[fn FORUM] 스타트업이 살아남기 위해서는?

[음악] 네 안녕하세요 아크로스 테크놀로지스의 문효진이라고 합니다네 저희 회사에서 처음 들어보시는 분들 계실 것 같아서 저희는 현재 국내 대형 금융사들과 증권사들과 해외 운용사들 대상으로 기반의 금융 서비스를 제공하고 있는네 인테크 스타트업입니다 오늘 앞서서 이제 많은 교 교수님부터 시작해서 이제 많은 분들이 교육 심지어 티라는 되게 많은 단어 AI 관련된 내용까지 발표를 진행해 주셨는데 저희는 적으로 조금 더 이런 a 구들이 금융 시장에서 어떤 식으로 지금 랜드스케이프를 바꾸고 있는지 공유드리고자 합니다 먼저 이제 간단하게 여러분들이 주식 투자를 할 때 보시는 화면일 거예요 그래서 왼쪽에는 뭐 간단하게 우리가 가장 익숙하게 보는 하나 MTS 화면이고 토스와 카카오페이 같은 신규 플레이어가 나타면서 거래가 더더욱 간단해지고 오른 편처럼 바뀌게 되었습니다 근데 이렇게 평소에 이제 보는 서비스 혹은 이제 금융 상품 뒤에서 사실 앞단에서 이렇게 많은 변화가 있었죠 보시는 것처럼 그런데 금융 상품 뒤에서는 어떤 일들이 실제로 일어나고 있는지에 대한 내용이 오늘의 내용에 주가 될 것 같습니다 그래서 크게 세 가지로 오늘 공유를 드리려고 합니다 첫 번째로는이 뒷단 아까 보여진 그런 UI 아는 화면 뒤에서 일어나고 있는 어떤 기업들이 어떻게 전쟁을 하고 있는가라는 현상에서 어떻게 양국화 일어나고 저희가 아마 스타트업에 이제 관계자분들도 많이 참여하셨을 것 같은데 이런 상황에서 저희가 스타트업을 어떻게 생존해야 되는가 관련된 내용 위주로 다루고자 합니다 그래서 첫 번째로는 아까 이제 교수님께서도 말씀하셨 것처럼 비디아 주식을 샀어야 된다고 말씀하는데 저도 못 샀습니다 혜택을 많이 본 기업 중 하나가 엔비디아에서 그리고 엔비디아가 사실 이렇게 잘됐던 이유 중 하나는 00과 h 100이라는 이제 GPU 최근 드어 AI 모델의 핵심적인 하드웨어로 자리를 잡았기 때문입니다 공개된 자료를 바탕으로 봤을 때 이런 백을 가장 많이 보유하고 있는 기업들에 대한 리스트들 이라 보시면 됩니다 앞서서 나온 것처럼 메타라이트 하고 있고요 저희가 모두가 아는 테슬라도 16만개를 보유하고 있고 그 외에 어 업계분들 아지만 뭐 스태빌리티 든가 레오나가 이런 AI 관련 기업들이 이렇게 보유를 하고 있습니다데 보시는 것처럼 여기 중간에 xtx 마켓이라는 이제 특이한 회사가 나타났는데 테슬라 수준으로 a00 이상을 많이 보유를 하고 있죠 도대체이 회사가 뭘 하는 회사길래 이렇게 테슬라 수준으로 많은 GP 보 유하고 있는가가 이제 중요한 내용일 텐데이 회사이 회사는 트레이딩 회사입니다 그리고 알고리즘에 집중한 트레이딩 회사고 200명 정도로 구성된 소수 정의로 구성이 되어 있고 그리고 연구원 20명 정도밖에 되지 않을 정도로 굉장히 작은 회사입니다 그럼에도 불구하고 작년 순액이 이제 1.8조원 이상이 될 자로 굉장히 많은 수익을 모으고 있는 상황입니다 지금 제가 말씀드린 이런 기업들이 예외 케이스가 아니라 현상인 케이스입니다 그래 xtx 마켓 같은 기업들도뿐만 아니라네 테크놀로지 같은 회사들 2 300명 중의 소수 인원으로 