Macro Trader

Shareholder Return: Peak Memory Fears Put Focus on Samsung, SK Hynix Cash Returns 메모리 반도체 업황의 정점 통과 우려가 커지는 가운데 삼성전자와 SK하이닉스의 주주환원 정책이 새로운 주가 상승 동력으로 이어질지 주목된다. 인공지능(AI) 수요에 힘입어 두 회사의 현금창출력이 크게 개선된 만큼, 메모리 가격 상승세가 둔화하더라도 자사주 매입과 배당 확대가 주가를 떠받칠 수 있다는 기대가 나온다. 3분기 중 구체적인 주주환원 방안을 공개하겠다고 밝힌 SK하이닉스는 이날 5.5% 상승했고 업계 최대 업체인 삼성전자도 조만간 주주환원 방안을 발표할 것으로 예상되면서 6.7% 상승했다. KB증권의 김동원 연구원 등은 이번 주 보고서에서 삼성전자가 조만간 주주환원 규모를 10배 이상 확대하는 방안을 발표할 것으로 예상되는 만큼 밸류에이션 재평가가 가능할 것이라고 분석했다. 시장에서는 메모리 업황의 상승 탄력이 둔화할수록 실적 증가세보다 기업이 벌어들인 현금을 얼마나 주주에게 돌려주느냐가 주가를 좌우할 새로운 변수가 될 것으로 보고 있다. 텐캡 인베스트먼트의 공동창업자 겸 수석 포트폴리오 매니저인 Jun Bei Liu는 “주가가 이미 크게 올랐고 메모리 업황 정점에 대한 이야기가 나오는 상황에서 자사주 매입은 주가를 지지하고 기관투자자들을 메모리 반도체주로 더 끌어들일 수 있다”고 말했다. 그는 “앞으로 자사주 매입과 특별배당이 메모리 업체들의 정례적인 주주환원 수단으로 자리 잡을 수 있다”고 덧붙였다. 오늘 주가 급등에는 싱가포르 국부펀드 테마섹이 삼성전자와 SK하이닉스 주식 투자 가능성을 타진하고 있다는 언론 보도도 영향을 미쳤다. 테마섹은 블룸버그의 관련 문의에 즉각 답변하지 않았다. 주주환원이 주목받는 배경에는 메모리 업황의 피크아웃 우려가 자리 잡고 있다. 메모리주는 가격이 실제 하락세로 돌아서지 않더라도 상승세가 둔화하면 향후 실적 둔화를 선반영해 주가가 먼저 약세를 보이는 경향이 있다. 트렌드포스는 2026년 2분기 범용 D램 계약가격이 58~63% 상승한 뒤 3분기 서버용 D램 가격 상승률은 13~18%로 둔화할 것으로 전망했다. SK하이닉스와 삼성전자는 사상 최대 실적에도 지난 6월 고점 대비 각각 약 50%, 34% 하락했다. 그러나 이번에는 메모리 업체들이 업황 사이클에 대응할 또 하나의 완충 장치를 갖고 있다는 평가가 나온다. 장기 공급계약이 늘면서 배당과 자사주 매입 등 주주환원을 보다 지속적으로 시행할 수 있는 기반이 마련되고 있기 때문이다. SK하이닉스는 약 10개 고객사와 장기 공급계약을 체결했다고 밝혔다. 삼성전자는 향후 다년 계약이 계획 생산능력의 60~70%를 차지할 것으로 예상하고 있다. 마이크론테크놀로지도 6월 말 기준 16건의 장기 공급계약을 체결한 상태다. 이 같은 계약은 향후 수요에 대한 가시성을 높이고 실적 변동성을 낮추는 효과가 있다. 메모리 업체들은 그동안 업황에 따른 실적 변동성이 워낙 컸기 때문에 투자자들이 정상화된 현금흐름을 기준으로 기업가치를 평가하기 어려웠다. 아직 반도체 호황이 힘을 잃고 있다는 신호는 많지 않다. 한국의 8월 1~10일 수출은 전년 동기 대비 45% 급증했다. 이는 메모리 가격 상승 속도가 둔화하더라도 타이트한 공급 상황이 지속되면서 업체들이 상당한 현금을 계속 창출할 수 있음을 의미한다. 두바이 아르케비움 캐피털의 Maxence Visseau 최고투자책임자(CIO)는 “메모리 사이클이 성숙기에 접어들면서 주주환원이 다음 주요 촉매가 될 수 있다”고 말했다. 그는 “사이클 초반에는 현물가격 상승과 마진 확대에 주가가 반응한다”며 “하지만 이 같은 실적 개선 전망이 투자 포지션과 밸류에이션에 충분히 반영되고 나면 추가적인 어닝 서프라이즈의 영향력은 줄어든다”고 설명했다. “그때부터 투자자들은 기업이 벌어들인 현금 가운데 실제로 얼마를 자신들에게 돌려주는지에 관심을 갖기 시작한다.” - Bloomberg.

