대장주 '이 주식' 절대 안 바뀐다. 소액이라도 꼭 묻어두세요 (강정수 교수 / 3부)

AI 칩은 반드시 필요한 거고요 그래서 이런 칩 시장이 수요가 엔비디아가 감당할 수 없을 정도로 크다라는 거 이것이 예를려면 샘 알트만이 나는 7조 달러를 모아서 반도체 만드는 사업에 뛰어들겠다 하는 이유 든요 그만큼 수요하는 만들어내는 겁니다 [음악] [음악] 우선은 학습할 데이터가 많습니다 우선 여러분 메타 같은 경우에도 지금 인공지능에서 앞서가고 있는데요 메타는 정말 돈 많으면 이런 일도 일어난다고 전 생각하는데 서가 뒷걸음치다가 진짜 뭐 밟은 거예요 그니까 메타 같은 경우는 틱톡 하고 경쟁하기 위해서 여러분들 인스타그램이나 페이스북에 릴리스하는 걸 도입을 합니다 릴리스하는 걸 도입을 하면은 동영상에서 다양한 요소로 어 소비자들의 선호도를 분석을 해서 거기에 맞게끔 영상을 갖다가 알고리즘이 인공지능이 사실은 계속해서 추천을 해 주는 거죠 이것이 틱톡이 글로벌로 대규모로 성공할 수 있었던 비법이에요 틱톡의 알고리즘은 대단히 앞서 나가 있는 알고리즘이 이것은 동영상을 패턴을 분석하다 보니 어 메타가 대단히 많은 GPU 필요하게 됐습니다 왜냐면 동영상을 분석해야 추천 알고리즘의 퀄리티가 좋아질 테니까요 그래서 엄청나게 대량으로 10만 개가 넘는 것을 HB 주문해 놨는데 인공지능의 시대가 열려버린 거죠 그래서 메타는 잽싸게 이거를 어 인공지능 학습하는데 써 버렸습니다 그 정도로 어 지금 h 100의 그 많이 필요하다는 거고 슈퍼 컴퓨터도 마찬가지죠 슈퍼 컴퓨터 다른 것들이 아니라 사실은 얼마나 많은 GPU 갖고 있느냐 과거처럼 이제 연산 속도가 빠르냐 중요한 것이 아니라 얼마나 병렬적으로 다양한 종류의 어 부분들을 학습할 수 있느냐가 중요하게 되는 거고 이것이 이제 슈퍼 컴퓨터가 필요해지는 시기로 가는 거고요 어 예 테슬라도 마찬가지로 올해 4월에서 2023년 4월에 가서야 어 자신들에게 지금 쌓여가고 있는 비디오를 학습할 수 있는데 병목 현상이 있었는데이 문제를 풀어낼 수 있었다 이거는 도전하는 슈퍼 컴퓨터 덕분이라고 얘기를 한 거죠 여기에는 어마어마한 양의 GPU 들어가 있습니다 여러분 GPU 들어가 있는 거고요 그래서 어 GPU 대단히 지금에서는 인공지능 학습에 있어서는 없어서는 안 되는 어 거죠 요즘 뭐 mpu든지 lpu 뭐 이런 것들이 이제 어이 나오고 있죠 이거는 인공지능 추론의 중심이 되는 거죠 이제 인공지능 여러분 구별하 될 것 학습하는 것과 출원하는 건 우리가 이제 질문을 던 었을 때 답변을 주는 거죠 이런 거는 조금 더 그런 고가의 표가 필요 없다 보니까 추론 전문용 요즘 mpu든지 lpu 지금 많이 쏟아지고 있는 거고 이런 스타업도 나오고 있고 한국에도 어 나오고 있죠 그다음에 이제 있는 것은 학습을 할 때는 여전히 GPU 유유하게 필요로 합니다 여기 시장 같은 경우에는 어 여러분 보셔야 될 것이 미국의 4대기업 가장 크게는 마이크로소프트 1위 2위가 메타 3위가 아마존 4위가 구글이 작년에 엔비디아 h 100에 54% 사드렸어요 어마어마한 양으로 사 드렸다는 거죠 그러니까 즉 어 수요가 공급보다 너무나도 높은 겁니다 그래서 테슬라 같은 경우이 4등 안에도 못 꼈어요 h 100을 못 사서 00을 사 가지고 연결하는 이런 것들 하고 h 100을 조금씩 사고 있는 이런 거고 h 100을 사고 싶어도 대기 물량이 