캐시 우드의 Big ideas 2022 - AI
- AI - 불가능해 보이는 문제도 새로운 데이터를 학습하고 변경하는 소프트웨어 시스템으로 해결합니다. 학습 시스템을 발전시키는 것은 의료 및 금융 서비스 등 다른 분야에서의 인터넷 도입보다 중요합니다.
- 모바일 연결 장치: 인간은 모바일로 연결된 장치들을 통해 정보를 제공받고 관계를 맺어지며 즐거워 질 수 있습니다. 연결된 장치들에게 제공하는 소프트웨어 개발 플랫폼을 주목해야 합니다.
- 사물인터넷 - 사물 인터넷은 사람과 세상을 연결시킬 수 있는 새로운 방법을 제공하여 소비자의 생활방식은 변화될 것이고 그에 따른 새로운 수익이 창출될 것입니다. 목소리 인터페이스와 디지털 미러 등이 있습니다.
- 클라우드 컴퓨팅 - 컴퓨팅 인프라는 모든 장치가 슈퍼컴퓨터에 집중되어 소프트웨어를 지속적이고 데이터 중심 저그인 개선을 가능하게 합니다. 승자 독식 점유율을 획득할 가능성이 높아 우수한 경제성을 갖고 있습니다.
1. AI 교육 비용은 무어의 법칙으로 2배씩 감소할 것
무어의 법칙은 인텔의 공동 설립자 고든 무어가 1965년에 발표한 법칙으로 반도체 집적회로의 성능이 18개월마다 2배씩 증가한다는 것입니다. GPT-3는 AI를 교육시키는 대규모 언어 모델인데 이 비용이 2015년부터 2020년까지 연간 8 억 7,500만 달러(약 907억 원)에서 460만 달러(약 56억 원)로 65% 감소했다고 나왔기 때문에 2030년에는 500달러(약 60만 원)로 4배 더 감소할 것으로 예상했습니다.
2. Wright의 법칙으로 AI 하드웨어 및 소프트웨어의 비용 감소
Wright의 법칙에 근거하여 하드웨어 부분의 RCU(Compute Unit) 생산 비용은 연간 39%씩 감소할 수 있으며, 소프트웨어 개선은 향후 8년 동안 비용 감소로 추가 37% 기여할 수 있다고 계산됩니다. 즉, 하드웨어와 소프트웨어의 융합으로 2030년까지 AI 교육 비용을 연간 60%까지 절감할 수 있다고 예측하고 있습니다.
3. AI는 지식 근로자의 작업을 자동화하고 생산성을 높일 수 있습니다.
캐시 우드는 2030년까지 AI가 지식 근로자의 생산량을 140%까지 증가시킬 것이라고 예측하며 법률 보조원과 사무실 및 관리자 지원 쪽에는 4배 이상 향상할 것으로 내다봤습니다. 또한 2030년까지 AI는 예상 인간 노동 생산량 41조 달러에서 AI + 인간 생산량 약 97조 달러로 전 세계 지식 근로자의 생산량을 연간 9% 증가시킬 것으로 보입니다. 거기에 따른 기업들의 소프트웨어에 대한 지출은 연간 42% 증가하여 연간 14조 달러로 추산하고 있습니다.
4. AI는 2030년까지 기업 가치가 2.5조 달러에서 87조 달러로 확장될 것
2030년까지 AI 소프트웨어 회사는 총 14조 달러의 연간 수익을 창출할 수 있을 것이며 하드웨어 회사는 총 1조 7000억 달러의 연간 수익을 창출할것으로 내다 봤습니다. 그 결과 소프트웨어 회사는 2조 3천억 달러에서 80조 달러 이상의 기업 가치를 창출하며 향후 9년 동안 연간 복합 수익률로 48% 수익을 창출할 것입니다. 하드웨어 또한 3500억 달러에서 7조 달러의 기업 가치를 창출해 향후 9년 동안 연간 복합 수익률로 57% 수익을 창출 할 것입니다.
AI 관련 대표 주식
※ 위에 표기한 그래프 및 주가 계산은 2022.02.03 기준임을 알려드립니다
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