Mery Meeker 인터넷에 여왕
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인터넷 여왕이라 불리는 전설의 투자자 Mary Meeker가 방금 AI 트렌드 보고서를 발간함.
보고서는 총 340페이지로 방대한 도표와 간결한 언어로 AI 산업의 현황과 미래 트렌드를 분석함.
내용이 매우 알차고 실용적임.
Mary는 실리콘밸리에서 매우 유명한 인물임.
그래서 보고서가 나오자마자 실리콘밸리의 주요 인물들이 모두 주목 중임.
보고서의 주요 내용에 들어가기 전에
Mary를 간단히 소개함.
Mary는 기술 업계의 베테랑으로,
1986년부터 기술 업계 분석을 시작했고 1991년에 모건스탠리에 합류해
수석 기술 분석가가 됨.
1996년부터 23년 연속으로 인터넷 트렌드 보고서를 발간하며 정확한 예측을 많이 함.
예를 들어,
1996년 인터넷 사용자 급증 예측 → 2000년에 검증됨.
2002년 인터넷 광고와 전자상거래 급성장 예측 → 2004년 구글, 아마존의 성공으로 검증됨.
2004년 중국 인터넷 기업의 시가총액이
5년 내 일본을 추월할 것이라 예측 → 2010년에 검증됨.
2009년 모바일 기기가 PC를 넘어설 것이라 예측 → 2010년에 검증됨.
2013년 웨어러블 기기 폭발적 성장 예측 → 2015년 애플워치로 검증됨.
즉,
중요한 기술 물결을 Mary가 정확히 예측해왔음.
그래서 이번 보고서도 실리콘밸리 대기업들이 진지하게 읽고 있음.
보고서의 주요 내용을
8가지 트렌드로 요약함.
첫째,
AI는 새로운 기술로서
보급 속도가 매우 빠름.
역사상 그 어떤 신기술보다 빠르게
사용자들에게 전파되고 있음.
ChatGPT가 대표적 사례임.
역대 최단기간에
1억 명 사용자를 돌파함.
이전 1위였던 틱톡(9개월)을
훨씬 웃도는 3개월 미만의 기록임.
17개월 만에 사용자 수가
8배 늘어 8억 명에 도달함.
특히 전 연령층에서
사용자 비중이 눈에 띄게 증가함.
예를 들어,
65세 이상 사용자 비율도
5배 늘어남.
사용 시간도 꾸준히 증가해
평균 20분 가까이 됨.
빠른 기술 발전과
질 높은 응답 덕분임.
이제는 문제 있으면
일단 AI부터 묻는 시대가 됐음.
영상에서도 종종
AI 비서 Reportify를 활용하는 모습을 볼 수 있음.
AI가 검색엔진보다
훨씬 유용하다는 걸 체감 중임.
둘째,
빅테크 기업들의 AI 투자 규모가
사상 최대 수준임.
이들 기업은
충분한 자금력으로
계속해서 AI 투자를 이어갈 수 있음.
2024년 6대 빅테크 기업의
자본지출이 무려 69% 증가했음.
이는 AI 인프라 투자에 나선
새로운 주기의 시작을 보여줌.
매출 대비 자본지출 비율을 보면,
2019년 이전에는
빅테크의 클라우드 사업이
수익화 단계에 접어들며
비율이 낮았음.
그러나 2019년 이후
AI 인프라 투자로
비율이 크게 상승함.
사람들이 “지속 가능할까?” 묻는데,
각 기업의 자유현금흐름(운영 현금흐름-자본지출)이
오히려 더 개선됨.
즉, 과거 닷컴버블과 달리
거품은 있어도
빅테크들의 재무 건전성은 매우 좋음.
셋째,
기술 발전과 빅테크의 대규모 투자 덕분에
AI 사용 비용이 급격히 하락 중임.
몇 차례 기술 혁명에서
주요 기술 비용의 하락 속도를 비교하면
AI 추론(모델 실행) 비용 하락이 가장 큼.
불과 2년 만에
AI 추론 비용이 90% 감소함.
이유는
빅테크의 대규모 AI 인프라 투자와
반도체 기술 발전 덕분임.
