■ 포스트 Nvidia는?
● AI 알고리즘
● 데이터
● GPU (대규모 병렬 연산)
● 에너지
킹반영
이 내용은 이미 2024년에는 다 반영되어 있음
→ 다음은 무엇인가 고민할 시점
알고리즘 → 데이터 → GPU → 다음은 이미 뻔하다 = 에너지
● 샘 알트만의 1경 투자 구상 속 에너지 기업 포함
● 일론 머스크의 제국 속 가장 큰 화두 = 에너지
● 워런 버핏의 에너지 기업 매입
워렌 버핏 포트폴리오 - 2024년 1분기 기준
■ 친환경 트렌드에 따른 관전 포인트
관전 포인트 1 : 앞으로 3~4년 안에 원유 가격이 역대급으로 크게 튈 수도 있음
● 친환경 트렌드 때문에 설비투자가 제대로 안 이뤄져온 추세가 지속
관전 포인트 2 : 친환경 트렌드 속 전력난 해결은 원자력이 유력
● 원자력, 우라늄 관련 기업 → 이미 선반영
● 그럼 한 단계 더 멀리 생각한다면? 원자력 폐기 처리 기업 → 아직 미반영?
에너지의 병목까지 해결된다면? → 다시 알고리즘과 데이터로 돌아옴
■ 데이터가 바닥나고 있다
ChatGPT가 활용할 수 있는 Public 텍스트 데이터, 12개월 내 소진 예정
이후 인공지능 발전의 방향성
첫째, 뇌과학/인지과학의 융합
● 인간의 뇌는 AI 대비 에너지 효율성이 수천 ~ 수만 배 더 좋음
● 학습 효율성, 멀티 모달리티, 적응성, 장단기 기억
● 문제 : 인지과학 분야의 데이터가 부족하다!
→ 세상에서 가장 복잡한 현상을 다루지만 데이터는 가장 부족한 분야
→ 사람을 대상으로 데이터를 수집해야 하기 때문 (많아야 5~10명 정도의 자원자만 모집 가능)
→ 먼 미래에는 뇌과학 관련 데이터를 많이 보유한 기업들이 5차 산업혁명을 이끌 것
→ 머스크의 뉴럴 링크(Neural Link) 포석
● 기타 : Kernal, Synchron, CTRL-Labs, Paradromics, MindMaze, Emotive...
■ 인공지능 발전의 방향성
둘째, 대안 데이터와 멀티모달(Multi-modal) 데이터
● 12개월 내 "Public" 데이터 소진 → Public하지 않은 대안 데이터 보유 기업
● 텍스트 외에 음성, 촉감 등의 멀티모달 데이터에서 오는 시너지
● Apple의 Vision Pro 성공 여부 → Computer Vision 분야 엄청난 데이터의 보고
■ 결론 : AI 투자할 때 숙지할 프레임
AI 발전의 4대 요소
● 알고리즘 - OpenAI, 구글 Research, FAIR, Anthropic 등
● 데이터 - 메타, 구글, Twitter(X), 아마존, Plantir 등
● 연산처리 (GPU) - 엔비디아, TSMC, 삼성, AI 특화 칩 업체
● 에너지 - 원유 산업, 원자력, 우라늄, 폐기물 처리 업체
순환은 일방향이 아니라, 그때그때 병목이 되는 파트가 다름
→ 병목이 되는 영역에서 Next Nvidia의 수익 기회가 있을 것
■ 매크로 관점에서 본 AI혁명
2000년대 인터넷의 발전은 디플레적인 요인
● 생산성 향상, 기업 간 경쟁 심화, 아마존 효과 (이커머스)
2020년대 AI 발전은 스태그플레이션 요인일 가능성
● 구조적 실업의 대량 발생 가능성
● 에너지 병목으로 인한 비용 상승
원자재
● 스태그플레이션 상황 하에서 가장 좋은 자산군
● 에너지 시장에서 병목이 생길 때도 큰 영향을 받음
→ 원자재 생산 비용, 각종 물류/교통 비용, 냉각/Heating (원자재 생산에 필수) 비용 상승
■ 일론 머스크의 혜안
일론 머스크의 구리 아끼기
테슬라 사이버 트럭 배터리 12V → 48V
● 전력 공식 P = V × I
● 전압(V)를 4배 올리면, 전류는 1/4이 됨 → 얇은 구리선 사용 가능
● 머스크 "구리값 너무 비싸다"
구리 전망
● 당장은 경기 침체가 오면 하락 가능성
● 옐런의 유동성이 연말에 인플레를 재점화 시킨다면 주목할 필요