2주만에 라이브를 진행한다.
LTO 커버기업에도 국내외 주식시장에도 다이내믹한 일들이 많았다.
DASH는 역대급 실적을 발표했고, 한국 정부는 더 나은 곳에 투자할 줄도 모르면서 쓸 돈을 마련하는데 모든 역량을 집중하고 있으며, 미국은 관세협상 결과를 순차적으로 발표했다.
하지만 언제나 결론은 동일하다.
시황 분석, 매크로 뉴스는 예측할 수 있는 내용은 이미 가격에 반영돼 있으며,
예측할 수 없는 것을 예측하려 하는 것은 시간의 낭비다.
또한 좋은 기업들은 주어진 상황을 자신에게 유리한 방향으로 변화시킬 협상력을 보유한다.
따라서 영양가 없는 매크로 뉴스에 관심을 줄이고 좋은 기업 발굴과 팔로업에 역량을 집중하며,
포트폴리오 비중을 최적화하고(너무 잦은 조정은 과도한 매매를 부추기게 될 것이다),
시장이 과도하게 패닉할 때는 침착하면서도 점진적으로 비중을 늘려나가야 한다.
LTO 커버기업 업데이트
LTO 커버기업 : 인카금융서비스
인카금융서비스는 아직도 전분기 급등 이후 차익실현을 위한 매도가 지속적으로 나오고 있다.
다만 사업가치의 변화는 전혀 없고, 2분기가 매출 인식 이연이 극대화되는 시점임을 감안하면 8.14일 예정되어 있는 2분기 실적발표 이후 주가가 정상화되지 않을까 생각하고 있다.
(물론 아니어도 상관은 없다. 장기적으로 봤을 때 아직 전체 설계사수 50만명 중 2만명도 안 되는 설계사를 고용하고 있어 점유율이 4% 수준이며, 갈 길이 멀고 성장률은 유지되고 있다)
LTO 커버기업 : MongoDB(MDB)
MDB는 아무 이유도 없이 올랐다 내렸다를 반복하고 있다.
장도 나쁘지 않았는데 2일 연속해서 하락한 것이 이상해서 Chat GPT에게 내가 놓치고 있는 게 없는지 물어봤더니 아래와 같은 답변이 나왔다(GPT 5 Pro의 성능은 더 좋아졌다)
MDB 주가 급락 원인 분석 (‘25.8.7~8일)
기업 펀더멘털 측면
1. 성장 둔화와 약세 가이던스: MongoDB의 매출 성장률 둔화와 낮아진 향후 전망이 주가에 직접적인 부담으로 작용했습니다. 실제로 2025회계연도(2025년 1월 종료) 매출 증가율이 약 19%로 둔화된 데 이어, 2026회계연도 가이던스는 단지 12% 수준의 매출 성장을 예고했는데 이는 이전년 대비 크게 낮은 수치입니다nasdaq.com. 이러한 저조한 성장 전망은 기업의 장기 현금흐름 예상치를 감소시켜 내재가치를 훼손하는 요인입니다. 주당순이익(EPS) 전망치 역시 하향 조정되어 전년 대비 27% 감소가 예상되는 등 실망스러운 가이던스가 제시되었습니다nasdaq.com. 투자자들은 성장주로서의 MDB의 성장 모멘텀 상실에 민감하게 반응했고, 주가 하락으로 이어졌습니다.
2. 수익성 및 비용 구조 악화: 이익률 저하 추세도 내재가치에 부정적 영향을 주었습니다. MongoDB의 영업이익률은 2025년에 15%에서 2026년에 10%로 하락할 것으로 전망되며nasdaq.com, 이는 수익성 약화를 의미합니다. 특히 2025년에 일회성으로 인식된 고마진 라이선스 매출 약 5천만 달러가 2026년에는 반복되지 않는 점과, AI 관련 R&D 및 마케팅 투자 증가로 비용이 확대된 점이 이익률 감소의 주된 원인으로 지목됩니다nasdaq.com. 실제로 MongoDB는 2025년에 AI 스타트업 인수에 2억2천만 달러를 투입했으나 단기 수익 기여는 제한적이었습니다nasdaq.com. 아울러 **매출총이익률(Gross margin)**도 하락했는데, 이는 수익성이 낮은 클라우드 서비스 Atlas의 매출 비중이 71%까지 상승한 영향입니다nasdaq.com. Atlas의 급성장으로 전통 라이선스(비-Atlas) 매출은 감소세를 보이고 있어 전반적인 수익 구조에 부담을 주고 있습니다nasdaq.com. 이러한 마진 압박과 비용 증가는 기업가치에 실질적인 악영향을 주는 요소이며, 투자자들이 MongoDB의 장기 수익창출 능력에 의문을 갖게 만들었습니다.
3. 경쟁 심화에 따른 우려: 경쟁사의 공세적 움직임이 MongoDB의 미래 전망을 약화시키는 요인이 되었습니다. 특히 **아마존(AWS)**이 2025년 7월 말 Amazon DocumentDB Serverless를 출시한 것이 주목됩니다. DocumentDB는 MongoDB와 호환되는 문서형 데이터베이스 서비스로, 서버리스 아키텍처를 통해 수요에 따라 자동으로 용량을 조절하고 비용을 최적화합니다solutionsreview.com. AWS는 해당 서비스로 고객들이 데이터베이스 인프라 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있다고 강조했으며siliconangle.com, MongoDB 호환 워크로드에 탄력적이고 비용 효율적인 백엔드를 제공함으로써 고객을 자사 클라우드로 끌어들이려 하고 있습니다siliconangle.com. 업계 전문가는 AWS의 이러한 행보를 두고 “AWS가 자사의 서버리스 데이터베이스로 MongoDB를 겨냥해 풀스택 지배를 노리는 움직임”이라고 평가했습니다siliconangle.com. 이처럼 클라우드 공룡인 AWS가 MongoDB의 핵심 시장을 잠식할 만한 서비스를 내놓음에 따라, 투자자들은 MongoDB의 향후 고객 확보 및 유지에 대한 경쟁압력이 한층 높아질 것으로 우려했습니다. 그 외에도 Oracle, Couchbase 등 전통적·신흥 경쟁사들 역시 자사 DB 제품의 성능 개선과 통합을 강화하고 있어 MongoDB의 시장 점유율 및 성장 잠재력에 부담을 주는 상황입니다nasdaq.com. 이러한 경쟁 심화는 MongoDB의 장기 성장성과 수익예측을 낮추는 내재가치 훼손 요인으로 인식되었습니다.
4. 고객 수요 및 제품 동향: 전반적인 클라우드 지출 환경과 MongoDB 제품에 대한 고객 수요 변화도 주가에 영향을 미쳤습니다. 거시경제 불확실성 속에 일부 기업 고객들이 IT예산을 절감하거나 클라우드 비용을 최적화하면서, MongoDB Atlas 사용량 증가세가 예전만 못하다는 신호가 있었습니다nasdaq.com. 실제로 MongoDB 경영진은 2026회계연도에 Atlas 매출 성장률이 **전년과 유사한 수준(성장 정체)**에 그칠 것으로 내다보았고, 전통적인 라이선스 부문 매출은 감소 추세였습니다nasdaq.com. 이는 일부 대형 고객의 사용량 확대 둔화나 계약 갱신 지연 등 고객 수요 약화를 시사하며, 이러한 추세가 지속되면 회사의 내재가치에 실질적인 타격을 줍니다. 다만 2025년 6월 발표된 1분기 실적에서는 Atlas 매출이 26% 증가하며 전체 매출 성장을 견인했고 주당순이익이 예상을 크게 상회하는 등ainvest.comainvest.com, 단기 실적은 양호했습니다. 그러나 앞서 언급한 향후 가이던스가 약세이다 보니 투자자들은 일시적 실적 호조보다 장기 수요 전망에 더 주목했고, 클라우드 경기 둔화와 고객사 비용절감 움직임이 MongoDB의 장기 성장 한계로 인식되었습니다.
