MSFT 인사이트 글 피드백 정리

모건 스탠리에서 AI 관련 흥미로운 리포트를 내서 정리해봅니다. 이 리포트는 월가아재 칼럼에서도 소개된 Augmentation(증강)과 Automation(자동화) 개념을 통해 산업을 바라봅니다. 또한 AI를 두 가지 분야로 나누는데요. 'Agent AI'(소프트웨어 기반)와 Embodied AI AI'(예: 휴머노이드 로봇)로 나눠서 생각을 해봅니다. Agent AI는 업무 증강을 선호하는 경향이 있으며, 직업에 미치는 영향은 더 광범위하지만 일자리 감소 위험은 더 낮습니다. 반면 Embodided AI는 자동화에 중점을 두며, 영향 범위는 좁지만 일자리 대체 가능성은 더 높습니다. Agent AI는 사람의 업무를 자동화하여 대체하기 보다는 단순 노동을 대신해주면서 더 많은 가치 창출을 할 수 있는 업무로의 이전을 도와준다고 보고 있으며 Embodided AI는 사람이 하던 일을 기계가 물리적으로 대신해주기 때문에 인력 감소가 불가피하다고 보고 있습니다. 리포트는 이 개념을 핵심으로 해서 몇 가지 항목을 더 추가해 섹터별로 평가를 하는데요. 항목별 평가 항목과 결과는 아래와 같습니다. Health Care Equipment & Services가 1등을 차지했고 Transportation, Consumer Services 순으로 순위가 높게 나왔습니다. 각각의 특징을 살펴보면 아래와 같습니다. 1. Health Care ...

[원문] Ensemble은 최근 Veeva Systems에 대한 투자 포지션을 취했으며, 이 회사가 생명과학 소프트웨어 시장에서의 리드를 확장하고 있다고 믿는다. 제약, 바이오테크, 의료기술, 계약 연구 기관(CRO) 기업들이 Veeva의 클라우드 기반 Vault 플랫폼에 연계된 애플리케이션을 더 많이 구매할수록, 이러한 고객들은 더 효율적이고 높은 충성도를 보이게 된다. 우리는 이러한 요인이 향후 10년 동안 Veeva의 평균 이상의 매출 및 이익 성장을 촉진할 것으로 기대한다. Veeva는 2007년에 설립되었으며, Pfizer(화이자)와 Merck(머크)와 같은 제약 회사들의 복잡한 절차와 규제 요구 사항을 충족시키기 위해 설계된 고객 관계 관리(CRM) 소프트웨어를 판매하기 시작했다. Veeva의 CRM은 Salesforce(세일즈포스)의 클라우드 기반 플랫폼을 기반으로 구축되었는데, Veeva의 CEO는 이전에 Salesforce에서 기술 부문 수석 부사장을 역임한 바 있다. Veeva의 CRM은 2010년대에 iPad가 출시되면서 빠르게 채택되었으며, 제약 영업 사원들이 Veeva의 CRM을 태블릿에서 사용해 의사 사무실에서의 상호작용을 추적하고 원활하게 할 수 있었다. 2012년까지 Veeva는 CRM 시장에서 80% 이상의 점유율을 기록했다. 비바의 CRM은 생명과학 분야에서 가장 많은 시장 점유율을 차지하고 있지만, 현재 CRM 제품군은 비바 전체 매출의 약 4분의 1에 불과하다. 이는 비바가 다른 애플리케이션들을 성공적으로 추가 판매했기 때문이다. CRM은 비바의 상업 솔루션 부문(2024 회계연도 매출의 50%)에 속해 있으며, 이 부문은 매년 한 자릿수 성장률을 기록하고 있다. 