전 세계적으로 주식투자 열풍이 불고 있습니다. 작년 한 해 동안 전기차업체 테슬라 주가는 약 7배나 상승했고, 나스닥 종합주가지수, S&P 500 지수, 코스피 지수 등 각 국가를 대표하는 주가지수는 사상 최고치를 갈아치웠습니다. 최근 들어서는 주가가 많이 하락했지만, 이는 인플레이션 우려에 따른 것으로 단기적인 하락에 그칠 것입니다.

그런데 주식투자를 하다보면 아래와 같은 생각이 드는 때가 많을 것입니다. 특히 성장주에 주로 투자하는 2030세대의 공격적인 투자자라면 더욱 그럴 것입니다. 지금 당장 많은 돈을 벌지는 못 하지만 미래에 크게 성장할 수 있는 기업에 투자한다면 정말 큰 수익을 얻을 수 있기 때문에 저도 그렇고 정말 많은 사람들이 잘 알려지지 않은 미래 성장성 높은 기업을 찾기위해 많은 노력을 하고 있습니다.

‘어디에 투자해야 많은 수익을 얻을 수 있을까?’

단기간에 많은 수익을 얻으려는 것은 굉장히 위험한 행동이지만 장기적인 관점에서 주식투자를 통해 많은 수익을 얻는 것은 누구에게나 추천해볼 수 있을 정도로 안전하게 자산을 늘리는 방법 중 하나입니다. 그런데 아쉽게도 우리나라에는 주식투자는 위험하다고 생각하는 사람들이 많습니다. 그러나 장기적인 관점에서의 주식투자는 손실 가능성이 거의 없는 안전한 투자법입니다. 큰 돈이 들어가는 것도 아니고요. 물론 주식투자의 원칙을 지키는 선에서 안전하다고 말씀드릴 수 있습니다.

미래 성장성이 높은 기업에 투자하면 많은 수익을 얻을 수 있습니다. 과거에서도 그랬고 앞으로도 그럴 것입니다. 엔씨소프트에 투자한 사람들이 왜 큰 수익을 얻을 수 있었을까요? 네이버에 투자한 사람들이 왜 어마어마한 돈을 벌 수 있었을까요? 그것은 바로 미래 성장성이 높은 기업에 투자했기 때문입니다.

아크인베스트 빅 아이디어 2021

아크인베스트 (ARK Invest)는 주로 혁신기업에 투자하는 액티브 ETF를 운용하는 미국 자산운용사입니다. 테슬라에 큰 비중으로 투자하고 있어 작년 펀드 수익률이 2배 이상까지 올라가기도 했습니다. 정말 많은 사람들이 놀랐습니다. 펀드상품에서 그렇게 높은 수익률이 나오는 것은 전혀 본 적이 없었기 때문입니다. 그런데 아크인베스트의 투자철학은 높은 수익률을 달성하기에 충분했습니다.

아크인베스트는 미래 성장성이 높은 기업에만 집중적으로 투자합니다. 이미 커질대로 커진 기업에는 투자하지 않고 중소형규모의 작은 기업이지만 앞으로 성장 가능성이 높은 기업에 공격적으로 투자합니다. 오래 전부터 아크인베스트가 투자했던 테슬라, 로쿠, 텔레닥 등 중소형 혁신기업은 최근 들어서야 가파르게 성장하기 시작했고 주가가 급등했습니다. 앞으로도 아크인베스트가 투자하는 기업들은 크게 성장할 수 있을 것입니다. 그래서 아직도 많은 사람들이 아크인베스트 ETF에 투자하고 있습니다.

이 글에서 소개하는 아크인베스트 빅 아이디어는 앞으로의 산업 트렌드를 예측하고 투자방향을 결정하는데 기본적인 자료로 사용될 수 있습니다. 아크인베스트의 펀드도 이 자료를 바탕으로 운용되고 있다고 보면 됩니다. 아크인베스트 홈페이지에 들어가면 일반인도 쉽게 찾을 수 있는 자료이기 때문에 혁신기업에 투자하는 성장주 투자자에게는 매우 유용한 투자정보가 됩니다.

