올해 읽은 최고의 보고서. 20분으로 26년 투자 끝

https://youtu.be/itI3ilu7Ons

 

* 올해 읽은 최고의 보고서가 제시하는 AI 버블에 대한 결론은?

AI 시장은 과열된 측면은 있지만, 닷컴 버블과 같은 전형적인 버블은 아니며 오히려 압도적인 도입 속도와 실적 성장을 바탕으로 한 합리적인 상승장으로 판단됩니다.

​

* AI 시장이 버블이 아니라고 판단하는 주요 근거는?

• 도입 속도: 역사상 가장 빠른 속도로 보급 (ChatGPT 2달 만에 1억 명)
• 실적 및 밸류에이션: AI 기업들의 탁월한 실적 성장과 닷컴 버블 대비 합리적인 PER (현재 28배 vs 닷컴 버블 89배)
• 생산성 향상: AI 도입으로 인한 기업들의 인건비 절감 및 개인의 압도적인 생산성 향상

​

​

AI 투자에 대한 막연한 불안감을 해소하고 2026년까지의 투자 로드맵을 제시하는 심층 분석 콘텐츠입니다. 코아튜(Koa-Tu)의 최고급 보고서를 바탕으로 AI 시장의 거품 논란(버블)을 다각도로 검증하고, 현재 시장이 다컴 버블과 어떻게 다른지 구체적인 재무 지표와 역사적 데이터를 통해 명쾌하게 설명합니다. 특히, M7 주식 이후 시장을 이끌 새로운 AI 리더십과 초생산성을 발휘하는 경량 문명의 기업들을 식별하는 옥석 가리기 전략을 제시하여, 독자들이 막연한 포모(FOMO) 대신 실질적인 투자 방향을 잡을 수 있도록 돕습니다.

​

1. 코아튜 보고서 기반 AI 시장 분석 및 투자 로드맵 제시

1. 코아튜 보고서의 핵심 내용 및 추천 종목
2. 코아튜(Koa-Tu)라는 3호 펀드에서 AI가 거품인지 아닌지를 판단할 수 있는 양질의 데이터를 바탕으로 보고서를 작성했다
3. 해당 보고서는 AI 거품 여부를 판단하는 근거와 함께 40개 추천 종목을 제시한다
4. 추천 종목 40선에는 빅테크 기업들이 포진해 있으며, 비트코인, 오픈 AI 같은 비상장 회사들도 포함되어 있다
5. 개인적으로 이 모든 기업들을 공부한 결과 30개 정도는 전반적으로 동일한 견해를 보인다

​

1. AI 거품 논란에 대한 코아튜와 개인 의견
2. 코아튜는 AI 시장에 약 33% 정도의 거품이 있다고 판단한다
3. 개인적인 의견으로는 거품 비율을 약 20% 정도로 보고 있다
4. 이 보고서는 2026년 투자에 길잡이가 될 정도로 좋은 퀄리티를 가지고 있으며, 양질의 자료를 통해 실증하고 있다

​

2. M7 주식 이후 새로운 AI 리더십과 시장 성과 분석

1. AI 주식의 압도적인 시장 성과 (2022년 11월 이후)
2. 2022년 11월 30일 챗지피티(ChatGPT) 출시 이후 AI 관련 주식들은 S&P 시장을 완전히 아웃퍼폼(Outperform)하며 165%의 상승률을 기록했다
3. 반면, AI와 관련 없는 전통적인 주식들은 처참한 성과를 보여주었으며, 이 차이는 눈으로 확인될 정도로 크다

​

1. M7 주식의 리더십 변화 (2025년 기준)
2. 2023년과 2024년까지만 해도 M7 주식(매그니피센트 7)이 시장을 잘 이끌었으나
3. 2025년의 결과는 M7 주식들보다 M7을 제외한 AI 주식들이 더 많이 상승하여 M7이 더 이상 시장을 아웃퍼폼하지 못하고 있다
4. 이는 시장이 이제 새로운 AI 리더십을 원하고 있음을 시사한다

