LP가 豆包(콩 주머니)로 나에게 투자 가르치기: 한 사모펀드 GP의 전직 자서전

원저｜Odaily (@OdailyChina)
기자｜Golem (@web3_golem)
LP들이 AI를 사용하는 법을 익히면서, 소형 사모 펀드 매니저들의 상황은 더욱 어려워지고 있습니다.
얼군(@ryansoon777)은 연초까지만 해도 중국 소형 역외 달러 사모 펀드의 GP(무한책임조합원)였지만, 연휴 직후 회사를 그만두고 AI 스타트업에 합류했습니다.
"소형 사모 펀드의 자금 조달은 원래도 어려웠는데, AI 보급으로 많은 LP들이 차라리 AI 어시스턴트에게 주식 투자를 맡기려고 하지, 우리에게 돈을 맡기려 하지 않습니다."
얼군은 자신의 업종 전환 결정이 AI가 LP와 GP 관계에 미치는 미묘한 영향에 크게 기인한다고 말합니다. 정보와 분석 능력이 표면적으로 AI에 의해 평준화되면서 LP가 GP의 전문적 판단에 더 쉽게 의문을 제기하게 되었고, 양측 간 마찰이 증가할 수 있으며, 심각한 경우 자금 회수나 청산으로 이어질 수도 있습니다.
본래부터 어려움을 겪던 소형 달러 사모 펀드
얼군이 근무했던 이 사모 달러 펀드는 실제 운영 상태가 나쁘지 않았습니다. 운용 자산 규모는 수천만 달러에 달했고, 주로 유동성이 높은 미국 주식에 투자했으며 소량의 암호자산 운용도 병행했습니다. 지난 3년간 연환산 수익률은 나스닥 지수를 훨씬 상회했습니다.
이론적으로는 우수한 성과와 최근 2년간 투자자들의 해외 재테크 수요 증가로 자금 조달이 어렵지 않을 것 같지만, 얼군은 실제로 그들과 같은 소형 달러 펀드가 기관 LP의 관심을 받는 것은 사실상 불가능하다고 밝혔습니다.
현재 중국의 대형 100억 위안급 달러 사모 펀드(징린, 가오링, 보위 등)는 기본적으로 '역외+역내' 결합 구조를 채택하고 있습니다. 즉, 펀드 본체를 케이맨 제도에 두어 케이맨 제도 면제 회사나 케이맨 SPC로 등록하고, 운용 주체는 홍콩이나 싱가포르에 두는 방식입니다.
하지만 최근 몇 년간 규제와 자금 조달 환경의 변화로 인해 순수하게 홍콩 LPF나 싱가포르 VCC와 같은 역내 구조를 채택하는 사모 달러 펀드도 점점 늘어나고 있습니다.
반면, 얼군이 합류했던 이러한 소형 달러 사모 펀드는 여전히 가장 '원시적인' 달러 펀드 구조, 즉 케이맨 SPC + BVI(영국령 버진아일랜드) 펀드 매니저 구조를 고수하고 있습니다.
펀드 업계에서 자주 언급되는 말처럼 'LP가 구조를 결정합니다'. 중국 대형 달러 사모 펀드가 여전히 '케이맨' 구조를 고수하는 이유 중 하나는 그들의 해외 LP에 미국 대학 기부금, 중동 국부 펀드, 유럽 대형 패밀리 오피스 등이 포함되어 있기 때문입니다. 이들 국제적인 '올드 머니'는 수십 년간 케이맨 구조에 익숙해져 있으며, 대형 사모 달러 펀드가 이 관행을 계속 따르면 양측의 커뮤니케이션 비용과 신뢰 비용을 낮출 수 있습니다.
하지만 본체가 케이맨에 있는 중국 소형 사모 달러 펀드가 이러한 국제 자금의 관심을 받는 것은 불가능에 가깝습니다. 그들의 LP 소스는 주로 아시아에 집중되어 있어 어색한 위치에 놓이게 됩니다.
아시아의 관점에서 볼 때, 달러 사모 펀드의 자금원은 주로 프라이빗 뱅킹, 중국 본토(자금 유출), 홍콩 현지 패밀리 오피스, 동남아 억만장자 등입니다.
규모가 비슷한 소형 달러 사모 펀드라도 이러한 그룹은 홍콩이나 싱가포르에 대해 자연스러운 친밀감과 안전감을 느끼기 때문에 케이맨 SPC보다 홍콩 LPF나 싱가포르 VCC에 더 투자하려고 합니다.
펀드 구조와 규모가 자금 조달 경로를 제한하는 것 외에도, 펀드 투자 전략의 차이도 얼군의 자금 조달을 어렵게 만들었습니다.
사모 펀드의 투자 전략은 크게 주관적 전략과 퀀트 전략으로 나눌 수 있습니다. 주관적 전략은 GP가 자신의 연구, 경험, 판단에 따라 매수/매도를 결정하는 방식으로, 수익의 핵심은 펀드 매니저의 시장 인지 능력입니다. 퀀트 전략은 투자 로직을 수학적 모델과 프로그램으로 작성하고 프로그램이 자동 또는 반자동으로 고빈도 거래를 실행하는 방식으로, 수익의 핵심은 모델이 활용하는 통계적 규칙입니다.
