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[하나 자산배분] 이영주 (자산배분의 창)
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| 2 | ☘ 일본: AI 수요와 수출이 제조업을 견인
- 종합 PMI가 52.8에서 53.1로 소폭 상승. 3분기 GDP 약 0.75% 성장 시사
- 제조업 생산은 2014년 이후 가장 강한 수준. 미국 중심의 AI 투자 확대와 수출 증가가 제조업 회복을 견인하고 있음
(실제 일본의 4~7월 제조 PMI 평균은 54.8)
- 원자재와 인건비 부담이 이어지며 기업들의 비용 압력은 높은 수준 유지
☝️ AI 관련 글로벌 공급망의 핵심 생산기지 역할을 하면서 제조업이 빠르게 회복. 단, 서비스업과 내수 회복은 상대적으로 더디고 물가 압력도 이어지고 있어 BOJ의 추가 금리 인상 가능성은 여전히 남음
☘ 미국: 서비스는 강했지만 물가가 다시 변수
- 종합 PMI가 51.9에서 53.6으로 상승. 3분기 GDP 약 2.0%의 연율 성장 시사
- 월드컵과 미국 250주년 행사 등으로 서비스업이 8개월 만에 가장 강한 성장세를 기록. 제조업도 확장 국면은 유지했지만, 앞선 두 달간의 재고 축적 효과가 완화되며 생산 증가 속도는 다소 둔화
- 중동발 공급망 차질과 운송비 상승으로 투입비용은 14개월 최고를 기록한 가운데, 판매가격 또한 2022년 8월 이후 가장 빠르게 상승
☝️이번 조사는 7월 초~중순 기업들의 체감을 반영한 만큼, 안정적이었던 6월 CPI 이후 7월에는 기업들의 가격 인상 압력이 다시 높아지고 있음을 시사. 양호한 경기여건이 지속되는 만큼 물가가 연준의 정책 판단에 더 중요한 변수로 부각될 것
☘☘ 이번 PMI는 글로벌 제조업이 AI 투자와 수출 회복에 힘입어 개선되는 모습을 보여줬지만, 지역별 물가 흐름은 엇갈림. 유럽은 경기 회복과 물가 둔화가 동시에 나타난 반면, 일본과 미국은 성장 개선과 비용 압력이 이어지면서 통화정책 경로가 달라질 가능성.
특히 미국은 6월 CPI의 안정 이후 7월 들어 기업들의 가격 인상 압력이 다시 높아졌다는 점이 가장 주목할 변화로 판단됨 | 867 |
| 3 |  +5🍎🍎 7월 PMI로 본 주요국 경기, 같은 회복 다른 해석
☘ S&P Global이 집계한 7월 Flash PMI (조사기간 7.9~23)에서는 영국·유로존·일본·미국 모두 경기 개선 신호가 나타났음. 다만 회복을 이끈 동력과 물가 흐름은 국가별로 달랐으며, 이에 따라 중앙은행이 마주한 정책 환경도 차별화되는 모습
☘ 영국: 소비 회복과 제조업 반등, 물가는 안정
- 종합 PMI는 큰 폭 반등 (49.3→ 52.1). 3Q GDP 약 0.2% 성장 시사 (S&P Global PMI 기반 추정치)
- 날씨·국내여행·월드컵 소비로 서비스업이 회복된 가운데, 제조업도 AI 투자와 수출 증가에 힘입어 약 2년 만에 가장 강한 흐름 기록
- 물가 또한 유가 하락으로 투입비용과 판매가격 상승세가 모두 둔화
☝️경기 회복과 물가 안정이 동시에 나타난 만큼 BOE 추가 긴축 부담은 완화. 단, 제조업 개선에는 중동 리스크에 대비한 재고 축적도 일부 포함되어 실제 최종수요 회복 여부는 추가 확인이 필요
☘ 유로존: 네 지역 가운데 가장 양호한 지표 양상을 보임
- 종합 PMI가 50.0에서 51.9로 상승하며 3Q GDP 약 0.3% 성장 시사
- 제조업은 2022년 이후 가장 강했고 서비스업도 위축 국면을 벗어나 반등. 독일 역시 4개월 만에 성장 전환
- 물가는 기업 비용과 판매가격 상승 압력이 함께 둔화
-☝️경기 회복과 물가 둔화가 동시에 확인되는 등 가장 균형적 지표 양상을 보임. 독일을 중심으로 제조업 회복이 확산되고 신규 주문도 개선되면서 ECB의 추가 긴축 필요성은 낮아진 상황. 단, 중동발 공급망 차질은 여전히 주요 리스크 | 766 |
| 4 | [자산배분의 창(窓)] AI 투자, 이제는 Capex 규모만큼이나 따져봐야 할 생산성
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/4vOxrYe
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> Capex 확대는 계속되지만, 시장의 궁금증은 바뀌고 있다
- 최근 AI 관련주 변동성 확대의 가장 큰 이유는 하이퍼스케일러의 AI 투자 지속 여부에 대한 시장의 의구심 때문.
