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[AI 종목발굴-①] AI 산업 섹터별 투자 인사이트

Intro

2023년 상반기는 미국 연준의 금리인상 기조에도 바닥을 다지고 상승을 하였습니다. 이러한 증시의 상승은 OpenAI가 2022년 11월 30일 CHAT GPT를 선보인 이후, 본격적인 4차 산업혁명이 우리 생활에 혁신을 만들 것이라는 기대감에 의한 것이라고 해도 과언이 아닙니다. 미국의 엔비디아와 애플은 올해 상반기 역사적 신고가를 갱신하였고, 얼마 전 애플의 시총은3조 달러를 돌파 하였습니다. 국내 증시에서도 AI와 관련된 주식은 일제히 상승하는 모습을 보이고 있습니다. 사실, 인공지능 기술은 1996년 머신러닝 등장, 2006년 딥러닝 알고리즘 발표, 2017년 트랜스포머 모델 공개 등 오래 전부터 연구되었습니다. 일상생활에도 인공지능이 많이 활용되어 왔기 때문에 많은 사람들에게 익숙한 분야이며, 다양한 산업에 디지털 혁신을 일으킬 것이라는 얘기는 전세계적으로 이슈화되어 왔습니다.

전 세계의 투자자들은 왜 지금 인공지능에 열광하고 있을까요?

인공지능 기술에 주목해야 하는 이유

현 시점에서 오랜 기간 동안 발전해온 인공지능 기술이 우리의 삶에 가장 직접적이고 실질적인 영향을 미치기 시작했기 때문입니다. Chat GPT가 등장하고 우리는 필요한 정보를 네이버나, 구글에 검색하기 보다는 GPT에 먼저 물어보는 일상의 변화가 본격적으로 나타나기 시작한 것입니다. 기술의 응용과 활용 측면에서는 이전의 인공지능은 인간 활동을 보완하는 역할로 단순하고 반복적인 일을 줄이는데 기여했다면, Chat GPT와 같은 생성형 AI 기술은 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)과 이미지 생성 모델(IGM, Image Generation Model)을 활용해 새로운 창작물을 만들어 낼 수 있습니다.

즉, 인공지능 기술이 과거와 달리 인간의 고유 영역인 ‘창조’의 영역으로 진입한 것이고, 이는 인공지능 기술이 산업에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 산업적 혁신의 시초라고 할 수 있습니다.

생성형 AI와 하위 모델

<그림 1> 생성형 AI와 하위 모델

인공지능에 우리가 주목해야 하는 이유는 인공지능 기술이 완만한 성장세가 아닌 폭발적인 성장의 시작점에 있기 때문입니다. 개인들의 관심을 기반으로 할 수 있는 기술의 대중성과 다양한 분야와 산업에 적용할 수 있는 응용성과 가능성 매우 높은 분야입니다.

이는 단순 인공지능 기술을 개발하는 것이 아닌 파운데이션 모델을 기반으로 한 인공지능의 활용이 주가 되기 때문입니다. 파운데이션 모델은 사전 훈련되어 추가적인 훈련 없이 특정 처리 작업에 사용할 수 있도록 설계된 인공지능 모델입니다. Chat GPT가 GPT가 대표적인데, GPT는 대규모 텍스트 데이터를 사용해 사전 훈련됐고, 개인화 된 챗봇, 자연어 이해(NLU), 기계 번역, 감성 분석, 요약 및 추론 등과 같은 자연어 처리 작업을 추가적인 훈련 없이 다양한 인공지능 응용 프로그램에서 사용할 수 있습니다. GPT의 성공으로 빅테크 기업을 중심으로 한 다양한 파운데이션 모델이 출시되고 있습니다.

