AI가 바꿔도 투자자는 돈을 잃는 이유

80년대 중반 기업 가치를 평가할 당시에는 데이터와 도구의 제약으로 단순한 모델링이 주를 이뤘다.

현재는 AI와 강력한 분석 도구가 등장했으나, 가치평가의 본질은 여전히 자산에서 기대되는 현금흐름의 현재가치라는 첫 재무 수업의 내용으로 귀결된다.

수치 중심의 모델링보다 기업의 이야기를 담는 과정이 더 중요해졌으며, 사람들은 가치평가의 본질이 기업의 이야기를 들려주는 데 있다는 것을 잊지 않아야 한다.

할인율 산출은 분석의 일부일 뿐, 가치평가에서 실수가 발생하는 주된 원인은 매출 성장과 마진, 재투자 가정을 잘못 잡았기 때문이라는 점을 다모다란 교수는 깨달았다.

할인율 추정에 과도한 시간을 할애하는 것은 평가의 핵심을 놓치는 방향이다.

평가하려는 기업의 핵심 사업을 이해하고 비즈니스 모델을 파악하는 데 더 많은 시간을 써야 한다.

스프레드시트에서는 성장률을 마음대로 높일 수 있어 근거 없는 숫자 조작이 가능하다.

매출 성장률과 마진 가정은 회사가 어떤 곳이고 무엇을 하며 어떤 시장을 노리는지와 연결되지 않으면 단순한 숫자일 뿐이다.

엑셀 수치가 현실과 동떨어지지 않도록 제약하는 조건으로서 스토리가 기능하며, 숫자 뒤를 들여다보는 과정이 중요하다.

경영진이 자기 이야기를 전하는 방식에는 편향이 있을 수 있으므로 비판적 수용이 필수적이다.

투자자는 경영진의 이야기를 듣되 자신의 돈이 투자되기에 그 이야기를 듣고 반박하는 것이 의무다.

투자자들이 곤경에 빠지는 이유 중 하나는 남의 이야기를 그대로 믿기 때문이며, 투자 실패 책임을 외부로 돌려서는 안 된다.

앞으로 5년 뒤 AI 분야에도 조정이 오면서 승자라고 고른 대상이 승자가 아니었던 탓에 돈을 잃는 사람들이 나올 수 있다.

그럼에도 불구하고 AI는 큰 흐름에서 우리의 삶을 바꿀 것이며, 인류는 역사 내내 그런 식으로 발전해 왔다.

투자자의 역할은 경영진을 무조건 따르는 것이 아니라 질문하고, 필요하면 반박하며 견제하는 것이다.

가치에 대한 의견이 갈릴 때도 성장률이나 마진 재투자 자체보다 그 밑에 깔린 회사의 이야기에서 갈리는 경우가 대부분이다.

CNBC 토론처럼 단순한 주당순이익 성장률 숫자 논쟁보다 단위경제성, 확장 한계 등 기업 본질을 다루는 것이 훨씬 건전하다.

투자자는 기업과 단위경제성, 확장 한계, 그리고 그 지점에서 왜 의견이 갈리는지를 다룰 때 훨씬 건전한 투자를 할 수 있으며, 가치평가는 미래의 불확실성을 안고 결정을 내리는 현실적인 과정이다.

금융권의 ‘가치는 범위로 봐야 한다’는 책임 회피성 발언이다.

투자자는 스페이스X를 18억 달러에 살지 말지 정해야 하듯이, 매수와 매도 중 하나를 선택해야 하는 현실적인 결정자다.

데이터 부족보다 미래가 통제 밖에 있다는 사실을 받아들여야 하며, 투자는 철저히 현실적인 과정이지 완벽한 답을 찾는 일이 아니다.

헤지펀드와 사모펀드, 벤처캐피털은 지난 20년간 패시브 투자보다 낮은 성과를 보였다.

‘스마트 머니’는 환상이며, 특정 시기에 잠시 운이 좋았던 사례가 과대평가되는 경우가 많다.

손실을 외부 탓으로 돌리는 오만한 투자자보다 운과 시장 상황을 인정하는 겸손한 투자자가 되어야 한다.

남들이 모르는 것을 안다고 착각하는 태도는 위험하다.

자신을 과신하며 레버리지를 과하게 쓰는 경영진을 주의해야 한다.

어떤 상황에서도 되돌아갈 수 있는 안정된 숫자가 있는 것이 아니라, 가격과 가치는 시장 변화에 따라 유동적이다.

투자자는 그 순간의 가격과 가치를 보고 행동을 결정할 뿐, 고정된 내재가치를 맹신해서는 안 된다.

합법적 내부 정보나 차익거래 외에 절대적인 확신은 불가능하다.

확신이 흐릿하다면 분산 투자가 원칙이며, 패시브 상품에 투자하고 일상으로 돌아가는 것이 현명하다.

자신이 모르는 것을 안다고 믿는 잘못된 확신이 파멸의 원인이 되며, 오만한 돈이 훨씬 위험하다.

AI는 1980년대 개인용 컴퓨터, 1990년대 닷컴 인터넷, 2000년대 초 소셜 미디어와 스마트폰을 잇는 네 번째 큰 변화다.

이 분야에 막 뛰어든 기업들은 잠재력은 크지만, 당장 확인된 실체가 거의 없어 펀더멘털보다는 심리와 모멘텀이 주가를 견인한다.

스스로 투자자라 말하는 사람들 대부분은 실제로는 트레이더에 가깝다.

사용자 수나 매출 성장만으로 평가받던 시기를 지나, 기업이 수익 모델을 질문받는 성인식의 순간을 ‘바르 미츠바 모먼트’라고 부른다.

AI 분야도 현재 이 단계에 도달했으며, 하이퍼스케일러들의 실적 발표와 함께 거품과 실제 사업을 가려내는 검증 과정을 거치고 있다.

지금 AI 설비투자(CapEx)에 들어간 돈만 거의 2조 5천억 달러에 이르면서, 시장은 비즈니스 모델에 대한 답을 강하게 요구한다.

과거 제조업 사례와 달리 AI에 일자리를 빼앗기는 대상은 전기기사가 아니라 은행가, 컨설턴트 같은 고임금 화이트칼라들이다.

경제에서 최고 임금을 받던 사람들이 일자리를 잃으며 생기는 소득 손실은 내수 시장의 구매력 저하를 초래할 가능성이 크다.

이제는 발언권과 압박 수단을 가진 사람들이 일자리 문제로 움직이면서 AI 규제 요구가 커지고 강력한 정치적 영향력이 뒤따를 것이다.

AI는 현재 애널리스트들이 하는 지극히 기계적이고 선형적이며 예측 가능한 일을 가져와 그들보다 더 잘해낼 것이다.

AI는 비즈니스 모델의 한계를 판단하거나 스토리를 큰 틀에서 내려다보며 무엇이 말이 되고 안 되는지 판단하는 인간적 통찰은 대체하기 어렵다.

이처럼 AI가 기계적 분석을 대체하면서 단순 규칙 기반으로 투자하는 액티브 투자자들은 완전히 대체될 위험이 있다.

액티브 투자가 자금 싸움에서 밀려온 것은 패시브 투자의 시장점유율이 전체 투자금의 50%를 넘긴 데서 드러난다.

AI는 투자의 실수를 막아주기보다는 오히려 그 실수를 초고속으로 키워 규모를 더 크게 만들 수 있다.

AI가 자신을 구해줄 것이라 믿는 적극적인 투자자들도 있지만, AI의 도입은 패시브 투자의 점유율 확대와 맞물려 인간 투자자의 설 자리를 점점 좁힐 것이다.