린 올든이 2025년 3월 뉴스레터 'AI's Impact on the Investing Landscape'에서 AI를 '데이터센터 AI'와 '포터블 AI(로봇)'로 구분하고, 전자는 화이트칼라 업무를 빠르게 변형시키지만 후자는 시장 기대보다 훨씬 느릴 것이라고 진단했다. 인간 뇌가 20와트로 슈퍼컴퓨터(20메가와트) 대비 약 100만 배 효율이라는 점, 실외(in-field) 자동화는 통제된 환경 자동화 대비 '수십 배 어려움'이라는 점, 일론 머스크의 자율주행 약속이 9년째 지연되고 있다는 점을 근거로 든다. 거시·자산배분 시각은 본 호에 등장하지 않으며, 본인 운용 모델 포트폴리오에 '최근 변경 없음'이라고만 언급했다.
린 올든은 2025년 3월 뉴스레터 'AI의 투자 풍경 영향(AI's Impact on the Investing Landscape)'에서 AI를 두 종류로 나눠 보는 시각을 제시했다. 데이터센터 AI(주로 화이트칼라·소프트웨어를 변형)와 포터블 AI(로봇·자율주행 등 물리세계에서 작동)다. 그녀의 결론은 비대칭이다 — 전자는 시장이 과소평가할 정도로 빠르게 침투하지만, 후자는 시장이 과대평가할 정도로 늦게 도달한다.
출발점은 단순한 비교다. 인간 뇌는 약 20와트로 작동하지만, 이에 견줄 만한 연산을 수행하는 최상위 슈퍼컴퓨터는 20메가와트 이상을 소비한다. 약 100만 배의 전력 격차다.
무어의 법칙(Moore's Law)이 2년마다 효율을 두 배로 만든다고 가정하면, 1,000배 효율 도달에 약 20년, 100만 배 도달에 약 40년이 걸린다. 사이클이 1.5년으로 짧아지면 각각 15년·30년으로 단축되고, 원자 한계로 사이클이 3년으로 늘어나면 30년·60년으로 길어진다. 어느 시나리오에서도 '인간 뇌 수준의 에너지 효율'까지는 수십 년이 걸린다는 의미다.
I don't think our energy systems will be greatly disrupted within the next decade.
'향후 10년 안에 우리 에너지 시스템이 크게 교란될 것이라고 보지 않는다'는 뜻이다. AI 데이터센터 전력 수요가 폭증할 것이라는 시장 내러티브에 대한 그녀의 보수적 견해다.
그녀는 AI가 '생산성을 깎는 것이 아니라 늘리는 것'으로 작동할 가능성이 크다고 본다.
Technological disruption doesn't always mean workers in that field get paid less or are required in fewer numbers; sometimes it means a similar number of workers can do 5x or 10x more work.
'기술적 교란이 항상 해당 분야 근로자가 더 적게 받거나 더 적게 필요해진다는 의미는 아니다. 비슷한 수의 근로자가 5~10배 더 많은 일을 한다는 의미일 때도 있다'는 뜻이다. AI가 직업을 통째로 없애기보다 개별 근로자의 산출량을 5~10배로 곱한다는 시나리오다.
로봇 개(Robot Dogs) 섹션이 핵심이다. 그녀는 '휴머노이드 로봇이 인간 같은 작업을 경제적으로 효율적으로 수행할 속도'를 시장이 일반적으로 과대평가한다고 진단한다.
In-field automation is orders of magnitude more difficult than automation in a controlled environment in terms of both mechanical precision and programming/processing complexity.
'실외 자동화는 통제된 환경에서의 자동화 대비 기계적 정밀도와 프로그래밍/연산 복잡도 양면에서 수십 배 더 어렵다'는 뜻이다. 다섯 감각의 고대역폭 입력을 처리하는 인간 뇌의 능력을 기계가 따라잡으려면 단순한 GPU 추가 이상의 것이 필요하다.
역사적 사례 두 가지를 든다. 앤드루 양(Andrew Yang)이 2020 민주당 경선에서 '곧 다가올 현실'이라며 자율주행 트럭으로 인한 일자리 충격을 핵심 공약으로 삼았지만, 5년이 지난 지금까지 '의미 있는 영향이 없었다'. 일론 머스크는 2016년 10월 '2017년 말 미국 대륙 횡단 자율주행'을 약속했고, 2020년 12월에는 '2021년 레벨 5 자율주행에 100% 확신'이라고 말했지만, 테슬라의 풀 셀프 드라이빙(FSD)은 2025년 현재 레벨 2 수준에 머물러 있다.
올든의 비대칭 시각을 정리하면 다음과 같다.
인간 신체의 자기복구 능력에 대한 그녀의 관찰도 같은 맥락이다.
One of the most impressive things to me is the realization that, in say an 80-year-old person without a pacemaker or certain other surgeries, his or her heart has been operating continuously without the need for intervention that entire time.
'80세 노인이 페이스메이커나 일부 수술 없이도, 그 시간 내내 심장이 한 번도 개입 없이 작동해왔다는 점이 가장 인상적이다'는 뜻이다. 생물학적 시스템의 견고함은 기계가 단기간에 따라잡기 어렵다는 그녀 시각의 비유적 근거다.
M1 Finance 모델 포트폴리오는 2018년 9월 1만 달러로 시작된 후 '최근 변경 없음'이라고만 짧게 언급됐다. 본 호에 거시·자산배분 시각(연방준비제도, 금리, 달러 기축통화, 인플레이션, 원자재 슈퍼사이클 등) 논의는 등장하지 않는다. 그녀의 '점진적 프린팅(gradual print)' 베이스라인 같은 거시 프레임은 다른 호에서 다뤄진다.
2025년 3월 호는 거시 큐레이션이 아닌 AI·로봇 산업 분석 + 본인의 비대칭 베팅 호다. 거시 시각이 본격 다시 등장하는 것은 5월 이후 호다.
인간 뇌는 약 20와트, 최상위 슈퍼컴퓨터는 20메가와트 이상 — 약 100만 배 전력 격차
무어의 법칙 2년 사이클 가정 시, 100만 배 효율 도달에 약 40년 소요
테슬라 풀 셀프 드라이빙(FSD)은 2025년 현재 레벨 2 수준 — 머스크의 '2021년 레벨 5 100% 확신' 약속 미달
앤드루 양 2020 민주당 경선 핵심 공약(자율주행 트럭 일자리 충격), 5년 지나 '의미 있는 영향 없음'
올든: '실외 자동화는 통제된 환경 자동화 대비 기계적 정밀도와 프로그래밍/연산 복잡도 양면에서 수십 배 더 어렵다'
올든: '기술적 교란이 항상 해당 분야 근로자가 더 적게 받거나 더 적게 필요해진다는 의미는 아니다. 비슷한 수의 근로자가 5~10배 더 많은 일을 한다는 의미일 때도 있다'
올든: '향후 10년 안에 우리 에너지 시스템이 크게 교란될 것이라고 보지 않는다'
올든: 'AI는 화이트칼라 업무를 급진적으로 변형시키며 상방 서프라이즈를 줄 가능성이 크지만, 경제적 효율을 갖춘 인간형 로봇은 많은 사람들의 기대보다 더 오래 걸려 실세계에서 규모로 작동할 것이다'