매커스 - 자일링스의 어깨에 올라 탄 숨은 반도체 기업

※ 감수인 의견 정성스런 보고서 감사 드립니다. 제가 많은 부분에 대한 업데이트를 요청드림에도 늘 잘 대응해 주셔서 감사 드립니다. 저자에게 드린 질문은 독자에게도 도움이 될 듯해, 남깁니다. 양해를 구합니다. 동사의 밸류 지표가 저렴하네요. 아마존, 월마트가 아닌 이상, 유통사의 사업구조상 리스크는 늘 을의 입장이라는 것 같습니다. 2021년도에 무진전자라는 회사가 삼성전자 반도체 유통사업권을 박탈당하면서 SAMT로 사업권을 넘긴 사건이 있었습니다. 그 SAMT도 최근 PER이 5.x배입니다.  [종합] 삼성전자, 무진전자 반도체 유통사업권 박탈…SAMT가 넘겨받는다 본업도 잘하고 있으면서 뭔가 불확실할 듯 하면서 확실한 한방이 있는 회사의 주가가 잘 오르긴 합니다. +동사의 경우 유통구조가 수입금액과 수출금액이 비슷할 가능성이 있습니다. 이런 경우 수입/수출이 많아도 환헤지 상품이 불요합니다. 자연헤지가 됩니다. 동사의 경우 수입이 많음에도 환헤지하고 있지 않는 이유 같습니다. *십억 단위

※ 감수인 요청 (기요청 사항) 하기 사항 검토/회신 부탁 드립니다. 질문이 많아 죄송합니다. 0. (유형자산이 없는) 업의 특성상, ROIC로 효율을 논하기가 애매한 측면이 있는 것 같습니다. 고려신용정보는 100%가 넘게 나오는 경우도 종종 있습니다. 동종업 타회사와 비교 부탁 드립니다. => 본문 참조 1. 2021년 2022년 매출이 갑자기 늘어난 이유가 무엇인지요? 어느 산업으로 매출 상승이 크게 발생했는지… => 21~22년 매출이 늘어난건 특정산업군에서 수요가 확 늘어난 것은 아니고 전반적으로 모든 산업군(메모리 반도체 테스터기, 통신 중계기, 방산 등)에서 수요가 늘었습니다. 2. 2021년 2022년 OPM이 매우 상승했는데, 비싼 물건이 많이 팔렸는지, 영업레버리지 효과가 발생했는지 알 수 있을까요? => 21~22년 opm증가는 영업레버리지 때문입니다. 당사의 판관비는 영업직원에 대한 인건비 비중이 높은데 한 영업직원이 판매하는 반도체가 많아지니깐 opm이 증가하는 구조입니다. 3. 2022년 재고가 꽤 많이 늘었는데, 이유가 고객사 대응 때문인지, 밀어내기인지 알 수 있을까요? => 재고부분은 전방 수요 증가 때문이기도 또는 미래수요에 대응하기 위함이기도 하고 여러 이유때문이라고 합니다. 밀어내기인지는 알 수 없음 4. FPGA 산업이 15%씩 성장한다면, 멀티플이 이 정도로 낮지는 않을 듯 한데, 업에 악영향을 줄만한 근본적인 이유가 무엇이라고 생각하시는 지요(핵심질문)? => 글로벌 fpga시장에 비해 국내 fpga 시장은 작기 때문이지 않을까 싶습니다 매커스의 22년 매출이 1900억원, 애브넷 코리아가 200억원 남짓이면 - 어차피 삼전향은 자일링스 코리아가 독점하고 있으니 - 국내 fpga 시장의 크기가 아직 3천억원도 안되지 않을까 싶습니다. 시장이 작으면 밸류를 못받는 경향이 있다고 생각합니다 특히 국내 시장은 아직 비메모리 반도체 시장도 작으니... 5. 금융비용 중 외환차손이 195억으로 제일 큰데, 발생한 이유를 알수 있을까요? 차손은 손실이 실제 발생했다는 의미이므로 어떤 거래에서 발생했는지요?  => 외환차손의 경우 매입계약를 맺고 물건을 가져올때의 환율과 물건을 팔고 자일링스로 송금할때의 환율 차이 때매 발생합니다. 외환차익도 마찬가지고요. 그러다보니 차익과 차손을 둘이 상계하면 그렇기 금액이 크지 않습니다. 6. 유동확정 계약 자산은 전기 대비 900억 증가, 재고자산은 280억 증가,  매입채무 1200억 증가하였습니다. 대부분의 물건을 빚으로 가져오는 지요? => 5번과 상통한다고 보는데 물건을 먼저 받고나서 판매한 이후에 대금을 송금합니다 7. 약정된 기간 내에 상품을 판매하지 못하면, 매입채무를 상환한다는 의미가 무엇인지요? 일단 빚으로 물건을 들여와서, 못 팔아도 물품값은 지불해야 된다는 의미인지요? 왜 이런 계약을 하는지 아시나요? => 매입단가에서 할증된 금액만큼 계약부자산과 매입채무로 잡는건 매커스만 하는건 아니고 반도체 유통 비즈니스에서 일반적이라고 하네여 이건 회계사 지인한테 물어본건데 보통 이런 계약을 맺는 이유가 사업보고서 내용을 보면 물건값보다 더 높은 금액으로 매입해와서 기간내에 못팔면 할증금액을 송금해줘야하는걸로 표현되어있는데 반도체 유통업체 입장에서는 오히려 할증된 금액이 원래 매입단가인데 기간내에 판매하면 할증금액만큼 공제받고 송금한다는 관점에서 볼수 있다고하더라구요. 판매를 조건으로 물건 싸게 매입한다고 볼수 있는거죠

