HS아카데미 대표 이효석

오늘의 주인공은 앤트로픽입니다. 최근 AI 시장에서 가장 중요한 변화 중 하나는 Open-weight 모델들의 약진입니다. 성능은 빠르게 올라오는데 가격은 훨씬 싸고, 심지어 직접 가져다 쓸 수도 있습니다. 그러다 보니 자연스럽게 이런 질문이 나옵니다. “굳이 비싼 Closed Model을 써야 하나?” 그런데 이 질문을 가장 자신 있게 받아칠 수 있는 회사가 있다면 저는 앤트로픽이라고 생각합니다. “우리는 오픈하지 않을 건데?” 문제는 Open-weight 진영의 추격 속도가 상당히 빠르다는 겁니다. 예를 들어 Claude의 성능을 100이라고 했을 때, Kimi K3 같은 모델이 이미 95까지 따라왔다고 해보겠습니다. 그렇다면 당연히 이런 생각이 들겠죠. “95짜리를 훨씬 싸게 쓸 수 있는데, 굳이 100짜리를 비싸게 써야 하나?” 그런데 저는 오히려 이렇게 묻고 싶습니다. “95에서 100까지 가는 데 얼마나 많은 돈과 시간이 필요할까?” 그리고 더 중요한 질문은 이것입니다. “과연 95에서 100까지 가는 것이 정말 가능한가?” AI 모델의 발전 비용이 선형적이지 않다면 이야기가 완전히 달라집니다. 0에서 90까지 가는 것보다 90에서 95로 가는 것이 어렵고, 95에서 100으로 가는 것은 그보다 훨씬 더 많은 컴퓨팅과 데이터, 인재, 시행착오를 요구할 수 있으니까요. 그리고 한 가지 질문을 더 던져볼 수 있습니다. 우리가 지금 보고 있는 Anthropic의 모델이 정말 ‘100’일까요? 혹시 내부에서는 이미 110이나 120 수준의 모델을 개발하고 있는데, 안전성 테스트와 제품화 과정을 거치느라 아직 세상에 보여주지 않은 것은 아닐까요? 물론 이런 이야기는 어디까지나 내러티브입니다. 결국 기업은 숫자로 증명해야 합니다. 그런 의미에서 오늘 Bloomberg를 통해 공개된 Anthropic의 숫자가 정말 중요합니다. 최근 시장에서 거론되는 엄청난 기업가치가 완전히 허무맹랑하게 느껴지지 않더군요! 2026년 2분기 Anthropic의 매출은 115억 달러 이상으로 알려졌습니다. 2025년 같은 기간 매출은 7억8,700만 달러였습니다. 불과 1년 만에 매출이 14배 이상 증가한 겁니다. 더 놀라운 것은 직전 분기입니다. 2026년 1분기 매출은 47억3,000만 달러였는데, 불과 한 분기 만에 115억 달러를 넘어섰습니다. 분기 기준으로도 2배가 훨씬 넘는 성장입니다. 단순히 2분기 매출을 연율화하면 약 460억 달러가 됩니다. 이 정도면 단순히 “Claude가 좋다” 수준이 아니라, 실제 기업 고객의 지출이 폭발하고 있다는 뜻입니다. Anthropic이 밝힌 5월 기준 Revenue Run Rate 470억 달러와도 대략 일치합니다. 그런데 저는 14배 성장보다 오히려 그 다음 숫자가 더 중요하다고 봅니다. 2026년 2분기 조정 영업이익이 흑자로 전환됐다는 것입니다. 저는 이 부분이 공식적으로 확인되었다는 것이 중요하다고 생각합니다. 그동안 AI 기업을 볼 때 시장의 가장 큰 의문은 이것이었습니다. “매출이 아무리 늘어도 컴퓨팅 비용 때문에 결국 돈을 못 버는 것 아닌가?” 그런데 Anthropic에게는 그 질문이 의미 없어질 수 있습니다. 물론 2분기 실적이 IPO를 앞두고 나온 일시적인 흑자일 순 있지만 말이죠. 중요한 것은 단순히 흑자의 크기가 아닙니다. “이 정도로 빠르게 성장하면서도 돈을 벌 수 있다”는 가능성을 처음으로 증명했다는 것. 저는 이게 더 중요하다고 봅니다. 다시 Open-weight 이야기로 돌아가 봅시다. 앞으로 AI 시장에서 가장 중요한 질문은 “오픈 모델들이 Claude를 따라잡을 수 있을까?” 가 아닐지도 모릅니다. 진짜 질문은 이것일 수 있습니다. Frontier Intelligence의 가치는 얼마나 될까? 95점짜리 지능이 점점 싸지고, 결국 거의 공짜에 가까워지는 세상이 온다고 해보겠습니다. 그렇다면 100점짜리 지능의 가치도 같이 떨어질까요? 저는 꼭 그렇지는 않을 수 있다고 생각합니다. 오히려 반대일 수도 있습니다. 95점으로는 해결하지 못하지만 100점이면 해결할 수 있는 문제가 존재한다면, 마지막 5점의 가치는 오히려 훨씬 커질 수 있습니다. 코딩에서도 그렇고, 연구에서도 그렇고, 복잡한 Agent 업무에서도 그렇습니다. 결과물이 ‘거의 맞는 것’과 ‘실제로 맡길 수 있는 것’의 차이는 생각보다 클 수 있습니다. 결국 Anthropic의 진짜 해자는 단순히 Claude의 벤치마크 점수가 아닐 겁니다. Frontier를 계속 앞으로 끌고 나갈 연구 역량, 그 연구를 지속할 수 있는 자본력, 그리고 그것을 실제 기업 매출로 전환하는 능력. 인간을 대체하는 것의 가치와 새로운 것을 창조하는 것의 가치는 완전히 다릅니다. 인간을 대체하는 AI는 비용을 줄입니다. 하지만, 새로운 것을 발견하는 AI는 새로운 가치를 만듭니다. 이렇게 보면 Open-weight 모델과 Frontier Model의 역할도 조금 다르게 볼 수 있습니다. Frontier Model은 새로운 길을 발견합니다. 그리고 Open-weight 생태계는 그 길을 복제하고, 최적화하고, 가격을 낮추고, 수많은 사람들에게 확산시킵니다. 한마디로 표현하면, Frontier는 발견하고, Open-weight는 민주화합니다. 그런데 여기서 Anthropic 입장에서는 아주 어려운 문제가 생깁니다. 오늘의 Frontier가 영원히 Frontier일 수 없다는 것입니다. 오늘 100점짜리 모델을 만들어도 시간이 지나면 Open-weight 모델이 95, 98, 99까지 따라옵니다. 결국 어제의 Frontier는 오늘의 Commodity가 될 수밖에 없는 운명입니다. 그렇다면 Anthropic이 해야 하는 일은 Open-weight를 막는 것이 아닙니다. 사실상 막을 수도 없습니다. 답은 하나입니다. 계속 앞으로 가는 것입니다. 100이 대중화되기 전에 110을 만들어야 하고, 110이 대중화되기 전에 다시 120을 만들어야 합니다. 그래서 이 회사의 진짜 가치를 고민하게 하는 진짜 질문은 “이 회사가 다음 Frontier를 계속 만들어낼 수 있는플라이휠을 만들 수 있는가?” 일 겁니다. 어제 공개된 Anthropic의 엄청난 매출 성장도 그래서 더 중요하게 느껴집니다. 그 매출은 다시 막대한 Compute와 연구 인력, 데이터와 모델 개발에 투자될 수 있습니다. 그리고 그 투자가 다시 더 강력한 Frontier Model을 만들어냅니다. 그러면 이런 구조가 만들어질 수 있습니다. Frontier 발견 → 새로운 경제적 가치 창출 → 매출 증가 → 더 많은 Compute와 R&D 투자 → 다시 더 높은 Frontier 발견 일종의 지능의 플라이휠인 셈이죠. 여기까지 생각하고 나니, 박경철 씨의 W 이야기가 생각났습니다. 박경철의 강의에서 세상은 이렇게 구성되어 있다고 이야기했죠. 0.1%의 창의적 인간에 의해서 발전하고, 0.9%의 통찰력 있는 인간은 그 변화를 이해하고, 99%의 잉여인간은… 그냥 “세상 많~이 좋아졌네”라고 이야기하는 사람(잉여인간)들로 구성되어 있다. 그렇다면 프론티어 모델은 인공지능의 세상에서 0.1%의 창의적 인간의 역할을 할 수 있을 거라고 기대할 수 있지 않을까요? 그때부터 Frontier Model의 가치는 ‘성능’이 아니라 ‘발견’이 됩니다. 즉, AI의 진짜 가치는 얼마나 많은 인간의 일을 대신하느냐가 아니라, 인류가 아직 만들지 못한 새로운 가치를 얼마나 만들어내느냐에서 결정될 수 있다는 거죠! 이렇게 보면 AI가 만드는 새로운 세상은 아직 시작도 안 했다는 생각이 듭니다. 그리고 AI 투자자가 된다는 것은 99%의 잉여인간이 아니라, 0.9%의 W가 되어서 이 변화를 기를 쓰고 따라가는 것 아닐까요? 이효석아카데미는 AI 시대에 W가 되기 위해서 지난 4년 동안 노력해왔습니다. 그리고 앞으로도 기를 쓰고 따라가 보겠습니다. “이효석아카데미 4주년 이벤트” https://naver.me/5ECrAkFJ

