핵에너지 투자 테제: 우라늄, HALEU, 그리고 AI 시대를 밝힐 원자로 경쟁

AI 인프라 스택 전반에서 수요와 공급의 불균형이 어떻게 변동하는지, 그리고 왜 다음 병목 현상이 이미 형성되고 있는지. 운하 비유 Convequity에서 우리는 AI 투자 기회를 하나의 단순한 비유를 통해 바라본다. 에너지 생성부터 최종 사용자까지 이어지는 AI 가치사슬 전체를 일련의 댐으로 구획된 긴 운하라고 상상해보자. 수요는 폭발적이다. 그러나 공급 측면은 막대한 자본이 필요하고 리드타임이 길다. 이 불일치가 가치사슬 전반에 걸쳐 서로 다른 시점에, 서로 다른 강도로 수요-공급 불균형을 만들어낸다. 댐은 바로 이 병목을 상징한다. 현재 가장 심각한 병목은 최상류 구간인 에너지 및 전력 배분에 위치한다. 지난 1년 동안 이 댐은 서서히 열리기 시작했다. 새로운 공급이 점진적으로 시장에 진입하고 있지만, 아직 완전히 개방된 것과는 거리가 멀다. 가격은 여전히 높은 수준을 유지하고 있다. 공급이 보다 자유롭게 흐르기 시작해 이 구간의 수위가 균형점으로 낮아지면, 그 물은 하류의 다음 댐인 데이터센터에 부딪히며 사이클이 반복된다. 수위가 오르고, 새로운 불균형이 발생하며, 또 한 차례의 가격 급등이 찾아온다. 물론 현실은 댐이 하나씩 차례로 열리는 깔끔한 순서처럼 단순하지 않다. 에너지 병목이 여전히 상당한 수준으로 남아 있는 동안에도, 이미 대규모 데이터센터 수주 잔고가 쌓이고 있다. 이 비유는 문자 그대로의 시간표로 받아들여서는 안 된다. 그 가치는 가치사슬을 따라 가격 결정력의 무게중심이 어떻게 이동하는지를 이해하는 개념적 틀에 있다. 개별 구간이 각자 고립된 채로 부침을 반복하는 것이 아니라, 전체가 유기적으로 연결되어 있다는 시각이다. 이 상호 연결성을 명확하게 보여주는 두 가지 메커니즘이 있다. 역류 효과(backwater effect)는 상류 방향으로 작동한다. 상류 댐이 이미 열린 상태에서, 물은 닫힌 하류 댐에 부딪혀 역으로 쌓인다. 실제로 이는 데이터센터 용량 부족이 에너지 관련 부품의 수요와 가격을 왜 인위적으로 높게 유지시키는지를 설명해준다. 에너지 구간의 댐이 아직 닫혀 있을 때보다는 낮지만, 완전히 균형 잡힌 수준보다는 분명히 높은 상태가 유지되는 것이다. 압력과 누수(pressure and seepage)는 하류 방향으로 작동한다. 댐이 닫혀 있더라도, 높아진 수압은 다음 구간으로 미세한 누수를 만들어낸다. 이는 병목이 완전히 해소되기 전에 하류 플레이어들에게 먼저 도달하는 초기의 약한 가격 신호와 수요로 나타난다. 오늘날 우리는 이 두 메커니즘이 동시에 작동하는 모습을 명확하게 목격하고 있다. 에너지 및 전력 배분 댐은 약 3분의 1 정도 열린 상태다. MW, GW 단위의 새로운 공급이 서서히 풀리고 있다. 한편 데이터센터 댐은 여전히 굳게 닫혀 있으며, 코로케이션·전력·냉각·네트워킹·랙 전반에 걸쳐 막대한 수주 잔고가 쌓이고 있다. 이 닫힌 댐은 상류의 에너지 가격을 높은 수준으로 끌어올리는 역류를 만들어내는 동시에, 하류의 반도체와 광학 부품 시장으로 누수를 강제하고 있다. 우리의 프레임워크: 가치사슬의 구간 설정 투자자의 관점에서 구간 설정은 균형을 맞추는 작업이다. 어느 영역이 매력적인지를 포착할 수 있을 만큼 세분화되어야 하지만, 인접 구간들이 의미 있는 수준에서 서로 다른 익스포저와 수요-공급 역학을 가질 수 있을 만큼 충분히 넓어야 한다. 