역사상 가장 위대한 기술 발전에 어떻게 투자할지 적극적으로 고민하지 않는다면, 여러분은 반드시 뒤처질 것입니다.
10년쯤에 한 번씩, 세상에는 골드러시 같은 순간이 찾아옵니다.
90년대 인터넷은 Google, Amazon, Apple 같은 기술 거인을 무에서 창조했고, 엔지니어, 투자자, 그리고 일찍이 믿었던 사람들을 조용히 백만장자로 만들었습니다.
2000년대 초반 모바일 보급은 Facebook 같은 소셜 플랫폼을 탄생시켜 완전히 새로운 디지털 마케팅 경제를 만들어 냈습니다.
2010년대 암호화폐는 새로운 자산군과 젊은 부자 백만장자 세대를 탄생시켰습니다.
이 모든 순간은 두 가지 뚜렷한 집단을 만들어 냈습니다.
- 그 순간을 예견하고 새로운 부의 물결을 물려받은 사람들
- "나도 알았어. 그런데 아무것도 안 했어."라고 말하는 사람들
여러분이 모든 순간에서 후자에 속해 있었다 해도, 사실 전혀 상관없습니다. 지금 여러분 앞에 놓인 기회가 그 모든 것을 합친 것보다 더 크기 때문입니다.
AI 골드러시가 진행 중이고, 수조 달러가 흐르고 있습니다. 이것은 의문의 여지가 없습니다.
진짜 질문은 이것입니다. 여러분은 이에 대해 무엇을 할 것입니까?
오늘 글에서는 평범한 사람이 AI 골드러시에서 어떻게 수익을 내고 투자할 수 있는지에 대한 제 생각을 공유하겠습니다.
내용이 매우 포괄적이고 상세하니, 잃어버리지 않도록 북마크해 두세요.
시작하기 전에 중요한 참고 사항: 이 부분을 꼭 읽어주세요
- 저는 재정 고문이 아니며, 여기의 모든 내용은 교육 목적으로만 제공됩니다.
- 특정 회사나 주식/ETF 티커를 나열하는 것은 제한하겠습니다. 다만, 예시로 회사를 언급할 수 있습니다. 회사를 언급한다면, 제가 해당 회사를 보유하고 있을 수도 있고 아닐 수도 있습니다(예: NVIDIA를 곡괭이와 삽 투자의 예로 든다면, 언급한 회사를 보유하고 있을 수 있습니다).
- 저는 여러분에게 무언가를 홍보하거나 팔려는 것이 아니며, 여기의 모든 내용은 제 개인 의견일 뿐입니다.
이 글의 마지막 섹션은 자본이 전혀 필요 없고 이 목록에서 가장 높은 수익을 제공하는 투자입니다. 끝까지 읽어주세요.
곡괭이와 삽 (Pick-and-Shovels)
실제 골드러시 시대에 엄청난 부를 얻은 사람들은 광부들이 아니었습니다. 그들은 광부들이 필요로 하는 곡괭이, 삽, 그리고 보급품을 판 사람들이었습니다.
광부들은 모든 위험을 감수했고, 공급업자는 누가 실제로 금을 찾았는지, 누가 부자가 되었는지, 누가 파산했는지에 관계없이 혜택을 누렸습니다.
동일한 논리가 AI에도 적용됩니다.
곡괭이와 삽(Pick-and-shovel) 기업은 어떤 AI 모델이 이기든, 어떤 스타트업이 성공하든, 어떤 제품이 뜨든 상관없이 AI가 성장할 때마다 수익을 내는 비즈니스입니다.
가장 대표적인 예는 NVIDIA입니다. 지난 5년간 그들의 기업 성장이 얼마나 놀라웠는지 우리 모두 알고 있습니다(+1300% 주가 상승).
그들은 ChatGPT가 앱스토어 1위 AI가 되었기 때문에 이긴 것이 아닙니다.
그들은 OpenAI, Anthropic, 그리고 수백 개의 다른 AI 회사들이 그들의 인프라를 필요로 했기 때문에 이긴 것입니다.
