베일리기포드 W/W LT Global Growth Fund

* 상품에 대한 추천 또는 상품의 매수/매도 추천 아닙니다.

* 모든 투자의 책임은 투자자 본인에게 있습니다.

 

신영베일리기포드글로벌그로스 펀드와 베일리기포드 원래 펀드를 들여다보고 있다. IRP에서 약간의 비중을 가져가고 있는 펀드. 베일리기포드에 소개된 25년 1월자 투자인사이트를 번역돌린 것을 아래 함께 첨부하였다. 그들이 선택한 기업을 어떤 관점으로 접근했는지 간략히 들여다볼 수 있다. (DeepSeek에 대한 뉴스가 나오기 전이리라 생각된다)

 

# 신영에서의 투자설명서와 운용보고서를 먼저 보면 간략히 그 내용을 알 수 있다.

<신영자산운용의 문서 중>

http://www.syfund.co.kr/upload/data_report/B202412209144.pdf

펀드의 투자 목적은 계속해서 유일합니다. 장기적으로 탁월한 성장을 이룰 수 있는 집중된 포트폴리오에 투자하는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 규모의 수 배로 성장할 수 있는 기업, 지속 가능한 경쟁 우위를 가진 기업, 비전 있는 경영진이 이끄는 기업, 그리고 장기적인 수익성에 대한 명확한 경로를 가진 기업을 찾고 있습니다.

60% 이상이라고 되어있으나 전년도 기준 90% 이상 수준으로 보임 / 수익률도 베일리 기포드의 W/W LT Global Growth Fund를 유사하게 쫓아감

 

 

# 오리지널 펀드인 베일리기포드의 홈페이지에 게재된 내용들

Baillie Gifford Worldwide Long Term Global Growth Fund Class B USD Acc

https://www.bailliegifford.com/en/south-korea/qualified-professional-investor/funds/worldwide-long-term-global-growth-fund/

The Worldwide Long Term Global Growth Fund aims to provide strong returns over the long term by investing primarily in a concentrated, unconstrained global equity portfolio.

연평균 약 19% 정도의 수익률을 기록. 한 해에 -40%가 나기도 했지만..

연도별 수익률

 

2025년 1월 : 투자인사이트 by Bailie Gifford

https://www.bailliegifford.com/en/south-korea/qualified-professional-investor/insights/ic-video/2025-q1-ai-revolution-behind-the-overnight-success-10052861/

모든 투자와 마찬가지로 귀하의 자본은 위험에 처해 있습니다. 과거 실적은 미래 수익에 대한 지침이 아닙니다.

Stewart Hogg: 안녕하세요, 저는 Stewart Hogg이고, Long Term Global Growth Strategy의 투자 전문가입니다. AI는 지금 모두가 이야기하는 주제입니다. 특히 몇 년 전 ChatGPT가 발명된 이후로 더욱 그렇습니다. 하지만 AI는 우리가 실제로 생각했던 것이고, 수십 년 전부터 장기적인 글로벌 성장에 투자해 온 것입니다.

예를 들어, 2000년대 초반에 우리가 Amazon에 투자했을 때, 그들은 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 고객에게 추천 도서를 예측했습니다. Jeff Bezos는 이 기술의 잠재력을 일찍부터 알고 있었기 때문에 매년 Amazon 임원들에게 "비즈니스에서 머신 러닝을 어떻게 활용할 계획인가?"라는 질문에 답하라고 했습니다.

그리고 결국 AI는 기업이 더 나은 예측을 하는 데 도움이 되는 도구일 뿐입니다. 그리고 더 나은 예측은 더 나은 사업 성과로 이어지기 때문에 엄청난 잠재력이 있습니다. Amazon에서 구매를 유도하는 제품 추천을 예측하든, 사용자가 더 많은 참여를 유지하기 위해 Netflix에서 어떤 쇼를 몰아볼지 예측하든, Tesla의 경우 인간이 자율성을 달성하기 위해 어떻게 운전하는지 예측하든 말입니다.

