Forwarded from 건전한 투자방
비용 = 사무실 렌탈비, 임직원 급여, 전기요금, 그 외 API나 인프라 결제 비용, 뚱보들 간식 (보통 햄버거), 복지
굳이 여기서 복지나 이런거까지 넣은 이유는 SW업황이 최악에 치닫아 있기 때문에 비용 소비라는 관점을 극대화하기 위함임.
굳이 여기서 복지나 이런거까지 넣은 이유는 SW업황이 최악에 치닫아 있기 때문에 비용 소비라는 관점을 극대화하기 위함임.
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그럼 SaaS업이 돈을 버는 방법은
1) 구독제 = 일정 요금을 받고 그에 맞는 서비스 제공
2) 엔터프라이즈 서비스 = 제공 단계에서부터 컨설팅이 들어가고 고객이 원하는 수준에 적합한 서비스를 제공
보통 구독제는 소규모 업체나 개인 개발자가, 엔터프라이즈부터는 중대형 업체가 결제하는 편.
물론 서비스의 수준에 따라 중대형업체도 구독제를 선택할 가능성은 있음.
1) 구독제 = 일정 요금을 받고 그에 맞는 서비스 제공
2) 엔터프라이즈 서비스 = 제공 단계에서부터 컨설팅이 들어가고 고객이 원하는 수준에 적합한 서비스를 제공
보통 구독제는 소규모 업체나 개인 개발자가, 엔터프라이즈부터는 중대형 업체가 결제하는 편.
물론 서비스의 수준에 따라 중대형업체도 구독제를 선택할 가능성은 있음.
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현재 SW쪽 대부분의 투심은 AI에 대한 공포로 하락하는 추세인데
이유는 AI로 딸깍 하면 기존 SW가 제공해줬던 대부분의 기능을 그대로 제공해주기 때문
이유는 AI로 딸깍 하면 기존 SW가 제공해줬던 대부분의 기능을 그대로 제공해주기 때문
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그럼 AI의 확산이 SW의 성장을 저해한다 라는 논리가 성립이 되려면, 모든 SaaS서비스가 AI를 활용하여 각 사가 자체 구축한 서비스로 전환되거나 해야하는데, 몇몇 SW사는 어닝 서프라이즈가 터짐.
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일단 전문 영역이라는 관점에서 아마추어들이 AI를 쓴다고해서 당연히 기존 SW의 아성을 깨트릴 수가 없고, 어느 정도 배운 놈이 쓴다해도 AI의 고질적인 문제 (프롬프팅, 기존 대화에 대한 기억 한계)로 장기 작업을 하기에는 불편하기 때문.
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또한 AI는 현재 몇몇 문제에 직면하고 있는데
1) 내가 자주 말했듯 B2C 이용자 대부분은 월 3만원 내고 거대한 배설물을 AI칩에 흘리고 있음
2) 투자는 막을 수 없지만 에너지 공급가의 인상으로 인한 비용 부담은 존재
3) 칩 자체의 공급가격도 비싼 편
즉 비용이 굉장히 많이 드는 산업이 되었다 이것임.
1) 내가 자주 말했듯 B2C 이용자 대부분은 월 3만원 내고 거대한 배설물을 AI칩에 흘리고 있음
2) 투자는 막을 수 없지만 에너지 공급가의 인상으로 인한 비용 부담은 존재
3) 칩 자체의 공급가격도 비싼 편
즉 비용이 굉장히 많이 드는 산업이 되었다 이것임.
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AI 서비스 제공사나 빅테크들은 지금 여러가지 방안을 통해 이러한 비용적 문제를 타개하고자 하는데
1) B2C 이용자에 대한 제한 혹은 요금 인상
2) B2B 이용자에 대한 서비스 제공 방식 변경 (기존에는 자유롭게 제공, 앞으로는 제한적 제공)
1) B2C 이용자에 대한 제한 혹은 요금 인상
2) B2B 이용자에 대한 서비스 제공 방식 변경 (기존에는 자유롭게 제공, 앞으로는 제한적 제공)
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일반적으로 이 두가지의 솔루션을 사용하고 있으며 이 모두 AI를 지속해서 활용하는데 비용 부담을 가중시킴.
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AI제공사가 저러는데 AI소비자 측에선 어떻게 할까?
우선 AI소비자, 글고 제공사 자체도 AI를 활용하고 있으니 그냥 AI소비자의 범위가 상당히 넓은 상황인데
우선 AI소비자, 글고 제공사 자체도 AI를 활용하고 있으니 그냥 AI소비자의 범위가 상당히 넓은 상황인데
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전기+토큰 요금이 이미 인건비를 뛰어넘었다 라는 내용이 나오고 있음.
물론 모든 업종이 그렇진 않겠지만 이는 시사해볼만한 문제임.
AI시대의 인건비는 급여 + 그사람이 쓰는 전기 및 토큰 값 + 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이라고 할 수 있겠고
급여 = 반 고정적
전기 및 토큰 값 = 변동적
생산성이 나오는 시간 = 전기 및 토큰 값과 유관
AI만을 사용했을 때는 급여가 서비스 혹은 칩 구매비용로 대체, 전기 및 토큰값이 극대화, 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이 급감
이런 구조임.
물론 모든 업종이 그렇진 않겠지만 이는 시사해볼만한 문제임.
AI시대의 인건비는 급여 + 그사람이 쓰는 전기 및 토큰 값 + 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이라고 할 수 있겠고
급여 = 반 고정적
전기 및 토큰 값 = 변동적
생산성이 나오는 시간 = 전기 및 토큰 값과 유관
AI만을 사용했을 때는 급여가 서비스 혹은 칩 구매비용로 대체, 전기 및 토큰값이 극대화, 생산성이 확보될 때까지 나오는 시간이 급감
이런 구조임.
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서비스 및 칩 구매 비용은 비싸지고 있다.
전기 요금은 올라가고 있다.
토큰 값은 모델마다 상이하나 고급 모델, 고급 서비스의 토큰 값은 비싸며 이마저도 제한적으로 작용 중이다. (앤트로픽 예시)
생산성이 확보되는 시간은 점점 짧아지고 있다. (생산성 개선은 유의미하다)
전기 요금은 올라가고 있다.
토큰 값은 모델마다 상이하나 고급 모델, 고급 서비스의 토큰 값은 비싸며 이마저도 제한적으로 작용 중이다. (앤트로픽 예시)
생산성이 확보되는 시간은 점점 짧아지고 있다. (생산성 개선은 유의미하다)
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즉 비용의 측면만 보면 SaaS서비스의 경쟁력은 인건비를 소모하여 서비스 및 칩 구매 비용과 전기 요금을 절감하고 생산성을 확보하는 시간을 일부 포기한 것과 같음.
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부가적인 장점으로는 자신이 수행한 업무 혹은 수행할 업무에 대해 매번 DB나 메모리/스토리지를 뒤적일 필요가 없다는 것도 있음.
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했제 보다는 방향성인데,
스터디에서 난 AI SW. 그중에서 빅테크가 좋아할만한 애들 찾아보겠다고 했고
물론 중간에 관심 못받았을 때 이거 아닌가 싶긴 했었습니다
스터디에서 난 AI SW. 그중에서 빅테크가 좋아할만한 애들 찾아보겠다고 했고
물론 중간에 관심 못받았을 때 이거 아닌가 싶긴 했었습니다