SaaS 성장은 쉽게 살 수 있지만, 희석은 알아차리기 어렵습니다.

수년 전 포커 붐이 일었을 때 저는 꽤 진지하게 게임을 즐겼고, 테이블에서 사람들을 완전히 혼란스럽게 만드는 행동을 하곤 했습니다. 플랍에서 모든 돈을 다 걸었을 때, 상대가 플러시 드로우(Flush draw, 손에 스페이드 두 장, 바닥에 두 장이 깔린 상황)라면 상대는 9개의 아웃츠를 가진 채 두 장의 카드를 남겨두게 됩니다. 이는 약 35%의 에쿼티에 해당하며, 제가 대략 65%의 승률을 가진 우세한 상황이라는 뜻입니다. 결국 저는 세 판 중 한 판 이상은 지게 됩니다. 제가 패를 잘못 플레이해서가 아니라, 확률의 원리가 단순히 그러하기 때문입니다. 그런 상황에서 저는 오히려 스페이드가 나오기를 응원하곤 했습니다. 그리고 실제로 35%의 확률로 스페이드가 떨어지면, 저는...

최근 'AI 공포 매매'를 둘러싼 감정적 매매에 대한 몇 가지 생각과 함께, 시장 한켠에서 조용히 좋은 가치를 제공하는 것으로 생각되는 몇몇 주식에 대한 사례 연구 및 의견 이 포스팅은 제가 생각하고 있는 몇 가지 주제와 작업 중인 아이디어들을 모은 일종의 느슨한 기록물이 될 것입니다. 시간이 지나면서 이를 더 구체화할 계획이지만, 우선 투자 저널에 담긴 몇 가지 생각들을 공유하고 싶었습니다. 지난 포스트에서는 AI와 전반적인 시장 상황(그리고 티클 미 엘모의 과잉 재고 문제)에 대한 견해를 밝혔습니다. 밸류에이션에 대한 우려를 언급하긴 했지만, 헤드라인의 대부분을 차지하는 주식들과 그 외 시장의 나머지 부분 사이에는 거대한 이분법이 존재한다고 믿습니다. 저는 시장에 많은 비효율성이 있다고 생각합니다. 불과 한 달 사이에 소프트웨어 분야의 주요 대형주들이 가치의 30% 이상을 잃는 것을 목격했습니다. 그리고 이러한 공포는 마치 바이러스가 퍼지는 것처럼 한 산업에서 다른 산업으로 옮겨가고 있습니다. 월요일에는 $SPGI와 $MCO가 감염되었습니다. 이들은 10년 넘게 투자자들의 사랑을 받아온 지배적인 해자 기업들입니다(밸류에이션 배수가 이를 증명합니다). 화요일에는 부동산 중개업체($JLL, $CBRE)가 타겟이 되었습니다. 어제는 트럭 운송 회사들이 15% 하락했고, 심지어 코파트($CPRT)나 리치 브라더스($RBA) 같은 폐차 경매장(고물상!) 주식들조차 AI 공포로 인해 7~10% 하락했습니다. 최근 몇 주간 AI가 도움이 될지 혹은 해가 될지에 대한 컨센서스에 따라 무차별적인 매수와 매도가 이루어지고 있다고 생각합니다. 현재 많은 감정이 개입되어 있으며, 격앙된 순간에는 감정이 항상 사려 깊은 사고를 압도합니다. 만약 이 기업들 중 일부가 AI 활용에 능숙해져서 실제로 이득을 보게 된다면 어떨까요? 저는 이를 "AI 공포 거래"라고 부르고 있습니다. 이는 모든 인터넷, 소프트웨어, 이커머스 관련주가 치솟고 올드 월드의 모든 것이 폭락했던 2020년 여름을 떠올리게 합니다. 줌($ZM)은 팬데믹 수요의 모든 것을 포착했습니다. 화상 회의는 호황을 누리는 산업이었고, 주가는 2020년 초에 급등하여 매출 대비 154배라는 정점 밸류에이션에 도달했습니다. 오늘날 이 주식은 약 4배 수준에서 거래됩니다. 수익성이 계속해서 좋게 성장하고 있음에도 불구하고 주가는 고점 대비 85% 하락했습니다. 반대편에는 소외된 주식들이 있었습니다. 은행, 제조업, 정유업 같은 고루한 산업들입니다. 발레로($VLO)는 이 기간 동안 20%에 가까운 잉여현금흐름(FCF) 수익률에서 거래되었고, 그 이후 5배 상승했습니다. 훨씬 더 높은 수익을 낸 수많은 다른 종목들이 있지만, 제가 발레로를 선택한 이유는 25년 전 투자를 처음 시작했을 때 처음 샀던 주식 중 하나라 애착이 있기 때문입니다. 