By Lance Roberts
(2024년 6월 11일 작성된 영문 기사의 번역본)
1999~2000년 시장에는 활발한 개인 투자자들이 꽤 많았다. 당시 ‘Y2K’에 대한 공포와 ‘인터넷’의 붐이 미디어 헤드라인을 채울 때, 차트를 보고 시장의 광란에 대해 글을 썼던 기억이 난다. 상당히 이분법적인 상황이었다.
한편에서는 컴퓨터가 2000년으로 바뀌는 날짜를 감당할 수 없어 세기의 전환이 “컴퓨터 시대의 종말을 가져올 것”이라는 우려가 있었지만, 동시에 인터넷은 엄청난 생산성 향상으로 전 세계에 활력을 불어넣을 것으로 전망되었다.
당시 S&P 500 지수, 특히 나스닥 지수는 연일 상승세를 이어갔다. 대형주들이 급등하면서 시장 폭은 상당히 약해 보였고, 인덱스 펀드와 ETF는 가중치를 유지하기 위해 상승하는 대형주를 매수해야 했다. 강화된 추세추종(positive feedback) 사이클은 연일 시장을 상승세로 이끌었다.
필자는 그때를 선명하게 기억한다. 그것은 투자자들의 21세기판 “골드 러시”였다.
흥미롭게도 그때와 비슷하게 지금 투자자들은 “인공지능”(AI)과 관련된 모든 것을 쫓고 있다.
1999년 인터넷의 등장으로 회사 이름에 “dot.com” 주소를 추가하는 기업이 늘었던 것처럼, 오늘날에는 기업 전망에 “AI” 전략을 발표하는 기업이 점점 더 많아지고 있다.
“경영진은 AI에 대한 이야기를 멈출 수 없다. 챗GPT 출시 이후 실적 발표에서 AI를 언급한 기업의 수가 급증했다. 실적 발표에서 AI가 언급된 횟수도 비슷한 증가세를 보였다."
– 액센츄어 기술 비전 2024 보고서
오늘날과 다른 점은 당시 기업들이 실제 매출, 수익, 기업 가치에 관계없이 주가가 상승할 수 있었다는 점이다. 오직 인터넷 혁명의 최첨단을 달리고 있는지 여부가 중요했다. 그러나 오늘날 인공지능 분야에서 더 높은 순위를 차지하고 있는 기업들은 실제 매출과 수익을 나타내고 있다.
이러한 차이가 당시처럼 실망스러운 결과로 이어질 위험을 제거할 수 있을까?
강제적인 자금 공급 열풍
위에서 언급한 바와 같이 1999년에는 이른바 ‘닷컴’ 거품이 커지면서, ETF 제공사와 지수 추적 매니저들은 지수와의 균형을 유지하기 위해 대형주를 대량으로 매수해야 했다.
지금 역시 ETF가 확산되고 투자자들이 패시브 ETF로 유입되는 자금이 증가하면서 대형주에 대한 강제 매수 열풍이 불고 있다.
“S&P 500 지수에서 상위 10개 종목이 전체 지수의 1/3 이상을 차지한다. 즉, 상위 10개 종목의 1% 상승은 하위 90%의 1% 상승과 같은 효과를 가져온다.”
“투자자가 패시브 ETF의 주식을 매수하면 모든 기초 기업의 주식을 매수해야 한다. 작년 한 해 동안 ETF에 막대한 자금이 유입되고 상위 10개 종목에 자금이 유입된 것을 감안하면 시장 안정성이라는 신기루는 놀라운 일이 아니다.”
당연히 가장 큰 비중을 차지하는 종목에 자금을 강제적으로 공급하면 시장 성과가 실제보다 더 견고하게 보인다. 6월 1일 기준, 전체 지수 대비 수익률을 상회하는 종목은 30%에 불과하다.
시가총액 가중 지수와 동일 가중 지수를 비교하면 좁은 시장폭은 훨씬 더 분명해진다.
그러나 시가총액 가중 상위 기업에 자금이 집중되면서 상위 종목의 시가총액은 닷컴 버블 당시보다 훨씬 높은 수준으로 계속 상승하고 있다.
지수에서 가장 큰 비중을 차지하는 기업에 대한 강제적 자금 공급은 2000년을 연상시키지만, 이런 부분이 즉각적인 시장 반전을 의미하지는 않는다. 만약 이것이 실제로 시장의 거품이라면 논리적으로 생각되는 것보다 훨씬 더 오래 지속될 수 있다.
2000년과 마찬가지로 결국 시장 반전의 원인은 현실이 기대에 부응하지 못할 때 발생한다. 현재 매출 성장에 대한 기대치는 기하급수적으로 높아지고 있는 추세다.
이러한 기대가 충족될 가능성은 분명 있지만, 어떤 일이 발생할 위험도 상당하다.
나무는 하늘까지 자라지 않는다
2000년에 닷컴 열풍의 주역이었고 지금의 엔비디아(NASDAQ:NVDA)였다고 볼 수 있는 시스코 시스템즈(NASDAQ:CSCO)와 같은 기업에 대해 투자자들이 지불한 가치는 현실적인 수준으로 돌아왔고 주가는 급락했다. 앞으로 인공지능도 마찬가지 상황에 처할 수 있다
최근 월스트리트저널에서는 다음과 같이 언급했다.