젠슨은 숙제를 좋아한다 그는 숙제를 통해 학교에서 두각을 나타냈고 아내도 숙제를 통해 만났다 숙제를 꾸준히 제대로 하는 것이야말로 젠슨의 성공비결이었다! - 생각하는 기계, 젠슨황 - 투자릉 한다는 건 젠슨 처럼 하루하루 숙제를 꾸준히 열심히 하는 것 아닐까요? 그렇게 4년을 달려왔습니다! 그리고 1년 더 열심히 하겠다는 이야기를 할 수 있어서 감사합니다! “이효석아카데미 4주년 이벤트” https://naver.me/5ECrAkFJ

지금 시작합니다~! https://www.youtube.com/live/um_3puupRgY?si=sL6b7RitlMFQCmFc

오늘 주인공은 #샌디스크 입니다. 돌아가면서 주인공이 된다는 건 좋은 거죠~! 샌디스크 최고재무책임자(CFO): “… 이에 따라 사업 투자 후 발생하는 잉여 현금의 100%를 주주에게 환원할 계획입니다. 재무 모델의 지속 가능성에 대한 우리의 확신은 고객과의 긴밀한 관계, 그리고 혁신과 협력에 기반을 둔 다년간의 NBM(신규 비즈니스 모델) 계약에서 나옵니다.” 보고 있니? #삼성전자, #하이닉스 생각해보면 “잉여”현금흐름이니까 100%환원 안할 필요가 전혀 없는데 말입니다 ^^ 확실히 바뀐 시장분위기 꼭 체크하셔요~! https://naver.me/FaeiETIK

오픈웨이트 논란에 이어 엔비디아 젠슨황이 열어버린 판도라 상자! 그리고 BofA와 SEC의 후방지원 이 모든 움직임이 알려주는 방향은 DataCenter 입니다! 코어위브와 네비우스의 실적 덕분에 기대감은 한 스푼 더해졌죠 근데 아직 이 부분에 대해서 큰 판에서 다뤄지는 게 없는 것 같아서 모구가 또 한 번 정리했습니다-!! #진짜역대급컨텐츠 #관련주_실적 및 #ETF까지_총정리 https://naver.me/FaeiETIK 내일 점심 12시부터 이효석아카데미 유튜브 채널에서 라이브로 설명해드립니다~! (다시보기x) 꼭 본방 사수하셔요

이번 달 투자살롱은 한규범 작가님과 함께했습니다! https://naver.me/FmGh5E55 WoW ~ 오프라인 현장의 열기가 정말 뜨거웠어요~

젠슨 황 혼자서 판도라의 상자를 연 것이 아니네요! NVIDIA가 5,000억 달러짜리 Compute Financing 계획을 발표한 바로 그날, SEC에서도 중요한 결정이 나왔습니다. (*SEC : 미국 증권거래위원회) 일부 데이터센터 채권을 복잡한 ABS 규제의 대상으로 보지 않겠다는 겁니다. 기존에 데이터센터에서 나오는 임대료·사용료를 기초로 채권을 만들면, 구조에 따라 ABS로 분류될 가능성이 있었습니다. ABS가 되면 Regulation AB를 비롯해 자산별 공시, 보고, 구조화 관련 규제가 붙습니다. 그런데 SEC는 Latham & Watkins의 질의에 대해 특정 형태의 데이터센터 securitization에서 발행되는 채권은 “asset-backed securities가 아니다”라고 명확히 했습니다. 예전에는 Data Center → 임대료/Compute 현금흐름 → ABS 구조화 → Regulation AB 등 추가 규제 → 기관투자가 였다면, 이번 해석 이후에는 일정 조건을 충족하는 경우 Data Center → 채권 → 기관투자가 로 훨씬 단순하게 갈 여지가 커졌습니다. 쉽게 말하면, 데이터센터를 더 쉽게 ‘채권’으로 만들 수 있게 해준 겁니다. 그리고 바로 그날 젠슨 황은 말합니다. “Compute를 Investable Asset Class로 만들겠다.” 결코 우연처럼 보이지 않는 일이 같은 날 발생했다니! 소름이!!! 제가 흥분하면서 젠슨황이 "판도라의 상자를 열었어요"라고 했던 그 날에 있었던 2개의 사건을 정리하면, ① SEC 일부 Data Center Bond를 복잡한 ABS 규제에서 빼줄 수 있다. 그리고 같은 날, ② NVIDIA BlackRock, Apollo, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs, KKR와 함께 $500B 이상의 Compute Financing 시장을 만들겠다. GPU가 Compute가 되고, Compute가 현금흐름이 되고, 현금흐름이 Credit이 되고, Credit이 채권이 됩니다. 미국 정부가 판을 깔아주고, 엔비디아를 포함한 미국 기업들이 춤을 춥니다~! 다시 말씀드리지만, 꽉 잡으세요~!

