[100자평] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편

[전자책] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편 - 산업별 비즈니스모델 트렌드 및 BM 분석
더이노베이션랩 / 와이즐리 / 2025년 12월

미래 교육 특히 AI를 활용한 에듀테크에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

넥스트 비즈니스모델 2026: 교육 EDUTECH 편

[전자책] 넥스트 비즈니스모델 2026 : 교육 EDUTECH 편 - 산업별 비즈니스모델 트렌드 및 BM 분석
더이노베이션랩 / 와이즐리 / 2025년 12월

* 출판사로 부터 도서를 전달 받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

교육 영역이 마주한 변화는 과거 그 어느때보다 급진적입니다. AI의 등장과 디지털 기술의 고도화에 따라 교수-학습의 방식은 근본적으로 재편되고 있습니다. 단순한 정보 전달 중심의 교육에서 벗어나, 개별 학습자의 특성에 맞춘 맞춤형 학습 경험이 핵심이 되는 시대가 도래한 것이죠.

이러한 맥락에서 교육기술 즉 EduTech 분야는 새로운 산업 기회의 중심지로 부상하고 있으며, 이에 선제적으로 대응하려는 교육기관과 기업들의 전략 수립이 매우 절실한 상황입니다.

오늘 소개해 드리는 전자책 형식의 <넥스트 비즈니스 모델 2026 : 교육 EDUTECH>에서는 현재의 교육 산업 생태계를 진단하고 미래 기회를 체계적으로 도출하는 포괄적 연구 결과물의 성격을 가지며, 교육기관 운영진, 공무원, 스타트업 경영진 등이 정확한 정보에 기반한 전략적 판단을 할 수 있도록 돕는 것이 핵심 목표라 하겠습니다.

특히 주목할 점은 기술 중심에서 벗어나 책이 지향하는 실용적 접근이라 생각합니다. 단순히 '어떤 기술이 존재하는가'를 묻기 보다, '우리 조직에서 이를 어떻게 활용할 것인가', '교육 현장에서 구체적으로 어떻게 구현할 것인가'라는 실질적인 질문에 답하고 있습니다.

중요한 점은 이러한 추상적 트렌드를 실제 비즈니스 모델과 연결하며 자연스럽게 구체화하고 있다는 점을 기억할 필요가 있습니다.

우선 생성형AI를 적극 활용하여 제작되었다는 흥미롭습니다. 이는 역설적으로 교육 테크의 미래르 다루는 책 자체가 현재의 기술 트렌드를 구현함으로써 신뢰성을 높이고 있습니다.

'Alfred(조사 AI 에이전트)'를 통해 250개 이상 산업의 최신 동향을 수집, 선별했고, 'David(스토리텔링 AI 에이전트)'는 이를 교육 현장의 이해 관계자가 실제 활용할 수 있는 형태로 재구성했습니다. 이러한 이원적 AI 활용은 데이터와 직관, 광범위한 탐색과 심층적 검증의 조합이 얼마나 중요한지를 보여준다 생각합니다.

전 방위적 정보 수집->창의적 모델 도출->심층적 사실 검증->VC 기준의 가치 평가라는 다층적 검증 체계를 통한 비즈니스 모델(BM)의 신뢰성을 확보하고 있습니다. 이 과정에서 BM의 시장성과 윤리적 타당성, 알고리즘이 편향성과 데이터 보안 같은 실질적 리스크를 종합적으로 검토함으로써 학문적 분석을 넘어 투자 판단 수준의 객관성을 확보하고 있다 봅니다.

우선 본서에서 제시하는 2026 에듀테크 10대 트렌드 대략 아래와 같이 요약할 수 있습니다.