<그림> 주요 기업별 언어모델과 생성형 AI

주요 기업별 언어모델과 생성형 AI

자료: 미래에셋증권 리서치센터

파운데이션 모델은 일종의 인공지능 플랫폼이라고도 할 수 있습니다. 즉, 파운데이션 모델을 기반으로 수 많은 참여자가 그들이 원하는 어떤 형태든 활용해서 서비스를 창출 할 수 있다는 것을 말합니다. 이를 반영하는 용어가 AIaaS(AI as a Service), 서비스형 인공지능 입니다. 서비스형 인공지능 시장의 시장 규모는 상상할 수 없을 만큼 거대할 것으로 예상되는데, 시장조사 기관 테크나비오(Technavio)가 발표한 ‘서비스형 인공지능 시장 보고서 2022-2027’에 따르면 2027년까지 연 평균 약 40% 가량 성장할 것으로 전망하고 있습니다.

<그림> AIaaS 시장 전망

AIaaS 시장 전망

자료: 테크나비오

주목해야 할 인공지능 분야 – 투자자 관점에서

인공지능 기술은 인프라, 반도체, 데이터, 소프트웨어 및 기타 응용 등 산업 전반에 걸쳐 적용될 것으로 기대되는 분야입니다. 인공지능 산업은 인공지능 산업을 중심으로 인프라, 전방, 후방산업으로 구분하여 생각할 수 있습니다.

서버/스토리지, 클라우드로 구성된 인프라 산업과 데이터 수집, 가공, 구매, 아웃소싱 등으로 구성되어 있는 후방산업, 소프트웨어와 서비스 그리고 인공지능의 품질을 결정할 수 있는 반도체 산업으로 구분할 수 있습니다. 앞서 언급한 파운데이션 모델이 인공지능 소프트웨어 산업에 속해있다고 할 수 있습니다. 이를 응용해서 다른 산업에 판매 및 적용할 수 있는데, 이를 전방 산업 입니다.

<그림> 인공지능 산업 생태계

인공지능 산업 생태계

인공지능 산업 – 파운데이션 모델과 인공지능 서비스

GPT가 촉발한 인공지능의 핵심적인 변화는 파운데이션 모델(플랫폼)과 이를 응용 및 활용한 인공지능 서비스와 어플리케이션이라고 할 수 있습니다. 주목해야 할 포인트는 파운데이션 모델 간 경쟁(빅테크 기업 간 경쟁)과 이를 응용한 인공지능 서비스를 발굴하는 것입니다. 과거 인터넷 시대에서 네이버는 검색엔진으로 시작하여 우리나라를 대표하는 대기업으로 성장하였습니다. 인공지능도 4차 산업 혁명의 본격적인 시발점으로 볼 수 있습니다.

미래에셋증권 리서치센터에서 조사한 생성형 AI을 기반으로 한 스타트업의 유형을 16개로 분류하고 GPT-4와의 경합도를 보면 코딩, 작문(카피라이팅), 이미지 생성, 챗봇 자체만을 제공하는 곳은 대체 관계로 경쟁도가 높습니다. 반면, 마케팅 콘텐츠 생성, 패션 및 건축, 그래픽 및 제품 디자인, 판례 검색 및 요약은 오픈 AI가 제공하는 API를 활용한 2차 가공물을 제공하는 형태의 어플리케이션으로 상호 보완적인 관계에 있습니다. B2B 아바타와 영상은 빅테크가 아직 진출하지 않은 영역으로 관련 기술 역량을 신속하게 확보할 경우 성공적인 IPO 또는 빅테크 M&A로 이어질 수 있습니다.

<표> 생성형 AI 유형별 경합도

No. 유형 GPT-4와의 경합도
1 마케팅 콘텐츠 생성 보완
2 B2B 아바타 보완
3 영상 보완
4 패션(디자인 및 가상피팅) 보완
5 이미지 및 영상 편집 보완
6 건축 디자인 보완
7 판례 검색 및 요약 보완
8 그래픽 및 제품 디자인 보완
9 생산성(업무 관리) 보완
10 음악 보류
11 코딩 대체
12 카피라이팅 대체
13 영업용 이메일 대체
14 이미지 생성 대체
15 요약 대체
16 챗봇 대체

자료: 미래에셋증권 리서치센터

한편, 인공지능 알고리즘에 따라 학습 방법을 결정하고 이에 따라 사용자가 요구하는 결과물이 달라질 수 있습니다. 이 또한 대부분 빅테크 기업이 선점하고 있다고 할 수 있지만, 앞으로도 그럴 것이라는 보장은 없는 분야입니다. 기업의 특별한 인공지능 모델을 토대로 파운데이션 모델(범용적)이 아닌 특정 분야의 특화된 인공지능 기술에 주목할 필요가 있습니다.