- 그럼에도 시장은 여전히 AI 수요 증가와 함께 하이퍼스케일러들의 Capex 확대 지속을 기본 시나리오로 간주. 주요 전망 기관들 역시 AI 컴퓨팅 수요 확대와 클라우드 서비스 고도화를 바탕으로 하이퍼스케일러의 AI 인프라 투자가 당분간 증가세 이어갈 것으로 예상
- 다만, AI 인프라 투자 규모가 이미 수천억 달러로 늘어나 시장 평가 기준도 바뀔 가능성 높음. 기존에는 Capex 확대 정도가 쟁점이었다면, 이제부터의 고민은 늘어난 투자의 효율적 활용 여부, 그리고 다음 투자를 이어갈 만큼의 경제성 확보 여부가 더욱 중요해질 것
> 효율성이 Capex의 지속 가능성을 만든다
- 변화 배경에는 AI 생태계 구조가 있음. 반도체·데이터센터·전력·네트워크 기업 성장 전망은 하이퍼스케일러의 Capex 확대 지속을 전제로 함. 즉 하이퍼스케일러가 AI 사업에서 충분한 매출과 현금흐름을 창출해 투자를 이어갈 필요
- 결국 AI 생태계는 하이퍼스케일러 수익성이 개선되면서 Capex가 늘고, 이는 다시 관련 기업 성장을 뒷받침하는 선순환 구조가 형성. 순환성 유지되려면 하이퍼스케일러의 AI 서비스 운영 효율성이 개선될 필요. 다행히 이런 신호가 조금씩 관측
- LLM Token Expenditure Index는 추론 토큰 100만 개당 평균 처리 비용을 보여주는 지표인데, 5~6월 고점 기록 후 다시 3~4월 수준까지 하락. 토큰 사용량 감소보다 고가 모델 사용 비중 축소, 저가 모델 활용 확대, 모델 라우팅, 추론 최적화, 가격 인하 등이 복합적으로 작용하면서 동일 AI 서비스를 전보다 낮은 비용으로 제공 가능한 환경 조성을 시사
> AI 수익화가 다음 투자 사이클을 결정한다
- 운영 효율성 개선과 함께 AI 수익화도 점차 가시화. Exponential View는 중국 제외한 AI 관련 매출이 운영 중 데이터센터와 AI 반도체 감가상각을 2개분기 연속 상회했다고 분석. 아직 완공될 데이터센터와 추가 GPU 투자에 따른 감가상각, 운영비용은 미반영. 단 AI 서비스가 가동 중인 인프라 비용을 흡수하기 시작했다는 점에서 AI 수익화가 초기 단계임을 짐작
- 주요 하이퍼스케일러 실적에서도 이러한 사실을 확인. Microsoft는 Azure와 Copilot 등 AI 서비스 수요 확대의 클라우드 사업 성장 기여를 언급. Alphabet 역시 AI 제품과 AI 인프라 수요가 클라우드 성장의 핵심 동력이라고 설명. 아직 투자를 모두 회수하는 단계는 아니지만, 클라우드 매출과 현금흐름 개선에 기여하기 시작한 것은 중요한 변화
- Meta의 최근 전략도 같은 흐름. Hyperion과 캐나다 신규 데이터센터 통해 연산능력 확대하는 동시에, 일부 컴퓨팅 자원의 외부 클라우드 제공도 검토 중. 이는 AI 인프라 활용도 높이는 새 수익원 개선의 시도. 외부 매출까지 창출한다면 Capex 지속 가능성은 한층 높아질 것
- 결국 시장 관심은 ‘투자의 생산성’으로 이동하게 될 전망. 같은 규모의 Capex로 얼마나 많은 AI 서비스를 제공하고, 이를 빠르게 매출과 현금흐름으로 연결하는지가 다음 투자 사이클 결정하는 핵심 변수이기 때문
- 하이퍼스케일러의 비용 효율화와 수익성 확보가 뒷받침된다면, AI 생태계의 투자 선순환 구조 역시 더욱 견고해질 가능성
(컴플라이언스 승인 득하였음) | 4 385 |
| 5 | 🍎🍎 중국 AI의 저가 공세, AI 투자 사이클을 흔들 수 있을까?
(대담 내용 정리 및 시사점 분석)
- 프로그램 : BNN Bloomberg MoneyTalk
- 참여자 : Greg Bonnell(BNN Bloomberg) × Evan Chen(TD Asset Management 포트폴리오 리서치 부문 부사장)
- 대담 주제 : 중국 AI 모델 Kimi K3가 AI 산업과 기술주에 미치는 영향
☘ 중국 AI 기업 Moonshot AI가 공개한 Kimi K3는 OpenAI와 Anthropic의 Frontier 모델에 근접한 성능을 제공하면서도 서비스 비용은 기존 대표 모델보다 약 40% 낮은 수준으로 알려짐.
이에 시장에서는 AI 모델 가격이 이렇게 저렴해진다면 지금 진행 중인 대규모 데이터센터와 GPU 투자가 과도한 것 아니냐는 우려가 제기된 상황
☘ Evan Chen은 AI 모델의 비용 하락이 곧 인프라 투자 감소로 이어지는 것은 아니라고 설명
- AI 서비스 가격이 낮아질수록 기업과 소비자의 활용 범위가 확대되고, 단위당 비용은 낮아져도 총 연산량 수요는 더 빨리 증가할 수 있다는 논리를 설명
- 지난해 DeepSeek 등장 당시에도 저가 AI 모델 확산으로 Nvidia 등 AI 관련주가 급락했지만, 이후 AI 도입과 사용량이 늘어나면서 데이터센터와 GPU 투자는 지속되었음.
- 이번 Kimi K3 역시 저가 모델 확산이 AI 인프라 수요를 줄이기보다 AI 사용량을 늘리는 계기가 될 수 있다는 설명
☘ 다만 중국 업체들의 저가 공세는 OpenAI와 Anthropic 등 미국 모델 기업의 수익성에는 부담 요인이 될 수 있음. 모델 가격 경쟁이 심화되면 가격 결정력이 약해질 수 있기 때문. 현재까지는 미국 Frontier 모델들이 성능 우위를 유지하고 있어 일정 수준의 가격 프리미엄은 유지될 것으로 전망하고 있음
☘☘ 시사점
- 핵심은 AI 모델 가격 하락 자체보다 가격 하락 이후 사용량이 얼마나 증가하는지에 달려있을 것
- 서비스 비용이 낮아진 만큼 기업의 AI 도입과 추론 사용량이 더 빠르게 늘어난다면 데이터센터와 GPU 투자도 지속될 수 있음
- 주요 하이퍼스케일러들의 실적에서 AI CapEx 확대 여부를 확인하는 동시에 AI 인프라 가동률, 클라우드 매출 기여도가 중요. 저가 모델 등장 이후에도 이들 지표가 유지된다면 AI 투자 사이클이 꺾였다고 보기는 어렵다고 판단됨 | 1 196 |
| 6 | 🍎🍎 번햄-힐리 조합, 지난 스타머-리브스 조합과 무엇이 다를까?
