Macro Trader

Threefold Forge: 'More Capex, More Volatility' AI 설비투자는 아직 과소추정돼 있고, 시장은 투자 둔화보다 투자 과열을 먼저 가격에 반영해야 한다 핵심은 AI 설비투자가 줄어드느냐가 아니라, 시장 예상보다 더 오래 커지느냐다. 컨센서스는 하이퍼스케일러 설비투자가 2026년 7,570억달러로 84% 증가한 뒤, 2027년 9,200억달러로 22% 증가에 그칠 것으로 본다. 그러나 최근 클라우드 수요와 수주잔고는 이 감속 가정이 지나치게 보수적일 가능성을 보여준다. 구글 클라우드와 AWS의 합산 백로그는 6개월 전 3,580억달러에서 8,320억달러로 급증했고, 토큰 소비는 2030년까지 24배 확대될 것으로 추정된다. 과거 철도, 자동차, 전기모터 확산기처럼 신기술 투자 충격이 GDP의 2~3%까지 올라간다면 2027년 AI 설비투자는 1조달러를 넘을 수 있다. 시장은 AI 투자 둔화가 아니라, 투자 연장의 이익 레버리지를 아직 덜 반영했다. 문제는 자금 조달 능력이 아니라 병목과 밸류에이션이며, 투자 증가가 곧 안정적 상승을 뜻하지는 않는다 하이퍼스케일러의 재무 여력은 아직 충분하다. 이들의 순차입금/EBITDA는 0.4배에 불과하고, 이론상 AA급 신용등급을 유지하면서도 막대한 추가 차입 여력이 있다. 신용시장의 단일 발행자 한계와 시장 흡수력 때문에 4대 하이퍼스케일러의 추가 투자등급 채권 발행 여력은 약 4,500억달러로 보는 것이 현실적이지만, 달러 외 채권, 프로젝트 파이낸스, 민간 인프라 자금, 현금, 지분 발행까지 동원하면 설비투자 자체가 자본 부족으로 멈출 가능성은 낮다. 더 큰 제약은 메모리, 전력, 데이터센터 노동력, 물리적 건설능력이다. 따라서 투자 사이클은 길어질 수 있지만, 그 과정에서 비용과 희석, 투자수익률 논쟁이 함께 커진다. AI 설비투자는 주가의 엔진이면서 동시에 변동성의 연료다. AI 인프라 주식은 이익이 끌고 왔지만, 최근에는 가격이 이익을 앞지르며 변동성의 조건을 만들고 있다 AI 인프라 복합체의 상승은 대부분 이익 상향에서 출발했다. 그러나 최근 구간에서는 일부 영역에서 가격 상승이 이익 개선을 앞서기 시작했다. AI 인프라 주식의 중위 주가수익비율은 26배까지 올라 ChatGPT 이후 최고 수준에 근접했고, AI 관련 종목 간 수익률 표준편차는 2분기 53%p로 확대돼 가장 넓은 분산을 보이고 있다. 메모리와 하이퍼스케일러는 아직 이익이 가격을 뒷받침하는 편이지만, 광네트워킹, 전력, 일부 반도체 장비 영역은 포지셔닝과 밸류에이션 부담이 더 크다. 여기에 레버리지와 옵션 사용이 늘면 작은 실망도 급격한 되돌림으로 확대된다. 결국 AI 인프라의 방향은 여전히 위쪽일 수 있지만, 그 경로는 더 이상 매끄럽지 않다. 상승장이 끝난 것이 아니라, 깨끗한 상승장이 끝난 것이다. Insight 이 보고서의 투자 결론은 단순한 AI 롱이 아니다. 설비투자는 더 커질 수 있고, 이는 메모리, 전력, 네트워크, 냉각, 반도체 공급망에 추가 이익을 만든다. 그러나 시장은 이제 “얼마나 더 쓰느냐”만 보지 않고 “그 돈이 얼마를 벌어오느냐”를 묻기 시작했다. 기업 AI 도입도 아직 초기다. 미국 기업의 AI 채택률은 약 19.5%이고, 실적 발표에서 AI 생산성을 언급한 기업은 54%지만, 구체적 사용 사례를 수치화한 기업은 11%, 이익 영향을 수치화한 기업은 2%에 그친다. 소프트웨어는 더 민감하다. S&P500 가치의 약 75%, 대형 소프트웨어 가치의 85%가 장기 말단가치에 묶여 있어 작은 성장률 및 마진 가정 변화에도 멀티플이 크게 흔들린다. 지금은 AI를 사는 시장이 아니라, 설비투자 수혜와 말단가치 훼손을 분리해야 하는 시장이다. - Goldman Sachs, Macro Trader.

