MDB BM의 이해
AI의 품질을 결정하는 주요 변수는 연산 능력, 알고리즘, 신뢰할 수 있는 데이터이다.
그 중에서도 AI 서비스 업체들에게 해자가 되는 것은 신뢰할 수 있는 데이터이다.
알고리즘이나 연산 능력은 갖추기 위해 꾸준한 비용 지출이 요구된다.
알고리즘은 경쟁사가 쉽게 모방할 수 있어 더 나은 알고리즘 개발을 지속하는데 비용이 들고,
연산 능력은 설비가 필요하기 때문에 감가상각, 교체수요 충족을 위한 비용이 든다.
하지만 데이터를 소유할 경우 미미한 저장비용을 제외하면 유지 비용이 들지 않는다.
따라서 데이터는 축적하고 독점할 수 있는 사업을 구축한 기업들에게 해자가 된다.
예를 들면 헬스케어 플랫폼 기업들은 건강 관리 정보를 축적할 수 있으며,
이에 대해 독점적인 정보 접근 권한까지 보유한다면,
AI를 통한 건강관리 서비스업을 진행할 좋은 해자를 구축했다고 볼 수 있다.
왜 비관계형 DB인가?
MDB는 비관계형 DB 구조 중 하나인 ‘문서 기반 구조(Document-based architecture)’로 데이터를 관리하는 소프트웨어를 만들어 판매하는 기업이다.
설치, 클라우드, 혼합 환경에서 모두 오픈소스로 사용 가능한 문서 기반 구조를 구축하여 기존의 ‘관계형 DB’를 통해 사용자가 추구하던 성능, 확장성, 유연성, 신뢰성을 그대로 유지할 수 있도록 경제적인 구독모델을 구축하였다.
쉽게 설명하면 MDB는 과거 비싼 구축 비용이 드는 경직적인 ‘관계형 DB 구조’를 오픈소스로 제공되는 경제적이고 유연한 ‘문서형 DB 구조’로 변경할 선택권을 고객사에 부여한 것이다.
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관계형 DB의 대표적인 형태는 엑셀 형태로 정리되는 ‘테이블형 DB’로,
1. 유연성이 부족하여 이미지, 동영상 등 비정형 데이터가 많아지는 AI 학습에 활용이 제한되고,
2. 데이터를 조합하여 활용할 때 변수를 따로 설정하여 서로 다른 데이터를 연결하는 구조를 만들어줘야 하는 문제가 있다.
반면, ‘문서형 DB’는 대규모의, 빠르게 변화하는, 정형화되지 않은 데이터를 다루는 환경에서 신속하고 유연하게 적용하기 유리한 ‘BASE’의 특징을 가지며, 결국 AI 학습에 유리하다.
MDB의 BM
MDB는 클라우드에서 사용할 수 있는 DB 인프라 및 관리 시스템을 구축하고 검색, 시계열 분석 등 기능을 제공하고 있다.
매월 사용량에 따른 요금을 사후 청구하거나, 매년 사용량 사전계약 체결 방식으로 과금한다.
AI의 성장 : 추론과 에이전트
AI 학습 및 추론에 있어 데이터를 유연한 형태로 신속히 활용할 수 있게 저장하는 것은 앱을 활용한 최종 소비자에게 제공되는 서비스의 품질을 크게 좌우하는 요소이다.
MDB는 고객 기업들의 최종 서비스의 품질을 개선시켜주며, 편의성과 경제성을 높여주는 DBaaS(구독형 DB 관리 서비스) 서비스를 제공하고 있다.
이는 현재 주도권을 갖고 있지만 제품이 개발된지 10년 이상 된 오라클, SQL서버, DB2 등 관계형 DB과 비교했을 때 보다 AI, 빅데이터 시대에 적합한 상품이다.
시장조사업체 IDC는 데이터베이스 시장은 ’28년까지 연 13% 속도로 성장할 것으로 추정했다.
단기적으로는 경제성장 둔화, 인플레이션 등 거시경제 리스크가 기업들의 IT 투자에 부정적 영향을 미치지만, 장기적으로 봤을 때는 큰 영향이 없을 것으로 예상된다.
