DeepSeek가 쏘아올린 작은 공과, 오히려 수혜를 입은 3종목 (DMB / CRM / GTLB)

1. Who?

구정연휴 기간 미증시는 정말

혼돈의 Chaos를 보내고 있다.

1) 기대

무난하게 빅테크 호실적 발표를 하면서

증시의 훈풍이 이어지지 않을까 하는 기대와는 다르게

2) 현실

뜬금없이 1/28일

중국의 스타트업에서 서비스하는

DeepSeek가 애플 앱스토어

무료 앱 부문 1위에 오르면서

AI 업계를 대 혼돈으로 밀어넣은 것이다.

세배하다가 벌떡 일어나게 만듬

참고로 1/28일 나스닥은 무려 3%이상 폭락하였고,

NVDA는 하루에만 약 -17% 하락하였다.

또, 어제 증시에도 해당 여파가 이어지며 미증시는 하락을 이어갔다.

[출처-Finviz.com]


** DeepSeek에 대해서는

정말 양질의 포스팅이 많아서

굳이 해당 서비스 관련 Posting은 자제하려고 한다.

개인적으론 역시나 메르님의

DeekSeek 사태를 정리한 포스팅이

가장 깊이가 있다고 생각되어 관심있으신 분들은

해당 포스팅을 살펴보면 좋을 것 같다.

DeepSeek

AI Asistant Service - 중국판 챗GPT

저사양, 저가의 엔비디아 H800칩을 사용하여 서비스 구현

강화학습(Reinforcement Learning)을 통한 효율적이고 우수한 기술 구현

[출처-Getty Images]

※ 메르님의 DeepSeek 관련 포스팅은 아래 링크를 참조

👇👇👇

https://blog.naver.com/ranto28/223740031427

 

 

Anyway,

오늘 하고자 하는 얘기는

DeepSeek가 뭔지가 아니다.

DeepSeek의 여파로 그동안의 AI 업계

특히 반도체, 데이터센터 관련 주들이

고전을 면치 못하는 가운데

이러한 영향에서 벗어나

오히려, 정반대의 흐름(상승)을 보이는

AI관련 종목들에 대해 언급한 기사가 있어

빠르게 훑어보는 오늘의 Posting

[출처-Getty Images]

[출처-The Motley Fools]

[출처-Getty Images]

※ 투자의 책임은 언제나 개인에게 있음 주의!

결코 투자에 대한 권유의 글이 아니며,

기사 원문을 정리한 Posting입니다.

​​​​​


▶ ​​AI 인프라를 운영하면서 '더 낮은 비용으로 효율성이 향상 된다'는 전망이 이어지면서, AI Software 관련 종목은 오히려 상승을 하게 된 것이다.

▶ 지난번 언급한 AI 발전 4단계에서 DeepSeek로 인해 영향을 직접적으로 받고 큰 혼돈을 겪는 영역이 1단계(AI 반도체 / 데이터센터 / 전력-원전포함) 영역이라면, 오히려 3단계의 AI Software 영역은 오히려 DeepSeek가 쏘아올린 AI 거품론, AI 기술패권싸움, 가격경쟁 등은 긍정적으로 작용한다는 것이다.

[출처-유투브 미주미 채널 중]


1. MongoDB, Inc. [MDB]

문서 지향 NoSQL 데이터베이스 소프트웨어 공급 업체

  • AI 어플리케이션 프로그램(MAAP) Meta와 협력하여 구현
  • AI 기술을 활용하여, 기존의 데이터(레거시 어플리케이션)를 MongoDB로 마이그레이션하는데 비용 50%이상 절감 가능

▣ 6M 차트 : +9.79%

 

[출처-Yahoo Finance]

▣ 1Y 차트 : -29.59%

[출처-Yahoo Finance]

▣ PER : N/A

▣ Profit Margin(이익률) : -12.08%​

[출처-Yahoo Finance]

[출처-Yahoo Finance]

​​▣ 배당성향

  • Not now

[출처-MDB's Homepage]


2. Salesforce, Inc. [CRM]

고객관계관리(CRM) 중심 클라우드 기반 서비스 제공

  • 지난해 9월 AI Agent인 'Agentforce' 서비스 출시
  • 포츈 500기업과 중소기업을 포함하여 15만개 이상의 CRM data 보유
  • 더 쉽고 저렴한 AI 기술을 활용하여, 영업 및 고객서비스 등의 데이터를 분석하고 효율적인 관리할 수 있는 서비스 제공

▣ 6M 차트 : +34.75%

[출처-Yahoo Finance]

▣ 1Y 차트 : +26.46%

[출처-Yahoo Finance]

▣ PER : 59.30

▣ Profit Margin(이익률) : +15.44%​

[출처-Yahoo Finance]

[출처-Yahoo Finance]

