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최소 13%의 개인 투자자들이 주식 선택을 위해 ChatGPT에 의존

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작성자 xtalfi
작성일 2025.09.25 23:27
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(퍼플렉시티가 정리한 기사)

소매 투자자들이 주식 선정을 위해 인공지능 챗봇을 점점 더 많이 활용하면서, 로보어드바이저 시장이 폭발적으로 성장해 2029년에는 업계 분석가들이 예측한 4,709억 1천만 달러의 수익을 기록할 것으로 예상되고 있습니다. 이는 지난해의 617억 5천만 달러에서 600% 이상의 급증입니다.


ChatGPT가 오는 11월 세 번째 생일을 앞두고 있는 가운데, 이미 최소 13%의 소매 투자자들이 이 인기 챗봇을 주식 선정에 활용하고 있으며, 추가로 50%는 투자 결정을 위해 AI 도구 사용을 고려할 것이라고 11,000명의 글로벌 소매 투자자를 대상으로 한 증권사 eToro의 조사 결과 밝혀졌습니다. 이 현상은 한때 대형 금융기관과 전문 투자자에게만 한정되었던 투자 분석을 대중화시켰습니다.

 

전직 월스트리트 애널리스트들이 AI 도입을 주도하다


스위스 은행 UBS에서 거의 20년 동안 기업을 분석해온 Jeremy Leung은 올해 초 직장을 잃은 후 이러한 경향을 대표하고 있습니다. 비싼 블룸버그 단말기나 프리미엄 시장 데이터 서비스에 접근할 수 없게 된 Leung은 이제 그의 멀티-자산 투자 포트폴리오 관리를 위해 ChatGPT를 활용하고 있습니다.


“심지어 단순한 ChatGPT 도구만으로도 많은 일을 할 수 있고, 내가 이전에 했던 워크플로우를 상당 부분 복제할 수 있다”고 Leung은 말했으나, 이런 도구들이 유료 서비스 뒤에 있는 데이터에 접근하지 못해 중요한 분석을 놓칠 수 있다는 점을 경고했습니다.


ChatGPT의 효과를 극대화하기 위해 Leung은 “당신이 숏 분석가라고 가정하고, 이 종목의 숏 투자 논거를 제시하라”와 같이 구체적인 프롬프트를 만들고, “SEC 공시와 같은 신뢰할 수 있는 소스만 사용하라”고 AI에게 지시합니다. 이러한 접근은 테크놀로지의 한계를 이해하는 AI 보조 투자자들 사이에서 점점 정교해지고 있는 트렌드를 반영합니다.

 

AI 포트폴리오가 전통적인 펀드보다 더 높은 성과를 기록하다


실질적인 결과는 눈에 띄게 나타났습니다. 비교 조사 업체 Finder가 2023년 3월 ChatGPT에 부채 수준, 지속적인 성장, 경쟁 우위 등 기준에 따라 우량 기업의 주식을 선별하도록 요청했을 때, 이렇게 선정된 38종목 포트폴리오의 수익률은 거의 55%에 달했습니다. 이 포트폴리오에는 AI 선두주자인 엔비디아 , 전자상거래 대기업 아마존 , 그리고 프로터 & 갬블 , 월마트 와 같은 필수소비재 기업이 포함되어 있으며, 영국에서 가장 인기 있는 10대 펀드의 평균 수익률을 거의 19%포인트 웃돌았습니다.


이러한 성공은 미국 증시가 사상 최고치 부근을 맴도는 가운데, S&P 500 지수는 2024년에 23% 급등한 데 이어 올해도 13% 상승한 상황에서 이루어졌습니다. 그러나 전문가들은 이러한 성과가 모든 시장 상황에서 지속되지 않을 수 있다고 경고합니다.

