📈 CAGR

CAGR(연평균성장률) 쉽게 이해하기

마지막 업데이트: 2026-06-01

1. 가게 매출이 3년 만에 2배가 됐다

작은 가게를 하나 인수하려 합니다. 장부를 보니 매출이 3년 만에 딱 2배가 됐습니다. 매도자는 "매년 무섭게 크는 가게"라고 합니다. 그런데 "매년 몇 %씩" 큰 건지는 적혀 있지 않습니다. 이 한 줄을 직접 구해야, 옆 가게와 비교도 하고 앞으로의 성장도 가늠할 수 있습니다. 답을 외우는 대신, 손으로 직접 잡아 보겠습니다. 그리고 이 가게에서 손으로 잡을 그 값이, 바로 당신이 어디선가 막혔던 그 CAGR(연평균성장률)입니다.

1.1 "3년에 2배"를 "매년 몇 %"로 되돌린다

처음엔 단순하게 생각하기 쉽습니다. 2배면 100% 늘었으니 3년으로 나눠 매년 33%? 하지만 이건 틀립니다. 성장은 더해지는 게 아니라 곱해지기 때문입니다. 첫해 키운 매출 위에 둘째 해가 또 곱해지고, 그 위에 셋째 해가 또 곱해집니다. 그래서 우리는 "매년 똑같은 비율로 곱했을 때 3년 뒤 2배가 되는 그 비율"을 찾아야 합니다.

비율을 모르니 직접 곱해서 더듬어 봅시다. 처음엔 25%로 잡아 1.25를 세 번 곱해 보니 약 1.95배, 2배에 살짝 못 미칩니다. 그럼 조금 올려 26%로 1.26을 세 번 곱해 보면 약 2.00배, 정확히 들어맞습니다. 정답을 외운 게 아니라, 값을 넣어 보며 2배가 되는 비율을 좁혀 찾은 것입니다.

이 가게의 "매년 평균 성장률"은 33%가 아니라 약 26%입니다. 100%를 3으로 나눈 33%로 봤다면, 있지도 않은 성장을 매년 7%p씩 얹어 본 셈입니다. 단순 나눗셈으로 매년 33%를 가정하면 3년 뒤 2배가 아니라 약 2.35배가 나옵니다. 곱셈을 무시한 대가입니다.

1.2 시작과 끝만 같으면, 중간이 어떻든 같은 값이다

여기서 한 가지를 짚어야 합니다. 방금 구한 26%는 "매년 정확히 26%씩 자랐다"는 뜻이 아닙니다. 실제 이 가게는 첫해 폭발하고 둘째 해 주춤하고 셋째 해 다시 뛰었을 수 있습니다. 우리가 구한 건 그 들쭉날쭉을 다 뭉개고 "결과적으로 매년 26% 속도였던 셈"이라는 평균값입니다.

서울에서 부산까지 400km를 4시간에 갔다면 평균 시속 100km/h입니다. 시내에서 60(1시간, 60km), 고속도로에서 150(2시간, 300km), 다시 시내에서 40(1시간, 40km)으로 달렸어도, 합치면 4시간에 400km라 평균은 100입니다. 출발점과 도착점, 걸린 시간만 같으면 평균 속도는 같습니다.

우리가 가게에서 구한 26%도 이 "평균 속도"입니다. 출발점(시작 매출)과 도착점(3년 뒤 매출)만 보고, "매년 이 속도로 자랐다면"을 역산한 값이죠. 중간에 아무리 들쑥날쑥해도, 시작과 끝만 같으면 이 값은 같습니다.

• 평균 속도(이 글의 주인공): 출발점과 도착점만 본다. 중간 과정은 무시
• 실제 속도(YoY, 전년 대비): 매 구간(매년)의 실제 속도를 본다
• 결론: "결과적 평균"이지, "매년 이 속도로 자랐다"가 아니다

1.3 단순 평균이 거짓말하는 순간

곱셈으로 풀어야 한다는 게 왜 중요한지, 극단적인 가게로 확인해 봅시다. 첫해 매출이 +100% 폭발했다가, 둘째 해 -50% 반토막 난 가게가 있습니다.

