✍️팩트 및 요약
https://www.oaktreecapital.com/insights/memo/a-layman-thinks-about-ai
1. AI 투자가 어려운 이유
- AI 투자자는 기술 진화, 컴퓨트 수요, 경쟁 구조, 수혜자, 자금 조달, 타이밍을 모두 맞혀야 합니다. 변수 4개를 각각 60% 확률로 맞혀도 모두 맞힐 확률은 13%입니다.
- Claude는 AI의 예측 가능성을 10점 중 3점으로 평가했습니다. 프런티어 랩은 2점, 하이퍼스케일러 5점, 장기 임대 데이터센터 5~6점, 규제 유틸리티 6점입니다.
- 모델 범용화로 이익이 사용자에게 갈 수도, 독점이 생길 수도 있습니다. 리더 교체 가능성, 칩 수명·감가상각, AI 과세도 불확실성으로 듭니다.
2. 경제·금융의 AI 쏠림
- JP모건에 따르면 AI 관련 42개 종목이 2024년 1월 이후 S&P500 상승분의 약 3분의 2를 차지했습니다. 2분기 알파벳과 아마존의 지분투자 이익은 1,510억달러였습니다.
- 골드만삭스에 따르면 올해 AI 관련 부채 발행은 약 6,000억달러이고, 미국 IG 지수 내 비중은 약 12%입니다. 앞으로 연평균 약 1조달러의 신규 자본이 필요할 전망입니다.
- 하이퍼스케일러 차입이 금리를 끌어올리는 구축효과, 신용등급 변화, 칩 담보 수명, 순환거래, SPV 부외부채를 리스크로 꼽습니다.
3. 버블 판단과 투자 접근법
- 2월 메모 이후 판단은 그대로입니다. 기술은 실재하지만, 투자 수조 달러를 회수할 컴퓨트 가격과 물량이 나올지는 현재로선 '믿음'의 문제라고 봅니다.
- 해법은 마비가 아니라 포지션 규모와 리스크에서의 겸손입니다. 결국 핵심은 가격이며, 예측성이 낮은 섹터도 충분히 싸면 더 나은 투자일 수 있습니다.
- AI를 한 세대 만에 가장 중대하면서도 가장 예측하기 어려운 사안으로 봅니다. 해법은 마비가 아니라 전략 선택·포지션 규모·리스크 감수에서의 겸손, 그리고 불확실성 속에서도 행동할 의지입니다
- 점검 질문 5개를 제시합니다. 1) 수익을 내려면 몇 가지가 맞아야 하는지, 2) 틀리면 얼마를 잃는지, 3) 어떤 리스크에 보상받는지, 4) 가격에 낙관이 얼마나 반영됐는지, 5) 포트폴리오 리스크를 키우는지 분산하는지입니다.
💡 의견
- AI 를 인터넷보다 더 큰 불확실성으로 규정.
- "믿음"이 중요한데. 이번 앤트로픽 IPO 로드쇼에서 다리오가 암을 치료할 수 있다고 말한 것이 인상적. 바이오테크가 잘 가는 이유