AI 주식
인공 지능(AI)에 대한 투자 – 알아야 할 모든 것
인공지능(AI)은 소개가 필요 없는 분야입니다. AI는 무어의 법칙을 따라 발전해 왔습니다. 상태 컴퓨터의 속도와 성능은 2012년마다 두 배씩 향상될 것으로 예상됩니다. XNUMX년부터 대규모 AI 훈련 실행에 사용되는 컴퓨팅 양은 기하급수적으로 증가했습니다. 3~4개월마다 XNUMX배 증가, 그 결과 AI에 할당된 컴퓨팅 리소스의 양은 300,000년 이후 2012만 배 증가했습니다. 다른 어떤 산업도 이러한 성장 통계와 비교할 수 없습니다.
우리는 어떤 AI 분야가 이러한 가속화를 주도하고 있는지, 어떤 기업이 이러한 성장을 활용할 수 있는 가장 좋은 위치에 있는지, 그리고 이것이 왜 중요한지 알아볼 것입니다.
기계 학습의 유형
기계 학습 본질적으로 학습할 기계를 프로그래밍하는 AI의 하위 분야입니다. 여러 유형의 기계 학습 알고리즘이 있으며, 지금까지 가장 널리 사용되는 것은 다음과 같습니다. 깊은 학습, 여기에는 데이터를 인공 신경망 (ANN). ANN은 인간의 두뇌에서 발견되는 신경망에서 영감을 받은 형식으로 결합된 매우 컴퓨팅 집약적인 수학 함수 네트워크입니다.
더 빅 데이터 ANN에 입력될수록 ANN이 더 정확해집니다. 예를 들어, 고양이 사진을 식별하는 방법을 배우기 위해 ANN을 훈련하려는 경우 네트워크에 고양이 사진 1000장을 공급하면 네트워크의 정확도는 약 70% 정도가 되며, 사진 10000장으로 늘리면 네트워크의 정확도는 80%가 됩니다. 정확도 수준은 100000%까지 증가할 수 있습니다. 이를 90장의 사진으로 늘리면 네트워크의 정확도가 XNUMX% 이상으로 증가한 것입니다.
여기에 기회 중 하나가 있습니다. AI 칩 개발 분야를 장악한 기업은 자연스럽게 성장할 수 있습니다.
다음과 같이 가능성을 보여주는 다른 유형의 기계 학습도 있습니다. 강화 학습, 이는 행동의 반복과 그에 따른 보상을 통해 에이전트를 훈련시키는 것입니다. 강화 학습을 사용함으로써 AI 시스템은 성능을 향상시키려는 의도로 자체적으로 경쟁할 수 있습니다. 예를 들어, 체스를 두는 프로그램은 게임 플레이의 모든 인스턴스가 다음 게임에서의 성능을 향상시키면서 반복적으로 자신과 대결하게 됩니다.
현재 최고의 AI 유형은 일반적으로 딥러닝과 강화학습을 결합하여 사용합니다. 심층 강화 학습. Tesla와 같은 세계 최고의 AI 회사는 모두 일종의 심층 강화 학습을 사용합니다.
현재 발전하고 있는 다른 유형의 중요한 기계 학습 시스템이 있지만 메타 학습딥 러닝과 그보다 더 발전된 형태의 심층 강화 학습은 투자자라면 가장 잘 알고 있어야 할 기술입니다. 이러한 기술 발전의 선두에 있는 기업들은 AI 분야에서 우리가 목격하고 있는 엄청난 기하급수적 성장을 활용할 수 있는 최적의 위치에 있을 것입니다.
데이터 과학 및 빅데이터
성공하여 시장을 선도할 기업과 실패할 기업 사이에 한 가지 차별점이 있다면, 빅 데이터. 모든 유형의 머신러닝은 머신러닝에 크게 의존합니다. 데이터 과학, 이는 데이터의 패턴을 통해 세상을 이해하는 과정으로 가장 잘 설명됩니다. 이 경우 AI는 데이터로부터 학습하며, 데이터가 많을수록 결과가 더 정확해집니다. 이 규칙에는 다음과 같은 몇 가지 예외가 있습니다. 과적 합, 그러나 이는 AI 개발자가 인식하고 보상하기 위해 예방 조치를 취하는 문제입니다.
빅데이터의 중요성은 Tesla와 같은 기업이 자율주행차 기술과 관련하여 분명한 시장 우위를 점하는 이유입니다. 움직이고 자동 조종 장치를 사용하는 모든 Tesla는 클라우드에 데이터를 공급하고 있습니다. 이를 통해 Tesla는 전반적인 자율주행차 시스템을 개선하기 위해 심층 강화 학습 및 기타 알고리즘 조정을 사용할 수 있습니다.
이것이 바로 Google과 같은 기업이 도전자가 왕좌를 무너뜨리기 어려운 이유이기도 합니다. 매일매일이 Google이 검색 결과, Google Adsense, Android 모바일 기기, Chrome 웹 브라우저, 심지어 Nest 온도 조절기를 포함하여 수많은 제품과 서비스로부터 데이터를 수집하는 날입니다. Google은 전 세계 어느 회사보다 더 많은 데이터를 익사시키고 있습니다. 이것은 그들이 관련된 모든 문샷을 계산하지도 않습니다.
딥 러닝과 데이터 과학이 중요한 이유를 이해함으로써 우리는 아래 회사들이 왜 그렇게 강력한지 추론할 수 있습니다.