예전에는 주식 비중을 결정할 때 이런 질문을 많이 했습니다. “앞으로 주가가 얼마나 오를 것 같은가?” 기업의 이익이 얼마나 늘어날지, 적정 주가가 얼마인지 계산하고 기대수익률이 충분히 높다면 주식을 더 사는 방식이죠! 그런데 최근 글로벌 자산운용 시장에서는 조금 다른 방식이 훨씬 중요해졌습니다. 바로 Risk Budgeting, 위험예산이라는 개념입니다. 쉽게 말하면 이런 겁니다. “얼마나 오를 것 같은가?”가 아니라 “얼마나 빠질 수 있는가?”를 보고 투자 비중을 결정하는 것입니다. 예를 들어 어떤 펀드가 전체 포트폴리오에서 감당할 수 있는 위험을 10으로 정했다고 해보겠습니다. 시장 변동성이 매우 높아서 주식의 위험도가 20이라면 주식을 많이 담을 수 없습니다. 반대로 시장이 안정되면서 주식의 위험도가 10으로 낮아진다면 어떻게 될까요? 똑같은 위험예산을 가지고도 주식을 더 많이 살 수 있습니다. 앞자기 리스크예산 이라는 낮선 개념을 소개하는 이유는 최근 시장에서는 변동성 자체가 수급을 결정하는 중요한 변수가 되었기 때문입니다. 특히 CTA, Vol Control, Risk Parity 같은 시스템 자금은 이런 원리에 따라 움직입니다. 이들은 “S&P500이 싸 보이니까 사자”라고 판단하는 것이 아니라, 변동성이 낮아져 자신들이 감당할 수 있는 위험 범위가 넓어지면 기계적으로 주식 비중을 높입니다. “얼마를 살 것인가”를 주가가 아니라 volatility로 결정  그래서 재미있는 현상이 생깁니다. 보통 우리는 이렇게 생각하죠. 주가가 오른다 → 시장이 안정된다 → 변동성이 낮아진다. 그런데 Risk Budgeting이 시장에 광범위하게 적용되면서 반대 방향의 인과관계도 중요해졌습니다. 변동성이 낮아진다 → 감당할 수 있는 주식 비중이 커진다 → 시스템 자금이 주식을 산다 → 주가가 오른다 → 변동성이 더 낮아진다 → 다시 주식을 산다. 즉, 낮은 변동성이 주가 상승의 ‘결과’에 그치지 않고 새로운 매수 수요를 만들어내는 ‘원인’이 될 수 있다는 겁니다. 최근 Citadel Securities의 August Checklist에서 주목한 것도 이 부분입니다. (보고서를 보는 동안 맘이 불편하긴 했지만, 솔직히 내용이 넘 좋더라구요 ㅋ( 상반기 시장에서는 변동성이 급등하면서 많은 시스템 자금이 레버리지를 줄여야 했습니다. 위험이 커졌으니 같은 Risk Budget 관점에서 주식 비중을 줄일 수밖에 없었던 것이죠. 그런데 그 과정에서 상당한 디레버리징이 이미 진행됐습니다. 이제 반대로 변동성이 충분히 낮아지면 다음 기계적인 자금 흐름은 놀랍게도 Deleveraging이 아니라 Releveraging이 될 가능성이 있다는 겁니다. 미국시장의 변동성은 역대 최저수준까지 내려왔고, vKOSPI도 최근 급격하게 낮아지고 있습니다. 오늘 모닝효라이브에서는 시타델과 데센을 다룹니다! https://naver.me/GQGAfIRo 아~ 그리고 #연간구독 #이벤트 진행중입니다~!

오늘 시장의 주인공은 #네비우스 입니다! 어제의 주인공은 #코어위브 였구요! 어닝콜을 들어보몀 정말 기가 막힌 이야기들이 많습니다!!! 당연히 메모리도 좋지만 글로벌 관점에서 시장의 가장 극심한 쇼티지의 주인공은 #데센 입니다 (데이터센터를 데센이라고 ㅋㅎㅎ) 배경을 이해허시려몀 #오픈웨이트 논란을 이해하셔야 합니다! https://naver.me/5qLlKQ6y

4시부터 여기로~!!! https://www.youtube.com/live/SIGsLh6WXSU?si=05iyHk6m5LZKwCcn

이틀 동안 한투에서 주최해주신 초등학생 대상으로는 처음으로 경제 강의를 했습니다 역시나 핵심 주제는 #인테그리티 #Integrity 다행히 아이들이 좋아해줘서 행복했습니다!!

전자/닉스 회복 여부에 대한 답은 여기에서! https://naver.me/xZKdELPm (★ 오늘만 무료 ★) 국내에서는 언급이 많이 안되고 있지만, 미국에서 가장 크게 이슈가 되고 있는 너무너무 중요하지만, 어떤 영향을 미칠 지 불확실한 주제! 네~ 오픈웨이트 이슈에 대해서 모구가 정리를 했습니다. 개인적으로 이 주제는 향후 AI 투자를 하실 때 매우매우X10 중요하다고 생각하는데요. 오늘 4시부터 유튜브에서 라이브를 통해서(다시보기x)…

