https://blog.naver.com/onion_asset/223529499078

AI에 대한 빅테크들의 이야기를 간단히 정리해봤습니다
#AI #빅테크

#AI #데이터센터
인공지능(AI) 데이터센터가 국가전략기술 사업화 시설로 지정돼 각종 세제혜택을 받게 된다. 반도체 등 첨단산업을 키우기 위한 100조원 규모 지원사업도 속도를 낸다. 현재 추진 중인 50조원 첨단전략산업기금을 증액하는 방안이 거론된다.

기획재정부는 AI 데이터센터를 국가전략기술 사업화 시설로 분류해 세제 혜택을 확대하기로 했다. 현재 정부는 반도체·2차전지 등 8개 분야를 국가전략기술 시설로 지정해 투자금액에 대해 15~25% 세액공제 혜택을 주는데, AI 분야까지 지원 범위를 확장하는 것이다.
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테크 포지션과 함께 지속적으로 체크해야 할 국내 데이터센터 본격화 국면
https://n.news.naver.com/article/009/0005511121

#버블 #AI 과거와 비교

◦ 1. 빅테크 Capex(자본지출) 증가
• Exhibit 14: ChatGPT 이후 AMZN, MSFT, GOOGL 등 hyperscaler들의 연간 Capex가 급증
- 2023년 약 2000억 달러 → 2026년 약 4500억 달러 예상
- 주요 증가는 AI 인프라 확장(데이터센터, GPU 등) 목적

◦ 2. AI 관련 산업별 수익 성장
• Exhibit 15: AI 노출 산업 전반에서 매출 증가
- 반도체: 2019년 대비 3배 이상 상승 (2026년 예상)
- 하드웨어 및 소프트웨어 Enablers도 꾸준히 성장

◦ 3. 전체 기술 투자 흐름
• Exhibit 16: Tech 투자(소프트웨어+IT 장비)는 GDP 대비 약 4.6%까지 상승
- 2000년 IT버블 시기 수준 회복
- 최근 AI 수요가 새로운 투자 사이클 유도 중

◦ 4. AI 투자, 아직은 과거 붐 대비 소규모
• Exhibit 17: 2000년 정보통신 투자 붐과 비교 시
- AI Capex는 GDP 대비 약 0.6% 수준으로 상대적으로 작음
- Telecom(1.5%), IT(2%) 투자 붐과는 차이 있음

◦ 5. 광범위한 투자 붐은 아직
• Exhibit 18: Tech 및 비주거 투자 모두 과거 90년대 말 붐 시기 대비 낮은 증가율
- 아직 전 산업에 걸친 전방위적 투자 확대는 아님 → 초기 단계로 해석 가능

◦ 6. 기업 이익률은 여전히 높은 수준
• Exhibit 19: 미국 기업 이익(GDP 대비)은 13% 내외로 역사적으로 높은 수준 유지
- 이익률 유지 → 추가 투자 여력 존재함을 시사


핵심 인사이트 요약
- AI 붐은 현재진행형이나, Capex/GDP 비중은 여전히 과거 버블 대비 낮음
- 반도체·AI 인프라 중심 투자 강세 지속, 전방산업 확산은 앞으로의 과제
- 기업 수익성 기반 투자 여력 충분, AI 투자 사이클은 장기적 성장 가능성 내포

#김단테 님 #클로드봇
https://youtu.be/4votPcplooo?si=Zd2yeOUgPNJ0KgVx

#클로드봇 #AI
오늘 올린 영상 관련한 클로드봇 기사 읽어보시면 좋을 것 같네요. 저도 오늘 틈틈이 검색 중입니다.
https://byline.network/2026/01/30-499/

#AI #SaaS 우려 #내생각

https://m.blog.naver.com/freelife-kr/224174065983

이런 상황에서 트럼프의 케빈 워시 임명은
기술 혁신을 뒷받침하기 위한 금융 정책을 위한 의도가 커 보인다.


이는 곧 미국이
AI 시대에 필요한 대규모 투자를 금융적으로 뒷받침하고,
AI를 통해 세계 패권국의 지위를 계속 유지하고자 하는 의지를 드러낸 신호일 수도 있다.​

​
요약하면,
지금 시장이 보고 있는 것은 AI가 만들어낼 단기적 충격이지만,
빅테크와 정책의 방향은 그 이후를 이미 바라보고 있는 듯하다.

‣ 파월 의장, “AI 붐은 진짜다” 선언

◦ 미 연준 의장 제롬 파월은 현재의 AI 열풍이 2000년대 초 닷컴 버블과는 다르다고 강조했다.
· 당시와 달리 오늘날의 주요 기술 기업들은 실질적인 수익을 내며 경제 성장에 기여하고 있다.
· 그는 이번 AI 투자가 저금리나 투기적 자금이 아닌, 장기적 생산성 향상에 기반한 흐름이라고 설명했다.

