TSMC와 트럼프 이펙트

TSMC와 트럼프 이펙트: 대격변 예고
콜리 황 지음, 이철 옮김 / 경이로움 / 2025년 4월

대만, 아름다운 섬이라는 뜻의 포르모사라는 단어로도 알려진 작은 섬이 요즘 뉴스에 자주 등장한다. 좋은 뉴스와 나쁜 뉴스가 있는데, 좋은 뉴스는 TSMC에 대적할 대항마가 없어 반도체 파운드리 분야에서 1등이라는 뉴스이고, 안 좋은 뉴스는 중국의 무력 개입이 언제 발생할지 모른다는 것이다.

세계는 왜, 특히 G2로 불리는 중국과 미국은 왜 이 작은 섬에 집착하는 것일까? 여기에는 지정학적 이유와 경제적, 그리고 군사 안보적 이슈가 복잡하게 얽혀 있다. 먼저 지도 펼쳐서 대만의 위치를 보면 알 수 있다. 대만은 중국의 동남부에 위치한 복건성에서 배를 타고 3~4시간이면 닿을 수 있는 거리(직선 거리로 약 200km)에 위치한다. 그만큼 중국대륙과 가깝고, 필리핀, 일본의 오키나와도 비슷한 위치에 있다. 그렇다 보니 다양한 국적의 상선들이 대만 해역을 통과하고, 물동량이 몰리는 곳 중 한곳이 바로 대만 인근의 해역이다. 즉, 대만이 봉쇄하면 중국은 해양으로 나갈 수 있는 범위가 크게 제약된다.

그뿐 아니라 대만을 본거지로 하는 TSMC는 현재로서는 세계에서 유일무이하게 고객의 니즈를 맞출 수 있는 파운드리 업체이다. AI가 발전하면서 세계 각국의 반도체 디자인 하우스에서는 각 하우스의 사양에 맞는 칩을 제작해 줄 수 있는 파운드리를 찾게 되었는데, 현재로선 TSMC가 유일무이한 대안이다. 그렇다 보니 미국도 중국도 대만을 쉽게 포기 할 수 없는 상황이 된 것이다.

그렇다면 대만은 어떻게 파운드리의 강국이 되었을까?

대만은 1970-80년대에 국가 주도로 TSMC를 세우고 관련 기업들을 발전시켰다. 물론 TSMC의 창업주 모리스창이 TSMC 설립의 중심이 된 것은 맞다. 하지만 TSMC의 설립에 대만 정부의 자본과 인프라 투자, 규제 완화 등 지원이 있었고, 잘 훈련된 대만의 과학 인재들이 TSMC에 투입되었다. 기존까지 유행했던 제조와 생산을 모두 담당하는 IDM(종합반도체회사)와 다른 foundry에 집중할 수 있는 순수 파운드리 회사를 설립했고 그 과정에서 다양한 관련 기업들이 대만 본토에 설립되어 반도체 클러스터로 대만을 탈바꿈 할 수 있었다.

결국 대만 정부가 중심이 되어 TSMC라는 거대한 기업을 세우고 뒤이어 관련 기업들이 생태계를 뒷받침 할 수 있는 환경을 만든 것이다. TSMC의 역할은 순수 파운드리다. 즉, 설계 경험이 없는 고객사들이 설계도를 만들어서 가져오면 설계도를 기반으로 반도체를 만들어 주는 비즈니스이다. 그렇다 보니 고객의 꿈을 실현시켜주는 회사라는 이미지를 만들 수 있었고, 고객과 경쟁하지 않는다는 신조가 만들어졌다.

현재는 과거 그 어느때보다 고객의 니즈에 맞춰 반도체를 만들어 주는 기술이 필요한 시대이다. AI칩이라는게 정교한 작업을 요하는 연산이 아니라 어딘가 정합성이 떨어지더라도 연산의 속도를 높이는 반도체가 필요하기 때문이다. 그렇기에 TSMC는 앞으로도 당분간 미래가 밝을 것 같다.

