OpenAI, 3부: OpenAI의 (확률론적) 미래

이 글의 목표는 매우 간단합니다. OpenAI를 설명하는 것입니다. 기술. 비즈니스 모델. 현재 상태. 이 글은 세 개의 섹션으로 구성되어 있습니다: 1. OpenAI의 기술에 대한 입문(딥러닝, LLM, 추론, 에이전트) 2. OpenAI의 비즈니스 분석(비즈니스 모델, 수익, 경쟁사) 3. 시장 통계 및 경쟁 환경 첫 번째 글이 OpenAI의 역사라면 이번 글은 현재이며, 마지막 글은 미래(또는 적어도 미래를 위해 제가 생각하는 질문)가 될 것입니다. OpenAI의 역사를 다시 한 번 살펴보기 위해 여기까지 오게 된 과정을 살펴보겠습니다: 1. OpenAI의 기술 먼저 고백할 것이 있습니다: 저는 원래 OpenAI의 기술에 대해 수천 자에 달하는 글을 썼습니다. 하지만 기술에 대한 이해가 부족하다고 느꼈습니다. 제가 내린 결론은 이것이었습니다. 어떻게 여기까지 왔는지에 대한 이야기 없이 LLM을 설명하기는 정말 어렵다는 것이었습니다. LLM에 대해 자세히 알아보려면 제가 추천하는 세 가지 자료가 있습니다: 1. Stephen Wolfram의 “ChatGPT는 무엇을 하며 왜 작동하는가?” 2. 3Blue1Brown의 딥러닝 및 LLM에 관한 시리즈 3. Andrej Karpathy의 ChatGPT와 같은 LLM에 대한 심층 분석 4. 보너스: 저녁 식사 자리에서 “잠깐만요, 다시 설명해 주시겠어요?”라고 반복해서 묻는 Devansh와 몇 시간 동안 대화를 나눴습니다. AI의 개념화 → 수십 년간의 연구 → 딥러닝의 획기적인 발전 → 주의력 및 변환기 → 초기 LLM → ChatGPT → 추론 → 에이전트 등으로 압축된 AI의 진화 과정을 살펴볼 수 있습니다. 이러한 각 단계는 LLM을 위한 빌딩 블록을 제공했으며, 저는 아래의 핵심 아이디어를 추출하기 위해 최선을 다할 것입니다(그리고 제 기사를 즐기려면 틈새 시장과 호기심 많은 동료가 필요하다는 것을 잘 알고 있습니다. 지금 고개를 숙여도 괜찮습니다!) AI의 뿌리 AI의 핵심 아이디어는 일상적인 인간 작업의 자동화와 인간 유사성 추구입니다. 계산기는 인공 지능의 한 형태였고, 그다음에는 메인프레임, 그다음에는 소프트웨어, 그리고 지금은 LLM으로 발전했습니다. 컴퓨팅의 진화를 통해 우리는 앨런 튜링이 인공지능에 대해 처음 설명한 것에 점점 더 가까워지고 있습니다: “우리가 원하는 것은 경험을 통해 학습할 수 있는 기계입니다...[기계가 스스로 명령을 변경할 수 있는] 가능성이 이를 위한 메커니즘을 제공합니다.” 1940년대에 오늘날 AI 시스템의 기초가 되는 신경망이 이론화되었습니다. 신경망은 튜닝할 수 있는 다이얼처럼 '노드'의 레이어로 구성된 모델입니다. 신경망은 여러 노드 간의 관계를 “가중치”를 부여함으로써 복잡한 시스템을 모델링할 수 있습니다. 일반적으로 '노드'가 많을수록 더 복잡한 시스템을 모델링할 수 있습니다. 이러한 모델은 복잡한 시스템의 데이터로 학습됩니다. 목표는 실제 데이터와 예측 데이터 사이의 '손실 최소화'입니다. 일반적으로 더 많은 데이터가 제공될수록 더 나은 모델을 만들 수 있습니다. 신경망이 실용적으로 발전하는 데는 수십 년이 걸렸습니다. 현대 딥 러닝은 빅 데이터의 부상과 Nvidia GPU의 병렬 컴퓨팅 능력이라는 두 가지 잠금 해제에 의해 탄생했습니다. 2012년에 인공 신경망의 성능을 크게 향상시킨 AlexNet의 돌파구가 열렸습니다. 한 가지 중요한 혁신은 GPU로 워크로드를 병렬화하는 것입니다. 최신 AI 시스템 - LLM의 블랙박스 AI의 다음 구성 요소는 지금은 유명한 “주의만 있으면 된다”라는 2017년 Google의 논문에서 발표된 트랜스포머였습니다. 여기서 핵심 아이디어는 '주의'를 통해 단어의 의미에 문맥을 통합할 수 있다는 것입니다. 예를 들어, '떠다니다'는 물 위에 떠다니다, 루트비어 수레, 퍼레이드 수레, 심지어 구름 위를 떠다니는 것을 의미할 수 있습니다. 트랜스포머는 이러한 의미를 단어에 통합하는 메커니즘을 제공합니다. LLM은 먼저 주어진 데이터 세트(프롬프트)를 토큰(단어 조각과 같은 작은 데이터 비트)으로 나누고, 해당 단어의 의미(임베딩)를 벡터(데이터 열)에...