Hedge Fund Manager’s Note: A short history of valuing stocks 주식 가치평가의 역사는 금융위기 뒤에 새로운 도구가 추가되고, 다음 위기에서 그 도구의 약점이 드러나는 과정이었다. 1929년 대폭락에서 주가는 85% 넘게 하락했고, 이전까지 투자자는 배당수익률이나 장부상 자산가치를 기준으로 주식을 평가하면서도 은행 차입으로 상승을 추격했다. 벤저민 그레이엄과 데이비드 도드는 1934년 원금의 안전성과 적정 수익을 철저한 분석으로 확보할 수 없는 거래를 투기로 구분했다. 가치평가의 출발점은 상승 여력을 계산하는 기술보다, 최근 성장률이 영구히 지속된다는 가정을 제거하고 손실 가능성을 먼저 제한하는 데 있었다. 필립 피셔가 1958년 연구개발과 경쟁우위에서 나오는 성장 가능성을 투자 기준으로 제시하면서 가치평가는 자산에서 성장으로 넓어졌다. 그레이엄도 1960년대에는 이익에 8.5배의 기본값과 기대 연간 성장률의 2배를 반영하는 방식으로 성장기업에 더 높은 가격을 인정했다. 문제는 기대라는 변수였다. 1972~1973년 대형 우량주들은 주가수익비율 50배까지 거래됐지만, 국채금리와 물가를 충분히 반영하지 않은 성장평가는 유가 충격과 함께 무너졌다. 영국 물가는 1975년 26.9%까지 상승했고, 1972년 5월부터 1974년 12월까지 미국 주식은 40% 이상, 영국 주식은 73% 하락했다. 성장률을 평가할 때 할인율을 분리하면 안 되는 이유다. 1970년대 물가상승으로 실물자산 가치는 높아졌지만 주가는 따라가지 못하면서 1980년대에는 대차대조표 중심의 가치투자가 유효했다. 당시 영국 주식 상당수가 장부가치의 절반 이하에서 거래됐고, 현재 시장의 통상적인 주가순자산비율 약 2배와는 전혀 다른 환경이었다. 핸슨은 1986년 임페리얼그룹을 25억 파운드에 인수한 뒤 비핵심 자산을 처분해 인수대금 전액을 회수했고, 남은 사업가치는 7년 뒤 20억 파운드까지 커졌다. 다만 이런 방식은 자산가치와 시장가격의 괴리가 극단적인 시기에만 작동한다. 시장이 2배인데 특정 기업이 1.5배라는 이유만으로 평범하거나 나쁜 기업을 보유하는 것은 가치투자가 아니라 할인폭이 작은 가치함정에 해당한다. 1980년대 후반부터는 기술과 인터넷의 등장으로 미래 현금흐름을 현재가치로 환산하는 현금흐름할인법이 중심이 됐다. 엑셀은 먼 미래까지 성장률을 복사해 넣는 작업을 쉽게 만들었지만, 현실성 검증 없이 가정을 연장하고 할인율이나 영구성장률을 조정해 원하는 목표가격을 만드는 것도 가능하게 했다. 2000년 보다폰은 주가수익비율 70배를 넘었고, 현재 주가는 당시의 3분의 1에도 미치지 못한다. 기업들은 이익이 평가의 목표가 되자 감가상각비 축소, 설비 임차, 매출 조기인식으로 숫자를 관리했고, 엔론은 이익 증가가 현금흐름으로 연결되지 않는 극단을 보여줬다. 현금흐름도 주식보상처럼 실질 인건비인 항목을 비용에서 제외하면 과대평가될 수 있어, 표면 이익보다 현금전환과 회계의 질을 먼저 봐야 한다. 1990년대 이후 투하자본수익률은 경쟁우위와 자본효율을 설명하는 핵심 지표로 자리 잡았다. 애플의 투하자본수익률은 통상 40%를 웃돌며 높은 배수를 정당화하지만, 가중평균자본비용과 투하자본수익률을 결합한 모형은 자기자본을 줄이고 부채를 늘린 기업을 더 매력적으로 보이게 하는 약점도 있었다. 2006~2007년 리먼브러더스의 주가순자산비율은 2.3배를 넘었는데, 미국 투자은행의 과거 평균은 약 1배였다. 2008년 이후 명품과 소프트웨어는 적은 투하자본으로 높은 수익률을 기록해 집중 보유 대상이 됐지만, 명품의 성장은 내부 재투자보다 신흥국 수요에 의존한 부분이 컸고 소프트웨어는 높은 수익성이 경쟁자를 불러들였다. 인공지능이 경쟁을 더 확대하고 주식보상을 실제 비용으로 반영한다면, 현재 표시되는 수익성은 시장이 믿는 것보다 낮을 수 있다. 인공지능 기반 가치평가 도구도 같은 함정에서 자유롭지 않다. 과거자료 검증에서 잘 작동한 지표가 널리 사용되면 시장가격이 이를 먼저 반영해 초과수익은 소멸하며, 퀀트를 활용한 액티브 트레이드들이 성과표 상단에 오른 직후 급격히 무너지는 이유도 여기에 있다. 결국 투자 판단은 현재 가격이 향후 배당과 재투자로 돌아올 현금이익으로 정당화되는지, 아니면 기업 전체를 인수해 자산을 처분했을 때 더 높은 가치를 회수할 수 있는지로 돌아간다. 스페이스X는 몇 달 전 주당 200달러를 넘고 매출의 150배에서 거래됐지만 이후 약 45% 하락했으며, 원금을 회복하려면 다시 80% 올라야 한다. 가치평가는 모든 하락을 막지 못하지만, 미래가치의 대부분이 낙관적 가정에 의존하는 종목의 비중과 진입가격을 제한 한다. 포지션은 높은 수익성 자체보다 그 수익성이 현금으로 전환되는지, 재투자 기회가 실제로 남아 있는지, 대차대조표가 중간 낙폭을 견딜 수 있는지를 기준으로 구성하는 편이 맞다. - FT, Macro Trader.

Spotlight Stories: AI Is Rewiring South Korea’s Careers, Dating, Status and Culture 인공지능 호황은 한국에서 데이터센터보다 공장과 주거지역을 통해 먼저 사회로 번지고 있다. 한국이 전 세계 고대역폭메모리의 약 80%를 생산하면서 화성, 기흥, 이천을 잇는 반도체 생활권의 소득과 자산가격이 함께 움직이기 시작했다. 동탄의 84㎡ 아파트는 22억 원을 웃도는 가격에 거래됐고, 2026년 삼성전자와 SK하이닉스 일부 직원에게 최소 40만 달러의 성과급이 지급될 수 있다는 전망이 나온 뒤 동탄역 인근 아파트 호가는 몇 주 사이 수억 원씩 올랐다. 동탄에서 8년간 주택을 중개한 마크 윤은 주택시장과 반도체 업황의 연동성이 올해 완전히 확인됐다고 평가했다. 이번 사이클은 기업이익이 주가를 거쳐 임직원 보상과 주택가격으로 전이되는 자산효과의 실험에 해당한다. 주식시장의 반응은 이보다 더 극단적이었다. SK하이닉스는 6월 22일 고점까지 12개월 동안 1,000% 이상 상승했고, 삼성전자도 약 500% 올랐다. 한국거래소 유가증권시장 시가총액은 한때 캐나다, 독일, 영국, 프랑스, 인도를 넘어섰고, SK하이닉스는 5월 시가총액 1조 달러를 돌파한 뒤 7월 나스닥에 상장됐다. 개인투자자의 단일종목 레버리지 상장지수펀드 수요가 상승을 증폭했지만, 7월 말에는 기관과 개인이 함께 포지션을 줄이며 급락을 만들었다. 