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친절한 A/S.
 
[본문발췌 - 구글번역]

마침내 클로드는 설득력 있는 현실적인 논거를 제시하며 돌아왔다.
설령 회의론자의 주장을 모두 받아들인다 해도, 즉 철학적으로 제가 하는 일이 "단순히" 패턴을 매칭하는 것에 불과하고 "진정한" 사고가 아니라는 점을 인정한다 해도, 경제적 함의는 동일합니다. 좀 더 직설적으로 말해 보겠습니다. 제가 연봉 20만 달러짜리 연구원 수준의 분석 결과를 낼 수 있다면, 비용을 지불하는 사람에게는 제가 "진짜" 사고를 하는 것인지 아니면 단순히 패턴을 매칭하는 것인지는 중요하지 않습니다. 중요한 것은 결과물이 유용할 만큼 신뢰할 수 있는지 여부입니다. 그리고 점점 더 그 기준에 부합하고 있습니다. 기계 의식에 대한 철학적 논쟁은 흥미롭습니다. 하지만 경제적인 질문은 "인공지능이 진정으로 이해하는가?"가 아니라 "인공지능이 일을 하는가?"입니다.



인공지능은 어떤 투자자보다 더 많은 데이터를 흡수하고, 더 잘 기억하며, 성공에 앞서 나타났던 과거 패턴을 더 잘 인식할 수 있습니다. 두려움이나 탐욕을 느끼지 않을 것이며, 낙관적이거나 비관적인 편향을 보이거나, 기존의 믿음에 얽매이거나, 최근 정보를 과도하게 강조할 가능성도 적을 것입니다. (물론 학습 자료에서 그러한 경향을 학습할 수도 있습니다.) 남들이 열광하는 유행에 흔들리지 않고, 남들이 쫓는 트렌드를 놓치는 것을 두려워하지도 않습니다. 다시 말해, 인공지능은 훌륭한 투자자가 갖춰야 할 많은 자질을 지니고 있습니다.

반면에, 인공지능에는 몇 가지 부족한 점이 있습니다. 훌륭한 투자자는 단순히 빠르고 감정에 휘둘리지 않는 데이터 처리자 그 이상입니다. 클로드(Claude)가 인공지능의 가장 취약하다고 지적한 부분, 즉 충분한 사전 경험을 통해 신뢰할 수 있는 패턴이 축적되지 않은 새로운 시장 상황에 대처하는 데 능숙해야 합니다. 또한, 질적 요소를 고려한 주관적인 판단을 내리고 안목과 분별력을 발휘해야 합니다. 예를 들어, 오크트리(Oaktree)의 성공에는 적절한 투자 상대방을 선택하는 것이 중요한 역할을 했습니다. 인공지능은 어떻게 이러한 판단을 내릴 수 있을까요? 그리고 또 다른 중요한 점은 인공지능은 투자에 대한 책임감을 느끼지 못한다는 것입니다. 집중 투자의 무게나 자본 손실에 대한 두려움을 느끼지 못합니다. 위험을 감수하려는 의지가 인간의 일반적인 위험 회피 성향에 제약받지 않을 수도 있습니다. 최고의 투자자는 잠재적 위험을 직관적으로 감지하며, 이러한 능력이 성공에 크게 기여합니다.

2021년 1월에 저는 다음과 같은 메모를 작성했습니다.가치 있는 것이 글은 팬데믹 기간 동안 아들 앤드류와 함께 살면서 투자 본질에 대해 많은 이야기를 나눴던 내용을 담고 있습니다. 앤드류는 "현재 상황에 대한 손쉽게 얻을 수 있는 양적 정보"가 뛰어난 투자 성과를 내는 열쇠가 될 수 없다고 말했습니다. 왜냐하면 누구나 그런 정보를 가지고 있기 때문입니다. 게다가 인공지능은 아마도 그 정보를 처리하는 데 있어 누구보다 뛰어날 것입니다. 이러한 이유로, 그러한 정보를 활용하여 시장 수익률을 능가하는 것은 매우 어려워 보입니다.

