- MNC 기업 (Shiseido, Estee Lauder, L’Oreal)
- Douyin 채널과 소규모 브랜드 성장으로 보수적 가이던스 충족 예상
- 한국 기업 (LGHH, 아모레)
- Douyin에 적극적으로 투자하여 높은 성장률 기록
- Giant와 Proya
- 지속적인 성과로 우수한 성적 기록
- Proya
- 대표 브랜드 Proya의 GMV 성장 (Tmall: 70%+, Douyin: 110%+, JD: 80%)
- 화장품 카테고리 1위 (Tmall, Douyin, JD)
- TIMAGE 브랜드 (Tmall: 80%+ 성장, Douyin: 비슷한 수준 유지)
- Hapsode 브랜드 (Tmall: 20%+, JD: 50%+ 성장)
- Off&Relax 브랜드 (Tmall: 70%+, Tik Tok: 10%+, JD: 60% 성장)
- Giant
- Comfy/Collgene 브랜드 (모든 플랫폼에서 60%+, 100%+ GMV 성장)
- Comfy 브랜드 (Tmall: 50%+, Tik Tok: 65%+, JD: 100% 성장)
- 주요 제품: 재조합 콜라겐 드레싱 (Tmall 의료 드레싱 부문 1위)
- 단일 사용 에센스 (Tmall, Douyin 에센스 카테고리 1위)
- Collgene 브랜드 (Tmall: 70%+, Tik Tok: 300%+, JD: 200% 성장)
- 주요 제품: Human-like energy tightening mask (100%+ GMV 성장)
- Human-like liftactiv 단일 사용 에센스 (60%+ GMV 성장)
- Botanee
- Winona 브랜드: Tmall에서 10위로 한 계단 하락
- Winona Baby Tmall 플래그십 스토어: 아기용 선크림 판매 2위
- Bloomage
- Biomeso와 QuadHA 브랜드 성장
- Biohyalux와 MedRepair 브랜드 약세
- 스킨케어 사업 개혁 중, 618 프로모션 기간 동안 큰 투자 없음
- 상하이 자화 (Shanghai Jahwa)
- Herborist 브랜드: 618 기간 동안 온라인 판매 성장
- 오프라인 판매: 여전히 압박 (브랜드 전체 판매의 절반 차지)
- Dr Yu 브랜드: 미미한 성과, 더모코스메틱 시장에서 경쟁 심화
- Douyin 채널과 소규모 브랜드 성장으로 보수적 가이던스 충족 예상
- 한국 기업 (LGHH, 아모레)
- Douyin에 적극적으로 투자하여 높은 성장률 기록
- Giant와 Proya
- 지속적인 성과로 우수한 성적 기록
- Proya
- 대표 브랜드 Proya의 GMV 성장 (Tmall: 70%+, Douyin: 110%+, JD: 80%)
- 화장품 카테고리 1위 (Tmall, Douyin, JD)
- TIMAGE 브랜드 (Tmall: 80%+ 성장, Douyin: 비슷한 수준 유지)
- Hapsode 브랜드 (Tmall: 20%+, JD: 50%+ 성장)
- Off&Relax 브랜드 (Tmall: 70%+, Tik Tok: 10%+, JD: 60% 성장)
- Giant
- Comfy/Collgene 브랜드 (모든 플랫폼에서 60%+, 100%+ GMV 성장)
- Comfy 브랜드 (Tmall: 50%+, Tik Tok: 65%+, JD: 100% 성장)
- 주요 제품: 재조합 콜라겐 드레싱 (Tmall 의료 드레싱 부문 1위)
- 단일 사용 에센스 (Tmall, Douyin 에센스 카테고리 1위)
- Collgene 브랜드 (Tmall: 70%+, Tik Tok: 300%+, JD: 200% 성장)
- 주요 제품: Human-like energy tightening mask (100%+ GMV 성장)
- Human-like liftactiv 단일 사용 에센스 (60%+ GMV 성장)
- Botanee
- Winona 브랜드: Tmall에서 10위로 한 계단 하락
- Winona Baby Tmall 플래그십 스토어: 아기용 선크림 판매 2위
- Bloomage
- Biomeso와 QuadHA 브랜드 성장
- Biohyalux와 MedRepair 브랜드 약세
- 스킨케어 사업 개혁 중, 618 프로모션 기간 동안 큰 투자 없음
- 상하이 자화 (Shanghai Jahwa)
- Herborist 브랜드: 618 기간 동안 온라인 판매 성장
- 오프라인 판매: 여전히 압박 (브랜드 전체 판매의 절반 차지)
- Dr Yu 브랜드: 미미한 성과, 더모코스메틱 시장에서 경쟁 심화
#AI
생성 AI는 이전 기술 변화와 유사하게 세 가지 주요 계층으로 개발 및 구현되고 있습니다:
1. 인프라 계층
• 이 기술과 관련된 클라우드 컴퓨팅 요구를 충족.