인공지능 산업 – 반도체(메모리, 파운드리)

반도체가 인공지능에 동반 기술인 이유는 GPU가 인공신경망 학습과 구동 속도를 높이고, 메모리 반도체는 더 많은 데이터를 담아 더 큰 인공신경망을 만들어 볼 수 있게 되기 때문입니다. 따라서 인공지능 측면에서 프로세서의 연산에 데이터를 공급하는 메모리 분야와 프로세스를 생산하는 파운드리 분야에 주목할 필요가 있습니다. AI 관련 반도체에 대해서는 추후에 자세히 다루도록 하겠습니다.

<그림> AI 관련 주요 업체

AI 관련 주요 업체

자료: 미래에셋증권 리서치센터

전방산업

전방산업은 인공지능을 이용해 기존 산업에 적용하거나 인공지능이 핵심 역할을 하는 산업으로 분류해서 생각해볼 수 있습니다. 광고, 자율주행, 게임, 헬스케어가 인공지능을 산업에 적용하는 케이스로 분류할 수 있고, 로봇은 인공지능 기술이 핵심 역할을 하는 산업입니다. 즉, 인공지능이 고도화되면 그 혜택을 직접적으로 볼 수 있는 산업이라고 할 수 있습니다. 이외에도 금융, 제조, 유통, 통신, 메타버스 등 다양한 산업에 활용될 수 있습니다. 특히, 지능형 로봇은 단순 노동 대체부터 무인화 자율 응용 작업까지 인간의 영역을 대체하고 있습니다. 로봇은 인간을 모방하여 1) 외부환경을 인식하고 2) 상황을 판단하고 3) 자율적으로 동작하는 기계로 정의할 수 있습니다. 기술 구현 난이도에 따라 단순 반복작업형 로봇부터 정밀작업로봇, 협동로봇, 무인화 로봇 등 로봇의 자율구동 범위 확대 기술 개발이 이루어지고 있는데, 로봇의 모든 기술이 총망라된 것이 무인화 로봇 즉, 지능화 로봇이라고 할 수 있습니다. 지능형 로봇 관련 기술 영역은 인식능력, 판단 및 학습능력, 표현능력을 구분되며 여기서 인공지능 기술이 판단 및 학습 능력의 핵심 기술입니다.

<표> 지능형 로봇 관련 기술 영역

분류 신체 비교 관련 기술
인식능력(Perception) 감각기관 음성·음원인식, 위치인식, 환경인식 등 (카메라·GPS·센서)
판단 및 학습능력(Cognition) 신경계 인공지능(AI), 빅데이터, 클라우드컴퓨팅 등
표현능력(Manipulation) 운동기관 로봇부품 및 액추에이터, 구동 매커니즘, 음성 합성 등

 

글을 마치며

후방산업은 빅테크 기업의 데이터를 기반으로 하기 때문에 부가가치가 높지 않을 것으로 판단되고, 인공지능을 이용한 컨설팅 또한 투자로서의 매력도가 상대적으로 적을 것으로 예상됩니다. 인공지능 분야의 투자 관점에서 주목해야 할 영역은 인공지능 산업의 소프트웨어, 하드웨어 그리고 전방산업 전반 중 우선적으로 광고, 로봇, 데이터 분석/응용, 게임, 자율주행, 헬스케어 분야 입니다. 다음 포스팅에서는 분석한 관심을 가져야 할 AI섹터별 종목을 비교분석하고 개별종목을 상세히 살펴보도록 하겠습니다.

<그림> 인공지능 산업별 투자 관점

인공지능 산업별 투자 관점

“하루에 508포인트가 하락하든, 108포인트가 하락하든, 결국 우수한 기업은 성공하고, 열등한 기업은 실패할 것이다. 각각의 투자자들도 여기에 합당한 보상을 받을 것이다.”

by Peter Lynch(피터 린치)

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