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AI에 7,300억 달러 붓고 매출은 5분의 1, 월가가 고개를 젓는 사이…실리콘밸리에선 수조 원 펀딩이 2주 만에 끝납니다 | 팔로알토캐피탈 최중혁 대표 — Transcript

by 이효석아카데미 · 5,550 words · 1,120 segments · language en · Watch on YouTube

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0:00야, 그래서 AI 돈 많이 들어갔는데
0:01이거 돈 나오는 거 맞아? 최근에는
0:03엄청 그 핫한 회사들 같은 경우는 한
0:06달 혹은 뭐 2주만 해도 펀딩이 다
0:08끝나는데 뭐 한 4조에서 뭐 7조
0:11뭐이 정도인데도 한 달 안에 끝나는
0:13경우들도 많거든요. 그런 회사들은
0:15대부분 AI 회사지만은 돈을 벌고
0:17있는 AI 회사들입니다. AI
0:19관련해서 투자를 해야 될 때 예전에는
0:21AI에서 뭐 우리가 얼마를 썼냐 이제
0:23이런 걸 따진 거에서 얼마를 벌었냐로
0:25이제 전환을 하고 있는데
0:33안녕하세요. 이호석입니다. 자 오늘은
0:35어 스파클링 [목을 가다듬음] 투자
0:37어 미국 투자 트렌드 2027이 책의
0:40내용을 가지고 이야기를 하고
0:41있는데요. 어 2027 미국 투자
0:44트렌드 책이 굉장히 좋은데 주저자라고
0:47얘기할 수 있죠. 어, 최중혁 어
0:49대표님 모셨습니다. 안녕하세요.
0:51>> 네, 반갑습니다.네
0:53>> 저희 채널이 이제 자주 나오지긴
0:54했지만 그래도 한번 오랜만에 인사
0:56한번 좀 부탁드릴게요.
0:57>> 네, 안녕하십니까? 저는 그 미국
0:59실리콘 밸리에서 팔로알터 캐피탈이라는
1:01투자사를 운영하고 있 있는
1:03최중혁이라고 합니다. 반갑습니다.
1:05>> 네. 좋아요. 그 최근에 이제 뭐
1:08워낙 실리콘 밸리에서 지금 있는
1:10일들이 무슨 일들인지 궁금한게 되게
1:12많아요. 그래서 오늘은 이제 여러
1:14가지 이야기를 해 보도록 하겠는데
1:16혼란스럽습니다. 최근에 워낙 이제
1:19나스닥도 그렇고 코이브도 그렇고
1:21실리콘 현지에서 실리콘 밸리 현지에서
1:24느끼는 최근 일주일 동안은 어떻게
1:26보셨는지
1:27>> 그러니까 사실 뭐 일주일 동안 너무나
1:29많은 이제 그 시장의 변동이 있었기
1:32때문에 실리콘 밸리이 같은 경우는
1:34아무래도 그 월가에서 돌아가는 주식
1:36시장에 비해서 이렇게 빠르게 돌아가는
1:38시장은 아닙니다. 아무래도 3펀 3호
1:41펀드나 아니면 벤처 캐피탈이 어
1:43투자를 하는 그런 스타트업들과 이제
1:45호흡을 하는 그런 시장이기 때문에
1:47아무래도 투자에 대해서 자금이
1:49모집되고 뭐 펀딩이 되는 기간이
1:51예전보다는 짧아졌다고 하지만은
1:53매일매일 주가 등락이 있는 건
1:54아닌데요. 근데 워낙 이제 현재
1:56코어브라든가 아니면 엔트로픽의
1:58상장이라든가 그 외에 엔비디아
2:01이슈까지 많은 것들이 이제 AI와
2:03연결이 되어 있다 보니까 실리콘
2:05밸리도 사실 뭐 AI로 돌아가는 그런
2:08곳이기 때문에 많은 부분들을 저희도
2:11지켜보고 있었는데요. 특히나 이제
2:13실리콘 밸리에서는 어 저희가 이제
2:15펀딩을 하고 뭐 스타트업들에 이제
2:17투자를 할 때 어 실질적으로이 뭐
2:20AI 모델이라고 봤을 때 AI 회사에
2:22얼마나 많은 이제 수요가 있고 매출이
2:24나오고 이제 그런 부분들을 따지면서
2:26회사의 성장성을 보고서 투자를 하고
2:28기업 가치가 올라간다고 보면은이
2:31회사들이 이제 상장 시장으로 가게
2:32되면은 그거보다 더 많은 것들을 이제
2:34따지게 되는 거 같습니다. 그래서
2:36이럴 테면은 뭐 조달 금리가 올라가게
2:38되면은 현재이 회사가 앞으로 하는
2:40비즈니스에 있어서 뭐 얼마나 영향을
2:42미치는지 뭐 그 외에 이제 많은
2:45다이나믹스를 갖고서 기존에 이제
2:47비상장 시장에서 봤던 거보다는 더
2:49많은 잣대로 상장 시장에서 이제 보는
2:51거 같고요. 이제 그런 부분들이 어
2:54또 실리콘 밸리에 있어서 뭐 AI
2:56펀딩이라든가 이런 부분도 뭐
2:58직접적으로 혹은 간접적으로도 영향을
3:00좀 미치고 있는 것으로 보입니다.
3:02>> 네. 그러니까 [콧방귀] 어 어떻게
3:04보면은 실리콘 밸리에서는 이제 과학자
3:07어 기술자 뭐 엔지니어 이런 사람들이
3:10모여 가지고 와 이거 신 대박이다.
3:13이거 AI야 엄청난 막 이러면서 이제
3:15개발해 가지고 와 환호하고 있는데
3:18저기 동부에 있는 그 어 뉴욕에 있는
3:21어 돈 많은 사람들이 이게 보기에는
3:23저거 뭐야 처음에는 이러다가 어 저거
3:25대박인데 아 근데 이건 내 거 아닌데
3:27어떻게 해야 되나 막 이런 고민을
3:29하고 돈도 많이 든다는데 이걸 돈을
3:31줘야 되나 말아야 된다 돈을 빌려
3:32줘야 되나 지분을 사야 되나 막 이런
3:34고민들을 되게 많이 하고 있는 딱
3:36그런 과정인 거 같아요. 그래서 그
3:38질문을 이제 동부에 있는 사실은 그
3:41기술에 대한 이해도는 실리콘
3:43밸리보다는 훨씬 떨어지겠죠. 도대체
3:45이게 뭐가 어떻게 만든 건데? 이거
3:47어떻게 되는 건데? 모르니까. 근데
3:49그 질문이 딱이 워딩으로 나오는 거
3:51같은거든요. 야, 그래서 AI 돈
3:53많이 들어갔는데 이거 돈 나오는 거
3:54맞아?이 질문이 많아요. 그래서 이게
3:56실제로는 어떤지 이제 어, 어떻게
3:58느끼세요?
4:00실제로 이제 빅테크의 이제 그
4:02빅테크네 곳의 설비 투자가
4:042025년에 4,100억 달러고 올해
4:077,300억 달러까지 이제 늘린
4:09것으로 보이는데 내년에는 이게
4:119,350억 달러까지 늘어난다고
4:13보거든요. 근데 현재 가장 큰 매출을
4:16벌고 그 내고 있는 AI라고 할 수
4:18있는 그 엔트로픽이 연한산 매출이 뭐
4:21작년 말에 90억 달러에서 올해 뭐
4:23상장전인 어 10월 말에 810억
4:26달러가 됐고 오픈 AI도 연 연
4:28연환산 그 매출이 500억
4:31달러거든요. 그래서 둘을 합쳐도 설비
4:33투자의 1이 안 되기 때문에
4:35월가에서는이 간격을 보고서 아 실리콘
4:38밸리에 이제 실리콘 밸리에서 봤던
4:41것보다는 야 설비 투자 이렇게 많이
4:43했는데 매추는 아직 이거밖에 안
4:44나와라고 생각해서 생각했던 거보다
4:47우리가 기대한 거보다 좀 낮은 수준이
4:48아니냐 이제 이렇게 느끼는 것으로 좀
4:50보이고요.
