마켓 비하인드는 좀 특별한 시간을 준비를 했습니다. 어, 트럼프 당선 이유라고 봐야 되겠죠.

유난히 하여간 그 전부터 사실 뭐 조짐이 없었던 건 아니긴 합니다만 유난히 AI 소프트웨어 관련된 얘기들이 월가를 중심으로 지금 크게 나오고 있습니다.

주가도 엄청나게 많이 올랐고요. 어, 근데 결국 이제 이게 앞으로 시사하는 바가 뭔지에 대한 해석은 좀 분명히 해야 될 것 같습니다.

이게 일종에 아 뭐 트렌드 이렇게 볼 수가 있는 건지 아니면 본가 내년에는 정말 AI 소프트웨어 쪽이 뭔가 확실한 어떤 그런 모습을 보여줄 수 있을 것이 이런 부분들에 대한 것들을 좀 살펴보는 게 결국은 우리 시장 특히 이제 우리 쪽에 이 소프트웨어 관련 종목들, 산업들, 이런 부분 특히 이제 AI 연관돼서 겠죠.

여러 가지 시사한 점들 또 우리가 좀 살펴봐야 될 부분들을 좀 유추해 볼 수 있기 때문이라 생각이 좀 듭니다.

그래서요 국내 AI 소프트웨어의 대표 주자 중에 한 분이시죠.

이 솔트룩스 이경일 대표님 모시고 오늘 말씀 좀 들어보겠습니다.

대표님 어서 오십시오. 안녕하십니까. 네. 경영자시니 일단 이거부터 여쭤봐야 되겠습니다.

뭐 얼마 안 남으세요. 2025년이 지금 좀 걱정하시는 마음이 크세요?

아니면 뭔가 기대되고 설레는 마음이 크세요? 어 근본적으로는 AI, AI 소프트웨어 성장세가 굉장히 경고합니다.

그렇기 때문에 상당히 낙천적인데요.

어 저희는 한국하고 미국하고 사업을 하고 있긴 한데, 이제 조건부로 사실은 굉장히 경쟁이 심해질 것뿐만 아니라, 그죠?

또 사실은 뭐 변동 요인이 너무 많으니까 어 걱정이 더 많죠, 지금.

그러니까 한마디로 표현하면 내년 상반기를 어떻게 지내냐 따라서 어 우리 그 닷컴 버블 때 있었던 것처럼 생존하는 기업들 하고 또 빠르게 성장하는 기업이 극명하게 나눠지게 되겠죠.

네, 그러니까 이거를 버티고 이겨내느라 싶은 생각이 듭니다.

예, 이게 사실은 경영자와 밑에 있는 신입 사원하고 사실은 생각이 같을 수가 없거든요.

그래서 제가 어쨌든 이 AI 소프트웨어를 좀 오랫동안, 대표님 사실은 굉장히, 어떻게 선구자적인 역할을 해 오셨던 분이기 때문에 그동안의 과정도 잘 아실 거고, 그러다 보니 앞으로에 대한 전망도 어떻게 보면 업계에는 누구보다도 잘 아실 것 같아 그 질문부터 좀 드려봤습니다.

일단 좀 바로 좀 구체적인 질문을 좀 쭤 보면, 좀 전에 말씀하신 건 내년에 상당히 이쪽이 좀 여러 가지로 기대가 된다.

업 자체는 말씀을 하셨는데, 물론 경쟁도 그만큼 치열해지면 왜 내년에 AI 소프트웨어 쪽이 이렇게 기대가 될 정도로, 어, 이렇게 뭔가 뭐 좋아질 거다, 뭔가 좀, 어, 바뀔 거다, 이런 것들을 생각하시는 건지요?

일단 세 가지 그 큰 변화가 있습니다.

예, 첫 번째는 기본적인, 근본적으로 세상을 바꾸거나 변화를 시킬 수 있는 기술이 검증됐다는 게 중요합니다.

