고잉 인피니트 GOING INFINITE

좋아하는 작가 마이클 루이스의 신작이 나온 걸 얼마전에 알았다. 고잉 인피니트 GOING INFINITE 라는 제목으로 암호화폐 세계를 다룬 논픽션으로 한때 뉴스를 뒤덮었던 암호화폐 거래소 FTX의 창립자 샘 뱅크먼프리드(SBF)에 관한 이야기다. 연휴동안 책을 다 읽고 FTX에 관해 이야기해 달라고 몇 개의 AI에게 질문을 던졌는데 의외로(?) DeepSeek의 결과가 제일 마음에 들 정도로 정리가 깔끔했다.

고잉인피니트 책표지

책을 통해 내가 모르는 암호화폐 세계를 슬쩍 엿볼 수 있었는데 무엇보다 창립자 샘이 금융시장의 트레이더 출신이라는 것도 알게 됐고 효율적 이타주의자(Effective altruism)라는 사실도, 알고 보니 ADHD였다는 것도 알게 됐다. 타인의 감정을 제대로 느끼지 못하고 공감능력이 부족했다. 예, 아니오로 명확하게 답변할 수 있는 일조차 제대로 대답해 주지 않는 어른들을 이해하지 못하는 어린이였다. 바로 이 점때문에 트레이딩도 게임처럼 초연할 수 있어 초단타 매매회사인 제인스트리트에 쉽게 들어갈 수 있었지만 나중엔 이런 점 때문에 고객의 돈을 자기 마음대로 전횡하다가 파멸을 맞았다.

역시 새롭게 알 수 있었던 사실은 자신의 직업을 살려 알라메다 리서치를 먼저 설립해서 암호화폐 트레이딩을 했다가 후에 암호화페 거래소 FTX를 만들었다. 거래소로 들어온 고객들의 돈을 알라메다 리서치로 옮겨 전용하다가 손실을 크게 봐서 뱅크런이 왔을 때 줄 돈이 없어 파산한줄 알았는데 나중에 정산해 보니 고객들에게 돌려주고도 남을 돈이 있었다..ㅋ 문제는 단기로 들어 온 돈을 다른 암호화폐나 비상장기업 투자(트위터나 AI업체) 같은 중장기로 투자해서 만기일 미스매치가 난 게 컸다. 당시 암호화폐 가격의 급락에 따른 인출요구는 가지고 있는 현금으로도 충분히 대응할 수 있었지만 몇 가지 안좋은 일이 연속으로 겹치면서 시장에 미스매치가 드러나면서 먹잇감이 됐다.

마이클 루이스는 21년 말 샘과 주식교환을 검토하는 지인의 요청(샘이 어떤 사람인지 직접 만나보고 판단해 달라는)으로 샘을 만나 2년 동안 곁에서 지켜보고 이 책을 썼다. 공교롭게도 FTX의 흥망성쇠를 모두 지켜 본 목격자가 됐다. 21년 FTX의 매출은 10억 달러(20년 1억 달러)였는데 마이클 루이스가 처음 만나서 어느 정도의 돈을 제안하면 FTX를 매각하고 돈 버는 것 이외의 일을 할 것이냐고 묻자 골똘히 생각한 뒤 1,500억 달러라고 답한 뒤, “무한 달러”라고 생각한다고 번복했다. 아마도 이 말때문에 책 제목을 고잉 인피니트로 한 것 같다.

“무한은 그 어떤 경험, 관찰, 지식에 호소한다 해도 현실에서는 어디에서도 찾을 수 없다. 어떤 대상에 대한 사유가 그 대상과 크게 다를 수 있을까? 사유 과정이 대상의 실제 진행 과정과 다를 수 있을까? 다시 말해 현실에서 사유를 제거할 수 있을까?”
– 다비트 힐베르트

