배팅 기술 혁명 “우드姐” 163페이지 중대한 연례 보고서에서 무엇을 말했는가

저자: iBloomberg

월스트리트 스타 펀드 매니저이자 아크 인베스트먼트 매니지먼트 CEO 캐시 우드(Cathie Wood)가 그녀의 ARK 연구팀과 함께 《Big Ideas 2024》라는 제목의 보고서를 정기적으로 발표했습니다.

우드 회사의 대표 펀드 ARK 혁신 ETF(ARKK)는 2024년 이후로 68% 상승하며 동종 펀드 중 1위를 기록하고 있습니다.

163페이지에 달하는 이 보고서에서 "우드 언니"는 "파괴적 혁신 기술" 분야에 계속 주목하며, 기술 융합, AI, 디지털 지갑, 정밀 치료 및 3D 프린팅 등이 세계의 모든 측면을 변화시킬 것으로 예상하고 있으며, 2030년까지 기술이 세계 경제를 가속화하여 7%에 이를 것이라고 전망하고 있습니다.

파괴적 기술 혁신 플랫폼

보고서는 파괴적 기술의 융합이 다음 10년의 발전을 정의할 것이라고 지적하며, AI, 공공 블록체인, 다중 오믹 시퀀싱(Multiomic Sequencing), 에너지 저장 및 로봇이라는 다섯 가지 주요 기술 플랫폼이 서로 융합하여 글로벌 경제 활동을 변화시키고, 경제 성장률이 지난 125년 평균 3%에서 향후 7년 동안 7%로 가속화될 가능성이 있다고 합니다.

다섯 가지 혁신 기술 플랫폼

기술 융합은 제1차 및 제2차 산업 혁명보다 더 영향력 있는 거시 경제 구조의 변화를 가져올 수 있습니다. 전 세계적으로 로봇의 등장은 제조업을 재활성화하고, 로봇 택시는 교통 수단을 변화시키며, AI는 지식 노동자의 생산성을 높여 실제 경제 성장을 가속화할 것입니다.

AI 기술의 돌파구에 힘입어, 2030년까지 파괴적 혁신과 관련된 글로벌 주식 시장 가치는 총 시가 총액의 16%에서 60% 이상으로 증가할 것으로 예상됩니다. 파괴적 혁신과 관련된 연간 주식 수익률은 2030년까지 40%를 초과할 수 있습니다. 향후 7년 동안, 그 시가 총액은 현재 약 19조 달러에서 2030년에는 약 220조 달러로 증가할 것입니다.

보고서는 AI, 로봇 등 파괴적 기술의 융합이 경제에 미치는 영향이 이전의 증기기관, 철도 및 전기, 전화와 같은 일반 기술을 초월할 것이라고 언급합니다. 이러한 파괴적 기술들은 서로 융합하고 영향을 미치는 정도가 다르며, 어떤 기술은 융합도가 매우 높고(예: AI), 어떤 기술은 비교적 낮습니다(예: 정밀 치료). AI의 융합 정도는 핵심 기술 촉매의 위치와 역할을 보여줍니다.

AI의 발전 속도는 시장의 예상을 초과하고 있습니다. 2019년 시장은 일반 AI의 출현이 80년 후일 것이라고 예상했으나, 2020년에는 80년에서 50년, 2021년에는 34년으로 줄어들었습니다. GPT-4의 출현 이후, 예상 시간은 8년으로 단축되었습니다. Ark는 일반 AI가 2026년에는 조기 출현하고, 늦어도 2030년에는 출현할 것이라고 예상합니다.

Ark는 개별 파괴적 기술의 발전이 서로 융합될 경우 거대한 새로운 시장 기회를 창출할 수 있다고 믿고 있습니다. 예를 들어, 일반 로봇 시장과 자율주행 택시 시장이 있습니다.

