수비 능력은 좋지만 슛이 좋지 않은 신명호라는 선수에 대해 상대 감독들은 극단적으로 수비를 하지 않는 전략을 추구했다.
이기는 것이 유일한 목표인 프로의 세계에서는 어쩌면 당연한 것이라고 생각한다.
수익이 유일한 목표인 투자의 세계에서는 기술적 분석은 놔두라고 주문할 수밖에 없다.
이렇게 쓸데 없는 관점까지 신경을 쓰다 보면 정작 중요한 분석에 들일 시간과 노력이 부족하다.
MDB 주가가 내리니까 셀 리포트가 나왔다.
내재가치에 큰 변화 없이 주가가 거의 반토막이 나면 하방보다 상방으로 올라갈 가능성이 높지만 지금까지 보면 기술적 분석에서는 대체로 더 내릴 것이라고 주장하는 것 같다.
물론 내재가치에 변화가 있는 사건이 일어났기 때문에 반토막이 났고,
아직 그 사건이 주가에 충분히 반영되지 못했다고 할 수 있다.
하지만 기술적 분석을 하는 사람들이 주가 하락을 촉발한 사건이 무엇이며, 그 영향이 일시적인지 아니면 영구적인지 분석을 하지는 않는 것 같다.
그 분석이 사실 전부인데도 말이다.
열심히 그림을 그려 놨는데, 솔직히 말하자면 안타깝다.
정말 저런 추세, 지지, 저항, 피보나치 같은 방법론들이 맞다면 모든 것을 조건화하여 치밀하게 분석할 수 있는 프로그램(AI)가 가장 좋은 성과를 내야 할 것이다.
정량화할 수 있는 모든 것을 AI가 사람들보다 훨씬 빠르게 학습할 수 있는 이 시대에 사람에게는 기술적 분석에 있어 우위가 없다.
하지만 실제 투자의 세계는 그렇지 않다.
그리고 앞으로도 한동안 AI나 프로그램이 어떤 사건이 기업 내재가치에 미치는 영향이 일시적인지 영구적인지 판단하는 능력을 갖추기는 어렵다고 본다면, AI의 성과가 인간의 성과를 유의미하게 넘어서는 일은 일어나기 어렵다.
애초에 기술적 분석으로 돈을 버는 것 자체가 불가능하다.
대체로 주가가 내리면 앞으로 내릴 것이라고 분석하고, 오르면 앞으로 오를 것이라고 분석하는 게 기술적 분석이다.
처음 내가 말했던 돈을 버는 방법 – 주가가 낮을 때 사서 주가가 높을 때 파는 방법 – 과 대체적으로 정 반대로 투자자가 판단하도록 만드는 것이 기술적 분석이다.
실적이 좋아지면 주가는 반등한다.
하지만 주가가 반등한다고 실적이 좋아지지 않는다.
결국, 실적이 좋아질 주식을 찾아야지 주가가 반등하고 있는 주식을 찾으면 안 된다.
실적이 한 두 분기 변동성이 생길 수는 있다.
하지만 그럼에도 불구하고 견고한 구조적 강점을 가진 기업에 투자해야 한다.
정말 좋은 기업도 외부 노이즈에 따라 업황이 좋을 때도, 나쁠 때도 있다.
그런데 한 두 분기 실적 변화에 사고 파는 것을 반복한다면 쉽게 자신이 보유한 지분이 녹아내리는 것을 볼 수 있을 것이다.
좋은 주식은 흔하지 않다.
최근 인카금융서비스가 견조하게 올라가니까 이런 주식을 또 추천해달라고 하는 분이 인카금융서비스 주주 채팅방에 있었다.
우선, 좋은 주식은 일차적으로 스스로 찾아야 한다.
다른 사람이 아무리 이야기해준들 큰 하락을 견딜 수 있는 힘은 스스로 공부해서 찾고 획득한 믿음에서 비롯된다.
그렇지 않고 다른 사람이 이야기해준 주식에 의미있는 자산을 투입한다면 다행히 오르면 좋겠지만 내린다면 인간관계도, 자산도 모두 잃는 결과를 초래한다.
두 번째는 좀 더 중요한데, 견조하게 올라갈 때 ‘갈아타려고 하는 마음’이 잘못됐다.