전자/닉스 회복 여부에 대한 답은 여기에서! https://naver.me/xZKdELPm (★ 오늘만 무료 ★) 국내에서는 언급이 많이 안되고 있지만, 미국에서 가장 크게 이슈가 되고 있는 너무너무 중요하지만, 어떤 영향을 미칠 지 불확실한 주제! 네~ 오픈웨이트 이슈에 대해서 모구가 정리를 했습니다. 개인적으로 이 주제는 향후 AI 투자를 하실 때 매우매우X10 중요하다고 생각하는데요. 오늘 4시부터 유튜브에서 라이브를 통해서(다시보기x) 관련 내용을 정리해드리고, 투자 아이디어도 고민해보려고 합니다. (댓글을 참고해주세요) 그럼 핵심적인 내용들만 몇가지 정리해볼까요? ## 1. AI의 다음 전쟁은 ‘누가 가장 좋은 모델을 만드느냐’가 아닐지도 모릅니다 최근 미국 AI 업계에서 아주 재미있는 논쟁이 시작됐습니다. 오픈웨이트(Open-weight) 모델 vs. 폐쇄형(Closed) 모델의 경쟁 처음 들으면 조금 기술적인 이야기처럼 느껴질 수 있습니다. “모델을 공개하느냐, 안 하느냐가 그렇게 중요한가?” 그런데 조금만 깊이 들어가 보면 이 문제는 단순한 기술 철학의 차이가 아닙니다. 돈의 문제이고, 기업의 수익모델에 관한 문제이며, 궁극적으로 미국과 중국 중 누가 AI 생태계의 표준을 차지할 것인가에 대한 이야기입니다. 젠슨 황이 얼마 전, 자신의 첫 X 게시물에서 오픈 모델에 대한 지지를 선언한 건 그만 큼 중요하다는 의미겠죠? 그의 주장은 미국의 AI 리더십은 세계에서 가장 뛰어난 모델 하나를 보유하는 것만으로 만들어지는 것이 아니라, 미국산 AI가 전 세계에 얼마나 넓게 퍼져 있느냐에 달려 있다는 겁니다. 이 말이 갖는 의미는 정말 묵직~~합니다! 먼저, 오픈웨이트가 무엇인지부터 생각해보죠 폐쇄형 모델은 우리가 지금 익숙하게 사용하는 방식입니다. OpenAI의 GPT나 Anthropic의 Claude 같은 모델을 기업이 사용한다고 생각해보겠습니다. 기업은 모델 자체를 갖는 것이 아닙니다. OpenAI나 Anthropic이 만들어 놓은 지능을 빌려 쓰고, 사용한 만큼 돈을 냅니다. 말하자면 AI의 월세를 내는 겁니다. 라이선스 비용을 내기도 하고, Token을 사용할 때마다 비용도 냅니다. 반면 오픈웨이트 모델은 다릅니다. 쉽게 말하면 AI의 두뇌 설정값을 받아오는 것입니다. 모델의 가중치를 받아서 기업이 직접 돌릴 수 있습니다. 그러면 선택지가 많아집니다. GPU를 직접 사서 돌려도 되고, AWS나 Azure 같은 클라우드에서 Compute를 빌려 돌려도 되고, 누군가 호스팅한 API를 사용해도 됩니다. 즉 폐쇄형에서는 “누구의 AI를 빌려 쓸 것인가?” 가 중요했다면, 오픈웨이트에서는 “이 AI를 어디에서, 얼마나 싸게 돌릴 것인가?” 가 중요해집니다. 이 차이가 생각보다 큽니다. 오픈이 될 수록 플레이어들이 많아지기 때문에 Computing 진영의 협상력은 자연스럽게 거질 거거든요. 그런데 왜 갑자기 미국에서 오픈웨이트 이야기가 이렇게 커졌을까요? 답은 중국입니다. 7월 중순 이후 중국에서는 강력한 공개형 모델들이 연이어 등장했습니다. Moonshot의 Kimi 가 결정적이었습니다. 문제는 단순히 중국에서 AI 모델이 많이 나온다는 것이 아닙니다. 성능이 상당히 좋습니다. 그런데 가격은 훨씬 쌉니다. OpenRouter 사용량 상위 모델 대부분을 공개형 모델이 차지하는 변화까지 나타났다고 설명합니다. 이게 미국 입장에서는 굉장히 골치 아픈 문제입니다. GPT가 100점짜리 답을 주는데 비용이 100원이라고 해보겠습니다. 중국의 오픈 모델은 95점짜리 답을 주는데 1원이 듭니다. 물론 아주 중요한 문제라면 GPT를 쓰겠죠. 그런데 기업이 처리하는 업무 대부분이 정말 100점짜리 지능을 필요로 할까요? 문서 분류, 검색, 번역, 고객 응대, 추천, 간단한 코딩, 내부 데이터 정리. 이런 업무라면 95점짜리 모델을 1원에 사용하는 편이 훨씬 경제적일 수 있습니다. 그러면 기업 입장에서는 질문이 달라집니다. “가장 좋은 AI가 무엇인가?” 가 아니라 “이 업무를 처리하는 데 가장 싼 AI가 무엇인가?” 가 됩니다. 다시 말하지만, 오픈웨이트 전쟁 논라의 핵심은 “누가 AI를 더 많이 쓰게 만드느냐”입니다 우리는 앤트로픽이나, 미국의 편에서 생각하는 게 아니라, 투자자 입장에서 생각해봐야 합니다. 최근 여러가지 흐름을 지켜보면, 결국 미국도 오픈웨이트 쪽으로 방향을 선회한 것으로 보이며, 이 거대한 흐름은 막을 수 없을 거라고 봅니다. 바로 이 지점에서 여러가지 고민거리들이 생깁니다. “폐쇄한다고 정말 더 안전한가?” "그렇다면, 앤트로픽, OpenAI의 해자는 무너지는 거 아닌가?" "앞으로 더 많은 플레이어들이 모델을 공개하게 되면, 무슨 일이 벌어질까?" 오픈웨이트 이슈가 전자/닉스 투자자들에게도 매우매우 중요한 이유도 여기에 있습니다. 모델의 해자는 낮아질 수 있지만, Compute의 중요성은 오히려 더 커질 수 있기 때문입니다. 잠시 후 4시에 만나요~!

올해 했던 모든 '그냥효'중에서 가~장 중요한 영상입니다! AI 투자를 하시는 모든 분들이 보셨으면, 좋겠습니다. 1) AI 전쟁의 핵심물자는 "Computing"입니다. 2) 그동안의 모든 주도주는 Computing과 관련이 있었죠 3) 지금부터는 "Money War" 돈전쟁이 시작됩니다. 4) 중국은 디플레이션 환경이기 때문에 돈 풀기가 쉬운데, 보조금을 얼마나 주는 지 알 수도 없습니다. 5) 그런데, 중국은 보조금을 주는 정도를 넘어서 인민들의 돈까지 끌어들입니다. 6) CXMT는 시작일 뿐이죠. 블룸버그는 "중국이 $28조 시장에서 돈을 끌어 모으기 시작했다" 라고 표현했습니다. 7) 덕분에 중국 기업은 2%로 돈을 빌릴 수 있습니다. 그런데, 미국 기업은 5%로 빌릴 수 있다? 곤란합니다. 8) 연준이나, 정부가 어떻게 해주면 좋겠지만, 시간이 한~참 걸릴 것 같습니다. 9) 그래서 젠슨황이 나섰습니다. 미국에서 가장 유명한 금융회사들(BlackRock, Apollo, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs)이 모두 참여했습니다. 총 $500b!!! 엄청난 규모입니다. 10) FT는 엔비디아가 "Bank of AI"가 된 사건이다. 라고 했습니다. 11) 저는 엔비디아가 "AI 버블로 가는 판도라의 상자를 열었다"라고 표현하고 싶습니다. 12) AI 투자가 어떤 식으로 흘러갈 지 모르겠습니다. 모두 꽉 잡으시고, 끝까지 성공투자하시길~!!! https://youtu.be/A6kds6mMlJw?si=oq5LDTbsYF-1aLZB

오늘 길게 쓴 글이 넘 어렵다~! 생각하신 분은 이 영상을 보세요 ^^ GPU가 ‘투자자산’이 되는 시대가 왔다, 월가가 AI 데이터센터 돈줄까지 잡기 시작한 이유 [Z1뉴스 - 1부] https://youtu.be/g4TcRlCrA-w

도대체 Computing이란 무엇일까...? Computing. 요즘 정말 많이 듣는 단어입니다. 그런데 Computing을 제대로 정의할 수 있는 사람은 몇 명이나 될까요? 도대체 Computing은 무엇일까요? 계산하는 것? 문제를 푸는 것? GPU를 돌리는 것? 저는 그동안 Computing을 이렇게 생각해왔습니다. “지능(Intelligence)을 만드는 원료(Resource)” 석유를 넣으면 에너지가 나오듯, Computing을 집어넣으면…

