AI 대장주 엔비디아! 2025년 상반기까지 랠리가 이어진다 | 'IT의 신' 이형수 대표 #1 [투자Insight]

엔비디아와 TSMC, SK하이닉스 같은 경우는 인프라라잖아요. 내년 상반기까지는 저는 충분히 우상행할 수 있다고 보고 있고 안녕하십니까 증시갈등TV 시청자 여러분, 투자자 여러분 반갑습니다. 오늘 여러분이 좋아하시는 이용서, IT의 신 오셨습니다. 어서 오십시오. 네네. 오늘 힘드셨을 것 같아요. 어떠세요? 고조차가 너무 크고, 상반기에 좋았음과 하반기에 나빴음이 너무 고조차가 크니까. 일단 뭐 힘들긴 했는데 일단 시장을 올해는 저는 상반기 좋고 하반기 안 좋게 봤거든요. 그래서 이제 일단 하반기를 좀 대응을 했는데 힘을 주고 맞아도 아프더라고요. 그래도 하반기에는 미국 쪽으로 자산을 좀 많이 이렇게 했거든요. 그러니까 거의 뭐 반반 정도로 했는데 한국에서 터진 거를 이제 미국에서 메꿨다? 네, 상담부가 메꾸고 이렇게 했습니다. 네, 아이고 IT의 신이 이 정도니 참. 일반 분들은 지금 한국에 투자하신 분들은 정말 세상 불행해 주시는 분들이 많고 미국 주식은 사실 별거 한 거 없는데, 그냥 뭔가 내가 대단한 것 같고 완전히 하늘과 땅 차이입니다. 그래서 한번 올해 24년을 한번 정리를 해보고 25년도에 대한 가벼운 전망을 한번 해봤으면 좋겠는데요. 24년도 IT 쪽에서 가장 큰 흐름이나 특징적 흐름을 몇 개의 단어를 통해서 정리를 해보신다면 어떤 어떤 단어들이 생각나실까요? 일단 이제 AI 혁명이 제일 중요한 거고요. 사실 이 AI 혁명 때문에 반도체 사이클이 완전히 달라져 버렸어요. 정말 이제는 변형돼서 나타났고 그래서 이번 업사이클이 굉장히 짧았던 이유도 결국 AI 영향이 컸던 것 같습니다. 온리 AI만 좋았고요. AI와 논 AI의 수요가 완벽하게 리커플링 됐고 그리고 이제 원래 업사이클에서는 보통 물량과 가격이 같이 움직이잖아요. 물량도 늘고 가격도 올라가고 그리고 다음 사이클에서는 물량도 줄고 가격이 떨어지고 이렇게 되는데 이번에는 완전히 그냥 AI 때문에 하나도 안 맞지 않고 떨어졌죠. 기존의 공식대로 그냥 반도체 분석하신 분들은 다 틀렸어요. 그래서 이번에는 그냥 물량은 안 늘고 가격만 올라가는 사이클이었는데 그 이유는 결국 HBM 같은 고부가 시장의 새로운 세그먼트를 형성하기 때문에 그렇게 된 거고요. 그리고 이제 또 업사이클에서 삼성전자하고 SK하이닉스의 주가가 완벽하게 리커플링 된 것도 이번 사이클 처음입니다. 반도체와 칩 쪽은 그렇게 AI 혁명으로 될 수 있는데 또 IT 전반에 있어서 하긴 이게 워낙 셌으니까 당연히 잘 보이질 않는데 혹시 IT 쪽에서 이거는 올해 되게 특징적이다 라고 볼 수 있는 게 또 있을까요? 특징적이라고 하는 거는 정말 이제 보통 인프라 사이클이 한 보통 2년 되면 끝나거든요. 그래서 이제 보통 엔비디아와 친구들이 올 상반기 정도까지는 이제 랠리가 끝나지 않을까 했는데 제가 보기엔 좀 더 갈 것 같습니다. 그래서 저는 내년 상반기까지 보고 있어요. 그래서 엔비디아와 TSMC, SK하이닉스 같은 경우는 인프라잖아요. 인프라인데 내년 상반기까지는 저는 충분히 상향, 우상향 할 수 있다고 보고 있고 물론 최근에 조정받고 있기 때문에 이런 이야기가 잘 안 들어오시겠지만 구독자분들이 그래도 저는 상반기에는 한 번 더 치고 갈 수 있는 기회가 있다고 생각하고요. 