AI 텐베거 투자

AI 텐베거 투자 - 뉴사이클에 진입한 AI 혁명 산업, 10배 종목 발굴을 위한 전략서
이형수 지음 / 지베르니 / 2025년 5월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다. 

오늘이 대선 사전투표일이고  미국의 트럼프대통령의 관세정책은 아직도 유효합니다. 경제도 힘들고, 경제지표도 모두 마이너스를 예상합니다.  하지만 우리투자자에게는 아직 꿈이 있습니다. 그래선지 코스피 2700을 돌파했습니다.  아마 3000을 넘으려면 한국도 AI전쟁에서 상위로 올라가야 할겁니다.  이를 알아보기 위해 <AI텐베거 투자>에서는  AI 글로벌지형과 한국이 강점인 HBM, ASIC칩 등을 살펴보고 중국의 위협과 전력인프라등을 광범위하게 살펴서 진정한 텐베게 기업을 찾아보는 방법을 제시합니다. 

저자는 이형수 HSL파트너스대표십니다. 유튜브 아이티의 신으로 유명하신 분이시죠. 12만 구독자의 채널도 운영하시고 다양한 공중파, 종편, 유튜드 경제투자 채널에 자주 패널로 나가시는 인기게스트십니다. 말씀도 수려하시고 아이티쪽으로 정말 빠싹하신 전자신문 기자출신의 IT,반도체, 2차전지 등에 매우 깊은 지식을 지닌 분입니다. <바로 써먹는 최강의 반도체 투자><바로 써먹는 최강의 AI혁명투자> 등의 인기 저서가 있습니다.

지금 빅테크들은 AI 개발에 총력을 기울리고 있습니다.  그 덕분에  GPU를만드는 엔비디아는 시각총액 세계최고의 기업을 유지합니다. 거기에 HBM메모리를 공급하는 SK하이닉스는  영업이익이 천문학적으로 나고 있습니다. 이럴때 한국의 기업도 AI투자에 박차를 가해야 하고 투자자의 입장에서도 미국주식이나 중국주식, 한국 주식을 가리지 말고 AI관련주에 관심을 기울여야 합니다.  현재 트럼프가 전세계에 관세폭탄을 던졌지만 저자가 보기에 AI혁명과 트럼프는 찰떡궁합이라고 합니다. 트럼프 임기동안 AI산업은 더 부각될거라는 겁니다. 2030년도에는 AI가 20조달라의 기여를 이룰거라고 봅니다. 이러기에 AI반도체는 끝나지 않고 계속 전진할 거라고 합니다. 

물론 중국의 반격도 만만치 않죠 가장 대표적인것이 중국의 딥시크 R1입니다.  딥시크는 미국의 LLM에 비해 GPU를 덜쓴다고 해서 AI반도체나 GPU의 앞날의 먹구름을 예상하지만 추론학습은 GPU가 더많이 소요할 거라고 예상합니다.  그래서 빅테크의 빅4는 288조원을 투자한다고 합니다.  정말 어마어마한 돈입니다. 이런 투자가 있으면 당연히 결과도 엄청날거라는 겁니다. 투자자는 이들기업들의 캐펙스(설비투자)는 기회이지 의심을 하면 안된다고 합니다. 보통 한국에서도  제조사가 설비를 늘리면  같이 들어가야 합니다. 이건 확실한 방향이기 때문이죠.  AI발전단계다음은 네트워크라고 합니다. 그럼 네트워크 기업이 당연히 자본이 몰릴 수밖에 없습니다. 

기업들은 자체칩을 만들려고 투자를 늘리고 있습니다.  그렇다면 삼성 파운드리에도 기회가 올수가 있겠죠. HBM하면 삼성과 하이닉스의 대결인데 곧 새로운 HBM이 나올거라고 합니다. 다만 AI혁명에서 한국이 뒤쳐진 느낌은 있죠. OPENAI, GEMINI, 클로드 등 대형 AI엔진들이 약진을 하는데 한국에서는 아무런소식이 없는 것도 사실입니다.  저자는 네이버, 한글과컴퓨터, 서진시스템 등의 현재상황을 검토해줍니다.  장마다 아신의 투자노트에서는 관련종목을 살핍니다. 저자도 어느기업이 텐베거가 될지는 모르겠다고 합니다. ㅠㅠ 하지만  저자가 언급한 기업중에서 분명 텐베거는 확실해 보입니다. 그것이 미래아닐가요. 