이렇게 모든 조건이 만족되는 주식은 드물다.
그런 기업인데도 갈아탈 기업을 찾는다면 다른 기업을 추천해줘도 마찬가지일 것이다.
기술적 분석으로 돈을 번 사람은 있을지도 모른다.
카지노에서도 돈을 버는 사람은 있다.
하지만 정말 일관된 성과를 내서 큰 부를 일군 대가들은 절대로 마켓타이밍을 잡으려 하지 말라고 한다.
왜냐하면 자산이 커지면 커질수록 실수의 대가는 더 가혹한데, 기술적 분석은 틀릴 확률을 일정 수준 이하로 제한할 수 없다.
그런 점에서 MDB의 주가가 내렸다고 안 좋은 주식이라고 단정짓는 것은 인과관계가 잘못된 투자 방식이다.
시장은 변동성이 높아질 때도 있다.
하지만 그러한 변동성에도 인내하면서 기업 본연의 경쟁력이 주가로 나타나는 시점을 기다리는 것이 가장 높은 확률로 부를 증식시켜나갈 수 있는 방법이다.
밸류체인의 이해
DBMS는 소프트웨어에서 결과물을 출력하기 위해 데이터를 저장, 인출, 입력하는 프로그램이다.
DBMS 시장에서는 빅테크가 테이블 형태로 제공되는 DBMS를 서비스중이며,
최근 오픈소스, 클라우드 형태의 DBMS가 확대되고 있고,
AI의 환각현상을 완화시켜주는 벡터 DBMS를 제공하는 기업으로는 오라클, 몽고 DB가 있다.
성장성
AI API 시장의 성장성
AI의 성장은 누구도 의심하지 않는다.
이러한 성장세에 힘입어 AI 소프트웨어에 쉽게 소비자가 접근할 수 있도록 돕는 API(Application Programming Interface) 시장 규모는 ’25~’30년 사이 CAGR 32.2%의 성장이 기대된다.
DBMS 시장의 성장성
DBMS 시장은 CAGR 17.2%의 성장을 보여왔으며,
그 중에서도 클라우드 시장의 성장은 설치형 온프레미스 시장 성장에 비해 훨씬 급격한 추이
(CAGR 온프레미스 2.4%, 클라우드 41.6%)를 보이면서 전체 시장의 성장을 견인해왔다.
대체로 전통적, 관계형 DB는 정체되고 있는 반면,
MongoDB가 포함된 클라우드 DB는 유연성과 실시간 가용성을 무기로 급격히 성장하고 있다.
NoSQL의 성장성
조금 더 자세히 리서치를 해본 결과,
데이터의 일관성이 필요한 분야, 그리고 기존에 작성된 데이터를 재구조화하기 곤란한 분야에 있어서는 아직도 관계형 DB가 많이 사용되며,
NoSQL은 이러한 관계형 DB를 보완하는 방향으로 많이 사용되고 있다.
즉, 기존의 관계형 DB를 사용하면서 AI 도입이 필요한 분야에 점진적으로 NoSQL 사용을 확장하는 방식으로 DBaaS 믹스를 진행하고 있다.
다만, 최근 NoSQL로의 이동이 늘어나고 있는 배경에는 다음과 같은 두 가지 이유가 있다.
1) 관리의 비용, 시간 절감
2) 벡터 DB 확장
이러한 요인으로 인해 현재 약 60~70% 수준으로 추산되는 관계형 DB 비중이 ’30년까지 비관계형 DB와 유사한 수준으로 감소할 것이라고 전망되고 있다.
이러한 전망을 바탕으로, NoSQL의 성장성은 전체 DBMS 시장의 성장률을 상회할 것이며,
MDB가 컨콜에서 언급한 바와 같이 ’24년부터 적극적인 마케팅과 교육을 통해 고객 저변을 넓히는 전략을 진행해왔기 때문에 성장이 더 이상 느려지지 않음을 실적이 증명할 것이다.
경제적 해자 : PostgreSQL과의 경쟁
네트워크 효과와 규모의 경제에 대해서는 충분히 설명해왔다.