2. AI 모델/플랫폼 계층
• 대형 언어 모델(LLM)의 개발 및 소유권 동향.
• 효과적으로 경쟁할 수 있는 자본 규모와 기술 자원을 가진 소수 기업 (예: GOOGL, META, MSFT)이 내부적으로 개발하거나 제3자 AI 회사와 파트너십을 맺어 투자.
3. 응용 계층
• 행동 변화와 새로운 모바일 및 데스크톱 제품과의 상호작용 도입으로 인한 시장 점유율, 단위 경제 및 수익화 기회의 잠재적 변화.
생성 AI는 이전 기술 변화와 유사하게 세 가지 주요 계층으로 개발 및 구현되고 있습니다:
1. 인프라 계층
• 이 기술과 관련된 클라우드 컴퓨팅 요구를 충족.
2. AI 모델/플랫폼 계층
• 대형 언어 모델(LLM)의 개발 및 소유권 동향.
• 효과적으로 경쟁할 수 있는 자본 규모와 기술 자원을 가진 소수 기업 (예: GOOGL, META, MSFT)이 내부적으로 개발하거나 제3자 AI 회사와 파트너십을 맺어 투자.
3. 응용 계층
• 행동 변화와 새로운 모바일 및 데스크톱 제품과의 상호작용 도입으로 인한 시장 점유율, 단위 경제 및 수익화 기회의 잠재적 변화.
1. 투자 및 비용
• 기업들과 공공 서비스 기관들은 데이터 센터, 칩, AI 인프라 및 전력망에 막대한 투자를 하고 있음.
• 이 투자는 지금까지 개발자들의 효율성 향상 외에는 가시적인 성과를 보여주지 못함.
• NVIDIA를 포함한 주요 수혜 기업들의 주식도 급락.
2. 전문가 의견
• Daron Acemoglu (MIT 교수):
• AI 기술에 회의적.
• 향후 10년 동안 AI가 전체 작업의 5% 미만에 영향을 미칠 것이라고 주장.
• AI가 향후 10년 동안 미국의 생산성을 0.5% 증가시키고, GDP 성장률을 0.9% 증가시킬 것으로 예상.
• Jim Covello (GS 글로벌 주식 연구 책임자):
• AI 기술의 수익성이 낮다고 봄.
• AI 기술이 복잡한 문제를 해결할 수 없으며, 비용도 많이 든다고 지적.
• AI가 기업의 가치를 높이는 데 기여할 가능성도 낮다고 봄.
• Joseph Briggs (GS 글로벌 경제학자):
• 더 낙관적인 시각.
• AI가 결국 모든 작업의 25%를 자동화하고, 미국의 생산성을 9%, GDP 성장률을 6.1% 증가시킬 것으로 예상.
• Kash Rangan (GS 미국 소프트웨어 애널리스트)와 Eric Sheridan (GS 인터넷 애널리스트):
• 장기적으로 AI의 잠재력에 대해 낙관적.
• 현재의 AI 인프라 투자가 과도하지 않다고 봄.
3. 성장 제약 요소
• 반도체: 반도체 수요가 공급을 초과하여 AI 성장에 제약을 가할 것으로 예상.