단순히 동조화되어 함께 움직이는 것이 아니라, 구분 가능한 독립적인 움직임을 보여야 한다는 뜻이다. 가치사슬 프레임워크: 세그먼트 구성 우리는 유사한 시장 역학, 산업 익스포저, 비즈니스 모델을 공유하는 기업들을 동일한 세그먼트로 묶는다. 각 세그먼트 내에서는 역학이 의미 있게 갈리는 경우 서브세그먼트를 별도로 구성했다. 예컨대 네트워킹 & 광학은 서버와 함께 데이터센터 세그먼트에 속하지만, 그 특성은 상당히 다르다. 우리의 AI 가치사슬 전체 프레임워크는 11개 세그먼트, 40개 이상의 서브세그먼트에 걸쳐 있다. 에너지 및 전력 배분 — 원자력, 천연가스 & 미드스트림, 재생에너지 & 저장, 전력 설비 & 전기 인프라, 유틸리티 & 송전망 구축 데이터센터 — 코로케이션 & 운영, 네트워킹 & 광학 연결, 서버 & 컴퓨트 하드웨어, 전력 & 냉각 인프라 반도체 — EDA & 설계 IP, 파운드리 & 패키징, GPU & 가속기, 네트워크 & 커스텀 실리콘, 메모리/HBM, 웨이퍼 팹 장비 클라우드, AI 모델 & 접근 — 하이퍼스케일 클라우드, GPU/네오 클라우드, 엣지 & CDN, 독립형 & 하이브리드 클라우드 데이터(SW + HW) — 스토리지 하드웨어, 데이터베이스 & 데이터 플랫폼, 옵저버빌리티 & 모니터링, 데이터 보호 & 거버넌스 에이전틱 실행 – 시트 기반 SaaS의 해체 — AI & 에이전틱 플랫폼, 소비 & 인게이지먼트 플랫폼, 트랜잭션 & 커머스 인프라, 활동 연동형 SaaS SaaS – 여전히 시트 우선 — HCM/HR & 급여, 기업 생산성 & 협업, 버티컬/특화 SaaS. 가치사슬의 직접 구성 요소는 아니지만, 이 범주에 속하는 기업들을 식별해 회피하는 것이 매우 중요하다. 소비자 애플리케이션 — 이커머스 & 마켓플레이스, 라이드쉐어링 & 긱 이코노미, 스트리밍 & 엔터테인먼트, 여행 & 경험, 소비자 핀테크 & 버티컬 소비자 피지컬 AI — 자율주행 & EV 플랫폼, 수술 & 의료 로보틱스, 산업 & 물류 로보틱스, 피지컬 AI 구현 반도체/센서 AI 기반 방산 — AI 기반 자율 시스템 & 드론, AI 통합 대형 방산 기업 AI 데이터센터를 위한 우주 기술 — 위성 군집 & 연결성, 발사체 & 우주 인프라 제공사, 직접 궤도 컴퓨트/달/우주 데이터 플레이 이 구조를 통해 우리는 세그먼트 내 기업들 간의 상대적 가치를 비교하고, 세그먼트별 멀티플 중앙값을 교차 비교해 어느 세그먼트가 비싸고 어느 세그먼트가 그렇지 않은지를 식별할 수 있다. 여기에 수주 잔고와 공급망 역학에 대한 지식을 교차 검증해 높은 멀티플이 정당화되는지를 평가한다. 이 글은 세그먼트 1과 2, 즉 에너지 및 전력 배분과 데이터센터에 집중한다. 광 인터커넥트 공급망과 관련해 세그먼트 3(반도체)과 자연스럽게 겹치는 부분도 있다. 이 세그먼트들은 오늘날 수요-공급 불균형이 가장 심각하고, 자본이 가장 빠르게 유입되고 있으며, 대형 우량주 너머를 기꺼이 바라보는 투자자에게 가장 비대칭적인 기회가 있다고 우리가 판단하는 영역이다. 향후 연재에서는 가치사슬의 나머지 세그먼트들을 순차적으로 다룰 예정이다. 