​

1. 새로운 AI 리더십을 이끄는 주식들
2. AI 전력주: 올해 가장 많이 오른 종목은 AI 전력주이며, 지베르노바, 컨스틸레이션, 비스트라 같은 굵직한 전력 인프라 주식들이 크게 올랐다
3. 전력 부족으로 AI 데이터 센터를 짓지 못한다는 말이 나올 정도로 전력 종목의 수요가 심각했으며, 가스터빈, 연료 전지, 변전 변압기, 원전 등 전력 인프라 전반이 상승했다
4. 반도체 및 소프트웨어: AI의 낙수 효과를 받는 반도체(브로드컴, TSMC, AMD)와 소프트웨어 업체(팔란티어, 오라클, 스노우플레이크 등 데이터 처리 주식)의 주가 상승폭이 좋았다
5. M7의 상대적 부진: 이러한 종목들에 비해 M7 주식들은 16% 상승에 그치며 아쉬운 퍼포먼스를 보였다

​

1. M7 내에서의 옥석 가리기
2. M7 주식 중에서도 엔비디아와 구글은 AI 서비스 및 인프라의 핵심으로 가장 강력하게 추천되었으며
3. 실제로 이 두 종목은 M7 내에서 50% 이상의 수익률을 기록했으나, 다른 종목들이 성과를 깎아 먹어 전체 M7의 성과가 낮아졌다
4. 따라서 투자자는 빅테크 내에서도 옥석 가리기를 잘해야 하며, 올해는 특히 '올릴 만한 종목'만 올랐다고 판단해야 한다

​

3. AI 버블 논란 검증: 거시 경제 상황 및 역사적 비교

​

3.1. 거시 경제 상황 점검 및 인플레이션 우려

1. 경제의 탄탄함 유지: 코아튜는 AI 버블을 확인하기 전에 거시 상황을 체크하며, 경제가 여전히 탄탄하다고 진단한다
2. JP모건과 시티은행 등 주요 금융기관의 데이터에 따르면, 소비는 견조하고 지출은 강하며 연체율은 낮다
3. 시티은행 역시 글로벌 경제가 예상보다 훨씬 탄탄하다고 밝혔으며, 실물 데이터는 크게 망가지지 않았다

​

1. 인플레이션 우려 종식 여부: 인플레이션 우려도 종식되고 있다는 주장이 제기된다
2. 2025년 12월 예상 CPI는 3.1%로 거의 목표치에 도달할 것으로 예상된다
3. 다만, CPI가 계속 횡보하고 있어 2.5%까지 떨어져야 인플레이션을 막았다고 할 수 있는지에 대한 의문이 있으며, 관세 영향 등 불확실성이 남아있어 더 지켜봐야 한다

​

3.2. AI 버블 논란 심화와 닷컴 버블과의 비교

 

1. 펀드 매니저들의 버블 인식 증가: "AI가 버블인가?"라는 물음에 펀드 매니저 서베이 결과 54%가 "AI는 버블이다"라고 응답했다
2. 이 비율은 원래 40% 정도였으나, 10월 기준으로 54%까지 급격히 상승했다
3. 뉴스에서도 2025년 내내 AI 버블 이야기가 계속될 것으로 예상된다

​

1. 닷컴 버블의 교훈: 사람들이 버블을 무서워하는 이유는 닷컴 버블(Dot-com Bubble)을 통해 학습했기 때문이다
2. 닷컴 버블은 끔찍했지만, 상승 추세에 길게 올라탔다면 엄청난 수익률을 가져다주었다
3. 나스닥 지수를 1990년에 사서 2003년까지 보유했을 경우, 닷컴 버블 붕괴(1999~2000년에 70~80% 하락)에도 불구하고 556%의 수익을 얻을 수 있었다
4. 이는 현재가 1990년이나 1992년이라면, 나중에 버블이 터지더라도 장기적으로 엄청난 수익을 벌 수 있다는 점을 시사한다