단순 평균을 내면 (+100% −50%) ÷ 2 = +25%, 매년 25%씩 성장한 멀쩡한 가게처럼 보입니다. 그런데 실제 매출을 따라가 보면 $100 → $200 → $100, 출발점으로 정확히 돌아왔습니다. 성장은 0이었습니다.

단순 평균은 변동성이 클수록 실제보다 성장을 과대하게 부풀립니다. 1.1에서 곱셈으로 잰 26%, 그리고 여기서 곱셈으로 잰 0%가 정직한 답입니다.

2. 방금 잰 게 CAGR이다

가게에서 손으로 잡은 그 "매년 평균 성장률"이 바로 CAGR입니다. 1.1에서 3년에 2배를 매년 26%로 되돌린 것, 1.3에서 들쭉날쭉을 곱셈으로 0%라 잰 것이 전부 CAGR을 계산한 것이었습니다.

2.1 공식: 끝값을 시작값으로 나누고, 기간으로 뿌리를 뽑는다

1.1에서 한 일을 식으로 적으면 한 줄입니다. 끝값을 시작값으로 나눠 "몇 배"인지를 구하고, 그 배수에 기간만큼 뿌리를 씌워 "매년 몇 배씩"으로 되돌린 뒤, 1을 빼 성장률만 남깁니다.

여기서 "뿌리를 씌운다"가 바로 1.1에서 한 곱셈을 거꾸로 푸는 일입니다. 1.1에서 매년 1.26을 세 번 곱해 2배를 만들었으니, 거꾸로 2배에서 세제곱근을 뽑으면 "매년 몇 배였는지"가 나옵니다. 세 번 곱한 것을 한 번으로 되돌리는 게 세제곱근이고, n년이면 n제곱근(= 1/n 제곱)입니다.

가게 사례를 이 식에 넣으면 똑같이 나옵니다. (2배)의 1/3 제곱에서 1을 빼면 약 26%, 우리가 손으로 곱해 맞춘 그 값입니다.

2.2 산술평균과의 차이: 기하평균이라 정직하다

CAGR은 더하는 평균(산술평균)이 아니라 곱하는 평균(기하평균)입니다. 1.3의 가게가 정확히 이 차이를 보여줬습니다.

3. 현실에서 CAGR을 읽는다

손으로 잰 CAGR을 실제 기업과 시장에 대보면, 가게에서 본 두 가지가 그대로 살아납니다. 시작과 끝만 본다는 성질이 "어디서 끊느냐"의 함정을 낳고, 곱셈이라는 성질이 작은 시작값을 만나면 숫자를 폭발시킵니다.

3.1 같은 기업인데 CAGR이 2배 차이난다

📈NVDA엔비디아 매출 CAGR은 2년 기준 88%, 9년 기준 47%입니다(그 중간인 4년은 68%). 같은 기업인데 기간을 어떻게 잡느냐에 따라 성장률이 2배 차이납니다. 기간 없는 CAGR은 의미가 없습니다.

2년 CAGR 88%만 보면 "매년 거의 2배씩 커지는 기업"입니다. 9년 CAGR 47%로 보면 "매년 1.5배씩 커지는 기업"입니다. "2배"와 "1.5배"는 투자 판단이 달라집니다. 왜 이런 일이 생길까요. 1.2에서 본 "시작과 끝만 본다"는 성질 때문입니다. 어디를 시작으로 끊느냐가 답을 바꿉니다.

• 짧은 기간(2년): 최근 AI 폭발기만 반영. 가장 높은 CAGR
• 긴 기간(9년): 성장 초기 + 정체기 + 폭발기 모두 포함. 평균화되어 낮아짐
• 투자 판단: "앞으로도 88%로 갈 수 있나?"와 "장기적으로 47%가 실력인가?"는 전혀 다른 질문

3.2 CAGR을 읽는 법: 세 가지를 확인한다

CAGR을 볼 때 세 가지를 확인하세요. 기간이 몇 년인가, YoY와 괴리가 있는가, 시작점이 비정상적이지 않은가.