 

업계의 고위험 전략 경고


인상적인 결과에도 불구하고, 금융업계 전문가들은 AI 기반 주식 선별이 상당한 위험을 수반한다고 경고한다. 전 세계적으로 3,000만 명의 사용자를 보유한 eToro의 영국 지사장 댄 모츨스키(Dan Moczulski)는 “ChatGPT나 Gemini  같은 범용 모델을 마치 예언 도구처럼 여길 때 위험이 발생한다”고 경고한다.


모츨스키는 시장 분석을 위해 특별히 훈련된 AI 플랫폼의 사용을 옹호하며, “일반적인 AI 모델은 수치와 날짜를 잘못 인용하거나, 지나치게 미리 정해진 내러티브에 의존하며, 과거 가격 동향에 지나치게 의지해 미래를 예측하려 할 수 있다”고 지적한다.


ChatGPT 자체도 사용자에게 전문적인 금융 조언에 의존하지 말라고 경고하며, 모기업인 OpenAI 또한 얼마나 많은 사람들이 투자 결정을 위해 챗봇을 사용하는지에 대한 데이터를 공개하지 않았다. AI 도구에 대한 열광은 일반 투자자들이 시장 하락 시 잠재적 손실을 방지하기 위한 적절한 리스크 관리 전략을 구사하고 있는지에 대한 우려를 낳고 있다.

