“주식 상식 깨졌다” 증권사 초토화된 AI신기술 등장, LG 진짜 무섭네

 

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출처: https://richcat.tistory.com/304124 [리치캣의 현재 그리고 미래:티스토리]

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“주식 상식 깨졌다” 증권사 초토화된 AI신기술 등장, LG 진짜 무섭네 ㄷㄷ

 

 

제조업처럼....AI 도 패스트팔로워 전략으로 가는건가?

그래도 일정수준이상의 기초과학이 병행되어야 하지 않을까???

 

역시..규모의 경제가 안되서 그런가??? 

 

그런데 조선,반도체 등을 보면...우리가 늘 소규모라는 선입견에 빠져 있는 것은 아닐까?

​https://www.youtube.com/watch?v=KMMeRKr8w4Y

 

📌 LG가 뉴욕 증시에 상장시킨 '신기술'의 정체는 무엇이며, 어떤 의미를 가지는가?

LG AI 연구원이 개발한 금융 AI 기술로 운용되는 ETF(LQAI ETF)와 AI 데이터 상품(AFS)이 뉴욕 증시 상장 및 런던 증권 거래소에 유료 판매되며, 이를 통해 복잡한 금융 시장에서 한국 AI 기술의 상업화 성공과 안정적 작동 가능성을 증명했습니다.

 

💡 LG AI 기술이 금융 시장에서 인정받는 핵심 이유는?

애널리스트와 금융사들을 능가하는 방대한 비정형 금융 데이터를 해석하고 패턴을 발견하는 능력과, 세계 최고 금융 AI 예측 대회인 M6 컴피티션에서 세 개 이상을 수상하며 실력을 입증했기 때문입니다.

 

 

 

목차

1. 한국 AI 기술력의 현실과 LG AI의 뉴욕 상장 성공 사례

1.1. 한국 AI 산업 현황과 문제점 인식

1.2. LG AI 연구원의 역사적 성과: 금융 AI 상업화 성공

1.3. LG AI의 금융 데이터 상품 및 수익 모델

2. LG AI의 기술적 우위와 실제 성과 입증

2.1. 금융 시장 비정형 데이터 처리 능력

2.2. AI 구조 및 세계적 경쟁력 입증

2.3. 상업화 성공 증명: ETF 운용과 예측 정확도

3. LG AI 투자 시 주의사항과 한국 AI의 전략적 방향성

3.1. LG AI 관련 상품 투자 시 리스크 분석

3.2. LG AI 사례의 의의: 기술력 증명과 생존 방향 제시

3.3. 경쟁 구도: SKT의 압도적 우위와 데이터 피드백 루프

3.4. 한국 AI가 나아가야 할 실용적인 전략

 

"이걸 마케팅 안 한다고?"라는 도발적인 제목처럼, 이 콘텐츠는 대한민국 AI 기술력의 현재와 나아갈 방향을 냉정하게 분석합니다. LG AI 연구원이 복잡한 금융 시장에서 AI 상업화에 성공한 역사적 사례를 통해, AI 기술이 실제로 돈을 벌 수 있음을 증명하는 구체적인 증거를 제시합니다. 우리가 흔히 접하는 AI 사기와는 달리, 실제 수익을 창출하는 찐 AI 기업의 모습을 확인하고, 한국 AI가 빅테크와 경쟁하기보다 TSMC나 ASML처럼 대체 불가능한 조력자가 되어야 한다는 실용적인 전략적 통찰을 얻을 수 있습니다.

 

1. 한국 AI 기술력의 현실과 LG AI의 뉴욕 상장 성공 사례

 

1.1. 한국 AI 산업 현황과 문제점 인식

1. 대부분의 AI 서비스는 사기 수준이다: 실체는 오픈AI API를 포장하여 판매하거나, AI 품질이 매우 형편없는 경우가 대다수이다.

2. 빅테크에 종속될 위험: 빅테크들의 정책 변화 한 번에 망할 수 있는 스타트업들이 많다.

3. '찐 AI 기업'의 존재: 한국 내에서 실제로 대박이라 부를 만한, 진정한 AI 기업들이 소수 존재한다.

4. 한국 AI 기업의 저평가: 안타깝게도 이러한 찐 AI 기업들은 과거의 과오 때문에 시장에서 어마어마하게 저평가받고 있다.