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Threefold Forge: 'Private Ratings, Public Risk' 비공개 신용등급은 사모신용의 위험을 낮게 보이게 만들고, 보험사는 그 틈에서 자본 효율을 얻고 있다 사모신용 시장의 핵심 균열은 대출 부실 자체보다 그 부실이 어떻게 측정되는가에 있다. 1.8조달러 규모로 커진 사모신용에서 비공개 신용등급은 점점 더 중요한 규제 언어가 됐고, 특히 생명보험사는 이 등급을 통해 보유자산의 위험가중치와 필요자본을 산정한다. 문제는 같은 등급이라도 비상장 사모 자산의 손실 확률이 상장 자산보다 약 두 배 높게 나타났다는 점이다. 더 직접적으로 말하면, 사모 BBB 등급 자산은 실제 손상 위험 기준으로는 공개 BB+ 또는 BB에 가까운 것으로 추정된다. 이는 신용위험이 사라진 것이 아니라, 등급 체계 안에서 더 예쁘게 포장된 구조다. 시장은 수익률을 보고 있지만, 규제자본은 등급을 보고 있고, 그 사이의 괴리가 사모신용의 가장 조용한 레버리지다. 핵심은 자산의 질이 아니라 ‘등급 차익거래’이며, 낮은 자본부담이 사모신용 확장을 밀어 올렸다 보험사가 BBB 등급 1억달러 채권을 들고 있으면 약 150만달러의 자본을 쌓으면 되지만, 같은 위험이 BB+나 BB로 분류되면 필요자본은 그 두 배 이상으로 커진다. 따라서 등급이 두세 단계 높게 부여되는 순간, 보험사는 같은 경제적 위험을 더 낮은 규제비용으로 보유할 수 있다. 이것이 사모신용이 보험권으로 깊게 들어간 이유다. 생명보험사의 비상장 사모 자산은 지난해 말 4,810억달러, 전체 등급 보유 크레딧의 약 12%까지 늘었고, 2018년 2% 미만에서 급증했다. 대체자산 운용사가 소유한 보험 계열사는 그 비중이 20%를 넘는 경우도 있다. 이는 단순한 자산배분 변화가 아니라, 보험 부채와 사모신용 구조가 결합해 만들어낸 자본효율 상품화다. 문제는 효율이 항상 안전을 뜻하지 않는다는 데 있다. 위험은 아직 작게 보이지만, benign credit 환경에서 발견된 왜곡이라는 점이 더 불편하다 연구가 지적한 손실률은 절대 수준으로는 1% 미만이고, 일부 신용평가사는 공개 및 비공개 등급에 동일한 방법론을 적용한다고 반박한다. 그러나 더 중요한 것은 이 손실이 비교적 양호한 신용환경에서 관찰됐다는 점이다. 경기가 흔들리고 유동성이 마르면 비상장 사모 자산의 진짜 문제는 부도율보다 가격 발견의 부재에서 먼저 나타날 가능성이 높다. 상장 채권은 스프레드가 벌어지며 시장 가격이 위험을 드러내지만, 사모 자산은 등급과 모델이 늦게 움직인다. 규제기관이 비상장 사모 자산을 재검증하거나 문제가 반복되는 평가사를 배제하는 절차를 추진하는 이유도 여기에 있다. 만약 사모 자산의 실제 손실위험과 맞춰진다면 보험사는 약 45억달러의 추가 자본을 쌓아야 한다. 이 숫자는 시스템 위기의 크기는 아니지만, 지금까지 얼마나 많은 위험이 자본절감으로 번역됐는지를 보여준다. Insight 사모신용의 다음 리스크는 부도 뉴스가 아니라 등급 재평가다. 시장은 아직 쿠폰과 낮은 손실률을 보고 있지만, 진짜 변수는 규제자본이다. 비상장 사모 등급이 두세 노치 높게 매겨졌다면, 그 차이는 운용사에는 수수료와 성장이고 보험사에는 자본효율이지만, 최종적으로는 정책보유자와 시스템 안정성에 대한 잠재 비용이다. 이 구간에서 봐야 할 것은 사모신용 전체를 숏으로 보는 단순한 프레임이 아니다. 보험계열 운용사, 비공개 등급 의존도, 유동성 낮은 크레딧 비중, 자본규제 변화에 대한 민감도를 구분해야 한다. 사모신용은 아직 터지지 않았다. 다만 가장 위험한 종류의 리스크, 즉 회계와 등급이 시장보다 늦게 움직이는 리스크가 점점 커지고 있다. - Bloomberg, Macro Trader.

