Motley Fool Podcasts-AI's ROI
(앞으로는 Motley Fool Podcasts 또한 종종 번역해서 올리고자 합니다.)
원본 영상:AI's ROI | The Motley Fool
본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다
Asit Sharma: 이 모든 것의 근본은 이러한 프로세스가 서버에서 훨씬 더 많은 자원을 사용한다는 것입니다. 이전에는 경험하지 못했던 어떤 '마법'을 제공하기 때문에 비용이 더 많이 듭니다. 물론 환각 현상이나 일부 응답에서의 부정확성도 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하지만, 현재까지 기업들은 이를 위해 투자하고 있고, 일부 소비자들도 기꺼이 비용을 지불하려 합니다. 지금은 많은 사람들이 무료로 이 서비스를 체험하고 있고, 우리가 매일 사용하는 제품에도 통합되고 있습니다. 전체적으로 볼 때, 사람들은 이 추가적인 '마법'을 위해 돈을 지불할 의향이 있다는 것입니다.
Mary Long: 저는 메리 롱이고, 이쪽은 아싯 샤르마입니다. 인공지능(AI)은 어디에나 존재하며, 모든 데이터가 비용이 많이 듭니다. KPMG의 조사에 따르면, 연간 수익이 10억 달러가 넘는 미국 기업 중 43%가 향후 12개월 동안 최소 1억 달러를 생성형 AI에 투자할 계획이라고 합니다. 하지만 이러한 투자가 실제로 효과가 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 제 동료 리키 멀비가 이에 대해 이야기하기 위해 우리와 만났습니다. 그는 투자자들이 기업의 AI 지출을 어떻게 고려할 수 있을지, 그리고 '매그 세븐'(Mag Seven) 이외의 회사들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 대형 언어 모델과 소형 언어 모델의 차이점, 그리고 미래의 AI 기반 friendships.에 대해 논의했습니다.
Ricky Mulvey: 긍정적인 측면부터 시작해보죠. 인공지능은 세상을 바꿀 수 있는 기술 혁신을 의미합니다. 이미 직장에서 제게 보조 역할을 하고 있고, 인터넷 검색 방식도 바꿔놓았습니다. 아마 여러분도 구글을 사용하고 있다면 마찬가지일 겁니다. 그렇지 않으면 빙이나 애스크 지브스, 야후 같은 플랫폼을 사용하지는 않을 거잖아요?
Asit Sharma: 맞아요, 형제. 저는 구글 사용자입니다. 빙을 싫어하는 건 아니에요. 가끔 사용하기도 하지만, 우선은 구글을 사용합니다.
Ricky Mulvey: 저는 우리가 AI가 제공하는 놀라운 긍정적인 면과 함께 이 투자 붐의 사이클에 따라오는 몇 가지 위험도 인식하는 중간 지점에 있기를 바랍니다. 긍정적인 측면부터 시작하죠. AI가 몇 년 전에는 하지 못했던 어떤 일을 지금 할 수 있게 해주고 있나요?
Asit Sharma: 리키, 인공지능 덕분에 빠르게 변하는 비즈니스 스토리를 따라잡을 수 있게 되었습니다. 저는 여러 서비스를 위해 다양한 회사를 다루고 있는데, 모든 비즈니스의 최신 상황을 매일 체크할 수는 없습니다. 가끔은 빠르게 정보를 찾아서 즉각적인 평가를 해야 할 때가 있죠. 예전에는 구글 검색하고, SEC 문서를 찾아보고, 인터뷰를 해야 했지만, 이제는 LLM에게 간단히 '이 기간 동안 X 이벤트가 일어났을 때 무슨 일이 있었는지' 물어보면 됩니다. 이게 정말 멋지다고 생각합니다. 또 다른 활용 방법은 대형 언어 모델을 이용해 훌륭한 투자 기회를 찾는 것입니다. 솔직히 말해서 AI의 추론 능력은 아직 저나 다른 애널리스트들보다 뛰어나진 않습니다. 하지만 매일 조금씩 발전하고 있고, 적절한 방향으로 이끌어가면 추가 연구가 필요한 회사를 보여주는 데 아주 유용합니다. 마지막으로 제가 배우고 있는 외국어가 있는데, ChatGPT에게 문장을 보여주고 '이 부분에서 무슨 일이 일어나는지 설명해 줄 수 있나요?'라고 물어보면 정말 이해하기 쉽게 설명해줍니다. 그래서 이 점이 정말 재미있다고 생각합니다.
