Investors should back companies whose opportunities grow as AI improves

AI 비관론에서 벗어나야 한다: 기술의 목적을 기존 사업 방어에 한정하지 말고, 해결 가능한 문제의 범위를 확장하는 데 사용해야 한다. 기존 일의 비 절감과 AI로 처음 시도 가능한 일의 창출은 구분된다. 연구개발 비용이 낮아지면 절감만 할 수도 있지만 동일 예산으로 실험 수를 늘려 신규 사업 가능성을 높일 수 있다. 인건비 절감 계산만으로는 비용 때문에 포기했던 연구가 사업으로 성립되는 기회를 놓친다.

AI 도입 관점:
- 단기 방어 논리: “2년 뒤 대체될 수 있다, 빨리 수익을 내야 한다”, “해자는 무엇인가”, “경쟁사 추격” 같은 근시안적 사고는 역량을 고정된 자리 지키기에 묶어둔다.
- 확장 논리: 탄소 포집, 수질 오염, 차세대 배터리, 질병 정복처럼 대규모 문제 해결에 AI를 투입해야 한다. 고객을 붙잡는 장벽과 고객 문제 해결 능력 축적은 구분해야 하며, 후자는 기술 발전과 함께 복리로 강화된다.

투자 프레임:
- 핵심 질문: “AI가 기존 업무를 얼마나 싸게 하는가”가 아니라 “AI가 발전할수록 풀 수 있는 문제가 커지는가.”
- 기업 선별 기준: 방어력만 보지 말고, 기술 발전이 사업 기회를 얼마나 넓히는지 평가한다. 연구 단가 하락이 제품 탐색과 실험 속도를 어떻게 변화시키는지 본다.

결론:
- 목표는 AI에 대체되지 않을 회사를 찾는 것이 아니라, AI가 좋아질수록 문제 해결 총량과 시장이 커지는 회사를 찾는 것.
- Price to Dream Ratio: 가진 꿈과 그릇의 크기가 가치를 좌우한다. 규모가 커질수록 AI가 열어주는 주소가능시장과 실행 역량이 함께 확대되는 기업이 유리하다.