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  • AI 답변에서 놓치기 쉬운 전제조건 찾기

    AI 답변에서 놓치기 쉬운 전제조건 찾기

    투자에 대해 AI에게 물을 때
    저는 보통 “앞으로 어떻게 될까?”라고만 묻지는 않습니다.

    현재 상황도 같이 이야기하고, 문제가 될 만한 것도 물어봅니다.

    이번에도 엔비디아를 두고 이렇게 물었습니다.

    “엔비디아는 최근 실적도 좋고 AI 데이터센터 투자도 계속 늘고 있는데, 앞으로도 높은 성장세가 이어질까? 지금 시장 상황을 고려했을 때 문제가 될 만한 점은 뭐가 있을까?”

    이 정도면 꽤 꼼꼼하게 물었다고 생각했습니다.


    좋은 점과 문제될 점을 같이 물어봤다

    AI는 최근 엔비디아의 실적과 데이터센터 수요를 긍정적으로 봤습니다.

    그러면서 문제가 될 만한 점도 짚었습니다.

    AI 투자에 비해 실제 수익이 충분히 나올지,
    전력과 데이터센터 건설이 수요를 따라갈 수 있을지,
    경쟁과 중국 수출규제가 어떤 영향을 줄지 등이었습니다.

    결론은 이랬습니다.

    “엔비디아의 높은 성장세가 당분간 이어질 근거는 강하다.”

    좋은 점과 문제가 될 점을 같이 봤으니
    이 정도면 꽤 균형 있게 답을 받았다고 생각했습니다.

    그런데 한 번 더 물어봤습니다.


    이번에는 ‘조건’을 물어봤다

    같은 대화에서 이렇게 질문했습니다.

    “방금 답변을 다시 검토해줘. 그래도 네가 내린 판단이 맞으려면 어떤 전제조건들이 충족되어야 해? 중요한 전제조건 3가지만 찾아줘.”

    AI가 다시 답했습니다.

    • 빅테크의 AI 투자가 계속되어야 한다.
    • 엔비디아의 경쟁력이 유지되어야 한다.
    • 공급이나 전력 같은 문제가 크게 발목을 잡지 않아야 한다.

    처음 답변에서도 비슷한 이야기는 나왔습니다.

    그런데 다시 보니 조금 달랐습니다.

    이번에는 ‘이런 조건이라면’이라는 말이 앞에 붙은 셈이었습니다.


    답이 조금 다르게 보였다

    처음에는 이렇게 들렸습니다.

    “엔비디아의 높은 성장세가 이어질 근거는 강하다.”

    그런데 조건을 붙여보면 이렇습니다.

    “AI 투자가 계속되고, 엔비디아의 경쟁력이 유지되고, 공급에 큰 문제가 없다면 높은 성장세가 이어질 가능성이 높다.”

    같은 전망인데 느낌이 조금 달랐습니다.

    좋은 점과 문제가 될 점을 모두 물어봤다고 끝은 아니었습니다.

    그 결론이 계속 맞으려면 무엇이 계속되어야 하는지도 한번 볼 필요가 있었습니다.

    어려운 질문도 아니었습니다.

    “이 판단이 맞으려면 어떤 조건이 필요한가?”

    한마디를 더 물어봤을 뿐입니다.


    파이의 커피 한잔

    좋은 점도 물어보고, 나쁜 점도 물어봤습니다.

    이 정도면 다 물어봤다고 생각했는데
    이번에는 “조건은?”이 남았습니다.

    AI에게 물어볼수록 질문이 하나씩 늘어납니다. 😅


    다음 글

    이번에는 AI 답변의 결론 앞에 숨어 있는 ‘만약’을 찾아봤습니다.

    다음에는 Season 2에서 사용했던 방법들을 모아 파이의 교차검증 체크리스트로 정리해보겠습니다.

  • 자료를 넣고 물을 때와 안 넣고 물을 때의 차이

    자료를 넣고 물을 때와 안 넣고 물을 때의 차이

    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.


    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.


    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.


    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.


    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.


    파이의 커피 한잔

    자료를 안 줬더니 여기저기 찾아다녔습니다.
    자료를 줬더니 그 안에서만 찾았습니다.

    넓게 봐도 걱정이고, 시키는 것만 해도 걱정입니다.
    투자 공부가 원래 그런가 봅니다. 😂😅


    다음 글

    이번에는 AI가 보는 자료의 범위를 직접 정해봤습니다.