Ricky Mulvey: 좋은 아이디어를 내는 데 도움이 되지만, 추가적인 검토가 필요하다는 점에서 맞는 말씀입니다. 제 일에서도 비슷합니다. "이 회사는 어떻게 돈을 버는가?" 같은 질문을 던져서 제가 나중에 이야기할 회사를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 때로는 소프트웨어 문제 해결에도 도움을 줍니다. "이걸 해결하려면 어떻게 해야 할까요?"라고 물어보면 해결책을 제시해 주기도 하고, 오디오 편집 같은 경우도 있습니다. 또 요리할 때도 유용합니다. "냉장고에 있는 재료들로 뭘 만들 수 있을까?"라고 물어보면 다양한 옵션을 제안해 줍니다. 이런 식으로 아이디어를 제공해 주는 점이 정말 유용합니다. 그런데 질문할 때마다, 투자 뉴스를 물어볼 때마다 누군가는 비용을 부담해야 합니다. 인공지능 프로그램을 운영하는 데 비용이 많이 들기 때문입니다. 그래서 요즘 NVIDIA가 돈을 많이 버는 이유죠. KPMG 연구에 따르면 연간 수익이 10억 달러 이상인 회사들의 43%가 생성형 AI에 평균 1억 달러를 투자할 계획이라고 합니다. 일반적으로 회사들은 어리석지 않습니다. 이렇게 많은 돈을 투자하는 이유가 무엇일까요? 기다려보자는 접근 대신 이렇게 적극적으로 나서는 이유가 무엇일까요?
Asit Sharma: 리키, 먼저 이 투자의 이유에 대해 다뤄봅시다. 첫 번째 이유는, 이 정도 규모의 회사들은 투자에 대한 수익을 어디에서 얻을 수 있는지 잘 이해하고 있다는 것입니다. 이들은 많은 실험을 통해 결과를 확인하죠. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어 같은 똑똑한 사람들이 새로운 방법으로 일을 시도하고 있는데, 그 결과 작은 실험에서 수익을 내고 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 내년에 사람을 고용하는 대신 대형 언어 모델을 이용해 코딩 문제를 해결함으로써 4,000 인력을 절약할 수 있을까요? 실험 결과가 '네, 확실히 가능합니다.'라는 답변을 줄 수도 있습니다.
두 번째 이유는, 같은 종류의 소프트웨어 엔지니어와 IT 인력들이 이미 어디에서 독자적인 데이터를 활용할 수 있는지 파악했다는 점입니다. 어떤 산업이든 데이터 스트림이 있을 것입니다. 과거의 데이터 스트림이나 현재 진행 중인 데이터 스트림이든, 그 데이터는 해당 회사의 소유이고, 이를 통해 적절한 제품이나 서비스에 맞출 수만 있다면 판매를 더욱 증진시킬 수 있습니다. 많은 회사들이 대형 언어 모델을 활용해 그 독자적인 데이터를 이해하고, 이를 상류로 판매하는 방법을 찾기 시작하고 있습니다. 이것이 투자를 유망하게 만드는 요소죠.