이제 인공지능은 새로운 것이 아닙니다. 장기 글로벌 성장 포트폴리오에서 수십 년 전으로 거슬러 올라가지만, 학문 분야로서 연구된 방식으로는 실제로 50년대로 거슬러 올라갑니다.

1956년 다트머스 대학에서 마빈 민스키와 엔지니어 클로드 섀넌과 같은 컴퓨터 과학자가 모여 AI를 학문 분야로 연구하기 시작한 연구 프로젝트가 있었습니다. 그 이후로 분명히 열광의 시기가 있었습니다. 절망의 시기, 소위 AI 겨울이 있었지만, 지금 우리가 살고 있는 시대까지는 그랬습니다. 그리고 이것이 다음 기술 혁명이 될 수 있다는 일반적인 느낌이 있다고 생각합니다.

기술 혁명에 대한 흥미로운 점은 그것이 수세기 동안 발생해 왔다는 것입니다. 이것은 요한 쇼트 교수와 칼로타 페레즈가 쓴 작품으로, 그들은 지난 250년 동안의 기술 혁명에 대해 썼습니다. 그리고 여기 왼쪽 하단에 증기와 철도의 부상을 본 산업 혁명이 있습니다. 강철과 전기는 우리가 지금 살고 있는 정보 시대로 발전하기 전에 석유와 대량 생산으로 이어졌습니다.

이제 이러한 기술 혁명과 일치하는 것은 그것들이 수십 년 동안 지속되었다는 것입니다. 지금 우리가 처한 가장 최근의 정보 시대는 50년 이상 전인 70년대로 거슬러 올라갑니다.

이제, 이러한 기술 혁명 각각에 대한 흥미로운 점은 가격이 급격하게 떨어지는 주요 투입물이 있는 새로운 범용 기술이 등장했고, 이를 배포하는 데 도움이 되는 적절한 인프라가 있었다는 것입니다. 예를 들어, 증기와 철도는 석탄 가격이 낮아지는 것과 관련이 있었고, 철도는 이를 배포할 수 있는 인프라였습니다. 최근 정보화 시대에 우리는 컴퓨팅 비용의 감소와 인터넷과 같은 배포 인프라의 결합으로 확실히 혜택을 보았습니다.

이제, 이러한 혁명의 중요한 점은 이전에 일어난 일이 다음에 일어날 일의 조건을 설정했다는 것입니다. 그리고 그것에 대해 생각해보면, 그것은 매우 타당합니다. 전기가 없다면 컴퓨터도 없을 것입니다. 컴퓨터가 없다면 인터넷도 없을 것입니다. 인터넷이 없다면 AI의 광범위한 사용도 없을 것입니다.

그리고 정보 시대를 진정으로 앞당긴 것은 무어의 법칙입니다. 그리고 그것은 여기 왼쪽 차트에 나와 있습니다. 인텔의 고든 무어가 몇 년마다 칩에 더 많은 트랜지스터를 집어넣어 더 강력하게 만들면서 비용은 계속 떨어질 것이라는 관찰이었습니다.

그리고 이 관계가 지난 반세기 동안 지속되어 왔다는 것을 알 수 있습니다. 그리고 이는 우리가 시간이 지남에 따라 추적한 컴퓨팅 플랫폼의 변화를 주도했습니다. 그래서 사람들은 컴퓨팅의 메인프레임 시대를 기억할 것입니다. 그 후 개인용 컴퓨터가 책상 위에 등장하기 시작했습니다. 그리고 그 후 스마트폰과 전화가 등장했습니다. 그리고 지금은 칩이 모든 종류의 산업에 침투하는 시대입니다.

이제 흥미로운 점은 동시에 머신 러닝 시스템에서 사용된 컴퓨팅 양이 실제로 꽤 비슷한 비율로 두 배로 증가했다는 것입니다. 이 페이지의 오른쪽에서 볼 수 있듯이요. 그리고 그것이 오른쪽 차트의 첫 번째 시대로 정의됩니다.