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(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글 딥마인드(DeepMind)가 소프트웨어 취약점을 자동으로 감지하고 수정하는 인공지능 에이전트인 코드멘더(CodeMender)를 공개했습니다. 이는 기업들이 확대되는 공격 표면에 대응해야 하는 가운데, AI 기반 사이버보안 분야에서 중요한 진전을 의미합니다.10월 6일 발표된 코드멘더는 구글의 첨단 제미니 딥싱크(Gemini Deep Think) 모델을 활용하여 보안 결함을 자율적으로 식별하고, 근본 원인을 분석하며, 인간의 개입 없이 수정 방안을 생성합니다. 이 시스템은 이미 실제로도 성과를 보였으며, 내부 테스트 6개월 만에 450만 줄 이상의 코드를 포함하는 오픈소스 프로젝트에 72건의 보안 패치를 제출했습니다.대규모 자동화된 보안CodeMender는 반응적으로도, 그리고 선제적으로도 작동하여 새롭게 발견된 취약점을 즉시 패치하고, 기존 코드를 재작성하여 전체적인 보안 위험군을 제거합니다. 이 AI 에이전트는 정적 및 동적 분석, 퍼징, 차분 테스트, 심볼릭 리즈닝 등 포괄적인 분석 도구 세트를 활용하여 취약점의 근본 원인을 파악합니다.“고품질의 보안 패치를 자동으로 생성·적용함으로써, CodeMender의 AI 기반 에이전트는 개발자와 유지보수 담당자가 본연의 역할인 훌륭한 소프트웨어 구축에 집중할 수 있도록 돕습니다,”라고 Google DeepMind 연구원 Raluca Ada Popa와 Four Flynn은 말했습니다.이 시스템은 제안된 수정 사항이 회귀 문제나 기존 기능 손상을 유발하지 않도록, 사람의 리뷰 전 자동 검증 메커니즘이 내장되어 있습니다. 한 시연에서는, CodeMender가 2023년 제로 클릭 iOS 공격에 악용된 것과 동일한 libwebp 이미지 압축 라이브러리에 보안 어노테이션을 적용하여, 유사한 버퍼 오버플로 취약점을 영구적으로 예방할 가능성을 보였습니다.산업 환경 및 광범위한 이니셔티브이번 출시는 사이버 보안 전문가들이 AI가 생성한 코드가 사람이 작성한 코드보다 보안 취약성이 더 많다는 경고와 맞물려 이뤄졌습니다. 초기 연구에 따르면 AI 코딩 보조 도구를 사용하는 개발자는 80%의 경우 덜 안전한 코드를 작성하며, 본인의 코드가 안전하다고 믿을 가능성도 3.5배 더 높다고 합니다.구글은 동시에 AI 관련 보안 결함을 신고할 경우 최대 3만 달러의 보상을 제공하는 AI 취약점 보상 프로그램을 확대해 발표했으며, 자율 AI 에이전트 보안에 중점을 둔 Secure AI Framework 2.0 버전도 출시했습니다. 구글은 이전 AI 관련 취약점 보상 프로그램을 통해 43만 달러 이상을 지급한 바 있습니다.이 이니셔티브는 인공지능을 악의적으로 활용한 정교한 공격이 증가함에 따라, 구글이 AI를 방어적으로 활용하겠다는 더 넓은 전략을 반영합니다. 구글은 “AI를 활용해 보안과 안전을 강화하고, 이 기술이 방어자들에게 우위를 제공할 수 있도록 하겠다”고 밝혔습니다.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)Google의는 Gemini 2.5 Computer Use 모델을 출시했습니다. 이 모델은 웹사이트를 탐색하고 인간 사용자처럼 디지털 인터페이스와 상호작용할 수 있는 정교한 AI 시스템입니다. 2025년 10월 7일에 출시된 이 전문화된 모델은 AI 자동화 분야에서 중요한 진전을 이루었으며, 빠르게 발전하는 브라우저 에이전트 시장에서 경쟁사들과의 경쟁을 촉진하고 있습니다.Computer Use 모델은 시각적 이해와 추론 역량을 활용하여 AI 에이전트가 버튼 클릭, 텍스트 입력, 페이지 스크롤, 양식 작성 등 복잡한 웹 작업을 수행할 수 있습니다. 기존의 구조화된 API에 의존하는 전통적인 자동화와 달리, 이 시스템은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)에서 작동하기 때문에 레이아웃이 바뀌는 동적 웹사이트 및 애플리케이션도 처리할 수 있습니다.구글의 인공지능 에이전트 경쟁에 대한 전략적 대응구글의 이번 발표 시점은 오픈AI의 ChatGPT 에이전트 개발과 Anthropic이 지난해 선보인 컴퓨터 사용 기능 이후에 이뤄진 것으로, 이들 흐름을 기반으로 한다. 