"현재 시장에서는 퀀트 전략을 사용하는 펀드가 주관적 전략을 사용하는 펀드보다 자금 조달이 더 쉽습니다. 특히 AI의 지원을 받으면서 LP들은 퀀트를 더욱 신뢰하게 되었습니다."라고 얼군은 말합니다. 특히 DeepSeek(Odaily 주: 퀀트 펀드 하이퍼스피드 퀀트 팀에서 인큐베이팅)이 작년에 큰 인기를 끈 이후, 시장의 퀀트 전략에 대한 선호도가 더욱 높아졌습니다.
또한, 퀀트 펀드와 주관적 전략 펀드의 차이는 퀀트 전략이 LP에게 데이터와 알고리즘을 제시하여 신뢰를 얻을 수 있다는 점입니다. 펀드의 수익이나 손실이 통제 가능한 범위 내에 있으며, 우수한 퀀트는 심지어 채권과 유사한 상품으로 간주될 수 있습니다. 반면, 주관적 전략은 더 추상적이어서 GP가 LP의 완전한 신뢰를 얻기 위해 더 많은 커뮤니케이션 비용을 소모해야 하며, 특히 큰 폭의 손실이 발생할 경우 LP가 GP의 투자 능력을 쉽게 의심할 수 있습니다.
따라서 종합해 보면, 중국 내에서 얼군이 근무했던 이러한 소형 달러 사모 펀드의 생존 공간은 이미 큰 환경에 의해 압박받고 있으며, 자금 조달 난이도는 점점 높아지고 있습니다. 그리고 펀드에 남아 있는 소수의 대형 LP들조차 AI의 '투자 능력'이 GP보다 훨씬 뛰어난지 의문을 품고 있습니다.
"구성 성분이 복잡한" LP들
"과거에는 LP들이 우리가 정식 교육을 받았다는 이유로 기본적으로 우리 말을 들었지만, 이제는 우리의 보고서를 AI에 던져서 알기 쉬운 말로 번역하게 한 후, 오히려 우리에게 '이렇게 해라'고 가르치려 듭니다."라고 얼군은 말합니다. AI가 보편화된 후, 예전에는 최종 결과만 보던 LP들이 그의 투자 운영에 대한 '관심'이 현저히 높아졌다고 합니다.
얼군은 이로 인해 한 LP를 강제로 퇴출시킨 적도 있습니다. 50세의 실물 경제 사업가였으며, '거만함'이 넘쳤습니다. 그는 얼군이 당시 재직 중이던 펀드에 약 100만 달러를 투자했지만, 손을 놓지 않고 시장에서 얻은 단편적인 정보와 AI를 통해 도출한 결론을 가지고 자주 얼군과 논쟁을 벌였습니다. "그의 태도는 매우 나빴고, 저 같은 젊은이는 아무것도 모른다고 생각하여 신뢰를 쌓을 수 없었습니다. 그래서 결국 조정 끝에 그를 퇴출시켰습니다."
"솔직히 말해서, 우리 LP들은 각자의 분야에서 매우 뛰어난 사람들입니다. 그들은 자신의 분야에서 권위자이지만, 이제 AI라는 조력자가 생기면서 투자 분야에서도 자신이 권위자가 되었다고 생각합니다."라고 얼군은 한탄합니다.
소형 달러 사모 펀드의 LP는 자금 조달 경로가 좁기 때문에 대부분 사장님 친구나 지인 소개를 통해 유입되므로 '구성 성분이 복잡'합니다. 얼군에 따르면, 그들의 펀드 LP에는 중국 내 고액 자산가, 실물 경제 사업가, FOF(펀드 오브 펀드) 등이 포함됩니다. "우리 LP 중에는 산시성 탄광 재벌도 있고, 포브스 선정 3~400위권의 억만장자도 있으며, 어떤 LP는 2세들과 우리가 친해서 그 아버지를 소개한 경우도 있습니다."
그들과 LP의 관계도 미묘합니다. 일부 LP에게는 2%의 관리비를 받지 않고 20%의 성과 수수료만 받기도 합니다. 이러한 LP 구조의 가장 큰 특징은 금융 시장 참여 및 '자금 해외 유출'에 대한 열정은 있지만, 스스로 시장 동향을 빠르게 배우고 연구할 시간과 에너지가 부족하다는 점입니다.
따라서 어떤 의미에서 GP의 핵심 가치는 LP를 대신하여 정보 수집, 시장 조사, 기회 선별, 투자 판단 등의 업무를 수행하고, 전문성을 바탕으로 LP의 시간, 에너지, 인지적 한계를 보완하여 정보를 결정으로 전환하는 과정을 완료하는 데 있습니다.
그러나 AI 도구의 보급으로 인해 과거처럼 전문 기관의 정보 처리 및 연구 능력에 크게 의존하던 방식은 빠르게 평준화되고 있습니다. 최종 자금 배분 및 거래 실행 단계를 제외하고, GP의 전통적인 기능 중 많은 부분이 AI에 의해 더 낮은 비용과 더 높은 효율성으로 대체되기 시작했습니다.