가격 오류 스크리닝 방법 스크리닝에는 맞춤형 Rule of X(기존 Rule of 40의 변형)와 우리가 선호하는 멀티플인 EV/(FCF–SBC)를 조합해 사용한다. Bessemer Ventures가 SaaS 투자자 수익 분석을 통해 개발한 표준 Rule of X는 수익성보다 성장에 2.3배 더 높은 가중치를 부여한다. Rule of X = (NTM 매출 성장률 × 2.3) + FCF 마진 우리는 여기서 매출 대비 주식보상비용(SBC) 비율을 추가로 차감한다. 그런데 대부분이 놓치는 결정적인 단계가 있다. 모든 기업 유형에 2.3이라는 균일한 성장 계수를 적용하는 것은 순진한 발상이다. 성장 1달러의 가치는 근본적으로 다른 비용 구조를 가진 사업 간에 동일하지 않다. 총이익률 수준에서만 생각해봐도 알 수 있다. 총이익률 75%인 소프트웨어 기업의 성장 1달러는, 총이익률 15%인 하드웨어 통합업체의 성장 1달러보다 훨씬 가치 있다. Bessemer의 2.3배는 총이익률 70~90%의 SaaS 기업들에서 도출된 수치로, 구조적으로 다른 경제성을 가진 서브세그먼트에 그대로 적용할 수 없다. 우리가 궁극적으로 포착하려는 것은, 투자자들이 다음 한 단위의 매출 성장을 어떻게 가치 평가하느냐다. 증분 매출은 그것이 창출하는 증분 이익을 통해 가치가 매겨진다. 따라서 각 서브세그먼트별로 변동비와 고정비의 비율을 평가해 증분 영업이익률을 추정한다. 고정비 비중이 높은 서브세그먼트는 이론적 증분 이익률이 높다. 즉 성장 1달러당 더 많은 몫이 이익으로 귀속되기 때문에 각 성장 달러의 가치가 더 크다. 이어서 서브세그먼트에 적합한 자본비용으로 나눠 리스크를 조정하고, 마지막으로 "현실 할인(realism discount)"을 적용한다. 이론적 증분 이익률 60%가 실제로 성장 1달러당 60센트가 영업이익으로 깔끔하게 귀속된다는 의미는 아니다. 현실에서는 일부가 재투자로 흡수되거나, 빠른 규모 확장 과정에서 비효율로 소실된다. 오랜 운영 노하우를 갖춘 성숙한 서브세그먼트에는 더 관대한 계수를, 신생이거나 변동성이 높은 서브세그먼트에는 더 보수적인 계수를 적용한다. 최종 결과물은 각 서브세그먼트의 비용 구조, 리스크 프로파일, 운영 성숙도에 특화된 성장 계수다. 각 기업의 맞춤형 Rule of X를 밸류에이션 멀티플과 교차 검증하면 상대적 가치가 훨씬 명확하게 드러난다. 두 기업이 동일한 멀티플에서 거래되고 표준 Rule of 40 점수도 비슷할 수 있다. 그러나 이 과정을 적용하면 한 기업이 훨씬 높은 맞춤형 Rule of X를 보유할 수 있고, 이는 리스크 및 품질 조정 기준에서 훨씬 매력적인 투자 대상임을 의미한다. 중요한 것은, 이것은 스크린이지 최종 판단이 아니라는 점이다. 주목된 기업을 깊이 들여다보면, 시장이 그 가격을 매기는 데 충분한 이유가 있다는 것이 드러날 수 있다. 에너지 및 전력 배분: 서서히 열리는 댐 ChatGPT가 2022년 말 출시되자, 하이퍼스케일러들은 대규모 캐펙스 사이클을 가동하기 시작했다. 그들은 곧 GPU와 시설만으로는 부족하다는 사실을 깨달았다. 막대한 전력이 필요했다. 제한된 공급에 맞선 에너지 수요 폭발은 AI 가치사슬의 첫 번째 주요 병목을 만들어냈고, 2024년부터 2025~26년에 걸쳐 심각한 제약으로 작용했다. 원자력 과열 사이클. 원자력은 처음에 가장 매력적인 선택지로 부상했다. 무탄소에 24시간 안정적인 기저 전력을 공급한다는 점이 항상 가동 중인 AI 인프라의 수요에 정확히 맞아떨어졌다. 2025년 초 트럼프 행정부의 친원자력 행정명령, ...