퇴사준비생의 홍콩

퇴사준비생의 홍콩 ㅣ 퇴사준비생의 여행 시리즈
이동진 외 지음 / 트래블코드 / 2025년 5월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

저는 여행을 좋아하지 않습니다. 더우기 에펠탑, 박물관, 글쎄요 종교도 없어서  성지순례에 대한 꿈도 없습니다. 그저 휴양이라는 의미의 여행이 주이고 관광에 대한 인식도 좋지 않습니다. 그런데  가끔 여행에 대한 시각이 다른 사람을 만날때가 있습니다. 남들이 보는 다른 면을 보는 사람들이죠. 전유성님같은 분,  외국여행에서 본 에피소드로 한국인들에게 웃음을 주시죠. 그외에도 뭔가 다른 창의력의 영역으로 확장시켜 비즈니스로  국가에 기여를 하십니다. <퇴사준비생의 홍콩>도 관광이상의  비즈니스인사이트를 발견하는  내용입니다. 저자는 공간에 대한 관심이 높아서 한국에 없는 그러면서도 도입할수있는 경영찰학, 컨셉기획, 사업전략, 수익모델, 브랜딩마케팅, 고객경험, 디자인 등의 요소로 비즈니스할 수있는 홍콩의  이야기를 하십니다. 

저자는 이동진 여행가입니다.   세계 유명도시 1000여곳의 매장을 돌아보았다고 합니다. 그래서 나온책이 <퇴사준비생의 도쿄><퇴사준비생의 교토><최사준비생의 런던> 등이고 시티호퍼스라는 구독서비스를 하고 이곳에서 750개 이상의 콘텐츠를 공유했다고 합니다. 

홍콩은 많은 사람들이  많이 가는 여행지입니다.  맛집도 많고  야시장등 볼거리도 많은 곳입니다.  그러면섣 150M이상 고층빌딩이 657개나 있는 곳입니다. 빌딩숲이죠. 이 숲속에 숨어있는 보물가게를 발굴하십니다.  우선 킨스맨칵테일바입니다. 양조위가 출연한 <화양연화>로 가득찬 곳이라고 합니다. 화양연화라고 하면 오래되었을 것같지만 미래도 있는 곳이라고 합니다. 홍콩의 밤과 칵테일 홍콩 르와르영화의 한장면을 내가 찍는 것쯤 될까요. 

여행가다보니 참 사진들이 이색적이고 이쁩니다. 그리고 여기에 인사이트까지 주는 어슬리레코즈는 성냥갑입니다. 흥미롭게도 조이를 태워서 향을 느끼는 종이테라피라고 합니다. 기획, 고객경험, 디자인에서 매우 높은 점수를 줍니다.  즈토리텔러는 이야기꾼이라고 합니다. 1000여개의 이야기를 내놓았고 유명한 셀럽과 콜라보를 해서 새로운 이야기로 프로젝트를 한답니다.  이곳의 이야기를 몇개라도 찾아보고 싶은 생각이 강하게 드네요. 

홍콩판 트로이의 목마라는 이튼워크숍은 2018년 오픈한 호텔입니다.  겉모습은 뻔한  고층건물이지만 내부에는 호텔을 표방한 라이프스타일 비즈니스가 총망라된 커뮤니티라고 합니다. 그래서 트로이의 목마라고 합니다. 어 호텔만이 아니네. 정말 대단한  푸드공간으로 만들었다고 합니다.  그곳은 거대한 모자이크타일로 이루어져있습니다. 아. 이렇게 큰 공간이 아니더라도  내가 하는 사업속에 사람들이 들어오면 새로운 세상과 만는 경험을 해줄게 뭐가 있나를 생각하게 되야겠죠. 

이번 '홍콩'편은 제가 읽은 '도쿄'나 '쿄또'에 비해  공간을 벗어난 제품도 많이 소개되었습니다. 캐러어 브랜드 로젤도 있고  휴대용 스튜디오라고 찬사를 보낸 스프트캠 카메라, 의류브랜드 클롯 등 브랜드와 경영전략과 고객경험 등 비즈니스에 특화된 여행을 경험했습니다. 홍콩에 한번도 못가봤습니다만. 야경명소, 야시장 등이 아니라 일부러 찾지 않으면 볼수없고  비즈니스적 영감까지 얻을 수있는  비즈니스 여행으로 홍콩을 방문하고 싶습니다. 

