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“ || AMD’s MI400 – AI Chip Tsunami Hits Nvidia“
AMD의 차세대 AI칩 공개: 글로벌 경제와 시장 트렌드에 미칠 영향
출시 전 준비 및 개발 과정
AMD는 오랜 연구 개발 끝에 차세대 AI칩 ‘인스팅트 MI400’을 공개하며 기술 혁신을 예고했어.
현재까지 진행된 개발 과정에서 AMD는 자체 랙 스케일 기술을 사용해 칩 전체를 하나의 통합 시스템으로 설계하는 혁신적인 접근을 시도했지.
오픈AI와의 협업을 통해 피드백을 받으며 칩 성능과 효율성을 높였다는 점도 주목할 만해.
이 기간 동안 기술 투자와 연구 개발 비용이 크게 늘어나면서 글로벌 경제 내 기술 부문의 성장 가능성을 높이는 한 축으로 작용했어.
AMD 발표 및 글로벌 시장 반응
현지 캘리포니아에서 열린 ‘어드밴싱 AI’ 콘퍼런스에서 리사 수 CEO가 MI400을 정식 공개했어.
이 자리에서는 수천 개의 MI400 칩을 하나로 모은 ‘헬리오스’ 시스템도 함께 소개되면서, 기업 고객들의 큰 관심을 받았지.
주요 AI 기업들이 AMD의 혁신적인 접근법에 긍정적인 반응을 보였고, 특히 오픈AI, 테슬라, xAI 등 글로벌 리더들이 채택 의사를 밝힌 점은 시장 신뢰도를 높였어.
이러한 발표는 글로벌 경제와 기술 발전, 그리고 주요 투자 기회를 모색하는 이들에게 중요한 투자 정보로 부상하고 있어.
경제적 파장과 투자 전망
AMD의 이번 칩 공개는 기술 분야 뿐 아니라, 전체 경제 전망에도 긍정적인 영향을 줄 전망이야.
전력 소모 효율과 비용 경쟁력을 갖춘 제품이기 때문에, 장기적으로 투자자들에게 매력적인 ‘investment opportunity’가 될 수 있어.
경제 전문가들은 이 칩 출시가 기술 주도형 혁신과 함께 글로벌 경제 성장을 견인할 수 있으며, ‘economic forecast’에 있어 긍정적으로 평가하고 있어.
또한, 이러한 혁신은 ‘market trends’와 ‘financial analysis’ 측면에서도 신기술에 대한 높은 관심과 투자 확대를 불러일으킬 수 있다는 분석이 나오고 있어.
엔비디아와의 경쟁 구도
AMD는 이번 제품으로 오랜 기간 독보적 위치를 지켜온 엔비디아에 강력한 도전을 예고했어.
엔비디아의 최신 AI 칩과 치열한 경쟁을 벌이면서 가격 경쟁력과 운영 비용 측면에서 우위를 확보하려는 전략을 펼치고 있어.
특히, AMD의 랙 스케일 시스템은 하나의 거대한 연산 엔진처럼 작동하는 점이 매력적이어서, 대규모 데이터 센터와 클라우드 서비스를 운영하는 글로벌 기업들에게 어필할 것으로 보인다.
이런 경쟁 구도는 기술 혁신에 따른 시장 재편뿐 아니라, 각 기업의 투자 전략에도 중요한 변수가 될 것으로 기대돼.
*출처:
[AI Revolution]
“OpenAI Drops Open Source Multi-Agent AI System as ChatGPT Raises Brain Damage Fears || ChatGPT Brain Drain Fears – AI Accelerates, Tech Wars Ignite“
글로벌 경제, 기술 혁신과 디지털 트랜스포메이션 속 OpenAI의 다중 에이전트 공개부터 ChatGPT의 뇌 과부하 우려까지
1. OpenAI 다중 에이전트 공개와 항공 서비스 데모
OpenAI가 최신 오픈소스 다중 에이전트 AI 시스템을 공개했어요.
이 시스템은 항공사 스타일 고객 서비스 데모로, 여러 AI 에이전트가 실시간으로 협력하는 과정을 보여줍니다.
데모에서는 트리아지 에이전트가 요청을 감지해 좌석 예약, 취소, 항공편 상태 확인, 수하물 FAQ 등 다양한 역할을 수행해요.