하지만 정말 흥미로운 것은 2012년경에 흥미로운 일이 일어났다는 것입니다. 그리고 당신이 본 것은 이 진전이 가속화되는 것처럼 보였다는 것입니다. 이제 2년마다 두 배로 늘어나는 대신, 컴퓨팅 양은 3~4개월마다 두 배로 늘어났습니다. 그리고 그 당시의 큰 변화나 발견은 실제로 2012년경의 이미지 분류 대회였습니다.

그리고 흥미로운 점은 전통적인 중앙 처리 장치인 CPU를 사용하는 대신 실제로 GPU를 사용하여 이러한 신경망을 훈련했다는 것입니다. 그리고 그것이 기본적으로 한 일은 계산 시간을 가속화하고 결과가 극적으로 개선된 것입니다. 그리고 이것이 한 일은 훈련 컴퓨팅 성능에서 이 새로운 궤적을 시작한 것입니다. 이것은 우리가 다시 돌아올 것입니다.

이제 여러분 중 많은 분들이 이 이미지에 있는 사람이 누구인지 아실 겁니다. 이것은 90년대에 IBM의 Deep Blue 컴퓨터가 도전한 체스 그랜드마스터 가리 카스파로프입니다. 흥미로운 점은 당시 이것이 인상적인 컴퓨팅 지능의 업적으로 여겨졌지만 실제로는 그렇지 않았다는 것입니다. 실제로 강조된 것은 순수한 무차별 대입 컴퓨팅 파워가 그 컴퓨팅 파워에 지쳤다면 그랜드마스터보다 더 똑똑할 수 있다는 것입니다.

이제 흥미롭게도 2016년에 비슷한 일이 일어났습니다. 다시 한 번 컴퓨터가 세계 챔피언을 이겼습니다. 이 경우는 바둑에서였습니다. 바둑과의 차이점은 체스보다 무한히 복잡하다는 것입니다. 체스에서 두 수를 둔 후에는 400개의 가능한 수를 두게 됩니다. 바둑에서 두 수를 둔 후에는 130,000개의 다음 가능한 수를 두게 됩니다. 사실, 바둑에는 우주의 모든 원자보다 더 많은 구성이 있다는 놀라운 통계가 있습니다. 흥미로운 점은 지난 슬라이드에서 언급한 지난 10년 동안의 가속화된 진보 덕분에 결과가 가능해졌다는 것입니다. 장기 투자자로서 우리에게 관심을 끄는 것은 바로 이러한 진보입니다. 우리는 이러한 진보를 관찰했고, 이를 가능하게 만든 칩이 한 회사에서 생산되었으며 시장 점유율이 90%라는 사실도 관찰했습니다. 그것이 바로 NVIDIA였고, 그래서 우리는 2016년에 처음으로 이 사업에 관심을 갖게 되었습니다.

지금, 그 당시 흥미로운 점은 투자 사례가 가상 현실과 증강 현실 기회에 크게 기반을 두고 있었다는 것입니다. 그들의 사업의 자동차 부문은 아직 초기 단계였지만 잠재적으로 규모가 컸습니다. 그리고 그들의 사업에는 딥 러닝 기회라는 작고 매우 초기 단계의 부분이 있었습니다. 무엇이 가능한지 파악하기는 정말 어려웠지만, 우리는 확실히 규모가 상당할 수 있는 낙관적인 사례를 가지고 있었습니다. 우리에게 엄청나게 중요한 투자 사례의 또 다른 부분은 사업 문화였습니다.

이제, 90년대 초부터 사업을 운영해 온 CEO 젠슨 왕은 '00억 달러 시장'이라고 부르는 시장에 매우 예리하게 투자하는 것으로 잘 알려져 있습니다. 이제, 그것은 시장이 지금 00억 달러일지 몰라도, 규모 면에서 절대적으로 기념비적일 수 있다는 것을 재미있게 말하는 방식입니다. 그리고 그것이 그가 지난 20년 정도 동안 매우 예리하게 해 온 것입니다.