처음부터 제너레이티브 밸류의 목표는 세계에서 가장 중요한 기업과 산업을 연구하는 것이었습니다. OpenAI를 그 범주에 넣는 데는 많은 상상력이 필요하지 않습니다. 그들은 이 모든 것을 시작했고, 세계에서 가장 가치가 높은 AI 스타트업이며, 스타게이트, 반도체, 로봇 공학, 데이터 센터, 재단 모델, 에이전트 등 많은 쿠키 항아리에 손을 댔기 때문입니다. AI를 이해하기 위해 공부해야 할 회사가 하나 있다면 바로 OpenAI입니다. 이것이 바로 GV 역사상 가장 상세한 심층 분석이 될 것이며, 여러 파트로 구성된 시리즈가 될 이유입니다. 이 회사에 꼭 필요하기 때문입니다. 이 글은 OpenAI에 대한 멀티 파트 시리즈 중 첫 번째 글입니다. 이번 편에서는 OpenAI의 배경과 역사를 다루고, 다음 편에서는 기술, 비즈니스 모델, 그리고 회사의 미래에 대한 제 생각을 다룰 예정입니다. 가능한 한 상시적으로 연재하기 위해 회사 심층 분석에 사람들이 가져가야 할 교훈에 대한 새로운 섹션을 추가하려고 합니다. “우리의 임무는 세상의 모든 일을 따라잡는 것이 아니라 몇 가지 현명한 일을 찾아내는 것입니다."라는 Charlie의 말처럼 세상의 지혜를 얻을 수 있을 것입니다. 세상의 지혜 1. “적절한 장소, 적절한 시간” -> ”적절한 장소, 적절한 시간이 될 때까지 충분히 오래 살아남아라.” OpenAI가 설립되고 ChatGPT가 출시되기까지 7년이라는 시간이 걸렸고, 그때도 그들은 놀라움을 금치 못했습니다. 엔비디아가 15년 동안 CUDA를 구축한 후 AI가 본격화되기 전에도 같은 일이 벌어졌습니다. 클라우드는 30년 이상 걸렸고, AI라는 개념은 컴퓨터만큼이나 오래 전부터 존재해 왔으며, 로봇 공학은 아직 'ChatGPT의 순간'을 보지 못했을 정도로 '기술 실현 시간'은 예측하기 거의 불가능해 보입니다. “적절한 장소, 적절한 시기"라는 용어가 많이 사용됩니다. 회복탄력성이 뛰어난 사람들은 그 때가 될 때까지 충분히 오래 버틴다고 말하는 것이 더 정확합니다. 2. 특별한 사람들이 특별한 회사를 만든다 위의 핵심 용어는 “회복탄력성 있는 사람”입니다. OpenAI가 어떻게 성공할 수 있을지에 대한 구체적인 내용은 명확하지 않았습니다. OpenAI가 설립되던 2015년에 볼 수 있었던 것은 세계 최고의 혁신가들이 이 조직 주변에 모여 있었다는 사실입니다. 일리야, 그렉, 샘, 일론, 그리고 세계 최고의 투자자들이 모두 이 회사와 인연을 맺고 있었습니다. 3. 힘의 법칙을 과소평가하지 마세요 대부분의 사람들은 200억 달러의 기업가치가 비싸다고 생각했습니다. 실제로 CBInsights가 선정한 비상장 유니콘 중 200억 달러의 가치를 지닌 기업은 13개에 불과합니다. OpenAI는 최근 1,570억 달러의 가치를 평가받았으며 조만간 더 높은 가치를 인정받을 것으로 보입니다. 핵심은 긍정적인 피드백의 개념, 즉 장점의 복합화입니다. 일단 복리가 시작되면 멈추기가 어렵습니다. 4. 무료와의 경쟁은 어렵습니다. 데이터 산업에 관한 제 포스팅을 읽어보셨다면 오픈 소스의 한계에 대해 이야기한 것을 보셨을 것입니다. 더 많은 통제권, 더 저렴한 서비스, 더 많은 혁신 등 업계에는 멋진 일입니다. 하지만 비즈니스 모델에 있어서는 경쟁자이자 수익을 창출하려는 기업 모두에게 잔인한 일입니다. 