오늘은 AI 워크로드에 있어 MDB와 직접적으로 경쟁하는 오픈소스 DBaaS PostgreSQL과의 비교에 좀 더 집중해보려고 한다.
오픈소스 형태로 신뢰성 있는 데이터 입력, 저장, 인출을 할 수 있는 관계형 DBaaS로 PostgreSQL이 사용량이 급성장하고 있다.
PostgreSQL은 기업들이 이미 보유하고 있는 관계형 데이터와 AI 데이터를 통합 운영하면서 신뢰성을 확보하려고 할 때 유용하다.
일부 사용자들은 MongoDB가 처음에는 편하지만 데이터의 일관성을 유지하려고 하면 개발자가 참조를 수동으로 일관성 있게 유지해야 하는 부담이 커진다고 주장하기도 한다.
반면 MongoDB는 유연한 자료 구조를 통해 대용량 문서 처리나 글로벌 분산 처리 같은 기능을 지원하려 할 때 주로 채택된다.
PostgreSQL은 자료 구조가 너무 엄격해서 초기에 빠른 변경을 방해하며,
이미 만들어진 DB의 자료 구조를 변경하는 것이 번거롭다는 사용자 의견이 많다.
결국 수집되는 자료의 다양성과 자유도가 높은 환경에서는 MDB의 활용가치가 높다.
결론적으로 개발자 커뮤니티에서는 각각의 장단점을 인지하고 상황에 맞게 쓰자는 분위기이다.
다만, 지난 컨퍼런스콜에서 경영진은 영업을 통한 PostgreSQL로부터의 migration이 상당히 높다(win rates are high)고 언급한 바가 있다.
또한, 구인공고에서도 MongoDB 관련 구인이 늘고 있다.
나는 앞으로 NoSQL이 구조화될 수 없는(unstructured) 데이터를 쉽게 저장, 정리, 인출할 수 있다는 점 때문에 MDB에 대한 선호도가 더 높아질 수밖에 없다고 생각한다.
또한 이러한 형태의 데이터 증가는 영상, AI, 이미지 등 비중 증가에 따른 자연스러운 추세이다.
이익률과 자본배치
MDB는 ‘25.1월 실적에서 순이익 기준으로 흑자를 기록한 회사이다.
지난 10분기 평균 QoQ 기준 매출 증가율은 6.19%를 기록했으며,
매출 총이익 증가율은 이를 상회하는 6.58%를 기록했다.
그리고 판관비 증가율은 2.01%로 낮은 수준이었고,
반면 R&D 증가율은 3.45%로 높게 나타났다.
결국, 이러한 점에서 회사는 영업 레버리지, 운영 효율성 추구를 통해 이익률을 높여 왔고,
그러면서도 마케팅과 R&D에는 우선순위를 두어 성장 동력을 확보하고 있음을 확인할 수 있다.
밸류에이션
DBaaS를 제공하는 주요 상장사 MDB, SNOW, ORCL을 비교해보면 시장의 인식을 확인할 수 있다.
DB 플랫폼, SW 기업의 경우 최근 MDB 컨콜에서도 언급되었던 바와 같이 PSR이 기업의 가치를 평가하는 중요한 요소이며, 유저 저변 확대를 위해 수익성은 단기적으로 희생될 수 있다.
따라서 DBaaS 평가를 위한 가장 중요한 Valuation 지표는 PSR이다.
그런데 점유율을 잠식당하는 저성장기업 오라클과 MDB PSR이 유사한 수준인 건 좀 과도하다.
물론 이익의 관점에서 보면 MDB, SNOW 모두 적자 기업이다.
하지만 MDB는 최근 분기에 흑자로 전환한 기업이며, SNOW는 아직도 흑자 전환이 요원한 기업이다.
여러 가지 관점에서 볼 때 MDB는 다른 DBaaS 기업 대비 충분히 매력적이며,
지난 2월 실적발표에서 발표했던 미흡한 가이던스가 실제로는 미래를 보수적으로 추정하는 태도에서 비롯된 것임을 오는 5월 ‘26.1Q 실적발표에서 증명해준다면 오라클과 SNOW의 중간 수준 성장률을 반영하여 PSR이 정상 수준(10~11)으로 회귀할 수 있을 거라고 생각한다.
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