1. 경력 연계 학습(Career-Connected Learning)

2. AI 기반 개인화(AI-driven Personalization)

3. 하이브리드 학습 모델(Hybrid Learning Models)

4. 통합적 분석(Holistic Analytics)

5. 정서적 웰빙(Emotional Wellness/SEL)

6. 체험형 학습(Experiential Learning with AR/VR)

7. 인재 개발(Talent Development/Upskilling & Reskilling)

8. 반응형 콘텐츠(Responsive Content with Generative AI)

9. 통합 플랫폼(Unified Platforms)

10. 차세대 자격증명(Next-generation Credentials)

이 중에서 특히 주목할 만한 것은 '경력과 학습의 연계', 'AI 기술의 교육적 활용', '정서 지원의 중요성'이라는 세 축이 2026년 에듀테크의 핵심을 이룬다는 점이 아닐까 합니다. 이는 단순한 기술 고도화를 넘어 교육의 사회적 책임과 인간 중심성이 강화되는 방향을 시사합니다.

본서에서 제시하는 2026 10대 트렌드 중 'AI 기술을 활용한 학습자별 맞춤화'가 가장 핵심적이라 생각합니다. 기존 적응형 학습이 정답/오답에 따라 난이도만 조정했다면, 차세대 모델은 학습자의 인지 스타일, 학습 속도, 동기 유형, 심리-정서 상태까지 종합 분석하여 최적화된 학습 경로를 동적으로 구성합니다.

더욱 주목할 것은 이것이 콘텐츠 선택을 넘어 교수법 자체를 개인별로 맞춘다는 점입니다. 시각 학습에 강한 학생에겐 영상 중심, 분석적 학습에 강한 학생에겐 텍스트 중심으로 재구성하며, 학습 중 느끼는 정성 상태를 실시간으로 감지하고 동적으로 조정합니다.

이를 통해 교육의 본질에 얼마나 가까워질 수 있는가에 대한 근본적 질문을 던진다 생각합니다.

하나의 트렌드에 대해 22개의 서로 다른 비즈니스 모델 변형을 제시한 것도 주목할 만합니다. '교육 주체(학교, 학원, 온라인 플랫폼)'와 '대상(K-12, 고등교육, 평생교육)', '기술 적용 지점(콘텐츠, 평가, 상담, 진로)'에 따라 세분화된 전략을 제시하기 때문입니다.

학교 맥락에선 교사의 지도 능력 증강에, 온라인 플랫폼에선 학생의 자기주도성 강화에 초점을 맞추며, 저학년에선 흥미 유발과 습관 형성이, 고학년에선 성과 최적화와 진로 연계가 중요하다는 식의 맥락화는 기술이 각 상황에 따라 달리 작동해야 한다는 직관을 제공한다는 인사이트 입니다.

가장 구체적이고 실질적인 BM을 골라보자면, 'AI 수업 설계 워크 패키지'가 아닐까 합니다. 기존 에듀테크 솔루션이 '우리 시스템을 쓰면 자동으로 최적화된 학습이 일어난다'고 주장했다면, 본 모델은 역발상적으로 교사를 주체로 삼습니다. AI는 참모 역할을 하되, 최종 설계와 책임은 여전히 교사에게 있다는 철학이기도 합니다.

이 워크패키지는 학습 목표 재설계, 학생 프로필 진단, 콘텐츠 변형 지원, 실시간 모니터링, 피드백 최적화 등을 포함합니다. 이러한 구성은 기술과 인간의 협력을 현실적으로 제시하며, AI가 교사의 행정, 기술적 부담을 덜어 진정한 교육의 순간에 집중할 수 있게 할 것이라 믿습니다.

본서의 또 다른 가치는 이상적 비전만 제시하지 않는다는 점일겁니다.

시장 진입의 어려움, 교사의 저항, 데이터 보안 우려, 기존 체계와의 충돌 등 실제 구현 과정의 구체적 장애물을 직시합니다. 특히 학생 데이터의 상업적 악용 가능성, 알고리즘의 편향이 학생 기회를 제한할 수 있다는 경고는 책임있는 미래 실계를 지향하고 있음을 보여준다 생각합니다.