특히 이 책의 저자는 한국에서 대학원을 졸업하고 IT분야 애널리스트로 약 30년간 일해왔기 때문에 대만 뿐만 아니라 우리나라, 미국, 중국, 동남아시아에 대해서도 자세하게 알고 있다. 그렇기 때문에 한국의 삼성전자, SK하이닉스도 책에 자주 등장하는데, 특히 삼성전자의 브랜드는 누구나 알아주는 브랜드이지만, 앞으로는 브랜드의 가치가 점점 떨어질 것이라고 하는 부분이 와닿았다. 모든 브랜드가 비슷한 지향점을 쫓는 이상 결국 브랜드 간의 차이점은 없어지고, 결국 기술적인 부분에서 격차를 높일 수 있을 텐데, 삼성전자의 지금을 보면 Foundry 부분에서 돌파구가 보이지 않기 때문이다. 기술적인 부분에서 지금 격차를 벌리고 있는 회사는 TSMC이기 때문에 지금 추세를 유지한다면 앞으로도 당분간은 높은 순이익률을 보일 수 있을 것 같다.

또한 탈중국 시대에 앞서 대만은 태국, 말레이시아 등 동남아시아로 점점 생산 거점을 옮기고 있는데, 우리는 과연 이러한 흐름에 잘 적응할 수 있을지도 생각할 부분인 것 같다. 결국 인건비의 싸움이 될 부분이 많을 텐데 여기서도 대만 기업들이 앞서 나가고 있다는 사실이 새삼 새롭게 다가왔다.

앞으로 트럼프의 미국과 시진핑의 중국이 어떤 세계를 만들어 갈지 정확하게 알 수는 없지만 우리가 점점 복잡해 지는 세상을 대비해서 대만의 성장 스토리와 앞으로의 발전 방향이 궁금하다면 한번 읽어보면 좋을 것 같다. 책을 읽다 보면 대상 독자가 대만의 대중들을 대상으로 쓴 것 같다는 느낌이 난다. 그렇기 때문에 대만 식자층의 생각이 어떤 지를 알 수 있었던 좋은 시간이었다.

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해외선물 처음공부

해외선물 처음공부 - 단돈 100만 원으로 달러, 금, 오일, 나스닥선물을 시작할 수 있는 ㅣ 처음공부 시리즈 9
김직선 지음 / 이레미디어 / 2025년 4월

보통 금융에 대해 조금 아는 사람들의 선물에 대한 이미지는 패가망신과 동일하다. 선물의 경우 하나의 거래단위가 크다. 보통 레버리지를 통해 투자를 하기 때문에 약간의 증거금을 걸고 수익을 극대화하려고 하며, 선물 거래로 크게 실패하는 이유는 그때문이다.

선물(Futures)은 Futures라는 말 그대로 미래의 자산을 매입/매도 하는 것이다. 조금 풀어서 말하면 특정 자산(원유, 금, 주가지수 등)을 미래의 특정 시점에 현재 정한 가격으로 사고 팔기로 약속한 계약이다. 선물의 거래는 주로 선물거래소에서 이뤄지며, 표준화된 계약 구조를 가지고 있다. 이러한 선물의 계약 단위를 랏(rot)이라고 하는데 1랏은 각 상품마다 최소 금액이 다르다.

선물 외에도 선물과 비슷한 상품이 있다. CFD는 기초자산을 실제로 보유하지 않은 채 가격 차이만 거래하는 파생상품이다. 주식, 원자재, 통화, 지수 등 다양한 자산에 대해 투자할 수 있으며, 장외(OTC) 시장에서 주로 거래된다.

각 상품의 장점과 단점은 아래와 같다.

장점

항목	선물	CFD
레버리지	고레버리지 가능	더 유연한 레버리지
양방향 거래	가능	가능
유동성	높음 (주요 거래소)	종목에 따라 다름
거래시간	24시간 (해외선물)	대부분 24시간
거래대상	주가지수, 원자재, 통화 등	주식, 지수, 원자재, ETF 등 다양

단점

항목	선물	CFD
만기	있음	없음 (스왑 비용 발생)
표준화	강함 (유연성 낮음)	유연하나 브로커에 따라 상이
거래비용	수수료 + 슬리피지	스프레드 + 스왑/커미션
리스크	매우 큼 (청산위험)	레버리지 과다 사용 시 위험

이번 책 해외선물 처음공부에서는 해외 선물과 CFD에 대해 자세하게 알려주는 방식으로 이야기를 시작한다. 흔히들 생각하는 선물에 대한 오해와 증거금을 어떻게 설정해야 손해를 최소화 할 수 있는지에 대한 내용을 시작으로 볼린저 밴드, 이동평균선 등의 지표를 활용한 방법까지 실제 선물 시장에서 활용할 수 있는 방법을 간단하게 알려준다.

