지는 것도 아니라는 점을 강조합니다.

10
주도주를 놓지 않는 기준

AI가 주도주라면 꺾이지 않은 채 다른 쪽으로 넘어가는 건 별로라는 판단입니다. 엔비디아·TSMC 등의 신고가와 투자 계획 상향에도 금리와 오라클을 이유로 의심하는 분위기가 계속된다고 말합니다. AI에 대한 관심이 포트폴리오에서 가장 커야 한다는 말입니다. 그죠?

11
의심과 환율의 시각

회사채 금리가 더 오르면 감당할 수 있느냐는 의심이 강할 때는 오히려 괜찮을 수 있고, 아무도 의심하지 않을 때가 걱정이라고 합니다. 메모리는 환율을 반영하면 외국인 관점의 낙폭이 다르게 보인다는 설명도 덧붙입니다.

12
한미 컨센서스의 차이

한국은 1분기 실적 뒤 컨센서스가 크게 올라가고 뒤로 갈수록 덜 움직이지만, 미국은 보수적 가이던스 뒤 어닝 서프라이즈를 만드는 방식이 다르다고 봅니다. 한국 시장의 고점 대비 조정만으로 비관할 필요는 없다는 말입니다.

13
연초 효과와 유동성

한국 시장은 연초에 컨센서스와 유동성의 계절성 때문에 기회가 생긴다고 설명합니다. 상반기 대출 목표, 보너스·환급과 뒤이은 세금 납부의 흐름을 예로 들며, 그럼에도 AI 투자라는 핵심을 놓치지 말자고 합니다.

14
클라우드 가격의 다음 단계

나스닥 최고치의 더 큰 이유는 빅테크가 투자한 뒤 클라우드 비용을 올리는 사이클로 넘어가기 때문이라는 해석입니다. 현금흐름 전망이 2027년까지 마이너스였다가 2028년부터 돌아선다는 전망도 대화에서 언급합니다.

15
버핏의 알파벳 해석

버핏이 알파벳에 투자한 일을 애플 투자 당시와 겹쳐 봅니다. 팀 쿡 체제에서 현금흐름 관리와 주주환원이 커졌듯, 구글도 연구 중심 AI에서 “돈을 버는 사이클로 가나보다”라는 추정을 읽었을 수 있다는 이야기입니다.

16
구글의 가격·수익화 가설

구글 클라우드 매출이 늘고 있으며 가격 정책을 바꾸면 실적이 붙는 사이클 직전이라는 평가입니다. 데이터센터 투자가 필요한 와중에도 클라우드 가격을 올려 주주환원까지 연결할 수 있다는 것은 작성자의 전망으로 제시됩니다.

17
유료 AI의 사용 체감

실제 AI 요금제가 월 2~3만원대에서 11만·19만원대 선택지로 올라온 체감을 말합니다. 회사가 먼저 비용을 냈던 단계에서 개인 사용으로 넘어가면 레버리지가 더 커질 수 있고, 업무 화면도 엑셀보다 AI 도구로 바뀌었다고 합니다.

18
투자기에서 회수기로

버핏의 세 가지 회사 비유를 꺼냅니다. 돈을 넣지 않아도 버는 회사, 투자하면 그 이상을 돌려주는 회사, 투자금을 까먹는 회사가 있으며 마지막은 피해야 한다는 기준입니다. AI는 투자기를 지나 회수기로 가는 변곡점일 수 있다고 봅니다.

19
무료 사용과 유료 전환

무료 AI만으로 충분하다고 느끼는 사람도 있지만, 개인 단위의 온도차보다 유료 사용이 어떻게 퍼지는지가 중요하다고 합니다. 화면 자료는 성능과 100만 토큰 가격을 놓고 미국·중국 모델의 위치를 비교합니다. “아직 시작도 안 했습니까?” 하고 웃으며, 화면을 한번 볼까요?라고 넘어갑니다.

20
성능과 감독 비용

성능 경쟁은 미국 모델 두 개가, 중국 모델은 가성비 경쟁을 한다고 정리합니다. 70점 이상이면 사람이 중간에 개입할 여지가 줄어든다는 자료의 해석을 들며, 비용은 토큰값과 감독 비용을 함께 봐야 한다고 합니다.

21
대체보다 결합하는 생산성

국가가 관리하는 고성능 모델은 안보 자산이 되고 생산성과 경쟁력을 높일 수 있다고 봅니다. AI를 잘 쓰는 회사가 사람을 AI로 대체한다고 말하는 경우는 아직 보지 못했으며, 오히려 사람과 AI를 함께 넣어 일을 더 하게 할 것이라고 합니다.