파운데이션 모델에서도 같은 상황이 벌어지고 있습니다. OpenAI의 모든 성공에서 가장 큰 문제는 지속 가능한 비즈니스 모델을 어떻게 만들 것인가인데, 오픈소스는 이를 훨씬 더 어렵게 만듭니다. 그렇다고 모든 것을 잃은 것은 아니지만, 이는 OpenAI가 직접 판매 관계를 맺거나 ChatGPT에서 상위 모델만 제공하는 등 첨단 모델을 중심으로 해자를 구축할 다른 방법을 찾아야 한다는 것을 의미합니다. 5. 충분히 멀리 보면 큰 아이디어만 중요하다. “장기적으로는 높은 수준이 가장 중요하다는 믿음으로 우리가 관리할 수 있는 한 높은 수준으로 논의를 유지합니다."라는 닉 슬립의 말을 투자 관련 맥락에서 처음 들었습니다. OpenAI는 무엇을 만들 것인지에 대한 명확한 아이디어도 없었고, 주요 후원자를 잃었으며, 수익이 보이지 않는 상태에서 수십억 달러를...

소개 컴파운딩 거북이를 검색할 때, 연쇄 인수 기업은 추가 심사를 위한 좋은 출발점으로 입증되었습니다. 유기적 성장과 함께 새로운 회사를 인수하는 것만으로도 두 자릿수 성장을 이어갈 수 있기 때문입니다. 최고의 연쇄 인수 기업은 단기적인 사고보다 기업가 정신과 기업 문화를 우선시하는 매우 유능한 경영진에 의해 운영됩니다. 자회사 수가 늘어날수록 탈중앙화는 인수한 기업에게 지속적인 자율성을 제공하는 궁극적인 방법입니다. 따라서 연쇄 인수자는 재정적으로 튼튼해야 할 뿐만 아니라 모방하기 어려운 견고한 문화적 정신도 갖춰야 합니다. 위에서 언급한 바와 같이 매력적인 M&A 대상을 찾는 과정이 두 자릿수 복리의 플라이휠을 작동시키는 원동력입니다. 연쇄 인수자들은 성공을 위해 자본 집약도가 낮고 내부 자기자본수익률(ROIC)이 높으며 수익성이 높고 유기적인 성장 분야를 갖춘 방어적인 비즈니스를 선택하는 경향이 있습니다. 높은 ROIC는 이전 글에서 설명한 것과 정확히 일치합니다. 사모펀드와 달리 연쇄 인수자는 일반적으로 기업의 영구 소유주이기 때문에 이자율이 높거나 낮더라도 출구 전략(기업 인수, 업그레이드, 매각)이 없으므로 방해가 되지 않습니다. 간단한 수학 방정식 기업 인수를 통해 얻을 수 있는 수익은 무엇인가요? 역사적으로 연쇄 인수자들은 EBITDA에서 정기적인 감가상각을 공제한 EBITA의 약 7~8배를 지불했습니다. 법인세율 20%를 기준으로 할 때, 이는 1년 차에 10%에서 11.4%의 비레버리지 ROI로 해석할 수 있습니다. 여기에 3~5%의 유기적 성장률을 더하면 M&A의 ROIC는 일반적으로 14%에서 16% 사이입니다. 여기서 문제가 발생합니다. 일정한 거래 배수와 유기적 성장률에 대한 가정은 현실에서는 통용되지 않습니다. 1. 연쇄 인수자가 규모가 커지고 더 큰 거래에 집중하게 되면 ROIC는 하락하는 경향이 있습니다. 다르게 표현하면, 매년 동일한 상대적 성장률로 성장하는 데 더 많은 '비용'이 든다는 뜻입니다. 2. 재무 항목 이전의 전체 NOPAT/순환 잉여현금흐름이 인수에 사용되거나 사용될 수 있다는 보장은 없습니다. 따라서 연쇄 인수자는 잠재적 인수 대상에 대한 데이터베이스와 노련한 M&A 팀을 구축하여 수많은 기회가 발생할 경우 신속하게 대응할 수 있어야 합니다. 3. 유기적 성장률은 전체 경제 성장률과 높은 상관관계를 보이는 경향이 있습니다. 몇 년간의 경제 침체 또는 위축은 복리 가정에 영향을 미칠 가능성이 높습니다. 