"성장을 사지 않습니다.
변화를 삽니다."

스탠퍼드 지하실에서 월가로

변화가 원인이고, 성장은 결과다

"알저에서 성장투자란 무엇이냐"는 질문에 그녀는 정의부터 뒤집는다. 알저가 찾는 건 성장이 아니라 변화다. 변화가 있는 곳에 아직 아무도 값을 매기지 않은 기회가 있고, 성장은 그 변화가 낳는 출력값이라는 것. 그래서 "가장 빨리 크는 회사를 스크리닝하자"가 아니라 "변화를 찾자"가 이 하우스의 출발점이 된다. 갈래는 두 가지다.

하나는 고성장 초입 기업 — 매출이 빠르게 늘고 점유율을 쓸어담는, 우리가 아는 그 성장주다. 다른 하나가 알저를 독특하게 만드는 생애주기 변화(life cycle change)다. S커브를 다 타고 올라가 시장이 포화된 회사가 "우리는 아직 성장 기업인가, 아니면 있는 걸 짜먹을 것인가"라는 갈림길에 서는 순간 — 새 경영진, M&A, 규제 변화, 기술 수용 같은 계기로 성장 궤도에 다시 올라타는 쪽에 베팅한다.

물론 정체된 회사에 새 CEO가 왔다고 다 사는 건 아니다. 같은 잣대로 보고도 결론이 갈린 두 사례를 그녀가 직접 들었다.

이 확인 과정을 그녀는 "꿈을 꾸고, 가설을 시험한다(dream the dream, test the hypothesis)"고 부른다. 비전은 사줄 수 있지만, 실행이 숫자로 나오는지는 계속 검증한다는 것. 매도 기준을 묻자 답은 "전부 다"였다 — 더 나은 기회로의 교체, 목표가 도달, 기대 대비 실망. 다만 모든 매도에는 각자의 이유가 있어야 한다.

20~30종목, 1등은 엔비디아 13.5%

그녀가 단독 운용하는 집중투자 전략은 완전 공개형 액티브 ETF다(방송에서 티커를 또박또박 불렀는데, 전사 기준 CNEQ로 들린다). 원칙은 단순하다 — 가장 큰 변화의 수혜를 받을 최고의 기업들만 담고, 비중은 리스크 대비 보상이 정한다.

꼭대기든 바닥이든 공통분모는 하나다. 큰 TAM(총주소시장). 비중이 작다는 건 확신이 없다는 뜻이 아니라, 아직 때가 아니라는 뜻에 가깝다.

"버블론요? 완전히 과장됐습니다"

말만 하는 게 아니다. 코딩을 모르는 그녀 자신이 주말 틈틈이 몇 달 만에 "꽤 그럴듯한 앱"을 바이브 코딩으로 만들었고, 현업 개발자들은 업무의 90%에 AI를 쓴다고 전한다. 알저는 이미 3년 전 「AI: 창조 비용의 하락」이라는 보고서에서 이 논리를 밀었다 — 소프트웨어 제작 비용이 0으로 가면 소프트웨어 산업의 해자 하나가 사라지고, 연 6조 달러 IT 지출의 절반을 차지하던 IT서비스·소프트웨어의 몫이 하드웨어와 네트워킹으로 이동한다는 것. 지난 3년의 주가는 대체로 그 방향으로 움직였다.

물론 트레이드 자체는 어려워졌다고 인정한다. 처음 2~3년은 "GPU가 닿는 건 다 금"이었는데, 이제는 에이전트가 CPU를 쓰고, 메모리 가격이 4배로 뛰고, 카펙스 예산이 불어나면서 ROI 질문이 전면에 나왔다. 중국 변수, 오픈소스 논쟁, 크레딧 스프레드까지 — 베어 케이스로 누를 수 있는 실이 갑자기 여러 가닥이 됐다. 그럼에도 그녀의 구조적 결론은 바뀌지 않는데, 근거가 흥미롭다.