4:52자만 놓고 보면은 뭐 틀린 말은
4:53아닌게 아니 730억이 지금
4:56들어가는데 당장 지금 7대 1이면은
5:00이건 아직 너무 작은 거 아닌가 뭐
5:02이런 생각을 할 수 있는 거죠.
5:04네, 맞습니다. 아무래도 주식 시장은
5:06매일매일 이제 주가가 변동하는 그런
5:08부분들이 있으니까 실제로 또 거기에서
5:11뭐 뚜껑을 열어보고 어, 회사가 이제
5:13상장하는 과정에서 여러 부분들이 이제
5:15공개가 되면서 기대했던 거보다 좀
5:18낮은 수준이 아니냐 이제 이런 부분도
5:19있을 수 있고요. 또 어떻게 하다
5:21보면은 그게 또 실리콘 밸리와
5:23월가와의 이제 힘겨룩이라고 좀 볼
5:26수도 있는게 어떻게 보면 여기에서
5:28이제 받는 밸류를 우리가 그만큼
5:29정당하게 인정할 수 없다라는 그런
5:32바이어스들도 있는 거고요. 거기에
5:34동시에 이제 뭐 AI 데이터
5:35센터라든가 이제 여러 많은 이슈들이
5:37덮히면서 어 기존의 분위기보다는 조금
5:40더 어 조금 보수적인 분위기로
5:43흘러왔던게 아닌가라는 생각이 듭니다.
5:45>> 그렇죠. 뭐 여러 가지 노이즈들도
5:46있고 뭐 그런 한데 그러니까 이거는
5:49이제 상장 시장의 이야기인 거고요.
5:52그러니까 상장 시장에는 아까 계속
5:53말씀드리지만 실리콘 밸리에서 나타나는
5:56그런 혁신에 대한 기술적인 이해나
5:58이런게 많다라기보다는
6:00그냥 노장 소하는 돈이 많은 그래서
6:04돈을 어떻게 어 돈이 어디로로
6:06홀로지를 정말 어 약간 이런 표현을
6:09어쩔지 모르겠지만 늙은 여우처럼
6:11이렇게 탁 보고 막 이게 우리 얼마
6:13전에 있었잖아요. 스타델 뭐 이런 거
6:16그런 일들이 부러지는 거는 상장
6:18시장이고 비상장 시장에서는 지금
6:20분위기가 어떤지 비상장 시장에서도
6:23지금 이렇게 상장 시장에서 이제
6:25나오는 것처럼 그렇게 힘들어 하는
6:27건지 어떤지 그런 얘기도 좀 해
6:28주시면 좋을 것 같아요.
6:29>> 차트를 좀 하나 좀 보여 드리고
6:30싶은데요. 지금 2025년에 전
6:33세계에 이제 벤처 투자 그러니까 상장
6:35시장이 아닌 비상장 시장에서 투자를
6:37한 금액이 이제 4,400억 달러였고
6:39그중에 이제 AI가 약 50%가 안
6:41됐습니다.
6:43봤을 때 2026년 1분기에는
6:46그 AI가 80%였고요. 전체 이제
6:493 3억 3천억 달러가 넘었습니다.
6:51그리고
6:52>> 뭐 2분기 3분기로 오면서 맞습니다.
6:54분기에 그래서
6:56>> 작년 한해 4,400억 달러인데 올해
6:59세 개 분기 합쳐서 6,790억 달러
7:02정도였고요. [목을 가다듬음] 이만큼
7:03많이 늘어난 부분인데 사실 1분기 때
7:073,억 달러가 넘고 이게 줄어드는
7:08것처럼 보이긴 하지만은 실질적으로
7:11>> 이때 이제 오픈 AI와 엔트로픽의 그
7:14비중이 상당히 커 가지고 이때 뒤로
7:16갈수록은 오픈 AI와 엔트로픽이
7:18빠지면서 어 많이 줄어든 것처럼
7:21보이지만은 실질적으로 그 숫자만
7:24빼놓고 봤을 때는 오히려 늘어난
7:26숫자라고 좀 볼 수 있고요. 그리고
7:28또 긍정적으로 보이는게 10억 달러
7:30그러니까 한으로는 이제 1조 3,억
7:33달러, 3,억 원을 넘게 투자를 받은
7:35회사들이 거의 한 10개에서 20개
7:37가까이 될 정도로 많이 늘어났습니다.
7:39그러니까 과거에는 오픈 AI나
7:41엔트로픽의 몫이 거의 한 43%
7:44정도였다고 하면은 이제는 그 3분기만
7:47봤을 때도 10억 달러 이상 라운드가
7:48분기 최다 27건이나 됐다는 거는
7:52그만큼 이제 다른 AI 회사들도 커진
7:54회사들이 많고 여전히 이제 그 펀딩은
7:57핫하게 되고 있었다라고 좀 보고
7:59있고요. 물론 이제 4분기도 뚜껑을
8:01열어 봐야 되긴 하겠지만은 뭐
8:03밸류에이션이나 펀딩에 있어서
8:05엔트로픽이 그만큼 또 영향을 많이
8:06미칠 것으로 보고 있습니다. 아무래도
8:08어 이제 AI에 있어서 주도주라고 할
8:10수 있는 그런 회사의 뭐
8:12밸류에이션이라든가 아니면은 실적이나
8:15뭐 이제 여러 가지들이 다른 비상장
8:17회사에도 영향을 미칠 것으로 보고
8:19있기 때문에 그래서 실리콘 밸리도
8:21월가를 현재 바라보고 있는 그런
8:23상황이라고 볼 수 있습니다.
8:24>> 그러네요. 이제 어떻게 보면은
8:26서부에서 열심히 만든 뭔가를 동부로
8:29가져가서 이거 우리 이런 거 있는데
8:30어때요라고 얘기하고 어 좋다라고
8:33평가를 하는지 아니면은 어떻게
8:35평가하든지에 따라서 이제 그 처부에서
8:37만들어지는 그 다른 그 밑에서 지금
8:39올라오고 있는 무섭게 올라오고 있는
8:41거죠. 말씀하신 대로 지금 10억
8:43달러 이상이면은 우리 돈으로는 한
8:461.5조 정도 되는 건데 그 정도의
8:49돈이 들어가는 그런 투자가 27번이
8:533분기에만 있었다. 이것도 진짜
8:55엄청난 사건인 [웃음] 거 같아요.
8:57그러니까 지금 잠재적으로 제2의
9:00엔트로픽이 될 수 있는 애가 27개가
9:02있다라는 거잖아요. 그죠? 맞습니다.
9:043분기에만 27개가 있는 거고요.
9:06사실 2분기, 1분기에도 있고 현재
9:084분기에도 10억 달러 이상 라운드가
9:11열리는 회사들도 상당히 많습니다.
9:13>> 아, 그러니까 이제 그런 회사들을
9:15보면 이게 느껴질 것 같아. 그러니까
9:17AI로 돈이 돼라는 질문에 대해서
9:20아니, 돈이 되지. 왜 안 돼? 이런
9:23이런 회사도 있고 저런 회사도 있어.
9:24이런게 이야기가 나올 수 있을 것
9:26같아요.
9:27>> 네. 그리고 그 최근에 전 또 실리콘
9:29밸리의 그 펀딩을 하는 그런 흐름을
9:31한번 좀 설명을 좀 드리고 싶은데요.
9:33>> 어, 좋아요.
9:34>> 과거에는이 실리콘 밸리에서 뭐 한
9:36회사가 뭐 펀딩을 한다고 했을 때,
9:39돈을 모은다고 했을 때 비상장
9:41회사이기 때문에 이제 비상장에
9:42투자하는이 투자사들을 대상으로 이제
9:45IR을 하고 또 펀딩을 한다라고 이제
9:47발표를 하는데요. 지난 그 2,
9:503년간이 흐름 자체가 너무너무 빨리
9:52끝나게 됐습니다. 원래 한번 펀딩을
9:54하면은 뭐 3개월에서 뭐 길게는
9:566개월씩도 하는데 최근에는 엄청 그
9:59핫한 회사들 같은 경우는 한 달 혹은
10:02뭐 2주만 해도 펀딩이 다 끝나는데
10:03그 금액 자체가 한화로 뭐 한
10:064조에서 뭐 7조 뭐이 정도인데도 한
10:08달 안에 끝나는 경우들도 많거든요.
