원제: 기술주 수익은 어디에서 오는가?

원저자: 에릭 플래닝엄

원번역: TechFlow

이 글은 30년간의 기술주 수익률, 가치 성장, 얻은 교훈, 그리고 미래의 중요성을 분석합니다.

다음 1,000억 달러 기업은 이전과는 다를 것입니다.

당연한 말처럼 들리지만, 우리는 패턴 매칭에 얽매이지 않을 수 없습니다. 차세대 구글/메타/아마존, 혹은 X 산업의 우버, Y 산업의 에어비앤비, 혹은 거의 모든 산업의 AI 에이전트를 찾고 있습니다.

매주 최신 트렌드에 휩쓸리지 않으려면 과거를 돌아봐야 합니다. 처칠은 "더 멀리 볼수록 더 멀리 볼 수 있다"라고 말했습니다.

그래서 저는 최근 역사에서 설립된 가장 큰 기업들을 분석하고 싶었습니다. 서사에 갇히지 말고 데이터가 우리에게 말해주는 것에 집중하세요. 모부생의 표현을 빌리자면, 외부의 관점을 취하는 것입니다!

인과적 사고는 타고난 서사 스타일입니다. 미래를 예측하는 데도 설득력이 있고, 과거를 설명하는 데도 설득력이 있습니다. 우리의 뇌는 주변 세계에서 일어나는 일을 설명하기 위해 쉽게 이해할 수 있는 서사를 만들어내는 데 능숙합니다.

두 번째 접근법은 통계적 사고, 즉 외부의 관점을 채택하는 것입니다. 인과관계에 기반한 서사를 구성하는 접근법과 달리, 통계적 접근법은 유사한 과거 사례의 참조 계층을 살펴보고 그 결과를 분석합니다. 이러한 참조 계층의 결과를 기준 확률이라고 합니다.

자, 이제 다음 내용을 살펴보겠습니다.

1. 지난 30년간의 기술 가치 성장 데이터

2. 가치 성장에서 얻은 교훈

3. 이러한 교훈은 오늘날 기술 투자에 어떤 의미를 갖는가

요약

1. 차세대 1,000억 달러 기업은 과거와는 매우 다른 모습일 것이다

2. 당신의 진로를 정의하라: 홈런, 그랜드슬램, 아니면 스페이스 잼처럼 우주를 목표로 하는가?

3. 소프트웨어는 닭고기와 같다: 80%의 맛은 똑같다

4. "시장 규모"는 훌륭한 투자자들이 훌륭한 기업을 놓치는 가장 큰 이유일 수 있다

5. 기업은 종종 자신이 타고 있는 기술 흐름과 긴밀하게 연관되어 있습니다.

6. 마지막으로, 거듭제곱 법칙의 힘을 절대 과소평가하지 마세요!

또한, 지난주에 Felicis 스타트업 채용 프로그램을 시작했습니다. 저희가 투자할 분야를 확인해 보세요.

저희 방법론에 대해: 기술 가치의 대부분은 대기업에 집중되어 있기 때문에 1995년 이후 Pitchbook에 상장된 기업 중 IT 부문에서 50억 달러 이상의 가치를 지닌 모든 기업을 포함했습니다. (참고: Amazon, Nvidia, Microsoft, Apple은 제외됩니다.) 이러한 기업을 분류하는 데 Claude의 도움을 받았기 때문에 정확한 데이터는 방향적으로 정확하지만 반드시 정확하지는 않다고 생각합니다.

자, 시작해 볼까요?

30년간의 기술 기업 수익률

이 데이터 세트는 65개 카테고리, 300개 이상의 기업, 그리고 13조 달러의 가치를 다룹니다. 가장 성공적인 기업의 주요 내용은 다음과 같습니다.

지금은 거듭제곱 법칙에 대해 자세히 설명하지 않겠지만, 상위 7개 기업이 데이터 세트의 거의 50%를 차지합니다.

이로써 첫 번째이자 가장 중요한 결론이 도출됩니다.

1. 향후 1,000억 달러 규모의 기업은 과거와는 매우 다른 모습일 것입니다.

