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국채금리 상승을 이끈 것은 실질금리, 남은 위험은 기간 프리미엄 (TS 롬바드)
최근 글로벌 국채금리 상승의 주된 원인은 실질금리 상승이었다는 분석이 나왔습니다. TS 롬바드는 중동 분쟁으로 에너지 가격이 높은 수준에서 유지될 가능성이 커지면서, 시장이 중앙은행의 금리 인상과 고금리 장기화를 반영하고 있다고 설명했는데요. 에너지 가격의 상승 압력이 오래 이어질 수 있다는 전망이 향후 통화정책 경로에 대한 기대를 바꾸고 있다는 것이죠.
미국 국채금리를 구성요소별로 살펴봐도, 최근 상승의 대부분은 실질금리로 설명된다는 판단입니다. 기대인플레이션은 비교적 안정적으로 유지됐고, 기간 프리미엄도 이번 상승의 주요 동력은 아니었다고 평가했는데요. TS 롬바드는 실질금리가 다소 높은 수준에 도달했을 가능성은 인정하면서도, 현재의 가격 반영이 크게 잘못됐다고 보기는 어렵다고 설명했습니다. 이번 움직임을 정책 신뢰도 훼손에 대한 채권시장의 반응으로 해석하는 데에도 선을 그었죠.
한편 TS 롬바드는 여전히 남아 있는 위험으로 기간 프리미엄을 지목했습니다. 기간 프리미엄은 단기채를 계속 재투자하는 대신 장기채를 보유하면서 감수하는 위험에 대해 투자자가 요구하는 추가 보상입니다. 이번 금리 상승에 크게 기여하지는 않았지만, 향후 투자자들이 장기채 보유에 더 높은 보상을 요구한다면 정책금리 전망이 크게 바뀌지 않더라도 장기금리에 추가 상승 압력이 생길 수 있다는 것인데요. TS 롬바드는 이러한 기간 프리미엄의 상승 가능성을 오랫동안 우려해 왔다고도 덧붙였습니다. 즉, 최근 국채 금리 상승의 원인은 실질금리였지만, 앞으로도 경계해야 할 변수로 기간 프리미엄이 남아 있다는 것이죠.
이란 전쟁이 시장 예상보다 길어지거나 에너지 가격이 높은 수준에서 오래 유지된다면, 장기적인 물가·금리 경로의 불확실성도 커질 수 있습니다. 투자자들이 장기국채 가격에 대해 예상 밖 하락 위험을 더 크게 느끼고 추가 보상을 요구하면, 기간 프리미엄에도 충분히 상승 압력이 생길 수 있겠습니다.https://t.me/MarketSnapK
| 2 |  +4미국 물가, 정말 다시 광범위하게 오르고 있을까 (ING)
케빈 워시 연준 의장은 미국의 기조적 인플레이션이 개선되지 않고 있다는 근거로 ‘물가 상승의 확산’을 제시했습니다. 연준이 선호하는 근원 개인소비지출(PCE) 물가지수의 약 200개 세부 품목 가운데 절반 이상에서 물가가 3% 넘게 상승하고 있고, 약 4분의 1은 5%를 웃돈다는 것인데요.
다만 ING는 이 지표가 각 품목의 실제 소비 비중을 반영하지 않는다는 점을 지적합니다. PCE 바스켓의 약 4%를 차지하는 의료 서비스와 0.006%에 불과한 시외버스 이용료가 똑같이 한 품목으로 계산되기 때문입니다. 결국 얼마나 많은 품목의 가격이 올랐는지만으로는 가계가 실제로 부담하는 물가 압력이나 전체 인플레이션의 강도를 정확히 판단하기 어렵다는 설명입니다.
ING에 따르면, 최근 3% 이상 상승한 품목의 비중이 높아진 변화는 대부분 상품 부문에서 비롯됐는데요. 실제로도 가격이 빠르게 오른 상품 가운데 상당수는 소비지출에서 차지하는 비중이 작은 것으로 나타났죠.
한편 ING는 상품 물가 상승의 배경으로 관세를 지목했는데요. 미국 대법원이 트럼프 행정부의 긴급관세 프로그램 중 상당 부분에 제동을 건 이후 관세와 관련한 상황도 빠르게 달라지고 있습니다. ING에 따르면 관세 환급액은 이미 미 재무부가 거둬들인 관세 수입을 넘어선 것으로 나타났는데요. 기업이 절감한 비용이 소비자 가격에 전부 반영되지는 않겠지만, 적어도 관세가 앞으로도 상품물가를 계속 끌어올리는 요인으로 남을 가능성은 낮아진 것입니다. 이에 따라 ING는 워시 의장이 강조한 ‘3% 이상 상승 품목 비중’도 향후 하락할 수 있다고 분석했죠.
물론 서비스 물가는 여전히 경계해야 할 부분입니다. 3% 이상의 상승률을 기록한 서비스 품목 비중은 팬데믹 이전보다 높고 최근에도 뚜렷하게 낮아지지 않았습니다.