그리고 우리는 약 180억 달러의 시가총액을 가지게 되었습니다. 그리고 당시 우리 분석가 중 한 명은 실제로 그녀의 상승 사례가 충분히 낙관적이지 않다고 생각했기 때문에 더 조사하도록 강요받았습니다. 사실, 우리 조사 자료에서 그녀는 실제로 "여기서 상승 사례를 생각해내고 있지만 공상과학에 가깝다고 생각합니다."라고 말했습니다.

하지만 그녀가 그 연구 보고서에서 말한 흥미로운 내용 중 하나는 딥 러닝 기회와 그 기술의 응용 분야가 겉보기에 무한하다는 것이었습니다. 그래서 그녀가 한 일은 매우 낙관적인, 실제로 25배 상승하는 사례, 엄청나게 맑은 푸른 하늘을 생각해 낸 것이었고, 그것은 2026년까지 5,000억 달러 규모의 회사였습니다. 나머지는 역사가 되었습니다.

모든 사람이 지금의 주가와 시가총액이 얼마인지 알고 있습니다. 8년도 지나지 않아 회사의 가치는 3.5조 달러가 되었습니다. 그리고 그것이 우리에게 말해준 것은, 그리고 우리가 장기적인 글로벌 성장을 운영하는 기간 동안 경험했던 것은, 우리는 궁극적으로 얼마나 위대한, 위대한 성장 기업이 될 수 있는지 과소평가하는 경향이 있다는 것입니다.

2021년과 2022년 내내 50% 하락이 있었습니다. 그래서 우리의 투자 프로세스는 엄청난 잠재력을 가진 적절한 회사를 찾고 매우 인내심을 갖는 데 중점을 두고 있습니다. 흥미로운 점은 NVIDIA가 여기에서 어디로 갈 것인가입니다.

그래서 Baillie Gifford에 있는 것 중 하나는 Sidekick이라는 것으로, 특정 데이터 저장소를 조사할 수 있게 해줍니다. 그리고 우리는 지난 30~40년 동안의 연구 도서관을 가지고 있는데, 그 기관의 모든 지식이 한곳에 있습니다. 그래서 저는 Sidekick에 투자자들이 장기적 사례에 대해 어떻게 생각하는지 물어보자고 생각했습니다.

그래서 저는 여기 있습니다. NVIDIA에 대한 가장 낙관적인 상승 사례가 무엇인지 말씀해 주세요. 그리고 흥미롭게도, Sidekick은 AI 시스템이 모든 도메인에서 천재 수준의 역량을 달성할 수 있다는 내용으로 돌아왔습니다. 단순히 인간을 대체하는 것이 아니라, AI는 지적 힘의 증폭자가 되어 사람들이 이전에는 불가능했던 수준의 정교함과 창의성으로 운영할 수 있게 해줍니다. 그리고 마지막으로, 이 변화에서 NVIDIA의 역할은 기초가 될 수 있습니다.

그래서 진짜 질문은, 아시다시피, 앞으로 5~10년 안에 NVIDIA가 15조 달러 규모의 회사가 될 수 있을까요? 그보다 더 높을 수 있을까요? 그리고 저는 회사가 어디로 갈 수 있는지에 대해 긍정적이고 낙관적으로 계속 생각하는 것이 정말 중요하다고 생각합니다.

지금 우리가 장기 글로벌 성장과 Baillie Gifford에 투자하는 방식은 일반적으로 시간적 지평을 넓히려는 것입니다. 우리는 10년 이상 후의 세상이 어떻게 될지 상상하려고 합니다. 그리고 우리는 그렇게 하려고 노력하는데, 그 시간적 지평을 생각하는 다른 투자자가 많지 않기 때문입니다. 그리고 우리는 또한 진전이 하룻밤 사이에 이루어지지 않는다는 것을 알고 있습니다. 회사의 진전에는 시간이 걸립니다. 그리고 저는 많은 투자자가 하고 굴복하는 것은 단기적으로 일어나는 일은 과대평가하고 장기적으로 일어나는 일은 과소평가하는 경향이 있다는 것입니다. 그리고 저는 NVIDIA가 그 좋은 예라고 생각합니다. 그 진전은 시간이 걸렸습니다.