"기술의 급속한 발전이 교육의 본질적 질문들을 부각시킨다"는 것이 본서를 읽으며 느낀 가장 강한 인상이었습니다.

AI가 맞춤형 학습을 제공하면서 역설적으로 '교육이란 무엇인가'라는 근본 질문 앞에 우리를 놓아 두는 듯 합니다.

이러한 의미에서 본서에서 제시하는 다양한 에듀테크 BM들이 '어떤 교육을 추구할 것인가'에 대한 서로 다른 답변임은, 기술이 중립적이지 않으며 기술의 선택 자체가 특정 교육 철학을 구현하는 행위라는 점을 명확히 한다고 생각하는 이유입니다.

나아가 AI기반 개인화가 역설적으로 교육의 인간적 측면을 강조한다는 점도 흥미롭습니다.

기계가 데이터 처리와 최적화를 담당하는 만큼, 교사는 정서적 지원, 동기 부여, 가치관 형성이라는 순수하게 인간적인 역할에 집중할 수 있습니다. AI는 행정, 기술적 부담을 덜어 교사가 정말 교사답게 역할할 여건을 만드는 것이죠. 이는 현재 교사들이 개별 학생에게 관심을 기울이고 싶어도 여유가 없는 상황을 개선할 긍정적 가능성을 제시한다 봅니다.

다만 AI 기반 개인화는 모든 학생에게 공평하게 적용될 보장이 없다는 문제점을 가집니다.

디지털 인프라와 교사 역량의 격차가 학생 성과에 그대로 반영될 가능성이 높고, AI 모델이 과거 데이터를 지속 학습하면 기존 사회의 불평등이 그대로 반복될 우려가 있습니다. 이런 의미에서 본서가 기술의 긍정적 가능성과 사회적 위험성을 균형있게 다루려 노력한 점은 높이 평가할 만하다 봅니다.

'2026년'이라는 근미래 설정은 충분히 현실적이면서 도달 가능한 시간을 다루겠다는 의도로 풀이됩니다. 특히 화려한 비전만이 아닌 구체적인 실현 경로를 제시하며, AI가 교육을 변화시킬 것은 자명하지만 그 방향성을 우리가 결정할 수 있다는 일관적인 관점이 돋보였습니다.

"미래는 예측하는 것이 아니라 설계하는 것이다"라는 표현이 너무나 잘 어울리는 책으로 평가하고 싶습니다.

미래 교육 특히 AI를 활용한 에듀테크에 관심있는 분들의 일독을 권합니다.

제대로 알면 돈이 되는 IT 산업 트렌드

제대로 알면 돈이 되는 IT 산업 트렌드 - AI, 테크부터 뉴스페이스까지, 미래를 선도하는 8가지 투자 로드맵
이임복 지음 / 천그루숲 / 2026년 1월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

근 몇 년간 테크 분야의 급속한 변화는 개별 투자자들에게 혼란을 가져다 준 것이 사실입니다. 엔비디아의 주가 상승, 비트코인의 등락, 테슬라의 부침으로 인해 '그때 샀더라면...'이라는 아쉬움을 남겼고, 메타버스와 같은 새로운 개념들은 현실인지 거품인지 구분하기 어렵게 만들었지요.

하지만 투자에 성공하는 사람들이 공통적으로 강조하는 한 가지가 있다면, 바로 개별 종목이 아닌 산업 전체의 흐름을 읽는 능력이라 생각합니다. 기술 기반의 새로운 산업들이 어떻게 성장하고 어느 기업들이 그 주도권을 쥘 것인지를 이해하는 것이 바로 장기적인 투자 성공의 열쇠가 된다는 이야기죠.

오늘 소개해 드리는 <제대로 알면 돈이 되는 IT 산업 트렌드>는 이러한 점을 명확하게 제시하고 있습니다.

복잡하게 얽혀있는 기술 트렌드 속에서 향후 10년을 주도할 8가지 핵심 산업을 선별하여 체계적으로 설명함으로써 투자자들이 종목 선택의 혼란에서 벗어나 산업의 본질을 이해할 수 있도록 안내하는 책이라 판단합니다.

