Motley Fool Podcasts-AI's ROI (앞으로는 Motley Fool Podcasts 또한 종종 번역해서 올리고자 합니다.) 원본 영상:AI's ROI | The Motley Fool 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다 Asit Sharma: 이 모든 것의 근본은 이러한 프로세스가 서버에서 훨씬 더 많은 자원을 사용한다는 것입니다. 이전에는 경험하지 못했던 어떤 '마법'을 제공하기 때문에 비용이 더 많이 듭니다. 물론 환각 현상이나 일부 응답에서의 부정확성도 있습니다. 아직 초기 단계이긴 하지만, 현재까지 기업들은 이를 위해 투자하고 있고, 일부 소비자들도 기꺼이 비용을 지불하려 합니다. 지금은 많은 사람들이 무료로 이 서비스를 체험하고 있고, 우리가 매일 사용하는 제품에도 통합되고 있습니다. 전체적으로 볼 때, 사람들은 이 추가적인 '마법'을 위해 돈을 지불할 의향이 있다는 것입니다. Mary Long: 저는 메리 롱이고, 이쪽은 아싯 샤르마입니다. 인공지능(AI)은 어디에나 존재하며, 모든 데이터가 비용이 많이 듭니다. KPMG의 조사에 따르면, 연간 수익이 10억 달러가 넘는 미국 기업 중 43%가 향후 12개월 동안 최소 1억 달러를 생성형 AI에 투자할 계획이라고 합니다. 하지만 이러한 투자가 실제로 효과가 있는지 어떻게 알 수 있을까요? 제 동료 리키 멀비가 이에 대해 이야기하기 위해 우리와 만났습니다. 그는 투자자들이 기업의 AI 지출을 어떻게 고려할 수 있을지, 그리고 '매그 세븐'(Mag Seven) 이외의 회사들이 AI를 어떻게 활용하고 있는지, 대형 언어 모델과 소형 언어 모델의 차이점, 그리고 미래의 AI 기반 friendships.에 대해 논의했습니다. Ricky Mulvey: 긍정적인 측면부터 시작해보죠. 인공지능은 세상을 바꿀 수 있는 기술 혁신을 의미합니다. 이미 직장에서 제게 보조 역할을 하고 있고, 인터넷 검색 방식도 바꿔놓았습니다. 아마 여러분도 구글을 사용하고 있다면 마찬가지일 겁니다. 그렇지 않으면 빙이나 애스크 지브스, 야후 같은 플랫폼을 사용하지는 않을 거잖아요? Asit Sharma: 맞아요, 형제. 저는 구글 사용자입니다. 빙을 싫어하는 건 아니에요. 가끔 사용하기도 하지만, 우선은 구글을 사용합니다. Ricky Mulvey: 저는 우리가 AI가 제공하는 놀라운 긍정적인 면과 함께 이 투자 붐의 사이클에 따라오는 몇 가지 위험도 인식하는 중간 지점에 있기를 바랍니다. 긍정적인 측면부터 시작하죠. AI가 몇 년 전에는 하지 못했던 어떤 일을 지금 할 수 있게 해주고 있나요? Asit Sharma: 리키, 인공지능 덕분에 빠르게 변하는 비즈니스 스토리를 따라잡을 수 있게 되었습니다. 저는 여러 서비스를 위해 다양한 회사를 다루고 있는데, 모든 비즈니스의 최신 상황을 매일 체크할 수는 없습니다. 가끔은 빠르게 정보를 찾아서 즉각적인 평가를 해야 할 때가 있죠. 예전에는 구글 검색하고, SEC 문서를 찾아보고, 인터뷰를 해야 했지만, 이제는 LLM에게 간단히 '이 기간 동안 X 이벤트가 일어났을 때 무슨 일이 있었는지' 물어보면 됩니다. 이게 정말 멋지다고 생각합니다. 또 다른 활용 방법은 대형 언어 모델을 이용해 훌륭한 투자 기회를 찾는 것입니다. 솔직히 말해서 AI의 추론 능력은 아직 저나 다른 애널리스트들보다 뛰어나진 않습니다. 하지만 매일 조금씩 발전하고 있고, 적절한 방향으로 이끌어가면 추가 연구가 필요한 회사를 보여주는 데 아주 유용합니다. 