⬆️ 매커스의 최근 10년간의 가격 추이

1. 기업개요

 

2. 사업내용

매커스의 비즈니스 모델은 반도체 유통업, 그 중에서도 자일링스, 르네사스, 메이콤과 같은 비메모리 반도체 업체들의 제품을 국내 고객사에게 유통하고 있습니다. 현재 국내 500여곳의 IT기업들을 고객사로 두고 있는데 주요 고객사는 뷰웍스나 레이언스, 와이아이케이, 엑시콘 같이 이미지를 식별하고 검사하는 제품을 제조하는 기업들입니다.

당사가 취급하는 비메모리반도체는 르네사스나 메이콤에서 주로 취급하는 차량용 반도체나 통신장비용 RF 반도체들이 있지만 가장 비중이 높고 성장의 키팩터라고 볼 수 있는 반도체는 자일링스에서 만드는 FPGA라고 할 수 있습니다. FPGA 반도체란 반도체 제조사가 직접 회로를 만들지 않은 상태에서 판매를 하면 구매한 고객사가 니즈에 맞게 다시 프로그래밍해서 내부 설계 변경이 가능한 반도체를 말합니다. 

반도체의 회로를 재설계하기 위해서는 FPGA 제조사에서 제공하는 툴을 사용해야합니다. 자일링스의 경우에는 비바도ML, 인텔의 알테라의 경우에는 쿼터스입니다. 이 컴퓨터에서 이 툴을 활용하여 Verlilog HDL 언어로 코딩을 해준 다음 보드와 컴퓨터를 연결하여 보드에 코딩을 입력해주는 방식으로 계속해서 재설계가 가능한 것입니다. 기본은 이러한데 회사에 문의해봤을 때는 프로그래밍 역량에 따라서 장비를 뜯거나 별도의 연결 없이도 업데이트가 가능하다고는 합니다.

이렇게 고객사가 설계를 직접 변경할 수 있다는 장점으로 인해 보통 ASIC 반도체를 생산하기 이전에 검증이나 시험 생산용으로 주로 사용되었으나 그 자체만으로도 기존의 범용 CPU나 GPU보다 속도가 빠르고 성능이 좋아 통신장비(라우터, 스위치 등)나 방산, 우주 산업에서 사용되고 있으며 전력 소비량을 절감하는 방식으로 회로설계하는 것도 가능해서 데이터센터의 서버 가속기 등에서 사용되는 등 사용처가 점점 확장되고 있는 추세입니다.

비메모리 반도체는 종류가 다양하고 각 제품을 취급하는 유통업체들도 제각각 다르기 때문에 구체적인 점유율이나 경쟁사를 특정하기는 쉽지 않습니다. 다만 매커스의 주요 품목인 FPGA로만 범위를 좁혀본다면 어느 정도 경쟁사들을 알아볼 수 있습니다.