신경망 + 배터리 기술은 자율 이동 장치(예: 자율주행 택시)의 대규모화를 촉진할 수 있습니다. 배터리와 AI 외에도, 일반 로봇은 모터, 센서 등 부품이 필요합니다. 자율주행 택시의 대규모화가 진행됨에 따라 이러한 기술 비용도 감소할 것이며, 일반 로봇 시장은 급속히 발전할 것입니다.

산업 로봇, 인터넷 정보 기술, 증기 엔진 등 기술과 비교할 때, 파괴적 기술, 특히 인공지능은 경제에 미치는 영향이 막대할 것입니다. 보고서는 파괴적 기술 혁신이 글로벌 주식 시장의 시가 총액을 주도할 것이라고 예상합니다. 2030년까지 파괴적 기술은 총 시가 총액을 약 3배 확대할 뿐만 아니라, 주도적인 시가 총액의 힘이 될 것입니다.

인공지능

인공지능은 오늘날 기술 혁명의 핵심 동력 중 하나로, 전례 없는 속도로 인간의 생활 방식, 작업 습관 및 사회 구조를 변화시키고 있습니다. 그 빠른 발전은 새로운 산업과 비즈니스 모델을 창출할 뿐만 아니라, 전통 산업에서도 깊은 변화를 일으키고 있습니다. ARK는 보고서에서 AI 훈련 비용의 급속한 하락과 기술 대기업들의 오픈 소스 덕분에 AI가 가져오는 것은 효율성 향상에 그치지 않고, 글로벌 경제의 고속 발전을 촉진할 것이라고 지적했습니다.

AI의 핵심 기술에는 기계 학습, 심층 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 포함됩니다. 그중 심층 학습은 최근 몇 년 동안 획기적인 발전을 이루어 AI의 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 이해 등 분야에서 성능이 크게 향상되었습니다. 이러한 기술의 발전은 AI의 광범위한 응용을 위한 탄탄한 기반을 마련했습니다.

ARK는 ChatGPT의 출현이 기업을 놀라게 하고 사용자에게 만족을 주었으며, 생산성을 크게 향상시켰다고 언급했습니다: GitHub, Copilot 및 ReplitAI와 같은 프로그래밍 도우미는 일정한 성과를 거두었으며, 이들의 출현은 소프트웨어 개발자의 작업 효율성과 작업 상태를 개선했습니다.

문자 생성 이미지의 대형 모델의 급속한 발전은 평면 디자인을 재편성했으며, 이미지 모델의 출력 효과는 전문 평면 디자이너와 견줄 수 있습니다. 텍스트 창작 비용도 급격히 하락하고 있으며, 지난 한 세기 동안 서면 콘텐츠 작성 비용은 실제 가치 기준으로 상대적으로 안정적이었습니다. 그러나 지난 2년 동안 대형 언어 모델의 작성 품질 향상과 함께 비용도 감소했습니다. 성과가 우수한 직원에 비해, 이전에 성과가 좋지 않았던 직원이 AI의 출현으로 더 많은 혜택을 보고 있습니다.

ARK는 AI 응용 분야의 확대에 따라 연구자들이 AI 훈련 및 추론, 하드웨어 및 모델 설계에서 혁신을 이루어 성능을 향상시키고 비용을 낮추고 있다고 지적했습니다. 추론 비용은 매년 약 86%의 속도로 감소하는 것으로 보입니다. 2030년까지 하드웨어와 소프트웨어의 융합이 AI 훈련 비용을 매년 75%의 속도로 감소시킬 것으로 예상됩니다:

기업 규모에 따른 사용 사례에 따르면, 추론 비용은 매년 약 86%의 속도로 감소하는 것으로 보이며, 심지어 훈련 비용보다 더 빠릅니다. 현재 GPT-4 Turbo와 관련된 추론 비용은 1년 전의 GPT-3보다 낮아졌습니다.