조언 이상 조단위 이상의 수익을 벌어 드리고 있습니다 사실 이런 회사들 생각했을 때 많이들 이제 혼자만 이익을 보는 뭐 시작을 왜곡하는 단타 제기 막 이런 이미지가 되게 강한데 실제는 실제로는 그렇지는 않고요이 회사들은 사실은 아까 xtx 마켓 같은 회사 케이스 같은 경우는 전 세계를 대상으로 한 대규모 유동성을 공급하고 있는 유동성 공급 회사입니다 저희는 이제 LP 혹은 마켓 메이커라고 부르고 있고요 그래서 저희가 보는 이런 MTS 화면에서 보시면은 왼쪽에 가격이 있을 거고 사람들이 얼마에 살 개요 8 개라고 나오는 일종의 호가 제시 창이 있습니다 호가창에서 보시면 20.86 그래는 팔고 싶은 사람들이 총 1400개 물량을 팔고 싶어 하는 거고 사고 싶은 사람들 20.85 달러에 1,000개 정도 물량을 사고 싶어 한다고 보시면 됩니다 근데 사실 대부분의 투자자들 특히 개인 투자자들 같은 경우는 75% 시장가 주문자들이 시장가 주문자들이 것은 이미 만들어진 호가 에 대해서 이미 물량이 나와 있는 거를 그대로 이제 받아가는 형태에 주문을내는 이제 주문자들이 보시면 되는데요 이런 시장가 주문이 이루어질 때마다 거래 가격의 변화가 생기게 됩니다 거래 가격에 변화 생긴다는 건 이미 누군가 호가를 제출한 건 그 물량을 가져갔기 때문인 건데 이런 대규모 유동성 공급자들이 없게 되면은 호가와 유동성이 부족해지면서 거래 가격이 밀리거나 그러면서 가격이 변화가 급격하지 됩니다 결국 이런 누군가가 호가를 제출해야지 시장에 대한 안정화 이루어지고 변화도 안정적이 되게 되는데이 회사는 현재 주식 시장 뭐 etf 시장 외한 거래 시장을 대상으로 대규모 유동성을 공급하고 있습니다 이제 한국의 코스피 만 1,000 종목이 상장이 돼 있고 미국에도 3,000 종목 이런 식으로 상장이 돼 있는데 단 200명으로 미국 한국 뭐 유럽 다양한 유동성을 공급을 제공하고 있습니다 이런 회사들이 사실 벌어들이는 방법은 유동성 공급이라는 행위로 이루어지고 있는데 이런 유동선 공급이라는 건 사실 무료로 이루어지는 행위는 아닙니다 예를 들어서 지금 유동선 공급 급이라고 하면은 매도에도 물량을 제공하고 매수에도 물량을 제공해야 이제 진정한 유동선 공급이라는이 회사들은 트레이딩 이제을 하면서 제고라는 걸 갖고 오게 됩니다 그냥 저희가 집 앞에 가서 편의점 가서 간단하게 만들어진 뭐 과일이나 야채를 살 때도 거기서 그 편의점주 분들께서는 이제 재고를 이제 본인들이 이제 그 리스크를 감내하고 바로바로 거래를 할 수 있게 도와주는 거죠 그런 형태로 이제 이렇게 인벤토리 리스크를지고 이제 유동성을 공급 하게 되는데 이런 제고 리스크가 있을 때는 이런 파진 상품을 통해서 해지를 통해서 가격에 대한 리스크를 해제하게 됩니다 결국 이런 회사들은이 둘 간의 가격차가 계속 이제 그 사이에서 거래가 일어남에 따라서 이익을 벌어들이게 되는데 그 사이에서 아까 말씀드린 인벤토리 리스크 소위 말해 재고 가격이 계속해서 변동해 내가 손실 볼 리스크를 피해야 하고 이에 대한 유동성을 공급하기 위한 인프라를 투자해야 되고 개별적으로 트레이더들에게 때문에 사실이 리스크에 대한 대가로서 돈을 벌어 간다고 