10:11그런 회사들은 대부분 AI 회사지만은
10:13돈을 벌고 있는 AI 회사들입니다.
10:15그러니까 과거에는 이제 얼마나 고객이
10:18많았냐 이제 이런 수치를 따졌다면은
10:20이제는 실제로 돈을 벌고 있는 AI
10:22회사들이 많이 늘어나고 있거든요.
10:24특히나 뭐 개인들이 쓰는 경우도
10:26있지만은 점점 더 많은 대형대
10:29기업들이 특히나 포une 5레드 안에
10:32들어가 있는 기업들이 AI를 이용해서
10:35많은 일들을 이제 수행을 하려고 하고
10:36있기 때문에 AI로 돈을 많이 버는
10:39회사들이 늘어나고 있고요. 실제로 뭐
10:4110억 달러 이상 매출을내는 그런
10:43AI 회사들도 많이 늘어나고
10:45있습니다. 그래서 그런 부분들이
10:47과거에 비해서는 또 달라진
10:48부분이고요. 그래서 AI로 이제는
10:51얼마나 돈을 벌고 있냐를 많이 따지고
10:53있는 건데 그래서 그 엔트로픽에 대한
10:55뭐 매출이라든가 아니면은 여러 가지
10:57밸루에이션이나 이런 것들이 더 주목을
10:58받고 있는 거고요. 다만 이제
11:00기존에는 또 동시에 그렇게 시리즈 뭐
11:04A, B, C, D 이제 이렇게
11:06넘어가는 그런 그 시리즈 투자들을
11:09이제 지속을 했는데 여기에서 조금 더
11:11변화가 있습니다. 어떤 거냐면은
11:13기존에 이제 그 시리즈 펀딩을 하기
11:16전에 그 세이프 라운드라는 걸
11:18하거든요. 그 세이프 라운드라는게
11:20뭐냐면은 실제로 다음 라운드가 열렸을
11:23때 그 라운드의 그 주식 가치로
11:26밸류를 받아서 어 미리 이제 채권처럼
11:29이제 사 놓는 겁니다. 그래서 노트
11:30컨버터블 노트처럼 미리 이제 나중에
11:33주식으로 전환될 수 있는 전환 사체
11:35같은 어 그런 형태 뭐 실리콘에서는
11:38세이프 라운드라고 이야기를 하는데
11:40이걸 미리 사 놓고 동시에 기존에는
11:43세이프 라운드로 돈을 내면은 그
11:45다음번에 열리는 시리즈 라운드에
11:47있어서 밸류에이션에서 예를 들면
11:4820%에서 30% 할인된 가격으로
11:51주식을 살 수 있다. 이제 이런
11:53거였다면 요즘은 그런 할인도 없고
11:55그냥 다음 라운드에 살 수 있는
11:57권리를 주겠다. 이제 이렇게 하면서
11:59돈을 일단 모아 놓니다. 예를 들면은
12:01회사가 한화로 이제 1조원을 만약에
12:03돈을 모은다고 하면은 그런 세이프
12:05라운드를 통해서 약 한 3,억에서
12:074,억 원 정도를 모아놓고요.
12:09>> 그다음에 이제 그 돈을 모아 놓은 걸
12:12갖고서 리드 투자자를 찾습니다.
12:13그래서 리드 투자자한테 야 우리 돈
12:16이만큼 모아놨으니까
12:17>> 이미 모아놨어.
12:18>> 이미 모아놨어. 그러니까 네가 높은
12:20밸류로 하는 애들만 우리가 리드
12:22투자자로 선정을 해 줄게. 그러면은
12:24리드 투자자들이 일반적으로 시리즈
12:26투자에 약 한 뭐 많게는 뭐 30%
12:29뭐 적게는 10% 정도를 이제 차질
12:31그 담당을 하는데요.
12:33>> 리드 투자자라고 얘기하면은 그냥이
12:36투자를 받기 시작할 때 제일 많이
12:37투자하는 리드하는 이런 그 펀드라고
12:40보면 되겠죠.
12:41>> 네. 그니까 예, 맞습니다. 그니까
12:43제일 많이 투자하고 동시에 해당
12:45라운드에 대한 모든 조건을 그
12:47투자하는 그 투자자들을 대표해서
12:49회사랑 어 네시에이션을 해서 그런 그
12:53밸류도 정하고 아니면은 투자에 대한
12:55그런 조건들을 정하는 겁니다. 그리고
12:57>> 약간 조합원장 조합장 막 이런
12:59느낌이네요.
12:59>> 맞습니다. 그런 느낌이면서
13:01>> 투자하는 사람들끼리 모여서 아
13:03회사한테 아이 가격 해 주세요. 뭐
13:05저 가격에 이렇게 해 주세요. 저렇게
13:06해 주세요. 뭐 이런 거 얘기할 수
13:07있는 아 알겠습니다.
13:09>> 맞습니다. 그러면서 조금 더 권리를
13:11많이 가져가면은 이제 이사회 의석도
13:13가져갈 수 있는 그런 기회들이
13:15있고요. 그래서 리드 투자자들은
13:17대부분 이제 대형 그 펀드들이 많이
13:20가져가는 형태고요.
13:21>> 음. 음.
13:22>> 그래서 리드 투자자들한테도 협상력이
13:24좋아질 수밖에 없습니다. 그런 걸
13:25통해서 밸류를 이제 더 높게 받을 수
13:28있고요.
13:29>> 시리즈 투자를 할 때 이제 텀시이라는
13:32걸 받는다고 합니다.이 텀시이
13:33뭐냐면은 그런 투자에 대한 조건이 다
13:36적혀 있는 그런 시트인데요. 그런
13:39계약서라고 볼 수 있는데 그 계약서
13:41내에 이제 회사에 대한 뭐 가치
13:43그리고 그니까이 이번에 이제 회사에
13:45대한 가치를 얼마로 올릴 건지 그리고
13:47이번에 얼마나 펀딩을 하고 우리가
13:49얼마를 할 건지 그 외에 이제 기타
13:51여러 가지 부가 조건들이 달려 있는
13:53그런 그 계약서를 텀시이라고 이야기를
13:56하는데
13:57>> 회사는이 [목을 가다듬음] 세이프로
13:58돈을 받아 놓은 걸 가지고서 여러
14:00리드 그 잠재적인 그 리드
14:02투자자들한테 텀짓을 받습니다.
14:05그리고서 텀시 받은 다음에 텀시을
14:07바탕으로 해서 자기네들한테 가장 좋은
14:10조건으로 계약을 하거든요. 그래서
14:12그렇게 되면은 이제 시리즈 투자가
14:14이제 시작이 되는 겁니다. 그 리드
14:15투자자가 그럼 세이프 라운드에서 받은
14:17걸 제외하고 얼마나 투자할지를 정하는
14:19거고 그다음에 이제 뒤어 이제 투자할
14:21수 있는 투자자들을 찾는 거거든요.
14:24그렇기 때문에 이미 여기에 있어서
14:26기존 투자자들이 또 많이 참여를
14:28합니다. 그니까 기존 투자자들 같은
14:29경우는 이미이 회사를 알고 있기
14:31때문에 회사를 검토하고 실사를 하는데
14:34시간 많이 걸리지가 않습니다. 그러기
14:36때문에 그냥 얼마를 투자할지를
14:38정하기만 하면 되는 거고요. 이렇게
14:40되면은 예를 들면은 전체 라운드에 뭐
14:421조원 중에 3,억 원이 세이프로
14:44받았고 리더 투자자가 2,억 뭐
14:46투자를 했다고 하면은 남은 5,억 원
14:48중에서 적어도 기존 투자자들이 한
14:50회사가 너무 좋은 회사라고 치면은 한
14:5330% 이상 기존 투자자들이 이제
14:55투자를 하려고 하거든요. 그러면은
14:57이번에 신규로 투자려고 들어가는 그런
15:00투자자들은 너무너무 적은 겁니다.
