위 질문 – 과연 $GOOG은 저평가되었는가? – 는 투자 포럼에서 열띤 논쟁을 불러일으키는 화제이자, 개인 투자자들이 거래 전에 흔히 수행하는 조사의 전형적인 예시입니다.
이는 또한 일상적인 투자에 있어 AI의 현재 수준을 가늠하는 훌륭한 실전 테스트이기도 합니다. 특히, 오늘날의 AI가 투자자들이 진정한 인사이트를 발견하고 주장에 신뢰할 수 있는 데이터를 뒷받침하도록 도울 수 있는지 알아보고자 합니다. $HOOD와 같은 플랫폼이 거래에 AI 지원을 제공하는 지금, 이는 시의적절한 질문입니다.
먼저 방법론을 살펴보고, 이어서 답변을 알아보겠습니다.
그렇다면, AI는 정말 새로운 인사이트를 제공할까?
저희 테스트는 현재 Anthropic이 제공하는 가장 강력한 공개 모델인 Claude Opus 4.8로 시작합니다. Claude에 $GOOG에 대해 기본 설정 그대로 질문하고, 어떤 분석을 수행했는지, 데이터 출처는 어디인지, 그리고 최종 답변이 얼마나 유용했는지 살펴보았습니다.
Claude는 먼저 종합 정보 웹사이트를 조회했습니다. 이 사이트들은 $GOOG의 10년 평균 및 업종 평균과 비교한 PER을 인용했습니다. Claude는 또한 매도 측 평가를 평균낸 목표 주가를 가져왔는데, 이는 이미 평균화된 값이었습니다. MarketBeat가 집계한 "41명 애널리스트" 컨센서스가 한 번, "강력 매수" 평균 약 $429가 또 다른 출처였습니다. Claude는 두 가지 공정 가치 수치를 인용했는데, 하나는 Simply Wall St에서, 다른 하나는 Peter Lynch 스타일 공식에서 가져온 것으로, 웹 검색 첫 페이지에 나타나는 개인 투자자 대상 모델을 대표했습니다.
목표 주가를 예로 들면, 애널리스트 목록, 날짜, 또는 "컨센서스" 목표 뒤에 있는 평균화 방법에 대한 정보는 전혀 없었습니다. 또한 Claude가 동일한 하위 작업을 두 번 수행했을 때 최종 숫자가 일치하지 않는다는 점도 발견했습니다. 이는 공개 웹에서 가져온 많은 데이터와 마찬가지로, Claude의 분석이 그 안에 무엇이 포함되었는지, 더 중요하게는 계산에서 무엇이 제외되었는지에 대한 통찰 없이 단순한 지표 숫자에 의존했음을 의미합니다. 이 첫 번째 분석에서 Claude의 모든 수치는 이러한 2차 출처에서 가져온 것임을 확인했습니다.
(참고: Broadcom ($AVGO) 실적을 주시하는 분들을 위해 말씀드리자면, 웹에서 애널리스트 목표치를 가져오는 것의 영향은 실시간으로 드러났습니다. 실적 발표 후 15분 이내에 CNBC와 Reuters는 매출을 '실패'로 보도한 반면, WSJ와 Yahoo Finance는 '성공'으로 보도했습니다. 신중하지 않은 AI 알고리즘 트레이더에게는 불운이 따를 것입니다…)
Claude의 최종 답변은 웹 컨센서스를 능숙하게 요약한 수준이었습니다. 헤드라인이나 좋은 포럼 게시글에서 기대할 수 있는 것과 동일한 세 가지 상승 요인과 동일한 하락 위험을 설명했습니다. 저희의 결론은 이것이 포럼을 서핑하는 일반 투자자들의 작업 속도를 확실히 높여준다는 것입니다. 하지만 그에 따른 결과로, 기본 설정으로는 전문 투자자들이 사용하는 분석 및 모델링 기법을 적용하거나 기업 가치 평가를 구축하는 데 사용하는 데이터에 접근하지 않는다는 점입니다. 이러한 측면에서, 기본 설정의 Claude는 전문 투자자들의 정교함을 일반 대중에게 제공하는 데 거의 기여하지 못합니다.
그래서 우리는 Claude에 다시 질문했고, 이번에는 deepKPI를 통해 10년간의 운영 KPI, SEC 서류 텍스트, 부문 및 경쟁사 요약 정보에 접근할 수 있도록 했습니다. deepKPI는 모든 투자자가 사용할 수 있도록 특별히 설계된 MCP 서버입니다.
이 정보를 바탕으로 Claude는 훨씬 더 깊이 들어갔습니다. 먼저 부문(Cloud, Services, Other Bets), 현금 흐름 및 자본 지출 내역, 주식 수 및 세율, 경영진 코멘트를 분석하여 $GOOG의 운영 이력을 분석하기 시작했습니다. 잔여 이행 의무, 트래픽 획득 비용, 직원당 수익과 같은 세부 항목을 파고들어 회사의 현재 상태를 평가하고 이를 과거와 연결 지었습니다. 또한 deepKPI 데이터를 스프레드시트로 가져와 일반적인 기관 수준의 운영 모델을 만들겠다고 제안했지만, 이 글의 목적상 그 단계까지는 진행하지 않았습니다.
