인공지능 관련주 아마존의 주가전망과 엔비디아, IBM, 마이크론 분석

미국 인공지능 관련주

2023년 미국 인공지능 관련주 아마존(Amazon)의 전망

 

인공지능(AI)은 현재 가장 뜨거운 기술 분야 중 하나입니다. AI는 컴퓨터가 인간의 지능을 모방하여 언어 처리, 시각 인식, 객체 조작, 추론, 계획, 학습 등의 작업을 수행할 수 있게 하는 기술입니다. AI는 기계 학습(machine learning)을 통해 만들어집니다. 기계 학습은 거대한 양의 데이터로 시스템을 훈련시키고, 훈련된 시스템을 새로운 데이터에 대해 추론할 수 있게 하는 과정입니다. 

 

예를 들어, 이미지에서 객체를 감지하는 시스템을 만들기 위해서는 해당 객체가 포함된 이미지를 시스템에 제공하여 시스템이 다른 이미지에서도 해당 객체를 감지할 수 있도록 학습시켜야 합니다. 시스템이 감지한 객체의 수가 많아질수록 감지 시스템은 더 정확해집니다.

AI는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 많은 기술 회사들은 AI를 사용하여 기존의 업무를 강화하고 있습니다. 예를 들어, 로봇, 자율 주행 차, 가상 비서 등의 고도의 응용 분야뿐만 아니라, 구글(Google)은 지메일(Gmail) 사용자를 위해 스팸을 걸러내는 데 AI를 사용하고 있습니다. 아마존(Amazon)은 고객에게 제품을 추천하는 데 AI를 사용하고 있으며, 넷플릭스(Netflix)는 콘텐츠 제작과 추천에 AI를 사용하고 있습니다.

 

최근에는 오픈AI(OpenAI)의 ChatGPT가 생성형 AI(generative AI)라고 하는 인공지능의 한 분야에서 얼마나 멀리 왔는지 보여주었습니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 소리, 아이디어 등을 생성할 수 있는 인공지능입니다. 이러한 대규모 언어 모델(large language model)의 잠재력은 엄청납니다.

또한 일부 회사들은 AI에 필요한 하드웨어, 소프트웨어, 서비스, 전문 지식 등을 판매함으로써 직접적으로 AI로부터 수익을 창출하고 있습니다. 이러한 회사들은 진정한 인공지능 관련주라고 할 수 있으며, 다음과 같은 회사들이 포함됩니다.

2023년 아마존 주가 @NAVER

그래픽 칩과 자율 주행 차를 위한 엔비디아(NVIDIA)

엔비디아(NVIDIA)는 선도적인 그래픽 칩 회사로서 AI 붐에 적극적으로 참여하고 있습니다. 그래픽 카드는 데이터 센터에서 AI의 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 기계 학습의 훈련 단계는 많은 계산력을 요구합니다. 반면에 훈련 이후의 추론 단계는 상대적으로 적은 계산력이 필요합니다. 엔비디아의 그래픽 카드는 훈련과 추론 모두에 사용될 수 있으며, 데이터 센터에서의 표준이 되었습니다.

 

엔비디아는 또한 자율 주행 차 분야에서도 강력한 입지를 확보하고 있습니다. 엔비디아의 자율 주행 플랫폼인 드라이브(Drive)는 자동차 제조사들과 협력하여 차량의 센서, 카메라, 레이더, 지도 등을 통합하고, AI를 사용하여 차량의 운전을 지원하거나 대체할 수 있습니다. 엔비디아는 2023년에 자율 주행 차를 위한 새로운 그래픽 칩인 오리온(Orion)을 출시할 예정입니다.

 

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다양한 산업에서 인간의 지능을 보완하는 IBM

IBM은 AI의 선구자로서, 1956년에 최초의 인공지능 컨퍼런스를 개최한 회사입니다. IBM은 AI를 사용하여 다양한 산업에서 인간의 지능을 보완하고 있습니다. IBM의 AI 플랫폼인 왓슨(Watson)은 의료, 금융, 법률, 교육 등의 분야에서 데이터를 분석하고, 문제를 해결하고, 의사 결정을 지원합니다.

 

왓슨은 또한 자연어 처리(natural language processing)와 음성 인식(speech recognition)에도 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 왓슨은 2011년에 퀴즈 쇼 '제퍼디(Jeopardy)'에서 인간 챔피언들을 이긴 바 있으며, 2023년에는 오픈AI의 ChatGPT와 대화하는 데모를 선보였습니다.