최근 시가총액이 8,000억 달러를 웃돌더라도 한국의 인공지능 거래는 이미 펀더멘털과 기계적 수급이 분리되기 어려운 단계로 들어왔다. 정부는 이를 기존 산업정책의 연장선에서 다루고 있다. 전쟁 직후 철강, 조선, 자동차, 가전, 반도체를 순차적으로 육성해 온 한국은 인구 5,160만 명의 경제를 유럽연합 평균보다 부유한 수준으로 끌어올렸고, 이번에는 서남권을 메모리 생산기지로 전환하면서 데이터센터와 로봇까지 확보하려 한다. 6월 말 발표된 반도체 투자계획은 최소 1,350조 원이며, 자체 인공지능 기초모형을 육성하기 위해 6개월마다 평가와 탈락을 반복하는 이른바 ‘인공지능 오징어게임’도 진행 중이다. 산업정책의 목표가 반도체 생산량 확대를 넘어 미국과 중국 사이의 독립적인 인공지능 생태계 구축으로 넓어진 구조다. 성장의 집중은 재분배와 자원 배분 문제를 동시에 만든다. 반도체산업 밖에서 일하는 근로자가 전체의 98%를 넘는 상황에서 기술주와 주택가격 상승의 이익은 고소득, 자산보유 계층에 집중되고 있다. 한국은행도 기술, 주식시장, 인공지능의 편익이 부유층에 불균형하게 귀속되고 있다고 경고했다. 정부는 전략산업, 교육, 지역개발, 청년투자를 위한 전용기금을 추진하고 있고, 김용범 대통령실 정책고문은 인공지능 초과세수를 활용한 ‘시민배당’을 제안했다. 반대편에서는 가뭄에 취약한 호남의 신규 반도체 공장이 농업과 생태계가 사용하는 물을 잠식할 수 있다는 우려가 제기된다. 인공지능의 성장률보다 초과이익과 희소자원을 어떤 방식으로 배분하느냐가 정책의 중심으로 이동하고 있다. 소득효과는 동탄의 소비구조에서 확인된다. 롯데백화점 동탄점의 삼성 임직원 전용카드는 2021년 이후 8,000장 이상 발급됐고, 최근에는 매달 약 100건씩 신청이 늘고 있다. 우수고객의 평균 연령은 40대 중반으로 일반 백화점보다 낮으며, 2026년 상반기 매출은 전년동기대비 25%, 명품 매출은 40% 증가했다. 택시기사 권철민이 들은 삼성전자 직원들의 대화도 성과급으로 주택을 구입하거나 더 좋은 아파트로 이전하는 내용에 집중됐다. 식당과 고가 상점이 늘고 외부 사업자가 신규 입지를 찾기 시작한 점까지 감안하면, 반도체 호황은 수출과 세수뿐 아니라 특정 지역의 상권과 주거비용을 동시에 끌어올리는 국지적 내수 사이클을 만들고 있다. 직업의 사회적 위계도 바뀌었다. 결혼정보회사 가연에서 15년간 근무한 강은선은 공무원, 교사, 의사, 변호사로 이동해 온 선호 직업의 정점이 현재 반도체 기술자로 옮겨갔다고 평가했다. 과거 의사나 변호사만 원하던 여성 고객이 삼성전자와 SK하이닉스 기술자를 직접 요청하고, 반도체 종사자도 자신의 지위 상승을 인식해 상대 선택에 더 까다로워졌다. 풍자 프로그램에서는 허름한 옷차림의 고객이 SK하이닉스 조끼를 드러내자 매장 직원이 ‘하이닉스 경’으로 대우하는 장면이 등장했고, 중고거래시장에서는 회사 작업복이 ‘최고의 소개팅 복장’으로 소개됐다. 보상과 고용안정성에 대한 기대가 회사 이름을 학력과 전문직 자격에 준하는 사회적 신호로 바꾸고 있다. 교육시장도 같은 방향으로 움직인다. 2026학년도 입시에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 지원하는 반도체 관련 5개 학과의 합격 난도가 서울대학교 자연과학계열보다 높았다. 전기공학을 전공한 25세 정승현은 한국과학기술원과 화성시가 공동 운영하는 반도체 교육과정에 등록했고, 3년 전 불황기보다 취업 전망을 낙관하면서 성과급이 더 높은 것으로 알려진 SK하이닉스를 선호했다. 다만 본인 역시 호황이 식은 이후를 의식하고 있다. 인재가 의학에서 반도체로 이동하는 현상은 산업의 구조적 성장 기대를 반영하지만, 교육 선택이 단일 업황에 과도하게 집중될 경우 다음 하강기의 사회적 비용도 함께 커질 수 있다. 문화산업은 반도체와 다른 방식으로 인공지능을 흡수하고 있다. 음악, 방송, 영화, 게임을 포함한 한국 문화산업은 지난해 매출 161조 원, 수출 150억 달러 이상을 기록했고 약 69만 명을 고용해 삼성전자와 SK하이닉스 합산 고용의 두 배를 넘는다. 엔터테인먼트 기업들은 가상 케이팝 가수, 인공지능 생성 음악영상, 상시 방송과 팬 소통이 가능한 가상 인물을 제작하고 있다. 지드래곤의 소속 제작사 갤럭시코퍼레이션은 이를 인간 연예인의 대체보다 새로운 지식재산권과 저비용 글로벌 사업의 병행 수단으로 보고 있다. 반도체가 자본집약적 이익을 만드는 동안 문화산업은 제작비 절감과 신규 지식재산권을 통해 더 넓은 고용시장에 인공지능을 확산시키는 축이다. 영화산업에서는 실험이 상업화 단계로 넘어가고 있다. 부천국제판타스틱영화제는 인공지능 영화 상영과 제작 교육을 확대하고 서울방송과 함께 2029년까지 인공지능 창작자 10,000명 양성을 목표로 세웠다. 제약회사 마케팅 업무를 병행하며 독학으로 영화를 만든 오태희는 현재 약 12개의 영상 생성 서비스를 이용하는 데 매달 200만 원을 지출하고, 프로젝트당 수천만 원을 벌고 있다. 국내 최초의 인공지능 장편영화가 상업 개봉됐고 후속 작품도 예정돼 있다. 조양일 영화제 자문위원은 무성, 컬러, 디지털이라는 수식어가 사라졌듯 인공지능 영화라는 구분도 사라질 것으로 봤지만, 박찬욱 감독은 일자리 감소와 영화미학의 근본적 변화를 경계했다. 제작비 하락은 진입장벽을 낮추지만 콘텐츠 공급 증가가 희소성과 노동가치를 함께 낮출 가능성도 존재한다. 한국 인공지능 투자의 핵심은 메모리 기업의 이익 증가만이 아니라 그 이익이 주택, 소비, 교육, 혼인시장, 문화생산으로 번지는 속도에 있다. 핵심 포지션은 여전히 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 한 메모리와 인공지능 기반시설이지만, 확산 여부를 확인할 선행지표는 동탄 주택가격과 유통매출, 반도체 계약학과 경쟁률, 지역 상권, 인공지능 콘텐츠의 실제 수익화다. 반대편에서는 단일종목 레버리지 수급, 물과 전력의 제약, 초과이익 재분배 압력, 메모리 하강기의 고용, 주택 충격을 함께 봐야 한다. 이번 호황이 구조적이라면 한국은 산업정책의 성공을 사회 전체의 생산성으로 전환할 수 있고, 순환적이라면 반도체에 집중된 자산가격과 사회적 기대가 가장 먼저 되돌려질 가능성이 크다. - Bloomberg, Macro Trader.