도대체 Computing이란 무엇일까...? Computing. 요즘 정말 많이 듣는 단어입니다. 그런데 Computing을 제대로 정의할 수 있는 사람은 몇 명이나 될까요? 도대체 Computing은 무엇일까요? 계산하는 것? 문제를 푸는 것? GPU를 돌리는 것? 저는 그동안 Computing을 이렇게 생각해왔습니다. “지능(Intelligence)을 만드는 원료(Resource)” 석유를 넣으면 에너지가 나오듯, Computing을 집어넣으면 Intelligence가 나옵니다. 그런데 여기서 한 가지 재미있는 질문을 해볼 수 있습니다. 만약 Computing에도 ‘시간가치’가 있다면 어떨까요? 오늘 사용할 수 있는 Computing과 1년 뒤 사용할 수 있는 Computing의 가치가 똑같다면 별일이 일어나지 않습니다. 기다렸다가 쓰면 되니까요. 그런데, 오늘의 Computing이 내일의 Computing보다 훨씬 가치 있다면? 아~ 그러면 이야기가 완전히 달라집니다. 왜냐하면 AI에서는 Compute를 먼저 확보한 사람이 모델을 먼저 학습시키고, 제품을 먼저 출시하고, 고객을 먼저 모으고, 데이터를 먼저 축적할 수 있기 때문입니다. 즉 Computing에는 단순한 ‘설비 가치’뿐 아니라 시간의 가치가 붙습니다. 그리고 어제 엔비디아가 한 일이 바로 이것과 관련이 있습니다. NVIDIA는 Compute를 “Investable Asset Class” 즉, 투자 가능한 자산군 으로 만들겠다고 선언했습니다. 와~ 이게 또 뭔 x소리냐? 싶을 수 있습니다. 저도 처음에는 그랬습니다. 차분하게 한번 생각해보겠습니다. #### 1. 그동안 GPU는 그냥 CapEx였습니다 #### 그동안 GPU는 기업이 돈 주고 사는 설비였습니다. GPU가 필요하다? 그러면 기업이 자기 돈을 쓰든, 돈을 빌리든 해서 사야 합니다. 그리고 그 위험은 GPU를 산 기업이 떠안습니다. 두근두근... “이거 몇 조 원어치 샀는데, AI 사업 잘 안 되면 어떻게 하지?” “GPU 가격 떨어지면?” “새로운 아키텍처 나오면?” “우리 회사 망하면?” 지금까지는 이런 고민을 GPU 구매자가 해야 했습니다. 그런데 젠슨 황은 이 생각 자체를 뒤집으려고 합니다. GPU와 데이터센터가 단순한 IT 장비가 아니라, 철도, 발전소, 항공기, 부동산 같은 인프라 자산이다. 라는 겁니다. 생각해보면 그렇습니다. 대형 항공사가 비행기를 전부 현금으로 사나요? 발전소를 짓는 기업이 모든 돈을 자기 자본으로 충당하나요? 부동산 개발사가 건물을 전부 자기 돈으로 먼저 짓고 나서 세입자를 찾나요? 아니죠. 자본시장이 들어옵니다. 은행도 들어오고, 보험사도 들어오고, 연기금도 들어오고, 인프라펀드도 들어옵니다. 그리고 앞으로 만들어질 현금흐름을 보고 돈을 빌려줍니다. 여기서 발상의 전환이 나옵니다. Compute를 사용하는 수요가 충분히 많고, Compute가 지속적으로 임대료를 만들어낼 수 있다면, 왜 굳이 AI 회사가 GPU를 자기 돈으로 전부 사야 하느냐는 겁니다. 누군가 GPU를 사고, AI 회사는 Compute를 빌려 쓰면 됩니다. 그러면 앞으로 Compute가 만들어낼 사용료, 임대료, 현금흐름 을 기초로 금융상품을 만들 수도 있습니다. #### 2. 맙소사, GPU로 대출을 해준다고? #### Goldman Sachs의 David Solomon은 이번 발표에서 아예 이런 취지의 이야기를 했습니다. NVIDIA Compute를 담보로 하는 Credit Market을 만들 수 있다. Credit. 신용시장입니다. 아니... GPU 쪼가리를 담보로 돈을 빌려준다고요? “말세군... 말세야~” 라고 생각하시는 분들도 있을 겁니다. 무슨 GPU 하나 갖고 별짓을 다 하는구나. 저도 처음에는 비슷한 생각이 들었습니다. 아니 GPU라는 게 수명이 있을 텐데? 새로운 GPU가 계속 나오는데? Blackwell 다음에 Rubin 나오고, Rubin 다음에 또 뭐가 나올 텐데? 그런 걸 어떻게 부동산이나 발전소처럼 담보로 잡는다는 거야? NVIDIA의 대답은 ‘대체가능성’입니다 이 질문에 대해 NVIDIA가 제시하는 논리는 대략 네 가지입니다. ① 다양한 AI 모델과 Workload에 사용할 수 있다. ② 특정 고객에게 묶이지 않고 다른 고객이나 Operator로 이전할 수 있다. ③ CUDA와 소프트웨어 개선을 통해 기존 하드웨어의 생산성을 계속 높일 수 있다. ④ NVIDIA Compute를 필요로 하는 고객과 개발자 생태계가 워낙 크다. 즉 이런 겁니다. A라는 AI 회사가 GPU 10만 장을 사용하고 있었습니다. 그런데 A가 망했습니다. 과거의 공장이라면 문제가 큽니다. A회사만 만들 수 있는 특수 기계라면 사실상 고철이 될 수도 있습니다. 그런데 NVIDIA의 주장은 다릅니다. A가 망하면 → B에게 빌려주고 → B가 안 쓰면 C에게 옮기고 → 그래도 계속 Compute를 생산한다. 이게 가능하다는 겁니다. 이런 성질을 Fungibility / 대체가능성 이라고 합니다. 