5. 내부자 거래 및 경영진 신호: 경영진과 주요 주주의 주식 매도 소식도 투자 심리에 영향을 주었습니다. 7월 말 MongoDB의 CEO인 Dev Ittycheria가 주당 ~$243.89에 8,335주를 매도하여 보유 지분의 약 3.4%를 처분했고, 최고회계책임자(CAO)인 Thomas Bull도 $250에 2,000주를 매도했습니다ainvest.com. 이러한 내부자 매도는 사전에 계획된 주식 매각일 가능성이 높지만, 시기적으로 주가 조정 국면과 맞물리며 투자자들에게 다소 부정적 신호로 해석되기도 했습니다. 한편 일부 이사진도 소량이지만 지분을 매도한 반면, 동시에 몇몇 기관투자자는 지분을 오히려 늘리는 사례도 있었습니다ainvest.com. 예를 들어 Battery Global Advisors는 최근 MongoDB 지분을 75% 이상 확대한 것으로 보고되었고ainvest.com, 다른 기관인 Coppell Advisory Solutions도 지분을 크게 늘렸습니다ainvest.com. 이는 펀더멘털에 대한 시각 차이를 보여주지만, 전반적으로 경영진 이탈이나 내부자 매도 소식은 투자자들로 하여금 회사 전망에 의구심을 갖게 하여 주가에 부담을 준 요인으로 작용했습니다.
거시환경 및 시장 심리 요인 (단기 주가 변동성 요인)
1. 무역 이슈와 거시 지표 악화: 8월 초 거시경제 환경의 급격한 변화가 기술주 전반의 급락을 촉발하며 MongoDB 주가에도 직접적인 충격을 주었습니다. 특히 미국 행정부의 대규모 관세 부과 발표가 있었는데, 백악관이 전격적으로 41%에 달하는 범세계적 관세정책을 발표하면서 시장에 충격을 안겼습니다ainvest.com. (※참고: 해당 수치는 구체적 정책 대상에 대한 것이며 전방위적 평균 관세율의 큰 폭 인상을 의미). 이 소식이 전해진 8월 1일경 투자심리가 급속히 악화되어 고성장 기술주에서 대규모 매도가 출현했습니다. MongoDB 주가는 그 날 단숨에 7% 가까이 폭락하여 전일 대비 $16 이상 하락한 $221선까지 떨어졌고, Oracle(-3.2%) 등 동종 소프트웨어 인프라 섹터 전반이 동반 급락했습니다ainvest.comainvest.com. 관세 충격에 더해 노동시장 지표 부진도 악재로 작용했습니다. 7월 미국 신규고용이 예상치(18만)보다 크게 못 미친 7만3천 명 증가에 그치면서 경기침체 우려가 부각되었고, 이는 투자자들의 불안을 가중시켰습니다ainvest.com. 예상 밖의 약한 고용지표와 통상마찰 격화가 겹친 8월 초 상황에 대해 시장 분석은 “구체적인 기업 실적이나 제품 뉴스 없이, 거시 지표 악화와 관세 불확실성이 기술주 투매를 촉발한 전형적인 사례”라고 평가했습니다ainvest.com. 요컨대 거시경제 충격으로 인한 전반적 risk-off 분위기가 MongoDB와 같은 성장주에 대한 단기적인 투자심리 악화를 불러일으켜, 기업 펀더멘털 변화와 무관하게 주가 급락의 방아쇠가 되었습니다.
2. 금리 상승 및 밸류에이션 부담: 2025년 들어 지속된 고금리 환경도 해당 기간 MDB 주가 조정 배경으로 작용했습니다. 미 연준의 긴축 기조 속에 10년물 미 국채 금리가 4%를 상회하는 수준을 유지하면서 성장주의 할인율이 상승했고, 멀티플 축소 압력이 지속되었습니다. 특히 8월 초 발표된 물가 및 고용 지표로 인플레이션 재점화 가능성이 언급되자 연준의 추가 긴축 우려까지 재부각되어 기술주 전반에 ** valuation 재평가**가 이루어졌습니다. MongoDB의 경우 수익 대비 주가가 매우 높게 형성된 종목으로서 금리 상승의 영향을 크게 받았는데, 조정 직전 기준 Forward P/E가 80배 이상으로 추정되고 주가순자산비율(P/B)이 동종사 대비 고평가되어 있었습니다ainvest.com. 예컨대 MDB의 P/B는 ~27배로 Snowflake나 CrowdStrike 등과 비교해도 높은 편이어서, 금리 상승기에는 이러한 고밸류 성장주에 대한 차익 실현이 용이합니다ainvest.com. 실제로 8월 초 소프트웨어 인프라 업종 지수가 하루 -2.3% 급락할 때 MongoDB 주가는 -7%에 달하는 낙폭을 보였는데, 이는 높은 멀티플로 인해 매도 압력이 증폭된 결과로 해석됩니다ainvest.comainvest.com. 정리하면, 높은 금리와 유동성 축소 환경에서 MongoDB처럼 미래 수익에 대한 현재가치 의존도가 큰 종목은 시장 변동성에 더 민감했고, 그 영향이 이번 급락에도 반영되었습니다.
3. AI 섹터 투자심리 변화: 2023~2025년 상반기까지 이어졌던 생성형 AI 열풍은 많은 기술주의 주가 랠리를 이끌었으나, 8월 들어 AI 모멘텀에 대한 회의론이 일부 대두되었습니다. MongoDB는 AI 시대에 데이터 플랫폼으로 수혜를 입을 것이란 기대감에 한때 주가가 강세를 보이기도 했습니다. 그러나 정작 단기 실적에 AI 활용이 크게 반영되지 않고, AI로 인한 즉각적인 수요 폭증 증거가 부족하다는 인식이 퍼지면서 AI 프리미엄이 축소되는 움직임이 나타났습니다. Seeking Alpha 등의 투자매체에서는 “MongoDB에 AI가 미칠 영향에 의구심이 있다”는 분석 기사를 통해 AI로 인한 성장 가속이 불확실하다고 지적하기도 했습니다 (예: “문제는 성장세가 둔화되고 있다는 점이다. 2025년 회계연도에 20%로 떨어진 성장률이 2026년에는 그보다 한참 낮을 것으로 보인다”seekingalpha.com). 이렇게 AI 관련 기대치가 낮아지자, 상반기에 AI 테마로 올랐던 주가가 재조정 압력을 받았습니다. 마침 8월 1일에는 OpenAI와 오라클의 대규모 협업 발표 등으로 AI 인프라 투자 확대 소식이 있었지만ainvest.com, 이는 오히려 대형 기업에 국한된 이야기로 받아들여지며 MongoDB 같은 기업에는 직접적 호재로 인식되지 못했습니다. 오히려 Microsoft와 Amazon이 클라우드 독점 문제로 영국 규제당국의 조사를 받는 등ainvest.com AI 클라우드 패권 경쟁 속 규제 리스크가 부각된 점이 투자심리를 위축시키는 환경이었습니다. 결국 AI 테마주 전반의 열기 감소와 맞물려 MongoDB도 투자심리적 역풍을 맞았고, 이는 기업 펀더멘털 변화와 무관한 단기 수급 요인으로 주가에 추가 하방 압력을 주었습니다.