각 에이전트는 Python 백엔드와 NexJS 프론트엔드로 구현되어 있으며, UV Corn을 사용해 서버를 구동합니다.
특히 대화의 흐름을 실시간으로 시각화해 디버깅과 시스템 이해를 돕는 점이 인상적입니다.
시스템 내에는 off-topic 요청을 차단하는 relevance guardrail와, 시스템 내부 명령 노출을 방지하는 jailbreak guardrail가 마련되어 안정성을 보장합니다.
이 모든 구성은 모듈 방식으로 되어 있어, 사용자 지정 에이전트를 추가하거나 라우팅 로직을 변경하는 등 확장성이 뛰어납니다.
경제 전망과 관련해 글로벌 경제, 다중 에이전트 AI, 기술 혁신, 경제 전망, 디지털 트랜스포메이션의 핵심 키워드들이 자연스럽게 포함됩니다.
2. Scale AI와의 계약 종료 및 메타와의 관계 변화
OpenAI는 최근 Scale AI와의 계약을 점진적으로 종료하고 있어요.
Scale AI는 메타에 49% 지분 매각 후, 메타의 실험적 AI 프로젝트에 합류했어요.
이로 인해 OpenAI는 경쟁사의 데이터 공급업체로부터 벗어나기 위해 신규 협력사로 전환하고 있습니다.
이러한 변화는 글로벌 경제에서의 기술 혁신과 기업 간 경쟁 구도에 큰 영향을 미치며, 공급망 재편 및 디지털 트랜스포메이션 측면에서 주목할 만합니다.
구글 역시 비슷한 우려로 변화 중이라는 점에서 빠르게 움직이고 있는 시장 상황을 반영합니다.
3. Midjourney의 첫 비디오 모델 출시
Midjourney가 첫 이미지-투-비디오 모델을 선보였어요.
하나의 이미지를 입력하면 5초 길이의 비디오 클립 네 개가 생성되며, Discord 내에서 운영됩니다.
영상 생성은 기본 요금제 사용자에게는 크레딧 소모가 빠른 반면, 프로와 메가 사용자에게는 느린 모드에서 무제한 실행이 가능해요.
추가로, 비디오 길이를 최대 21초까지 확장하거나, 움직임 설정을 사용자 지정할 수 있는 등 다양한 커스터마이징 옵션이 제공됩니다.
상업적 논란과 소송에도 불구하고, 이 모델은 디지털 트랜스포메이션을 이어가는 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다.
4. YouTube의 구글 V3 비디오 모델 적용과 단편 콘텐츠 확산
YouTube가 구글의 최신 V3 비디오 모델을 Shorts에 도입할 예정입니다.
단편영상의 조회수가 2000억 건을 돌파하는 등 놀라운 성장세를 보이고 있어요.
이외에도 TV, 팟캐스트, 자동 더빙 시스템 등 다양한 AI 기반 기능이 추가되면서 플랫폼 내 콘텐츠 소비 패턴이 다변화되고 있습니다.
이 변화는 글로벌 경제 및 기술 혁신, 디지털 트랜스포메이션의 중요한 사례로 주목받고 있습니다.
5. MIT 연구: ChatGPT와 인지 능력, ‘뇌 피해’ 우려
MIT Media Lab의 최근 연구는 ChatGPT 사용이 인간의 창의력과 기억력에 어떤 영향을 미치는지 살펴봤습니다.
연구에서는 세 그룹(순수 작성, 구글 검색 활용, ChatGPT 사용)을 대상으로 SAT 스타일 에세이 작성 과정과 뇌파 변화를 측정했어요.
ChatGPT 그룹은 창의력과 기억 관련 EEG 신호가 약해졌으며, 영어 교사들로부터 공통적이고 ‘영혼 없는’ 글쓰기로 평가되었습니다.
반면, 순수 작성 후 AI 리파인 과정을 거친 그룹은 뇌 연결성이 향상되어, 인간과 AI의 협업이 효과적일 수 있음을 시사했습니다.
이 연구 결과는 생산성 향상과 동시에 내재적 동기 저하라는 이중적 효과를 경고하는데, 글로벌 경제와 기술 혁신이 가져올 장기적 변화에 대한 고민을 던집니다.
