25년 AI관련 투자 개괄

글의 내용을 보강하고 최신 동향 및 추가적인 정보를 바탕으로 글을 확장하겠습니다:

 

AI는 이전에 언급했던 대로 1) 하드웨어, 2) 데이터, 3) 에너지, 4) 어플리케이션 순으로 발전해왔습니다. 그렇기 때문에 이러한 흐름을 이해하고 미리 준비하는 것이 투자 성공의 핵심입니다. 메가 트렌드인 AI의 각 요소를 조금 더 깊게 살펴보고, 추가적인 인사이트를 제공하고자 합니다.

 

1. 하드웨어

 

AI의 기반 기술로서 하드웨어는 필수적인 요소입니다.

• 엔비디아와 TSMC, 하이닉스: GPU 시장의 선두주자인 엔비디아는 데이터 센터와 AI 학습을 위한 강력한 하드웨어를 제공하며, 이러한 제품들은 TSMC 및 하이닉스의 반도체 공급망의 대체제를 찾기위해 노력하지만 쉽지 않을 것으로 보입니다.

• 구글 제미니와 ASIC: 구글의 최신 모델 제미니가 자체 TPU(ASIC 기반)에서 학습되었다는 점은 AI 학습에 있어 ASIC 반도체의 잠재력을 보여줍니다. 이 때문에 ASIC 시장이 급부상하고 있으며, 브로드컴과 같은 기업이 이 시장에서 두각을 나타내고 있습니다. 최근 브로드컴의 주가는 AI 트렌드와 함께 크게 상승하며 시장의 주목을 받고 있고, 엔비디아도 ASIC참전을 선언했습니다.

• 투자 전략: TSMC와 하이닉스는 다양한 AI 하드웨어 기업에 반도체를 공급하므로 비교적 안정적이며 확실한 투자 대상입니다. 브로드컴이나 엔비디아는 ASIC 기술을 확장하고 있어 중장기적인 성장이 기대됩니다.

 

2. 데이터

 

AI 학습에는 양질의 데이터가 필수적입니다.

• M7(Microsoft, Meta, Alphabet 등): 빅테크 기업들은 방대한 사용자 데이터를 보유하고 있으며, AI 모델 학습에 있어 강점을 보입니다. 이들의 클라우드 및 데이터 서비스 부문은 AI 기술과 밀접하게 연결되어 있어 장기적인 데이터 시장의 성장을 견인할 것으로 보입니다.

• 데이터 독점의 영향: 이러한 기업들은 AI 기술 발전에 있어 데이터를 독점적으로 활용하며, 중소 데이터 기업과의 격차를 더욱 벌리고 있습니다. 따라서 이들의 데이터와 클라우드 사업 확장은 투자자들에게 안정적인 성장 기회를 제공할 것입니다.

 

3. 에너지

 

AI는 엄청난 전력을 필요로 하며, 이는 지속 가능한 에너지 솔루션에 대한 관심을 높이고 있습니다.

• 원자력과 가스: 마이크로소프트가 오래된 원자력 발전소를 매수한 사례는 AI 산업에서 원자력 활용 가능성을 시사합니다. 그러나 초기 투자와 환경 문제로 인해 가스와 같은 전환 에너지가 더 빠르게 채택될 가능성이 높습니다 .

• 한국 조선업: 액화천연가스(LNG) 운반선과 같은 고부가가치 선박은 AI 데이터 센터의 에너지 공급과 관련된 중요한 산업입니다. 한국 조선업은 세계적인 기술력을 보유하고 있어 관련 기업들이 주목받고 있습니다.

 

4. 어플리케이션

 

AI 기술의 최종 목적지는 실질적인 응용 분야에서 가치를 창출하는 것입니다.

• AI 에이전트와 로봇: 최근 AI 에이전트 기술이 등장하며 생산성 증대와 개인화된 서비스 제공에서 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히 자율주행 자동차, 로봇, 방위 산업 등은 AI 기술의 주요 응용 분야로 부상하고 있습니다.

• 투자 후보: 테슬라와 애플은 자율주행 및 AI 하드웨어 통합의 선두주자이며, 팔란티어는 데이터 분석과 AI 솔루션에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 이들은 모두 AI 응용 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

 

결론 및 투자 전략

 

AI는 단순한 기술 트렌드를 넘어, 미국을 포함한 주요 국가의 경제와 산업 정책에 중심축으로 자리 잡고 있습니다. 투자자는 AI의 발전 과정에서 혜택을 받을 수 있는 다양한 기업들—TSMC, 하이닉스, 브로드컴, 테슬라, 팔란티어, 한국 조선업—에 주목해야 합니다.