사실 나도 선물에 대한 지식이 없어서 주식을 볼 때 외국인들이 주식시장을 어떻게 판단하는지 참고하는 지표로만 사용했고, 실재로 레버리지를 땡겨서 할 수밖에 없는 거래 방식(한 랏의 거래 비용과 증거금이 큰 것만 알고 있었다) 때문에 내가 손댈 수 있는 분야가 아니라고 생각했다.

그런데 책을 읽다 보니 CFD를 활용하면 꽤나 소액으로 선물 투자를 할 수 있다는 사실을 깨달았다. 알고 보니 선물시장을 꽤나 매력적인 시장이다. 단순 거래량만 따지면 우리나라 주식시장보다 100배를 초과하는 큰 시장으로 조작이 거의 불가능 하다. 그리고 원유, 금 등 다양한 상품에 투자할 수 있기 때문에 해당 상품에 해박한 지식을 가지고 있다면 도전해 볼만한 투자자산인 것 같다. 주식보다 모멘텀과 센티멘털이 중요하고 방향만 맞으면 되기 때문에 어떻게 보면 더 단순해 보이기도 한다. (물론 실제로 해보면 실시간으로 계좌가 녹는 걸 경험할 확률이 높다는 게 함정이긴 하다.)

책에서는 이러한 선물 시장에 대한 설명과 함께 저자가 어떤 방식으로 트레이딩을 해 왔는지에 대한 노하우를 설명해 주는데, 센티멘털이 중요한 선물시장에서는 충분히 활용할 수 있을 것 같은 전략이라는 생각은 든다. 다만 책에는 선물과 CDF에 대해 설명해 주지만, 실제 계좌를 어디서 어떻게 만들고 설치를 하는지는 나와있지 않다는 게 아쉽다. 실제로 소액으로 빠르게 찍먹을 해보려면 계좌를 만들고 직접 경험을 해봐야 하는데 국내 증권사로 하기에는 거래 단위가 너무 커서, 진짜 몇 만원으로 테스트를 해보려고 하는 입장에선 진입 장벽이 있는 편이다. 그런데 이 책에서 그런 진입 장벽을 허물어주지는 않는다.

실제로 책을 읽고 소액으로라도 연습을 해보고 싶은 사람들이 있다면 한국트레이딩협회라고 저자가 운영하는 카페에 가입 후 방법을 찾아보면 그래도 꽤 자세하게 알려주는 편이다.

읽다보니 생각보다 선물시장에 다양한 방식으로 접근할 수 있다는 것을 알게 되었고, 트레이더가 차트를 보는 법도 참고 할 수 있는 좋은 기회가 되었던 것 같다. 선물시장이 어떻게 돌아가는지 알고 대응할 수 있다면 주식시장을 보는 눈이 한층 더 성장하지 않을까싶다.

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마인드셋은 어떻게 투자의 무기가 되는가?

마인드셋은 어떻게 투자의 무기가 되는가 - 초수익을 만드는 사고방식의 비밀
마크 미너비니 지음, 장진영 옮김 / 이레미디어 / 2025년 3월

연수익 평균 220%를 낸 투자자는 어떤 마인드 셋을 가지고 있을까? 하는 호기심으로 읽게 된 책이다. 이 책 "마인드 셋은 어떻게 투자의 무기가 되는가?"는 트레이딩으로 전미 투자대회에서 1등, 연평균 220%의 투자 성과를 올린 트레이더다. 트레이딩 하면 단기 투자가 연상될텐데 꼭 그렇지만은 않다. 오히려 저자 마크 비너비니는 기본적 분석과 기술적 분석을 함께 활용한 투자 전략가로 분류하는 게 더 알맞은 분류인 것 같다.

트레이딩을 시작한 초창기 시절 그는 약 6년 동안 수익을 거의 내지 못했다고 한다. 하지만 그 이후 5년 동안 연평균 220%의 수익을 올린 것으로 유명하다. 그는 철저한 연구 분석, 위험관리, 일관된 투자 전략으로 성과를 이뤘는데, 만약 수입이 없던 초기에 트레이딩을 포기했다면 그 성과도 없었을 것이다. 그렇기 때문에 저자는 절대로 포기하지 말 것을 책에서 반복적으로 강조한다.

그렇다면 그냥 포기만 하지 않으면 될까? 그건 아닐 것이다. 6년 동안 수익이 없었던 시절, 다양한 방법을 시도했고, 그 과정에서 깨지고 배우면서 어떤 마인드를 가지고 있었을까? 내가 느낀 저자의 속마음을 적어보면 다음과 같이 요약 할 수 있을 것 같다.