• 전력 공급: AI 기술과 데이터 센터의 확산으로 인해 전력 수요가 크게 증가할 것으로 예상.
• 미국 전력망이 이러한 수요 증가를 감당할 준비가 되어 있지 않음.
• 규제된 산업 특성과 공급망 제약으로 인해 전력 인프라 투자도 쉽지 않음.
4. 시장에 미치는 영향
• AI 기술의 기본적인 이야기는 유지되기 어려울 수 있지만, AI 인프라 제공 업체는 계속해서 혜택을 받을 수 있음.
• AI 테마가 지속되면서 NVIDIA 외에도 AI 수혜 기업들이 늘어날 가능성이 있으며, 특히 유틸리티가 다음 큰 수혜자가 될 수 있음.
• AI가 기대되는 잠재력을 실현하지 못한다면, 장기적인 S&P 500 수익률에도 영향을 미칠 수 있음.
============
빠른시일내에 대규모로 투자해놓은 AI 인프라의 모네타이제이션 비지니스모델을 찾아내지못한다면 버블로 끝나버릴것이라 생각이 점점 들고있음. 고작 챗지피티 하자고 $3t 회사를 만든건 아닐텐데.
• 기업들과 공공 서비스 기관들은 데이터 센터, 칩, AI 인프라 및 전력망에 막대한 투자를 하고 있음.
• 이 투자는 지금까지 개발자들의 효율성 향상 외에는 가시적인 성과를 보여주지 못함.
• NVIDIA를 포함한 주요 수혜 기업들의 주식도 급락.
2. 전문가 의견
• Daron Acemoglu (MIT 교수):
• AI 기술에 회의적.
• 향후 10년 동안 AI가 전체 작업의 5% 미만에 영향을 미칠 것이라고 주장.
• AI가 향후 10년 동안 미국의 생산성을 0.5% 증가시키고, GDP 성장률을 0.9% 증가시킬 것으로 예상.
• Jim Covello (GS 글로벌 주식 연구 책임자):
• AI 기술의 수익성이 낮다고 봄.
• AI 기술이 복잡한 문제를 해결할 수 없으며, 비용도 많이 든다고 지적.
• AI가 기업의 가치를 높이는 데 기여할 가능성도 낮다고 봄.
• Joseph Briggs (GS 글로벌 경제학자):
• 더 낙관적인 시각.
• AI가 결국 모든 작업의 25%를 자동화하고, 미국의 생산성을 9%, GDP 성장률을 6.1% 증가시킬 것으로 예상.
• Kash Rangan (GS 미국 소프트웨어 애널리스트)와 Eric Sheridan (GS 인터넷 애널리스트):
• 장기적으로 AI의 잠재력에 대해 낙관적.
• 현재의 AI 인프라 투자가 과도하지 않다고 봄.
3. 성장 제약 요소
• 반도체: 반도체 수요가 공급을 초과하여 AI 성장에 제약을 가할 것으로 예상.
• 전력 공급: AI 기술과 데이터 센터의 확산으로 인해 전력 수요가 크게 증가할 것으로 예상.
• 미국 전력망이 이러한 수요 증가를 감당할 준비가 되어 있지 않음.
• 규제된 산업 특성과 공급망 제약으로 인해 전력 인프라 투자도 쉽지 않음.
4. 시장에 미치는 영향
• AI 기술의 기본적인 이야기는 유지되기 어려울 수 있지만, AI 인프라 제공 업체는 계속해서 혜택을 받을 수 있음.
• AI 테마가 지속되면서 NVIDIA 외에도 AI 수혜 기업들이 늘어날 가능성이 있으며, 특히 유틸리티가 다음 큰 수혜자가 될 수 있음.
• AI가 기대되는 잠재력을 실현하지 못한다면, 장기적인 S&P 500 수익률에도 영향을 미칠 수 있음.
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빠른시일내에 대규모로 투자해놓은 AI 인프라의 모네타이제이션 비지니스모델을 찾아내지못한다면 버블로 끝나버릴것이라 생각이 점점 들고있음. 고작 챗지피티 하자고 $3t 회사를 만든건 아닐텐데.
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