완전 자율주행이 가능하려면 어떻게 해야 하나?
지금 최악의 상황은 아니다
[뉴욕마켓워치] 美 CPI 앞두고 경계심… 달러↑채권↓주식 혼조
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[뉴욕마켓워치] 美 CPI 앞두고 경계심… 달러↑채권↓주식 혼조 - 연합인포맥스 11일(이하 미국 동부시간) 뉴욕 금융시장은 주요 이벤트의 부재 속에 미국 2월 물가 지표 등을 기다리며 경계감을 드러냈다.뉴욕증시는 다음날 나오는 2월 소비자물가지수(CPI) 발표를 앞두고 혼 news.einfomax.co.kr
뉴욕증권거래소(NYSE)에서 다우존스30산업평균지수는 전장보다 46.97포인트(0.12%) 오른 38,769.66으로 거래를 마쳤다.
스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 전장보다 5.75포인트(0.11%) 떨어진 5,117.94로, 나스닥지수는 전장보다 65.84포인트(0.41%) 밀린 16,019.27로 장을 마감했다.
어제는 나스닥이 0.41%, S&P500지수가 0.11% 하락했으나 다우존스 지수가 0.12% 오르면서 혼조로 끝났다.
메인 이슈 : 지금 최악의 상황은 아니다
나는 지난 목요일 브로드컴과 마벨의 어닝이 중요하다 했다.
그렇게 말한 이유는 인공지능 관련 주식의 어닝에서 엔비디아 제품이 얼마나 많이 팔렸는지를 확인하면서 주가의 등락이 있었기 때문이다.
물론 브로드컴과 마벨은 인공지능 관련 사업은 좋았다.
그러나 인공지능 관련 사업 외에는 좋지 못했다.
그래서 장외에서 3% 이상 빠졌고 선물도 빠지고 있었다.
그러나 어쩐 일인지 엔비디아만 홀로 올라가고 있었다.
장이 시작하고도 엔비디아가 오르자 엔비디아 주식이 나스닥을 캐리하며 끌고 올라갔다.
그러나 결국 엔비디아가 고점대비 10% 넘는 추락을 했고 약 5.5% 떨어진 채 장이 끝났다.
모두가 떨어지던 토요일 장에서도 약간의 희망은 보았다.
왜냐하면 주도주인 엔비디아가 꺾이면서 나스닥 전체가 동반하락 하는 것처럼 보였으나 그동안 많이 떨어졌던 애플, 구글은 오르고 있었던 것 때문이다.
심지어 구글은 인공지능 관련주식이다.
따라서 이번 하락은 엔비디아의 하락세에서 비롯된 전체적인 하락의 시작이 아니라 많이 올랐던 엔비디아에서 돈을 빼서 상대적으로 저평가 되었던 소외주식을 산 것이 아닌가 하는 생각이다.
키맞추기 또는 순환매 정도라고 봐야 한다.
미국 소비자물가지수(CPI) <전년 대비>
https://kr.investing.com/economic-calendar/cpi-733
미국 소비자물가지수(CPI) <전년 대비> 소비자물가지수 (YoY) 같은 주요 경제 이벤트 및 글로벌 마켓에 미치는 그 영향력을 실시간으로 확인하세요. kr.investing.com
오늘 미국의 2월 소비자 물가지수 CPI가 한국시간으로 9시 30분에 발표된다.
서머타임 종료로 그동안 10시 30분에 지표가 발표되던 것이 한 시간 당겨졌다.
이번의 소비자 물가지수 예측치는 3.1%다.
지난 번 2.9% 예측하다 3.1% 나와서 시장이 놀란 경험이 있다.
이번에는 예측치가 3.1%로 겸손해졌다.
시장은 오늘 CPI의 서프라이즈를 생각하고 있는 것으로 보인다.
나스닥 선물이 오르고 있다.
물론 나스닥 선물은 오라클의 어닝 서프라이즈를 한 영향이 크다.