15:02그래서
15:03>> 그 검토할 시간도 많이 없고 시간이
15:05짧은데 뭐 투자를 할 수 있을 기회도
15:08얻는게 되게 어렵고 그런 상황이고요.
15:11그렇게
15:11>> 이제 뭐 이제 요약하자면 이런
15:13느낌이네요. 그러니까
15:13[목을 가다듬음]
15:14아니 투자를 그니까 우리가 느끼기에는
15:17돈이 없는 거 같은데 투자할 사람이
15:20없는 거 같아. 돈이 부족하대라고
15:22얘기하지만 최중혁 대표님이 얘기하신
15:24걸 들어보면은 아니 돈이 있어도
15:26투자를 하기도 어려워 이런 얘기인
15:28거잖아요. 돈은 많아 지금 이제
15:31투자를 받을 것도 많고 뭐 이런
15:33얘기네요 지금.
15:35>> 맞습니다.
15:35>> 전혀 지금 뭐 뭐 주식 시장에 있는
15:39사람들이 느끼는 것과는 완전히 다른
15:42이야기이긴 [웃음] 합니다.
15:44>> 완전 체감이 다른 얘기인 거예요.
15:45네. 근데 또 그렇게 밸류가 올라간
15:48걸 통해서 뭐 기존 투자자나 대형
15:50펀드들 같은 경우는 이미 뭐 돈을
15:52많이 벌어 놓은 경우가 많기 때문에
15:54예를 들면 뭐 엔트로픽이나 뭐 오픈
15:55AI도 상당히 낮은 밸루에이션에서
15:58이미 사서 높은 가격을 팔면은 그만큼
16:01차익으로 돈이 많이 생기거든요. 그럼
16:03그걸 바탕으로 해서 또 다른 AI
16:05회사들에 이제 투자할 수 있는 여력이
16:07생기는 거고요. 추효과라고 흔히
16:09얘기하죠. 그러니까 예를 들자면 이런
16:11제가 뭐 기분 좋게 예를 들어서
16:14엔트로픽이 어 초기에 투자를 했다
16:16그러면은 막 원 빌리언에서도 투자했을
16:19때가 있을 거잖아요, 엔트로픽이.
16:21근데 그거라고 해 봐야 몇 년 안 될
16:23거란 말이에요. 원 빌리언이면은
16:251조원 정도 되는 건데 1.5조.
16:27근데 지금 이번에 라운딩에서 뭐
16:30상장할 때 뭐 1조 달러 그러면 이제
16:331,400조원. 그러니까 1조 달러만
16:35해도 1400배 먹은 거잖아요.
16:38그러면은 그거 이제 일부만 팔아도
16:41내가 투자한 것에 14분의만 팔아도
16:44그만큼이 나오는 거고 그걸로 또
16:47투자할 수 있는 거니까
16:49>> 맞습니다.
16:50>> 아 이게 엄청난 돈이 또 풀릴 것
16:52같다는 생각이 들어요. 그러니까
16:53엔트로픽 상장이 AI 업계는 진짜
16:56중요한 기준점이 될 거 같거든요.
16:58그게 우리가 좀 어 집중해서 봐야
17:00될게 뭐가 있을까요? 일단은 뭐
17:01집중해서 봐야 되는 거는 어쨌든
17:03앤트로픽이 얼마나 이제 지속적으로
17:06매출을 만들어내가면서
17:08어 그런 시그널들을 나타냈느냐 이제
17:11이런 것들이 좀 중요할 것 같고요.
17:13뭐 아시겠지만 상장 시장으로 가면은
17:14여러 이제 주주들의 이제 손바김이
17:16이제 어 드러나면서 회사에 대한 그런
17:20가치나 이제 이런 것들을 좀 엄격하게
17:22따져 보지 않습니까? 그러면은 다른
17:24또 새로운 주주들이 뭐 새로운 가치에
17:27대해서 그 가격으로 이제 사 줘야
17:29되는 거니까 그런 손바김이 이제
17:31자연스럽게 또 이루어져야지 말씀하신
17:34것처럼 기존에 이제 초기에 투자했던
17:36그런 투자자들이 잘 팔고 나가서 뭐
17:38또 다른 뭐 AI 회사들을 산다든지
17:40이제 이렇게 되면은 다시 또 새로운
17:43낙수 효과로 인해서 또 많은 AI
17:45스타트업들이 다시 또 성장을 하고
17:48개화를 해서 상장 시장에 또 문을
17:50두드릴 거라고 보고 있고요. 실리콘
17:52밸리에서 봤을 때는 이제 그런
17:53부분들이 중요하다고 생각을 합니다.
17:55>> 그렇네요. 알겠습니다. 그 이게 어
17:58사실은 2027 미국 투자 트렌드에서
18:02창업자 CEO들을 인터뷰한 회사들이
18:04좀 많이 있는 거 같아요. 그래서 뭐
18:06예를 들자면 언컨벤셔널 AI 뭐 이런
18:09회사들도 있는 거 같고요. 어 뭐
18:12이런 회사들은 좀 어떤 회사인지 좀
18:14소개해 주시면 좋을 것 같아요. 그
18:162027 어 미국 투자 트렌드에서
18:18사실 뭐 저희가 또 야심차게 한게
18:21이제 제가 미국에서 그 많은 실리콘
18:23밸리에 있는 그 AI 스타트업 창업자
18:25CEO들을 많이 인터뷰를 했는데
18:27거기에서 그래도 최근에 좀 잘
18:29나가거나 아니면 가능성이 높은 그
18:32CEO들의 인터뷰를 담았거든요. 근데
18:34그중에 좀 돋보이는 회사가 어뭐
18:37언컨벤셔널 AI라는 회사가 있는데요.
18:40여기가 이제 특징이 뭐냐면은 사실
18:41저희가 엔비디아에 있어서 뭐 많은
18:44부분들이아랑
18:46다 연결이 돼 있잖아요. GPU를
18:47얼마나 쓰고 있고 만원에서 GPO를
18:50얼마나 확보를 하면서 동시에 전력을
18:52그만큼 또 얼마나 가져오느냐 이게 또
18:55데이터 센터나 많이 맞물리면서 여러
18:57가지 이슈가 되고 뭐 걱정도 되고 뭐
18:59여러 가지 있지 않았습니까? 음.
19:01>> 근데이 [콧방귀] 회사가 이제
19:03이야기하는 것도 마찬가지로 그니까
19:05결국에는 전기가 제일 중요한 부분이고
19:07이제 그런 부분들이 있는데 전력
19:09생산을 10%에서 20% 늘리는 거는
19:12보면 한 20년 정도 걸린다라는게
19:14실제로 현장에서 하는 예약이기도
19:16하거든요. 근데 그래서 또 결국
19:18데이터 센터를 지을 수 있냐라고
19:20얘기를 하는데 언컨v벤셔널 AI라는
19:22회사가 좀 되게 특이합니다. 이게
19:24어떤 거냐면은 발전소를 더 짓 짓는
19:26대신에 차라리 전기를 덜 쓰는
19:28컴퓨터를 만들겠다. 아,
19:31>> 사람의 뇌는 뭐 전구 하나 수준인
19:3320W로 사실 돌아가는데
19:35>> 지금의 컴퓨터는 이제 뇌가 하는 일을
19:37숫자 계산으로 흉내를 내느라 이제
19:39전기를 되게 많이 쓰거든요.
19:41>> 아,
19:42>> 이제이 회사는 숫자로 계산하지 않고
19:44반도체 회로가 진동하는 물리 현상
19:47자체로 답을내는 칩을 만들고
19:49있습니다. 그래서
19:50>> 아
19:50>> 비행기를 설계할 때 뭐 바람을
19:52수식으로 계산하는 대신에 풍동해
19:54실제로 바람을 불어보는 거랑 같은
19:57원리라고 이제 회사에서는 설명을
19:59하는데요. 목표는 어쨌든 전력
20:02사용량에 뭐 1분을 어 목표한다라고
20:05이제 이야기를 합니다.