그리고 이것이 우리가 생각하는 2035년의 세상입니다. 그리고 이것들은 현재 장기 글로벌 성장에 가장 많이 반영된 주제입니다. 이제 AI는 확실히 전 세계 모든 산업에 퍼져 있습니다. 우리는 이미 그 영향을 보고 있습니다. 하지만 가장 큰 영향은 앞으로 5~10년 동안 여전히 느껴질 것이라고 생각합니다. 그리고 오늘 여러분께 보여드릴 것은 이미 그런 것을 보고 있는 몇 가지 예일 뿐입니다. 하지만 흥미로운 점은 그것이 가장 분명한 분야와 산업이 아닐 수도 있다는 것입니다.

이제 AI가 효과적으로 사용되는 것을 계속 볼 수 있는 한 분야는 전자상거래입니다. 많은 사람에게 이는 꽤 잘 이해되고 있습니다. 저희도 이해합니다. 저희는 지난 20년 동안 Amazon에 투자해 왔습니다. 포트폴리오에는 다른 여러 전자상거래 사업이 있습니다. 온라인 상거래에서와 같이 클릭과 주문이 점차 오프라인 상거래를 대체하고 있다는 생각입니다. 그리고 우리가 보고 있는 것은 세계의 특정 지역에서 침투율이 여전히 엄청나게 낮다는 것입니다. 그래서 저희는 여전히 앞으로 엄청난 성장 기회가 있다고 생각합니다.

사실, 2007년으로 돌아가서, 우리는 당시 제프 베조스와 이야기를 나누었습니다. 그가 이야기한 것 중 하나는 그의 사업에서 원자재가 시간이 지남에 따라 상당히 저렴해지고 더 강력해지고 있다는 것이었습니다. 그가 이야기한 것은 컴퓨팅 파워와 무어의 법칙의 힘으로, 시간이 지남에 따라 그의 사업이 더 효율적이 되었다는 것이었습니다. 월마트와 비교했을 때, 성장을 원한다면 상당한 자본 투자를 해야 했습니다. 그리고 그것은 실제로 그런 유형의 사업에 중요한 추진력이었습니다.

하지만 AI가 산업을 변화시키는 또 다른 분야는 광고계입니다. 이제 60~70년대로 돌아가서 뉴욕 매디슨 애비뉴에 있었다면 어땠을지 생각해보세요. TV에서 Mad Men을 본 사람이라면, 그것이 옛날이 어땠는지에 대한 정말 좋은 요약일 겁니다. 이것은 방송 매체의 시대였습니다.

지금, 그 당시에는 광고가 반드시 개인에게가 아니라 대중에게 말을 걸었던 때였습니다. 그리고 그것은 매우 합리적입니다. 브랜드는 빌보드에 광고를 게재했습니다. 잡지일 수도 있고, TV 광고일 수도 있습니다. 하지만 그것은 매우 일방적인 관계였습니다.

당시 광고 대기업들은 재치와 직감에 의지했습니다. 그들은 이런 캠페인을 만들었고, 소비자들에게 공감을 얻을 수 있기를 바랐습니다. 그리고 그들이 한 일은 우리의 시선이 있을 것이라고 생각한 곳에 꽤 비싼 광고 공간을 지불하는 것이었습니다.

이제, 우리가 이 지진적 변화를 보기 시작한 것은 2010년대와 20년대에 이르러서였습니다. 그리고 그것은 디지털 기술, 엄청난 양의 데이터, 그리고 연결성의 힘에 의해 재형성되었습니다.

여기서 저는 Netflix를 예로 들었지만, 사실 그들은 광고계에 비교적 새로운 회사입니다. 구독자이고 광고 계층을 사용하는 사람이 있다면, 이런 시대의 진짜 거물은 Meta와 Alphabet과 같은 회사입니다. 그리고 그들은 지난 수십 년 동안 사업을 추진하기 위해 광고를 매우 예리하게 사용해 왔습니다.