채권 수학이 주식 포트폴리오에 대해 가르쳐 줄 수 있는 것 주식 듀레이션을 이해하지 못한다면, 포트폴리오에 숨겨진 리스크가 있을 수 있습니다. 투자자, 애널리스트, 논평가들은 주식과 관련하여 "듀레이션"이라는 표현을 자주 사용하지만, 그 의미를 제대로 설명하는 경우는 드뭅니다. 듀레이션은 채권 시장에서 더 일반적으로 사용되는 용어입니다. 채권의 듀레이션은 금리가 ±1% 변동할 때 채권 가격이 얼마나 변화하는지를 나타내는 좋은 근사치입니다. 예를 들어, 듀레이션이 8년인 채권은 금리가 1% 하락하면 가격이 8% 상승하고, 반대의 경우도 마찬가지입니다. 그렇다면 듀레이션이란 정확히 무엇일까요? 간단히 말하면, 듀레이션은 자산의 가치가 먼 미래의 현금흐름에 얼마나 의존하는지를 측정합니다. 단순하게 시작하기 위해, 액면가 $1,000에 연 1% 쿠폰을 지급하는 채권이 있다고 가정해 봅시다. 이는 만기까지 매년 $10를 수령한다는 의미입니다. 만기 시점에는 마지막 $10 쿠폰 지급액과 함께 액면가 $1,000를 돌려받습니다. 만기수익률(YTM), 즉 할인율이 5%라면, 채권 가격은 $691.13이 됩니다. 이는 미래 현금흐름을 현재 가치로 할인한 합계입니다. 각 현금흐름이 채권 가격에서 차지하는 기여도(현재 채권 가격 대비 % 열)에 주목하세요. 채권 가격의 무려 89.7%가 마지막 연도(10년차) 현금흐름에서 비롯됩니다. 이는 $1,000 액면가의 상환이 포함되기 때문입니다. 이 $1,000 지급액은 매년 수령하는 $10 쿠폰 지급액을 압도하며, 따라서 가격의 주요 결정 요인이 됩니다. 이전...

@hamids 나이: 52세 거주지/국가: 미국 투자 시작: 1990년대 소개 저는 기억할 수 있는 가장 오래된 시절부터 비즈니스에 매료되어 왔습니다. 기업이 어떻게 만들어지는지, 주주들 사이에서 소유권이 어떻게 나뉘는지, 그리고 공개 시장이 어떻게 일반 투자자들에게 훌륭한 기업의 성장에 참여할 기회를 제공하는지에 대해서요. 그 관심은 십 대 시절에 시작되었고, 고등학교 때 주식 시장이 어떻게 작동하는지 더 잘 이해하기 위해 모의 투자를 시작했습니다. 기업을 추적하고 투자를 시뮬레이션하면서 주식 매수·매도의 기초를 배웠지만, 더 중요하게는 투자가 단순히 주가 움직임을 지켜보는 것 이상이라는 사실, 즉 비즈니스를 이해하는 것임을 깨달았습니다. 시간이 지나면서 그 호기심은 투자와 기업 분석에 대한 평생의 열정으로 발전했습니다. 투자 전략은 무엇인가요? 더 경험 많은 투자자가 되면서, 저는 제 수익에서 뚜렷한 패턴을 발견했습니다. 압도적인 대부분의 수익이 단 소수의 투자에서 나왔다는 것입니다. 바로 제가 가장 잘 이해하고 가장 높은 확신을 가졌던 기업들이었죠. 그 깨달음은 제 투자 접근 방식을 완전히 바꿔놓았습니다. 수십 개의 종목에 자본을 분산시키는 대신, 오직 최선의 아이디어에만 집중하는 고집중 전략을 채택했습니다. 현재 저는 단 6개 기업에만 투자하며, 좋거나 훌륭한 가격에 거래되는 위대한 기업만을 찾습니다. 철학은 ...