네, 그 채치 PT를 포함한 우리 흔히 말하는 거대 언어 모델, 또 생성 인공지능 기술이 본격적으로 일반인이 사용하게 된 게 재작년도 11월 달이거나, 네, 그 정확히 표현하면 1년 반도 채 안 됐어요.

그런 거죠. 네, 네, 네. 그러니까 뭐, 어, 본격적으로 활용이 되고 나서 어 사용자들에게 지금처럼 많이 사용이 된 거는 역대 모든 기술 중에서 가장 빠르게 성장하고 가장 빠르게 검증된 기술이라고 볼 수가 있죠.

그러니까 이 직전이 인터넷보다 훨씬 더 빨리 인터넷은 보통 6년에서 7년 걸렸던 거를 1년 반만에 해낸 거니까요.

훨씬 빠른 거죠. 거의 다섯 배 이상 빠른 거고요.

그다음에 두 번째가 기대가 되는 점은 이제 내년도 시장은 뭐 어떤 분들은 혹자들은 라지 랭기지 모델이라는 채치 PT 시대는 이제 끝났다기보다 끝나고, 예, 그걸 기반해서 에이전트의 시대가 시작이 됐다라는 말을 많이 해요.

예, 그 얘기는 라지 랭귀지 모델이라고 얘기하는 챗GPT와 같은 것은 텍스트를 넣으면 텍스트로 답변을 중심이죠.

근데 에이전트라는 것은 문제 해결에 집중을 하게 됩니다.

아, 이게 굉장히 단순한 어떤 검색 이런 것에서 이제는 뭔가 활용도가 훨씬 더 확대된다.

이런 말씀이군요. 그러니까 문제 해결이라고 얘기하는 산업 현실이나 각 개인에 이르기까지 각자가 가지고 있는 지적 노동의 결과물 또는 지적 노동을 통해서 해내려고 하는 의사 결정에 영향을 미치게 되는 거죠.

거의 모든 산업 분야에. 그래서 내년도는 어 에이전트의 한 해다 봐도 될 정도로 굉장히 빠르게 성장을 하고 있어요.

어, 그래서 그게 이제 두 번째 어떻게 보면은 성장을 하기 위한 기둥이라고 볼 수가 있을 것 같아요.

세 번째는요. 사실은 우리 물 밑에서 눈에는 잘 안 보였지만 지난 한 2년 동안에 과연 이 기술과 그다음에 이런 변화가 현실적으로 어떤 문제를 해결하고 더 어떻게 개선이 될 수 있을까 하는 많은 실험들이 있었어요.

네, 그거를 이제 저희 분야에서는 어, Proof of Concept 프로젝트라고 얘기해서 개념 검증을 한다고도 하고요.

파일럿 프로젝트 같은 것도 많이 했거든요.

파일럿 프로젝트라, 그 좀 와닿네요. 이제 네, 파일럿 프로젝트는 실제 이거 될까 하고 했는데, 그죠?

되는 거를 많이 발견한 거예요.

아, 그래서 실제로 유즈 케이스라고 얘기하는데, 활용 사례들, 실용 사례들을 엄청 개발하기 시작했어요.

그리고 그거에 기반해서 어 사업을 시작한 스타트업들이 돈을 벌기 시작했습니다.

수익이라는 매출이 올라오기 시작했는데, 이제 어, 매출이 비용을 지출하는 것을 따라잡으려면 시간은 좀 더 걸릴 수 있을 것 같아요.

아직은 흑자는 아니지만, 그렇죠. 근데 굉장히 빠르게 전체 매출이 증가되고 있다는 거죠.

근데 이게 굉장히 중요한데요. 아까 이제 경영적 관점으로 말씀을 하셨는데 경영적 관점으로 보면 초기 시장의 기업이 가져가야 되는 가장 중요한 요소는 마켓 쉐어, 그렇죠.

누가 더 시장을 장악하느냐, 그 초기 시장에서 마켓 쉐어를 크게 가지고 간 기업이 시장이 빠르게 성장하면 성장할수록 지배 구조를 가지게 되니까요.

