2025 경제 보고서 린알덴 리뷰 I

2025 경제 보고서 린알덴 리뷰 I.pdf

2.97MB

목차

1.1월
2.3월
3.5월
4.6월
5.8월
참고문헌





1.1월

![[Pasted image 20250907231331.png]]


에너지 사용량은 단순히 발전과 자동차 연료에만 사용되는 것이 아니다. 이처럼 높은 수준의 에너지 사용량 덕분에 80억 명의 사람들이 지구에서 생존할 수 있으며, 그중 상대적으로 편안한 삶을 누리는 비율이 점점 높아지고 있다. 인간과 가축은 다른 모든 야생 포유류와 조류를 합친 것보다 10배 이상 많은 바이오매스를 보유하고 있으며, 이러한 에너지 소비를 통해 기본적으로 상부가 무거운 먹이 사슬을 형성한다.
![[Pasted image 20250907231350.png]]


1800년대 후반과 1900년대 초반 석유 발견과 사용이 급증하면서 인간의 수명과 인구가 폭발적으로 증가한 것은 우연이 아니다.
![[Pasted image 20250907231407.png]]

![[Pasted image 20250907231422.png]]


 태양광은 가변적인 전력원이며, 태양광의 장점은 전력망에 연결되지 않고 분산형으로 전력을 공급할 수 있다는 것이다. 그러나 가변적인 전력원을 기저부하 전력으로 전환하려면 대규모 배터리 배열이 필요하며, 여기에는 막대한 양의 배터리 금속이 필요하다. 그리드 규모의 배터리 설비를 10배 또는 20배로 늘려 풍력과 태양광에서 기저부하 전력을 더 많이 확보한다면, 설치된 배터리 전체 재고의 상당 부분을 10년마다 교체해야 한다. 배터리 기술은 역사적으로 개선하기 매우 어려운 기술이었다. 배터리의 에너지 효율과 에너지 밀도를 개선하는 것은 1800년대로 거슬러 올라가는 느린 과정이었다. 배터리 기술의 단계적 개선 없이는 인류의 전력 사용량 대부분이 가변적인 전력원에서 나올 때까지 매우 오랜 시간이 걸릴 것이다. 고밀도 에너지원은 일반적으로 열을 생성하여 전기로 변환하거나 직접 사용할 수 있는 반면, 태양광과 풍력은 전기를 생산하여 해당 산업에 사용하려면 다시 열로 변환해야 한다. 이 모든 결과로 고밀도 에너지원과, 고밀도 에너지원을 생산자 또는 소비자로서 더 쉽게 활용하는 기업과 경제를 아우르는 투자처가 눈에 띤다. 지난 150년 동안 인류의 에너지 사용은 주로 물리적 환경을 조작하여 더 많은 사람들이 더 살기 좋고 편안하게 살 수 있도록 하는 데 사용되었다. 그 과정에서 에너지의 일부가 계산에 사용되었지만, 그 비율은 매우 미미했다. 
![[Pasted image 20250907231438.png]]

