ChatGPT가 등장하면서 본격적인 AI의 시대가 열리고 있습니다. 우리는 AI가 반짝하고 잊혀진 수많은 기술처럼 단기 트렌드로 끝나지 않을 것이라고 생각합니다. AI는 개인의 삶과 산업지형에 큰 변화를 몰고 올 것이며 우리는 적응해야만 합니다.

1장에서 우리는 생산성을 높이고 고용 시장에 영향을 미치며 산업을 재편할 수 있는 AI의 잠재력을 설명했습니다. 우리는 AI가 제공하는 기회를 활용하기 위해 재교육과 투자를 통해 이러한 변화에 적응하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

2장에서는 딥러닝의 개념과 특성을 중심으로 AI의 핵심 기술과 발전 과정을 설명했습니다. 지도 학습, 비지도 학습, 자기 지도 학습, 강화 학습 등 주요 학습 방법을 정리해 보았고, AI 알고리즘과 최신 기술 발전에 대한 포괄적인 이해를 제공하기 위해 트랜스포머와 같은 최신 유행하는 AI 기술을 소개했습니다.
AI기술을 이해하는 것이 그 의미를 파악하는데 중요하기 때문에 AI의 잠재적인 파급 효과를 이해하는 데 도움이 되도록 기술적인 내용을 포함했습니다. 이 장은 어려울 수 있지만 AI의 미래 방향과 산업 전반에 걸친 다양한 변화를 예측할 수 있는 토대가 되기를 기대합니다.

3장에서는 생성AI의 출현, 급변하는 투자 환경, 그리고 AI가 변화시킬 산업의 밸류 체인을 분석했습니다. 특히 파운데이션 모델을 바탕으로 새롭게 만들어질 AI 생태계와 밸류 체인에 주목하며 미들웨어와 비즈니스 솔루션, 어플리케이션과 같은 다양한 AI 기반 서비스 시장이 활성화될 것으로 예측했습니다. 또한 게임, 블록체인, 디지털 트윈 및 자동화와 같은 메타버스 산업에서 AI로 인해 새로운 기회가 생길 다양한 사례를 설명했으며, 바이오 헬스케어와 자율주행과 같이 인간의 삶에 직접 영향을 미치는 분야와 산업을 다뤘습니다. 또한 실제 기업의 예를 통해 AI 기술이 기업의 비용을 줄일 수 있는 내용도 정리하였습니다.

4장에서는 AI의 발전에 있어 필수적 요소인 데이터, 알고리즘, 하드웨어(반도체) 등 3가지 핵심 요소에 대한 경쟁력을 가진 기업에 대한 내용을 다루었습니다. 마이크로소프트, 구글, 애플, 메타와 같은 빅테크 기업들이 데이터와 알고리즘 분야에서 경쟁력을 발휘하며 AI 서비스의 경쟁 환경과 새로운 기회를 살펴보았습니다.

또한 AI 모델의 학습, 추론 및 효율적 운영에서 컴퓨팅 파워의 중요성을 강조하였고, GPU, NPU, 뉴로모픽 등 하드웨어 반도체의 고성능 저전력 구현의 중요성과 향후 발전 방향을 전망했습니다. 추가로 서비스와 소트프웨어 및 하드웨어 간 상호 연결성이 갈수록 중요해지고 있어 네트워킹 관련 내용도 정리하였습니다.

5장에서는 중국의 AI 경쟁력과 발전 방향, 주요 기업의 밸류 체인을 정리했습니다. 6장에서는 본문 내용을 기반으로 AI 테마와 생태계 시장에 접근할 수 있는 ETF를 정리했습니다. AI 시장이 초기 성장 단계인 만큼 시장을 주도하는 기업의 변화가 빈번하게 일어날 수 있는 가능성을 고려할 때, ETF를 통한 접근이 효과적이라고 판단합니다.

마지막 장에서는 현재 ChatGPT의 한계점과 시사점에 대해 정리했습니다. 결론적으로, 우리는 AI가 세상에 많은 변화를 가져올 것이라고 생각합니다. 그러나 우리의 예측대로 진행되지 않을 수도 있습니다. 너무 과도한 낙관이나 비관 대신, 변화하는 세상에 잘 대응해 나가는 것이 우리가 할 수 있는 최선의 선택이라고 생각합니다.



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