[Market Watch]옥석 가리는 투자자들…5월 첫 수요예측 '엇갈린 투심'모니터랩·씨유박스, 맞대결에서 희비 교차…유통물량과 시장상황 차이 원인으로 꼽혀
안준호 기자공개 2023-05-12 07:23:24
이 기사는 2023년 05월 09일 14:51 thebell 에 표출된 기사입니다.
코스닥 상장을 추진 중인 모니터랩과 씨유박스가 기관 수요예측에서 상반된 성적표를 받았다. 모니터랩은 올해 들어 세 번째로 높은 흥행을 기록하며 공모가를 밴드 최상단에 확정했다. 반면 씨유박스는 수요예측 경쟁률이 두 자릿수에 그쳤다.공모 구조와 시장 상황의 차이가 희비를 갈랐다는 평가가 나온다. 씨유박스의 경우 상장 직후 유통 가능한 물량이 50%에 가까웠다. 주력 부문인 얼굴 인식 시스템 분야에 국내외 경쟁사가 다수 존재한다는 점도 참여를 꺼리게 만든 요인으로 꼽혔다.
◇모니터랩, 수요예측 경쟁률 1715대 1…씨유박스 두 자릿수에 그쳐
금융감독원 전자공시시스템에 따르면 모니터랩은 지난 3~4일 진행한 수요예측 결과 공모가를 희망범위(7500~9800원) 상단인 9800원으로 확정했다. 총 1823개 기관이 참여하며 최종 경쟁률은 1715.4대 1로 나타났다. 올해 진행된 기업공개(IPO) 사례 중 마이크로투나노, 나노팀에 이어 세 번째로 높은 수준이다.
전체 참여 건수 가운데 약 48%가 밴드 상단을 초과한 가격을 써냈다. 상단을 제시한 건수 비중도 44%에 달했다. 하단 가격에 참여한 기관은 2곳에 불과했다. 가격을 제시하지 않은 기관까지 합한다면 기관 대부분이 상단 이상에 참여했다고 볼 수 있다.
2005년 설립된 모니터랩은 웹 방화벽이 주력 제품인 보안 전문 기업이다. 주된 수입원은 네트워크 보안 분야에서 발생하지만 공모 과정에서는 클라우드 기술을 전면에 내세웠다. 기업가치 산출 과정에서 오는 2025년 클라우드 관련 매출 비중이 50%까지 증가할 것으로 가정했다.
모니터랩은 지난 2016년 서비스형 소프트웨어(SaaS) 형태의 보안 솔루션 '아이온 클라우드'를 출시했다. 이른바 서비스형보안(SECaaS) 분야에서는 국내 시장에서 선두주자로 꼽힌다. 증권업계 관계자는 "기술특례상장 기업이지만 이미 흑자를 기록하고 있고, SECaaS 사업이 이미 매출을 올리고 있다는 점이 매력적"이라고 평가했다.
반면 같은 기간 수요예측을 진행한 씨유박스는 경쟁률이 두 자릿수에 그쳤다. 총 578개 기관이 참여해 86.4대 1의 경쟁률을 기록했다. 대부분 하단 이하로 가격을 써내며 최종 공모가는 주당 1만5000원으로 확정했다. 공모가 범위(1만7000~2만3200원) 하단에 못 미치는 수준이다.
참여 건수 기준 약 72% 가량이 밴드 하단인 1만7200원 미만의 가격을 써냈다. 한 자산운용사 관계자는 "수요예측 분위기를 고려하면 하단보다 소폭 낮은 수준에서 공모가를 확정한 것도 '선방'으로 보인다"며 "대체적으로 고평가된 가격이라는 의견이 많았다"고 설명했다.
◇유통 물량·시장 상황 등에서 엇갈린 평가
씨유박스와 모니터랩은 유사한 방식으로 기업가치를 산출했다. 기술특례 트랙을 선택한 기업들인 만큼 미래 추정 실적을 활용해 공모가를 계산했다. 추정 시점도 오는 2025년으로 동일하다. 다만 공모 구조와 업황 등의 차이가 상이한 결과로 이어졌다는 평가다.
씨유박스는 상장 직후 유통 가능한 주식이 약 49%에 달했다. 통상적인 IPO에서 적게는 20%에서 많게는 30% 수준으로 유통 물량을 설정한다는 점을 고려하면 상당한 수치다. 수급 측면에서 약점이 있는 만큼 참여를 꺼린 기관들이 있었던 것으로 풀이된다.
시장 환경에서도 차이가 있었다. 모니터랩은 사이버 보안 기업 가운데 독보적인 클라우드 보안 경쟁력을 보유했다. 이와 달리 씨유박스는 주력 분야인 안면 인식에서 국내외 유사 기업이 존재한다. 경쟁 구도를 피하기 어려운 만큼 성장 잠재력에 의구심을 품은 기관들이 있었던 것으로 풀이된다.
한 자산운용사 관계자는 "유럽 시장은 프랑스 아이데미아(Idemia), 아시아 시장은 일본 NEC와 경쟁을 해야 하는데 공공기관 대상 B2G 시장이라 성장성에 제한이 있을 것 같다"며 "국내에서 유사한 사업을 영위하는 알체라와 비교하면 인공지능(AI) 기술을 본격적으로 활용한 시점도 상대적으로 늦다고 판단했다"고 설명했다.
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