라이트 법칙에 따르면, 가속화된 컴퓨팅 하드웨어의 개선은 매년 인공지능 관련 계산 단위(RCU)의 생산 비용을 53% 낮추어야 하며, 알고리즘 모델의 개선은 매년 훈련 비용을 47% 낮추어야 합니다. 다시 말해, 하드웨어와 소프트웨어의 융합은 인공지능 훈련 비용을 2030년까지 매년 75% 감소시킬 수 있습니다. (주: 라이트 법칙의 핵심 내용은 특정 제품의 누적 생산량이 두 배 증가할 때마다 비용이 일정 비율로 감소한다는 것입니다. 예를 들어 자동차 분야에서 생산량이 누적 증가할 때마다 비용이 15% 감소합니다.)

보고서는 오픈 소스 모델이 클로즈드 소스 모델과 경쟁하고 있으며, 전반적으로 오픈 소스 모델의 성능이 클로즈드 소스 모델보다 더 빠르게 향상되고 있다고 지적합니다: 오픈 소스 모델 분야의 선도 기업인 메타가 OpenAI와 Google의 클로즈드 소스 모델에 도전하고 있습니다.

2023년, 오픈 소스 모델은 성능 기준 테스트에서 빠른 진전을 이루어 대기업, 스타트업 및 학술 기관 개발자들의 지속적인 지원을 받았습니다. Ark는 2024년에 오픈 소스 커뮤니티가 이룰 성과를 매우 기대하고 있다고 보고했습니다.

현재 투자자들이 우려하는 대형 언어 모델 훈련 데이터가 고갈되어 성능이 제한될 것인가? Ark는 보고서에서 모델 최적화에는 더 많은 훈련 데이터가 필요하며, EpochAI는 책과 과학 논문과 같은 고품질 언어/데이터 소스가 2024년에 고갈될 수 있지만, 여전히 많은 미개발 시각 데이터가 존재한다고 지적했습니다.

마이크로소프트 CEO 나델라가 마이크로소프트 재무 보고서에서 AI 수익화 준비에 대해 처음 언급했습니다. Ark는 올해 보고서에서 맞춤형 AI 제품이 더 많은 가격 책정 권한을 가져야 한다고 언급했습니다.

오픈 소스 대체품의 출현과 비용 감소로 인해 기업이 AI 소프트웨어를 개발하고 맞춤화하는 공급업체는 수익화가 더 쉬워질 것이며, 반대로 기능이 단순한 AI 응용 프로그램은 빠르게 상품화되어 치열한 경쟁 속에서 수익성이 감소할 것입니다.

Ark는 보고서에서 지식 노동자의 생산성을 지속적으로 향상시키는 점에서 AI 소프트웨어 공급업체의 잠재적 기회가 수조 달러에 이를 수 있으며, 글로벌 소프트웨어 시장이 10배 성장할 수 있다고 주장합니다: 2030년까지 AI는 지식 기반 직업의 대부분 작업을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있어 직원의 생산성을 크게 향상시킬 것입니다. 자동화 및 지식 작업 과제를 가속화하는 소프트웨어 솔루션 공급업체는 주요 수혜자가 될 것입니다. 만약 새로운 AI 응용 혁신가들이 오늘날과 유사한 가격 책정 능력을 가지고 있고, AI 생산성 향상이 상상한 것만큼 의미가 있다면, 2030년까지 글로벌 소프트웨어 시장은 10배 성장할 수 있습니다.

자율주행

인공지능의 돌파구는 자율주행 택시가 도시 이동 방식을 완전히 변화시키고, 개인 자동차 구매 수요를 크게 줄이거나 감소시킬 것이며, 개인 자동차 판매에 의존하는 자동차 대출 시장에 영향을 미칠 것입니다. ARK의 연구에 따르면, 로봇 택시 플랫폼은 개인 이동 방식을 재정의하고 향후 5~10년 내에 28조 달러의 기업 가치를 창출할 것입니다:

추정에 따르면, 대규모 자율주행 택시의 비용은 마일당 0.25달러까지 낮아질 수 있으며, 이러한 낮은 비용은 자율주행 택시의 광범위한 채택을 촉진할 수 있습니다.