마지막으로 제가 배우고 있는 외국어가 있는데, ChatGPT에게 문장을 보여주고 '이 부분에서 무슨 일이 일어나는지 설명해 줄 수 있나요?'라고 물어보면 정말 이해하기 쉽게 설명해줍니다. 그래서 이 점이 정말 재미있다고 생각합니다. Ricky Mulvey: 좋은 아이디어를 내는 데 도움이 되지만, 추가적인 검토가 필요하다는 점에서 맞는 말씀입니다. 제 일에서도 비슷합니다. "이 회사는 어떻게 돈을 버는가?" 같은 질문을 던져서 제가 나중에 이야기할 회사를 빠르게 파악하는 데 유용합니다. 때로는 소프트웨어 문제 해결에도 도움을 줍니다. "이걸 해결하려면 어떻게 해야 할까요?"라고 물어보면 해결책을 제시해 주기도 하고, 오디오 편집 같은 경우도 있습니다. 또 요리할 때도 유용합니다. "냉장고에 있는 재료들로 뭘 만들 수 있을까?"라고 물어보면 다양한 옵션을 제안해 줍니다. 이런 식으로 아이디어를 제공해 주는 점이 정말 유용합니다. 그런데 질문할 때마다, 투자 뉴스를 물어볼 때마다 누군가는 비용을 부담해야 합니다. 인공지능 프로그램을 운영하는 데 비용이 많이 들기 때문입니다. 그래서 요즘 NVIDIA가 돈을 많이 버는 이유죠. KPMG 연구에 따르면 연간 수익이 10억 달러 이상인 회사들의 43%가 생성형 AI에 평균 1억 달러를 투자할 계획이라고 합니다. 일반적으로 회사들은 어리석지 않습니다. 이렇게 많은 돈을 투자하는 이유가 무엇일까요? 기다려보자는 접근 대신 이렇게 적극적으로 나서는 이유가 무엇일까요? Asit Sharma: 리키, 먼저 이 투자의 이유에 대해 다뤄봅시다. 첫 번째 이유는, 이 정도 규모의 회사들은 투자에 대한 수익을 어디에서 얻을 수 있는지 잘 이해하고 있다는 것입니다. 이들은 많은 실험을 통해 결과를 확인하죠. 예를 들어, 소프트웨어 엔지니어 같은 똑똑한 사람들이 새로운 방법으로 일을 시도하고 있는데, 그 결과 작은 실험에서 수익을 내고 있는 경우가 많습니다. 예를 들어, 내년에 사람을 고용하는 대신 대형 언어 모델을 이용해 코딩 문제를 해결함으로써 4,000 인력을 절약할 수 있을까요? 실험 결과가 '네, 확실히 가능합니다.'라는 답변을 줄 수도 있습니다. 두 번째 이유는, 같은 종류의 소프트웨어 엔지니어와 IT 인력들이 이미 어디에서 독자적인 데이터를 활용할 수 있는지 파악했다는 점입니다. 어떤 산업이든 데이터 스트림이 있을 것입니다. 과거의 데이터 스트림이나 현재 진행 중인 데이터 스트림이든, 그 데이터는 해당 회사의 소유이고, 이를 통해 적절한 제품이나 서비스에 맞출 수만 있다면 판매를 더욱 증진시킬 수 있습니다. 많은 회사들이 대형 언어 모델을 활용해 그 독자적인 데이터를 이해하고, 이를 상류로 판매하는 방법을 찾기 시작하고 있습니다. 이것이 투자를 유망하게 만드는 요소죠. 마지막으로, 비용 절감의 기회가 많습니다. 만약 리키 씨나 제가 냉장고에 카메라를 대고 그걸로 정말 맛있는 요리를 할 수 있는 레시피를 얻을 수 있다면, 우리는 많은 시간을 절약한 것입니다. 이런 종류의 최적화가 비즈니스 세계 곳곳에서 일어나고 있습니다. 처음 질문의 부분으로 돌아가 보면, 여기에는 두려움이 작용하기도 합니다. 뒤처지지 않기 위해 결정을 내리는 회사들이 있습니다. 투자 수익이 확실하지 않은 상황에서도 말이죠. Ricky Mulvey: 맞아요, 분명히 전환이 이루어지고 있죠. 몇 년 전에는 머신러닝이었지만, 이제는 인공지능이 리더로 평가받고 있는 겁니다. 왜냐하면 사람들은 컴퓨팅과 관련 없는 회사들조차도 실적 발표에서 그런 언급을 듣고 싶어하거든요. 이제 비용에 대해 이야기해 봅시다. 