구체적인 가치 평가에 대해 알아보겠습니다:
웹에서 종합된 의견은 $GOOG의 주가가 약 $389이고, trailing PER이 29로 10년 평균 27 및 업종 평균 35에 가까운 상황에서, 업종 내에서는 상대적으로 저렴하지만 자체 역사와 비교하면 다소 비싸다는 것이었습니다. 매도 측 목표 주가는 $412에서 $443 사이였지만, 두 가지 공정 가치 모델은 동일한 주식에 대해 $112나 차이가 났습니다. 그 결과는 익숙한 상승 요인과 하락 위험이었고, 저평가/고평가 여부에 대해서는 결론이 나지 않았으며, 이는 r/valueinvesting과 같은 포럼에서 흔히 볼 수 있는 결과입니다.
deepkpi의 데이터를 추가하자, Claude는 경쟁사 및 과거 기준과 비교하여 회사의 건전성에 대해 훨씬 더 심층적인 분석을 수행할 수 있었습니다. 예를 들어, 웹 기반 답변은 EV/잉여현금흐름(FCF)이 70을 넘는다는 점에 의존했으며, 이는 스크리너에서 비싼 것으로 분류되었습니다. 하지만 서류를 자세히 살펴보니 수치는 재구성되었습니다. 2025년 잉여현금흐름은 약 $730억으로 이미 정체된 반면 수익은 급증했고, AI 구축으로 인해 2026년 자본 지출은 약 두 배로 증가하여 $910억 → $1,750~1,850억이 되고, 잉여현금흐름은 $150~250억 수준으로 떨어질 것으로 예상되었습니다. 따라서 72배는 회사가 얼마나 비싼지에 대한 최종 판결로 받아들여서는 안 되며, 대신 미래에 대한 거대한 베팅을 하는 과정에 있는 회사의 한 단면으로 보아야 합니다. 저희의 최근 기사에 따르면, 이 베팅은 경쟁사 중 가장 클 뿐만 아니라 핵심 사업 대비 위험도 가장 낮습니다. 이는 해당 수치에 대한 해석을 완전히 바꿔 놓습니다.
deepKPI 기반 분석은 또한 $GOOG 핵심 사업의 레버를 분석했습니다. Cloud의 계약 백로그가 단일 분기 만에 $1,080억 → $1,577억으로 증가했다고 지적했습니다. 부문 매출 대비 2.0배 → 2.7배입니다. 대부분이 지난 24개월 동안 인식되었기 때문에, 이는 Cloud가 향후 몇 년간 30% 이상의 성장을 유지할 잠재력이 있다는 증거로 작용했습니다. Claude는 또한 약 24%의 부문 마진을 AWS 및 Azure라는 두 하이퍼스케일러 경쟁사와 비교했으며, 이들의 마진이 30%대 초반으로 더 좋다는 점을 지적했습니다. 이는 달성 가능하고 의미 있는 수익 최적화 여지가 있음을 시사하며, 이는 사업의 미래 건전성을 가리키는 또 다른 신호였습니다.
Claude는 웹 컨센서스에는 없었던 운영 데이터에서 두 가지 더 중요한 레버를 발견했습니다. 첫 번째는 $GOOG가 광고 트래픽을 유치하기 위해 지불하는 비용입니다. 네트워크 사이트에서 광고가 게재될 때는 많이 지불하고, $GOOG 자체 속성(검색, YouTube, Gmail)에서 게재될 때는 적게 지불합니다. 이 사업은 $2,650억 규모의 광고 기반에서 2% 포인트만큼 $GOOG 속성 쪽으로 더 이동하고 있으며, 이는 수익이 성장하고 있으며 더 성장할 여지가 있음을 보여줍니다. 다른 레버는 생산성이었습니다. 직원당 수익이 수년간 정체된 후 상승하기 시작했습니다. 이는 데이터 센터 구축이 수년간의 감가상각비로 이어져 마진을 잠식할 것이기 때문에 중요하며, 직원당 생산성 향상은 마진을 반대 방향으로 밀어 올립니다. 이는 $GOOG가 AI 투자가 결실을 맺을 때까지 핵심 사업을 강화하기 위한 조치를 취하고 있음을 시사하는 또 다른 신호입니다.
종합해 보면, 운영 분석은 Cloud가 경쟁사에 비해 수익을 덜 내고 있으며 격차를 해소하는 과정에 동력을 공급할 건강한 백로그를 보유하고 있고, 광고 사업은 더 수익성이 높아지고 있으며, 직원당 생산량이 증가하고 있음을 시사했습니다. Claude + deepKPI는 "배수(multiple)가 시사하는 것보다 낫다"는 질문에 가장 잘 답하는 방법은 이러한 레버를 테스트할 수 있는 모델을 사용하는 것이라고 결론지었습니다.
개인 투자자로서 우리는 그 시간을 투자하거나, 교육된 추측을 할 수 있지만, 우리의 베팅을 결정하는 요소는 매우 명확합니다. 즉, 경쟁사 대비 클라우드 효율성, 광고 채널 믹스, 직원 효율성입니다. 이러한 수준의 통찰력과 이해는 웹 토론 요약보다 훨씬 더 구체적이고 명확하며, 포럼을 둘러보는 것만으로는 명확하게 드러나지 않는 원래 질문에 대한 테스트 가능한 수준의 통찰력을 제공합니다.
저희의 결론은 AI 모델이 개인 투자자를 위한 서류 및 데이터의 강력한 해석자이지만, 2차 웹 데이터에서 벗어나 deepKPI의 KPI 시계열 및 서류 마크다운과 같은 1차 출처 데이터로 안내하는 조치를 취해야 한다는 것입니다. 또한 deepKPI가 수행하는 것처럼 해당 데이터를 전문적으로 해석할 수 있는 능력을 부여해야 합니다. 하지만, 특히 AI 서비스가 데이터 및 분석 도구에 대한 접근 비용을 낮추면서 – Daloopa와 같은 기존 서비스의 좌석당 $10,000+에서 deepKPI의 월 $20, 또는 일부 사용에 대해 무료로 – 오랫동안 존재해 온 개인 투자자와 전문 투자자 간의 격차는 실질적으로 변화하고 있습니다. 그리고 빠르게 변화하고 있습니다.