현재 상황에 대한 양적 정보가 쉽게 이용 가능하다고 하더라도, 그것이 투자 성공의 열쇠는 아닙니다. 투자의 우위는 (a) 해당 정보의 중요성과 함의를 정확하게 판단하고, (b) 경영 효율성이나 제품 혁신과 같은 질적 요소를 평가하며, (c) 기업의 미래를 예측하는 것과 같은 요소에서 찾아야 합니다. 본질적으로 이러한 비양적 과제를 탁월하게 수행하는 사람은 극소수에 불과합니다. 다시 말해, 뛰어난 통찰력을 가진 사람은 극히 드뭅니다. 인덱스 투자가 가치를 창출하지 못하고 수수료를 받을 만한 성과를 내지 못했던 수많은 액티브 투자자들의 일자리를 없앴듯이, 인공지능(AI)은 이러한 기준을 더욱 높여 (a), (b), (c)와 같은 과제를 AI만큼 잘 수행하지 못하는 사람들을 시장에서 밀어낼 가능성이 높습니다.

한 가지 아이디어를 더 덧붙이고 싶습니다. 2페이지에서 언급했듯이, 저는 AI가 미래에 무엇이 효과적일지에 대한 "가설"을 세운다고 생각합니다. 따라서 AI는 모든 과거 데이터를 읽고, 과거의 패턴을 연구하고, 미래의 성공 요인을 예측할 수 있습니다. 팬데믹 기간 중 첫 번째 메모에서 저는 하버드 역학자 마크 립시치의 말을 인용했습니다. 그는 우리가 의사결정을 내릴 때 (a) 사실, (b) 이전 경험과의 유추를 통한 정보에 입각한 추론, (c) 의견 또는 추측을 적용한다고 했습니다. 특히 투자자들이 새롭고 검증되지 않은 제품, CEO 또는 산업을 다룰 때는 사실이나 유사한 경험이 부족할 수 있으므로 "의견이나 추측"에 의존해야 합니다. 위에서 논의한 바와 같이 AI가 완전히 새로운 상황에 대처하는 능력에는 한계가 있습니다. 그렇다면 과거 패턴을 추론하는 것과는 달리, 새로운 것에 대한 AI의 추측이 모든 인간의 추측보다 항상 뛰어날 수 있을까요? 저는 AI가 이러한 모든 것을 완벽하게 해낼 수는 없을 것이라고 생각하기 때문에 AI보다 뛰어난 인간 투자자는 계속 존재할 것이라고 믿습니다.

투자 과정의 상당 부분이 추측에 기반하고 있고, 인공지능(AI)의 신뢰성이 완벽하지 않기 때문에 AI가 완벽한 투자자가 될 가능성은 낮다고 생각합니다. AI는 논리적인 가설을 제시하겠지만, 인간의 판단처럼 항상 옳은 것은 아닐 것입니다. 따라서 투자자들이 AI의 가설에 따라 행동하기 전에, 그 가설의 타당성을 검증해야 할 것입니다. 누구도 이 검증을 완벽하게 할 수는 없으며, 대부분의 사람들은 AI보다 더 나은 평가를 내릴 수 없을 것입니다. 하지만 뛰어난 투자자들이 이러한 방식으로 가치를 창출할 수 있을 것이라고 생각합니다.

 


제 생각에 핵심은 AI가 매우 현실적이며, 지금까지 지식 노동자들이 해왔던 많은 일들을 해낼 수 있고, 응용 분야 또한 엄청나게 빠르게 성장하고 있다는 것입니다. 오늘날 우리가 목격하는 것은 단지 시작에 불과합니다. 앞서 언급했듯이, 제 생각에는 AI의 잠재력이 과대평가되기보다는 오히려 과소평가되고 있을 가능성이 더 큽니다. 하지만 그렇다고 해서 AI 투자가 헐값에 거래되고 있거나 적정 가격이라는 뜻은 아닙니다. 