책의 큰 특징 중 하나는 단순히 기술과 투자 종목을 나열하는데 그치지 않는다는 점입니다.

1부에서는 투자를 시작하기 전 갖춰야 할 기본적인 3가지 마음가짐을 강조합니다. 이는 시장의 변동성 앞에서 흔들리지 않고, 산업의 흐름이라는 더 큰 맥락 속에서 판단할 수 있는 기초를 마련하기 위한 것입니다.

나아가 저자는 "성장의 길목을 잡으라"고 조언합니다. 이는 특정 기업이 아니라 성장하는 산업 전체에 투자의 초점을 맞춰야 한다는 저자의 투자 철학으로 읽힙니다.

또한 "잘 아는 분야에서 시작하라", "시장을 읽는 3가지 힘-관찰, 질문, 검증의 습관"을 통해 투자자 개인의 전문성과 관심사를 바탕으로 기회를 찾는 실천적 방법론을 제시하고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

오랜 기간 IT 산업의 트렌드를 추적해온 저자는 메타버스, NFT, 웹 3.0 같은 개념들이 유행으로 떠 올랐다 사라지는 것처럼 보일 때에도 그 기저에 흐르는 기술의 본질과 발전 방향을 놓치지 않은 듯 보입니다.

특히 "새로운 기술은 거품과 함께 성장한다"는 점을 강조하는데, 이는 인터넷과 모바일 기술이 걸어온 길과 통일하다는 인사이트를 줍니다. 이런 관점에서 보면 지금의 AI 열풍도, 우주 산업의 부상도 모두 자연스러운 산업 진화의 과정이라 볼 수 있을 겁니다.

2부에서 본격적으로 다루는 8가지 미래 키워드는 AI, 휴머노이드, BMI, 메타버스, 뉴에너지, 양자컴퓨터, 전기차, 뉴스페이스로 열거할 수 있습니다. 책의 가장 큰 장점은 역시 기술적 배경 지식이 없는 분들도 술술 읽을 수 있을 만큼 복잡한 IT 용어를 일상의 언어로 풀어낸다는 점일겁니다.

예컨데, AI 섹션에서는 먼저 'AI 기초 이해하기'로 시작합니다. 이를 통해 일반인들도 현대 AI가 무엇인지, 그리고 왜 미래의 삶을 바꾸는 소통의 힘이 될 수 있는지를 이해할 수 있습니다. 막연한 설명에 그치치 않고, '누가 AI' 시장을 주도하는가?'라는 구체적인 질문으로 진행됩니다.

산업 분석서를 넘어 실제 투자 가능성을 함께 제시한다는 점은 본서의 또 다른 강점이 아닐까 합니다.

AI 시장의 경우, OpenAI, 구글, MS 와 같은 생성형 AI를 주도하는 AI 플랫폼 기업들과 엔비디아와 같은 반도체 설계기업(팹리스), TSMC, 삼성전자, SK하이닉스와 같이 실제로 칩을 생산하는 반도체 제조기업(파운드리)을 차례대로 설명합니다.

더불어 AI 산업의 인프라가 되는 AWS, 애저 등 클라우드 서비스 기업과 고성능 AI칩의 열을 관리하는 발열/냉각 관련 기업 등 각 산업의 밸류체인 전체를 설명함으로써 AI 산업이라는 거대한 파도 속에서 어느 지점에 투자할 것인지가 명확히 제시하고 있답니다.

휴머노이드 섹션에서는 단순한 로봇 개발의 이야기가 아닌, '인간의 뇌와 기계의 결합(BMI, 뇌-컴퓨터 인터페이스)'이라는 더 큰 맥락 속에서 설명됩니다. 이는 다음 섹션인 BMI로 자연스럽게 이어지는 듯 합니다.