세쿼이아 캐피털에 따르면, 2023년에 인공지능 모델을 훈련하기 위해 산업이 엔비디아에서 약 500억 달러를 칩에 썼다고 합니다. 그 지출로 얻은 수익은 30억 달러에 불과했어요. '불과'라는 말을 큰따옴표로 강조하고 싶습니다. 왜냐하면 그 금액도 상당하긴 하지만, 전체 지출의 6%에 해당하는 것이니까요. 우리는 6%의 수익을 얻었습니다. Asit 씨가 이제 AI 전체의 CFO라고 한다면, 그 수익률에 만족하실 건가요? 이것이 비효율적인 것인가요? 아니면 과도한 지출인가요? 혹은 이것이 단지 신흥 기술의 성장 비용일 뿐이며, 돈을 벌기 위해 돈을 써야 하는 것인가요? Asit Sharma: 저는 귀에 꽂아둔 연필을 꺼내 CEO에게 흔들며 이렇게 말할 것 같아요. "이게 우리가 예상했던 거잖아요, 사장님." 제 말을 오해하지 마세요, 저도 회계사입니다. 그러나 이것이 지금 우리가 있는 상황에 부합한다고 생각해요. 실제 세계의 예를 들어보죠. 만약 저와 리키 씨가 부동산 개발자이고, 도심 끝자락에 개발할 수 있는 큰 부지를 보고 있다고 가정해봅시다. 그 도심은 약간 정체되어 있죠. 그 땅을 사서 몇 개의 건물, 상업용 건물이나 주택을 지어야겠지만, 우리는 장기적인 마스터 프로젝트를 진행 중입니다. 첫해에 우리가 얻을 수 있는 수익 흐름은 많지 않을 거예요. 아마도 돈을 잃고 있을 가능성이 높습니다. 이 프로젝트를 추진하기 위해 지출한 부채 비용을 고려하면 말이죠. 그러나 시간이 지나면, 사업체들이 들어오고, 주택단지가 생기고, 식당들이 들어섭니다. 그러다 보면 그 지역이 커져서 정부가 공공 도서관을 세우고 싶어할 정도가 되죠. 그때가 되면 모두가 이익을 보게 됩니다. 다양한 플레이어들이 참여하게 되고, 우리는 X년 후부터 돈을 벌기 시작하죠. 투자를 회수하고, 그때부터 본격적으로 이익을 내기 시작하는 겁니다. AI 산업도 마찬가지입니다. 초대형 클라우드 사업자들, GPU를 구매하는 아마존, 메타, 마이크로소프트, 오라클 같은 기업들과 다른 사기업들, 그리고 기업 고객들도 이를 장기적인 개발 프로젝트로 보고 있으며, 초기 몇 년 동안 큰 수익을 기대하지 않고 있습니다. Ricky Mulvey: 인터넷 시대는 매년이 *독 이어(dog year)처럼 느껴지게 만듭니다. 그래서 이 붐이 ...

Further Thoughts on Sea Change 원문:Further Thoughts on Sea Change (oaktreecapital.com) 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다.(Bold체는 원래 글에도 있는것, 형광팬은 제 주관으로 중요하다고 생각되는 것) 2022년 12월 메모 "Sea Change"에 대한 후속 메모를 5월에 작성하여 오크트리 고객들에게만 공유했습니다. "Further Thoughts on Sea Change"에서 저는 원래 메모에서 강조한 트렌드들이 투자 환경의 대대적인 변화를 나타내며, 이는 상당한 자본 재배치를 요구한다고 주장했습니다. 이 메모는 2023년 5월 30일 오크트리 고객들에게 처음 발송되었습니다. 이번에는 정말로 다를 수도 있습니다 1987년 10월 11일, 저는 처음으로 "이번에는 다르다"는 말을 접했습니다. 애니스 C. 월리스가 《뉴욕 타임스》에 쓴 기사에 따르면, 존 템플턴 경은 투자자들이 "이번에는 다르다"라고 말할 때, 이는 대개 역사적으로 높은 평가를 합리화하려는 노력의 일환이라고 경고했습니다. 그리고 이는 대개 투자자들에게 궁극적으로 손해를 끼친다고 했습니다. 1987년 당시에는 주가가 전반적으로 높았으며, 제가 언급한 기사는 블랙 먼데이(1987년 10월 19일)로부터 단 여덟 일 전에 작성되었습니다. 