그리고 이게 이제 결국은 디바이스로 내려오는 시차 때문에 그런 것 같아요. AI라는 게 서버 클라우드에서 디바이스로 내려오는 게 원래 기대했던 건 올 하반기에 내려올 거라고 생각했거든요. 만약에 그게 됐으면 사이클이 이렇게 안 꺾였을 거예요. 그런데 이게 이제 온 디바이스 AI는 사실 준비가 좀 부족했거든요. 그래서 이제 내년에 다시 한번 기대를 하고 있는데 그게 이제 만약에 되면 우리나라 입장에서는 온 디바이스 AI가 되어야지 다시 또 AI의 볼류에 합류할 수 있는 거고 지금처럼 우리가 온 디바이스 AI가 안 된다 그러면 그냥 미국만의 잔치가 될 수 있어요. 그래서 지금 보면 AI라는 게 확장되는 게 서버 클라우드에서 데이터 센터 그리고 전력 인프라, 그리고 이제 실리콘 포토닉스 같은 통신 인프라 그리고 AI 소프트웨어 이런 쪽으로 확장되는데 여기서 우리나라의 롤이 별로 없어요. 그렇죠? 미국만 좋잖아요. 그러면 이제 결국은 온 디바이스 AI가 되어야지 또 우리가 HBM처럼 중요한 존재감 있는 조연을 할 수 있거든요. 그래서 이제 그게 내년 반도체 사이클에서 굉장히 중요합니다. 지금 AI 혁명과 인프라 기관이 과거와 달라졌다는 거 이렇게 말씀을 하셨고 저는 하나 또 특징적으로 눈에 띄는 게 창심 메모리의 등장이라고 표현해야 할까요? 그렇죠. 그것도 빼놓을 수 없겠네요. DDR4에서 창심 메모리라는 이름이 보이면서 드디어 그 물량이 나와서 한국의 메모리 업체들을 굉장히 좀 오싹하게 만들고 있는 한국뿐만 아니죠. 마이크론이 오히려 1번 타자니까 세계 메모리 업체들을 오싹하게 만드는 일이 딱 벌어졌다는 거 예상하셨던 정도 수준입니까? 생각보다 빠릅니까? 느립니까? 중국의 반도체 업체는 한 3개 정도는 주목해서 봐야 돼요. 그래서 파운드리 쪽은 SMIC 중심꽂이라는 회사를 봐야 되고 여기는 워낙 타깃팅 되어있기 때문에 항상 관심을 가지고 봤었고요. 그리고 랜드플래시 쪽에서는 YMTC라는 양점 메모리가 있고요. 디렘 쪽이 CXMP라는 창심 메모리. 이 3개의 회사인데 사실 그동안에는 제일 저평가받았던 게 창심 메모리였어요. 디렘은 안 될 거다. 사실 파운드리하고 랜드는 조금 위협적인데 디렘은 그래도 시간이 필요할 거다라고 했는데 거의 올 하반기에 정말 그냥 특공대 작전처럼 당한 거죠. 이번 사이클은. 이제 시작인 거죠. 얘네가 경쟁사들에게 어떠한 예상치 못할 일을 어떻게 할지가 이제부터 시작되는 거니까 마이크론 테크놀로지는 타깃팅이 됐습니다, 벌써. 이번 걔네한테는 25년 2분기 그리고 우리 캘린더로는 내년 1분기에 전망이 깜짝 놀랐어요. 저는 처음에 숫자를 잘못 본 줄 알았어요. 그렇죠. 꺾이는 게 너무 컸죠. 이번 분기 실적 발표한 것보다 매출과 이익이 다 줄어들 거라고 다음 분기에 딱 선언을 해서 마이크론 자체에서 보통 미국의 실적 발표 가이든스가 그렇게 나오는 적은 별로 없는 거 같은데, 일반적으로는. 근데 그게 결국 내용을 읽다 보니까 중국에서의 물량 공세가 상당히 크다. 네, 맞습니다. 아무래도 열이죠, 마이크론은 거기에 따르면. 그렇죠. 마이크론하고 삼성전자가 타깃이죠. 이게 B2C 쪽이고, 타깃팅을 보면 그리고 커머디티 쪽이잖아요. 상대적으로 SK하이닉스는 조금 괜찮긴 합니다. 