20:07>> 야 근데 이거는 좀 그 정말
20:09언컨벤션업을 하네요. 왜냐면은
20:11그전에는 매출을 1천000배 늘릴
20:13거야. 이런 얘기를 하지. 비용을
20:161분로 줄일 거야라는 얘기를 [웃음]
20:17하는 데는 별로 없잖아요. 근데
20:19이거를 통해서 생각해 보면은 전기를
20:221분로 쓰는 컴퓨터를 만들기만 하면
20:25지금 우리가 전기의 병목이 풀릴 수도
20:27있다라는 얘기고 이게 엄청난 어 그
20:30경제적 가치가 있을 것 같아요. 이게
20:33뭐 무월의 법칙이라고 해 가지고 이제
20:35여러 그 반도체에서 이제 쓰는 그런
20:37그런 법칙들이 또 있고 그간에 사실
20:39그 법칙을 이제 근간을 흔드는 그런
20:42부분이어 가지고 이게 어떻게 보면
20:44그래서 이제 언컨벤셔널 AI라 이제
20:46이야기를 하는 건데 실제로 이것만
20:48되면은 정말 그 세상 여러 군데에
20:51있어서도 다 AI를 쓸 수 있을만큼
20:54그런 그 저 자원이 확보가 된다라고
20:57볼 수 있거든요.
20:59있는 고이 실제로 어쩌면 뒤에는
21:03오히려 하지 않아도 되는 고민이 될
21:04수도 있다라는게 뭐이 회사의
21:06주장이기도 하고 충분히 가능성이
21:08있고요.
21:09>> 네. 뭐이 회사의 창업자가 되게
21:11독특합니다. 그 나빈라오라는
21:14사람인데요.이 사람이 그 또 연세
21:16창업자거든요.
21:18>> 이전에 그 AI 칩 너바나라는 회사를
21:21인텔에 매각을 했었고요. 그다음에
21:23AI 학습 회사 모자이크에 ML이라는
21:26회사를 데이터 브릭스에 이제 매각을
21:28했습니다. 그래서 실제로 인텔과 뭐
21:31데이터 브릭스에서 이제 임원을 하다가
21:33다시 나와서이 회사를 차렸고요. 작년
21:36이제 9월에 회사를 세웠는데 회사를
21:38세우자마자 첫 투자로 거의 한 5억
21:41달러를 받았습니다. 그래서 기업
21:43가치가 바로 이제 그
21:46>> 50억 달러가 거의 돼 버렸고요.
21:49>> 그래서 뭐
21:50>> 그 70조원 정도 되는 거네요. 아니
21:52아니 7조 정도 7조원 정도
21:55>> 앤슨 [콧방귀] 호로이츠 뭐
21:56라이스피드 뭐 제프 베조스도 투자를
21:58했고 그래서
21:58>> 아이 상당히 그 제품도 없는데 이걸
22:01하겠다라고 선언한 것만으로도 이제
22:03그런 이야기가 있었고요. 그리고 이미
22:06그런 성과를 보였던 창업자기 때문에
22:09여기에서 또 시장에서는 거는 기대가
22:11있습니다. 물론 당장 이게 우리의
22:14고민을 바꿀 수 있는 게임 체인저라고
22:16보는 건 아니지만은 어쨌든 이러한
22:18시도 자체가 실컴밸리에서선 되고 있고
22:21그거에 대한 가능성을 배팅을 하는
22:23투자자들도 많이 있다라는 걸 좀
22:25말씀을 드리고 싶습니다.
22:27>> 네. 그러니까 뭐 여러 가지로이
22:29언컨벤셔널한 그런 회사들도 있다.
22:32어라는 것을 통해서 아 지금 AI가
22:35가지고 있는 많은 문제들 하지만
22:38가야만 하는 이유는 또 같이 있는
22:40것이기 때문이기도 하고 그래서 그
22:41문제를 풀어 주겠다고 나서는 회사들
22:44이런 회사들이 진짜 중요하지 않나
22:46그런 생각이 좀 드네요.
22:47>> 네. 그리고 또 하나 소개해 드리고
22:50싶은 회사가 이제 D메트릭스라는
22:51회사인데요.
22:52>> 디메트릭스. 네.
22:53>> 예. 디메트릭스라는 회사인데 그니까
22:56전기 말고 또 사실 갖고 있는 병목이
22:59이제 얘기하는게 또 이야기하 여기도
23:00마찬가지 얘기하는게 이제 메모리를
23:02이야기를 하거든요. 그러니까 우리가
23:04AI밴 반도체가 실제로 이제 무게
23:06중심이 모델을 만드는 학습에서 만든
23:09모델을 실제로 쓰는 이제 추론으로
23:10옮겨가고 있잖아요. 특히나 채치비T에
23:13우리가 질문을 하면은 답이 이렇게 한
23:15글자씩 나오는데
23:16>> 한 글자씩 만들 때마다 앞에 대한
23:19내용을 메모리에서 다시 읽어 와야
23:20되거든요.
23:22계산하는 칩이 아무리 빨라도 메모리가
23:24이렇게 오가는 길이 이렇게 좁으면
23:26답이 되게 느려집니다. 그래서
23:28업계에서는 이걸 메모리 장벽이라고
23:29얘기를 하는데 코딩 에이전트나 뭐
23:32음성 에이전트 이제 이런 것들처럼
23:34사실 속도가 되게 중요한 건데 말로
23:36했는데 바로 바로 답변이 안 나오거지
23:38이러면은 실제로 서비스가 좋지
23:41않다라고 느끼잖아요. 그래서 이거를
23:43해결을 하겠다라고 나온 회사가 이제
23:45디메트릭스라는 회사고요.
23:47그이 회사 같은 경우도 뭐 투자를
23:50상당히 많이 받았습니다. 지금까지
23:51거의 한 4억 5 4억 달러 그러니까
23:55정도를 받았고요. 하나로는 거의 한
23:577,억 정도 돈을 받았고 기업
23:59가치로는 이제 한 3조원 정도
24:02됩니다. 20억 달러 정도 되고요.
24:03마이크로소프트나 뭐 싱가포르 테마,
24:06카타르 투자청, 그리고 삼성과 SK
24:08하이닉스 뭐 이런 것들도 다 투자를
24:11했고요. 어
24:12>> 그래서이 회사의 이제 특징이 뭐냐면은
24:15그 이제 메모리와 계산 장치를 이제
24:17한 몸으로 붙이는 건데 예를 들면은
24:19이제 지금 구조가 GPU랑 메모리가
24:22뭐 길 건너편에 있어서 데이터가 길을
24:24계속 왔다 갔다 이제 건너다녀야 되는
24:26건데이데 디 매트릭스는 자기네 제품을
24:29통해서이 두 개를 위아래로 써서 이제
24:31엘리베이터를 태운다라고 표현을
24:33하더라고요. 그래서 실제로 그 왔다
24:36갔다 안 하고 위아래로 있으니까 같이
24:38있는 거여서 그 연산을 하는데 있어서
24:41시간을 낭비할 필요가 없다라고
24:43이야기하
24:43>> 그니까 뭐 같은 건물에 있으니까이
24:45건물에서 저 건물로 넘어가는 시간
24:47줄인다는 거잖아요. 랜드 왔다 갔다
24:48하면서. 그니까 결국은 이제 메모리의
24:51장벽도 풀 수 있는 방법이 다양하게
24:53있는데 그런 식으로 이제 풀고
24:54싶다라는 회사인 거고 이름이 아까
24:57>> 디메트릭스입니다. 디메트릭스고
25:00>> 그래서이 계산이 많은 일은 GPU가
25:02하고 메모리를 자주 읽는 일은 뭐
25:04자기네 제품이 이제 뭐 코시어라는
25:06그런 칩이 있는데 이걸 나눠서
25:08맞겠다라고 이제 이야기를 했고 또
25:10최근에 또 엔비디아 서버에게이
25:13디트릭스의 차세대 칩을 꼽는 그런
25:15협력도 발표를 했고요. 그래서 이제
25:17이런 부분들에 있어서 여러 가지
25:19병목을 풀겠다라고 나서서 실제로
25:21제품까지 나와 있는 회사입니다.
