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NEWSLETTER/์‚ฐ์—… LETTER

๋„ค์ด๋ฒ„-์นด์นด์˜ค ๋‚˜๋ž€ํžˆ ํ˜ธ์‹ค์  ๋ฐœํ‘œ, ๋„ค์นด์˜ค์˜ 2024๋…„ ์–ด๋–จ๊นŒ

by ์นฒ ์กฐ 2024. 2. 16.
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์นด์นด์˜ค ์ฃผ๊ฐ€๊ฐ€ ๊ธ‰๋“ฑํ•œ ์ด์œ 

๐Ÿค“ ์ž‘๋…„ ์‹ค์  ๋ดค๋”๋‹ˆ

์ง€๋‚œ 15์ผ, ์นด์นด์˜ค๊ฐ€ ์ž‘๋…„ 4๋ถ„๊ธฐ ์‹ค์ ์„ ๋ฐœํ‘œํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์˜์—…์ด์ต์ด ์ „๋…„ ๋™๊ธฐ ๋Œ€๋น„ 108%๊ฐ€๋Ÿ‰ ๋Š˜์–ด๋‚œ 1,892์–ต ์›์„ ๊ธฐ๋กํ–ˆ๋Š”๋ฐ์š”. ์‹œ์žฅ ์ „๋ง์น˜(1,517์–ต ์›)๋ฅผ ํฌ๊ฒŒ ์›ƒ๋„๋Š” ๊นœ์ง ์‹ค์ ์— ์ด๋‚  ์นด์นด์˜ค์˜ ์ฃผ๊ฐ€๋„ 8% ๊ฐ€๊นŒ์ด ๋›ฐ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 4๋ถ„๊ธฐ ํ˜ธ์‹ค์ ์— ํž˜์ž…์–ด ์ž‘๋…„ ์—ฐ๊ฐ„ ๋งค์ถœ์•ก๋„ 8์กฐ 1,058์–ต ์›์œผ๋กœ ์ฒ˜์Œ์œผ๋กœ 8์กฐ ์›์„ ๋„˜๊ฒผ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๐ŸŽง ๋งค์ถœ ์„ฑ์žฅ์˜ ๋น„๊ฒฐ์€

์ฝ˜ํ…์ธ (๊ฒŒ์ž„·๋ฎค์ง·์Šคํ† ๋ฆฌ·๋ฏธ๋””์–ด) ๋ถ€๋ฌธ ์—ฐ๊ฐ„ ๋งค์ถœ(4์กฐ 100์–ต ์›)์ด 20.2% ์ฆ๊ฐ€ํ•˜๋ฉฐ ์ „์ฒด ๋งค์ถœ ์„ฑ์žฅ์„ ์ด๋Œ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ ๋ฎค์ง ๋ถ€๋ฌธ์˜ ๋งค์ถœ์€ 92.9% ๋Š˜์–ด๋‚œ 1์กฐ 7,250์–ต ์›์„ ๊ธฐ๋กํ–ˆ๋Š”๋ฐ์š”. SM์—”ํ„ฐํ…Œ์ธ๋จผํŠธ ์ธ์ˆ˜๋กœ ์™ธํ˜•์ด ์ปค์ง€๊ณ , ์•„์ด๋ธŒ ๋“ฑ ์ž์ฒด ์•„ํ‹ฐ์ŠคํŠธ๊ฐ€ ์„ฑ๊ณผ๋ฅผ ๋‚ธ ๋•๋ถ„์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์—ฌ๊ธฐ์— ์นด์นด์˜คํ†ก ๊ด‘๊ณ , ์„ ๋ฌผํ•˜๊ธฐ, ์ด์ปค๋จธ์Šค ๋“ฑ์„ ์•„์šฐ๋ฅด๋Š” ํ†ก๋น„์ฆˆ ์‚ฌ์—… ๋ถ€๋ฌธ์˜ ๋งค์ถœ๋„ ํ˜ธ์žฌ๋กœ ์ž‘์šฉํ–ˆ์ฃ .

