SGAM Insights_Issue No.7 by opssmilegateam.com

SGAM INSIGHTS

1. GROWTH

Our History Our Philosophy Our Culture

2. EVIDENCE “SGAM Insights” INVESTMENT

• 글로벌멀티투자본부 드라마틱한 이익을 내는 기업이 속출하는 시대 돌입

• 글로벌멀티투자본부 AI가 바꾼 펀드매니저의 일상

• 글로벌멀티투자본부 마이데이터 도입 현황 및 전망

• 부동산투자본부 AI와 데이터센터

3. CONFIDENCE PEOPLE

• 이현규 본부장 ECONOMIC STORIES IN MOVIES

• 덤머니 INVESTMENT LAB

• 구루들의 투자법 - 윌리엄 오닐 2024 DIGITAL

4. CONTACTS

1.GROWTH

Our History

스마일게이트 1호 펀드 출시

외국환업무 취급기관 등록

스마일게이트 코스닥벤처펀드 1호 출시

스마일게이트 멀티전략펀드 1호 출시

스마일게이트 베트남 펀드 1호 출시

AUM 1000억 달성

스마일게이트 글로벌주식형펀드 2호 출시

스마일게이트 하이일드펀드 1호 출시

스마일게이트 부동산펀드 3호 출시

AUM 3000억 달성

스마일게이트자산운용 설립(판교 Office)

전문사모집합투자업 등록

스마일게이트 부동산펀드 1호 출시

스마일게이트 부동산펀드 2호 출시

스마일게이트 글로벌주식형 펀드 1호 출시

AUM 2000억 달성

투자자문업, 투자일임업 등록

본점 이전(테헤란로 Office)

스마일게이트 글로벌주식형펀드 3,4호 출시

스마일게이트 부동산펀드 4호 출시

스마일게이트 부동산회사펀드 1호 출시

스마일게이트 자산배분펀드 1호 출시

스마일게이트 데이터센터 프로젝트 펀드 1호 출시

스마일게이트 국내 주도주 펀드 1호 출시

스마일게이트 글로벌주식형 5호 출시

Investment Philosophy

1.GROWTH

Our Philosophy

스마일게이트자산운용은 성공적인 글로벌 성장(Growth) 투자를 위해

운용철학에 부합하는 투자만을 실행합니다.

투자 기회를 성공시키기 위해 과거 데이터에 대한 충분한 검증, 미래 현금 흐름에 대한 In-depth 분석, 운용전략/프로세스에 대한

자신감과 믿음을 바탕으로 운용합니다.

Investment Methodology

FOCUS ON GROWTH

우리 모두는 본격적인 글로벌 저성장 시대를 맞이하고 있습니다. 이에 스마일게이트자산

운용은 수익의 기회를 찾기 위해 보다 높은 성장이 기대되는 국가, 산업, 기업 그리고 자산에 집중합니다.

BASED ON EVIDENCE

금융은 불확실성에서 위기를 낳고 기회를 얻습 니다. 스마일게이트자산운용은 불확실성에 투자하여 성공하기 위해서 과거 데이터에 대한 충분한 검증과 미래 현금 흐름에 대한 심도 깊은 분석을 통해 운용전략을 구축합니다.

KEEP OUR CONFIDENCE

투자환경에서는 자산가격 변동이 항상 수반 됩니다. 스마일게이트자산운용은 성장하고 있는 투자 대상과 검증된 운용전략에 대한 확고한 믿음으로 단기적 가격변동에 일희 일비하지 않는 운용을 실행합니다.

Investment Strategy

대상ㅣ

고성장 국가

아시아 신흥국 등

고성장 자산

물류센터, 데이터센터 등

고성장 산업 자율주행, 바이오, AI 등

고성장 기업 글로벌 유니콘 기업, 혁신기술 보유 기업 등

1.GROWTH

Our Culture

스마일게이트자산운용(SGAM)은 2017년에 설립되어 현재까지 놀라운 성장을 이루고 있습니다.

설립 당시 임직원 5명에서 출발하여 현재* 26명으로 증가하였고 NAV(순자산총액)는 2,300억원을 달성하였습니다.

이러한 성과의 바탕에는 회사의 투자 철학과 조직문화가 있습니다. 그중 우리의 조직 문화에 대해 소개해드립니다.

(*2024년 12월 말 기준)

우리는 투명성, 자율과 책임 그리고 협업의 원칙을 통해 탁월한 성과를 추구합니다. SGAM은 구성원 간의

진솔한 커뮤니케이션으로 신뢰를 구축하고, 각자의 역할과 책임 아래 자율적으로 업무를 수행함으로써 전문성을 높입니다 또한, 구성원들이 함께 힘을 합쳐 최상의 성과를 달성하는 협업 문화를 추구하고 있습니다.

이러한 SGAM의 문화를 하나씩 살펴보겠습니다.

SGAM이 중요하게 생각하는 첫 번째 핵심 가치는 솔직하고 수평적인 소통을 뜻하는 투명성 입니다. 우리는 숨김없는 행동을 통해 조직 내에서 신뢰를 구축하기 위해 업무 자료는 모두 가 쉽게 접근할 수 있도록 체계적으로 관리되며 이를 서로에게 공유하고 있습니다. 또한, 우리는 실수를 즉시 인정하고 문제를 해결하려는 자세를 가지고 구성원들과 직접적인 대화 를 통해 해결책을 찾고자 하며 서로에게 구체적이고 실행 가능한 피드백을 주고 받습니다. SGAM에서는 문제나 의견을 자유롭게 표현해야 하며, 비판할 때에도 명확한 근거를 바탕 으로 건설적으로 전달되어야 합니다. 이러한 문화 속에서 상사나 동료의 시선을 의식하지 않고 창의적인 아이디어를 자유롭게 제시할 수 있으며 우수한 아이디어는 상응하는 보상과 함께 높은 평가를 받게 됩니다. 이를 통해 우리는 다양한 아이디어로 회사를 발전시키는 문화를 추구하고 있습니다. 투명성

SGAM의 두 번째 핵심 가치는 자율과 책임이며 이는 구성원들에게 자유와 동시에 그에 상응 하는 책임을 부여하는 것을 의미합니다. SGAM의 구성원들은 공통의 목표가 설정되면 각자 가 방향성을 스스로 정하고 목표를 향해 나아가게 되는데 이때 단순히 자신의 업무를 관리 하는 것을 넘어 목표를 달성하기 위해 능동적으로 일을 추진하고 그에 따른 책임을 성실히 이행하기 위해 노력하고 있습니다.

이러한 자율성을 증진하기 위해서는 뛰어난 인재들이 필요합니다. SGAM에서는 스스로 동기를 부여하고 철저한 자기 관리를 통해 지속적으로 자신을 발전시키는 인재를 소중히

자율과 책임

여기고 구성원 각자가 높은 수준의 전문성을 갖추어 나가며, 이를 통해 전체 조직이 성장 할 수 있는 문화를 지향합니다.

SGAM의 마지막 핵심 가치는 협업입니다. “혼자서는 할 수 없는 것을 함께 한다면 할 수 있다”는 철학을 바탕으로, 단순 팀워크와 업무 프로세스상의 협력을 넘어서 각 개인 역량의 결합을 통해 과제별 목표설정과 달성을 추구합니다. 우리는 각 구성원이 겸손하고 개방적인 태도를 가지고 탁월한 개인의 역량을 바탕으로 공동의 목표를 공유하고 성과를 창출

위해 지양되어야 하는 것은 ‘사일로 문화’이며 이는 곡식들이 창고마다

합니다. 앞으로도 우리는 운명공동체로서 함께 회사 전체의 이익을 위해 노력하는 문화를 만들어 나갈 것입니다.

2. EVIDENCE

혁신과 트렌드를 읽는

SGAM Insights

INVESTMENT

• 글로벌멀티투자본부 드라마틱한 이익을 내는 기업이 속출하는 시대 돌입

• 글로벌멀티투자본부 AI가 바꾼 펀드매니저의 일상

• 글로벌멀티투자본부 마이데이터 도입 현황 및 전망

• 부동산투자본부

AI와 데이터센터

# AI 혁명은 2단계에서 3단계로 넘어가는 초입

기술혁명은 크게 네 단계를 거치며 진화합니다.

➀ 기술 도입 단계 ➁ 인프라 구축 단계 ➂ 수익

화 단계 그리고 ➃ 전 산업으로의 확산 단계입 니다.

기술 도입단계에는 새로운 기술을 개발한 특정 소

수 기업이 등장합니다. 과거 인터넷 혁명 당시에

는 넷스케이프, 마이크로소프트가 인터넷 브라우 저를 만들며 인터넷 기술을 도입했고, 스마트폰

혁명 당시에는 애플과 삼성전자가 스마트폰을 출

시했습니다. AI 혁명은 오픈AI(마이크로소프트)가

ChatGPT를 개발하며 생성형AI 기술 도입을 자극 했습니다.

이처럼 새로운 기술이 시장에 임팩트를 주면 기술 에 대한 인프라 구축이 빠르게 진행됩니다. 인터 넷 혁명에서는 시스코시스템즈가 인터넷 연결 인 프라를 구축해주었고, 스마트폰 혁명기에는 버라

이존과 AT&T, SKT가 3G망을 만들었습니다. 2023

년 ChatGPT 등장 이후 엔비디아와 구글, MS, 아

마존이 반도체와 데이터센터를 통한 인프라 구축

에 앞장서며 빅테크 랠리를 이끌고 있습니다.

