1. 핵심은 R&D 자동화
- AI 2027의 가장 중요한 가정은 AI가 AI 연구를 가속한다는 것
- 2026년부터 코딩·리서치 자동화가 본격화
- 인간이 AI를 쓰는 단계에서, AI가 AI를 만드는 단계로 넘어가면 게임이 바뀜
- 이때부터 AI 경쟁은 제품 경쟁이 아니라 자기개선 속도 경쟁
2. 컴퓨트는 새로운 전략자산
- 2026년 글로벌 AI CapEx는 1조 달러, AI 전력 수요는 38GW까지 확대
- 선도 기업은 수백조 원 규모 데이터센터와 수 GW 전력을 필요로 함
- 중국은 칩 열세를 메우기 위해 컴퓨트를 국가적으로 중앙집중화
- AI 패권은 모델 성능만이 아닌 GPU, HBM, 전력, 데이터센터, 보안 총력전
3. 노동시장의 첫 충격은 주니어
- 가장 먼저 흔들리는 건 주니어 개발자와 반복형 지식노동
- AI가 CS 학위에서 배우는 대부분을 수행하면, 단순 실행자는 가치가 급락
- 반대로 AI 팀을 관리하고 검수하고 업무에 통합하는 사람은 몸값이 올라감
- 앞으로의 노동 프리미엄은 AI 조직을 운용하는 능력에 붙음
4. 소프트웨어보다 인프라 사이클
- 가장 강한 병목은 모델 앱이 아니라 컴퓨트·전력·메모리·보안
- 수혜축은 GPU, 메모리, 데이터센터, 전력망, 냉각, 사이버보안, 로봇·방산
- 반대로 AI wrapper, 범용 SaaS, 주니어 노동 대체에 취약한 기업은 압박
- AI 버블을 보려면 PER보다 누가 병목을 소유하는가를 봐야 함