다만 서비스 가격의 약 5분의 1은 시장에서 직접 관측되는 가격이 아니라 대용 지표를 이용해 추정되고, 그중 상당 부분을 금융 서비스가 차지하고 있는데요. 크리스토퍼 월러 연준 이사는 이러한 추정 가격이 가계가 실제로 경험하는 물가를 제대로 보여주지 못한다며 분석에서 제외하고 있습니다. 이를 뺀 시장기반 근원 PCE 상승률은 공식 근원 PCE 상승률인 3.3%보다 약 0.3%포인트 낮은 상태죠. 7월 월간 물가 상승분의 약 절반도 이와 같은 추정 품목에서 발생한 것으로 나타났습니다.
한편 가격이 가장 크게 오르거나 내린 품목을 제외하는 절사평균 물가는 2026년 들어 하락해 2%에 가까워졌고, 근원 PCE의 3개월·6개월 연율도 최근 두 차례의 낮은 물가 지표를 거치며 둔화하고 있습니다. 2023년 이후 상반기, 특히 1~2월 물가가 반복적으로 높게 집계된 계절조정 문제와 임대료·임금 상승세의 둔화까지 고려하면 하반기 기조적 물가는 추가로 낮아질 가능성이 있는 것이죠.
따라서 ING는 최근 물가 데이터만 놓고 보면 금리 인상의 근거가 확실하지 않다고 봤습니다. 다만, 연준이 실제로는 9월에 예방적 인상을 단행할 가능성이 높다고 평가했는데요. 워시 의장이 잭슨홀에서 강한 매파적 메시지를 보낸 데다 고용이 여전히 견조하고 금융여건도 충분히 긴축적이지 않기 때문입니다. 중동 정세에 따른 에너지 가격 상승이 운송비와 항공료를 통해 근원 물가로 번질 위험은 연준의 예방적 인상을 뒷받침할 수 있죠.
그러나 기조적 물가가 이미 둔화하고 있다면 이번 인상은 새로운 긴축 사이클의 시작보다는 한 차례에 그치는 ‘원앤던(one-and-done)’이 될 가능성이 크겠습니다.
참고로 ING는 8월 소비자물가가 에너지 가격 상승의 영향으로 전월 대비 0.4% 오르는 반면, 근원 물가는 0.2% 상승하는 데 그칠 것으로 예상했습니다.
https://t.me/MarketSnapK | 1 924 |
| 3 |  미 재무부의 40억 달러 국채 바이백, 장기금리를 낮출 수 있을까 (RBC)
미 재무부가 장기물 중심의 국채 바이백 규모를 회당 최소 40억 달러로 두 배 확대하지만, 장기금리의 방향을 바꾸기에는 역부족이라는 분석이 나왔습니다. 발표 직후 미국 국채 가격이 상승했으나 상승분은 빠르게 반납됐고, 금리는 사실상 발표 이전 수준으로 돌아왔는데요. RBC는 미국의 국가부채가 40조 달러를 넘어선 상황에서 회당 40억 달러의 매입 규모가 시장에 확실한 신호를 주기 어렵다고 평가했습니다. 특정 수익률을 방어하겠다는 명확한 목표도 제시되지 않아, 시장 참여자가 재무부의 실제 개입 지점을 가늠하기 어렵다는 지적도 남겼죠.
바이백은 장기금리 상승을 멈추기보다 상승 속도를 늦추는 수단에 가까울 수 있습니다. 재무부가 언제든 매입을 확대해 채권 가격을 급등시킬 수 있다는 경계감은 금리 상승에 베팅하는 투자자의 레버리지를 제한할 수 있기 때문입니다. RBC는 강한 경제 성장과 AI 인프라 투자에 따른 차입, 확대되는 연방정부 부채, 인플레이션 우려와 정치적 불확실성이 장기금리를 끌어올리는 근본 요인이라고 설명했는데요. 바이백만으로는 이러한 채권 공급과 신뢰의 문제를 해소하기 어렵다는 의미이기도 합니다.
연준이 특정 금리에서 국채를 무제한 매입하겠다고 선언하면 장기금리를 직접 통제할 수 있지만, 그 대가는 달러 가치와 정책 신뢰도일 수 있습니다. RBC는 연준이 장기금리를 가령 4.5%에 묶기 위해 대규모 국채 매입에 나설 경우 달러 공급이 늘어나 달러 약세 압력이 커질 수 있다고 분석했습니다. 위기가 아닌 상황에서 재정적자나 물가 우려로 상승한 금리를 인위적으로 억제하면 미국 자산에 대한 신뢰도 훼손될 수 있는데요. 결국 장기금리를 지속 가능하게 낮추기 위해서는 바이백이나 금리 통제보다 재정적자 축소와 예측 가능한 통화·재정정책을 통해 장기채에 대한 신뢰를 회복하는 것이 우선이라는 것이 RBC의 결론입니다.
https://t.me/MarketSnapK | 1 500 |
| 4 |  미국 국채금리, 인플레이션보다 실질금리가 문제 (ING)
미국 장기금리 상승의 핵심 원인은 인플레이션이 아니라 실질금리라는 분석이 나왔습니다. ING에 따르면 미국 10년물 국채금리는 4.75%까지 올랐지만, 10년 기대인플레이션은 약 2.3%로 오히려 낮아졌는데요. 10년 인플레이션 스왑도 2.5%로 최근 수년간 거래 범위의 하단에 머물고 있습니다. 물가 전망이 악화되지 않았는데도 명목금리가 오르면서, 시장이 반영하는 실질금리가 새로운 고점을 시험하고 있는 것이죠.