너무 길 거고 그래서 테슬라는 자체 칩을 설계해서 지금 어 TS MC 생산을 하고 있는 이런 방식들로 나가고 있습니다 지금 그래서 전체적인 볼 때는 AI 지금 우리가 쓰고 있는 뭐 거대 언어 모델이라고 할 수 있는 최치 피티라인 클로드 아든 제미나이 또는 뭐이 라마라 메타에 뭐 또는 프랑스의 미스트라는 이런 데서도 GP 어마어마하게 필요로 하는 거고 여기에 맞는 전기 또한 지금 병목 현상이 발생할 정도로 어 에너지 생산이 지금 부족한 형태로 지금 가고 있는 형국인 거고요 이것이 한나의 사이클이라고 볼 수가 있고 거대 온동 문를 두 번째 사이클은 이제 자율주행과 관련돼서 엄청난 어 GPU 필요하겠죠 그래서 이제이 디아도 어떻게 하고 있습니까 자율주행을 우리가 우리가 연습을 시킬테니까 우리가 우리가 만든 GPU 서버에 두고 클라우드에 두고 연습을 시킬 테니 여기 현대자동차 연결해서 자율제 쓰세요 이런 전략을 하겠다라는 거를 지금 아어 엔비디아가 밝혔고 또 요즘 커지고 있는 것이 AI 로봇 시장이죠 어 여러분 하이엔드 칩이이 어디에도 들어가냐는 우리가 뭐 M1 M2 M3 m4 해 가지고 지금 애플에도 들어가는뿐만 아니라 테슬라의 하드웨어라고 하드웨어 3 하드웨어 4라는 것이 있습니다 즉 fsd 작동되기 위해서는 테슬라의 하드웨어 3제 하드웨어 4로 완전히 이전됐고 올해 4월부터에는 두 개의 하이엔드 칩이 있어요 하나의 칩이 M1 칩 40개 역량을 하고 있습니다요 어마어마하게 좋은 칩들이 들어가 있는 거고 fsd 되기 위해서는이 하드웨어 3라고 하는 또 하드웨어 4죠 이제부 하드웨어 4가 두 개의 하이엔드 칩이가 있는게 다 깔려야 돼요 어마어마하게 칩이 많이 필요합니다 자 옵티머스 여러분 칩이 안 들어갈 것 같습니까 티머스에도 하이엔드 칩이 들어가야 돼요 반드시요 에서도 다 들어가야 되고 여기는 AI 그래서 AI 로봇이라 그러잖아요 지금까지는 로봇은 대단히 유압식 구동기든지 이런 걸 썼다가 다 전기 구동기를 바뀌고 있고 여기에 가장 중요한 두의 역할하는 건 AI 거거든요 여기에 AI 되려면 추론 칩이라는 이런 것들이 하이엔드 칩이 반드시 들어가야 되니까 여기도 AI 시장이 엄청나게 커지 칩 시장이 엄청나게 커지겠죠 예를 들면 중국 도한 여기서 진심입니다 중국 작년 11월에 우리가 어 전기차를 갖다가 글로벌 기업으로 만들어 냈던 것처럼 로봇의 글로벌 기업을 만들어 내겠다고 하면서 지금 어마어마한 어 자금을 쏟아붓고 있거든요 그래서 실제로 여러분들 유튜브나 이런 영상들 보실 수 알겠지만 중국의 AI 로봇도 대단히 빠르게 진행하고 있다는 거예요 그리고 중국은 2025년부터 인간 노동자 만 명당 어이 100대에 예를 들자면 AI 로봇을 투 공장에 실제로 투여하다 이런 계획까지도 생겨 놓고 있어요 자 이런이 정도만 되면요 예 중국의 계획대로 하면 2030년 전에 3,500만 대의 로봇이 중국 공장들이 깔리게 됩니다 3,500만 데 어마어마한 하이엔드 칩이 들어갈 거고요 계속해서이 시장은 커지겠죠 그래서 어 보셔야 될 것들은 지금 슈퍼 컴퓨터 보다도 더 중요한 것은 어 이러한 학습을 시키는 대형 클라우드 하이퍼 스케일이라고 하죠 하이퍼스케일 하고 있는 이러한 대형 클라우드에 GPU 어마마하게 들어가야 되고 그리고 추론하는 AI 칩도 또 필요하게 되고 학습 GPU 필요하게 되고 그다음에는이 하드웨어 즉 뭐 온디바이스 또는 AI 고도 하죠 