브리태니커 백과사전이 LLM부터 시작해 AI 전반에 대한 '정의'를 내렸다고 합니다. 의료, 금융, 제조 등 온갖 분야에 AI가 적용된다는 뻔한 소리도 빠지지 않았죠. 그런데, 그래서 뭐 어쩌라는 걸까요? 투자자 입장에서 이런 '정의'는 텅 빈 껍데기나 다름없습니다. 돈이 어디로 흘러갈지, 어떤 '뒷구멍'을 파야 진짜 돈을 벌 수 있을지 알려주지 않으니까요. 팩트만 체크해 봅시다.
AI의 '정의'는 중요하지 않습니다. 중요한 건 '설계'입니다. 누가, 어떤 문제를 해결하기 위해, 어떤 방식으로 AI를 '설계'했느냐가 투자 성공의 핵심입니다. 브리태니커는 AI의 역사와 유형을 나열했지만, 각 유형별로 어떤 기업이 두각을 나타내고 있는지, 그 기업의 기술적 강점과 약점은 무엇인지, 경쟁 구도는 어떻게 형성되어 있는지에 대한 '진짜' 정보는 쏙 빼놓았습니다.
예를 들어, 의료 분야에서 AI를 활용한 진단 기술이 발전하고 있다고 합시다. 브리태니커는 여기서 멈추지만, 우리는 더 깊이 파고들어야 합니다. 어떤 회사가 가장 정확한 진단 알고리즘을 가지고 있는지, 그 알고리즘은 어떤 데이터를 기반으로 학습되었는지, 규제 장벽은 얼마나 높은지, 경쟁사의 기술 수준은 어느 정도인지, 시장 진입 전략은 무엇인지 등을 꼼꼼하게 따져봐야 합니다.
금융 분야도 마찬가지입니다. AI를 활용한 사기 탐지 시스템이 효과적이라고 하지만, 모든 시스템이 똑같은 성능을 내는 것은 아닙니다. 어떤 시스템이 가장 낮은 오탐율을 보이는지, 어떤 종류의 사기를 가장 잘 잡아내는지, 새로운 유형의 사기에 얼마나 빠르게 적응할 수 있는지 등을 분석해야 합니다. 단순히 'AI가 금융 분야에 적용된다'는 사실만으로는 투자 결정을 내릴 수 없습니다.
제조 분야는 어떻습니까? AI를 활용한 자동화 시스템이 생산성을 향상시킨다고 하지만, 모든 공장에 똑같은 시스템을 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 각 공장의 특성에 맞는 최적의 시스템을 설계하고 구축할 수 있는 기업이 경쟁력을 가질 것입니다. 브리태니커는 이런 '맞춤형 설계'에 대한 정보는 제공하지 않습니다.
이런 피상적인 정보만으로는 투자 기회를 잡을 수 없습니다. 진짜 돈 냄새를 맡으려면, 기술의 '설계' 단계부터 참여해야 합니다. 어떤 기업이 새로운 문제를 해결하기 위해 AI를 '설계'하고 있는지, 그 '설계'가 얼마나 파괴적인 잠재력을 가지고 있는지, 시장의 판도를 바꿀 수 있을지 등을 꼼꼼하게 따져봐야 합니다.
과거 유사한 기술 트렌드를 살펴보면, 단순히 '기술' 자체에 투자하는 것은 위험한 전략입니다. 예를 들어, 닷컴 버블 당시 수많은 인터넷 기업들이 등장했지만, 결국 살아남은 것은 극소수에 불과했습니다. 중요한 것은 기술이 아니라, 기술을 활용하여 '진짜' 문제를 해결하고 '진짜' 가치를 창출하는 기업입니다.
결론적으로, 브리태니커의 AI 백과사전은 '정의'에 불과합니다. 투자자라면, '정의'를 넘어 '설계'를 봐야 합니다. 누가, 어떤 문제를 해결하기 위해, 어떤 방식으로 AI를 '설계'하고 있는지, 그 '설계'가 얼마나 파괴적인 잠재력을 가지고 있는지, 시장의 판도를 바꿀 수 있을지를 꼼꼼하게 따져봐야 합니다. 그렇지 않으면, 그저 남들이 파놓은 함정에 빠질 뿐입니다. RAG 같은 최신 기술도 결국 '설계'에 따라 가치가 천차만별로 달라질 수 있다는 점을 명심해야 합니다.