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리프트, 3월에 기업 공개… 그밖에 올해 IPO 유망주는?

올 3월 리프트를 시작으로 올해 우버, 슬랙 등 기술 기업 IPO의 블록버스터가 기대된다.  지난해 소노스(Sonos), 스포티파이, 드롭박스 등 주요 업체들의 IPO가 새로운 성공 신화로 이어졌다.  마켓워치에 따르면, 르네상스 캐피탈은 2018년 190개 기업이 IPO를 했다고 파악했으며 이는 2017년보다 19%나 증가한 수치다. 르네상스는 2019년 IPO 시장에 관해 ‘불확실한 상태’로 규정하며 연말에 시장이 침체될 것으로 전망했다.  하지만 기술업계의 사정은 다르다. 르네상스는 “우버, 리프트, 슬랙 등 10억 달러 상당의 기업들이 이미 기업공개 서류를 제출했으며 아직 거래가 본격적으로 시작되지는 않았지만 대규모 자금이 유입되면서 IPO 추세를 따라잡을 것이다”고 밝혔다.  CB 인사이트 2019 기술 IPO 파이프라인(CB Insights 2019 Tech IPO Pipeline)에 따르면 IPO를 계획 중으로 알려진 유명 기술 기업으로는 우버, 에어비앤비, 핀터레스트, 슬랙이 대표적이며 이들은 2012년부터 벤처 기업이 선정한 10대 기술 IPO 중 하나가 될 것이다.  현재까지 2019년에 IPO를 계획 중으로 알려진 기술 기업은 다음과 같다.  리프트- 2019년 3월   차량공유 서비스 회사인 리프트는 2019년 첫번째 유니콘으로 떠올랐다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 회사는 3월 말 주식 시장에 입성했으며, 여기에는 대규모 자금이 몰린 것으로 알려졌다.  주식은 개장일에 21%나 올랐고 주당 미화 78.29달러로 마감했다. 이는 고시가였던 70~72달러보다 9% 높았으며 시가총액은 270억 달러에 달했다. 2018년에 리프트는 21억 달러의 매출과 9억 1130만 달러의 손실을 기록했다.  애널리스트 데이비드 트레이너는 <포브스>에서 다음과 같이 밝혔다. "리프트에는 최근 내가 다...

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2019.04.02

올 3월 리프트를 시작으로 올해 우버, 슬랙 등 기술 기업 IPO의 블록버스터가 기대된다.  지난해 소노스(Sonos), 스포티파이, 드롭박스 등 주요 업체들의 IPO가 새로운 성공 신화로 이어졌다.  마켓워치에 따르면, 르네상스 캐피탈은 2018년 190개 기업이 IPO를 했다고 파악했으며 이는 2017년보다 19%나 증가한 수치다. 르네상스는 2019년 IPO 시장에 관해 ‘불확실한 상태’로 규정하며 연말에 시장이 침체될 것으로 전망했다.  하지만 기술업계의 사정은 다르다. 르네상스는 “우버, 리프트, 슬랙 등 10억 달러 상당의 기업들이 이미 기업공개 서류를 제출했으며 아직 거래가 본격적으로 시작되지는 않았지만 대규모 자금이 유입되면서 IPO 추세를 따라잡을 것이다”고 밝혔다.  CB 인사이트 2019 기술 IPO 파이프라인(CB Insights 2019 Tech IPO Pipeline)에 따르면 IPO를 계획 중으로 알려진 유명 기술 기업으로는 우버, 에어비앤비, 핀터레스트, 슬랙이 대표적이며 이들은 2012년부터 벤처 기업이 선정한 10대 기술 IPO 중 하나가 될 것이다.  현재까지 2019년에 IPO를 계획 중으로 알려진 기술 기업은 다음과 같다.  리프트- 2019년 3월   차량공유 서비스 회사인 리프트는 2019년 첫번째 유니콘으로 떠올랐다. 샌프란시스코에 본사를 둔 이 회사는 3월 말 주식 시장에 입성했으며, 여기에는 대규모 자금이 몰린 것으로 알려졌다.  주식은 개장일에 21%나 올랐고 주당 미화 78.29달러로 마감했다. 이는 고시가였던 70~72달러보다 9% 높았으며 시가총액은 270억 달러에 달했다. 2018년에 리프트는 21억 달러의 매출과 9억 1130만 달러의 손실을 기록했다.  애널리스트 데이비드 트레이너는 <포브스>에서 다음과 같이 밝혔다. "리프트에는 최근 내가 다...

