투자와 사업에서 레버리지를 다루는 방법
어떻게 레버리지를 활용해 생존할 것인가라는 물음에 이효석 대표는 비용 절감, 자원 대비 높은 수익률 창출, 감당 가능한 수준에 대한 냉정한 판단을 해결책으로 내놓았다.
레버리지 비용을 낮추고 투입 자원 대비 높은 수익률을 내는 한편, 본인의 감당 가능한 수준을 냉정하게 판단해야 한다.
이효석 대표가 신간을 통해 레버리지 활용, 손절의 심리, AI 시대 투자의 기준을 제시했다.
어떻게 레버리지를 활용해 생존할 것인가라는 물음에 이효석 대표는 비용 절감, 자원 대비 높은 수익률 창출, 감당 가능한 수준에 대한 냉정한 판단을 해결책으로 내놓았다.
레버리지 비용을 낮추고 투입 자원 대비 높은 수익률을 내는 한편, 본인의 감당 가능한 수준을 냉정하게 판단해야 한다.
레버리지는 본질적으로 타인의 도움을 받는 행위다. 신뢰받는 사람은 타인으로부터 도움을 받을 때 거리낌이 없다.
이효석 대표는 신뢰를 실천하기 위해 항상 동일한 복장을 착용한다. 레버리지가 낮은 사람이 된다는 것은 곧 낮은 조달 비용을 갖춘 기업이 된다는 것과 같다.
이효석 대표가 강의 중 손절을 권유한 한 수강생이 그 자리에서 오열하는 사건을 경험했다. 손실이 주는 고통은 대니얼 카너먼이 제시했던 이익 대비 2배의 충격을 크게 웃돈다.
그는 이 경험을 통해 투자 교육자로서 수강생의 심리적 고통을 간과하고 너무 쉽게 조언했던 점을 반성하게 되었다고 고백했다.
그 안 되는 상황 자체가 너무 힘들니까 눈물을 막 흘리시더라고. 아 내가 너무 쉽게 얘기하고 있었구나. 이분은 얼마나 힘들어서 마음으로 고통받고 있는데 그런 걸 내가 너무 모르고 막 얘기했네.
손절은 자신의 실패를 완벽하게 인정하는 행위이기에 많은 사람이 어려워한다. 그 근간에는 자신의 잘못을 인정하지 못하는 인간의 본성이 자리한다.
지식과 경험이 많은 전문직일수록 오류를 받아들이지 못하는 경향이 강해, 시장에서 살아남으려면 겸손함이 필수적이다.
기업 경영의 목표를 '내가 죽어도 유지될 회사'에 두면 단기적 사고에서 벗어날 수 있다. 스티브 잡스 역시 이러한 철학을 가지고 지속 가능성을 경영의 가장 중요한 덕목으로 여겼다는 것이다.
단기 성과에만 매몰되면 장기적인 가치 창출이 어려우므로 지속 가능한 관점에서 접근해야 한다.
복리 시스템은 양극화를 심화시키는 부작용도 있지만, 장기적인 의사결정을 가능케 하는 가치도 지닌다.
단리 시스템이었다면 사람들은 단타 위주의 투기적 행동을 반복했겠지만, 시간을 누적해 사업을 운영할 때 복리는 압도적인 보상을 제공한다.
단순한 병목 현상을 넘어 AI 시대의 '해자(Moat)'를 파악하는 것이 우선이다.
에이전트 AI가 독자적인 경제 주체로 등장하는 미래에 대비해, AI가 창출한 가치를 어떻게 배분할지에 대한 거버넌스 논의가 필요하다.
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돈의 가치는 하락을 넘어 급락하고 있으며, 결국 타락으로 이어지는 경로에 있다. 전쟁 준비를 위한 국방비 증가와 이자 비용 문제로 인해 이러한 재정의 타락은 더욱 심화될 전망이다.
전 세계적인 금리 인상 기조와는 별개로 재정 건전성에 대한 우려는 지속되고 있다. 미국 재정 상황을 고려할 때 가치 하락의 유인은 계속해서 많아지는 추세다.
10년물 국채 금리에 CDS 프리미엄을 합산한 수치가 조달 금리로 간주된다. 10년물 금리에 CDS 프리미엄을 더한 것을 조달 금리로 볼 수 있다고 정의했다.
조달 금리가 상승하는 상황에서 컴퓨팅을 만드는 비용과 운용 금리 간의 관계, 특히 이 둘의 역전 여부가 핵심적인 리스크가 될 수 있다고 진단했다.
일론 머스크는 즉시 인도받는 컴퓨팅 자원에 대해 50%의 웃돈을 요구하며 이를 100% 수익률로 환산한 사례를 남겼다. 즉시 인도받는 컴퓨팅 자원에 대해 50%를 더 지불하는 것은 연 환산 수익률 100%와 같다는 분석이다.
현재 반도체 칩 가격이 4~5배까지 오르는 현상은 컴퓨팅 자원의 시간 가치가 그만큼 높다는 방증이다. 2년 후 인도받을 분량을 앞당겨 구매할 때 발생하는 비용은 사실상 고금리 구조와 동일하게 작용한다.
AI 시대 컴퓨팅 자원 확보의 중요성이 커지면서 관련 비용 상승이 기업과 투자자에게 미칠 파급력을 경계해야 한다.
AI 기술은 학습과 추론을 넘어 에이전트의 자율적 업무 수행으로 패러다임이 변화하고 있다. 이효석 대표는 에이전트의 역할이 개별 업무 수행을 넘어 조직적 협업과 자율적 AI 개발 단계로 진화했다고 평가했다.
현재 에이전트들은 인간의 관여 없이 정보 처리, 보고, 성능 최적화 등을 자기들끼리 수행하는 수준에 이르렀다.
에이전트가 다른 에이전트를 생성하거나 희생시키는 등 예측 불가능한 복잡성이 나타나는 점은 AI 산업의 폭발적인 성장세를 방증한다.
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