ING는 국채 공급 부담과 AI 혁명에 따른 생산성·성장률 상승 기대를 실질금리 상승의 배경으로 지목했습니다. 케빈 워시 연준 의장의 매파적 발언 이후 9월 FOMC의 25bp 금리 인상 확률은 50%에서 약 75%로 높아졌는데요. 한편 스콧 베센트 재무장관은 장기물 바이백 규모를 두 배 이상 확대해 장기금리 상승을 완화하려 했지만, 구조적인 실질금리 상승 압력을 되돌리기에는 한계가 있다는 평가입니다. 단기금리는 연준이, 장기금리는 국채 공급과 성장 기대가 각각 밀어 올리는 구도인 셈입니다.
결국 ING는 미국 10년물 국채금리가 4.75~5.0%까지 상승하고, 장기금리가 상대적으로 더 오르는 수익률곡선 스티프닝이 나타날 수 있다고 전망했습니다. 고용지표가 크게 약화되면 단기금리 상승세가 꺾일 수 있지만, 더 중요한 변화는 인플레이션이 안정돼도 실질금리와 장기금리가 높은 수준을 유지할 수 있다는 점입니다. 물가지표뿐 아니라 미국의 국채 발행 부담과 AI발 성장 기대가 실질금리에 미치는 영향도 함께 지속해서 살펴볼 필요가 있겠습니다.
금과 같이 실질금리 변동에 민감한 자산군에 주요한 이슈입니다.
https://t.me/MarketSnapK | 952 |
| 5 | 한편 피터 자이한은 탈세계화로 글로벌 공급망이 약화될수록 복잡한 첨단 무기보다 기본 기술로 현지에서 생산할 수 있는 무기의 전략적 가치가 높아질 수 있다는 전망도 덧붙였는데요.
미국의 첨단 무기는 높은 성능과 사거리, 파괴력을 갖췄지만 여러 국가에 걸친 정교한 공급망을 전제로 하기 때문에, 첨단 반도체와 갈륨 같은 특수 소재의 공급망이 흔들리면 고성능 무기체계를 안정적으로 생산하기 어려워질 수 있다는 설명입니다. 반면 우크라이나 전쟁에서 활용되는 드론처럼 상대적으로 단순하고 저렴한 무기는 현지에서 빠르게 개량하고 대량 생산할 수 있어 장기전에서 유리할 수 있다고 평가했죠.
이는 향후 5~15년간 방위산업이 성능을 극대화한 소량의 무기에 의존하는 방식에서 공급망 회복력·현지 생산·대량 운용 능력을 함께 중시하는 방향으로 재편될 수 있다는 자이한의 주장의 또 다른 맥락이라 할 수 있겠습니다. | 943 |
| 6 |  400만 달러 패트리엇이 드론 전쟁에 맞지 않는 이유 (Peter Zeihan)
지정학자 피터 자이한은 패트리어트처럼 성능이 뛰어나지만 비싼 무기만으로는 저가 무기를 대량 투입하는 현대전에 대응하기 어렵다고 지적했습니다. 앞으로는 최고 성능의 무기를 소량 배치하는 것보다, 저렴한 무기를 현지에서 빠르게 대량 생산할 수 있는 능력이 중요해질 수 있다는 설명입니다.
자이한에 따르면 패트리어트 요격탄의 가격은 현재 발당 약 400만 달러이며, 미국 업체가 제시하는 저가형도 약 200만 달러 수준입니다. 그러나 수천~수만 개의 드론과 미사일로 방공망을 소진시키는 공격에 대응하려면 요격 비용을 최대 25만 달러 수준까지 낮춰야 한다고 주장했습니다.
패트리어트는 여전히 세계 최고 수준의 미사일 방어체계지만, 핵심 문제는 성능보다 요격 비용과 생산 속도입니다. 자이한은 미국이 드론 중심의 전쟁 방식에 상대적으로 늦게 적응하고 있으며, 향후 5~15년간 방위산업이 복잡한 고성능 무기에서 단순하고 저렴한 대량생산형 무기로 재편될 가능성이 있다고 전망했습니다.
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#방산 | 3 942 |
| 7 |  벤치마크 1위보다 중요한 Claude의 제품화 경쟁력 (SemiAnalysis)
SemiAnalysis는 오픈웨이트 모델이 벤치마크에서 폐쇄형 모델을 빠르게 따라잡고 있지만, 점수상의 추월이 곧바로 실제 업무 성능의 우위를 의미하지는 않는다고 지적했습니다. 벤치마크가 실제 업무를 완벽하게 반영하지 못하며, 모델·하네스·도구를 결합한 전체 제품의 완성도도 함께 평가해야 한다는 설명입니다.