"우리 LP가 IBKR 증권 계좌를 개설하는 것은 어렵지 않습니다. AI의 도움을 받으면 자신이 좋아하는 산업과 종목을 스스로 매수할 수 있습니다." 얼군은 AI가 주관적 전략을 사용하는 펀드에 특히 큰 충격을 준다고 생각합니다. 투자는 항상 결과 중심이기 때문에, LP가 유행을 잘 타서 개인 투자 수익률이 펀드 수익률을 앞지르면 자연히 펀드의 실력에 의문을 품기 시작하기 때문입니다.
반면, AI가 가져온 '정보 평준화'는 퀀트 사모 펀드에 미치는 충격이 더 작으며, 오히려 펀드 간 격차를 벌릴 수도 있습니다.
퀀트 펀드 전략의 매개변수, 알고리즘 등은 지속적으로 진화하며, AI의 추가로 퀀트 전략의 진화 속도는 더욱 빨라졌습니다. 이는 효율성과 지능을 겨루는 분야로, 수학, 금융 등 전문 지식이 없는 일반인이 AI로 구축한 퀀트 전략은 대형 퀀트 펀드와 절대적으로 경쟁할 수 없습니다.
"퀀트 전략의 본질은 시장의 경쟁자보다 지속적으로 앞서야 초과 수익을 얻을 수 있다는 것입니다. 만약 당신이 평범한 AI로 좋은 전략을 구축했다고 생각한다면, 아마도 그것은 이미 대부분의 똑똑한 사람들에 의해 발견되고 발전되었을 것입니다."라고 얼군은 말하며, 이것이 최고 수준의 퀀트 펀드의 강점이라고 덧붙입니다.
AI가 GP를 대체할까요?
하지만 얼군은 AI가 실제로 GP나 애널리스트와 같은 직업을 완전히 대체할 것이라고 걱정하지는 않습니다. AI는 항상 중립적이고 누구나 사용할 수 있는 레버리지와 같기 때문에, GP는 AI를 활용하여 자신의 지식 체계와 투자 전략을 보완하고 LP를 위해 더 많은 수익을 창출할 수 있습니다. 얼군이 정말로 속상해하는 것은 AI가 GP와 LP 사이의 마찰을 증가시켰다는 점입니다.
"어떤 LP는 왜 인기 있는 종목에 투자하지 않았는지 따지면서, 마치 전문가처럼 분석을 늘어놓기도 합니다. 그들은 GP가 유행하는 대로 투자하는 것이 아니라는 사실을 이해하지 못합니다."라고 얼군은 이 현상에 대해 약간 황당함을 느낀다고 말합니다. 특히 올해 들어 미국 증시에서 AI, 반도체가 큰 유행이 되어 개인 투자자들이 섹터 선두주자에 베팅하면 초과 수익을 얻을 수 있게 된 이후로 더욱 그렇습니다.
강세장에서는 개인 투자자의 투자 수익률이 실제로 펀드를 쉽게 앞지를 수 있습니다. 첫째, 개인 투자는 더 유연하고, 오류 허용 범위가 크며, 자금도 더 집중되어 있습니다. 둘째, AI의 연구 지원 덕분에 개인 투자자의 연구 효율성도 크게 향상되어, 마치 24시간 대기하는 만능 전문가가 옆에 있는 것과 같습니다.
특히 올해 미국 증시에서 개인 투자자가 샌디스크, 마이크론, SK하이닉스와 같은 인기 메모리 반도체 주식을 적중했다면, 투자 수익률은 대부분의 펀드를 넘어설 수 있습니다. "이럴 때 LP는 자신의 계좌에 더 많은 자금을 넣고 펀드에는 적게 넣거나, 아예 주관적 사모 펀드에서 자금을 빼려고 할 수도 있습니다."라고 얼군은 말하며, 강세장에서는 사람들이 종종 자신이 '주식의 신'이 된 듯한 착각에 빠진다고 덧붙입니다.
하지만 이것의 전제는 개인 투자자가 AI를 올바르게 사용할 줄 알아야 한다는 것입니다. 만약 품질이 낮은 AI를 사용한다면 오히려 효과가 반감될 수 있습니다. 얼군은 이것이 LP와의 마찰이 가장 큰 이유라고 말합니다. "중국의 고액 자산가들은 주로 더우바오와 같은 대화형 AI를 사용하는 반면, 분석 능력이 더 뛰어난 ChatGPT, Claude 등은 널리 보급되지 않았습니다. 이러한 대화형 AI는 사용자에게 감정적 가치를 제공하기 위해 전문 분야에서 환각 현상을 일으키기 쉽습니다."
본질적으로 문제는 AI 능력의 높고 낮음에 있는 것이 아니라, 대부분의 사람들이 AI를 올바르게 사용하는 방법을 진정으로 이해하지 못하고 있다는 점에 있습니다. AI는 몇 초 만에 방대한 정보를 통합하고 논리적으로 일관된 분석 프레임