미래 유망산업 – 딥 러닝 (Deep Learning)

첫 번째 미래 유망기술로 딥 러닝 (Deep Learning) 기술을 소개하겠습니다. 딥 러닝은 기계학습 알고리즘의 한 종류로 인공신경망 기술을 활용해 방대한 데이터에서 결과를 예측하는 기술입니다. 지금 한창 뜨고 있는 대부분의 인공지능 분야에서 딥 러닝 기술이 사용되고 있습니다. 대량의 데이터를 필요로 하지만 비교적 정확한 결과를 도출해낼 수 있다는 점에서 빅 데이터를 가진 기업이 딥 러닝 기술을 활용하면 앞으로 크게 성장할 수 있는 기회를 잡을 수 있을 것입니다.

아크인베스트는 딥 러닝 기술을 앞으로 크게 발전할 수 있는 유망기술, 그리고 미래기술로 손꼽았습니다. 특히 딥 러닝이 앞으로 15~20년 동안 전 세계 자본시장에 30조 달러 (한화 약 3경 3,780조 원)의 추가적인 이익을 가져다줄 것이라는 전망을 내놓았습니다. 어떻게 상상할 수 있는 정도의 수치가 아니기 때문에 실감이 나지 않을 수도 있겠지만, 딥 러닝 기술이 가져올 변화의 규모가 어마어마하다는 사실은 부정할 수 없을 것입니다.

소프트웨어 2.0

아크인베스트는 딥 러닝을 소프트웨어 2.0으로 규정했습니다. 2015년까지는 소프트웨어 1.0의 시대로, 인간이 직접 모든 부분을 프로그래밍해야하는 시대였습니다. 모든 돌발변수를 예측해 사람이 일일이 코딩을 했어야만 했습니다. 바로 이 시기에 마이크로소프트, 오라클, SAP 등 거대한 소프트웨어 회사가 탄생했으며, 객체지향 프로그래밍이 유행했습니다. 2012에 이르러 딥 러닝 기술의 시초라고 할 수 있는 인공신경망 기술이 탄생했습니다.

2015년부터는 소프트웨어 2.0의 시대가 시작되었습니다. 인간은 꼭 필요한 부분만 프로그래밍하면 되는 시대입니다. 나머지 돌발변수는 빅 데이터와 딥 러닝 기술이 커버해줍니다. 현재 딥 러닝 기술은 검색엔진, 소셜미디어, 스트리밍 서비스 등 거의 모든 인터넷 서비스에서 사용되고 있습니다. 지금 한 번 유튜브에 들어가보십시오. 자신이 흥미를 가질 수 밖에 없는 동영상을 추천해줄 겁니다. 바로 이것이 딥 러닝 기술을 활용한 서비스입니다.

앞으로 딥 러닝 기술은 좀 더 다양한 분야에서 활용될 것입니다. 딥 러닝은 소프트웨어서 가장 중요한 요소로 자리잡을 것입니다. 자율주행자동차, 신약개발 등 소프트웨어와 관련 없어보이는 산업에서도 딥 러닝 기술은 굉장히 유용하게 활용될 수 있습니다.

컴퓨팅 플랫폼의 미래

딥 러닝은 컴퓨팅 플랫폼의 새로운 시대를 열 것입니다. 우리가 열광하는 테슬라, 사람들은 왜 그럴까요? 단순히 전기차를 만드는 회사라서? 아닙니다. 테슬라가 전기차 시장에서 강점을 가진 부분도 분명히 있겠지만, 대부분의 투자자들은 테슬라의 인공지능 기술과 자율주행 기술력에 큰 점수를 주고 있습니다. 구글 웨이모나 인텔 모빌아이도 자율주행 기술을 연구하고 있지만 완전하게 상용화하지는 못 했습니다.

구글의 웨이모는 정말 오랫동안 자율주행 기술을 연구해왔습니다. 미국 샌프란시스코, 디트로이트, 피닉스 등지에서 자율주행차를 운행하면서 25개 도시에서 2000만 마일 이상의 주행 데이터를 확보했습니다. 구글에게 방대한 주행 데이터가 중요한 이유는 딥 러닝 기술을 활용해 보다 정교한 자율주행 기술을 개발하기 위함입니다. 운전하면서 만나는 도로 상태는 지역마다, 시간마다 정말 다양합니다. 자율주행 기술은 완벽하게 안전해야 하므로 모든 돌발상황에 대비할 수 있어야 합니다. 빅 데이터와 딥 러닝 기술은 이 문제를 해결해줄 것입니다.

아마존 에코, 구글 네스트 등 인공지능 스피커는 인간의 말소리를 인식하고 답변하는 기능을 탑재하고 있습니다. 인공지능 스피커도 딥 러닝 기술이 활용되는 전자제품 중 하나입니다. 전 세계의 수많은 사람들이 인공지능 스피커에 말하는 내용들이 서버에 저장되고 이 데이터를 바탕으로 보다 정교한 음성인식기술이 만들어지는 것입니다.