- Andy Burnham 총리와 John Healey 재무장관의 조합은 시장 친화적 출발로 보여지나, 이전 정부보다 우월하다고 단정하기는 시기상조
- 사실 총리실이 성장과 정치적 의제를 제시하고, 재무부가 재정준칙과 시장 신뢰를 관리하는 구조 자체는 스타머 정부와 크게 다르지 않았음. 스타머 역시 리브스를 직접 기용하며 재정규율을 국정 운영의 핵심 원칙으로 삼았음.
- 다만 지난 정부에서는 생활비 대응, 공공투자, 국방비 확대 등 주요 정책마다 재무부의 재정규율이 정책 추진을 제약한다는 비판이 반복됐고, 성장과 재정 사이의 균형을 둘러싼 논란이 시장의 불확실성 요인으로 작용해 옴
- 이번에는 Healey가 Treasury 경험을 갖추면서도 국방장관 시절에는 필요한 투자를 적극 주장했던 만큼, 재정준칙을 유지하면서도 성장정책과 얼마나 균형을 맞출 수 있을지가 새로운 관전 포인트로 부각되고 있음.
- Healey가 재정건전성과 성장정책 사이에서 어떤 균형점을 보일지가 중요
- 결국 핵심은 가을 예산안. 지출 확대와 재원 조달 방안이 균형을 이룬다면 시장 신뢰를 높일 수 있겠지만, 반대로 총리실과 재무부 간 이견이 드러나거나 재정준칙과 성장정책의 균형을 보여주지 못한다면, 이전 정부와 마찬가지로 정책 불확실성이 금융시장 변동성을 키우는 요인이 될 것 | 1 303 |
| 7 |  +1🍎🍎 John Healey 재무장관 임명
- 7월 20일 Andy Burnham 총리가 공식 취임한 직후 첫 내각 인선에서 John Healey를 재무장관으로 임명
- 영국 언론은 이번 인선을 "예상 밖이지만 시장 신뢰를 고려한 현실적인 선택"으로 평가
- Healey는 당내 강경 좌파 성향 인물이 아니며, 재무부와 국방장관을 모두 경험한 만큼 정책 추진력과 시장 신뢰를 함께 고려한 인사라는 평가
- Telegraph : "Safe pair of hands"
- Reuters : 시장이 안도할 수 있는 온건하고 실용적인 인물
- Guardian·FT : 단순한 재정 매파(Fiscal Hawk)가 아니라 필요한 분야에는 적극적으로 재정을 투입하는 실용주의자(Pragmatist)
🍎🍎 첫 총리 취임과 재무장관 인명을 두고 영국 시장 분위기는?
- 영국 언론과 금융시장은 번햄 정부 출범을 '정치적으로는 기대, 재정적으로는 검증이 필요한 정부'로 평가
- 생활비 지원, 공공투자, 국방비 확대 등 성장 정책에는 공감하지만, 재정규율을 유지하면서 이를 동시에 추진할 수 있을지에 대해서는 신중한 시각
- 금융시장 역시 비슷한 반응. 파운드화는 달러와 유로 대비 소폭 약세를 보였고 장기 길트 금리는 상승했으며, 주식시장에서는 국방·항공우주 관련주가 국방비 확대 기대를 반영하며 강세
☘ 결국 시장의 관심은 번햄 총리의 정치적 메시지보다 가을 예산안, 재원 조달 방안, DMO의 길트 발행 계획이 더 중요한 상황
🍎🍎 향후 관전 포인트
총리 취임과 Healey 인선으로 시장은 일단 안도했지만, 앞으로는 가을 예산안과 국채 발행 계획이 핵심 변수가 될 전망
- BOE 역시 저성장보다 물가 부담을 우려하며 당분간 금리 동결 기조를 유지할 가능성을 시사한 만큼 (베일리 총재 6월 18일 연설), 향후 발표될 재정정책과 길트 발행 규모는 BOE의 정책 경로와 영국 장기금리의 방향을 결정할 핵심 변수가 될 것 | 1 142 |
| 8 |  🍎🍎 Andy Burnham 영국 총리 취임 연설 요약
- 7월 17일 Andy Burnham이 노동당 대표로 선출된 데 이어, 20일 공식적으로 영국 총리에 취임
- 노동당이 집권당인 만큼 대표 선출 이후 총리직을 승계했으며, 첫 취임 연설을 통해 향후 경제·재정정책의 방향성을 제시
① '생활비 위기'를 최우선 과제로 제시
- 국민들에게 '숨 쉴 공간(Breathing Space)'을 만들어주겠다고 약속
교통·에너지·주거비 부담 완화와 사회주택 공급 확대, 노숙자 문제 해결 등을 최우선 정책으로 제시
② 단기 부양보다 '10년 국가 재건 계획' 추진
- 단기 경기부양보다 영국 경제와 공공서비스를 장기적으로 재건하는 데 초점
- 지방분권, 산업 경쟁력 회복, 교육·보건 개혁 등을 포함한 10-Year National Strategy를 연내 발표할 계획
③ 성장과 재정규율을 동시에 추구
- 생활비 지원과 공공투자 확대를 추진하는 동시에 재정준칙 유지와 국방비 증액도 재확인
- 영국 언론은 이를 'Pragmatic Labour' 노선으로 평가
- Reeves 전 재무장관이 재정준칙 개편을 통해 확보한 약 160억 파운드의 재정여력(Headroom) 활용 방안이 핵심 관전 포인트 | 1 058 |
| 9 |  +1> AI 추론의 단위 비용이 낮아지는 동시에 관련 매출이 증가할수록 하이퍼스케일러들의 AI Capex는 더 오래 지속될 수 있음. 이는 반도체·데이터센터·전력 등 AI 생태계 전반의 투자 지속 가능성을 높이는 핵심 요인
🍎🍎 Capex 규모보다, 생산성 확인이 중요해지는 시점
☘ Bloomberg의 LLM Token Expenditure Index는 5~6월 고점 이후 다시 하락하며 AI 추론 비용이 낮아지는 모습
- 동 지수는 추론 토큰 100만 개를 처리하는 평균 비용을 나타내는 지표
- 동 지수의 하락 흐름은 고가 모델 사용 축소와 저렴한 모델 활용 확대, 모델 라우팅, 추론 최적화 등을 통해 동일한 AI 서비스를 이전보다 낮은 비용으로 운영하고 있음을 시사
☘ Exponential View (기술·AI 전문 리서치)에 따르면 중국을 제외한 AI 관련 매출은 데이터센터와 AI 반도체 감가상각을 2분기 연속 상회하고 있음
- 아직 모든 AI 투자비를 회수하는 단계는 아니지만, AI 인프라가 실제 매출을 창출하기 시작했다는 점에서 의미가 있음
- 이는 AI 산업이 투자 확대 단계에서 수익화 단계로 점차 이동하고 있음을 보여주는 초기 신호가 될 수 있어 지속 모니터링 필요 | 2 930 |
| 10 | 🍎🍎 캐나다 중앙은행, 성장률은 높였지만 금리는 그대로..