[100자평] 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서, 별책 용어노트, 저자 직강 유튜브 강의 제공 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 4월

딥러닝의 이론은 전공을 하려는 사람에게는 필수입니다. 더우기 이론과 활용을 최신모델을 통해 익힐수있는 좋은 내용입니다.

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝

혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 - 케라스와 파이토치로 1:1 과외하듯 배우는 인공지능 자습서, 별책 용어노트, 저자 직강 유튜브 강의 제공 ㅣ 혼자 공부하는 시리즈
박해선 지음 / 한빛미디어 / 2025년 4월

본 도서는 리뷰어스클럽으로 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

요즘 딥러닝의 정성시대가 열리고 있습니다. 우리가 아는 AI 챗GPT, GEMINI, 클로드 등은 모두 딥러닝을 근거로 해서 작동합니다.  그것이 자연어처리와 컴퓨터비전분야입니다. 인공지능의 단순한 사용자가 아니라 좀더 깊있는 구조를 공부하기위해서는 <혼자 만들면서 공부하는 딥러닝>이 큰 도움이 될겁니다.  저자는 합성곱신경망(CNN)을 이용해서 강아지 사진 분류, 패션상품 이미지분류, 전이학습까지 알아보고 현재 강세인 LLM의 트랜스포머, GPT-2, Llama, Gemma모델 등으로 자연어처리를 학습하여  사용해 볼수있습니다. 

저자는 박해선 컴퓨터서적 전문번역가십니다. 컴퓨터서적은 번역서가 많죠. 아마 저자가 한국에서 3손가락을 꼽아도 될정도의 지명도를 지닌 분이죠. <핸즈온 머신러닝>,<만들면서 배우는 생성ai> <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝> 등 수많은 유명 저서를 번역했고 <Do it! 딥러닝 입문> 등의 저서가 있습니다. 

인공지능의 역사는 생각보다 오래되었습니다. 1943년 최초의 신경망이론이 만들어졌다고 합니다  그후 2번의 겨울을 거치고 우리가 아는 2016년 알파고vs 이세돌의 대국을 거쳐 현재의 생성형 AI로 전성기를 보내고 있습니다. 현재 많은 전문가들이 앞으로 5년이면 AI가 아닌 AGI가 온다고도 합니다.  학습공간은 코랩을 이용합니다. 여기서 주피터노트북을 이용해서 코딩을 해볼수 있습니다. 저자는  이 책이 이론과 활용 사이에 어딘가에 있다는 말이 인상적입니다.  학습에 도움이 되도록 '여기서 잠깐', 'note' 등을 이용해서 깊이와 다양한  활용지식을 보충하고 있습니다. 

딥러닝을 공부하기위해서는 모델들의 개념을 정확히 알아야 합니다. LeNet모델에서는 소프트맥스 함수를 사용하고 여러 카테고리에서 하나를 예측할 때 사용한다고 합니다. 이러한 함수를 알아야 당연히 활용이 가능하겠죠. 앞으로 렐루함수라는 활성화함수 등 다양한 함수를 알수가 있습니다.   이미지 분류에서 강아지와 고양이 분류가 있는데 매우 흥미롭습니다. 직접 고양이사진을 집어넣어보면 그것이 고양이인지 강아지인지 알아내는 것이 바로 현재 이미지를 인식하는 기본적인 구조일겁니다.  모델들은 도표가 있어야 이해가 쉽습니다. 구체적인 작동구조는 그림을 통해 설명을 대부분 설명하기에 이해가 쉽습니다. 피스타치오 품종을 캐라스에서 가져온 EffecientNet모델로 분류해 보면서 텐서플로 허브, 허깅페이스, 전이학습을 모두 접해봅니다. 

자연어처리분야인 트랜스포머 인코더모델은 비전보다는 좀더 어려운 느낌입니다. 이 부분을 RNN 순환신경망이라고 하죠. 어텐션 메카니즘에서 인코더-디코더모델을 경험해볼수가 있습니다. 요즘 가장 핫한 모델일겁니다. 트랜스포머 인코더인 BERT모델,  후속인 RoBERTa등의 모델을 허깅페이스에서 불러오는 방법 등을 경험할수있습니다. 그리고 인코더를 했다면 마지막으로 트랜스포머 디코더모델까지 공부영역을 넓힙니다. 메타의 라마, 구글의 감마등 오픈소스를 학습할 수가 있습니다.  이 책은 인공지능을 전공할 분들에게는 필수적인 코스의 책이고 전공을 하지 않더라도 이제 우리 인간을 지배할(?) AI의 구조를 알고 있다는건  앞으로 다양한 모델이 발표될때 설명을 이해하는데도 큰 도움이 될겁니다. 그리고  비전과 자연어를 분류하고 예측하는데  요즘 한창 유행하는 바이브코딩을 해보는데도 큰 도움이 될겁니다. 