4. 섹터 전반의 하락과 연계 움직임: MongoDB 주가는 단독으로 움직이기보다는 동종 클라우드/소프트웨어 섹터의 흐름에 영향을 크게 받았습니다. 8월 7일 전후로 미 증시 나스닥 지수가 사상 최고치 경신 후 조정에 들어가고, 특히 고평가된 소프트웨어주에 매물이 출회되면서 MongoDB도 연쇄적으로 타격을 받았습니다. 한 분석에 따르면 8월 초 나스닥 종합지수가 2% 가량 조정받고 소프트웨어 인프라 업종지수도 급락하는 가운데, MongoDB의 낙폭은 섹터 평균의 3배에 달해 두드러졌습니다ainvest.comainvest.com. 이는 이 종목이 속한 클라우드/인프라 업종 전반의 투자심리 악화가 작용한 결과입니다. 동기간 Oracle, Microsoft, Snowflake 등도 주가 조정을 겪었는데, 상대적으로 MongoDB가 하락 폭이 컸던 이유는 앞서 언급된 **자체 펀더멘털 우려(고평가·수익성 부족)**가 있었기 때문입니다ainvest.com. 요컨대 섹터 전반의 매도 압력이 MDB 주가를 끌어내린 공동 요인이며, 섹터 내 **보다 탄탄한 실적과 이익을 갖춘 기업(예: Oracle)**은 하락폭이 제한된 반면 MongoDB는 취약한 펀더멘털로 인해 더 큰 충격을 받았습니다ainvest.comainvest.com.
5. 기술적 거래 요인과 단기 수급: 이번 급락 국면에서는 기술적 거래와 수급 요인도 한몫했습니다. 주가 급락에 앞서 파생상품 시장에서 이상 신호가 포착되었는데, 8월 7일 MongoDB 콜옵션 거래량이 평소 대비 20배 이상 급증하는 등 투자자들의 단기 베팅이 크게 늘었습니다ainvest.com. 이어 8일에는 풋옵션 거래량이 급증하며 투자자들이 하락 헤지에 나서는 모습을 보였습니다ainvest.com. 실제로 주가가 급락한 8일 행사가 230달러인 풋옵션에만 1,678만 달러 규모의 거래가 몰렸고, 이러한 대량의 풋 매수는 시장 조성자들의 선행 주식 매도(델타헤징)를 유발해 주가 낙폭을 확대시켰습니다ainvest.com. 옵션시장의 변동성 확대가 현물 주가의 추가 하락을 이끈 것입니다. 동시에 단기 차익 실현 매물도 몰렸습니다. MongoDB는 최근까지 5년간 150% 이상의 주가 상승(특히 2023년 저점 대비)으로 큰 폭의 반등을 이루었는데, 거시 불안이 대두되자 일부 단기 투자자들이 이익 실현에 나선 것으로 보입니다. 주가가 기술적으로 과매수권에 있었다는 분석도 있는데, RSI 등 지표가 8월 초까지 높았다가 조정장에서 급격히 식으면서 기술적 조정을 거쳤습니다ainvest.com. 또한 기관 투자자의 포트폴리오 재조정도 수급에 영향을 준 것으로 추정됩니다. 예를 들어 성장주에 집중 투자했던 몇몇 펀드들이 8월을 맞아 리밸런싱 차원에서 비중 축소에 나섰거나, 8월 26일 예정된 실적 발표를 앞두고 포지션을 줄이는 움직임이 있었을 수 있습니다. 이러한 단기 수급 변동과 기술적 요인들은 기업 가치와 직접 관련은 없지만 주가의 단기 급변동성을 증폭시킨 요소입니다.
단기 투자심리 요인 vs. 장기 펀더멘털 요인
이번 MongoDB 주가 급락은 단기적인 거시/심리 충격과 장기적인 펀더멘털 우려가 복합적으로 작용한 결과로 볼 수 있습니다. 우선 8월 7~8일 이틀 동안의 급락은 **“특별한 실적 발표나 제품 이슈 없이, 거시경제 악재에 따른 투자심리 위축으로 촉발되었다”**는 진단이 나와 있습니다ainvest.com. 이처럼 금리·경기·관세 이슈 등 외부 요인은 기업의 내재가치에 즉각적인 변화를 주는 것은 아니지만, 투자심리 악화와 수급 불균형을 통해 단기 주가를 크게 흔들 수 있음을 보여줍니다. 실제로 해당 기간의 급락은 거시 충격 → 성장주 회피 현상이라는 심리적 요인이 직접적 계기가 되었습니다. 그러나 한편으로 MongoDB 주가의 낙폭이 유독 컸던 데에는 이미 이전에 형성된 펀더멘털 리스크가 있었기 때문입니다. 성장률 둔화, 낮아진 장기 가이던스, 지속되는 적자 및 낮은 순이익률 등의 문제는 기업 내재가치의 감소 요인으로 작용해 왔고, 경쟁 심화로 향후 현금흐름 전망이 악화된 점도 투자자들이 MDB를 재평가하게 만든 핵심 요소입니다nasdaq.comnasdaq.com. 이러한 펀더멘털 약화 요인 때문에 거시 충격 시 투자자들이 더 크게 반응하여 주가를 과도하게 밀어냈다는 분석이 가능합니다. 실제로 Oracle 등 비교적 펀더멘털이 견조한 동종 기업들은 하락폭이 제한되었던 반면, MongoDB는 **“고평가된 성장주 특유의 취약성”**을 드러냈습니다ainvest.comainvest.com. 요약하면, 금리·경기 요인이나 일시적 투자심리 변화는 단기적인 주가 변동을 가져왔고 이는 향후 분위기가 개선되면 일부 되돌려질 수 있습니다. 반면 성장성과 수익성 약화, 경쟁 구조 변화 등은 기업의 내재가치 자체를 훼손하는 장기 요인으로서, 투자자들이 보다 신중한 평가를 하게 만드는 요소입니다. 결국 8월 초의 급락은 외부 요인에 의한 단기 조정이 기업 펀더멘털에 대한 기존 우려와 맞물리며 증폭된 것으로 볼 수 있습니다. 투자자는 이러한 단기 심리 vs. 장기 가치 요인을 구분해서 볼 필요가 있는데, 예컨대 거시 불안 완화나 기술적 과매도 해소로 주가가 반등할 여지도 있지만, 근본적 기업 가치 개선(예: 성장률 회복, 비용구조 개선, 경쟁우위 강화) 없이는 주가의 지속적 회복이 어려울 수 있다는 시사점을 남긴 사건이었습니다.
요약 정리해보면 실제 2일 동안 주가 급락의 직접적 요인으로 볼 수 있는 것은
1) 적자 상태에서 가이던스 하향으로 향후 성장성에 대한 의문이 있는 상태에서
2) CEO와 CAO가 내부자매도를 했다는 점이 심리에 악영향을 미쳤고,
3) 일부 기관투자자의 포트폴리오 재조정과 풋옵션 급증이 영향을 미쳤다.
