ARKINVESTBIGIDEAS 2021 (인공지능AI/딥러닝/GPUTPU/자연어처리모델/OpenAIGPT-3/자율주행 승차공유 플랫폼/테슬라)

※ ARKINVEST에서 최근 나온 보고서 내용 중 딥러닝과 자율주행에 대해서만 소개해 드리지만 ARKINVEST의 리서치 내용일 뿐 제 개인 의견과는 다른 부분도 많이 있다는 점을 알려드립니다.

  1. 딥러닝(Deep Learning)
  2. (1) 시장 전망 – 딥러닝은 현대의 가장 중요한 소프트웨어 혁신. 최근까지 인간은 모든 소프트웨어를 직접 프로그래밍해 왔지만 인공지능(AI)의 한 형태인 딥러닝은 데이터를 사용해 소프트웨어를 생성. 즉 소프트웨어 생성을 자동화함으로써 딥러닝은 모든 산업을 엄청난 속도로 가속시키는 것이다.
  3. – 2020년부터 거의 모든 대형 인터넷 서비스에 딥러닝이 적용되기 시작해 향후 10년 후에는 자율주행, 신약 개발 등 핵심 소프트웨어가 모두 딥러닝을 통해 만들어질 것으로 예상된다.
  4. – 딥러닝은 컴퓨팅 플랫폼의 차세대를 제시하고 있다. 인공지능 스마트 스피커는 2020년 한 해 동안 1,000억 건의 음성 명령을 처리. 이는 전년 대비 75% 증가한 수치다. 틱톡은 영상 추천에 딥러닝을 적용해 스냅챗과 핀터레스트 합친 것보다 더 많은 일일 활성 사용자 수를 기록

<출처: ARKINVEST>

  • 2020년 기준 인터넷 분야는 전체 시장 시가총액 13조달러, 딥러닝은 2조달러 규모를 형성하고 있는데 딥러닝 산업은 향후 15~20년 사이 30조달러 규모로 커질 것으로 예상된다.

<출처: ARKINVEST>

(2) 컴퓨팅 하드웨어와 소프트웨어의 발전은 AI 훈련 비용을 매년 37% 감소시키고 있지만 모델 크기는 매년 10배 이상 훨씬 빠른 속도로 커지고 있어 전체 AI 훈련 비용은 계속 상승 중. 따라서 현재 100만달러 정도인 훈련 비용은 2025년 1억달러 규모로 상승할 것으로 예상된다.

<출처: ARKINVEST>

  • 이처럼 막대한 AI 학습 비용으로 인해 앞으로 GPU나 TPU 같은 특수목적프로세서(ASIC)가 고성장을 이룰 것이다. 향후 5년간 데이터센터용 AI칩 수요는 현재 50억달러 규모에서 220억달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.

<출처: ARKINVEST>

(3) 자연어 처리 모델-2020년은 대화형 AI에서 획기적이었던 해로 지난해 등장한 OpenAI의 GPT-3는 인간의 언어를 이해할 수 있는 최초의 AI. GPT-3는 이메일 작성부터 웹페이지 디자인, 수십 가지 컴퓨터 언어로 코드 작성, 역사적 사실 검색, 언어 번역, 질병 진단, 치료 전문가로서 대화, 법과 같은 특정 분야의 전문지식을 간단한 용어로 변환 등이 가능하다.이제 인공지능은 인간 수준의 언어 이해 및 생성 능력을 갖게 됐다.

  • 대화형 AI는 컴퓨터 비전에 비해 10배 이상의 컴퓨팅 자원을 필요로 하므로 향후 많은 투자를 촉진할 것

<출처: ARKINVEST>

2. 자율주행(Autonomous Ride-Hailing)

(1) 시장 전망 – 인플레이션을 고려해 지난 수십년간 개인 차량의 소유 또는 운영 비용은 변하지 않았다. 그러나 자율주행 택시 비용은 마일당 0.25달러로 크게 낮아져 운송수단으로 광범위하게 채택될 것으로 예상된다.

<출처: ARKINVEST>

  • 현재 승차공유 시장은 1030% 채택률로 1,500억달러 규모를 형성하고 있으며 마진은 이용객이 많은 도시 기준으로 50% 수준. 향후 자율주행 승차공유 시장은 지금보다 낮아진 이용가격으로 인해 마찬가지로 50%의 마진을 예상하지만 가격 하락에 따른 수요 확대로 채택률 60%, 7조달러 규모로 성장할 것으로 예상된다.
  • – 인건비 절감으로 자율주행 승차공유 서비스 가격은 현재 일반 승차공유보다 미국에서는 1/2 수준으로 떨어질 것.
  • – 자율주행 플랫폼 제조사는 2030년까지 연간 1조달러 이상의 영업이익을 내고 자동차 제조사는 2,500억달러, Fleet(다수 차량 또는 운송수단) 소유 기업은 700억달러의 영업이익을 예상한다.

<출처: ARKINVEST>

<출처: ARKINVEST>

(2) 자율주행 전략 – 대표적으로 테슬라는 카메라를 기반으로 운영되며 라이다와 HD맵을 사용하지 않는다. 세계적으로 확대되는 최초의 자율주행 택시 네트워크가 될 가능성이 있다.

  • 알파벳(구글)의 웨이모는 라이더와 HD맵을 사용. 현재 애리조나주에 자율주행 네트워크를 구축하고 있는데 이를 글로벌로 확장하려면 상당한 시간과 자원이 필요하다.
  • – 바이두의 아폴로를 포함한 많은 중국 기업들은 차량이 도로 표지판과 교통 상황을 인식할 수 있도록 인프라 센서를 구축 중이다(V2X, C-ITS와 동일한 방식으로 추정). 이는 대규모 인프라 투자가 필요하기 때문에 확장 가능성이 가장 낮은 방식이다.
  • – 테슬라와 웨이모, GM 모두 2022년까지 자율주행 승차공유 서비스를 성공적으로 출시한다고 가정하고 이동거리로 계산해 봤을 때 북미 자율주행차 채택률은 테슬라의 경우 2025년까지 20%, 웨이모와 GM은 1%로 추정했다.

<출처: ARKINVEST>

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