마지막으로, 비용 절감의 기회가 많습니다. 만약 리키 씨나 제가 냉장고에 카메라를 대고 그걸로 정말 맛있는 요리를 할 수 있는 레시피를 얻을 수 있다면, 우리는 많은 시간을 절약한 것입니다. 이런 종류의 최적화가 비즈니스 세계 곳곳에서 일어나고 있습니다. 처음 질문의 부분으로 돌아가 보면, 여기에는 두려움이 작용하기도 합니다. 뒤처지지 않기 위해 결정을 내리는 회사들이 있습니다. 투자 수익이 확실하지 않은 상황에서도 말이죠.
Ricky Mulvey: 맞아요, 분명히 전환이 이루어지고 있죠. 몇 년 전에는 머신러닝이었지만, 이제는 인공지능이 리더로 평가받고 있는 겁니다. 왜냐하면 사람들은 컴퓨팅과 관련 없는 회사들조차도 실적 발표에서 그런 언급을 듣고 싶어하거든요. 이제 비용에 대해 이야기해 봅시다. 세쿼이아 캐피털에 따르면, 2023년에 인공지능 모델을 훈련하기 위해 산업이 엔비디아에서 약 500억 달러를 칩에 썼다고 합니다. 그 지출로 얻은 수익은 30억 달러에 불과했어요. '불과'라는 말을 큰따옴표로 강조하고 싶습니다. 왜냐하면 그 금액도 상당하긴 하지만, 전체 지출의 6%에 해당하는 것이니까요. 우리는 6%의 수익을 얻었습니다. Asit 씨가 이제 AI 전체의 CFO라고 한다면, 그 수익률에 만족하실 건가요? 이것이 비효율적인 것인가요? 아니면 과도한 지출인가요? 혹은 이것이 단지 신흥 기술의 성장 비용일 뿐이며, 돈을 벌기 위해 돈을 써야 하는 것인가요?
Asit Sharma: 저는 귀에 꽂아둔 연필을 꺼내 CEO에게 흔들며 이렇게 말할 것 같아요. "이게 우리가 예상했던 거잖아요, 사장님." 제 말을 오해하지 마세요, 저도 회계사입니다. 그러나 이것이 지금 우리가 있는 상황에 부합한다고 생각해요. 실제 세계의 예를 들어보죠. 만약 저와 리키 씨가 부동산 개발자이고, 도심 끝자락에 개발할 수 있는 큰 부지를 보고 있다고 가정해봅시다. 그 도심은 약간 정체되어 있죠. 그 땅을 사서 몇 개의 건물, 상업용 건물이나 주택을 지어야겠지만, 우리는 장기적인 마스터 프로젝트를 진행 중입니다. 첫해에 우리가 얻을 수 있는 수익 흐름은 많지 않을 거예요. 아마도 돈을 잃고 있을 가능성이 높습니다. 이 프로젝트를 추진하기 위해 지출한 부채 비용을 고려하면 말이죠. 그러나 시간이 지나면, 사업체들이 들어오고, 주택단지가 생기고, 식당들이 들어섭니다. 그러다 보면 그 지역이 커져서 정부가 공공 도서관을 세우고 싶어할 정도가 되죠. 그때가 되면 모두가 이익을 보게 됩니다. 다양한 플레이어들이 참여하게 되고, 우리는 X년 후부터 돈을 벌기 시작하죠. 투자를 회수하고, 그때부터 본격적으로 이익을 내기 시작하는 겁니다. AI 산업도 마찬가지입니다. 초대형 클라우드 사업자들, GPU를 구매하는 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클 같은 기업들과 다른 사기업들, 그리고 기업 고객들도 이를 장기적인 개발 프로젝트로 보고 있으며, 초기 몇 년 동안 큰 수익을 기대하지 않고 있습니다.
Ricky Mulvey: 인터넷 시대는 매년이 *독 이어(dog year)처럼 느껴지게 만듭니다. 그래서 이 붐이 생긴 지 겨우 18개월 정도밖에 안 됐다는 걸 쉽게 잊어버릴 수 있어요. 제가 기억하기로는 2022년 ...