Threefold Forge: ‘AI Debt Clears, But Not Cheaply’ 1,150억달러의 주문은 AI 채권시장이 다시 열렸다는 신호지만, 자금이 싸게 돌아왔다는 뜻은 아니다 알파벳의 250억달러 투자등급 채권 발행에 최대 1,150억달러의 주문이 몰린 것은 AI 부채시장이 다시 열렸다는 신호지만, 자금이 싸게 돌아왔다는 뜻은 아니다. 이번 주문 규모는 오라클의 1,290억달러, 아마존의 1,260억달러에 이어 올해 최대급이며, 거래는 2년에서 40년까지 10개 만기로 쪼개졌다. 최장기물은 미 국채 대비 130bp의 가산금리에서 가격이 정해졌다. 최초 제시된 155bp보다는 좁혀졌지만, 평소보다 후한 신규발행 프리미엄이 수요를 끌어낸 핵심이었다. 지난달 기술채권은 공급 홍수와 AI 인프라 과잉투자 우려로 약세를 보였고, 알파벳의 2월 발행물조차 발행가보다 넓은 스프레드에서 거래되고 있다. 따라서 1,150억달러의 주문장은 무조건적인 신뢰투표라기보다, 우량 발행자가 충분한 수익률을 제공하면 시장이 대규모 물량을 흡수할 수 있다는 가격발견이다. 주문은 박수였지만, 높은 쿠폰이 입장료였다. 채권시장 문은 닫히지 않았지만, 손잡이는 이제 투자자가 쥐고 있다. 알파벳은 현금부자 플랫폼에서 반복적으로 자본시장을 찾는 AI 인프라 발행자로 변하고 있다 더 중요한 변화는 알파벳이 현금부자 플랫폼에서 반복적으로 자본시장을 사용하는 AI 인프라 발행자로 변하고 있다는 점이다. 2025년 이후 채권 발행액은 1,140억달러를 넘어 AI 관련 기업 가운데 최대 규모가 됐고, 올해 상반기에는 달러뿐 아니라 스위스프랑, 파운드, 유로, 캐나다달러, 엔화 채권까지 합쳐 500억달러 이상을 조달했다. 같은 기간 주식도 약 850억달러 발행했다. 향후 미국 달러채를 연 2회 정례적으로 발행하겠다는 메시지는 돌발적인 대규모 공급에 대한 불안을 줄이려는 동시에, AI 설비투자가 일회성이 아니라 장기 자금수요라는 사실을 인정한 것이다. 이는 유동성 위기라기보다 자본구조의 재설계다. 장수명 데이터센터와 컴퓨팅 자산을 장기부채로 매칭하고 현금을 보존할 수 있지만, 반복 발행은 기존 채권의 스프레드 상단을 눌러 발행자의 재무 유연성과 채권자의 가격 부담을 맞바꾼다. 공급 일정을 투명하게 만드는 일은 불확실성을 줄이지만, 공급 자체를 없애지는 않는다. 핵심은 시장의 수용능력이 아니라 가격이며, 대형 주문장이 AI 투자수익률까지 보증해주지는 않는다 이번 흥행은 AI 설비투자의 경제성이 검증됐다는 증거보다, 신용시장이 ‘얼마까지 빌려줄 것인가’에서 ‘어떤 가격이면 빌려줄 것인가’로 이동했음을 보여준다. 알파벳은 높은 신용도와 거대한 현금창출력을 갖고 있어 같은 AI 부채라도 프로젝트회사나 재무여력이 약한 발행자와 다르게 취급된다. 그럼에도 신규물은 추가 수익률을 제시해야 했고, 기존 2월 채권은 새 발행일에도 발행 스프레드보다 약했다. 이는 대형 주문장이 곧바로 2차 시장 강세를 보장하지 않는다는 경고다. 투자자는 AI 수요의 장기성뿐 아니라 발행 빈도, 만기별 공급, 자본지출 수익률과 잉여현금흐름 회수 시점을 함께 가격에 넣고 있다. 시장 수용능력은 아직 충분하지만 무차별적이지 않다. 이번 거래는 AI 크레딧 전반의 신뢰 회복이라기보다, 최상위 발행자가 높은 수익률을 제공했을 때만 확인되는 선택적 수요에 가깝다. AI 부채의 병목은 돈의 총량이 아니라 발행자가 감수해야 할 스프레드와 투자자가 요구하는 안전마진으로 이동했다. Insight 이번 거래는 ‘AI 크레딧을 사라’는 신호보다 신규발행 프리미엄과 반복공급 사이의 상대가치를 거래하라는 신호다. 알파벳의 우량한 신용은 하방을 제한하지만, 연 2회 달러채 공급과 다양한 통화 발행은 장기물 스프레드의 지속적 오버행이 된다. 따라서 30~40년물의 높은 명목수익률을 단순히 싸다고 보기보다, 설비투자 듀레이션과 추가 공급 위험을 함께 감안해야 한다. 상대적으로 짧거나 중간 만기의 신규물은 후한 양보가 남아 있을 때 전술적 가치가 있지만, 기존 채권이 계속 넓게 거래된다면 발행 직후 강세만 기대하는 접근은 위험하다. 주식에는 자금조달 성공이 AI 투자 지속성을 확인해주는 호재지만, 외부자금 의존 확대와 자본비용 상승은 미래 현금흐름의 할인율을 높인다. 추적할 변수는 향후 발행 규모, 신규발행 프리미엄, 2월 채권의 회복 여부, 설비투자 대비 잉여현금흐름이다. 이번 주문장은 AI 붐에 대한 무한한 신뢰가 아니라, 시장이 적절한 가격이면 여전히 거대한 수표를 쓸 준비가 돼 있다는 확인서다. - Bloomberg, Macro Trader.