FPGA는 자일링스(AMD)와 알테라(인텔), 레티스가 주도하는 시장으로 매커스가 유통하는 자일링스의 점유율은 약 50~55% 정도 차지하고 있습니다. 자일링스의 경쟁사인 알테라의 점유율은 35%정도로 FPGA의 국내 유통사는 유니퀘스트입니다. 그렇기 때문에 국내에서 매커스의 직접적인 경쟁자라고 할 수 있습니다. 다만 유니퀘스트의 매출 중 가장 큰 비중을 차지하는 반도체가 자동차용(22년 3분기 기준 25.5%)인 것을 보면 FPGA에서의 영향력을 미미할 것으로 생각됩니다. 아래의 자료는 2015년 자료이지만 현재도 자일링스의 점유율이 50% 정도 유지되고 있기에 유의미할 것이라 생각됩니다.

 

자일링스의 FPGA로 범위를 좀 더 좁힌다면 국내 유통사는 매커스, 에브넷 코리아, 자일링스 코리아 3곳입니다. 이 중 자일링스 코리아는 삼성전자 같은 대기업을 상대하기 때문에 이외에 중소형 IT 기업에 대해서는 당사와 에브넷 코리아 2곳이 경쟁한다고 볼 수 있습니다. 다만 에브넷 코리아의 22년 6월 감사보고서를 보면 매출액 규모가 201억원에 불과함을 알 수 있습니다. 매커스의 22년 실적이 1,930억원임을 감안하면 비즈니스의 규모면에서 당사가 시장 선도기업임을 알 수 있습니다.

비즈니스 측면에서 당사가 경쟁사들과 비교했을 때 가지는 강점은 기술력입니다. 회사측에서 밝히길 보통 메모리 반도체 기업이라고 가정했을 때 FPGA를 납품하면서 고객사의 니즈에 맞게 매커스가 회로 설계 후 납품하는 경우가 많다고 합니다. 이는 FPGA를 납품받는 회사 중에서 실제로 반도체 설계 능력을 가지지 못한 기업들도 많다는 의미로 해석할 수 있습니다.

이러한 기업들은 결국 매커스에게서 반도체를 구매와 회로설계를 동시에 의뢰할 수밖에 없고 이는 매커스에 대한 락인효과를 지닐 수밖에 없게 해줍니다. 락인효과가 생기면 가격이 올라가더라도 전환비용 때문에 고객사가 매커스를 쉽사리 바꿀수 없게 되기 때문에 마진 측면에서 유리할 수밖에 없습니다.

영업이익률을 보면 타 기업들과의 기술력 차이를 어느정도 유추할 수 있습니다. 매커스의 경우 2017년 부터의 평균 영업이익률이 13.8%인데 반해 유니퀘스트는 3.3%에 불과합니다. 유니퀘스트가 아니더라도 유니트론텍이나 에스에이엠티 같은 타 반도체 유통업체들과 비교했을 때 높은 영업이익률을 보여주고 있습니다.

어차피 유통업은 제조사에서 물건을 가져와서 고객사들에게 가져다주는 단순한 비즈니스이기 때문에 원가경쟁뿐이 할 수가 없으며 이로인해 업체마다 영업이익률 차이가 있기 어렵습니다. 그럼에도 매커스와 타기업들의 영업이익률이 크게 차이나는 이유는 단순 반도체 유통만 하는지, 아니면 고객사의 니즈에 맞게 반도체 설계 용역까지 수행할 수 있는지에 따른 차이에 기인하는거라고 볼 수 있습니다.

매커스는 매출액과 영업이익이 안정적으로 성장하고 있는 기업입니다. 다만 당기순이익의 경우 금융비용의 증가로 인해 전년대비 감소하였습니다. 확인을 해보니 당기손익인식금융자산평가손실 30억원 때문에 당기순이익이 감소한 것으로 보입니다. 매커스의 자회사 중 매커스인베스트먼트라고 하는 구조조정 대상 기업에 대해 투자하는 기업이 있는데 보통 이러한 성격의 자회사를 두고 있는 기업의 경우 금융시장에 따라 당기순이익이 크게 변하는 모습을 자주 보여줍니다.

또 한 가지 눈에 보이는 것은 외환차손입니다. 매커스는 자일링스나 르네사스 같은 반도체 업체로부터 반도체를 구입할 때 달러를 사용하게됩니다. 그런데 매커스는 반도체를 매입하고나서 판매가 된 이후에 판매대금을 송금해주기 때문에 이 기간 동안 환율차이가 생기게 됩니다. 여기서 외환차손이 발생하는 것이죠.