이외에도 유튜브, 쿠팡, 이베이 등 인터넷서비스 또는 소매업체는 고객이 소비할 가능성이 높은 동영상이나 제품을 화면에 보여줌으로써 소비를 유도하기 위해 딥 러닝 기술을 사용하고 있습니다.

강력한 컴퓨팅 파워

딥 러닝 기술을 사용하려면 강력한 컴퓨팅 파워가 필요합니다. 다시 말해서 컴퓨터의 계산능력이 뛰어나야 합니다. 예전부터 인공신경망 기술은 존재했었지만 최근에 와서야 각광을 받는 이유는 컴퓨터 계산능력에 있습니다. 반도체 기술이 빠르게 발전하면서 컴퓨터 성능이 굉장히 빠른 속도로 좋아졌고, 이에 따라 딥 러닝을 실행하는 속도로 빨라졌습니다.

하드웨어와 소프트웨어 기술이 발전하면서 인공지능 개발비용이 매년 평균 37%씩 감소하고 있습니다. 반면 인공지능 모델은 매년 평균 10배 이상으로 더욱 빠르게 확장되고 있습니다. 결과적으로 인공지능 기술개발에 들어가는 비용은 매년 늘어나고 있습니다. 인공지능 개발비용은 매년 증가해 2025년에는 지금의 100배 수준인 1억 달러에 이를 것으로 전망됩니다.

위 그래프에서는 현존하는 여러 인공지능 기술들을 살펴볼 수 있습니다. 가장 높은 곳에 위치한 GPT-3는 OpenAI에서 개발한 인공지능 기술로 마이크로소프트가 독점권을 보유하고 있습니다. 자연어 처리 분야에서는 세계 최고의 성능을 자랑하는 것으로 알려져 있습니다. 테슬라의 자율주행 기술인 오토파일럿도 상당히 높은 수준의 개발비용이 들어간 것을 확인할 수 있습니다.

반도체 산업의 발전

인공지능 기술개발 비용이 매년 증가함에 따라 GPU나 TPU 같은 병렬처리에 특화된 프로세서의 발전이 지속될 것으로 예상됩니다. 아크인베스트는 데이터센터에서의 인공지능 반도체 수요가 앞으로 5년 간 4배 증가할 것이라고 전망했습니다. 딥 러닝 기술의 발전이 인공지능에 특화된 반도체 산업의 발전까지 가져올 수 있으니 투자자에게 이렇게 좋은 기회는 없을 것입니다. 참고로 현재 인공지능 반도체 산업에서 가장 잘 나가는 기업은 엔비디아 (NVIDIA, NVDA)와 TSMC입니다.

인공지능 기술의 발전과 반도체 산업의 발전, 그리고 데이터센터의 인공지능 반도체 수요 증가가 왜 연관되는지 아직 잘 이해되지 않는 분들을 위해 간단하게 다시 한 번 설명드리겠습니다. 인공지능 기술은 매년 발전하고 있으며 개발비용 또한 증가하고 있습니다. 개발비용이 증가한다는 것은 그만큼 데이터가 빠른 속도로 축적되고 있다는 것을 의미하며, 이에 따라 저장공간이 더 많이 필요하고, 더 빠른 속도의 프로세서가 필요합니다. 수요가 많아지니 당연히 반도체 설계기업과 제조기업의 매출은 증가하게 될 것입니다.

그런데 왜 데이터센터에서 인공지능 반도체의 수요가 많아지는 것일까요? 삼성전자나 샤오미 등 전자제품을 만드는 곳에서 반도체 수요가 더 늘어나야 하는 것은 아닐까요? 아닙니다. 딥 러닝과 같은 인공신경망 기술은 굉장히 빠른 속도의 병렬처리 연산능력을 필요로 하기 때문에 모든 전자제품이 해당 연산능력을 갖출 수 있도록 할 수가 없습니다. 제품 크기가 커질 뿐만 아니라 더 중요한 것은 비용이 많이 들기 때문입니다.

그래서 대부분의 기업에서 채택하고 있는 방법은 클라우드 컴퓨팅 기술을 사용하는 것입니다. 전자제품은 데이터를 수집하기만 하고 실질적인 연산은 중앙서버에서 이루어집니다. 연산이 끝나면 그 결과를 전자제품에 다시 전송하고 전자제품은 그 데이터를 바탕으로 작동하게 됩니다. 이 방법은 전자제품의 생산비용을 낮출 수 있기 때문에 굉장히 효율적인 방법입니다. 인공지능 기술의 발전과 함께 데이터센터, 클라우드 산업도 발전하는 또 하나의 이유입니다.