특히, 의료, 헬스케어 관련 BMI 기업들이 현재 시장을 주도하고 있으며, 이들 기업의 움직임을 관찰하면 이 산업의 성장 방향을 알 수 있다는 실용적 조언을 제공하고 있습니다.

메타버스는 한때 거품이라는 평가를 받았지만 저자는 이를 '다시 돌아온 가상 현실의 세계' 라 표현함으로써 단순한 유행이 아닌 미래의 현실임을 강조하고 있답니다.

전기차의 경우, '이동의 패러다임이 바뀐다'는 제목으로, 뉴에너지의 경우, 'AI 시대의 필수 동력'이라는 표현으로 각 산업이 단순히 독립적이지 않으며 서로 연결되고 지원하는 생태계를 형성하고 있음을 드러내고 있습니다.

초보 투자자들을 위한 저자의 가장 현실적인 조언은 ETF를 활용한 투자 전략이라 생각합니다.

특히 각 기술 섹션에서 보여지는 '관련 기업들의 ETF 차트'는 현재 시점에서 본 시장이 어떤 상황에 있는지를 시각적으로 파악할 수 있도록 하여, 개별 종목의 변동성으로 부터 리스크를 줄이면서도, 산업 전체의 성장을 함께 누릴 수 있는 전략으로 풀이됩니다.

'기술 이해' -> '글로벌 리더 기업 파악' -> '국내 유망 기업 확인' -> '관련 ETF와 차트 제시'라는 단계적 흐름으로 산업의 전반적인 흐름과 투자 전략을 다룸으로써 향후 10년 동안 세상을 바꿀 산업들을 일목요연하게 정리하는 책으로 평가하고 싶습니다.

저자가 강조하는 메시지는 명확해 보입니다 !!

"개별 종목의 등락에 일희일비하며 불안해하는 투자는 이제 멈춰야 한다. 산업의 흐름을 읽고, 그 길목을 지키는 투자를 해야 한다."

단순한 투자 가이드를 넘어 '미래를 읽는 방법'을 배우고자 하는 분들의 일독을 권합니다.

차이나 비즈니스 트렌드 2026

차이나 비즈니스 트렌드 2026 - 반도체·AI·금융·제조·인재까지 세계 경제를 움직이는 중국의 비즈니스 구조와 전략
이선민 외 지음 / 잇담북스 / 2025년 12월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

최근 들어 중국 경제에 대한 뉴스와 분석들이 넘쳐나고 있습니다. 그러나 전문가들이 경고하기를, 대부분이 속보성 뉴스이거나 단편적인 통계에 기반하고 있어, '중국 경제의 전체 구도가 어떻게 재편되고 있는가'에 대한 종합적인 이해가 부족하다 지적하고 있습니다.

흔히 '중국은 기술에서 미국을 따라 잡을 수 없다'라는 평가를 듣곤 합니다. 그러나 최근 2년간의 중국의 변화 속도는 이러한 선입견을 완전히 무너뜨립니다. 반도체 자급률 급상승, AI 칩 개발 가속화, 로봇 산업의 기술적 도약, 그리고 디지털 화폐를 통한 금융 질서 재편 등..

이 모든 움직임이 동시 다발적으로 전개 되고 있는 현 시점에서 '중국이 어떻게 글로벌 게임의 규칙 자체를 재작성하고 있는가'에 대해 깊이있는 내용을 다루고 있는 책이 있어 소개해 봅니다. 바로 오늘 소개해 드리는 <차이나 비즈니스 트렌드 2026> 입니다.

우선 책을 읽으며, 가장 인상적인 부분은 '중국 기업들이 어떤 비즈니스 논리로 움직이고 있는가'를 객관적으로 분석하는 태도를 저자들은 일관되게 견지하고 있다는 점입니다. 더불어 관련 데이터와 사례를 중심으로 논지를 펼치고 있어 더욱 신뢰감을 더하고 있습니다.

