Theranos: 테크와 바이오의 극명한 차이

실리콘밸리의 또 하나의 신화가 될뻔했던 Theranos의 엘리자베스 홈즈는 사기혐의로 징역을 살아야하는 상황이 되었다. 한때 9조원 정도의 지분가치를 보유하고 있다고 했다가, 월스트리트저널의 탐사보도로 완전히 무너져 버린것이다. 하지만 Theranos의 초기투자자였던 Tim Draper (같이 이사회를 한적이 있는데 도대체 특이한 양반이다)는 여전히 엘리자베스 홈즈는 희생당했다라고 주장한다. 물론 바이오업계에서는 Theranos가 잘나가던 시절부터 이미 엘리자베스 홈즈를 사기꾼이라고 했었다.

그럼 엘리자베스 홈즈는 ‘희생양’인가 아니면 ‘사기꾼’인가? 결론은 말하는 사람의 입장에서는 모두 ‘진실’이다. VC업계에서 오랜기간 테크VC와 바이오VC는 원래 같이 놀던 사이가 아니었다. 운동으로 치자면, 모두 운동선수이지만, 한명은 농구를 하고 다른 한명은 야구를 하는 식이다. 둘이 같이 플레이 하는 경우가 없다. 그런데 산업이 이래저래 섞이기 시작하면서 둘간의 경계도 모호해지기 시작했고, Theranos는 대표적인 사례일 수 있다. 실제로 Theranos는 바이오업계의 회사이지만, 투자자는 모두 테크VC로 구성되어 있다. 어차피 바이오VC는 이 회사를 처음부터 맘에 들어하지 않았고.

테크VC와 바이오VC는 현재 (present)를 보는 방식이 완전히 상반된다.
– 테크VC는 미래 (future)를 현재시제로 얘기한다. 테크는 미래를 이루는 기술이고, 현재는 그 미래를 위한 단계일뿐이다.
– 바이오VC는 과거 (past)를 현재시제로 얘기한다. 증명하려는 것은 과거에 가설로 준비한 논문이다. 현재는 그 과거를 검증하는 과정이다.

Theranos에 투자한 테크VC는 엘리자베스 홈즈의 말이 다 진실이다. 왜냐하면 어차피 이 미래를 보고 투자한 것이기 때문에. 반면 바이오VC에서는 엘리자베스 홈즈는 사기꾼이다. 과학적으로 현재로서는 Theranos의 약속을 구현할 수 없기 때문이다. 앞으로 테크와 바이오가 중첩이 많아질수록 이런 갈등은 계속될 것이다. 개인적인 취향을 묻는다면 나는 미래를 현재시제로 얘기하는 것이 좋다. 못 먹어도 고!

IPO 일단 나가자!

비상장회사 (한국식으로는 ‘벤처회사’ – 미국에서 벤처라고 하면 오히려 벤처케피털의 의미에 가깝게 쓰는 경우가 많다. 미국에서는 startup 내지는 private…여하간)가 IPO를 고려할때 시장의 반응이 뜨뜨미지근하면 (내지는 차가우면) 고민스럽다. IPO 나가자니 기존투자자들의 수익율이 안 좋고 (종종 맨마지막에 투자한 투자자는 손해보는 경우도), 안 나가자니 계속 비상장상태를 유지해야 하고.

지난 몇년간은 워낙에 비상장회사에 투자하는 crossover 투자자가 많아서 굳이 IPO를 안 해도 자금을 조달하거나 일부 유동성을 확보하는 것이 좋아서, IPO를 뒤로 물리는 경우가 많았다. 회사로서는 1년 정도 후에는 수치가 더 좋아져서 더 좋은 조건에 IPO를 갈 수 있지 않을까 하는 기대감도 역할을 한다. 사법고시 내년에는 합격할 것 같은 느낌이다.