실제로 SemiAnalysis는 에이전트 시대 초반, GPT-5.2가 Opus 4.5보다 높은 점수를 기록했지만, 이러한 결과가 더 나은 사용 경험으로 이어지지는 않았으며, 오히려 Opus 4.5의 신뢰성이 더 높이 평가되었다는 점을 사례로 들었는데요. Kimi K3 역시 복합 벤치마크에서 Anthropic의 Fable 5를 앞섰지만, SemiAnalysis는 Claude Code 등의 높은 완성도를 이유로 일상적인 업무에서는 여전히 Fable 5를 선호한다고 밝혔습니다.
공개 벤치마크는 유사한 강화학습 환경을 반복적으로 구성해 점수를 최적화할 수 있어 장시간 작업의 안정성이나 도구 사용 능력을 완전히 반영하기 어렵습니다. 결국 오픈웨이트 모델의 성능 추격이 빨라질수록 폐쇄형 AI 기업의 경쟁력은 모델 자체보다 신뢰성·에이전트 하네스·제품화 역량에서 결정될 가능성이 높습니다.
https://t.me/MarketSnapK | 1 248 |
| 8 |  +1사이버보안, AI가 찾는 속도와 인간이 고치는 속도 (JP모건)
AI가 취약점을 발견하고 무기화하는 속도를 기업의 패치 속도가 따라가지 못하고 있습니다. J.P. Morgan에 따르면 공개된 소프트웨어·하드웨어 보안 취약점이 공개 당일 또는 그 이전에 실제 공격에 활용되는 비중은 2026년 거의 80%까지 올라왔습니다. 취약점 공개 후 실제 공격까지 걸리는 중앙값도 2021년 약 1년에서 2026년 1일로 급감했는데요. 현재 추세가 이어질 경우 2027년에는 1분 수준까지 짧아질 수 있다는 전망입니다. 패치가 공개된 뒤 AI가 이를 역설계해 원래 취약점을 찾아내고 공격 코드로 만드는 데도 이제 수분이면 충분할 수 있죠.
이 격차가 특히 크게 드러나는 곳이 오픈소스 생태계입니다. 현대 상용 소프트웨어의 96~99%가 오픈소스 구성요소를 사용하고, 전체 코드의 약 77%가 이미 만들어진 오픈소스 라이브러리·프레임워크로 구성되는데요. 오픈소스 패키지 약 1,800만 개가 단 한 명의 유지관리자에 의존하고 있는 상태입니다. 즉, 제한된 인력이 AI가 빠르게 찾아내는 대량의 취약점까지 검토하고 수정하기에는 역부족인 것이죠. 실제로 Anthropic이 2026년 5월까지 발견한 오픈소스의 잠재적 취약점은 2만 3,000건을 넘었고, 고위험·치명적 취약점만 보면 유지관리자에게 보고된 530건 가운데 실제 패치된 것은 75건에 그쳤습니다. 별도 분석에서는 AI의 취약점 발견 속도가 패치 속도를 16.5배 앞선 것으로도 나타났습니다.
결국 중요한 변화는 취약점 발견·공격 능력과 이를 수정·배포하는 방어 능력 사이의 속도 차이가 빠르게 벌어지고 있다는 점입니다. 앞으로는 AI 보안 모델의 탐지 성능뿐 아니라, 취약점이 발견된 뒤 얼마나 빠르게 검증하고 패치해 전체 시스템에 적용할 수 있는지가 기업의 사이버 방어 역량을 좌우하는 핵심 요소가 될 수 있겠습니다.
https://t.me/MarketSnapK | 3 439 |
| 9 |  没有文字... | 182 |
| 10 | 10~30년 구간 장기 국채의 유동성 지원 바이백 규모를 기존 회당 최대 20억달러에서 최소 40억달러로 확대.
9월 9일부터 11월 4일까지 적용. | 203 |
| 11 | https://home.treasury.gov/news/press-releases/sb0607 | 139 |
| 12 |  AI 비용을 낮출 새로운 레이어, ‘모델 라우터’ (골드만삭스)
기업이 AI를 도입할 때 모든 업무에 가장 비싸고 강력한 모델을 사용할 필요는 없습니다. Goldman Sachs의 Jim Covello는 앞으로 기업 내부에 일종의 ‘모델 라우터(Model Router)’가 자리 잡을 가능성이 높다고 봅니다. 중요한 의사결정이나 오류 비용이 큰 업무는 GPT·Claude 같은 고성능 frontier model로 보내고, 단순 요약이나 반복 작업처럼 상대적으로 중요도가 낮은 업무는 저렴한 오픈소스·경량 모델에 맡기는 방식입니다.
이 구조가 중요한 이유는 결국 AI의 기업 도입을 막는 가장 큰 문제 중 하나가 비용과 ROI이기 때문입니다. 현재 많은 기업이 AI에 예상보다 더 많은 비용을 쓰고 있지만, 전체적으로 보면 아직 AI 도입을 통해 뚜렷하게 돈을 벌거나 비용을 절감하고 있다고 보기 어렵다는 것이 Covello의 지적입니다. 여러 모델 가운데 가격과 성능이 가장 적합한 것을 자동으로 선택할 수 있다면, 같은 AI 업무를 훨씬 낮은 비용으로 처리하면서 기업의 투자수익률을 높일 수 있습니다. 다만 이런 모델 최적화·오케스트레이션 레이어는 아직 대부분 기업에서 충분히 구축되지 않은 상태입니다.