데이터 센터와 자율 주행 차를 위한 메모리 칩 회사 마이크론(Micron)

마이크론(Micron)은 메모리 칩 회사로서, AI에 필수적인 역할을 하고 있습니다. 메모리 칩은 데이터를 저장하고 전송하는 데 사용되며, AI 시스템의 속도와 효율성에 영향을 줍니다. 

 

마이크론은 DRAM(Dynamic Random Access Memory)과 NAND(Not And) 플래시 메모리 등의 다양한 메모리 칩을 생산하고 있습니다. 마이크론은 또한 3D XPoint라는 새로운 유형의 메모리 칩을 개발하였습니다. 3D XPoint는 DRAM보다 10배 빠르고 NAND보다 1000배 빠르며, 기존의 메모리 칩보다 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다. 마이크론은 이러한 메모리 칩을 데이터 센터와 자율 주행 차 등의 AI 응용 분야에 공급하고 있습니다.

음성 인식 기술, 클라우드 컴퓨팅, 전자 상거래 분야에서 압도적인 아마존(Amazon)

아마존(Amazon)은 전자 상거래 분야에서 세계 최대의 기업입니다. 아마존은 AI를 사용하여 고객에게 제품을 추천하고, 배송 시간을 단축하고, 사기를 방지하고 있습니다. 

아마존(Amazon)은 음성 인식 기술 분야에서도 선두주자입니다. 아마존은 자신의 음성 비서인 알렉사(Alexa)를 통해 고객들에게 음성으로 제품을 주문하거나, 음악을 재생하거나, 날씨를 확인하거나, 질문에 답하거나, 스마트 홈을 제어하거나, 다양한 스킬을 사용할 수 있게 해 줍니다. 알렉사는 또한 개발자들이 자신의 음성 애플리케이션을 만들 수 있도록 알렉사 스킬 키트(Alexa Skills Kit)를 제공하고 있습니다.

아마존은 또한 클라우드 컴퓨팅 분야에서도 세계 최대의 기업입니다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services, AWS)는 인터넷을 통해 다양한 컴퓨팅 자원과 서비스를 제공하는 플랫폼입니다. AWS는 AI와 ML 분야에서도 가장 완벽한 서비스와 인프라를 제공하고 있습니다. AWS는 데이터 과학자와 ML 개발자를 위해 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 배포 등의 전 과정을 지원하는 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)와 같은 ML 서비스를 제공하고 있습니다.

 

또한 AWS는 음성, 비전, 문서 등의 다양한 분야에서 쉽게 AI를 적용할 수 있는 목적별 AI 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어, 아마존 리코그니션(Amazon Rekognition)은 이미지와 비디오에서 얼굴, 객체, 텍스트 등을 감지하고 분석하는 서비스입니다. 아마존 폴리(Amazon Polly)는 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 서비스입니다. 아마존 트랜스크라이브(Amazon Transcribe)는 음성을 텍스트로 변환하는 서비스입니다.

최근에 AWS는 생성형 AI(generative AI)라고 하는 인공지능의 한 분야에서 새로운 서비스와 기능을 발표했습니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 소리, 아이디어 등을 생성할 수 있는 인공지능입니다. 이러한 대규모 언어 모델(large language model)의 잠재력은 엄청납니다. AWS는 생성형 AI 애플리케이션을 쉽게 구축하고 확장할 수 있는 아마존 베드락(Amazon Bedrock)이라는 새로운 서비스를 출시했습니다.

 

아마존 베드락은 AI21, Anthropic, Stability AI와 같은 최고의 AI 스타트업 모델 공급자들로부터 기반 모델(foundation model)이라고 하는 초대형 ML 모델에 쉽게 접근할 수 있게 해 줍니다. 또한 AWS가 개발한 타이탄(Titan) 가족의 기반 모델에도 독점적으로 접근할 수 있습니다.

아마존은 AI와 ML 분야에서 압도적인 성장과 혁신을 보여주고 있습니다. 아마존은 고객들에게 더 나은 경험과 가치를 제공하기 위해 AI와 ML을 활용하고 있으며, 다른 기업들에게도 AI와 ML을 쉽게 적용할 수 있도록 도와주고 있습니다. 아마존은 2023년 인공지능 관련주로서 더욱 높은 평가를 받을 것으로 예상됩니다.