생각하시면 좋을 것 같습니다 근데이 중에서 가장 이제 비용의 비중이 높은 부분들은 재고 가격에 대한 해지 비용들 이제 트레이더 고급 인력들에 이제라고 불리는 트레이더 인건비라도 이제 이런 인건비나 트레이비 해지 비용 같은 부분들이 이제는 줄어들 수 이제 A 알고리즘을 통해서 절감이 가능해졌기 때문에이 가격의 차이가 점점 더 줄어들 수 있게 되게 됩니다 예전에는 저렇게 큰 비 부분들이 회색처럼 줄어들게 되고 인프라 비용에 대한 부분은 일부 증가하기는 하겠죠 하지만 이렇게 가격 차에 대한 부분을 조 비용을 절감했기 때문에 가격차를 좁히더니 사실 이런 트레이딩 회사들이 가격을 적정 가치를 발견하는 건 아니고 현재 가격에 어느 정도의 준해서 유동성을 공급하는 행위를 하게 되는데 실질적으로 가격을 발견을 해는 저희가 소위 말하는 뭐 해지 해지 펀드들이 그가 운용사들의 이런 가격 발견을 하게 됩니다 근데 이런 가격 발견도 정확히는 무료의 행위는 아닌게 사실 이런 적정 가격을 알 알았다고 하더라도이 가격 차에 대해서는 수익을 벌어 가지만 그 안에 들어가는 리서치 비용 인프라비용 시장 충격에 대한 비용 소위 말해 이제 슬리피지 부르죠 이런 가격 발견하는 운용사들도이 비용들 부분들이 있는데 이런 부분들을 자동화를 통해서 비용을 줄이게 되면은 이전에는 사실 이런 가격 차라면 는 뭐 아무도 가격을 조정하려고 하지 않았겠지만 이제는 조정을 할 만한 니즈가 생길 수 있도록 시장이 효율화 되는 과정이라 보시면 좋을 것 같습니다 결과적으로 봤을 때 우리가 MTS 보는 이런 왼쪽 화면 같은 부분들은 결과적으로 위에서는 적정 가격이라는 부분 운용사들의 경쟁을 통해서 합리적인 가격들이 발견이 되게 되고 아래쪽에 보시는 것처럼 언제든지 거래할 수 있도록 마켓 메이커들이 경쟁을 통해서 더 접은 호가와 더 많은 유동성을 즉시즉시 공급하고 있는 상황이라고 보시면 됩니다 그래서 이런 식으로 더 많은 이제 플레이어들이 부가 가치로 적정 시간을 발견하고 투자자의 니지를 충족하고 시장의 충격을 감소시키 유동성을 공급하면서 이런 밸류체인이 만들어져 있고요 그래서 결국 투자자들은 더 빠르게 원하는 상품에 접근이 가능해지고 더 저렴하게 상품을 접할 수 있게 됐고 더 저렴하게 거래를 직시할 수 있고 원할 때 원하는 만큼의 거래를 할 수 있게 된게 이런 뒷단에서 알고리즘들의 전쟁들이 결국 소비자나 기업들의 효용으로 이어졌다고 보시면은 좋을 것 같습니다 그런데 이제 여기서 되게 재밌는 현상들이 발생을 하는데요 아까 보신 것처럼 각각 기업들이 심지어 선두 플레이어가 아닌 기업들도 있고 그리고 되게 소규모 인력으로 구성되 있음에도 불구하고 어 굉장히 이익을 많은 회사 형태로 양극화돼 있는 구조를 보실 수 있습니다 되게 뻔한 얘기긴 하지만 이전에는 사실 사람이 이런 그 리즈닝이라는 태스크가 어려웠었고 때문에 각각 개별적으로 알고리즘을 정의를 던 시대 하던 시대였습니다 그래서 인당의료재단 이제는 알고리즘의 알고리즘을 정의하는 시세가 되면서 각각 개별적으로 인당 단위 생산성이 급격히 증가하고 있는 상황입니다 하지만 전에 테슬라 인공지능에 이제 총괄이었던 안드레아 카스가 이제 발표했던 내용 