[증시 리포트 정리] 빅테크 AI 에이전트의 출현(미래에셋증권 월간 리서치)

증시 리포트 - 빅테크 AI 에이전트의 출현

 

안녕하세요.

이번 글에서는 미래에셋증권에서 발표한 증시 리포트를 정리해보고자 합니다.

이번 증시 리포트의 주제는 '빅테크 AI 에이전트의 출현'입니다.

 

👉 빅테크 AI 에이전트의 출현

 

빌 게이츠는 AI 시대의 최종 승자가 AI 에이전트 시장을 장악하는 업체가 될 것이라고 전망한 바 있습니다.

여기서 AI 에이전트는 단순히 질문에 답을 하는 챗봇에서 한층 더 진화한 형태로, 사용자 등에 대한 메모리를 기반으로 단계적인 추론을 통해 적절한 계획을 세워 다양한 업무를 직접 수행할 수 있는 자율적이고 주체적인 비서를 의미합니다.

발전된 AI 에이전트는 사용자들이 가장 먼저 찾는 게이트 키퍼가 될 수 있기 때문에 플랫폼 경쟁력이 핵심인 빅테크 업체들이 이 시장을 놓칠 수 없는 상황입니다.

 

실제 빅테크들의 AI 에이전트 경쟁이 본격화되고 있습니다.

오픈 AI의 GPT 4o와 구글의 프로젝트 아스트라는 사용자들과 친구들처럼 대화하면서 다양한 서비스를 제공합니다.

애플의 인텔리전스와 마이크로소프트의 코파일럿 PC는 여기서 더 나아가 사용자에 대한 풍부한 데이터를 기반으로 스마트폰이나 PC에서 사용자가 원하는 작업을 직접 해줄 수 있습니다.

 

GPT-4o와 아스트라 프로젝트는 기존 파운데이션 모델과 비교 시 음성 및 시각 인식 능력이 획기적으로 개선되었습니다.

사람은 기본적으로 음성으로 의사소통을 하는데 기존의 모델은 음성을 다시 텍스트로 변화하고 이를 모델에서 처리한 후 다시 음성으로 처리하는 과정에서 처리 시간이 길었으며 자연스러운 대화도 어려웠습니다.

그러나 GTP-4o는 이를 모두 하나의 모델에서 처리함으로써 반응 속도를 크게 단축시켰고 톤과 같은 정보까지 전달해 사람과 대화하는 것 같이 자연스러운 모습을 보이고 있습니다.

 

 

애플 인텔리전스는 사실상 사용자 정보의 집결체라고 볼 수 있는 스마트폰에서 사용자 정보를 충분히 활용할 수 있고, 자체 운영 체제를 통해 원활하게 소프트웨어를 제어할 수 있어 사용자 원하는 작업을 직접 수행할 수 있습니다.

 

사실 이 같은 기능들은 기존의 생성 AI 서비스들이 이미 상용화한 것들이지만 실제 사용해 보면 생각보다 유용하지 못한 경우가 많았습니다.

사용자에 대한 정보를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 소프트웨어를 제어하는데 한계가 있기 때문입니다.

그러나 스마트폰은 사용자 데이터의 집결체라고 볼 수 있을 정도로 풍부한 사용자 데이터를 활용할 수 있습니다.

애플이 반도체에서부터 소프트웨어, 운영 체제까지 자체적으로 수직 통합해서 운영하기 때문에 실제 사용자에게 유용한 서비스를 원활하게 제공할 수 있는 것입니다.

 

마이크로소프트의 코파일럿 PC도 유사한 기능을 선보이고 있습니다.

PC에서 언제 한번 본 화면을 찾아주는 리콜 기능이나 게임 화면을 보면서 적절한 게임 방법을 가르쳐주는 등 사용자 정보를 활용해 효용을 높이고 자체 운영 체제를 기반으로 한 제어 능력으로 필요한 액션까지 해줄 수 있습니다.

 

👉 고도화된 AI 에이전트로 가는 길

 

향후 관건은 이제 막 기초적인 작업을 수행하기 시작한 AI 에이전트가 현실 세계에서 다양한 작업을 신뢰성 있게 수행하는 진정한 의미의 에이전트로 발전할 수 있을지 여부입니다.