그니까 즉 스마트폰에도 추론 칩이 들어가야 되는 거고 이것에 있어서 지금 애플이 자신하고 있는 거고요 어 뭐 삼성도 여기에 대한 응전을 하겠죠 그니까 스마트폰에도 온디바이스 AI 구동하기 위해서는 AI 추론 칩이 들어가 줘야 되는 거고 자동차에도 AI 칩이 들어가 줘야 되는 거고 로봇에도 AI 칩이 들어가 줘야 되는 겁니다이 또한 기본적으로 거대 언어 모델을 발전시키 는데도 AI 칩은 반드시 필요한 거고요 그래서 이런 칩 시장이 어 수요가 그니까 엔비디아가 감당할 수 없을 정도로 크다라는 거예요 이것이 예를 냐면 샘 알트만이 나는 7조 달러를 모아서 반도체 만드는 사업에 뛰어들겠다 하는 이유든 그만큼 수요하는 겁니다 아 그럼 엔비디아가 좋지 않겠냐 좋아요 좋긴 좋은데요 여러분 보셔야 될 것은 어 옆집에서 짜장면이 엄청나게 많이 팔리면 저도 만두집 하다 짜장집을 바꿉니다 근데이 다행히 반도체 시장은 어 저기서 GPU 만든다 저기 짜장면 만든다고 해서 우리도 만두가게 하다가 짜장면집 바꾸는 건 쉬워요 근 반도체 만드는게 어렵습니다 그래서 어 월스트 저널에서 뭐라고 얘기 했냐면 샘 알트만이 7조 달러 모으는 것이 샘말 알트만이 반도체 산업과 관련해서 할 수 있는 가장 쉬운 일이다 그 거대한 7초 달러는 천문학적인 숫자의 돈도 가장 쉬운 일이 될 것이다 이걸 asml 그 반도체 장비 주문하고 설비 구하고 반도체 할 수 있 생산하는 인력들 구하고 그래서 생산하고 수유를 낮춰 내고 이런 부분들 너무나도 어려운 일들이라고 얘기를 하고 있거든요 그래서 엔비디아에 저는 적정 수준의 시간은 존재하고 있다고 저 생각이 들어요 한 2 3년 정도에 리드 타임이 2 3년은 가니까요이 정도는 되지만 2 3년이 지나면 이쪽 판에서는 그러니까 그니까 적절하게 저집에서 잘 돼야 되는데 옆집 짜장면집이 보니까 줄이 100m 아니에요 보니까 1km 막서 있어 1kg 근데 내가 여기서 팔이 날리면서 만두가게를 해 이거는 말도 안 되는 일이에요 그러면 옆집에도 중국집이 선호 개가 더 들어서게 돼 있다라는 거예요 이거는 자연 법칙이라는 거예요 근데이 중국집을 들어오는 거는 일주일이면 들어올 수 있지만 반도체 시장은 그래도 리드 타임이 2 3년은 지속될 수 있다 그럼 2 3년 동안 엔비디아는 놀 것이냐 아니라는 거죠 분명히 그러면 자기네들도 짜장년 집을 확대 개편할 거라는 거죠 그렇기 때문에 엔비디아가 그 2 3년 뒤에는 기회가 없다고 말씀드린 것이 아니라 2 엔비디아는 막대한 자본력에 기반해서 2 3년 동안 리드 타임을 자기가 적극적으로 활용할 수 있는 이런 기회가 있다라는 거고 이걸 엔비디아가 어떻게 하기 있냐면 우리는 GPU 성능도 앞으로 더 계 개선하겠습니다 그래서 이제 블랙 B 100을 내겠다는 거잖아 백을 내겠다는 거고 또 하나는 아까 말씀드렸던 것처럼 자율 주행도 돈에 각자 연습 시키려니까 얼마나 많이 돈 들어 우리가 어 돈 들테니까 거 1n 하자 그 대신 우리 클라우 자동차 클라우드는 우리 걸 써 여기 우리 GPU 다 들어가 있어 자 로봇도 AI 로봇도 어 로봇은 너네가 다 만들 수 있는데 AI 만드니까 힘들지 우리가 로봇 AI 만들어 줄테니까 우리 클라우드를 써 여기 우리 GPU 있어 요런 식으로 또는 제약 바이오테크놀로지 쪽에서도 우리가 어 어 메모가 그 바이오 메모가 이런 식으로 우리가 바이오를 너네가 드러그 그니까 약을 디스커버리 할 