그것 외에도 어제 3년 물 미국채 입찰이 성공적으로 마무리 되었다.
이 얘기는 앞으로 연준이 금리를 내릴 것이니 미국의 미국채 입찰에 돈이 몰린 것은 아닌가 하는 생각이다.
연준이 금리를 내리려면 물가가 안정되어야 한다.
따라서 오늘 CPI를 예측치내에서 물가가 안정되리라 시장은 본 것이다.
결론 : 엔비디아 하락으로 인해 주가는 일시적인 조정국면에 들어갔다.
다만 하루, 이틀 정도 조정을 받고 끝날지 아니면 한 달 이상 길게 갈지는 오늘 CPI에 달려있다.
CPI가 예측치보다 낮게 나온다면 나스닥은 오늘부터 다시 올라갈 수도 있다.
반대로 CPI마저 높게 나온다면 금리인하에 대한 희망이 사라지면서 주가 조정이 생각보다 오래 갈 수도 있다.
서브이슈 : 완전 자율주행이 가능하려면 어떻게 해야 하나?
"애플, 10년 공들인 자율주행 전기차 애플카 개발 포기"
https://www.yna.co.kr/view/AKR20240228007300091
"애플, 10년 공들인 자율주행 전기차 애플카 개발 포기" | 연합뉴스 (샌프란시스코=연합뉴스) 김태종 특파원 = 아이폰 제조업체 애플이 10년간 공들여 온 전기차(EV) 애플카 개발을 포기한다고 블룸버그 통신이 소... www.yna.co.kr
소식통은 애플이 전기차를 연구해 온 조직인 '스페셜 프로젝트 그룹'을 해산할 예정이며, 이런 사실을 내부적으로 프로젝트에 참여하고 있는 약 2천명의 직원에게 알렸다고 전했다.
애플이 애플카를 포기했다.
왜 포기했을까?
문제는 자율주행 때문이다.
애플은 브랜드 이미지상 애플 카를 개발한다면 저가 전기차를 만들지 않았을 것이다.
당연히 10만 불 이상의 고급차를 목표로 개발 했을 것이다.
그러려면 필수적인 것이 완전 자율주행이 되는 전기차가 되었어야 했다.
그러나 애플이 10년 이상 100조 원을 투입하고도 애플카를 포기한 것은 자율주행이 불가능했기 때문이다.
그렇다고 애플이 자율주행도 안 되는 10만 불이 넘는 럭셔리 카를 팔아봐야 치킨게임에 들어간 전기차 업계에서 살아남기 힘들었을 것이다.
그래서 애플은 합리적인 선택으로 자율주행을 포기했다.
애플이 자율주행차를 개발했다면 애플의 생태계가 더 확장되는 계기가 되었을텐데 스마트폰 이후에 성장동력이 없는 애플로서는 아쉬운 대목이다.
포드, 자율 주행 개발 포기
https://www.fortunekorea.co.kr/news/articleView.html?idxno=24513
포드, 자율 주행 개발 포기 - 포춘코리아(FORTUNE KOREA) 포드와 폭스바겐은 아르고(Argo) 개발에 거의 40억 달러를 쏟아부었다. 자율 주행 기술의 발전이 더디어지는 상황 속에서, 두 회사는 자율 주행 개발 계획을 포기했다.자율 주행 자동차 개발 회사 www.fortunekorea.co.kr
포드와 폭스바겐은 아르고(Argo) 개발에 거의 40억 달러를 쏟아부었다. 자율 주행 기술의 발전이 더디어지는 상황 속에서, 두 회사는 자율 주행 개발 계획을 포기했다.
포드와 폭스바겐도 자율주행을 포기했다.
기존에 자율주행차을 개발하던 자동차 기업들이 자율주행을 속속 포기하고 있다.
그렇다면 남아있는 회사 중 자율주행차로 경쟁력있는 기업은 어떤 기업일까?