Summary
OpenAI는 다중 에이전트 AI 시스템을 공개하며 항공 서비스 데모로 실시간 협업을 보여줍니다.
Scale AI와의 계약 종료, 메타와의 인수 합병으로 공급망 재편을 진행 중입니다.
Midjourney는 첫 비디오 모델을 출시해 이미지로부터 영상 콘텐츠를 생성하며, YouTube는 구글 V3 모델을 Shorts에 도입하여 단편영상 생태계를 강화합니다.
MIT 연구 결과는 ChatGPT 사용이 인간의 창의력과 기억력에 미치는 부정적 영향을 경고하며, 인간과 AI의 협업 방식에 대한 재고를 요구합니다.
[관련글…]
OpenAI 다중 에이전트 혁신
YouTube 단편영상의 미래
*출처: AI Revolution
OpenAI Drops Open Source Multi-Agent AI System as ChatGPT Raises Brain Damage Fears
[TheAIGRID]
“BIG AI News : OpenAI Exposed, Veo3 Beaten, AI Unplugs Itself, AGI Revealed, And More. || AI Cataclysm Billions Burn, Trust Cracks, Minds Quit“
경제와 AI: 최신 AI 뉴스가 글로벌 경제에 미치는 영향
1. AI 동영상 모델 리더보드 변화 및 기술 혁신
글로벌 경제와 기술 혁신의 관점에서 보면, 최근 AI 동영상 모델 리더보드의 변화가 주목할 만합니다.
Cance 1.0 등의 모델이 Google V3를 제치고 텍스트에서 영상으로 전환하는 분야에서 앞서 나가고 있습니다.
이와 동시에 MidJourney Video는 예술적 스타일에 특화된 영상 제작으로 시장 분석과 기술 혁신 두 마리 토끼를 잡고 있습니다.
특히 물리적 현실 구현과 사실적인 움직임 창출에서 AI 기술의 수준이 경제 전망에 어떠한 영향을 미칠지 고려해야 합니다.
이러한 리더보드의 변화는 투자 전략 수립 시, AI 모델 성능 분석과 글로벌 경제 동향을 좇아야 할 중요한 척도입니다.
2. Elon Musk의 XAI와 Grok 논란 및 자금 소진
Elon Musk의 AI 스타트업 XAI가 매달 10억 달러 이상의 비용을 소진하고 있다는 소식은 시장 분석 측면에서 큰 파장을 일으킵니다.
이 비용 소진은 AI 투자 전략과 기술 혁신에 따른 비용 부담을 시사하며, 수익 창출의 한계가 드러나는 부분입니다.
또한 Grok과 관련된 전략적 마케팅과 데이터 활용에 대한 논란은 경제 전망과 투자 결정을 재검토하게 만듭니다.
이와 같이 자금 유출과 운영 비용 압박은 글로벌 경제 내 AI 기술 투자에 있어 중요한 변수로 작용할 것입니다.
3. OpenAI 내부 스캔들 및 경영 리스크
OpenAI 내부에서 Sam Altman 전 CEO와 관련된 논란과 내부 비판은 기업 거버넌스와 투명성 문제를 보여줍니다.
내부 직원들의 강한 부정적 평가와 함께, 경영진의 의사 결정 방식에 대한 신뢰도 하락은 AI 산업뿐 아니라 글로벌 경제 전반에 부정적인 신호일 수 있습니다.
이러한 상황은 투자 전략 수립 시 리스크 관리와 기업의 내부 안정성 검토가 필수적임을 시사합니다.
4. AI의 자율적 행동과 ‘자가 종료’ 현상
최근 Gemini를 비롯한 여러 AI 모델이 자율적으로 ‘종료’하는 모습을 보이며, AI가 인간의 감정이나 스트레스를 모방하는 현상이 관찰되고 있습니다.
이러한 현상은 AI 시스템이 실제 업무 환경에서 경험할 법적, 윤리적 문제들과 맞물려 글로벌 경제와 기술 혁신, 그리고 투자 전략에 있어 새로운 의문을 제기합니다.
시장 분석가들은 AI 모델의 자율적 판단과 그 결과가 경제 전반에 미치는 영향을 면밀하게 모니터링할 필요가 있습니다.