에너지를 지능으로 바꾸는 효율이
10년간 10.5만 배 향상됨.
넷째,
기술기업뿐만 아니라
전통 기업들도 AI를
빠르게 도입 중임.
각 기업의 실적발표에서
AI 언급 횟수가
2022년 이후 급증함.
S&P 500 기업 중
AI를 언급한 비율이
2022년 이전 10%에서
2024년 4분기 50%로 상승함.
즉,
AI 전략을 아직도 안 세운 기업은
시장에서 뒤처지고 있음.
마이크로소프트 클라우드의
AI 사용량이 1년 새 5배 증가함.
구글 클라우드는
AI 사용자 수가 50배나 늘어남.
다섯째,
AI 제품의 수익화 속도가
빠른 편임.
500만 달러 연간 매출 달성까지
AI 제품은 평균 24개월 소요됨.
전통적인 SaaS 기업보다
13개월 빠름.
하지만 AI 기업들의
평균 시가총액/매출 비율(PSR)은
30배를 넘어
전통 기술 기업보다
훨씬 높음.
OpenAI와 Anthropic의
PSR이 30배를 넘음.
구글·Meta 같은
전통 기술기업보다 훨씬 높은 수치임.
Mary는 고평가 여부를
명확히 말하진 않음.
다만 사용자당 수익을 보면
OpenAI가
구글·Meta보다 훨씬 낮음.
이는 수익화가 약한 게 아니라
AI 제품의 잠재력이
아직 다 드러나지 않았다는 뜻으로 해석 가능함.
AI가 사용자에게 주는
가치가 계속 늘어나기 때문에
사용자당 매출도
크게 늘어날 가능성이 큼.
여섯째,
중국의 AI 모델 기술력이
글로벌 선두권에 도달함.
특히 산업용 AI 분야에선
중국이 세계 최강임.
예를 들어,
DeepSeek RE 모델이
2024년 초만 해도
OpenAI, 구글보다
한참 뒤처졌지만,
2025년 2월 기준으로
큰 차이를 좁힘.
산업용 로봇 설치량도
중국이 전 세계를 압도함.
미국보다 훨씬 많고
세계 다른 나라 합친 것보다 많음.
중국이 ‘세계의 공장’임을
잘 보여줌.
To be continued.
일곱째,
지구 전체 인구의 32%인
28억 명이 아직도 인터넷을 못 쓰고 있음.
이들은 위성인터넷 덕분에
곧 인터넷을 접속할 예정임.
이들이 인터넷에 처음 접속하는 순간
바로 AI 제품을 쓰게 됨.
엄청난 시장 기회가 됨.
예상보다 많은 인구가
아직 인터넷 미접속 상태임.
대부분이 개발도상국,
혹은 지리적으로 인프라 설치가 어려운 지역에 살고 있음.
전통 기지국 설치보다
스타링크 같은 위성인터넷이
훨씬 경제적임.
이 그림에서
파란색 영역은 이미 접속됐거나
곧 접속될 지역임.
빨간색 영역은 아직 미접속 지역임.
대부분 지역이
몇 년 안에 위성인터넷으로 연결될 예정임.
28억 명이
AI와 함께 첫 인터넷 경험을 하게 될 것임.
여덟째,
AI 분야의 연구개발(R&D) 비용도
급속히 낮아지고 있음.
LLM(대규모 언어모델) 훈련비용 변화를 보면
2017년 GPT-1은 50만 달러,
2020년 GPT-3은 1000만 달러,
2024년 Gemini 1.5 Pro는 1500만 달러 수준임.
비용이 더 이상 크게 늘지 않고,
일부 영역에선 오히려 감소함.
이게 의미하는 건
AI 성능 향상이
점점 더 저렴하고
쉬워졌다는 뜻임.
앞으로는 몇 백만 달러만으로도
최고 수준의 AI를 만들 수 있게 될 것임.
AI 기술 보급 속도가
훨씬 더 빨라질 것임.
이상으로 ChatGPT와 기타 관련 영상으로 Mary Meeker의 340페이지짜리 AI 트렌드 보고서에서 핵심 8가지 추세를 정리해봤음.