지금 이 시대는 개인화의 시대입니다. 이제 광고가 실제로 무엇을 말하는지보다 광고를 누가 보는지가 훨씬 더 중요합니다. 그리고 우리가 보고 있는 것은 이 분야에서 AI가 엄청나게 효과적으로 사용되고 있다는 것입니다.

우리가 투자하는 회사는 The Trade Desk입니다. 그리고 그들의 소프트웨어가 분당 9억 개의 광고 노출을 분석하고, 주어진 예산으로 가장 높은 수익을 낼 수 있는 기회와 적절한 광고주를 매치한다는 점이 흥미롭습니다.

이제 The Trade Desk는 이러한 예측 엔진을 사용하여 광고 결정을 자동화합니다. 각 개인에게 매우 개인화된 광고를 만드는 데 도움이 되는 엄청난 양의 데이터가 있습니다. 그리고 우리는 그 기회가 광대하다고 생각합니다. 그리고 실제로 그 기회는 메타와 알파벳의 소위 벽으로 둘러싸인 정원 밖에 있는 모든 것입니다.

현재는 대부분 커넥티드 TV에서 제공되지만, 이제 Netflix와 Spotify와 제휴를 맺었습니다. 따라서 이러한 플랫폼에서 광고를 듣기 시작했다면 The Trade Desk 기술 때문일 가능성이 큽니다.

이제, 우리가 흥미로운 발전을 보고 있는 또 다른 분야는 의료 분야입니다. 이제, 우리의 주장 중 하나는, 알다시피, 의료가 시간이 지남에 따라 코딩 가능해진다면 어떨까요? 이제, 우리는 0과 1로 프로그래밍하는 데 익숙해졌고, 컴퓨팅에서 수십 년 동안 그렇게 해왔습니다. 하지만 이제 흥미로운 점은 삶의 구성 요소로 코딩할 수 있다는 것입니다.

이제, 그 빌딩 블록은 우리의 DNA입니다. 그리고 우리가 흥미로운 발전을 보고 있는 한 분야는 실제로 수술 환경입니다. 그리고 현실은 대부분의 수술이 여전히 대부분 인간이 수행한다는 것입니다. 그리고 이것은 여기 수술에 대한 매우 전통적인 그림입니다. 그리고 흥미롭게도, 수술의 95% 이상이 개방 수술이거나 최소 침습 복강경 키홀 유형의 수술입니다.

그런데 이런 종류의 수술에서 흥미롭고 안타까운 점은 회복 기간이 길어지고, 출혈량도 늘어나고, 흉터가 생기고, 조직에 손상이 생길 수 있다는 것입니다. 그리고 이건 로봇 수술과 비교한 것입니다.

지금, 2009년부터 투자해 온 회사는 Intuitive Surgical입니다. 그 당시에는 약 50만 건의 수술이 있었던 것 같습니다. 지금은 누적으로 1,500만 건이 넘습니다. 그리고 미국에 살고 전립선 절제술을 받아야 한다면, 그 중 약 90%가 로봇을 사용하여 수행됩니다.

이제 외과의가 기기를 어떻게 조작하는지 보실 수 있습니다. 그리고 여기 보이는 것은 실제로 마지막 버전 이후 컴퓨팅 파워가 10,000배 향상된 새로운 기기입니다. 이제, 무슨 뜻일까요? 글쎄요, 그 혜택 중 하나는 촉각적 피드백입니다. 과거에 외과의라면 특정 시술에 로봇을 사용하는 데 다소 조심했을 수 있습니다. 예를 들어 종양을 수술하고 있고 종양이 딱딱한지 부드러운지 알아야 하기 때문입니다. 종양을 절개해서 터지면 암세포가 수술실로 들어가는 것을 원하지 않기 때문입니다.