맙소사. GPU를 이제 반도체가 아니라 금융의 언어로 설명하고 있습니다. 그래서 등장한 ‘Bank of AI’ Financial Times는 이번 발표를 두고 “Nvidia becomes the bank of AI” 라는 표현까지 사용했습니다. Bank of AI. AI의 은행이라니. 생각해보면 NVIDIA가 지난 몇 년 동안 하는 일이 계속 확장되고 있습니다. 처음에는 GPU를 팔았습니다. 그러다가 CUDA를 통해 개발자 생태계를 만들었습니다. 그다음에는 Networking까지 묶어서 AI Factory를 만들었습니다. 이제는 거기서 한 발 더 나아가 그 AI Factory를 살 돈까지 연결해주려고 합니다. GPU가 필요합니까? 근데 돈이 없습니까? 괜찮습니다. BlackRock을 만나세요. Apollo도 있습니다. KKR도 있습니다. Goldman Sachs도 있습니다. Compute가 돈을 벌 수 있다는 것만 증명하면 자본시장이 돈을 대겠다는 겁니다. 이 정도가 되면 NVIDIA는 단순한 반도체 회사라고 부르기도 어려워집니다. 거의 AI 자본시장의 설계자 가 되어가고 있습니다. 그런데... 슬슬 걱정되기도 합니다 이 글을 읽으면서 이런 생각이 드신 분도 있을 겁니다. “흠...” “이거 뭔가 금융위기 냄새가 나는데?” 맞습니다. 저도 솔직히 젠슨 황이 슬슬 걱정되기 시작합니다. 닷컴버블 당시 Cisco처럼 단순히 장비만 공급하다가 산업 전체의 과잉투자와 함께 무너지고 싶지 않다는 생각은 이해합니다. 그래서 GPU만 파는 것이 아니라 CUDA를 만들고, Networking을 팔고, AI Factory 전체를 장악하려는 것도 이해합니다. 여기까지는 좋습니다. 그런데 이제는 Compute 자체를 담보로 만들고, 그 위에 Credit Market을 만들고, Wall Street의 장기자본까지 끌어들이려고 합니다. 이 정도면 사업의 영역을 넘어서 자본시장의 구조를 설계하는 단계입니다. 그리고 역사적으로 “새로운 자산군” “새로운 신용시장” “금융혁신” 이라는 단어가 등장할 때는 언제나 좋은 일만 있었던 것은 아닙니다. 자산이 금융화되면 처음에는 자본조달 비용이 내려갑니다. 투자가 늘어납니다. 산업이 폭발적으로 성장합니다. 그런데 그다음 단계에서는 레버리지가 붙습니다. 그리고 어느 순간부터는 질문이 바뀝니다. “Compute가 필요해서 투자하는 것인가?” 아니면 “돈이 너무 쉽게 조달되기 때문에 Compute를 더 짓는 것인가?” 이 둘은 완전히 다른 이야기입니다. 저는 앞으로 이 경계를 아주 유심히 봐야 한다고 생각합니다. 저는 모든 일에는 ‘자발성’이 중요하다고 생각합니다. 아무리 젠슨 황이 말을 잘한다고 해도, 혼자 떠든다고 5,000억 달러짜리 시장이 만들어지지는 않습니다. 이번에 이름을 올린 곳을 보세요. Apollo BlackRock Blackstone Brookfield Goldman Sachs KKR 사모대출, 인프라 투자, 보험자금, 연기금, 기관투자가, 글로벌 자본시장. 사실상 미국의 장기자본 공급망이 한자리에 모였습니다. 이 사람들이 젠슨 황에게 세뇌돼서 온 건 아닐 겁니다. 이들 역시 계산기를 두드렸다는 뜻입니다. Compute를 사서 누군가에게 빌려주면, 그 자산이 충분히 오랫동안 현금흐름을 만들어낼 수 있다고 판단했다는 겁니다. 물론 그 판단이 틀릴 수도 있습니다. 금융위기도 처음부터 망하려고 만든 금융상품에서 시작된 것은 아니었으니까요. 결국 AI는 점점 ‘믿음’의 영역으로 들어가고 있습니다 Credit이라는 단어는 우리말로 ‘신용’입니다. 그런데 조금 다르게 표현하면 < 믿음 >입니다. 돈을 빌려준다는 것은 결국 미래를 믿는다는 뜻입니다. “이 사람이 갚을 것이다.” “이 기업이 살아남을 것이다.” “이 자산이 계속 돈을 벌 것이다.” 그 믿음이 있어야 Credit이 만들어집니다. 그리고 이제 Wall Street는 NVIDIA Compute를 믿기로 했습니다! Compute가 계속 필요할 것이라는 믿음. AI 사용량이 계속 늘어날 것이라는 믿음. GPU가 계속 현금흐름을 만들어낼 것이라는 믿음. AI가 결국 지금보다 훨씬 커질 것이라는 믿음. 그 믿음을 담보로 거대한 Credit Market을 만들겠다는 겁니다. 여기까지 오면 AI 투자라는 게 조금 무서워집니다. 왜냐하면 AI가 단순히 기술의 문제가 아니라 Credit, Capital, 그리고 Belief의 문제 가 되어가고 있기 때문입니다. 그래서 마지막으로 이 말씀만 드리고 싶습니다. 앞으로 AI 투자는 변동성이 훨씬 커질 수 있습니다. 믿음이 강해질 때는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 멀리 갈 수 있습니다. 반대로 믿음이 깨지는 순간에는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게 무너질 수도 있습니다. 그러니 꽉 잡으셔야 합니다. 그리고 무엇보다, AI를 믿는 사람만 투자하세요~!