​

1. 기술주 밸류에이션의 합리성: 현재 기술주 밸류에이션은 닷컴 버블에 비해 상당히 합리적인 수준이다
2. 현재 기술주의 평균 PER은 28배로, 닷컴 버블 당시의 50배, 45배에 비하면 매우 낮다
3. 이익 성장 대비 주가 상승 비교:
4. 닷컴 버블: 이익 성장 80% 대비 주가 439% 상승
5. AI 버블(현재): 이익 성장 73% 대비 주가 94% 상승
6. 현재는 이익이 성장하니까 주가가 올라간 것으로 해석할 수 있으며, AI 버블이라고 불릴 수 있는지에 대해서는 의문이 든다

​

1. AI 기업의 탁월한 실적: JP모건 자료에 따르면 AI 기업은 실적이 탁월하다
2. AI 탑 기업 30개와 나머지 470개를 비교했을 때, AI 기업들의 어닝 서프라이즈와 이익 성장률이 훨씬 높았다
3. AI 기업들이 돈을 잘 벌기 때문에 주가가 많이 오르는 것은 당연하며, 미국 주식 시장은 실적에 따라 정직하게 움직인 것으로 보인다

​

1. 버블의 단계 판단: 현재는 극단적인 환희의 상태인 유포리아(Euphoria) 단계에 도달하지 못했으며, 초입 부분 혹은 중간 어느 부분을 지나고 있다고 판단된다
2. 이러한 호황장은 10년까지도 길어질 수 있으며, 조기에 놓칠 경우 수많은 포모(FOMO)에 시달릴 수 있다
3. 현재 자료에 의하면 시장이 유포리아 단계에 있다고는 절대 말할 수 없다

​

4. 코아튜의 6가지 버블 신호 분석 및 AI 시장 적용

​

4.1. 코아튜의 6가지 버블 신호 기준

1. 버블 분석의 역사적 배경: 코아튜는 1600년대부터 400년 동안 10권 이상의 책과 30개의 크고 작은 버블을 분석했다
2. 레이달리오의 금융위기 템플릿 명저 등 버블이 터질 때 일어나는 현상들을 분석했다

​

1. 코아튜가 제시하는 6가지 버블 신호:
2. 큰 테마: 현재는 AI가 해당된다
3. 도입 속도: 기술이 실제로 빨리 도입되어야 버블이 안 꺼진다
4. 인터넷(TCP 기술)은 1960년대에 나왔으나 상용화는 1990년대 이후에 이루어져 도입이 늦었고, 그 사이에 닷컴 버블이 일어났다
5. 매출 및 수익: 기술만 좋아서 돈을 벌 수 없다면 전형적인 버블이므로, 재무제표에 찍히는 매출 및 수익을 확인해야 한다
6. 레버리지나 자금 조달: 자기 자본 비율을 박살낼 정도로 레버리지를 많이 썼다면 버블이다
7. 역사적 밸류에이션: 현재 밸류에이션 수준을 역사적 데이터와 비교해야 한다
8. 시장의 투기 열풍: 시장의 투기 분위기가 어느 정도인지 확인해야 한다

​

4.2. AI 시장의 과열 지표 분석

1. AI 주식의 거대해진 밸류에이션 (좁은 시장)
2. 미국 GDP 대비 탑 10 기업의 시가총액 비중을 분석했다
3. 닷컴 버블 당시 탑 10 기업의 비중은 34%였으나, 현재는 77%까지 올라와 있다
4. 이는 소수의 종목이 시장을 이끌고 올라가는 좁은 시장 장세가 펼쳐지고 있음을 의미하며, 건강한 상승장이 아니라는 비판의 근거가 된다
5. 다만, 이 기업들이 그만큼 돈을 잘 벌고 있다는 점은 항변할 수 있다