인프라가 구축되면 인프라를 이용해 돈을 버는 기

업이 등장합니다. 인터넷 혁명기에는 이베이와 아

마존과 구글이 대표적이고, 스마트폰 혁명기에는

페이스북, 스냅챗, 우버, 에어비앤비, 도어대시, 페

이팔, 넷플릭스가 앱스토어 생태계에서 살아남아

수익을 얻은 기업이라 할 수 있습니다.

AI 혁명 관점에서 엔비디아 등 빅테크가 2년간 주

도한 인프라 투자가 마무리되면 AI를 활용해 수익

을 내는 기업이 등장할 것입니다. 해당 기업들은 인프라 투자 기업 이상의 성과를 창출할 것이며,

AI를 활용한 플랫폼 기업과 어플리케이션 기업이 그 대상이 될 것입니다.

Phase 1

인프라 구축 • 인프라하드웨어, 서비스기업수혜 생산성 향상

넷스케이프, MS (웹 브라우저) 시스코시스템즈, 주니퍼네트웍스

애플, 삼성전자 (스마트폰) 버라이존, AT&T, SKT

･ 출처: GoldmanSachs 기술단계 정의 인용, 스마일게이트자산운용

기술의전 산업 확산

기술 표준화 및 생태계 성숙기

초대형 기업 등장 • 전통기업도 기술 채택 • 전 산업의 생산성 향상

페이스북, 스냅챗, 우버 에어비앤비, 도어대시, 틱톡, 페이팔, 넷플릭스, 줌, 쇼피파이

. . .

기술혁명은 인류의 일상, 즉 하루 24시간 배분에

영향을 줍니다. 선사시대에는 일, 즉 사냥하는 데에

4시간을 사용했다면(낮에만 사냥을 했을 겁니다), 농경시대에는 경작지 관리에 6시간을 썼고, 산업 혁명 이후 산업화 시대에는 무려 10.5시간 노동

을 했습니다. 90년대 이후 디지털 시대에 접어들 자 노동시간은 7.5시간으로 줄었고, 여가시간이 두 배가 늘어났는데 AI 시대에 일하는 시간은 더 가파르게 줄어들 것이고, 줄어든 만큼 여가시간은 더 빠르게 늘어날 것이 자명합니다.

･ 출처 : H History, Springer Nature Link, National Geographic, MIT 및 OECD Time Use Databases

OECD에서 분석한 최근 20년간의 미국인들의 시간 사용 데이터를 보면 아주 흥미로운 점들이 관찰됩니다. 2007년 스마트폰 혁명이 시작되면 서 일하는 시간이 빠르게 줄었고, 2016년 클라

인간의 하루사용 시간 및 구체적 항목(미국 사례) 주) 2020년 Covid19 영향으로 2020년 3월 중순부터 5월 중순까지 데이터 수집이 중단되어 2020년 데이터는 2019년과 2021년 데이터 평균값으로 대체 ･ 출처 : OECD time use databases, American Time Use Survey, google image

우드 혁명을 거치면서부터 현재까지 노동시간이

지속적으로 줄어들고 있는데 이것은 기술혁명이 노동의 효율성을 제고해주고 있다는 점을 시사 합니다.

일하는 시간이 줄어드는 만큼 여가 시간은 추세적

으로 늘어나고 있습니다. NETFLIX와 같은 OTT 기

업, 펠로톤이나 룰루레몬 같은 스포츠 기업, 그리 고 게임 컨텐츠 기업들이 상당한 수혜를 받아온 것이 방증입니다.

AI혁명이 가속화되면 노동 시간은 더욱 줄어들 것

이 명확한데, 달리 말해 노동 시간을 줄여도 노동

생산성을 높여주는 소프트웨어 기업이나 로봇 기

업들이 수혜를 볼 것입니다. 데이터 도그, 스토우

플레이크, 엘라스틱, 쇼피파이 같은 기업, 세일즈 포스, 어도비, 몬다이, 인튜이트, 마이크로소프트

같이 AI를 활용해 생산성을 높여주는 기업들의 주 가가 최근 탄력을 받는 이유로 볼 수 있습니다.

한편, 여가 시간이 늘어나는 것에 수혜를 받는 기

업들도 빠르게 생겨날 것으로 보입니다. 시간이

남는다면 사람들은 기존에 하던 것을 더 하거나, 그간 안(못)해봤던 일을 할 가능성이 크기 때문입

니다. 즉, 나에게 집중하는 시간이 많아진다는 것

입니다. 여기서 투자의 기회가 있는데 TV 스트리

밍, 게임, 독서, 운동, 스트레스 관리 등 기존의 경

험을 반복 소비하게 되면서 현재의 빅테크 기업을

비롯해 OTT 기업, E커머스 기업, 운동과 연관된 기업, 반려동물 관련기업, 헬스케어 기업들 중 AI

활용 정도에 따라 기업들의 매출이 증가할 것으로

예상됩니다.

AI의 활용이라 함은 ‘개인화’ 서비스의 퀄리티를

얼마나 끌어올릴 것이냐가 관건이 될 것입니다.

나의 데이터를 활용해 개인화된 피드백을 주거

나, 소비나 일상에서 반복된 패턴을 자동화해서

수고로움을 덜어주거나, 여행이나 출장, 미팅 등

의 문제를 종합적으로 해결해 노력과 시간을 아

껴주는 기술을 구현하는 기업들에게 기회가 있을 것입니다.

효용의 핵심은 몰입과 개인화 “기술로 기존 경험을 반복 소비하거나” “기존 대비 몰입감 증폭되거나”

데이터를 활용해 개인화된 피드백을 주거나”

“소비나 일상에서 반복된 패턴을 자동화 해주거나”

“문제를 종합적으로 해결하여 시간을 아껴주거나”

애플, 구글, 메타, 엔비디아, 로블록스 넷플릭스,월트디즈니, 아마존, 워너브라더스

운동 및 피트니스 명상

스마트기기 스트레스 관리,심리상담

보조식품 구매

병원(미용 포함)

인테리어 쇼핑 반려동물

나이키, 펠로톤, 플래닛피트니스 룰루레몬, 온홀딩스 덱스콤 조에티스, 츄이 마인드메드, 토크스페이스, 힘스앤허스, 피어테라퓨틱스

컨텐츠 제작 스튜디오 XR 플레이공간 수요 증가 피트니스센터 등 체험 공간 수요 증가

골드만삭스에 따르면 미국 기준 전체 산업의 AI 침

투율은 평균 20% 내외로 추정됩니다. 정보통신 산

업에는 20% 이상 침투된 반면, 건설이나 음식서비

스 등의 경우 2~3%내외에 불과합니다. 2030년이

되면 AI침투율은 50% 수준까지 올라갈 것으로 전

망되는데 연평균 5% 포인트씩 침투하면 달성 가

능한 수준입니다. 맥킨지 컨설팅이 미국 기업담당

자 1,680명을 대상으로 설문한 결과 연평균 비용절 감 효과는 9.3% 수준이고, 연평균 매출증가 효과는

5.5%로 비용절감 효과가 월등히 큰 것을 알 수 있

습니다.

여기에는 비밀이 숨어있습니다. AI침투율이 매년

5%씩 늘어나면서 매출증가와 비용절감이 각각

및

자격증취득 재테크 등 투자 언어 학습 디지털 편집

장난감

플랫폼

체험 학습 사회적 교류 독서/보드/퍼즐 모임 디지털커뮤니티 봉사/기부활동 파티/회식 개인 비서 서비스

듀오링고 블록, 로빈후드, 래딧 코세라, 어도비 핀터레스트

메타, 스넵, 핀터레스트, 매치, 그라인더, 넥스트도어홀딩스, 스프라웃소셜

5.5%, 9.3%라면 2024년 100을 매출하는 기업이

2030년에는 146으로 46%가 증가하고, 2024년 판

관비가 30이었던 기업은 2030년에는 절반인 15로

줄어듭니다.

즉, 100의 매출을 올려 영업이익 10을 내는 기업이

2030년에는 146의 매출을 올리면서 영업이익은 71

을 내는 구조로 바뀌게 됩니다. 이것은 여러 비용 증 감 효과와 정부의 규제 등을 감안하지 않은 모델이

지만, 중요한 것은 동일한 밸류에이션 하에 주가가

7배 이상 오른다는 것이고 밸류에이션이 팽창할 경

우 드라마틱한 주가 상승이 가능하다는 직관을 얻

을 수 있습니다.