☘ 7월 15일 캐나다 중앙은행(BOC)은 기준금리를 2.25%로 동결. 최근 캐나다 경제는 2분기 연율 2.5% 성장할 것으로 예상될 만큼 예상보다 견조한 모습을 보였으며, 미국의 관세 충격도 당초 우려보다 제한적인 것으로 평가.
기업들의 공급망 적응과 수출 회복, 에너지 부문 투자 확대, 정부지출 증가 등이 예상보다 양호한 성장세를 뒷받침한 점을 반영해, 2027~2028년 성장률 전망 또한 각각 1.8%로 상향 조정
☘ 그럼에도 금리를 올리지 않은 이유는 경제 전반에 아직 여유가 남아 있기 때문. BOC는 현재 경제 규모가 잠재적인 생산 능력보다 약 1.5% 낮은 상태(산출갭 -1.5%)로 평가. 성장률 전망은 상향 조정했지만, 경제 전반에는 여전히 유휴 여력이 남아 있는 만큼 금리를 추가로 인상할 필요는 크지 않다고 판단한 것. 실제로 실업률도 6.5%로 팬데믹 이전보다 높은 수준을 유지
☘☘ 이번 결정은 미국에도 시사점을 주고 있음.
최근 미국 역시 AI 투자 확대와 생산성 개선으로 성장 기대가 높아지고 있지만, 연준이 확인해야 하는 것은 성장률 자체보다 그 효과가 경제 전반으로의 확산 되는지 여부.
AI 관련 산업이 빠르게 성장하더라도 그 효과가 고용, 소비, 서비스 물가까지 이어지지 않는다면 이를 곧바로 금리 인상의 근거로 보기는 제한적일 수 있음 | 1 572 |
| 11 |  🍎🍎 미국 천연가스 가격, 폭염에도 가격이 하락하는 이유
☘ 미국 전역의 폭염으로 냉방용 전력 수요는 증가하고 있지만, 천연가스 가격은 좀처럼 반등하지 못하고 있음. 시장은 계절적 수요보다 공급 우위 환경에 더 주목할 필요
- 미국 천연가스 선물가격은 7.17기준 2개월 내 최저 수준 기록 (2.86달러/MMBtu. 3달러선 하회)
☘ 이번 EIA 주간 재고 예상도 증가할 전망 (약 +44Bcf). 비록 증가 폭은 둔화되고 있지만, 재고는 여전히 5년 평균을 웃도는 수준으로 공급 부담이 이어지고 있음을 시사
☘ 여기에 Freeport LNG 터미널 유지보수로 LNG 수출이 일시적으로 감소하면서 국내 공급이 늘어난 점도 가격 상승을 제한
☘☘ EIA는 2026년 미국 천연가스 생산이 사상 최고 수준을 기록할 것으로 전망하고 있어 당분간 공급 우위 환경이 이어질 가능성
☘☘ 천연가스 선물가격 하락은 7월 들어 나타난 변화인 만큼 6월 CPI에는 반영되지 않았으며, 향후 현물과 소비자 요금으로 전이될 경우 일부 에너지 물가 부담을 낮추는 요인이 될 수 있음 | 3 175 |
| 12 | [자산배분의 창(窓)] AI 테크기업들의 회사채 발행, IG 시장을 바꾸다
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/44qQFbh
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> AI 투자 확대, 회사채 시장의 새로운 자금 수요
- 그동안 GPU와 데이터센터 투자 규모에 집중됐던 AI 경쟁에 대한 시장 관심은 최근 막대한 투자 자금의 조달 방법으로 이동. 기술기업과 금융시장, 사모신용시장이 자금 공급 트라이앵글 구조를 형성하며 상호 의존도 높인 가운데, 투자등급(IG) 회사채 시장 또한 AI 투자의 핵심 자금 공급처로 부상
- AI 투자 확대에 따라 관련 기업들의 올해 회사채 발행은 이미 작년 수준을 크게 상회. 특히 주요 하이퍼스케일러가 상반기에만 약 $1,940억 규모 회사채 발행. 여기에 SpaceX도 $250억를 회사채로 조달하며 대형 발행자 그룹에 합류
> 회사채 시장도 AI를 가격에 반영하기 시작
- AI 투자 본격화 전, 주요 테크기업들의 공모 IG 회사채 시장 비중은 4%에도 미치지 못했음. 막대한 현금창출력 바탕으로 외부 차입에 크게 의존하지 않았기 때문. 그러나 AI 인프라 투자 확대로 회사채 시장의 핵심 발행자로 부상