![[Pasted image 20250907231500.png]]
에너지 밀도성에 이어 계산능력도 미래 트랜드의 중심에 선다. 컴퓨터가 쥐나 사람과 동등한 처리 능력을 가지고 있다고 해서 쥐나 사람만큼 효율적이고 자립적으로 작동할 만큼 잘 프로그래밍되어 있다는 것을 의미하지는 않는다. AI가 발전할수록 우리를 위해 복잡한 일들을 더 많이 자동화할 수 있으며, 어떤 경우에는 완전히 스스로 처리하거나, 기술을 사용하는 각 인간 근로자의 규모를 확장함으로써 자동화할 수 있다. 2010년대 거대 기술 기업들의 부상은 주로 의사소통을 향상시키고 그 의사소통을 더욱 모바일화하는 데 중점을 두었는데, 이는 컴퓨팅 집약도가 높지 않았다. 출판사나 텔레비전 방송국과 같은 거대 기업들은 대중에게 정보를 방송했다. 그러나 지난 수십 년 동안 이 기술이 발전하면서 대중은 서로에게 고대역폭 정보를 방송하고 있다. 이는 사회와 경제 형태에 막대한 영향을 미치지만, 이러한 모든 질의와 메시지는 상대적으로 컴퓨팅 비용이 저렴하다. 그리고 개인용 컴퓨터를 거의 모든 사람이 사용하는 모바일 컴퓨터로 전환함으로써, 단위 에너지와 크기당 더 나은 처리 능력을 갖추게 되면서 다른 것들에 대한 우리의 필요성은 줄어들었다. 우리의 실리콘 컴퓨팅 능력이 인간 두뇌의 순수한 처리 능력에 도달하고 이를 능가함에 따라, 우리는 점점 더 많은 화이트칼라 업무를 기계에 맡기고 프로세서가 우리를 위해 할 수 있는 일을 확장할 수 있다. 우리 에너지 생산의 상당 부분이 컴퓨팅에 사용될 수 있으며, 컴퓨팅은 모든 경제에 점점 더 필수적인 자원이 되고 있다. 에너지 집약적인 트랙터가 농부 한 사람의 생산량을 늘리고, 에너지 집약적인 제조 로봇이 제조업 근로자 한 사람의 생산량을 늘린 것처럼, 에너지 집약적이고 컴퓨팅 집약적인 AI는 앞으로 화이트칼라 근로자 한 사람의 생산량을 늘릴 수 있다. 끝으로, 세 번째 트랜드는 네트워크 효과의 힘이다. 자기 강화적 네트워크 효과를 가진 승자들은 매우 파괴적인 무언가가 그들을 막을 때까지 계속 승리한다. 긍정적인 네트워크 효과는 시스템에 사용자가 추가될 때마다 다른 모든 사용자에게도 시스템이 더 좋아지고, 결과적으로 더 많은 사용자를 시스템에 끌어들일 때 발생한다. 세상에서 단 하나의 전화기를 가지고 있다면 쓸모가 없다. 전화기가 보편화된 시대에는 누군가 또는 어떤 회사가 전화기를 도입할 때마다 전화기가 더 좋아졌고, 이는 더 많은 사람과 회사들이 전화기를 도입하도록 이끌었다. 통신 프로토콜 또한 네트워크 효과의 혜택을 받는다. 이더넷, 단순 메일 전송 프로토콜(SMP), USB(Universal Serial Bus) 및 기타 통신 프로토콜은 일단 널리 사용되기 시작하면 매우 오랫동안 자리를 잡는 경향이 있다. 음성 언어 또한 통신 프로토콜이다. 금융 유동성의 혜택을 받는 모든 것은 기본적으로 긍정적인 네트워크 효과를 가진 시스템이다. 여기에는 미국 달러 시스템부터 비트코인 ​​네트워크까지 포함된다. 이는 유로와 위안화가 달러와 경쟁하는 데 어려움을 겪는 이유이며, 규모 면에서 20위권 암호화폐가 무의미한 이유이다. 이러한 유형의 것에서 처음이 아니라면 마지막일 수도 있다. 네트워크 효과는 완전히 무적이 아니다. 선형적인 개선이 경쟁할 수 없을 정도로 엄청난 불리함에서 시작하며, USB는 시간이 지남에 따라 업데이트되므로 발생하는 작은 격차를 쉽게 메울 수 있다. 결론적으로 투자를 할 때마다 위에서 본 에너지 밀도, 연산 및 네트워크 효과의 추세를 주의깊에 봐야한다. 초과 수익의 대부분은 채권 일부를 귀금속으로 대체하고, 남은 채권 듀레이션을 짧게 유지하고, 주식 부문의 일부를 비트코인으로 대체하는 등 전반적인 거시 자산 배분 결정을 유지한다. 이 세 가지 추세는 구조적으로 약해지지는 않겠지만, 그렇다고 해서 추세가 몇 년 동안 과도하게 악화될 수 없다는 의미는 아니다. 한편, 실제로 비트코인은 아마 75% 이상 하락한 후 매번 새로운 사상 최고치를 경신한 네 번의 사례가 있는 유일한 자산이다. 반도체/하드웨어 산업 또한 현대 경제에서 매우 중요한 역할을 함에도 불구하고 전반적으로 경기 순환적이라는 악명을 떨치고 있다. AMD, Apple, Micron과 같은 몇몇 기업들은 모두 75% 이상의 하락을 세 번이나 경험한 후 매번 새로운 사상 최고치를 경신했다. 중국 인공지능 기업 딥시크(DeepSeek)의 최근 인기는 이러한 현상의 실제 사례를 보여주는 사례일 수 있다. 중국이 다양한 반도체 제재를 받는 상황에서, 딥시크는 비용과 처리 능력 면에서 일부 AI 선도 기업과 경쟁하는 AI 모델을 훨씬 낮은 비용으로 개발하고, 그 결과물의 상당 부분을 오픈소스로 공개했다. 많은 AI 기업들이 막대한 자본 지출에도 불구하고 아직 수익성을 내지 못하고 있다. 과도한 지출로 인해 주가가 높게 평가되었을 가능성도 있다. 강력한 추세조차도 위축과 확장을 반복하며, 이러한 추세는 이전 추세보다 규모가 크더라도 크게 다르지 않을 것이다. 하지만 특정 추세가 위축될 때에도 우리는 그것이 어떤 변화를 가져올 수 있는지 간과해서는 안 된다. 