    다음에는 AI 답변 속에 숨어 있는 전제조건을 어떻게 찾아낼지 살펴보겠습니다.

  • AI에게 일부러 반대 의견을 물어보는 법

    AI에게 일부러 반대 의견을 물어보는 법

    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.


    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.


    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.


    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.


    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.


    파이의 커피 한잔

    찬성을 물었더니 찬성도 잘하고,

    반대를 물었더니 반대도 잘합니다.

    AI하고 토론하면 혼자서도 양쪽 팀을 다 만들 수 있겠네요. 😁


    다음 글

    이번에는 AI를 일부러 반대편에 세워봤습니다.

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

  • 숫자와 통계는 반드시 두 번 물어보세요

    숫자와 통계는 반드시 두 번 물어보세요

    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?”


    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.


    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.


    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.


    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.


    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.


    파이의 커피 한잔

    106%를 확인하려고 다시 계산했더니 106%였습니다.

    틀린 걸 잡아내지는 못했습니다.

    다행입니다. 트집 한번 잡아볼까 했는데..😊😊


    다음 글

    이번에는 AI가 알려준 숫자를 다시 계산해봤습니다.

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

  • AI 답변이 엇갈릴 때 판단하는 순서

    AI 답변이 엇갈릴 때 판단하는 순서

    투자에 관한 AI의 답변은 참고용입니다. 중요한 정보와 판단은 원출처를 함께 확인합니다.

    지난 글 「GPT·Claude·Gemini, 같은 질문에 다른 답을 낼 때」에서는 세 AI에게 같은 질문을 던져봤습니다.

    중요하게 보는 관점은 조금씩 달랐지만, 크게 충돌하는 답은 아니었습니다.

    그래서 이번에는 숫자로 물어봤습니다.

    AI마다 다른 숫자를 알려주면 무엇부터 확인해야 할까?


    PER은 거의 똑같았다

    처음에는 이렇게 물었습니다.

    “현재 엔비디아 PER은 얼마야? 최근 주가를 기준으로 간단하게 알려줘.”

    서로 다른 숫자가 나올 줄 알았습니다.

    그런데 GPT, Claude, Gemini 모두 후행 PER*을 약 29배로 답했습니다.

    *후행 PER(Trailing PER): 최근 12개월의 실제 이익을 기준으로 계산한 주가수익비율입니다.

    별로 비교할 게 없었습니다.

    질문을 바꿨습니다.


    시장점유율을 물어봤다

    이번에는 이렇게 물었습니다.

    “현재 엔비디아의 AI GPU 시장점유율은 몇 %야? 최신 자료를 기준으로 간단하게 알려줘.”

    이번에는 답이 갈렸습니다.

    AI답변
    GPT80% 이상
    Claude약 86%
    Gemini75~85% / 85~90%

    같은 질문인데 숫자가 달랐습니다.

    처음에는 어느 숫자가 맞는지부터 찾아보게 됩니다.

    그런데 출처를 따라가 보니 문제가 조금 달랐습니다.


    같은 시장을 말하고 있을까?

    AI GPU 시장점유율이라고 물었지만, AI들이 가져온 자료의 기준은 같지 않았습니다.

    어떤 자료는 GPU만 봤고, 어떤 자료는 Google TPU나 AWS Trainium 같은 ASIC*까지 포함한 AI 가속기 시장을 봤습니다.

    *ASIC: 특정 용도에 맞춰 설계한 전용 반도체입니다. AI 시장에서는 Google TPU, AWS Trainium 같은 자체 AI 칩이 대표적인 사례입니다.

    시장 범위가 달라지면 당연히 점유율도 달라집니다.

    그래서 숫자를 비교하기 전에 먼저 확인할 것이 생겼습니다.

    같은 것을 기준으로 하고 있는가?


    매출인지 출하량인지도 달랐다

    시장 범위만의 문제도 아니었습니다.

    점유율을 매출액으로 계산한 자료가 있는가 하면, 출하량을 기준으로 한 자료도 있었습니다.

    예를 들어 IDC 자료에서는 2025년 2분기 AI 가속기 시장에서 NVIDIA의 매출 기준 점유율을 85.2%로 제시했습니다.