샘은 효율적 이타주의자였기 때문에 무한 달러가 필요한 이유는 지구상의 생명체인 인류가 맞닥뜨릴 수 있는 주된 존재적 위협을 해소할 계획(그것도 40세 이전에)을 세웠기 때문이다. 위협에는 핵전쟁, 코로나19 같은 치명적 전염병, 그리고 인류를 절멸시킬 수 있는 인공지능(AI)도 포함된다. 그리고 민주주의를 위협하는 공격들(트럼프도 그런 사람으로 판단했고 후에 얼마를 주면 대통령 선거에 나오지 않을 것인가 비밀 접촉을 한 것에 대해서도 책에서 언급한다..ㅋ) 산책이 끝날 무렵 마이클 루이스는 지인에게 전화를 걸어 당장 샘과 주식을 교환해도 된다고 확답한다…여전히 샘이 누구인지도 모른 상태로.

“언젠가 샘은 한국의 일부 종목이 오르면 정확히 12시간 뒤에 도쿄 증권거래소에서 일본의 특정 종목이 덩달아 오른다는 것을 발견했다. 과거 데이터를 찾아보자 과거에도 몇 달 동안 관련 종목에서 동일한 일이 일어난 것으로 나타났다. 그렇다면 이를 이용해 한국 주식이 오를 때 곧바로 일본 주식을 매수하여 수익을 올릴 수도 있다. 하지만 제인 스트리트 시스템은 이 정도로 만족하지 않았다. 한국의 주식 가격이 오르고 12시간 뒤에 일본 주식이 상승한 이유를 모르기 때문이다. 따라서 샘은 더 면밀하게 조사했다. 그는 한국과 일본의 ETF가격을 한 독일 은행의 트레이더가 움직이고 있음을 발견했다. 며칠마다 이 독일 은행의 트레이더는 한국과 일본에서 대량 매수 주문을 넣었다. 일과를 마치기 전에 한국 주식을 매수한 다음 일본 주식은 도쿄에 주재하는 동료가 일과 중에 주문하도록 맡겼다. 이제 제인 스트리트의 트레이더는 한국 ETF가 상승한 것으로 확인되면 그 독일인이 사망하거나 은퇴하거나 자신의 게으름이 어떤한 비용을 야기했는지 깨닫기 전까지 신나게 일본 ETF를 매수하면 되는 것이다. 샘은 많은 거래의 성공이 다른 트레이더나 매매 알고리즘의 무능에서 비롯되었음을 발견했다.”

샘은 암호화폐에서도 같은 전략을 사용해서 돈을 벌었다. 시장의 비효율성을 이용하는 전략을 썼는데 이는 제인 스트리트에서 했던 일이다. 다만 암호화폐 시장은 24시간, 7일 내내 돌아가므로 사람이 직접 하기보단 봇이 필요했고 그러려면 프로그래머가 필요했는데 고등학교 수학캠프에서 만났고 같은 MIT 출신 중국계 게리 왕을 영입했는데 이게 신의 한 수가 됐다. 게리가 암호화폐 거래소 선물시스템을 혼자 몇 일 만에 만들었다는 대목에선 눈을 의심했다..ㅋㅋ

“한국에서 비트코인이 미국보다 20퍼센트 더 비싸게 거래될 때 리플 코인은 25퍼센트 이상 더 비쌌다. 리플은 한국 암호화폐 시장의 비정상성을 이용할 길을 터줬다. 한국에서 XRP를 매도해 확보한 원화로 비트코인을 매수하고 비트코인을 미국으로 보내 매도해서 달러를 마련한 다음 그 달러로 XRP를 매수해 한국으로 보내는 방법이었다. 비트코인은 한국에서 미국보다 20퍼센트 더 비싸게 거래되었지만 리플 토큰에서 얻은 25퍼센트의 수익으로 충분히 매수할 수 있었다. 거래에서 기대되는 수익은 당초 20퍼센트에서 5퍼센트로 줄어들었지만 제인 스트리트의 기준으로는 상당한 수준이었다. 유일한 위험이라면 매매에 5~30초가 소요된다는 점이었다.”