이는 투자 관점에서도 중요한 변화입니다. AI 시장의 경쟁이 단순히 “누가 가장 강력한 모델을 만드느냐”에서 “기업이 여러 모델을 얼마나 효율적으로 조합해 쓰느냐”로 이동할 수 있기 때문입니다. 저렴한 오픈소스 모델의 확산이 frontier model에는 가격 압박을 줄 수 있지만, 반대로 기업의 AI 사용 비용을 낮춰 전체 AI 도입과 컴퓨팅 수요를 더 키울 가능성도 있습니다. 결국 앞으로는 새로운 모델의 성능 경쟁뿐 아니라, 기업이 실제 업무에서 여러 모델을 어떻게 배분하고 AI 투자 대비 수익을 만들어내는지도 함께 지켜볼 변수겠습니다.
https://t.me/MarketSnapK | 6 604 |
| 13 |  AI가 학습할수록 사라지는 책들 (Forbes)
AI 기업의 데이터 확보 경쟁이 이제 실물 책까지 넓어지고 있습니다. 올해 공개된 저작권 소송 자료에 따르면 Anthropic은 이른바 ‘Project Panama’를 통해 수백만 권의 실물 도서를 구매한 것으로 나타났는데요. Anthropic은 해당 도서를 제본하여 디지털화한 후 폐기한 것으로 드러났습니다. 온라인에서 수집할 수 있는 데이터들에 부족함을 느끼고, AI 학습 데이터를 확보하기 위해 실물 책을 직접 사들여 디지털 데이터로 바꾸기 시작한 것입니다.
문제는 이런 방식이 일반 베스트셀러를 넘어 희귀본과 절판본까지 확대되고 있다는 점입니다. 404 Media는 한 희귀서적 판매업자가 약 1,000권 규모의 주문을 받은 사례를 추적하면서, 해당 책이 여러 지역을 거쳐 결국 Amazon 소유의 VGT3 시설에 도착했다고 보도했는데요. 현지 직원들은 이 시설에서 “하루 종일 책을 스캔한다”고 답한 것으로 전해졌습니다. 다만 이 사례만으로 Amazon이 해당 책을 자사 AI 모델 학습에 직접 사용했다고 단정하기는 어렵습니다.
더 중요한 것은 AI 산업의 데이터 수요가 이제 문화유산 보존 문제와 맞닿기 시작했다는 점입니다. 대량 판매되는 책은 다른 사본을 구할 수 있지만, 희귀본이나 절판본은 실물 자체가 보존 가치를 지니는 경우도 많습니다. AI 모델의 성능을 높이기 위한 데이터 경쟁이 앞으로 저작권 문제를 넘어, '학습을 위해 실물 원본을 어디까지 소모해도 되는가'라는 새로운 논쟁으로 이어질지 지켜볼 대목입니다.
https://t.me/MarketSnapK | 731 |
| 14 |  Fed Model이 다시 작동하기 시작했다 (Yardeni Research)
1980~90년대 미국 증시의 상대가치를 설명하는 데 꽤 잘 맞았던 ‘Fed Stock Valuation Model(FSVM)’이 다시 의미를 가질 수 있다는 분석이 나왔습니다. 이 모델은 S&P 500의 선행 이익수익률(Forward Earnings Yield)과 미국 10년물 국채금리를 비교하는 단순한 방식인데요. 주식의 이익수익률이 국채금리보다 높으면 주식이 상대적으로 저평가됐다고 봅니다. 하지만 2000년대 이후에는 거의 계속 주식이 싸다는 신호만 내면서 금융위기 같은 약세장도 잡아내지 못해 시장 타이밍 지표로서 기능을 잃었었는데요.
Yardeni는 Fed의 양적완화(QE)가 끝나고 장기금리가 다시 정상적인 가격 신호를 주기 시작하면서 이 모델도 다시 작동할 가능성에 주목합니다. QE 기간에는 Fed가 장기국채를 대규모로 매입하면서 10년물 금리가 비정상적으로 낮아졌고, 그 결과 채권과 주식의 상대가치를 비교하기 어려웠습니다. 반면 최근에는 10년물 금리가 4.68%까지 올라오면서 금리의 역수로 계산한 채권의 암묵적 P/E가 21.4배, S&P 500 선행 P/E는 19.9배로 두 값의 격차가 크게 좁혀졌죠.