AI 설비투자(capex)는 2027년까지 1조 달러를 돌파할 전망이다. 시장은 수요 측(반도체)에 30배, 그것을 가동시키기 위해 태워야 하는 분자(천연가스)에는 12배를 지불하고 있다. 가격 오류는 소프트웨어에 있는 게 아니다. 연료에 있다. 하이퍼스케일러들은 2025년부터 2027년 사이에 AI 인프라에 약 1조 달러를 지출할 것이다. 그 어느 것도 꿈으로 돌아가지 않는다… 가스로 돌아간다. 그런데 시장은 수요 측에 30배, 공급 측에는 12배를 지불하고 있다. 그 괴리가 바로 트레이드다. 1985년, 시가총액 기준 미국 상위 10개 기업은 엑슨, GM, GE, 듀폰, 코닥, 그리고 석유 메이저들이었다. 합산 시총은 약 2,510억 달러였다. 2026년 4월 현재, 상위 10개 기업은 거의 전부 테크 또는 테크 인접 기업들이다: 엔비디아, 애플, 마이크로소프트, 아마존, 알파벳, 메타, 테슬라, 브로드컴, 그리고 버크셔 해서웨이와 JP모건. 합산 시총은 약 19조 4,000억 달러로, 40년 만에 77배 증가했다. 섹터 비중도 같은 이야기를 한다. 2026년 4월 27일 기준, 정보기술(IT)은 S&P 500의 34% 이상을 차지한다. 에너지는 3.35%에 불과하다. 시장은 단순히 에너지에서 이탈한 게 아니다. 지수의 3%대라는 비중은, 시장이 에너지가 하나의 이익 풀(profit pool)로서 존재한다는 사실 자체를 잊어버렸음을 의미한다… 바로 그 망각이 셋업이다. 모든 에너지 약세론자의 모델을 다시 써야 할 설비투자 수치 모건스탠리와 골드만삭스의 시나리오는 이제 2026년 하이퍼스케일러 설비투자를 6,000억 달러 수준, 2027년은 수천억 달러 후반, 그리고 2025~2027년 합산 지출을 약 1조 1,000억~1조 2,000억 달러로 집계하고 있다. 이는 2024년 중반 2,000억 달러대의 기저 위에 쌓이는 수치다. AI 설비투자는 3년 안에 두 배 이상으로 불어난다. 메타, 구글, 마이크로소프트 모두 GPU, 데이터센터, 전력 인프라 확충을 명시적인 목적으로 삼아, 이전 정점 대비 50% 훨씬 넘는 설비투자 증가를 가이던스로 제시하고 있다. 1조 달러는 소프트웨어에 쓰이지 않는다. 토지, 구리, 철강, 변압기, 변전소, 고압선, 냉각 시스템, GPU, 그리고 무엇보다 전력에 쓰인다. AI 설비투자는 소프트웨어 코스튬을 입은 에너지 설비투자 사이클이다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력 사용량이 2024년 약 415TWh에서 2030년 945TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 추산한다. 일본의 현재 전체 전력 소비량에 맞먹는 수치다. 복수의 분석에 따르면, 데이터센터는 현재 미국 전력 수요의 4~6%를 차지하며, 신뢰할 수 있는 2030년 전망치는 8~12%, 상단 시나리오에서는 9~17%에 달한다. LLM 방식의 프롬프트 한 건은 구글 검색 한 번보다 약 10배의 전력을 소비한다. 최신 하이퍼스케일 캠퍼스의 전력 수요는 50~100MW에 이른다. AI에 특화된 최대 규모 시설들은 수백 메가와트를 상정해 설계되고 있으며, 1GW급 클러스터도 기획 단계에 있다. 단일 고객 뒤에 소도시 하나의 전력 부하가 앉아 있는 셈이다. 왜 재생에너지도, 원자력도 아닌 가스인가? 하이퍼스케일러들은 99.99%의 가동률을 필요로 한다. 