๐Ÿค” ๋งˆ๋ƒฅ ์›ƒ์„ ์ˆ˜๋งŒ์€ ์—†๋‹ค

๋‹ค๋งŒ, ์—ฐ๊ฐ„ ์˜์—…์ด์ต์ด ๋Œ€ํญ ์ค„์–ด๋“œ๋Š” ๋“ฑ ์ˆ˜์ต์„ฑ ์ธก๋ฉด์—์„  ์•„์‰ฌ์šด ์„ฑ์ ์„ ๋ณด์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์นด์นด์˜ค์˜ ์ž‘๋…„ ์˜์—…์ด์ต์€ ์ „๋…„๋ณด๋‹ค 13.5% ๊ฐ์†Œํ•œ 5,019์–ต ์›์ด์—ˆ๋Š”๋ฐ์š”. ๋ฐ์ดํ„ฐ์„ผํ„ฐ์— ๋Œ€ํ•œ ๋ง‰๋Œ€ํ•œ ํˆฌ์ž์™€ ์นด์นด์˜ค๋ธŒ๋ ˆ์ธ, ์นด์นด์˜คํ—ฌ์Šค์ผ€์–ด ๊ฐ™์€ ์‹ ์‚ฌ์—… ํˆฌ์ž ์ฆ๊ฐ€๊ฐ€ ๋น„์šฉ ์ฆ๊ฐ€๋กœ ์ด์–ด์ง„ ํƒ“์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


๋„ค์ด๋ฒ„๋„ ๊ฐ™์ด ์›ƒ๋Š”๋‹ค

๐ŸŽ–๏ธ ์—ฌ๊ธฐ๋„ ์—ญ๋Œ€ ์ตœ๋Œ€?

์ง€๋‚œ 2์ผ ์‹ค์ ์„ ๋ฐœํ‘œํ•œ ๋„ค์ด๋ฒ„ ์—ญ์‹œ ์ž‘๋…„ ๋งค์ถœ๊ณผ ์˜์—…์ด์ต ๋ชจ๋‘ ์‚ฌ์ƒ ์ตœ๊ณ ์น˜๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋งค์ถœ์€ ์ „๋…„๋ณด๋‹ค 17.6% ์ฆ๊ฐ€ํ•œ 9์กฐ 6,706์–ต ์›, ์˜์—…์ด์ต์€ 14.1% ์ฆ๊ฐ€ํ•œ 1์กฐ 4,888์–ต ์›์ด์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์‹ค์ œ ํ˜„๊ธˆ ์ฐฝ์ถœ ๋Šฅ๋ ฅ์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๋Š” ์กฐ์ • EBITDA ์—ญ์‹œ ์—ญ๋Œ€ ์ตœ๋Œ€์ธ 2์กฐ 1,338์–ต ์›์„ ๊ธฐ๋กํ–ˆ์ฃ .

๐Ÿ” EBITDA(Earnings Before Interest, Tax, Depreciation, and Amortization): ์ด์ž ๋น„์šฉ, ์„ธ๊ธˆ, ๊ฐ๊ฐ€์ƒ๊ฐ๋น„, ๋ฌดํ˜•์ž์‚ฐ ์ƒ๊ฐ๋น„ ์ฐจ๊ฐ ์ „ ์˜์—…์ด์ต์„ ๋งํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ์—… ๋‚ด๋ถ€ ์„ฑ๊ณผํ‰๊ฐ€์™€ ํˆฌ์ž์˜์‚ฌ ๊ฒฐ์ •์— ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ์ง€ํ‘œ์ฃ .

