[다니엘 로어티 AB 지속가능 테마주 CIO] ‘챗GPT’와 같은 생성형 인공지능(AI)이 불러올 변화가 큰 화제를 낳고 있다. 생성형 AI는 머신러닝을 기반으로 문자, 음성, 영상 및 이미지까지 온갖 콘텐츠를 만들어낸다. 논문 작성부터 음성 및 영상 편집, 과학 분야 연구에 이르기까지 무수히 많은 분야에서 활용될 수 있다. 헬스케어부터 투자운용까지 다양한 산업의 수많은 기업들이 AI를 통한 생산성 향상과 더 많은 이윤 창출을 꾀하고 있다.
그러나 AI가 특정 모델을 완성시키려면 막대한 연산 능력을 필요로 하는데, 모델이 복잡할수록 이 과정에서 꽤 오랜 시간과 에너지가 소비된다. 앞으로 AI를 탑재한 제품이 더 많아진다면 그만큼 에너지 소비도 증가한다는 의미다. 이것을 AI의 에너지 임팩트라고도 부른다.
에너지 문제의 심각성은 오픈형 AI인 GPT-3 모델에서 잘 드러난다. 스탠포드대학교의 보고서에 따르면 GPT-3의 학습에 소요되는 에너지량은 미국의 평범한 가정에서 120년 이상 사용할 수 있는 에너지량과 비슷하다. AI 시장이 커지게 되면 전력 소모가 큰 데이터센터의 증축이 불가피하다는 점도 문제다. 이러한 AI의 에너지 임팩트 문제를 해결할 수 있는 기업이야말로 AI 기술로 지속가능한 미래를 열 수 있는 기업이라고 평가할 수 있다. 주식투자자도 이러한 AI 기업을 찾는 것이 관건이다.
아울러 AI 서버와 데이터센터의 전력관리 개선에 도움을 주는 ‘전력반도체’ 관련 기업들도 주목해볼 만하다. 에너지 절약과 효율적인 머신러닝을 위해서는 반도체 패키징 기술과 동적 전압 및 주파수 스케일링 등의 첨단기술이 필요하다. 이는 반도체 기업들이 시장에 새로운 혁신 기술을 내놓는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 보인다.
두 번째는 데이터센터다. 최근 아마존, 구글, 마이크로소프트(MS) 등 데이터센터를 직접 운영하는 기업들에서 데이터센터의 에너지 효율성을 개선하고자 하는 움직임이 포착되고 있다. 2022년 구글의 딥마인드(DeepMind)는 자사 데이터센터 냉각 프로세스에 ‘BCOOLER’라는 AI 시스템을 도입해 에너지를 약 13% 절감했다.
따라서 AI의 에너지 효율성과 관련된 기업들은 지속가능한 투자를 중시하는 투자자와 절대적 수익을 중시하는 투자자 모두에게 매력적인 기회가 될 수 있다. 다시 말해 투자자들은 견고한 펀더멘털, 기술적 우위, 가격 결정력, 복원력 높은 비즈니스 모델을 기준으로 이러한 기업들을 판별할 수 있다. 결국 에너지 효율이 높은 AI 생태계 조성에 기여할 수 있는 솔루션을 먼저 빨리 발견하는 투자자가 매력적인 수익 잠재력을 얻게 될 것이다.
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