경쟁사들은 전체 데스크톱 제어 기능을 제공하는 반면, 구글의 모델은 브라우저 기반 상호작용에 초점을 두고 있으며, 웹 탐색, 텍스트 입력, 드래그 앤 드롭 기능을 포함해 총 13가지의 개별 작업을 지원한다.구글의 접근 방식은 여러 웹 및 모바일 벤치마크에서 선도적인 대안들을 능가하는 우수한 성능과 낮은 지연 시간을 보여준다. Online-Mind2Web 벤치마크에서 Gemini 2.5 Computer Use는 76.7%의 정확도를 기록해 Claude Sonnet(61.9%)와 OpenAI(44.3%)를 앞섰다. 또한, WebVoyager 테스트에서도 79.9%의 성능을 보여 경쟁사들의 69.5% 및 61.0% 대비 뛰어난 결과를 나타냈다.이 모델은 Project Mariner와 검색 내 AI 모드 등 구글의 기존 제품에 이미 적용되고 있다. 내부 테스트 결과 역시 유망하며, 구글 결제팀은 본 모델이 과거 해결까지 수일이 걸렸던 실패 테스트 케이스 중 60% 이상을 해결했다고 보고했다.시장 영향 및 개발자 접근Google AI Studio와 Vertex AI를 통해 제공되는 Computer Use 모델은 Gemini 2.5 Pro와 유사한 토큰 기반 요금제를 따르며, 20만 토큰 미만의 프롬프트에 대해 입력 토큰 100만 개당 $1.25의 비용이 부과됩니다. 표준 Gemini 모델의 무료 요금제와 달리, Computer Use는 처음부터 유료 이용이 필요합니다.이 출시는 2023년 37억 달러 규모였고 2025년에는 73억 8천만 달러에 이를 것으로 예상되는 AI 에이전트 시장에서 경쟁을 더욱 치열하게 만듭니다. Google은 검색, Android, YouTube, Workspace 등 전방위적 생태계 통합을 통해 순수 AI 제공업체 대비 전략적 이점을 확보하고 있으며, 2025년 상반기에만 Google Workspace에서 23억 건 이상의 문서 상호작용이 이루어졌습니다.Google은 액션별 안전성 검토와 개발자 제어 등 다중 보호막을 도입해 무단 행위를 방지하는 등 안전을 최우선으로 하고 있습니다. 이 모델은 구매와 같은 민감한 행동에 대해 사용자 확인을 요구하며, 보안 침해 방지를 위한 보호 조치도 포함하고 있습니다.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)구글는 월요일에 노코드 AI 미니앱 빌더 오팔(Opal)을 15개의 추가 국가로 확대하며, 사용자가 정교한 애플리케이션으로 회사의 기대를 뛰어넘은 미국에서의 성공적인 채택 이후 중요한 글로벌 롤아웃을 진행했습니다.이번 확장으로 오팔은 캐나다, 인도, 일본, 대한민국, 베트남, 인도네시아, 브라질, 싱가포르, 콜롬비아, 엘살바도르, 코스타리카, 파나마, 온두라스, 아르헨티나, 파키스탄에 제공됩니다. 7월에 구글 랩스의 일환으로 미국에서 출시된 이 도구는 코딩 전문 지식 없이 자연어 프롬프트만으로 기능성 웹 애플리케이션을 만들 수 있게 해줍니다.예상치 못한 사용자 숙련도가 확장을 이끈다"우리가 미국의 사용자들에게 Opal을 공개했을 때, 그들이 간단하고 재미있는 도구를 만들 것으로 예상했습니다."라고 Google Labs의 수석 제품 관리자 메간 리가 블로그 게시물에서 말했습니다. "하지만 대신에 우리가 받은 것은 정교하고 실용적이며 매우 창의적인 Opal 앱들의 급증이었습니다. 초기 사용자들의 창의성은 한 가지를 분명히 했습니다: 우리는 Opal을 전 세계 더 많은 창작자들의 손에 전달할 필요가 있습니다."이 플랫폼은 사용자 설명을 AI 모델, 프롬프트, 도구들을 연결하는 시각적 워크플로우로 변환하여 작동합니다. 사용자는 시각적 편집기를 통해 워크플로우를 맞춤화할 수 있으며, 개별 단계들을 클릭하여 프롬프트를 수정하거나 새로운 기능을 추가할 수 있습니다. 완성된 애플리케이션은 웹에 게시할 수 있고 링크를 통해 다른 사람들이 자신의 Google 계정으로 테스트하도록 공유할 수 있습니다.성능 향상 및 고급 디버깅지리적 확장과 함께, Google은 사용자 피드백을 반영한 중요한 기술적 개선사항을 도입했습니다. 