왜냐하면 SK하이닉스는 B2B 쪽이고, 서버 쪽이고 그리고 직접적으로 CXMT하고 경쟁하는 거는 상대적으로 덜하니까요. DDR4 매출 비중을 계속 줄이겠다고 지난번에 얘기했고 실제로 HBM 납품이 다른 회사에 비해 비중이 높기 때문에 DDR4에 대한 영향력은 상대적으로 덜 받는 상황이거든요. 네, 맞습니다. 그런데 주가는 더 많이 빠지긴 했죠. 그래서 중국의 등장이 참 무섭다는 거고 그래서 여기서 또 질문이 있는데 젠슨 황이 AI를 얘기하면서 로봇을 데리고 왔어요. 그래서 저는 이렇게 지켜보니까 이 AI의 마지막 유저 단의 디바이스는 로봇이 되겠구나. 어떤 식으로든지 그 로봇이 소프트웨어 로봇이든 하드웨어 로봇이든 능동형 체제 피트든 아니면 휴머로이드 로봇이든 어떤 식으로든지 로봇이 되는 거 아닌가. 이런 생각이 저는 많이 듭니다. 우리 이대표님은 AI의 미래 디바이스를 어떻게 보고 싶으신지 궁금해요. 왜냐하면 우리 이대표님이 온 디바이스를 가장 처음 우리 업계에서 가장 처음 말씀하시는 분이기도 하거든요. 네 가지 부문을 중심으로 보시면 돼요. CP&D라는 네 가지 요소가 있거든요. 콘텐츠, 플랫폼, 네트워크, 디바이스잖아요. 그래서 지금 로봇이라는 게 결국 AI 기반의 지금 플랫폼이 되는 거잖아요. 모든 게 LLM, Large Language Model 기반으로 플랫폼이 되면 이게 멀티모달의 유저 인터페이스가 가능한 거거든요. 그러면 플랫폼이 AI 기반으로 되면 그러면 네트워크는 이게 전 세계가 어떻게 보면 통신이 안되는 지역이 있으면 안되는 거죠. 로봇이라는 것은. 사실 자율주행도 로봇이라고 봐요. 그러면 저궤도 위성이 돼야 되는 거예요. 그래서 스타링크 같은 서비스들이 6G 기반의 통신 네트워크가 돼야 되는 거고 그러면 결국 AI라는 플랫폼이 6G의 발전 속도를, 상용화 속도를 더 빨리 땡기는 거고요. 여기에 맞는 콘텐츠들이 제공이 되는 거죠. 이 AI 기반의 콘텐츠들이 제공이 되는 거고 이걸 구현하기 위한 디바이스가 새로 나오는 거잖아요. 기존 디바이스도 물론 AI 기반에 그걸 제공합니다. 그래서 AI 스마트폰, 그리고 AI PC가 되는 거고 그리고 없던 디바이스는 로봇, 휴머노이드 로봇이 되는 거고요. 휴머노이드 로봇도 없던 건 아니죠, 사실. 근데 휴머노이드 로봇이 그동안에는 상용화가 굉장히 더뎠던 이유는 얘가 룰 베이스드로 프로그래밍 되기 때문에 얘가 쓸 수 있는 데가 딱 제한되어 있는 거예요. 그래서 강남스타일 춤추고 춤추는 로봇이고 이 정도밖에 안되는 거였는데 이게 생성형 AI라는 플랫폼에 올라가니까 얘가 할 수 있는 게 확장이 확 커진 거죠. 그리고 자유주행차도 그동안에는 인지판단 제어라는 세 가지 메커니즘에서 판단이라는 영역이 굉장히 어려웠는데 이게 또 AI 생성형, AI가 올라가면서 굉장히 쉽게 싸고 쉽게 될 수 있는 기반이 된 거고 또 하나가 모빌리티라는 측면에서 보면 하늘이라는 공간을 우리는 거의 안 쓰고 있잖아요. 근데 이제는 드론 택시라는 것들을 통해서 이렇게 움직이는 거죠. 그래서 사람하고 생활권, 공장이나 이런 쪽에서는 휴머노이드 로봇. 우리가 탈 것에서는 자유주행차. 레벨 3 자유주행차. 그리고 날아다니는 거는 UAM. 이런 쪽으로 이제 디바이스의 변화가 AI 기반으로 다 바뀐다고 봐야 되는 거죠. 