DeepSeek가 기술주밸류에이션에 영향을 미쳤나?

주요 시사점:

현재 닷컴 버블은 오늘날과 가장 많이 비교되는 사례 중 하나입니다. 밸류에이션 측면에서는 양쪽 모두의 주장이 가능하지만, 현재와 당시의 큰 차이점은 시장 집중도입니다

인공지능(AI)으로부터 일부 생산성 향상이 나타났지만, 기술이 자체적으로 내세우는 기적은 아직 실현되지 않았습니다

현재의 밸류에이션을 정당화하려면, 기업들은 오랫동안 자신의 영역을 지배해야 합니다. 최근 DeepSeek는 이에 의문을 제기하며, AI가 처음 생각했던 것보다 더 쉽고, 저렴하며, 더 보편화될 수 있다고 제안했는데, 이는 기업들이 효과적으로 수익을 창출할 수 있는 능력에도 연쇄 효과를 가져옵니다

"당신은 정의할 수 없는 불타는 예언자!

환상적인 기적의 기계!

당신은 그저 멋진 정도가 아니에요!

쉽게 말하자면 당신은 마법사! 대단해! 핵심 그 자체!"

- Chitty Chitty Bang Bang (1968)

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기계를 인간처럼 여기는 의인화에는 새로울 것이 별로 없습니다. 인간의 두뇌라는 "생물학적 두뇌(meat brain)"는 실제 컴퓨터에 대해 크게 흥분하는 경향이 있는 것 같습니다. 하지만 흥미로운 기술이 항상 흥미로운 투자가 되는 것은 아닙니다. 그리고 2025년은 지금까지 몇 가지 경고 신호를 보여주었습니다. 특히 1월 27일 사건과 관련해서, DeepSeek의 놀라운 훈련 비용 절감이 테크 기업들의 자본 지출 열풍에 충격파를 던졌습니다. 지금이 현 상황을 점검하고 DeepSeek의 혁신적 발전이 시장에 깊은 공포(DeepFreak)를 촉발할 수 있는지 고려해볼 적절한 시점입니다.

Valuation

적절하지 않은 멀티플로 매수된 훌륭한 기업은 패배의 지름길입니다. 이와 같은 말은 신참 주식 애널리스트가 배우는 첫 교훈 중 하나입니다. 일반적인 예시는 Cisco Systems로, 2000년 3월에 매수했다면 지난해 10월까지도 적자 상태였을 것입니다. 이는 해당 기간 동안 주당순이익(EPS)이 연간 6% 이상 성장했고, 이는 S&P 500 지수 전체보다 앞선 성과임에도 불구합니다. 함정은 바로 이것입니다: 당신은 140배의 멀티플을 지불했습니다.

DotCom 버블 비교는 진부하지만, 클리셰가 때로는 유용하고, 이것이 우리가 가진 전부일 수도 있습니다. 지난 100년간 미국 주식 시장에서는 단 두 번의 다른 버블('roaring twenties'와 'nifty fifty')이 있었고, 둘 다 철도, 소비재, 자동차, 금융 등의 다양한 섹터와 신생 기술까지 훨씬 더 넓게 분산되어 있었습니다.

DotCom 버블은 인터넷 혁신을 중심으로 한 성과 집중도 측면에서 달랐습니다. 2000년 3월부터 2002년 9월까지 2년 반 동안 MSCI USA Technology Index는 연평균 성장률(CAGR) -48%를 기록했습니다. Communication Services는 -43%였습니다. 그 다음으로 가파른 하락세(Consumer Discretionary)는 그 절반에 불과했습니다. Staples(+7%)와 Real Estate(+5%)는 플러스를 기록했습니다.

현재의 반복, 만약 우리가 이것을 버블이라고 부른다면, 마찬가지로 기술적 진보를 중심으로 집중되어 있습니다. 10년간 Magnificent Seven은 연간 총 수익률 +43%를 기록했습니다. S&P 500 Index의 나머지 493개 종목은 +11% 미만을 기록했습니다. 표본 크기가 1개라는 것은 통계학자를 불편하게 만들지만, 그것이 당신이 가진 전부일 때는, 그 얇은 데이터도 연구할 가치가 있을 수 있습니다.