기린과 새 — 중국 모델을 보는 법

"딥시크 쇼크 때처럼, 중국 오픈소스 모델이 훨씬 적은 자원으로 비슷한 걸 해내면 3조 달러짜리 인프라가 필요 없어지는 것 아니냐"는 질문에 그녀는 케냐 사파리에서 본 장면으로 답했다. 기린 목에는 늘 새가 앉아 있다. 새는 기린 덕에 얻어먹고 산다. 중국 모델은 기린 목에 앉은 새다 — 킴(Kimi) 같은 모델은 미국 프론티어 LLM의 출력을 증류(distill)해서 만들어지므로, 기린이 훈련에 카펙스를 태워줘야 새도 존재할 수 있다는 것. 중국의 혁신성과 "훌륭한 패스트팔로워" 역량은 인정하면서도, 그것이 컴퓨트 수요의 종말을 뜻하진 않는다는 논리다.

여기서 한발 더 나가 그녀만의 시나리오도 내놨다. 프론티어 랩들이 최신(N-1) 모델은 정부·기업 등 증류 우려가 없는 고객에게만 열고, 대중에는 두 세대 전(N-2) 모델만 공개하면 증류를 차단할 수 있다는 것. 단, 프론티어 랩 전원이 합의해야 성립하는 구조라 본인도 실현 가능성엔 물음표를 달았다.

닷컴과 뭐가 다른가 — 전화선 논거

2000년의 과잉은 꿈은 있는데 인프라가 없어서 생겼다는 게 그녀의 정리다. Pets.com은 "훌륭한 아이디어였는데 그저 너무 일렀을 뿐"이고 — 실제로 그 아이디어는 츄이(Chewy)가 돼서 성공했다 — 당시엔 전화 접속 모뎀으로는 생산성이 나올 수가 없었다. 지금은 반대다. 인터넷이라는 기반은 이미 다 깔려 있고, 모자란 건 칩과 데이터센터뿐이다. 그래서 설령 과잉 구축이 생겨도, 유비쿼터스 지능에 대한 수요가 그 과잉을 소화해낼 거라는 게 그녀의 판단. "베어들이 뭘 틀리고 있느냐"는 질문에는 셋 다라면서도 하나를 꼽았다 — 지속 기간(duration). 이 사이클이 얼마나 오래 가는지를 시장이 과소평가하고 있다는 것이다.

경영진의 말은 문화라는 필터를 거쳐 들어라

캔자스, 중동, 히말라야, 버팔로를 거친 성장기는 그녀에게 한 가지 감각을 남겼다 — 경영진의 톤에는 문화가 배어 있다는 것. 러시아 출신 CEO가 이끄는 한 보유 기업(음성 전사가 뭉개져 사명은 불명확하다)의 CEO는 지독하게 겸손해서 잘되는 얘기는 절대 안 하고 문제점만 늘어놓는데, 많은 투자자가 그걸 듣고 발을 뺀다. 그녀는 반대로 기회로 읽는다. 자랑하지 않는 게 그 사람의 문화일 뿐이니까.

TSMC에는 반대 방향의 경험이 있다. 수년간 "선단공정 단독 공급자가 될 텐데 왜 가격을 안 올리느냐"고 물을 때마다 "우리는 고객을 섬긴다"는 답만 돌아와 당시엔 꽤 답답했다고. 모리스 창이 심어놓은 철학이었다. 그런데 결국 TSMC는 가격을 올렸고, 사업의 우수함은 숫자에 반영됐다. 교훈은 명확하다 — 먼저 사업을 알아야, 경영진의 톤을 문화 보정해서 들을 수 있다.

마지막으로, 시장이 얘기하지 않지만 해야 할 주제를 묻자 그녀는 수익률이 아니라 AI의 인류 순편익을 꺼냈다. 지금 구조로는 불가능한 보편 의료를 AI가 비용을 꺾어 가능하게 만들 수 있고("10년쯤 걸리겠지만 된다고 본다"), 대학에 가서도 글을 못 읽는 아이들을 만드는 교육 시스템의 실패도, 기후 문제도 마찬가지라는 것. "데이터센터를 내 뒷마당엔 안 된다는 분들은, AI가 인류에 돌려줄 것들을 빼고 계산하고 있다"는 게 이 테크노 낙관주의자의 마무리였다.

투자자가 챙겨갈 것 세 가지