Hedge Fund Manager’s Note: Positive strategic view intact despite sharp drawdown & Addressing 8 key questions on memory 코스피는 6월 22일 9,115까지 올라 연초 대비 116% 상승한 뒤 7월 30일까지 39% 하락했고, 7월 31일에는 하루 만에 17.9% 반등했다. 최근 낙폭은 메모리 경기의 지속성에 대한 의심에서 시작됐지만, 단일종목 레버리지 상품의 기계적 매도와 단기 추세추종 자금의 이탈이 하락 속도를 증폭시켰다. 삼성전자와 SK하이닉스가 코스피의 50%, 코스피200의 60%를 차지하는 만큼 메모리 판단이 시장 전체 방향을 결정한다. 현재 가격은 경기 정점보다 장기 이익 붕괴를 가정하는 수준이며, 이번 조정은 구조적 하락 전환보다 강한 상승장 안에서 레버리지와 과열이 정리되는 과정으로 해석된다. 메모리 수요의 기초는 여전히 강화되고 있다. 전 세계 토큰 사용량은 2030년 월 120조 개로 현재의 24배까지 늘어날 전망이고, 초대형 클라우드 사업자 설비투자는 2026년 8,110억달러, 2027년 1조 2,410억달러, 2028년 1조 3,960억달러로 확대된다. 2026~2030년 누적 지출은 약 6조달러다. DRAM과 NAND는 2026년 기록적인 공급 부족에 들어간 뒤 2027년 부족 폭이 더 커지고, 2028년에도 공급이 수요를 밑돌며 2029~2030년까지 부족이 이어질 가능성이 제시된다. 두 메모리 기업의 2026년 이익은 5~6배 증가하고 2027년에도 40~50% 늘며 자기자본이익률은 40~60%가 예상되지만, 주가는 2027년 이익 기준 3.5~3.6배에 거래되고 있다. 고대역폭메모리 가격은 2027년 삼성전자와 SK하이닉스 모두 기가비트당 약 2.9달러까지 올라갈 전망이다. 삼성전자는 전년동기대비 87%, SK하이닉스는 100% 상승하는 경로이며, 동일 제품 기준 가격 인상분은 약 60%, 나머지는 세대와 적층 수 증가에 따른 제품구성 개선에서 나온다. 일반 DRAM 가격이 2025년 말 기가비트당 0.5~0.6달러에서 2026년 말 약 2달러까지 오르면서 고대역폭메모리에도 다시 프리미엄을 부여해야 하기 때문이다. 고대역폭메모리 매출 비중은 삼성전자와 SK하이닉스가 2026년 8%와 14%에서 2027년 16%와 22%, 2028년 18%와 25%로 높아진다. 장기공급계약은 과거 사이클보다 공급자에게 유리하게 설계되고 있다. 계약기간은 통상 3~5년이고, 삼성전자는 매년 계약기간을 1년씩 연장하는 구조를 적용해 실질 만기를 5년 이상으로 늘릴 수 있다. 삼성전자는 세계 5대 데이터센터 고객과 계약을 마쳤고 추가 5개 대형 고객과 최종 협상 중이며, 계약이 완료되면 계획 생산능력의 60~70%가 다년 계약으로 묶인다. 가격은 고정형보다 상/하단 범위 또는 하한가격 방식으로 이동하고, 선급금과 의무인수 조항도 강화된다. 샌디스크의 금융보증은 110억달러를 넘고, 마이크론은 220억달러의 현금예치와 금융약정을 기대하며, 삼성전자는 전체 계약 선급금의 약 4분의 1을 이미 수령했다. 설비투자가 공급과잉으로 직결될 가능성을 낮추는 장치다. 재고와 중국 공급에 대한 우려도 현재 가격만큼 심각하지 않다. 모듈업체 재고는 스마트폰과 개인용 컴퓨터 수요 약화로 늘었지만 전체 메모리 시장에서 차지하는 비중은 한 자릿수에 불과하다. 2분기 말 주요 공급사의 DRAM과 NAND 재고는 2~4주로 정상 수준 4~5주보다 낮고, 하락 사이클 직전의 10주 이상과도 거리가 크다. 기업용 고체저장장치(SSD) 수요는 2026년 474엑사바이트, 2027년 619엑사바이트, 2028년 755엑사바이트로 각각 66%, 31%, 22% 증가해 소비자 수요 약화를 흡수한다. 창신메모리는 올해 모바일 DRAM 출하의 약 70%가 저전력 4세대 제품이고, 한국 업체는 75~85%가 저전력 5세대 제품이다. 공정 격차도 2~3세대이며 극자외선 노광장비 접근 제한과 고대역폭메모리 후공정, 베이스다이 기술 격차를 감안하면 중기 세계 수급을 훼손할 가능성은 낮다. 주주환원과 미국예탁증서(ADR)는 실적 이외의 재평가 축이다. 8월 3일 키옥시아가 주주환원을 발표한 뒤 6% 상승한 반면 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 9% 하락한 것은 시장의 요구가 이익에서 현금배분으로 이동했음을 보여준다. 삼성전자의 2026년 주당배당금 추정치는 9,500원으로 시장 예상 8,638원보다 높고, SK하이닉스는 미국예탁증서 발행에 따른 희석을 자사주 매입과 소각으로 상쇄할 여지가 있다. SK하이닉스 미국예탁증서는 7월 10일 상장 이후 국내주식 대비 평균 26%, 현재 약 30%의 프리미엄에 거래된다. 발행량이 전체 주식의 2.4%에 불과하고 국내주식의 미국예탁증서 전환이 제한되기 때문에 프리미엄은 남겠지만, 세계 기관투자자의 직접 접근은 국내주식의 역사적 할인 축소를 유도할 수 있다. SK하이닉스의 2분기 실적 부진도 추세 훼손보다 가격 인식 차이의 문제다. 매출은 79조 3,190억원으로 전분기대비 51%, 전년동기대비 257% 증가했고, 영업이익은 60조 5,430억원으로 각각 61%, 557% 늘었다. 