보고서는 총 340페이지로 방대한 도표와 간결한 언어로 AI 산업의 현황과 미래 트렌드를 분석함.
내용이 매우 알차고 실용적임.
Mary는 실리콘밸리에서 매우 유명한 인물임.
그래서 보고서가 나오자마자 실리콘밸리의 주요 인물들이 모두 주목 중임.
보고서의 주요 내용에 들어가기 전에
Mary를 간단히 소개함.
Mary는 기술 업계의 베테랑으로,
1986년부터 기술 업계 분석을 시작했고 1991년에 모건스탠리에 합류해
수석 기술 분석가가 됨.
1996년부터 23년 연속으로 인터넷 트렌드 보고서를 발간하며 정확한 예측을 많이 함.
예를 들어,
1996년 인터넷 사용자 급증 예측 → 2000년에 검증됨.
2002년 인터넷 광고와 전자상거래 급성장 예측 → 2004년 구글, 아마존의 성공으로 검증됨.
2004년 중국 인터넷 기업의 시가총액이
5년 내 일본을 추월할 것이라 예측 → 2010년에 검증됨.
2009년 모바일 기기가 PC를 넘어설 것이라 예측 → 2010년에 검증됨.
2013년 웨어러블 기기 폭발적 성장 예측 → 2015년 애플워치로 검증됨.
즉,
중요한 기술 물결을 Mary가 정확히 예측해왔음.
그래서 이번 보고서도 실리콘밸리 대기업들이 진지하게 읽고 있음.
보고서의 주요 내용을
8가지 트렌드로 요약함.
첫째,
AI는 새로운 기술로서
보급 속도가 매우 빠름.
역사상 그 어떤 신기술보다 빠르게
사용자들에게 전파되고 있음.
ChatGPT가 대표적 사례임.
역대 최단기간에
1억 명 사용자를 돌파함.
이전 1위였던 틱톡(9개월)을
훨씬 웃도는 3개월 미만의 기록임.
17개월 만에 사용자 수가
8배 늘어 8억 명에 도달함.
특히 전 연령층에서
사용자 비중이 눈에 띄게 증가함.
예를 들어,
65세 이상 사용자 비율도
5배 늘어남.
사용 시간도 꾸준히 증가해
평균 20분 가까이 됨.
빠른 기술 발전과
질 높은 응답 덕분임.
이제는 문제 있으면
일단 AI부터 묻는 시대가 됐음.
영상에서도 종종
AI 비서 Reportify를 활용하는 모습을 볼 수 있음.
AI가 검색엔진보다
훨씬 유용하다는 걸 체감 중임.
둘째,
빅테크 기업들의 AI 투자 규모가
사상 최대 수준임.
이들 기업은
충분한 자금력으로
계속해서 AI 투자를 이어갈 수 있음.
2024년 6대 빅테크 기업의
자본지출이 무려 69% 증가했음.
이는 AI 인프라 투자에 나선
새로운 주기의 시작을 보여줌.
매출 대비 자본지출 비율을 보면,
2019년 이전에는
빅테크의 클라우드 사업이
수익화 단계에 접어들며
비율이 낮았음.
그러나 2019년 이후
AI 인프라 투자로
비율이 크게 상승함.
사람들이 “지속 가능할까?” 묻는데,
각 기업의 자유현금흐름(운영 현금흐름-자본지출)이
오히려 더 개선됨.
즉, 과거 닷컴버블과 달리
거품은 있어도
빅테크들의 재무 건전성은 매우 좋음.
셋째,
기술 발전과 빅테크의 대규모 투자 덕분에
AI 사용 비용이 급격히 하락 중임.
몇 차례 기술 혁명에서
주요 기술 비용의 하락 속도를 비교하면
AI 추론(모델 실행) 비용 하락이 가장 큼.
불과 2년 만에
AI 추론 비용이 90% 감소함.
이유는
빅테크의 대규모 AI 인프라 투자와
반도체 기술 발전 덕분임.