마케팅한다는 착각

마케팅한다는 착각 - 직감이 아닌 근거로 밝히는 브랜드의 진짜 성장 공식
세리자와 렌 지음, 오시연 옮김 / 알에이치코리아(RHK) / 2025년 5월

본 도서는 출판사로부터 무상으로 제공받아 주관적인 리뷰를 했습니다.

요즘을 4차산업혁명시대라고 합니다. 그중에 핵심은 데이터죠.  기존의 마케팅은 마케팅조사 등을 통해 마케팅프로세스가 진행되기는 하지만  <마케팅한다는 착각>에서는 시장과 소비자에 관한 사실과 사업성장에 대한 근거로  기존의 성공마케팅전략을 일방적으로 적용하는 것에 문제가 있음을 지적하고 근거없는 전략놀이에 빠졌을때 생기는 문제를 보여주고 Who, What, How관점에서 마케팅 성공방식을 설명합니다. 

저자는 세리자와 렌 (주)코렉시아컨설팅사업부 집행임원이십니다.  브랜드 충성도에 대 신규고객확보에 대한 새로운 관념을 제시했습니다. 일본 마케팅협회 회원이시고 집필과 강연도 하십니다. 

Who인 소비자를 기존전략에서 보이는 신규고객과 기존고객의 대한 집중문제를 논의하면서 도식적으로 기존고객, 신규고객으로 나누지 말라고 합니다. 대기업과 중소기업은 집중해야하는 타켓이 다르다는 겁니다.  그렇다고 기존의 사례중심이 잘못되다는 건 아니고 다양한 사실과 대조로 판단하라는 겁니다. 그리고 고객들의 충성도문제의 실전에서의 진실과  사고싶다는 생각을 해부해서 사고싶다는 생각이 광고로 인한 설득인지, 차별화포인트가 제대로 강조되서인지를 논의합니다. 다만 기존의 마케터들이 기존이론을 중시해서 데이터와 분석을 거부하는 것에 대한 태도의 어려움이 있다고 합니다. 특히나 충격적인 지점은 충성고객이 정말 제품을 구매하느냐라고 묻는 다는 겁니다. 

What은 가격의 규칙성을 살핍니다. 가격은 차별화와 관계가 깁다고 합니다.   마케터들은 자신의 브랜드가 차별화되었다고는 하지만 실제는 맥락때문에 구매하는 경우가 많다고 합니다. 이는 환상이라고 할수있습니다. 매우 신란한 비판이죠. 이는 이론을 대충적용하는 방식으로 차별화를 하는 것은 의미없다는 겁니다. 이는 소비자행동의 경험적 규칙성을 우선찾는것을 권합니다. 이것이 결국 근거일겁니다. 신제품에서도 저자는 기존고객에 대한 고려보다는 신규고객을 빠르게 확충할 것을 권합니다. 

How는 광고를 다룹니다.  일반적으로는 광고는 고객을 설득하는 작업이라고 하는데. 저자는 광고는 떠올리게 하는 것이 중요하다고 하며 CEP 즉 다양한 상황과 브랜드를 연결하는 것을 적극 추천합니다. 마케터는 소비자에게 차별화나 USP를 전달했다고는 하지만 이는 환상이고 실제는 비고객에는 전혀 도달하지 못하고 이해도 못한다는 겁니다. 그저 기존마케팅전략을 답습한다는 이야기입니다. 결국 마케터는 소비자엑 CEP, 실제 구매문맥에서 브랜드를 떠올린다는 큰 성공이라는 겁니다. 사실 쉽지 않은 책이네요. 그리고 이런식으로 근거를 만들다보면 마케팅시간이 더 길어질수도 있다는 생각도 듭니다. 그러나  내용이 어렵더라도 좀더 심도있게 반복해서 읽고 싶게 하는 내용이었습니다. 분명 마케터들이 성공전략을 그대로 답습하는경우가 너무도 많기 때문입니다. 근거라는 바탕을 만드는 작업 실제 판매와연결되는 생각을 강하게 들게 합니다.