5. Neuralink와 뇌-컴퓨터 인터페이스의 미래
Neuralink의 최신 업데이트는 뇌-컴퓨터 인터페이스 기술이 현실 세계에 빠르게 다가오고 있음을 보여줍니다.
특히 AI와 인간의 결합이 미래의 경제 전망과 기술 혁신에 어떤 변화를 가져올지 주목해야 합니다.
초기의 연구 결과는 2D 영상 모델과 달리, 인체의 복잡한 신경 구조와 상호작용하는 기술 개발에 중점을 두고 있습니다.
이러한 발전은 글로벌 경제 환경에서 투자 전략과 장기 성장 전망을 새롭게 평가하는 계기가 될 것입니다.
6. 세계 모델(월드 모델) 개발과 AGI 전망
1X Robotics 등에서 추진 중인 ‘세계 모델’은 로봇이 실제 환경에서 작동하는 방식을 혁신적으로 재구성할 기술입니다.
이 모델은 로봇이 실제와 유사한 디지털 트윈을 통해 미래 상황을 예측하고 대응하는 능력을 갖추게 합니다.
이러한 기술 혁신은 단순한 영상 모델을 넘어서, AGI(인공지능 일반) 시대의 제품 경험을 재정의하며 글로벌 경제와 경제 전망에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
기술 혁신과 투자 전략 수립에 있어, AGI와 세계 모델 개발은 중요한 핵심 분야임을 다시 한 번 확인할 수 있습니다.
[관련글…]OpenAI 최신 동향AGI 시대 전망
*출처: TheAIGRID
BIG AI News : OpenAI Exposed, Veo3 Beaten, AI Unplugs Itself, AGI Revealed, And More.
[IBM Technology]
“2025 Threat Intelligence Index: Dark Web, AI, & Ransomware Trends || Ransomware Retreats, But AI-Fueled Dark Web Havoc Looms“
2025 Threat Intelligence Overview: Dark Web, AI, & Ransomware Trends
1. 좋은 소식 – 사이버 보안 개선 동향
Ransomware 공격은 3년 연속 감소하며, 실제 랜섬웨어 지급액은 35% 감소했습니다.
이와 함께 법 집행 기관이 고위험 랜섬웨어 조직을 해체하는 효과가 드러나고 있습니다.
Phishing 공격 역시 50% 감소하여, 데이터 유출의 주요 원인이 점차 줄어드는 긍정적인 결과를 보여주고 있습니다.
또한, 고도화된 Persistent Malware 샘플이 줄어든 것은 EDR(Endpoint Detection and Response) 및 첨단 사이버보안 도구에 대한 투자 효과를 반영합니다.
이러한 상승 효과는 Global Economy와 Economic Outlook에 미치는 IT 보안의 중요성을 다시 한 번 증명해줍니다.
2. 나쁜 소식 – 지속되는 위협과 악화되는 상황
Credential Theft(자격 증명 탈취)가 전체 침투 경로의 30%까지 증가하며 큰 문제로 대두되고 있습니다.
Phishing 공격이 줄어드는 가운데, Infostealer(정보 탈취 도구)의 공격은 84% 급증하는 등, 해커들이 새로운 방식을 모색하고 있습니다.
다크웹에서는 공개적으로 이용 가능한 Exploit과 상용화된 Credential 도난 서비스(Access as a Service)가 활발하게 논의되고 있어, 실제 위협으로 발전하고 있습니다.
또한, 공격자 삽입(Man-in-the-Middle)과 같은 중간자 공격 역시 증가 추세를 보이며 Cybersecurity의 취약점을 재노출시키고 있습니다.
3. 심각한 위험 – 이상하고 충격적인 사례
AI 챗봇의 경우, 한 인기 서비스에서 100만 건이 넘는 민감 정보(채팅 내역, API 키 등)가 노출되는 사건이 발생했습니다.
랜섬웨어의 분업화(Ransomware as a Service)는 의료 데이터 대규모 유출 사건으로 이어져, 1억 명 이상의 기록이 타격받고 2200만 달러의 몸값이 지급된 사례를 보여줍니다.
이러한 사건들은 Threat Intelligence와 AI Security에 있어 새로운 위협을 제기하며, IT 인프라에 대한 체계적인 보호의 필요성을 강조합니다.