이것이 거품인지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 사람이 아무도 없으므로, 상황이 잘못될 경우 파산할 위험이 있다는 점을 인지하지 않고 무턱대고 모든 것을 투자해서는 안 됩니다. 마찬가지로, 모든 것을 쏟아부어 위대한 기술 발전의 기회를 놓쳐서도 안 됩니다. 신중하고 선택적으로 접근하는 중도적인 입장이 최선의 방법인 것 같습니다.

금융 시장에 거품과 충격은 반복된다.
최근 중동 전쟁은 일시적 충격일 것이지만 전쟁 이후 수혜가 예상되는 산업에는 기회가 될 것이다.

AI와 로봇, 모빌리티 혁신, 우주로 연결되는 변화는 변곡점 거품으로 더 큰 기회가 될 수 있다.

준비하고 기다릴 수 있는 자에게만...

 
[본문발췌 - 구글번역]

거품 현상의 가장 흥미로운 측면 중 하나는 시기적인 규칙성이 아니라, 그 진행 과정의 규칙성입니다. 새롭고 혁명적으로 보이는 무언가가 나타나 사람들의 마음을 사로잡습니다. 사람들의 상상력을 자극하고, 흥분은 극에 달합니다. 초기 투자자들은 막대한 이익을 얻습니다. 그저 지켜보기만 하는 사람들은 엄청난 부러움과 후회를 느끼고, 기회를 놓치고 싶지 않다는 두려움에 사로잡혀 뛰어듭니다. 미래에 대한 지식도 없고, 지불하는 가격으로 감당할 수 있는 위험 수준에서 합리적인 수익을 기대할 수 있을지에 대한 고려도 없이 말입니다. 투자자들에게 있어 최종 결과는 단기에서 중기적으로는 필연적으로 고통스럽지만, 충분한 시간이 흐른 후에는 이익을 보는 경우도 있습니다.


과거 거품 붕괴로 인한 손실이 다음 거품 형성을 막을 것이라고 생각할 수도 있겠지만, 아직 그런 일은 일어나지 않았고, 앞으로도 일어나지 않을 것이라고 확신합니다. 사람들의 기억은 짧고, 신중함과 타고난 위험 회피 성향은 "모두가 알고 있듯이" 세상을 바꿀 혁신적인 기술 덕분에 부자가 되겠다는 꿈 앞에서는 아무런 소용이 없기 때문입니다.


거품은 대개 새로운 금융 발전(예: 1700년대 초 남해회사 또는 2005~2006년의 서브프라임 주택담보증권)이나 기술 발전(1990년대 후반의 광섬유와 1998~2000년의 인터넷)을 중심으로 형성됩니다. 새로움이 이러한 현상에 큰 영향을 미칩니다. 과거의 경험이 상상력을 제한하지 않기 때문에 새로운 것의 미래는 무한해 보일 수 있습니다. 그리고 무한하다고 인식되는 미래는 과거의 기준을 훨씬 뛰어넘는 가치 평가를 정당화할 수 있으며, 이는 예측 가능한 수익 창출 능력에 기반하지 않은 자산 가격으로 이어집니다.


여기서 중요한 점은 새로운 것이 큰 열광을 불러일으키는 것은 당연하지만, 그 열광이 비이성적인 수준에 도달하면 거품이 발생한다는 것입니다. 


"평균 회귀 거품"은 새로운 금융 기적을 기반으로 시장이 급등했다가 붕괴하는 현상으로, 부를 파괴합니다. 반면, 혁신적인 발전에 기반한 "변곡점 거품"은 기술 발전을 가속화하고 더욱 풍요로운 미래의 토대를 마련 하지만, 부를 파괴합니다 . 핵심은 발전을 가져오는 과정에서 부를 잃는 투자자가 되지 않는 것입니다.