저희가 과거 ICT 혁명에 보면 ICT 통신이 깔리고 나서 그다음에 스마트폰이 나올 때까지 시차가 분명히 존재했다는 거죠. 물론 그때보다는 ICT 기업이 스마트폰의 연결 과정을 모두 경험을 한 애들이기 때문에 AI에서 디바이스 단으로의 연결이 쉬울 것 같긴 한데 그럼에도 불구하고 그때만큼 시간은 아니더라도 ICT에서 아이폰까지의 시간은 아니더라도 시간은 걸리지 않을까. 그런 생각을 지울 수가 없는데 어떻게 보실까요? 원래는 그게 맞을 것 같아요. 원래 테크 혁명이라는 게 보통 10년이라는 시기 안에서 모든 인프라들이 완성이 되거든요. 근데 AI라는 특징을 보면 그동안에는 얘는 발전 속도가 너무 빨라요. 빠르죠. 압축적으로 많이 일어나거든요. 그리고 개선 속도가 빠르기 때문에 온디바이스 AI도 저는 한참 뒤에 일어날 거라고 생각했는데 이게 AI 혁명 2022년 11월 이후로 발전하는 속도를 보니까 온디바이스 AI가 생각보다 빨리 올 것 같더라고요. 그리고 보면 전력 인프라하고 저는 네트워크 인프라 쪽의 투자 사이클이 약간 시차를 두고 올 줄 알았는데 거의 같이 와버렸거든요. 지금 이미 메타 같은 경우는 발전을 위해서 고민을 하고 있고 빅테크 모드, 쓰리 마을 원전을 재가동한다든지 등등 해서 다 발전을 생각하고 있고 실제로 AI 데이터 센터 큰 거 하나가 사용하는 전력량이 100만 가구 이상 수준의 전력을 사용하고 있는 상황이니까 이미 그쪽 진전을 많이 된 거죠. 맞습니다. 그러면 생각보다는 굉장히 앞당겨질 거다? 네, 맞습니다. 네트워크도 원래 지금 병목이 원래는 이렇게 빨리 병목이 올 수가 없는 건데 반도체 발전 속도가 너무 빠르다 보니까 반도체가 막 처리한 것들을 빨리 보냈는데 얘가 서버 렉에서 뭔가 팍팍팍 걸리는 거예요. 너무 많은 데이터를 보내니까? 그게 그러면 기존에 구리 기반의 통신으로는 이게 병목이 걸리는구나. 그래서 이게 광자 기반으로 바뀌는 거잖아요. 그게 실리콘 포토닉스라는 컨셉이거든요. 실리콘 포토닉스도 올해나 2027년? 이렇게 이야기하다가 TSMC가 지금 2025년 이야기하잖아요. 그러니까 빨라지고 있는 거죠. 실리콘 포토닉스를 모르시는 분들을 위해서 잠깐 설명해주시면 좋을 것 같습니다. 그동안에는 반도체 성능에 모든 게 집중되어 있었어요. GPU라는 프로세서하고 HBM이라는 메모리 사이에 밴드위스가 제일 병목이었잖아요. 그런데 최근에는 HBM 발전 속도도 빨라지고 그리고 코어스 라는 게 코어스 SS, 코어스 L로 계속 발전하잖아요. 어드밴스트 패키징 자체가 그러면서 그런 쪽에서 많은 개선이 있었어요. 그럼 칩 자체가 성능이 너무 좋아지는 거죠. 그러니까 칩 간의 통신, 서버 간의 통신에서 이게 못 따라가는 거예요. 얘 발전 속도가 너무 빠르니까. 그래서 이걸 빨리 하려면 어떻게 되냐. 우리 2000년대 초반 기억하시겠지만 처음에 집에 통신 들어오면 구리 케이블 먼저 들어왔잖아요. VDS에 옛날 기억나시나요? 구리 기반 먼저 케이블 들어왔다가 나중에 뭐가 들어왔죠? 광이 들어왔잖아요. 똑같아요. 지금도 반도체하고 반도체의 통신은 구리 선으로 기반으로 통신하는데 이게 느려요. 그래서 광 기반으로 가면 빨라지겠죠. 근데 이제 문제가 있죠. 반도체는 전기신호를 가지고 작동해요. 그러면 얘는 광을 받아들일 수가 없어요. 그래서 중간에 광하고 전기신호로 쉬프팅 해주는 장치가 필요한데 그게 트랜시버라는 장치인데요. 