​​▣ 배당성향

  • 배당률 : 0.44%

↔ 섹터 평균 배당률 : 1.47%

  • 5년 평균 배당 성장률 : 0.0%

↔ 섹터 5년 평균 배당 성장률 : 8.68%

  • 배당 성장기간 : 0년

[출처-Seeking Alpha]

 

[출처-Seeking Alpha]

[출처-Getty Images]

※ CRM관련 과거 상세포스팅은 아래 링크 참조

👇👇👇

https://blog.naver.com/mingmingxmarcus/223491493455

 

 


3. GitLab Inc. [GTLB]

클라우드 기반 DevSecOps (소프트웨어 개발 프로세스) 자동화 및 솔루션 제공 기업

  • AI 기능을 더한, 'GitLab Duo' 서비스를 통해 개발자의 효율적인 워크플로우 제공
  • DeepSeek발로 인한 AI 비용절감을 통한, GitLab 플랫폼의 프로그램에 AI 기능을 빌드하는 비용 절감

※ DevSecOps란?

-Dev(Development) : 개발

-Sec(Security) : 보안

-Ops(Operations) : 운영

소프트웨어의 개발 프로세스의 전체 수명주기에 보안을 통합하는 방법론.

▣ 6M 차트 : +31.78%

[출처-Yahoo Finance]

▣ 1Y 차트 : +1.33%

[출처-Yahoo Finance]

▣ PER : N/A

▣ Profit Margin(이익률) : -54.62%​

[출처-Yahoo Finance]

[출처-Yahoo Finance]

​​▣ 배당성향

  • Not currently pay

[출처-Getty Images]

※ 기사 원문은 아래 링크를 참조

👇👇👇

https://www.fool.com/investing/2025/01/28/why-software-stocks-mongodb-salesforce-and-gitlab/


2. 첨언

참고로 GitLab은 최근 Cathie Wood(캐시우드) 누님이 매수 한 종목으로 포스팅을 한 적이 있다.

이 후에 갑자기 DeepSeek 사태가 불거지면서 반사이익으로 GitLab의 주가가 크게 올랐으니, 캐시우드누님 촉이 아직 죽지 않은 것 같다.

[유독 밝아보이는 Cathie Wood / 출처-Getty Images]

개인적으로는 이번 DeepSeek 사태에 대해서는, 그동안 미국 그리고 일부 기술독점하는 기업(엔비디아) 중심으로 쏠려있던 무게 중심을 조금 흔들면서 오히려 피튀기는 전장이 펼쳐진 것이, AI 기술을 보다 빠르고 효율적으로 진화하는데 촉매제 역할이 된다고 생각한다.

항상 NVIDIA의 영업이익률을 보면서(영업이익률 55%이상), 과연 언제까지 이런 깡패노릇을 할 수 있을까 개인적으로는 생각하였던 것이 사실이다. 독보적인 기술력과, AI 패권에서의 우위는 말 할 필요없이 훌륭하다고 생각된다. 하지만, 세상은 언제나 생각보다 빠르게 흘러가고, 영원한 1등은 없는 것이 세상의 이치이기 때문에 지금의 훌륭한 이익률이 언제까지 이어질 수 있을까 생각했었다.

이번 사태로 인해 엔비디아(NVDA)에 대한 가타부타 의견들이 많은데, 개인적으로는 그럼에도 불구하고 '대체불가능한' 세계 최고의 기업인 것에는 변함이 없다고 생각한다.

그러거나 말거나, 이번 기사를 통해 흥미로운 점은 AI 기술패권이 정말 심화되고 있고, 이를 통해 AI 소프트웨어 서비스를 구현하는 플랫폼 기업들을 매수하는 것도 하나의 전략이라고 생각이 들었다. 오늘의 MDB / CRM / GTLB 같이

다시 돌아와서, 과연 미국과 중국의 총성 없는 피튀기는 AI 패권전쟁을 보면서 우리나라는 어디쯤에 있는지 생각하게 된다. 이번 AI 패러다임은 족히 20년 이상은 세상을 이끌어 갈 분야라고 생각한다. 2010년 스마트폰 시대에서 나름 선방했던 저력이 있는 '대한민국'이 AI 시대에서도 나름의 족적을 남길 수 있길 기대해보며.


갑자기 생각난 마무리 단어는

'과유불급(過猶不及)'

무엇이든 지나치면 미치지 못함만 못하다.

킹비디아 젠슨황 형

적당히 나눠먹고 좀 그러자

너무 비싸게 파니까

중국애들이 싼거 사다가

이런 일을 만들잖아.

적당히 비싸게 팔면서

엇비슷한걸로 서로들 여기저기

꾸준히 팔면서 좋잖아?

원래 짝퉁은 너무 비싸면

베끼면서 생겨나는 거임.

애매하게 비싸면

짝퉁도 안만드는 것이 생리임.

적당히 먹고 갑시다.

-END-

​​​

※ The Motley Fool, Yahoo Finance, Seeking Alpha에서 기사 발췌

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