그날 다우 존스 산업 평균 지수는 하루 만에 22.6% 하락했습니다. 12년 후, 사람들은 인터넷이 세상을 바꿀 것이라는 전망에 흥분했습니다. 이 믿음은 디지털 및 전자상거래 주식의 초고가(무한대의 주가수익비율) 정당화를 가능하게 했고, 그 중 많은 주식이 이후 1년 동안 가치의 90% 이상을 잃게 되었습니다. 그러나 중요한 점은 템플턴 경도 약 20%의 경우에는 정말로 상황이 다를 수 있다고 인정했다는 것입니다. 드물게는 근본적인 변화가 일어나며, 이는 투자에 중대한 영향을 미칩니다. 특히 요즘처럼 기술의 발전 속도가 빠른 시대에는 템플턴 경이 활동하던 시기보다 상황이 정말로 더 자주 다를 수 있다고 생각합니다. 어쨌든, 이것은 모두 서론에 불과합니다. 제가 이 메모를 작성하는 이유는, 제가 대화하는 대부분의 사람들이 "Sea Change"에서 제시한 개별적인 관찰에는 동의하지만, 전체적인 결론에 명시적으로 동의하며 "당신이 옳다고 생각합니다. 우리는 아마도 중요한, 그리고 아마도 지속적인 투자 환경의 변화를 보고 있을지도 모릅니다"라고 말하는 사람은 거의 없기 때문입니다. 이 메모의 주요 메시지는 "Sea Change"에서 설명한 변화가 단순한 주기적 변동이 아니라, 투자 환경의 대대적인 변화를 나타내며, 이는 상당한 자본 재배치를 요구한다는 것입니다. 배경 "Sea Change"에서 제 기본 주장을 요약하겠습니다. 2008년 말, 연방준비제도(Fed)는 글로벌 금융 위기의 영향을 극복하기 위해 사상 처음으로 연방기금 금리를 0으로 낮췄습니다. 이로 인해 인플레이션이 2% 이하의 수준에서 벗어나지 않았기 때문에, 연준은 이후 13년 동안 사실상 저금리와 양적 완화라는 완화적 정책을 유지할 수 있었습니다. 그 결과, 기록상 가장 긴 경제 회복(10년 이상)을 경험했으며, 수익을 내고 자금을 확보하려는 기업들에게 "쉬운 시기"가 되었습니다. 심지어 돈을 잃고 있는 기업들도 상장하고 대출을 받으며 디폴트나 파산을 피하는 데 큰 어려움이 없었습니다. 2009-2021년 동안의 저금리는 자산 소유자들에게는 훌륭한 시기였으며, 할인율이 낮아지면 미래의 현금 흐름이 더 가치 있게 되기 때문입니다. 이로 인해 자산 소유자들은 자기만족에 빠졌고, 잠재 구매자들은 적극적이었습니다. 그리고 FOMO(놓칠까 두려운 마음)가 대부분의 주요 관심사가 되었습니다. 이 기간은 반면 저가 매수자들과 대출자들에게는 도전적인 시기였습니다. 대규모 코로나19 구제 조치와 공급망 문제로 인해 너무 많은 돈이 너무 적은 상품을 쫓게 되어 인플레이션이 상승하는 고전적인 조건이 형성되었습니다. 2021년에 시작된 높은 인플레이션은 2022년까지 지속되어 연준이 완화적 태도를 중단하도록 강요했습니다. 따라서 연준은 40년 만에 가장 빠른 긴축 사이클로 금리를 대폭 인상하고, 양적 완화를 종료했습니다. 여러 이유로 인해 초저금리 또는 금리 하락이 향후 10년 동안의 표준이 될 가능성은 낮습니다. 따라서 우리는 기업 수익, 자산 가치 상승, 차입, 그리고 디폴트 회피에 더 어려운 시기를 맞이할 가능성이 큽니다. 결론적으로, 만약 이것이 진정한 "Sea Change"라면, 즉 투자 환경이 근본적으로 변화한 것이라면, 2009년부터 당신에게 가장 좋은 결과를 가져다 준 투자 전략이 앞으로도 그럴 것이라고 가정해서는 안 됩니다. 이 요약을 제공한 후, 저는 이를 좀 더 구체화하고 추가적인 통찰을 공유하겠습니다. 중대한 발전 요즘 토론을 촉진하기 위해, 저는 종종 사람들에게 "최근 몇십 년간 금융 세계에서 가장 중요한 사건이 무엇이라고 생각하십니까?"