같은 이유로 인해 매커스가 반도체를 매입할때보다 대금을 송금할 때 환율이 더 낮으면 외환차익도 많이 발생합니다. 반도체를 매입하고 값을 지불하는 과정에서 발생하는 시간차이와 환율차이로 인해 환율 영향을 받게되는 것이죠.

다만 정상적인 영업 과정에서 일상적으로 발생하는 환율효과이기 때문에 실제 금융수익과 금융비용상 외환차익과 외환차손을 상계해보면 남은 금액은 그리 크지 않음을 알 수 있습니다.

 

매커스는 대체적으로 꾸준히 성장하는 모습을 보여주고 있습니다. 특히 위에서 서술했듯 다른 반도체 유통업체와 다르게 회로설계에 강점이 있는 기업이기에 영업이익률도 꾸준히 10% 이상을 유지하는 모습을 보여주고 있습니다. 매커스 같은 유통업체는 판관비에서 인건비 비중이 높고 대개 판매를 위한 영업사원들이 많습니다. 그렇기 때문에 전방 수요가 증가한다면 인건비는 1명의 직원으로 고정되있는 상태에서 매출이 증가하면서 영업레버리지 효과가 발생하게 됩니다.

그러나 18~19년 부터 매출이 정체되고 감소한 것에서 확인할 수 있듯이 매커스는 비메모리 반도체 유통업체이기는 하지만 메모리 반도체 싸이클을 타는 모습 또한 보여줍니다. 그 이유는 당사의 주요 고객사가 와이아이케이나 엑시콘 같은 메모리 반도체 장비 기업들이기 때문입니다. 반도체 제조사들의 설비투자가 감소하면 장비 발주도 줄어들기 때문에 매커스의 실적이 같이 연동되는 경향이 있으며 23년에는 반도체 업황이 좋지 않을 것으로 예상되기 때문에 당사의 실적을 면밀하게 트래킹할 필요가 있습니다.

매커스의 재무상태표에서는 유동확정 계약자산이라는 항목도 주목할 필요가 있는데 다른 말로 하면 계약부자산이라고도 합니다. 22년 3분기에 갑자기 전년 대비 3배 가까이 증가해서 이슈가 되었던 때가 있었는데 사업보고서에 나오는 내용을 통해 보자면 매커스가 자일링스로부터 FPGA 반도체를 매입할 때 약정된 매입단가보다 할증해서 매입을 하고 할증된 금액을 계약부자산(유동확정 계약자산)과 매입채무에 계상하는 것입니다.

이후 물건이 판매된 이후 자일링스에 판매대금을 송금하면서 계약부자산과 매입채무를 모두 상계처리하는 것입니다. 할증액에 대해서 두 항목에 모두 계상하는 이유는 가져온 물건이 약정 기간 내에 판매될지 안될지가 불확실한 상황이기 때문에 자산과 부채 모두에 계상하는 것입니다. 

 

이러한 형태의 계약은 매커스 만의 비즈니스는 아니며 반도체 유통업에서 일반적으로 통용된다고 합니다. 사업보고서 표현만 보면 매커스가 자일링스로 부터 매입단가보다 높은 단가로 매입을 하고 기간내에 팔지 못하면 추가 비용이 발생하는 것 처럼 보입니다.

하지만 유통업체 입장에서는 할증된 금액을 원래 매입단가로 보고 오히려 기간 내에 팔면 매입채무를 공제받거나 돌려받는 식으로 볼 수도 있다는 것입니다. 너희 물건 팔아줄테니 싸게 달라는 식인 것이죠.

물론 계약부자산과 재고자산이 전년 대비 너무 극적으로 증가했기 때문에 트래킹할 필요는 있습니다. 전방 고객사에서의 수요증가가 있었을수도 있고 아니면 미래 수요를 예측하여 미리 쌓아둔 것일수도 있습니다. 결국 추후 지켜봐야하는 포인트는 이 재고들이 충분히 소화될만큼 국내의 FPGA 수요가 있는지인데 아래의 재고자산 회전율을 보면 어느정도 긍정적으로 해석할 여지가 있다고 보입니다.

21년 대비해서는 재고자산 회전율이 감소했지만 20년 대비해서는 재고자산이 4배나 증가했음에도 오히려 회전율은 증가하고 있는 모습을 보여주고 있습니다. 수요가 좋지 않은 상태에서 재고가 4배나 증가한다면 일반적으로는 회전율이 큰 폭으로 감소하게됩니다.