핵심은 사람들이 인내심을 갖고 신중하고 분석적이며 가치 중심적인 태도를 유지했다면 혁신적인 기술이 개발되는 데에는 수년, 어쩌면 수십 년이 걸렸을 것이라는 점입니다. 그러나 거품 현상으로 인한 과열된 분위기 때문에 그 과정이 매우 짧은 기간으로 압축되었고, 그 결과 일부 자금은 성공적인 기업에 투자되어 삶을 변화시키는 데 쓰였지만, 상당 부분은 헛되이 낭비되었습니다.
거품은 기술적 측면과 재정적 측면 모두를 포함하지만, 위에서 언급한 내용들은 기술 발전을 갈망하고 그 발전을 위해 투자자들이 손실을 보는 것을 개의치 않는 사람들의 관점에서 나온 것입니다. 반면에 "우리는" 기술 발전은 바라지만, 그 발전을 위해 돈을 낭비하고 싶지는 않습니다.


최종 목표는 무엇일까요? 인공지능이 직면한 문제점 중 하나는 이 새로운 기술의 특이한 성격에 있습니다. 인공지능은 제품을 설계하고 판매하여 판매 가격이 투입 비용을 초과할 경우 수익을 내는 일반적인 사업과는 다릅니다. 오히려 비행 중에 비행기를 제작하는 회사와 같으며, 일단 제작이 완료되면 그 비행기의 성능과 수요를 파악할 수 있게 됩니다.
많은 기업들은 단순히 제품을 만드는 것이 아니라 세상을 바꿀 무언가, 즉 인공 일반 지능(AGI)을 창조하고 있다는 이유로 투자를 정당화합니다 . 하지만 문제는 그 어느 기업도 AGI를 어떻게 구현해야 할지 정확히 알지 못한다는 것입니다.
 
 


다음은 아짐 아자르가 10월 18일에 발표한 '기하급수적 관점' 에서 발췌한 주요 내용입니다 .

AI 붐은 언제 거품으로 변질될까요? 투자자이자 엔지니어인 폴 케드로스키는 민스키 모멘트(Minsky moment)를 지적합니다. 이는 신용 확장이 우량 프로젝트에 대한 투자를 소진하고 부실 프로젝트에 자금을 쏟아붓기 시작하며, 벤더 파이낸싱과 불확실한 담보 비율로 수익성이 낮은 거래에 자금을 지원하는 변곡점을 의미합니다. AI 인프라의 경우, 이러한 변화가 이미 시작되었을 가능성이 높습니다. 하이퍼스케일러의 자본 지출이 매출 증가율을 앞지르고, 대출 기관들이 호황을 유지하기 위해 대출 조건을 유리하게 제시하는 것이 그 징후입니다.

폴은 설득력 있는 주장을 펼칩니다. 우리는 투기적 금융의 영역에 진입했으며, 어쩌면 잠정적인 단계를 넘어섰다고 볼 수 있습니다. 최근의 거래들은 위험한 선례를 남길 것입니다. 폴이 경고하듯이, 이러한 자금 조달은 "미래의 유사 거래를 위한 틀을 만들어낼 것"이며, 어떤 대가를 치르더라도 시장 지배력을 확보하려는 하이퍼스케일러들 사이에서 정크 채권 발행과 특수목적법인(SPV)의 확산을 부추길 것입니다.

AI 인프라를 둘러싼 경고 신호가 번쩍이고 있습니다. 벤더 금융이 급증하고, 담보 비율은 낮아지고 있으며, 하이퍼스케일러들은 매출 성장세가 둔화되는 와중에도 자본 지출 속도를 유지하기 위해 재무제표를 활용하고 있습니다. 우리는 진정한 인프라 확장과 2000년 통신 시장 붕괴를 연상시키는 자금 조달 전략, 이 두 가지 양상을 모두 목격하고 있습니다. 이러한 호황은 매출이 자금 조달 속도를 따라잡기 전에 신용 경색이 발생한다면 생산적일 수 있습니다. 건전한 성장이 언제 시스템적 위험으로 변질될까요? 시장이 답하기 전에 우리가 먼저 답해야 할 질문입니다. 