성장에 기여하는 요소로는 마케팅 콘텐츠를 제작하고 배포하는 소프트웨어인 PromoMats와 환자 및 처방 의사에 대한 Compass 거래 데이터, 국가 예측 데이터와 같은 데이터셋이 있다. 이 데이터셋은 기업들이 의사와 같은 고객을 타겟팅하는 데 사용된다. 2012년 비바는 자체 Vault 플랫폼을 출시했으며, 이 플랫폼 위에서 연구개발 솔루션(R&D Solutions) 부문 소프트웨어가 구축되었다. R&D 솔루션은 생명과학 회사의 개발 부문을 대상으로 하며, 이 구독형 소프트웨어 판매는 두 자릿수 속도로 성장하고 있다. 또한 서로 원활하게 작동하지 않거나 심지어 종이로 관리되던 기존의 파편화된 솔루션을 대체하고 있다. 비바의 최신 애플리케이션으로 전환하면 기존 솔루션에 비해 총 소유 비용이 30%~40% 절감될 수 있다. 대형 제약 회사의 한 임원은 비바가 임상 운영의 Microsoft Office가 될 가능성이 있다고 설명하며, 현재 사용 중인 소프트웨어는 심지어 Word가 아닌 WordPad에 불과하다고 말했다. 가장 많이 판매되는 R&D 솔루션 애플리케이션에는 품질 및 제조 기록과 관련된 문서를 관리하는 Vault QualityDocs, 규제 문서용 Vault Submissions, 임상 시험의 필수 문서를 저장하는 전자 시험 주 파일(eTMF) 소프트웨어 등이 있다. 비바는 임상 시험의 물류를 관리하는 임상 시험 관리 시스템(CTMS) 소프트웨어와 임상 시험 데이터를 수집하는 전자 데이터 캡처(EDC) 소프트웨어 분야로도 확장하고 있다. 비바가 임상 시험 부문에서 더 깊이 진출함에 따라 성장 기회가 크게 열려 있다. 임상 시험은 점점 더 디지털화되고 분산화되고 있으며, 이는 물리적 장소 근처에 있을 필요성을 줄여 더 많은 참가자가 시험에 참여할 수 있게 하고, 효율성을 높인다. 생명과학 기업들은 효율성을 높여야 할 필수 과제에 직면해 있다. Eroom의 법칙에 따르면 1950년 이후 R&D에 투입된 수십억 달러당 FDA 승인을 받은 신약의 수는 장기적으로 감소해왔다. Eroom의 법칙은 반도체 산업에서의 훨씬 더 생산적인 무어의 법칙(Moore’s Law)을 뒤집어 놓은 단어이다. 소프트웨어만으로는 생명과학 산업의 생산성 하락을 완전히 되돌릴 수 없지만, 그 해결책에 도움이 될 수 있다. 비바 소프트웨어의 광범위한 채택은 고객들이 더 높은 효율성을 요구하고 있음을 반영한다. 비바는 1,400명 이상의 고객을 보유하고 있으며, 그 소프트웨어는 Ely Lilly와 같은 주요 바이오 제약사 50곳 중 47곳, Replimune과 같은 신흥 바이오테크 회사, Boston Scientific과 같은 의료기기 기업, 외부 임상 시험을 운영하는 ICON과 같은 CRO에서 사용되고 있다. 이로 인해 비바의 매출은 더 다양화되었으며, 2024 회계연도 기준으로 상위 10대 고객이 차지하는 매출 비중은 2012년 61%에서 28%로 감소했다. 또한 2024 회계연도에는 매출의 59%가 북미, 28%가 유럽 및 기타 지역, 11%가 아시아 태평양, 3%가 기타 지역에서 발생하면서 국제적으로 확장되었다. 2024 회계연도 2분기 기준, 비바의 매출 중 94%는 바이오제약 고객에서, 4%는 의료기술에서, 2%는 소비재 부문에서 ...