다만, DASH도 매우 긍정적인 실적 발표 직전에 CEO의 매도가 있었으며,
기관투자자의 포트폴리오 재조정과 풋옵션 급증은 내재가치와는 전혀 상관없는 이슈다.
내재가치에 직접 영향있는 이슈는 Amazon DocumentDB Serverless 출시인데,
이 또한 수많은 경쟁 DBaaS 중 하나로, MongoDB의 광범위하고 편리한 서비스 전체를 모방하는 것은 불가능하며, 네트워크 효과, 잠김효과로 인해 Migration이 쉽지 않다.
이전 몇 분기 동안 계속되어 오던 가이던스를 보수적으로 추정하는 태도는 8.26일 이번 ‘26.2분기(‘25.5~7월) 실적을 확인하고 나서도 계속되기는 어려울 것으로 보고 있다.
(지난 분기(25.2~4월) 보수적 추정의 이유는 사용량이 4월 급감했다가 5월에 회복되었는데 발표 시점에 그 추이가 앞으로도 지속될 수 있는지 확신이 들지 않는다는 것이었다)
LTO 커버기업 : DoorDash(DASH)
DASH는 엄청난 매출 규모에도 불구하고 믿기 힘든 성장률을 보여줬다.
심지어 성장률이 점점 더 가팔라진다.
그리고 주문건수 증가율 < 주문액 증가율 < 매출 증가율 < 매출총이익 증가율 < 순이익 증가율의 아름다운 레버리지 효과를 실현하면서 퀄리티 기업으로서 클래스를 입증했다.
목요일 급등했다가 금요일에는 실적 발표 전 주가로 원위치했지만,
주가 변동은 가치투자자의 투자 판단에 아무런 영향을 주지 못한다.
확실한 것은 사업가치가 실적발표 전보다도 더 높게 평가되어야 한다는 것을 실제 실적으로 입증했다는 것이다.
주가가 유의미하게 떨어진다면 안전마진이 확보된 것으로 인식하고 더 지분을 늘려갈 기회로 인식할 수도 있을 것 같다.
LTO 커버기업 : Freightos(CRGO)
CRGO는 8.18일 실적발표가 예정되어 있지만, 사실 이미 Key Performance Indicator를 발표했기 때문에 불확실성이 낮은 편이다.
주가도 상당히 상승했지만, 단순히 매출이 몇 % 증가했다는 것이 중요한 것이 아니다.
나는 이 기업이 흑자 전환했을 때의 기업가치는 세계 물류시장 디지털화 선도기업의 가치를 반영하여 현재 시총의 몇 배가 될 수밖에 없다고 생각하는데,
이번 실적발표로 그 시점이 유의미하게 앞당겨지면서 불확실성을 해소할 수 있다.
즉, 실적발표 전의 시총에 매출 성장률을 곱해서 적정 주가를 산정하는 방식은 불확실성 해소의 가치를 과소평가한 것이며,
실제 매출 증가와 영업손실률 축소가 발표되면 주가가 더 상승해야 한다고 생각한다.
그리고 이번 분기는 트럼프 관세 협상 이슈로 인해 물류 서비스 불확실성이 높았고,
그에 따라 정확한 서비스 공급 조건 정보의 가치가 높았던 분기였다.
LTO 커버기업 : 토모큐브
토모큐브는 주가가 천천히 올라가고 있다.
첨단 바이오, 신약 개발, 세포 연구에 필수적 장비라는 것은 변함없는 사실이기에 앞으로 ‘호재가 찾아들 기업’이라고 생각한다.
스위스 바젤에서 열린 BaCell 3D 골드 스폰서로 토모큐브가 참여했다.
그 효과에 대해 GPT에 문의한 결과를 공유한다.
스위서 바젤대가 주최하는 권위있는(노바티스, 로슈, 아질런트, 니콘 등 스폰서로 참석) 국제 오가노이드 학회에 적극 참여하여 오가노이드, 장기칩, LLPS, IVF 등 향후 사업 계획 있는 영역에서 파트너들과 활발히 사업을 논의할 수 있는 자리였다.
더 좋은 점은 경쟁사 나노라이브가 불참하면서 토모큐브가 더욱 부각되는 행사였다는 점이다.
마찬가지로 8.14일 정도에 실적 발표가 있을 것으로 보이는데 수출 데이터를 보면 2분기 실적은 좋지 않을 예정이라고 한다.
하지만 현재의 실적보다는 독점적으로 보유하고 있는 기술과 성장성의 가치를 보고 투자하는 것이기 때문에 주가에는 영향이 크기 않을 것이라고 생각된다.
만약 하락한다면 감사한 지분 확보 기회라고 생각하고 담아가면 좋지 않을까?
LTO 투자전략 : 금투세, 또 너냐..
양도세 논란인데 … 與긴급토론서 “금투세가 근본해법” – 매일경제
파생상품 손실나도 세금 더 내라는 정부 정책으로 채권시장 급랭(https://cafe.naver.com/ltoptimization/635)
나는 현 정부의 경제 인식이 뒤틀려 있다고 생각한다.
기본적으로 당의 주축이 8, 90년대 노동운동, 학생운동을 하던 인사들 위주로 구성되어 있으며,
이미 50~60대가 된 사람들의 기본적인 사고 구조가 바뀔 거라고 생각되지 않는다.
내가 기본적으로 투자의 전제로 삼는 사실 – 사람은 잘 변하지 않는다.
사람이 모이면 관성이 더 커지고, 시스템을 갖추면 더욱 관성이 커진다.
심지어 성향이 비슷한 사람이 모였다면 관성은 더욱 공고해진다.
그것이 정당이다.
이를 고착화하는 가장 큰 요인은 ‘인구구조’이다.
시대가 바뀌면 그에 맞게 정치 권력도 ‘물갈이’되어야 하는데,
이들을 지지하는 베이비부머들이 인구의 절대다수를 차지하는 상황 속에서 그들과 비슷한 경험과 정치 의식을 공유하는 정치인들은 물갈이 되지 않고 계속해서 정치 권력을 보유한다.
현재 남자 64세는 ’80년에 대학에 입학한 사람들이다.
그리고 ’94년에 대학에 입학한 50세까지가 민주당 지지층의 주축을 이루고 있으며,
이 세대는 객관적인 이해관계보다 반일감정, 소득의 공평한 분배, 국위선양 등 감정적인 코드에 민감한 특징을 보인다.
그리고 이것이 현재 집권 여당의 주요 정책 방향이기도 하다.
이런 상황 속에서 나는 거시적으로 보면 그 결과가 이미 정해져 있다고 생각한다.
객관적 조건들을 보고 어떤 미래가 가장 가능성이 높은가를 판단하여 그에 맞게 개인의 삶과 투자를 조정해나가야 한다.
물론 나도 한국이 잘 되면 좋겠다는 희망은 있다.
하지만 확률을 따지지 않고 됐으면 좋겠다는 막연한 희망이 현실화되는 경우가 있었는지 냉정하게 돌아보면 우리가 어떻게 행동해야 할지는 정해져 있다.
인구는 줄어든다.(외국 체류자까지 합치면 인구가 늘었다고 발표하지만 일시적이다)
특히 경제활동 인구는 매년 무서운 속도로 감소한다.
내수는 위축될 수밖에 없다.