Hedge Fund Manager’s Note - Evaluating exuberance 5월 미국 고용은 연방준비제도의 완화 기대를 더 뒤로 밀어냈다. 비농업 고용은 17만 2,000명 늘어 예상치를 웃돌았고, 직전 두 달 수치도 상향 조정되며 최근 3개월 평균 증가폭은 월 18만 8,000명으로 올라왔다. 실업률은 4.3%로 같았지만 세부 수치로는 4.296%까지 낮아졌고, 주간 근로시간은 34.3시간을 유지했다. 2분기 총근로시간은 연율 1.7% 증가해 2023년 초 이후 가장 강한 흐름이다. 임금은 전월비 0.3%, 전년동월비 3.4%로 완만하지만, 고용과 시간이 동시에 버티는 조합은 6월 연방공개시장위원회가 완화 문구를 유지하기 어렵게 만든다. 고용의 질은 단순히 강하다고만 읽기 어렵다. 정부 고용은 5만 2,000명 늘었고, 지방 비교육 부문에서만 4만 4,000명 증가했다. 민간 고용은 12만명 늘었으며, 여가 및 접객업이 7만명으로 3년여 만의 최대 증가폭을 기록했다. 건설은 1만 7,000명 증가했지만 최근 1년 누적 증가폭은 6만 8,000명에 그쳐 데이터센터 건설 붐이 고용지표에 크게 드러나지는 않는다. 제조업은 7,000명 늘었지만 전년 동월 대비 4만 6,000명 낮다. 의료 및 사회복지는 4만 7,000명 증가했고 전년대비 64만 5,000명 늘었지만 팬데믹 직후를 제외하면 증가 속도는 둔화되고 있다. 금융 고용은 2만 2,000명 줄었고 보험 고용은 전년대비 7만 3,000명 감소해 기록적 하락이다. 고용 총량은 단단하지만 내부에서는 공공, 여가, 의료가 버티고 금융, 제조가 약해지는 양극화가 진행 중이다. 가계조사도 같은 메시지를 준다. 올해 들어 처음으로 가계조사 기준 고용이 14만 9,000명 증가했고, 노동참가율은 다섯 달 연속 하락 뒤 61.8%에서 멈췄다. 핵심연령 참가율은 83.9%로 0.1%포인트 올랐고, 고용률도 59.2%로 소폭 상승했다. 실직자 수는 338만 5,000명으로 거의 1년 최저이나, 27주 이상 장기실업자는 198만 8,000명으로 다시 늘어 전체 실업자의 28%를 차지했다. 구직 확률은 24.8%로 소폭 올라 안정 조짐을 보였고, 광의 실업률은 8.1%로 낮아졌다. 노동시장은 침체 신호를 주지 않지만, 장기실업과 산업별 편중은 구조적 마찰을 남기고 있다. 정책 경로는 명확하게 늦춰졌다. 골드만삭스는 남은 두 차례 금리 인하 전망을 기존 2026년 12월과 2027년 3월에서 2027년 6월과 12월로 미뤘고, 올해 실업률 전망도 4.6%에서 4.4%로 낮췄다. 관세 전가, 전쟁과 고유가, 인공지능 투자 수요가 사라지고 근원 개인소비지출 물가가 2%에 가까워질 때까지 연방준비제도는 움직일 필요가 줄었다. 최종금리 전망은 3.00~3.25%로 유지되지만, 인상 확률은 10%에서 20%로 높아졌고, 금리 동결 경로 확률은 25%, 2027년 두 차례 인하 기본 경로는 40%에서 30%로 낮아졌다. 침체와 큰 폭 인하 가능성은 25%로 유지된다. 시장 가격보다 전망의 무게중심은 여전히 완화 쪽이나, 올해 인하는 사실상 사라진 상태로 본다. 인상 가능성은 높아졌지만 기본값은 아니다. 전쟁발 물가 충격이 아직 넓게 확산됐다는 증거는 약하고, 노동시장은 균형에 가까우며 임금 상승률은 2% 물가와 양립 가능한 속도 아래로 내려왔다. 다만 연방준비제도 인사들의 발언은 더 매파적으로 바뀌었고, 견조한 활동과 고용지표는 인상이 정책 실수로 보일 위험을 낮춘다. 장기 기대인플레이션이 3.9%로 튄 점은 지속 인플레이션 위험 지표를 일부 끌어올렸지만, 물가 폭과 임금, 여유자원 지표를 합친 위험은 아직 낮은 편이다. 따라서 금리시장의 핵심은 즉각 인상보다 더 긴 동결, 점도표의 인하 제거, 성명서의 완화 편향 삭제로 정리된다. 주식시장은 별도의 논리로 움직인다. 미국 대형주 지수는 3월 말 이후 인공지능 모멘텀에 힘입어 13% 상승했고, 5일 기준 직전 두 달 수익률은 15%로 1980년 이후 99번째 분위수에 해당한다. 실현변동성 대비 수익률은 거의 4배로 50년 간 가장 강한 축에 속한다. 