- Bloomberg US Corporate Index에서 은행업 비중 약 21%로 여전히 가장 큼. 기술업종은 AI 관련 회사채 공급 증가로 약 10%까지 확대. 웰스파고는 올해 기술기업 IG 회사채 발행 규모 약 $3,500억 도달 전망. AI 투자가 주식시장뿐 아니라 회사채시장 구성과 수급 변화도 촉발한 것
- 연초 이후 미 국채 금리 약 62bp 상승하면서 절대 조달금리 높아진 가운데, 기술과 커뮤니케이션 섹터 신용스프레드도 확대. 기술업종 스프레드는 연초대비 7.6bp 확대, 평균 신규 발행금리도 약 64bp 상승. 이는 시장금리 상승이라는 공통 부담에 대규모 회사채 공급의 추가 프리미엄까지 더해졌음을 의미
> AI 투자, 자본시장의 선별이 시작되다
- AI 산업은 이제 자본집약적 산업으로 변화. 빅테크는 오랫동안 자산경량화 모델 기반으로 성장한 만큼 AI 투자 확대는 새로운 산업 구조에 시장이 적응하는 과정으로 볼 수 있음
- 최근 아마존 발행 건에서도 상기 변화가 확인. 이전보다 주문 경쟁률 낮아지고 발행 프리미엄 높아졌지만 성공적으로 마무리. 이는 투자자들이 AI 성장 스토리보다 투자수익률과 위험을 더욱 엄격하게 평가하기 시작했음을 시사
> 앞으로 AI 회사채 발행이 계속 늘어나면 선별 과정은 더욱 뚜렷해질 전망. 특히 A~AA급 하이퍼스케일러와 BBB급 발행기업 간 조달 여건 차별화를 예상. 높은 현금창출력과 재무유연성 검증된 상위 기업들은 상대적으로 안정적인 자금조달 가능할 것. 반면 시장은 BBB급 이하 기업들의 레버리지와 투자 회수기간에 더 민감하게 반응 가능성
- 투자 수요 우려 커질 수 있으나, 이러한 변화는 AI 투자 생태계 성숙에 대한 신호. 모든 기업이 동일 조건으로 자금 조달하는 시장보다, 자본이 더 효율적인 기업과 프로젝트로 배분되는 시장이 장기적으로 더 건강하기 때문. 반대로 투자 규모 커지는데도 모든 회사채가 높은 주문 경쟁률 기록한다면, 오히려 과열을 경계할 필요
- 향후 시장은 기업별 경쟁력과 자금조달 지속 가능성을 중요하게 평가할 가능성 높음. 투자자들은 AI 회사채 발행과 신용스프레드뿐 아니라, 사모신용·JV·프로젝트 파이낸싱으로 이어지는 AI 투자 트라이앵글 구조의 안정적 작동을 함께 점검해야 함
(컴플라이언스 승인 득하였음) | 5 362 |
| 13 |  🍎🍎 메타 Hyperion 증액, AI 투자 트라이앵글은 더 단단해질까?
☘ 메타가 루이지애나 Hyperion AI 데이터센터의 목표 규모를 기존 2GW 이상에서 5GW로 확대한다고 발표
- 총 투자 규모도 상향 조정 (270억달러 → 500억달러 이상)
> 기존 Hyperion 프로젝트
- 메타가 데이터센터를 직접 100% 보유하는 방식이 아니라, Blue Owl이 운용하는 펀드와 JV를 설립해 프로젝트를 공동 추진하는 구조
- Blue Owl이 운용하는 펀드가 JV의 80% 지분 투자자로 참여하고, 메타는 20% 지분과 운영리스, RVG 잔존가치보증)를 제공
- 프로젝트 자산은 JV가 보유하는 만큼 일정 부분 off-balance sheet 효과 기대. 단, 메타 역시 지분 투자와 RVG 등을 통해 경제적 위험을 함께 부담하는 구조
☘ Hyperion은 자금조달 구조 측면에서 빅테크가 단순 임차인을 넘어 프로젝트의 공동 투자자 (Equity Sponsor)로 참여한 대표적 상징 사례여서 크게 주목받아 옴
- 기존에는 데이터센터 운영사가 시설을 개발하고 빅테크가 장기 임차하는 구조가 일반적이었다면, Hyperion은 메타가 직접 지분을 투자하고 외부 금융자본과 JV를 구성해 프로젝트를 공동 추진했다는 점에서 기존 데이터센터 투자 방식과 차별화되었단 평가
☘ 이번 발표에서는 총 투자 규모를 500억달러 이상으로 확대한다는 계획만 공개됐으며, 추가 약 230억달러 이상의 자금조달 방식은 아직 공개 전
- 확인해야 할 핵심사항:
① Meta가 추가 Equity를 투자하는가?
② Blue Owl이 추가 Equity를 투자하는가?
③ 새로운 공동 투자자(Equity Sponsor)가 참여하는가?
④ 그 위에 PF Debt (프로젝트 채권·사모신용 등)가 어느 정도 규모로 조달되는가?