22
모델 가치와 IPO 상상

앞으로 “AI랑 사람이랑 가치를 하게 될 거고요”라고 말합니다. 또 “AI랑 같은이 컨베어 벨트에 서서 일을 하게 될 겁니다”라며 생산성이 올라갈 것이라고 보고, 오픈AI·앤스로픽의 가치는 아직 측정하기 어렵다고 합니다. 앤스로픽 상장과 2조달러 가치 이야기는 대화 속 추정과 비교입니다.

23
상장 수급 충격의 시나리오

앤스로픽 상장 때 다른 주식을 팔아 공모에 들어가려는 수급 충격이 한 번 올 수 있다는 시나리오를 듭니다. 금리나 중간선거 탓으로만 읽지 말고 상장 임박이라는 맥락을 보라는 것이며, 이는 확정 사건이 아닌 예상입니다.

24
자금조달과 생태계

대형 IPO 조달금은 AI 투자로 다시 들어갈 수 있고, 오픈AI의 자금조달 소식에 밸류체인 주가가 좋아지는 모습을 언급합니다. 과거 IPO 연기 보도 때 관련주가 급락했던 사례와 달리 지금은 자금조달 우려가 약해졌다고 봅니다.

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현장으로 나오는 AI

AI가 컴퓨터 밖으로 나와 제조 현장과 국방에도 쓰이기 시작했다고 말합니다. 모델 성능이 높아질수록 자동화 범위가 달라진다는 화면 설명을 이어갑니다. 보세요, 이 차이는 단순히 5%포인트 차이가 아니라는 설명입니다.

26
정확도와 작업 길이

정확도 95%는 100번 중 다섯 번 틀리는 수준이며, 99% 모델은 사람이 개입하기 전까지 더 긴 작업 단계를 맡을 수 있다는 비교입니다. 11단계와 35단계의 차이는 5%포인트 차이로만 볼 수 없다는 설명입니다.

27
전쟁에서 본 AI 활용

러시아·우크라이나 전쟁은 AI와 드론이 실전에서 작동함을 보여줬다고 평가합니다. 러시아 사상자의 96%가 드론 때문이라는 수치는 대화에서 인용한 서방 자료의 주장으로 소개되며, 사실로 단정해 확장하지 않습니다.

28
AI 퍼스트와 드론

미국이 2021년 AI 준비가 부족하다고 경고한 뒤 전쟁을 겪으며 AI 퍼스트로 움직였다는 흐름을 말합니다. 중국에서도 한 명이 다수 드론을 운용하는 사례를 들어, AI 군사 활용이 기준이 됐다고 설명합니다.

29
군에서 민간으로

군에서 먼저 쓰인 기술이 민간으로 내려온다는 역사적 비유를 듭니다. 국방 AI가 제조업의 자동화로 이어질 수 있으니 어느 영역이 먼저, 어느 영역이 뒤인지 순서를 보자는 이야기입니다.

30
국방·제조업의 순서

국방과 제조업은 사람을 줄이는 문제가 아니라 생산성을 높이는 문제라고 봅니다. 중국이 교육·제조업을 앞세우고 미국이 AI·국방을 앞세우는 구도 속에서, 기술이 실전과 산업 현장에 들어가는 속도를 비교합니다. 어느 쪽이 빠르고 어느 쪽이 뒤인지 순서를 보자는 거죠.

31
생산성과 정치의 연결

정치도 생산성과 연결해 봅니다. 트럼프식 보호무역과 민주당식 분배 논의가 반복되지만, 생산성이 크게 개선되면 보호무역이 끝나고 경쟁의 초점이 생산성으로 돌아갈 수 있다는 견해입니다.

32
수출 축의 이동

중국과의 교역보다 미국 수출 비중이 커졌다는 설명을 통해 한국의 연결 축이 바뀌었다고 말합니다. 미국의 AI 투자와 제조업 경쟁이 한국 산업에 연결되는 경로를 봐야 한다는 주장입니다.

33
유럽 리스크의 연결고리

유럽 재정 문제가 한국에 영향이 없다는 말은 아니라고 선을 긋습니다. 과거 유럽-중국-한국 수출선과 지금의 미국 중심 수출 구조가 다르므로, 같은 공포를 그대로 대입하지 말자는 뜻입니다.

34
공포 뉴스의 크기

걱정이 터졌다는 뉴스만 보고 “콩알탄 하나 터지는 거를 수류탄 터진 것 맞고” 받아들이면 안 됩니다. 어떤 사건이 내 보유 주식의 논리와 실제로 연결되는지 손익비와 연결고리를 따져야 한다고 말합니다.