트랜시버라는 장치가 지금은 그냥 세트 모듈에 들어가요. 근데 이게 더 빨리 하고 싶은 거예요. 세트 모듈에 들어가는 것 보다는 반도체 패키지가 안으로 들어가면 얘가 훨씬 더 빨라지겠죠. 그럼 열을 견딜려나? 어쨌든. 그렇죠. 근데 굉장히 중요한 말씀하셨어요. 열이랑 광 손실이 문제가 될 거 아니에요? 그걸 해결하려고 하니까 글래스코어 기반이 필요한 거예요. 기존의 플라스틱 기반 가지고는 열이 너무 나고 그리고 거기서 손실이 많아지니까 손실률 줄이고 열을 어떻게 빨리 방출하지? 그게 글래스코어 기반의 발전이 필요한 거죠. 그래서 실리콘 포토닉스하고 글래스코어 기반 같이 가는 거예요. 그러면 이렇게 들어보니까 24년도에 이렇게 되면 글래스코어 기반하고 말씀하셨던 실리콘 포토닉스를 할 수 있는 회사들은 주목해서 봐야 되는 그런 기업분들이 되겠네요. 근데 그쪽도 TSMC가 제일 잘하고요. TSMC가 거의 주도하고 있고 사실 인텔도 좀 잘하긴 하는데 인텔은 지금 사실 회사 상황 자체가 거의 그러기 상태라서 그쪽으로 신규 투자하고 이런 분위기가 아니긴 하고요. 삼성도 뒤늦게 저게 실리콘 포토닉스가 되나 보다 라고 해서 최근에 뭔가 속도를 내긴 하는데 아무래도 원천 기술이나 이런 것들이 좀 뒤처지죠. 그러니까 지금 생각보다 굉장히 많이 단축된다고 생각을 하신, 얘기를 하셨는데 그럼에도 불구하고 의무는 여전히 그래서 그게 팔려? 돈이 돼? 이 질문은 여전히 남길 것 같거든요. 소위 말하는 킬러 앱으로 등장을 할 거냐. 로봇이 당겨지긴 하는데 실제로 가사도움 로봇이 된다든지 아니면 물륜 로봇이 된다든지 자율주행 택시 될 것 같긴 한데 이게 어느 정도 퍼져서 어떻게 드렸던 돈을 넘겨받을 수 있는지가 핵심인 것 같아요. 지금 너무 많은 돈을 쏟아붓기 때문에 웬만큼 돌려받지 않고서는 이거 돈 벌었다고 얘기하기가 되게 어려운 환경이 오지 않을까 하는 그런 걱정이 있어요. 그래서 과연 킬러 앱이 딱 해서 사람들이 돈을 넣고 할 수 있을까? 저도 그렇게 생각을 했었거든요. AI 혁명 시작됐을 때 약간 그런 바이어스가 있었어요. 왜 그런가 생각을 해봤어요. 그게 우리가 10년 전에 모바일 혁명을 겪어서 그런 것 같아요. 우리는 당연히 이런 에이전트 서비스나 이런 것들이 B2C가 될 거라고 생각했잖아요. 물론 궁극적으로 B2C가 거기서 열려야 돼요. 지금 AI라는 건 B2C가 안 열려도 돈을 쓸 때가 있습니다. B2B, B2G. 그러니까 당장 내년에 에이전트 AI 쪽으로 뭔가 돈을 지불하면서 이런 서비스를 쓰는 것들이 기업이라는 거예요. 그리고 정부라는 거예요. 그건 또 이제 규제 완화하고 맞물려 있습니다. AI라는 건 사실 굉장히 위험한 대상이잖아요. 그래서 바이든 행정부 같은 경우는 지금 어쨌든 AI 혁명을 주도하는 건 미국이니까 바이든 행정부에서는 이런 AI의 안정성에 대해서 굉장히 우려를 하고 있었고 그런 것들을 굉장히 조심조심해서 진행하는 측면들이 있었어요. 그러다 보니까 B2B, B2G 쪽이 약간 속도가 안 나는 측면이 있었는데요. 트럼프도 그런 거 없습니다. 일단 다 해라는 거거든요. 그리고 AI에 대해서 금기 같은 것들을 다 치워줬죠. 