다만 올해 들어 선행 주당순이익 전망이 16% 올라 지수의 8% 가격 상승을 웃돌았고, 모멘텀 상위 종목의 이익 수정이 가장 강했다. 상승 폭은 좁고 속도는 빠르지만, 과거 거품 말기처럼 가격만 앞서간 장세와는 다르다. 현재 과열 지표 9개의 중간값은 1995년 이후 86번째 분위수로, 2000년 100번째, 2021년 95번째보다 낮다. 과열의 성격도 혼재되어 있다. 모멘텀 팩터 수익률은 98번째 분위수, 시장 폭은 94번째 분위수로 이미 매우 좁다. 투기거래지표는 86번째 분위수까지 올라왔고, 고매출배수 주식 거래는 2000년을 제외하면 수십 년래 가장 높은 수준이다. 그러나 적자기업 거래 비중은 79번째 분위수에 그치고, 중간 종목 공매도는 4번째 분위수로 오히려 낙관이 약한 쪽을 가리킨다. 개인투자자 심리도 갈린다. 미국 개인투자자협회 조사에서는 약세론자가 강세론자를 소폭 웃돌았지만, 예일 주식시장 신뢰지수는 2000년과 2021년에 가까운 수준이다. 과열은 분명하지만, 모든 참가자가 같은 방향으로 취해 있는 장은 아니다. 기업공개(IPO)도 아직 버블 후기 국면과 거리가 있다. 2026년 주식 발행은 기록적 수준이 예상되지만, 시가총액 대비로는 2015~2019년 평균에 가깝고, 기업의 주식 수요가 공급을 계속 웃돌 전망이다. 대형주 지수의 2025년 주당순이익은 275달러, 2026년은 340달러로 전년대비 24%, 2027년은 385달러로 13% 증가가 제시된다. 현재 선행 주가수익비율은 21배이며, 연말 목표는 8,000, 12개월 목표는 8,300으로 각각 현 수준 대비 5%, 9% 상방이다. 주식의 문제는 이익 부재가 아니라, 그 이익이 인공지능과 모멘텀 소수 종목에 집중되어 있다는 점이다. 결론은 금리와 주식이 서로 다른 시간표를 타고 있다는 것이다. 고용은 연방준비제도의 인하 명분을 제거했고, 올해 동결과 2027년으로 미뤄진 완화가 가장 자연스러운 경로가 됐다. 반대로 주식은 인공지능 이익 수정이 아직 살아 있어 단기 과열에도 상승 논리를 유지한다. 그러나 위험보상은 더 까다로워졌다. 10년 미국 국채금리 4.5%, 연말 연방기금금리 가격 3.8% 부근에서 주식 배수는 더 이상 완화에 기대기 어렵고, 시장 폭은 좁으며 모멘텀 과열은 역사적 상단에 가깝다. 포지션은 인공지능 이익 상향을 인정해 주식의 핵심 롱을 유지하되, 연방준비제도 인하 기대에 의존하는 장기 듀레이션 성장주와 과도한 콜옵션 추격은 줄이는 쪽이 맞다. 올해의 핵심 거래는 “좋은 고용이 좋은 주식시장에 얼마나 오래 무해할 수 있는가”이며, 그 답은 인공지능 이익 수정이 금리 상방을 계속 이길 수 있느냐에 달려 있다고 본다. - Goldman Sachs, J.P.Morgan, Macro Trader.

Threefold Forge: 'Chip Boom, Won Bust' 반도체 슈퍼사이클은 무역흑자를 키웠지만, 원화는 더 이상 경상수지만으로 설명되지 않는다 한국의 AI 반도체 랠리는 주식시장에는 역사적 상승을 만들었지만, 원화에는 정반대 압력을 만들고 있다. 올해 무역흑자는 월평균 204억달러로 지난해 65억달러의 세 배 이상으로 확대됐고, 전통적 교과서라면 이는 달러 공급 증가와 원화 강세로 이어져야 한다. 그러나 달러-원은 1,530원 안팎에 머물며 2008~2009년 금융위기 당시 수준에 근접해 있다. 이유는 단순하다. 한국 외환시장은 이제 무역 흐름보다 금융 흐름이 더 큰 시장이 됐다. 외국인은 코스피 급등 이후 지수 비중과 단일 종목 집중을 관리하기 위해 한국 주식을 줄이고 있고, 국내 개인과 기관은 미국 주식과 해외자산을 계속 사며 달러 수요를 만든다. 그래서 반도체 호황은 원화를 끌어올리는 힘보다, 자본 재배치와 해외투자를 자극하는 힘으로 더 크게 작동하고 있다. 핵심은 흑자의 크기가 아니라 달러가 국내 시장으로 돌아오느냐이며, 반도체 기업들은 달러를 더 오래 밖에 묶어두고 있다 삼성전자와 SK하이닉스는 AI 메모리 호황으로 막대한 달러 매출을 벌고 있지만, 그 달러가 곧바로 국내 외환시장에 공급된다고 보기 어렵다. 