연간 허용 가능한 다운타임은 단 몇 분에 불과하다. 미국 태양광의 설비이용률은 23%, 풍력은 34%이며, 2025년 기준 양자를 합쳐도 미국 전체 발전량의 약 19%를 공급했다. 수백 메가와트 규모의 AI 캠퍼스에서 이 간헐성을 보완하려면, 현재 필요한 지속 시간과 비용 수준에서는 존재하지 않는 저장 기술이 필요하다. 유틸리티 규모의 배터리는 수분에서 수시간을 커버할 뿐, 며칠에 걸친 기상 이변에는 대응하지 못한다. 원자력은 실재하지만 느리다. 비스트라(Vistra)는 AWS 및 메타와 약 3.8GW 규모의 원자력 전력구매계약(PPA)을 체결했다. 컨스텔레이션(Constellation)은 메타와 20년짜리 PPA를, 핵심 부하 수요를 기반으로 한 주요 연방 전력 계약도 체결했다. 그러나 OECD 국가 환경에서 대형 원전 신규 건설은 7~10년짜리 프로젝트이며, 소형모듈원자로(SMR)는 아직 상용화 이전 단계다. 12~36개월 사이클로 용량을 계획하는 하이퍼스케일러들은 2030년대 중반에나 등장할지 모를 원자로 위에 2026~2030년 인프라 구축을 올려놓을 수 없다. 지금 당장 스케일업할 수 있는 분자는 가스뿐이다. 가스 발전소는 2023년 미국 유틸리티 규모 발전량의 43.1%를 담당했다. 최신 복합화력발전소는 60%의 효율로 운영되고, 빠르게 배치할 수 있으며, 간헐적 재생에너지와 자연스럽게 결합된다. OEM 수주 잔고가 결말을 말해준다. GE 베르노바(GE Vernova)의 가스 터빈 예약 및 수주 잔고는 단 한 분기 만에 83GW에서 100GW로 증가했으며, 경영진은 2026년 말까지 최소 110GW를 목표로 하고 있다. 회사는 가스 터빈, 변압기, 개폐장치 부문에서 2028년까지 대부분 완판될 것으로 예상하며, 2027~2028년까지 수주 잔고 총액이 2,000억 달러에 달할 것으로 가이던스를 제시하고 있다. 지멘스 에너지(Siemens Energy)와 미쓰비시(Mitsubishi)도 유사한 수년치 공급 제약을 보고하고 있다. 병목은 내러티브가 아니라 물리적 공급 능력이다. 미국 LNG 수출 능력은 2016년 제로에서 현재 약 하루 150억 입방피트(15 Bcf/d) 수준으로 성장했다. 미국 에너지정보청(EIA)은 플라크민(Plaquemines), 코퍼스 크리스티 3단계(Corpus Christi Stage ...

"The Most Important Thing Illuminated: Uncommon Sense for the Thoughtful Investor"를 읽고 배운 것들 2차적 사고 "2차, 3차 결과를 고려하지 않는 것이 수많은 최악의 의사결정을 낳는 원인이며, 첫 번째로 떠오른 열등한 선택지가 자신의 편견을 확인해줄 때 특히 치명적이다. 아무리 좋아 보여도, 질문하고 탐색하기 전에는 절대로 처음 떠오른 선택지에 달려들지 말라." — 레이 달리오 하워드 막스는 성공적인 투자가 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 더 어렵다고 믿는다. 누구나 하는 표면적인 분석을 넘어, 그 너머를 볼 수 있어야 한다. 막스는 시장 평균을 따라가는 것은 쉽지만, 시장을 이기려면 탁월한 통찰력 — 그가 2차적 사고라고 부르는 것 — 이 필요하다고 주장한다. 그는 이렇게 쓴다. "누구나 평균적인 투자 성과를 낼 수 있다 — 그냥 모든 것을 조금씩 담은 인덱스 펀드에 투자하면 된다. 