AI 병목 투자, 타이밍이 핵심

GPU 비용 부담이 커지면서 대안으로 떠오른 브로드컴과 오라클, 시장 진입을 가속화하는 AMD와 인텔이 주목받고 있다.

GPU 비용 문제로 인해 브로드컴과 오라클 등 MPU(AI 가속기)를 만드는 기업이 GPU의 대안으로 떠오르며, AMD와 인텔 역시 GPU 시장 진입을 시도하며 성장 가능성을 보인다.

클라우드 데이터센터의 과도한 운영 비용과 보안 우려가 불거지면서 온디바이스 AI 수요가 급증하고 있다. 소비자들 사이에서는 고가의 디바이스 내에서 직접 AI를 구동하려는 움직임이 뚜렷해졌으며, 이에 맞춰 애플과 삼성전자는 프리미엄 기기에 AI 기능을 탑재하며 시장 공략을 강화했다.

애플과 삼성전자 같은 기업들이 고가의 디바이스 시장에 AI를 탑재하며 복귀하고 있으며, 퀄컴과 삼성은 MPU 경쟁력을 강화하고 있다.

LPDDR6와 같은 차세대 메모리 수요가 급증하는 추세다. 이 흐름 속에서 중국 반도체 기업들의 가파른 성장세가 두드러지며 글로벌 시장 영향력 또한 거세지고 있다.

화웨이, 샤오미 등 자체 스마트폰 생태계를 가진 중국 기업들은 양쯔메모리, 창신 같은 중국 메모리 기업과 협력하여 내수 시장을 장악하고 있다.

AI 데이터센터의 전력 부족과 열 관리 문제가 심화되면서 관련 설비 기업들이 주목받는다. 국내에서는 SMR, 재생에너지 관련주가 거론된다.

미국에서는 버티브, 슈나이더와 같은 전력 솔루션 기업이 대표적이며, 액침 냉각 및 수랭식 전환에 따른 부품 소재 기업들도 수혜를 입을 것으로 예상된다.

네트워크가 구리선에서 실리콘 광케이블로 바뀌면서 광소자 관련 기업과 CPO(Co-packaged Optics) 솔루션이 주목받는다. 루멘텀 홀딩스 등이 해당 분야에 속한다.

데이터 후보정 및 아카이빙 기업, 벡터 데이터베이스 기술 보유 기업 또한 데이터 효율성 확보와 인프라 고도화 측면에서 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

기업들은 독자적인 주권을 지키기 위해 버티컬 SLM(소형 언어 모델)을 구축하려는 움직임을 보이며, 삼성 SDS, 솔트룩스 등 파생 모델 구축 기업이 주목받는다.

시리, 빅스비와 같은 마스터 에이전트 개발과 서드파티 앱 구동 기업들도 AI 에이전트 시장의 성장에 따라 수혜를 입을 것으로 예상된다.

기업마다 전용 AI 에이전트 도입 필요성이 증대되면서, 에이전트 솔루션을 개발하는 기업들이 수혜주로 떠오른다.

과거 온라인 메신저 도입 초기 시장과 유사하게 SKC, 삼성SDS, LG CNS 등 대형 IT 서비스 기업 및 솔루션 개발사들이 큰 성장을 이룰 것으로 전망된다.

GPT-6 아스트라의 최대 장점은 플러그인 기능이 강력해져 다양한 플러그인들을 순차적으로 호출하며 작업 완성도를 높이는 데 있다.

특히 '컴퓨터 유즈' 기능이 강화되어 외부 서드파티 서비스를 플러그인으로 연동해 활용하는 것이 핵심이며, 플러그인 개발 및 공급 솔루션을 보유한 기업들이 주목받을 필요가 있다.

기업들은 AI 전략을 수립할 때 퍼블릭 모델, 온프레미스(프라이빗) 모델, 그리고 하이브리드 모델의 세 가지 축을 고려한다. 퍼블릭 모델은 최고 성능을 제공하지만, 보안과 토큰 비용 문제가 단점으로 지적된다.

온프레미스 모델은 보안성이 높으나 기능적인 제약이 따르는 '반쪽짜리' 모델이라는 인식이 있다. 이는 기업이 모든 모델을 자체적으로 운영하기 어렵기 때문이다.