중에서도 어 테슬라에 대한 자율주행 오토파일럿 모델에 사람이 코딩한 부분들과 그리고 실제로 AI 모델이 코딩한 부분들에 대한 비중 변화를 시각적으로 묘사한 부분입니다 이전에는 왼쪽에 보시는 것처럼 1.0에 대한 소프트웨 1.0에 대한 부분들이 사실 대부분을 차지했지만 이제는 2.0에 대한 부분이 더더욱 많아지고 있는 것을 확인하실 수 있습니다 결과적으로는 이런 식으로 알고리즘이 알고리즘을 정의하는 프로세스가 더 많아지게 되면서 결국 그 순간부터는 인건비 투자보다는 케펙스 투자가 더 효과 효율적으로 변하는 순간이 오게 됩니다 결국 인코인 중심이 펙스 중심으로 바뀌게 되고 회사들 같은 경우는 준 변동비 중심을 이제 고정비 중심으로 변화시키게 되고 고정비 중심으로 변한다는 것은이 기업이 매출을 내에 따라서 이익의 규모가 계속 커지게 되는 영업 레버리지 효과도 극대화 되게 됩니다 결국 레버리지 효과 영업 레버리지 효과가 발생을 한다는 거는 기업이 그 규모를 키우면서 키움에 따라서 규모의 경제 효과가 계속 발생을 한다는 것을 의미를 하고 규모의 경제가 발생을함에 따라서 사실 이전에는 많은 트레이딩 회사들이이 정도 가격 격차가 있었을 때 대부분 다 흑자를 낼 수가 있었어요 그런데 요즘 저희가 MTS 보는 것처럼이 가격 격차가 굉장히 많이 줄어들었습니다 그러니까 대부분의 트레이딩 회사는이 가격에서 거래를 하게 되면은 이런저런 비용들을 다 감안을 했을 때 적자를 보게 되는 구조인 거죠 그런데 먼저 xtx 럼 선두주자로서 인건비를 고정비로 전환을 시키고 고정비를 영업 레버리지로 바꾸고 그걸 바탕 규모의 경제를 일으키고이를 통해서 더 좁은 스프레드에서 나만 이익 볼 수 있는 구조를 만들면서 진입 장벽이 가속화가 됐고 결과적으로 독점적 확장이 계속 이루어지고 있는 상황입니다 그러면은 도대체 이런 상황에서 이제 저희 같은 스타트업을 더불어서 많은 기업들이 어떻게 전략을 세우고 실질적으로 전개를 해 나가야 하는가 관련된 저의 개인적인 고민을 담았다고 보시면 좋을 것 같습니다 요약 하면은 사실 이제는 속도 전이라 보고 있습니다 속도 전이라는 거는 이제 영역을 쪼개고 그 시장에서 아까와 같은 선점 구조로 만드는게 굉장히 중요합니다 그 특정 밸류체인을 쪼개면서 그 거기서 발생한 인건비를 고정비로 구정 시키고 아까 말씀드린 영화 레부 효과를 극대화하면서 규모를 키운 회사가 살아남는 구조로 변화하고 있습니다이 부분을 강조드리고 싶은데 소프트웨어 2.0이 되면서 다들 이제 예전에는 플랫폼 회사 스에 대해서 되게 많이 좋아했었던 시기가 있었을 거예요 플랫폼 비즈니스라는 거는 네트워크 효과를 바탕으로 어 고객들이 많이 모이게 됨으로써 플랫폼은 더 좋은 서비스를 제공할 수 있고 그거에 따라서 더 많은 고객들이 모이고 고객 데이터를 바탕으로 더 좋은 서비스를 제공할 수 있고 이런 선순환 구조가 반복되면서 플랫폼이 독점적 확장이 가능한 비즈니스로 나아갔던 것인데 이젠의 소프트웨어 2.0을 통해서 하나의 버티컬을 파는 것만으로도 이런 형태의 플랫폼과 같은 비즈니스가 가능한 구조가 되었습니다 그래서 정 하나의 밸류체인 내에서 버 클라이언트 데이터로 알고리즘을 개선하고 