그러면 시장 수익률이라 불리는 것, 즉 시장이 하는 대로 따라가는 결과를 얻는다. 하지만 성공적인 투자자는 더 많은 것을 원한다. 시장을 이기고 싶어 한다." 그의 관점에서 성공적인 투자의 정의는 시장과 다른 투자자들보다 더 나은 성과를 내는 것이다. 그리고 그것을 위해서는 "행운이나 탁월한 통찰력 중 하나가 필요하다. 행운에 기대는 것은 계획이라 부를 수 없으니, 통찰력에 집중하는 수밖에 없다"고 말한다. 핵심적인 도전 과제는 단순히 반대 의견을 갖는 데 그치지 않고, 시장의 집단 지성을 능가하는 사고를 해야 한다는 것이다. 다른 참가자들도 똑똑하고, 정보도 풍부하며, 강력한 도구를 갖추고 있기 때문에, 그들이 갖지 못한 우위가 필요하다. "기억하라, 투자의 목표는 평균 수익을 올리는 것이 아니라 평균보다 잘하는 것이다. 따라서 당신의 사고는 타인보다 더 강력하고 더 높은 수준에 있어야 한다. 다른 투자자들도 스마트하고 정보가 풍부하며 컴퓨터로 무장되어 있으므로, 그들이 갖지 못한 우위를 찾아야 한다. 그들이 생각하지 못한 것을 생각하고, 그들이 놓친 것을 보고, 그들이 갖지 못한 통찰을 가져야 한다. 다르게 반응하고, 다르게 행동해야 한다. 요컨대, 옳은 것은 투자 성공의 필요조건일 수는 있어도 충분조건은 아니다. 타인보다 더 옳아야 한다 … 이는 정의상, 당신의 사고가 달라야 함을 의미한다." — 하워드 막스 막스는 2차적 사고가 단선적이거나 단순하지 않다고 말한다. 그것은 확률을 가중하고, 자신의 관점을 시장 컨센서스와 비교하는 과정이다. 2차적 사고를 하는 사람은 다음과 같은 수많은 것들을 고려해야 한다. 가능한 미래 결과의 범위는 무엇인가? 나는 어떤 결과가 발생한다고 생각하는가? 내가 옳을 확률은? 컨센서스는 어떻게 생각하는가? 내 예측은 컨센서스와 어떻게 다른가? 자산의 현재 가격은 미래에 대한 컨센서스 관점, 그리고 나의 관점과 얼마나 부합하는가? 가격에 반영된 컨센서스 심리는 지나치게 낙관적인가, 비관적인가? 컨센서스가 옳다면 자산 가격은 어떻게 되고, 내가 옳다면 어떻게 되는가? 막스는 투자가 경쟁적인 활동임을 상기시킨다. 꾸준히 이기려면 군중을 따라가서는 안 된다. 가정에 의문을 품고, 더 깊이 파고들고, 자신의 관점이 다수와 달라지더라도 규율을 유지하도록 스스로를 훈련해야 한다. "당신의 행동이 평범하다면, 좋든 나쁘든 평범한 결과를 얻을 가능성이 높다. 비범한 성과는 비범한 행동에서만 나오며, 탁월한 판단이 있어야만 평균 이상의 성과가 가능하다." — 하워드 막스 이러한 역발상적 접근은 베어스턴스의 앨런 그린버그에게서도 찾아볼 수 있다. 그는 다른 회사들이 경기침체 시기에 채용을 동결할 때 오히려 인재를 채용하기로 유명했다. "우리는 공황 상태에 빠지지 않는다. 인력을 감축하지도 않는다. 하지만 비용을 실질적으로 줄이기 위해 노력하고 있다. 동전의 다른 면은, 우리가 지난 몇 달 동안 많은 1순위 지명 인재들을 채용했다는 것이다. 지금이 좋은 사람을 채용할 때다. 우리는 과거에도 이 정책을 따랐고, 이번에도 옳다고 확신한다." — 앨런 그린버그 그린버그는 MBA 학위자보다 PSD 학위자 — 가난하고(Poor), 스마트하며(Smart), 부자가 되고자 하는 강렬한 욕구(Deep desire to get rich)를 가진 사람 — 를 선호했다. 역발상적 접근은 분명 경쟁 우위를 찾는 훌륭한 ...