​

1. 과도한 자본 지출 (CAPEX) 증가: AI에 투자하는 자본 지출(CAPEX)이 너무 크다는 지표가 있다
2. 2000년 닷컴 버블 당시 전체 GDP의 1.4%가 자본적 지출에 투자되었으나
3. 현재 기준으로는 1.6%를 넘었고, 내년이나 내후년에는 2%를 넘길 것으로 예상된다
4. 이는 실물 경기는 침체에 가까운데 AI 투자 때문에 GDP가 올라가 보이는 K자형 경제 현상을 심화시킨다
5. 미국 GDP 30조 달러의 2%는 역사상 유례가 없었던 수준의 투자이다

​

1. 건설 투자 중 데이터 센터의 폭증: 투자 중 1등은 건설 투자이며, 그 대부분이 데이터 센터로 지어지고 있다
2. 데이터 센터 투자의 성장률은 2024년~2025년에 30% 수준으로, 작년 기저 효과를 고려해도 매우 높은 수치이다
3. 반면, 데이터 센터를 제외한 비거주용 부동산(Non-residential) 투자는 엄청나게 빠졌으며, 이는 보통 경제 성장의 밑받침이 되어야 하는 부분이기에 경제 성장의 불균형을 보여준다

​

4.3. 자본 조달 문제: 무한의 돈 복사 버그

 

1. 자본 조달의 의문: 투자는 엄청나게 많지만, 실제로 돈이 어디서 나오는지에 대한 의문이 제기된다
2. '무한의 돈 복사 버그(The Infinity Money Glitch)' 현상이 발생하고 있다
3. 예시: 오픈 AI가 엔비디아 칩을 사야 하는데 돈이 없자, 엔비디아가 돈을 빌려주고 칩을 받는 거래가 발생한다
4. 이는 단순히 두 회사만의 문제가 아니라 모든 주체들이 반복하고 있는 상황이다

​

1. 자본 조달 구조의 해석: 이러한 자본 조달 방식(예: 부동산 PF, 상호 펀드의 레버리지드 바이아웃)이 성공만 한다면 이상한 구조는 아니다
2. 문제는 성공을 못 할 때 발생하므로, 현재 비판을 받고 있는 상황이다

​

5. AI가 버블이 아닌 이유: 압도적인 도입 속도와 생산성

1. 버블이 아닐 경우의 대안 모색: AI가 버블이 아닐 경우를 대비하여 대안을 생각해야 한다
2. 산업 혁명, 도시 건설 붐, PC 모바일 시대 등 역사적으로 거대한 투자가 있었지만 모두 버블은 아니었다

​

1. 역사상 가장 빠른 AI 도입 속도: AI의 도입 속도는 역사상 가장 빠르기 때문에 버블이 아닐 가능성이 높다
2. 인터넷과 PC가 전 세계 인구의 80~90%까지 보급되는 데 약 25년이 걸렸으나
3. AI는 3년 만에 40%가 사용하고 있으며, 기존 기술과는 차원이 다른 속도로 보급되고 있다
4. 이는 인터넷, PC, 모바일 등 기존 인프라가 있었기 때문에 가능했다

​

1. AI의 압도적인 효용과 생산성: AI를 한번 써본 사람은 다시 쓸 수밖에 없으며, 인류가 느끼는 효용과 생산성 향상이 매우 크다
2. 기술 보급 속도 비교:
3. 전화: 75년, 자동차: 62년, 전기: 46년, 핸드폰: 12년
4. 챗지피티(ChatGPT): 1억 명 도달까지 딱 두 달 소요
5. 과학 기술의 전파 속도는 계속해서 압축되고 빨라지는 추세를 이어갈 것으로 보인다

​

1. 밸류에이션 재확인: 버블 판단 지표 중 하나인 밸류에이션을 다시 확인했을 때, 닷컴 버블과 비교될 정도는 아니다
2. 닷컴 버블 당시 PER은 89배까지 올라갔으나, 현재는 28배 정도이다
3. 현재 밸류에이션이 역사적 평균보다는 높지만, 닷컴 버블처럼 폭락할 것이라는 주장은 신뢰하기 어렵다