주요 소비층은 청년층인데, 향후 20년간 20대 인구는 50% 가까이 감소한다.
(위 문장들은 ‘확률적 전망’이 아니라 인구 피라미드 구조에 의해 기계적으로 도출되는 ‘정해진 미래’이다)
이 와중에 전세계적으로 자유무역은 퇴조하고 있다.
미국은 일방적으로 교역국 수입에 관세 15%를 매기면서도 수출에는 관세를 0%로 낮췄다.
그럼에도 불구하고 어느 국가도 미국에 ‘감히’ 대적하지 못한다.
노동자는 미국으로 쉽게 이민가지 못한다.
하지만 자본은 자유롭다.
그 결과는 당연하게도 미국으로의 생산시설 이전이다.
미국에 공장을 짓는 ‘어쩔 수 없는’ 기업들의 선택을 정부가 막지 못한다.
기업은 내심 기쁜 마음을 감추고 슬픈 표정을 지으며 미국 공장 건설을 결정한다.
언론은 이를 다양한 미사여구로 포장한다.
하지만 본질은 변하지 않는다.
한국 시장과 한국 노동자를 버리고 미국 시장과 미국 노동자를 선택한 자본의 한국 탈출이다.
임금이 높은 대기업일수록 국내에서 신규 채용을 급격히 줄여나간다.
전자기업들 ‘세대 역전’ 뚜렷…젊은층 안뽑는다[대기업 고령화①] :: 공감언론 뉴시스 ::
대기업이 젊은 인력 신규 채용을 줄이면 좋은 일자리를 가진 청년이 줄어들고 혼인율, 출산율은 더욱 바닥을 칠 수밖에 없다.
정치권력이 삼궤구고두례를 하면서라도 나가지 말라고, 각종 유인책을 주면서 제발 신규 채용을 늘려달라고 읍소를 해도 부족할 판국에 지금 정부는 무슨 생각인지 계속해서 기업 때리기, 투자자 때리기를 반복한다.
이런 와중에 ‘노란봉투법’을 입법한다.
“교육했다고 사용자?”…노란봉투법 6개 지뢰밭[슬기로운회사생활]
그리고 양도소득세 10억 복원도 모자라서 금투세 도입이 근본적인 해결책이라고 한다.
이들이 생각하는 ‘해결’이라는 것은 ‘기본소득을 바탕으로 한 배급제 공산주의 사회’일까?
정도의 차이만 있지 기업들이 전부 나가고 나면 소득, 생활 수준은 급격히 나빠질 수밖에 없다.
그러면 장기적으로 인구 감소에 따라 소득세, 기업 탈출에 따라 법인세 세입이 감소한다.
이런 정해진 미래에도 불구하고 말도 안 되는 정책에 예산은 미친듯이 지출한다.
소버린 AI, ‘한국형 챗GPT’로 접근하면 디지털 혁신 걸림돌된다|신동아
8.5일 Chat GPT 5가 나왔다.
써 보니 GPT 4와는 성능과 답변의 깊이, 최적화 정도가 질적으로 다르다.
내가 올해 초 처음 Pro 결제를 했었는데 6개월 동안 최고 이성 모델이
4.5 pro -> o1 pro -> o3 pro -> 5 pro로 네 번 바뀌는 동안 이전 모델의 성능은 기억이 나지 않을 정도로 구닥다리가 되었다.
그런데 현재 선도 기업과 2년 정도의 기술격차가 나는 모델을 새로 만든다고 한다.
민생회복 소비쿠폰 1차 지급 95.2%…8.7조 풀렸다(종합) – 뉴스1
민생회복 소비쿠폰을 12조 푼다.
당장 돈 준다고 싫어할 사람이 있을까?
하지만 지금 12조는 경제가 축소되면 나중에 훨씬 더 막대한 부담으로 미래세대의 삶을 옥죌 것이다.
이런 와중에 세수 확보를 위해 양도소득세 한도를 복원하고,
금투세를 도입하자는 회의를 연다.
어쩌면 막을 수 없다고 생각한다.
나는 LTO 멤버들이 더 적극적으로 미국 장으로 자산을 이동시키길 바란다.
혹자는 미국 투자해도 양도소득세를 더 물릴 수 있다고 한다.
하지만 기억을 더듬어보면 가능성이 낮다는 것을 알 수 있다.
작년 금투세 논란이 심화될 때도 해외주식 투자는 ISA 계좌를 통해 절세할 수 있다는 것을 ‘금투세 도입 셀링포인트’ 중 하나로 홍보했던 게 민주당이다.
그리고 Chat GPT 5 pro에 물어봤던 해외주식 투자에 세율 상향을 할 수 없는 이유를 LTO에 공유한다.
미국 주식 투자에 대한 금융투자소득세 증세 추진의 어려움 분석
1. 조세 행정 실무상의 어려움
해외 주식 투자에 대한 과세를 강화하는 데에는 현실적인 행정 인프라의 한계가 있습니다. 첫째, 과세 인프라 부족 문제가 거론됩니다. 국내 주식의 경우 한국거래소와 증권사 시스템을 통해 거래 내역을 손쉽게 파악하고 과세 자료를 확보할 수 있지만, 해외 주식은 각 개인의 거래 정보를 국가가 일일이 추적하기 어렵습니다. 예를 들어 미국 주식에 투자하는 투자자의 실현 이익을 정확히 파악하려면 미국 증권사나 현지 거래소의 자료까지 확보해야 하는데, 현재 국세청이나 국내 증권사의 시스템으로는 이러한 해외 투자 소득 데이터베이스를 실시간으로 구축하기 어려운 실정입니다. 2020년 도입을 추진했던 금융투자소득세 체계에서도 해외주식 과세를 위해 별도의 전산 시스템 구축이 필요하다고 지적된 바 있으며, 준비 부족으로 시행이 유예되었습니다.
둘째, 과세 대상 파악 및 수집 구조의 복잡성이 높습니다. 국내 주식은 투자자가 한 군데 증권사를 통해 거래하더라도 모든 내역이 국세청에 통보되는 체계가 마련되어 있습니다. 하지만 해외 주식은 투자 경로가 다양합니다. 국내 증권사의 해외주식 중개 서비스를 이용하는 경우 거래 내역 일부를 파악할 수 있지만, 투자자가 미국의 로빈후드(Robinhood)나 이토로(eToro) 같은 해외 브로커를 직접 이용하면 국내 당국이 그 거래를 파악하기 어렵습니다. 이러한 경우 국세청은 투자자의 자진신고에 의존해야 하는데, 신고 누락이나 오류 가능성이 높습니다. 실제로 2021년 국세청이 실시한 해외금융계좌 신고 점검에서 수천억 원대의 해외 주식 양도차익 미신고 사례가 적발되어 경고를 받은 바 있습니다(국세청 보도자료, 2022년).
셋째, 국내 증권사들의 해외 정보 수집·제공 한계도 문제입니다. 국내 증권사를 통해 미국 주식을 거래하면, 증권사가 고객의 매매 손익을 일부 집계해주지만 세금 신고를 위한 정확한 원천정보를 모두 제공하는 데 한계가 있습니다. 해외 주식은 현지 통화(달러)로 거래되므로 환율 변동에 따른 양도차익 계산이 필요하고, 주식의 액면분할, 배당 재투자 등의 이벤트에 따른 원가 재계산 등 복잡한 작업이 요구됩니다. 국내 브로커들은 이러한 세부 정보를 모두 자동 처리하기 어려워 투자자에게 단순 참고자료만 제공하는 경우가 많습니다. 과세 당국 입장에서도 각 증권사별로 산재한 자료를 취합하고 검증하는 데 행정 비용이 크게 들 수밖에 없습니다. 요약하면, 해외 주식 투자에 대한 과세 인프라가 아직 국내 주식 수준으로 갖춰져 있지 않아 증세를 추진하더라도 효과적으로 과세하기가 어려운 상황입니다.