한때 샘은 차세대 워런 버핏으로 추앙받았던 사람이었다. 금융계에서 떠오른 신성이자 경영의 신으로 떠받들었지만 책을 보면 조직 경영은 한마디로 엉망 진창이었다. 들어온 돈 233억 3500만 달러, 나간 돈 144억 4300만 달러, 예탁금 30억 달러를 빼면 60억 달러가 사라졌다. 여기에는 해킹(10억 달러)도 포함됐다.

동전 던지기에 관한 다른 예도 들었습니까?

네. 세계를 위한 선에 대해 고민하는 맥락에서 동전 던지기를 언급했습니다. 뒷면이 나오면 세계가 멸망하지만 앞면이 나오면 선이 두 배로 증가한다면 동전을 기꺼이 던지겠다고 말했습니다.

암호화폐 가격의 급등으로 예치금을 맡긴 사람들은 자신의 돈보다 더 많은 돈을 돌려받았을 것이라는 기사들도 많다. 그럼에도 판사는 피고가 지구상의 생명체과 문명의 존속이 달려 있더라도 재앙을 모면할 확률이 미세하게 높을 뿐인 동전 던지기를 기꺼이 할 사람이자 이런 게임을 즐기는 것이 그의 본성이라고 판단하고, 향후에도 기회가 주어진다면 이전에 했던 그런 일들을 몇 번이고 반복할 사람으로 가석방 없는 징역 25년 형을 선고했다. 물론 모범수로 잘 생활하면 반으로 줄어들 가능성도 있다.

양날의 검

SNS에 잡힌 인질 하나 또 구출

“2022년 11월에 있었던 송년회때 대화를 하다가 생긴 아이디어를 계기로 해외주식 재무제표를 분석할 수 있는 시스템을 일주일만에 만들었다. 데이터가 문제일 뿐, 분석방법이야 국내주식이나 해외주식이나 별반 차이가 없기 때문에 비교적 짧은 시간에 가능했다.

그리고 2023년 중반쯤 벤저민 그레이엄을 다시 제로베이스에서 공부하면서 새롭게 얻은 지식을 바탕으로 찰리 멍거와 워런 버핏의 머릿속 10초 분석을 생각하면서 초간단 내재가치 계산기를 하나 만들었다. 그레이엄이 쓴 모든 책을 다시 읽으며 생각하는 시간은 꽤 길었지만 만들기는 채 하루가 걸리지 않았다. 애시당초 이걸 만들려고 시작하진 않았지만 결과적으로 손에 쥔 건 계산기(또는 체중계)가 됐다.

초간단계산기이므로 그야말로 초간단했었는데 현재(24년 1월) 버전 5까지 오며 무수히 많은 정보들이 추가되면서 처음 컨셉인 초간단은 사라지고 온갖 정보들이 덕지 덕지 붙은 복잡한 계산기가 돼 버렸다. 만들고나서 처음엔 간단한 계산기니까 누구나 자유롭게 쓸 수 있도록 인터넷에 공개해 놓을까 싶은 생각도 있었지만 이런 저런 정보들(다른 곳에서 가져온 정보들도 있다)이 추가되면서 복잡해지고나니 그냥 조용히 나만 사용하자로 바뀌었다.

열역학 제2법칙은 사실이다. 고립된 계에서 엔트로피가 증가하는 현상만 일어나며 감소하지 않는다. 질서는 무질서로 바뀌기 마련이다. 다시 버전 1로 되돌리는 것은 가능하겠지만 보고싶은 정보에 대한 갈증은 결코 사라지지 않는다. 비가역적이다. 경제학 용어로 비탄력적이라고 할까..ㅋ 이젠 간단히 10초만에 기업의 개요를 확인하고 기초체력을 판단할 수 있게 됐다. 하나의 간단한 허들을 만든 셈이다. 작년에 V1.0일 때 기본 아이디어를 살짝 공개하긴 했었다~”

딱 1년 전 SNS에 남긴 글이다. 그리고 다음은 댓글로 남겨 둔 글.

