글로벌 혁신기업에 투자하고 있는가?
김민균 미래에셋증권 고객자산배분본부장
The Economist지는 지난 일 년간 시가총액 기준 상위 3000개 기업의 ‘초과 이익(10% 이상)’을 조사한 결과, 전 세계 GDP의 약 4%에 해당하는 4조 달러 규모의 초과 이익이 발생하고 있다고 합니다. 여기서 초과 이익이란, 기업의 투하 자본 이익률(ROIC)의 10%를 넘는 부분에 해당하는 이익을 말하며, 이러한 이익은 서구, 특히 미국에 크게 집중되어 있습니다. 세부적으로 미국 기업은 4조 달러의 초과이익 중 약 41%를 차지하고, 유럽 기업은 21%를 차지합니다.
Data as Capital, 초과이익의 원동력
전 세계 기업 중 유독 미국 기업들이 초과 이익을 많이 낼 수 있는 이유는 무엇일까요? 그것은 바로 미국 기업들이 “데이터 경제” 선점이라는 막강한 경쟁력을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다. 1차산업부터 4차산업까지 산업 발전 단계별 생산요소들을 살펴보면, 1~3차 산업은 “토지, 노동(인력), 자본”이라는 3요소의 조합으로 생산하는 반면, 4차 산업에서는 “데이터”라는 새로운 생산요소가 등장하게 됩니다. 생산요소로서의 “데이터”는 줄어들거나 훼손되지 않는 것은 물론, 다른 데이터와 결합하여 시너지 효과를 발생시켜 그 가치가 몇 배로 증대됩니다.
또한 데이터는 토지, 노동(인력), 자본과 같이 인플레이션이 발생하는 생산요소가 아니기 때문에, 최근과 같은 비용상승(인플레이션) 국면에서 통제를 덜 받는 생산요소이기도 합니다. 때문에 데이터를 생산요소로 활용하는 4차산업 기업들은 타 산업 대비 마진율이 높고, 빠른 수익 성장성을 보입니다. 일찍이 미국 빅테크 기업들은 생산요소로서 데이터가 가진 파급력을 포착하여 이를 선점하기 위한 플랫폼 비즈니스를 선도하였습니다.
특히 최근 미국과 같이 5%가 넘는 수준의 높은 금리 환경에서는 충분한 수익성이 뒷받침되지 못할 경우, 이자 비용의 급격한 부담으로 비즈니스가 지속되기 어렵습니다. 높은 금리 환경은 자본과 인력을 수익성이 낮은 기업에서 높은 기업으로 재분배시킬 것이며, 초과 이익을 내는 기업들은 오히려 침체 전보다 점유율과 마진이 증가하게 될 수 있습니다. 비즈니스 모델의 전환 속도도 더 빨라지는 중
산업 단계의 차수가 높아질수록 다음 차수의 산업이 태동하는데 걸리는 시간은 더욱더 짧아지고 있습니다. 기존 기술의 혁신 속도는 무어의 법칙(반도체 집적회로 성능은 2년마다 두 배로 증가한다)과 라이트의 법칙(생산량이 2배가 될 때마다 비용은 일정한 비율로 감소한다)에 기반해왔습니다. 특히 이러한 혁신의 속도는 디지털 환경의 도래로 더욱 가속화되고 있는데, 디지털 기반 비즈니스는 규모를 확장하는데 추가 비용이 거의 제로 수준으로 낮춰져 있기 때문에 더 빠른 속도로 기존 비즈니스를 위협하고 있습니다. 한때 난공불락이었던 비즈니스 모델이 한순간에 뒤바뀐 사례를 최근 많이 볼 수 있는 이유입니다.
이렇듯 비즈니스 모델이 빠르게 바뀐다는 것은 투자자 입장에서 투자할 만한 기업 역시 빠르게 바뀌고 있음을 시사합니다. 투자자들은 새로운 기술에 대해 열린 유연한 사고를 가지고, 항상 자신의 포트폴리오에 대한 점검을 해야 합니다. 자신이 투자하고 있는 대상이 혁신적 기술을 보유한 기업인지 아니면 패러다임을 빼앗기고 있는 기술을 보유한 기업인지 다시 한번 점검해보아야 할 시간입니다. 자산배분 관점에서 근본적으로 생각해야 할 질문
대부분의 이코노미스트는 자산 배분을 할 때 경기 국면에 맞춰 주식과 채권 사이의 비중을 조절하거나, 국가별 비중(Country Allocation)을 조절하게 됩니다.
하지만, 산업 발전의 단계별(1차~4차)로 비용과 수익성의 비대칭성이 커지는 상황에서, 투자자들이 자산배분에 있어 근본적으로 생각해야 할 질문은 “나의 포트폴리오는 글로벌 혁신 기업에 충분히 투자하고 있는가”라고 생각합니다. 특히, 최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 상용화됨에 따라 AI를 활용하여 성장을 누리는 기업들의 부가가치는 더 커질 것으로 예상됩니다. Goldman Sachs에 따르면, 생성형 AI의 채택은 향후 10년간 노동 생산성을 약 1.5pp/년씩 상승시켜 연간 GDP를 7% 증가시킬 수 있다고 추정합니다.