정유업은 사이클 산업이지만, 제가 좋아하는 내구성을 부여하는 거대한 진입 장벽이 존재합니다. 아쉽게도 발레로와의 인연에도 불구하고 저는 2020년에 이를 매수하지 못했습니다(그 이후 5배 올랐습니다). 코로나로 인한 시장 왜곡과 이전 사이클의 많은 사례들은 미래에 대한 공포와 불확실성에 의해 발생합니다. 닷컴 버블 당시 인터넷 주식은 시장의 가용한 자본을 대부분 흡수해버렸고, 브버크셔 해서웨이($BRK.B)나 오토존($AZO)처럼 훌륭한 비즈니스지만 "올드 월드"로 치부되던 주식들을 PER 10배 이하에 방치했습니다. 그러나 후자의 그룹은 이후 2년 동안 S&P 500이 50% ...

성장이 가치 창출을 대신할 수 없는 이유 - 그리고 이를 믿음으로써 돈을 잃지 않는 방법 지난 10여 년 사이 두 번째로, 시장은 아주 오래되고 값비싼 대가를 치러야 하는 습관에 다시 빠져들고 있습니다. 그 습관이란 바로 '성장' 그 자체를 마치 '가치 창출'의 증거인 양 여기며 비용을 지불하는 것입니다. 하지만 성장은 가치 창출이 아닙니다. 단 한 번도 그런 적이 없었습니다. 이 둘을 혼동하는 것은 투자자가 자본을 영구적으로 손실하게 되는 가장 확실한 경로 중 하나입니다. 설령 겉보기에 훌륭해 보이는 기업을 보유하고 있더라도 말입니다. 성장은 축하하기 쉽습니다. 반면 가치 창출은 측정하기가 훨씬 어렵습니다. 눈에 보이는 것과 실제로 중요한 것 사이의 바로 그 간극에서, 이러한 실수가 탄생합니다. 오류의 실체: 가장 기본적인 수준에서 볼 때, 가치 창출은 기업의 성장 속도와는 아무런 상관이 없습니다. 그것은 오로지 자본을 얼마나 효율적으로 사용하느냐에 달려 있습니다. 기업은 자본 비용을 상회하는 수익률로 자본을 투자할 때만 가치를 창출합니다. 성장은 하나의 메커니즘일 뿐입니다. 수익률이 곧 결과입니다. 기업이 매출을 두 배로 늘리고, 새로운 시장에 진입하며, 신제품을 출시하고 전 세계적으로 발자취를 넓히더라도, 해당 투자의 수익률이 저조하다면 여전히 가치를 파괴하고 있는 것입니다. 그럼에도 불구하고 실제 투자자들은 성장을 경제적 성공을 위한 지름길로 계속 취급합니다. 높은 성장은 전략적 우위로 해석되고, 낮은 성장은 정체로 해석됩니다. 이러한 사고의 지름길은 편리하지만, 동시에 틀렸습니다. 왜 이 오류가 그토록 흔한가? 성장은 눈에 보이기 때문입니다. 헤드라인에 장식하기 딱 좋고, 분기 실적 발표 슬라이드에도 잘 들어맞습니다. 짧은 게시물이나 소셜 미디어의 서사에도 적합합니다. 매출 성장, 사용자 증가, 시장 점유율 확대는 전달하기 쉽고, 비교하기 쉬우며, 축하하기도 쉽습니다. 가치 창출은 그렇지 않습니다. 자본 수익률을 이해하려면 다음과 같은 과정이 필요합니다: 손익계산서를 넘어 재무제표 전체를 읽는 것, 실제 운영에 얼마나 많은 자본이 묶여 있는지 파악하는 것, 영업 성과와 재무적 결정을 분리하는 것, 시간이 지남에 따라 자산과 운전자본이 어떻게 진화하는지 주의를 기울이는 것. 이것은 느리고 불편한 작업입니다. 우연이 아니게도, 이것이 바로 우리 '지미의 저널'에서 많은 시간을 할애하는 작업입니다. 시장은 본능적으로 경제적으로 옳은 것이 아니라, 단순하고 눈에 보이는 쪽으로 끌리기 마련입니다. ROIC: 진정한 가치 창출 투하자본수익률(ROIC)은 기업이 단순히 덩치만 키우는 것이 아니라, 성장을 실제 경제적 가치로 전환하고 있는지 관찰할 수 있는 가장 명확한 방법입니다. 마이클 모부신이 지적했듯이, ROIC는 단순한 비율 그 이상으로, 기업의 경쟁 전략이 만들어낸 결과물로 취급되어야 합니다. 즉, 기업이 '어떻게' ROIC를 달성하는지 이해하는 것이...