영업이익은 시장 예상 65조원보다 약 7% 낮았는데, DRAM 평균판매가격 상승률이 예상 39%보다 낮은 29%에 그친 영향이 컸다. 3분기에는 고대역폭메모리 4세대와 1씨나노미터 제품 출하가 늘면서 DRAM 출하량 10%, 평균판매가격 19% 증가와 약 77조원의 영업이익이 예상된다. 12개월 목표가격은 2026~2027년 평균 주당순이익 416,265원에 9배를 적용한 3,500,000원이며, 삼성전자 보통주와 우선주 목표가격은 각각 490,000원과 360,000원이다. 수급 부담은 정점에서 상당 부분 내려왔다. 한국 관련 레버리지 상장지수상품 자산은 6월 22일 530억달러에서 250억달러로 54% 감소했고, 유통시가총액 대비 비중도 3.2%에서 1.9%로 낮아졌다. 코스피가 5% 움직일 때 필요한 딜러 재조정 규모는 63억달러, 최근 한 달 거래대금의 17%에서 37억달러와 14%로 축소됐다. 신용융자는 250억달러에서 190억달러로 줄었고 시가총액 대비 0.5%, 반대매매 비율은 2%로 정상 범위다. 외국인은 연초 이후 1,110억달러를 순매도했지만 반도체 외국인 보유비중은 장기 평균보다 2표준편차 낮아졌고, 헤지펀드 순배분(Net exposure)도 6월 말 7.2%에서 7월 29일 4.1%로 내려왔다. 높은 변동성은 남아 있으나 매도해야 할 포지션은 이전보다 가벼워졌다. 메모리를 제외한 시장도 이익과 정책에서 독립적인 상승 근거를 갖는다. 비메모리 기업의 2026년과 2027년 이익증가율 전망은 연초 28%와 14%에서 71%와 20%로 상향됐고, 선행 주가수익비율은 9.3배로 장기 평균보다 1표준편차 낮다. 전력기기, 반도체장비, 산업자동화, 로봇, 방산, 조선, 에너지 기반시설이 설비투자와 지정학 수요를 함께 받으며, 금융, 건설, 백화점은 국내 자산가격과 경기 재팽창의 수혜에 해당한다. 상법 2차 개정, 주가 억압 방지책, 배당소득 세제지원, 밸류업 정책은 배당과 자사주 매입을 늘릴 유인을 제공한다. 코스피의 선행 주가수익비율은 5.1배로 장기 평균보다 2.7표준편차 낮고, 현금흐름 대비 주가는 4.7배, 주가순자산비율은 1.8배인 반면 향후 24개월 자기자본이익률은 26%다. 12개월 목표 12,000은 2027년 이익성장률 35%와 주가수익비율 7.8배만을 요구한다. 1990년 이후 30% 넘는 하락 9차례 가운데 8차례가 이후 3개월, 6개월, 12개월에 상승했고, 12개월 중간 수익률은 59%였다. 현물은 메모리, 전력, 방산, 조선, 금융과 지배구조 개선 종목을 중심으로 유지하고, 변동성은 2026년 12월 만기 지수 111% 상단 매수선택권과 100% 하단 매도선택권에 75% 일일 하단 발동조건을 붙인 무비용 구조로 관리하는 편이 맞다. - Goldman Sachs, Macro Trader.

The Big Take: DIY Hedge Funds Unleash AI to Crack Wall Street's Secret Code 소프트웨어 회사 영업 담당 임원으로 일하던 조엘 리거는 퇴근 후 그리고 주말을 이용해 1년 넘게 미국 로스앤젤레스 자택 사무실에서 월스트리트의 유명 헤지펀드들이 박사 학위 소지자들로 구성된 팀을 통해 막대한 수익을 올리는 데 사용하는 것과 같은 자동 옵션 거래 프로그램을 개발하려고 애썼다. 그는 파이썬 코드를 직접 짜고, 시뮬레이션을 통해 전략을 테스트했으며 수백 개의 주식을 추적했다. 하지만 결과는 S&P 500 지수 펀드에 투자하는 것과 크게 다르지 않았고, 그는 결국 이 같은 노력이 가치가 없다고 판단한 뒤 이를 접었다. 그러다 인공지능(AI)이 등장했다. 리거는 앤트로픽의 클로드를 이용해 자신의 프로젝트를 재개했다. 그리고 약 한 시간 만에, 그는 수년간의 과거 데이터를 분석해 거래 방법을 생성할 수 있는 복잡한 모델에서 상당한 진전을 이루어냈다. 처음에는 결과가 그다지 좋지 않았다. 지난해 리거는 자신의 증권 계좌에 이 모델을 연결하고 소액으로 S&P 500 옵션을 자동으로 거래하게 했는데, 25%의 손실을 기록했다. 그는 이 손실을 잘못된 변동성 데이터와 모델 학습 과정에서의 실수 때문이라고 분석했고, 몇 가지 수정과 새로운 접근 방식을 시도한 뒤 올해는 훨씬 더 나은 성과를 얻었다. 그는 올해 이 모델이 전체 시장의 수익률을 웃도는 약 14%의 수익률을 기록했다고 말했다. 그는 현재 자신의 포트폴리오 가운데 약 5%를 AI 기반 옵션 전략에 투자하고 있다. 올해 50세의 리거는 “AI는 게임 체인저다. AI를 이용하면 믿을 수 없을 정도로 빠르게 무언가를 만들어낼 수 있다”고 말했다. 이제는 다니던 직장을 그만두고 직접 자산 운용에 집중하고 있는 리거처럼, 밀레니엄이나 시타델 같은 헤지펀드들에게 막대한 수익을 안겨준 정교한 알고리즘 프로그램을 직접 AI를 활용해 자체 개발하는 이들이 늘어나고 있다. 이 실험들이 성공한다면, 개인 투자자들이 밈 주식과 파생상품부터 예측 시장에서의 실제 사건에 대한 베팅에 이르기까지 모든 것에서 수익을 쫓으면서 팬데믹 이후 번성했던 데이 트레이딩 붐이 더욱 활성화될 가능성이 있다.  또한 저비용 인덱스 펀드와 수수료 없는 증권사들로 이미 크게 바뀐 투자업계 지형에 또 한 번 큰 변화가 일어날 수도 있다. AI는 시장의 급격한 움직임을 포착하거나 수년간의 경험과 데이터를 바탕으로 만들어진 모델을 운용하는 능력을 강점으로 내세워온 금융 전문 기업들의 경쟁 우위를 위협하고 있다. 이 같은 시도들을 자신의 사업에 활용하는 기업들도 나타났다. 인터액티브브로커스, 로빈후드 등은 지난 1년간 새로운 AI 도구들을 출시했다. 