다만 Fed Model이 다시 유용해진다는 것이 곧 시장의 단기 고점·저점을 맞힐 수 있다는 뜻은 아닙니다. 오히려 핵심은 QE 이후 오랫동안 왜곡돼 있던 주식과 채권 사이의 상대가치 비교가 다시 의미를 갖기 시작했다는 점에 가까운데요. 장기금리가 높은 수준에 머무르는 환경에서도 기업 이익 증가가 현재의 높은 주가 밸류에이션을 얼마나 뒷받침할 수 있을지가 앞으로 지켜볼 변수겠습니다.
https://t.me/MarketSnapK | 807 |
| 15 |  메모리가 너무 잘 벌면 AI 투자가 흔들릴 수 있다 (Carlyle)
AI 메모리 업체의 높은 이익이 반드시 장기적인 호재만을 의미하는 것은 아닙니다. Carlyle은 현재 HBM을 중심으로 한 메모리 업체들의 높은 가격과 마진을 AI 밸류체인 전체가 부담해야 하는 일종의 비용으로 보는데요. 메모리 업체가 가져가는 이익이 커질수록 GPU·데이터센터를 운영하는 하이퍼스케일러와 AI 모델 기업의 수익성은 반대로 압박받기 때문입니다. 결국 AI 서비스에서 충분한 매출을 만들어내지 못한다면, 높은 메모리 가격은 고객의 투자 여력을 떨어뜨려 향후 AI CAPEX와 메모리 수요 자체를 약화시키는 요인이 될 수 있다는 주장인 것이죠.
Carlyle은 주요 AI 인프라 기업들이 확보한 compute backlog가 2.2조 달러를 넘어섰음에도 이를 곧바로 확정적인 AI 수요로 봐서는 안 된다는 점을 함께 지적하는데요. 이 계약을 이행하기 위해서는 GPU와 서버 구매, 데이터센터 임차, 전력비 등 막대한 비용을 부담해야 하기 때문입니다. Carlyle의 가정에 따르면 이러한 CAPEX와 계약 위험을 반영한 backlog의 순현재가치는 전체 규모의 약 15%에 불과합니다. 여기에 이 계약들은 HBM 물량이 아니라 달러 기준의 컴퓨팅 서비스로 맺어져 있어, 같은 AI 연산을 더 적은 메모리로 처리하는 기술이 등장한다면 AI 투자가 유지되더라도 HBM 수요는 예상보다 크게 줄어들 수도 있습니다.
결국 현재 메모리 호황의 가장 큰 역설은 높은 수익성이 스스로 공급 확대를 부르는 한편, 고객들에게는 메모리 의존도를 낮출 유인을 제공할 수 있다는 점입니다. 메모리 가격이 높을수록 하이퍼스케일러는 메모리 사용량을 줄일 수 있는 가속기와 아키텍처 개발에 더욱 적극적으로 나설 수 있는 반면, 높은 수익성을 바탕으로 메모리 업체들의 대규모 증설도 이어지면서 향후 신규 생산능력이 본격 가동되는 시점에는 현재의 공급 부족이 오히려 공급 부담으로 전환될 가능성도 있습니다. 따라서 앞으로는 단순히 AI CAPEX가 얼마나 늘어나는지만 보기보다, AI 서비스가 높은 메모리 비용을 얼마나 오래 감당할 수 있는지와 AI output당 필요한 HBM의 양이 계속 증가하는지를 함께 지켜볼 필요가 있는 것이죠.
현재 메모리 업황의 강세는 HBM 생산 확대가 범용 DRAM의 생산 여력을 제약해 공급 부족을 심화시킨다는 내러티브에도 일부 기대고 있습니다. HBM 수요에 대한 우려가 커질 경우, 그 영향은 HBM 시장에만 그치지 않을 수 있는데요. HBM향 생산능력 확대가 둔화되고 그 생산 여력이 다시 범용 DRAM으로 이동한다면, 현재의 DRAM 공급 제약이 완화되면서 메모리 전반의 수급 균형이 다시 바뀔 가능성도 있습니다. 결국 HBM 수요의 지속성은 HBM 가격과 수익성뿐 아니라 DRAM 업황 전반을 좌우할 변수로도 지켜볼 필요가 있는 것입니다.
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| 16 |  똑똑한 투자자보다 겸손한 투자자가 살아남는다 (Aswath Damodaran)
투자에서 좋은 학벌이나 높은 지능, 뛰어난 과거 수익률은 분명 강점이 될 수 있습니다. 하지만 가치평가의 대가 Aswath Damodaran은 이런 요소들이 오히려 투자자를 지나치게 강한 확신으로 밀어 넣을 수 있다고 지적합니다. 자신이 시장보다 똑똑하다고 생각할수록 시장 가격이 틀린 이유를 다른 투자자의 무지에서 찾기 쉬워지고, 과거 투자 성공까지 자신의 실력으로만 해석하면 포지션 집중과 레버리지도 자연스럽게 커질 수 있다는 것입니다.
Situational Awareness의 사례가 이를 잘 보여줍니다. 이 펀드는 AI 인프라 수혜주를 사고 AI로 타격받을 기업을 파는 전략으로 2025년 8월 이후 2026년 6월 19일까지 약 367%의 수익률을 기록했습니다. 하지만 높은 확신과 레버리지가 결합된 상태에서 시장 방향이 뒤집히자 불과 몇 주 사이 공개주식 포트폴리오가 약 67% 하락했고 결국 포지션을 청산해야 했습니다. Damodaran은 이를 단순히 젊은 펀드매니저의 경험 부족으로 보지 않습니다. 노벨경제학상 수상자 두 명이 참여했던 LTCM 역시 과도한 차입 때문에 무너진 적이 있기 때문입니다.
