콘텐츠로 건너뛰기
Reddit

ADI와 텍사스 인스트루먼트는 왜 주목받지 못할까? 🤔

r/stocks 조회 12
원문 보기 →
💡

현재 AI가 복잡한 업무 흐름을 대신할 가능성이 높아지면서 기존의 하드웨어 기업들보다 AI 관련 투자에 더 관심이 쏠리고 있습니다. 이 점은 AI 운영 효율성을 높이는 데이터 처리와 자동화 기술 개발이 빠르게 진행되고 있기 때문입니다. 투자자들은 AI가 기존 비즈니스를 어떻게 변화시키고, 데이터 활용 방식이 어떻게 바뀌는지 주목할 필요가 있습니다.

요즘 대형 기술기업들이 AI의 두뇌를 만드는 중입니다. 투자는 아직 조금 이른 감이 있지만, 제가 일하는 곳에서는 이미 Kiro, Claude Code, Opus 같은 AI가 어느 정도 복잡한 운영 경로를 설정하는 일을 잘 처리하고 있습니다.

기업 내 라우팅 팀들이 AI로 대체될 수도 있고, ETL(데이터 추출·변환·적재) 비용도 훨씬 줄어들어 AI가 사용할 정보 생성에 더 많은 투자가 이어질 동기가 생기고 있습니다.

💬 원문 댓글 (2)

u/Gea******* ▲ 11
이 글을 읽으니 뇌졸중 걸린 기분이에요.
원문 보기
Reading this makes me feel like I'm having a stroke
u/Res***************** ▲ 2
지난 1년간 각각 94%, 64% 올랐는데 이미 많이 올랐어요. 아무도 AI를 위해 더 많은 정보를 만드는 데 돈을 쓰지 않습니다. 대형 기업들은 이미 충분한 데이터로 운영과 개발을 강화하고 있고, 그래서 AI 회사들은 기업 시스템에 AI 제품을 통합하는 데 집중하고 있습니다. 작은 기업과 대기업의 격차는 점점 커지고 있고, 이 상황을 유지하려 합니다. AI가 완전히 성숙해지고 워크플로우가 처음부터 재구성되면 더 많은 정보가 필요해질 수도 있지만, 모델이 충분히 발전해서 결과를 예측할 수 있다면 큰 문제는 아닙니다. 이 문제는 주로 첨단 기술 분야에 해당되고, 이를 해결하려면 새로운 수학적 접근이 필요합니다. 소비자와 서비스 기술의 수학적 모델링은 상대적으로 간단하며, 구글이 이 부문에서 강력한 경쟁 우위를 가지고 있습니다.
원문 보기
Up 94% and 64% in the last year. These already popped.  Nobody is paying to create more information for the AI monster. Private Data lakes are deep and the biggest firms have more than enough training information to supercharge their operations & dev. That's why all the AI firms are selling embedded FDEs to organize thst shit, and integate the AI product into the corporate systems.  The distance between little guy and big corp is growing exponentially, and they want to keep it that way.  Once the hype hump (probably when agentic-type reach maturity) is over and AI workflows are built from ground up, (rather than the current scheme of augmenting established or building hybrid-flows), then the "more information" may come into play. That's assuming the models aren't advanced & efficient enough to simulate the outcome with a reasonable margin of certainty. This is really only a problem in the high-tech space, and honestly there's new math that needs to be invented to efficiently describe lots of the hard problems you spend big $$ on researching (e.g. Alphafold).  Consumer and service technology is fairly easy maths when it comes to modeling. Mostly optimization problems, and GOOG has an infinitley large moat on that, it's the core tech of their business.

댓글 (0)

로그인하고 댓글을 작성하세요.

아직 댓글이 없습니다.