​

1. 핫했던 기업들의 밸류에이션 비교:
2. 닷컴 버블 당시 시스코(101배), 마이크로소프트(70배), 오라클(90배) 등 핫했던 기업들의 PER이 매우 높았다
3. 현재는 이 기업들의 평균 PER이 28배에 불과하며, 비싸다고 하는 엔비디아마저도 포워드 PER은 31배밖에 되지 않는다
4. 이는 현재 M7 기업들이 막대한 돈을 벌어들이고 있음을 의미한다

​

6. AI 도입의 경제적 효과: 인건비 절감과 초생산성 기업의 등장

1. AI의 활용 목적: 대기업은 AI를 주로 비용 절감에 사용하고, 스타트업은 매출 증대에 사용한다
2. 스타트업은 AI 연구소나 신규 구독형 소프트웨어(예: 클로드)를 통해 매출을 발생시킨다
3. 대기업은 대부분 인력 감소(레이오프)에 AI를 활용하고 있다

​

1. 테크 기업의 인건비 절감 효과:
2. 마이크로소프트는 AI 도입 비율로 고점 대비 6%의 인력을 해고했다
3. 테크 기업 탑 5의 인력 470만 명 중 6% 해고, 평균 연봉 30만 달러(약 4억 원)를 기준으로 계산했을 때
4. 테크 기업들은 연간 100억 달러의 인건비를 절감하고 있으며, AI로 불필요한 인력을 대체하고 있는 중이다
5. 이러한 효용은 트럭 서비스나 금융 서비스 등 다른 산업에서도 나타나고 있다

​

1. 경량 문명의 시대와 초생산성 기업:
2. 텔레그램 사례: 텔레그램은 직원이 30명밖에 안 되지만 연간 매출이 10억 달러가 넘으며, 1인당 매출은 400억 원에 달한다
3. 초생산성 기업: 베이스 44(AI 코드 생성 회사)처럼 직원이 1명 또는 4명인 회사들이 늘어나고 있으며, 1인이 초생산성을 발휘하는 기업들이 많아지고 있다
4. 송기령 작가는 이러한 현상을 경량 문명의 시대라고 표현하며, 앞으로는 1인당 매출액이 중요해질 것이라고 주장한다
5. 덩치가 크고 무거운 조직은 변화와 적응을 못 하지만, 적응한 기업들은 민첩하고 효율적인 조직 구조를 갖추어 빠르게 대응할 수 있다

​

7. 버블 판단 지표 재검토 및 AI 투자 전략

1. 투기 분위기 지표 (IPO 개수)
2. 버블 판단 지표 중 하나인 IPO 개수를 보면, 닷컴 버블에 비해 현재는 1년에 5~6개 정도로 상당히 적다
3. 코로나 이후 스펙(SPAC) 붐 당시 250건이 넘었던 것에 비해 현재는 50건으로, 투기 열풍이라고 보기 어렵다
4. 최근 IPO는 주가가 살짝 올랐다가 그대로 하락하는 경우가 많아, 투자자들이 IPO를 적극적으로 하지 않는 경향이 있다

​

1. 개인 투자자의 마진 비율 (B2)
2. 개인의 마진 비율을 US GDP로 나눈 수치(B2)는 살짝 위험한 수준으로 보인다
3. 닷컴 버블 당시 3%, 코로나 폭락장 이전 3.8%였는데, 현재는 3.7%이다
4. 이 수치가 3.7%까지 왔다는 것은 버블이 어느 정도 임박했다는 신호로 보이며, 4%가 되면 포지션 조정이 필요할 수 있다