2. 정책적 고려사항 (해외투자 장려 및 자본유출 억제)
정부의 정책적 목표 측면에서도 해외 주식에 대한 과세를 함부로 강화하기 어렵습니다. 첫째, 정부는 국민의 자산 증식을 지원하기 위해 해외 투자를 일정 부분 장려해왔습니다. 국내 시장의 성장 한계나 특정 자산 쏠림을 완화하고 국민이 글로벌 성장의 과실을 공유할 수 있도록, 2010년대 후반부터 개인의 해외 투자를 점진적으로 자유화하고 있습니다. 실제로 최근 몇 년간 일어난 이른바 “서학개미” 열풍 – 국내 투자자들이 애플, 테슬라와 같은 미국 주식에 대거 투자한 현상 – 에 대해 정부는 자산 다변화라는 긍정적 측면을 인정하며 크게 제약을 두지 않았습니다. 만약 이들에게 과도한 세금을 물린다면 해외 투자를 위축시켜 국민의 자산 증대 기회를 제한한다는 비판이 나올 수 있습니다.
둘째, 자본 유출 억제 측면과의 균형도 고려해야 합니다. 해외 주식 투자가 장려되면 국내 자본이 해외로 빠져나가는 효과가 있어 국내 금융시장에 부정적일 수 있습니다. 그러나 정부는 이를 직접 세금으로 막기보다는 거시경제 여건과 투자 흐름을 보아가며 자연스런 자본 이동으로 받아들이는 분위기입니다. 만약 해외 주식에만 세금을 대폭 올리면 투자자들은 세금을 피하기 위해 다른 형태의 해외 투자(예: 파생상품, 해외펀드 등)로 우회하거나, 최악의 경우 역차별을 느껴 국내 투자 자체를 줄이는 부작용이 있을 수 있습니다. 이는 오히려 자본 유출을 더 부추기는 역효과를 낼 위험이 있습니다. 정부 입장에서는 해외투자에 대한 과세 강화보다는 국내 투자 매력 제고와 해외투자 적정 관리 사이에서 균형을 잡아야 하는 정책적 딜레마가 존재합니다.
셋째, 금융시장 다변화와 글로벌 경쟁력 측면도 있습니다. 한국 금융시장의 투자 옵션이 국내 주식과 부동산 등에만 치우치지 않고 해외 주식, 해외 채권 등으로 다양해지는 것은 장기적으로 국민 부의 안정성과 금융산업 발전에 긍정적입니다. 정부도 이러한 다변화를 지원하기 위해 해외주식형 펀드 세제 혜택을 주거나, 해외 투자에 필요한 절차를 간소화하는 정책들을 펴왔습니다 (예: 해외주식 양도소득 기본공제 250만원 유지 등). 이러한 맥락에서 해외주식만 겨냥한 세 부담 증가는 정책 기조와 배치됩니다. 국민 경제 전체로 보았을 때 투자 포트폴리오 국제화를 막는 신호를 주는 것은 바람직하지 않다고 판단하여, 정부는 해외 주식 과세 강화에 신중한 태도를 취할 수밖에 없습니다.
3. 정치적·외교적 이슈
해외 주식 투자 과세를 둘러싼 정치적 및 외교적 요인도 중요한 제약입니다. 첫째, 한미 조세조약 등의 국제조약에 따른 제약이 있습니다. 한국과 미국 간에는 이중과세를 방지하기 위한 조세조약이 맺어져 있으며, 이에 따라 양도소득에 대한 과세권은 거주지국에 있다는 원칙이 적용됩니다. 즉, 한국 거주자의 미국 주식 매매차익은 한국에서만 과세되고 미국에서는 과세하지 않도록 되어 있습니다. 이 조약 자체가 해외주식 과세를 막는 것은 아니지만, 한국 정부가 세제를 변경할 때 조약의 틀을 벗어나지 않아야 합니다. 예컨대, 미국 주식 투자에 대한 세금을 일방적으로 높이거나 새로운 원천징수 제도를 도입하려면, 조세조약상 미국 측과 협의가 필요할 수 있습니다. 자칫 조약 위반 소지가 있으면 미국 투자자(한국 거주자)들이 미국에서 세액공제를 못 받거나 이중과세 문제가 불거질 수 있어 외교 마찰의 여지가 있습니다.
둘째, 외국인 투자자 보호정책과의 정합성 문제입니다. 한국은 전통적으로 해외 자본을 유치하고 자국민의 해외투자도 지원하면서 투자에 대한 과도한 제한이나 차별을 지양해왔습니다. 해외주식 투자에 높은 세금을 물리는 것은 국내 투자자에게 불리한 차별로 비칠 수 있고, 간접적으로는 외국 기업에 대한 투자 위축으로 이어져 국제 투자환경에 부정적인 신호를 줄 수 있습니다. 특히 미국 주식은 글로벌 표준시장인데, 여기에 한국만 별도 세금을 부과하면 미국 측에서 자국 기업에 대한 투자 위축을 우려하거나, 반대로 한국인이 미국 주식을 파는 경우 미국이 추가 조치를 검토하는 등 상호주의적 대응을 고민할 가능성도 있습니다. 현재 미국 정부는 외국인의 미국 주식 양도소득에 과세하지 않고 있는데, 한국이 일방적으로 자국민의 대미 투자에 과세를 강화하면 국제 투자 질서에 혼선을 줄 위험이 있습니다.
셋째, 미국 정부와의 협조 필요성도 걸림돌입니다. 한국인이 해외(미국) 주식으로 얻은 소득에 과세를 철저히 하려면 미국 정부 또는 금융기관의 정보 공유 협조가 필수적입니다. 그러나 현실적으로 미국은 자국민의 해외소득 정보는 요구하면서도 (FATCA 법안 등), 외국 정부에 자국 금융정보를 제공하는 데는 소극적입니다. 예를 들어, 미국 내 브로커에 개설된 한국인 계좌의 거래내역을 자동으로 한국 국세청에 제공하려면 미 당국의 승인이나 법적 근거가 필요한데, 현재 그런 체계가 미흡합니다. OECD의 금융계좌정보 자동교환(CRS)에도 미국은 참여하지 않고 있어 한국이 일방적으로 정보를 얻기 어려운 구조입니다. 결국 한국 정부가 해외주식 과세를 늘리려 해도 정보 부족으로 실효성이 낮아질 수밖에 없으며, 이를 개선하려면 미국과의 외교交涉 및 협약 체결이 전제되어야 합니다. 이러한 국제 공조가 선행되지 않은 증세 추진은 자칫 유야무야되거나 유명무실한 세제로 전락할 우려가 큽니다.