음, 그래서 내년도에는 각 유즈 케이스나 실제로 적용 사례별로 티컬에서 그니까 특정 도메인이나 특정 산업 분야에서 그 시장을 선점을 하고 어, 마켓 쉐어를 늘려 가는 그런 어 선도적 기업들이 두각을 나타내는 게 시작할 거예요.

그런데 지난 몇 년간은 우린 기술이 있어, 그리고 우리는 이 기술이 되게 최고야, 이렇게 얘기를 해 왔다면 이제는 우린 돈을 벌고 있어라는 얘기를 할 거예요.

그냥 단순히 기술을 개발해 누가 잘하느냐 차원이 아니냐, 이제는 누가 그 기술을 적용해서 현실에서 매출을 올리고 수익을 누가 먼저 내느냐 이쪽으로 바뀌고 있다는 얘기거든요.

전통적으로 경영 쪽에서 보면 우리는 캐즘 영어를 많이 썼었어요.

그 초기 시장에서 어 기술이 뭔가 큰 영향을 미칠 거라고 믿어져도 이 기술이 상용이 가는 데는 반드시 깊은 골짜기를 그 캐즘에 멈춘다는 거죠.

근데 명확하게 올해 그 캐즘 넘어가는 현상을 많은 사례에서 발견이 된 거죠.

그러니까 내년도에는 그 캐즘을 넘어가서 흔히 말하는 주도 시장 쪽으로 넘어가서 매출이 증가가 되고 이익률도 증가가 되는 현상을 보이게 될 거라고 보는 거죠.

저 유 회사가 그걸 증명한다고 봐도 돼요.

자유 회사도 그런 변화가 올해 일어났으니까 그 솔트룩스 결국 이제 AI 소프트웨어 회사로 국내에서는 이제 이제 가장 앞선 어떤 활동을 해오고 또 구력도 굉장히 오래되셨고 그런 것들이 좀 나타나고 있던 말씀이신데, 그렇게 되면 실질적으로 한 2년 반, 3년 만에 기술부터 이제 대중화, 캐즘 극복, 그다음에 이제 좀 더 이제 많은 사람들이 활용할 수 있는 이런 식으로 그러면 예전에 인터넷에 비하면 굉장히 빠르게 지금 전개가 되는 거군요.

그러니까 어, 약간 인터넷 히스토리를 보면 우리가 흔히 말하는 인터넷이라는 건 사실은 굉장히 오래된 기술이고, 음, 우리가 통상 인터넷이라고 얘기하는 거는 월드와이드웹이에요.

아, 예. 그 두 가지가 좀 다른데요.

인터넷 위에 월드와이드웹이 작동이 되는 건데요. 이 월드 와이드웹에 우리가 옛날에 '따따따'라고 불렀던 거는 팀 버너스 리라는 친구가 어 1989년도에 제안을 한 거예요.

그리고 첫 번째 웹 브라우저가 나온 게 어 93년, 4년 무렵입니다.

네. 그러니까 기술이 나오고 기술을 사용자가 사용하기 시작하는데 5년이 걸린 거고요.

네. 그리고 아마존이 창업한 게 94년이에요.

예, 그리고 그 아마존이 실질적으로 돈 벌기 시작한 게 대략 2000년부터 시작했고요.

흑자 전환이 제가 정확히 기억은 안 나는데 2004년 넘어서야 흑자 전환을 할까 말까 그랬었거든요.

그것도 한 대략 10년 걸린 거래요.

그렇죠. 그러니까 15년 정도가 걸렸다고 보면 돼요.

근데 지금 AI 관련된 트렌드는 두 배에서 세 배 정도가 빠르다고 보셔도 될 거 같아요.

이렇게 빠른 거는 그만큼 기술이 뭐라 그래야 되나요?

인터넷보다 이렇게 훨씬 더 빠르게 간다는 얘기는 이 다음 다음 그니까 넥스트 넥스트에 대한 것들도 그만큼 빨리 진행이 될 수밖에 없다.

