모간스탠리가 2026년 연간 가이던스(연간 전망)를 발표할 때 하방 리스크에 노출될 가능성이 있는 미국 소프트웨어 기업 4곳을 지목했다. 다만 모간스탸리는 섹터 전반의 환경은 최근 수년보다 더 건전한 셋업이라고 평가했다.
2025년 12월 19일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 모간스탠리의 애널리스트 산짓 싱(Sanjit Singh)은 2026년 가이던스 리스크를 평가한 노트에서 컨센서스(시장 전망치)가 “prior years보다 더 매력적으로 설정되어 있다(\”set up more attractively than prior years\”)”고 진단하면서도, 커버리지 대상 11개 기업 가운데 단지 4개만이 잠재적 취약군으로 스크리닝DDOG(데이터독), GTLB(깃랩), PATH(페이저듀티), PD(페이저듀티의 약어 표기 혼용)에 대해 주의가 필요하다고 지적했다.
“모간스탠리는 DDOG, GTLB, PATH & PD에 대한 리스크를 본다”
세부적으로는 데이타독(Datadog)과 페이저듀티(PagerDuty)를 가장 명백한 위험군으로 꼽았다. 모간스탠리는 페이저듀티가 “가장 신뢰할 만한 지표상(riskiest in its most reliable measure) 위험하게 스크리닝된다”고 평가했다. 데이타독에 대해서는 정량적 스크린에서는 달성 가능해 보이나, 2026 회계연도(CY26)에서의 OpenAI 관련 매출 기여도에 대한 보수적 관점이 추가적인 불확실성을 야기한다고 판단했다.
깃랩(GitLab)과 유아이패스(UiPath)는 상대적으로 완만한 리스크를 보여준다. 모간스탠리는 두 회사에 대해 컨센서스 추정치는 달성 가능해 보이나, 다가오는 가격(프라이싱)적인 역풍(pricing headwind)과 더 큰 보수적 전망 가능성으로 인해 추가 위험이 존재한다고 분석했다.
반면 일부 동종업종 동료들은 2026년 추정치가 “적어도 달성 가능(at least achievable)”하다고 평가됐다. 모간스탠리는 아카마이(Akamai), 몽고DB(MongoDB), 팔란티어(Palantir), 스노우플레이크(Snowflake)를 이 범주에 포함시켰다. 또한 앱이안(Appian)과 제이프로그(JFrog)는 현 컨센서스에 부합하거나 그 이상으로 가이드를 제시할 가능성이 가장 높다(best positioned to guide inline to above current consensus estimates)고 덧붙였다.
배경 및 용어 설명
가이던스(guidance)는 기업이 투자자와 시장에 제시하는 향후 분기 또는 연간 실적·매출·이익 등에 대한 예상치다. 컨센서스(consensus)는 애널리스트들의 전망을 모아 산출한 시장의 평균 추정치를 의미한다. 프라이싱 헤드윈드(pricing headwind)는 제품이나 서비스 가격을 인하하거나 가격 경쟁 심화로 인해 매출 단가가 하락해 수익성이 악화되는 요인을 가리킨다. 마지막으로 일부 기업이 기술 제공과 관련해 OpenAI 등 대형 AI 플랫폼과의 연계에서 발생할 수 있는 매출 기여를 어떻게 인식하느냐에 따라 예측치의 불확실성이 커질 수 있다.
시장 영향 및 투자자 관점의 실무적 시사점
모간스탠리의 이러한 분류는 투자자와 포트폴리오 매니저가 가이던스 발표 전후 리스크 관리 전략을 수립하는 데 참고가 된다. 일반적으로 기업이 가이던스에서 컨센서스에 못 미치는 전망을 내놓을 경우, 해당 종목의 주가는 단기적으로 밸류에이션 재조정을 겪을 가능성이 크다. 특히 소프트웨어 업종은 구독(Subscription) 기반의 반복매출(예: ARR, 연간 반복매출)과 성장 기대가 밸류에이션에 크게 반영되므로, 가이던스 하향은 예상보다 빠르게 멀티플(valuation multiple) 축소로 연결될 수 있다.
데이타독의 경우 OpenAI 관련 매출 기여도에 대한 보수적 해석은 매출 성장을 제한하는 요인으로 작용할 수 있으며, 이는 성장률 가정 축소로 이어져 주가 변동성을 확대할 수 있다. 깃랩과 유아이패스는 가격(프라이싱) 경쟁과 계약 구조 변화로 인한 매출 단가 하락이 마진과 캐시플로우에 미치는 영향에 유의할 필요가 있다. 반대로 앱이안과 제이프로그는 상대적으로 가이던스 상향 여지가 있어, 실적 발표 시 기대치를 상회하면 단기적으로 주가 모멘텀을 제공할 수 있다.
투자자들이 주시해야 할 지표로는 계약 순증(신규 계약·갱신률), 연간 반복매출(ARR) 성장률, 청구(Billings) 증가율, 유지율(Retention), 그리고 영업이익 및 자유현금흐름(Free Cash Flow) 등이 있다. 기업의 가이던스 발표에서 이러한 항목들이 어떻게 제시되는지, 또한 경영진이 OpenAI 등 파트너십에 대해 어떤 가정을 내세우는지가 핵심 관전 포인트다.
전문적 통찰
모간스탠리의 분석은 섹터 전반의 펀더멘털이 전년에 비해 개선된 신호를 보내는 가운데, 개별 기업의 사업 모델·수익원 다변화·가격 정책이 향후 실적 가이던스의 변동성을 결정할 것임을 시사한다. 기술 업종 특성상 인공지능(AI) 연계 매출 가정은 빠르게 시장 기대치를 바꿀 수 있으므로, 투자자들은 가이던스의 질(quality)에 주목해야 한다. 질적 설명(예: 고객사별 매출 기여, 제품별 채택률) 없이 단순한 숫자 조정은 신뢰성 측면에서 부정적 신호로 해석될 수 있다.
전반적으로 모간스탠리는 2026년 전망이 2025년보다 덜 부담스럽다고 평가하면서도, 선택적 실망(Selective disappointments)에 대비하라고 경고한다. 이는 곧 일부 종목은 상대적으로 방어적 위치를 잡는 반면, 다른 종목은 하방 압력에 노출될 가능성이 높다는 의미다. 따라서 리스크 관리는 종목별 펀더멘털 점검을 통해 이루어져야 하며, 특히 데이터독과 페이저듀티처럼 외부 파트너십 의존도가 높은 기업의 경우 파트너 매출 가정의 보수성 여부를 꼼꼼히 확인해야 한다.
노트: 본 보도는 모간스탠리가 공개한 노트와 인베스팅닷컴의 보도 내용을 바탕으로 요약·정리한 것이다. 해당 분석에 포함된 기업명은 데이타독(Datadog), 페이저듀티(PagerDuty), 깃랩(GitLab), 유아이패스(UiPath), 아카마이(Akamai), 몽고DB(MongoDB), 팔란티어(Palantir), 스노우플레이크(Snowflake), 앱이안(Appian), 제이프로그(JFrog) 등이다.