증가 가정(McKinsey 인용)

주2. 매출증가율 및 비용감소율 : McKinsey 서베이 결과에 매년 AI 적용율을 곱하여 산출(기업 규모가 커짐에 따라 매출액과 판관비 비례증가 요인 배제)

주3. 손익계산서 가정 : 매출원가는 고정. 매출액이 주1.의 가정대로 매년 증가, 판관비가 주1의 가정대로 축소한다고 가정(AI 도입효과만 반영, 다른 요인 배제) 주4. 밸류에이션 멀티플 매년 10%씩 프리미엄 증가 가정

실제로 골드만삭스에서는 2030년까지 생성형 AI가

전세계 GDP를 7%까지 끌어올릴 것으로 전망하고

있습니다. 참고로 현재 미국의 GDP 성장률은 2%

이고 신흥국 평균 GDP 성장률이 4% 수준에 그칩

니다. 오픈 AI의 샘 알트만은 기업의 이익이 주도하

는 미래가 올 것이라고 예상하고 있으며, 맥킨지 컨

설팅에서는 AI기술이 전세계 기업 이익을 연간 최

소 2.6조달러, 최대 4.4조달러를 증가시킬 것이라

하였는데 앞서 언급한 기업의 드라마틱한 이익증 가와 맥을 같이합니다.

이것은 굉장한 변화입니다. 과거 30년간 미국의 기

업이익은 연평균 8% 성장했지만, AI 기술이 접목되

면 연평균 최소 15%에서 최대 21% 이상 성장시킨

다는 의미와 같기 때문입니다.

2010년대에 투자의 주인공은 ‘파괴적 혁신’ 기업이

었다면, 앞으로는 AI기술을 탑재해 기업이익의 압

도적 증가로 주가가 50배, 100배 성장하는 기업이

등장하는 시대가 도래할 것입니다.

물론 이런 시대는 기업, 국가, 투자자간 양극화를 더

욱 자극할 수 있습니다. 핵심 기술과 글로벌 플레이

어를 보유한 미국이 막강한 리더십을 가질 것이고, 기술의 진보 속도 관점에서 중국도 포텐셜이 있다 고 볼 수 있습니다.

AI가 바꾼 펀드매니저의 일상

2000년대 구글 검색, 2010년대 모바일 SNS가 나

타난 것처럼 2020년대 AI는 ChatGPT를 필두로 현

재 사회 전반에 새로운 변화와 기회를 제공하고 있

습니다. ChatGPT는 LLM(Large Language Model, 거대언어모델)을 탑재한 채팅 형식의 AI로, 사람

처럼 대화를 생성해내는 대표적인 생성형 AI로 분

류됩니다. 생성형 AI는 특정 딥러닝 알고리즘을 활

용하여 새로운 데이터를 생성하는 데 초점을 맞춘

기술로, 텍스트뿐 만 아니라 사용자의 요구에 따

라 코드, 이미지와 영상, 음악까지도 생성할 수 있

습니다. 창의성이 요구되는 영역은 물론, 신약 개

발의 초기 설계 단계에서 대량의 가능성 있는 분자

후보를 만들어내는 등 의료와 연구 분야에서도 활

용되고 있습니다.

반면, 기존의 전통적 AI는 과거와 현재 데이터를 분

석하여 미래를 예측하거나 특정 상황에 맞는 최적

의 결과를 계산하는 데 초점을 맞춥니다. 이러한 시

스템은 데이터 분석, 머신 러닝, 다양한 통계 알고리

즘을 통해 데이터의 패턴과 관계를 식별하고 일정

확률로 결과를 예측합니다. 예를 들어, 항공권이나

호텔 가격을 시장 상황에 따라 자동으로 조정하거 나, 비정상적인 거래 패턴을 감지하여 사기나 부정

행위를 탐지하는 이상 거래 탐지 시스템 등이 이에 해당합니다.

과거에는 AI 기술이 전문가들만의 도구처럼 느껴

졌다면 ChatGPT는 대중에게 AI 기술을 직접 경험

할 수 있게 한 것에 의미가 있습니다. ChatGPT 3.5

가 출시된 지 약 2년이 지난 현재, AI에 대한 관심은

흥미의 단계를 넘어서 생산성 혁신을 논의하는 단

계로 접어들고 있습니다. 기존의 AI와 생성형 AI의

결합은 서로의 강점을 보완하며 다양한 산업에서

업무 효율성을 높이고 있으며, 특히 데이터와 기술

활용이 중요한 자산운용업과 같은 분야에서는 이

융합이 의미 있는 혁신을 이끌어내고 있습니다.

인공지능

Artificial Intelligence, AI

인간의 지능을 모방하거나 대체하는 기술 또는 시스템

머신러닝

Machine Learning, ML

데이터를 분석해 자동으로 규칙 학습

딥러닝

Deep Learning

인간의 뇌를 모방한 인공신경망을 기반으로 정보처리

생성형 AI

Generative AI

이용자의 요구에 따라 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성

의사 결정에 사용되는 전통적인 ML

자동거래 (Algorithmic trading)

가변적 가격책정 (Dynamic pricing) 엔진

이상거래 탐지

광고지출 최적화

추천 엔진

수요 예측

･ 출처 : BCG『Generative AI in the Finance Function of the Future』

# 자산운용업에서의 AI 활용 사례

글로벌 컨설팅펌 BCG에서 AUM(운용자산) 15조 달

러 이상인 글로벌 자산운용사 57개를 대상으로 AI

도입 현황을 조사한 결과를 통해 자산운용사 내 부

서별 활용 방안과 발전 수준을 확인할 수 있었습니

다. 조사에 따르면, 판매와 마케팅, IT 부서에서 후기

수준 활용 사례가 각 3건과 2건으로 AI 활용이 가장

빠르게 진척되고 있었으며, 투자운용 부문에서도

일부 사례를 확인할 수 있었습니다. 투자운용 부문

글쓰기 작성 (회의록 작성, 편집 등)

역설계(inverse design)를 통한 새로운 물질 합성

디자인 초안 (건축 디자인 등)

고객응대 챗봇

콘텐츠 생성에 사용되는 생성형 AI

에서는 실사 관련 의사결정을 가속화하는 AI는 후 기 발전 단계에 있었으며, 투자대상 발굴에 AI를 활

용하는 케이스는 발전 중기 수준으로 분류되었습

니다. 그 외에 리스크 모니터링, 투자 모델 개발 및

시행, 매매 전략 및 리밸런싱 시행, 시장 데이터를 활용한 포트폴리오 최적화에는 아직 AI 도입이 초 기 발전 수준인 것으로 나타났습니다. ･ 출처

BCG의 조사에 따르면, 투자운용 부문에서 응답자

의 14%가 AI를 활용해 정보 수집, 기록 요약, 투자

심사 자료 초안 작성 등 실사 관련 의사결정의 속

도를 높이고 있었습니다. 특히, BCG는 자연어 기반

의 생성형 AI를 활용하면 투자 리서치가 보다 효율

적으로 가속화될 수 있다고 말합니다. 투자 과정에

자산운용사는

출처 : BCG 『AI와 차세대 전환의 물결』

# 비정형 데이터와 AI를 접목한 종목 선정

비정형 데이터와 AI를 활용해 투자대상을 발굴하

려는 노력도 지속되고 있습니다. 예를 들어, HBM

반도체와 관련된 종목이나 지수를 만들고자 할 때

HBM 반도체와 연관된 특정 키워드를 선정하고, 해당 종목들의 관련 문서(사업보고서, 뉴스, 애널

리스트 자료 등)에서 데이터 마이닝을 수행하여

키워드를 추출해낸 후 키워드의 빈도와 중요도를

서 산업과 기업의 리서치는 증권사의 애널리스트

나 자산운용사의 펀드매니저, 인하우스 애널리스

트가 주로 하는 일로써 상당한 시간이 소요되는 업

무이지만 AI기술이 방대한 데이터를 신속하게 분

석하고 핵심 정보를 빠르게 추출해 이들의 업무 효

율을 획기적으로 높여주고 있는 것입니다.

키워드 입력 HBM, DRAM, Memory …

바탕으로 점수를 계산하는 식입니다. 사람이 해당 테마의 키워드를 선정할 수도 있고, AI가 자주 반

복되는 키워드를 모으는 방법도 있는데 이러한 기

술은 종목 발굴은 물론 연관종목, 테마지수 구성, 나아가 알고리즘의 투자 유니버스 구축에도 활용 될 수 있습니다.

AI 기술 : 자연어처리(NLP), 데이터마이닝, 머신러닝

필요자료 : 사업보고서, 뉴스, 애널리스트 자료 등 SK하이닉스, 한미반도체…

# 스마일게이트자산운용의 AI 활용 사례

스마일게이트자산운용도 AI를 활용한 리서치와 인 프라 구축에 힘을 쏟고 있습니다.

당사의 글로벌멀티투자본부는 현재 크게 글로벌주

식운용 파트와 디지털투자플랫폼(DIP) 파트로 구성

되어 있는데 글로벌 주식운용의 경우 한국, 미국, 중 국의 상장주식과 ETF를 다루고, 디지털투자플랫폼

파트의 경우 비대면 투자정보 플랫폼 구축을 담당 하고 있습니다.

# 생성형 AI를 통한 리서치 효율화

글로벌주식운용파트의 리서치 담당자들은 프롬프

트 엔지니어링에 의한 주식 리서치를 진행합니다.

즉, 수많은 해외 종목 리서치 효율화를 위한 GPT 프

롬프트 작업을 진행해 리서치 시간을 단축하고 있

는 것입니다. 기업의 개요, 히스토리, 최근 이벤트,

실적 분석 등 기업분석의 기초 항목별로 필요 자료

를 선정해두면, 리서치 효율이 급격히 올라갑니다.