첫째, 기술 분야의 가치는 주로 독특한 기업, 특히 독특한 사람들이 설립한 기업에 의해 결정됩니다. 바로 그 "고유성" 때문에, 패턴 매칭에 의존하는 것은 위대한 기업을 발견하기보다는 놓치게 할 가능성이 더 큽니다.

만약 어떤 기업이 이와 같은 경험을 해본 적이 없다면, 그 기업의 미래 성공을 상상하기 어렵습니다. 1998년 구글의 시장 규모를 어떻게 추정하시겠습니까? 2004년 메타의 시장 규모는 어땠습니까? 정말 불가능합니다.

현재 운영 중인 가장 독특한 AI 기업인 OpenAI를 예로 들어 보겠습니다. OpenAI는 명확한 기술적 비전 없이 비영리 연구소로 시작했으며, 공동 창업자를 잃은 창업팀과 복잡한 거버넌스 구조를 가지고 있었습니다. 그럼에도 불구하고 OpenAI는 역사상 가장 중요한 기업 중 하나로 성장했습니다. OpenAI는 독창성의 정점입니다.

가장 성공적인 기업들은 소위 "공개 비교 대상"이 없습니다. 그들은 독특합니다. 대기업들은 종종 완전히 새로운 범주를 만들어내는데, 바로 이 점이 OpenAI를 발견하기 어렵게 만드는 것입니다.

닐 메타는 이를 "인류가 누리는 가치의 대부분을 창출할 전 세계의 극소수 창업자"를 찾는 것으로 정의합니다.

데이터를 이해하기 위해 1995년 이후 설립된 가장 큰 기업들을 살펴보세요.

이러한 기업들 대부분은 완전히 새로운 산업을 개척했거나, 사실상 자체 산업을 창출할 정도로 규모를 키워 산업을 재편했습니다(테슬라를 생각해 보세요).

범주별로 데이터를 살펴보면 다음과 같은 사실이 드러납니다.

2. 자신이 하는 게임을 알아야 합니다. 홈런인가요, 그랜드슬램인가요, 아니면 스페이스 잼 스타일의 슈퍼 챌린지인가요?

모부생의 기본 요율 아이디어를 다시 참조한다면, 이러한 다양한 범주에 투자하기 위해서는 다른 멘탈 모델이 필요하다고 생각합니다.

대부분의 가치는 소비자 기업(멱함수 법칙이 지배하는 기업)에서 창출됩니다. 그러나 기업 소프트웨어 기업의 수는 소비자 기업보다 거의 두 배나 많습니다.

이를 더 명확하게 보여주기 위해, 기업 총 가치 대비 기업 수의 비율을 측정하는 "슬러깅 비율(Slugging Ratio)"이라는 열을 추가하여 다양한 산업에서 멱함수 법칙이 어느 정도 분포되어 있는지 보여주었습니다.

지난 30년 동안 소비자 기업은 진정한 승자독식 구조를 가진 네트워크 중심 시장이었습니다. 이러한 거대 기업 중 하나에 투자하게 된다면, 그들의 미래 규모를 과소평가하는 것 외에는 할 수 있는 일이 없습니다. 유리 밀너가 페이스북에 100억 달러를 투자한 것이 대표적인 예입니다.

기업이 네트워크 효과를 비즈니스 모델에 진정으로 통합할 수 있다면, 그 기업의 이점은 즉시 커집니다.

하드테크 기업(즉, 하드웨어를 만드는 모든 기업)은 두 번째로 높은 "평균 수익률"을 보이는데, 이는 주로 하드테크 기업이 생존하기가 더 어렵기 때문입니다. 일반적으로 이러한 기업은 더 많은 자본을 필요로 하고, 규모 확장에 더 오랜 시간이 걸리며, 제품 개발이 더 까다롭고, 자금 조달에 어려움을 겪을 가능성이 더 높으며, 기존 거대 기업을 무너뜨리는 데 더 어려움을 겪습니다.

하지만 이러한 속도 병목 현상을 극복할 수 있다면 시장 기회는 엄청날 것입니다.