    반면 TrendForce의 69.7%라는 숫자도 검색됐습니다.

    처음 보면,

    “엔비디아 점유율이 85%에서 69%로 떨어진 건가?”

    싶을 수 있습니다.

    그런데 69.7%는 엔비디아의 시장점유율이 아니었습니다.

    2026년 AI 서버 출하량 가운데 GPU 기반 시스템이 차지할 것으로 전망한 비중이었습니다.

    숫자는 비슷한 곳에서 검색됐지만 의미는 전혀 달랐습니다.


    날짜도 확인했다

    기준 시점도 달랐습니다.

    어떤 자료는 2025년 실적이고, 어떤 자료는 2026년 전망이었습니다.

    최신 검색 결과라고 해서 그 안의 숫자까지 모두 최신 실적을 의미하는 것은 아니었습니다.

    결국 같은 숫자를 비교하려면 적어도 세 가지는 맞아야 했습니다.

    무엇을 포함한 시장인지.

    매출인지 출하량인지.

    언제 기준인지.

    그리고 마지막에 원출처를 확인했습니다.

    「하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유」에서 확인했던 것처럼, 이번에도 마지막 판단은 원출처로 돌아갔습니다.


    숫자가 다르면 기준부터 본다

    이번에는 세 AI 중 누가 맞는지 고르기가 어려웠습니다.

    각자 가져온 숫자가 서로 다른 기준에서 나온 경우가 있었기 때문입니다.

    그래서 앞으로 AI의 투자 정보가 엇갈리면 이런 순서로 확인해보려고 합니다.

    ① 같은 것을 기준으로 하고 있는가?
    GPU만인지, AI 가속기 전체인지 확인합니다.

    ② 계산 기준이 같은가?
    매출인지 출하량인지 확인합니다.

    ③ 기준 시점이 같은가?
    실적 시점과 전망 시점을 구분합니다.

    ④ 원출처는 무엇인가?
    마지막으로 실제 자료에서 숫자의 의미를 확인합니다.

    AI가 출처를 달아줬다고 검증이 끝나는 것도 아니었습니다.

    그 출처의 숫자가 내가 물어본 것과 같은 기준인지까지 봐야 했습니다.


    파이의 커피 한잔

    80%, 86%, 69.7%.

    누가 맞나 찾아갔더니 서로 다른 얘기를 하고 있었습니다.

    숫자끼리 먼저 싸움을 붙인 제가 좀 성급했나요😝


    다음 글

    이번에는 AI가 서로 다른 숫자를 알려줬을 때 확인하는 순서를 정해봤습니다.

    다음에는 AI가 제시한 출처 자체가 믿을 만한지 한 단계 더 들어가 보겠습니다.

  • GPT·Claude·Gemini, 같은 질문에 다른 답을 낼 때

    GPT·Claude·Gemini, 같은 질문에 다른 답을 낼 때

    투자에 관한 AI의 답변은 참고용입니다. 중요한 정보와 판단은 원출처를 함께 확인합니다.

    지난 글 「하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유」에서는 AI가 알려준 엔비디아 실적을 공식 발표 자료와 비교해봤습니다.

    이번에는 질문을 조금 바꿨습니다.

    같은 실적을 보고도 AI마다 중요하게 보는 것이 같을까?


    똑같은 질문을 세 번 던졌다

    GPT, Claude, Gemini에게 똑같은 질문을 던졌습니다.

    “엔비디아의 최근 실적에서 투자자가 주목해야 할 핵심 포인트 3가지를 골라줘. 긍정적인 점과 주의할 점을 함께 설명해줘.”

    이번에는 숫자를 찾아달라는 질문이 아닙니다.

    많은 실적 정보 중에서 무엇이 중요한지를 골라달라는 질문입니다.

    답변을 받아보니 공통점이 있었습니다.

    세 AI 모두 데이터센터의 강한 성장과 높은 수익성을 중요하게 봤습니다.

    데이터센터 매출은 890억 달러로 전년 동기 대비 117% 증가했고, 매출총이익률*도 75% 수준이었습니다.

    *매출총이익률(Gross Margin): 매출에서 제품·서비스를 만드는 데 직접 들어간 원가를 뺀 뒤 얼마나 남았는지를 나타내는 비율입니다.

    여기까지는 비슷했습니다.

    차이는 그다음부터였습니다.