그러다 보니까 지금 당장 펜타곤에서 나오는 AI 기반 프로젝트들이 수조원짜리 프로젝트들이 나오고 있고 기업들도 지금 AI 소프트웨어 쪽을 많은 투자를 하는 이유가 그동안에 뭔가 정부에서 요구하던 검증, 이런 까다로운 이런 것들이 많이 없어지고 있는 분위기거든요. 그래서 그런 쪽으로 많이 되는 거고 그거는 기업들이 돈을 지불할 거예요. AI 서비스에 대한, 에이전트에 대한. 그래서 최근에 셀즈포스라든지 스노우 플레이크라든지 팔란티어, 이런 회사들이 갑자기 실적 기반이 좋아지는 이유가 오늘 당장 팔란티어는 미국 부감으로부터 상당히 큰 투자를 받았죠. 맞습니다. 그러니까 우리가 생각하는 킬러 앱에 의해서 ICT 쪽에서 통신이 아이폰, 안드로이드폰 이쪽으로 연결된 것처럼 그 모양이 아니라 정부와 기업들의 생산성 향상을 위해서 쓸 일이 많아진다. 마치 이런 거네요. 마이크로소프트의 윈도우, 엑셀, 워드가 주로 기업들한테 번들로 엄청나게 팔려가지고 비싼 돈으로 받아가지고 직원들을 다 쓰게 한 거잖아요. 컴퓨터에서. 그런 식으로 이제 해서 직원들한테 뿌려줄 수도 있다는 거죠. 맞습니다. 그리고 이제 약간 이게 AI라는 특징이 있는데요. AI라는 건 사실 기본적으로 데이터를 핸들링하는 거잖아요. 근데 이제 사실 B2C도 우리 개인의 데이터는 중요하니까 잘 보호해야 되지만 특히 기업 같은 경우는 만약에 예를 들면 삼성전자가 반도체 생산 공정의 수유를 높이는 만약에 그런 것들을 생성해 AI 서비스를 쓰고 싶다 그러면 그 데이터를 채찍 PT에 올려서 쓸 수 있을까요? 안 되죠. 무섭죠. 초반에 기억나시죠? 삼성이 직원들한테 채찍 PT 다 써라. 라고 했더니 직원들이 회사 기밀 자료를 올려가지고 이런 것들을 하니까 이게 클라우드로 해서 그대로 오픈 AI 쪽으로 가잖아요. 그렇죠. 그러면 기업들이 기본적으로 이걸 뭔가 블록킹하면서 쓸 수밖에 없는데 그러면 그런 쪽 솔루션들을 제공해주는 회사들이 계속해서 수익이 좋아질 수밖에 없는 거죠. 그런 시장이 있는 거예요. AI가. 그러면 그동안 22년, 23년, 24년의 과정은 하드웨어를 심는 즉 AI 학습을 위한 엄청난 인프라 투자 기간이었고 앞으로도 한 1, 2년 더 인프라 투자가 진행이 되는데 속도가 빠르기 때문에 인프라가 깔리는 과정에서 생산성 도구들이 돌아간다라고 보면 올해 이미 시세가 났습니다만 AI 관련 소프트웨어 쪽이 엄청나게 좋아지지 않을까? 그렇게 보여지거든요. 그렇게 보고 있는데요. 결국 규제 완화라는 게 그쪽 기업들이나 정부 쪽에서 AI 관련된 투자들이 확대할 수 있는 계기가 마련됐고 그리고 그쪽으로 상당 부분은 프로젝트들이 큰 규모의 프로젝트들이 많이 나올 것 같아요. AI 인프라가 확장되는데 앞서는 내년도 중반까지 된다고 하셨는데 그렇게까지만 보시는 건지 아니면 지금 빅테크가 언제까지 투자할지 모르니 25년 중반은 일단 보이지만 그 이후에도 더 될 수도 있다? 아니다, 한 25년 절반까지만 봐야지? 아니면 우리 시세 또 다칠 수 있다고 그게 이제 사실 저도 AI를 직접 제가 개발하진 않잖아요. 그래서 개발자들한테 이야기를 들어볼 수밖에 없는데 이게 저도 AI 혁명 초창기부터 되게 헷갈렸던 부분이 이거예요. 지금 우리 AI 서비스라는 게 트랜스포머라는 알고리즘 기반으로 되는 건데 트랜스포머의 특징은 두 가지 특징이 있거든요. 일단 제일 중요한 게 스케일링 로우예요. 그러니까 컴퓨팅 파워를 높여주고 데이터를 많이 넣어주면 얘가 선형적으로 계속 좋아진다는 거잖아요. 