책에서 강조되는 핵심 메시지는 명확합니다. 중국은 더 이상 '따라하는 자'가 아니라 '규칙을 재작성하는 자'로 진입했다는 점입니다. 이러한 사실은 기술 전쟁의 영역을 넘어 금융 질서, 인재 확보, 조직 경영 등 거의 모든 비즈니스 영역에서 동시다발적으로 일어나고 있음을 기억할 필요가 있습니다.

책의 초반부에는 기술 자급률 확대라는 중국의 전략적 과제를 다룹니다. 미국의 선진 반도체 기술 제재가 역설적으로 중국의 자급률 향상을 가속화시키고 있다는 분석은 정책 대결의 장기적 결과를 예측하는데 중요한 인사이트를 제공하고 있다 생각합니다.

이 부분에서 흥미로운 점은, 중국이 미국과 동일한 기술로 경쟁하지 않으면서도 자신들의 산업 수요에 맞는 반도체를 개발하고 있다는 분석입니다. 이는 단순한 기술 추격이 아니라 자신들의 시장 특성에 맞춘 대체 기술 경로의 개발을 의미한다고 봅니다.

책을 읽으며 생각해 봅니다 !

그렇다면 한국 반도체 기업들에게 던지는 질문은 다음과 같아야 합니다. "단순히 더 고급 기술 만으로 경쟁을 이어나갈 수 있을까?"

로봇, 모빌리티를 통한 제조 혁명과 관련해 "제조업이 어떻게 진화하고 있는가"에 대한 분석은 '중국은 저비용 생산국'이라는 편견을 완전히 깨뜨려 버렸습니다. 자동화, 로봇화, 모빌리티 기술의 결합을 통해 중국의 제조 산업이 고부가가치 영역으로 전환되고 있다는 현장 보고는 한국 제조업에 대한 심각한 경고로 읽힙니다.

나아가 디지털 통화와 금융 질서의 재편과 관련해 중국의 'CBDC(중앙은행 디지털 화폐) 전략'은 단순한 기술 혁신이 아니라 국제 금융 질서에 대한 도전이라는 점을 주목할 필요가 있습니다.

미국이 민간의 스테이블 코인으로 달러 패권을 확장하려는 반면, 중국은 중앙은행이 직접 주도하는 디지털 위안화로 국제 결제 체계에서의 영향력을 강화하려는 전략을 취하고 있답니다. 이는 단순한 결제 시스템의 변화를 넘어, 글로벌 금융 질서의 근본적 재구조화를 의미합니다.

책의 후반부에서는 HR과 인재 전략의 글로벌화를 다루고 있습니다. 중국이 단순히 자국 인재를 양성하는 수준을 넘어, '글로벌 우수 인재를 적극적으로 유치하고 보유하기 위한 전략'을 펼치고 있다는 분석은 한국 기업의 '인재 유출' 문제와 직결됩니다.

특히 인상적인 부분은, 중국의 인재 경영이 단순히 높은 연봉이 아니라 '스톡옵션, 주식 보유, 장기 비전 공유' 등 다층적인 방식으로 전개되고 있다는 인사이트입니다. 한국 기업이 '왜 우수 인재를 잃고 있는가'에 대한 명확한 답변이 되리라 생각합니다.

앞서도 말씀드린 바와 같이 본서 전체를 통해 일관되게 강조되는 점은, 이 모든 변화가 동시다발적으로 전개되고 있다는 점입니다. 한 분야의 우위가 다른 분야로 확대되는 이른바 '연쇄적 경쟁력 강화' 매커니즘이라 할 만합니다.

책을 읽으면서 줄곧 아래 3가지 질문이 머리에 맴돌았습니다.

첫째, 반도체에서 여전히 기술적 우위를 지니고 있지만, "충분히 좋은 반도체'를 자체 생산하는 중국의 전략에 어떻게 대응할 것인가?"

둘째, 로봇, AI, 금융, 콘텐츠 등 거의 모든 분야에서 중국이 '자신들만의 생태계를 구축'하고 있다면, "우리는 '제3의 혁신 영역을 개척할 준비가 되어 있는가?"