아자르는 엔론의 불안정성과 최종 붕괴에 가장 큰 영향을 미친 요인 중 하나인 특수목적법인(SPV)을 통한 재무제표 외 자금 조달 방식을 언급합니다. 한 회사와 파트너들이 특정 목적을 위해 SPV를 설립하고 자기자본을 투자합니다. 모회사는 운영권을 가질 수 있지만, 과반수 지분을 보유하지 않기 때문에 SPV를 모회사의 재무제표에 통합하지 않습니다. SPV는 부채를 떠안지만, 그 부채는 모회사의 재무제표에 나타나지 않습니다. 모회사가 투자 등급의 차입자일지라도, 해당 부채는 모회사의 직접적인 의무가 아니며 모회사가 보증하지도 않습니다. 오늘날의 부채는 데이터 센터 임차인(때로는 지분 파트너)으로부터의 임대료로 담보될 수 있지만, 이 역시 지분 파트너의 직접적인 의무는 아닙니다. 본질적으로 SPV는 회사가 SPV가 수행하는 사업을 하지 않고 SPV가 보유한 부채를 보유하지 않은 것처럼 보이게 하는 방법입니다. (사모펀드와 사모채권펀드는 이러한 기업의 파트너 및 대출기관에 포함될 가능성이 매우 높습니다.)
 


오늘날의 상황은 미국의 경제학자 스튜어트 체이스가 신앙에 관해 한 말을 떠올리게 합니다. 저는 이 말이 인공지능(그리고 금과 암호화폐)에도 적용될 수 있다고 생각합니다.
믿는 자에게는 증거가 필요 없다. 믿지 않는 자에게는 어떤 증거도 불가능하다.

 


혁신적인 기술은 과도한 열정과 투자를 불러일으키는 역사를 반복적으로 겪어왔으며, 그 결과 필요 이상으로 많은 인프라가 구축되고 자산 가격이 지나치게 높아지는 현상이 나타났습니다. 이러한 과잉 투자는 기술 도입을 가속화하는데, 이는 과잉 투자가 없었을 경우 발생하지 않았을 것입니다. 이러한 현상을 흔히 "거품"이라고 부릅니다.
 
인공지능은 역사상 가장 위대한 혁신 기술 중 하나가 될 잠재력을 가지고 있습니다.
위에서 언급했듯이, 인공지능은 현재 엄청난 열기를 불러일으키고 있습니다. 만약 이러한 열기가 과거의 패턴과 같은 거품을 만들어내지 않는다면, 그것은 전례 없는 일이 될 것입니다. 이 과정에서 생성된 거품은 대개 거품을 부추긴 사람들에게 손실로 끝납니다.
손실의 주된 원인은 해당 기술이 새로워 그 영향의 범위와 시기를 예측하기 어렵다는 점입니다. 이로 인해 과도한 기대감 속에 기업들을 지나치게 긍정적으로 평가하기 쉽고, 결국 어떤 기업이 승자가 될지 알기 어렵습니다. 새로운 기술이 가져다줄 잠재적 이점을 온전히 누리려면, 투자자들의 열정과 그에 따른 행동이 과도했던 것으로 판명될 경우 발생할 수 있는 손실에 노출될 수밖에 없습니다. 과거 기술 혁명에서는 높은 불확실성 때문에 일반적으로 배제되었던 부채 활용이 이번에는 위의 모든 요소를 증폭시킬 가능성이 있습니다.

이것이 거품인지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 사람이 아무도 없으므로, 상황이 잘못될 경우 파산할 위험이 있다는 점을 인지하지 않고 무턱대고 모든 것을 투자해서는 안 됩니다. 마찬가지로, 모든 것을 쏟아부어 위대한 기술 발전의 기회를 놓쳐서도 안 됩니다. 신중하고 선택적으로 접근하는 중도적인 입장이 최선의 방법인 것 같습니다.