S&P500은 비싼가

패시브는 안전장치인가 증폭장치인가.

파월은 “우리는 전반적인 금융 여건을 들여다보고 우리 자신도 우리의 정책이 금융 여건에 영향을 미치는지 자문하는데 많은 측면에서 현재 주가는 상당히 고평가로 보인다”고 말했다. 단순하게 현재 S&P500 PER만 봐도 상당한 고평가 수준에 있다. 평균으로 하든 중간값으로 하든 최근 10년, 혹은 최근 30년으로 하든 고평가 수준에 있는 것은 맞아 보인다. 그런데 정말 그럴까?!

S&P500 PER

PER는 주가와 이익의 함수다. 로그 스케일로 본 S&P500 이익이다. 추세선 상단을 돌파했다. 기대감으로 주가가 먼저 올라가고 이익이 기대치를 충족시키면서 향후 기대치도 올라가면 주가는 다시 상승한다. S&P500은 여전히 이익이 기대치를 넘어서면서 그런 선순환을 타고 있는 국면이다.

S&P500 이익 성장

공교롭게도 어제 지인과의 통화에서 S&P500 현재 수준에 대해 이야기했었는데(개별 기업에 집중하는 가치 투자자들에겐 이례적인 일..ㅋ) 파월의 고평가 발언이 나왔다. 내가 봤던 자료는 올해 268 내년 304로 성장한다는 약간 지난 자료였고 지인이 알려준 자료는 올해 294까지 성장한다는 9월 최신 자료였다. 2026년은 그대로 304였다. 업데이트 된 예상대로 이익이 294까지 가면 올해에만 20% 성장으로 YTD S&P500 상승률이 대충 17% 내외인 걸로 알고 있는데 거의 비슷하게 가고 있다. 아래 그림에서 보면 과거 10년 이익 성장률이 9~10% 정도 수준(S&P500 상승률은 12% 내외)인걸 감안해 보면 최근 이익 성장률이 (이례적으로) 높은 편인걸 알 수 있다.

EPS 실적 예상

참고로 S&P500 미래 이익을 예상하는 접근법은 탑다운과 바텀업 방식이 있다. 탑다운은 거시경제 변수를 먼저 예측하고 산업별 영향을 분석해서 이익을 추정하고 바텀업은 각 애널리스트들이 해당 기업의 향후 실적을 예상한 것들을 모아 평균값을 내고 이를 합산(시가총액 가중 평균)하여 도출한다. 개인적으로는 바텀업 자료를 우선시한다. 위 자료는 바텀업.

6656/294=22.6 이고 269로 나누면 대략 24~25 수준이 된다.
대화의 결론은 대충 애널리스트들의 예상이익을 반영하면 FwPER 22.6 수준으로 과거에 비해 여전히 비싸긴 하지만 지금 보는 숫자 30에 비해서는 그리 많이 비싸보이진 않는다. 이익의 대부분이 IT관련 기업들이기 때문에 현재 성장의 주력인 AI, 로봇 같은 신사업 분야의 성장률이 어떻게 될지, 그리고 관세 같은 정책의 영향에 따른 인플레이션 향방이 중요할 것 같다 정도, 비싸지만 그리 많이 비싸지 않다.

미국 GDP 성장률
S&P500 포워드PER

상위 10개 기업의 시총 비중이 전체의 42% 정도를 차지하고 있으며 10개 기업 평균PER 56(테슬라 200 ㅋ)으로 높아보이긴 하지만 밸류에이션을 해보면 10개 평균으로도 과거처럼 버블이 들어간 지나친 고평가로 보이진 않는다. 예전 S&P500 밸류에이션에서도 거의 같은 이야기를 했었다. 동어반복 ㅋ

“요즘은 Mag-7이 거의 전부라고 생각해요. 사람들이 Mag-7에 대해서만 생각하죠. 솔직히 말해서, 지난 몇 년간 시장 수익률을 주도해 왔죠. 그래서 2021년에 저희가 제품을 출시했을 때, 가장 큰 비중을 차지했던 종목 중 일부는… 이건 공개된 종목이라 찾아보실 수 있어요. 사실 저희는 Mag-7 주식이에요. 월스트리트 저널은 저희에 대해 “가치 투자자가 대형 기술주를 산다”라는 기사를 썼는데, 마치 이상한 일인 것처럼 말했죠.

이 주식들 중 상당수는 주가수익비율(PER)이 매우 높았습니다. 엔비디아는 100달러였고, 아마존은 정말 높았습니다. 우리가 왜 이런 주식을 사야 할까요? 제 생각에는, 이런 무형 자산을 더하면 엔비디아는 CUDA 네트워크 효과를 가지고 있기 때문입니다. 엔비디아는 혁신으로 잘 알려진 기업 문화를 가지고 있습니다. 박사 학위 소지자를 많이 채용하고, 매우 유능한 인재들을 많이 채용합니다. 이 모든 요소들을 종합해 보면, 실제로 이 주식들은 당시 시장에서 가장 저렴한 주식 중 하나였습니다.

물론 4년이 흐른 지금, 시대는 변했고 모두가 엔비디아가 훌륭한 주식이라는 것을 알고 주가는 백만 배나 올랐습니다. 그러니 더 이상 싸지 않을지도 모릅니다. 하지만 이러한 요소들을 감안하면 상대적인 수치가 달라진다는 것을 알 수 있습니다. 기술처럼 무형 자산 집약 산업에 유리하게 전반적으로 시장 판도가 약간 바뀌는 것입니다. 하지만 더 중요한 것은, 이러한 산업 내에서도 예상대로 특정 기업들이 다른 기업들보다 이러한 조정을 통해 더 큰 수혜를 보는 경향이 있다는 것입니다.”