인공지능의 확장

2020년은 대화가능한 인공지능이 크게 발전했던 해였습니다. 우리나라에서는 인공지능 챗봇 이루다가 탄생하기도 했습니다. 사실 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 것은 굉장히 어려운 문제입니다. 언어만큼 변수가 많은 것도 없을 겁니다. 그러나 점차 반도체 기술의 발전으로 연산능력이 좋아지면서 인간의 말을 이해할 수 있는 인공지능 기술이 생겨나고 있습니다. 과거에는 이미지 인식만 가능했다면 이제는 인간의 말소리까지 식별할 수 있는 인공지능이 탄생한 것입니다.

앞으로 컴퓨터 연산능력이 더 좋아지면 강화형 기계 학습 기술이 인공지능 기술을 이끌어나갈 것입니다. 강화형 기계 학습을 통해 인공지능은 특정 상황에서 더 좋은 선택을 할 수 있는 인간과 거의 유사한 지능을 가지게 될 것입니다. 강화형 기계 학습에 관한 보다 자세한 내용은 다음 글을 참고해주시기 바랍니다. → 강화형 기계 학습 | 네이버 지식백과

언어를 이해하는 최초의 인공지능 기술 GPT-3

위에서도 잠깐 언급했던 OpenAI의 GPT-3는 자연어 처리 분야에서 세계 최고 성능을 자랑하는 인공지능 기술로 언어를 이해하는 최초의 인공지능으로 평가받고 있습니다. GPT-3는 정말 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 특히 인간이 어려워하는 언어 분야에서도 조차 GPT-3는 놀라운 능력을 발휘하고 있습니다. 아래를 보십시오. GPT-3가 일반인에게는 난해할 수 밖에 없는 법률용어가 뒤섞인 문장을 이해하기 쉬운 문장으로 만들었습니다.

이외에도 GPT-3는 이메일 읽기, 웹사이트 디자인, 코딩, 역사찾기, 번역 등 정말 다양한 분야에서 사용될 수 있습니다. 자연어 처리를 위해 만들어진 인공지능 기술이지만 GPT-3가 웹사이트 디자인과 같은 고차원적인 작업에도 활용될 수 있다는 점은 정말 놀랍기만 합니다. GPT-3을 뛰어넘는 더 우수한 인공지능 기술이 앞으로도 많이 나올 것입니다. 미래가 더욱 기대됩니다.

인터넷보다 큰 가치를 창출하는 딥 러닝

딥 러닝 기술은 인터넷 기술보다 큰 가치를 창출할 수 있습니다. 지난 20년 간 인터넷 기술은 전 세계 자본시장에서 13조 달러 (한화 약 1경 4,638조 원)의 가치를 만들어냈지만, 딥 러닝 기술은 2020년 한 해에만 2조 달러의 가치를 창출해냈습니다. 앞으로 이 속도는 더욱 빨라질 것이며, 딥 러닝은 앞으로 15~20년 동안 자본시장에 30조 달러 (한화 약 3경 3,780조 원)의 추가적인 가치를 창출할 수 있을 것입니다.

지금까지 아크인베스트 빅 아이디어 2021을 바탕으로 딥 러닝 기술에 대해 알아봤습니다. 인공지능의 기반 기술이 되는 딥 러닝은 앞으로 크게 발전할 수 밖에 없는 최첨단 기술입니다. 딥 러닝 기술을 활용하는 자율주행차, 메타버스, 인터넷 서비스 등 정말 다양한 산업 전체를 아우르는 딥 러닝 시장에서만 2037년까지 30조 달러의 새로운 가치가 창출된다고 하니 투자자의 입장에서 딥 러닝 기술에 투자하지 않는 것은 좋은 기회를 날려버리는 것과 같습니다.

물론 아크인베스트의 미래 추정치가 그대로 실현되지는 않을 것입니다. 2037년이 되기까지는 아직도 16년이 남았기 때문에 중간중간에 무슨 일이 생길지는 아무도 모르기 때문입니다. 그러나 단 한 가지 확실한 것은 지금의 산업 트렌드는 딥 러닝이며, 앞으로도 당분간은 딥 러닝 기술이 각광을 받을 수 밖에 없다는 사실입니다.