테슬라와 구글의 웨이모 정도가 될 것이다.
구글 웨이모의 자율주행차의 개발은 어떤 방식으로 할까?
정교한 구글 맵을 기반으로 전세계에서 수집된 운행 데이터를 수집한다.
그리고 데이터 기반 인공지능 학습을 해서 시스템을 업그레이드 하는 방식이다.
테슬라의 자율주행 FSD (Full Self-Driving)는 어떤 방식일까?
카메라, 레이더, 초음파 센서를 사용하여 주변 환경을 인식한다.
인공지능(AI)을 사용하여 센서 데이터를 분석하고 주행 경로를 계획하고 업그레이드 하는 방식이다.
구글의 웨이모와 테슬라는 완전자율주행 방식에 있어서 비슷한 점이 있다.
실제의 데이터 기반의 학습을 통해 학습을 하고 인공지능을 통해 업그레이드 하는 방식이다.
이 점에 있어서 테슬라는 구글의 웨이모보다 훨씬 유리하다.
왜냐하면 테슬라가 판 전기차를 기반으로 실제의 데이터를 학습하기 때문이다.
따라서 테슬라는 실제로 도로상의 데이터가 구글의 웨이모보다 훨씬 많을 것이다.
애플이 자율주행을 포기한 이유도 여기에 있는 것 같다.
테슬라보다 애플이 수집한 도로 데이터가 훨씬 모자른다.
"이세돌이 졌다" 알파고 쇼크 7년 후 오늘…챗GPT '눈'을 달다
https://news.mt.co.kr/mtview.php?no=2023031510211348100
"이세돌이 졌다" 알파고 쇼크 7년 후 오늘…챗GPT '눈'을 달다 - 머니투데이 챗GPT 등 비약적인 인공지능(AI) 발전에 7년 전 인간과 인공지능의 대결이 다시 주목받고 있다. 2016년 3월15일, 국내뿐 아니라 세계가 주목했던 바둑프로 이세돌 9단과 AI 알파고의 대결이 끝났다. news.mt.co.kr
2016년 3월15일, 국내뿐 아니라 세계가 주목했던 바둑프로 이세돌 9단과 AI 알파고의 대결이 끝났다.
2016년 3월 15일 알파고와 이세돌의 대국에서 알파고가 이세돌을 4승 1패로 눌렀다.
이세돌은 알파고를 이긴 유일한 인간이다.
왜냐하면 알파고는 이세돌과의 대국 이후 인간에게 한 번도 진적이 없기 때문이다.
알파고는 바둑을 어떻게 학습했길래 인간을 능가하는 극강의 바둑의 신이 되었을까?
처음에 알파고는 인간의 기보 즉 인간이 둔 바둑 데이터를 기반으로 학습했다.
그러나 앞파고는 2년 만에 인간의 기보에 의존하는 방식을 버렸다.
그리고 앞파고는 기보없이 자기 학습으로 바둑의 신이 되었다.
즉 알파고와 알파고끼리 바둑을 수 천만 판을 두며 자기 스스로 업그레이드 한 것이다.
나는 여기에 자율주행차의 해법이 있다고 생각한다.
자율주행차가 인간의 데이터를 아무리 많이 모아도 그것을 통해 학습한 인공지능은 한계가 있다고 생각한다.
왜냐하면 인간의 데이터를 기반으로 한 인공지능은 한 번도 겪지 않은 돌발상황에서 사고가 날 수밖에 없다.
예를 들어 눈보라가 심하게 내리치는 상황이 있다고 치자.
도로에는 중앙선도 표지판도 보이지 않는다.
앞 차도 잘 보이지 않고 동물이 순식간에 뛰어들 수도 있는 상황이다.
이런 상황에서 카메라는 눈보라로 잘 보이지 않고 라이다는 무용지물이다.
이것은 아무리 인공지능이 데이터로 학습하더라도 운전이 불가한 상황이다.