4. 세수 효과 및 실효성
해외 주식 투자에 대한 과세 강화가 가져올 세수 효과와 실효성 측면에서도 의문이 제기됩니다. 첫째, 실제 거둘 수 있는 세수 규모가 크지 않을 가능성이 있습니다. 해외 주식에 투자하는 개인 투자자들이 늘었다고는 하지만, 대부분은 소액 투자자이거나 이익 규모가 크지 않습니다. 국세청 통계에 따르면 2022년 기준 해외주식 양도소득 신고 인원 중 80% 이상이 연 250만원 이하의 소액 이익을 올린 투자자였습니다(기본공제 한도 내). 즉, 이미 과세 기반이 협소하며, 설령 세율을 인상하거나 과세 대상을 넓혀도 크게 늘어날 세수는 제한적입니다. 오히려 증세로 투자심리가 위축되어 거래 자체가 줄어들면 세수 증대 효과가 상쇄될 수 있습니다.
둘째, 고액 자산가들의 우회 가능성 때문에 실효성 문제도 있습니다. 과세를 강화하면 정직하게 세금을 내는 투자자보다 세테크에 능한 부유층이 먼저 반응합니다. 예를 들어 매우 큰 금액을 해외 주식에 투자하는 고액 자산가들은 해외 법인이나 펀드를 통해 간접 투자를 하거나, 아예 거주지를 해외로 이전하는 방식으로 국내 과세망을 빠져나갈 수 있습니다. 실제 사례로, 국내 거주 고액 투자자가 세 부담을 피해 싱가포르 등지로 국적·거주지를 옮긴 일들이 보고되고 있습니다. 이렇게 되면 정작 증세의 타겟이었던 부유층에는 세금이 제대로 부과되지 않고, 국내에 남은 중산층 투자자들만 세금을 부담하거나 투자 위축을 겪는 형평성 문제가 발생할 수 있습니다.
셋째, 징수 비용 대비 효율 저하 우려입니다. 해외 주식 과세를 강화하면, 국세청 입장에서는 이를 관리·감독하기 위한 행정 비용이 크게 늘어납니다. 거래 정보 수집, 신고 누락자 색출, 환차익 계산 및 신고 안내 등 추가 업무가 발생하는데, 이에 비해 정작 거둬들이는 세금은 많지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 해외주식 양도세를 담당하는 인력을 증원하고 전산 시스템을 보완해야 하는데, 이렇게 수십억 원을 투입해도 정작 징수된 세액은 그에 못 미치는 사례가 생길 수 있습니다. 한 전문가는 해외주식 과세 강화 시 징세비용이 늘어나 세수 순효과가 미미할 것이라 전망했는데, 이러한 비용 대비 수익의 문제는 정책 추진을 주저하게 만드는 요인입니다.
또한 현재 국내 주식 거래에는 **증권거래세(거래액의 0.23%)**가 부과되고 있어, 국내 투자는 세금을 통해 꾸준히 재정 수입을 얻고 있습니다. 하지만 해외 주식 거래는 한국 거래소 밖에서 일어나기 때문에 증권거래세를 부과하지 못해 이미 세수 유출이 발생하고 있습니다. 정부로서는 해외투자에 대한 양도소득세 강화로 이를 보완하고 싶지만, 앞서 언급한 바와 같이 행정적·현실적 제약으로 실효성 있는 징수가 어렵다면 세제 도입의 명분이 약해지는 것입니다. 결국 세수 측면에서도 해외주식 증세는 “가성비”가 낮은 정책일 수 있습니다.
해외 주식 투자에 대한 증세는
1) 효율성 측면에서 세수 증대 효과가 약하며,
2) 내국인 자산 다변화 측면에서 정책 목표와 상충되며(이는 과거 금투세 셀링 포인트로 입증)
3) 투자를 장려하려는 타국과의 외교적 마찰 가능성이 높아
추진하기 어려운 수단이다.
답은 나와 있다.
정부는 누가 잘 살아서 위화감을 조성하는 사회보다는 다같이 못 사는 사회를 바란다.
그것이 ‘더 나은 사회’라고 규정하고 있으며,
국민들은 의식적으로든 무의식적으로든 그런 사회로의 이행을 지지하고 있다.
그런 사회를 바란다면 그건 개인의 선택이니 말리지 않는다.
그게 아니라면 국장 노출도를 줄여나가는 게 장기투자자로서 LTO 멤버들의 당연한 선택이 되어야 하지 않을까?
LTO 투자전략 : 데이터 접근권
몇 주 전부터 AI 시대에 적합한 데이터 소유권 보유 기업에 대한 분석을 이어가고 있다.
아래 GPT와 토론 과정중에 작성된 보고서를 LTO에 공유한다.
요약하자면, 데이터도 배타적 권한을 지닌 기업들 – 제한적 데이터 접근권을 보유한 기업들 – 접근권이 전혀 없는 기업들이 존재하며,
다루는 정보에 보안이 필요한 정도에 따라, 그리고 소비자가 기업이냐 개인이냐에 따라 접근권의 차이가 존재한다.
이를 기반으로 다음 주에도 데이터에 대한 독점적 권한을 보유한 기업들을 찾아보려고 한다.
기밀 데이터를 활용한 AI 학습: 기업들의 접근권 스펙트럼
고객 데이터 활용에 대한 전반적 문제 배경
AI 모델의 성능 향상을 위해 고객의 기밀 도면이나 데이터를 학습에 사용하는 것은 매력적이지만, 대다수 고객들은 민감한 설계 자산이 외부 AI에 학습되는 것을 꺼려합니다. 이는 모든 AI 기반 기업들이 공통적으로 직면한 문제로, 데이터 유출 위험, 지적재산 유용 논란 등의 이유 때문에 기업 고객일수록 데이터 제공에 보수적입니다. 이러한 상황에서 각 AI 업체들은 자사 서비스 및 비즈니스 모델에 따라 상이한 수준의 데이터 접근 권한을 갖게 되었으며, 배타적인 데이터 활용권을 가진 경우부터 아예 접근하지 않는 경우까지 다양한 스펙트럼이 존재합니다. 아래에서는 데이터 접근권의 범위별로 대표적인 기업 사례와 그 근본 원인을 살펴보겠습니다.
① 배타적인 데이터 권한을 지닌 기업들: 일부 기업들은 제품/서비스 구조상 광범위한 사용자 데이터를 자동으로 수집·독점하여 AI 훈련에 활용할 수 있는 위치에 있습니다. 대표적으로 **테슬라(Tesla)**는 주행 중 차량 센서로부터 전 세계 수백만 대 차량의 영상을 자동 수집하며, 이를 자사 **자율주행 AI의 학습 데이터(수십억 마일 주행 기록)**로 독점 활용합니다electrek.coelectrek.co. 이런 방대한 실제 데이터 축적은 경쟁 우위가 되어, 테슬라는 자율주행 분야에서 “실도로 주행 데이터의 왕”으로 불릴 정도입니다electrek.co. 이처럼 클라우드 기반 소비자 플랫폼들은 사용자 활동 데이터를 거의 실시간 수집하여 알고리즘 개선에 쓰는데, 구글의 검색 엔진은 전 세계 검색 질의 및 클릭 피드백 데이터를 독점적으로 학습하며 검색 정확도를 높여왔고, 페이스북/틱톡 등의 소셜 미디어도 방대한 사용자 행동 데이터를 통해 추천 AI를 고도화합니다. 이러한 기업들은 사용자에게 무료 서비스 제공 후 데이터를 대가로 취득하는 모델을 취하는 경우가 많아, 데이터 활용에 대한 사용자 동의가 이용약관에 내포되어 있고 경쟁사가 동일 데이터에 접근할 방법이 없어 사실상 배타적 데이터 자산이 형성됩니다. 다만 이 경우에도 개인정보 규제나 윤리 이슈가 증가하면서, 점차 익명화나 제한적 활용 조건이 붙는 추세입니다.