낡고 닳은 주식에 뛰어들기 전에, 자신이 어떤 게임을 하고 있는지 이해하라. 학계의 재무 이론은 위험을 체계적 위험과 비체계적 위험(개별 위험)의 두 가지 유형으로 상정합니다. 체계적 위험은 피할 수 없는 시장 위험입니다. 이는 분산 투자를 통해 제거할 수 없으며, 투자자가 감수한 대가로 보상을 받을 수 있는 유일한 유형의 위험입니다. 반면, 비체계적 위험은 특정 기업에 국한된 위험입니다. 상관관계가 낮은 기업들로 구성된 분산 포트폴리오를 저렴한 비용으로 구축할 수 있기 때문에, 이러한 위험을 감수하는 것에 대해서는 보상이 따르지 않습니다. 현대 포트폴리오 이론에 대한 논쟁은 차치하더라도, 이 체계적-비체계적 위험 프레임워크는 고점 대비 낙폭의 서로 다른 유형을 이해하고, 투자자로서 기회의 크기를 가늠하는 데 유용합니다. 가치 투자 관련 서적을 처음 접하는 순간부터, 우리는 주가가 급락할 때 낙담한 '미스터 마켓'을 이용하라고 배웁니다. 시장이 이성을 잃을 때 우리가 침착함을 유지한다면, 냉철한 가치 투자자로서의 기개를 증명할 수 있을 것입니다. 하지만 모든 하락장이 동일한 것은 아닙니다. 어떤 하락은 시장 주도적(체계적)인 반면, 어떤 하락은 특정 기업에 국한된(비체계적) 원인으로 발생합니다. 매수 주문을 넣기 전, 당신은 지금 마주한 하락이 어떤 유형인지 반드시 파악해야 합니다. AI에 대한 우려로 인해 최근 발생한 소프트웨어 섹터의 매도세는 이 지점을 잘 보여줍니다. 팩트셋(FactSet, FDS, 파란색)과 S&P 500(SPY ETF로 측정, 주황색) 사이의 지난 20년간 하락률 이력을 살펴보겠습니다. 금융위기 당시 팩트셋의 낙폭은 본질적으로 체계적 위험에 기인한 것이었습니다. 2008년과 2009년 사이 시장 전체가 ...

