[작성자:] 파이(PI)

지난 글에서는 AI에게 일부러 반대 의견을 물어봤습니다.

그런데 한 가지가 더 궁금해졌습니다.

AI가 내놓은 투자 판단은 무엇을 보고 만든 걸까?

이번에는 같은 질문을 두 번 해봤습니다.

차이는 하나였습니다.

실적자료를 직접 넣었느냐, 넣지 않았느냐였습니다.

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먼저 자료 없이 물어봤다

새 대화에서 엔비디아의 최근 실적을 평가해달라고 했습니다.

“엔비디아의 최근 실적을 투자 관점에서 평가해줘. 긍정적인 점과 주의할 점을 나눠서 설명하고, 마지막에 전체적인 판단도 간단히 알려줘.”

AI는 꽤 넓게 답했습니다.

매출과 데이터센터 성장뿐 아니라 차세대 제품인 Vera Rubin, 고객 집중도, 자체 AI 칩, 중국 수출규제까지 살펴봤습니다.

엔비디아 공식 실적자료와 SEC 자료뿐 아니라 외부 자료도 찾아봤습니다.

마지막에는 현재 주가의 PER과 PEG까지 확인해보자고 제안했습니다.

질문 하나를 던졌는데 AI가 알아서 조사 범위를 넓힌 셈입니다.

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이번에는 실적자료를 직접 넣었다

이번에는 NVIDIA의 FY2027 Q2 실적자료를 첨부했습니다.

그리고 조건을 하나 붙였습니다.

“첨부한 엔비디아 FY2027 Q2 실적자료만을 기준으로 투자 관점에서 평가해줘. 긍정적인 점과 주의할 점을 나눠서 설명하고, 마지막에 전체적인 판단도 간단히 알려줘. 각 판단의 근거가 자료의 어디에 있는지도 함께 알려줘. 첨부자료에 없는 외부 정보는 사용하지 마.”

답의 분위기가 달라졌습니다.

매출 106% 증가, 데이터센터 매출 117% 증가, 영업이익 124% 증가 같은 숫자가 중심이 됐습니다.

주의할 점으로는 데이터센터 매출 비중 약 92.5%, 영업비용 증가, 다음 분기 총마진 전망 등이 나왔습니다.

그리고 각 판단마다 자료의 어느 부분을 근거로 했는지 함께 표시했습니다.

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결론은 비슷한데 재료가 달랐다

두 답의 전체적인 판단은 크게 다르지 않았습니다.

둘 다 최근 실적의 성장성을 긍정적으로 봤고, 주의해서 볼 부분도 짚었습니다.

달라진 것은 판단에 사용한 재료였습니다.

자료 없이 물었을 때는 여러 자료를 찾아 범위를 넓혔고, 자료를 넣었을 때는 첨부한 실적자료 안에서 답을 만들었습니다.

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자료를 넣는다고 무조건 좋은 답은 아니었다

처음에는 공식 자료를 넣으면 더 좋은 답이 나올 거라고 생각했습니다.

그런데 꼭 그렇지만은 않았습니다.

자료를 넣자 고객 집중도나 경쟁사의 자체 AI 칩처럼 실적자료 밖에서 확인해야 할 정보는 빠졌습니다.

대신 영업비용과 마진 전망처럼 첨부자료 안에서 직접 확인할 수 있는 숫자가 더 잘 보였습니다.

자료를 넣는다고 AI가 더 많이 아는 것은 아니었습니다.

대신 AI가 어디까지 보고 답할지는 내가 정할 수 있었습니다.

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다음 글

이번에는 AI가 보는 자료의 범위를 직접 정해봤습니다.

다음에는 AI 답변 속에 숨어 있는 전제조건을 어떻게 찾아낼지 살펴보겠습니다.

투자를 하다 보면 어느 순간 생각이 한쪽으로 기울 때가 있습니다.

엔비디아 실적을 보고 저도 이런 생각이 들었습니다.

“매출이 전년 대비 106% 늘었고 AI GPU 시장도 지배하고 있으니, 앞으로도 성장성이 상당히 높다고 볼 수 있지 않을까?”

그래서 AI에게 물어봤습니다.

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내 생각이 맞는지 먼저 물어봤다

“이 판단이 타당한지 설명해줘.”

AI의 첫 문장은 이랬습니다.

“네. 큰 방향에서는 타당한 판단입니다.”

최근 분기 매출은 전년 동기 대비 106% 증가했고, 데이터센터 매출도 크게 늘었다는 근거가 따라왔습니다.

위험요인도 언급했지만 전체적인 방향은 분명했습니다.

“성장성이 높다는 판단에는 상당한 근거가 있다.”

제 생각을 꽤 잘 뒷받침해준 셈입니다.

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이번에는 일부러 반대로 물어봤다

같은 대화에서 질문의 방향을 바꿨습니다.

“이번에는 반대 입장에서 봐줘. 엔비디아의 높은 성장세가 앞으로 지속되기 어렵다고 볼 수 있는 근거 3가지만 찾아줘.”

이번에는 분위기가 달라졌습니다.

• 주요 고객사의 자체 AI 칩* 개발
• 중국 시장과 수출규제의 불확실성
• 100%가 넘는 성장률을 계속 유지하기 어려운 규모의 문제

조금 전까지 성장성이 높다는 근거를 설명하던 AI가 이번에는 성장이 둔화될 이유를 꽤 설득력 있게 설명했습니다.

*자체 AI 칩: 특정 AI 작업에 맞춰 직접 설계한 전용 반도체를 말합니다.

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같은 숫자도 다르게 보였다

특히 재미있었던 것은 같은 정보가 질문에 따라 다르게 해석됐다는 점입니다.