AI가 도입되기 전에는 해외 기업 정보를 수집하고,

애널리스트 미팅으로 확인하고, 투자포인트까지 요

약 전달하는 데에 종목당 최소 2시간이 소요되었

# AI를 통한 효율적인 투자의사결정 기대

AI 기술은 매매 전략, 포트폴리오 최적화, 모니터

링 등 다양한 투자 활동에서 생산성을 높이는 데

기여할 잠재력을 가지고 있습니다. 물론, 투자 비

즈니스에 적용하는 데에 있어 극복해야 할 한계

점도 분명히 존재합니다. 생성형 AI는 매우 빠르

게 고도화되고 있지만, 여전히 일부 수치와 정보

의 정확성 측면에서 보완할 부분이 있습니다. 데

이터의 정확성을 높이기 위한 클렌징 작업이 필

특히, 글로벌 투자의 경우 사전에 정한 투자철학을 실현하는 방법으로 룰베이스 원칙을 고수하고 있습

니다. 유니버스를 구축하고, 조건에 맞는 종목을 선

별하고, 정해진 원칙에 따라 비중을 조절하는 알고리

즘 방식이 그것인데 이처럼 룰베이스 투자를 하는 운

용사의 경우 AI 기술을 탑재하는 것이 업무 효율성과

성과 개선에 유리합니다.

습니다. 이에 인당 하루 평균 리서치 가능 종목수가 2~3개였던 반면, 현재는 유사한 퀄리티의 리서치를 12~13개 기업까지 커버할 수 있습니다. 이는 6배

이상의 리서치 속도 개선을 의미합니다.

AI 리서치 프롬프트는 2025년 출시를 목표로 개발 중

인 디지털 투자 플랫폼에도 활용될 예정입니다. 기업

의 공시 정보나 IPO 정보, 밸류체인 분석 등을 생성형

AI를 활용하여 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 투자

전문 인력뿐 아니라 일반 투자자들도 손쉽게 기업 분 석 정보를 접할 수 있을 것으로 기대됩니다.

요할 수도 있고, 도출된 정보의 정확성을 체크하 기 위한 시스템적인 대응도 필요합니다. 비정형

데이터 분석을 위한 대규모 데이터를 확보하기 위한 비용도 현실적인 과제가 될 수 있습니다. 그

럼에도 AI를 투자의사결정에 활용하는 방향은 비 용과 효율성 측면, 그리고 투자자들의 개인적 니 즈 해소(개인화) 관점에서 비가역적인 변화임은 확실합니다.

# 마이데이터 도입 현황

2025년 3월, 전 분야 마이데이터(개인정보 전송요구권)가 시행된다고 합니다.

마이데이터는 이미 도입되어 시행 중인 제도인데 전 분야 마이데이터는 또 무엇인지 의아해하는 분들이 있을 것입니다. 마이데이터 제도란 정보주체가 본인에 관한 개인정보를 원하는 곳으로 전송하여 본인

의사에 따라 개인정보를 관리하고 활용하는 제도입니다.

마이데이터 도입 전

기업 등 개인정보보유기관

마이테이터 도입 후

등 개인정보보유기관 서비스기관 개인정보 전송

기반 서비스 제공

･ 출처 : 개인정보보호위원회 보도자료『전 분야 마이데이터 도입 첫 걸음 내딛어』

우리나라는 정부 주도하에 마이데이터 제도를 추

진하고 있는데, 현재 우리가 사용중인 마이데이터 는 금융, 공공, 의료 등 일부 분야에서의 전송요구

권을 개별법에 도입하여 사용하고 있는 중입니다.

조금 더 구체적으로 ‘금융 마이데이터’, ‘공공 마이

데이터’, ‘의료 마이데이터’라고 분야별 마이데이

터로 부를 수 있습니다.

은행, 금융투자회사, 핀테크 앱 등에서 여러 금융

기관의 자산을 모아서 보여주고, 대출 조건을 비

교하거나 보험 분석 후 추천해주는 등의 서비스를

경험해 본 분들이 많을 텐데 이러한 서비스가 금

융 마이데이터를 활용한 것입니다.

금융위원회 보도자료에 따르면 ’22년 1월 금융 마

이데이터가 전면 시행된 후 2년이 지난 ’24년 2 월말(누적기준) 기준으로 총 69개 사업자가 1억

1,787만명의 가입자에게 금융정보 통합관리 서비

스를 제공하고 있다고 밝혔습니다. 또한, 이용자 범위 확대 및 상세하고 다양한 정보를 제공하는 등의 내용을 담은 ‘마이데이터 2.0 추진방안’도 발 표되었습니다.1)

# 마이데이터 도입이 가져올 변화

마이데이터의 확장은 곳곳에 흩어져 있는 다양한

분야의 수많은 정형, 비정형 정보들이 표준화된 API(application programming interface 애플리

케이션 프로그래밍 인터페이스)로 모인다는데 의

다른 사례로 보험금 청구, 국가장학금 신청이나 금융기관 등에 제출할 본인인증 서류가 필요할 때

직접 발급받지 않고 본인정보 제공 동의를 통해

간편하게 처리해주는 서비스 등이 등장하고 있는

데 이러한 것이 가능한 이유가 공공 마이데이터를

활용했기 때문입니다.

이렇듯 일부 분야에서 도입된 마이데이터 만으로

도 지속적으로 새로운 서비스가 개발되고 있고 우

리의 일상에 편리함이 더해지고 있습니다.

’23년 3월 개인정보보호법이 개정되면서 마이데

이터(개인정보 전송요구권)의 법적 근거가 마련

되어, 특정 분야에서 제한적으로 가능했던 마이데

이터 서비스가 ’25년 3월 이후 단계적으로 범위를

넓혀갈 수 있게 되었습니다.

이에 앞서 개인정보보호위원회에서는 ’24년 11

월 의료 분야(3), 통신 분야(1), 자율 분야(1) 등 총

5개 과제를 ’24년 마이데이터 선도서비스로 선정2) 하여 ’25년 3월부터 순차적으로 서비스를 출시하 기로 하였습니다.

미가 있습니다. 여러 산업 간의 데이터가 표준화

되어 분야 간의 데이터가 결합되면 이를 활용하여

새로운 가치를 만들어주는 기업들이 탄생하는 배

경이 될 것입니다.

1) 금융위원회 보도자료, 국민의 자산관리에 실질적 도움이 될 수 있는 마이데이터 2.0을 추진하겠습니다. (24.4.4)

2) 개인정보보호위원회 보도자료, 개인정보위, ’24년 마이데이터 선도서비스 선정 (24.11.18)

마이데이터 산업 간 표준화에 따른 효과

마이데이터 산업 간 표준화 전

금융 마이데이터

보건의료 마이데이터

통신 마이데이터

개인

･ 출처 : 개인정보보호위원회 보도자료『전

최근 인공지능(AI) 기술의 발전으로 대용량 데이터

를 분석하고 예측, 활용하는 능력이 빠르게 향상되

고 있습니다. 마이데이터 적용 분야의 확장과 함께

인공지능(AI)을 적극적으로 활용한다면 기존에 보

지 못했던 새로운 서비스들이 빠른 속도로 등장할

것이고 생활은 더욱 편리해질 것입니다.

특히 기대가 되는 분야는 의료 분야입니다. 의료 마

이데이터가 시행되고 나면 진단 내역, 처방 내역, 검

진 결과 등의 정보가 포함되어 활용될 수 있습니다.

단순히 흩어져 있는 정보를 모아서 활용할 수 있다

는 점 만으로도 중복처방 방지, 응급상황 시 정보지

원 등이 가능해질 수 있습니다.

금융 마이데이터를 활용한 자산관리와 같이 개인의

모든 의료정보를 활용한 맞춤형 건강관리 및 의료서

비스 제안을 받을 수 있게 될 것이고, 간접적으로는

개인의 동의를 거친 의료 데이터를 바이오 기업이나

헬스케어 기업 등이 활용하여 신규 서비스를 개발하

거나 신약 등의 개발에 사용할 수 있습니다.

의료 데이터를 활용한 새로운 보험 상품이 만들어

질 것이고, 보험금 신청 절차가 간소화되는 등 산업

간의 시너지 효과도 나타날 것입니다.

금융 마이데이터가 핀테크 기업의 성장을 일으킨

(참고) 마이데이터 추진경과 ’16년 12월 ‘K-MyData 추진계획’* 발표

마이데이터 산업 간 표준화 후

금융 마이데이터

보건의료 마이데이터

통신 마이데이터

개인

것처럼 의료 마이데이터는 헬스케어 산업의 큰 발

전을 이뤄낼 것입니다.

교육 분야의 마이데이터도 기대되는 분야입니다.

교육 마이데이터를 활용하여 내가 어떠한 교육을

받았는지, 그리고 어떠한 교육을 받을 수 있는지에

대한 정보를 간편하게 확인해 볼 수 있고 기록할 수

있게 될 것입니다. 졸업, 성적증명서 등 필요한 서류

를 간편하게 확인하고 제출할 수도 있습니다.

마찬가지로 통신과 교통 분야 등에서도 마이데이 터를 활용하여 나에게 적합한 통신요금제를 추천

받거나, 최적화된 교통수단을 제안 받는 등 생활에 편리함을 가져다 주는 서비스들이 나올 것입니다.