수 있고 발견할 수 있는 AI 깔아 줄테니까 우리의 클라우드를 써 여기 우리의 엔비디아의 GPU 들어가 있어 이런 식으로 어 확장을 하고 있는 거죠 이런 전략들을 저는 아주 적절한 엔비디아의 전략이라고 보고 있고요 그래서 한 발짝 앞서가 있는 건 분명하다고 좀 보고 있어요 하지만 어이 혜자라고 하죠이 성 주변에 있는 인공 연못을 넘으려고 하는 물결의 높이가 너무 높습니다 수요가 너무나도 크기 때문에 어이 해자를 넘어설 수 있다라고 좀 볼 수 있는 거고 또 다른 해자를 만들지 않으면 어 엔비디아는 힘들어지는 거고 아직까지는 여유가 있기 때문에 디아가 현명하게 잘 만들지 않을까라고 전는 기대를 하고 있습니다 a 물론 이제 올해 1월 달에 파이낸셜 타임즈가 지금 있는 인공지능의 붐이 2000년대 초반에 있었던 다컴 버블하는 비슷하다 그래서 시스코 꼴이 날 수 있다 엔비디아가 어 근데 이제 보셔야 되는 것은 이제 시스코 같은 경우에는 당시에 통신 장비나 서버 장비를 다 사 드렸죠 스타업 그이 투자를 많이 받아서 근데 그 스타업 그이 그 서버를 사가지고 시스코의 서버를 사가지고 돈을 못 벌었어요 대부분이 그러니까 연쇄적으로 부도가 난 거고 시스코드 주가가 다시 폭락을 하게 되는 거죠 그러나 엔비디아의 칩을 사가는 데는 돈을 법니다 그니까 물론 투자 대비 효율성이 좋느냐 그것도 단기간에 이렇지 않아요 예를 들자면 어 메타에 광고 매출이 올라가고 있어요 다 뭐 썼습니까 AI 통해서 광고의 효율성을 높여 내면서 메타에 광고 매출이 올라가고 있는 거거든요 이런 부분에서 수익을 내고 있다고 봐야 되죠 즉 채집 피티만 제한해서 20 달러씩내는 사람들이 고기 얼마나 많이 늘어나냐 이것도 보다 더 중요한 것은 물론 한 축에 있어요 이런 부분들도 중요하고 AI 의해서 어 지금 오픈 AI 엔터프라이즈 상품이 있습니다 이것이 지금 성장하는 속도가 대단히 빠르거든요 기업들이 전면적인 AI 트랜스포메이션을 도입하면서 오픈 AI고 컨설팅을 하고 오픈 a 기술들을 도입을 하는 비율들을 대단히 어이 포춘 500개 기업 그니까 상위 500개 기업 중에서 지금 벌써 50% 넘게 어 AI 전환등을 하려고 하고 있어요 여기에서 분명하게 어 어 비즈니스 케이가 창출되고 있는 거고요 그리고 메타라고 유튜브이라 여러분들이 보시는 유튜브이라 또는 구글에도 AI 부분들이 어 광고 효율성을 높여내는 부분으로써 매출과 연결을 만들어 내고 있고요 이런 부분에서 분명하게 존재하고 있고 또 자율 중에서 fsd 만약에 어 상용화된 서비스가 서비스가 확장된다면 이것도 AI 매출이라는 거죠 이런 부분들이 존재하고 있는 거고 AI 로봇도 존재하고 있는 거고 AI 바 바이오 테크놀로지도 존재하고 또 하나 있는 것이 뭡니까 요즘 AI 밀리터리 어 그니까 우크라이나 전쟁 이후 그니까 올해 타임즈가 뭐라고 했냐면 2월 달에 the first AI War고 하면서 AI 전쟁이 우크라이나에서 일어났다고 하면서 팔란티어 터 시작해서 클리어뷰 AI든지 다양한 AI 기업들이 어 우크라이나 전장에서 쓰이고 있고 여기에서 훨씬 더 효율성 높은 부분으로 바뀌고 있는 거고요 미국 같은 경우에는 올해 4월에 미국 공군은 뭐라고 발표를 했냐면 콜라보토리 컴팩 에어크래프트 해서 협력 어 전투 공군이라는 어 cca 컨셉을 해서 사업자를 두 개를 선정했습니다 그래서 어떻게 되냐면 F 35가 날아가면 앞으로 10년 