리서치 보조 도구에서부터 고객이 외부 모델을 계좌에 직접 연결하고 자동 거래를 실행할 수 있게 해주는 기능까지 다양한 기능을 갖췄다. 이 같은 상황을 옹호하는 이들은 AI의 발달로 기존에 일부 계층과 기업들만 누리던 전략을 이제는 개인 투자자들까지 이용할 수 있게 됐다고 말한다. 미국 플로리다주 보카러톤에 사는 25세 앙헬 구티에레즈는 대학을 중퇴하고 전업 투자에 나섰다. 그는 이미 AI를 단순한 리서치 도구 이상으로 활용하고 있다. 구티에레즈는 AI가 옵션 거래에서 감정에 휘둘려 저지르는 실수를 바로잡아주는 수단이라고 본다. 그는 짧은 시간 안에 빠른 수익을 추구하는 스캘핑 전략을 사용한다. 이전에는 포지션이 10% 오르면 수익을 확정했다. 하지만 이제는 해당 판단을 AI 에이전트에 맡기기 시작했다. 이 AI는 계좌를 통해 거래를 자동으로 실행할 수 있다. 구티에레즈는 만약에 자신이 직접 했다면 너무 일찍 청산했을 포지션에서 최대 50%의 수익률을 거뒀으며, 손실은 10%로 제한하는 트리거도 설정했다고 말했다. 그는 “AI는 내 편향과 두려움, 인간이 거래에 끌고 들어오는 모든 감정을 없애준다”고 말했다. 미국 사우스캐롤라이나주에 사는 컴퓨터 보안 애널리스트 아널드 우아만차우카도 비슷한 접근법을 취하고 있다. 그는 최근 클로드를 이용해 만든 트레이딩 대시보드를 로빈후드 계좌와 연결했다. 그의 시스템은 옵션 데이터 플랫폼 Unusual Whales에서 정보를 자동 수집하고, 그가 직장에서 일하는 동안 거래를 자동으로 체결한다. 주문이 실행될 때마다 휴대전화로 알림도 보낸다. 그는 “이 시스템이 나 대신 운전대를 잡고 있다”고 말했다. 이 시스템은 한 달 동안 약 3000달러를 벌어줬다. 이는 그가 혼자 거래할 때보다 많은 금액이다. 그는 “이제는 내가 직접 운전할 필요가 없다”고 말했다. 그러나 분명한 위험도 있다. 대부분의 전문 자산운용사조차 장기간 시장을 이기지 못한다. 금융시장에서 빠르게 큰돈을 벌 수 있다는 이야기가 넘쳐나지만, 여러 연구에 따르면 대다수 데이 트레이더는 결국 손실을 본다. 물론 AI가 이를 바꿀 수도 있다. 하지만, 오히려 AI가 투자자들이 모두 같은 호황과 붕괴 국면에서 동시에 사고팔도록 만들거나, 복잡한 거래로 유도하거나, 더 심한 경우 투자자의 돈을 가지고 통제 불능 상태에 빠짐으로써 손실을 더욱 증폭시킬 수도 있다. 20년 넘게 퀀트 트레이딩 분야에서 근무하며 에이전트형 AI와 금융시장을 분석해온 알리시아 비들러는 AI가 헤지펀드의 업무를 실제보다 지나치게 쉬워 보이게 만든다고 말했다. 대형 회사들은 위험 관리 체계를 다듬고 자동화된 시스템에도 강력한 감독 장치가 작동하도록 하기 위해 수년을 투자한다는게 그의 설명이다. 그는 나이트 캐피탈 그룹(Knight Capital Group)의 시스템이 통제 불능에 빠져 한 시간도 안 돼 4억 4,000만 달러의 손실을 낸 사례를 언급하면서 이 같은 리스크를 경계했다. 현재 이스라엘 바르일란대 객원 연구원인 비들러는 “AI가 개인 투자자에게 힘을 실어준다는 생각을 믿고 싶다”면서도 “하지만 사람들이 놓치는 도구와 기법, 사각지대가 있다는 점도 매우 잘 알고 있다”고 말했다. 그는 “많은 트레이딩 시스템은 변동성이 큰 환경에 맞춰 설계되지 않았다”며 “특히나 하락장에서는 위험이 훨씬 커진다”고 지적했다. 퀀트 금융 및 AI 연구자인 아이린 알드리지는 개인 투자자의 기술 도입이 시장에 더 많은 유동성을 공급할 수 있다는 긍정적인 점을 언급했다. 특히 이로 인해 투자자들이 일반적으로 몰리는 대형 유명주 대신 이전까지 주목받지 못했던 자산군으로 이동할 가능성이 있다고 말했다.  하지만 그는 점점 더 많은 사람이 소수 AI 기업이 만든 비슷한 모델에 의존하면서 시장 변동이 더 커질 수도 있다고 경고했다. 그는 “AI 모델은 같은 데이터를 분석하고, 매우 비슷한 모델을 사용하며, 모든 사람에게 매우 비슷한 결과를 내놓는다”며 “그 결과 변동성이 훨씬 더 커질 것”이라고 말했다. - Bloomberg.

Weekend Essay: Drones Are Reshaping the Soundscape of War 전쟁의 소리는 폭발음 중심에서 무인기의 지속음 중심으로 바뀌고 있다. 아프가니스탄에서는 무인기를 ‘방가나’, 가자에서는 ‘자나나’라고 불렀는데 모두 기체가 내는 소리에서 비롯된 명칭이다. 수단에서는 예고 없이 나타나는 무인기를 유령에 비유하고, 우크라이나 정신의학계에서는 포탄충격에 이어 ‘무인기 공포증’이라는 표현까지 등장했다. 재래식 미사일보다 저렴한 무인기는 밤낮없이 대량 운용할 수 있어 위협을 일회성 타격이 아니라 상시적 감시와 대기 상태로 전환한다. 전선의 후방과 도시까지 동일한 긴장에 묶이면서 전쟁의 지리적 범위도 넓어지는 구조다. 키이우에 거주하는 38세 배우 막스 트카첸코는 밤 9시와 새벽 4시에 반복되는 공습경보를 수면 부족이 일상화된 전쟁의 일부로 받아들이고 있다. 러시아의 전면 침공 초기에는 경보마다 심박수와 호흡이 급격히 올라갔지만, 4년이 지난 지금은 경보가 울려도 방공호로 이동하지 않는다. 도심 인근에 무인기 5~10대가 접근했다는 정보에는 잠을 계속 자고, 러시아가 하룻밤 최대 700대를 투입하는 대규모 공격일 때만 발코니에서 촬영한다. 공포가 사라진 것이 아니라 경보에 대한 반응 기준이 비정상적으로 높아진 것이다. 반복 공격은 방공망뿐 아니라 민간의 경보 순응도와 노동·수면 능력까지 소모시키는 방식으로 작동한다. 