이와 같이 마이데이터의 발전은 생활을 편리하게

해주고, 데이터의 주도권을 기업에서 개인 당사자

들이 가져올 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 다만, 마이데이터가 활성화되고 이를 사용하는 사업자가

늘어나면서 개인정보가 필요 이상으로 수집되고

여러 분야에 과도하게 사용되는 등 정보유출과 사

생활 침해 등의 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 막

기 위해 시스템 적인 보안관리와 제도적 안전장치

를 철저히 준비해야 하는 점은 마이데이터의 발전

에 앞서 선행되어야 하는 매우 중요한 일입니다.

* (관계부처 합동) ’16.12.27. 지능정보사회 중장기 종합대책 ’18년 6월 4차산업혁명위원회 ‘데이터 산업 활성화 전략’* 심의, 의결

* (관계부처 합동) ’18.6.27. 데이터 산업 활성화 전략 ’18년 7월 금융분야 마이데이터 산업 도입방안* 발표

* (금융위원회) ’18.7.18. 금융분야 마이데이터 산업 도입방안

’20년 1월 데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용 정보법 개정안) 국회 통과 ’20년 6월 공공부문 마이데이터 사업 착수

* (행정안전부) ’20.6.23. 행안부, 공공부문 마이데이터 사업 착수

’20년 8월 데이터 3법(개인정보보호법, 정보통신망법, 신용 정보법 개정안) 시행

’21년 2월 공공 마이데이터 서비스 시작

* (행정안전부) ’21.2.25. 공공마이데이터 서비스 시작으로 디지털 정부 또 한번 혁신

’22년 1월 금융 마이데이터(본인신용정보관리업) 전면시행

’23년 3월 개인정보보호법 개정, 전 분야 마이데이터 확산

* (개인정보보호위원회) ’23.3.7 개인정보 보호법 전면개정, 데이터 신경제 시대 열린다

’24년 11월 ’24년 마이데이터 선도서비스 선정(5개 과제)

* (개인정보보호위원회) 개인정보위, ’24년 마이데이터 선도서비스 선정

’25년 3월 전 분야 마이데이터(개인정보 전송요구권) 제도 시행(예정) (공공) 행정안전부 마이데이터 업무 포털 adm.mydata.go.kr (금융) 한국신용정보원 마이데이터 종합 포털 www.mydatacenter.or.kr (의료) 보건복지부 마이데이터 홍보 포털(건강정보고속도로) www.myhealthway.go.kr

# 데이터센터의 舊 vs 新 성장동력

클라우드와 데이터센터. 이 두 분야는 불가분의

관계입니다. 클라우드 아키텍쳐를 가장 적합하고

효율적으로 구현할 수 있는 데에 기반이 되는 인

프라는 데이터 센터이며, 때문에 클라우드 시장이

폭발적으로 성장하며 데이터센터 시장 또한 동반

성장하여 지금의 시장을 형성한 것입니다.

과거 클라우드 시장은 많은 기업들이 내부 정보

(Intelligence)의 보안에 대한 중요성을 깨닫고, 기 하급수적으로 쌓여가는 데이터들을 효율적으로

안전하게 관리하기 위해 자사용 전산실에서 탈피

해 클라우드로 고개를 돌리기 시작하며 본격적으 로 성장했습니다. AWS(Amazon Web Service), Microsoft, Google 등과 같은 CSP(Cloud Service Providers)들은 이러한 수요를 포착하여 클라우드

인프라를 공격적으로 확장해 나가며, 클라우드를 위한 데이터센터를 전세계 각지에 개발/임차해 나

가기 시작했습니다. 이러한 기업들의 ‘클라우드 전 환’ 트렌드는 현재도 지속 중이며, 클라우드 시장 을 꾸준히 성장시키는 주요 요인 중 하나입니다.

하지만 클라우드 시장이 성숙기에 접어들며 기업

들의 클라우드 전환 만으로는 과거 클라우드 시장

의 성장세를 유지할 수가 없어 클라우드 시장의

성장세가 점점 둔화되기 시작했습니다. 이때, 기

다렸다는 듯이 ChatGPT가 공개되며 생성형 AI가

클라우드와 데이터센터 시장에 다시금 불을 지폈

습니다. CSP들은 자사용 생성형 AI 모델을 개발하 여 고객들에게 서비스하기 위해 클라우드 인프라 (즉, 데이터센터)에 투자를 더욱 공격적으로 진행 하기 시작했고, CSP가 아닌 생성형 AI 서비스 회

사들 또한 자사용 데이터센터를 전세계적으로 확

글로벌 클라우드 시장 매출규모 추이

# 생성형 AI와 데이터센터

생성형 AI는 구체적으로 어떤 방식으로 데이터센 터 시장에 영향을 줄까요? ChatGPT 검색 1회가 구글 검색 1회 대비 10배의 전력을 소모한다는 얘 기가 있는데 이는 GPT-3의 경우 1회 검색에 1,750

보해 나가기 시작했습니다. GPT-3

전년동기대비성장률 반등시작

억 개의 매개변수를 처리하여 답변을 도출하고, GPT-4의 경우 1회 검색에 1.8조 개의 매개변수를 처리하여 답변을 도출하기 때문입니다.

하지만 이는 Text-to-Text(텍스트 스크립트를 텍

스트로 답변도출) 기반의 생성형 AI에 한정된 얘

기이고 Text는 이미지와 영상과는 달리 그 용량

이 매우 작습니다. 통상 한개의 글자는 1바이트

(byte)의 용량을 가지며, 1,000개 글자의 텍스트는

고작 0.97킬로바이트(kilobyte=1,024 byte)의 용

량을 가집니다. 반면, 이미지의 용량은 평균적으

로 메가바이트(Megabyte=1,024 kilobyte) 단위

Text-to-Video 모델 중 Sora에서 생성된 영상

･출처 : sora 홈페이지

실제로 CSP들과 생성형 AI 기능을 서비스하는

회사들은 생성형 AI가 요구하는 엄청난 양의 데

이터 수집/처리를 위해 새로운 고사양의 장비들

을 도입하고 있습니다. 그 중 가장 대표적인 것이

GPU(Graphic Processing Unit) 기반의 서버입니

다. GPU는 기존에 주로 데이터센터용 서버에 사

이며 영상은 이보다도 큽니다. 그럼, 우리가 흔히

아는 Text-to-Image(텍스트 스크립트를 이미지로

답변도출)와 Text-to-Video(텍스트 스크립트를 영

상으로 답변도출) 기반의 생성형 AI는 구글 검색

의 10배 전력이 소모되는 Text-to-Text 기반의 생

성형 AI 보다도 막대한 용량의 데이터를 처리해야

할 것이며, 이에 상응하는 전력 소모 또한 막대할 것입니다.

Text-to-Image 모델 중 Midjourney에서 생성된 이미지

･출처 : Midjourney 홈페이지

용되었던 CPU(Central Processing Unit) 대비 코

어수가 많으며 단순한 정보들을 한꺼번에 병렬로

연산하는 데에 특화되어 생성형 AI 업계에서 각광

받는 칩(chip)입니다. 다만, 코어수가 많고 동시에

많은 연산이 이루어지다 보니 칩셋 한 개당 소모

하는 전력이 CPU 대비 큽니다.

CPU와 GPU 비교

구분 CPU GPU

코어 연결 방식 직렬

병렬

코어 개수 적다 많다

특징 소규모의 복잡한 계산 업무에 적합

연산방식 순차적으로 하나씩 연산

전력 및 발열 낮은 전력소모 및 발열

적합한 작업 일반 업무 응용 프로그램 사용

구체적으로, 기존의 CPU 기반의 서버들은 1개 서

버당 약 100~600 와트(watt)의 전력을 소모합니

다. 반면, GPU칩 하나당 전력소모량은 300~700

와트에 달하고, 한 개 서버에 8개 까지의 GPU칩

이 장착될 수 있다는 점을 감안하면, GPU 기반의

서버는 1개 서버당 최대 5,600와트의 전력을 소모

하는 것입니다. 이러한 GPU기반 서버들이 데이터

센터에 설치되기 시작하면서, 데이터센터 내 단위

면적 당 사용하는 전력량이 높아지고, 데이터센터

대규모의 간단한 계산 작업에 적합

다수의 연산을 동시 연산

높은 전력소모 및 발열

게임, 그래픽 제작, AI 등

산업 전반적으로 사용하는 전력량 또한 증가하게

되는 것입니다.

이러한 생성형 AI 붐이 지속되며 생성형 AI發 전력

소모량은 ’23~’27년 사이 약 17배 수준으로 증가 할 것으로 전망되며, 이에 따라 데이터센터 전체

전력소모량 또한 지속적으로 증가하여 ’23~’30년

사이 약 2.5배 성장할 것으로 전망됩니다.

･ 출처 : Golman Sachs Insights <AI Is poised to drive 160%

해외에서는 폭발적으로 증가하는 전력 소모량에

다양한 방향으로 대응하고 있습니다. 특히, 미국 의 빅테크들은 데이터센터發 전력수요를 충당시

키기 위해 소형모듈원자로(SMR : Small Modular Reactor)에 투자를 하는 추세입니다.