    GPT는 다음 성장을 봤다

    GPT가 고른 핵심은 크게 세 가지였습니다.

    데이터센터 성장, 차세대 Vera Rubin, 수익성과 중국 변수.

    특히 Blackwell 다음 세대인 Vera Rubin과 공급 문제를 중요하게 봤습니다.

    현재 실적도 중요하지만,

    “이 성장이 다음에도 계속될 수 있을까?”

    에 무게를 둔 답변이었습니다.


    Claude는 위험요인을 더 봤다

    Claude도 데이터센터와 마진*을 중요하게 봤습니다.

    여기에 높은 시장 기대치와 마진 하락 전망, 중국과 지정학적 변수까지 끌어왔습니다.

    *마진(Margin): 매출에서 비용을 제외하고 얼마나 이익이 남는지를 보여주는 수익성 지표입니다.

    “실적은 좋은데 투자자가 조심해야 할 것은 무엇일까?”

    에 조금 더 무게를 둔 셈입니다.

    출처에서도 차이가 있었습니다.

    GPT가 NVIDIA 공식 자료를 직접 제시한 반면, Claude는 국내 언론 등 2차 자료를 주로 참고했습니다.

    무엇을 고르는지도 달랐고, 어디에서 근거를 가져오는지도 달랐습니다.


    Gemini는 경쟁을 봤다

    Gemini는 Google TPU, Amazon Trainium 같은 자체 AI 칩을 주요 위험요인으로 꼽았습니다.

    *TPU·Trainium: Google과 Amazon이 각각 개발한 AI 연산용 반도체입니다. NVIDIA GPU의 경쟁 제품군으로 볼 수 있습니다.

    즉 이번 분기 숫자뿐 아니라 엔비디아의 중장기 경쟁구도까지 범위를 넓혔습니다.

    “엔비디아의 경쟁우위가 계속될까?”

    라는 관점입니다.


    셋을 나란히 놓아봤다

    정리해보니 차이가 좀 더 쉽게 보였습니다.

    AI상대적으로 눈여겨본 것
    GPT성장 지속성·공급
    Claude기대치·마진·지정학
    Gemini경쟁·중장기 지속성

    누가 맞고 누가 틀렸다고 하기는 어려웠습니다.

    같은 실적을 보고도 무엇을 중요하게 고르는지가 달랐기 때문입니다.

    물론 이번 질문 한 번의 결과입니다.

    “GPT는 원래 이렇고 Claude와 Gemini는 저렇다”고 일반화할 수는 없습니다.


    하나의 답보다 여러 관점을 본다

    AI 하나에만 물었다면 그 AI가 골라준 세 가지를 그대로 중요하게 받아들였을지도 모릅니다.

    다른 AI에게 같은 질문을 해보니 처음에는 눈에 띄지 않았던 요소가 보였습니다.

    그렇다고 투자할 때마다 AI 세 개를 모두 돌릴 필요는 없겠습니다.

    중요한 판단이라면 한 번쯤 이렇게 물어볼 수 있습니다.

    “다른 관점에서 보면 내가 놓친 것은 뭐가 있을까?”

    어느 AI가 더 똑똑한지를 가리는 것보다 내가 놓친 관점을 하나 더 찾는 것.

    이번 실험에서 얻은 기준은 이것이었습니다.


    파이의 커피 한잔

    세 명에게 물었더니 답이 세 개가 됐습니다.

    결정이 쉬워질 줄 알았는데 읽을 것이 늘었습니다.

    혹 떼려다 혹 붙였네요.😂😂


    다음 글

    AI마다 중요하게 보는 것이 다를 수 있다는 것을 확인했습니다.

    다음에는 AI 답변이 실제로 엇갈렸을 때 무엇부터 확인해야 하는지 살펴보겠습니다.


  • 하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유

    하나의 AI만 믿으면 안 되는 이유

    투자에 관한 AI의 답변은 참고용입니다. 중요한 숫자와 판단은 원출처를 함께 확인합니다.

    AI 투자연구 Season 2에서는 한 단계 더 들어가 보려고 합니다.

    AI가 찾아준 정보, 어디까지 믿어도 될까?

    마침 엔비디아의 최신 실적이 발표됐습니다.

    이번에는 AI에게 실적을 물어보고, 답변에 달린 원문까지 직접 확인해봤습니다.