25:23>> 음. 그렇군요. 야, 그러니까 이제
25:25뭐 얘기해 주신 대로 제일 이제 AI
25:27가야 되는데 뭐가 문제냐 그러면은
25:29야, 에너지가 없어요. 그러면
25:30에너지를 절 덜 쓰는 걸 만들면 되지
25:32않아? 이런 얘기도 하고 또 어,
25:35디메트릭스라고 해서 이제 메모리가
25:36부족해. 그러면 메모리도 좀 덜
25:38쓰거나 빨리 할 수 있는 거 있지
25:39않아? 이렇게 이제 개발한다라는
25:41이야기예요. 물론 아직 뭐 양산까지
25:43가고 그렇게 문제를 당장 해결해 줄
25:45순 없겠지만 이런 이제 문제를
25:47해결하겠다는 기업들이 나오고 투자를
25:49받고 이런다는 거는 우리가 분명히
25:51알고 있긴 해야 될 것 같다라는
25:53생각이 좀 드네요. [콧방귀] 그
25:55데이터 쪽으로 좀 넘어와 가지고 이제
25:58다시 지금 데이터의 라벨링 그러니까
26:00여기서 말하는 라벨링이라고 하면 아마
26:02아 이거는 뭐 구름이야 이거는 아니
26:06뭐 고양이야 강아지야 이런 식으로
26:07이제 데이터에 아 이거는 뭐야라는
26:10라벨링이라고 이제 이야기하는데 그게
26:12또 다시 좀 주목받고 있다는 얘기가
26:14있더라고요.
26:15>> 네. 네. 그러니까 그게 사실 뭐
26:16데이터 1.0 시대에는 말씀하신
26:19것처럼 그 데이터를 라벨을 붙여
26:21가지고 뭐 눈알 붙이게 하는 것처럼
26:23하는게 이제 기존의 라벨링이라고
26:25하면은 이제는 데이터 2.0이라고
26:27이야기를 하는데 실질적으로 우리가
26:29이제 AI를 통해서 하는 활동들이
26:31되게 많이 늘어났습니다. 예를 들면은
26:33뭐 의료 정보를 찾는다든가 법률
26:35지식을 찾는다든가 근데 이런 것들이
26:37현재 AI 모델로는 사실 부족한
26:39부분들이 되게 많거든요. 그리고 또
26:41뭐 금융 분석도 마찬가지고 여러 가지
26:43이제 저희가 이제 프롬트를 넣어
26:45가지고 어떻게든 뭐 좀 보완을 해
26:48나가면서 이제 해야 되는 그런
26:49부분들이 있는데 어쨌든 점점 각각의
26:52모델들은 경쟁을 하면서 범용화가 되고
26:54그런데 실제 승부는 이제 데이터에서
26:56걸린다라고 이제 이야기를 하거든요.
26:58그니까 예를 들면 그런 거예요.
26:59그러니까 어 요리를 하는데 있어서
27:02질이 나쁜 밀가루로는 아무리 만들어도
27:05뭐 좋은 그 음식을 만들 수가 없다.
27:08이제 이렇게 이야기를 하거든요.
27:09그래서 이제 그런 부분에 있어서
27:11그래서 더욱더 정확한 데이터가 되게
27:14중요하고 또 전문가들이 실제로 검증을
27:16하는 그런 피드백도 되게 중요하고요.
27:19그러니까 AI가 실제로 스스로
27:21똑똑해질 수가 없습니다. 그러니까
27:23>> 우리가 지금까지 있는 일반 인터넷에
27:26있는 그런 데이터 아니면 뭐 책을
27:27학습을 시켜 가지고 하는 그런
27:29데이터들은 이미 어느 정도 다
27:31모델들이 학습을 했고 거기에 있어서
27:34실제로 뭐 변호사든 뭐 의사든
27:36회계사든 이런 사람들이 되게 어려운
27:39그런 어 문제를 갖고서 해결을 한 걸
27:43갖고 직접 AI한테 학습을 시켜
27:45줘야지 AI가 그걸 받아들여서 어 또
27:48다시 또 똑똑해질 수 있는 거거든요.
27:50그러니까 우리 일반인들이 아무리 많이
27:52쓴다고 하더라도 AI가 이제 더
27:55똑똑해 있어서는 한계가 이제 보이는
27:57거거든요. 그래서
27:58>> 아하
27:59>> 점점 더 이제 뭐 정교와 목표와 검증
28:01뭐 고품질 데이터가 이제 필요하기
28:03때문에 오픈 AI나 뭐 엔트로피 뭐
28:05구글 메타 이제 이런 뭐 빅테크나
28:08아니면은 AI 뭐 어 그 AI 회사들
28:10같은 경우는 이런 거를 너무너무
28:12중요하게 생각을 합니다. 그래서
28:14>> 음
28:14>> 이제 이런 라벨링이 또 각강을 좀
28:17받고 있는 부분들이 있고요. 그래서
28:20제가 이제 그 인터뷰를 했던 회사가
28:22이제 스노클 AI라는 회사거든요.
28:24그래서 스탠포드 AI 랩에서 그
28:26스핀오프를 해서 만들어진 어 회사인데
28:30여기 같은 경우가 이제 이런 복잡한
28:32업무를 상당히 좀 잘 다뤄서 많은
28:34빅텍이나 그런 AI 회사들이 다
28:36고객으로 이제 갖는 회사거든요.
28:38그래서 여기에 있는 CEO도 그
28:41알렉스 레터너라는 이제 CEO인데
28:43여기도 스탠포드 이제 랩인데 여기
28:44AI 랩에서 유명한 교수님이 있는데
28:48그 교수님의 박사생들이
28:51나와 가지고 총 일곱 명이 나와서
28:52이제 회사를 창업을 한 겁니다.
28:54>> 그래서 상당히 업계에서는 유명한
28:57회사고요.
28:57>> 그렇네요.
28:59특히나 이제 이런 그 업계에 있어서
29:02이런 회사들이 또 그 중요한게
29:04뭐냐면은 어떻게 보면은 또 그
29:08기존에는 그 모델들이 약점이 이제
29:10특정 전문 영역이나 이제 정답을
29:12정의하기 어려운 그니까 정답만이
29:14필요한게 아니고 되게 복잡한 업무로
29:16가고 있거든요. 그러니까 이런 라벨링
29:18회사들이 이야기하는게 AI는 절대로
29:21스스로 똑똑해지지 않습니다. 아주
29:22좋은 선생님이 있습니다. 그니까 이런
29:25라벨링 회사들은 우리로 치면 대치동에
29:27이제 1타 강사들인데 좋은 문제집을
29:30잘 만들어서 출제자가 돼 가지고
29:33만들어서 학습을 시켜 주면은 이제
29:35그런 똑똑한 뭐 의대반을 가는 이제
29:37그런 아 아이들 같은 경우는 그걸
29:39공부를 해서 더욱 더 똑똑해지는 그런
29:42부분들이 있는데 기존 문제집 갖고는
29:43이게 해결이 안 되는 거거든요.
29:45그래서
29:46>> 이런
29:46>> 비율를 그렇게 해 주시니까 좀 이해가
29:48되는 거 같아요. 그러니까 이제 어
29:51지금 AI가 어떻게 해야지 학습을 더
29:53잘해 그러면 아이 무조건 계산 많이
29:55시키면 돼 그랬는데 아니 물론 그렇긴
29:57하겠지만 계산을 무조건 많이 하는게
30:00아니라 좀 더이 문제도 풀어보고 저
30:02문제도 풀어보면 훨씬 더 빨리 금방
30:04똑똑해지지 않겠어라는 생각인
30:05거잖아요.
30:06>> 맞습니다.