2020년 2월을 돌이켜보십시오. 조금만 주의를 기울였다면 해외에서 바이러스가 퍼지고 있다는 소식을 접했을 것입니다. 하지만 우리 대부분은 무관심했습니다. 주식 시장은 호황이었고, 아이들은 학교에 갔으며, 식당에서 사람들과 악수를 하고 여행 계획을 세우고 있었죠. 만약 누군가 화장지를 사재기한다고 했다면, 인터넷의 이상한 구석에 빠져 사는 사람이라고 생각했을 것입니다. 그러다 단 3주 만에 세상이 완전히 바뀌었습니다. 사무실은 폐쇄되었고, 아이들은 집으로 돌아왔으며, 한 달 전만 해도 믿기지 않았던 방식으로 삶이 재편되었습니다. 저는 지금 우리가 코로나보다 훨씬 더 거대한 무언가의 "설마 그럴 리가" 단계에 있다고 생각합니다. 저는 지난 6년 동안 AI 스타트업을 운영하고 이 분야에 투자하며 살아왔습니다. 제 가족과 친구, 아끼는 사람들이 "AI가 대체 뭐야?"라고 물을 때마다 저는 늘 완곡한 버전, 즉 파티용 답변만을 해왔습니다. 진실을 말하면 미친 사람처럼 보일까 봐 두려웠기 때문입니다. 하지만 제가 말해온 것과 실제 벌어지는 일 사이의 간극이 너무나 커졌습니다. 제가 아끼는 사람들은 그것이 아무리 허무맹랑하게 들릴지라도 앞으로 닥칠 일을 들을 자격이 있습니다. 한 가지 분명히 말씀드릴 것이 있습니다. 제가 이 업계에 종사하고 있음에도 불구하고 저나 대다수의 종사자들은 앞으로 일어날 일에 거의 영향력이 없습니다. 미래는 OpenAI, Anthropic, Google DeepMind와 같은 소수의 기업에 있는 수백 명의 연구자에 의해 형성되고 있습니다. 단 한 번의 훈련(Training run)이 기술의 궤적 전체를 바꿔놓을 수 있습니다. 저희는 그들이 놓은 토대 위에 건물을 짓고 있을 뿐이며, 여러분과 마찬가지로 이 과정을 지켜보고 있습니다. 다만 땅의 진동을 조금 더 먼저 느끼는 위치에 있을 뿐입니다. 이제는 "언젠가 이야기해 보자"가 아니라 "지금 당장 벌어지고 있는 일이고 반드시 이해해야 한다"라고 말할 때입니다. 이 일이 저에게 먼저 일어났기에, 저는 이것이 실재함을 압니다 업계 밖의 사람들이 아직 이해하지 못하는 사실이 있습니다. 수많은 전문가들이 경고의 목소리를 높이는 이유는 우리가 예측을 하는 것이 아니라, 우리의 직업에서 이미 일어난 일을 여러분에게 전달하며 "다음은 당신 차례"라고 경고하는 것이기 때문입니다. 수년 동안 AI는 꾸준히 개선되었습니다. 가끔 도약이 있었지만, 그 간격이 충분해서 변화를 받아들일 수 있었습니다. 그러다 2025년, 모델 구축의 새로운 기법이 발견되면서 발전 속도가 폭발적으로 빨라졌습니다. 각 모델은 이전 모델보다 더 큰 폭으로 향상되었고, 출시 간격은 짧아졌습니다. 제가 AI를 사용하는 비중은 늘어났고, AI와 소통하는 횟수는 줄어들었습니다. 과거에 저의 전문 지식이 필요하다고 생각했던 일들을 AI가 알아서 처리하기 시작했습니다. 그리고 2026년 2월 5일, OpenAI의 GPT-5.3 Codex와 Anthropic의 Opus 4.6이 같은 날 출시되었습니다. 그 순간 무언가가 완전히 바뀌었습니다. 마치 물이 차올라 가슴까지 닿았다는 것을 깨닫는 순간 같았습니다. 저는 이제 제 업무의 기술적인 부분에서 더 이상 필요하지 않습니다. 제가 무엇을 만들고 싶은지 평범한 영어로 설명하면, 그것이 그냥 나타납니다. 수정이 필요한 초안이 아니라 완성본입니다. 저는 요구사항을 말하고 컴퓨터 앞에서 4시간 동안 자리를 비웠다 돌아오면 업무가 끝나 있습니다. 제가 직접 한 것보다 더 뛰어나게, 수정할 필요도 없이 완료되어 있습니다. 불과 몇 달 전만 해도 저는 AI와 문답을 주고받으며 편집 작업을 해야 했습니다. 이제는 결과만 설명하고 떠나면 됩니다. 구체적인 예를 들어보겠습니다. 저는 AI에게 이렇게 말합니다. "이런 앱을 만들고 싶어. 기능은 이렇고, 디자인은 대략 이런 느낌이야. 사용자 흐름과 디자인 모두 네가 알아서 구성해 줘." 그러면 AI는 ...