세 번째 요소와 관련하여, 연쇄 인수자 자회사의 내부 ROIC에 따라 특정 유기적 성장률을 달성하는 데 필요한 현금 유출이 결정된다는 점에 유의해야 합니다. 연쇄 인수자가 인수에 대한 12%의 ROI와 40%의 유기적 ROIC를 가지고 있다고 가정해 보겠습니다. 세테리스 파리부스의 경우, 1년간 4%의 유기적 성장을 달성하려면 연쇄 인수자의 NOPAT 중 10%를 비즈니스에 재투자해야 합니다. 그런 다음 남은 90%의 NOPAT는 M&A에 할당됩니다. 외부 자금 조달을 가정하기 전의 총 주주 ...

Constellation Software의 CEO인 마크 레너드는 다나허, 잭 헨리, 로퍼 등 12개의 직렬 인수업체를 대상으로 연구를 수행한 것으로 유명합니다. 그는 수직 시장 소프트웨어(VMS)가 비즈니스 모델에 가장 적합하다는 결론을 내렸습니다. Constellation의 놀라운 실적을 고려할 때 그 반대의 의견은 거의 없을 것입니다. 2006년 상장 이후 Leonard는 지난 10년간 Constellation의 주가를 11,865% 성장시키고 주주들에게 연 44%(배당금 포함)의 수익을 돌려주었습니다. 이러한 성과를 '피어 그룹'과 비교하여 자세히 분석하기 위해 Canuck 애널리스트는 2021년 10월의 게시물에서 다양한 산업 분야의 연쇄 인수 기업의 총 주주 수익률을 비교했습니다: https://blog.valley.town/@qualityinvestlab/post/678faaf94b6b54fad3bf678f 흥미롭게도 데이터에 따르면 3년과 5년 동안 Constellation은 동급 그룹 평균보다 약간 더 나은 성과를 냈습니다. 하지만 10년이 넘는 기간 동안 레너드의 성과는 평균을 10% 포인트 이상, 가장 가까운 라이벌을 3% 포인트 이상 앞섰습니다. 시간이 지남에 따라 이러한 탁월한 성과가 어떻게 복합적으로 작용하는지는 굳이 설명할 필요가 없을 것입니다. 물론 레너드가 역대 최고의 CEO 중 한 명인 것은 분명하므로 이를 '레너드 효과'로 설명하는 것이 편리할 것입니다. 물론 이 효과는 분명 중요한 역할을 합니다. 하지만 항상 겸손한 레너드 자신도 자신의 천재성만큼이나 이 분야의 유리한 경제 상황과 관련이 있다는 것을 인정할 것입니다. 이제 VMS의 세계에 대해 좀 더 자세히 알아봅시다. 경제적 이점 VMS는 여러 산업 분야의 고객에게 서비스를 제공하는 엔터프라이즈(수평적) 소프트웨어 회사와 달리 특정 산업 분야에 특화된 틈새 소프트웨어 비즈니스입니다. 이들의 '미션 크리티컬' 제품은 고객의 일상적인 비즈니스 운영에 가장 중요한 역할을 하며 자동화, 속도 및 기능의 놀라운 이점을 제공합니다. 많은 경우 VMS는 뛰어난 경제적 특성을 지니고 있습니다. 전환 비용과 고객 유지율이 90% 이상으로 높기 때문에 진입 장벽이 낮다는 이점이 있습니다. 고정 고객과 낮은 경쟁은 가격 책정력, 높은 마진 및 잉여 현금 흐름으로 이어집니다. 반면에 이러한 비즈니스는 엔터프라이즈 소프트웨어 사촌 기업들처럼 대규모의 총 주소 가능 시장(TAM)과 막대한 성장 궤적을 가지고 있지 않은 경향이 있습니다. 세분화된 시장 VMS는 일반적으로 해당 업계와 고객을 위해 설계되고 목적에 맞게 구축됩니다. 따라서 한두 개의 대형 기업이 전체 업계를 지배하는 것이 아니라 소수의 기업이 하나의 틈새 시장이나 지역에만 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어 네덜란드 약국 시장에는 현지 환자 기록, 처방전 주문, 의약품 재고 및 가격 등을 위한 맞춤형 기능을 갖춘 여러 소프트웨어 공급업체가 있습니다. 