반도체 수요가 극적으로 증가하고 있지는 않더라도 꾸준히 증가하고 있지 않다면, FPGA 수요가 성장하지 않고 있다면 나오기 힘든 모습이라고 생각합니다. 종합하자면 매커스가 자일링스로 부터 많은 재고를 부담 당했지만 생각보다 수요가 견조하여 물량을 소화하고 있는 모습으로 보입니다.

매출채권의 경우에도 안정적인 모습을 보입니다. 오히려 과거와 비교했을 때 매출은 증가하는 데도 매출채권은 감소하는 모습을 보여주고 있습니다. 이는 매출채권이 현금으로 회수되는 기간이 점점 짧아지고 있다는 의미이며 당사의 현금흐름이 좋아지고 있다는 뜻입니다.

당기순이익이 증가하면 영업현금흐름도 비슷하게 증가하는 모습을 보여주고 있습니다. 다른 기업들과 비교했을 때 매커스의 장점은 유통업 특성상 대규모 설비투자가 필요하지 않다는 점입니다. 이익을 증가시키기 위해 추가 투자를 하지 않아도 되니 영업현금흐름이 그대로 잉여현금흐름으로 연결되고 잉여현금흐름은 장기적으로 주주환원에 활용될 가능성이 높다고 생각할 수 있습니다. 물론 현재는 자사주 매입에 좀 더 활용하는 듯 보입니다.

유형자산이 없어 설비투자가 필요없는 유통기업이 이익율이 높고 재고자산이나 매출채권 회전율이 높은 경우 높은 ROIC를 보여주게됩니다. 아래의 테이블을 보면 자본이나 자산을 기준으로한 ROE나 ROA도 나쁘지 않은 편이기는 하지만 다른 기업에서도 많이 보는 수준이라 한다면 ROIC는 19~20년을 제외하고는 50% 이상의 모습을 보여주고 있습니다. 이는 ROIC 계산식 중 분모 부분, 운전자본+유형자산에서 유형자산의 크기가 작기 때문에 가능한 수치라고 생각되며 그만큼 매커스가 효율적인 기업운영을 하고 있다는 의미로 볼 수 있습니다.

 

 

22년 기준으로 매커스는 장단기차입금(사채 포함)은 없습니다. 2016년에는 약간의 차입금은 있었으나 현금성자산 대비 차입금 비중을 보면 매우 안정적인 수준입니다. 캐펙스에 지출해야하는 현금이 없다보니 잉여현금은 차입금을 상환하는데에도 사용하는 것이라 생각됩니다.

 

👉 방산 및 우주, 자율주행 산업 성장

FPGA는 연평균 14.1%정도 성장할 것으로 예상되는 시장입니다. 왜냐하면 FPGA의 프로그래머블함이 새로운 로직 반도체를 계속해서 개발해야하는 요즘 시대에 매우 적합한 특성이기 때문입니다. 또한 자유로운 회로설계를 통해 범용 반도체보다 더 빠르고 전력소비를 덜하는 방식으로 설계를 할 수 있고 설치 후에도 회로 재설계를 통한 업데이트가 가능하다는 장점 때문에 수요처가 점점 확장되어가고 있는 추세입니다.

지금까지는 매커스의 주요 고객사를 살펴볼 때 FPGA가 통신장비나 메모리 반도체 테스트 장비, 엑스레이나 3D 검사장비에 주로 쓰였다고 할 수 있지만 최근에는 방산이나 우주항공, 자율주행 산업에서까지 FPGA의 수요가 점점 증가하고 있는 것으로 보입니다.

한화시스템에서 개발한 SAR위성이나 LIG넥스원, 코츠테크놀로지가 공동으로 개발한 SAR레이더는 FPGA가 활용된 대표적인 방산무기입니다. 위성의 소형화, 경량화를 위한 설계하면서도 성능은 저하되지 않게 하기 위해 활용하였습니다.

K-9 자주포로 유명한 대표적인 방산기업인 LIG넥스원과 주요 협력사인 코츠테크놀로지 같은 경우에도 FPGA를 많이 활용하고 이때문에 많은 기술자들을 채용하는 것으로 유명합니다. 특히 코츠테크놀로지 같은 경우에는 직원의 60%가 모두 개발자일 정도로 현대의 방산 산업은 반도체와 밀접한 관련을 맺고 있습니다.