중요한 것은 승자의 자아상을 만드는 것이다. 실패? 해도 괜찮다. 다만 그 실패에서 배우고, 좌절감을 느끼더라도 그 감정을 5~10분내로 빠르게 정리하고 다시 앞으로 나아가야 한다. 그렇게 성공하는 경험을 쌓고 그것을 기억하는 게 중요하다.

이를 위해서 이미지 트레이닝 등을 활용해 계속해서 성공을 상상하고, 이를 실현하기 위해 계획을 새우고 실행하는 것이 키 포인트이다. 즉, 성공에 대한 자아상을 만들고 자아상을 실현하도록 구체적인 계획을 만들고 실천하는 것이다.

결론적으로 저자는 what과 how에 집중하는 사람이 되라고 한다. 먼저 무엇이 되겠다고 결심한 후에 실제 실행에 임한다. 이때 목표는 비 현실적으로 잡아도 되지만 실천 방안은 실현성 있고 구체적으로 만든다. 그리고 이를 실행한다. 여기서 목표는 what이고 실천 방안은 how이다. 한마디로 목표는 높게 실천 방안은 현실적으로가 되겠다.

어떻게 보면 자기 계발서에서 하는 말을 반복하는 것 같은 느낌도 든다. 그럼에도 이미 성공한 투자자 역시도 이러한 방법을 활용하고 있다는 점에서 성공을 원하는 일반인과 크게 다르지 않다는 생각이 든 책이었다.

그리고 운동선수, 트레이더가 실패하는 이유를 담은 이유를 알려주는데, 그게 특히 와닿았다. 이를 짧게 요약하면 다음과 같다.

실전에서 연습과 같은 기량을 보이는 사람은 거의 없다. 그 이유는 실전과 연습의 상황이 다르기 때문이다. 그렇기 때문에 최대한 실전과 같은 상황에서 연습을 해야 한다.

우리가 실전에서 망하는 이유는 과도한 긴장을 하기 때문이다. 연습한 자신을 믿고 너무 많은 생각을 하지 말아야 한다. 스스로를 믿어라. 특히 심박수는 기량에 영향을 준다. 이는 뒤집힌 U자 커브를 보이는데 X축은 심박수 Y축은 기량이다. 즉, 과도한 긴장도, 너무 적은 긴장도 좋지 않다. 그리고 실전이 시작된다면 내려 놓아라. 연습의 효과를 믿고 자연스럽고 즉흥적으로 반응할 수 있도록 스스로가 자동적으로 반응하게 해야 한다.

그리고 우리가 실전에서 연습한 것처럼 못하는 이유는

1. 결과에 집중한다.

2. 과거에 산다

3. 지나치게 노력한다.

4. 과도하게 각성하거나 주의가 산만하다.

위와 같은 이유 때문이다.

이 구절을 읽고 나도 살짝 뜨끔했다. 주식을 거래할 때 요즘 들어 생각이 많아져서 조사는 다 했는데 기회를 놓치거나, 마음이 조급해지는 경우가 종종 있다. 이미 전략을 다 설정해 놓았는데 갑자기 변동성이 심해질 때 생각이 많아지거나 하는 경우가 생각보다 많다. 이를 극복하기 위해서 나를 좀더 믿고 내려놓는 자세가 가끔은 필요한 것 같기도 하다. 그렇다고 너무 터무니 없는 믿음을 가져도 안되겠지만 말이다.

트레이딩으로 일가를 구축한 전략가의 마인드를 엿볼 수 있는 좋은 책이었다. 그도 나와 다르지 않은 사람이라는 것을 느끼게 해주면서도, 책 구석구석에서 내 투자가 올바른 마음에서 나온 것인지 물어오는 질문이 날카로웠다.

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삼성전자 시그널

삼성전자 시그널 - 2025년 삼성의 운명이 결정된다
서영민 지음, 이승우 감수 / 한빛비즈 / 2025년 2월

연예인이랑 삼성전자는 걱정하는 게 아니라는 말이 있다. 그만큼 삼성전자는 숱한 위기를 겪으면서도 그 위기를 해쳐 나가며 메모리 반도체 분야에서 세계 1등으로 우뚝 섰다. 그럼에도 불구하고 최근 삼성전자와 관련된 기사를 보면 연관 단어는 "위기"다. 과연 이번 위기도 순조롭게 극복하고 다시 1등 기업의 위상을 찾을 수 있을까?