# AI가 전쟁이라면, 전쟁의 성패는 보급에서 결정됩니다 지난 주 미국 정부가 엔화에 개입했고, 베센트 장관은 FIMA 이야기까지 꺼냈습니다. FIMA는 원래 있던 장치입니다. 외국 중앙은행이 급하게 달러가 필요할 때, 보유하고 있는 미국 국채를 시장에 던지는 대신 연준에 맡기고 달러를 빌릴 수 있도록 만든 제도입니다. 쉽게 말하면 전당포 같은 겁니다. 전당포에 맡기는 게 "미국 국채"라는 게 어색하긴 하지만 말입니다. 처음에는 저도 그냥 넘겼습니다. “에이, 그냥 하는 말이겠지.” 그런데 다시 생각해보니 조금 이상했습니다. 전당포는 원래 조용히 있는 곳입니다. 필요한 사람이 찾아가는 곳이죠. 그런데 전당포 주인이 먼저 나서서 “우리 전당포 문 열려 있습니다.” 라고 광고를 한다면 어떨까요? 미국 재무장관이 굳이 이 카드를 입 밖으로 꺼냈다는 게 저에게는 진짜 찜찜하더라구요~! 여유로운 상황이라면 굳이 먼저 이야기할 필요가 있었을까요. 그래서 요즘 저는 이 문장을 자주 곱씹어보곤 합니다. AI가 전쟁이라면, 결국 전쟁의 성패는 "보급"에서 결정됩니다. 역사가 그랬습니다. 나폴레옹은 러시아에서 단순히 전투에 진 것이 아닙니다. 보급에 실패했습니다. 태평양전쟁의 일본 역시 마찬가지였습니다. 전함이 없어서 무너진 것이 아니라 전쟁을 계속할 기름과 물자를 공급하지 못했습니다. 아무리 좋은 무기가 있어도 탄약이 끊기면 싸울 수 없습니다. 전쟁은 결국 마지막까지 보급할 수 있는 쪽이 이깁니다. ## 1. AI 전쟁의 핵심 보급물자는 Computing입니다 그렇다면 AI 전쟁에서 가장 중요한 보급물자는 무엇일까요. 포탄일까요. 기름일까요. 저는 결국 하나라고 생각합니다. Computing...!!! AI 전쟁에서 컴퓨팅은 탄약이자 기름이고, 동시에 식량입니다. 베센트 장관 역시 비슷한 맥락의 이야기를 했습니다. 전 세계 컴퓨팅의 80%를 미국에서 수행하도록 만들겠다는 겁니다. 현재 수준보다 미국의 점유율(50~60%)에 만족하지 못하겠다는 거죠. 흥미로운 것은 이 말을 재무장관이 했다는 겁니다.. 반도체 장관도 아니고? 과학기술 장관도 아닙니다.?! 재무장관이 “컴퓨팅 점유율”을 이야기하다니!! 그렇다면 미국 정부가 추진하는 수많은 정책의 끝에는 결국 하나의 목표가 있다고 볼 수도 있습니다. 더 많은 Computing을 만들어내는 것. 그럼 Computing은 무엇으로 만들어질까요. 젠슨 황의 설명을 빌리면 결국 중요한 것은 얼마나 많은 Token을 생산할 수 있느냐입니다. 이를 아주 단순하게 표현하면 다음과 같습니다. Token = (Token/W) × (available W) 어려워 보이지만 원리는 단순합니다. 자동차로 치면 연비 곱하기 기름의 양입니다. 연비가 아무리 좋아도 기름이 없으면 달릴 수 없습니다. 반대로 기름이 아무리 많아도 연비가 형편없다면 멀리 가지 못합니다. AI도 마찬가지입니다. 효율성과 전력. 이 두 가지의 곱이 결국 AI가 만들어낼 수 있는 화력을 결정합니다. 그리고 지난 몇 년 동안 시장은 아주 단순한 방식으로 움직였습니다. Computing을 만들어내는 과정에서 병목이 생기는 곳마다 쇼티지가 발생했습니다. 그리고 그곳에서 주도주가 탄생했습니다. GPU가 그랬습니다. 변압기가 그랬습니다. HBM을 비롯한 반도체가 그랬습니다. 앞으로는 엔비디아의 다음 아키텍처에 필요한 기판이나 광학 부품이 새로운 병목이 될 수도 있습니다. 그래서 AI 투자자들은 지난 몇 년 동안 계속 같은 질문을 했습니다. “다음 병목은 어디인가?” ## 2. 새로운 병목이 생겼습니다. 바로 "돈"입니다 최근 저는 전혀 다른 병목 하나가 등장하고 있다는 생각을 하게 됐습니다. 공장에서 만드는 것도 아니고, 광산에서 캐는 것도 아닙니다. 바로 돈입니다. 사실 완전히 새로운 이야기는 아닙니다. 역사를 돌아보면 전쟁의 결과는 결국 비슷한 곳에서 갈렸습니다. 누가 돈을 더 많이 조달할 수 있는가. 그리고 무엇보다 누가 그 돈을 더 싸게 조달할 수 있는가. 가장 유명한 사례 중 하나가 명예혁명 이후의 영국입니다. 당시 프랑스는 영국보다 인구도 많았고 경제 규모도 컸습니다. 체급만 놓고 보면 프랑스가 훨씬 강했습니다. 그런데 시간이 갈수록 영국이 우위를 점했습니다. 중요한 이유 중 하나가 금융이었습니다. 명예혁명 이후 영국에서는 왕권을 견제하는 제도가 자리 잡았고, 국가가 빚을 마음대로 무효화하기 어려운 구조가 만들어졌습니다. 채권자 입장에서 생각해보면 간단합니다. 빌려준 돈을 떼일 가능성이 낮은 나라에는 더 낮은 금리로 돈을 빌려줄 수 있습니다. 덕분에 영국은 프랑스보다 더 안정적으로, 더 낮은 비용으로 전쟁 자금을 조달할 수 있었습니다. 전쟁이 짧았다면 큰 차이가 아니었을지도 모릅니다. 하지만 전쟁이 길어지면 이야기가 달라집니다. 금리 차이가 누적되기 시작하기 때문입니다. 한쪽은 점점 돈이 말라가고, 다른 한쪽은 계속 함대를 띄울 수 있습니다. 결국 낮은 조달비용 자체가 국가의 무기가 됩니다. 저는 지금 미국과 중국의 AI 경쟁도 이 관점에서 볼 필요가 있다고 생각합니다. 최근 미국에서는 AI 인프라를 위한 어마어마한 규모의 자금조달이 진행되고 있습니다. 젠슨 황을 중심으로 수천억 달러 규모의 자본을 끌어모으는 프로젝트들이 등장하고 있고, 우리가 이름만 들어도 아는 금융회사들이 참여하고 있습니다. 이것이 미국의 힘입니다. 돈의 양에서는 여전히 압도적입니다. 필요하다면 아주 짧은 시간 안에 일반 국가의 연간 예산에 버금가는 돈을 모을 수 있습니다. 하지만, 문제는 돈의 양이 아닐 수도 있습니다. 진짜 문제는 돈의 가격(=금리)일 수 있기 때문이죠. 중국 주요 기술기업들이 미국 기술기업보다 훨씬 낮은 비용으로 회사채 자금을 조달하고 있다는 점은 그래서 중요합니다. 예를 들어 중국 기술기업들이 2% 안팎의 비용으로 돈을 조달하고, 미국 기업들은 5% 안팎의 비용을 부담해야 한다고 생각해봅시다. 3%포인트??? 숫자만 보면 별것 아닌 것처럼 보입니다. 그런데, 두 선수가 같은 마라톤을 뛰는데 한 명은 맨몸으로 뛰고, 다른 한 명은 계속 모래주머니를 차고 뛰어야 한다면 어떨까요. 100m 달리기라면 큰 문제가 아닐 수 있습니다. 실력이 압도적이라면 모래주머니를 차고도 이길 수 있습니다. 하지만 42.195km라면 이야기가 달라집니다. 저는 바로 이 지점이 중요하다고 생각합니다. AI 전쟁은 단기전이 아닙니다. GPU를 사고 끝나는 산업이 아닙니다. 데이터센터를 지어야 하고, 전력망을 깔아야 하고, 발전소를 건설해야 하고, 통신망과 냉각시설까지 만들어야 합니다. 한 번 투자하고 끝나는 것이 아니라 앞으로 수년, 어쩌면 십수 년 동안 수조 달러를 계속 투입해야 하는 장기전입니다. 마라톤입니다. 중국은 2%에 돈을 빌려 데이터센터와 반도체 공장을 짓는데, 미국 기업은 5%에 돈을 빌려 같은 전쟁을 해야 한다면 어떨까요.?? ## 3. 