하지만 이 새로운 시스템의 흥미로운 점은 이제 촉각적 피드백이 있다는 것입니다. 외과의는 손가락을 사용하는 것과 비슷하게 실제로 가하는 힘을 느낄 수 있습니다. 그리고 이러한 발전은 멍이 드는 것을 도울 것입니다. 다양한 유형의 종양을 더 잘 식별할 것입니다. 그리고 진정한 발전은 이러한 시술이 축적하는 방대한 데이터 세트에서 나올 것입니다. 현재 약 5천만 건 이상의 시술이 있습니다. 그들은 25년간의 운동학 및 비디오 데이터를 보유하고 있습니다. 그리고 그들이 사용하는 것은 예측 능력을 더욱 개선하기 위한 인공 지능입니다.

시간이 흐르고, 앞으로 5년 안에, 이러한 기술의 발전으로 인해 훈련이 더욱 향상되고, 정확도와 효율성이 향상될 것입니다. 그리고 시간이 지나면서 수술이 완전히 자동화될 수도 있을 것입니다.

그리고 또 다른 분야는 AI가 많은 산업에 확산되고 있다는 것입니다. 하지만 자동화 분야에서는 이 분야가 장기적인 글로벌 성장에서 점점 더 큰 비중을 차지하기 시작했습니다.

이 이미지는 현재 전통적인 창고가 어떤 모습인지 잘 보여줍니다. 우리가 비교적 잘 알고 있는 것입니다. 그리고 실제로 이 페이지에서 볼 수 있듯이, 그것은 복잡한 인간 노동의 계곡입니다. 현실은 근로자들이 마일을 걸어야 한다는 것입니다. 그들은 수동으로 픽업하고 포장하고 재고를 추적합니다. 그리고 현실은 그것이 오류로 이어진다는 것입니다. 그것은 비효율적인 라우팅으로 이어집니다. 그리고 불행히도, 그것은 확장하기 어렵습니다.

지금 들어와서 전통적인 창고를 대체하기 시작한 것은 자동화된 창고입니다. 그리고 저는 그것에 대해 생각하는 정말 좋은 방법이 있다고 생각합니다. 그것은 지금 이 창고 안에 있는 로봇의 교향곡과 같습니다. 그리고 이 기술 중 일부를 살펴보면, 테트리스가 포뮬러 원을 만나는 것처럼 보입니다.

지금 우리가 투자하는 회사는 Symbotic입니다. Symbotic은 창고를 더 자동화할 수 있는 키트를 제공합니다. 각 플랫폼의 가격은 약 5천만 달러이므로 확실히 싸지는 않습니다. 시속 25마일로 뛸 수 있는 400대의 자율 로봇을 얻을 수 있고, 하루에 약 10테라바이트에 달하는 엄청난 양의 데이터를 방출합니다.

흥미로운 점은 NVIDIA와 같은 회사가 이를 효과적으로 조율할 수 있는 칩을 가지고 있다는 것입니다. 따라서 궁극적으로 이러한 차별화된 기술은 머신 러닝 알고리즘이 각 로봇이 어느 시점에 어디에 있는지 이해할 수 있는 능력에 의해 구동됩니다. 그리고 그것은 NVIDIA 그래픽 처리 장치와 NVIDIA 칩에 의해 구동됩니다. 따라서 NVIDIA가 시간이 지남에 따라 혜택을 볼 수 있는 또 다른 예가 있습니다. 그리고 그 혜택은 매우 명확합니다.

인간이 창고에서 기존 팔레트나 상자를 옮기는 데 팔레트당 약 55센트가 들었습니다. 지금은 비용이 5센트 정도로 줄었습니다. 따라서 미국의 월마트가 이 기술로 42개의 유통 센터를 모두 개조할 것이라는 것은 이해할 만합니다. 그리고 다른 사업체도 자동화할 수 있는 엄청난 잠재력이 있다는 것을 알 수 있습니다.