기업분석을 연습하고자 해본 캐주얼 리서치 글입니다. 글의 논리는 펀드의 주주서한을 바탕으로 진행하였습니다. 아직 허점이 많습니다. 많은 지적 부탁드립니다! 아래 내용은 개인 의견일 뿐이며 매수, 매도 추천이 아닙니다. 종목 탐색 해당 종목은 BRASADA CAPITAL MANAGEMENT 의 Q2 Letter에서 언급된 종목으로 13F 공시를 보면 해당 펀드의 이번 분기 상위 매수 1위를 차지한 기업이다. BRASADA CAPITAL MANAGEMENT는 CCCS를 2분기에 처음 매수하였고 전체 포트폴리오 비중은 1.1% 수준이다. 이 펀드의 보유종목이 133종목에 이를 정도로 상당히 분산투자하고 있는 펀드라고 생각해보면 낮은 수준의 비율은 아니다. (비중 1위 MSFT는 분기말 기준 5.96% 수준다.) 오늘은 이 펀드의 주주서한 내용에 따라 CCCS 기업을 캐주얼하게 분석해 본다. 재무제표 분석 (재무제표는 왼쪽에서 오른쪽으로 갈수록 연도가 증가함) 가. 손익계선서 매출액 성장은 분기별로 꾸준한 편이다. 최근 매출액 성장이유 - Q2 어닝스 콜 참고 제품 경쟁력이 향상되어 판매 증가 – 회사는 AI 모델과 자동차 수리 플랫폼인 CCC ONE 및 기타 AI 지원 보험 솔루션과 같은 혁신이 고객 운영을 개선하고 판매 성과를 향상시켰다고 강조했다. 혁신에 대한 투자가 비즈니스 모델을 변화시켜 채택을 촉진하고 장기적인 성장 기회를 창출했다고 언급했다. 신제품 출시로 인해 매출 증가 – 이 논의에서는 Estimate-STP 및 IX 클라우드(IX Cloud) 플랫폼과 같은 새로운 솔루션들이 강력한 고객 관심을 불러일으키고 있으며, 신흥 솔루션에서의 매출 성장에 기여하고 있다는 점도 강조되었다. 매출 성장의 이유만 보면 제품경쟁력 증가와 신제품 출시로 인해 매출액이 증가하고 있는 경우로 질 높은 성장을 하고 있다고 판단할 수 있다. 매출총이익률은 조금씩 높아지고 있는 추세이며 영업이익도 개선 추세이다. Q2 어닝스콜에서 언급한 내용에 따르면, 영업이익 개선 추세의 이유는 매출 증가로 인한 운영 레버리지다. 이로 인해 adjusted gross profit margin(조정된 매출총이익률)은 2023년 77%에서 2024년 78%로 증가했다. 결국, 매출 증가에 따른 비용 효율성이 높아졌기 때문이다. 다만, 손익계산서상 지표들을 보면 아직까지 꾸준한 영업이익으로 이어지지는 못하고 있다. 영업이익은 최근 흑자로 돌아섰으나 매출액만큼 성장세를 이어가지는 못하는 모습이다. 아직 영업레버리지가 제대로 작동하는 것 같지는 않다. 앞으로의 매출 성장이 중요하다고 생각한다. 시각도에서 볼 수 있듯이 매출액 대비 영업비용이 매우 높은 수준이기 때문에 영업레버리지를 누리기 위해서는 매출액이 더 성장해야 한다. 지급능력 비율에서는 산업평균보다 안 좋은 퍼포먼스를 보여주고 있다. 영업이익이 들쭉 날쭉 하기 때문에 지급능력이 흔들린다고 볼 수 있다. 나 . 재무상태표 ROE, ROA, ROIC가 좋지 않다. 이 역시 영업이익이 아직 안정권이 아니기 때문에 아랫단인 순이익으로 이어지지 못하고 이것이 나쁜 수익성 지표의 원인이 되는 것이다. 유동성 비율을 살펴보면 현금비율이 산업평균보다 높고 1.62X로 나쁘지 않다. 