하지만 소비재 기업과 하드테크 기업이 진출할 수 있는 분야는 제한적입니다. 이러한 이유로 기업용 소프트웨어는 끊임없이 성장하는 벤처 캐피털 분야에서 이상적인 투자 수단이 되었습니다.

승자독식 시장이 아닌 시장에서는 빠르게 성장하는 기업들이 탄탄한 경쟁 우위와 낮은 운영 비용을 누립니다. 벤처 캐피털 펀드가 많은 환경에서는 따져볼 만한 승자가 더 많고, 시장이 더 성숙해졌으며, 전반적으로 위험도 훨씬 낮습니다. 하지만 모든 것이 잘된다면 상당한 상승세가 예상됩니다. 이는 본질적으로 고위험 산업에서 위험을 완화하는 좋은 방법입니다.

3. 소프트웨어는 닭고기와 같습니다. 80%는 맛이 똑같습니다.

Vista Equity Partners의 설립자 로버트 스미스의 말을 빌리자면, "소프트웨어 회사의 맛은 닭고기와 같습니다. 판매하는 제품은 다르지만, 하는 일의 80%는 거의 동일합니다."

대부분의 대형 엔터프라이즈 소프트웨어 회사들을 살펴보면, 다음과 같은 유형입니다.

1. 고유한 워크플로를 갖춘 데이터베이스 기반 애플리케이션

2. 해당 애플리케이션 구축을 위한 인프라

3. 해당 애플리케이션 보호를 위한 보안

이러한 기업들이 차별화되지 않는다는 것은 아니지만, 그들의 차별화는 겉으로 보이는 것보다 훨씬 더 미묘합니다. 영업, 마케팅, 그리고 브랜드 인지도 구축은 기술적 차별화만큼이나, 어쩌면 그보다 더 중요합니다. 소프트웨어 구축이 점점 더 쉬워지고, 기능을 며칠 만에 복제할 수 있으며, AI 코딩 도구가 점점 더 정교해지는 세상에서 소프트웨어의 기술적 해자는 고유한 데이터나 통합에 국한될 수 있습니다. 핵심은 기술적 차별화가 엔터프라이즈 소프트웨어 기업을 결정하는 요소가 아닌 경우가 많다는 것입니다. 이러한 맥락에서 AI 애플리케이션 기업이 단순히 LLM을 재패키징하고 있다는 "GPT 래퍼" 주장이 흥미롭게 느껴집니다. 대부분의 엔터프라이즈 소프트웨어 기업은 SQL(또는 NoSQL) 데이터베이스를 사용하고 특정 고객층에 맞는 고유한 워크플로를 구축합니다. 최근 가장 큰 AI 엔터프라이즈 애플리케이션 기업들을 살펴보면, 모두 "대규모 언어 모델(LLM)" 래퍼(wrapper)입니다. 하지만 이는 지난 10년간 시가총액 1,000억 달러를 돌파하는 거대 기업으로 성장한 가장 큰 엔터프라이즈 소프트웨어 기업들의 사례와 유사합니다! 앞서 언급했듯이 엔터프라이즈 소프트웨어는 다른 범주보다 위험이 적고 성과 예측 가능성이 높습니다. 그러나 수평적 엔터프라이즈 소프트웨어를 제외하면 시장 규모는 겉보기만큼 중요하지 않은 것 같습니다. "이 회사는 얼마나 커질 수 있을까?"와 "이 시장은 얼마나 큰가?"는 완전히 다른 질문입니다.

4. "시장 규모"는 훌륭한 투자자가 훌륭한 기업을 놓치는 가장 큰 이유일 수 있습니다.

인간이 가장 어려움을 겪는 것이 있다면 바로 불확실성입니다. 그리고 새로운 시장은 바로 이러한 불확실성을 가져옵니다.

Palantir, Shopify, Uber 등 많은 기업들이 이전에는 존재하지 않았던 새로운 시장을 창출했습니다.

본질적으로 불확실한 문제에 확실성을 더하려고 하는 것조차 어리석은 행동으로 이어질 수 있습니다.