‣ AI가 미국 경제에 미치는 실질적 영향

◦ 파월은 AI 기술이 데이터 센터 건설부터 전력 인프라 확충까지 미국 경제 전반에서 가시적인 변화를 일으키고 있다고 언급했다.
· 이는 단순한 기술 트렌드가 아닌 경제 구조 자체를 바꾸는 생산성 혁신의 흐름으로 평가된다.

‣ 경제학자들의 전망

◦ 골드만삭스와 JP모건의 경제학자들 역시 파월의 입장에 동의하며, AI가 향후 수조 달러 규모의 생산성 향상을 이끌 것으로 전망했다.
· GDP 성장률에도 점진적이지만 지속적인 긍정 효과가 나타날 것으로 분석된다.

➱ 요약:
AI 붐은 투기적 거품이 아니라, 실질적 수익과 생산성 향상에 기반한 새로운 경제 성장의 축으로 자리 잡고 있다.

#파월 #AI #버블

#하워드막스 #메모 #AI @2026.02.26

https://blog.naver.com/freelife-kr/224197778253

AI는 단순히 사람의 업무를 “더 빠르게” 만들어주는 생산성 보조 도구를 넘어, 목표만 주면 스스로 과업을 끝까지 수행하는 노동 대체 단계(Level 3)로 진입했다. 이 변화가 의미하는 바는 명확하다. 반복적이고 구조화된 지식노동의 상당 부분은 인간의 ‘보조’가 아니라 인간을 ‘대체’하는 방식으로 AI에 이전될 가능성이 높다.

AI는 스스로를 개선하는 자기증폭 루프에 들어섰다. 그 결과 기술 진화의 간격은 더 짧아지고, 지금 사용하는 AI는 앞으로 가장 outdate된 AI일 가능성이 높다. AI 도입의 문제는 단순한 툴 채택이 아니라, 변화 속도를 전제로 한 지속적인 적응과 재학습의 문제로 바뀌었다.

이 흐름은 투자에도 영향을 준다. AI는 데이터 흡수, 기억, 그리고 패턴 인식에 특화되어 있고, 이는 곧 공개된 정량 데이터로 승부하는 초과수익의 여지가 빠르게 줄어든다는 뜻이다. 누구나 같은 데이터를 보고, AI는 그 데이터를 누구보다 빠르고 체계적으로 처리할 수 있다면, 정량 정보 기반의 우위는 구조적으로 희소해진다. 시장에서 ‘정보 처리 능력’ 자체가 알파의 원천이기 어려워지는 것이다.

나는 전례 없는 상황을 해석하고 새로운 가설을 세우는 상상력과 판단이 인간이 가질 수 있는 가장 중요한 강점이라고 본다. 데이터가 충분히 설명하지 못하는 미래를 다루는 순간, 과거 패턴의 연장선만으로는 결정을 내릴 수 없고, 결국 상상력을 기반으로 이해와 질적 판단이 개입될 수밖에 없다.

그래서 지금은 과거 회귀론적인 사고에서 벗어날 필요가 있다. “과거에 이랬으니 이번에도 이럴 것”이라는 논리는 AI가 가장 잘하는 영역이고, 그 영역에 머무는 한 인간은 경쟁력이 약해진다. 오히려 불확실한 미래 상황을 스스로 정의하고, 어떤 변수가 중요해질지 선택하며, 그에 따라 리스크를 감당할지 말지를 결정하는 ‘자기 판단’이 투자에서 더 중요해지는 시점인 것 같다.

지금 필요한 건 이런 것들이다:
​
1. 평소 생활에서 불편함을 느끼는 감각
2. 세상이 무엇을 필요로 하는지 알아채는 눈
3. 그것을 자연어로 명확하게 설명할 수 있는 능력
4. 그리고 결국, 사람들 앞에 서서 마케팅하고 책임지는 리더십
​
아무리 AI가 밑에서 서포트해줘도, 고객 앞에 서는 건 사람이다. 투자자에게 발표하는 건 사람이다. 문제가 생겼을 때 책임지는 건 사람이다. 코딩 능력이 아니라 커뮤니케이션과 책임감이 핵심 역량이 되는 세상이 오고 있다.
​

#AI #변화

#김단테 님 #AI
Anthropic 에 무슨 일이 일어났는가?
https://m.blog.naver.com/mynameisdj/224250092378

#GOOGL #AI

“지난 2년간 구글이 확보한 컴퓨팅 용량은 창립 이후 20년 동안 구축한 전체 용량과 맞먹습니다.”

구글 I/O 2026 기자간담회에서 “이런 폭발적인 인프라 확장 기회는 역사적으로 매우 흔치 않은 순간”이라며 이같이 말했다.

피차이 CEO는 “지난 1분기 구글클라우드의 수주 잔액이 2400억달러에서 4600억달러로 급증했다”며 “전 분야에서 수요가 확인됐다”고 밝혔다.

피차이 CEO는 “AI 인프라를 지탱하기 위해 아시아 국가를 중심으로 한 공급망에 크게 의존하고 있으며, 이들이 역동적인 시장 변화에 매우 잘 대응하고 있다”며 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등을 언급했다.