이런 의미 아니겠습니까? 그걸 함부로 예측하기는 좀 어려운데요.

적어도 향후 3년에서 5년 사이에는 지금 속도를 유지할 거 같아요.

음, 지금 속도라고 얘기하는 거는 7년 전에 구글에서 트랜스포머라 쳇 근데 그 100배가 지금 상황으로 보기에는 5년에서 길게는 10년까지는 유지될 가능성이 크다고 봅니다.

근데 그 이후에도 그럼 이 속도를 유지할 것인가라는 거는 쉽지 않다고 판단이 들기도 해요.

심지어는 저유 회사를 포함해서 굉장히 선도적인 전 세계적인 기업들이 보기에는 여태까지 발전 속도의 그 근간은 인공지능의 뇌를 점점 더 크게 만드는 데서부터 나왔거든요.

네네네. 근데 지금 한계가 조금 느껴지는 건 인공지능 뇌를 더 크게 만든다고 해서 더 똑똑해지지 않는 거 같다라는 현상이 나오기 시작하는 거죠.

소 말에는 그 인공지면 학습의 어떤 그런 들어가는 그게 이제 어느 정도 다 소화가 됐다 이렇게 이해를 하면 되겠습니까?

다른 관점으로 보면 트랜스포머 아키텍처 기술이 변화가 일어나고 있는 거죠.

음 자 그럼 그런 부분들 때문에 이제 어떻게 보면은 하드웨어 쪽 소프트웨어 쪽으로 이제 어떻게 보면 이제 어떻게 보면은 하드웨어 쪽 소프트웨어 쪽으로 이제 어떻게 보면 무게 중심이 좀 이동을 한다, 이제 그렇게 봐도 되는 건데 어쨌든 굉장히 지금 빠르게 진행이 되고 있는 거고 지금 당장 사실 올해 엔비디아가 올 초에 뭐 대단한 히트를 치면서 이제 AI 시대가 도래했다라는 걸 어떻게 보면 선구적으로 이끌었던 게 이제 디아인 엔비디아는 대표적인 AI 하드웨어 어떤 기업으로 이제 우리가 이해를 하고 있고 그게 이제 AI 소프트웨어 기업으로 이제 불과 1년도 채 안 된 사이에서 넘어간다 이런 얘기가 벌써 좀 나오고 있는 건데 그만큼 속도가 빠르다는 얘긴 거고 그럼 이제 AI 소프트웨어 쪽으로 가게 되면 하드웨어 회사는 너무나도 분명한 하나의 그 우뚝 선 회사가 있었다 그러면 소프트웨어는 굉장히 다양한 분야 아니겠습니까?

어, 그렇죠. 실제로 매출 전체로 본다면 하드웨어 소프트웨어 어느 쪽이 크냐라고 독립적으로 묻기는 어려워.

이게 주요 큰 변화가 이루어진 건 사실입니다.

방금 말씀드린 것처럼 더 큰 뇌를 더 많은 데이터로 학습하려고 하면 더 복잡하고 큰 하드웨어가 필요한 거죠.

그 기반이 디아라 볼 수가 있죠. 그러니까 엔비디아가 초기에 엄청나게 많이 필요하죠.

아까 말씀드렸던 닷컴 버블로 다시 돌아가 보면 닷컴 버블 맨 처음에는 크게 성공한 회사가 시스코 라우터 연동해서 네트워크 장비를 팔던 회사죠.

그러니까 웹페이지를 만들고 웹페이지를 만들기 위한 컴퓨터를 도입을 하면 그 컴퓨터를 네트워크에 연결해야 되니까 당연히 시스코 장비가 제일 많이 필요하게 됐어요.

근데 그게 5, 6년을 못 가요. 그다음에는 바로 소프트웨어 기업들이 나오기 시작하죠.

우리나라 따지면 네이버 같은 회사일 거고요.

미국으로 따지면 구글이나 아마존 같은 회사죠. 그 네네 아마존을 보면 보면은 어 유통 회사라고 볼 수도 있지만 사실은 그 유통 밑에는 모두 다 소프트웨어 그, 그런데 지금은 그게 더 가속도가 붙었다고 보면 되는 거죠.

