오늘 읽은 보고서와 뉴스(전장카메라, 생성 AI)

전장카메라 (메리츠증권, 양승수 애널리스트)

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• 자동차 센서 수요 증가. 특히 카메라 수요 급증 예상

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• 왜? 자동차 안전 강화로 ADAS 탑재 의무화(EU, 2024. 7월부터 EU 모든 신차에 ADAS 의무화)

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• 특히 카메라가 성장하는 이유는? 테슬라 VS non테슬라 경쟁에서 전장카메라는 두 진영 모두의 수혜를 받는 부품

  • 테슬라: 테슬라비전(레이더/라이더 없이 카메라만으로 자율주행- 테슬라 전장카메라 탑재 CAGR 31% 성장)

  • non테슬라: 레이더/라이더/카메라 혼합 방식(전장카메라 수요 CAGR 12% 성장)

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• 테슬라건 테슬라가 아니건 전장카메라는 연평균 10% 이상 성장한다

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• 특히 테슬라가 성장하면 전장카메라는 연평균 30% 이상 성장 가능

돈 없고 게으른 우리를 위한 AI (다올투자증권, 김하정 애널리스트)

Next Killer App을 찾아서 (NH투자증권, 임지용/고민성 애널리스트)

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• 챗GPT 상용화된지 10개월 경과

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• 챗GPT 유저 트래픽은 2023. 6월 이후 감소

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• 빅테크들은 B2C 아닌 B2B로 투자 집중: B2B에 더 큰 수요가 있는 상황

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• 개별기업의 업무에 생성AI를 도입하기 위해서는 파운데이션 모델에 개별 기업이 보유한 데이터를 학습시키고 업무 노하우를 활용한 모델 최적화(파인튜닝)이 필요한데, 실제 기업 현장에는 현실적인 장벽이 높음

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• 가장 먼저 떠오르는 건 데이터 판매 사업 혹은 데이터 어노테이션 사업(전처리)

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• 데이터 어노테이션 작업은 노동집약적인 사업 성격으로 주로 중소기업 담당: 크라우드웍스, 위세아이텍 등등

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• 대기업들은 LLM을 직접 개발하고 학습된 모델을 제공하는 LLM API 사업 진행: 네이버

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• B2B AI구축을 주력으로 소형 LLM을 개발하는 업체: 코난테크놀로지, 크라우드웍스, 솔트룩스, 바이브컴퍼니

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• 아마존 AWS, 마이크로소프트 Azure, 구글 GCP 등 글로벌 클라우드 사업자가 제공하는 플랫폼 서비스에 AI 서비스를 활용할 수도 있음

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• AWS, Azure 등 플랫폼의 도움을 받더라도 생성AI 활용을 위한 데이터 파인 튜닝은 여전히 어려움

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• 파인튜닝의 핵심인 데이터 수집/가공, 서비스 적용 과정이 사용자의 몫으로 남아 있음. 파인 튜닝의 부담은 여전함

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• 관련 개발자들, 공학자들과 실질적인 이야기를 나누다보면 주식시장에서 논의되는 것보다 실제 연구 현장에서 AI 활용이 매우 어렵다는 이야기를 많이 함. 기본적으로 제대로 된 데이터를 구하는게 어려움

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• 생성AI 국내 B2B 사업 전망

  • 대기업/공공기관: 생성 AI 구축사업 수요 증가

  • 중소기업: 기존 B2B 소프트웨어에 생성 AI를 결합하는 서비스 활용(서비스 가격이 조금 더 비싸질 수 있음)

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• 기존 B2B 소프트웨어에에 생성 AI를 결합하는 서비스?? 구체적 예시는 마이크로소프트 Copilot

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https://www.youtube.com/watch?v=QeoUJHv1x4Y

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• 올해 초 마이크로소프트에서 Copilot 처음 공개했을 때, 저건 정말 편하겠다!! 저 서비스를 활용하고 싶다는 생각을 했는데 아직 일반 사용자에게는 공개되지 않았음

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• Copilot 가격: 직원 일인당 연간 150~680달러(20만원~90만원) 가량의 추가 비용. 직원 1000명 가정시 기업에는 연간 2억~9억 가량의 추가 비용 발생

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• 구글에서 준비하는 비슷한 제품(Duet AI) 역시 인당 30달러/월 * 12개월 = 360달러 (MS보다 살짝 저렴한 가격)

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• 어도비의 AI모델도 주목할만함: 말로만 100% 그림을 그릴 수 있는데, 영상/이미지 편집도 가능하고, 저작권 문제 없이 기업 브랜딩에도 활용할 수 있음

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• 게다가 어도비 모델은 일단 25개월 무료임. 25개월 이후 노예가 될지 모르겠지만 이단 25개월 무료로 쓰겠다는 수요가 쉽게 예상됨

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https://firefly.adobe.com/

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• 향후 생성형 AI로 인해 큰 변화가 요구되는 산업은?

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• AI 적용이 유리한 산업 특성

  • 개인화가 필요한 산업

  • 소비자 선택에 복잡성이 요구되는 산업

  • 예를 들어? 직업, 여행, 주택, 뷰티/패션 등

  • 반대로 의사결정이 단순한 기차표, 음식, 보험, 항공권 등은 간단한 패턴 검색으로도 충분히 자료 제공이 가능하기 때문에 상대적으로 AI의 영향이 덜 한 산업군

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• 앞으로 구직, 여행, 주택, 주거, 화장품/패션 산업은 AI 활용한 서비스를 제공하는 기업과 그로 인한 산업변화를 볼 필요도 있음