개선된 알고리즘으로 클라이언트 테 서비스를 제공하면서 그를 바탕으로 새로운 버티컬 데이터를 또 만들고 그걸로 더 다시 더 좋은 알고리즘을 만들고 그걸 바탕으로 클라이언트를 더 많이 모으고 이얘기 선순환 과정이 계속 반복되는 구조로 플랫폼 비스테 유사한 환경이 된 것이죠 예를 들어서 저희와 같은 뒷단에서 이제 일어나는 행도 인덱스 비즈니스부터 익스큐션 다양한 비즈니스들이 있는데 예전에면 사람이 설계했던 비즈니스를 설계도를 자동으로 제공하는 AI 엔진이 있을 수 있고 그걸 바탕으로 더 빠른 설계를 제공하고 클라이언트를 더 빠르게 확보하고이 설계도에 대한 피드백을 받아서 한번 더 더 좋은 설계를 맞 이제 낼 수 있는 엔진을 만들어 낼 수가 있는 상황인 것이죠이 비단 이런 설계에 대한 문제뿐만 아니라 실제 기관 클라이언트들이 어떤 나의 주문을 시장에 덜 충격을 주면서 주문을 하기 위한 테스크를 익스큐션 서비스라고 부르는데 익스큐션 서비스에서도 이런 비즈니스가 똑같이 성립을 하고 있습니다 예를 들어서 익스큐션 서비를 제공 을할 때 어 제일 중요한 거는 시장에서 내가 이만큼의 물량을 던졌을 때 얼마나 크게 반응할 것인가 관련된 실험적인 데이터를 확보하는게 굉장히 어렵습니다 이런 데이터들을 실제 클라이언트와 함께 집행함에 따라서 마켓 리액션 데이터를 실험적으로 획득하고 이렇게 획득한 데이터를 본인 엔진을 강화하는데 활용을 하고이를 바탕으로 또 다른 클라이언트 테 더 좋은 익스큐션 서비스를 제공할 수 있고이를 바탕으로 또 이제 다 타 회사에서는 확보하기 어려운 데이터들을 지속적으로 스스로 확보하고 강화할 수가 있게 되는 환경이 되는 것이죠 심지어 이런 직접적으로 이익을 내기 위해서 트레이딩하는 회사 심지어 운용사 다양한 비즈니스에도 똑같이 지금 작동을 하고 있습니다 그래서 이전에는 사실 종합금융 회사 구조가 되게 많었습니다 익스큐션 하고 운용도 하고 앞에서 UI 혁신까지도 하고 뭐 다양한 형태 비즈니스를 했었는데 이제는 그 버티컬이란 구조예요 이런 형태로 하나의 버티컬을 깊게 파는 회사가 회사들이 나타나면서 기존의 수평적 확장을 했던 회사들이 조금씩 이익을 내기 어려운 비즈니스 구조를 만들어 내고 있습니다 그래서 지금까지 말씀드린 내용을 이제 요약을 하면서 저희도 실제로 나아가고 있는 방향은 결국 기존의 밸류 체인들은 굉장히 방안을 했습니다 뒷단에서 포트폴리오 설계도 일어나고 그 포트폴리오 바스켓을 만들기 위한 운용 구조도 있었고 그 운용 구조를 실제로 현실화하기 익스큐션 있고 그걸 사람들이 손쉽게 거래할 수 있도록 하나의 증권 라이센스라 그가 운용 라이센스 하에서 이루어졌지만 이제는 그 밸류체인이 하나씩 쪼개지고 있고 하나의 세부적인 기업들이 그 버티컬을 깊게 팔면서 그 버티컬의 내에서의 데이터를 독점적으로 얻고 그 선수한명 해자을 구축하고 있습니다 저희 같은 기업들은 현재 이런 선두주자 플레이를 세부적인 밸류체인을 계속 해체하면서 나아가야 된다고 보고 있고 그런 밸류체인을 다시 연결하면서 수평적 확장을 도모해 된다고 판단을 하고 있습니다 어네 알고리즘들이 이 어떻게 금융 시장을 변화시키고 있는가를 주제로 발표를 마치도록 하겠습니다 감사합니다