회사는 코드 작성이 필요 없는 방식을 유지하면서도 고급 디버깅 기능을 구현하여, 사용자가 시각적 편집기에서 워크플로우를 단계별로 실행하거나 콘솔 패널에서 특정 단계를 반복적으로 수정할 수 있도록 했습니다. 오류는 이제 실패 지점에서 실시간으로 표시되어 즉각적인 맥락을 제공하고 추측을 없앴습니다.Google은 또한 Opal의 핵심 성능을 크게 향상시켜 앱 생성 시간을 5초 이상에서 훨씬 빠른 시작 시간으로 단축시켰습니다. 이 플랫폼은 이제 워크플로우 단계의 병렬 실행을 지원하여 복잡한 다단계 애플리케이션을 동시에 실행할 수 있게 하며 전체 대기 시간을 줄였습니다.이번 확장은 Google이 Canva, Figma, Replit과 같은 다른 노코드 플랫폼과 경쟁할 수 있게 하며, 비기술 사용자도 앱 프로토타입을 제작할 수 있도록 하는 도구 시장의 성장에 대응합니다. 이 출시와 함께 AI 산업 전반에서는 더 접근하기 쉬운 개발 도구가 계속 개발되고 있으며, Opal은 자연어 인터페이스를 활용해 소프트웨어를 생성하는 ‘바이브 코딩(vibe-coding)’ 트렌드에 Google이 진입했음을 나타냅니다.
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10.09 등록
(퍼플렉시티가 정리한 기사)OneMedNet Corporation은 월요일에 Palantir Technologies와의 획기적인 다년간 파트너십을 발표했으며, 이 소식에 힘입어 OneMedNet 주가는 장 초반 130% 이상 급등했고, Palantir도 프리마켓 거래에서 2.9% 상승했습니다. 이번 협업을 통해 Palantir의 인공지능 플랫폼이 OneMedNet의 헬스케어 데이터 네트워크와 통합되어, 양사는 2030년까지 약 8,680억 달러에 달할 것으로 예상되는 AI 기반 헬스케어 시장에서 상당한 점유율을 확보할 수 있게 되었습니다.방대한 헬스케어 데이터 인프라가 파트너십을 강화하다다년간에 걸친 이번 계약에 따라, Palantir의 AI 플랫폼은 OneMedNet의 iRWD™ 거의 실시간 제공자 네트워크에 기술적 기반을 제공합니다. 이 네트워크는 1,750개 이상의 의료 기관 사이트에서 50억 건이 넘는 행정 청구 및 1억 3,100만 건의 임상 검사 데이터를 포함하고 있습니다. 네트워크는 종양학, 심장학, 희귀 질환 등 중요한 치료 영역을 포괄하며, 생명 과학, 의료기기, 연구 기관에 익명화된, 규제 등급의 임상 데이터와 고도화된 분석 기능을 제공합니다.“OneMedNet은 Palantir의 AIP 덕분에 고품질의 규제 준수 데이터 제공 역량을 획기적으로 혁신할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 임상 연구와 AI 기반 의료 솔루션에서의 획기적인 발전을 선도할 수 있게 되었습니다.”라고 OneMedNet의 사장이자 CEO인 Aaron Green이 밝혔습니다. 한편 Palantir의 의료 사업 공동대표인 Drew Goldstein은 “Palantir는 OneMedNet이 혁신적인 의료 솔루션을 더욱 빠르게 제공하고 궁극적으로 환자 치료 결과를 개선할 수 있도록 AI 인프라를 지원하게 되어 자랑스럽게 생각합니다.”라고 말했습니다.기술 향상이 시장 기회를 견인하다이번 파트너십은 운영 효율성을 크게 개선할 것으로 기대되며, 데이터 조회가 수 일 대신 몇 분 만에 완료되고, 방대한 데이터셋에 걸친 대화형 AI 기반 검색 기능 및 자동화된 프로세스를 통해 비용을 절감하면서 확장 가능한 성장을 가능하게 합니다. 팔란티어의 플랫폼은 SNOMED, HCPCS, ICD-10, CPT 코드를 포함한 의료 표준을 통합하여 상호운용 가능한 데이터 접근을 보장하고, OneMedNet의 독점 AI 알고리즘은 임상 데이터를 안전하게 비식별화하여 환자의 프라이버시를 보호합니다.PricewaterhouseCoopers의 연구에 따르면 종합적인 의료 데이터에 대한 접근성은 2030년까지 AI 기반 의료에서 예상되는 8,680억 달러의 시장 기회를 열기 위한 핵심 장벽으로 남아 있습니다. OneMedNet의 광범위한 공급자 네트워크와 팔란티어의 고급 분석 능력이 결합되어, 규제 준수 및 보안 플랫폼에서 확장 가능하고 반복적인 수익 창출 기회를 제공합니다.
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