2019.04.02

김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터와 인공지능 (4)

LHC 실험과 뉴로모픽 엔지니어링 LHC 실험과 같은 거대과학 실험 장치는 건설에만 10~20년이 걸리고, 대량 생산을 위한 물건이나 장치를 만드는 일이 아닌 세계에서 하나뿐인 실험 장치를 만드는 일이다 보니 큰 비용이 들고 그에 따르는 위험 부담도 크다. 이런 거대과학 실험에서는 종종 이 실험 장치의 건설과 운영에 필요한 긴 기간이 새로운 과학적, 기술적 발견과 진보의 계기가 되기도 한다. LHC 실험의 요구사항도 실험 계획 초반과 LHC 가속기 완공 시점, 그리고 지금의 요구사항이 모두 다르다. 사실은 LHC 가속기가 건설되고 운영되는 과정에서 가속기와 검출기, 그리고 실험에서 요구되는 기술적인 요구 사항의 수준이 계속 높아져 왔다. 특히 실험 데이터 분석에 필요한 데이터의 양과 처리 속도, 복잡성의 정도는 크게 높아지고 있다. 지난 연재에서도 소개했듯이 고광도 LHC(High-Luminosity LHC; HL-LHC)로 LHC 가속기가 업그레이드되면 검출기에서 발생하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하게 되는데, 2019년에는 2016년에 생성된 데이터의 4배에 이르는 293PB, 2028년에는 2016년에 생성된 데이터의 52배에 이르는 3.8EB에 이를 것으로 추정된다. 이는 LHC 실험이 계획되던 1992년에는 검출기 데이터가 1PB, 그리고 LHC 가속기가 완공되던 시점인 2008년도에는 연간 15PB로 데이터양이 추정되던 것에 비교하면 급격하게 빅데이터 요구 사항의 수준이 높아지고 있다. LHC 실험의 요구 사항이 이렇게 지속해서 높아지는 배경에는 여러 가지 요소가 있는데, 그중에서 중요한 것은 실험이 진행되면서 근본 입자들에 조사해야 할 물리학적 질문들이 더 많아지고 복잡해지는 것과, LHC 가속기에 쓰이는 기술이 정체되어 있지 않고 더 향상되고 발전한다는 것이다. 1992년 당시에도 통계적 패턴 인식 기술을 포함해 사람의 두뇌를 모방하려는 뉴로모픽 VLSI 프로세서 기술이 있었으나 딥러닝과 딥러닝 전용 프로세서...

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2018.09.27

LHC 실험과 뉴로모픽 엔지니어링 LHC 실험과 같은 거대과학 실험 장치는 건설에만 10~20년이 걸리고, 대량 생산을 위한 물건이나 장치를 만드는 일이 아닌 세계에서 하나뿐인 실험 장치를 만드는 일이다 보니 큰 비용이 들고 그에 따르는 위험 부담도 크다. 이런 거대과학 실험에서는 종종 이 실험 장치의 건설과 운영에 필요한 긴 기간이 새로운 과학적, 기술적 발견과 진보의 계기가 되기도 한다. LHC 실험의 요구사항도 실험 계획 초반과 LHC 가속기 완공 시점, 그리고 지금의 요구사항이 모두 다르다. 사실은 LHC 가속기가 건설되고 운영되는 과정에서 가속기와 검출기, 그리고 실험에서 요구되는 기술적인 요구 사항의 수준이 계속 높아져 왔다. 특히 실험 데이터 분석에 필요한 데이터의 양과 처리 속도, 복잡성의 정도는 크게 높아지고 있다. 지난 연재에서도 소개했듯이 고광도 LHC(High-Luminosity LHC; HL-LHC)로 LHC 가속기가 업그레이드되면 검출기에서 발생하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하게 되는데, 2019년에는 2016년에 생성된 데이터의 4배에 이르는 293PB, 2028년에는 2016년에 생성된 데이터의 52배에 이르는 3.8EB에 이를 것으로 추정된다. 이는 LHC 실험이 계획되던 1992년에는 검출기 데이터가 1PB, 그리고 LHC 가속기가 완공되던 시점인 2008년도에는 연간 15PB로 데이터양이 추정되던 것에 비교하면 급격하게 빅데이터 요구 사항의 수준이 높아지고 있다. LHC 실험의 요구 사항이 이렇게 지속해서 높아지는 배경에는 여러 가지 요소가 있는데, 그중에서 중요한 것은 실험이 진행되면서 근본 입자들에 조사해야 할 물리학적 질문들이 더 많아지고 복잡해지는 것과, LHC 가속기에 쓰이는 기술이 정체되어 있지 않고 더 향상되고 발전한다는 것이다. 1992년 당시에도 통계적 패턴 인식 기술을 포함해 사람의 두뇌를 모방하려는 뉴로모픽 VLSI 프로세서 기술이 있었으나 딥러닝과 딥러닝 전용 프로세서...