YoY vs CAGR: 언제 뭘 쓰는가

YoY(Year-over-Year, 전년 대비)는 직전 1년과 비교하는 단기 모멘텀 지표입니다. CAGR은 3~10년 기간의 장기 추세를 보여줍니다. 둘 다 필요합니다. YoY만 보면 일시적 급등/급락에 흔들리고, CAGR만 보면 최근 변화를 놓칩니다.

기간 선택 원칙

• 비교할 때는 반드시 같은 기간을 사용합니다 (A기업 3년 vs B기업 5년은 불공정)
• 짧은 기간(1~2년)의 CAGR은 YoY와 동일하므로 의미가 없습니다. 최소 3년 이상
• 너무 긴 기간(10년+)은 현재 사업 구조와 무관한 과거가 포함될 수 있습니다
• 적정 기간: 3~5년 (최근 사업 주기를 포착하면서도 일시적 변동을 평활화)

CAGR 판단 기준

3.3 실제 기업·시장에서 보는 CAGR

같은 기업도 기간에 따라 CAGR이 2배 차이나고, 비슷한 CAGR이라도 내부 궤적이 전혀 다릅니다.

NVDA: 기간에 따라 2배 차이

2년 CAGR 88%를 보고 "앞으로도 매년 88% 성장"이라 가정하면 위험합니다. 9년 CAGR 47%가 장기 실력에 가깝습니다. 하지만 47%도 반도체 업종에서는 경이로운 수준입니다(반도체 전체 시장 CAGR 10% 미만).

PLTR: 안정적인 CAGR

📈PLTR팔란티어는 3년 CAGR과 5년 CAGR이 거의 동일(33%)합니다. 일관된 성장 궤도입니다. NVDA처럼 기간에 따라 2배 차이나는 기업과 대비됩니다. 안정성 자체가 강점입니다.

시장 TAM CAGR: 리서치 기관마다 다르다

같은 "AI 반도체" 시장인데 기관마다 CAGR이 15%~29%로 2배 차이납니다.

시장 정의 범위(AI 전용 칩 vs AI 적용 반도체 전체)와 전망 기간이 다르기 때문입니다. TAM CAGR을 인용할 때는 반드시 기관명 + 기간 + 시장 정의를 함께 확인하세요.

출처: Precedence Research, Grand View Research, ABI Research, Statista

3.4 흔한 함정 3가지

함정 1: "좋은 구간만 골라서 CAGR을 보여준다" (체리피킹)

기업 IR이나 리서치 보고서가 제시하는 CAGR을 액면 그대로 신뢰하는 것은 위험합니다. 1.2에서 본 "시작과 끝만 본다"는 성질을 역이용해, 시작점을 바닥(저점)에서 잡으면 CAGR이 인위적으로 높아집니다.

예를 들어 NVDA의 시작점을 1년만 바꿔도 CAGR이 32%p 차이납니다.

• FY2023(AI 이전 저점) → FY2026: CAGR 100%+
• FY2022(정상) → FY2026: CAGR 68%

확인법: 시작점이 비정상적 저점(또는 고점)이 아닌지 확인하세요. 최소 2개 이상 기간으로 교차 검증하세요.

함정 2: "CAGR 200%! 초고성장!" (기저효과)

높은 CAGR을 무조건 강한 성장으로 해석하는 것은 위험합니다. 1.1에서 본 곱셈의 성질 때문에, 시작값이 극도로 작으면 작은 절대 증가에도 CAGR이 폭발합니다.

• 스타트업: $1M → $8M (3년) = CAGR 100%
• 빅테크: $100B → $200B (3년) = CAGR 26%

CAGR 100%가 "더 잘 성장하는 기업"을 의미하지 않습니다. 절대 규모가 $8M vs $200B입니다.

함정 3: "마이너스 후 반등을 성장이라 부른다"

매출이 -50% 떨어졌다가 +100% 회복하면 "CAGR +100% 성장"일까요? 1.3의 반토막 가게가 바로 이 경우였습니다.

• 매출: $100B → $50B(1년차, -50%) → $100B(2년차, +100%)
• YoY 2년차: +100% ("폭발 성장!")
• CAGR 2년: ($100B/$100B)^(1/2) - 1 = 0% (제자리)

CAGR이 정직하게 "제자리"라고 알려줍니다. 이때는 CAGR이 YoY보다 유용합니다.