“만약 어떤 사람이 특정 사업에 대해서 즉시 판단할 수 있을 정도로 알지 못한다면 한 달을 주어도 결과는 마찬가지일 것이다.”
– 워런 버핏

“버핏은 기업 매도를 위한 전화를 받는 순간 기업의 질적 측면을 즉시 이해한다며, 지금까지 매수한 기업들을 분석하는 데 기껏해야 5~10 분밖에 걸리지 않았다고 이야기합니다.”

“가끔은 제가 살펴보고 있는 기업에 대해 찰리에게 물어보곤 합니다. 그는 처음 보는 기업인데도, 거의 10초 안에 끝냅니다. 머릿속에서 그렇게 빨리 처리하는 모습에 놀랐습니다. 제가 몇 주 동안 살펴보고 있던 기업이었는데, 그는 바로 제가 이해하지 못한 것을 찾아냈습니다.”
– 모니시 파브라이

“배런스 기사를 읽은 후, 주식에 대한 멍거의 실사는 두 시간도 채 걸리지 않았습니다.”

“돌아보면 참 아이러니인게 난 누구처럼 탭댄스를 추며 출근하지도 않을뿐더러 기업 재무제표 하나하나 씹고 뜯고 맛보고 즐기면서 소중한 시간을 보내기엔 내 인생이 너무 아깝단 생각이 들어 10년 넘은 스터디도 그만 두고 직접투자도 거의 안하고 맡겼는데 정작 남는 시간에 재무제표 분석 시스템을 만들었다..ㅋㅋㅋ 물론 내가 하기 싫은 일을 자동화하고 싶은 욕구의 발현이라고 본다. 돈은 안되는 일이다~ 그래서 버틀러나 스톡워치 같은 국내 사이트들이 잘 되길 바란다.”

구루포커스의 DCF계산기(유료고객만 4만명이 넘는다)를 보고 내가 생각했던 것과 유사해서 놀랐던 감상도 댓글에 적어놨었는데 바로 엊그제 그에 필적할 만큼 뛰어난 내재가치 계산기를 제공하는 미국 사이트를 하나 발견했다. 우리나라와 달리 유료도 거부감없이 잘 받아들여서 그런지 이런 종류의 분석 서비스는 여전히 미국이 압도적이다.

검을 든 버핏

추가로 작년 추석즈음엔 순간 떠오른 아이디어로 투자 전략 지도를 만들었다. 좋은 기업인지 아닌지 판별하는 기계다. 이로써 좋은 가격인지 판단하는 내재가치 계산기와 함께 양날의 검을 가지게 됐다..ㅋ

DeepSeek 사용해 봤더니

AI산업 판을 뒤흔든 도전자, 딥시크

어젯밤 중국 AI 스타트업 DeepSeek이 미국 주식시장을 뒤흔들어놨다. 지난 주말부터 SNS를 뒤덮더니 급기야 지난 밤 중국으로의 반도체 수출 금지와 거대한 자본으로 해자를 만들어 AI산업에서 앞서 가던 미국 IT기업들의 주가를 끌어 내렸다. 특히 AI 대장주 엔비디아 시가총액이 하루에 850조(5,890억 달러)가 사라졌는데 이는 주식 역사상 가장 큰 하락이다. 우리나라 1년 예산보다 훨씬 큰 금액이고 웬만한 국가의 GDP를 능가하는 금액이다.

“시장의 한 영역에 너무 많은 집중이 있었습니다. AI가 주요 테마 시장이었습니다. 그런데 갑자기 그 시장에 불확실성이 생기면, 초기 반응은 먼저 매도하고 나중에 질문하는 것입니다.”

이런 하락의 이유는 DeepSeek이 최신 AI 모델 중 하나를 훈련하는 데 560만 달러(이 숫자에 대한 의문은 있다…High-Flyer Quant는 모델을 훈련하기 위해 미국 수출 제한이 발효되기 전에 10,000개가 넘는 Nvidia GPU를 확보했고, 무역 장벽에도 불구하고 대체 공급 경로를 통해 50,000개의 GPU로 확장했다는 말도 있다)만 들었다고 발표했기 때문이다. 경쟁사인 OpenAI의 GPT-4 모델은 훈련하는 데 1억 달러가 넘게 들어갔던 것과 비교하면 AI 모델이 현재 사용하는 것보다 훨씬 적은 칩과 에너지를 필요로 할 수 있다는 우려를 불러일으켜서 지금과 같은 엔비디아의 하이엔드 칩에 대한 수요가 줄어들 수도 있다는 염려가 시장 전체를 움직였다. 어쩌면 중국의 작은 스타트업에게도 밀릴 수 있다는 불안감일 수도..