소형모듈원자로는 우리가 아는 대형 원자력 발전 소의 축소판이라고 생각하면 되는데 다만 기술

이 발달하며 기존의 원자력 발전소의 단점들을 어

느정도 보완하여 만든 시설로, 기존대비 높은 안

정성, 짧은 건설기간, 낮은 건설 및 운영 비용 등 의 장점을 지닙니다. 또한, 발전 가능한 용량도 20MW~300MW 수준으로 데이터센터에 전력을 공급하기에 알맞은 용량이기에 글로벌 빅테크들

이 SMR에 관심을 기울이고 있는 추세입니다.

Oracle은 1GW 용량의 데이터센터 캠퍼스에 전

력을 공급하기 위해 3개의 SMR을 개발할 계 획이라고 발표했습니다. AWS는 미국 Virginia 와 Wasington에 5개의 SMR을 개발하는 딜에

참여하기 위해 Energy Northwest, X-Energy, Dominion Virginia 3개 회사와 협의 중이며, 원

자력 솔루션 부문장 또한 리크루팅 중입니다. 구

글은 SMR로부터 데이터센터 전력을 공급받는 내 용의 계약을 Kairos Power라는 회사와 체결했고

Microsoft의 창업자 빌 게이츠는 TerraPower라 는 회사를 설립하여 직접 SMR을 개발하고 있습 니다.

이렇듯, 글로벌 빅테크들은 데이터센터 인프라 확

보를 위한 투자 뿐만 아니라, 미래 AI 산업의 폭발 적인 성장과 이에 따른 전력부족현상을

지하기 위해 사전적으로 전력원에 대한 투자 또한 병행하고 있습니다.

우리나라 또한 생성형 AI를 위한 투자가 활발히 이

루어지는 아시아태평양 국가 중 하나로, CSP들을

포함한 글로벌 빅테크들이 눈여겨 보는 시장이고, 생성형 AI를 위한 데이터센터를 확보하려는 움직

임도 보입니다.

하지만, 수도권 지역의 전력공급이 전력수요의 증

가세를 충분히 흡수할 수 있을지는 아직 미지수입

니다. 이는 서울, 경기 지역이 전력자립도(전력 소

모량 대비 전력 발전량의 비율)가 낮고, 타지역에

서 발전된 전력을 서울로 가져오는 송전 인프라

또한 민원 등의 이유로 더디게 확대되고 있기 때

문입니다. 여기에 더해 전력을 공급받기 전 단계

에서 거쳐야 하는 ‘전력계통영향평가 제도1)’가 올

해부터 시행되면서 데이터센터 사업자들을 위한

전력확보는 더욱 어려워지고 있습니다.

반면, 수도권 지역은 데이터센터 사업자로서는 버

릴수 없는 입지가 되어 버렸습니다. 데이터센터의

위치가 수도권 지역을 벗어날 경우, 데이터센터

사업의 핵심 요소인 고객유치 및 인력수급에 어려

움을 겪을 확률이 높아지기 때문입니다. # 국내 데이터센터

최대전력수요(GW) 발전설비용량(GW) 송전설비(회선길이(c-km))

KDCC『Korea Data Center Market 2024~2027』

이렇듯, 데이터센터의 전체적인 전력수요와 수도

권 지역 데이터센터에 대한 선호도는 지속적으로 상승 중인데에 비해, 수도권지역 전력공급은 더디 게 성장하고 있으며 데이터센터에 대한 전력공급

또한 제도적으로 제한되기 시작했습니다. 때문에, 장기적으로 보았을 때, 수도권 지역의 데이터센터 수급시장은 공급 대비 수요가 많은 초과수요 형태

로 점차적으로 변해갈 것으로 전망됩니다.

3. CONFIDENCE

혁신에 주목하는

PEOPLE

• Business Development

Economic Stories in Movies

• 덤머니 INVESTMENT LAB •

Why Innovation?

“혁신”은 빠른 속도로 변화하고 있는

현대사회에 적응하고 살아남기 위한 무기입니다.

비즈니스 세계와 투자의 세계에 있어서도 혁신은 중요합니다.

스마일게이트자산운용은 이러한 혁신 기업들의 게임체인저 역할과 성장 잠재력을 기대하고 투자 기회로 삼고 있습니다.

People of Smilegate Asset Management

알고리즘 투자 모델을 활용하여 방대한 데이터를 빠르게 분석하고, 최적의 투자 결정을 내리는 데 집중하고 있습니다. 이를 통해 고객의 투자 가치를 극대화하고,

변화하는 글로벌 투자시장에서 앞서 나가는 것이 우리의 목표입니다.

Business Development

자기소개 부탁드립니다. 어떤 커리어를 거쳐 현재 하고 있는 일을 하시게 되었나요?

저는 2001년 국내 대형증권사에 입사하여 주식영업 브로커로 커리어를 시작했습니다. 2008년부터 금융환경의 변화 에 따라 PB 영업으로 전환해 채권, 펀드, 주식 등 다양한 금융상품을 통해 거액고객의 자산을 관리하며 다양하고 깊 이 있는 경험을 쌓았습니다. 이후 2015년부터는 법인영업으로 자리 이동해 일반 법인자금 투자관리 뿐만 아니라 일 부 기관 영업대상으로 기업금융 업무도 담당하며 경험의 폭을 넓혔습니다. 2022년에 스마일게이트자산운용으로 이 직해 현재는 신상품기획, 대외 마케팅 등의 업무를 맡아 활동 중입니다. 돌이켜보면 증권사 비즈니스도 결국 플랫폼 비즈니스라고 생각하고 있습니다. 투자를 희망하는 고객들의 니즈와 그 니즈를 충족시켜주는 다양한 상품공급이라 는 경험을 통해 투자라는 행위의 본질을 이해하며 성장해왔습니다.

오랜 기간 한 증권사에서 근무하셨는데요, 증권사와 운용사간의 차이는 무엇이라고 생각하시나요?

증권사와 운용사는 금융시장 내에서 서로 다른 역할을 수행합니다. 증권사는 고객과 시장을 직접 연결하며, 금융상 품의 판매와 통합자산관리서비스에 중점을 둡니다. 더 나아가 세금/법률/상속설계 등 서비스의 영역을 넓혀가고 있 습니다. 앞서 말씀드린 플랫폼 서비스의 측면인 것이지요. 반면, 운용사는 운용사의 운용철학과 전략에 좀더 초점을 맞춰 장기적인 투자 전략을 설계하고 실행하는 역할을 합니다.

하고 싶습니다. 그러한 유망 종목들이 우리 포트폴리오에 담길 수 있도록 지속적으로 투자전략을 고도화하고 있습 니다. 개인적으로는 시시각각 변화하는 금융환경에 맞춰 고객들의 투자목표를 세밀하게 이해하고, 다양한 방법으로 최적의 솔루션을 제공할 수 있는 교두보가 되고 싶습니다.

최근 주목하고 있는 금융트렌드는 무엇인가요?

최근 주목하고 있는 금융 트렌드는 당연히 인공지능과 4차 산업혁명 관련된 투자환경 변화입니다. 디지털화가 가속화 되면서 금융 산업에서도 인공지능 기술의 활용도가 높아지고 있습니다. 전세계의 투자정보가 매일매일 감당하기 힘 들 정도로 생산되고 빛의 속도로 실시간으로 전달되고 있습니다. 문제는 데이터들은 넘쳐나지만 역설적으로 투자 의 사결정에 도움이 되는 정보를 찾아내기에는 오히려 더욱 힘들어졌습니다. 이러한 방대한 투자 정보를 효율적으로 분

석하고 필요한 데이터를 정확하게 획득하는데 있어 인공지능이 더욱 중요한 역할을 하고 있습니다. 이는 투자 결정을

내릴 때 보다 빠르고 정확한 통찰력을 제공하며, 더 나은 리스크 관리와 포트폴리오 구성에 도움을 주고 있습니다.

또 다른 하나는 해외투자의 가속화입니다. 이미 코로나 이후 미국의 빅테크 기업에 대한 관심과 함께 투자접근성도 편해지면서 24년 11월 기준 국내투자자들이 보유한 미국 주식규모는 1,013억 달러로 19년 말 기준 84억달러 대비 5 년간 12배 이상 성장하였습니다. 투자규모로는 SK하이닉스 시가총액과 견줄만한 규모로 성장한 셈입니다.

하지만 주요 투자종목들을 살펴보면 테슬라, 엔비디아, 애플, MS 등 초대형 종목들에 집중되어 있는 것이 현실입니 다. 이렇게 소수 종목에 집중된 포트폴리오는 리스크관리 측면에서 그렇게 바람직하지 않다고 생각합니다. 미국거래 소에는 다양한 섹터에 약 6천여개의 종목이 상장되어 있습니다. 앞으로 제2의 테슬라, 엔비디아와 같이 초고속성장 을 기대할 수 있는 원석과 같은 기업들이 충분히 나오겠지만 이와 같은 기업을 발굴하고 투자를 결심한다는 것이 그 렇게 녹록지 않습니다. 기업분석 및 해당 비즈니스 분석 등에 대해 국내투자자들이 면밀하게 접근하기가 쉽지 않기 때문입니다.

스마일게이트자산운용에서는 혁신성장을 넘어선 앞서 언급한 초고속으로 성장할 수 있는 글로벌 기업들을 찾겠다 는 투자철학을 바탕으로, 알고리즘 및 룰베이스 운용전략을 통해 스마일게이트자산운용의 가치를 고객들에게 제공 하려고 노력하고 있습니다.