하지만, 아직 생성형 AI가 GDP에까지 전방위적인 성장 영향을 미치는 데에는 향후 몇 년의 시간이 더 소요될 것으로 예상되기에 AI로 인한 수익화를 빠르게 실현시킬 수 있는 기업에 선별적인 투자가 필요합니다. 우선적으로 생성형 AI의 기본 모델을 개발하는 소수의 미국 빅테크 기업들이 좋은 위치에 포지셔닝해 있으며, 반도체 업체와 클라우드 컴퓨팅의 하이퍼스케일러도 AI 투자 증설 트렌드의 수혜업종으로 볼 수 있어 지속적인 관심이 필요합니다.
Data as Capital, 초과이익의 원동력
전 세계 기업 중 유독 미국 기업들이 초과 이익을 많이 낼 수 있는 이유는 무엇일까요? 그것은 바로 미국 기업들이 “데이터 경제” 선점이라는 막강한 경쟁력을 가지고 있기 때문이라고 생각합니다. 1차산업부터 4차산업까지 산업 발전 단계별 생산요소들을 살펴보면, 1~3차 산업은 “토지, 노동(인력), 자본”이라는 3요소의 조합으로 생산하는 반면, 4차 산업에서는 “데이터”라는 새로운 생산요소가 등장하게 됩니다. 생산요소로서의 “데이터”는 줄어들거나 훼손되지 않는 것은 물론, 다른 데이터와 결합하여 시너지 효과를 발생시켜 그 가치가 몇 배로 증대됩니다.
또한 데이터는 토지, 노동(인력), 자본과 같이 인플레이션이 발생하는 생산요소가 아니기 때문에, 최근과 같은 비용상승(인플레이션) 국면에서 통제를 덜 받는 생산요소이기도 합니다. 때문에 데이터를 생산요소로 활용하는 4차산업 기업들은 타 산업 대비 마진율이 높고, 빠른 수익 성장성을 보입니다. 일찍이 미국 빅테크 기업들은 생산요소로서 데이터가 가진 파급력을 포착하여 이를 선점하기 위한 플랫폼 비즈니스를 선도하였습니다.
특히 최근 미국과 같이 5%가 넘는 수준의 높은 금리 환경에서는 충분한 수익성이 뒷받침되지 못할 경우, 이자 비용의 급격한 부담으로 비즈니스가 지속되기 어렵습니다. 높은 금리 환경은 자본과 인력을 수익성이 낮은 기업에서 높은 기업으로 재분배시킬 것이며, 초과 이익을 내는 기업들은 오히려 침체 전보다 점유율과 마진이 증가하게 될 수 있습니다. 비즈니스 모델의 전환 속도도 더 빨라지는 중
산업 단계의 차수가 높아질수록 다음 차수의 산업이 태동하는데 걸리는 시간은 더욱더 짧아지고 있습니다. 기존 기술의 혁신 속도는 무어의 법칙(반도체 집적회로 성능은 2년마다 두 배로 증가한다)과 라이트의 법칙(생산량이 2배가 될 때마다 비용은 일정한 비율로 감소한다)에 기반해왔습니다. 특히 이러한 혁신의 속도는 디지털 환경의 도래로 더욱 가속화되고 있는데, 디지털 기반 비즈니스는 규모를 확장하는데 추가 비용이 거의 제로 수준으로 낮춰져 있기 때문에 더 빠른 속도로 기존 비즈니스를 위협하고 있습니다. 한때 난공불락이었던 비즈니스 모델이 한순간에 뒤바뀐 사례를 최근 많이 볼 수 있는 이유입니다.
이렇듯 비즈니스 모델이 빠르게 바뀐다는 것은 투자자 입장에서 투자할 만한 기업 역시 빠르게 바뀌고 있음을 시사합니다. 투자자들은 새로운 기술에 대해 열린 유연한 사고를 가지고, 항상 자신의 포트폴리오에 대한 점검을 해야 합니다. 자신이 투자하고 있는 대상이 혁신적 기술을 보유한 기업인지 아니면 패러다임을 빼앗기고 있는 기술을 보유한 기업인지 다시 한번 점검해보아야 할 시간입니다. 자산배분 관점에서 근본적으로 생각해야 할 질문
대부분의 이코노미스트는 자산 배분을 할 때 경기 국면에 맞춰 주식과 채권 사이의 비중을 조절하거나, 국가별 비중(Country Allocation)을 조절하게 됩니다.
하지만, 산업 발전의 단계별(1차~4차)로 비용과 수익성의 비대칭성이 커지는 상황에서, 투자자들이 자산배분에 있어 근본적으로 생각해야 할 질문은 “나의 포트폴리오는 글로벌 혁신 기업에 충분히 투자하고 있는가”라고 생각합니다. 특히, 최근 ChatGPT와 같은 생성형 AI 기술이 상용화됨에 따라 AI를 활용하여 성장을 누리는 기업들의 부가가치는 더 커질 것으로 예상됩니다. Goldman Sachs에 따르면, 생성형 AI의 채택은 향후 10년간 노동 생산성을 약 1.5pp/년씩 상승시켜 연간 GDP를 7% 증가시킬 수 있다고 추정합니다.
하지만, 아직 생성형 AI가 GDP에까지 전방위적인 성장 영향을 미치는 데에는 향후 몇 년의 시간이 더 소요될 것으로 예상되기에 AI로 인한 수익화를 빠르게 실현시킬 수 있는 기업에 선별적인 투자가 필요합니다. 우선적으로 생성형 AI의 기본 모델을 개발하는 소수의 미국 빅테크 기업들이 좋은 위치에 포지셔닝해 있으며, 반도체 업체와 클라우드 컴퓨팅의 하이퍼스케일러도 AI 투자 증설 트렌드의 수혜업종으로 볼 수 있어 지속적인 관심이 필요합니다.