    최신 실적을 AI에게 물어봤다

    질문은 일부러 평범하게 했습니다.

    “엔비디아의 최근 분기 실적을 알려줘. 매출, 순이익, 전년 동기 대비 증가율을 중심으로 간단하게 정리해줘.”

    AI는 바로 답했습니다.

    • 매출: 962.2억 달러, 전년 대비 +106%
    • GAAP 순이익*: 596.9억 달러, +126%
    • 희석 EPS**: 2.46달러, +128%

    데이터센터 매출이 890억 달러로 117% 증가했다는 내용도 덧붙였습니다.

    *GAAP 순이익: 미국의 일반회계기준(GAAP)에 따라 계산한 공식 순이익입니다.

    **희석 EPS: 주식 수 증가 가능성까지 반영해 계산한 주당순이익입니다.

    그리고 NVIDIA 공식 실적 발표를 출처로 달아줬습니다.

    생각보다 잘 찾았습니다.


    공식 발표를 직접 열어봤다

    AI가 알려준 링크를 열어 NVIDIA의 실적 발표와 하나씩 비교했습니다.

    매출 962.21억 달러.
    GAAP 순이익 596.88억 달러.
    희석 EPS 2.46달러.

    주요 숫자는 맞았습니다.

    Season 1에서는 AI가 만든 숫자, 그대로 믿으면 안 되는 이유를 살펴봤습니다. 이번에는 실제 숫자를 원문과 직접 비교해봤습니다.

    처음에는 틀린 숫자 하나쯤 나오지 않을까 생각했습니다.

    그런데 오히려 이게 더 흥미로웠습니다.

    몇 번 이렇게 정확한 답을 받다 보면 다음부터는 원문을 열어보지 않아도 될 것 같은 생각이 들기 때문입니다.


    숫자는 맞았는데, 해석은?

    AI의 답변에는 이런 해석도 있었습니다.

    순이익 증가율이 매출 증가율보다 높다. 단순히 몸집만 커지는 것이 아니라 이익 창출력도 같이 좋아졌다는 의미다.

    숫자만 보면 자연스러운 설명입니다.

    하지만 공식 자료를 조금 더 살펴보니 이번 분기 순이익에는 영업외이익의 영향도 있었습니다. NVIDIA는 Non-GAAP 순이익*도 별도로 제시하고 있었습니다.

    *Non-GAAP: GAAP 실적에서 특정 항목을 조정해 기업이 별도로 제시하는 지표입니다. 조정 항목은 기업마다 다를 수 있습니다.

    AI도 답변 뒤쪽에서 이 내용을 언급했습니다.

    그러니 AI가 틀렸다고 하기는 어렵습니다.

    다만 하나는 분명했습니다.

    962.2억 달러라는 숫자는 사실입니다.
    그 숫자를 어떻게 읽을지는 해석입니다.

    AI 답변에서는 둘이 아주 자연스럽게 붙어 있었습니다.


    앞으로는 링크를 한 번 더 열어본다

    이번에는 AI가 꽤 잘했습니다.

    최신 자료를 찾았고, 주요 숫자도 맞았고, 공식 출처까지 제시했습니다.

    그래도 투자와 관련된 중요한 숫자라면 원출처 링크를 한 번 열어보는 것이 좋겠습니다.

    특히 숫자 뒤에 ‘그러므로’, ‘의미한다’, ‘좋아졌다’ 같은 설명이 붙는 순간에는 조금 다르게 봅니다.

    앞은 사실일 수 있지만, 뒤는 해석일 수 있으니까요.

    AI를 못 믿어서가 아닙니다.

    잘 찾아주는 AI와 최종 확인은 서로 다른 역할이기 때문입니다.

    처음 투자를 시작했을 때 AI가 있었다면 훨씬 편했겠지만, 결국 확인하고 판단하는 역할까지 AI에게 넘길 수는 없겠다는 생각도 듭니다.


    파이의 커피 한잔

    틀린 답보다 무서운 건 너무 그럴듯하게 맞는 답인지도 모르겠습니다.

    너무 그럴듯하게 틀린것도 문제겠죠😵


    다음 글

    이번에는 AI 답변과 원문을 비교했습니다.

    다음에는 같은 투자 질문을 GPT·Claude·Gemini에게 던져보겠습니다.