그렇다면, 이제 질문은 이것이 얼마나 유사한 비교인가입니다. 밸류에이션은 매우 유사함을 시사합니다. S&P 500은 12개월 선행 주가수익비율(PE) 기준으로 22배입니다. 35년의 역사에서 단 두 번의 동등한 사례만 있습니다: 2020/21년(23배 정점)과 1999/2001년(26배). Shiller PE 기준으로는 38배입니다. 150년의 데이터는 동일한 두 가지 비교 대상을 제시합니다: 2021년(39배)과 1999/2001년(44배).

또 다른 자주 사용되는 관점은 랠리의 주도주였던 상위 기술주만의 밸류에이션을 살펴보는 것입니다. 이 접근법은 현재 시점에 더 유리한데, 아마도 이것이 강세론자들이 여기에 집착하는 이유일 것입니다. 하지만 제 생각에는 이러한 낙관론이 과장될 수 있습니다.

FIgure 1은 1997년부터 2002년까지 6년 동안 시가총액 기준 상위 5개 기술주의 평균 12개월 선행 멀티플과 오늘로부터 같은 기간을 보여줍니다. 각 구성 종목의 최고 멀티플로 주석을 달았습니다. 1997-2002 라인이 오늘날의 라인과는 달리 버블 모양을 하고 있다는 것은 사실이며, 이는 상당 부분 1999년 Cisco와 Oracle의 급등으로 인한 것입니다. 동시에, 버블은 여러 형태를 취하며 항상 금융 민간설화의 역V자 형태를 띠는 것은 아닙니다. FIgure 1의 아쿠아 블루 라인은 81%의 시간 동안 네이비 블루보다 위에 있습니다. 제 생각에는, 2050년의 시장 역사가가 이 차트를 되돌아보며 '이것들은 서로 다르지만 똑같이 어리석은 두 라인이다'라고 말할 여지가 있습니다. 물론 이것이 그들의 선택적 해석이 될 것이라고 자만하는 것일 수도 있습니다.

과장(Exaggeration)

솔직히 말해서, 24개월 전에는 당신도 Roy Amara에 대해 들어본 적이 없었을 겁니다. 하지만 지금은 미래학 연대기에 깊이 정통한 사람처럼 그의 이름을 딴 법칙을 가볍게 언급하고 있죠. 아마도 이것은 약세론자가 의지할 수 있는 쉬운 논리일 뿐입니다. 그렇다 하더라도, 저는 이것이 고려할 가치가 있다고 생각합니다.

ChatGPT가 2022년 말에 등장했을 때의 흔한 말은 "혁신과 킬러 앱 사이의 역사적 지연 시간은 18~24개월"이었습니다. 제가 계산해보니 현재 27개월이 지났고... 최소한 이것이 고도(Godot; 고도를 기다리며라는 연극의 주인공)라고 말하는 검찰 측의 주장이 있습니다. AI 신봉자에게 이 말을 하면, 그들은 종종 오늘날 대규모 언어 모델(LLM)의 일일 활성 사용자(DAU)와 2010년대 초반 Facebook DAU를 비교하는 차트로 응답합니다. 전형적인 두 선을 겹쳐놓은 비교죠. 저는 이것이 특별히 통찰력 있는 비교라고 생각하지 않습니다. 당시 Facebook은 하나였지만(MySpace에 있던 몇몇 괴짜들을 제외하고), 오늘날 LLM은 여러 개입니다. 게다가, 소셜 미디어는 초기부터 각 DAU로부터 LLM보다 훨씬 많은 몰입도를 요구했습니다. 초기에 여러분은 소셜 미디어에 당혹스러운 사진, 정치적 성향, 살짝 작업걸듯한 '찌르기(poke)'까지 제공했습니다. 반면에, 냉소적으로 말하자면, GPT에는 날개 돋친 숙제와 구글 검색 지름길만 제공한다고 볼 수 있습니다.

AI 기술이 자신을 팔아먹는 생산성 기적이 아직 적어도 전체적으로는 경험되지 않았다는 것은 경험적으로 부정할 수 없습니다. 미국 생산성의 간략한 역사를 살펴보면: 노동통계국(BLS)에 따르면, 1970년대에는 연평균 1.8% 상승했고, 이어서 1.5%(80년대), 2.3%(90년대), 2.8%(00년대), 1.2%(10년대)였습니다. 지금까지 20년대는 1.9%로, GPT 이전과 이후에 각각 1.6%와 2.2%로 구성됩니다. 약간의 가속화가 있을 수 있지만, 게임 체인저라고 보기는 어렵습니다.