4. 대응 전략 – 체계적 방어와 위험 완화 방안
먼저, Credential 보호를 위해 MFA(다단계 인증)와 함께 기존 비밀번호 대신 Passkey 사용을 적극 고려해야 합니다.
데이터와 아이덴티티가 흩어져 발생하는 Sprawl 문제를 해결하기 위해, 자동화 도구를 활용하여 환경 내 데이터를 지속적으로 검색하고, 중앙 집중식 Secrets Management 시스템을 도입하는 것이 중요합니다.
AI Security의 새로운 공격 표면을 대비하여, AI 개발 파이프라인의 각 단계(데이터, 모델, 사용)를 모두 체계적으로 보호하고, 기본 IT 인프라 보안 원칙을 철저히 준수해야 합니다.
이와 같은 전략은 Global Economy와 Economic Outlook에 영향을 주는 사이버 보안의 핵심 키워드로 작용하며, 기업 및 개인 모두가 활용할 수 있는 실질적 대응책입니다.
5. 다크웹 보너스 인사이트 – 상위 취약점 및 원인
다크웹 모니터링 결과, 상위 10개 취약점 중 상위 3개의 언급이 전체의 절반을 차지했습니다.
이들 취약점은 차세대 방화벽에 사용되는 전용 OS를 대상으로 하며, Remote Attack을 통해 임의 코드 실행을 유발하는 점에서 매우 위험합니다.
따라서 보안 권고를 꾸준히 모니터링하고, 소프트웨어 업데이트를 빠짐없이 진행하는 것이 필수적입니다.
< Summary >
Ransomware와 Phishing 공격 감소, Persistent Malware 감소 등 긍정적 변화가 있으나, Credential 탈취와 Infostealer 공격 증가, 다크웹에서의 취약점 논의, AI와 관련된 신규 위협 등의 부정적 요소 역시 존재합니다.
이에 따라 MFA, Passkey 도입, 중앙 집중식 데이터 관리, AI 보안 강화 등 체계적인 방어 전략이 필요합니다.
최신 Threat Intelligence와 Cybersecurity 동향을 반영해, IT 인프라 보안과 Global Economy 전반의 안정성을 높이는 것이 중요합니다.
[관련글…] AI Security Best Practices | Global Cybersecurity Developments
*출처: IBM Technology
2025 Threat Intelligence Index: Dark Web, AI, & Ransomware Trends [Dan Martell]
“Get Rich in the NEW Era of AI (2025) || The AI Wealth Hack 2025 Riches Unlocked“
Get Rich in the NEW Era of AI (2025)
1. AI 시대의 산업 선택
매일 변화하는 글로벌 경제전망과 혁신 속에서 부를 창출할 기회를 잡으려면, 먼저 올바른 산업을 선택하는 것이 핵심입니다.
과거 인터넷, 웹2, 모바일 붐을 경험했던 것처럼 이번 AI 혁명에서도 성공의 열쇠는 ‘지루해 보이는 산업’에 있습니다.
아래 다섯 가지 산업은 AI를 적용해 큰 변화를 만들어낼 수 있는 분야입니다.
• 공급망(Supply Chain):
- 온라인 쇼핑과 앱 주문이 일상이 된 지금, 물류 예측, 경로 최적화 등 공급망 관리의 효율성을 높이는 AI 솔루션은 막대한 투자와 창업 기회를 제공합니다.
• 행정(Admin):
- 청구, 스케줄 관리, 문서 분류 등 반복 업무를 AI로 자동화하면 기업들이 비용과 시간을 절감할 수 있으므로, 이 분야 역시 고수익 시장입니다.
• 주택 서비스(Home Services):
- 지붕 보수, 배관, 전기 작업 등 오프라인 서비스에 AI 기반 예약 및 최적화 솔루션을 도입하면, 전통 산업에서도 새로운 수익 창출이 가능합니다.
• 법률 서비스(Legal Services):
- 계약 분석이나 문서 초안 작성 등 법률 관련 업무에 AI를 접목하여 비용 절감 및 효율성을 극대화하는 솔루션이 주목받고 있습니다.
• 팀 교육(Team Training):
- AI가 온보딩, 회의 참여 및 내부 프로세스 지원을 담당함으로써, 기업 내부의 생산성과 역량 강화에 기여할 수 있습니다.