 

๐Ÿ›๏ธ ์ปค๋จธ์Šค ์žก์€ ๋„ค์ด๋ฒ„

๋„ค์ด๋ฒ„์˜ ์‹ค์  ๊ฐ•์„ธ ๋ฐฐ๊ฒฝ์—” ์ „๋…„ ๋Œ€๋น„ 41.4% ์ปค์ง„ ์ปค๋จธ์Šค ๋ถ€๋ฌธ์˜ ๋งค์ถœ(2์กฐ 5,466์–ต ์›)์ด ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํŠนํžˆ ์•ฝ์†ํ•œ ๋‚ ์งœ์— ๋ฐฐ์†ก์„ ๋ณด์žฅํ•ด ์ฃผ๋Š” ๋„์ฐฉ ๋ณด์žฅ ์„œ๋น„์Šค์˜ ์œ ๋ฃŒํ™”, ๋ถ๋ฏธ ์ด์šฉ์ž ๊ฐ„ ๊ฑฐ๋ž˜(C2C) ํ”Œ๋žซํผ์ธ ํฌ์‹œ๋งˆํฌ์˜ ํŽธ์ž… ํšจ๊ณผ ๋“ฑ์ด ๊ธ์ •์ ์œผ๋กœ ์ž‘์šฉํ–ˆ๋Š”๋ฐ์š”. ๋ธŒ๋žœ๋“œ ์Šคํ† ์–ด ์œ ๋ฃŒ ๊ฐ€์ž…์ž ๊ธ‰์ฆ์€ ํ–ฅํ›„ ์„ฑ์žฅ ๋™๋ ฅ์—๋„ ๊ธ์ •์  ์˜ํ–ฅ์„ ๋ฏธ์น  ์ „๋ง์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

 

๐Ÿ’ญ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค ๋งˆ์Œ๋„ ์‚ฌ๋กœ์žก์•„

์ฝ˜ํ…์ธ  ๋ถ€๋ฌธ์˜ ๋งค์ถœ(1์กฐ 7,330์–ต ์›)๋„ ์ „๋…„๋ณด๋‹ค 37.4% ์ƒ์Šนํ•˜๋ฉฐ ์ „์ฒด ๋งค์ถœ์˜ ์ƒ์Šน์„ ๊ฒฌ์ธํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์›นํˆฐ์ด ํ‘์ž ์ „ํ™˜์— ์„ฑ๊ณตํ•˜๊ณ , AI ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ ๊ฐ™์€ ๊ธฐ๋Šฅ ๋„์ž…์œผ๋กœ 1์ธ๋‹น ํ‰๊ท  ๊ฒฐ์ œ๊ธˆ์•ก์ด ๋Š˜์–ด๋‚œ ์ ์ด ์ฃผํšจํ–ˆ๋Š”๋ฐ์š”. ์›นํˆฐ ์›์ž‘์˜ ์˜์ƒํ™” ์ฝ˜ํ…์ธ ๊ฐ€ ํฅํ–‰ํ•˜๋Š” ๋“ฑ ๊ด€๋ จ ์ง€์‹์žฌ์‚ฐ๊ถŒ(IP) ์‚ฌ์—…์˜ ํ™•์žฅ๋„ ํ•œ๋ชซํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


๋‘ ํšŒ์‚ฌ์˜ 2024๋…„์€?

๐Ÿƒ ๊ฒฉ์ฐจ ์ค„์ด๋ ค๋Š” ์นด์นด์˜ค

ํ•œ๋™์•ˆ ๋„ค์นด์˜ค๋กœ ๋ฌถ์ด๋˜ ๊ตญ๋‚ด ์–‘๋Œ€ ํ”Œ๋žซํผ ๋„ค์ด๋ฒ„์™€ ์นด์นด์˜ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์ตœ๊ทผ ๋„ค์ด๋ฒ„์˜ ์˜์—…์ด์ต์ด ์นด์นด์˜ค์˜ 3๋ฐฐ์— ๋‹ฌํ•˜๋Š” ๋“ฑ ์–‘ ์‚ฌ์˜ ์ˆ˜์ต์„ฑ ๊ฒฉ์ฐจ๊ฐ€ ๋ฒŒ์–ด์ง€๋Š” ์ƒํ™ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์— ์นด์นด์˜ค๋Š” ์ „ ์‚ฌ์—… ๋ถ€๋ฌธ์— ๊ฑธ์ณ ์˜์—…์ด์ต์„ ๋Š˜๋ฆฌ๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๊ธฐ๋ฐ˜์„ ๋‹ค์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ์š”. ๋ถ„๊ธฐ๋ณ„ ์˜์—…์ด์ต์ด ๊ฐœ์„ ๋˜๋Š” ์ถ”์„ธ๋Š” ํฌ๋ง์ ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