NVIDIA 대 글로벌 AI 투자 성장 - 그래프
즉, 곡괭이와 삽 기업은 결과나 성공률에 의존하지 않습니다.
이런 곡괭이와 삽 비즈니스가 제가 모든 사람이 연구해야 한다고 생각하는 분야입니다.
많은 분들이 S&P500을 보유하고 계실 텐데, 그렇다면 이미 많은 곡괭이와 삽 기업에 노출되어 있는 것입니다.
연구할 가치가 있는 몇 가지 P&S 산업은 다음과 같습니다.
곡괭이와 삽 - 산업
연구할 가치가 있는 또 하나의 곡괭이와 삽 각도는 원자재입니다.
구리와 알루미늄 같은 금속은 물리적 AI 인프라 제조에 필수적입니다.
2차 수혜자 (Second-Order Beneficiaries)
곡괭이와 삽 투자는 AI 인프라에 투자하는 가장 직접적인 방법이지만, 대부분의 사람들이 완전히 간과하는 두 번째 기회 층이 있습니다.
2차 수혜자는 AI 인프라를 직접 판매하지는 않지만, AI 채택이 확산되고 고객이 실질적인 ROI를 얻으면서 비즈니스가 크게 성장하는 기업입니다.
핵심 차이는 시점입니다.
곡괭이와 삽 기업은 AI가 구축될 때 승리하는 반면, 2차 수혜자는 AI가 사용될 때 승리합니다.
곡괭이와 삽 대 2차 수혜자 - 요약
이렇게 생각해 보세요. 전기가 발명되었을 때, 명백한 곡괭이와 삽은 전력 회사와 구리선 제조업체였습니다.
하지만 2차 수혜자는 이전에는 불가능했던 규모로 갑자기 운영할 수 있게 된 공장, 가전제품 제조업체, 소매업체였습니다.
자, 이것을 이해해야 합니다.
곡괭이와 삽 기업과 2차 수혜자 사이에는 중복이 있을 수 있습니다.
예를 들어 Google 같은 회사는 Gemini AI 채택에 의존하여 광고 수익과 클라우드 시장 점유율을 높이지만, 동시에 다른 사람들이 사용하는 기본 AI 인프라도 구축합니다. 이는 도구 공급업체이자 하류 수혜자입니다.
따라서 곡괭이와 삽, 2차 수혜자를 두 개의 별개 "투자 버킷"으로 생각하지 말고, 스펙트럼처럼 생각하는 것이 좋습니다.
곡괭이와 삽 대 2차 수혜자 - 스펙트럼
스스로에게 던져야 할 한 가지 질문:
"이 회사는 AI가 구축되기 때문에 더 많은 돈을 버는가, 아니면 AI가 사용되기 때문에 더 많은 돈을 버는가?"
더 연구해 볼 2차 수혜자 섹터:
2차 수혜자 - 산업
타겟 노출 (Targeted Exposure)
자, 이제 두 가지 투자 버킷과 그 사이의 AI 스펙트럼을 이해했습니다.
이제 S&P 500보다 더 깊이, 이러한 산업에 타겟 노출을 얻기 위해 사용할 수 있는 광범위한 투자 수단에 대해 설명하겠습니다.
ETF
모든 사람이 개별 주식을 고르고 싶어 하지는 않습니다. 그리고 솔직히, 대부분의 사람들은 그럴 필요가 없습니다.
ETF(상장지수펀드)는 스스로 개별 회사를 조사하고 고르지 않아도 산업이나 섹터에 분산 투자할 수 있게 해줍니다.
하나의 자산을 매수하면 해당 산업 전반의 여러 회사에 노출됩니다.
예를 들어, 로봇공학 및 자동화 ETF는 산업 자동화, 휴머노이드 로봇공학, AI 기반 제조 분야의 회사들을 보유합니다.
구체적인 티커를 추천하지는 않고, 관심 있을 만한 ETF를 찾기 위해 모든 LLM에서 이 프롬프트를 사용할 수 있습니다.