라고 묻습니다. 일부는 글로벌 금융 위기와 리먼 브라더스의 파산을, 일부는 기술 거품의 붕괴를, 일부는 팬데믹 관련 문제에 대한 연준/정부의 대응을 제시합니다. 하지만 아무도 제가 선택한 후보를 언급하지 않습니다: 1980년부터 2020년까지 2,000 베이시스 포인트의 금리 하락입니다. 그러나 제가 "Sea Change"에서 쓴 것처럼, 그 하락은 아마도 그 기간 동안 발생한 투자 이익의 대부분을 책임졌을 것입니다. 어떻게 그것이 간과될 수 있었을까요? 첫째, 저는 개구리를 끓는 물에 넣는 비유를 제안합니다. 끓는 물에 개구리를 넣으면 뛰쳐나올 것입니다. 하지만 시원한 물에 넣고 스토브를 켜면 개구리는 위험을 인식하지 못하고 죽을 때까지 그 자리에 앉아 있게 됩니다. 개구리가 위험을 감지하지 못하는 것처럼, 사람들은 금리 하락의 중요성을 인식하지 못합니다. 그 이유는 그것이 점진적이고 장기적인 특성을 가지고 있기 때문입니다. 이는 갑작스러운 변화가 아니라, 오랜 시간에 걸쳐 큰 영향을 미친 추세입니다. 둘째, "Sea Change"에서 저는 40년간의 금리 하락을 공항의 이동식 보도에 비유했습니다. 보도 위에 가만히 서 있으면 자연스럽게 움직이겠지만, 정상적인 속도로 걸으면 빠르게 앞으로 나아갑니다. 아마도 왜 그런지 완전히 자각하지 못한 채 말이죠. 사실, 모두가 이동식 보도 위에서 걷고 있다면, 이는 쉽게 주목받지 않을 수 있으며, 걷는 사람들은 자신의 빠른 진행이 "정상적"이라고 결론지을 수 있습니다. 마지막으로, 존 케네스 갈브레이스가 말한 "금융 기억의 극단적인 짧음"이 있습니다. 오늘날 비교적 적은 투자자들만이 금리가 다르게 움직이던 시절을 기억할 만큼 나이가 많습니다. 1980년 이후로 업계에 들어온 모든 사람들, 즉 오늘날의 대다수 투자자들은 금리가 하락하거나 초저금리이거나(또는 둘 다)인 것만을 보아왔습니다. 43년 이상 일해야 했고, 따라서 65세 이상이어야 그런 시기를 경험해 보았을 것입니다. 그리고 1970년대에 우리 업계에서 일자리를 찾는 것이 어려웠기 때문에, 아마도 1960년대에 첫 직장을 구했어야 금리가 높고 안정적이거나 상승하는 시기를 경험해 보았을 것입니다. 저는 1970년대 베테랑의 부족이 2009-2021년의 금리 추세가 정상적이라고 결론짓기 쉽게 만들었다고 믿습니다. 역사의 중요성 2009년 초부터 2021년 말까지의 13년 기간 동안 두 번의 금융 위기 구조, 일반적으로 유리한 거시 환경, 공격적인 완화적 중앙은행 정책, 인플레이션 우려의 부족, 초저금리 및 금리 하락, 그리고 일반적으로 끊김 없는 투자 이익이 있었습니다. 물론, 투자자들이 이러한 추세가 지속될 것으로 기대해야 할지 여부는 중요한 질문입니다. 최근 사건들은 인플레이션 상승 위험을 영원히 무시할 수 없음을 보여주었습니다. 더욱이 인플레이션 심리의 재각성은 아마도 중앙은행들이 아무런 결과 없이 지속적인 통화 자극에 참여할 수 있다고 결론내리기 어렵게 만들 것입니다. 따라서, 금리가 "오랫동안 낮게" 유지되고 영원한 번영을 가져올 수 있다고 생각했던 많은 사람들의 생각과 달리, 금리가 그렇게 유지될 수는 없습니다. 2020년 말에도 일부 사람들은 현대 통화 이론(Modern Monetary Theory)을 받아들여, "자신의 통화를 통제하는" 국가에서는 적자와 국가 부채를 무시할 수 있다고 생각했습니다. (이 개념에 대한 이야기는 더 이상 듣지 못합니다.) "Sea Change"에서 저는 금리가 그 기간의 최저치로 영구적으로 ...