☘☘ 향후 공개될 자금조달 구조는 기술기업-자본시장-사모신용으로 이어지는 AI 투자 트라이앵글이 더욱 공고해지는지 확인할 수 있는 중요한 관전 포인트가 될 것 | 2 344 |
| 14 | [7월 자산배분의 창(窓)] AI는 결국 돈의 게임이다
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/4pdlhXh
▶ 텔레그램: https://t.me/hanaallocation
> 최근 금융시장은 AI 인프라 투자와 반도체 중심으로 AI 성장 스토리를 반영. 다만 최근 시장 변동성 확대되면서 AI 투자 사이클 정점 통과와 AI 버블에 대한 우려가 함께 확대. 이제는 단기 주가 흐름보다도 AI 생태계의 지속성 여부와, 이를 가능하게 할 핵심 요소에 대해 살펴볼 필요
> 핵심 요소는 크게 세 가지로 판단
(1) 애플리케이션의 수익화(Monetization) 여부
(2) 이를 뒷받침하는 자본시장과의 연결성
(3) 자본의 가격인 자본비용 부담
(1) 애플리케이션의 수익화 여부
- AI 에이전트가 확산될수록 토큰 사용량 늘고, AI 모델 호출과 GPU, 데이터센터 투자 확대로 이어지는 선순환 구조가 만들어 질 수 있는 만큼 “애플리케이션 기업들의 AI 서비스를 통한 안정적 수익 창출 여부”가 중요
(2) AI 산업을 뒷받침하는 자본시장과의 연결성
- AI 산업은 막대한 설비투자가 반복되는 대표적 자본집약 산업으로 변화
- 이제는 기업의 자체 현금만으로 감당하기 어려움. 채권과 프로젝트파이낸싱(PF), 인프라 금융, 사모신용 등 다양한 자금조달 방식이 활용
- 이 과정에서 AI 산업은 기술 기업, 금융시장, 사모신용 시장이 연결된 투자 트라이앵글 구조가 형성. 세 축은 서로 긴밀히 연결되고 있어 어느 한 축에서의 자금 공급 불발은 투자 시스템 전반으로 영향 줄 가능성
- 최근 시장 변동성 확대는 AI 기업간 투자와 자금조달에 있어 적신호가 커졌을지 모른다는 우려가 부추긴 것이기도 함. AI 기업 경쟁력은 기술뿐 아니라 얼마나 안정적으로 투자 자금을 조달할 수 있는가가 중요
(3) 자본비용 수준
- 미국은 아직 중립적 통화정책 기조를 유지하고 있지만, 시장에서는 이미 실질금리 상승. 시장은 미국의 재정 확대, 인플레, 민간 기업 투자 환경 등을 고려해 더 높은 할인율을 요구. 이는 기업이 부담해야 하는 자본비용의 상승을 부추기는 결과를 야기
- 회사채, PF, 인프라 금융, 부동산, LBO 등 자금 의존도 높은 영역은 그 영향이 빠르게 커질 수 있어 기업들의 신규 투자와 자산평가 기준도 변화될 수 있음
- 현재로써는 유럽이 먼저 경험하는 통화정책 변화와 그 경제적 영향을 하나의 선행 지표(Proxy)로 판단하면서 향후 주요국 중앙은행들의 정책 경로를 관찰할 필요
> 상기 관점에서의 7월 자산배분 전략
- AI 핵심 자산은 여전히 포트폴리오 중심축으로 유지. 단, 기업간 투자 계획과 자본 조달 여부를 같이 살펴봐야.
- AI 성장 스토리는 이어지더라도 시장에는 이미 높은 레버리지와 포지셔닝이 형성되어 있는 만큼 변동성 확대 불가피
- 순환매 영역은 보완적으로 활용하되, 변동성 확대 대비해 단기채·달러·우량 크레딧 함께 보유하는 전략 유효
(컴플라이언스 승인 得) | 10 801 |
| 15 |  +1🍎🍎 AI를 둘러싼 레버리지, 시장 변동성을 키우는 구조
☘ 2000년 닷컴버블과 달리 현재 AI 대형주는 기업 펀더멘털이 뒷받침
- 2000년에는 매출과 이익이 없는 기업들이 높은 밸류에이션을 받았던 반면, 현재 빅테크는 사상 최고 수준의 영업이익률과 막대한 자유현금흐름(FCF)을 창출
- AI 투자와 도입이 실제로 진행되는 만큼 실적을 내부 자금순환만으로 설명하기는 어려움
☘ 오히려 주목해야 할 부분은 기업보다 기업 위에 쌓인 레버리지와 포지셔닝
- 옵션·레버리지 ETF·신용거래 자체는 새로운 현상이 아님
- 차이는 다양한 투자 자금이 동일한 AI 대형주에 집중된다는 점
① S&P500 상위 10개 종목 비중 약 40%
② FINRA 기준 마진부채(증권사 신용거래 잔액)는 약 1조 달러
③ 레버리지 ETF와 단기 옵션 거래도 빠르게 증가
[상승 메커니즘]
- 투자자들이 콜옵션을 매수하면 시장조성자 (콜매도)는 헤지를 위해 현물을 추가 매수하고, 레버리지 ETF 역시 목표 배수를 유지하기 위해 주식을 추가 매수
- 상승 과정에서 발생한 수급이 다시 상승을 강화하는 자기강화 (Self-reinforcing) 구조가 형성
[하락 메커니즘]
- 작은 악재에도 헤지 매도·ETF 리밸런싱·마진콜이 동시 발생 가능
- 이 경우 기업 실적과 무관하게 기계적인 매도가 이어지며 변동성 확대
- 즉, 기업 실적보다 AI 관련 레버리지 포지션이 되감기되는 과정에서 조정 폭이 커질 수 있다는 의미
☘ 단기 시장 변동성 결정하는 주요변수에 '포지셔닝'자체가 부담이 될수 있음
- AI 기업들의 실적은 견조하고, AI 투자 또한 지속될 것
- 다만, 시장이 한 방향으로 과도하게 쏠릴수록 작은 충격도 예상보다 큰 가격 변동으로 이어질 수 있는 환경이 조성되고 있음
- 향후에는 실적과 함께 레버리지와 포지션 쏠림도 함께 점검할 필요 | 2 465 |
| 16 |  +1🍎🍎 AI 투자금은 승자에게 더 몰리고 있다
☘ AI 투자금이 소수의 기업으로 빠르게 집중되고 있음
- S&P Global에 따르면 2026년 1분기 AI 기업의 전체 투자금 가운데 약 86%가 한 번에 10억 달러 이상을 조달한 대규모 투자(Billion-dollar funding rounds)에서 발생했다.
- 이 비중은 2025년 55%, 2024년 41%에서 크게 확대됐다.
[그림 설명] 1Q 유니콘 라운드 자본 집중 리더 : OpenAI는 2월에 1,220억 달러, xAI는 1월 200억 달러
- AI 산업이 데이터센터, GPU, 전력 등 대규모 인프라 투자를 필요로 하면서 자본이 이미 규모를 갖춘 선도 기업으로 더욱 집중되는 상황
☘ 다만, S&P Global 보고서는 이러한 변화가 기관투자자(LP)에게 '집중 위험(Concentration Risk)'을 높일 수 있다고 지적 ▷ 양날의 검
- 여러 사모펀드(PE)와 벤처캐피털(VC)에 분산 투자하더라도, 각 운용사가 OpenAI나 Anthropic 등 동일한 AI 기업에 투자할 경우 최종 투자자는 의도하지 않게 같은 자산에 중복 노출될 수 있는 상황
- 그럼에도 이러한 집중 현상이 무조건 부정적이진 않음. AI 산업의 선도 기업들이 향후 IPO와 M&A 시장의 핵심 수혜 기업이 될 가능성이 높아, 자본 집중이 높은 투자 성과를 가져올 가능성도 열어두고 접근 | 2 192 |
| 17 | 🍎 메타의 클라우드 사업 검토, 무엇을 의미할까?