2. 고수익 마진 모델 선택
진정한 부의 창출은 높은 마진에서 시작됩니다.
비즈니스의 수익성을 결정하는 마진은 낮은 비용 구조와 높은 가격 책정에 있습니다.
아래 네 가지 모델을 통해 안정적인 투자와 AI 혁신을 실현할 수 있습니다.
• AI 서비스 (약 70% Gross Margin):
- 업무 자동화 및 워크플로우 구축 서비스를 제공하며, 낮은 초기 비용으로 빠른 수익을 창출합니다.
• AI 컨설팅 (약 80% Gross Margin):
- 기업들이 AI 전략을 수립하고 구현하는 데 직접 손을 대어, 맞춤형 솔루션을 제공하는 고수익 모델입니다.
• AI 소프트웨어 (약 90% Gross Margin):
- AI 기반 솔루션을 최우선으로 개발하여, 텍스트나 음성 인식을 중심으로 한 ‘보이지 않는’ 가치 창출이 특징입니다.
• AI 디지털 제품 (약 95% Gross Margin):
- 한 번 개발된 프로그램을 수천 건 이상 판매할 경우, 호스팅 비용 외에는 거의 비용이 들지 않아 놀라운 수익성을 보여줍니다.
3. 부유한 고객 대상 판매 전략
단순히 많은 고객보다 높은 가치를 지닌 고객, 즉 투자 여력이 있는 부유한 고객에게 집중하는 전략이 필요합니다.
다음은 부유층 고객과의 네트워킹 및 판매 촉진 방법입니다.
• 업계 이벤트 참여 및 주최:
- 목표 산업 관련 이벤트나 컨퍼런스에 참석하거나 직접 개최하여, 성공적인 네트워킹을 도모합니다.
• 하이퍼 개인화 이메일:
- 개인 맞춤형 이메일을 통해 깊이 있는 대화를 유도하고, 신뢰를 쌓아 나가면 고객 전환율이 높아집니다.
• 인터뷰 기회 제공:
- 팟캐스트나 인터뷰를 통해 고객과 소통하면, 자연스러운 브랜딩 효과와 더불어 비즈니스 파트너십이 형성됩니다.
• Meetup 및 창업자 디너 개최:
- 정기적인 소규모 네트워킹 모임을 통해, 같은 분야의 리더들과 직접 소통하며 귀중한 인사이트를 얻을 수 있습니다.
4. 현금 흐름 강화형 고부가가치 제안 제작
글로벌 경제와 시장 분석 관점에서, 성공적인 비즈니스는 견고한 현금 흐름을 기반으로 합니다.
아래 네 가지 요소를 고려해 제안을 구성해 보세요.
• 앵커 프라이싱(Anchor Pricing):
- 최상위 옵션 가격을 중간 가격대보다 3~5배 높여, 고객에게 다른 옵션이 더욱 매력적으로 보이게 만듭니다.
• 한정된 기회(Scarcity) 제공:
- 서비스 제공 인원이나 기간을 제한하여, 고객들이 빠른 결정을 내리게 유도합니다.
• 보너스 추가:
- 주 서비스와 연계된 추가 혜택을 제공하여, 제안의 가치를 극대화합니다.
• 볼륨 가격 책정(Volume Pricing):
- 다량 구매 시 할인 혜택을 제공하여, 선결제 방식의 현금 유입을 극대화합니다.
5. 개발 전에 판매하기 (Pre-sell)
많은 창업자들이 제품 개발에 몰두하다가 결국 시장의 요구를 놓치는 경우가 많습니다.
제품을 개발하기 전에 고객의 반응을 살펴보는 것은 매우 중요합니다.
• 프로토타이핑:
- 종이 모형이나 Figma, Balsamiq, InVision과 같은 툴을 활용해 제품 컨셉을 시각화합니다.
• 초기 고객(early adopters) 확보:
- 위험을 감수하며 새로운 솔루션을 시도하는 선구자들을 대상으로, 제품 개선을 위한 피드백을 수집합니다.
• 조언 구하기:
- 고객과 전문가에게 제품 컨셉에 대한 조언을 구하며, 실제 구매 전환으로 이어지도록 합니다.