”AI는 2022년 말 오픈AI가 챗GPT를 세상에 공개한 이후 놀라운 속도로 발전해 왔으며, 모두가 마이크로칩 구매 경쟁에 뛰어들면서 엔비디아는 가장 큰 승자가 되었다. 무엇이 잘못될 수 있는지 보려면, 이것이 일반적인 투기 광풍이 아니라는 점에 유의해야 한다. 엔비디아의 수익은 주가만큼 빠르게 상승하고 있으므로, 거품이 있다면 그것은 순수한 주식 거품이 아니라 반도체 수요의 거품일 뿐이다. 잘못된 가격 책정이 있다면 2000년 당시 수익성 없었던 닷컴버블보다는 수익이 지속 불가능할 정도로 높았던 2007년의 은행들과 더 비슷하다.”
다음은 AI가 잘못될 수 있는 4가지에 대한 양질의 분석이다.
- 과대포장되었던 AI에 대한 수요가 감소한다.
- 경쟁으로 인해 가격이 낮아진다.
- 공급업체들이 더 많은 수익을 요구한다.
- 규모가 상관없다면 어떻게 될까?
전설적인 투자자 로저 맥나미(Roger McNamee)는 이렇게 말했다.
“AI에 대한 과대 광고에 완전히 매료된 기업과 언론인들이 있다. 투자자들이 AI를 믿기 전에 먼저 물어봐야 할 질문은 ‘어떻게 수익을 얻을 것인가? 금리 5%대 환경에서 하나의 훈련 세트를 수행할 때마다 사실상 50만 달러가 소요되는 것에서 어떻게 수익을 얻을까?’하는 것이다.”
항상 그렇듯이, 현재의 AI 주식 열풍은 장기적으로 볼 때 일련의 ‘투자 테마’ 중 하나에 불과하다.
“하지만 기업인수목적회사(SPAC), 암호화폐, 밈 주식, 그리고 금리가 너무 낮아서 주식만이 돈을 투자할 수 있는 유일한 곳이었던 지난번 시장의 상승세를 이끌었던 다른 모든 것에서 우리가 배운 부분이 있다면, 이런 것들이 반전되는 상황은 언제나 잔인하다는 점이다.”
- 허브 그린버그(Herb Greenberg)
그리고 필자가 앞서 강조했던 부분은 다음과 같다.
“이러한 호황은 혁신이 발전을 활용할 수 있는 훌륭한 투자 기회를 제공했기 때문에 큰 기회를 제공했다. 각 국면은 투자자들이 새로운 기회를 쫓으면서 10년 이상 지속된 뛰어난 시장 수익률로 이어졌다.”
AI와 관련된 모든 것이 투자자들의 상상력을 사로잡으면서 우리는 또다시 이러한 투기적 ‘열풍’을 경험하고 있다.
이전과 동일한 것은 다시 한 번 애널리스트와 투자자들이 “나무는 하늘까지 자랄 수 있다”고 믿는다는 점이다.
“‘나무는 하늘까지 자라지 않는다’는 독일 속담은 성장과 발전에는 자연적인 한계가 있음을 시사한다. 이 속담은 투자 및 은행과 관련하여 성장률이 높은 성숙 기업의 위험을 설명하는 데 사용된다. 어떤 경우에는 기하급수적인 성장률을 보이는 회사가 회사가 커져도 같은 속도로 성장이 계속될 것이라는 비현실적인 기대에 따라 높은 기업 가치를 평가받기도 한다. 예를 들어, 매출이 100억 달러이고 성장률이 200%인 회사가 몇 년 안에 수천억 달러의 매출을 달성할 것이라고 생각하기 쉽다.”
“하지만 일반적으로 회사의 규모가 커질수록 높은 성장률을 달성하기는 더 어려워진다. 예를 들어 시장 점유율이 1%인 기업은 2%를 쉽게 달성할 수 있으나 시장 점유율이 80%인 기업이 매출을 두 배로 늘리려면 시장을 더 키우거나 강하지 않은 새로운 시장에 진출해야 한다. 또한 규모의 비경제로 인해 기업이 성장함에 따라 효율성과 혁신성이 떨어지는 경향이 있다. 기업이 규모가 커질수록 성장률이 얼마나 빨리 둔화되는지 모델링하는 것은 주식 가치 평가에서 가장 어려운 요소 중 하나다.”
– 심플리커블(Simplicable)
1999년 인터넷 열풍은 개인 투자자들과 전문 투자자들 모두를 사로잡았다. 그리고 2000년 3월, 짐 크레이머(Jim Cramer)는 그 유명한 10년간의 ‘승자’ 목록을 발표했다.
인터넷이 우리의 삶과 일터, 미래를 어떻게 변화시킬지에 대한 무한한 가능성이 존재했으니 당연한 일이었다. 인터넷은 실제로 우리의 세상을 변화시켰지만, 기업 가치와 수익 증가라는 현실은 결국 환상과 충돌했다.
지금은 2000년과는 다르지만 비슷한 점이 있다. 이번에는 다를까, 아니면 또다시 나무가 하늘에 닿지 못할까?
안타깝게도 역사의 렌즈를 통해 되돌아볼 수 있을 때까지는 확실하게 알 수 없을 것이다.
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