- 간밤에 메타가 자체 AI 인프라의 일부 컴퓨팅 자원을 외부에 제공하는 클라우드 사업(Meta Compute)을 검토하고 있다는 보도가 나오면서 AI 투자 사이클에 대한 다양한 해석이 나오고 있다.
- 다만 해당 계획은 아직 내부 검토 단계이며 메타가 공식적으로 확정한 내용은 아닌 것으로 알려졌다.
- 이번 이슈의 핵심은 메타가 AI 인프라를 과잉 투자했는지, 아니면 기존에 구축한 인프라를 활용해 새로운 수익원을 확보하려는 전략인지에 있다.
부정적으로 보는 시각에서는 메타의 컴퓨팅 자원이 내부 수요를 넘어섰으며, 이를 외부에 판매하려는 것은 AI 투자 대비 수익률(ROI)이 예상보다 낮다는 신호일 수 있다고 해석한다. 이 경우 향후 AI 데이터센터 투자와 GPU 수요가 둔화될 가능성도 제기된다.
- 그러나 메타는 Amazon이나 Microsoft처럼 처음부터 클라우드 사업을 위해 데이터센터를 구축한 기업이 아니라, 광고 추천과 콘텐츠 추천, Meta AI 등 자체 서비스를 운영하기 위해 AI 인프라를 확충해 왔다. 따라서 일부 컴퓨팅 자원을 외부에 제공하는 것은 내부 수요 감소보다 이미 구축한 데이터센터와 GPU의 활용도를 높여 투자 효율을 개선하려는 전략으로도 해석할 수 있다.
클라우드 사업 역시 데이터센터 안의 남는 컴퓨팅 자원(Compute)을 외부 고객에게 제공해 추가 수익을 창출하는 방식일 수 있다.
- 결국 현재 시점에서 확인할 수 있는 사실은 메타가 AI 인프라 활용 방안을 검토하고 있다는 점이다.
이를 곧바로 AI 버블 붕괴나 AI Capex 축소로 연결하기에는 아직 근거가 충분하지 않다.
- 보다 정확한 확인을 위해 향후 ① 메타의 2027년 AI Capex 가이던스가 유지되는지, ② 데이터센터 건설 및 GPU 구매 계획에 변화가 있는지, ③ 실적 발표에서 GPU 활용률이나 컴퓨팅 수요에 대한 언급이 나오는지, ④ Microsoft·Amazon·Google 등 다른 하이퍼스케일러들도 유사한 움직임을 보이는지를 함께 확인할 필요가 있다.
- 만약 AI Capex와 데이터센터 투자 계획이 유지된다면 이번 움직임은 기존 AI 인프라의 수익화 전략으로 볼 수 있다. 반대로 투자 계획이 축소되거나 다른 하이퍼스케일러들까지 유사한 흐름이 나타난다면 AI 투자 사이클 변화의 신호로 해석될 가능성이 높다. | 1 264 |
| 18 | [자산배분의 창(窓)] 토큰 경제 (Tokenomics)로 이어지는 AI 생태계
하나 자산배분/해외크레딧 이영주(T.3771-7788)
▶ 자료: https://bit.ly/44GrzoI
▶ 채널: https://t.me/hanaallocation
> AI 경쟁은 성능에서 운영의 안정성과 수익성으로
- 그동안 AI 경쟁은 더 뛰어난 모델 개발 기업 중심으로 전개. 더 높은 성능과 긴 컨텍스트, 더 많은 파라미터가 경쟁력의 핵심 기준이었음. 그러나 AI가 기업 업무 전반으로 확산되면서 경쟁 초점도 변화
- AI 생태계는 크게 인프라, AI 모델, 애플리케이션의 세 계층으로 나눌 수 있음. 인프라 기업은 GPU·데이터센터·네트워크 등 AI 연산 기반을 제공. AI 모델 기업은 이를 활용해 추론 서비스 제공. 애플리케이션 기업은 AI 모델 활용해 기업 고객에게 서비스 제공하며 최종 수익 창출
- 이 중 애플리케이션 기업에게 중요한 것은 더 뛰어난 AI 모델보다도 이를 안정적으로 서비스하고 지속 가능한 수익으로 연결하는 역량. 이 과정에서 토큰(Token)은 AI 생태계의 핵심 경제 단위로 자리 잡으며, 이를 중심으로 새로운 경제 구조(Tokenomics) 형성
> 애플리케이션 기업의 비용 구조도 달라지고 있다
- 애플리케이션 계층의 소프트웨어 기업들은 전통적으로 사용자 수(Seat) 기준으로 구독료 받는 SaaS 모델을 가져왔음. 기존 SaaS에서는 고객 증가에도 추가 원가는 제한적이었고, 일반적으로 70~90%의 Gross Margin 유지
- 반면 생성형 AI에서는 AI 기능 제공할수록 모델 호출 늘어나면서 토큰 사용량과 추론비도 함께 증가. 즉, 기존 SaaS 대비 AI 서비스는 사용량 증가가 곧 원가 증가로 이어지는 구조. AI Native SaaS의 Gross Margin은 50~60%로 낮아지고 있으며, 추론비는 매출의 약 23% 차지 추정. 로이터 조사에서도 71% 기업의 AI 관련 비용이 예산 초과 확인. 결국 AI 기능 확대될수록 토큰 사용량도 함께 증가하며 'Token Tax'가 애플리케이션 기업의 새 비용 부담으로 부상
- 이에 과금 방식도 변화 불가피. 증가하는 Token Tax(토큰 사용에 따른 추가비용)를 기존 구독 모델만으로는 회수하기 어려워졌기 때문. 다양한 기업들이 AI 시대에 맞춰 Consumption 기반, Credit 기반 과금 방식을 확대하며 사용량에 맞춰 AI 비용 회수하는 구조를 강화
> 토큰 경제는 AI 생태계의 경쟁 방식을 바꾸고 있다