IR담당자 통화를 통해 확인해보면 국내 메이저 방산업체에 직납하는 경우도 있고 대부분은 방산업체에 납품하는 업체와 거래를 하는 경우가 많다고 합니다. 이를 미루어볼 때 2021년 들어서 K2전차나 K-9 자주포, FA-50 등의 늘어난 방산 수주 효과가 해당 무기에 들어가는 장비를 제조하는 여러 기업을 통해서 낙수효과가 매커스까지 도달할 가능성이 충분히 있다고 볼 수 있습니다.

 

 

방산분야에서 FPGA의 활용도가 높아지는 이유는 무엇일까요. 현대 첨단 무기는 비싸기 때문에 새로운 장비를 계속 개발하는 거보다는 한번 출고된 장비를 계속 업데이트 및 수정을 하는 것이 효율적이기에 범용 반도체보다는 FPGA를 사용하게 되는거라 생각합니다.

또한 과거와 달리 군사무기는 점점 고도화되고 복잡화되고 있습니다. 날아다니는 피사체의 크기는 점점 작고 빨라지고 있는 만큼 레이더는 많은 물체를 인식하고 빠르게 판단을 해야하는데 이를 범용 반도체인 CPU로 처리하려고 하면 인식된 센서값을 읽는 작업을 순차적으로 하다보니 처리가 지연되는 현상이 발생하게됩니다. 그러나 FPGA의 경우에는 센서값을 한번에 병렬처리를 할 수 있게 되면서 여러 물체에 대한 처리가 속도가 빨라지게 되는 것입니다. 

 

 

이러한 장점 때문에 자율주행 기술이 발전하면서 ADAS에도 점차 활용되고 있는 추세입니다. ADAS 관련 업체인 만도는 당사의 고객사입니다. 아무래도 ADAS의 경우에도 방산과 유사하게 자동차 주행 중에 발생하는 모든 상황에 대해서 한번에 인식하고 한번에 처리해야하기 때문에 처리 속도가 빠른 병렬처리가 가능한 FPGA를 활용하는 것이 좀 더 유효합니다. 다만 만도의 경우에는 납품 레퍼런스가 있기는 하지만 매출에서 차지하는 비중에 아주 작은 수준이라고 합니다. 아마도 FPGA의 가격을 생각해본다면 아직까지는 높은 모델의 차량에 사용되는 ADAS 정도에만 사용되고 있기 때문이지 아닐까 싶습니다.

그러나 자율주행 기술이 발달할수록 더 많은, 그리고 더 높은 사양의 ADAS가 사용되야하는 것은 당연한 미래입니다. 만도의 경우에도 22년 말에 연식 변경되어 출시된 제네시스 G90모델 부터 자율주행 레벨 3수준의 시스템이 탑재되었습니다. 점점 자율주행 수준이 높아질 수록 제네시스 같은 고급 모델이 아니라 그 아래 단계의 범용 수준에서도 꽤 괜찮은 수준의 자율주행 시스템이 탑재되어질 가능성이 높으며 ADAS에서의 FPGA 수요 또한 증가될 것이라 생각됩니다.

 

 

 

 우주산업의 경우에도 향후 FPGA가 널리 활용될 가능성이 높습니다. 이미 자일링스의 경우 '20.5월 위성 애플리케이션을 위해서 초고 처리량과 대역폭을 제공하는 FPGA를 출시한 바 있습니다. 이 제품에서도 FPGA의 장점이 녹아있습니다. 우주 궤도 상에서도 회로 재설계가 가능하고 위성의 용도 특성상 지구에서 관측되는 날씨나 이미지 분류에 있어서 처리량이나 처리 속도가 우수하기 때문입니다. 특히 위성은 한번 쏘아 올리고 나면 다시 지구로 회수하기가 불가능에 가까운데 궤도 상에서도 재설계가 가능하다는 점은 큰 장점이라고 생각됩니다.

국내 우주 산업 관련 기업 중 매커스의 고객사라 할 수 있는 기업은 쎄트렉 아이입니다. 쎄트렉아이는 위성시스템과 위성에 사용되는 전자광학카메라를 제조하는 기업입니다. 계속해서 말하고 있지만 FPGA가 가장 많이 활용되고 활용될 수 있는 분야는 다수의 이미지 처리 및 분석이라고 생각됩니다. 그렇기 때문에 위성에 장착되는 광학카메라를 제조하는 기업 입장에서 FPGA 채용률이 증가하는 것은 당연하다고 생각합니다. 