선단 공정과 고대역폭 메모리 증설에는 해외 장비 수입, 글로벌 공급망 결제, 외화 유동성 버퍼가 필요하다. 미국 공장 투자도 규모가 이익 전체에 비해 작더라도 달러 보유 동기를 강화한다. 자동차와 조선 역시 미국 투자와 해외 비용 결제가 늘어나며 같은 방향으로 움직이고 있다. 즉, 한국의 수출기업들은 달러를 벌지만 예전보다 덜 판다. 이 구조에서는 무역흑자가 커져도 원화 강세가 제한된다. 더 중요한 점은 비대칭성이다. 반도체 주가가 오를 때는 외국인 리밸런싱과 기업 달러 유보가 원화 강세를 막지만, 주가가 급락할 때는 외국인 매도와 위험회피가 즉시 원화 약세로 연결된다. 약한 원화는 네덜란드병을 막는 완충재이지만, 소비자에게는 수입물가와 실질소득 악화라는 비용을 청구한다 원화 약세가 전부 나쁜 것은 아니다. 반도체 호황이 원화를 급격히 끌어올렸다면 자동차, 조선, 기계, 화학 같은 비반도체 수출업종은 가격 경쟁력을 크게 잃었을 것이다. 금융 유출이 원화를 약하게 붙들어두는 덕분에 한국 경제는 특정 수출산업 호황이 다른 제조업을 훼손하는 네덜란드병을 어느 정도 피하고 있다. 그러나 이 완충은 공짜가 아니다. 한국은 에너지와 원자재 수입 의존도가 높기 때문에 약한 원화는 곧 수입물가 상승, 소비자물가 압력, 가계 구매력 훼손으로 이어진다. 반도체 기업의 이익은 커지는데 가계의 체감경기는 악화되는 구조가 만들어질 수 있다. 한국은행이 긴축으로 기울 수밖에 없는 이유도 여기에 있다. 목표는 원화 강세 자체가 아니라, 과도한 약세가 물가와 내수를 훼손하는 속도를 늦추는 것이다. Insight 지금 원화는 더 이상 한국 수출 호황의 단순한 수혜 통화가 아니다. 오히려 AI 반도체 랠리의 비대칭 파생상품에 가깝다. 반도체가 오를 때는 외국인 리밸런싱, 국내 해외투자, 기업 달러 유보가 원화 강세를 막고, 반도체가 꺾일 때는 주식 매도와 위험회피가 원화 약세를 증폭시킨다. 이는 원화의 상방은 막히고 하방은 열리는 구조다. 따라서 달러-원을 볼 때 무역흑자만 보면 늦다. 봐야 할 것은 외국인 반도체 순매도, 국내 해외주식 매수, 수출기업의 달러 환전 비율, 한국은행의 긴축 의지다. 한국의 AI 붐은 주식에는 프리미엄을, 원화에는 할인율을 만들고 있다. 시장이 이 둘을 같은 방향으로 착각하는 순간, 환율이 먼저 정정표를 들고 나타날 가능성이 크다. - Bloomberg, Macro Trader.

Threefold Forge: 'Korea’s Nasdaq Moment' 코스피의 100% 상승은 한국 시장의 재평가이지만, 동시에 1999년 나스닥의 그림자를 함께 품고 있다 한국 증시는 올해 100%에 가까운 상승으로 1999년 나스닥 100의 102% 랠리와 비교되는 구간에 들어섰다. SK하이닉스는 처음으로 시가총액 1조달러를 넘었고, 삼성전자와 SK하이닉스는 코스피 상승분의 거의 4분의 3을 설명하고 있다. 이는 한국 시장 전체가 오른 것이 아니라, AI 메모리 공급망의 핵심 노드가 국가 지수를 끌어올린 구조다. 중요한 점은 지수의 광채와 내부 폭이 다르다는 것이다. 코스피 구성 종목의 거의 절반은 여전히 연초 대비 하락해 있다. 시장은 한국을 사는 것이 아니라 HBM과 메모리 병목을 사고 있으며, 이 차이를 구분하지 못하면 랠리의 성격을 잘못 읽게 된다. 핵심은 과열이 아니라 집중도이며, 한국 시장은 이제 신흥국 지수가 아니라 AI 인프라 파생상품처럼 거래되고 있다 SK하이닉스, 삼성전자, TSMC, 마이크론이 글로벌 시가총액 상단에 올라선 것은 반도체가 더 이상 경기민감 업종이 아니라 AI 경제의 필수 투입재로 재평가되고 있음을 보여준다. 고객사들이 데이터센터를 짓기 위해 고대역폭 메모리를 확보하려는 한, 메모리 기업의 이익 레버리지는 과거 사이클보다 훨씬 강하게 작동한다. 그러나 이 구조는 동시에 시장의 폭을 좁힌다. 한국 증시는 S&P 500의 절반에도 못 미치는 이익배수로 거래되며 헤지펀드의 저가 매수 관심을 끌고 있지만, 그 저평가가 시장 전체의 안전마진을 뜻하지는 않는다. 지수의 할인은 매력적이고, 지수의 집중은 위험하다. 