베이즈 정리와 기저율(Bayes and Base Rates): 역사가 미래 예측의 지침이 되는 방법

요약

본 보고서는 생성형 AI(GenAI)의 등장에 따른 투자 환경의 변화를 분석하고, 과거의 사례(기저율)를 통해 현재의 낙관적인 전망들을 비판적으로 검토합니다.

생성형 AI의 부상과 투자자 과제

2022년 말 ChatGPT 출시 이후 생성형 AI 기술 활용이 급격히 가속화되었습니다. GenAI는 단순히 데이터를 분석하는 것을 넘어 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가집니다.

투자자들은 세 가지 주요 과제에 직면해 있습니다:

기업 간 경쟁 구도 및 시장 점유율 향방 분석

AI 도입이 개별 기업의 워크플로우와 생산성에 미칠 영향 평가

투자 분석 프로세스 자체의 효율성 개선

막대한 자본 투입과 수익성에 대한 요구

현재 기업들은 철도나 인터넷과 같은 과거의 범용 기술(GPT) 도입기보다 더 많은 금액을 AI에 투자하고 있습니다.

이러한 막대한 투자가 정당화되려면 기업들은 향후 자본 비용을 상회하는 상당한 수준의 이익 성장을 증명해야 합니다.

매출 성장 전망과 전략적 의도

현재 많은 기업이 새로운 기술에 대한 기대감과 대규모 지출에 기반해 향후 몇 년간 급격한 매출 성장을 예상하고 있습니다.

보고서는 최근 잇따르는 대규모 딜과 발표들이 실제 수익성 외에도, 거대한 계획을 외부에 공표함으로써 경쟁자와 잠재적 진입자를 저지하려는 전략적 의도가 포함되어 있다고 분석합니다.

분석의 목적

본 보고서는 투자 권고를 제공하지 않습니다. 대신 과거의 공시 자료와 실적(기저율)을 바탕으로 현재의 예측들이 얼마나 실현 가능한지(plausibility)를 역사적 맥락에서 평가하고, 미래에 대한 합리적인 신념을 구축하는 것을 목표로 합니다.