30:07>> 삼신한 거 같습니다. 네. 어,
30:09그리고 이제이 데이터들에 대한
30:11이야기는 결국 디지털 AI도 있지만
30:13피지컬 AI로 넘어갈 때는 더군단나서
30:16중요해질 것 같아요. 왜냐면 어쨌든
30:18좀 효율적으로 빨리 해야 되는
30:20데이터는 부족하니까 피지컬에서는.
30:22그래서 피지컬 AI 관련돼서 좀
30:24질문드리고 싶은 것 중에 하나가 어,
30:26얼마 전에 저한테도 좀 개인적으로
30:27카톡을 보내 주셨던 거 같은데
30:29어질리티 로보틱스가 나스닥에
30:31상장했다고요?이 기업이 상장한
30:33건가요? 어떻게 상장을 한 거죠?
30:35>> 네. 아, 스펙을 통해서 상장을
30:37했고요. 뭐 간단하게 차트를 좀
30:39보면서 좀 말씀을 드리겠습니다.
30:40스펙은 뭐냐면은 그니까 회사가 우회
30:43상장을 하는 그런 경로라고 보시면
30:44되고요. 아무런 이제 글랭책이라 그래
30:47가지고 이제 아무런 이제 그 기업이
30:49없고 그냥 펀드를 주식 시장에 이제
30:51상장을 시키시켜 놓는 거고요. 그걸
30:54스펙이라고 이야기를 합니다. 스펙을
30:57상장을 시켜 놓고 나중에이 스펙이랑
31:00비상장 회사랑 합병을 하는 형태로
31:02해서 우회 상장을 하는 거거든요.
31:03[목을 가다듬음]
31:04그게 이제 스펙 상장이라고 이야기를
31:05합니다.
31:06>> 네.
31:07>> 그래서 지난주에 이제 어질리티
31:08로보틱스라는 회사가 나스닥에 이제
31:11스펙 상장을 통해서 상장을 했고요.
31:14>> 네. 현재 이제이 회사가 실전에 가장
31:18먼저 배치한 회사라고 볼 수
31:20있거든요. 그래서 어 아마존이나 뭐
31:23미국에서 또 가장 큰 물류 회사 중에
31:25하나인 GXO라는 곳 그리고
31:27셰플러라는 독일계 그 자동차 부품
31:30회사 어 여기에서도 다 쓰고 있는
31:32회사고요. 그래서 이미 아홉 곳에
31:34고객 시설에 이제 배치를 했고 이미
31:376.5만 5만 시간을 실제 고객들한테
31:40어 구동을 시켜 봤습니다. 그리고
31:43이미 3억 달러 정도의 주문을 받아
31:45놨고요. 그래서 스펙 상장으로 이제
31:47상장을 해서 많은 이제 피지컬 AI
31:50회사들이 이제 첫 번째로 이제 미국에
31:52상장한 회사가 생겼기 때문에이 회사에
31:56대한 주가라든가 여러 가지를 봤을 때
31:58뭐 비상 시장에서도 그렇고 앞으로 뭐
32:00보스턴 다이나믹스라든지 피규어
32:02AI라든지 여러 이제 상장을 목표하고
32:05있는 회사들 같은 경우는이 회사를
32:07보고서 시장에 대한 그런 어 그
32:10가음자를 볼 수 있고요.
32:12>> 중에 뭐 슈퍼샘플 같은 역할을 해
32:13주는 거네요.
32:14>> 맞습니다. 네. 근데 진짜로 그
32:17실제로 어질리티 로보틱스 CEO도 어
32:19인터뷰하셨던데 어떤 이야기를
32:21했었어요?
32:23사실이 그 어질리티 로보틱스가 한
32:2610년 이상 된 회사거든요. 그니까
32:28피지컬 AI 중에 휴머노이드 회사
32:30중에서는 가장 시조격입니다. 보스턴
32:32다이나믹스랑 어질리티 로보틱스가 어이
32:35업계에서는 가장 오래된 휴먼노이드
32:37회사라고 어 이야기를 하는데요.
32:40특히이 조나던 허스트라고이 회사에
32:43근간이 됐던 그런 그 공동 창업자분이
32:46원래 이제 카네기 멜론인데 이제 박사
32:48과정을 하면서 본인의 이제 박사
32:49논문으로 이제 만들었던 그 로봇을
32:52바탕으로 해서 본인이 교수로 가면서
32:54이걸 발전을 시켜 가지고 휴먼노이드
32:56로봇이 됐고 이게 어 여기 제품화까지
32:59된 건데요. 그 얘기를 하셨어요.
33:01그러니까 로봇이 되게 인상적인 동작을
33:04하나만 보여 주면은 그 한 가지
33:06동작을 할 수 있다는 이유로 사람들이
33:09이제 어 다른 능력까지도 되게 잘할
33:11거라고 이제 확대해석을 하거든요.
33:13근데 아
33:14>> 당연히 사람이라면은 다른 일도 할 수
33:16있으니까 뭐 당연히 이것도 하면
33:18저것도 할 수 있지 않을까라고
33:19생각하지만은 실제로 로봇은 그렇지
33:21않습니다. 그 하나하나의 동작을 다
33:24새로 구조를 만들고 짜야 되고 이제
33:26하는 거거든요. 그래서 우리가 봤을
33:29때 로봇은 하나의 시연 동작 하나만
33:31수행하면 되지만은 실제로 이제 우리가
33:34봤을 때 어 이거 어 우리가 시연해
33:36하는 걸 보고서 어 이걸 하니까 상상
33:38속에는 더 많은 것도 잘하지
33:40않겠어라고 하지만은 실제로 그렇지
33:43않고 현장에 또 투입하면은 또 많은
33:45문제가 있거든요. 그래서
33:46>> 보는 것과 현실은 다르군요.
33:48>> 네. 그래서 뭐 다양한 상황과 뭐
33:50변수를 또 고려를 해야 되고 또
33:53로봇을 관리하고 또 현장에 또 수입
33:55수집한 데이터를 또 다시 이거를
33:57재학습을 해 가지고 다시 또 발전시킬
34:00수 있는 그런 형태를 해야지이
34:02휴먼노이드가 실전에 배치를 할 수
34:04있다라고 볼 수 있는 거거든요.
34:06>> 음흠. 이제 [목을 가다듬음] 그런
34:07부분들을 이야기를 했고요. 근데 이제
34:10어질리티 로보틱스 같은 경우는이 뭐
34:12아마존의 그런 고객 아마존의 이제 어
34:16센터라든가 여기에 실제 창고에서도
34:18이미 쓰고 있고요. 거기에서이 많은
34:21학습을 해 왔고 실제로 이제 해 온
34:23부분들이 있는데 이제 결국에는 이러한
34:27실제 데이터를 얼마나 많은 그
34:30회사들이 갖고올 수 있느냐가 결국에는
34:33앞으로의 그 중요한 잣대라고 볼 수
34:36있는 거거든요. 그니까
34:37>> 네
34:37>> 여기서 있어 실제 고객들이 자기네들의
34:40그런 현장을 잘 열어 주지도 않고
34:43현장을 열어 준 거에 있어서 갖고 온
34:45데이터는 사실 되게 갑진 건데 그걸
34:48통해서 뭐 POC를 하고 나서 동시에
34:50이제 실전 배치까지 된다는 거는 되게
34:52큰 일이거든요. 그래서 그런 부분들을
34:55빨리 확보하고 더 많은 고객들을
34:57확보하는 회사들이 앞으로의 승자가 될
34:59수 있다라고 지금 생각을 하는
35:00거고요. 또이 창업자가 얘기한 거
35:02중에서는 어쨌든 휴먼노이드가 필요한
35:05거는 사람을 위해 설계된 기존 환경에
35:08이제 투입이 돼서 사람이 해야 되는
35:10일을 이제 수행을 많이 해야 되는
35:12건데 그 일은 3D 일이라고 하는
35:15거죠. 되게 단조롭고 더럽고 위험한
35:18일들은 로봇들한테 맡기면 되는데
35:21그거는 휴먼노이드한테 맡기면 된다.