 

FPGA의 장점은 프로그래머블, 제품을 받은 이후에 원하는 대로 재설계할 수 있다는 점이지만 아이러니하게도 이러한 장점 때문에 대량생산이 불가능하다는 한계점이 있다고 생각합니다. FPGA를 설명할 때 함께 많이 언급되는 ASIC은 주문형 반도체라고 불리며 CPU 같은 범용 반도체와 달리 특정 목적을 가장 효율적으로 달성할 수 있게끔 설계되는 반도체입니다.

일반적으로 가장 널리 알려져있는 ASIC 반도체는 애플의 M1과 테슬라의 DoJo입니다. 기존의 CPU나 GPU로는 본인들이 원하는 수준을 구현할 수 없다보니 IOS에서나 테슬라 자동차에서 성능이 최적화될 수 있는 반도체를 직접 개발한 것입니다. 

그렇다면 다 ASIC을 사용하지 왜 GPU나 FPGA를 사용하냐고 할 수도 있습니다. 왜냐하면 시간과 비용의 문제 때문입니다. ASIC 반도체를 개발하는 데는 보통 1년 이상의 투자 기간이 소요되며 비용도 많이 투입되기 때문에 웬만한 기술과 자금력을 가진 기업이 아니라면 ASIC 개발에 뛰어들기는 쉽지가 않습니다. 그리고 개발에 착수한다하더라도 그 과정에서 수많은 시행착오를 거칠 수밖에 없습니다.

이러한 시행착오가 처음부터 ASIC을 설계하는 과정에서 발생하면 시간과 비용 측면에서 비효율적이기 때문에 그 전 단계에서는 보통 FPGA를 주로 사용하는 것입니다. FPGA에는 어느 정도 로직이 구현된 상태에서 납품을 받으면 기업이 원하는 수준을 시험해보면 자유롭게 프로그래밍할 수 있기 때문에 비용이나 기간 측면에서 ASIC보다 장점이 있기 때문입니다.

그러나 이 부분에 FPGA의 한계가 있다고 생각합니다. FPGA 시장이 장기적으로는 성장할 가능성이 높겠지만 그럼에도 성장성에 한계가 도출되는 부분입니다. 아무리 FPGA의 수요가 증가한다고 하더라도 결국은 ASIC으로 넘어가기 위한 중간 단계에 머물수 밖에 없어서 최종적으로 대량 생산 단계로 넘어갈 수 없다는 것입니다.

대량 생산 단계로 넘어갈 수 없다는 것은 개발 과정 같은 중간 단계에서만 수요가 발생한다든지 아니면 다품종 소량 생산 제품에만 활용될 수 있다는 것을 의미합니다. ASIC의 경우 개발단계에서는 FPGA에 비해 비싸지만 개발 완료 후 대량생산체제에 들어가면 생산단가가 오히려 FPGA보다 낮아지게 됩니다.

이러한 한계점을 배경에 두고 앞서 얘기한 방산, 자율주행, 우주 산업에서의 성장을 다시 한번 본다면 여러 고민점이 발생합니다. 어떠한 기업이 당사 제품에 현재는 FPGA를 활용하고 있지만 시장이 커지고 요구 수준이 높아져서 ASIC 반도체를 개발해야할 필요성을 느끼게 된다면, 그리고 개발에 성공한다면 그때부터 그 제품에 대한 FPGA에 대한 수요가 사라질 수밖에 없는 구조인 것입니다.

물론 아직은 먼 미래의 일이기도 하고 ASIC 반도체는 쉽게 개발할 수 있는 반도체가 아닙니다. 그리고 FPGA 시장은 이제 개화단계이기에 연 14% 이상의 성장을 기대하는 시장이기도 하기에 과도하기 리스크를 받아들일 필요는 없지만 FPGA 반도체의 본질적은 한계가 있음은 투자자로써 염두에 두어야하는 문제입니다.

매커스는 발행주식의 30%가 자사주이기 때문에 밸류에이션을 해보기 전에 시가총액 계산시 자사주를 포함시킬지, 제외시킬지에 대한 고민을 먼저 해보아야합니다. 일반적으로는 자사주도 포함을 해서 시가총액을 계산하는데 그 이유로는 일반적으로 국내 기업들은 자사주를 매입하고 난 이후에도 시장에 언제든지 출현할 가능성이 있기 때문에 굳이 자사주를 제외하고 시가총액을 계산하지 않는 것입니다.