이에 따라 내부 보안망 내 모델에서 분석을 진행하고, 필요한 데이터만 퍼블릭 모델과 연동하는 하이브리드 전략이 부상하고 있다. 국방, 금융, 반도체 등 산업 특성에 맞춰 선택적인 AI 도입이 필요하다.

기업들은 업무 성과와 비즈니스 문제 해결을 위해 하나의 모델에만 의존하지 않고, 성능과 가성비를 고려하여 자체 모델 등 최적의 AI 모델을 선택적으로 사용한다.

다양한 AI 모델을 효율적으로 연결하고 제어하는 라우터 솔루션을 제공하는 기업이 새로운 수혜주로 부상한다. 클라우드와 온프레미스를 혼합하는 하이브리드 전략은 과거 멀티클라우드 시대와 유사한 양상으로 전개될 것으로 예상된다.

AI 병목 순서대로 투자하여 단기적인 수익을 연속으로 내겠다는 생각은 현실과 동떨어진 이상적인 상상에 불과하다.

주변의 소문과 욕망에 휘둘려 잦은 손절매와 추격 매수를 반복하는 것은 결국 자산 손실로 이어지는 지름길이다. 이는 소탐대실의 전형적인 사례로 꼽힌다.

엔비디아나 테슬라처럼 장기적인 우상향을 기대하는 투자에는 최소 1년에서 길게는 3년 이상의 긴 호흡으로 접근해야 하며, 중간 변동성에 일희일비하지 않는 자세가 중요하다.

김지현 테크라이터는 분산 투자 대신 가장 확신이 드는 한 곳에 집중하는 '몰빵' 투자 방식을 선호한다. 그는 매주 IT, AI 시장의 변화를 트렌딩하며 기초 체력을 쌓는다.

특정 시점에 투자할 기업을 결정하기 위해 약 1개월간 집중적인 조사를 진행한다. 이 과정에서 해당 기업의 최근 실적, 투자 성향, 인수한 회사 등을 면밀히 분석한다.

이러한 분석을 통해 자신이 세운 병목 가설이 타당한지 검증하고, 확신이 들면 지체 없이 시장가로 주식을 매수한다.

김지현 테크라이터는 뉴스나 시장의 평가가 아닌, 본인의 매수 시점과 기준에 맞춰 주가 변동을 해석한다. 외부 정보에 흔들리지 않고 자신만의 관점을 유지하는 것이 핵심이다.

투자 확신을 검증하기 위해 '한 주'를 먼저 매수하여 정찰병처럼 활용하고, 매도 후에도 한 주를 남겨두어 과거의 투자 결정과 당시의 감정을 복기하며 학습하는 투자 습관을 가지고 있다.

김지현 테크라이터는 투자 결정을 내릴 당시의 생각과 근거를 중간중간 캡처하여 저장한다. 이를 '재테크 프로젝트'라는 이름으로 챗GPT에 입력하여 AI 분석을 요청한다.

챗GPT를 통해 고장 분석, 투자 시도 목적, 얻어야 할 인사이트 등을 질문하고 답변을 얻으며 투자에 대한 배움을 얻는다. 20년의 투자 경험을 통해 시장 변화와 자신의 의사결정 과정을 꾸준히 추적 관리하고 있다.

기술을 활용하는 기업의 실적과 의지를 확인하고 본인의 자금 유동성을 고려하는 등 긴 호흡으로 시장에 접근해야 한다. 기술의 본질과 파급력을 정확히 파악하는 것이 중요하다.

다음으로 그 기술을 잘 활용하는 기업의 실적과 성장 의지를 반드시 확인해야 한다. 또한 자신의 재정 상황과 자금 유동성을 고려한 투자가 필수적이며, 마지막으로 단기적인 수익에 연연하지 않고 긴 호흡으로 시장에 접근해야 한다.

김지현 테크라이터는 초기 10년간 비트코인과 이더리움 투자로 상당한 수익을 올렸으나, 알트코인 투자에서는 일부 손실을 경험했다. 이후 5년간 테슬라, 엔비디아 등 기술주에 투자했으나, 이사 등으로 급전이 필요하여 코로나19 팬데믹 국면에서 -2%의 손실을 기록했다.

최근 2년간은 상당한 자금을 투입하여 150%의 높은 수익률을 달성했다. 전체 20년 누적 수익률은 못해도 80~90% 수준으로 추산되며, 이는 시장 상황에 따른 유연한 대처와 장기적인 관점의 중요성을 보여준다.