2.3월

인공지능은 사회적, 경제적, 그리고 투자 측면에서 점점 더 많은 영향을 미치고 있지만, 현실과 과대광고를 구분하기는 어려울 수 있다. 최근 몇 년 동안 기업 실적 발표에서 AI가 언급되는 횟수가 급증했고, 많은 AI 관련 스타트업이 미래에 대한 큰 비전을 가지고 자본을 유치하고 있다. 스타트업 기술 기업의 CEO들은 본질적으로 종종 결과에 대해 과장하거나 과대평가할 동기가 있다. 벤처 캐피털을 조달해야 하고 성공하려면 약세보다는 강세 쪽으로 기울어야 하기 때문이다. 마찬가지로, 이 웹사이트에는 엘론 머스크가 2014년부터 2022년까지 완전 자율주행에 대해 내놓은 기대 사항 목록이 포함되어 있다. 일반적인 주제는 10년 동안 인간보다 더 안전하다고 여겨지는 수준에서 항상 1~2년 정도 걸릴 것이라는 것이었다. 2016년 10월, 머스크는 테슬라가 2017년 말까지 충전을 포함하여 인간의 접촉 없이 완전한 크로스컨트리 자동 주행을 시연할 것이라고 말했다. 2017년 3월, 머스크는 FSD가 차에서 잠을 자고 목적지에서 일어날 수 있을 만큼 충분히 안전해지려면 약 2년이 걸린다고 말했다. 2020년 12월, 머스크는 테슬라가 2021년에 레벨 5 자율 주행을 할 것이라고 100% 확신한다고 말했지만, 현재 회사는 여전히 레벨 2 수준이다. 대기 중인 기술자들이 엣지 케이스를 처리하는 깨끗한 제조 시설에서 로봇 조립 팔을 만드는 것은 세상에 나가서 수많은 위험과 예상치 못한 시나리오를 처리하고 인간 수준 이상으로 기능할 수 있는 로봇을 만드는 것보다 훨씬 쉬운 문제이긴하다. AI와 비교하는 계산에 따르면 인간의 뇌는 수십 페타플롭 이하의 속도로 작동한다고 할 수 있다. 상위 추정치는 일반적으로 각 뉴런이 보이는 것보다 더 많은 계산을 할 수 있으며, 예를 들어 세포 내 구조가 계산에 관련이 있다고 주장한다. 이러한 추정치의 중간 범위에서 슈퍼컴퓨터는 2010년대에 인간 뇌 수준의 계산에 도달하기 시작했지만 저렴한 가정용 컴퓨터는 아직 그 수준에 이르지 못했다. 
![[Pasted image 20250907231621.png]]