 

미국에서 AI 에이전트를 개발하고 있는 스타트업 시에라 AI는 최신 파운데이션 모델을 이용해 비행기 시간을 변경하는 등 다양한 업무를 수행할 수 있는지를 평가하는 AI 에이전트 벤치마크 '타우 벤치'를 발표하였습니다.

그 결과를 보면 현재 가장 뛰어난 것으로 평가받고 있는 GPT-4o도 평균 작업 성공률이 50% 미만입니다.

특히 같은 업무를 시켰을 때 다른 결과를 내놓는 경우가 많았습니다.

만약 AI 에이전트에게 일본으로 가는 항공권을 구매하라고 했는데 미국으로 가는 항공권을 구매해 버리고 환불까지 안된다면 난감한 일이 아닐 수 없습니다.

이 같은 일이 발생하는 가장 근본적인 문제는 파운데이션 모델의 한계 때문입니다.

챗GPT와 같은 파운데이션 모델은 인터넷 수준의 대구모 테스트와 이미지 등을 학습했기 때문에 상식에 따른 추론과 맥락 파악이 가능합니다.

그러나 기본적으로 앞에 나온 단어들을 보고 뒤에 나올 단어를 예측하는 식으로 확률에 기반한 답변을 합니다.

이에 90%의 경우 맞는 답변을 할 수 있지만 10%는 전혀 엉뚱한 답변을 할 수 있습니다.

 

나아가 파운데이션 모델은 답변을 모를 때 사실인 것처럼 지어내는 '환각' 현상이 있습니다.

스스로 비행 편 가격을 지어내고 예약을 해버릴 수도 있는 것입니다.

특히 다단계의 추론이 필요한 복잡한 작업 중에 환각 현상이 나타나버리면 의도와 전혀 다른 결과가 나와 버릴 수 있습니다.

현실 세계에서는 다양한 변수가 생기고 상황이 시시각각으로 변하는데 이러한 다양한 변수에 대해 모두 학습하기 어렵기 때문에 환각 현상이 문제가 됩니다.

 

또한 기본적인 파운데이션 모델의 추론 능력 자체도 한계가 있습니다.

현재의 파운데이션 모델은 상식에 기반해 간단한 추론은 가능하지만 어려운 수학 문제를 푸는 등 복잡한 추론을 하는데 한계가 있기 때문입니다.

 

👉 환각 문제에 대한 대응

 

시에라 AI는 가장 큰 문제가 되는 환각 현상에 대응하기 위해 하나의 모델만 사용하지 않고 최대 7개까지의 모델을 사용하고 이 중 하나의 모델은 답변을 모니터링하는 비판자 역할을 한다고 밝혔습니다.

즉 모델끼리 상호작용함으로써 더 나은 답변을 유도하는 것입니다.

 

이 같은 접근법은 최근 AI 석한 앤드류 응이 제시하고 있는 에이전트적인 업무처리와 일맥 상통하는 측면이 있습니다.

앤드류 응은 AI가 일을 하는 과정에서 에이전트를 활용하면 AI의 성능을 획기적으로 개선시킬 수 있다고 주장하고 있습니다.

예를 들어 AI한테 에세이를 쓰는 작업을 시켰을 때 하나의 AI가 처음부터 끝까지 에세이를 스는 것보다 AI가 쓰는 과정 중간중간에 다른 AI 에이전트가 개입해서 기존 AI의 답변을 반추하거나 검색 등과 같은 다른 도구를 활용하게 하는 협업을 통해 훨씬 좋은 결과물이 나올 수 있다는 것입니다.

이러한 접근법을 통해 AI 모델 코딩 능력이 크게 개선되었음을 보여주기도 하였습니다.

 

메모리를 활용해서 모델의 유용성을 높일 수도 있습니다.

최근 모델에 입력할 수 있는 용량이 커지면서 대량의 데이터를 입력하고 여기서 답변을 찾게 하거나 외부 데이터 베이스를 활용하도록 하면 보다 정확하고 관련성이 높은 답변을 내놓을 수 있습니다.