셋째, 중국의 인재 경영 전략에 맞서 "우수 인재를 붙잡을 전략이 있는가?"

반도체, AI, 로봇, 금융, 콘텐츠, 인재라는 6개의 전장에서 벌어지고 있는 중국의 움직임을 냉철하고 객관적인 시선으로 바라보고, 이해하길 원하는 분들의 일독을 권합니다.

텐배거 포트폴리오

텐배거 포트폴리오 - 김학주가 짚어주는 시장의 미래를 바꿀 주식 TOP 50
김학주 지음 / 페이지2(page2) / 2025년 12월

* 출판사로 부터 도서를 전달받아 직접 읽고, 주관적으로 작성한 리뷰입니다.

"주식을 포함한 투자의 세계에서 미래 수익의 10배 기회를 포착하려면 무엇이 필요할까요?"

우리는 그 답을 흔히 '타이밍'과 '운'이라는 그럴싸한 말로 포장하곤 합니다. 하지만 진정한 투자의 수익은 아직 오지 않은 미래를 먼저 감지하는 통찰력에서 비롯되며, 그것은 기술이 피할 수 없는 방향으로 진화할 수 밖에 없다는 구조적 이해에서 출발한다고 생각합니다.

오늘 소개해드리는 <텐배거 포트폴리오>의 저자 '김학주 교수'는 이렇게 이야기 합니다.

"신기술 성장주가 이끄는 시장에 버블은 없다"

책은 세게 경제가 직면한 구조적 필연성 예컨데, 인구 감소, 성장의 한계, 자원 고갈 등이 왜 신기술 투자를 불가피하게 만드는지를 냉철하게 분석합니다. 그리고 그 신기술의 흐름 속에서 거대한 자본이 어디로 흘러갈 수 밖에 없는지를 단계별로 추적하고 있죠.

흔히 AI 투자라고 하면 엔비디아가 떠오릅니다. 맞습니다. 엔비디아는 AI 시대의 대표주자입니다. 하지만 저자가 제시하는 분석은 더 깊고 미래지향적으로 읽힙니다.

AI는 지금 결정적인 변곡점을 지나고 있습니다. 지난 몇 년간의 AI는 '학습' 단계였죠. 챗GPT 같은 생성형 AI가 방대한 데이터를 학습하며 똑똑해지는 과정이었습니다. 하지만 지금의 AI는 '추론' 단계로 들어섰습니다.

말 그대로 학습된 지능이 실제 세계에서 서비스로 구현되는 단계입니다. 이 변화가 왜 중요할까요? 반도체의 수요 구조가 완전히 달라진다는 뜻이기 때문입니다.

학습 단계에서는 범용적이고 강력한 GPU만 있으면 충분했죠. 당연히 엔비디아의 독무대였습니다. 그러나 '추론 단계'에와서는 상황이 달라집니다. 실시간으로 데이터를 처리해야 하고, 전력을 효율적으로 사용해야 하며, 특정 목적에 최적화된 칩이 필요합니다.

이 필연적 전환이 만드는 기회가 바로 책이 제시하는 첫 번째 수익 포인트라는 사실을 기억할 필요가 있습니다. AMD, Broadcom, Marvell Technology 같은 기업들이 왜 주목할 가치가 있는지, 그 배경에는 단순한 희망이 아닌 기술적 필연성이 깔려 있습니다.

책에서 개인적으로 가장 인사이트풀한 부분은 바로 '산업간 연결 고리를 명확하게 짚어주는' 저자의 능력이었습니다.

예컨데, AI가 데이터센터에서 대량의 전력을 소비하면, 그 전력을 어디서 공급할 것인가? 이 단순한 질문에서 출발하여 책은 소형 모듈 원자로(SMR) 산업으로 청록 수소 생산으로, 그리고 특수합금 기업들로까지 관심사를 확장하고 있답니다.