두 문장은 동시에 참이다. 정책 개혁과 MSCI 선진국 편입 기대는 추가 상승의 명분이지만, 지배구조와 상속세의 낡은 할인율은 아직 사라지지 않았다 한국 정부와 규제당국은 주주환원 확대와 지배구조 개선을 통해 코리아 디스카운트를 줄이려 하고 있으며, 궁극적으로 MSCI 선진국 지위 획득을 목표로 삼고 있다. 이 변화가 현실화되면 패시브 자금 유입과 할인율 축소가 결합되며 또 다른 상승 구간을 만들 수 있다. 그러나 한국 시장의 구조적 문제는 하루아침에 해소되지 않는다. 가족 지배 기업집단, 복잡한 순환 및 교차 지분, 높은 상속세와 자본 배분의 비효율은 여전히 밸류에이션 상단을 제한한다. 지금의 랠리는 정책 개혁의 성과라기보다 AI 이익 사이클이 먼저 만든 가격 재평가다. 제도 개선은 그 뒤를 따라오는 두 번째 엔진이다. Insight 한국 시장은 지금 싸면서도 위험하고, 과열됐으면서도 덜 오른 시장이다. 이 역설이 핵심이다. 지수는 100% 올랐지만 절반 가까운 종목은 하락했고, 대표 기업은 글로벌 AI 공급망의 승자가 됐지만 시장 전체는 여전히 낡은 지배구조 할인에 묶여 있다. 이 구간에서 단순히 코스피를 추격하는 전략은 둔하고, 랠리를 버블로 치부하는 전략은 게으르다. 알파는 반도체 핵심주와 그 주변 공급망, 그리고 정책 개혁으로 할인율이 낮아질 수 있는 기업을 구분하는 데서 나온다. 1999년 나스닥의 교훈은 기술을 피하라는 것이 아니다. 좋은 기술도 나쁜 가격에는 독이 된다는 것이다. - Bloomberg, Macro Trader.

Hedge Fund Manager’s Note - In the garden of good and evil 프런티어 인공지능은 생산성과 효율을 끌어올리는 기술이지만, 이번 자료가 말하는 핵심은 그 편익이 공짜가 아니라는 점이다. 2025년 전 세계 보안 소프트웨어 매출은 1,388억달러, 전문 보안 서비스는 619억달러로 합계 2,007억달러에 이르렀고, 보안 소프트웨어 시장은 2030년 2,700억달러까지 연평균 14.3% 성장할 것으로 제시된다. 공공 클라우드 보안은 연평균 16.1%로 더 빠르다. 그럼에도 기업의 63%는 현재의 사이버 복구와 회복탄력성 체계가 손실 방지와 완화에 충분하지 않다고 답했다. 인공지능의 생산성 서사가 이미 거대한 보안 비용 위에 서 있다는 뜻이다. 위협의 성격도 바뀌고 있다. Anthropic의 Mythos가 보여준 것은 생성형 인공지능이 문서를 쓰는 단계를 넘어, 취약점을 찾고 공격 경로를 구성하는 단계로 이동했다는 점이다. 보고서는 공격자가 프런티어 인공지능을 이용해 취약점을 더 빠르고 더 싸게 찾고, agentic AI는 도구 선택과 다단계 실행까지 자율적으로 수행한다고 본다. 2027년에는 기업의 80%가 합성 정체성을 이용한 피싱 공격을 겪을 것으로 제시되고, 같은 시점 agentic AI를 배치한 기업의 60%는 모델, 학습데이터, 코드, 인프라, 거버넌스 메타데이터를 구조화한 “AI bill of materials”를 요구받게 된다. 위협은 대량화가 아니라 자율화로 이동하는 구간이다. 이 비용 구조는 정보기술과 운영기술의 차이에서 더 분명해진다. 2025년 미국 정보기술 자산은 2.46조달러, 운영기술 자산은 약 1조달러로 추정된다. 규모는 정보기술이 더 크지만, 취약성과 교체 부담은 운영기술이 훨씬 무겁다. 정보기술은 약 20%만 사실상 패치 불가능한 반면, 운영기술은 40~55%가 패치 불가능한 영역으로 제시된다. 업그레이드 비용도 정보기술 7,200억달러, 운영기술 7,700억달러로 비슷하다. 운영기술은 자산 규모가 더 작아도 가동 중단, 안전, 규제 문제 때문에 패치보다 교체가 더 자주 필요하기 때문이다. 운영기술 내부에서도 위험은 고르게 분포하지 않는다. 설비형 운영기술은 약 7,100억달러, 인프라형 운영기술은 약 3,000억달러로 구분되는데, 에너지 시스템과 전력망, 철도 신호와 항공관제, 산업 공정망처럼 중앙 제어에 의존하는 영역일수록 사이버 충격이 시스템 전체로 번진다. 