 

๐Ÿ“ฑ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•  ๊ฑฐ๋ƒ๋ฉด

AI ์ „ํ™˜์ด๋ผ๋Š” ๊ธ€๋กœ๋ฒŒ ํ๋ฆ„์— ๋งž์ถฐ, ์นด์นด์˜ค ์—ญ์‹œ ์˜ฌํ•ด ์ƒ์„ฑํ˜• AI ๊ธฐ๋ฐ˜ ์‚ฌ์—…์„ ํ™•์žฅํ•  ๊ณ„ํš์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ™์€ํƒ ์นด์นด์˜ค ๋Œ€ํ‘œ๋Š” ์นด์นด์˜คํ†ก์— AI๋ฅผ ๊ฒฐํ•ฉํ•ด ์ผ์ƒ์—์„œ AI๋ฅผ ๊ฒฝํ—˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ฒŒ ํ•˜๊ฒ ๋‹ค๊ณ  ๋ฐํ˜”๋Š”๋ฐ์š”. ํ˜„์žฌ ์นด์นด์˜ค ์ฐจ์„ธ๋Œ€ ์ดˆ๊ฑฐ๋Œ€์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ(LLM)์ธ KoGPT 2.0์˜ ๊ณ ๋„ํ™” ์ž‘์—…์ด ์ง„ํ–‰ ์ค‘์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์นด์นด์˜ค ๋””๋ฒจ๋กญ

 

๐Ÿ” ์ดˆ๊ฑฐ๋Œ€์–ธ์–ด๋ชจ๋ธ(LLM): Large Language Model. ๋ฐฉ๋Œ€ํ•œ ํ…์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•œ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ(AI) ๋ชจ๋ธ๋กœ, ๋งˆ์น˜ ์ธ๊ฐ„์ด ์“ด ๊ฒƒ ๊ฐ™์€ ํ…์ŠคํŠธ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด ๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. ๋Œ€ํ™”ํ˜• ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์„œ๋น„์Šค ์ฑ—GPT๋„ ์˜คํ”ˆAI์˜ LLM์ธ GPT ์‹œ๋ฆฌ์ฆˆ์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•˜์ฃ .

 

๐Ÿค– ์ƒ์Šน์„ธ ์ญ‰ ํƒ€๋ณด์ž

ํ•œํŽธ, ๋„ค์ด๋ฒ„ ๋˜ํ•œ AI์™€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ํ•œ ์‚ฌ์—… ํ™•์žฅ ๊ณ„ํš์„ ๋ฐํ˜”์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋Œ€ํ‘œ์ ์œผ๋กœ ์ž‘๋…„ 11์›” ๋ง PC ํ†ตํ•ฉ ๊ฒ€์ƒ‰์— ๋„์ž…ํ•œ ์ƒ์„ฑํ˜• AI ๊ฒ€์ƒ‰ ์„œ๋น„์Šค ํ:(Cue)๋ฅผ ์˜ฌํ•ด ์ƒ๋ฐ˜๊ธฐ ๋ชจ๋ฐ”์ผ๋กœ๋„ ํ™•์žฅํ•  ๊ณ„ํš์ด์ฃ . ๊ฒŒ์ž„ ์ŠคํŠธ๋ฆฌ๋ฐ ์„œ๋น„์Šค ์น˜์ง€์ง, ์ˆํผ ๊ฐ™์€ ์‹ ๊ทœ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ๋‚ด์„ธ์›Œ ํ”Œ๋žซํผ ๊ฒฝ์Ÿ๋ ฅ์„ ๊ฐ•ํ™”ํ•˜๊ฒ ๋‹จ ๋ชฉํ‘œ๋„ ๋‹๋ณด์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

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