 

피드백을 통해 모델을 지속적으로 업그레이드하는 것도 방법입니다.

시에라 AI는 에이전트 개발 라이프 사이클이라는 개념을 통해 사람이 지속적으로 피드백을 줌으로써 모델을 업그레이드해 나가는 과정을 보여주고 있습니다.

애플과 같은 빅테크의 시장 참여는 이러한 피드백을 가속화시켜 서비스의 품질을 높일 수 있습니다.

애플의 시리는 매일 15억 개의 리퀘스트를 처리할 정도로 방대한 사용자 기반의 정보를 가지고 있기 때문입니다.

모델 자체의 발전도 가속화되고 있습니다.

GPT-4o가 출시된 이후 한달여만에 앤트로픽에서는 추론 및 비전 능력에서 이를 뛰어넘는 클로드 3.5 소넷을 발표했습니다.

오픈 AI 역시 GPT-5를 연내 출시할 예정이며 전체적인 성능이 크게 개선될 전망입니다.

 

👉 빅테크 중심의 투자 전략은 유효하다.

 

AI 에이전트 경쟁은 이제 막 시작되었고 더 가속화될 전망입니다.

우선 고도화된 AI 에이전트는 디지털 산업의 파이를 키우고 특히 빅테크의 시장 지배력을 더 강화할 것으로 예상합니다.

고도화된 AI 에이전트는 훨씬 방대한 데이터를 활용함으로써 사용자들의 효용을 높일 수 있습니다.

이에 이커머스, 온라인 광고, 소셜 미디어 등 디지털 산업의 파이가 커질 전망입니다.

 

이는 모바일 산업이 온라인 광고 시장에 미친 영향과 유사하게 볼 수 있습니다.

모바일이라는 새로운 기반 기술이 나오면서 온라인 광고 시장은 급격하게 성장했습니다.

스마트폰으로 인해 사용자들의 인터넷 이용 시간이 증가했을 뿐 아니라 사용자 데이터를 확보할 수 있게 되면서 타깃화된 광고가 가능해져 온라인 광고의 효용이 크게 개선되었기 때문입니다.

 

AI 에이전트 시장에서의 경쟁 우위는 파운데이션 모델을 개발할 수 있는 자금력과 기술력, 그리고 궁극적으로 사용자 데이터와 운영 체제에 대한 지배력이 될 가능성이 높습니다.

애플 인텔리전스나 코파일럿 PC가 가능한 이유는 이들 기업이 디바이스 상에서 사용자 데이터를 활용할 수 있고 이를 자체 운영 체제에 원활하게 통합시킬 수 있기 때문입니다.

이에 산업 내에서 빅테크의 파이가 더 커질 전망입니다.

 

결론적으로 향후 2~3년 동안 AI 에이전트가 본격적으로 발전하면서 빅테크의 기업 가치가 상승할 것입니다.

단기적으로는 이를 위한 투자가 많이 집행되는 구간이지만 24년 하반기~25년 그 투자의 결과가 점차 확인될 것입니다.

 

 

둘째로 AI 에이전트 시장은 선점하기 위한 투자는 향후 가속화될 수밖에 없으며 이는 AI 인프라 업체의 수혜로 이어질 전망입니다.

향후 수개 분기 동안 알파벳, 아마존, 마이크로소트 등 클라우드 업체들의 실적 성장이 시장 기대를 상회할 것으로 예상됩니다.

 

최근 1~2년간 AI 인프라에 대한 투자가 급격히 증가헀음에도 불구하고 여전히 쓸만한 AI 에이전트를 만들기 위해서는 가야 할 길이 멀었습니다.

최근 마이크로소프트는 GPT-4 다음 모델이 기존 모델보다 훨씬 클 것으로 예상했으며 모델의 규모를 키움으로써 성능을 개선시키는 방법이 여전히 유효함을 강조했습니다.

 

문제는 AI 에이전트는 2~3개 업체가 과점할 가능성이 높고, 빅테크 입장에서는 이 시장을 놓칠 수가 없다는 점입니다.

