미국 주식 – IT섹터 – AI

[AI 산업 특징]

1)재무적 측면
– 높은 R&D 비용 : AI 기술개발에 막대한 연구개발 비용이 소요. 초기 투자 비용 크다.
– 수익 실현 시점이 불확실: 기술 발전 속도와 시장 수용도에 따라 수익화 시기가 불확실
– 특허권, 지적 재산권 강점 : 혁신적 기술 확보를 위한 특허 출원이 활발. 독점적 기술이 주요 수익원

2) 회계적 측면
– 무형 자산 비중이 높음 : 소프트웨어와 데이터, 특허권 등이 주요 자산. 그러나, 내부 개발 AI는 회계상 무형자산으로 처리되지 않는 경우가 많아, 단기 수익성은 저평가될 수 있음.
– 비용 구조 : 인력, 연구개발 비용이 대부분을 차지. 투자 회수까지 긴 시간 소요.
– 고정비 비중이 높음 : AI 모델 학습에 막대한 인프라(CAPEX)가 요구됨. 초기 고정투자비는 크지만 한 번 모델이 구축되면 한계비용은 급감.
– 수익 모델 : SaaS, 구독형 서비스, 라이선스 수수료, 클라우드 서비스 수수료 등 다양. 양질의 모델을 갖춘 기업이 시장을 선점, 지배하기쉬움. 승자독식 구조. (note. SaaS 모델의 수익화)

3) 기타
– 주요 변수 : 고성능 반도체(특히 GPU, TPU, AI전용칩) 발전, 생산량에 크게 의존
– 전력 부족 문제 : 대형 AI 데이터센터가 쓰는 전력량 급증. 전력 인프라 및 ESG 문제 대두.
-진입 장벽 높음/ 독점적 파트너십 / 모델 전쟁
– 미래 성장 기대치가 선반영되어 밸류에이션 높음.

[AI 산업 현안]
-작성중

[AI산업과 반도체산업의 상관관계]

-학습, 추론 대부분이 GPU, ASIC에 의존.
-AI 산업이 반도체 수요 견인 / 반도체 공급 부족 시 AI 시장에 영향 : 준비중

[AI 산업과 전력 및 에너지 산업의 상관관계]

-데이터센터의 전력 소비 급증 : 1개의 GPT-4 추론은 구글 검색 100~300회 수준의 에너지 사용
-지역 전력망 부담 이슈 : 텍사스, 버지니아, 조지아 등: 전력망 증설 중
– 에너지 기업과의 협력 증가 : MSFT, AMZN 등은 풍력, 태양광 계약 확대 중.

[AI 산업 내 기업(2025 상반기 기준)]

각종 지표 : 작성중