다만 매커스의 경우 미래에 자사주 소각 계획은 없지만 경영권 방어 목적으로 자사주를 매입하는 경향이 크기 때문에 나중에라도 시장에 출현할 가능성은 적다고 판단되어 시가총액 계산시 자사주를 제외하는 방식으로 밸류에이션을 해보고자 합니다. 

전체 발행주식수 16,163,092주에서 자사주 4,915,752주를 제외한 후 현재(3.22.) 주가를 곱하면 현재 시가총액은 1,157억원으로 계산됩니다. 22년 순이익(지배) 221억과 지배자본총계 934억을 통해 밸류에이션을 해보면 PER 5.2 / PBR 1.2 수준으로 계산됩니다. 

 

 

PER 밸류의 밴드하단은 3.9, 최근 5년간 평균은 8.2 수준입니다. PBR 밴드의 저점은 1 수준이며 최근 5년간 평균 1.1 수준으로 현재 밸류만 놓고 보면 저점 부근에 있다고는 생각되지만 그렇다고 해서 엄청나게 저평가되어있다고 보이지는 않습니다. 다만 FPGA 시장의 성장성을 감안할 때 매커스의 실적은 꾸준히 성장할 가능성이 높으며 미래 밸류는 꾸준히 낮아질 가능성이 높습니다.

매커스와 같이 꾸준하게 성장하는 기업의 매출을 예상하는 일반적인 방법은 평균 매출상승률을 활용하는 방법입니다. 좀 더 평균에 가까운 수치를 얻기 위해 시계열을 늘려 2014년부터의 매출액 상승률을 가지고 계산해보면 평균 17%의 매출 성장률을 보여주고 있습니다. 이를 통해 계산해보면 2023년 예상 매출액은 2,266억원입니다.

 

또 한 가지 매출을 예상해볼 수 있는 방법은 매출채권의 평균 증가율과 매출액 대비 매출채권 비중을 활용하는 방식입니다. 매출채권의 평균 증가율은 19.4%이며 매출채권 회전율이 증가하기 시작했던 2018년부터의 매출액 대비 매출채권 평균 비중은 7.7입니다. 이를 통해 계산해보면 23년도 예상 매출채권은 308억원이며 예상 매출액은 2,371억원 정도로 계산됩니다.

매출액 상승률과 매출채권 상승률 두 지표를 활용해서 계산해보면 23년 매출은 대략 2,300억대로 계산이 됩니다. 다만 매커스의 매출액 추이를 보면 비메모리 반도체 유통 업체지만 메모리 반도체 싸이클을 타는 것으로 보이며 이유는 매커스의 주 고객사(매출비중 40%)가 메모리 반도체 테스트 업체이기 때문입니다. 23년 반도체 제조기업 캐펙스는 감소할 전망이며 당사의 주요 고객사인 와이아이케이와 엑시콘 또한 각각 '22.8월, '22.12월을 끝으로 수주계약 공시가 없는 상태로 23년 매출이 전년 대비 크게 증가하지 못할 것이라 생각합니다.

그렇기 때문에 매출액과 매출채권을 통해 예상되는 23년 매출액에서 보수적으로 10% 정도 감액을 한다면 23년 예상 매출액은 약 2,070억원입니다. 2014년부터의 평균 영업이익률은 11.4% 수준이지만 매커스의 재무제표가 17년도 이후부터 꾸준히 두자리수 영업이익률을 보여주었다는 점도 고려하여 23년 영업이익률은 22년보다는 낮은 13%로 가정했습니다.

영업이익률 13%에 법인세 25% 감안하여 계산되는 23년 당기 순이익은 202억원입니다. 여기에 다른 자본조정사항은 고려하지 않고 22년 현금배당성향 6.1%로 계산한 배당금 정도만 이익잉여금에서 감액된다고 가정하여 계산한 값입니다. 

PER 5.7 / PBR 1.0 수준으로 22년보다 당기순이익이 약간 감소할 것으로 예상되지만 그럼에도 PBR 밸류 하단에 위치해있어 밸류 메리트가 있는 상황이라 생각됩니다. 여기에 매커스의 평균 PER인 8 수준을 타깃 PER로 가정하면 23년 주가는 14,300원으로 계산됩니다. 다만 23년 반도체 업황이 불확실하고 설비투자는 감소하고 있는 추세를 감안하여 다시 한번 보수적으로 10% 감액하여 목표주가는 12,900원으로 설정하고자 하며 현재 주가 대비 25.9% 업사이드가 있다고 보입니다.