그러니까 그래서 2, 3년 길게는 4, 5년 동안에 지배를 했던 그 하드웨어가 소프트웨어 이관을 하게 되는데요.

실제로 AI 시장을 보면 크게 세 가지 그 기둥으로 구성돼 있어요.

하나는 당연히 하드웨어, 하드웨어.

두 번째는 그 하드웨어들을 연결해서 서비스할 수 있도록 하는 인프라입니다.

예, 그 인프라를 우리는 통상 IDC라고 부르고요. 또 뭐 데이터 센터라고 부르죠.

아, 예, 그렇게 하면 이해하기 쉽네요. 예, 근데 그 데이터 센터가 과거 AI, 과거 다른 데이터 센터하고 다른 게 전력과 에너지를 어마어마하게 먹습니다.

그렇죠. 예, 예. 그래서 새로운 시장이 만들어지는 게 예를 들자면 소형 원자력 발전도 SMR 같은 시장도 만들어지게 되고 또 어 고전력 IDC 확보를 하는 것과 여기에 얼마나 어 에너지 효율적인 체계를 갖추는 것도 굉장히 중요한 하나의 기둥이고요.

세 번째 이 두 가지 위에 올라가서 완성을 해 주는 게 소프트웨어와 서비스가 된다고 보시면 될 거 같아요.

예, 실제로 이 시장이 얼마나 규모가 커지냐.

그럼 대략 뭐 사실은 포캐스팅 하는 기간마다 다르지만 어 대부분으로 공통적으로 그 시장 규모가 2030년 정도 됐을 때가 대략 500조원에서 800조원 될 거라고 예측을 해요.

500조, 800조 조원 전 세계 시장이요. 그 얘긴 삼성전자 소프트웨어 성장 속도는 더 가속도가 붙을 텐데 제 말씀하신 것처럼 소프트웨어 시장이 그렇게 큰 이유는 세상이 소프트웨어를 집어 삼킨다는 얘기를 대략 한 10년 전에 되게 유명한 사람이 얘기했거든요.

네, 아마 한 5년 내 세상을 인공지능이 삼켜 버릴 정도로 거의 모든 분야에 인공지능이 들어갈 가능성이 크죠.

🚀AI 소프트웨어의 시대... 가장 유망한 업종은 여깁니다 / 이경일 솔트룩스 대표 | Market Signal (20241218)

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AI 소프트웨어 시장의 급성장과 전망

월가 중심으로 AI 소프트웨어 관련 논의가 활발하며 주가 상승세를 보임.

AI 소프트웨어 시장의 트렌드 여부 및 향후 성장 가능성에 대한 분석 필요성 제기.

국내 AI 소프트웨어 시장 및 관련 종목, 산업에 대한 전망 및 시사점 분석.

솔트룩스 이경일 대표와의 인터뷰 시작.

2025년 AI 소프트웨어 시장 전망 및 기대감

AI 소프트웨어의 성장세는 긍정적이며 낙천적인 전망을 유지.

글로벌 경쟁 심화 및 변동 요인 증가로 인한 우려 표명.

내년 상반기 시장 상황에 따라 기업 생존 여부 및 성장 속도가 극명하게 갈릴 것으로 예상.

경영자와 직원 간의 시장 전망 차이 언급.

내년 AI 소프트웨어 시장 기대감의 세 가지 이유 제시.

첫 번째 이유: 세상을 바꿀 기술의 검증 완료 (GPT 등 생성 AI 기술의 급속한 확산).

두 번째 이유: 에이전트 시대의 도래 (문제 해결 중심의 AI 활용 확대).

세 번째 이유: 실제 문제 해결 및 개선을 위한 파일럿 프로젝트 성공 및 수익 창출 시작.

초기 시장에서의 마켓 쉐어 확보 중요성 강조.

특정 도메인 또는 산업 분야에서 시장 선점 및 마켓 쉐어 확대가 중요.