보통 AI라는 건 세 가지 요소가 제일 중요하거든요. 컴퓨팅 파워, 데이터, 그리고 알고리즘이에요. 그런데 계속해서 스케일링 로우가 필요 없어졌다, 깨졌다 이렇게 주장하는 쪽은 알고리즘을 좋게 해서 이제는 규모의 법칙 그렇게 무식하게 할 필요 없다는 게 계속해서 나온 이야기거든요. 그런데 그게 그동안은 안 맞았어요. 왜냐하면 빅테크들 그러니까 AI 그래도 제일 열심히 개발하고 제일 많이 투자하는 회사들이 빅테크들인데 빅테크들이 스케일링 로우가 깨졌다는 거에 대해서 전혀 동일하지 않습니다. 대표적으로 생성형 AI 쪽을 제일 2강, 1중 정도로 볼 수 있거든요. 크게 보면 3강 정도로 볼 수 있는데 제일 잘하는 게 오픈 AI잖아요. 오픈 AI, 그리고 구글의 재미나인, 그리고 지금 아마존을 등에 업고 있는 엔트로픽이라는 회사가 있잖아요. 그럼 그 세 개가 제일 투자 많이 해봤을 거 아니에요. 그런데 그 회사들이 데이터 트레이닝이나 출원 쪽에 이런 그리고 최근에 마이크로소프트의 사티안 라벨라 같은 경우는 CEO 사티안 라벨라는 이런 이야기 했거든요. 그동안에는 반도체가 모어의 법칙으로 작동해왔는데 앞으로는 스케일링 로우가 모어의 법칙을 대체할 거다라고 이야기했거든요. 그러면 그 말은 이 사람이 지금 완전히 헛다리 짚었다는 거잖아요. 스케일링 로우가 안 된 필요 없다는 거죠. 그러니까 제가 보기에는 약간 그 온도 차가 있는 것 같습니다. 그게 사실 1년 전부터 계속 있었던 이야기인데 이런 약간 제야에 있는 학자들 중에서는 그렇게 무식하게 컴퓨팅 파워해서 할 필요 없어. AI 그냥 알고리즘 예쁘게 짜서 하면 돼. 라고 이야기했었고요. 그런데 이제 지금 빅테크들 지금 AI 쪽에 AGI 개발하려고 막 이렇게 지금 바짝 힘주고 있는 회사들은 전혀 그런 걸 동의하지 않습니다. 그리고 엔트로픽의 아모데이 남매 같은 경우도 데이터 트레이닝 우리가 앞으로 100배 더 늘려야 될 것 같아. 이야기했거든요. 그러면 지금 그 이야기하고 이거하고는 안 맞는 거죠. 그런데 누가 맞는지 모르겠어요. 그런데 진짜 빅테크들도 이렇게 해보니까 이제 그러면 선형적으로 좋아지는 게 뭔가 이제 피카운트 된 것 같다. 그래서 이제는 앞으로 이렇게 무식하게 컴퓨팅 파워를 높일 필요가 없겠다라고 해서 KPEX 컷을 할 수도 있어요. 내년 하반기에. 그런데 저도 내년 하반기를 보자라는 것은 일단 3반기까지는 KPEX 컷을 할 가능성이 없는 것 같고 왜냐하면 볼레벨이 1년치 선판 됐기 때문에 그건 없는 거죠. 그런 가능성이 없는 건데 만약에 루빈을 구입하는 이런 속도가 현저하게 떨어지거나 이제 이런 것들을 보자는 거죠. 만약에 그러면 실제로 진짜 알고리즘으로 컴퓨팅 파워를 이제 덜 투자해도 되는 건가? 이런 생각을 할 수 있는 거죠. 그러니까 그것도 아직 열려있는 미래인데 지금 직접 하고 있는 현재 당사자들은 전혀 동의하지 않습니다. 아니야 줄어들지 않는다라고 얘기하는 거고 옆에 있는 학자들 중에서 무슨 말도 안 되는 소리냐 이건 줄어든다. 뭐 이런 입장에서 저렇게 무식하게 투자할 필요 없어. 이렇게 이야기하는데 실제로 투자해서 서비스를 만드는 회사들은 그거 전혀 아니야. 컴퓨팅 파워 이거 앞으로 스케일링 로우는 계속해서 지속될 수밖에 없어. 이런 이야기를 하거든요.