35
투자 논리의 점검

투자 이유가 사라지면 올랐어도 팔아야 하지만, 관련 없는 일이 터졌다고 팔아서는 안 된다고 합니다. 뉴스의 중요도 가중치를 구분하는 일이 투자의 시작이며, AI가 가장 중요하다는 결론으로 다시 돌아옵니다.

36
중요도의 순서

주도주는 반도체가 아니라 AI이고 반도체는 그 확산의 한 갈래라고 봅니다. 삼성전자 매출·이익 증가에 비해 투자가 같은 비율로 늘지 않는 이유를, 과거 스마트폰 공급망의 가격 압박과 보수적 증설 경험에서 찾습니다.

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AI와 반도체 확산

CXMT가 가격을 낮춰 점유율을 늘리더라도 애플의 가격 압박을 의식해 삼성전자·하이닉스 아래로 팔지 않으려 한다는 대화를 소개합니다. 과거 투자 사이클의 경험 때문에 기업들이 지금도 증설을 조심스럽게 한다고 말합니다.

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메모리 증설의 신중함

CapEx의 고점 자체가 올라간 것은 의미 있지만, 삼성전자·하이닉스가 버는 돈만큼 소부장 이익이 늘지는 않는다고 구분합니다. 미국·일본 등 증설 계획으로 소부장은 좋을 수 있으나 동일한 수익성을 가정하면 안 된다는 설명입니다.

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소부장 이익의 구분

신고가 기업을 조금 팔고 남은 물량이 아쉬웠다는 개인 경험을 나눕니다. 돈이 어디로 퍼지는지 봐야 하며, AI라는 큰 흐름에 있는 소부장도 보되 전부를 같은 방식으로 보지 말자는 말입니다.

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돈의 흐름과 개인 경험

AI 관련 주식과 소부장을 사야 한다는 직접적인 의견을 밝히되, 소재·부품보다 장비가 더 좋다고 보는 이유를 설명합니다. 한국 장비의 국산화율과 현장 평가, 중국 수요 가능성을 근거로 듭니다.

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장비를 보는 이유

장비주는 실적보다 수주에 주가가 반응하는 수주 산업이라는 설명입니다. 바이오도 파이프라인 매출 자체보다 다음 수주 기대가 생길 때 주가가 움직일 수 있으니, 종목이 어떤 재료에 반응하는지 알아야 한다고 합니다.

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수주 산업의 반응

뉴스나 남의 말만 듣지 말고 해석할 능력을 갖춰야 한다고 말합니다. 산업 기초와 사이클을 알아야 같은 정보를 자기 것으로 소화할 수 있고, 결론만 찾는 요약은 중요한 것의 가중치를 주지 못한다고 봅니다.

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해석 능력의 필요

도메인 지식이 있는 사람과 없는 사람이 AI를 쓸 때 차이가 난다고 합니다. 읽기는 문장을 외우는 일이 아니라 스스로 생각하는 힘을 기르는 일이며, 투자에서도 중심이 되는 지식은 누구도 대신해 주지 못한다고 말합니다.

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도메인 지식과 생각

“생각의 근육이 좀 빠방해지긴” 했다는 농담으로, 도메인 지식이 있는 사람과 없는 사람이 AI를 쓸 때 차이가 난다고 합니다. 읽기는 문장을 외우는 일이 아니라 스스로 생각하는 힘을 기르는 일이며, 투자에서도 중심이 되는 지식은 누구도 대신해 주지 못한다고 말합니다.

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대화의 마무리

준비한 내용을 다 했는지 웃으며 확인하고, 플러스 자산전략팀의 소개와 함께 마무리합니다. 고정 댓글 안내와 인사는 내용 분석과 무관한 운영 문구라 flow에서는 맥락만 남깁니다.

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그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

별도 참고사항이 없습니다.

생략 기록
  • 말더듬과 기계적 반복, 고정 댓글·구독 안내 등 운영 문구만 압축했다.

그럼에도 빠진내용 정리

압축/생략
말더듬과 의미 없는 반복, 채널 운영성 인사만 줄였다. AI·금리·산업·투자 판단의 주장, 조건, 수치와 질문은 흐름에 남겼다.
화면·수치
모델 성능 표와 자동화 단계, 전쟁 관련 수치는 화면·대화 인용으로 제시된 범위만 적었으며 원문 밖 검증이나 해석을 덧붙이지 않았다.
전사 오류 가능성
일부 모델명, 인명, 수치와 고유명사는 자동전사 특성상 불명확하다. 문맥으로 확정할 수 없는 표현은 사실 단정으로 바꾸지 않았다.
원문 확인

document_work_runner prepare가 입력 원문을 수정 없이 보존했다.