일부는 생산성 이점을 보기 위해서는 더 좁게 봐야 한다고 말할 것이며, 우리는 여기서 더 열광할 여지가 있다는 데 동의할 것입니다. FIgure 2는 Goldman Sachs의 AI 수혜자 바스켓의 상위 10개 구성 요소의 연간 생산성 성장률(직원당 매출 변화율로 대리)을 보여줍니다. 모든 기업이 이런 방식으로 정의된 효율성을 증가시켰으며, 두 곳을 제외한 모든 곳이 연간 5% 이상의 속도로 이를 달성했습니다. 매출 가중 평균 +16%(점선)는 AI에 약한 마음을 단단하게 해줍니다. 게다가, 생산성을 직원당 영업이익 성장으로 정의한다면, 이 10개 기업은 평균적으로 7,000달러 손실에서 3,500달러 이득으로 변화했습니다. 이것에 대한 퍼센트는 없습니다.

다시 말하지만, 지난 30개월의 서사는 AI만이 아니었습니다. 인플레이션은 매출을 부풀렸을 것입니다. Tech 섹터는 2022년 이후 대규모 인력 감축을 단행했습니다. 등등. 양쪽 모두 좋은 주장이 있지만, 저는 단기적인 숨 가쁨을 약간의 의구심으로 바라보는 진영에 있을 것입니다.

상품화(Commoditisation)

이것이 바로 DeepSeek가 손가락을 집어넣은 특별한 통증 지점입니다. AI가 몬테주마 왕국의 금처럼 쉽고 보편화된다면, 그 가치를 잃게 될까요? 다르게 말하자면, 약속된 생산성 붐이 실제로 존재한다 하더라도, 너무 많은 기업들 사이에 공유되어 특정 그룹에 대한 혜택이 사소해질 수 있지 않을까요?

이전 보고서에서 논의했듯이, 만약 효율성 증가가 경작 농업의 등장, 인쇄기, 신세계 개척, 산업혁명 또는 제2차 세계대전 이후 린 제조 붐처럼 심오하다고 가정하는 강세 시나리오에서, 우리는 오늘날의 1-2%와 비교하여 연간 3-5%의 10년 생산성 증가를 기대할 수 있습니다. 따라서 극단적 강세 시나리오에서, 여기서부터 300베이시스포인트(bps)의 증가에 대해 이야기할 수 있습니다. 30조 달러의 GDP에서, 아마도 연간 9,000억 달러의 잠재적 추가 수익이 발생할 수 있습니다. 하지만 이 파이는 얼마나 좁게 나눠질까요?

일부 시장 가격은 우리가 '누가 모든 파이를 독식했는가'라는 패러다임에 있을 수 있음을 시사합니다. 그림 3은 멀티플이 가장 높은 10개 미국 대형 Tech 또는 Communications 기업을 보여줍니다. 네이비 블루 막대는 현재 12개월 선행 PE 비율입니다. 그런 다음 다음 두 가지 가정에 기초하여 1년(아쿠아 블루), 2년(분홍색) 및 3년(보라색) 후의 암시된 수치를 보여줍니다:

기업이 시장이 예측한 수익 성장 추정치를 달성함

주가가 지난 5년간(또는 IPO 이후) 연간화된 속도의 10분의 1로 상승함

이것들은 보수적인 가드레일입니다. 이 10개 종목은 지난 5년 동안 평균 45%의 주가 상승을 경험했습니다. 우리는 5%를 가정합니다. 애널리스트들은 2027년 2월까지 12개월 동안 수익 성장이 총 30%에 이르고, 이후 12개월 동안 추가로 25%가 될 것으로 가정합니다. 이것들은 강력한 수치이지만, 우리는 그것들이 달성될 수 있다고 가정합니다.

3년 평균 85배입니다. 오늘날의 135배에 비하면 온건하지만, 여전히 할아버지가 죽이 목에 걸릴 정도의 수치입니다. 멱함수의 세계에서 멀티플에 집착하는 것은 구식이라는 주장이 있을 수 있습니다. 하지만 그런 종류의 밸류에이션을 정당화하려면 여전히 자신의 영역을 지배하고 오랫동안 계속 그렇게 해야 합니다. 그리고 원래 요점으로 돌아가자면, 어쩌면 AI는 결국 그렇게 어렵지 않을 수도 있습니다. 정말 유용하지만, 널리 이용 가능하고, 새로운 기업 귀족 계층의 창출에 도움이 되지 않을 수도 있습니다. 그런 경우에는 이러한 멀티플이 결국 부담으로 작용할 수 있습니다.

