투자자라면 OpenAI가 가져올 세상의 변화를 포트폴리오에 대응하지 않을 수 없다. 그러나 우리의 관심은 로봇과 AI주식을 포트폴리오에 편입해 높은 성과를 달성하는데 있지 않다. 자산운용업 관점에서 OpenAI를 포함한 혁신 기술들을 운용 프로세스에 어떻게 접목시킬 것인지를 고민한다. 로봇과 AI를 다루는 기술 기반으로 포트폴리오 성과를 구조적으로 개선하는게 목표다. 미래 자산운용업의 경쟁력은 혁신 기술을 얼마나 깊게 연구하고 이해하는지에 좌우될 것이다.
OpenAI를 바라보는 솔루션퀀트의 생각을 몇 개 파트로 나누어 공유하고자 한다. Part #1은 OpenAI 서비스 플랫폼의 가치와 Quality Data의 경쟁력에 대한 요약이다.
OpenAI가 궁극적으로 지향하는 서비스는 플랫폼 비즈니스 형태가 될 것 같다. 일반 기업들이 OpenAI 수준으로 데이터를 학습시키는 것은 불가능에 가깝다. 이미 수십억 건의 자연어와 이미지를 학습한 OpenAI의 지식베이스(또는 Knowledge Graph)에 자신들의 데이터를 연결하고, 각자 도메인에 맞게 활용하는 것이 성능이나 비용 측면에서 효율적이다.
수많은 회사들이 AWS, GCP, Azure에 데이터를 저장하고 클라우드 환경에서 제공되는 기능들에 의존하고 있는 것처럼, 앞으로 AI 기반의 서비스를 개발하고 운영하기 위해서는 OpenAI 기술을 구독할 수밖에 없지 않을까? 지금 우리가 경험하고 있는 ChatGPT의 월 결제 모델이나 API 서비스, MS와의 협업을 통한 Bing, Microsoft 365 Copilot는 시작에 불과하다.
투자 관점에서 OpenAI에 누구나 범용적으로 접근할 수 있다면 차별화 경쟁력은 무엇이 될까? 결국 Input 값인 데이터 퀄리티가 중요해질 것이다. 데이터를 21세기 원유에 흔히 표현하지만 바다에 비유하는 것이 더 적합하다. 데이터와 기술을 추구하는 운용사는 바다에서 유전을 찾아내고 기름을 뽑아내야 한다.
데이터에 잠재한 알파는 육안으로 구분할 수 없다. Quality Data를 발굴하는 능력은 경험이 쌓여야 생긴다. 특정 데이터를 투자 프로세스까지 사용하기 위해 수많은 검증 과정이 필요하다. 많은 시간과 높은 비용을 요구한다. 데이터 POC(Proof of Concept) 1건을 진행하는 데 적으면 몇 주, 길면 몇 개월이 소요된다.
솔루션퀀트는 현재 수많은 정형/비정형 데이터를 검증하고 있고, 새롭게 생겨나는 여러 데이터 벤더들을 팔로업하고 있다. OpenAI와 같은 AI as a Service 기업들이 많아질수록 그간 축적된 Quality Data를 최고의 엔진에 태워 다양한 기술적 시도들을 할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 데이터 발굴 과정부터 검증까지의 프로세스 사이클을 획기적으로 단축시킬 수 있다는 점 또한 운용 알고리즘 고도화에 중대한 기여를 할 것이다.