기술 중심에서 수익 중심으로 경쟁 패러다임 변화.

캐즘 이론 언급 및 AI 시장의 캐즘 극복 사례 제시.

AI 기술 발전 속도와 인터넷과의 비교

AI 기술의 대중화 및 캐즘 극복 속도가 인터넷보다 훨씬 빠름.

인터넷과 월드와이드웹의 차이점 설명 및 인터넷 대중화 과정과의 비교.

AI 관련 트렌드는 인터넷보다 2~3배 빠른 속도로 진행될 것으로 예상.

향후 3~5년간 현재의 기술 발전 속도 유지 전망.

장기적인 기술 발전 속도 유지에 대한 회의적 시각 제시 (인공지능 뇌 크기 증가의 한계).

하드웨어와 소프트웨어 시장의 변화

하드웨어 중심에서 소프트웨어 중심으로 무게중심 이동.

엔비디아의 성공 사례 언급 및 하드웨어 기업에서 소프트웨어 기업으로의 전환.

소프트웨어 시장의 다양성과 하드웨어 시장과의 차이점.

AI 시장의 세 가지 기둥: 하드웨어, 인프라(IDC), 소프트웨어/서비스.

2030년 AI 시장 규모 예측 (500조~800조원).

AI의 모든 산업 분야 적용 및 미래 전망

소프트웨어 시장의 급속한 성장 및 모든 산업 분야로의 확장 전망.

소프트웨어 시장의 거대 기업과 도메인 특화 기업의 공존.

AI가 가져올 세상의 변화는 인터넷 이상의 혁신을 가져올 것으로 예상.

AI 적용 사례가 내년부터 본격화될 전망.

AI 도입 산업별 순차적 적용 및 전망

단기적으로 AI 영향이 크고 고용 구조에 영향을 미칠 산업: 소프트웨어 기업.

AI 도입 산업: 금융 (특히 투자 시장).

AI 도입 산업: 헬스케어 (바이오, 신약 개발).

AI 도입 산업: 유통 (초개인화 및 AI 기반 유통 구조 변화).

추가적으로 AI 영향을 받을 산업: 보안.

현재는 투자 적기가 아니며, 텐배거 수준의 수익을 얻기는 어려움.

가트너의 하이프 사이클 언급 및 투자 적기 판단.

AI 소프트웨어 투자 적기는 3~4년 전이며, 현재는 시장이 성숙 단계에 진입.

포트폴리오 배분 차원에서 소프트웨어 관련주 보유 전략 제시.

AI 소프트웨어 관련 논의가 월가를 중심으로 활발하게 이루어지고 있으며, 관련 주가도 상승세를 보이고 있습니다. 솔트룩스 이경일 대표는 **AI 소프트웨어의 성장세에 대해 긍정적인 전망**을 내놓았습니다.

이 대표는 2025년에 대해 낙관적인 입장을 표명하면서도, **글로벌 경쟁 심화와 변동 요인 증가에 대한 우려** 또한 드러냈습니다. 특히 내년 상반기가 기업 생존과 성장을 가르는 중요한 시기가 될 것이라고 강조했습니다.

📈 AI 소프트웨어 성장의 세 가지 동력

이경일 대표는 AI 소프트웨어 성장에 대한 기대를 뒷받침하는 세 가지 요인을 제시했습니다. 첫째, **GPT와 같은 거대 언어 모델 기술이 검증**되었으며, 이는 역대 모든 기술 중 가장 빠른 성장세를 보이고 있습니다.

둘째, 챗GPT 시대를 넘어 **AI 에이전트 시대가 도래**하여, 텍스트 기반 답변을 넘어 문제 해결에 집중하는 방향으로 발전하고 있습니다. 이는 산업 전반의 의사 결정에 큰 영향을 미칠 것입니다.

셋째, 지난 2년간의 개념 검증 및 파일럿 프로젝트를 통해 **AI 기술의 현실적인 문제 해결 가능성이 확인**되었으며, 이를 기반으로 수익을 창출하는 스타트업들이 등장하고 있습니다.