이번 책 삼성전자 시그널은 지금의 삼성전자가 어떻게 위기에 빠지게 되었는지 작가 나름의 내공으로 근거를 추적한 책이다. 먼저 삼성전자가 메모리 반도체 분야의 1등에 오른 것은 실력과 운 모두 받쳐준 덕분이다. 삼성전자가 처음 반도체 진출을 선언했던 1970년대 중반, 외국의 반도체 기술자들을 영입하고 공장을 건설할 때 삼성 내부적으로 반대가 심했다고 한다. 그전까지 반도체는 기술이 뛰어난 선진국이 만들 수 있는 제품이라는 인식이 강했고, 우리나라는 이제 막 기초 제조업에서 자리를 잡아가고 있었던 때였기 때문이다. 그럼에도 고 이병철 회장은 반도체를 고집했고, 당시 메모리 반도체 강자였던 일본을 제치고 1등 기업이 될 수 있었다. 물론 미국에서 초빙한 기술자들의 공로가 단연 1등이지만, 사실 시대적 변화도 한몫 했다. 바로 1985년 이루어진 플라자 합의가 그것이다. 플라자 합의 덕분에 일본의 엔화는 엄청난 평가 절상을 맞이했고, 수출 경쟁력은 급격히 하락했다. 반면 우리나라의 환율은 그대로였기 때문에 반사이익을 얻어 수출 경쟁력이 높아졌다. 적절한 타이밍에 경쟁국 일본이 가격 경쟁력을 잃은 덕분에 그동안의 기술 개발이 빛을 받을 수 있었고, 삼성은 메모리 반도체 분야의 1등 기업이 되었다. 그리고 삼성은 가전, 메모리 반도체, 스마트폰까지 다양한 분야에서 기술력을 자랑하는 기업이 되었다.

반대로 소프트웨어에서 경쟁력은 약했다. 태생적으로 하드웨어 기업이다보니 소프트웨어 생태계를 잘 이해하지 못했는지 안드로이드를 인수 할 수 있었던 기회를 놓치고, 애플처럼 스마트폰 생태계를 구축할 수 있었던 기회도 놓쳤다. 그리고 지금 AI 시대가 되면서 각광받는 HBM의 선구자가 될 기회 역시 놓쳤다. 무엇이 그 이유였을까?

저자는 그 이유를 삼성의 보수적 관료화와 경직된 구조를 원인으로 꼽는다. 먼저 현업 엔지니어의 의견보다 재무적으로 이득이 되는지 아닌지를 우위에 놓고 의사결정을 하는데, 이 경우 실제 현업에서 활약하는 엔지니어의 좋은 아이디어는 사장될 확률이 높다. 그렇게 되면 결국 기술 개발을 업으로 삼는 엔지니어의 사기는 떨어지고, 결국 인재가 유출되는 결론으로 이어지는 것이다. 그리고 이러한 악순환이 계속되어 조직 전체가 경직된 구조가 되어버리고 만다는 것이다.

거기에 더해 삼성전자가 새로운 동력으로 내세운 파운더리 분야는 사면초가 상태에 빠졌다. 파운더리는 태생적으로 을의 입장이다. 파운더리 회사는 결국 고객의 수요에 맞춰서 고객이 원하는 상품을 만들어 주는 게 지상과제다. 그럼에도 삼성전자는 자사 파운더리에서 발생한 문제를 고객의 탓을 하며 책임소재를 가리는데 중점을 두었다. 반면 TSMC의 경우 같은 상황에서 고객사에 엔지니어를 파견하고 협력하여 설계 단계부터 하나씩 협력을 하면서 문제를 해결했다. 만약 내가 고객사라면 TSMC와 협업을 하지 삼성전자와 협업을 하지 않을 것 같다는 생각이 드는 대목이다. 즉, 고객의 꿈을 이뤄주기 위해 존재해야 하는 사람들이 고객에게 삿대질을 하며 잘잘못을 따지는 형국이 되었던 게 문제였다. 그 과정에서 삼성전자의 문화가 이러한 결과를 내놓은 게 아닌가 싶다.

결국 "인사가 만사다"라는 말처럼 삼성전자는 잘못된 인사정책과 보상정책, 그리고 구조적으로 위기에 빠진 형국이 되었다고 한다. 그렇지만 삼성전자는 아직 우리가 잘 모르는 분야에서 다양한 투자와 지원을 하고 있는 회사다. 분명 미래를 대비하고 있으면서 아직 그 때가 오지 않은 것일 수도 있다. 그럼에도 현재까지의 FACT만 놓고 보면 아쉬운 것은 사실이다. 과연 삼성전자는 다시 비상할 수 있을까? 아직은 잘 모르겠다. 그렇지만 지금 이 순간에도 다양한 기술 분야에서 연구를 이어가고 있는 연구원들이 혁신적인 성과를 이룬다면 그럴 수 있지 않을까 싶다. 그러기를 빈다.