수익화

이것은 마지막 요점의 확장입니다: 정말로 현금화할 수 있을까요? 분명히 세부 사항은 귀하가 속한 특정 분야에 따라 달라질 것입니다; 가장 가시적인 LLM에 대해 생각해 봅시다. 많은 부분이 소문에 의존하지만, 합리적인 가정은 OpenAI가 매달 20달러를 지불하는 1,000만 명의 개인 유료 고객과 월 2,000달러를 지불하는 추가 100만 명의 비즈니스 고객을 보유하고 있다는 것입니다. 따라서 아마도 연간 약 260억 달러의 매출이 발생할 것입니다. 그렇다면 Elon Musk를 믿는다면 매출의 4배, Masayoshi Son을 믿는다면 12배 사이의 밸류에이션 범위가 될 것입니다. 중간을 취해 8배라고 부릅시다.

그림 4에서 볼 수 있듯이, 이는 구독 비즈니스 모델을 가진 다른 대규모 기술 기업들과 비교했을 때 완전히 정상적이며, 심지어 약간 저렴합니다. 하지만 이는 과대 선전의 수준과 상당히 어울리지 않습니다. 만약 이것이 매우 유용하긴 하지만 그저 또 다른 구독 서비스라면, 왜 Jim Cramer는 정신을 잃을 정도로 흥분하는 걸까요? 게다가, 각 LLM마다 정말로 충분한 독창성이 있어 구독자 기반 주위에 충분한 해자를 구축할 수 있을까요? 이미 수많은 이상한 이름의 챗봇이 있지만, Excel은 단 하나뿐입니다. 우리는 다시 상품화 지점으로 돌아왔습니다.

아마도 사후 편향일 수도 있지만, 제게는 당시에 전자상거래, 인터넷 검색 또는 소셜 미디어가 수익 창출 기회를 기하급수적으로 생성할 수 있는 경로를 상상할 수 있었다는 것이 상대적으로 직관적으로 느껴집니다. LLM의 경우 그러한 채널이 무엇인지 덜 명확합니다. 효용성은 높지만 수익성은 낮은 것들이 있다는 간단한 상기입니다. 비행기처럼 말이죠. 2020-22년 COVID 기간을 제외하면 지난 15년 동안 MSCI World Airlines Index의 평균 영업 마진은 6.6%이고, 포함하면 1.3%입니다. 둘 다 '월스트리트의 늑대' 같은 숫자는 아닙니다.

결론

우리는 이 글을 치티라는 범주화할 수 없는 연료를 태우는 신탁으로 시작했습니다. 대중문화에서 컴퓨터 지능은 보통 자동차보다 더 사악합니다. HAL, Skynet, VIKI, Ultron... 그리고 제게는 이 주제가 인류까지는 아니더라도 더 넓은 시장을 잠식할 위험이 있습니다. 현재의 흥분과 DotCom(그리고 실제로 다른 모든 역사적 순간) 사이의 큰 차이점은 집중도입니다. 그리고 실제로, 특정 동인에 의해 구동되는 집중도입니다.

Figure 5는 Deutsche Bank의 Jim Reid가 제공한 훌륭한 차트로, 특정 시점에 식별자로 주석이 달린 상위 5개 기업으로 구성된 S&P 500의 비율을 보여줍니다. DotCom보다 10포인트 높은 수준일 뿐만 아니라, 상위 5개 이름 모두가 기술 기업이라는 점입니다(참고로, 상위 10개 중 8개도 기술 기업이며, Berkshire Hathaway와 Walmart만이 예외입니다). 그리고 소셜 미디어가 활성화된 세계에서, 이러한 선도 기업들이 대중의 의식을 차지하는 정도는 아마도 더 클 것입니다. 따라서 이 시장에는 더 큰 반사성이 있을 수 있으며, 만약 이름난 기업들이 비틀거린다면, 그들은 전체 구조물을 함께 무너뜨릴 수도 있습니다.

<출처:man.com/insight>