Kurzweil은 그의 업데이트된 저서 The Singularity is Nearer에서 1,000달러 하드웨어의 초당 계산 횟수가 현재 해당 색상 예측 대역의 하단에 있지만 여전히 대략 그 안에 있음을 보여준다. 무어의 법칙은 약간 느려졌지만 진전은 계속된다. 물론 일부 작업에서는 컴퓨터가 오래전에 인간의 뇌를 능가했다. 인간의 뇌가 어떻게 처리하는지 생각할 때, 1,859,576을 8,549,658로 곱하고 1초 안에 결과를 얻는 것과 같은 특정 작업에 얼마나 깊이 들어갈 수 있는지가 문제가 아니다. 동시에 얼마나 많은 복잡한 작업을 처리할 수 있는지, 그리고 도움 없이 그 자리에서 얼마나 많은 예외 상황을 능동적으로 추론할 수 있는지가 중요하다. 엔지니어는 시스템을 설계할 때 항상 "예외"를 처리하는 것이 가장 어려운 반면, 인간의 뇌는 물론 다른 많은 동물의 뇌조차도 이러한 예외를 처리하는 데 매우 능숙하다. "일반" AI에 대해 들어보셨을 때, 이는 대략적으로 지능과 창의성이 루틴을 따르는 것보다 중요한 예외 상황 또는 "예외"를 포함한 광범위한 문제를 처리할 수 있는 능력을 의미한다. 비교하자면, 초당 추정 계산량 측면에서 인간 뇌에 필적하는 최고의 슈퍼컴퓨터는 현재 20메가와트 이상으로, 약 백만 배의 전력을 소모한다. 따라서 컴퓨터가 일반적인 의미에서 인간의 광범위한 능력에 필적할 수 있다는 이야기를 들을 때마다 상대적인 에너지 사용량에 대해 질문해 보는 것이 좋다. 이는 에너지 효율이 두 배로 향상되었음을 대략적으로 보여주는 것이다.
![[Pasted image 20250907231636.png]]

 이는 데이터센터가 필요한 특정 작업을 인간과 유사한 기계 몸체에서 작동하는 무언가로 옮기는 데 얼마나 시간이 걸릴지에 대한 대략적인 시작점이다. 물론 데이터센터와 무선으로 연결된 기계 몸체를 사용하면 시간을 단축할 수 있지만, 이러한 기계는 한계와 고장 경로를 가지고 있어 위급한 상황에는 적합하지 않다. 현재 추세를 보면, 특화된 AI 칩(TPU, 뉴로모픽 칩)과 모델 효율화 기술이 무어의 법칙만큼 중요한 역할을 하고 있다. 완전한 데이터센터급 AI가 로봇 형태로 구현되려면 아마 15-25년 정도가 걸릴 것으로 예상되는데, 이는 단순히 처리 성능뿐만 아니라 에너지 효율성의 혁신적 개선이 필요하기 때문이다. 인체는 놀라운 수준의 자가 수리 능력을 가지고 있다. 심박 조율기나 다른 수술을 받지 않은 80세 노인의 심장이 그 기간 동안 아무런 개입 없이 계속 작동했다는 일화가 있다. 따라서 공학적 관점에서, 그리고 이 글의 투자자 관점에서 볼 때, 일반적으로 인간형 로봇이 완전히 인간적인 유형의 작업을 수행하는 데 있어 경제적으로 효율적일 속도를 과대평가한다는 면이 있다. 우리의 에너지 시스템이 향후 10년 안에 크게 붕괴될 것 같진 않고, 현장에서 일하는 숙련된 블루칼라 작업자들도 마찬가지일 것이다. 이는 다양한 유형의 에너지 생산자, 에너지 인프라 제공업체, 그리고 산업 기업에 긍정적인 영향을 미친다. 길들여진 개 수준의 프로그래밍은 완전 자율 인간 수준의 프로그래밍보다 훨씬 쉽다. 길들여진 개는 지능적이지만, 지시와 예외적인 상황에서는 인간에게 의존한다. 따라서 훨씬 쉬운 환경 속에서 상당히 복잡한 수준의 기능을 수행한다. 지난 10년 동안 AI/소프트웨어 측면과 기계 측면 모두에서 발전이 이루어지면서 기계적으로 민첩하고 기능적인 개와 유사한 로봇이 탄생했다. 이러한 장치는 오늘날의 보조견과 비슷하지만 다른 장점과 활용 사례를 가진 노인이나 특정 장애가 있는 사람들에게도 유용할 수 있다. 로봇 강아지에게 당신을 감시하도록 요청하거나, 넘어져서 일어나지 않으면 자동으로 도움을 요청하거나, 당신이 요청하면 무언가를 가져다주는 등의 기능을 할 수 있다. 로봇 강아지의 유지 관리 수준은 생물학적 강아지보다 낮으며, 생물학적 강아지가 할 수 없는 특정 기능들을 수행할 수 있다.



참고문헌

Lyn Alden investment strategy