하워드 막스의 메모: See Change 원문:Sea Change (oaktreecapital.com) 본글은 chatGPT로 번역했음을 알립니다.(Bold체는 원래 글에도 있는것, 형광팬은 제 주관으로 중요하다고 생각되는 것) 투자 세계에서 53년 동안 활동하면서 여러 경제 사이클, 진자 운동, 열광과 공황, 거품과 붕괴를 보아왔지만, 실제로 진정한 전환을 경험한 것은 단 두 번뿐입니다. 그리고 지금, 저는 우리가 세 번째 전환의 한가운데에 있다고 생각합니다. 제가 여러 번 언급했듯이, 1969년에 투자 관리 업계에 입문했을 때 많은 은행들은, 제가 당시 일했던 은행처럼, 주식 포트폴리오를 이른바 "Nifty Fifty"에 집중하고 있었습니다. Nifty Fifty는 최고의 성장 가능성을 가진 기업의 주식으로 구성되어 있었으며, 이 회사들에는 절대 나쁜 일이 일어나지 않을 것이라고 여겨졌습니다. 이 주식들에 대해서는 "아무리 비싸도 좋다"는 확신이 있었습니다. 그러나 제가 은행에 처음 들어갔을 때 Nifty Fifty를 사서 1974년까지 보유했다면, 미국 최고의 회사들에 투자했음에도 불구하고 90% 이상의 손실을 보았을 것입니다. 모든이가 인정하는 퀄리티는 반드시 안전이나 성공적인 투자를 의미하지 않는다는 것이 드러난 것입니다. 한편, 채권 쪽에서는 Moody’s가 B 등급의 증권을 "바람직한 투자 특성을 갖추지 못한" 것으로 묘사하고 있었습니다. 투자등급 이하의 채권, 즉 BB 등급 이하의 채권은 위험을 피해야 한다는 적절한 금융 행동 원칙 때문에 신탁 관리인에게는 금기시되었습니다. 이로 인해, 나중에 하이일드채권으로 알려지게 된 것들은 새로운 발행물로 판매될 수 없었습니다. 그러나 1970년대 중반, 마이클 밀켄과 몇몇 사람들은 투자등급 이하의 채권도 발행하고 괜찮개 투자할 수 있다는 아이디어를 생각해냈습니다. 단, 채권이 디폴트 위험을 보상할 만큼 충분한 이자를 제공해야 한다는 전제가 있었습니다. 1978년에 저는 아마도 미국에서 가장 위험한 공개 기업의 채권들에 투자하기 시작했고, 꾸준하고 안전하게 수익을 올리고 있었습니다. 즉, 과거에 신중한 채권 투자가 안전하다고 여겨지는 투자등급 채권만을 매입하는 것에 그쳤다면, 이제 투자 관리자는 관련 위험에 대해 충분히 보상받을 수 있는 한, 거의 모든 품질의 채권을 신중하게 매입할 수 있게 되었습니다. 제가 처음 고수익 채권 시장에 뛰어들었을 때 그 시장의 규모는 약 20억 달러였지만, 오늘날 그 규모는 약 1.2조 달러에 이릅니다. 이것은 분명히 투자 사업에서의 큰 방향 전환을 나타냅니다. 그러나 이것이 끝이 아닙니다. 하이일드채권 발행이 시작되기 전에는 기업이 인수되기 위해서는 현금을 보유하고 있거나, 많은 돈을 빌리더라도 투자등급을 유지할 수 있는 더 큰 기업만이 가능했습니다. 그러나 하이일드채권을 발행할 수 있는 능력 덕분에 이제는 투자등급을 유지할 필요 없이, 더 작은 기업이 더 큰 기업을 인수할 수 있게 되었습니다. 이 변화는 특히 레버리지드 바이아웃과 현재 사모펀드 산업으로 불리는 것의 성장을 가능하게 했습니다. 그러나 이 변화의 가장 중요한 측면은 하이일드채권이나 사모펀드와 관련된 것이 아니라 새로운 투자자 사고방식의 채택과 관련이 있습니다. 이제 위험은 반드시 피해야 하는 것이 아니라, 수익과 비교해서 고려되고, 희망적으로는 지능적으로 감수되어야 하는 것입니다. 이 새로운 위험/수익 사고방식은 부실 채권, 모기지 담보 증권, 구조화 신용, 사적 대출과 같은 많은 새로운 유형의 투자 개발에 중요했습니다. 오늘날의 투자 세계는 50년 전의 그것과 거의 닮지 않았다고 해도 과언이 아닙니다. 오늘날 업계에 들어오는 젊은이들은 그 당시에는 투자자들이 위험/수익 관점에서 생각하지 않았다는 사실에 아마도 충격을 받을 것입니다. 이제는 그게 우리가 하는 전부입니다. 바로 이것이 큰 전환, 즉 sea change입니다. 대략 같은 시기에 거시경제 세계에서도 큰 변화가 일어나고 있었습니다. 이 모든 것이 1973-74년의 OPEC 석유 금수 조치로 시작되었다고 생각합니다. 이로 인해 유가가 1년 이내에 배럴당 약 24달러에서 거의 65달러로 급등했습니다. 이 급등은 많은 상품의 비용을 증가시켰고, 급격한 인플레이션을 촉발했습니다. 1970년대의 미국 민간 부문은 현재보다 훨씬 더 노조화되어 있었고, 많은 집단 협상 협정에 *자동 생계비 조정 제도 포함되어 있었기 때문에, 인플레이션 상승은 임금 인상을 촉발했고, 이는 인플레이션을 더욱 악화시켜 또 다른 임금 인상으로 이어졌습니다. 