– Kai Wu

2021년에도 지금도 여전히 가치 투자자가 대형 기술주를 사면 이상한 일이 된다. 가치 투자자는 그저 한모금 빨 수 있는 담배꽁초들만 주워야 하거나 음식료주만 기웃거려야 한다고 생각한다. 세상은 아직도 가치 투자 3.0을 모른다..^^ Kai가 이야기한 엔비디아뿐만 아니라 내가 바로 전 글에서 이야기한 마이크로소프트 MSFT메타 META 역시 가치 투자 2.0의 기준으로는 쳐다보지도 못할 3.0 기업들이다. 그레이엄은 말할 것도 없고 버핏과 멍거를 신으로 추앙하는 가치 투자 스터디에서 이런 기업들 들먹이면 미친 놈 취급받을 것 ㅋㅋ 그럴 땐 구글의 주주리스트를 보여주면 된다. 제2의 멍거라는 리루가, 제2의 버핏이라는 빌 애크먼이, 그리고 제2의 그레이엄이라는 세스 클라만이 가치 투자자가 아닌가?!

위에서 S&P500 전체 이익 성장률이 최근 10년 동안 9~10%씩 성장했다고 말했다. r-g에서 g(성장률)가 r(할인율) 보다 훨씬 큰 상황(기억할지 모르겠지만 그레이엄은 7~8% 성장 기업을 성장주로 봤다. 더구나 최근 10년 이자율을 보면^^)에서 과거의 전통적인 밸류에이션 방법으로 가치 평가를 할 수나 있겠는가?! 전체 평균이 저럴진대 개별 기업단으로 내려가서 보면 10년 동안 15~20% 성장하는 기업이 수두룩할텐데 그런 기업들은 다 제외하고 저성장 저PER 담배꽁초 같은 기업들만 쳐다보겠다면, 유형자산만 잔뜩 들고 있는 기업들만 보겠다면…계속 그러시라. 늘 말했지만 3.0은 고사하고 2.0 기업도 드문 우리나라에서만 투자하겠다면 그래도 된다. 아니 그게 맞는 방법이다. 더구나 밸류업도 한다는데..^^

AI가 특히 중요하다고 했는데 통화 이후 뉴스에 엔비디아가 오픈AI에 대규모 투자를 한다는 뉴스가 나왔다…보자 마자 순환구조가 떠올라 으잉? 했었는데 아니나 다를까 어제 엔비디아 주가보니 시장에서도 별로 좋은 뉴스로 보진 않는것 같다. 엔비디아 돈이 오픈AI로 가고 이게 다시 엔비디아로 돌아온다라..ㅋ

NVDA 주가

모두가 확실하다고 예상하는 높은 성장률(20%)을 충족시키지 못할 때…높은 성장률이 지속될 수 없다는 걸 깨달았을 때…시장의 유동성이 마를 때…사람들이 자신의 수익률을 자랑할 때…FOMO로 부채를 들고 뒤늦게 뛰어드는 사람이 늘어날 때…오늘 본 자료에선 펀드로 들어오는 돈들이 조금씩 줄어들고 있지만 경기침체 확률은 30% 수준으로 낮은 편이라고~

내가 염려하는 부분은 S&P500 인덱스 같은 패시브 투자 비중이 너무 높아 시스템 리스크가 너무 커지진 않았는가 하는 것. 자칫 연쇄적인 악순환 고리로 들어갈 경우 전체 시장이 도미노 효과가 나타날 수도 있다. 안정적인 패시브 자금이 안전장치가 아닌 증폭장치가 되진 않을까 하는 그런 쓸데없는 걱정.

추가)
“MIT 미디어 랩의 연구원들은 ” 2025년 비즈니스의 AI 현황 ” 보고서에서 기업이 생성적 AI에 최대 400억 달러를 투자했음에도 불구하고 95%의 조직이 지금까지 투자 수익을 얻지 못했다는 사실을 발견했습니다…OpenAI의 Chat GPT와 Microsoft의 Copilot과 같은 도구는 광범위하게 테스트되었으며, 80% 이상의 조직에서 이러한 도구를 탐색하거나 파일럿 프로그램에 활용하고 있습니다. 그러나 이러한 도구가 개인의 생산성을 향상시키 더라도 전체 손익(P&L) 측면에서는 측정 가능한 영향이 거의 없다는 것이 연구 결과입니다.

기업 수준의 AI 시스템 역시 큰 인상을 남기지 못하고 있습니다. 연구진이 인터뷰한 대기업의 60%가 이러한 도구를 평가했다고 답했지만, 파일럿 단계까지 진행한 기업은 20%에 불과했습니다. 그리고 이를 본격적인 운영 모델로 전환한 기업은 5%에 불과했습니다. 도구가 거부된 주요 이유로는 상황 기반 학습 부족, 불안정한 워크플로, 그리고 일상 업무와의 불일치가 거론되었습니다…대기업들이 AI를 거부하는 한 가지 가능한 이유, 즉 ‘엉터리’를 파악했다고 밝혔습니다. 두 연구소는 직원들이 AI 도구를 사용하여 손쉽고 괜찮아 보이는 결과물을 만들어내고 있다고 지적합니다. 이들은 이를 “워크슬롭(workslop)”이라고 부르는데, 잘 정리된 슬라이드, 보고서, 요약, 또는 코드 등이 처음에는 유용해 보이지만 결국 불완전하거나 맥락이 부족하여 업무 부담을 다른 사람에게 전가하는 것을 말합니다.”

이제서야 깨닫고 있나보네..ㅋ 그렇게 과대평가를 말했었는데.

엔비디아를 이야기하는 글 하나를 읽고

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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