돈의 병목을 미국은 어떻게 풀 것인가 그렇다면 미국은 이 문제를 어떻게 해결하려 할까요. 여기서부터 상황이 복잡해집니다. 돈의 가격을 가장 직접적으로 결정하는 곳은 연준입니다. 그런데 연준의 가장 중요한 임무는 AI 전쟁에서 중국을 이기는 것이 아닙니다. 물가 잡으면서 고용을 늘리는 거죠. 그래서 AI를 국가 간 전쟁의 관점에서 보는 사람들에게는 연준의 태도가 답답하게 느껴질 수도 있습니다. 전쟁 중인 최전선에서는 탄약이 더 필요하다고 하는데, 후방에서는 여전히 한가해 보일 수 있기 때문입니다. 그럼 지금부터는 제 추론을 말씀드리겠습니다. (어쩌면 소설에 가까울 수도 있습니다) 미국 입장에서 지금의 높은 자본비용을 장기간 그대로 방치하는 것은 AI 패권 경쟁의 관점에서는 '심각한' 부담이 될 수 있습니다. 그래서 금리를 낮추고 싶은 것은 트럼프 뿐만 아닐 겁니다. 문제는 물가죠. 내일 저녁에 나오는 CPI 는 그래서 중요합니다! 금리를 내리자니 인플레이션이 걱정되고, 금리를 높게 유지하자니 전략산업의 자본비용이 올라갑니다. 미국은 결국 이 딜레마와 마주하게 될 가능성이 있습니다. 저는 시간이 갈수록 AI 산업정책의 중요성이 커질 것이라고 생각합니다. 며칠 전 베센트 장관의 FIMA 관련 발언이나 최근 연준의 여러 유동성 관리 조치들을 보면서도 저는 이런 생각을 합니다. FIMA는 Treasury 시장의 안정성을 높이기 위한 장치입니다. Fed의 단기국채 매입 역시 준비금 관리나 금융시스템의 원활한 작동이라는 목적이 있습니다. (어찌 되었든 연준의 자산은 이미 조금씩 증가하고 있다는 사실을 아시나요?) 현재의 정책을 QE나 YCC라고 부를 이유는 없습니다. 그런데 중요한 것은 방향입니다. 지금까지 Yield Curve Control 가능성을 이야기할 때 가장 흔한 논리는 미국의 재정 문제였습니다. (참고로 조만간 미국정부의 부채는 $40조를 돌파할 겁니다) 국가부채가 너무 많다. 앞으로 국채를 계속 발행해야 한다. 금리가 너무 높으면 이자 부담을 감당하기 어려워진다. 그러니 언젠가 Fed가 장기금리를 낮추는 방향으로 움직일 수 있지 않겠느냐. 오래전부터 반복돼온 이야기입니다. 그런데 최근의 흐름을 보면 여기에 새로운 이유 하나가 추가될 수도 있습니다. 재정이 아니라 산업정책입니다. 잠깐 중국의 상황을 볼까요? 중국은 AI를 국가전략산업으로 정하고 자본시장을 적극적으로 활용하기 시작했습니다. 과거 중국의 산업정책이 보조금과 국유은행 대출 중심이었다면, 이제는 IPO와 회사채 시장까지 동원해 거대한 국내 저축을 전략산업으로 연결하려는 모습이 나타나고 있습니다. 14억 인구가 만들어낸 막대한 저축을 AI라는 한 방향으로 흘려보내는 수로를 만드는 셈입니다. 반대로 미국은 AI를 국가안보에 직결된 산업으로 보고 있고, 앞으로 천문학적인 규모의 CAPEX를 집행해야 합니다. 그런데 Treasury 금리가 4~5% 수준에 머문다면 아무리 신용도가 높은 기술기업이라도 상당한 자본비용을 부담할 수밖에 없습니다. 국채금리는 결국 그 나라 금융시장의 기준점이기 때문이죠! 그러면 언젠가 미국 정책당국 내부에서도 이런 질문이 나올 수 있지 않을까요. “중국 정부는 전략산업에 2%짜리 자본을 공급하고 있는데, 우리는 세계 최고의 AI 기업들에게 5%짜리 자본비용을 부담시키는 것이 국가전략 차원에서 과연 바람직한가?” 이 질문이 본격적으로 등장하는 순간, 금리는 더 이상 단순히 통화정책만의 문제가 아니게 되기 때문입니다. Fed가 CPI를 어떻게 보는가? 다음 FOMC에서 금리를 몇 번 내리는가? 우리가 그동안 해왔던 익숙한 게임을 넘어서는 이야기입니다. 금리가 미중 패권 경쟁의 변수가 되어가고 있기 때문이죠! 그렇게 되면 YCC를 바라보는 논리도 달라질 수 있습니다. 재정적자를 감당하기 위해 장기금리를 낮추는 것이 아니라, 미국 전략산업의 자본비용을 낮추기 위해 장기금리를 관리해야 한다는 논리가 등장할 수도 있습니다. (당연히 매우 거센 반대가 있을 겁니다) 하지만, 미국 AI 기업들이 (천문학적인 보조금 지원을 받고 있는) 중국 기업들과 비슷한 조건에서 싸울 수 있도록 하자는 논리도 무시할 수 없을껄요? 물론 저는 지금 당장 미국이 YCC를 할 것이라고 말하는 것이 아닙니다. 그 단계까지는 거리가 멉니다. 그런데, 미국 국채시장의 변동성을 낮추고, 결과적으로 미국 경제 전체의 자본조달 환경을 조금 더 편하게 만들기 위한 고민을 연준은 하게 될 겁니다. 아니 어쩌면, 케빈워시의 TF에서 이미하고 있을 지도 모르겠네요. ## 4. 앞으로의 AI 투자는 우리가 경험하지 못한 게임이 될 수 있습니다 여기까지 생각하고 나니, 지난주에는 별생각 없이 지나쳤던 베센트의 FIMA 이야기가 지금은 조금 다르게 들립니다. 혹시 이것은 시작일 뿐 아닐까. 미국 국채시장의 불안을 줄이고, 급격한 매도 압력을 완화하고, 필요할 경우 금융시장을 안정시킬 수 있는 장치를 계속 보강하는 그런 그림을 그리고 있는 것 아닐까? 혹시 "중국은 AI 기업들에게 훨씬 낮은 비용의 자본을 공급하고 있다는 사실"을 대대적으로 보도한 Bloomberg 기사는 연준과 정부에 무언의 압박을 하고 있는 것은 아닐가? 만약 이 경쟁이 앞으로 더 치열해진다면 지금부터의 AI 투자는 우리가 과거에 경험했던 것과는 조금 다른 게임이 될 가능성이 있습니다. 지금까지 우리는 시장의 논리로 투자했습니다. 물가가 오르면 금리가 오릅니다. 금리가 오르면 성장주의 밸류에이션이 눌립니다. 우리는 이 관계를 교과서처럼 외워왔습니다. 그런데 금리가 어느 순간 패권 경쟁과 산업정책의 변수가 된다면 이야기가 달라집니다. 병목을 찾는 방법도 달라집니다. 지금까지는 GPU, HBM, 변압기, 기판처럼 물건의 병목을 찾았습니다. 앞으로는 여기에 한 가지를 더 봐야 할지도 모릅니다. 돈의 병목입니다. 누가 더 많은 자본을 확보할 수 있는가. 누가 더 오래 버틸 수 있는가. 그리고 무엇보다 누가 그 돈을 더 싸게 조달할 수 있는가. 전쟁의 승패는 언제나 최전선에 있는 가장 강력한 무기만으로 결정되지 않았습니다. 그 무기를 마지막까지 공급할 수 있는 나라가 이겼습니다. AI 전쟁도 크게 다르지 않을 겁니다. 이효석아카데미는 계속 AI투자를 잘하기 위한 방법론들을 찾고 고민하고 있습니다. 네이버프리미엄콘텐츠 구독자 1위인 이효석아카데미가 이번에 연간구독 할인이벤트를 시작합니다. 엄청난 할인혜택과 효친클럽 초대, 그리고 PER다이어리까지 선물 받으실 수 있는 1년에 딱 한 번 있는 기회입니다. 놓치지 말고 신청하세요~! https://naver.me/5ECrAkFJ

초등학생 대상으로 강의한 건 처음인데, 이렇게 반응이 좋을 줄은 생각도 못했네요! 자리를 만들어주신 #한국투자증권 에 감사드립니다 p.s 내일도 합니다~ ^^