특히, 최근의 제약적 거시경제 환경은 매출 증가에 부정적인 영향을 줄 수 있겠지만 구독자들이 클라우드 환경으로 이동하거나 어플리케이션을 전통적인 DB로부터 이전해오면서
침투율이 증가하는 효과와 새로운 구독자가 늘어나는 효과가 합쳐져 총 구독량은 증가하고 있다.
아직까지는 AI 붐은 하드웨어 기업들의 매출과 주가를 크게 성장시켰지만,
소프트웨어 기업들의 매출에는 큰 영향을 주지 못했다.
하지만 AI 붐은 점차 추론 수요를 높이면서 AI 소프트웨어에 대한 요구 증대로 이어질 것이고,
데이터와 DB 솔루션 수요가 증가하는 것은 시간문제이다.
MDB는 FY25 2Q 컨콜을 통해 고객사들과 논의할수록 이러한 미래에 MDB가 최적의 솔루션을 제공하고 있다는 확신을 높여가고 있다.
경제적 해자 : 네트워크 효과, 전환비용, 규모의 경제
MDB가 점유율을 높여가고, 보다 많은 사람들이 MDB Atlas DB를 활용하게 되어 궁극적으로 개발 표준으로 자리잡게 되면 세 가지 관점에서 해자가 발생한다.
첫 번째는 네트워크 효과이다.
오픈소스 방식으로 배포하여 더 많은 고객사와 개발자가 MDB Atlas를 사용하면 앱 개발/활용 사례가 증가하고, 호환성, 사용자 학습 커리큘럼, 부가 서비스 등 활용 편의성이 높아져 사용자 효용이 증가한다.
두 번째는 전환비용이다.
한 번 MDB 데이터베이스 사용을 시작하게 되면 다른 데이터베이스 소프트웨어로 전환하는데에는 값비싼 비용이 소요된다.
현재 기존 주류 관계형 DB 소프트웨어들이 비관계형 DB에 비해 AI 학습, 빅데이터 활용에 제한이 많은데도 고객사들이 비관계형 DB로 쉽게 전환하지 못하는 것은 전환비용 때문일 것이다.
MDB가 확보한 고객에 대해서, 그리고 앞으로 확보할 고객에 대해서는 전환비용이 강한 경제적 해자의 근거가 될 것이다.
세 번째는 규모의 경제이다.
소프트웨어는 추가 사용자가 늘어나는 데 따른 비용이 크지 않다.
게임, 엔터테인먼트 등 정보산업이 가진 특성이다.
따라서 네트워크 효과/전환비용으로 인해 사업이 선순환 구조에 올라타게 되면 규모의 경제를 통해 점진적인 영업레버리지 효과가 발생하면서 이익률이 개선될 수밖에 없다.
이익률 : 시작은 미약하나 끝은 창대하리라
설립후 9년간 매출 성장률은 점진적으로 감소했지만 24년까지도 31.07%를 유지하고 있으며,
GPM은 점진적으로 증가하여 67.99%에서 ’24년 74.78%까지 증가하였고,
영업이익률, 순이익률은 흑자전환을 눈앞에 바라보고 있다.
단기적으로는 경기 둔화와 인플레이션으로 IT 투자가 둔화되면서 성장률이 둔화되고 있지만,
24.11월 25.3Q 실적(MDB는 1.31일 결산 기업으로, 24.2월부터 FY25가 시작된다)에서는 성장률이 다시 가속화되면서 OPM -5.27%, NPM -1.85%를 시현했다.
P의 증가
현재는 AI 기술개발, 학습 및 추론이 증가하는 시장 형성기로, MDB는 점유율을 높이기 위한 경제적인 가격 정책을 유지하고 있다.
다만, 향후 충분한 점유율을 확보하고 시장이 성숙단계에 도달하여 네트워크 효과, 전환비용과 규모의 경제 해자가 충분히 커지게 되면 P의 증가를 충분히 요구할 수 있다고 생각한다.
Q의 증가
MDB의 고객수는 ‘24.10.31일 기준 51,100명으로 증가하면서 ‘23.10.31일 44,900명 대비 YoY 13.8% 증가하였다.
