딥러닝 수업을 재미있게 듣고, 운좋게 자격증까지 따고 보니 전보다 딥러닝 관련 뉴스가 눈에 많이 들어온다. 얼마전 메일함에 도착한 Catherine Wood, 그러니까 아크 인베스트에서 보낸 “Big Ideas 2021″도 그런 자료 중에 하나였다.
캐시우드가 테슬라 투자로 유명세를 타면서, 지금은 그녀가 창업한 아크 인베스트도 많은 주목을 받고 있다. 주변을 보면 아크에서 투자한 종목들을 찾아서 그대로 따라 투자하는 사람들도 꽤 있는 것 같다. 그리고 이분들은 공통적으로 캐시우드의 ‘우드’를 떼어내 그녀를 ‘나무 누나’라고 부르는 것 같다. 뭐, 어쨌든 나는 캐시우드를 ‘테슬라 누나’라고 부르고 싶다. 2018년 테슬라 주가가 바닥을 길 때도 꿋꿋하게 CNBC에 나와 테슬라 4000 달러(현재(액분) 기준 800달러) 간다고 호언장담했던 그녀의 인터뷰를 보면, 뭐 ‘테슬라 누나’라 불러도 무리가 없을 듯 하다.
어쨌든 테슬라 누나의 최근 활약은 워낙 인상깊은 데가 있기에, 짧은 영어 실력으로 무리가 있긴 하지만 아크인베스트에서 발행하는 뉴스레터와 자료들은 틈틈히 챙겨보고 있다. 특히 이번에 나온 ‘Big Ideas 2021’은 나름 아주 흥미롭게 읽었다.
아크가 ‘Big Ideas 2021’ 보고서에서 꼽은 빅아이디어는 총 15가지다.
보다시피, 1번 픽이 바로 ‘딥러닝’이다. 자료를 보면 1번 픽으로 딥러닝을 올린 건 엄청난 성장성 때문이기도 하겠지만, 맥락상 1순위의 딥러닝이 나머지 14가지 아이디어에 무언가 중요한 역할을 할 수 있기 때문으로 읽힌다. 특히, 인텔의 몰락을 예견하는 두 번째 아이디어 The Re-Invention of the Data Center는 일정부분 딥러닝과 GPU의 나비효과 같다는 생각이 들었다.
- 우리가 어떤 것을 작동시키기 위해 ‘어떻게 명령할 지 알고 있는 것’ 이상을 컴퓨터가 처리하는 것이 가능한가? 그리고 특정 작업을 수행하는 법을 스스로 학습할 수 있는가? 컴퓨터가 우리를 놀라게 할 수 있을까? 프로그래머가 직접 만든 데이터처리 규칙 대신 컴퓨터가 데이터를 보고 자동으로 이런 규칙을 학습할 수 있을까? <케라스 창시자에게 배우는 딥러닝 중에서>
결국, 이러한 머신러닝과 딥러닝의 질문이 GPU와 같은 도구를 만나면서 무언가 폭발적인 변화를 만들어내고 있는 것으로 보였다. 참 아이러니한 부분은 ‘어떻게 명령할 지 알고 있는 것 이상을 컴퓨터가 처리하는 것’의 핵심이 연산 능력에서 비롯되고 있다는 점이다. 연산 능력의 극대화를 통한 컴퓨터 스스로의 데이터 트레이닝과 규칙의 발견. 그런 것들이 얼마나 세상에 큰 변화를 줄 수 있을까도 싶지만, 테슬라누나는 딥러닝이 향후 15~20년 동안 주식시장에 $30 trillion의 가치를 창출할 것으로 예상한다.
$30 trillion이라… 딥러닝이 창출하는 잠재적 가치가 30조 달러라는 얘긴데… 30조 달러면… 한화로 3만 3천 조원 정도 되는 거 같다.(맞나? 음…) 애플 시가총액이 지금 한화로 2500조 정도 하는 것 같은데.. 그럼 애플같은 회사 10개 이상이라는 건데.. 아무리, 테슬라 누나라지만… 이건 좀… 어쨌든 테슬라 누나는 아무래도 딥러닝을 인터넷 보다 더 큰 사이즈로 생각하는 것 같다.
생각을 정리하다보니, 어쩌면 캐시우드는 테슬라를 딥러닝 테마로 분류하고 싶어하는 것인지도 모르겠다는 생각이 든다. 물론, 테슬라 때문에 2021 빅아이디어의 탑픽을 딥러닝으로 뽑은 것은 아니겠지만, 테슬라의 자율주행시스템 FSD를 보면, 현 시점에서 그런 분류는 상당부분 맞아들어가고 있는 것 같다. 과연 2021년 아크의 1st 빅아이디어 딥러닝은 앞으로 어떤 형태로 세상에 변화를 가져올까? 강의를 들으며 관심을 갖게 된 딥러닝이 과연 어디까지 진화할 지 궁금해진다. 어쩌면 지금, 우리는 아주 거대한 시대의 변화를 마주하고 있는 것일 수도 있다는 생각을 하면서 말이다.
Min님의 브런치 글을 모비인사이드가 한 번 더 소개합니다.