💰 캐즘을 넘어 시장을 선점하라

이 대표는 초기 시장에서 마켓 쉐어를 확보하는 것이 중요하다고 강조했습니다. **AI 기술이 캐즘(chasm)을 넘어서 주도 시장으로 진입**함에 따라, 매출과 이익률이 증가하는 기업들이 나타날 것으로 예상됩니다.

과거에는 기술력을 강조했지만, 이제는 **매출과 수익을 창출하는 기업이 중요**해졌습니다. 솔트룩스 역시 이러한 변화를 증명하고 있다고 언급했습니다.

🌐 AI 시대, 하드웨어에서 소프트웨어로의 전환

AI 시장은 하드웨어, 인프라(IDC), 소프트웨어 및 서비스의 세 가지 기둥으로 구성됩니다. 초기에는 엔비디아와 같은 하드웨어 기업이 주도했지만, **점차 소프트웨어 중심으로 무게 중심이 이동**하고 있습니다.

AI 소프트웨어 시장은 2030년경 500조원에서 800조원 규모로 성장할 것으로 예상됩니다. **AI가 모든 산업 분야를 삼켜버릴 정도로 광범위하게 적용**될 가능성이 큽니다.

소프트웨어 시장은 빅테크 기업들이 지배하지만, 특정 분야에 특화된 전문 기업들도 존재합니다. 이러한 기업들은 **엣지 단에서 경쟁력을 확보**하며 성장할 수 있습니다.

💡 AI가 바꿀 산업 지형: 소프트웨어, 금융, 헬스케어, 유통

단기적으로는 **AI가 소프트웨어 기업 자체에 큰 영향**을 미칠 것입니다. AI 도입을 통해 소프트웨어 산업을 혁신할 수 있지만, 동시에 고용 불안정 문제도 야기할 수 있습니다.

금융 분야 역시 큰 변화를 겪을 것으로 예상됩니다. **AI가 투자 시장을 바꾸고**, AI 활용 여부에 따라 기업 실적의 차이가 극명하게 드러날 것입니다.

헬스케어 분야에서는 **AI를 통해 신약 개발 및 RNA 합성에 큰 발전**이 있을 것으로 기대됩니다. 장기적으로는 인간 수명 연장에도 기여할 가능성이 있습니다.

유통 시장에서는 **AI 기반 초개인화 서비스**가 등장하여, 개인 맞춤형 상품 및 유통 구조 변화를 가져올 것입니다. 이는 기존 유통 단계를 축소하고 AI가 브로커 역할을 수행하는 형태로 발전할 수 있습니다.

⏰ 투자 적기는 이미 지났다? AI 투자 전략

이경일 대표는 AI 소프트웨어 투자 적기는 이미 지났다고 언급했습니다. **텐배거(10루타)를 노린다면 거품이 생기기 전에 투자**했어야 하지만, 포트폴리오 배분 차원에서는 여전히 긍정적으로 볼 수 있습니다.

과거에는 이해하기 어려웠던 시그널들이 있었지만, 현재는 OpenAI와 같은 기업의 성장 단계를 고려할 때 **시리즈 B나 C 정도가 투자 적기**였다고 설명했습니다.

AI 소프트웨어 시장은 볼륨 자체가 커지는 시장이므로, 캐즘을 극복하는 시기에 투자한다면 **몇 배까지 성장할 가능성**이 있습니다.

AI 소프트웨어는 기술 검증, 에이전트 시대 개막, 그리고 실제 활용 사례 증가로 인해 내년에 큰 성장이 기대된다.

AI 소프트웨어 시장은 금융, 헬스케어, 유통 등 다양한 산업 분야에 걸쳐 개인 맞춤형 서비스와 유통 구조 혁신을 가져올 것이다.

AI 소프트웨어 관련 주식 투자는 이미 적기를 놓쳤지만, 장기적인 관점에서 포트폴리오에 포함하는 것은 여전히 유효하다.