Uber의 가치 평가를 둘러싼 Aswath Damodaran과 Bill Gurley의 유명한 논쟁을 예로 들어 보겠습니다. Gurley는 Uber의 접근 가능 시장 규모가 Damodaran의 초기 추정치의 25배에 달할 수 있다고 결론지었습니다.

저는 2010년 이후 설립되어 공개 시장에서 가장 높은 수익률 배수를 달성한 기업들을 살펴보았습니다. 이는 저평가의 지표로 볼 수 있습니다.

몇 가지 패턴이 나타났습니다.

1. 투자자들은 시장 규모를 과소평가했으며, 특히 Shopify, Guidewire, Zillow, AppFolio 등과 같은 시장 확장 또는 수직 시장에 대한 투자가 저평가되었습니다. 마찬가지로 비공개 시장에서는 Toast와 ServiceTitan과 같은 수직 소프트웨어 기업들이 저평가되었습니다.

2. 새로운 비즈니스 모델이 기존 모델을 능가하면서 기업들은 배수 확장(multiple expansion)이라는 순풍을 경험했습니다. 가장 극단적인 사례인 테슬라를 비롯해, 그보다는 덜하지만 목록에 있는 모든 소프트웨어 기업들은 이전에 경쟁했던 기존 기업들에 비해 배수가 재편되었습니다. 오늘날 테슬라의 기업 가치는 거의 1조 달러에 달하며, 이는 테슬라가 시장에 진입했을 당시 주요 자동차 제조업체들의 시가총액을 합친 것보다 두 배 이상 높습니다. 3. 투자자들은 플랫폼의 힘을 과소평가합니다. ServiceNow, Palo Alto, Crowdstrike, Workday, Atlassian, Datadog는 모두 제품 라인을 확장하여 시장을 확대했습니다. 소프트웨어 개발이 쉬워지고 플랫폼 간 기술적 차이가 줄어들면서 고객은 단일 솔루션보다는 플랫폼을 선택하는 경향이 더 큽니다. 통합 시대에 플랫폼화는 좋은 것입니다! 시장 규모가 중요하지 않다는 것이 아니라, 시장 규모를 잘못 계산하기 쉽다는 점을 강조하는 것입니다.

5. 기업은 종종 자신들이 의존하는 기술 흐름과 밀접한 관련이 있습니다.