이는 부분적으로 마케팅 확대의 영향으로, 비용지출 없이 자연 증가하는 것이 가장 좋지만,
경쟁사 Snowflake가 마케팅 비용을 20% 증가시켜 총매출이익의 69%에 해당되는 비용을 지출하고 있는데 비하면 과도한 것은 아니라고 생각된다.
C의 감소
대다수 인터넷/SW 기업들이 그렇듯이, 추가적인 소비자가 소비할 수 있도록 하는데 따른 추가생산 비용이 거의 0에 가깝다.
물론 마케팅, 판촉, R&D 등에 드는 인건비, 여비, 주식보상비, 운영비 등은 증가하지만 그 증가율은 매출 증가율에 미치지 못한다.
24.8월에 발표한 FY25 2Q 실적에서는 전체 운영비 증가율을 14.6%로 제한하면서 그 중에서도 R&D 비용은 19%나 증가시켰다는 점에서 효과적으로 비용을 통제하면서도 핵심 경쟁력을 유지하기 위한 R&D 지출은 필요 수준으로 지출하고 있다고 평가할 수 있다.
자본배치
아직은 MDB가 이익을 내고 있지 못해서 자본배치를 잘 하고 있는지,
복리효과를 누릴 수 있는 기업인지 확인할 수는 없다.
다만, 적자를 내고 있음에도 R&D에 지속적으로 투자하고,
흑자전환을 위해 운영 효율성을 높이려고 노력하고 있는 것은 분명하다
밸류에이션
아직은 적자 기업으로 밸류에이션을 논하기는 어렵지만, 24.3Q 실적발표에서 적자 폭을 거의 BEP까지 축소하였으며, 향후 성장 여력은 충분히 크다.
다만, 적자를 내고 있어 이익체력이 하방을 받쳐주지 못하는 상황에서 시장은 성장률이 둔화되는 모습이 보이면 언제든지 MDB 주식을 내 던질 준비가 되어 있다.
8.29일 FY25 Q2 실적 발표에서는 컨센 대비 높은 매출 성장률과 EPS를 발표하여 이후 3개월 동안 주가가 $245에서 $350까지 약 40% 급등했다.
이는 MDB의 핵심상품인 Atlas 매출이 27%로 증가했기 때문이었다.
또한, Atlas 소비 증가와 매출 증가에 따른 이익률 상향으로 FY25 3Q 가이던스, FY25 가이던스를 모두 상향하여 밝은 성장 전망을 입증하였다.
이에 대해 일부 투자자들은 12개월 fPER이 109.78에 달하며, YoY 매출 증가율이 12%에 불과한 것은 고평가의 증거라고 공격하기도 하며, 이 또한 MDB를 보는 하나의 합리적인 관점이다.
하지만 MDB에 대해 회의적인 사람들도 성장 자체를 부정하는 것이 아니라 실현되는데 시간이 걸리는 것일 뿐임을 부정하지는 않으며,
주로 멀티플과 성장률의 관계에서 현재 고평가된 상태임을 지적하는 것이다.
결국, MDB는 실제 실적으로 나타나는 성장경로와 전망치에 따라 주가 변동성이 높게 나타나는 주식이다.
하지만 앞으로 AI 학습/추론과 빅데이터 활용 증가, 비정형 데이터 활용도 확대 등 피할 수 없는 산업의 방향성을 고려하면 성장이 이어질 것임은 변함이 없다.
이런 주식이 연간 매출, 이익 가이던스를 상향했음에도 CFO이자 COO인 Michael Gordon의 은퇴 소식에 $350.13에서 현재 $243.11까지 30% 넘게 하락한 것은 분명히 과하다.
아마도 너무 높아진 밸류에이션에 매도할 핑계를 찾고 있었던 건 아닐까?
CEO도 한 번 생긴 회사의 시스템화된 관성을 바꾸기는 힘들다.
이렇게 지금과 같이 주가가 사업과 무관한 이유로 하락한 상황에 편안히 MDB를 매수하고 기다리면 언젠가 AI 추론과 어플리케이션이 보편화된 시점에는 큰 수익을 볼 수 있다고 생각한다.
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운영 계획과 방향성을 한 번 읽어보시고,
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