주식 시장에서 인공지능 회의론이 나오는 이유가 무엇인가요??
최근 미국을 비롯해 한국 반도체 주식까지 폭락한게 인공지능 회의론이 나온 이유라고 하던데 왜 인공지능 회의론이 나온것인지 궁금합니다.
안녕하세요. 조유성 전문가입니다.
✅️ 결국 아직까지는 AI의 활성화 등이 시기상조라고 생각하는 시장 참여자들이 많아졌다는 점, AI가 막연하게 기대감만으로 관련 주식의 가격을 크게 올렸다는 점 등에서 회의론이 나온 것이라 볼 수 있습니다.
안녕하세요. 전중진 경제전문가입니다.
아무래도 AI와 같은 경우 장기적으로 보아야 할 것이나 현재
과도하게 자금이 몰리며 거품이 형성되는 등 하기에 이에 따라서 회의론이 어느정도나온 것이니 참고하시길 바랍니다,
최근 주식 시장에서 인공지능(AI) 관련 회의론이 제기되고 있는 이유....
첫째, 투자 과열 및 기대감의 상실입니다. AI 관련 주식에 대한 높은 기대감으로 주가가 급등했지만, 실제 성과가 기대에 미치지 못하는 경우가 발생하고 있습니다. 예를 들어, Meta Platforms는 AI에 대한 막대한 투자를 발표했지만, 이는 이전에 실패한 메타버스 투자와 유사하게 여겨져 주가가 하락했습니다.
둘째, 시장 폭넓은 참여 부족입니다. AI 주식이 주도하는 시장 상승은 몇몇 주요 기술 주식에 집중되어 있어, 시장의 폭넓은 참여가 부족합니다. 이는 주식 시장의 지속 가능성에 대한 우려를 불러일으킵니다. 예를 들어, 1987년 블랙 먼데이 이후 처음으로 S&P 500 지수의 상승에도 불구하고 하락하는 주식의 수가 두 배 이상 많았던 사례가 발생했습니다.
셋째, 고평가 우려입니다. AI 관련 주식이 고평가되었다는 우려가 있습니다. 예를 들어, 나스닥의 선행 주가수익비율(P/E)은 20배를 초과하며, 이는 주식이 더 위험한 자산임에도 불구하고 높은 프리미엄을 받지 못하고 있다는 것을 보여줍니다.
넷째, 기술의 실질적 적용에 대한 회의론입니다. AI가 다양한 산업에서 실제로 얼마나 유용하게 적용될 수 있을지에 대한 회의론이 있습니다. AI 기술의 발전은 분명하지만, 이는 구체적인 비즈니스 성과로 이어지는 데 시간이 걸릴 수 있어 단기적인 성과를 기대하는 투자자들에게 실망을 줄 수 있습니다.
이러한 요인들로 인해 AI 관련 주식에 대한 회의론이 제기되면서 주식 시장에 영향을 미치고 있으며, 투자자들이 보다 신중하게 AI 관련 투자를 평가하고 있습니다.
안녕하세요. 신동진 경제전문가입니다.
트럼프 전 대통령의 피격 사건에 이어 바이든 대통령의 대선 후보 사퇴 등 미국의 정치 불확실성이 한국 증시에도 강한 영향을 끼치고, 인공지능(AI) 산업의 수익화가 지연될 수 있다는 우려가 제기되는 가운데 글로벌 경제가 회복세에 접어들었다는 경제지표가 발표될 경우 우리 증시도 반등할 수 있다는 설명입니다
안녕하세요. 인태성 경제전문가입니다.
질문해주신 주식 시장에서 인공지능 회의론이 나오는 이유에 대한 내용입니다.
현재 ai 산업에 투자되는 돈이 천문학적인데 비해서
수익이 나오지 않고 있기 때문입니다.
안녕하세요. 정진우 경제전문가입니다.
최근 주식 시장에서 인공지능에 대한 회의론이 부각된 이유는 AI 기술이 기대만큼 빠르게 수익성과 생산성을 높이지 못하고 있다는 실망감이 커지고 있습니다. 그리고 관련 주식들이 과대 평가되었다는 인식이 확산되면서 가격이 급락하고 있습니다. 또한 금리 인상과 경제 불확실성으로 인해 투자자들이 고위험 기술주에서 벗어나고 있기 때문입니다.
안녕하세요. 안동주 경제전문가입니다.
지금은 아직 인공지능은 준비단계입니다. 그런 준비단계에서 칩이 필요하니까 엔비디아는 실제로 돈을 벌었고 나머지 기업들은 기대감이 오른 경우가 많습니다. 심각하게 많이 오른건 아니구요. 가장 대표적인게 챗지피티인데 이것도 아직 적자입니다. 유망한 산업인건 맞지만 아직 확실하게 돈버는 기업은 거의 없습니다.
안녕하세요. 이상열 경제전문가입니다.
주식 시장에서 인공지능에 대한 회의론이 나오는 이유는 여러 가지가 있습니다.
데이터 품질과 편향: 인공지능 모델은 학습 데이터에 크게 의존합니다. 만약 데이터가 불완전하거나 편향되어 있다면, 그 결과 역시 신뢰할 수 없습니다. 이는 잘못된 예측이나 의사결정을 초래할 수 있습니다.
예측의 한계: 주식 시장은 예측이 매우 어려운 분야입니다. 수많은 변수와 예측 불가능한 요소들이 존재하기 때문에, 인공지능 모델이 항상 정확한 예측을 하기 어렵습니다. 특히, 블랙 스완 사건과 같은 예외적 사건은 모델이 감지하기 힘듭니다.
복잡성과 투명성 부족: 많은 인공지능 모델, 특히 딥러닝 모델은 매우 복잡하고, 그 내부 작동 방식을 이해하기 어려워 "블랙 박스"라고 불립니다. 투자자들은 왜 특정한 예측이 나왔는지 이해하기 어렵기 때문에, 신뢰를 갖기 힘들 수 있습니다.
기술적 문제: 인공지능 기술 자체가 아직 완벽하지 않습니다. 모델 학습 과정에서의 과적합, 미적합 문제 등 기술적인 문제들이 발생할 수 있습니다.
윤리적 문제: 인공지능을 사용한 주식 거래가 공정성과 투명성을 해칠 수 있다는 우려도 있습니다. 고빈도 거래(High-Frequency Trading)와 같은 인공지능 기반 거래가 시장의 변동성을 증가시키고, 일반 투자자에게 불리하게 작용할 수 있습니다.