AI 테크니컬 인베스트먼트 & 파트너십 마스터클래스 클래스

AI 테크니컬 인베스트먼트 & 파트너십 마스터클래스

(AI Technical Investment & Partnership Masterclass)

"AI를 직접 개발할 필요는 없습니다. 하지만 어떤 AI 기술이 가짜이고, 어떤 기업이 진짜인지는 구별할 수 있어야 합니다."

본 과정은 CEO가 기술의 '코드'를 읽는 법 대신, 기술의 **'해자와 확장성'**을 읽는 법을 다룹니다. AI 기술 변화의 속도 속에서 기업의 자본을 어디에 집중 투여할 것인지 판단하는 기술 감식안(Technology Discernment) 확보를 최우선으로 합니다.

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## 1. 과정 핵심 타겟

• 신규 사업으로 AI 전환을 추진 중인 기업의 CEO
• AI 스타트업 투자나 M&A를 검토 중인 전략 기획 책임자
• 글로벌 기술 트렌드 변화에 따른 공급망 재편이 필요한 제조/유통 리더

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## 2. 과정 세부 내용 (Curriculum Focus)

[1단계] 기술 해부: AI 블랙박스 이해하기

• LLM vs SLM: 우리 회사 규모에 맞는 모델 선택 기준 (거대 모델인가, 경량화 모델인가?)
• 인프라의 이해: GPU 확보 전략과 클라우드 비용 최적화가 기업 손익에 미치는 영향
• 기술 부채 측정: 현재 도입하려는 기술이 1년 뒤에도 유효할 것인가?

[2단계] 딜 메이킹: AI 파트너십 및 M&A 전략

• Buy vs Build: 직접 개발할 것인가, 솔루션을 살 것인가, 기업을 인수할 것인가?
• 기술 실사(Tech Due Diligence): AI 스타트업의 기술력을 검증하는 5가지 핵심 질문
• 글로벌 생태계 연결: NVIDIA, MS, OpenAI 등 빅테크 파트너십 구축 전략

[3단계] 데이터 자산화: 보이지 않는 자본의 가치 평가

• 데이터 해자(Data Moat) 구축: 경쟁사가 복제할 수 없는 우리만의 고유 데이터 추출법
• IP 및 저작권 리스크: AI 생성물과 학습 데이터의 법적 소유권 분쟁 예방
• 데이터 유동화: 기업 내 잠들어 있는 데이터를 수익 모델로 전환하는 법

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## 3. 차별화된 세션 구성

• [Live Demo] 기술 감별 워크숍: 시장에 나온 AI 솔루션들의 성능을 시연하고, 마케팅 용어 뒤에 숨겨진 실제 한계점을 전문가와 함께 분석합니다.
• [Investment Case Study] AI M&A 연대기: 최근 2년간 발생한 글로벌 AI 인수합병 사례를 분석하여 승자와 패자의 결정적 차이를 학습합니다.
• [Networking] 테크 어드바이저 매칭: 현직 AI 연구소장 및 기술 투자 심사역들과의 프라이빗 네트워킹을 통해 기술 자문을 상시화합니다.

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## 4. 이 과정을 통해 얻게 되는 것

1. 기술 판별력: 화려한 대시보드에 속지 않고 AI 기술의 실제 효용성을 꿰뚫어 보는 안목
2. 투자 로드맵: 향후 3~5년간 기업의 AI 기술 투자 우선순위 리스트
3. 전문가 인맥: 기술적 위기 상황에서 즉시 자문을 구할 수 있는 '치프 아키텍트' 네트워크