최근에 IPO를 한 Stitch Fix나 Roku의 경우는 이 유혹을 물리치고 일단 IPO를 나가서 성공한 케이스다. 두 회사 모두 IPO 나가봐야 오히려 비상장시 보다 valuation이 떨어질 것이라는 혹독한 평가를 받은 회사이다. 하지만 Stitch Fix는 $15에 IPO를 해서, 지금 $24까지 60% 올랐고, Roku는 $14에 IPO를 해서 지금 $43까지 3배 올랐다 (물론 대표적인 short research 기관인 Citron에서 Roku에 대해서는 매우 부정적이지만). 또한 대표적인 IPO 지진아였던 Square는 $9에 IPO를 해서 최근 $40 수준이다. (bitcoin 플랫폼으로서의 기대감이 작용도 했지만)

뭐 이러나 저러나 일단 IPO를 갈수 있다면 가는 것이 좋다. 1) 회사가 잘되고 못되고는 어차피 상장이든 비상장이든 마찬가지이다. 1년후에 좋은 조건으로 IPO 갈 생각이면, 지금 IPO 가고 1년후에 주가 오르면 그만. 2) 유동성이 주는 프리미엄이 있다. 회사가 동일하다면 유동성은 리스크를 낮추기 때문에 기업가치는 오르게 되어 있다. 3) IPO 기회는 언제나 있지 않다. 펀딩은 돈 주는 사람이 있으면 받을때고, IPO는 갈수 있으면 가는 거다.

돈은 얼마나 써야 적정한가 (Burn Rate)

Burn Rate은 얼마가 되어야 적정한가? Burn Rate은 VC가 회사의 운영상황과 향후의 펀딩 필요에 대한 감을 잡는데에 가장 중요한 지표이다. 가장 간단한 정의는 ‘한달에 Cash가 얼마나 줄어드나’이다. 만약 회사에 현재 $1M이 있고, 매월 $100,000씩 cash가 줄어들면, Burn Rate은 월 $100,000이고, 앞으로 10개월후에 이 회사는 현금이 고갈되는 상황인 것이다.

AVC블로그에 Burn Rate은 어느 수준이 적정한가에 대해 나름 분석적 접근을 했는데 (해당글), 최근에 투자한 회사의 사업계획을 다시 한번 살펴봐야겠다는 생각이 들었다. 여하간 글 내용을 간략하게 정리해보면, 아래와 같은 회사를 가정하였다.

– 현재 연매출이 $10M이고, 12개월후에 연매출이 $18M로 증가하는 사업
– 해당사업의 산업 매출 multiple이 6배 (산업매출 multiple은 상장사의 평균적 수준)
– 현재기준 회사가치 $60M ($10M*6), 12개월후 회사가치 $108M ($18M*6)
– 1년사이 회사가치 증대: $48M

즉, 1년사이에 회사가치가 $48M 정도 올리기 위해서 얼마나 투자하는 것이 ROI 측면에서 바람직한가를 생각해보면, 보수적으로는 5배 정도, 공격적으로는 3배 정도라고 한다면, 1년동안 쓸수 있는 돈 (Burn Rate)의 적정규모는: $10 ($48M/5) ~16M ($48M/3)

지금 하고 있는 회사의 사업계획이나 투자한 회사의 사업계획을 위의 접근법에 맞춰 생각해 보면 적정한가?

 

앤디 루빈의 플레이그라운드

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안드로이드 개발자로 유명한 앤디 루빈 (Andy Rubin)이 만든 ‘플레이그라운드 (Playground)”라는 하드웨어 액설러레이터를 최근에 갔었다. Fry’s라는 아리조나 풍 인테리어에 각종 IT 제품을 판매하는 대형매장 뒷쪽에 위치하고 있는데, 신기한 하드웨어 제품을 개발하는 스타트업이 10여개 입주해 있다.

앤디 루빈은 Android가 Google에 매각된 2005년 이후, 10여년간 Google에서 지냈는데, 후반에는 Google에서 AI와 로보틱스 쪽을 주로 담당했었다. 2015년 Google이 알파벳으로 전환되고 사업을 정리하면서, 앤디 루빈은 Google을 떠나서 AI/로보틱스 쪽 스타트업을 육성하고 투자할 목적으로 플레이그라운드를 만들었다. 이뿐만 아니라 구글, HP, 폭스콘 등으로 부터 출자를 받아서 3천억원 규모의 Playground Ventures라는 펀드도 조성하고, 입주 회사를 적극적으로 투자하고 있다.