② 제한적/조건부 데이터 접근권 기업들: 두 번째 범주는 고객 데이터에 어느 정도 접근은 하지만, 광범위한 활용에는 제약이 있는 기업들입니다. 엔터프라이즈 대상 AI 서비스 기업들이 여기에 속하는 경우가 많습니다. 예를 들어, OpenAI는 초기에 ChatGPT를 제공하면서 일반 사용자 입력 데이터를 모델 개선에 활용했으나, 기업 이용자들의 우려가 커지자 이제는 기본적으로 API나 엔터프라이즈 이용자의 데이터는 학습에 사용하지 않기로 명시하였습니다openai.com. 즉, 고객이 명시적으로 동의(opt-in)하는 경우에만 제한적으로 데이터 활용이 이루어집니다. 이처럼 클라우드 AI API 제공업체(예: Google Cloud AI, MS Azure OpenAI 등)나 기업용 SaaS 중에는 **“고객 데이터는 오직 그 고객을 위한 맞춤 모델에만 사용되고, 공용 모델 학습에는 미사용”**을 약속하는 사례가 많습니다. Salesforce의 AI인 Einstein도 각 고객사의 CRM 데이터를 타사와 섞지 않고 개별적으로 모델에 활용하거나, 아예 업그레이드된 모델 제공 시에도 고객 데이터는 학습되지 않도록 Trust Layer로 차단하는 등 프라이버시를 강조합니다. 또한 Autodesk 같은 전통 소프트웨어 기업이 제공하는 신기능(예: 도면 자동생성 AI)이 있다고 해도, 고객사가 클라우드 사용을 원치 않으면 온프레미스 형태로 제공하여 데이터가 외부로 안 나가게 하거나, 모델을 고객 전용으로 학습시켜주는 방식을 취하기도 합니다. 정리하면, 이 범주 기업들은 AI 성능 향상에 데이터 활용을 원하지만 고객 신뢰 확보가 더 중요하기에 데이터를 익명화하여 통계적 활용을 하거나 철저한 동의 하에 제한적으로 사용하는 전략을 펴고 있습니다.
③ 데이터 접근권이 전혀 없는 기업들: 마지막으로, 고객 데이터에 대해 접근이나 활용 권한이 사실상 없는 경우도 있습니다. 온프레미스 소프트웨어 솔루션이나 제품 판매형 비즈니스 모델에서는 사용자 데이터가 공급업체에 전달되지 않으므로 업체가 이를 AI 학습에 쓰는 것이 불가능합니다. 예를 들어 전통적인 CAD 소프트웨어는 고객사 방화벽 내부에 설치되어 도면 파일이 벤더에게 자동 전송되지 않기 때문에, Autodesk나 PTC 등이 고객 설계 데이터를 무단 수집하여 AI 훈련에 활용할 수 없습니다 (실제로 이러한 데이터 수집 시도는 계약 위반이 될 수 있습니다). 또 다른 예로 Palantir 같은 기업은 정부·공공 데이터를 다루는데, 고객 데이터의 기밀을 지키는 것이 최우선이므로 **자사 AI 플랫폼(AIP)**에서 “고객 데이터는 해당 고객 허가 없이 어떠한 외부 AI 모델 재학습에 사용되지 않는다”고 명문화하고 있습니다palantir.com. Palantir는 오히려 타사 LLM(대형언어모델)을 내부에 들여와 활용하더라도, 프롬프트와 응답에 포함된 고객 데이터는 즉시 폐기 또는 격리되며palantir.compalantir.com, LLM 제공자조차도 데이터에 접근 못하도록 기술·계약적으로 보장하는 접근을 취합니다. 이처럼 **데이터가 극도로 민감한 분야(국방, 의료 등)**에서는 AI 기업이 “데이터는 절대 내지 않고 모델을 현장에 들여보내는” 방식을 택하며, Apple도 소비자 개인정보 보호를 위해 가능한 한 기기 내(on-device)에서 AI 연산을 처리하고 클라우드 전송을 최소화하는 전략을 고수해 왔습니다. 이러한 기업들은 고객 신뢰 확보를 최우선 가치로 삼아 모델 성능보다도 데이터 보호를 중시하기 때문에, 사실상 데이터 접근권을 포기하거나 매우 엄격히 제한하고 있습니다.
데이터 접근권 차이를 만드는 근본 요인
위와 같은 스펙트럼이 형성되는 근본에는 사업 모델과 고객 속성의 차이가 자리하고 있습니다. B2C 플랫폼이나 광고 기반 무료 서비스는 “데이터 = 수익” 공식을 갖고 있어 사용자 데이터를 폭넓게 활용하려는 반면, B2B 유료 소프트웨어는 “신뢰 = 수익” 관계가 강해 데이터 활용에 신중합니다. 기술적으로도 클라우드 네이티브 서비스는 벤더가 데이터를 쉽게 수집·분석할 수 있지만, 온프레미스 솔루션은 그럴 수 없도록 설계되어 있습니다. 또한 산업 분야의 규제와 민감도에 따라 차이가 나는데, 예컨대 의료·국방 데이터는 법적으로 제3자 학습이 금기시되지만, 웹 사용자 행동 데이터는 비교적 자유롭게 활용되어왔습니다. 기업 문화와 철학도 한몫하여, 어떤 기업은 “개인정보보호를 경쟁력”으로 내세워 데이터를 최소 수집하고(예: Apple), 또 어떤 기업은 “데이터 모으는 자가 승리한다”는 문화로 최대한 수집합니다. 결국 데이터 접근권의 차이는 ①클라우드 vs 온프레미스 구조, ②수익 모델(광고/무료 vs 구독/고가), ③고객 요구와 신뢰, ④법규 및 윤리 기준 등에 의해 결정됩니다. 투자 아이디어 측면에서 보면, 독점적 데이터 자산을 쌓을 수 있는 AI 기업은 장기적 경쟁우위를 갖지만 반대로 엄격한 규제를 받는 영역에서는 혁신 속도가 제한될 수 있습니다. 따라서 기업의 데이터 접근 전략을 살펴보면 해당 기업이 어느 정도로 AI 학습 능력을 확보할지, 또는 고객 신뢰를 지키기 위해 어떤 제약을 감수하는지 파악할 수 있습니다. 이는 곧 AI 기업의 기술 잠재력과 리스크를 평가하는 핵심 요소라 할 수 있습니다.
다음 주 LTO 계획
LTO 까페 리뷰를 못했다.
많은 분들의 참여를 바탕으로 토론이 풍성해지고 있는 것 같다.
다음 주에는 바쁘지만 좀 더 열심히 리뷰해서 3분기 말에 밀린 숙제를 몰아서 하는 일이 없도록 분산해보도록 하겠다.
더 많은 사람들이 LTO 플랫폼에 참여해서 선의의 경쟁이 치열해졌으면 하는 마음이다.
가치투자 커뮤니티를 성장시켜나가고 있습니다.
운영 계획과 방향성을 한 번 읽어보시고,
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자료실을 통해 리포트, 뉴스도 공유하고 있으니 참고하시면 도움이 될 거 같습니다.