산업 설비는 운영기술 자산의 약 절반을 차지하고 자동화 강도는 9% 수준이며, 교통과 기타 설비는 자동화 강도 3% 수준으로 더 낮다. 그러나 패치 가능성은 반대로 교통이 낫고 산업과 기타 설비가 더 나쁘다. 산업과 기타 설비의 25~30%는 아예 패치가 없고, 교체 노출은 45~50%까지 올라간다. 정보기술 장애는 복구 문제에 가깝지만, 운영기술 장애는 공급망과 공공서비스의 중단으로 바로 이어질 가능성이 크다. 광범위한 공격이 현실화될 경우 직접 손실은 정보기술과 운영기술 각각 5,000억달러까지 제시된다. 그런데 운영기술은 교체비용이 자산가치의 1.7배, 정보기술은 1.5배로 추정돼 후속 비용이 더 크다. 운영기술 전체 교체 수요는 약 4,500억달러 규모의 하드웨어 중심 수요로 정리되며, 기계와 에너지 자산 비중이 높아 반도체 집약도는 낮아도 절대 수요는 크다. 여기서 문제가 반도체 공급과 연결된다. 초대형 클라우드 사업자가 가용 반도체를 먼저 흡수하면서 방화벽, 침입탐지, 보안 라우터 같은 보안 하드웨어 공급이 밀리고 있고, 운영기술의 현대화는 온프레미스 장비 의존도가 높아 병목이 더 심하다. 반도체 수요도 정보기술과 운영기술이 서로 다른 생태계를 건드린다. 정보기술 쪽 추가 수요는 로직, DRAM, NAND, 네트워킹 칩으로 분산되며, 로직은 세계 시장의 약 15.4%, DRAM 17.5%, NAND 16.9%에 해당하는 충격으로 계산된다. 반면 운영기술은 총 하드웨어 교체 수요 중 반도체 비중이 10~15%에 그치지만, 절대 수요는 약 500억달러로 적지 않다. 더 중요한 점은 그 수요가 MCU 약 150억달러, 아날로그, 전력 반도체 약 170억달러처럼 성숙 공정 중심에 몰린다는 점이다. 이는 MCU 시장에는 거의 50%, 아날로그, 전력에는 약 20% 수준의 충격에 해당한다. 정보기술은 첨단공정 병목, 운영기술은 성숙공정 병목을 통해 같은 사이버 리스크를 다른 방식으로 가격에 반영한다. 지리적 의존도도 무겁다. 첨단 로직은 TSMC와 삼성이 사실상 공급을 집중하고 있고, 메모리는 삼성과 SK하이닉스가 지배적이며, NAND는 한국, 일본, 미국에 걸쳐 있다. 운영기술이 필요로 하는 MCU와 아날로그, 전력 반도체는 성숙 공정 위에서 돌아가고, 이 구간은 증설 속도가 느리고 공급 탄력성이 낮다. 따라서 프런티어 인공지능이 보안 리스크를 높일수록, 초대형 클라우드의 인공지능 설비투자와 보안 하드웨어 수요가 같은 반도체 생태계를 놓고 경쟁하는 구조가 심화된다. 인공지능 확산이 사이버 방어 비용을 키우고, 그 방어 비용이 다시 반도체 공급 제약을 통해 올라가는 구조에 해당한다. 운영 해법은 결국 인공지능을 인공지능으로 막는 것이다. 보안 운영 자동화, 정체성 중심의 제로 트러스트, Detection Reliability Engineering, 생체 및 행동 인증, 정량화된 복구 체계, 암호 전환 준비가 모두 같은 방향을 가리킨다. 그러나 운영기술은 정보기술보다 느리고 비싸게 움직일 수밖에 없다. 온프레미스 장비, 안전 기준, 규제, 가동 중단 비용 때문에 업그레이드가 수년에 걸쳐 분산되기 때문이다. 그래서 운영기술 의존 업종은 단순한 보안 소프트웨어 지출만으로 충분하지 않고, 중복 인프라와 물리적 예비체계까지 요구받게 된다. 인공지능이 생산성을 높일수록 회복탄력성 자본지출도 함께 커지는 구조다. 결국 이 자료의 결론은 단순하다. 값싼 인공지능의 서사는 사이버 외부비용을 거의 반영하지 않는다. 규제는 의무 인증, 책임 확대, 사고 공시, 실사, 사이버 보험 의무화, 고위험 인공지능 부담금까지 이동하고 있고, 2027년에는 3개 정부 중 1개가 민감 분야에 sovereign AI를 요구하며, 2029년에는 대기업의 70%가 프라이빗 클라우드 컴퓨트를 채택할 것으로 제시된다. 그러나 규제가 강한 곳은 비용이 높아지고, 규제가 느슨한 곳은 역으로 비용을 외부화할 수 있어 국제 공조 없이는 무임승차가 발생한다. 프런티어 인공지능의 생산성 편익을 보려면, 먼저 보안과 회복탄력성 비용을 가격에 다시 넣어야 하는 구간으로 본다. - J.P.Morgan, Macro Trader.