이 동네에서 하드웨어는 하드 (어렵다)하다는 말을 많이 한다. 소프트웨어와 달리 제품생산에 돈이 많이 들어가고, 고객의 반응을 보면서 디자인을 변경/수정하기 어렵고, 이를 위해 또 다시 시간과 돈이 많이 들어가기 때문이다. 한번 출시된 하드웨어는 안 팔리면, 그냥 악성재고이다. 올해초에 앤디 루빈이 아이폰을 대향한 새로운 핸드폰인 Essential을 제작하고 있는데, 여기도 아직까지 사방이 암초이다.

어쨌든 플레이그라운드와 같은 곳이 있어서 하드웨어도 할만 하겠다.

노벨상: 기울어진 운동장

한국에서도 그렇지만 미국도 노벨상은 대단한 영광이다. 주차비가 비싸고 주차공간이 많지 않은 버클리 대학에는 노벨상 수상자를 위한 전용 주차공간이 있다. 별 대단한 것이 아닌 것 처럼 보일지 몰라도, 노벨상 수상 교수가, 수상소감에서 다른 어떤 것 보다도 전용주차공간이 생긴 것이 가자 좋다라고 얘기한 적도 있다. 이동네에서 버클리 연관 노벨상 수상자가 69명, 스탠포드 연관 노벨상 수상자가 58명이니, 그래도 다른 곳 보다는 심심치 않게 볼 수는 있다.

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몇일전에 스타트업 회사를 만났는데, 아버지가 노벨화학상을 최근에 수상한 사람이었다. 자기 회사를 소개하는데 굳이 아버지를 언급할까 싶기도 했지만, 여하간 노벨상이라고 하니 괜히 왠지 더 경청하게 되니… 사람 마음이 그렇다. 그 사람도 몇번 경험을 통해 이게 통한다는 것을 보니까 계속 얘기했겠지 싶다. 아버지가 훌륭하다고 해서 반드시 아들이 훌륭하리라는 보장은 없지만, 여하간 덕분에 회사 자문단 중에 3명이나 노벨상 수상자가 들어와 있다. 또한 초기 엔젤 펀딩도 잘 받기도 하였다. 물론 앞으로의 회사의 성패는 창업자와 팀의 몫이기는 하지만, 어찌보면 출발점이 다른 창업금수저 이다. 학연, 지연, 혈연, 거기에 인종까지, 창업도 기울어진 운동장이다.

값비싼 헬스케어 – 값싸게 만들 벤처

미국 의료비용은 상상을 초월한다. Times에서는 2013년 3월에 특별판으로 도대체 이 비싼 의료비용의 시작점은 어디인지를 파헤치는 심층기사를 쓰기도 했다. (아직도 그 특별판을 소장하고 있는데, 다시 읽게 되지는 않는다). 수 많은 스타트업들이 의료비용을 낮추기 위한 서비스를 내놓고 있는데, 아직은 시장의 초기여서, 산업을 흔들만한 큰 성과를 내고 있는 회사가 없기는 하다.

미국 의료시스템의 3대 축은 병원, 보험, 제약사로, 바라보는 사람들 마다 서로 다른 주체를 비싼 의료시스템의 원흉으로 지목된다.

제일 쉽게는 보험사가 악덕 사업자로 생각된다. 환자의 필요와 보험사의 경제성이 충돌하기 때문에, 1차적으로 환자들이 가장 싫어하는 대상이 보험사가 될 수 밖에 없다. 특히 평소에 내는 보험료를 생각하면, 이렇게 나쁜 업자들이 없지 싶다. 벤처회사 중에 Collective Health와 같이 곳이 새로운 보장시스템으로 보험산업에 도전하고 있다. 또한 사전진단을 위한 Liquid Biopsy 회사인 Grail, Guardant Health 등이 보편화되고 보험 적용도 많아지면, 보험서와 환자 모두에게 호혜적인 환경이 생길 수도 있을 듯 하다.