동안 나오는데 예 로켓 추진체를 갖는 드론이 지금까지 드론에 속되는 F 3하고 어떻게 같았 겠어요 달랐죠 프로펠러랑 이런 걸 이용을 했던 거고 어 F30 똑같은 속도로 무인 어 AIA 조정되는 무인 전투기가 같이 열대가 날아가고 여기 F 35 유인으로 하는 사람이 탄 것이 한대 날아가는 개념으로 전투 개념을 바꾸고 있어요 자 이런 부분에도 AI 쓰이고 있는 거죠 뭐뭐 여기 말고도 프랑스도 지금 뭐 그런 쪽으로 도입을 하고 있고요 자 앞으로 탱크에도 제가 장담하는데 하이엔드 칩이 다 들어갈 겁니다 예 장갑 차에도 다 들어갈 거고요 그러니까 AI 부분들이 밀리터리 부분에 엄청나게 빠른 속도로 확대되고 있고 확산되고 있는 걸 이거를 엔비디아는 뭐라 그러냐면 바린 AI고 해서 주건 AI고 얘기를 하고 있어요 지금 국가에서도 국가 정부에서도 엔비디아의 칩을 사가기 위해서 줄서 있다라는 거예요이 시장도 대단히 큽니다 여러분 그니까 이렇게 시장들이 AI 의해서 즉 채치 라는 거대 언어 모델 또는 클로드는 거대 언어 언도 매출을 만들어 내고 있지만 워낙 학습 비용이 많이 들었기 때문에 투자 대비 이것을 뽑아내고 있지 못하지 그러니까 어떻게 하고 있습니까 오픈에는 비용을 낮추기 위해서 반도체 칩 우리가 직접 만들겠다 너무 비싸니까 h00 그리고 돈이 있어도 구하지도 못하니까요 그리고 두 번째는 뭐 출연 비용도 많다니까 출연 전문 반도 집도 자기네들이 저는 충분히 오픈 AI 마이크로소프트가 로크라 이런 추론 AI 전문 기업들을 m& 할 수 있다고는 생각이 들고요 그리고 기업분야 에서 지금 매출을 확대를 지금 높여 가는 거고 또 하나 여러분도 아신 것처럼 피규어 AI 럼 AI 로봇 회사에 마이크로소프트든지 어 오픈 AI 투자를 했잖아요 그러니까 즉 로봇에도 지금 어 결합을 시키면서 흔히 만한 어떤 컨버전스가 발생하느냐 하고 AI 전통산업 중에서 어 어느 부분에서 컨버전스가 발생하는가에 따라서 여기에서 비즈니스와 수익이 2차 수익이 발생하는 거거든요 그렇기 때문에 단순하게 채치 비트의 고객 수가 얼마가 됐다는 것이 AI 전 이제는 AI 그래서 런 어 샘 알트만이 뭐라고 얘기 했냐면 7pt 4.0을 흑백 tvr 그랬어요 그 흑백 tv 발전이 이제 시작됐다는 거예요 이제 칼러 TV 가야 되고 어 대형 tv 가야 되고 그다음에 스마트폰도 나와야 되고 갈길이 아직 멀다는 거 여러분 전체적으로 볼 때 이제는 전 샘 알트만의 비유가 맞다고 전 생각이 들어요 흑백입니다 이제 흑백 tvga 생산된 거고 여기에서 어 수익성 얘기하기는 어렵죠 흑백이라는 과거에 뭐 저도 아주 옛날에 척 어릴 때 기억나는데 집에 한데 있어 가지고 동네 친구들 다 와서 저희 집에 와서 TV 보고 갔었는데요 어 동네에 한 대밖에 없어서 아직까지 뭐 그러니까 아직까지 갈 길이 너무나도 어 길다라는 거죠 여기에서 AI 수요가 한 뭐 앞으로 5년 동안 어떻게 될거다 어 AI 반도체 칩 수요가 어떻게 될까 이렇게 단언하기 어렵습니다이 해일이 너무 큰 겁니다이 해일이 너무 크기 때문에 전통적인 기업의 해자와 전통적인 기업의 비즈니스 모델과 전통적인 기업의 rndd 전통적인 기업의 생산 파티를가 는 답을 정확하게 낼 수가 없다는 거죠 그래서 시장의 변동성 분명히 존재하나 큰 방향으로 갈 때는 AI 기반한 경제의 슈퍼 사이클이 전 시작되고 있다고 보고 있습니다 그니까 전체 이제 서부에서 