 

1.2. LG AI 연구원의 역사적 성과: 금융 AI 상업화 성공

1. LG AI의 의의: 대한민국 역사상 거의 처음으로 AI 상업화에 성공했으며, 학술적, 산업적으로 국내 최상위권에 속하는 기업이다.

2. AI 가치 증명의 시험대, 금융 시장: AI의 진정한 가치는 실제로 돈을 벌 수 있는지에 달려 있으며, 금융 시장은 AI 잠재력을 기다려주지 않는 가장 혹독하고 엄격한 시험대이다.

3. 금융 AI의 중요성: 금융 시장에서는 소수점 하나의 오류가 막대한 손실로 이어지거나, 1밀리초(m초)의 지연이 경쟁력 상실로 이어지므로 AI의 정확성이 필수적이다.

4. 빅테크의 실패와 LG의 성공: 수많은 빅테크들이 금융 AI에 도전했으나 실패했으나, LG AI 연구원은 대한민국 최초로 금융 AI 상업화에 성공했다.

5. 정보 출처: 본 내용은 실제 LG AI 연구원에서 재직 중인 하이젠버그 연구자가 작성한 'LG AI 뉴욕 증시를 뚫다' 리포트를 바탕으로 제작되었다.

 

1.3. LG AI의 금융 데이터 상품 및 수익 모델

1. 실제 유료 판매: LG는 런던 증권 거래소에 AI 데이터 상품을 유료로 판매하고 있다.

2. 미국 시장 분석: LG AI는 미국 주식 시장의 수천 개 종목과 데이터를 매일 해석하고 생성한다.

3. 투자 기관의 활용: 전 세계 투자 기관과 투자자들이 해당 데이터를 기반으로 의사 결정을 내리며 비용을 지불하고 있다.

4. 최초의 성공: 이는 한국 AI 모델이 최초로 금융 시장의 의사결정 영역을 뚫어낸 사례이다.

 

2. LG AI의 기술적 우위와 실제 성과 입증

 

2.1. 금융 시장 비정형 데이터 처리 능력

1. 금융 시장 핵심: 금융 시장의 핵심은 방대한 양의 비정형 데이터에 있다.

2. 비정형 데이터의 예시: 주가는 단순히 매출이나 이익 상승률뿐만 아니라, "CEO 관상이 안 좋다", "정부 발언이 이상하다"와 같은 정량화하기 어려운 요인으로도 움직인다.

3. 숨겨진 패턴 발견: LGX의 비즈니스 버전은 이러한 비정형 데이터 속에서 숨겨진 패턴을 발견해냈다.

 

2.2. AI 구조 및 세계적 경쟁력 입증

1. 협력 구조: 구체적인 알고리즘은 기밀이지만, 알려진 바로는 AI 애널리스트, AI 경제학자, AI 의사 결정권자 등 여러 AI가 팀으로 협력하는 구조이다.

2. M6 컴피티션 수상: LG AI 연구원은 2023년 세계 최고 수준의 금융 AI 예측 대회인 M6 컴피티션에서 세 개 부문 이상을 수상하며 실력이 세계적 레벨임을 입증했다.

 

2.3. 상업화 성공 증명: ETF 운용과 예측 정확도

1. AI 운용 ETF 상장: LG는 자신들의 AI 기술로 운용되는 LQAI ETF를 뉴욕 증권 거래소에 상장했다.

2. LQAI ETF의 특징: 이 ETF는 AI가 실시간으로 뉴스와 데이터를 분석하여 100개 종목을 4주마다 새로 선정하고 포트폴리오 비중을 재구성하는 방식이다.

3. 수익률 비교: LQAI ETF의 1년 수익률은 23%였으며, 이는 S&P 500 지수(같은 기간 15.64% 수익률)를 초과한 성과이다.

4. 데이터 상품 예측의 정확성: LG AI가 만든 데이터 상품인 AFS는 미국 주식 종목에 점수를 매기는데, 2024년 12월 1일 팔란티어의 점수를 100점 만점에 92점으로 예측했으며, 이후 팔란티어 주가는 1년 만에 143% 급등했다.

 

3. LG AI 투자 시 주의사항과 한국 AI의 전략적 방향성

 

3.1. LG AI 관련 상품 투자 시 리스크 분석

1. LG AI 점수 맹신 금지: LG AI가 매긴 점수나 LQAI ETF 자체를 맹목적으로 매수하는 것은 적절하지 않다.

2. LQAI ETF의 규모: LQAI ETF의 운용 자산은 약 300만 달러(약 40억 원) 수준이며, 이는 강남 상급지 아파트 한 채 사기 어려운 금액이다.

3. 초소형 ETF의 위험: 주요 ETF인 스파이(SPY)가 6000억 달러가 넘는 것에 비하면, LQAI ETF는 메이저 ETF의 0.005% 수준에 불과한 초소형 ETF로 리스크가 매우 크다.