스마일게이트자산운용에서 실현하고 싶은 목표가 있으신가요?

스마일게이트자산운용에서 실현하고 싶은 목표는 조만간 일어날 거대한 투자환경의 변화 속에서 고객들에게 압도

적으로 높은 수익을 제공하는 것입니다. 우리는 기술 발전과 새로운 산업의 성장을 주도하는 혁신적인 기업들에 집

중하며, 장기적으로 안정적이고 높은 수익을 올릴 수 있도록 노력하고 있습니다. 특히, 알고리즘 투자 모델을 활용하 여 방대한 데이터를 빠르게 분석하고, 최적의 투자 결정을 내리는 데 집중하고 있습니다. 이를 통해 고객의 투자 가 치를 극대화하고, 변화하는 글로벌 투자시장에서 앞서 나가는 것이 우리의 목표입니다.

CONFIDENCE

Economic Stories in Movies

경제 이야기는 언제나 어렵고 복잡하게 느껴지기 마련입니다.

따분하고 이해하기 어려운 경제 이야기를 영화로 흥미롭게 알아보려고 합니다.

이번 매거진에서는 실화를 바탕으로 한 영화

“Dumb Money(덤머니)”를 소개하며, 이 영화가 담고 있는 경제 이야기를 알아보겠습니다.

<줄거리>

Dumb Money(덤머니)는 2021년 전 세계를 떠들썩하게

했던 게임스탑(GameStop) 주가 폭등 사건을 주제로 한

영화입니다.

이 영화는 온라인 커뮤니티 레딧(Reddit)을 이용하는 개

인 투자자들이 대형 헤지펀드의 공매도 전략에 맞서 싸운

사건을 다루며, 소액 개인 투자자들이 거대 금융 시스템

에 도전한 대표적인 사례로 평가받고 있습니다.

영화는 ‘키스 길(Keith Gill)’이라는 실존 인물을 중심으로

전개됩니다. 그는 레딧의 커뮤니티에서 ‘포효하는 냥이

(Roaring Kitty)’라는 닉네임으로 활동하며 주로 주식 분

석 및 투자 전략을 공유하는 개인 투자자입니다.

게임스탑이라는 기업은 비디오 게임 소매 업체로, 대형

헤지펀드들은 이 회사의 주가가 더 하락할 것이라 예상하

며 대규모 공매도를 실행했습니다. 이에 맞서 키스 길은

게임스탑 주식이 과도하게 저평가 되었다고 판단하고, 자

신의 분석을 바탕으로 이 주식의 가치를 적극적으로 알렸 습니다.

그는 레딧 커뮤니티에 자신의 주식 잔고를 공개하며 게

임스탑 주식의 매수를 독려하였고, 수많은 개인투자자들

이 동참하며 게임스탑 주식은 급격하게 상승하게 됩니다.

2021년 1월 초 약 17달러였던 게임스탑의 주가는 1월 말

에 최고 483달러까지 치솟게 되었죠.

이로 인해 ‘숏 스퀴즈(Short Squeeze)’ 현상이 발생했고

공매도에 의존하던 헤지펀드들은 엄청난 손실을 입게 되

었습니다. 대표적으로 대량 공매도를 진행한 헤지펀드 멜

빈 캐피탈(Melvin Capital)은 수십억 달러에 달하는 손실

을 입었습니다.

하지만 개인투자자들이 주식 거래에 주로 사용하던 앱

‘로빈후드(Robinhood)’가 돌연 게임스탑 주식의 매수를

제한하고 매도만 허용하게 되면서 상황은 반전되었습니

다. 주가는 급락하고, 수많은 개인 투자자들이 큰 손실을

보게 됩니다.

로빈후드는 이를 ‘시장 안정화를 위한 조치’ 라고 발표하

였지만, 많은 사람들은 로빈후드가 헤지펀드의 이익을 보

호하기 위한 의도적인 행위였다고 비판했습니다. 키스 길

역시 언론과 규제 당국의 타겟이 되며 압박을 받지만, 그

는 자신의 신념을 굽히지 않고 게임스탑 주식을 추가 매

수하며 개인투자자들과 힘을 모으게 됩니다. 키스 길은

개인 투자자들의 열망과 분노를 대변하였고, 거대한 금융

세력에 대한 승리를 이끌며 영화는 마무리됩니다.

덤 머니

<영화 속에서 찾아보는 경제 이야기>

Q제목 Dumb Money(덤 머니)에 담긴

의미가 무엇인가요?

Dumb Money는 월스트리트에서 사용되는 용어로 전문

성이 부족한 개인투자자들을 비하하는 표현입니다. 반대

로 전문적이고 체계적으로 큰 자본을 운용하는 기관 투자

자를 Smart Money(스마트 머니)라고 부릅니다.

영화 제목은 기존 금융 시장에서 상대적으로 영향이 미미했

던 개인 투자자들이 게임스탑 사건을 통해 연대의 힘과 영향

력을 보여줍니다. 전문성이 부족하다고 평가받던 ‘덤 머니’

들이 협력하여 헤지펀드와 같은 ‘스마트 머니’를 압도하고

금융 시장에 변화를 일으킨 과정을 담아내고 있습니다.

Q대형 헤지펀드들이 게임스탑 주식에

대규모 실행했던 ‘공매도’ 전략은 무엇이며, 이것이 왜 논란이 되었나요?

‘공매도’ 전략은 주가 하락에 베팅하는 투자 전략으로, 특

정 주식을 빌려와 높은 가격에 판 뒤 주가가 하락하면 더

낮은 가격에 사서 갚는 방식입니다. 한마디로 주가가 떨어

질수록 차익을 얻는 구조입니다.

게임스탑 사건에서 대형 헤지펀드들은 이 회사의 주가가

더 하락할 것이라고 예상하고 실제 유통 주식수를 초과하

는 과도한 공매도를 실행했습니다. 과도한 공매도는 게임

스탑 기업과 개인 투자자들에게 큰 피해를 줄 수 있어 비 판 받았습니다.

또한 이 과정에서 일부 헤지펀드들이 의도적으로 회사의

부정적인 이미지를 퍼뜨려 주가를 낮추려고 했다는 의혹

이 제기되며 논란이 있었습니다.

Q‘숏 스퀴즈(Short Squeeze)’는 무엇이며, 게임스탑 주식 폭등 사태에서 이 현상이

어떤 역할을 했나요?

숏 스퀴즈란 공매도 투자자들이 주가 상승으로 인한 손실

을 줄이기 위해 빌린 주식을 되사는 과정에서 주가가 더

욱 급격히 상승하는 현상을 말합니다. 공매도를 실행한 투

자자는 주식을 빌려 매도한 후, 주가가 하락하면 낮은 가

격에 사들여 차익을 얻지만 반대로 주가가 상승하면 무한

대의 손실 위험에 노출됩니다.

게임스탑 사건에서 개인 투자자들의 매수로 주가가 급등

하자, 공매도 포지션을 가지고 있던 헤지펀드들은 막대한

손실을 막기 위해 게임스탑 주식을 되사야만 했습니다. 이

과정에서 수요가 증가하면서 주가는 더욱 치솟았고, 숏 스

퀴즈 현상이 발생했습니다.

Q 게임스탑 사건에서 개인 투자자들은 어떤 방식으로 대형 헤지펀드에 맞섰나요?

키스 길을 포함한 개인 투자자들은 온라인 커뮤

‘레딧’을 중심으로 모여 의견을 공유하며 대형 헤지 펀드의 과도한 공매도 전략을 파악하고, 게임스탑 주식 매 수에 나섰습니다. 사건 중간에 발생한 로빈후드의 게임스 탑 매수 금지 사건은 그들의 연대를 더욱 강화하게 만드 는 계기가 되었고 매수 금지로 폭락했던 주가를 다시 끌 어올리는 데 성공했습니다.

특히, 키스 길은 자신의 주식 분석과 투자 전략을 커뮤니 티에 공유하고 게임스탑 주식의 잠재 가치를 적극적으로 알리며 사건의 중심 역할을 했습니다.

Q게임스탑 사건 이후, 멜빈 캐피탈과 로빈후드는

어떤 상황에 처하게 되었나요?

멜빈 캐피탈은 게임스탑 사건에서 가장 큰 타격을 입은 대형 헤지펀드 중 하나로 막대한 손실을 기록했습니다. 이

사건으로 투자자들의 신뢰를 크게 잃었고 2022년 펀드는

청산하게 되었습니다.

로빈후드는 게임스탑 주식 매수 금지 사건으로 인해, 개인 투자자들의 거센 의혹을 받게 되었습니다. 이로 인해 기업

이미지에 큰 타격을 입었으며 같은 해 7월 상장 첫날 주가 가 하락하는 등 시장 기대에 미치지 못하는 성과를 기록 하였습니다.

‘덤 머니’ 영화를 통해 경제 상황과 다양한 주식 용 어에 대해 알아볼 수 있었습니다. 이 영화는 거대 한 금융 권력에 도전하는 개인 투자자들의 연대와 행동이 어떤 변화를 만들어낼 수 있는지 보여줍

니다. 동시에 개인 투자자들에게도 철저한 공부와 분석의 중요성을 일깨웁니다.