빠르게 성장하고 있는 딥 러닝 관련 기업

지금까지 딥 러닝 기술에 대해 알아봤으니, 이제는 딥 러닝 관련 기업에 대해 알아볼 차례입니다. 여기에서 소개하는 기업은 제가 투자하고 있거나 앞으로 투자할 계획이 있는 기업으로 저의 개인적인 의견이 많이 반영되어 있으니 투자에는 참고만 하시기 바랍니다.

마이크로소프트 (Microsoft, MSFT)

마이크로소프트를 모르는 투자자는 없을 것입니다. 누구나 다 알고 있는 기업에 투자하는 것을 꺼리는 투자자도 많겠지만 마이크로소프트는 딥 러닝 기술에 직접적으로 관련된 기업으로 현재 투자가치가 높다고 생각하는 기업입니다. 딥 러닝을 기반으로 하는 전자제품이 많이 출시되면 클라우드 컴퓨팅이 중요해질 수 밖에 없는데 마이크로소프트 애저는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 가장 빠르게 성장하고 있는 서비스입니다. 특히 인공지능과 딥 러닝 가상머신을 제공하기 때문에 수많은 전자기기에서 애저 서비스를 이용할 수 있을 것입니다.

또한 우수한 소프트웨어 개발 능력을 바탕으로 인공지능과 딥 러닝 소프트웨어를 직접 개발할 수 있는 역량도 갖추고 있습니다. 특히 OpenAI의 GPT-3에 대한 독점권을 가지게 되면서 마이크로소프트의 인공지능 기술력은 타의 추종을 불허하게 되었습니다.

페이스북 (Facebook, FB)

딥 러닝 관련 기업에 왜 갑자기 페이스북이 등장하는지 의아해하는 투자자도 있을 것입니다. 그러나 페이스북은 세계에서 가장 뛰어난 인공지능 연구소를 운영하고 있는 기술기업입니다. 페이스북 리얼리티 랩스를 통해 가상현실에 새로운 소셜 미디어를 구축하고 있는 페이스북은 수준 높은 딥 러닝 기술을 활용해 세계의 수많은 사람들을 연결시킬 수 있는 메타버스 서비스를 만들어낼 것입니다.

엔비디아 (NVIDIA, NVDA)

엔비디아는 GPU 설계기업입니다. GPU는 그래픽처리에 특화된 프로세서로 병렬처리 능력이 뛰어납니다. 그래픽을 처리할 때 방대한 분량의 간단한 계산들을 수억번 반복해야 하므로 GPU의 병렬연산 성능은 우수할 수 밖에 없습니다. 마이크로소프트나 구글, 아마존 등 전 세계에서 광범위하게 데이터센터를 운영하는 기업은 엔비디아의 주요 고객사입니다. 딥 러닝 수요가 늘어나면서 병렬처리에 우수한 프로세서가 더 많이 필요하게 될 것이고, 엔비디아의 매출은 딥 러닝 기술의 발전에 따라 계속 증가하게 될 것입니다.

C3.ai (AI)

C3.ai는 비즈니스 인공지능 기술을 보유한 스타트업입니다. 데이터 마이닝 기업 팔란티어와 함께 주목받고 있는 미래 성장성 높은 기업으로 4차 산업혁명 시대에 꼭 필요한 기업용 인공지능 플랫폼을 서비스하는 기업입니다. 4차 산업혁명이 진행되면서 앞으로 더 많은 기업이 디지털 전환을 하게 될 것이고, 경영에 필요한 모든 정보는 디지털화되어 서버에 저장될 것입니다. 이 빅 데이터를 제대로 활용할 수 있게 기업을 지원하는 회사가 C3.ai이며, 인공지능 기술을 보유하고 있지 않은 기업이 경영효율성을 높이는데 딥 러닝 기술을 사용할 수 있게 해줍니다. 이제 거의 모든 기업에서 빅 데이터를 처리할 수 있는 인공지능 기술을 필요로 할 것입니다. C3.ai가 빠르게 성장할 수 밖에 없는 이유입니다.

이외에도 딥 러닝 관련 기업은 정말 많습니다. 특히 미국은 혁신기업이 많은 국가로, 잘 찾아보면 우수한 기술을 가진 스타트업을 발견할 수 있을 것입니다. 투자자라면 우수한 딥 러닝 기술을 가진 기업을 잘 찾아보기 바랍니다. 혹시 모릅니다. 모래더미에서 보석을 발견할 수 있을지.