금강이 발견된 거죠 AI 금광이 발견된 거고 여기에서 제일 먼저 청바지와 곡괭이를 팔고 있는 기업이 디아라 볼 수가 있습니다 청바지 곡괭이를 엔비디아가 독점하고 있다 보니까 인테리어라던지 다른 모든 기업들 또 스타들까지 우리도 곡이고 청바지를 만들겠다고 선언을 하고 열심히 만들고 있고요 그다 보에 엔비디아는 우리는 곡괭이 버전 2 곡괭이 버전 3 청바지 버전 2 3 뭐 이런 거를 지금 만들고 있고 여기다가 전기 드릴을 막 도입 하려고 하고 있고요 근데 엔비디아는 거기만 있지 않고 어 얘네들이 일하러 왔으니까 먹고 자겠네 우리 호텔 체인도 만들고 식당도 만들고 그것이 아까 말씀드렸던 루트라고 하는 AI 로봇 할 수 있는 어어 클라우드를 만든다든지 자율 주행을 할 수 있는라 클라우드를 만든다든지 바이오 테크놀로지를 진화할 수 있는 전문 클라우드를 만든다든지 이런 전문식 땅들 전문 숙소들을 만들고 있는 것이 엔비디아의 지금 모습이라고 볼 수가 있죠 그럼 이제 다양한 산업들이 있습니다 그 금을 채굴한 걸 갖다가 마 정제 리파이너리 하는데도 있어야 될 거고 이걸 세공해 가지고 금속으로 파는데도 있어야 될 거고 이걸 갖다가 큰 덩어리로 만들어서 하나의 가치저장 상품으로 해 가지고 금괴를 만들어서 파는데도 있어야 되는 거고 왕관을 만드는데도 있어야 될 거고 정말로 금을 가지고 다양하게 활용하는 기업들이 있고 매출을 만들어 낼 거고 전국적인 체인을 만들어 낼 거고 글로벌 무역망 만들어 낼 거고 해서 계속해서 커지는 기업들이 저는 존재할 거라고 보고 있습니다 그래서 우선은 곡괭이와 청바지를 만드는 엔비디아는 지속적으로 수 성장의 가능성이 높습니다 근데에 제가 계속해서 말씀드린 것처럼 이걸 엔비디아만이 지금 현재는 거의 독점하고 있는 시장인 거고요이 독점하는 시장을 결코 나머지 사람들이 가만두지 않을 거라는 것 그래서 엔비디아는 이걸 확장할 거고 근데이 확장하는 데가 어디입니까 여러분 AI 전통적인 산업이 어디서 컨버전스를 할 것인가 컨버전스 할 수 있는 가능성이가 대단히 중요하다는 거고 저는 컨버전스를 네 개로 보고 있습니다 하나는 자율주행 컨버전스가 존재하는 거 자동차 컨버전스가 있는 거고 AI 로봇 컨버전스가 있는 거고 AI 아고 바이오테크놀로지 고의 결합 그니까 즉 어이 신약을 개발하는 리스는 대단히 중요하다라고 볼 수가 있고요 그다음에 밀리터리가 있다는 거예요이 밀리터리가 해 가지고이네 개의 영역에서 즉각적인 효 경제적 가치를 부여해내는 컨버전스가 이루어지고 있는 거고 여기에 베이스로 깔고 있는 것은 모든 기업들이 디지털 트랜스포메이션 하듯이 지금 AI 트랜스포메이션을 시도하고 있는 것들 이런 부분에서 곳곳에 다양한 산업들의 에서도 크고 작은 일들이 ai's 경제 효과가 창출되는 이런 과정들이 만들어질 거고 또는 요번에 마이크로소프트가 지난주에 어 인도네시아 뭐 태국 이런데 거대한 AI 투자를 어 약속을 하고 국가 정상들과 만나서 하고 있는 것처럼 어 전통적인 어떠한 선진국들 뿐만이 아니라 후발 경제 국가들에게도 AI 통해서 점프 업을 할 수 있는 이런 기회를 만들어 내기 위해서 AI 투자를 갖다가 대단히 극단적으로 높여 내고 있다라는 부분이고 이런 부분들 저희가 함께 본다면 전 세계적으로 경제의 미치는 효과는 거시 경제에 미치거나 각국의 미시 경제에 미치는 효과는 결코 작지 않다라고 평가할 수 [음악] [음악] 있습니다네 I