보고서는 자율주행 자동차가 인간이 운전하는 자동차보다 더 안전하며, 대형 언어 모델과 생성적 AI의 응용이 자율주행 기술 발전을 가속화할 수 있다고 언급합니다:

자율주행 자동차의 사고율은 인간 운전자의 사고율보다 80% 낮아져, 미국에서 매년 약 4만 건의 자동차 관련 사망 사고와 전 세계에서 약 135만 건의 자동차 관련 사망 사고를 줄일 수 있습니다.

완전 자율주행(FSD) 모드에서 테슬라는 수동 모드보다 5배 더 안전하며, 미국 평균보다 16배 더 안전합니다. 웨이모의 자율주행 자동차는 전국 평균보다 약 2~3배 더 안전합니다.

GPT-4로 훈련된 로봇 작업을 수행하는 신경망은 83%의 작업에서 인간 전문가 프로그래머보다 더 나은 성능을 보였으며, 개선 폭은 52%에 달합니다. 대형 언어 모델은 텍스트 기반 훈련, 검증 및 자기 설명을 지원하여 규제 승인을 촉진하는 데 도움이 될 것입니다.

다중 모달 모델은 이미지와 텍스트를 통해 자율주행 차량을 훈련할 수 있으며, 이는 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다. 생성적 인공지능은 자율주행 차량의 안전성을 시뮬레이션 훈련 및 검증을 통해 향상시킬 수 있습니다.

Ark의 보고서는 자율주행 택시의 시장 점유율 증가가 미국 자동차 대출 산업을 뒤흔들 것이라고 강조하며, 2030년까지 자율주행 플랫폼 제공자의 기업 가치는 28조 달러에 이를 수 있으며, 이는 2023년 모든 자동차 제조업체의 시가 총액의 9배에 해당합니다. 지난 3년 동안 금리 인상으로 인해 신규 자동차의 월 자동차 대출 지출이 약 27% 증가하여 581달러에서 739달러로 증가했습니다. 이는 자동차 대출 연체가 60일을 초과하는 수치가 최근 역사적 최고치를 기록하게 만들었습니다. 전기차 가격이 계속 하락함에 따라, 더 많은 사용자가 자율주행 택시 기술을 사용하기 시작하고, 연료차의 가치는 하락할 것입니다.

로봇 기술

Ark는 AI와 하드웨어의 융합이 로봇이 더 넓은 분야에서 활용될 수 있도록 촉진할 수 있으며, 일반 로봇이 새로운 시장 기회를 맞이할 것으로 예상하며, 연간 수익 규모가 24조 달러를 초과할 것이라고 언급합니다.

Ark는 로봇 성능의 빠른 발전과 비용의 대폭 감소가 공장을 로봇 채택을 증가시키고 있다고 지적합니다: 로봇 성능의 향상은 산업 로봇에 대한 공장의 수요를 더욱 자극하고 있습니다. 컴퓨터 비전과 심층 학습의 발전은 로봇 성능을 7년 내에 33배 향상시켰으며, 로봇의 성능은 이미 인간의 두 배 이상을 초과하고 있으며, 상한선이 어디인지 불확실합니다.

AI와 컴퓨터 비전을 활용하여 로봇은 비구조화된 환경에서 경제적으로 효율적으로 운영할 수 있어야 하며, 낮은 가격은 산업 로봇에 대한 수요를 자극하고 있습니다. 로봇 생산량이 두 배 증가할 때마다 산업 로봇의 비용은 50% 감소합니다.

Ark는 인간과 협력하는 로봇이 "S 곡선 임계점"이라고 불리는 중요한 발전 단계에 도달하고 있으며, 빠른 발전 단계에 진입할 것이라고 강조합니다:

S 곡선은 새로운 기술이나 제품의 시장 채택률이 시간에 따라 증가하는 것을 설명하는 데 사용되는 그래픽으로, 처음에는 느리게 증가하다가 빠르게 증가하고, 마지막에는 다시 느려져 S 형태를 형성합니다. 새로운 기술의 시장 점유율이 10%에서 20%에 가까워지면 이는 일반적으로 빠른 성장 단계에 진입할 것임을 나타냅니다.