2018.09.27

'자동차 시대가 저문다고?' 토요타 EA의 반론

토요타의 수석 엔터프라이즈 아키텍트가 매우 혼란스러운 시장에서 고객을 유지하기 위해 데이터 역할이 무엇인지 이야기했다. 차량공유의 증가, 우버의 부상, 면허증 발급 후 새 차 구입 추세, 무인자동차 등장 등은 앞으로 자동차 소유가 90%까지 떨어진다는 추측을 불러일으켰다. 그러나 토요타의 수석 엔터프라이즈 아키텍트인 데이비드 존스턴-벨은 '자동차 시대의 종말'을 이야기하기에는 시기상조라고 밝혔다. 시드니에서 열린 인포매티카 데이터 디스럽션 서밋에서 존스턴-벨은 "이코노미스트의 연구에 따르면 이러한 사회적인 현상을 많이 보게 될 것이다. 하지만 자동차 소유권이 90% 나 떨어질 수 있다는 이야기는 극단적이다"고 밝혔다. 이어서 "사람들이 늘 혼잡한 도심에서 살고 싶어 하는 것은 아니다. 주변에 집이 있기를 원하는지, 자동차로 이동해야 이웃을 만날 수 있는지 하는 모든 선택지를 살펴봐야 한다. '자동차의 종말'에 대한 개념은 시기상조다"고 주장했다. 존스턴-벨은 향후 자동차 소유권이 변화하는 본질에 영향을 미치는 여러 가지 요소를 강조했다. 그중 하나는 사고가 났을 때 책임 문제며, 다른 하나는 각 개인의 성향이다. 그는 "흔히 사람들은 차를 자신의 분신으로 보기 때문에 얼마나 많은 사람들이 자동차를 기꺼이 포기할 의향이 있는지를 알아보는 것은 흥미로울 것"이라고 말했다. 그러나 존스턴-벨은 자동차 소비자 행동을 예측할 수 있는 '수정 구슬'같은 것은 없다면서 토요타 브랜드의 시나리오 계획에 유용한 툴로 예측 분석 기술을 활용하고 있다고 밝혔다. 좀더 구체적으로, 이 회사는 데이터를 활용하여 고객의 요구를 예측하고 점점 더 경쟁이 치열하고 변화하는 환경에서 고객 충성도를 향상하고자 노력하고 있다. 그는 "고객의 경험을 향상하고 고객의 요구를 예상하는 것이 중요하다. 우리는 데이터를 활용하여 다른 제조업체 및 모델과 차별화...

인포매티카 블레이드 러너 차량공유 자율주행 우버 토요타 엔터프라이즈 아키텍트 이코노미스트 CMO 하늘을 나는 자동차

2017.11.02

토요타의 수석 엔터프라이즈 아키텍트가 매우 혼란스러운 시장에서 고객을 유지하기 위해 데이터 역할이 무엇인지 이야기했다. 차량공유의 증가, 우버의 부상, 면허증 발급 후 새 차 구입 추세, 무인자동차 등장 등은 앞으로 자동차 소유가 90%까지 떨어진다는 추측을 불러일으켰다. 그러나 토요타의 수석 엔터프라이즈 아키텍트인 데이비드 존스턴-벨은 '자동차 시대의 종말'을 이야기하기에는 시기상조라고 밝혔다. 시드니에서 열린 인포매티카 데이터 디스럽션 서밋에서 존스턴-벨은 "이코노미스트의 연구에 따르면 이러한 사회적인 현상을 많이 보게 될 것이다. 하지만 자동차 소유권이 90% 나 떨어질 수 있다는 이야기는 극단적이다"고 밝혔다. 이어서 "사람들이 늘 혼잡한 도심에서 살고 싶어 하는 것은 아니다. 주변에 집이 있기를 원하는지, 자동차로 이동해야 이웃을 만날 수 있는지 하는 모든 선택지를 살펴봐야 한다. '자동차의 종말'에 대한 개념은 시기상조다"고 주장했다. 존스턴-벨은 향후 자동차 소유권이 변화하는 본질에 영향을 미치는 여러 가지 요소를 강조했다. 그중 하나는 사고가 났을 때 책임 문제며, 다른 하나는 각 개인의 성향이다. 그는 "흔히 사람들은 차를 자신의 분신으로 보기 때문에 얼마나 많은 사람들이 자동차를 기꺼이 포기할 의향이 있는지를 알아보는 것은 흥미로울 것"이라고 말했다. 그러나 존스턴-벨은 자동차 소비자 행동을 예측할 수 있는 '수정 구슬'같은 것은 없다면서 토요타 브랜드의 시나리오 계획에 유용한 툴로 예측 분석 기술을 활용하고 있다고 밝혔다. 좀더 구체적으로, 이 회사는 데이터를 활용하여 고객의 요구를 예측하고 점점 더 경쟁이 치열하고 변화하는 환경에서 고객 충성도를 향상하고자 노력하고 있다. 그는 "고객의 경험을 향상하고 고객의 요구를 예상하는 것이 중요하다. 우리는 데이터를 활용하여 다른 제조업체 및 모델과 차별화...

2017.11.02

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