이처럼 멈출 수 없을 것 같은 상승 나선은 강한 인플레이션 기대를 불러일으켰고, 이는 본질적으로 자기 충족적이 되는 경향이 있습니다. *인플레이션이나 생활비 상승에 따라 급여, 연금, 또는 기타 수입을 자동으로 인상하는 제도. 1972년에 3.2%였던 소비자 물가 지수의 전년 대비 증가율은 1974년까지 11.0%로 상승했다가, 이후 4년 동안 6~9% 범위로 줄어들었습니다. 그러나 1979년에 다시 11.4%로 반등했고, 1980년에는 13.5%에 도달했습니다. 당시 *"Whip Inflation Now"(WIN) 버튼에서부터 가격 통제, 그리고 1974년 13%에 이른 연방기금 금리에 이르기까지 인플레이션을 억제하려는 다양한 도구가 소용이 없어서 큰 절망감이 있었습니다. 그러다 1979년에 폴 볼커가 연준 의장으로 임명되고, 1980년에 연방기금 금리를 20%로 인상하는 결단력을 보여주면서 인플레이션을 억제하고 인플레이션 심리를 진정시킬 수 있었습니다. 그 결과, 1983년 말까지 인플레이션은 다시 3.2%로 낮아졌습니다. *1974년에 제럴드 포드 미국 대통령이 인플레이션 문제를 해결하기 위해 시작한 경제 캠페인, 오일 쇼크로 인해 높은 인플레이션에 시달리고 있었고, 포드 대통령은 이를 억제하기 위해 국민의 자발적인 노력에 의존하는 캠페인. 볼커가 인플레이션을 억제하는 데 성공하면서 연준은 연방기금 금리를 한 자릿수 후반대로 낮출 수 있었고, 1980년대 후반까지 그 수준을 유지하다가 1990년대에는 중간 한 자릿수대로 더 낮출 수 있었습니다. 그의 조치는 이후 40년 동안 지속된 금리 하락 환경을 이끌어냈습니다(이에 대한 자세한 내용은 다음 섹션에서 다룹니다). 저는 이것이 제 경력에서 본 두 번째 큰 전환점이라고 생각합니다. 장기적인 금리 하락은 위험/수익 사고의 도입 몇 년 후에 시작되었고, 저는 이 두 가지의 결합이 (a) 투자자들 사이에서 낙관주의의 부활, (b) 공격적인 투자 수단을 통한 이익 추구, (c) 주식 시장의 놀라운 40년을 가져왔다고 봅니다. S&P 500 지수는 1982년 8월 102의 저점에서 2022년 초 4,796까지 상승하며 연평균 복리 수익률 10.3%를 기록했습니다. 정말 놀라운 기간이었습니다! 이런 시기에 참여한 것은 그 어떤 것도 넘을 수 없는 큰 행운이었습니다. 엄청난 순풍 지난 40년 동안 투자자들이 성공할 수 있었던 요인은 무엇일까요? 우리는 (a) 미국의 경제 성장과 우위, (b) 최고의 기업들이 보여준 놀라운 성과, (c) 기술, 생산성, 관리 기법의 향상, (d) 글로벌화의 혜택 등 여러 요인이 크게 기여했다고 볼 수 있습니다. 하지만 저는 40년 동안 지속된 금리 하락이 가장 큰 역할을 했을 것이라고 생각합니다. 1970년대에 저는 시카고 은행에서 대출을 받았는데, 이자율이 “프라임 금리보다 0.75% 높은” 수준이었습니다. (프라임 금리는 현재는 잘 듣지 못하지만, 과거에는 LIBOR의 전신으로 주요 은행들이 최고 고객들에게 대출할 때 적용하는 기준 금리였습니다.) 금리가 변동할 때마다 은행에서 저에게 통지서를 보내주었고, 1980년 12월 금리가 최고점에 이르렀을 때의 통지서는 액자에 넣어두었습니다. 그 통지서에는 대출 이자율이 22.25%로 올랐다고 적혀 있었습니다! 40년 후, 저는 10년 동안 고정된 이자율로 겨우 2.25%에 돈을 빌릴 수 있었습니다. 이는 2,000 베이시스 포인트 하락을 의미합니다. 기적적이지 않나요? 금리 하락의 영향은 무엇일까요? 소비자들이 신용으로 물건을 사고, 기업들이 시설, 장비, 재고에 투자하는 비용을 낮춤으로써 경제 성장을 가속화합니다. 차입자에게 보조금을 제공합니다(대출자와 저축자의 비용으로). 기업의 자본 비용을 줄여 수익성을 높입니다. 자산의 공정 가치를 높입니다. (자산의 이론적 가치는 미래 현금 흐름의 할인된 현재 가치로 정의됩니다. 할인율이 낮을수록 현재 가치는 높아집니다.) 따라서 금리가 하락하면, 주가수익비율(p/e ratio)이나 기업가치 같은 평가 지표는 상승하고, 부동산의 자본화율(cap rate)은 하락합니다. 투자자들이 고려하는 투자의 예상 수익률을 낮추어 그들이 지불할 가격을 높입니다. 이는 채권 시장에서 가장 직접적으로 볼 수 있습니다. 모두가 “금리 하락, 가격 상승”을 알고 있지만, 이는 투자 세계 전반에 걸쳐 ...