대형 원전과 소형 원자로의 차이는 단순히 규모의 차이만이 아닙니다. 부피 대비 표면적이 넓은 소형 원자로는 열전달이 빠르고, 제어가 수월하며, 무엇보다 필요에 따라 켜고 끄기가 쉽습니다. 데이터센터는 시시각각 변하는 전력 수요를 가지고 있기 때문에, 유연성 있는 에너지원이 필수입니다.

이 지점에서 눈치 빠른 독자분들은 '기술 산업의 피할 수 없는 구조적 진화의 필연성'과 여기서 파생하는 '미래 투자 수익'을 빠르게 눈치채실 수 있을 겁니다.

마찬가지로 노동 인구의 감소 문제는 자연스럽게 로봇 산업으로 연결됩니다. 단순히 '로봇이 필요할 것이다'라는 추측이 아니라, '필연적으로 로봇을 도입할 수 밖에 없다'는 경제학적 필연성에 주목할 필요가 있습니다.

그리고 이러한 로봇의 관절, 특수 모터, 고강도 합금이 필요하고, 각 부품을 만드는 기업들이 있습니다. 일본의 나부테스코, 하모닉 드라이브 시스템스 같은 회사들이 초기엔 주목받지 못할지 몰라도, 로봇 산업이 본격화되는 순간 그들의 실적은 폭증할 수 밖에 없는 구조입니다.

더불어 해저 희토류 채굴, 특수 합금 개발, 위성 통신 인프라 등... 이 모든 것이 서로 연결되어 있음을 책을 읽으면서 발견할 수 있었습니다. 이는 미시적 기업 분석을 넘어 거시적인 산업 진화의 흐름을 포착하는 경험을 의미한다 생각합니다.

책에서 큰 비중을 차지하는 양자컴퓨터는 오랫동안 '먼 미래의 기술'로 취급받아 왔던 것이 사실입니다. 하지만 저자는 이 기술이 이미 AI와 만나는 순간 현실화되고 있음을 강조하고 있습니다.

사실 양자컴퓨터의 가장 큰 문제는 오류 문제였습니다. 계산 규모가 커질수록 오류가 기하급수적으로 증가합니다. 그러나 AI 기술이 발전하면서 상황이 달라지고 있습니다. AI가 양자컴퓨터의 오류 패턴을 학습하면, 미리 그 오류를 보정할 수 있게 된 것입니다.

즉, 양자와 AI가 협력하면 각각의 약점을 보완할 수 있는 시너지가 생깁니다. 이를 통해 신약 개발, 국방 보안, 금융 위험 분석 같은 극도로 복잡한 계산이 필요한 분야에서 양자컴퓨터는 게임체인저가 될 수 있다는 결론이 나옵니다.

미국과 중국이 양자컴퓨터 개발에 사활을 건 경쟁을 벌이는 이유가 여기있음을 주목해야 합니다.

책을 관통하는 저자의 투자 철학은 매우 간단하지만 강력해 보입니다. "초과 이익은 남들이 보지 못하는 것을 먼저 보고 움직일때 따라온다"

책을 읽으면서 개별 기업의 실적 수치를 보는 이상으로, 왜 특정 산업이 성장할 수 밖에 없는지, 그 과정에서 어떤 기업들이 수혜를 받을 수밖에 없는지를 이해하게 됩니다.

특히 인상적인 점은 저자의 '시점 포착(Market Timing)'에 대한 현실적 조언이라 생각합니다.

많은 투자자들이 상승한 주식을 팔았다가 더 높은 가격에 다시 사게 되는 실수를 합니다. 하지만 진정한 텐배거(10배 수익)는 장기 보유에서 나온다는 메시지는, 단기 수익률보다 장기적 확신이 얼마나 중요한지를 다시금 일깨워 줍니다.

2026년, 기술 혁신의 파도가 몰려올 시기에 본서는 그 파고 위에서 올바른 판단을 내리기 위한 나침반이 되어 줄 것이라 확신합니다.

관심있는 분들의 일독을 권합니다.