투자할 AI 기업
도전하기가 매우 어려운 현재 시장 리더 세 명이 있습니다.
알파벳 주식회사(나스닥: GOOGL)
알파벳 Inc의 Google 검색 엔진을 포함한 모든 Google 제품을 총괄하는 회사입니다. 왜 그들이 AI 시장의 선두주자인지 설명하려면 짧은 역사 수업이 필요합니다. 2010년 영국 회사 Deepmind 범용 학습 알고리즘 구축에 다양한 머신러닝 기법을 적용하는 것을 목표로 시작되었습니다.
2013년 DeepMind는 심층 강화 학습을 활용하여 Atari 게임 XNUMX개 대회에서 세계 챔피언이 되는 등 다양한 성과를 거두며 전 세계를 강타했습니다.
2014에서 Google DeepMind를 500억 달러에 인수그 직후인 2015년, 딥마인드의 알파고는 프로 바둑 기사를 이긴 최초의 AI 프로그램이자, 바둑 세계 챔피언을 이긴 최초의 프로그램이 되었습니다. 바둑에 익숙하지 않은 사람들에게는 많은 사람들이 바둑을 현존하는 가장 어려운 게임으로 여깁니다.
DeepMind는 현재 시장 리더 심층 강화 학습 분야에서, 그리고 달성을 위한 선두 경쟁자인공 지능 (AGI)는 궁극적으로 인간 수준의 지능을 달성하거나 능가하는 것을 목표로 하는 미래형 AI입니다.
우리는 Google이 현재 참여하고 있는 다른 유형의 AI(예: 웨이, Tesla에 이어 두 번째로 자율주행차 기술 분야의 시장 리더이자 현재 Google 검색 엔진에서 사용되는 비밀 AI 시스템입니다.
Google은 현재 매우 다양한 수준의 AI에 관여하고 있어 이를 모두 다루려면 철저한 문서가 필요할 것입니다.
테슬라(나스닥: TSLA)
앞서 언급했듯이 테슬라 자율주행차에서 수집된 빅데이터를 활용하여 데이터를 수집하고 있습니다. 수집된 데이터가 많을수록 심층 강화 학습을 통해 더욱 개선될 수 있습니다. 이는 특히 현실에서 자주 발생하지 않는 예외 상황(에지 케이스)에 매우 중요합니다.
예를 들어 여행가방이 교통 체증으로 굴러가거나 비행기가 하늘에서 떨어지는 등 도로에서 발생할 수 있는 모든 유형의 시나리오를 예측하고 프로그래밍하는 것은 불가능합니다. 이 경우 특정 데이터가 거의 없으며 시스템은 다양한 시나리오의 데이터를 연결해야 합니다. 이는 엄청난 양의 데이터를 보유하는 또 다른 이점입니다. 휴스턴의 Tesla가 시나리오를 처음 접할 수도 있지만 두바이의 Tesla가 비슷한 상황을 접했을 수도 있습니다.
Tesla는 또한 다음과 같은 분야의 시장 리더이기도 합니다. 배터리 기술, 차량용 전기 기술 분야에서도 마찬가지입니다. 이 두 가지 모두 AI 시스템을 사용하여 재충전이 필요하기 전에 차량의 범위를 최적화합니다. Tesla는 빈번한 것으로 알려져 있습니다. 온에어 업데이트 AI 최적화를 통해 차량 함대의 성능과 범위를 몇 퍼센트 포인트 향상시킵니다.
이것만으로는 부족하다는 듯이 Tesla도 자체 AI 칩 설계, 이는 더 이상 타사 칩에 의존하지 않으며 처음부터 완전 자율 구동 소프트웨어와 작동하도록 칩을 최적화할 수 있음을 의미합니다.
엔비디아(나스닥: NVDA)
NVIDIA 현재 GPU(그래픽 처리 장치) 칩의 수요 증가를 활용할 수 있는 가장 좋은 위치에 있는 회사입니다. 전체 GPU의 80% 매상.
GPU는 원래 비디오 게임에 사용되었지만 AI 산업에서 딥 러닝을 위해 빠르게 채택되었습니다. GPU가 매우 중요한 이유는 계산이 병렬로 수행될 때 AI 계산 속도가 크게 향상되기 때문입니다. 딥 러닝 ANN을 학습하는 동안 입력이 필요하며 이는 다음에 크게 의존합니다. 행렬 곱셈, 병렬성이 중요한 경우.
NVIDIA는 AI 연구자의 다양한 사용 사례와 요구 사항에 최적화된 새로운 AI 칩을 지속적으로 출시하고 있습니다. NVIDIA를 시장 리더로 유지하는 것은 혁신에 대한 끊임없는 압력입니다.
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여행의 첫 번째 단계는 주식 중개인을 선택하는 것입니다. 우리가 추천하는 브로커는 일등.
제품 개요
어떤 형태로든 AI와 관련된 모든 회사를 나열하는 것은 불가능합니다. 중요한 것은 업계에서 목격한 대부분의 혁신과 성장을 담당하는 기계 학습 기술을 이해하는 것입니다. 우리는 3개의 시장 리더를 강조했으며 더 많은 리더가 등장할 것입니다. AI를 따라가려면 최신 상태를 유지해야 합니다. AI 뉴스, AI의 과대광고를 피하고 이 분야가 지속적으로 발전하고 있음을 이해하십시오.