아마존의 로봇 배치 수를 예로 들면, 아마존은 2023년에 로봇 사용량을 대폭 증가시켜 역사적 최고치에 도달했으며, 이는 인간 직원 수와 비슷합니다.

로봇 사용 후 생산성에도 큰 영향을 미쳤으며, 아마존 창고의 효율성을 보면 고객이 클릭하여 주문한 후 상품이 배송되기까지의 시간이 분 단위로 78% 단축되었습니다.

따라서 Ark는 향후 일반 로봇이 가정용 로봇 외에도 제조업 로봇을 포함할 것이며, 2030년까지 전 세계 제조업 GDP는 로봇의 활용으로 28.5조 달러에 이를 것으로 예상합니다.

디지털 소비자

ARK의 연구에 따르면, 디지털 여가 지출은 실물 경제에서 더 큰 시장 점유율을 얻을 것이며, 향후 7년 동안 연평균 19%의 복합 성장률로 증가하여 2023년 7조 달러에서 2030년 23조 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 보고서는 다섯 가지 트렌드가 그 성장을 촉진할 것이라고 언급합니다:

1. 스마트 TV(CTV)에서의 광고 투자는 연평균 17% 성장하여 2023년 250억 달러에서 2030년 730억 달러로 증가할 것입니다.

2. 소셜 플랫폼의 전자상거래 수익은 연평균 32% 성장하여 2023년 7300억 달러에서 2030년 5조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

3. 소비자들의 스포츠 베팅 수요는 여전히 강력하며, 고속 성장을 지속할 것입니다.

4. AI 지원 게임 창작은 게임 산업의 새로운 물결이 될 것이며, Roblox와 같은 사용자 생성 콘텐츠(UGC) 플랫폼에서의 게임 창작은 게임 콘텐츠의 폭발적인 성장을 가져올 수 있습니다. Roblox는 전 세계에서 4.7억 회 이상의 경험을 제공하며, 이는 PC, 게임기 및 모바일 애플리케이션 게임 총 수의 52배에 해당합니다.

5. AI + 하드웨어 시대가 열리면서, 미래에는 웨어러블 장치를 재정의할 가능성이 있으며, 가상 현실(VR) 장치가 지속적으로 조정을 받는다면 새로운 AI 하드웨어 장치가 반드시 등장할 것입니다.

Ark는 보고서에서 AI의 출현이 평균 근무 시간을 더욱 줄이고 디지털 엔터테인먼트 소비를 자극할 것이라고 언급했습니다. 생성적 AI는 개인의 노동 시간을 평균 1.3% 줄여 2022년 하루 5.0시간에서 2030년 4.5시간으로 감소시킬 것입니다. 따라서 소비자들은 온라인 엔터테인먼트에 더 많은 시간을 할애할 수 있으며, 온라인 시간은 일상 생활에서 2023년 40%에서 2030년 49%로 증가할 것입니다.

디지털 지갑

Ark는 보고서에서 주요 수직 소프트웨어 플랫폼이 양방향 시장을 통해 소비자에서 상인, 상인에서 직원, 직원에서 상인으로의 폐쇄형 거래 시스템을 구축하고 있다고 언급했습니다. 이러한 플랫폼의 디지털 지갑은 완전한 폐쇄형 결제 생태계를 실현할 것이며, C2B 디지털 지갑 결제 총액은 매년 20% 성장하여 2030년에는 약 7조 달러에 이를 것입니다:

핵심 비즈니스 운영을 지원하는 것 외에도, Block, Shopify 및 Toast와 같은 수직 소프트웨어 제공업체는 상인을 위해 금융 서비스를 통합하고 있습니다. 디지털 지갑을 중심으로 은행 및 핀테크 회사와 협력하여(또는 자체 은행 라이센스를 보유하여) 상인과 전통 금융 기관 간의 비효율적인 상호작용을 제거하고 있습니다.