보험사들은 값비싼 의료시스템의 원인을 주로 병원이나 제약사에게 돌린다. Times 특별판에는 가장 문제의 핵심을 병원으로 꼽았다 (특히 비영리병원). 이유는 병원의 원가는 너무 불투명하고, 비용 책정이 터무니 없이 높고, 과잉진료가 많기 때문이다. 보험회사가 내세우기 좋아하는 근거로, 제약회사의 수익성은 20% 수준에 달하지만, 보험회사는 2% 수준으로, 수치만을 봐도 누가 돈을 가져가는지 명확하다는 것이다. 수 많은 벤처회사들이 병원의 서비스를 대체하는 것을 타겟으로 하고 있다. 특히 Teladoc (원격진료), Omada (디지털헬스케어), Lemonaid (비대칭진료) 등이 값비싼 병원을 ‘효율적’으로 대체할 서비스로 나오고 있다.

제약사는 최근에 더더욱 욕을 많이 먹는 주체이다. 얼마전 Turing은 약 한알당 가격을 $13.50에서 $750으로 하룻만에 올리기도 하였고, Rodelis라는 회사는 30알에 $500에 팔던 것을 $10,800으로 올리기도 하였다. 특히 희귀질환약 가격은 통제하기 힘들 정도이다. 벤처업계에서는 최근 CRISPR, NGS 등 기술의 발전으로 수 많은 회사들이 등장하고 있다. 개인적으로는 drug repurposing이라고 기존 약이나 물질을 다른 질환에 적용하는 분야가 관심이 많이 간다.

어쨌든 헬스케어가 생명과 건강을 다루고 있어서, 단순히 가격만으로는 해결이 안되는 부분이 많다. 다만 기술의 발전으로 ‘명의’의 경험이 AI 기술로 보편화 되거나, ‘수술대가’의 기술이 수술로봇으로 보편화되고, Liquid Biopsy나 디지털헬스케어로 사전적 예방이 확대된다면 전체 시스템은 분명히 낮아질 것이고, 이 분야에 수 많은 벤처회사들이 달려들고 있고, 이미 몇 곳을 투자하기도 하였다.

큰 곳 보다 급한 곳? 더 큰 곳!

바둑 격언에 ‘큰 곳 보다 급한 곳’이라는 말이 있다. 일단 급한 곳을 마무리 하지 않으면 나중에 큰 곳을 둘 기회마저 없다는 일차적인 의미이겠지만, 보다 근본적인 의미는 ‘큰 곳’이라는 것이 경험에 근거한 통계학적 의미에서 크다는 것이지, 궁극적으로 크게 될지는 불확실하다는 의미일 것이다. 즉 평균은 높지만 분산 또한 높아서, risk-return 최적화 곡면에서 보면 ‘급한 곳’ 보다 못하기 때문일 것이다. 바둑의 다른 표현인 ‘맛’도 그런 것이다. 맛을 남긴다는 것 역시 불확실성에 근거한 option value이기 때문에, option value가 높다면 굳이 ‘맛’을 없앨 필요가 없다.

하지만 분산을 낮출 수 있다면? 불확싱성이 50%가 아니라 0.1%라면? 이러면 최적화는 달라질 것이고, 그 가능성은 이미 ‘알파고’에서 보여줬다. 알파고에게는 급한 곳은 없다. 단지 더 큰 곳만 있을 뿐이지. 더 큰 곳에 둘 수 있다면 그냥 급한 곳을 죽여 버린다. 굳이 맛을 남길 필요도 없다.

분산을 없애기 위해서는 1) 데이터가 많아야 할 것이다, 2) 데이터에 대한 인과 관계가 보다 명확해야 할 것이다. 예를 들어 최근에 등장하는 usage-based insurance도 분산을 최소화하기 위해 데이터를 보다 심층적으로 획득하고, 이를 통해 시스템 전체적으로 가장 저렴한 보험 프리미엄을 책정할 것이다. 향후 의료보험 역시 비슷하게 움직일 가능성이 있다. 개인의 유전자 정보와 환경 정보, 활동 정보를 종합하여 개인별로 risk를 보다 정확하게 평가한다면, 시스템 전체의 보험 프리미엄은 낮출 수 있을 것이다. 이런 벤처 회사들이 등장하고 있고, 앞으로 데이터에 기반한 보험은 산업의 모습을 현재와는 매우 다른 모습으로 변화시킬 것이다.