이들은 완전히 다른 의료 시스템을 갖춘 인근 독일에서 볼 수 있는 공급업체와는 다릅니다. 일반적으로 유럽 VMS 시장은 다양한 언어와 규제 프레임워크로 인해 상당히 세분화되어 있습니다. 따라서 특정 VMS가 고객을 따라 다른 국가로 진출하지 않는 한 국경을 넘기가 쉽지 않습니다. 이러한 시장 특성을 악용하여 Topicus.com(이전 Constellation의 일부), Vitec Software, NetCompany와 같은 고품질의 유럽 VMS 인수 업체들이 점점 더 많이 등장하고 있습니다. VMS와 박테리아 고성장 분야에서 사업을 운영하는 기업은 벤처 캐피탈, 사모펀드, 다른 기업 등으로부터 많은 경쟁과 관심을 받는 경향이 있습니다. 이는 영양분이 풍부한 환경에 서식하는 미생물이 가용 자원을 놓고 치열한 경쟁을 벌이는 미생물 생태계를 반영합니다. 반면, 저성장 환경(정체/쇠퇴하는 산업 또는 제한된 TAM)에서 운영되는 기업은 투자자들이 간과하는 경향이 있습니다. 어떤 사람들은 그들이 잘못된 페트리 접시에 있다고 말할 것입니다! 물론 틈새 VMS는 성장 제약으로 인해 이 범주에 직접적으로 속합니다. 그러나 전략과 실행의 요소가 잘못 조정된 경우 특히 간과되는 다른 이유가 있을 수 있습니다. 예를 들어, 영업 및 마케팅 활동에 대한 자금이 제한적이거나 유통 채널 파트너를 잘못 선택했을 수 있습니다. 어느 쪽이든 회사가 ...

스콧 매니지먼트는 연쇄 인수자에 대한 기초적인 글을 썼습니다. https://blog.valley.town/@qualityinvestlab/post/678faabe4b6b54fad3bf6184 이 글은 우리가 접한 것 중 가장 훌륭한 글이며, 연쇄 인수자 정의하고 분류하고, 왜 연쇄 인수자가 매력적인지, 그리고 대체로 무엇을 찾아야 하는지를 설명하는 데 있어 환상적인 작업을 수행합니다. 아직 읽어보지 않으셨다면 이 글에서 개념을 차용할 것이므로 적극 추천합니다. 요약 버전: - 연쇄 인수는 롤업, 플랫폼, 어큐뮬레이터, 홀드 코로 버킷화할 수 있습니다. - 홀드-코는 시너지 효과가 없는 거의 무관한 비즈니스를 보유하는 경우입니다(예: BRK 또는 IAC). - 롤업은 다른 쪽 끝에 있으며, 매우 높은 규모의 시너지 효과가 있는 하나의 동종 업종에 집중합니다(예: TCI/차터 또는 폐기물 연결/GFL). - 플랫폼(퍼스트서비스 또는 다나허 등)은 몇 가지 특정 플랫폼이 있으며, 내부적으로는 더 긴밀하게 통합되어 있고 일부 시너지 효과가 있는 “라이트” 롤업과 유사하지만 대부분 높은 지식/기술 이전을 통한 개선에 중점을 둡니다. - 어큐뮬레이터(컨스텔레이션 소프트웨어 등)는 전문성을 확보할 수 있지만 통합하거나 시너지를 추구하지 않는 여러 업종에 광범위하게 자본을 배분합니다. - 플랫폼과 어큐뮬레이터는 장기적인 자본 복리에 가장 큰 잠재력을 가지고 있습니다. - 주로 구조, 프로세스 및 모범 사례와 같은 질적 요소를 중심으로 훌륭한 연쇄 인수자의 몇 가지 징후가 있습니다. 플랫폼과 어큐뮬레이터의 경계는 다소 모호한 편인데, Lifco처럼 그 중간에 속하는 회사도 있고 Halma처럼 어큐뮬레이터가 플랫폼으로 진화하는 경우도 있습니다. 