회사가 영업이익에서 가시적 성과를 내지 못하고 있지만 어느정도 버틸여력은 있는 것으로 보인다. 반면, 레버리지 비율은 EBITDA가 좋지 않기 때문에 산업평균보다 낮은 퍼포펀스를 보여주고 있다. 파산 가능성을 측정하는 알트만 스코어를 보면 3점 이상으로 파산 가능성이 낮음을 알 수 있다. 다. 현금흐름표 연도별로 보면 영업적자에도 불구하고 영업활동 현금흐름은 꾸준히 상승하고 있는 것이 장점이다. 주당 잉여현금흐름도 안정적인 성장 모습을 보이고 있다. 회사는 자본적 지출을 꾸준히 늘려가고 있다 플랫폼 기반의 사업운영을 하고 있고 AI 기술 탑재 등 환경 변화에 대응하기 위해 앞으로도 자본적 지출은 늘어날 것으로 보인다. 회사는 2개년 연속으로 주식을 순발행하였으며 3년째 배당을 하지 않고 있다. 순이익이 들쭉날쭉한 가운데 배당을 줄 여력이 없어보이며 자사주 매입 역시 마찬가지로 어려워 보인다. 매출이 좀 더 성장해서 회사의 여력이 생겨야 주주가치에 신경쓸 수 있을 것 같다. 재무제표를 종합해보면, 제품의 경쟁력과 신제품 출시로 인해 매출액 성장률은 꾸준하지만 이를 꾸준한 영업이익으로 만들어내고 있지 못한 점이 밸류에이션을 낮추는 원인으로 볼 수 있다. 다만, 이런 ...

시스템2님이 잘 정리해 준 다모다란 교수의 블로그 글과 관련하여 인텔 매수 논리를 좀 더 들여다본다. 쇠퇴 기업 분석 모형에 따른 인텔의 분석 산업 또는 사업의 상태: 건강한 산업이나 시장에서 쇠퇴하는 회사는 쇠퇴하는 산업이나 나쁜 사업에서 운영되는 회사보다 생존과 회복 가능성이 높다. 인텔은 건강하고 수익성 높은 사업(반도체)에서 문제가 발생한 이례적인 경우이다. 회사의 강점: 쇠퇴하는 기업이 예전만큼 많은 진입장벽을 가지고 있지는 않지만, 여전히 남아 있는 강점을 활용해 쇠퇴에 맞설 수 있다. 인텔은 최근 몇 년간 어려움을 겪고 있음에도 불구하고 기술적 강점(인력, 특허)을 가지고 있으며, 이를 적절히 활용하면 가치를 창출할 수 있다. 거버넌스: 쇠퇴에 직면했을 때 기업이 무엇을 해야 할지에 대한 결정은 소유주가 아닌 경영진에 의해 이루어진다. 경영진이 회사의 주식을 어느 정도 보유하고 있다면, 그들의 결정은 그렇지 않을 때와는 매우 다를 수 있다. 특히, 주주 구조가 분산된 회사에서는 경영진의 보상 및 인센티브가 그들을 장기적인 베팅으로 이끌 가능성이 크다. 만약 이 베팅이 성공한다면 경영진은 개인적으로 큰 이익을 ...

별 내용은 없는 개인 블로그용 기사정리입니다. META가 십대 이용자를 끌어들이기 위해 GOOGL과 함께 10대 타켓 광고를 했다. 문제는 이런 10대와 같이 마이너를 위한 타겟 광고는 구글 내부 규정 위반이다. 이런 광고 자체가 10대들에게는 악영향을 끼칠 수 있기 때문이다. 이들은 이런 규정을 우회하기 위해서 '10대'라고 지칭하지 않고 'Unknown'이라 지칭하면서도 앱 이용데이터의 특성을 파악해 10대들의 특성을 추려내고 이들의 데이터만 모아서 사용하는 방식을 취했다. 이런 프록시 타겟 방법은 자칫하면 법적 분쟁으로 이어져 소송으로 이어질 수 있다. 메타는 지난 2019년 데이터 오용과 관련하여 이미 50억달러의 벌금을 지불한 적이 있다. 이는 비용 증가로 이어져 주주가치 훼손으로 이어지기에 투자에 주의가 필요하다.