향후 7년 동안 C2B 디지털 지갑 결제 총액은 매년 20% 성장하여 2023년 약 2조 달러에서 2030년 약 7조 달러로 증가할 것입니다. 폐쇄형 결제의 비율은 4%에서 25%로 증가하며, BlocksSquare, Shopify 및 Toast의 결제 수익 예측은 35억 달러에서 210억 달러로 증가하며, 연평균 성장률은 29%에 이를 것입니다.

Ark는 양방향 시장이 소비자와 상인 간의 금융 순환을 닫을 수 있으며, 폐쇄형 결제 생태계는 세 가지 방법으로 내부 이체를 통해 실현된다고 주장합니다:

소비자에서 상인으로, 상인에서 직원으로, 그리고 직원(동시에 소비자)에서 상인으로. 이러한 결제 생태계를 구축하기 위해 플랫폼은 다음과 같은 조건을 갖추어야 합니다: 1) 대규모이며 참여도가 높은 양방향 네트워크, 2) 상인 운영 및 재무에 대한 종단 간 가시성, 3) 수직 산업 전문성.

디지털 지갑은 소비자가 기업(C2B) 결제 생태계에서 차지하는 위치를 대체할 가능성이 있으며, 디지털 지갑을 사용한 거래는 은행 및 카드 네트워크를 우회하여 결제 기관, 상인 및 소비자의 교환 비용을 절감할 수 있습니다. 대규모 소비자 및 상인 생태계를 보유한 수직 소프트웨어 플랫폼은 디지털 지갑을 활용하여 폐쇄형 거래를 촉진할 것입니다.

수직 소프트웨어 플랫폼은 상인에게 금융 서비스를 제공할 수 있습니다. 디지털 지갑을 통해 이러한 플랫폼은 편리함을 높일 뿐만 아니라, 예치 통화를 수익화하여 결제 승인에서 상인 정산까지의 단계를 16단계에서 5단계로 줄여 플랫폼 수익률을 두 배 이상 높였습니다.

정밀 치료

Ark는 지난 20년 동안 정밀 치료, CRISPR 유전자 편집, RNA 치료 및 표적 단백질 분해의 새로운 모델이 급증했으며, 인공지능(AI), CRISPR 유전자 편집 및 새로운 시퀀싱 기술의 발전으로 혁신적인 치료법이 개발되어 연구 개발의 수익이 증가하고 있다고 언급했습니다. 일부 질병은 이제 새로운 약물 치료가 가능해졌습니다:

정밀 치료 분야의 기업들은 상당한 성장을 경험할 것으로 예상됩니다. 정밀 치료는 환자의 특정 유전 정보를 기반으로 치료 계획을 맞춤화하는 의료 방법으로, DNA, RNA 및 단백질 등 여러 생물 분자 수준에서의 심층 연구 및 응용을 포함합니다.

ARK 투자 연구 회사의 예측에 따르면, 2023년부터 2030년까지 정밀 치료에 집중하는 기업의 기업 가치는 매년 28% 성장하여 기업 가치는 약 8200억 달러에서 약 4.5조 달러로 증가할 것입니다:

지난 30년 동안, 새로운 작용 메커니즘을 가진 치료 방법이 계속 등장하고 있습니다. 이들은 치료 가능한 질병의 수를 확대할 뿐만 아니라, 효능과 안전성을 높이고 있습니다. 2023년에는 25% 이상의 임상 시험이 새로운 치료 모델을 활용하고 있습니다.

Ark의 연구에 따르면, 새로운 치료 모델과 연구 개발 방법, 그리고 규제 기관의 "정밀" 치료 승인으로 인해 제약 산업의 투자 수익률 감소 추세는 앞으로 반전될 것입니다.

정밀 치료는 점점 더 다중 오믹스 및 치유가 가능해지고 있으며, 그 작용 메커니즘은 DNA, RNA, 단백질 등을 아우릅니다. ARK의 연구에 따르면, 정밀 치료에 집중하는 기업의 기업 가치는 향후 7년 동안 매년 28% 성장하여 2023년 8200억 달러에서 2030년 4.5조 달러로 증가할 것입니다.