책에서는 이처럼 삼성전자 과거의 영광과 현재 고비의 원인을 꽤나 상세하게 담고있다. 현재 삼성전자의 모습을 비판적으로 보고 싶다면 정리가 잘 된 이 책을 한번 읽어보면 좋을 것 같다.

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넥스트 AI 비즈니스

넥스트 AI 비즈니스 - 새로운 부의 기회를 선점할 AI 기술 트렌드
최은수 지음 / 비즈니스북스 / 2025년 2월

바야흐로 AI의 시대다. 뉴스나 각종 매체에서도 AI와 관련된 컨텐츠를 AI알고리즘을 통해 추천하고 있다. 이쯤에서 AI가 정확히 무엇인지 짚고 넘어갈 필요가 있을 것 같다. AI란 Artificial Intelligence의 줄인말로 한마디로 인공지능이다. 그리고 그 속을 뜯어보면 머신러닝, 딥러닝 코드를 고속 연산하드웨어에 올리고 돌리는데, input으로 데이터가 들어가고 output으로는 결과값이 나온다. 여기서 input이 자연어(우리가 평소에 사용하는 영어, 한국어 등의 자연언어)를 넣었을 때 자연어로 나오면 ChatGPT와 같은 흔히 말하는 에이젼트가 되는 것이고, 날씨를 예측하는 모델에 습도, 기압 등의 데이터를 넣으면 가까운 미래의 날씨가 나오는 형식이다.

흔히 여기서 말하는 input, output 데이터를 활용해서 모델을 훈련 한다고 하는데, 그 과정을 모두 거친 모델이 배포되어 서버에서 돌아가며 활용할 수 있는 것이 우리가 흔히 말하는 AI 서비스이다. 즉, input과 output 데이터, 그리고 그 데이터 구조에 알맞은 구조의 모델을 훈련해서 고성능 연산칩(GPU)에 배포하고 이를 서버로 활용해서 서비스를 제공하는 것이 우리가 활용하는 AI이다.

그렇기 때문에 AI는 데이터와 하드웨어만 있다면 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 금융, 교육, 날씨 등등 세상에 존재하는 것들 중 수치화 할 수 있는 부분이 있다면 이를 활용해 AI 모델을 만들고 서비스화 할 수 있다. 즉, 사실 AI는 고급 자동화인 것이다.

우리가 이제는 흔히 사용하는 ChatGPT를 살펴보면 수많은 텍스트를 훈련하고 이를 통해 훈련된 패턴에 따라 다음에 나올 단어 중 가장 확률값이 높은 단어를 배치하고, 다시 이를 반복해서 문장의 끝에 도달하면 멈추는 패턴으로 동작한다. 즉, AI를 열어보면 단지 확률값에 따라 문장을 생성하며 인간이 해야할 일을 자동화한 것이다.

그렇기 때문에 무엇인가 반복되는 패턴이 발생하면서 상황에 대한 정의를 명확히 할 수 있는 산업에서는 AI의 활용성이 점점 높아질 것이다.

이번 책 넥스트 AI비즈니스에서는 이러한 AI를 활용하려고 하는 다양한 산업과 기업에 대해 지금까지의 pain-point와 AI 도입 시 어떤 모습의 해결책이 등장할 지를 자세하게 다룬다는 점에서 좋았다. 특히, 미래의 도시와 국가가 AI를 활용하는 모습을 담은 5장은 미처 생각지 못한 부분에서 활용성이 높다는 점에서 흥미로웠다. 일반 시민이 필요한 법조문을 빠르게 확인 할 수 있는 전자 소송 시스템이나, 일본 내각부에서 간담회 의사록을 AI 분석하는 부분은 AI 현업에서 뛰고 있는 나조차도 처음 들어본 내용이었다.(정부에서, 특히 한국, 일본은 AI 활용하는 게 느리거나 현실적이 않은 부분이 많은데 그래도 괜찮게 활용하는 부분이 있다는 걸 처음 알았다.)

만약 지금 AI를 활용한 비즈니스 지형도를 한번 확인해 보고 싶은 사람이라면 한번 읽어보는 것도 나쁘지 않을 것 같은 책이다.

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