​

1. 최종 버블 판단 및 옥석 가리기 전략
2. 개인적으로 AI 시장은 20% 정도의 버블이 있으며, 8대 2 정도로 보고 있다
3. AI는 실제로 존재하고 도입 속도가 빠르며, 매출과 수익을 내고 있고, 밸류에이션이나 투기 열풍 면에서 닷컴 버블 수준은 아니다
4. 다만, 기술 멈춤이나 매출 부재 등의 위험 시나리오는 염두에 두어야 한다
5. 핵심 전략: AI로 돈을 버는 기업과 마케팅만 잘해서 투자를 받은 기업을 구분하는 옥석 가리기가 필수적이다
6. 옥석 가리기를 잘해야 AI 시대에 뒤처지는 포모 현상을 막을 수 있다

​

8. 2027년 IPO 정점 예상과 AI 소프트웨어 산업 집중

1. AI 스타트업의 재조명 및 IPO 정점 예상:
2. 코아튜는 AI 스타트업들을 재조명하며, 오픈 AI의 규모가 현재 5000억 달러에서 2년 후인 2027년에는 1조 달러 규모가 될 것으로 예상한다
3. 2027년쯤에는 시장이 무르익고 슛이 나올 것이기 때문에, 기업들 모두가 IPO에 나설 것으로 예상되며, 이때가 투기의 정점을 찍을 시기로 보인다

​

1. AI 소프트웨어 기업의 부상:
2. 지금까지는 인프라스트럭처 기업(전력, 데이터 센터)이 잘 나갔으나, AI 소프트웨어 기업들은 아직 빛을 보지 못했다
3. 커서, 코그니션, 글린 버셀, 오픈 에비던스 등 비상장 AI 소프트웨어 기업들이 분명히 성공할 것이다
4. 역사적 패턴: 닷컴 버블 때도 인프라 기업이 먼저 뜨고, 그다음 소프트웨어 기업이 뜨게 마련이었다
5. 성공 조건: 오픈 AI나 챗지피티가 대체하지 못하는 뾰족한 독자적인 데이터를 갖고 있고, 사용자에게 특화된 UX/UI를 가진 AI 소프트웨어 기업만이 살아남을 것이다

​

1. AI 소프트웨어의 압도적인 효용 가치:
2. AI 소프트웨어는 비싸도 쓸 수밖에 없는 시대가 왔으며, 그 이상의 효율을 내주기 때문에 유료 구독이 일반화되고 있다
3. 커서 AI 사례: 커서 울트라 요금제(부가세 포함 232달러)를 사용하면 개발자의 효율을 2~3배 올릴 수 있어 결제하게 된다
4. 만약 8시간 걸릴 일을 4시간으로 줄여준다면, 직종에 관계없이 50만 원, 100만 원 이상도 지불할 수 있는 시대가 온다
5. 월가 애널리스트처럼 연봉이 높은 사람들은 업무를 절반으로 줄여주는 AI에 수백만 원도 지불할 수 있다

​

1. AI 소프트웨어 사용량의 폭증:
2. 커서 AI가 처리하는 토큰 양은 지수 함수로 늘고 있으며, 클로드, 코드와 코덱스 등 코딩 에이전트의 사용량도 증가하고 있다
3. 현업에 있는 사람들은 AI의 효용을 느끼고 있으며, 주니어 개발자를 코딩 에이전트로 대체하는 시기가 오고 있다
4. 앞으로 2~3년 후에는 AI가 인간의 노동력을 80~90%까지 대체할 수 있을 것으로 예상된다
5. 이처럼 인간의 노동력을 되찾는 시장은 경 단위의 시장이므로, AI 소프트웨어 산업에 집중해야 한다

​

9. 최종 결론 및 투자 조언

1. 최종 결론: AI 시장은 과열은 맞지만 버블은 아니다라는 것이 개인적인 의견이자 월가 보고서들의 공통적인 견해이다
2. AI 트렌드의 지속성: AI 트렌드 자체는 반짝할 트렌드가 아니며, 피부로 느낄 수 있는 변화이다
3. 투자 조언:
4. 개잡주에 투자하라는 말은 아니다
5. AI 시대에 해자(Hedge)를 가진 기업들을 잘 보아야 한다