이전 섹션이 "시장 규모"에 관한 것이었다면, 이번 섹션은 "왜 지금인가?"에 관한 것입니다. 벤처 캐피털 업계에서 흔히 묻는 "왜 지금인가?"라는 질문은 바로 이것입니다. 왜 이 회사는 이전에는 만들어지지 않았을까요? 지금 어떤 새로운 통찰력이 이 회사를 가능하게 할까요? 대부분의 경우, 그 답은 사업을 가능하게 한 새로운 기술 흐름입니다. 오늘날 그 흐름은 바로 인공지능(AI)입니다. 과거에는 인터넷, 모바일 기술, 인터넷과 모바일의 융합, 그리고 마지막으로 클라우드 컴퓨팅이었습니다. 아래에서는 산업별로 50억 달러 이상 규모의 기업들의 탄생 시기를 확인할 수 있습니다. 인터넷은 세상을 연결하고 융합 비즈니스 모델의 부상을 촉발했습니다. 모바일 기술은 한 걸음 더 나아가 모든 사람이 인터넷을 사용할 수 있게 하고 새로운 소비 시장을 개척했습니다. 핀테크는 규제가 신기술 산업의 발전을 어떻게 촉진할 수 있는지 보여주는 드문 사례입니다. 특히 2010년대 이후 더빈 수정안(Durbin Amendment) 시행으로 핀테크는 호황을 누렸습니다. 클라우드 컴퓨팅은 기술 역사상 가장 파괴적인 흐름으로, 기업들이 데이터 센터에 의존하지 않고도 신용카드 결제를 통해 소프트웨어를 개발할 수 있게 해주었습니다. 이제 인공지능(AI)의 발전으로 어떤 기업들이 이 흐름에 박차를 가하게 될까요? 그리고 어떤 모습일까요? 1. AI 프로그래밍 도구는 클라우드 컴퓨팅의 발전을 더욱 가속화하여 개발자뿐 아니라 누구나 소프트웨어를 개발할 수 있도록 지원합니다. 이는 클라우드 컴퓨팅 시대와 유사한 소프트웨어 폭발적인 성장으로 이어질 것입니다. 2. AI는 또한 음성 및 텍스트 워크플로 자동화 기능을 가능하게 합니다. 프로그래밍, 고객 서비스, AI 기반 기록 관리 등의 분야에서 이러한 추세가 이미 나타나고 있지만, 앞으로는 더 많은 사용 사례로 확장될 것입니다. 이는 이전에는 볼 수 없었던 방식으로 소프트웨어 시장을 확대하고 있습니다. 예를 들어, 이 데이터세트에서 50억 달러를 초과하는 기업 가치를 가진 합법적인 소프트웨어 회사는 단 한 곳도 없습니다. 한편, Harvey는 설립 3년 만에 이미 50억 달러의 기업 가치를 달성했습니다. 렉스 우드버리는 AI의 현재 상황에 대한 훌륭한 사고 실험을 제시합니다. 저는 알프레드 린의 모바일과 클라우드에 대한 비유를 좋아합니다. 모바일 시대에는 아이폰의 기능을 분석하고 각 기능이 어떤 기업에 적용될 수 있을지 예측하는 것이 매우 중요합니다. 그는 GPS 덕분에 배달 기사들이 구글 지도를 활용하여 운전할 수 있게 된 사례를 제시합니다. 이것이 바로 도어대시(DoorDash)의 시초가 되었습니다.기술 혁신은 신생 기업들에게 좁은 창을 열어주었고, 우리는 지금 그 창을 열고 있습니다. 6. 그 다음은 무엇일까요? 지난주 윌과 아리엘 듀런트의 저서 "역사"를 읽다가 이런 명언을 발견했습니다. "역사는 그것을 이론적 모델이나 논리적 틀에 맞추려는 모든 시도를 조롱합니다. 역사는 끊임없이 우리의 일반화를 거부하고 모든 규칙을 뒤집습니다. 역사 자체는 경이로움과 이상 현상의 바다처럼 복잡하고 다양합니다." 어쩌면 이 글이 가장 이상 현상에 기반한 산업조차 논리적 틀에 맞추려는 어리석은 시도일지도 모릅니다! 변함없는 것은 인간의 본성입니다. 역추적 분석을 통해 분석해 보면, 인간은 기하급수적인 성장을 상상하고, 이상 현상에 대처하고, 불확실성을 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 이러한 불확실성에 대처하기 위한 최선의 선택은 다음과 같습니다. 1. 해당 기업 범주의 "기준 비율"(발생 가능성이 높은 사항)을 이해합니다. 2. 차별화는 어디에서 비롯되는지 이해합니다(소프트웨어의 경우, 주로 영업과 마케팅이 이러한 역할을 합니다). 3. 시장 규모 산정을 단순한 패턴 매칭 연습이 아닌 당면 문제에 대한 기본 원칙 연습으로 여기세요. 4. 각 기업의 물결은 독특하고 예측하기 어렵다는 점을 인식하세요. 바로 그렇기 때문에 가치 있는 것입니다. 스티브 잡스는 컴퓨터에 대해 이렇게 말했습니다. "우리를 고등 영장류와 차별화하는 가장 큰 특징 중 하나는 우리가 도구를 만드는 사람이라는 것입니다… 저에게 컴퓨터는 우리가 발명한 가장 놀라운 도구입니다. 우리 마음의 자전거와 같습니다." 잡스의 말이 옳았습니다. 컴퓨터는 이전에는 볼 수 없었던 창의성의 물결을 일으켰습니다.

오늘날 우리는 역사상 가장 위대한 "마음의 자전거"의 탄생을 목격하고 있습니다. 이 시대에 살고 있다는 것은 참으로 흥미로운 일입니다!

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