디지털 산업은 오프라인과 달리 서비스간의 비교가 용이해 상대 우위가 절대 우위가 되고 많은 사용자가 모일수록 서비스의 질이 높아져서 다시 더 많은 사용자를 모을 수 있는 네트워크 효과가 중요하기 때문에 승자 독식이 강해집니다.

지금은 사용자들이 여러 플랫폼에 직접 들어가 필요한 서비스를 이용하지만 앞으로 2~3개의 AI 에이전트에게 모든 서비스를 요청한다면 이는 빅테크 입장에서 빼앗길 수 없는 시장이 될 것입니다.

 

마지막으로 보안과 프라이버시가 중요한 문제로 부각될 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트가 발전할수록 많은 사용자 데이터를 확보하게 되고 필요한 경우 액션까지 할 수 있기 때문입니다.

 

애플도 이에 대응하기 위해 보안과 프라이버시를 크게 강조하고 있습니다.

기본적으로 가능한 한 대부분의 AI 작업은 디바이스 자체적으로 처리하고자 하고 있습니다.

데이터가 디바이스를 떠나 클라우드로 넘어가면 보안과 프라이버시 리스크가 커지기 때문입니다.

 

그러나 AI 기능이 고도화될수록 모델의 크기가 커지기 때문에 디바이스 내에서 처리할 수 있는 연산 능력에 한계가 있습니다.

이 경우에는 자체 판단으로 클라우드를 쓰되 일반적인 클라우드가 아닌 애플에서 자체적으로 만든 프라이빗 클라우드에서 안전한 방식으로 처리하고 있습니다.

처리가 완료되면 관련 데이터는 바로 폐기되며 이 과정을 외부 보안 연구원에서 감사할 수 있게 하겠다고 밝혔습니다.

여기에는 다양한 보안 기술이 적용되는데 예를 들어 필요한 작업과 특정 모델을 묶어 보안을 걸고 그 모델만 접근할 수 있게 하는 식입니다.

 

경쟁 빅테크 입장에서도 AI 에이전트가 발전할수록 사용자 데이터를 어떻게 보호하고 보안을 강화할 수 있을지가 중요한 과제로 부상할 것으로 예상됩니다.

 

빅테크 업체들의 2분기 실적은 대체로 컨센서스에 부합할 것으로 예상합니다.

미국 소비가 여전히 견조하게 유지되고 있는 가운데 클라우드 부문 실적 성장이 시장 기대를 상회할 것으로 예상됩니다.

AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 빅테크들의 AI 관련 투자는 더 확대될 가능성이 높아 이 같은 모멘텀은 향후 수개 분기 동안 지속될 전망입니다.

 

빅테크 기업들의 주가가 전체적으로 전고점 수준에 근접해 있으나 실적 추정치 역시 빠르게 상향 조정되고 있어 밸류에이션 부담은 크지 않은 상황입니다.

빅테크 기업들의 밸류에이션이 추가적으로 확장되기 위해서는 지금 투자하고 있는 AI 서비스들이 실제 매출 성장이나 이익 개선으로 이어져야 할 것이기 때문에 25년 이후가 될 가능성이 높습니다.

그러나 그 과정에서 어떤 서비스들이 나오고 사용자들의 반응이 어떤지가 제일 중요할 것입니다.

 

👉 정리

✔ AI 에이전트 시장을 장악하는 업체가 AI 시대의 최종 승자가 될 것

✔ AI 에이전트 경쟁 우위를 위해서는 빅테크와 같은 자금력과 기술력이 필요

✔ AI 에이전트 경쟁으로 디지털 산업 파이가 커질 것

✔ AI 인프라(반도체, 클라우드) 투자는 아직 시작 국면이며 관련 업체들은 시장 기대를 상회하는 매출 성장 기대

✔ 보안/프라이버시가 중요해질 것

✔ 빅테크 업체들의 2분기 실적은 전반적으로 시장 기대에 부합할 것

 

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긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

다음에도 증시 리포트 정리로 찾아오도록 하겠습니다.