DeepSeek 성능 비교

“포괄적인 평가 결과 DeepSeek-V3는 다른 오픈 소스 모델보다 성능이 뛰어나고 선도적인 폐쇄 소스 모델과 비슷한 성능을 달성합니다. 뛰어난 성능에도 불구하고 DeepSeek-V3는 전체 학습에 2,788M H800 GPU 시간만 필요합니다. 또한, 그 훈련 과정은 놀라울 정도로 안정적입니다. 전체 훈련 과정에서 회복 불가능한 손실 급증을 경험하지 않았고 롤백을 수행하지도 않았습니다.”

훨씬 적은 자원을 사용하면서도 주요 AI벤치마크 테스트에서 언어모델 코딩과 수학적 추론에서도 OpenAI의 GPT-4o에 밀리지 않는 결과를 보였다고 하니 미국의 정책이 있다면 그에 대응하는 중국의 대책도 무시하지 못할 수준인 것으로 보인다. DeepSeek을 만든 량원펑은 85년 생으로 퀀트 헤지펀드(선물 투자 중심) 설립자 출신으로 중국 4대 퀀트 펀드에 들 정도로 수익률도 좋았다고 하는데 운용 자산(AUM)이 약 150억 달러로 성장했지만 다른 기사들을 보니 2021년에 많은 돈을 잃고 투자자들이 빠져나갔다고 한다. 2018년 부터 AI로 방향을 틀어 연구개발하다가 2023년 5월 DeepSeek을 분사했다. 퀀트 펀드 운용모델에서 축적된 기술과 자원으로 AI분야에서 한 획을 그었다.

“모든 사람이 다른 사람의 아이디어에서 이익을 얻는다는 생각입니다. 아무도 다른 사람을 ‘앞지르지’ 않고, 어떤 나라도 다른 나라에 ‘지지’ 않습니다. 좋은 아이디어에 대한 독점권은 없습니다. 모두가 다른 사람에게서 배우고 있습니다.” 따라서 중요한 것은 실행입니다.
– Yann Lecun, Meta의 수석 연구원

내게 아이러니한 장면은 앞서가던 미국 AI업체들은 폐쇄형 모델에 주력했고 후발주자인 중국의 DeepSeek은 오픈소스인 개방형 모델을 추구했다는 점이다. 미국 AI업체들이 하드웨어 스펙에 주력해서 자본을 끌어 모으는 데 집착한 반면, DeepSeek은 소프트웨어 효율성에 주력해서 저사양 고성능을 만들었다는 점이다. 뭔가 뒤바뀐 느낌이 없는가?! OpenAI가 오픈이란 이름에 걸맞지 않게 폐쇄모델을 지향하고 있는 게 우습게 된 상황이다. 량원펑은 이렇게 말했다. “진정한 해자는 지속적인 혁신 능력에 있다고 본다.” 바로 일론 머스크가 경제적 해자에만 집착하는 버핏에게 했던 말이다..ㅋ

DeepSeek 성능

한번 사용해 봤다. 시험문제를 풀게 하거나 번역을 시키거나 하진 않고 예전 ChatGPT에게 했던 것처럼 투자에 대한 기본적인 질문들을 했더니 깔끔하게 잘 정리된 답을 한다. 버핏의 투자방법에 대해 대화를 나누다가 내재가치 계산에 대한 이야기로 자연스럽게 흘러 가더니 녀석이 짤막한 예만 들어준다.