그러나 이러한 눈보라 치는 상황을 해결한 스타트업이 있다.
그것은 미리 출퇴근을 수 백번 한 데이터를 기반으로 경로를 설정한다.
따라서 눈 때문에 길이 보이지 않더라도 목적지까지 갈 수 있는 것이다.
비록 눈 때문에 차선, 중앙선 등이 보이지 않지만 기존의 운전자들의 경로를 따라 운전을하면 아무것도 안 보이는 상황에서도 눈보라를 뚫고 목적지에 도달 할 수 있다.
그러나 이러한 해결도 데이터 중심으로 학습한 것이기 때문에 자율주행차로서는 한계상황이다.
왜냐하면 운전자들이 운전한 경로가 없다면 움직이지 못할 것이기 때문이다.
그렇다면 이런 상황에서 인간은 어떻게 운전을 할까?
인간은 이런 눈보라가 쳐서 앞이 안 보이는 상황에서도 운전을 할 수 있다.
한 번도 가지않은 처음 보는 길에서도 운전을 할 수 있다.
정글과 같이 길이 없는 곳에서도 운전이 가능하다.
통나무가 쓰러져 도로를 막고 있어도 운전이 가능하다.
지진이 나서 도로가 갈라졌을 때도 우회해서 운전을 한다.
즉 인간은 극악의 상황이 발생해도 인간은 운전이 가능하다.
왜냐하면 인간은 데이터가 아닌 추론을 통해 운전을 하기 때문이다.
나는 자율주행차는 인간의 데이터를 학습하는 것이 아닌 추론을 통해 학습한 인공지능만이 가능할 것으로 생각한다.
즉 딥마인드의 알파고처럼 바둑기사의 기보를 버리고 자신들끼리 바둑을 두면서 인간을 넘어섰던 것처럼 해야 자율주행을 할 수 있다고 생각한다.
수 많은 데이터를 넣어봐야 이 세상의 모든 상황을 데이터로 넣을 수 없다.
인공지능이 어떤 상황에 닥쳤을 때 마치 사람처럼 스스로 임기응변을 할 수 있어야 한다.
결론 : 자율주행차는 지금의 인간의 운행 데이터를 학습하는 방식이어서는 곤란하다.
인간처럼 어떠한 상황에서도 임기응변으로 생각하고 운전 할 수 있는 인공지능이 나와야 가능하다.
그런 면에서 지금의 생성형 AI 기술만이 완벽한 자율주행차를 구현할 수 있다고 생각한다.
1) 매뉴얼 :
1. 세계1등 주식은 전고점대비 -2.5% 떨어질 때마다 10%씩 팔면서 숏을 치며 리밸런싱을 하다가 나스닥 -3%가 뜨면 숏을 치며 말뚝을 박는다.
그러다 반등이 시작되면 V자 반등 리밸런싱을 하면 된다.
자세한 내용은 제이디부자연구소 인강사이트에서 강의를 들으시거나 동영상 밑의 리밸런싱, 말뚝박기 댓글링크를 참조하라.
2) 전제 : 세계 1등 주식은 우상향 한다.
매뉴얼을 지키며 세계1등에 투자하면 매년 25%의 복리로 10년간 10배, 20년간 100배로 재산을 불릴 수도 있다.
위의 상황은 매뉴얼일뿐이다.
따를 사람은 따르고 참고할 사람은 참고하기만 하면 된다.
주식을 사고 파는 것의 모든 책임과 이득은 자신에게 있다.
매뉴얼을 지키려면 머리를 쓰지 말고 머리를 쓰려면 매뉴얼을 지키지 말자.
경고 : 매뉴얼에 대한 댓글을 쓰시면 앞으로 예고없이 강퇴처리됩니다.
JD 부자연구소
소장 조던
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JD부자연구소 인강 사이트 (구글에서 제이디 부자연구소 검색)
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