또한 Scott LP의 분류에 버킷을 하나 추가합니다. “찰스 리버나 스트라이커와 같은 '포트폴리오' 계열 인수자는 롤업과 플랫폼 사이에 속합니다. 이러한 기업들은 주로 고도로 효율적인 영업 조직에 제품을 추가함으로써 얻을 수 있는 매출 시너지 효과를 위해 다른 기업/기술을 인수합니다. 지난 몇 년 동안 컴파운더에 대한 투자자들의 애정이 커지면서 라이언 크래프트가 처음 이 글을 쓴 이후 달라진 한 가지 측면은 플랫폼과 어큐뮬레이터를 사는 것이 더 이상 통에서 물고기를 쏘는 것과 같지 않다는 것입니다. 5년 전인 2016년, 위의 고성능 연쇄 인수자 데이터베이스에 있는 기업들의 평균 NTM PE 비율은 약 21배였습니다. 현재는 ~36배입니다. 첫 번째 단계는 특별한 플랫폼과 어큐뮬레이터가 많이 있다는 것을 인식하는 것이었고, 두 번째 단계는 어떤 플랫폼이 장기적으로 확장하기에 가장 좋은 위치에 있고 현재 지불할 가치가 있는지를 이해하는 것이었습니다. 증액 자본에 대한 높은 수익률로 더 많은 현금 흐름을 더 오랫동안 배치하는 확장성이 핵심입니다. (좋은) 연쇄 인수자가 특별한 이유에 대한 몇 가지 추가 생각 연쇄 인수 기업에 대한 투자의 매력은 이러한 기업이 잉여 현금 흐름의 전부 또는 대부분을 높은 수익률로 장기간 재투자하는 경향이 있다는 점입니다. 간단합니다. 연쇄 인수 기업(여러 지역에 걸쳐 하나의 사업 분야만 영위하는 롤업은 제외)은 시간이 지남에 따라 더욱 다각화된 기업이 될 수 있다는 추가적인 이점도 있습니다. 따라서 매우 우수한 연쇄 인수자는 시간이 지남에 따라 높은 수익률로 복리 효과를 낼 수 있으며 동시에 고유한 위험이 적기 때문에 매각하지 않고 포지션 규모가 성공으로 확대되는 것을 더 쉽게 만들 수 있습니다. 다나허, 로퍼, 버크셔, 컨스텔레이션은 오늘날 다양한 최종 시장과 동인을 가진 매우 다양한 수익 흐름의 집합체입니다. 투자자들은 종종 자사 주식을 많이 환매하는 기업을 찾습니다. 레버리지 환매 모델은 매우 강력할 수 있지만(차터, 오토존, NVR) 일반적인 시장 요인에 더 많이 노출될 수 있습니다. 회사가 지속적으로 FCF 대비 낮은 배수로만 거래된다면 바이백 모델은 시간이 지남에 따라 막대한 부를 창출할 수 있습니다. 하지만 주가가 급등할 때는 효과가 떨어집니다(지난 2년 동안 애플 주가가 세 배로 오른 것처럼... 누가 불평하겠습니까?). 자본 배분 프로세스에서 강력한 해자를 가진 우수한 연쇄 인수자는 일반적으로 광범위한 시장 요인에 관계없이 계속 성장할 수 있습니다. 이는 다시 복리를 오랫동안 세금 효율적으로 유지하는 데 도움이 됩니다. 우리가 정말 좋아하는 연쇄 인수 기업의 예로 북유럽의 Bergman & Beving 그룹(B&B)을 들 수 있습니다. 이 회사는 수십 년에 걸쳐 스웨덴에 환상적인 연쇄 인수자 생태계를 조성했으며, 현지 지식 파급력1을 통해 스웨덴의 자본 배분 기준을 혼자서 끌어올렸습니다(스웨덴에는 훌륭한 연쇄 인수자가 많이 있습니다!). - 곧 더 많은 소식을 전해드리겠습니다...). 사실관계는 다음과 같습니다: B&B는 1906년에 설립되어 1976년에 상장된 스웨덴의 산업 분야 기술 제품 무역 회사입니다. 1970년대에 사업을 확장하기 시작했으며 2001년에는 3개의 독립적인 상장 법인으로 분리되었습니다: 애드테크, 라거크란츠, 그리고 버그만 앤 베빙은 그대로 남았습니다. 