35:24>> 그래서 이제 그런 부분들을 많이
35:26강조를 했고 이런 것들이 차곡차곡
35:28이제 데이터가 쌓이게 되면은
35:30현재로서는 뭐 공장이나 아니면 물류
35:32센터에서 일을 하다가 점점 더
35:34학습돼서 뭐 병원이나 뭐 식료품점
35:37창고나 이제 이런 데서도 일하는
35:38것들이 확산될 거다. 이제 이렇게
35:41예상을 하고 있습니다.
35:43>> 음. 알겠습니다. 그래서 어 이번에
35:46이제 뭐 프로젝트 팔로 알터하고
35:49그리고 이제 책 관련된 이야기도 좀
35:51하면 좋을 거 같은데요. 어 이렇게
35:53창업자들을 많이 만난 내용들을 가지고
35:56운영하는 유튜브 채널이 있다고요?
35:58>> 아 예. 최근에 이제 시작을
36:00했는데요. 제가 원래 이제 인터뷰를
36:02이제 언론사에서 칼럼을 통해 가지고
36:04기사로만 냈는데
36:05>> 아무래도 이제 영상 시대이다 보니까
36:08조금 더 이제 현장감 있게 그
36:10인터뷰하는 장면을 저희가 이제
36:12영상으로 찍어서 보여 주면 좋겠다라는
36:14생각을 해서 어 그런 프로젝트를
36:17시작을 했고요. 그래서 이제 프로젝트
36:19팔로터라는 이제 이름으로 시작을
36:20했는데 말씀드린 어질리티 로보틱스의
36:24공동창업자도 저희가 인터뷰를 해서
36:26방금 했던 내용들도 인터 그
36:28유튜브에서 저희가 보였습니다.
36:30[목을 가다듬음] 그리고 매주 이제
36:32여기 인터뷰를 저희 책에서 했던 그런
36:36그 창업자들을 다시 찾아가 가지고
36:38영상 우리 한번 찍어 가지고 실제로
36:40더 많은 독자들에게 보여 주자라고
36:42해서 그 작업을 매주하면서 일주일에
36:45하나씩 업로드를 차곡차곡 하고
36:47있습니다.
36:47>> 좋습니다. 어, 관심 있는 분은
36:49댓글을 통해서 한번 확인해 보시면
36:51좋을 것 같고요. 어, 마지막으로이
36:53이번이 이번에 이제 나온 책이죠.
36:552027 미국 투자 트렌드.이 이
36:57책은 어 소개를 해 주신다면 어떤
36:59책이고 또 누가 읽으면 좋은지 한번
37:01소개를 해 주시면 좋을 것 같습니다.
37:02>> 저희가 이제 아까도 말씀드렸지만 AI
37:04관련해서 투자를 해야 될 때 예전에는
37:06AI에서 뭐 우리가 얼마를 썼냐 이제
37:09이런 걸 따진 거에서 얼마를 벌었냐로
37:11이제 전환을 하고 있는데 그런
37:13부분에서 초점을 많이 맞춘 거
37:14같아요. 그러니까 AI로 돈을 잘
37:17벌거나 벌 가능성이 있는 회사들을
37:19저희가 추여서 분석을 하려고 생각을
37:21했고요. 일단 일부는 그 조선일보 그
37:25실리콘 밸리 특파원, 강당원
37:26특파원님이 이제 그 실리콘 밸리
37:29현장에서 있는 투자 지도라고 해
37:30가지고 현장에 대한 그런 스케치를 쭉
37:32해 주셨고요.
37:33>> 네.
37:33>> 이부에서는 이제 AI, AI,
37:35인프라, 반도체, 로보틱스,
37:37소프트웨어, 에너지, 크립토 이제
37:39일곱 개 섹터를 저희가 뽑아서 미국
37:42현업에서 일하는 저자들을 이제 저희가
37:45섭외를 해 가지고 어 저희가
37:47썼습니다. 그리고 말씀드린 창업자
37:48인터뷰도 다섯 편을 넣었고요.
37:51>> 음. 그리고 이제 저희가 이게 미국
37:53그 투자 트렌드라는 이제 이름 주식
37:56트렌드가 아니고 투자 트렌드거든요.
37:57그래서 이렇게 이유가 실제로 혁신은
38:01이제 비상장 스타트업에서 먼저 나오고
38:03그다음에 상장사의 가치는 그 혁신을
38:06얼마나 이제 그걸 가져와서 흡수하고
38:09다시 또 재평가를 되느냐에 따라
38:11다르다라고 보기 때문에 저희가
38:13상장사만 봐야 되는게 아니고
38:15비상장자도 같이 봐야 된다고 생각을
38:17하거든요. 예를 들면은 올해 내내
38:19데이터 센터에 대한 얘기로 있어서 어
38:22이슈가 됐던게 크루소라는 회사거든요.
38:24크루소가
38:25>> 사실은 비상장사예요. 아직 상장이 안
38:27된 회사고.
38:28>> 근데 상장 회사에 많은 부분들에
38:31영향을 미치는 그런 그만큼 영향력이
38:35큰 거죠. 그래서 마찬가지로 오픈
38:37AI나 엔트로픽 같은 경우도 곧
38:38상장을 할 것으로 보이지만은
38:40비상장사이면서
38:42동시에 많은 상장사에 영향을 미치는
38:44그런 부분들이기 때문에 이제는 저희가
38:47실리콘 밸리에 있는 회사들도 같이
38:49봐야 된다. 그래야 1년 2년
38:51뒤까지도 예측을 해 가면서 짐작을
38:54해서 볼 수 있다라고 이제 생각을
38:56하는 거고요.
38:58동시에 이제 저희가 책을 이제
38:59매년내는 걸로 결정을 했습니다.
39:01그래서 2020
39:02>> 아 매년 나오고 있어요. 정말
39:03대단해요. 네.
39:04>> 네. 이제 내년에도 2028로 이제
39:08또 찾아뵐 건데 어쨌든 뭐 작년의
39:10가정이 올해도 맞는지 또 기업의
39:12계획도 달라졌는지 이런 것들을 많이
39:15보려고 하고 있고 그래서 미국 주식을
39:17이미 뭐 투자하고 있는 개인
39:19투자자분들이나 뭐 엔비디아 외에도 뭐
39:22AI와 관련돼 있는 어떤 주식을 봐야
39:24될지에 대한 고민이 되는 부분들
39:26그리고 뭐 IPO는 어떤 회사들이
39:29할지에 대한 관심이 있는 분들 또
39:31혹은 또 AI 산업을 다루는 그런
39:33실무자분들이 들이 한번 읽어 보시면은
39:35현장감이 되게 많기 때문에 그래도
39:38미국에서 쓴 책이어서 그런 부분들을
39:40많이 전달하려고 저희가 노력을
39:41했습니다.
39:42>> 알겠습니다. [콧방귀] 자, 그 오늘
39:44최종혁 대표님과 함께 한 이야기는
39:46사실은 어 실리콘 밸리 현지에서
39:49실제로 투자 시에서 이제 발 어
39:52발바닥에 땀이 나게 뛰어다니지 않으면
39:54절대 알아들 어 할 수 없는 그런
39:56정말 귀한 정보였던 거 같은데 어
39:59투자 판단하시는데 도움이 많이 됐으면
40:00좋겠고요. 요즘에 보면 어 상장
40:02시장에서 굉장히 어려움이 많아요.
40:04하지만 이제 비장상 시장에서 그리고
40:07어 실제로 일을 하는 그런 기업들
40:09같은 경우에는 부단이 지금 AI로
40:11새로운 가치를 만들어 내기 위해서
40:13노력하고 있다라는 것도 오늘 좀 세삼
40:15알게 된 거 같습니다. 그래서 관련된
40:17내용들은 여기 이제 미국 투자 트렌드
40:192027 어 한번 참고해 보시면 좋을
40:21것 같고요. 그 전 여기서
40:23인사드리겠습니다. 감사합니다.
40:25감사합니다.
40:45[음악]

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