Threefold Forge: 'Concentration Is Not Capitulation' 외국인의 매도는 한국 주식시장에 대한 비관이 아니라, AI 랠리가 너무 좁아진 데 따른 포트폴리오 재조정이다 한국 주식시장은 올해 71% 상승하며 세계 최고의 성과를 기록했지만, 외국인은 연초 이후 약 600억달러를 순매도했다. 표면적으로는 글로벌 기관이 한국 랠리를 떠나는 것처럼 보인다. 그러나 실제로는 방향성 비관보다 리밸런싱의 성격이 강하다. 외국인은 코스피의 약 39%를 보유하고 있고, 삼성전자와 SK하이닉스의 급등으로 단일 종목 및 단일 테마 비중이 과도하게 높아졌다. 특히 SK하이닉스는 올해 시가총액이 두 배 이상 불어나며 MSCI 신흥국 지수 내 비중이 텐센트와 알리바바를 합친 수준에 도달했다. 이 정도 집중도에서는 펀드매니저가 여전히 업사이드를 믿더라도 규정과 리스크 관리상 일부 차익 실현을 피하기 어렵다. 즉, 외국인 매도는 한국을 파는 것이 아니라, 너무 커진 한국 AI 익스포저를 줄이는 행위다. 핵심은 한국 시장의 과열이 아니라 신흥국 자산군 전체가 AI 인프라 프록시로 변했다는 점이다 삼성전자와 SK하이닉스, TSMC는 MSCI 신흥국 지수의 25% 이상을 차지하고, 올해 지수 상승분의 70% 이상을 설명한다. 이는 신흥국 주식이라는 자산군이 더 이상 국가, 소비, 금융, 원자재의 분산 바스켓이 아니라 AI 반도체 공급망에 대한 집중 베팅으로 변했다는 뜻이다. 한국 두 반도체 기업만 해도 MSCI 신흥국 지수의 약 13%를 차지한다. 전문 운용자 입장에서는 이 구조가 매우 불편하다. 벤치마크를 따라가려면 과도한 집중을 감수해야 하고, 분산 원칙을 지키려면 벤치마크 대비 언더퍼폼을 받아들여야 한다. 결국 문제는 밸류에이션이 싸냐 비싸냐가 아니라, 포트폴리오가 감당할 수 있는 집중도의 한계다. 한국 증시는 강하지만, 그 강함 자체가 글로벌 자금에는 리스크 관리의 대상이 되고 있다. 반면 개인 투자자는 집중을 두려워하지 않고, 이 차이가 한국 랠리의 수급 구조를 완전히 바꾸고 있다 국내 개인 투자자는 외국인의 매도를 대부분 흡수하고 있다. 증권계좌 예탁금은 137조원까지 늘었고, 6개월 전보다 약 3분의 2 증가했다. 신용융자도 사상 최고 수준이다. 이는 단순한 유동성 유입이 아니라 AI 공급망에 대한 국내 투자자의 신념이 강해졌다는 뜻이다. 외국인은 집중도를 낮추고 있지만, 개인은 오히려 집중도를 선호한다. 미국에서 한국 메모리 반도체 비중이 절반에 가까운 ETF가 출시 직후 87억달러를 끌어모은 것도 같은 현상이다. 시장은 더 이상 전통적인 분산 논리만으로 움직이지 않는다. AI가 승자독식 구조를 만들수록 투자자들은 넓은 시장보다 좁은 승자를 사려 한다. 한국 시장의 현재 수급은 기관의 리밸런싱과 개인의 테마 집중이 정면으로 만나는 구간이다. Insight 지금 한국 주식시장의 핵심은 외국인이 팔았다는 사실이 아니라, 왜 팔았는가다. 방향성 매도라면 위험 신호지만, 집중도 관리라면 오히려 랠리의 구조적 강도를 보여준다. 문제는 이 강도가 동시에 취약성이라는 점이다. AI 메모리 사이클이 유지되는 한 한국은 글로벌 자금의 필수 노출이고, 조정이 나오더라도 개인과 테마형 자금이 받아낼 가능성이 크다. 그러나 삼성전자와 SK하이닉스가 지수와 자산군 전체를 끌고 가는 구조에서는 작은 실적 실망이나 HBM 가격 변화도 시장 전체 조정으로 확대될 수 있다. 이 구간의 알파는 한국을 사느냐 파느냐가 아니라, 반도체 중심 집중을 어디까지 감수하고 어디서 체인 하단으로 분산할지를 정하는 데 있다. - Bloomberg, Macro Trader.