애드테크는 2016년에 애드라이프를 분사했고, 버그만 앤 베빙은 이후 버그만 앤 베빙과 모멘텀 그룹으로 분리되었습니다. 말론과 딜러는 그 모든 행동을 자랑스러워할 것입니다... B&B는 1989년(가장 초기 데이터)부터 분할이 이루어진 2001년까지 약 13%의 복리로 성장했습니다. 2001년부터 2021년 초까지는 연평균 10%의 수익률을 기록했습니다. 2017년 B&B가 분사한 모멘텀 그룹은 그 이후 연평균 성장률이 22%에 달합니다. 애드테크는 2001년부터 애드라이프가 분사한 2016년 10월까지 21.5%의 연평균 성장률을 기록했으며, 그 이후부터 현재까지 34%의 연평균 성장률을 이어가고 있습니다. 애드라이프는 2016년 10월 분사 이후 현재까지 50%의 연평균 성장률을 기록했습니다. 라거크란츠는 2001년 스핀 이후 현재까지 약 21%의 CAGR을 기록했습니다. 1999년 12월 30일에 B&B에 투자하고 모든 스핀 주식을 보유했다면 약 38배의 수익을 올렸을 것입니다. 20년 동안 20%의 연평균 성장률입니다. 이 그룹은 수십 년 동안 끝이 보이지 않는 복리 자본을 축적했습니다! 매우 다양한 틈새 비즈니스의 별자리 😉에 비하면 초라하지 않습니다. 따라서 그 매력은 분명합니다. 줄어드는 M&A 수익률 버블 크기 = EBITDA 금액, USD X축 = 지난 5년간 누적 M&A 지출의 로그 규모 Y축 = ROIC + 유기적 매출 성장률의 50% 차트에서 최적의 선의 도움을 받지 않아도 인수 기업의 나이가 많아지고 재투자할 수 있는 현금 흐름의 규모가 커짐에 따라 상황이 내리막길로 접어든다는 것을 알 수 있습니다. 당면한 문제는 다음과 같습니다. (1) 광범위한 TAM(플랫폼, 어큐뮬레이터)을 쫓는 경우 M&A를 확장하기가 매우 어렵다는 점입니다, (2) 좁은 TAM은 경쟁이 매우 치열해져 초과 수익이 경쟁에서 사라질 수 있습니다(롤업, 포트폴리오). 다나허나 로퍼의 규모에서 평균 거래 규모가 5억~10억 달러이고 평균 EV/EBITA가 20배에 가까울 때 장기적으로 두 자릿수 RoIC를 달성하기는 상당히 어렵습니다. 이는 M&A 수익률 감소라는 기본적이지만 강력한 법칙으로 이어집니다: a) 평균 딜 규모가 커지고 b) 재투자해야 하는 연간 현금 흐름의 양이 증가함에 따라 자본 수익률의 증분은 감소합니다. ----- 지나치게 단순화하는 것은 위험할 수 있으며, 특히 산업 전반에 걸쳐 기업 그룹을 몇 가지 지표로 축소하는 것은 일반적으로 그다지 도움이 되지 않습니다. 그러나 두 가지 강력한 지표를 종합하면 대부분의 연쇄 인수 기업에 대해 많은 것을 알 수 있습니다. 그 지표는 (1) 다년간 M&A에 대한 누적 지출액과 (2) RoIC + ½의 유기적 매출 성장률입니다. 위 차트에 표시된 여러 우량 연쇄 인수 기업의 지표가 바로 이 두 가지입니다. 참고: 비하인드 스토리 모델링은 생략하겠습니다. 유기적 성장률의 ½을 사용한 이유는 딜 수준의 IRR, 즉 1일차 FCF 수익률 + 인수 후 성장률의 근사치를 구하기 위해서입니다. ROIC는 약간 상향 편향되어 있습니다. 과거 장부가치는 수년 전에 이루어진 인수를 반영하며, 자회사가 건전한 ROTIC에서 적절한 유기적 성장을 하는 한, 시간이 지남에 따라 회사의 ROIC가 자연스럽게 증가하게 됩니다. 따라서 이를 보완하기 위해 조직 성장률을 임의로 하향 조정합니다. ...