성공적인 투자를 위해 미래를 알 수 있다면 얼마나 좋을까요? 세상이 어떻게 변할지 알수 있는 방법은 없을까요? 만약 23년초에 불었던 2차 전지 열풍이나, 24년 AI 관련 주식의 급등을 미리 알수만 있었다면 괜찮은 수익을 얻을 수 있을텐데 말입니다. 미래를 정확하게 알 수는 없지만 적어도 힌트를 알 수 있는 키워드라도 알 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 가트너 Hype Cycle 소개
2. 2020 ~ 2023년 Artificial Intelligence Trend
3. Hype Cycle 활용법
신기술은 처음 세상에 나오게 되면 새로운 혁신을 이끌수 있다는 생각이 들어 갑작스레 사람들의 기대감이 높아지게 되고 시간이 지나 실제 그 기술이 세상에 나오고 내 곁에 느낄 수 있을 때 까지 성숙화 과정이 필요합니다. 이런 기술의 태생과 발전을 바탕으로 Trend를 알 수 있는 것이 있는데 바로 가트너의 하이프사이클 입니다.
가트너사에서는 매년 메가 트렌드 및 핵심 산업에 대한 기술 키워드를 기술의 성숙도와 산업의 수용정도, 사업화 수준 등을 바탕으로 발행하고 있으며 그 외에도 다양한 목적으로 사용되고 있습니다. 특히 IT 분야에서는 미래예측의 근거로 활용하기도 합니다.
하이프사이클 (Hype Cycle 2023)
그래프는 시간과 기대치에 대한 그래프로 그려지는 데 최초 시장에 나왔을 때는 짧은 시간 안에 관심도가 급증하고, 기대치가 급격히 상승할 때 관련된 키워드 검색이나 주식의 급등이 일어나게 됩니다. 그리고 기술이 실제 산업에 반영되기 까지는 시간이 걸리기에 관심도나 기대치가 떨어지게 되고, 어느정도 우리가 눈으로 볼 수 있는 시간이 되면 기술의 옥석이 가려지면서 정말로 돈을 버는 기업들이 출현하게 됩니다.
2023년도에 발표된 하이프 사이클을 보면 사이버 보안, 생성형 AI, 암호화폐, AI Simulation, Cloud Native 등 최근 Issue가 되면서 Hot 한 키워드 들이 많이 보입니다. 이러한 기술 키워드 중에서 향후에도 살아남는 키워드 들을 보고 관련 분야에 미리 투자를 해 둔다고 하면 괜찮은 수익을 얻을 수 있을거라 예상합니다.
2020 ~ 2023년 Artificial Intelligence Trend
자 그럼 최근 몇년 동안 하이프 사이클에서 언급된 키워드 들을 살펴 보겠습니다.
각 산업군별로 나뉘어 있기 때문에 요즘 Hot 한 키워드인 AI에 대해서 분야를 좁혀 2020년도 부터 2023년도까지 하이프 사이클을 비교해 보겠습니다.
Hype Cycle은 크게 5단계로 분류할 수 있습니다.
1. 이제 막 태생한 Innovation Trigger,
2. 기술에 대한 관심도가 폭증하는 Peak of Inflated Expectation,
3. 사람들의 관심도에서 멀어져 산업으로 생성되거나 기술이 소멸하는 구간인 Through of disillusionment,
4. 산업의 확장이 일어나는 Slope of Enlightenment,
5.그리고 마지막으로 산업의 성숙화된 과정인 Plateau of Productivity
2020년도부터 23년까지의 싸이클 내의 키워드를 살펴보면 핵심 키워드 들이 점차 왼쪽에서 오른쪽으로 이동하고 있는 것을 알 수 있습니다.