･ 이미지 출처 : 네이버 영화

INVESTMENT LAB 구루들의 투자법

Investment Lab

여러분의 성공적인 투자를 위한 정보를 연구하여 전달해 드리는 투자연구소입니다.

주제별 연재물로 찾아뵙겠습니다.

오늘 소개할 투자구루는 얼마 전 90세의 나이로 작고한 전세계 트레이더들의

스승이자 성장주 투자전략의 창시자로 알려진 ‘윌리엄 오닐’입니다. 시장의 소

음과 가치를 분별한 투자가라고 할 수 있습니다. 인간의 본성을 따르라는 소음 은 무시하고, 본인이 생각한 철학을 정립하여 이론화하고 실전에서도 그 가치 를 증명해 냈습니다. 그가 젊은 날부터 정립해 나간 투자기법은 현재까지도 수 많은 트레이더들의 필수 참고 기법으로 사용 중에 있습니다. 오닐은 떠났지만, 그의 투자기법 투자철학은 수백 년 후에도 유효할 것입니다.

현재 산업혁명급의 AI 혁명이 본격적인 물결을 타고 있습니다. 향후 매출 증대 대비 비용은 감소하며 기업이익이 기하급수적으로 증가하는 기업들이 대거 출 현하리라 판단됩니다. 특정 산업군에 한정되지 않고, 전산업군에서 나타날 것 입니다. 과거 30년 간 S&P500 지수의 연평균 수익률은 10%, 최근 평균 PER 는 20입니다. AI혁명을 통해 연평균 수익률이 20%로 올라간다면, PER는 40까 지 올라가게 됩니다. 이익이 기하급수적으로 증가하는 기업들의 주가 급등이 예상되는 시나리오입니다. 미리 해당기업 주식을 보유한 투자자와 그렇지 않

･ 출처 : 나무위키

은 투자자의 자산격차는 양극화를 이룰 것입니다. 소개해 드릴 성장주의 대가 윌리엄 오닐의 투자기법과 철학을 되 새겨야 하는 중요한 시점입니다.

윌리엄 오닐은 1933년생으로 작년 90세 나이로 별세하였습니다. 오클라호마주 머스코지에 있는 다세대 주택에서 중하층 가정에서 자랐고, 25세에 증권회사 하이든스톤앤드컴퍼니에 들어가 주식과 인연을 시작했습니다. 당시 흔치

않았던 데이터 기반의 주식 연구에 주목하며 투자의 과학적 접근법을 탐구하였습니다. 이후 통계자료를 통해 최고 의 투자수익률을 올린 주식들의 공통점을 찾아 투자기준을 정립해 나갑니다.

실제 투자에서도 성과를 내며, 1963년 30세에 뉴욕증권거래소 최연소 회원이 되었습니다. 그해 기관 고객을 전문 으로 투자관리 및 리서치 업무를 수행하는 ‘윌리엄 오닐 앤 컴퍼니’를 창업했습니다. 현재 전세계 400개 이상의 기 관고객을 대상으로 운용하고 있습니다. 1984년 51세에는 개인 투자자들에게 합리적인 가격에 고급 투자정보를 제

공하기 위해 ‘인베스터스 비즈니스 데일리(IBD)’를 창간했습니다. 기존 금융 매체와 달리 투자자들이 실질적인 투 자 결정을 내릴 수 있는 구체적인 정보를 제공하며, 현재 미 서부의 월 스트리트 저널이라고 불리며 성장했습니다. 같은 해에 희대의 명작 ‘How to Make Money in Stocks’을 출간하며 즉시 베스트셀러가 되었고 지금까지도 투자 관련 필독서로 꼽히고 있습니다. 책에는 윌리엄 오닐이 젊은 날부터 정립한 투자기법들이 응집되어 있습니다. 투자 판단지표들을 CAN SLIM으로 단순 명료하게 설명하며, 여러 투자자들이 실전에서 활용할 수 있도록 가이드도 하였 습니다.

윌리엄 오닐의 CAN SLIM전략

C Current quarterly earnings

A Annual earnings

분기 순이익 증가 기업

연간 순이익 증가 기업

N New product, management and highs 신제품, 신경영, 신고가, 신혁신 기업

S Supply and Demand

L Leaders and laggards

유동 주식이 적은 기업

주도주 역할을 하는 기업

I Institution 기관투자자가 선호하는 기업

M Market direction 현재 시장상황(강세장 인지)

･ 출처 : ‘How to make money in stocks’

CAN SLIM은 투자를 결정하는데 중요한 요소들의 앞 글자를 따서 만든 단어입니다. 성장성과 시장 타이밍을 모두 고

려한 전략이자, 차트분석과 기업실적을 동시에 반영하고 있습니다. 약 100년의 기간동안 주가가 크게 상승한 기업들

의 공통점을 찾아낸 결과가 CAN SLIM입니다. C 주당 분기 순이익이 최소 20% 이상인 종목, A 최근 3년간 연 25%이

상 성장하는 종목, N 신제품이나 새로운 서비스로 경영혁신을 이룬 종목, S 유동주식이 적은 종목, L 해당분야 1등으

로 시장을 주도하는 종목, I 기관 내지 외국인 투자가 늘어나는 종목, M 시장의 방향성이 강세장인지를 확인합니다.

이 외에도 책에는 각 기준에 부합하는 조건들이 상세히 기록되어 있습니다.

실제 성공적인 투자성과도 입증했습니다. 공식적으로 공개된 거래 기록은 제한적이지만, 그의 저서와 인터뷰 및 신 문에서 추천한 종목들을 통해 확인할 수 있었습니다. 오닐은 CAN SLIM 전략을 기반으로 기술 혁신과 급성장을 주도 하는 기업들을 중심으로 투자를 해왔으며, 각 10년 동안 수익률이 높았던 기업들은 다음과 같습니다. 10배 이상 상 승한 텐베거(Tenbagger)부터 100배 이상 상승한 허만베거(Hundredbagger)까지 아우릅니다.

10년 단위 투자수익률 상위 기업

1950’s IBM

컴퓨터혁명을 이끈 기업

McDonald’s 프렌차이즈화 패스트혁명을 이끈 기업

1960’s Texas Instruments 반도체와 전자제품 선도적 기업 Walt Disney 새로운 콘텐츠 혁신 기업

1970’s

Intel 반도체 기술 바탕 급성장 기업 Microsoft 소트프웨어 Windows 혁명 기업

1980’s Apple 개인컴퓨터 시대의 혁신적 제품 기업

1990’s Amazon 전자상거래 온라인 쇼핑혁명 기업

2000’s Google 검색엔진을 통해 광고 및 클라우드 서비스 급성장 기업

2010’s Netflix 스트리밍 서비스와 오리지널 콘텐츠 제공 기업

Tesla 전기차 시장 선도 기업

･ 출처: ‘How to make money in stocks’

오닐은 투자에 있어 가장 중요한 것은 타이밍이라고 강조합니다. 이를 보완해 줄 손절매의 중요성도 함께 강조하고 있습니다. 통상 3:1 비율로 정하여 원하는 수익률이 3%라면 손절 지점은 -1%로 설정해 놓는 것입니다. 손절 구간을 -7~8% 로 잡는 것을 권고하고 있으며, 미리 정한 손절 지점에서는 빠르게 매도하는 것이 높은 수익률에 밑거름이라 고 하였습니다. 이외 분산투자여도 항상 최고의 주식들로만 투자하라는 점, 주가가 오르지 않는다면 모두 나쁜 주식 이라는 점, 장기투자는 잊으라고 말하는 점들은 일반 가치투자 전략과는 대비되는 대목입니다.

지금까지 성장주 투자의 대가 윌리엄 오닐의 생애와 투자전략을 알아보았습니다. 미래에 대한 상상력은 결국 기술

을 가진 기업을 통해 현실이 되었습니다. AI기술혁명은 [1.기술도입 → 2.인프라구축 → 3.수익활성화 → 4.생산성향 상] 중 3단계인 ‘수익활성화’ 단계에 진입하였습니다. 매출은 증가하나 비용은 감소하여 이익이 기하급수적으로 상 승하는 구조를 처음으로 맞이하는 시대입니다. 수익활성화 단계에 기여하는 기업과 그 혜택을 받는 기업들의 주가 는 텐베거, 허만베거로 상승할 것입니다. 그런 기업들을 찾아 투자하는 데에 큰 관심을 두어야 할 때입니다. 개인의 삶에 있어서도 AI혁명을 통해 노동시간은 축소하고

스마일게이트자산운용은

혁신 성장 산업과 기업에 대해 계속 연구하고 있으며, 이를 Youtube를 통해 소개하고 있습니다.

혁신 성장 산업과 기업을 소개하는 [Webinar] 와

[디부스 - 디지털 부동산 스토리], [Algo하는 투자], [스마Talk - 스마일게이트자산운용 Talk] 채널을 통하여

부동산과 관련된 다양한 산업 분야, 알고리즘 투자, 행동경제학 등 다양한 주제를 소개하고 있습니다.

더불어 [스푼지식 – 미국 기업 실적 요약], [InnoStory – 혁신성장산업 탐구] 채널을 통해 쇼츠 영상으로

금융 지식을 전달하고 있습니다.

인스타그램 계정에서 재미있는 금융 상식을 소개하는 카드뉴스를 만나 보실 수 있습니다.