4. 쪼개기 상장 가능성: LG는 역사적으로 자회사 쪼개기 상장 비율이 18%로 세계 최고 수준이므로, LG AI 연구원을 쪼개 상장할 가능성을 배제할 수 없다.

5. 소액 주주 피해 사례: 만약 LG 화학이 배터리 사업부를 떼어 LG 에너지 솔루션을 상장하는 경우처럼, 소액 주주는 핵심 가치가 빠져나간 껍데기만 보유하게 될 수 있다.

6. 구글과의 비교: 구글 알파벳은 모든 사업을 통합하고 있지만, 만약 구글이 자율주행, 양자 컴퓨팅, AI 등을 각각 상장한다면 미국 정부에 의해 해체 수준의 조치를 당할 것이다.

7. 투자 신중론: 따라서 LG 매수를 고려한다면 신중한 검토가 필요하다.

 

3.2. LG AI 사례의 의의: 기술력 증명과 생존 방향 제시

1. 기술력 증명의 역사적 가치: LG의 사례는 순수한 기술력만으로 개인 및 기관 투자자들을 설득하고 살아남았다는 점에서 역사적 의미가 있다.

2. '찐'임을 확인: LG AI가 가짜가 아니며, 국내 찐 AI 손가락 안에 든다는 것은 확실하다.

3. 수익 증명과 과제: LG AI는 돈을 벌 수 있음을 증명했지만, 아직 돈을 잘 번다는 것까지는 증명하지 못했다.

 

3.3. 경쟁 구도: SKT의 압도적 우위와 데이터 피드백 루프

1. SKT의 산업적 우위: 산업적 관점에서 본다면, SKT가 압도적인 우위를 가지고 있다.

2. SKT의 밸류체인 핵심: SKT는 하이닉스(반도체), 데이터 센터(앰프라), 칩(사피온, 리밸리온), 그리고 수천만 사용자를 가진 서비스(A.)를 보유하고 있어, 한국 AI 밸류 체인의 핵심이자 지배자로 볼 수 있다.

3. A.를 통한 강력한 무기: A.를 통한 사용자 데이터는 AI의 실전 피드백 루프를 형성하여 LG가 가지지 못하는 강력한 무기가 된다.

4. LG의 아쉬운 점: LG가 AI 기술(총)은 가지고 있으나, 총화를 보급할 보금인 스마트폰 사업과 유저 데이터를 끊어버린 셈이 되어 아쉽다.

5. 아이러니: LG AI의 예측 능력은 뛰어나지만, 정작 자기 자신을 예측하는 것은 못하는 아이러니가 있다.

 

3.4. 한국 AI가 나아가야 할 실용적인 전략

1. 냉정한 현실 인식: 한국은 인력, 자본, 데이터 생태계 어느 면에서도 구글이나 메타와 같은 빅테크와 정면 승부할 위치에 있지 않다.

2. 전쟁터 선택의 중요성: 빅테크보다 더 잘하기 위한 방법보다, 어떤 전쟁터에서 싸울지를 고민해야 한다.

3. LG 사례의 진정한 의의: LG AI 사례는 가장 까다롭고 보수적인 금융 시장이라는 뾰족한 곳을 선택했고, 그 안에서 AI 기술이 돈이 될 수 있다는 최소 조건을 증명했다는 데 의의가 있다.

4. 생존 방향 제시: 이는 "엄청난 성공"이라기보다는 살아남을 수 있는 방향을 보여준 역사적인 사례에 가깝다.

5. 한국 AI의 길: 한국 AI는 더 큰 모델을 만드는 것이 아니라, 복잡하고 비효율적인 산업 문제를 대신 해결해 주는 존재가 되어야 한다.

6. 조력자로서의 역할: 플랫폼이 아닌 인프라, 주인공이 아닌 없으면 안 되는 조력자가 되어야 한다.

7. TSMC/ASML 모델 지향: 구글이나 메타가 될 필요 없이, 경쟁하지 않는 TSMC나 ASML 같은 최고의 슈퍼 제조사가 되면 되는 것이다.

8. 모리스 창의 메시지: 모리스 창은 "우리는 고객과 경쟁하지 않는다"는 말을 남겼다.