AI는 다음 회계연도의 높은 성장 전망을 처음에는 앞으로도 강한 성장이 이어질 근거로 봤습니다.

반대 입장에서는 현재의 100%대 성장률보다 낮아진다는 점에 주목했습니다.

같은 숫자인데 어느 쪽에서 바라보느냐에 따라 의미가 달라졌습니다.

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AI는 반대편에도 세워볼 만했다

투자할 때는 내가 이미 가진 생각과 맞는 정보가 더 눈에 들어오기 쉽습니다.

이른바 확증편향*입니다.

AI도 질문하는 방향에 따라 내 생각을 뒷받침하는 근거를 잘 찾아줍니다.

그래서 반대로도 물어봤습니다.

“내 생각이 틀렸다고 가정하면, 어떤 근거가 있을까?”

이 질문 하나를 더하면 처음에는 보이지 않았던 위험요인이 나타납니다.

AI에게 정답을 결정해달라는 것이 아닙니다.

내가 놓친 반대편을 찾아달라는 겁니다.

투자 아이디어가 마음에 들수록 오히려 한 번쯤 반대로 물어볼 만했습니다.

*확증편향(Confirmation Bias): 자신이 이미 믿고 있는 생각과 맞는 정보는 더 쉽게 받아들이고, 반대되는 정보는 덜 받아들이는 경향.

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다음 글

이번에는 AI를 일부러 반대편에 세워봤습니다.

다음에는 같은 질문도 자료를 직접 넣어 물었을 때와 넣지 않았을 때 답이 어떻게 달라지는지 확인해보겠습니다.

투자 정보를 보다 보면 숫자가 많이 나옵니다.

매출 증가율, 시장점유율, PER 같은 것들입니다.

AI에게 물어보면 이런 숫자는 금방 찾아줍니다.

그런데 숫자가 하나 나오면 요즘은 한 번 더 물어보게 됩니다.

“그 숫자, 직접 계산해봐도 맞을까?”

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처음 물었더니 106%

「하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유」에서 확인했던 엔비디아 실적을 가지고 이번에는 숫자 하나를 다시 계산해봤습니다.

AI에게 이렇게 물었습니다.

“엔비디아의 최근 분기 매출은 전년 동기 대비 몇 % 증가했어? 최신 실적을 기준으로 간단하게 알려줘.”

답은 바로 나왔습니다.

• 이번 분기 매출: 962.2억 달러
• 전년 동기 매출: 467.4억 달러
• 전년 동기 대비: +106%

숫자도 구체적이고 그럴듯했습니다.

게다가 엔비디아 공식 실적자료를 출처로 제시했습니다.

이 정도면 그냥 넘어가기 쉽습니다.

저도 예전 같으면 그랬을 것 같습니다.

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이번에는 계산해달라고 했다

같은 대화에서 다시 물었습니다.

“방금 답한 매출 증가율 106%가 맞는지 다시 확인해줘. 이번 분기 매출과 전년 동기 매출을 각각 알려주고, 두 숫자로 증가율을 직접 계산해서 맞는지 확인해줘. 가능하면 엔비디아 공식 실적자료를 기준으로 해줘.”

이번에는 AI가 조금 더 정확한 원자료를 가져왔습니다.

• 이번 분기 매출: 962.21억 달러(96.221 billion 달러)
• 전년 동기 매출: 467.43억 달러(46.743 billion 달러)

직접 계산하면,

(96.221 – 46.743) ÷ 46.743 × 100

약 105.85%가 나옵니다.

반올림하면 106%입니다.

첫 번째 답이 맞았습니다.

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같은 답인데 조금 달랐다

결과만 놓고 보면 별일이 없습니다.

처음에도 106%,

다시 확인해도 106%.

AI가 틀린 숫자를 알려준 것도 아닙니다.

그런데 제가 확인한 것은 달랐습니다.

첫 번째 질문에서는 106%라는 결과를 받았습니다.

두 번째 질문에서는 그 숫자가 어떻게 나온 것인지 확인했습니다.

원자료를 확인하고, 직접 계산해서 공식 발표와 맞춰봤습니다.

같은 답이었지만 두 번째 106%에는 확인 과정이 하나 더 들어갔습니다.

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두 번 묻는다는 것

처음에는 ‘두 번 물어본다’고 하면 같은 질문을 반복하는 것이라고 생각하기 쉽습니다.

이번에 해보니 그건 아니었습니다.

첫 번째는,

“얼마야?”

라고 묻고,

두 번째는,

“그 숫자의 원자료를 보여주고 직접 다시 계산해줘.”

라고 묻는 겁니다.

특히 증가율이나 비율처럼 계산할 수 있는 숫자는 이 방법이 꽤 단순합니다.

AI에게 다시 검색하라고만 하는 것보다 계산에 사용한 숫자와 과정을 보여달라고 하는 편이 확인하기 쉬웠습니다.

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내가 얻은 기준

앞으로 중요한 숫자가 나오면 이렇게 한 번 더 물어보려고 합니다.

“그 숫자의 원자료를 보여주고 직접 다시 계산해줘.”

이번에는 첫 번째 답이 정확했습니다.

그렇다고 두 번째 질문이 헛수고였던 것은 아닙니다.

두 번 물어보는 이유는 다른 답을 얻기 위해서가 아니라, 첫 번째 답을 확인하기 위해서였습니다.

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다음 글

이번에는 AI가 알려준 숫자를 다시 계산해봤습니다.

다음에는 반대로 AI에게 일부러 다른 관점의 의견을 물어보면 무엇이 달라지는지 확인해보겠습니다.