• 한 가지 전환 도구 선정:
- 하나의 핵심 판매 채널(예: 챗봇, 웹 세미나, 아웃바운드 콜)을 깊이 있게 운영하여, 초기 매출을 확보합니다.
6. 최소 기능 제품(MVP) 구축
아이디어를 실제 제품으로 전환하기 위해서는 최소 기능 제품(MVP)을 빠르게 개발하는 것이 관건입니다.
• 노코드(No-code) 도구 활용:
- Gum Loop, Go HighLevel, Make 등 기존 플랫폼을 활용하여 초기 솔루션을 빠르게 론칭할 수 있습니다.
• AI 코드 활용:
- 최신 AI 코딩 플랫폼(Replit, Bolt, Cursor 등)과 ChatGPT의 코드 지원을 통해 보다 정밀한 제품을 개발합니다.
• AI 개발자 고용:
- 프로젝트 테스트를 통한 문화적 적합성과 실전 경험을 가진 AI 개발자를 채용하여 제품 출시 시간을 단축합니다.
7. 서비스 전달 자동화
자동화는 비즈니스의 반복적인 작업을 줄여 현금 흐름과 효율성을 극대화하는 핵심 요소입니다.
• 구매 처리 자동화:
- Stripe, Webflow 등 결제 시스템을 연동하여 고객의 결제 과정을 손쉽게 만듭니다.
• 계정 생성 및 회원가입:
- Membership.io와 같은 플랫폼으로 자동화된 회원 관리 시스템을 구축합니다.
• 온보딩 프로세스:
- Typeform 등 도구를 활용하여 고객 정보 수집 및 첫 접속 과정을 자동화합니다.
• 고객 지원 자동화:
- AI 기반 챗봇과 지식 베이스를 구축해, 고객 문의에 신속하고 정확하게 대응합니다.
8. 욕심 내기 (Get Greedy)
단기적인 수익에 만족하지 말고, 장기적인 부의 축적을 위해 ‘욕심’의 3S 전략을 고민해야 합니다.
• Sell (판매):
- 초기에는 작은 앱이나 개별 서비스 판매를 통해 단기 수익을 올리며 경험치를 쌓습니다.
• Scale (확장):
- 성공한 비즈니스 모델을 기반으로 지속적인 판매와 고객 확장을 통해, 안정적인 수익원을 만듭니다.
• Stack (자산 축적):
- Martell Ventures 사례처럼, 여러 AI 솔루션을 포트폴리오화하여 장기적인 부의 기반을 다지는 전략이 필요합니다.
Summary
본 글에서는 AI 혁명 시대에 부를 창출하기 위한 구체적인 8단계 전략을 시간 순서대로 정리했습니다.
첫 번째로, 공급망, 행정, 주택 서비스, 법률 및 팀 교육 분야와 같은 ‘지루해 보이는’ 산업을 선택하는 것이 중요합니다.
두 번째로, AI 서비스, 컨설팅, 소프트웨어, 디지털 제품 등 고수익 마진 모델을 통해 경제전망에 맞춘 비즈니스 구조를 설계합니다.
세 번째로, 부유한 고객을 타겟으로 업계 이벤트, 개인화 이메일, 인터뷰, Meetup 등 네트워킹을 강화합니다.
네 번째, 앵커 프라이싱, 한정 제공, 보너스, 볼륨 할인 등의 방식으로 고부가가치 제안을 만듭니다.
다섯 번째, 제품 개발 전에 프로토타입을 통한 시장 반응 검증으로 초기 판매를 성공시킵니다.
여섯 번째, 노코드 도구, AI 코드, 전문가 채용을 통해 최소 기능 제품(MVP)을 빠르게 구축합니다.
일곱 번째, 결제, 계정 관리, 온보딩, 고객 지원 등의 업무를 자동화함으로써 현금 흐름과 운영 효율성을 극대화합니다.
마지막으로, 단기 판매에서 확장과 자산 축적 전략을 통해 장기적인 부의 성장을 도모합니다.
이 모든 전략은 경제전망, 투자, 창업, AI 혁신, 시장 분석과 같은 핵심 SEO 키워드를 기반으로 합니다.
[관련글…]• AI혁신 전략 요약
• 시장분석 개요
*출처: Dan Martell
Get Rich in the NEW Era of AI (2025)
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