Coatue 소개

필립 라퐁(프랑스 출신)이 1999년 설립한 헤지펀드로, 현재 70억 달러를 운용하고 있습니다. 상장과 비상장 시장을 모두 커버하는 독특한 특징이 있어, AI 시장을 이해하는 데 매우 유용합니다(오픈AI 같은 주요 기업이 비상장이므로).

0. AI 버블 논쟁: "이번엔 다르다" (400년 역사 분석)

코아투는 "AI가 버블인가?"라는 질문에 답하기 위해 지난 400년간 발생한 30개 이상의 주요 버블(닷컴 버블 포함)을 분석했습니다.

버블 체크리스트

📊 AI 버블 체크리스트 6가지와 현재 시장 비교

1~4번은 현재 AI 시장에 부합하지만, 5~6번은 아직 버블의 정점과는 거리가 있다고 평가합니다.

혁신적인 테마
- 기준: 사람들이 열광하는, 이전에 본 적 없는 혁신이 있어야 함.
- AI 시장: (해당 O) AI는 이 기준에 완벽히 부합합니다.
빠른 도입 (Adoption)
- 기준: 해당 테마를 사람들이 매우 빠른 속도로 채택해야 함.
- AI 시장: (해당 O) ChatGPT가 보여준 빠른 채택 속도가 그 증거입니다.
미래 수익에 대한 기대 (Revenues & Profit)
- 기준: 현재 매출과 이익은 미미하지만, "미래에는 어마어마해질 것"이라는 강력한 논리가 있어야 함.
- AI 시장: (해당 O) 현재 AI 시장의 기대감과 일치합니다.
부채를 통한 자본적 지출 (CapEx)
- 기준: 데이터센터 구축 등 막대한 투자가 순수 자기 자본이 아닌 부채(레버리지)를 통해 이루어지는지 여부.
- AI 시장: (해당 O) 대규모 투자가 진행 중입니다.
밸류에이션
- 기준: 관련 기업들의 가치 평가(P/E 등)가 역사적 평균 대비 비싼가.
- AI 시장: (부분 해당 △) 역사적으로 비싼 것은 맞으나, 닷컴 버블 수준은 아니라는 분석입니다.
투기(Speculation) 및 IPO 급증
- 기준: 시장에 광기가 만연하고, 기업 내부자들이 주가 고점을 이용해 주식을 매도(IPO)하려는 움직임이 많은가.
- AI 시장: (아직 아님 X)

🚨 AI 시장이 버블이라는 근거 (Bear Case)

과도한 자본적 지출 (CapEx): S&P 500 기업의 CapEx가 미국 GDP에서 차지하는 비중이 인터넷 인프라가 깔리던 닷컴 버블 시기를 이미 넘어섰습니다.
AI 도입 속도 둔화: 최근 MIT, 베인&컴퍼니 등의 연구에서 사람들의 AI 도입 속도가 꺾이거나 둔화하고 있다는 연구 결과가 나오고 있습니다.
성장률 둔화: 데이터 센터를 짓는 절대적인 양은 많지만, '전년 대비 성장률'은 둔화하고 있습니다.
밴더 파이낸싱 (Vendor Financing) 문제:
- 엔비디아가 오픈AI에 투자하고, 오픈AI가 그 투자금으로 다시 엔비디아의 GPU를 구매하는 식의 자금 흐름이 나타나고 있습니다.
- 이는 '돌려막기' 또는 '순환 출자'와 유사해 건전성에 대한 의문을 제기합니다.
버블 붕괴 시나리오:
- AI가 '게임 체인저'가 아님이 판명될 경우
- AI 도입이 계속 지연될 경우
- 데이터 센터 과잉투자로 GPU가 남아도는 공급 과잉이 발생할 경우
- 부채로 투자한 기업들이 수익을 내지 못해 자금 조달 주체(은행 등)까지 위험해질 경우

🛡️ AI 시장이 버블이 아니라는 반박 (Bull Case)

모든 대규모 투자가 버블은 아니다:
- 과거 산업혁명 초기 인프라 투자, 1960~90년대 미국 고속도로 건설, 2010년대 클라우드 데이터센터 투자 등은 버블이 아니었음이 증명되었습니다.
여전히 빠른 도입 속도: 미국의 AI 도입 속도는 PC나 인터넷보다 훨씬 빠릅니다.
건전한 자금 조달 (CapEx의 질):
- 닷컴 버블 정점에는 기업들이 영업 현금 흐름의 75%를 CapEx에 쏟아부었습니다.
- 현재는 영업 현금 흐름의 46% 수준으로, 대부분의 투자가 부채가 아닌 기업이 벌어들인 돈 안에서 충당되고 있습니다. → 이것은 S&P 500 의 Capex 인데 합리적으로 보려면 빅테크를 봐야함(단테님 의견)
합리적인 밸류에이션:
- 닷컴 버블 붕괴 직전 나스닥 P/E는 89배였으나, 현재는 약 28배 수준입니다.
- '역사적으로 비싼 것'은 맞지만, '닷컴 버블 수준의 광기'는 아닙니다.
- 오늘날의 빅테크 기업 7개는 90년대 테크 기업 7개보다 P/E가 훨씬 저렴합니다.
수익화에는 시간이 필요하다:
- MS의 핵심 캐시카우인 클라우드(Azure)도 흑자 전환까지 6년이 걸렸습니다.
- ChatGPT(2023년)를 비롯한 AI 서비스가 수익을 내기까지는 3~4년의 시간이 더 필요할 수 있습니다.
시장의 질적 변화:
- 과거와 달리 현재 빅테크 기업들은 미국 내수가 아닌 전 세계를 상대로 사업을 합니다.
- 현금 흐름, 재무 상태가 양호하여 '비쌀 만한 이유'가 충분합니다.
- 시장 집중은 큰 문제는 아니다.