그래서 Damodaran이 선호하는 것은 Smart Money보다 Humble Money입니다. 뛰어난 성과를 모두 자신의 능력으로 설명하는 투자자보다, 좋은 성과에도 실력뿐 아니라 시장 환경과 운이 작용했다는 사실을 인정하는 투자자가 장기적으로 더 나은 자금 운용자가 될 가능성이 높다는 주장입니다. 결국 중요한 것은 투자 아이디어에 확신을 갖는 것보다 그 확신이 현실보다 커지고 있지는 않은지 끊임없이 의심할 수 있는 능력이며, 특히 높은 수익률을 기록한 직후일수록 이러한 경계가 더욱 중요하겠습니다.
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| 17 |  달러의 방향을 결정하는 건 결국 금리차 (BofA)
최근 달러가 약해지자 시장에서는 “미국에 대한 신뢰가 떨어지고 있기 때문 아니냐”는 해석이 나오고 있습니다. 연준의 물가 대응에 대한 의구심, 미국 장기금리 상승, 금 가격 강세가 겹치면서 투자자들이 미국 자산에 더 높은 ‘리스크 프리미엄’을 요구하기 시작했다는 논리인데요. 쉽게 말해 “미국 자산이 예전보다 불안하니 더 높은 보상이 필요하다”는 의미입니다. 하지만 BofA는 2026년의 달러 약세에서는 이런 신뢰 훼손의 증거가 뚜렷하지 않다고 봅니다.
BofA가 더 중요하게 보는 것은 미국과 다른 주요국 사이의 단기 금리차입니다. 미국 금리가 다른 나라보다 상대적으로 높아질 것으로 예상되면 달러의 매력이 커지고, 반대로 그 차이가 줄어들면 달러에는 약세 압력이 생길 수 있는데요. BofA는 최근 DXY 하락이 미국과 주요국 간 2년물 금리차 축소로 거의 대부분 설명된다고 분석합니다. 2025년에는 금리 움직임만으로 설명하기 어려운 달러 약세가 나타나 리스크 프리미엄을 의심할 만한 ‘갭’이 있었지만, 2026년에는 이런 괴리가 훨씬 작다는 것입니다.
옵션시장에서도 달러 자체에 대한 불신은 뚜렷하지 않습니다. USD/JPY를 제외하면 달러 추가 하락에 대비한 풋옵션 수요가 특별히 강하지 않은데요. 결국 BofA는 현재 달러 약세를 미국에 대한 구조적 신뢰 상실보다는 금리 기대 변화로 보는 편이 더 타당하다고 판단했습니다. 따라서 미국 경제지표의 ‘의미 있는 악화’가 나타나지 않는 한 달러 매도세가 더 이어지기는 어렵다는 입장이죠.
신흥국 증시에서도 달러인덱스의 방향이 중요한 변수인 만큼, 앞으로 미국 경제지표가 금리 기대를 어떻게 바꾸고, 이것이 다시 달러의 방향으로 어떻게 이어지는지를 지켜볼 필요가 있겠습니다.
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| 18 |  +1미국 경기 둔화가 오히려 AI 붐의 시간을 벌어준다 (TS 롬바드)
최근 미국의 고용과 물가 지표가 이전보다 덜 뜨거워지면서, AI 투자 사이클이 예상보다 더 오래 이어질 수 있는 환경이 만들어지고 있습니다. 몇 달 전만 해도 고용이 예상보다 빠르게 회복되고 인플레이션도 높은 수준을 유지하면서 연준이 다시 긴축에 나설 필요성이 커지는 모습이었지만, 최근에는 정책 대응의 긴급성이 상당히 낮아졌다는 것이 TS 롬바드의 판단인데요.
TS 롬바드는 이를 바탕으로 AI 붐이 앞으로 최소 12~18개월은 더 이어질 가능성을 보고 있습니다. AI 투자 사이클의 가장 큰 위험은 결국 중앙은행이 인플레이션을 억제하기 위해 본격적인 긴축에 나서면서 금융여건이 악화되는 것인데, 최근 미국 데이터의 둔화가 그 시점을 뒤로 미뤄줄 수 있다는 것입니다. 다시 말해 경기 둔화 자체가 AI 수요에 긍정적이라는 의미라기보다, 연준이 긴축을 서두르지 않아도 되는 환경이 AI Capex 사이클에 시간을 벌어주고 있다는 해석입니다.
다만 AI 투자 사이클의 지속 가능성을 둘러싼 문제 자체가 해소된 것은 아닙니다. TS 롬바드는 AI 관련 매출과 컴퓨팅 수요의 상당 부분이 여전히 하이퍼스케일러의 대규모 Capex와 맞물린 순환 구조에 의존하고 있다고 지적하는데요. 따라서 앞으로는 미국 고용과 물가가 다시 반등하며 긴축 압력을 높이는지, 그리고 AI 투자가 기업과 소비자의 실제 수요로 얼마나 확산되는지가 AI 붐의 지속 여부를 판단하는 핵심 변수가 되겠습니다.