나온지 얼마 안되었지만 관심도가 증가하는 키워드인 AI Engineering, AI Simulation, Decision Intelligence, Composite AI
관심도가 극 상승하고 있는 키워드인 Generative AI, Edge AI,
사람들의 관심도가 점점 떨어지고 있으나 우리의 곁으로 다가온 키워드인 자연어 처리, 챗봇
그리고, 산업화가 된지 오래 되었고 점차 규모가 성장하는 산업의 키워드인 Computer vision, Cloud AI Service, Autonomous Vehicles
이런식으로 실제 산업화가 되면서 돈을 벌고 있는 키워드 들은 시간이 지나면서도 사라지지 않고 계속 Hype Cycle 내에 존재하면서 점차 우측으로 가는 것을 알 수 있습니다. 특히 24년에는 23년 초에 Chat GPT로 인해 촉발된 생성형 AI가 올해 들어서 관심도가 증폭되고 있고 그에 따라 관련된 주식의 성과도 매우 좋게 나오고 있는 것을 알 수 있지요.
하이프사이클 활용법
자 그럼 한발 더 나아가서 위에서 살아남았고, 오른쪽으로 이동하고 있으면서 산업화까지 가지 않은 키워드인 Composite AI (복합 AI)를 조금 더 살펴봅시다.
Composit AI는 복합 AI라고 불리는데, 여러 부문에 걸쳐 AI의 다양한 사용 사례를 통해 기업에 새로운 기능을 제공하는 것을 말합니다. 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어 최고의 답을 찾기 위해 기업은 다양한 기술을 결합하는데 여기서 사용되는 AI가 바로 복합 AI 입니다.
여러 산업에서 AI를 채택하고 있고 AI를 활용함으로 인해 생산성이 예전과는 비교할 수 없을 정도로 증가 하고 있지만 한 분야에서 전문적으로 사용되는 독립형 방식은 복잡한 비즈니스 문제를 해결하는 데 부족할 수 있습니다.
복합 AI는 바로 이 부분에 집중해서 새로운 AI를 만들고 있는 것인데 다음과 같은 기능을 가지고 있습니다.
첫번째는 인간과 같은 의사결정 가능
두번째는 대규모 데이터 과학 팀의 필요성 감소
세번째는 사용자가 소규모 데이터 세트에서 통찰력을 얻을 수 있도록 허용
복합 AI는 미리 결정된 세트는 아니며 비즈니스 문제의 형태에 따라 자체적으로 여러개의 AI를 복합하여 파이프라인을 만들 수 있습니다. 핵심은 이러한 다양한 방법을 통합하여 지속적으로 가치를 창출하는 것입니다.
또 다른 방법으로 기업이 수집한 비즈니스 데이터를 바탕으로 다양한 분석 기술을 활용하여 사용자에게 편의를 제공하고 통찰력의 생성과 피드백을 통해 학습이 가능한 AI 플랫폼을 만들어 낼 수도 있습니다. 이러한 접근 방식을 만들어 낼 수 있는 기업이나 플랫폼의 수가 제한되어 있지만 향후 몇 년 동안 시장을 이끌어 나갈 것으로 예상됩니다.
자 그럼 어떤 기업이 이런 복합 AI와 관련이 있을까요?
복합 AI 시장의 주요 공급 업체로는 IBM, SAS, 마이크로소프트(Microsoft), 구글(Google), AWS, 세일즈포스(Salesforce), 블랙스완 테크놀로지(BlackSwan Technologies), 오라클(Oracle), 오픈텍스트(OpenText), SAP, HPE, 페가(Pega), 엔비디아(NVIDIA), 인텔(Intel), 유아이패스(UiPath), 제스트 AI(Zest AI), 다이내믹 일드(Dynamic Yield), 데이터로봇(DataRobot) 등이 있습니다.
다행히 우리가 알고 있는 기업들이 많이 있습니다. 여기서 1위를 하는 대표적인 기업에 투자하고 산업이 충분히 성장할 때 까지 기다린다고 하면 투자에 대한 충분한 과실을 얻을 수 있을 것 같네요.
지금까지 가트너의 하이프 싸이클이 무엇인지 알아보고 이를 통해 얻을 수 있는 인사이트와 활용법에 대해 알아보았는데요, 가치 투자를 위한 기술적인 기초로 충분히 활용하면 좋겠습니다.
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