- 토큰은 인프라, AI 모델, 애플리케이션을 연결하는 공통 경제 단위. 토큰 사용량 증가할수록 추론 수요도 확대되며 인프라 투자도 증가. 현재 AI 투자 사이클에서 인프라 계층이 가장 직접적 수혜를 받고 있는 이유
- 다만 산업 성숙에 따라 관심은 단순 사용량보다 토큰의 효율적 처리와 수익 연결로 이동할 가능성 높음. 인프라 기업은 연산 처리 효율, AI 모델 기업은 추론 효율, 애플리케이션 기업은 AI 서비스의 안정적 매출 및 이익 연결 역량이 경쟁력 기준
> AI 생태계의 지속성을 결정하는 것은 ‘수익화’
- 인프라 투자만으로 지속적 AI 산업 성장은 어려움. 애플리케이션 기업이 AI 서비스 통해 안정적 수익을 창출해야 기업의 AI 도입이 확대되고, 이는 AI 모델 활용과 인프라 투자 증가로 연결. 다시 향상된 성능과 낮아진 비용은 AI 활용 추가 확대 통해 생태계 선순환 형성
- 결국 시장 관심도 토큰의 양에서 토큰의 수익화로 이동할 것. 투자 포인트 역시 AI를 하나의 산업으로 접근하기보다 애플리케이션 수익화가 AI 모델과 인프라 투자로 이어지는 선순환의 지속성에 맞춰질 가능성
(컴플라이언스 승인 득하였음) | 4 448 |
| 19 | 🍎🍎 미국 경제 동향 분석
(S&P Global PMI 기준, 6/23 발표)
(1) 미국 경제는 제조업이 성장을 견인
- 미국 종합 PMI는 52.2로 5개월 만에 최고치를 기록. 경기 확장세 지속
- 그럼에도 S&P는 2Q GDP 성장률이 연율 1% 대에 그칠 것으로 추정하고 있음. 성장 속도 자체는 중동 분쟁 이전보다 둔화된 상태라 평가
(2) 제조업 강세는 재고 축적 영향
- 제조업 PMI는 55.7 (49개월 최고), 생산지수는 57.7 (59개월 최고)
- 이는 실수요 확대외에도 관세와 공급망 차질에 대비한 선제적 재고 확보 영향이 큰 것으로 분석
(3) 서비스업은 의외로 약한 고리
- 서비스업 PMI는 51.3으로 확장 국면을 유지했지만 증가폭은 제한적
- 고물가, 고금리, 소비자 신뢰 부진으로 서비스 수요는 약한 모습
- S&P는 서비스업 성장세를 "특히 부진(especially subdued)"하다 평가
(4) 고용은 오히려 악화
- 고용은 2개월 연속 감소
- 특히 제조업 고용은 팬데믹을 제외하면 09년 이후 가장 큰 감소폭
- 기업들은 높은 원가 부담과 경기 불확실성으로 채용보다 비용 절감을 우선하는 모습
(5) 기업의 가격 압력은 여전히 높음
- 투입비용 상승률은 5월보다 둔화됐지만 여전히 2023년 이후 세 번째로 높은 수준
- 제조업 투입비용은 다소 완화됐으나 여전히 높은 수준이며, 서비스업 투입비용은 6개월 최고치를 기록
- 판매가격 상승률도 높은 수준을 유지해 기업의 가격 전가 압력은 여전히 강한 모습
☘☘ 미국은 제조업이 경기 확장을 견인하고 있지만, 서비스업과 고용은 비용 부담 속 부진
제조업 강세는 재고 축적 영향이 컸던 만큼 추가 확장을 지켜볼 필요. 기업의 가격 압력은 여전히 높아 연준의 정책 부담도 쉽게 완화되기 어려운 상황 | 1 874 |
| 20 | 🍎🍎 유럽권 경제 동향 분석
(S&P Global PMI 기준, 6/23 발표)
(1) 영국은 정치 불확실성이 경기 둔화를 심화
- 영국 서비스업 PMI는 48.7 (41개월 최저)까지 하락하며 경기 둔화를 주도
- 이에 S&P는 중동 리스크와 국내 정치 불확실성이 기업 심리를 위축시키며 투자와 소비를 지연시키고 있다고 평가
- 최근 스타머 총리 사임과 노동당 지도부 교체 국면 역시 정치적 불확실성을 확대시키는 요인으로 작용
(2) 유로존은 물가 압력 완화가 가장 큰 변화가 관측
- 유로존 PMI는 49.5로 여전히 경기 위축 국면이 이어졌으나, 가장 큰 변화는 기업의 가격 압력이 완화되기 시작했다는 점
- 에너지 가격 하락이 기업 비용에 반영되면서 투입비용(Input Prices)과 판매가격(Output Prices) 상승률이 모두 둔화
- S&P는 최근의 가격 급등(Price Spike)이 정점을 통과할 가능성을 시사
(3) 제조업 회복은 두 지역 모두 일시적 성격
- 영국과 유로존 모두 제조업 생산은 비교적 견조했지만, 이는 향후 가격 상승과 공급망 차질에 대비한 선제적 재고 확보(Front-loading) 영향이 컸던 것으로 분석
- 따라서 현재 제조업 개선이 실수요 회복이나 장기적인 경기 반등으로 이어질지는 아직 불확실
(4) 서비스업은 영국과 유로존의 경기 차이를 보여주는 핵심
- 유로존 서비스업은 여전히 위축 국면이지만, 관광·레저 수요 회복과 중동 리스크 완화 영향으로 위축 폭이 축소되며 3개월 만에 가장 양호한 수준을 기록
- 반면 영국은 소비심리 둔화와 정치 불확실성이 겹치며 서비스업 부진이 41개월 만에 가장 심화되는 모습을 보임
☘☘ 결국 단기적으로 영국은 경기 둔화에 정치 불확실성까지 더해지며 성장 부담이 확대되는 반면, 유로존은 경기 회복은 더디지만 기업의 가격 압력이 완화되면서 ECB의 정책 운용 부담이 다소 완화되는 모습 | 1 835 |