여러분이 속한 시장 [US/UK/AU/기타]을 알려주고 ETF를 원하는 산업 목록(위에서 언급한 것들을 사용하면 됩니다)을 제공하기만 하면 됩니다.
1AI 투자 기회에 타겟 ETF 노출을 구축하고 싶습니다. 제 상황은 다음과 같습니다.2위치 및 시장: [국가]3위험 감수 수준: [낮음 / 중간 / 높음]4투자 기간: [X년]5월 투자 예산: [금액]6현재 포트폴리오: [간단한 설명 — 예: "대부분 S&P 500 인덱스 펀드"]7이를 바탕으로 다음 다섯 가지 카테고리에서 ETF를 추천해 주세요.81. 광범위 AI 및 기술92. 반도체 및 칩103. 로봇공학 및 자동화114. 사이버 보안125. 청정 에너지 및 그리드 인프라13각 추천 항목에 대해 다음을 제공해 주세요.14— 펀드 이름 및 티커15— 상위 5개 보유 종목16— 총보수율(Expense ratio)17— 곡괭이와 삽에서 2차 수혜자 스펙트럼 상의 위치18— 이 목록에 있는 다른 펀드와의 중복 여부19— 내 특정 상황에 왜 적합한지에 대한 한 문장 설명20마케팅에 치우친 펀드, 즉 AI 유행어는 많지만 실제 AI 수익 노출은 부족한 펀드는 플래그를 지정해 주세요. 테마 패키징이 아닌 실제 노출을 원합니다.
그러면 여러분의 상황에 맞춰진 개인화된 ETF 후보 목록이 반환됩니다.
저는 재무 조사 도구로 Perplexity Finance와 Claude (확장 사고)를 선호합니다.
고위험 노출 및 비대칭 베팅
지금까지 다룬 내용은 모두 AI 투자 스펙트럼에서 상대적으로 안전한 편에 속합니다. ETF, 곡괭이와 삽 블루칩, 2차 수혜자 - 이 모두는 측정된 분산 투자 방식으로 노출을 얻는 방법입니다.
이번 섹션은 다릅니다.
같은 이해를 바탕으로, 제가 고위험 노출 및 비대칭 베팅이라고 말할 때는 구체적으로 여러분의 돈이 10배가 되거나 0이 되는 것이 현실적인 시나리오인 투자 수단을 의미합니다.
물론 투자에 "안전한" 것은 없으며, 다른 카테고리도 절대적으로 10배가 되거나 0이 될 수 있습니다.
그렇다면, 이해할 가치가 있는 네 가지 고위험 카테고리는 다음과 같습니다.
- Crypto x AI
AI와 암호화폐는 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 빠르게 수렴하고 있습니다. AI 에이전트 토큰, 분산 컴퓨팅 네트워크, 그리고 AI 워크로드를 위해 특별히 구축된 블록체인 인프라 프로젝트는 모두 떠오르는 카테고리입니다.
저를 팔로우하신다면 @milesdeutscher, 지난 2년 동안 이 분야에 대한 많은 스레드를 게시했다는 것을 아실 겁니다.
연구할 가치가 있는 일부 Crypto x AI 산업:
Crypto x AI - 산업
2. 개별 주식
특히 거대 기업이 아닌 소형주를 중심으로 개별 AI 기업을 선택하는 것은 상당한 집중 위험을 수반합니다. 한 번의 나쁜 실적 발표, 한 번의 규제 변화, 또는 한 번의 자금이 더 풍부한 경쟁자의 등장으로 포지션이 전멸할 수 있습니다. 상승 여력은 매우 직접적이지만, 모든 칩을 한 마리 말에 걸어야 합니다.
주식 - 사분면 매트릭스
연구하고 그에 따라 행동하십시오.
3. 초기 스타트업
이 목록 전체에서 가장 높은 위험과 가장 높은 잠재적 보상입니다. AI 스타트업은 닷컴 시대 이후로 볼 수 없었던 속도로 자금을 조달받고 있습니다. 대부분은 실패할 것입니다. 소수는 차세대 NVIDIA 또는 OpenAI가 될 것입니다.