“한 회사가 연간 1억 달러의 잉여 현금 흐름을 창출하고 버핏은 향후 10년간 매년 5%의 성장률을 예상한다고 가정해 보겠습니다. 버핏은 8%의 할인율을 사용합니다(필요한 수익률과 위험 허용 범위를 반영). 내재가치는 10년간의 할인된 현금흐름과 할인된 만기 가치의 합이 될 것입니다…버핏은 내재가치는 정확한 숫자가 아니라 범위이며 판단이 필요하다고 말했습니다. 그는 종종 투자를 농장이나 임대 부동산의 가치 평가에 비유하며 단기적인 시장 변동보다는 장기적으로 창출할 수 있는 현금에 초점을 맞춥니다. 요약하면, 버핏의 접근 방식은 DCF 분석에 기반을 두고 있지만 그의 진정한 능력은 내재가치 계산에 중요한 입력인 비즈니스의 품질, 경영진, 경쟁적 위치를 평가하는 능력에 있습니다.”

그래서 바로 네가 짧게 예로 든 기업의 내재가치를 정확하게 계산하는 방법을 구체적으로 알려 달라고 해봤더니,

가상의 회사: ABC Corp 현재 잉여현금흐름(FCF): 1억 달러(0년차) 예상 FCF 성장률: 연간 5%(향후 10년간) 할인율: 8%(버핏의 요구 수익률 및 위험 허용 한도 반영) 최종 성장률: 3%(10년차 이후의 성장률, 영구적으로 가정)

가상기업의 현재가치 계산

(깔끔하게 수식과 표를 그려준다)

그리고 터미널밸류(영구 가치)까지 깔끔하게..

가상기업의 영구 가치

그리고 나서 안전마진을 20~30% 두는 것이 좋다면서 스스로 25% 안전마진으로 계산한 결과를 보여 준다.

Adjusted Intrinsic Value=$2,413.19×(1−0.25)=$1,809.89million

그리고 다음 단서도 잊지 않는다. “이는 단순화된 예시이며, 실제 가치 평가에는 부채, 현금 및 기타 요인에 대한 조정을 포함하여 더 자세한 분석이 필요합니다. 버핏의 진정한 능력은 DCF 모델의 중요한 입력인 비즈니스의 질과 경쟁력 있는 해자를 평가하는 능력에 있습니다. 할인율과 성장 가정은 주관적이며 가치 평가에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.”

AI는 이런 간단한 공식이 있는 문제들을 해결하는 데 우리 인간보다 훨씬 빠르고 정확하며 탁월하게 뛰어나다. DCF로 내재가치를 계산하는 공식은 이렇게나 간단한 일이다. 인간인 나도 10초도 안걸려 계산할 수 있다..ㅋㅋ 더이상 이런 단순 계산을 잘하는 게 아무런 우위가 아닌 세상으로 이미 접어들었다. AI가 친절히 안내하듯 진정한 능력은 DCF 모델의 중요한 입력인 비즈니스의 질과 경쟁력 있는 해자를 평가하는 능력에 있고 어쩌면 량원펑과 일론 머스크가 강조했듯 지속적인 혁신과 그걸 가능하게 하는 조직 문화일지도 모르겠다. 그리고 결핍이나 재제가 오히려 창의성을 낳는지도. 이런 것들은 정확하게 숫자로 측정하기 어렵다..^^

“파괴적인 기술 앞에서 폐쇄적인 소스로 형성된 해자는 수명이 짧습니다. OpenAI는 폐쇄적이라 하더라도 다른 사람이 추월하는 것을 막을 수 있습니다. 따라서 우리는 팀에 가치를 부여합니다. 그 과정에서 동료들은 성장하고 많은 노하우를 축적하며 혁신적인 조직과 문화를 형성해왔고, 이것이 바로 우리의 해자입니다.”
– 량원펑

연휴에 조금 더 사용해 보겠지만 ChatGPT를 처음 사용했을 때와 마찬가지로 여전히 난 왜 내가 AI와 대화를 하면서 뻔하디 뻔한 답을 들으면서 AI를 학습시켜야 하는지 그 이유를 잘 모르겠다..ㅋ