FT-It is time to tilt portfolios more into bonds원문: https://www.ft.com/content/fc5cec4d-6c61-4d80-8bea-95447d18318a본 글은 chatGPT로 번역되었습니다.거의 모든 시장 참여자들은 금리가 최근의 최고점에서 곧 내려올 것이라고 믿고 있는 것 같습니다. 중앙은행들은 인플레이션이 목표 수준으로 되돌아갈 궤도에 오르고 있다고 확신하게 되면 금리를 인하할 것으로 예상됩니다. 유럽중앙은행(ECB)과 영국중앙은행(BOE)처럼 이미 시작한 곳도 있습니다. 가장 중요한 중앙은행인 미국 연방준비제도(Fed) 역시 다음 달 현재 5.25~5.5% 범위인 기준금리를 인하할 가능성이 높습니다.금리는 경제를 자극하지도 억제하지도 않는 수준인 중립금리, 또는 R*라고 알려진 수준에 도달하거나 그에 가까워질 가능성이 높습니다. 중요한 점은 금리가 하락하더라도 코로나 팬데믹 이전만큼 낮아지지는 않을 것이라는 점입니다. 우리는 채권이 포트폴리오에서 더 큰 가치를 제공하는 새로운 체제로 진입하고 있습니다. 고금리 체제는 포트폴리오 선택에 어떤 영향을 미칠까요? 역사가 좋은 출발점입니다. 제 동료 디미트리스 코로빌라스와 저는 거의 한 세기 동안의 시간을 거슬러 올라가 미국이 경험한 금리 체제를 분석합니다. 실제 금리와 우리가 추정한 중립금리를 지난 90년 동안의 중간값과 비교하여, 이 체제들을 고금리와 저금리 기간으로 분류합니다. 금리가 중간값 ...

Steel, Servers and Power: What it Takes to Win the Next Phase of AI(철강, 서버, 그리고 전력: AI 다음 단계에서 승리하기 위해 필요한 것들)예선전은 끝났습니다—이제는 건설이 최우선인 새로운 시대입니다.Sequoia-AI’s $600B Question (240620) 전문 (번역)Sequoia-AI is Now Shovel Ready(240708) 전문 (번역)Sequoia-The Game Theory of AI CapEx(240716) 전문 (번역)Sequoia-Steel, Servers and Power: What it Takes to Win the Next Phase of AI (240805) 전문 (번역)Sequoia-The AI Supply Chain Tug of War(240812) 전문 (번역)(다른 리포트의 번역문은 유튜버 내일은 주식왕 김단테 님의 블로그를 링크로 남겨놓겠습니다.)지난 12개월 동안 AI 분야에서 가장 중요한 프로젝트는 모델 성능의 평준화를 이루는 것이었습니다. 이 단계는 새로운 연구 기술, 더 나은 학습 데이터, 더 큰 클러스터 크기를 찾는 것이 특징이었습니다.AI 경쟁의 다음 단계는 이전과 다르게 보일 것입니다: 과학적 발견보다는 물리적인 건설이 더 중요한 요소가 될 것입니다.지금까지는 콜로케이션(colocation)이나 기존 데이터 센터를 개조하여 학습 클러스터를 넣을 수 있었습니다. 예를 들어, 15,000개의 GPU에서 25,000개의 GPU로 클러스터 크기를 늘려야 할 때 더 많은 GPU를 연결하는 방법을 찾으면 되었습니다. 그러나 이것이 변하고 있습니다. 대부분의 AI 시장 참여자들이 받아들인 "쓴 교훈(Bitter Lesson)"에 따르면, 모델 크기가 성능을 결정하는 가장 중요한 요소입니다. 따라서 다음 세대 모델들은 모델 규모를 10배 늘려 30만 개의 GPU로 확대하려 하고 있습니다. 이런 모델을 운용하려면 ...