스타트업 - 생존 깔때기
이러한 베팅 스타일에 관심이 있다면, LLM에 프롬프트를 주어 초기 스타트업에 투자하는 방법을 알려달라고 할 수 있습니다(많은 플랫폼에서 이를 허용합니다).
4. 벤처 캐피탈 펀드
마지막으로, 자본과 자격이 있다면, AI 전문 VC 펀드는 전문적인 딜 선별 과정을 통해 초기 베팅 포트폴리오에 분산 노출을 제공합니다. 개별 스타트업을 직접 선택하는 것보다 위험이 적지만, 여전히 ETF나 공개 시장 투자보다는 훨씬 높습니다.
VC 투자 - 요약
가장 높은 ROI 투자: 경력 및 기술
지금까지 다룬 모든 투자 카테고리는 자본이 필요합니다.
하지만 이 투자는 자본이 필요 없습니다.
지금 대부분의 사람들에게 가능한 단일 최고 투자 수익률은 주식, ETF, 또는 암호화폐 토큰이 아닙니다.
그것은 시장이 필사적으로 지불할 의사가 있는 AI 기술을 구축하기로 한 결정입니다.
저는 제 주변 인맥에서 평범한 연봉에서 12개월 만에 6자리 프리랜서 수입을 올리는 사람들을 보았습니다. 그리고 여러분의 소득은 가장 강력한 부 축적 도구입니다.
그리고 이 목록에 있는 다른 모든 투자와 달리, 하방 리스크는 0입니다. 여러분이 구축한 기술을 잃을 수는 없습니다.
ROI 비교에 대한 제 생각은 다음과 같습니다.
AI ETF에 10,000달러를 투자하면 테제가 실현될 경우 연간 15-20%의 수익을 기대할 수 있습니다. 첫해에 1,500~2,000달러입니다.
AI 교육, 도구 또는 멘토에 10,000달러를 투자하면 해당 기술을 올바르게 포장하고 판매할 경우 첫해에 진정으로 50,000~100,000달러를 벌 수 있습니다.
"좋게 들리네요. 그런데 실제로 어떤 기술을 길러야 할까요?"
물어봐 주셔서 감사합니다. 그래서 제가 이 글을 쓴 것입니다.
AI 골드러시를 활용하려면 세 가지 질문에 답해야 합니다.
- 정규 근무 시간 외에 구축할 수 있는 AI 기반 수입원은 무엇인가? (위의 AI 기술 글에서 다뤘습니다)
**2. AI 산업 내에서 나 자신을 어떻게 포지셔닝할 것인가 - 적합한 사람들, 커뮤니티, 네트워크를 찾는 방법? (제가 여기 @aiedge_에서 지속적으로 다루는 내용입니다)
**3. 현재 역할에서 AI를 사용하여 대체 불가능한 가장 가치 있는 사람이 되는 방법은 무엇인가? (다음 주 금요일 글에서 정확히 다룰 내용입니다)
시장에 투자하되, 항상 자신에게 먼저 투자하십시오.
마지막 생각
이 글은 제가 지금까지 쓴 글 중 단연 최고의 글입니다.
정말 유용하게 보셨기를 바랍니다.
제가 쓰는 모든 것은 실제 경험, 네트워크 사람들과의 실제 대화, 그리고 2년 넘게 AI 분야에 깊이 있게 몸담으면서 얻은 실제 관찰에서 비롯됩니다. 모든 단어를 직접 쓰며(AI 쓰레기 없음), 제 돈을 걸 의향이 있는 것만 게시합니다.
이런 스타일의 콘텐츠를 피드에서 원하신다면, 저를 팔로우해 주세요 @aiedge_ - 이와 같은 AI 글을 주 3회 게시하고 있습니다.
궁금합니다. 앞으로 제가 어떤 AI 주제를 다루길 원하시나요? 모든 댓글을 읽으니 아래에 제안을 남겨주세요.
마지막으로, 가능하시다면 이 글을 다른 사람들도 볼 수 있도록 좋아요/리포스트 부탁드립니다 💙