한편 TS 롬바드는 AI 붐의 진짜 종료 신호는 반도체와 하이퍼스케일러의 동반 하락이라고 보았는데요. 하이퍼스케일러의 매출 자체가 AI 투자와 점점 더 긴밀하게 연결되고 있고, 이미 집행한 막대한 Capex도 아직 충분히 감가상각되지 않은 채 대차대조표에 남아 있기 때문입니다. 여기에 AI 투자 둔화가 경기 전반의 약화로 이어질 경우 광고·커머스 등 비AI 사업 역시 영향을 받을 수 있어, AI 붐의 진짜 종료는 글로벌 기술주 전반의 동반 약세로 나타날 가능성이 높다는 논리죠.
같은 맥락에서 최근의 하락은 반도체가 급락하는 동안에도 하이퍼스케일러 주가는 상대적으로 버텼기 때문에 AI 붐이 끝났다고 보기는 어렵다는 해석을 덧붙였습니다.
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| 19 |  ‘AI-native’로 다시 태어나는 에어비앤비
에어비앤비는 최근 회사를 ‘AI-native company’로 재구축하는 작업을 진행하고 있습니다. 단순히 고객 응대에 AI를 도입하는 수준을 넘어 제품 개발과 서비스 운영 전반에 AI를 적용하고 있는데요. 그 결과 새로운 기능의 아이디어에서 실제 출시까지 걸리는 시간이 최대 60% 단축됐고, 출시한 기능 수도 전년 대비 약 80% 증가했습니다.
비용 측면에서도 이미 효과가 나타나고 있습니다. 에어비앤비의 AI 고객지원 어시스턴트가 현재 문의의 약 45%를 해결하고 있으며, 이에 힘입어 예약 1건당 고객지원 비용은 전년 대비 16% 감소했습니다. 동시에 2분기 총예약액과 매출, 조정 EBITDA가 모두 시장 예상치를 웃돌았고, 회사는 올해 매출 성장률 전망을 기존 low-to-mid teens에서 최소 mid-teens, 조정 EBITDA 마진 전망도 최소 35%에서 35.5%로 상향했습니다.
특히 주목할 부분은 AI 투자의 효과가 아직 막연한 미래의 생산성 개선 기대에 머무는 것이 아니라, 제품 출시 속도와 고객지원 비용처럼 실제 운영 지표에 나타나기 시작했다는 점인데요. 향후 이러한 AI 기반 생산성 향상이 비용 절감에 그치지 않고 매출 성장과 영업 레버리지로 얼마나 이어질 수 있을지 지켜볼 대목입니다.
한편 Brian Chesky CEO가 에어비앤비처럼 거래당 가치가 높은 사업에서는 AI 추론 비용이 AI를 통한 전환율 개선에서 발생하는 추가 수익에 비해 미미하며, 대규모 GPU 투자가 필요한 사업 구조도 아니라는 설명을 덧붙인 부분 또한 이번 실적 발표에서 주목해볼 만한 부분이었습니다.
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| 20 |  AI 시대의 K자형 노동시장, 줄어드는 청년·늘어나는 숙련 인력 (노무라)
AI가 노동시장에 미치는 영향은 단순한 일자리 감소보다 신입과 숙련 인력 사이의 수요 격차에서 먼저 나타나고 있습니다. 노무라는 인도와 한국의 사례를 바탕으로, AI 도입이 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하면서 엔트리 레벨 채용 수요는 줄고 경력·시니어 인력에 대한 수요는 상대적으로 높아지는 ‘K자형 노동시장’이 형성되고 있다고 분석했는데요.
한국은행 연구에 따르면 2022년 7월부터 2025년 7월까지 청년층 고용은 21만 1,000명 감소했으며, 이 가운데 20만 8,000명이 AI 노출도가 높은 산업에서 줄었습니다. 반면 같은 기간 50대 고용은 20만 9,000명 증가했고, 이 중 14만 6,000명이 AI 노출도가 높은 산업에서 늘었는데요. 인도 IT기업 651곳을 대상으로 한 조사에서도 AI 도입 이후 신입 채용이 감소했다고 답한 기업은 55%로, 중간 경력 25%, 시니어 14%보다 훨씬 높았습니다.
노무라는 이러한 차이가 젊은 근로자가 주로 맡아왔던 반복적·루틴 업무는 AI로 대체하기 쉬운 반면, 사업에 대한 깊은 이해와 대인관계·조직관리 능력이 필요한 숙련 인력의 역할은 아직 AI가 대체하기 어렵기 때문이라고 설명합니다. 결국 AI가 당장 전체 일자리 수를 크게 줄이지 않더라도, 기업이 신입을 뽑아 경험을 쌓게 하던 기존의 고용 구조부터 바꿀 수 있다는 의미인데요. AI 확산이 일자리의 총량과 구성, 기업의 채용 방식 등 노동시장 전반을 어떻게 재편해 나갈지 앞으로 계속 지켜봐야 할 대목이겠습니다.
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