정밀 치료는 RNA 기반 약물 및 "표적 단백질 분해제"(TPDs)를 포함하여 인간 유전체에서 약물 치료가 가능한 단백질의 수를 확대하고, 치료 가능한 조직 유형의 수를 증가시킵니다.

Ark는 지난 10년 동안 생물학 도구와 기술의 지속적인 발전과 개선이 이루어졌으며, 그중 고처리량 단백질체학, 인공지능(AI) 및 단일 세포 시퀀싱의 세 가지 기술 발전이 생물학 연구 및 의료 기술 발전의 핵심 힘이 되었다고 언급했습니다. 약물 개발 지출은 25% 이상 감소할 것으로 예상되며, 향후 7년 동안 정밀 치료 분야의 기업 가치는 연평균 26% 증가하여 2023년 약 8200억 달러에서 2030년 약 4.5조 달러로 증가할 것입니다:

이러한 기술의 결합 사용은 연구 및 개발 작업의 생산성과 효율성을 높이고, 질병 진단, 치료 개인화 및 신약 개발 등 의료 응용의 정확도를 향상시킵니다.

ARK의 연구에 따르면, 인공지능과 자동화는 약물 개발에 더 강력한 지원을 제공하고 있으며, 기술 발전은 각 약물의 개발 비용을 대폭 낮출 수 있을 것입니다:

지난 10년 동안 질량 분석기 및 생물 정보학의 발전은 단백질체 분석을 크게 개선하여 해상도, 정확성 및 여러 샘플을 동시에 분석하는 능력을 향상시켰습니다.

라이트 법칙은 단백질체학 비용의 감소를 예측하며, 이는 사람들이 건강과 질병에서 단백질체를 자세히 탐구할 수 있게 할 뿐만 아니라, 암 바이오 마커 발견 및 표적 치료 개발을 가속화합니다. 단일 세포 RNA 시퀀싱은 인간의 암 인식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

Ark의 보고서는 인공지능과 자동화의 발전이 약물 비용을 낮추고 승인 절차를 줄일 것이라고 주장합니다. 동시에 기초 생물학, 인공지능, 자동화 및 실험 설계의 발전은 임상 전 약물 개발 비용을 대폭 낮출 수 있을 것입니다. 약물 개발 과정의 초기 단계에서 잠재력이 없는 약물을 조기에 제거하여 하류 연구 개발 자금 배분의 부적절함을 방지하고, 발견 단계의 초기에서 더 큰 공간을 창출할 수 있습니다.

향후 10년 동안 이러한 기술을 충분히 활용하는 기업은 승인당 비용을 거의 50% 줄일 수 있으며, 이는 임상 시험에 진입하는 후보 약물의 성공 확률이 두 배 이상 증가했기 때문입니다.

전기차

Ark의 보고서는 배터리 비용이 공급망 중단으로 인해 상승한 후, 현재 배터리 비용이 라이트 법칙에 따라 하락하고 있으며, 이는 전기차(EV) 가격 하락을 촉진할 것이라고 언급했습니다. 2030년까지 전기차는 차량 총량의 95-100%를 차지할 것으로 예상되며, 향후 7년 동안 전기차 판매량은 매년 33% 성장하여 2023년 1000만 대에서 2030년 7400만 대로 증가할 것입니다.

전기차는 내연기관 자동차의 시장 점유율을 계속 빼앗고 있습니다. 만약 전기차가 연료차의 점유율을 계속 빼앗는다면, 연료차 제조업체는 재편성과 통합을 강요받을 수 있습니다.

라이트 법칙에 따르면, 킬로와트시 생산량이 두 배 증가할 때마다 배터리 비용은 28% 감소합니다. 인산철 리튬 배터리는 니켈이 풍부한 배터리의 시장 점유율을 빼앗고 있으며, 이는 배터리 화학 성분의 지속적인 변화에 따라 상품 가격 예측이 매우 어렵다는 것을 보여줍니다.