에너지를 지능으로 바꾸는 효율이
10년간 10.5만 배 향상됨.
넷째,
기술기업뿐만 아니라
전통 기업들도 AI를
빠르게 도입 중임.
각 기업의 실적발표에서
AI 언급 횟수가
2022년 이후 급증함.
S&P 500 기업 중
AI를 언급한 비율이
2022년 이전 10%에서
2024년 4분기 50%로 상승함.
즉,
AI 전략을 아직도 안 세운 기업은
시장에서 뒤처지고 있음.
마이크로소프트 클라우드의
AI 사용량이 1년 새 5배 증가함.
구글 클라우드는
AI 사용자 수가 50배나 늘어남.
다섯째,
AI 제품의 수익화 속도가
빠른 편임.
500만 달러 연간 매출 달성까지
AI 제품은 평균 24개월 소요됨.
전통적인 SaaS 기업보다
13개월 빠름.
하지만 AI 기업들의
평균 시가총액/매출 비율(PSR)은
30배를 넘어
전통 기술 기업보다
훨씬 높음.
OpenAI와 Anthropic의
PSR이 30배를 넘음.
구글·Meta 같은
전통 기술기업보다 훨씬 높은 수치임.
Mary는 고평가 여부를
명확히 말하진 않음.
다만 사용자당 수익을 보면
OpenAI가
구글·Meta보다 훨씬 낮음.
이는 수익화가 약한 게 아니라
AI 제품의 잠재력이
아직 다 드러나지 않았다는 뜻으로 해석 가능함.
AI가 사용자에게 주는
가치가 계속 늘어나기 때문에
사용자당 매출도
크게 늘어날 가능성이 큼.
여섯째,
중국의 AI 모델 기술력이
글로벌 선두권에 도달함.
특히 산업용 AI 분야에선
중국이 세계 최강임.
예를 들어,
DeepSeek RE 모델이
2024년 초만 해도
OpenAI, 구글보다
한참 뒤처졌지만,
2025년 2월 기준으로
큰 차이를 좁힘.
산업용 로봇 설치량도
중국이 전 세계를 압도함.
미국보다 훨씬 많고
세계 다른 나라 합친 것보다 많음.
중국이 ‘세계의 공장’임을
잘 보여줌.
To be continued.
일곱째,
지구 전체 인구의 32%인
28억 명이 아직도 인터넷을 못 쓰고 있음.
이들은 위성인터넷 덕분에
곧 인터넷을 접속할 예정임.
이들이 인터넷에 처음 접속하는 순간
바로 AI 제품을 쓰게 됨.
엄청난 시장 기회가 됨.
예상보다 많은 인구가
아직 인터넷 미접속 상태임.
대부분이 개발도상국,
혹은 지리적으로 인프라 설치가 어려운 지역에 살고 있음.
전통 기지국 설치보다
스타링크 같은 위성인터넷이
훨씬 경제적임.
이 그림에서
파란색 영역은 이미 접속됐거나
곧 접속될 지역임.
빨간색 영역은 아직 미접속 지역임.
대부분 지역이
몇 년 안에 위성인터넷으로 연결될 예정임.
28억 명이
AI와 함께 첫 인터넷 경험을 하게 될 것임.
여덟째,
AI 분야의 연구개발(R&D) 비용도
급속히 낮아지고 있음.
LLM(대규모 언어모델) 훈련비용 변화를 보면
2017년 GPT-1은 50만 달러,
2020년 GPT-3은 1000만 달러,
2024년 Gemini 1.5 Pro는 1500만 달러 수준임.
비용이 더 이상 크게 늘지 않고,
일부 영역에선 오히려 감소함.
이게 의미하는 건
AI 성능 향상이
점점 더 저렴하고
쉬워졌다는 뜻임.
앞으로는 몇 백만 달러만으로도
최고 수준의 AI를 만들 수 있게 될 것임.
AI 기술 보급 속도가
훨씬 더 빨라질 것임.
이상으로 ChatGPT와 기타 관련 영상으로 Mary Meeker의 340페이지짜리 AI 트렌드 보고서에서 핵심 8가지 추세를 정리해봤음.
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