이제 제가 이야기하고 싶은 마지막 분야는 아마도 가장 분명한 분야 중 하나일 것입니다. 칩의 세계입니다. 그리고 그것은 분명히 AI 혁명의 곡괭이와 삽입니다. 그리고 실제로 AI 혁명을 촉진하는 것은 표준이며 칩은 그것에 필수적입니다. 그리고 거기에는 엄청난 기회가 있다는 것이 매우 분명합니다. 매년 1조 개가 넘는 칩이 생산되고, 이는 1인당 약 140개에 해당합니다. 따라서 결과적으로 이 기회 세트는 경쟁자들에게 분명히 엄청나게 매력적입니다. 그리고 여러분이 보기 시작한 것은 공공 시장과 사적 시장에서 약간의 혼란과 경쟁이 들어오는 것입니다.

이제, 우리는 2010년대 초반부터 민간 기업에 투자해 왔습니다. 우리는 약 150개의 민간 기업에 약 100억 달러의 고객 자본을 투자했습니다. 그리고 현재 우리가 정말 관심을 가지고 투자하고 있는 기업 중 하나는 Tenstorrent라는 기업입니다.

이제 그들은 NVIDIA가 지난 10년 정도 동안 해왔던 것과 매우 유사한 칩 제조업체이며 ASML, TSMC[및] NVIDIA의 가치 사슬을 실제로 파괴하려고 노력하고 있습니다. 이제 Tenstorrent가 시도하는 것은 AI와 CPU 플랫폼을 통합하는 측면에서 차별화된 전략을 도입하는 것입니다. 많은 칩 회사가 그렇게 시도하지 않았습니다. 그리고 소프트웨어 스택 측면에서 그들은 완전히 오픈 소싱을 믿습니다. 즉, 잠겨 있는 NVIDIA가 아니라 특정 CUDA 소프트웨어 플랫폼을 사용하고 보유해야 합니다.

우리에게 흥미로운 점은 우리가 항상 업계의 거물과 비전가를 따르려고 노력한다는 것입니다. Tenstorrent의 CEO인 Jim Keller는 확실히 지원해야 할 사람이라고 생각합니다. 그는 엄청난 경험을 가지고 있으며, Apple이 iPhone에 구동되는 최초의 독점 칩을 생산하려고 처음 시도했을 때 Apple에 있었다는 점이 흥미롭습니다. 그는 AMD에 있었고, 궁극적으로 AMD를 사업으로 되살린 Zen 칩 생산에 중요한 역할을 했습니다. 그리고 그는 Tesla에 있었고, 최초의 자동 조종 칩 생산에도 중요한 역할을 했습니다.

그래서 우리는 특히 칩 산업에서 차세대 도전자는 다른 상장 기업뿐만 아니라 사적 시장에서도 나올 것이라고 생각합니다. 그래서 우리가 거기에 있는 것이 정말 중요하다고 생각합니다.

결론적으로, 저는 모두가 ChatGPT와 인공지능에 흥분하고 있다고 생각하지만, 그것은 인공지능의 한 응용 분야일 뿐입니다. 진보는 일어나고 있지만, 우리는 항상 이러한 급속한 변화, 소위 급속한 변화가 여전히 엄청나게 느리게 일어난다는 것을 알고 있습니다. 따라서 진보에는 시간이 걸린다는 것을 알고 있기 때문에 장기적인 사고방식을 갖는 것이 중요합니다.

우리는 AI가 모든 산업에 침투할 것이라는 것을 알고 있으며, 여러분은 몇 가지 예를 보았습니다. 광고 분야의 Trade Desk, 의료 분야의 Intuitive, 산업 자동화 또는 창고 자동화 분야의 Symbiotic, 칩 산업의 Intensive Tenstorrent. 그리고 저는 AI가 모든 배를 자동으로 들어올릴 조류가 아니라는 것이 매우 분명하다고 생각합니다.

기업들이 AI를 더 흥미롭고 혁신적인 방식으로 사용하는 것을 발견하게 될 것입니다. 그래서 우리는 여전히 몇몇 큰 승자가 인공지능의 결과로 주식 시장에서 번창할 것이라고 생각합니다. 이제, 저는 이만 말씀드리겠습니다. 들어주셔서 감사합니다

 

 

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한국투자TDF알아서 2050, 2060 포트폴리오 비교