라이트 법칙은 또한 더 빠른 전기차 충전 속도를 지적하며, 전기차의 충전 속도는 전체 성능을 잘 나타내는 것으로 보입니다. 효율성, 주행 거리 및 전력 등을 포함합니다.

지난 5년 동안 200마일 주행 거리의 충전 속도는 거의 세 배 향상되어 40분에서 12분으로 단축되었으며, 향후 5년 동안 다시 세 배 감소하여 4분에 이를 수 있습니다. 전기차 충전 속도가 수용 가능한 수준에 도달함에 따라 제조업체는 자율주행, 안전 및 엔터테인먼트와 같은 다른 기능을 최적화할 수 있을 것입니다.

다음은 《Big Ideas 2024》 보고서의 주요 하이라이트입니다:

1. 인공지능, 공공 블록체인, 다중 오믹 시퀀싱, 에너지 저장 및 로봇 이 다섯 가지 기술 플랫폼이 서로 융합하여 글로벌 경제 성장률이 지난 125년 평균 3%에서 향후 7년 동안 7%를 초과할 가능성이 있습니다.

2. 파괴적 혁신과 관련된 주식 시가 총액은 매년 40% 성장하여 현재 글로벌 주식 시장 총액의 16%에서 2030년에는 60%를 초과할 것으로 예상되며, 시가 총액은 현재 약 19조 달러에서 2030년에는 약 220조 달러로 증가할 것입니다.

3. 2030년까지 하드웨어와 소프트웨어의 융합이 AI 훈련 비용을 매년 75% 감소시킬 수 있습니다. 2030년까지 글로벌 소프트웨어 시장은 10배 성장할 가능성이 있습니다.

4. 2040년까지 AI 분야 하드웨어에 대한 투자 규모는 1.3조 달러에 이를 것으로 예상되며, 이 막대한 투자는 AI 소프트웨어 매출을 13조 달러로 증가시켜 소프트웨어 산업의 총 이익률을 75% 수준으로 유지할 것입니다.

5. 로봇 택시 플랫폼은 개인 이동 방식을 재정의하고 향후 5~10년 내에 28조 달러의 기업 가치를 창출할 것이며, 매년 판매되는 로봇 택시 수는 약 7400만 대로 자동차 시장의 대부분을 차지할 것입니다.

6. 제조업의 통합이 진행됨에 따라 배터리 비용이 감소하고 자동차 가격이 하락하고 있습니다. 배터리는 전기차 가치의 20%를 차지하며, 배터리 제조업체가 전기차 원래 장비 제조업체에 제공하는 수익은 매년 300억 달러에 달합니다.

7. 3D 프린팅 기술 덕분에 자동차 생산은 전례 없는 분야로 진입하고 있으며, 자동차 개발 시간을 50% 단축하고 금형 설계 검증 비용을 97% 줄일 것으로 예상됩니다.

8. 정밀 치료는 신규 상장 약물의 25%를 차지하며, 2030년까지 약물 수익은 15% 증가하여 약 3000억 달러에 이를 것입니다.

9. 인공지능 강화 다중 오믹 기술의 전면적 침투로 인해 약물 개발과 관련된 연구 개발 효율성이 두 배 향상될 것입니다. 2035년까지 연구 개발의 실제 수익률이 10% 향상될 것입니다.

10. 여러 암을 조기에 발견하는 혈액 검사법이 치료 기준이 되어 특정 연령대의 암 사망률을 25% 감소시켰습니다. 선진 시장에서 30%의 환자가 새로운 진단 제도의 혜택을 보고 있습니다.

11. 디지털 여가 지출은 실물 경제에서 더 큰 시장 점유율을 얻을 것이며, 향후 7년 동안 연평균 19%의 복합 성장률로 증가하여 2023년 7조 달러에서 2030년 23조 달러에 이를 것입니다.

12. 2030년까지 스마트 장치, 엔터테인먼트 및 소셜 플랫폼의 수익이 5.4조 달러에 이를 것이며, 그중 광고 및 상업 수익이 80%를 차지할 것입니다.