미국 ai 관련주, 엔비디아, 인공지능, 온디바이스 전망

 

미국 주식 시장에서 AI(인공지능) 관련주는 현재 가장 주목받는 투자 분야 중 하나입니다. AI 기술은 급격한 발전을 이루고 있으며, 다양한 산업에서 혁신을 이끌고 있습니다. 이러한 기술 혁신은 기업의 수익성을 높이고 주가 상승을 이끄는 주요 요인으로 작용하고 있습니다. 따라서 AI 관련주에 대한 투자 매력은 점점 더 커지고 있습니다.

미국주식 ai 관련주 소개

1. NVIDIA (엔비디아, NVDA)

NVIDIA는 GPU(그래픽 처리 장치) 분야에서 선두를 달리고 있는 기업으로, AI 및 딥러닝 기술의 핵심적인 하드웨어를 제공합니다. 최근 AI 수요가 급증하면서 NVIDIA의 주가는 큰 폭으로 상승하고 있습니다. 특히 AI 훈련과 추론을 위한 데이터센터에서 NVIDIA의 GPU는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다.

2. Alphabet (알파벳, GOOGL)

구글의 모회사인 Alphabet은 AI 연구 및 개발에서 세계적인 선두주자입니다. 구글 검색 알고리즘부터 자율주행 자동차, 클라우드 서비스에 이르기까지 AI 기술을 폭넓게 적용하고 있습니다. 구글은 자사 AI 연구소인 DeepMind를 통해 지속적으로 AI 기술을 발전시키고 있으며, 이는 회사의 장기적인 성장에 중요한 역할을 하고 있습니다.

3. Microsoft (마이크로소프트, MSFT)

마이크로소프트는 AI 기반 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Azure AI를 제공하며, 다양한 산업에 AI 솔루션을 공급하고 있습니다. 또한, 챗봇 및 AI 비서 Cortana, 비즈니스 솔루션인 Dynamics 365 등에 AI 기술을 접목하여 경쟁력을 강화하고 있습니다. 마이크로소프트의 AI 전략은 회사의 클라우드 사업과 함께 성장하고 있으며, 이로 인해 주가 또한 긍정적인 흐름을 보이고 있습니다.

 

4. Amazon (아마존, AMZN)

아마존은 AI 기술을 자사 비즈니스 전반에 걸쳐 활용하고 있습니다. 아마존 웹 서비스(AWS)는 AI 및 머신러닝 서비스를 제공하는 클라우드 플랫폼으로, 전 세계 많은 기업들이 이를 이용해 AI를 구현하고 있습니다. 또한, AI 기반 추천 시스템과 물류 자동화 등에서 AI를 적극 활용하며, 이는 아마존의 운영 효율성을 크게 향상시키고 있습니다.

5. Tesla (테슬라, TSLA)

테슬라는 자율주행 기술 개발을 통해 AI 기술을 자동차 산업에 도입한 대표적인 기업입니다. 테슬라의 자율주행 소프트웨어인 Autopilot은 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 차량의 자율주행 기능을 지속적으로 개선하고 있으며, 이는 테슬라의 주가 상승을 이끄는 중요한 요소입니다.

 

이처럼 AI 관련주는 미국 주식 시장에서 빠르게 성장하고 있는 분야로, 장기적인 성장 잠재력을 가지고 있습니다. 하지만 AI 기술의 발전 속도가 빠른 만큼, 각 기업의 기술 개발 현황과 시장 반응을 면밀히 살펴보는 것이 중요합니다. AI 관련주에 투자하려는 투자자들은 이러한 점을 유의하여 신중하게 접근해야 합니다.

ai 향후 전망

AI 모델의 성능은 최근 몇 년간 급격히 향상되었으며, 이는 주로 계산 자원의 확장 덕분입니다. 연구에 따르면 AI 훈련에 사용되는 계산 자원은 매년 약 4배씩 증가하고 있습니다. 이는 AI 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 하며, 모바일 전화 보급(2배/연), 태양광 설치(1.5배/연), 인간 게놈 해독 속도(3.3배/연)보다도 훨씬 빠른 속도입니다. 그러나 이러한 성장이 2030년까지 지속될 수 있을지는 불확실하며, 몇 가지 주요 제한 요소가 이를 결정할 것입니다.

1. 전력 가용성

AI 훈련에는 막대한 전력이 필요합니다. 현재 5GW 규모의 데이터 센터가 가능할 것으로 보이며, 미국 전역에 분산된 훈련 인프라는 더 많은 전력을 확보할 수 있습니다. 예상에 따르면 2030년까지 약 2~45GW의 전력이 AI 훈련에 사용될 수 있으며, 이는 GPT-4보다 10,000배 더 큰 모델의 훈련이 가능하다는 의미입니다. 그러나 전력 공급의 안정성 및 에너지 산업의 성장 가능성은 여전히 중요한 변수입니다.

 

2. 칩 제조 능력

AI 훈련에 필요한 칩 제조는 첨단 패키징과 고대역 메모리(HBM)의 생산 확장에 달려 있습니다. 현재로서는 2030년까지 약 1억 개의 H100 GPU에 해당하는 칩이 생산될 수 있을 것으로 예상되며, 이는 9e29 FLOP에 해당하는 훈련을 지원할 수 있습니다. 그러나 칩 제조에는 불확실성이 크며, 실제 생산량은 2천만에서 4억 개 GPU 사이에서 크게 달라질 수 있습니다.

 

3. 데이터 부족

AI 훈련에는 방대한 양의 데이터가 필요합니다. 현재 웹에서 사용할 수 있는 텍스트 데이터는 약 500조 개의 단어로 추정되며, 이는 AI 훈련에 사용된 데이터보다 30배 더 많습니다. 멀티모달 데이터(이미지, 비디오 등)를 추가하면 최대 10,000배 더 많은 데이터를 사용할 수 있을 것입니다. 그러나 데이터의 품질과 효율성을 고려했을 때, 2030년까지 사용 가능한 데이터의 양은 450조에서 23경 토큰 사이일 것으로 예상됩니다.

 

4. 지연 한계

더 큰 AI 모델은 더 많은 순차 연산을 필요로 하며, 이는 훈련 속도에 제약을 가할 수 있습니다. 배치 크기를 늘리면 이러한 한계를 어느 정도 극복할 수 있지만, 그에도 한계가 있습니다. 현재의 하드웨어로는 2e30에서 1e32 FLOP 규모의 훈련이 가능할 것으로 예상되며, 이는 AI 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

 

 

결론

전력 가용성과 칩 제조 능력은 AI 확장의 주요 장애물이 될 가능성이 큽니다. 그러나 에너지 산업의 성장은 전력 공급의 유연성을 제공할 수 있으며, 칩 제조는 첨단 패키징과 메모리 생산량 확장을 통해 가능할 것입니다. 데이터 측면에서는 멀티모달이나 합성 데이터 덕분에 충분한 양을 확보할 가능성이 있지만, 불확실성은 여전히 남아 있습니다. 2030년까지 2e29 FLOP 규모의 훈련이 가능할 것으로 보이며, 이는 AI가 경제와 기술에 미치는 영향을 크게 확대할 수 있습니다. AI가 인간 노동을 대체할 수준으로 발전할 경우, 경제 성장에 큰 변화를 가져올 것입니다.

 

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