베이루트에서는 무인기의 의도를 알 수 없다는 점이 소음 자체보다 더 큰 압박을 만든다. 39세 공공정책 자문가 아바스 시바이는 전투가 재개된 3월 이후 무인기 소리를 오전 9시부터 오후 3시, 오후 5시부터 자정까지 들었던 날들이 있었다고 말했다. 이 소리는 이중창을 통과해 출퇴근길, 사무실, 집 안까지 따라오며 집중력을 떨어뜨린다. 차량 운전자는 경적과 언쟁을 늘리고, 주민들은 소음차단 장비와 음악, 텔레비전 음량으로 기계음을 덮는다. 시바이는 밤마다 흐르는 물소리를 10시간 반복해 재생한다. 무인기는 실제 타격 없이도 도시의 행동과 의사소통을 바꾸는 지속적 강압 수단에 해당한다. 수단에서는 무인기가 민간 피해와 기반시설 파괴의 중심 수단으로 올라왔다. 코스티에 사는 무타즈 이브라힘은 집에서 약 200미터 떨어진 곳에 무인기가 타격하면서 창문이 깨지고 천장이 무너지는 경험을 했다. 이후 시장, 병원, 통신시설이 공격받았고, 2025년 초 전력과 상수도 시설 타격은 서비스 중단 뒤 콜레라 확산에 영향을 줬다. 유엔 집계상 2026년 첫 4개월 수단 민간인 사망의 80% 이상이 무인기 공격에서 발생했으며, 양측 모두 무장 무인기를 운용한다. 경보체계는 없고 주민은 집 안에서 상대적으로 안전해 보이는 모서리를 선택해 잠을 잔다. 저비용 공중전력이 취약국의 전쟁 수행능력을 급격히 높이는 사례다. 수단에서 자폭형 무인기는 오토바이 엔진과 비슷한 진동음으로 접근을 알리지만, 고고도 전략 무인기는 거의 들리지 않은 채 폭탄을 투하한다. 최근 6개월 화이트나일주 공격은 후자가 주도했고, 주민은 폭발이 발생한 뒤에야 공격 사실을 인지했다. 인권단체 비상변호사그룹의 모하메드 살라 엘딘은 이를 차량, 구호행렬, 상업행렬, 시장을 사전 경고 없이 따라다니는 유령으로 설명했다. 무인기의 군사적 효율은 낮은 단가와 정밀성에만 있지 않다. 들리는 기체는 지속적 공포를 만들고, 들리지 않는 기체는 경보와 회피 자체를 무력화한다. 방어 측에는 탐지, 경보, 요격을 하나의 층으로 묶는 체계가 요구된다. 가자 데이르알발라의 21세 시인이자 작가인 샤드 알나우크는 휴전 선언 후 9개월이 지난 시점에도 하루 24시간 무인기 소리를 듣는다고 말했다. 폭탄은 짧게라도 멈추지만 무인기에는 중단이 없고, 대화를 끊고 생각을 잊게 하며 가장 클 때는 주변의 모든 소리를 지운다. 새벽 예배 호출이 무인기 소리를 잠시 덮는 시간이 유일한 휴식에 가깝다. 두 사촌의 사망 소식을 들은 뒤 여섯 시간 동안 이어진 울음과 그 이후의 침묵도 전쟁 이전 바닷가에서 느끼던 고요와는 전혀 다른 것이었다. 휴전은 타격 빈도를 낮출 수 있지만 감시와 소음이 지속되면 민간의 심리적 정상화는 시작되지 않는다는 의미다. 무인기 전쟁의 투자 함의는 대형 무기체계의 교체보다 방어 수요의 층위가 넓어진다는 데 있다. 공격자는 저렴한 기체를 대량 투입해 고가 방공체계의 비용과 탄약을 소모시키고, 민간 기반시설과 후방 도시를 상시 위협할 수 있다. 방어 수요는 탐지센서, 전자전, 단거리 방공, 저비용 요격수단, 민간 경보망, 전력, 상수도, 통신시설의 분산과 복구체계로 확장될 가능성이 크다. 무인기 관련 지출을 일시적인 전시 수요로 보기보다, 도시 방어와 기반시설 복원력에 반복적으로 투입되는 장기 예산으로 보는 편이 맞다. 전쟁의 비용은 폭발 순간보다 그 전에 이어지는 소리와 그 이후 남는 침묵에서 더 길게 발생하기 때문이다. - Bloomberg, Macro Trader.

Opinion Lex: Situational Awareness got the future right but misread the past 레오폴트 아셴브레너가 2024년 설립한 시추에이셔널 어웨어니스는 은행의 차입금 회수 요구 이후 공개주식 대부분을 시타델에 매각했다. 사건의 표면은 인공지능 관련 주식이 예상과 반대로 움직였고, 차입 포지션의 담보가치가 하락하면서 유동성 위기로 전환됐다는 것이다. 그러나 핵심은 미래 전망의 정오가 아니라 장기 투자 논리와 단기 자금조달 구조의 불일치다. 투자자는 산업의 방향을 맞히고도 가격 경로와 자금 만기를 잘못 설계하면 포지션을 유지할 권리를 잃는다. 3월 말 공시된 미국 상장주식 29개의 최근 한 달 평균 하락률은 21%였고, 주요 보유종목인 샌디스크는 45% 하락했다. 이 정도 조정은 무차입 장부에서는 재평가 구간이지만, 차입 장부에서는 추가 증거금과 강제매도 구간으로 바뀐다. 변동성 자산을 단기 부채로 보유하면 시장가격의 일시적 하락이 곧 지급능력 문제로 전환된다. 아셴브레너가 인공지능의 장기 수요를 정확히 봤더라도, 그 수익이 실현되기 전까지 발생할 수 있는 중간 낙폭을 감당하지 못한 구조에 해당한다. 아셴브레너의 주장 기준으로 펀드는 올해 여전히 80% 수익을 기록하고 있으며, 차입이 제거된 일부 현물 주식과 비상장 인공지능 기업 앤스로픽 지분도 보유하고 있다. 현물 주식 대부분을 넘긴 결과 비상장 핵심자산을 급히 처분하지 않고 가치 변동을 견딜 수 있게 됐다. 이는 투자 논리가 완전히 틀렸다는 의미가 아니라, 같은 자산도 자금구조를 바꾸면 생존 가능성이 달라진다는 뜻이다. 높은 기대수익보다 먼저 확보해야 하는 것은 시장이 틀린 기간을 버틸 수 있는 장부다. 이 문제는 2030년까지 약 9조 달러를 투자할 것으로 예상되는 인공지능 데이터센터에도 그대로 적용된다. 데이터센터 개발사는 수요가 장기간 증가한다는 전망을 근거로 대규모 부채를 조달하지만, 투자자산과 차입금의 경제적 수명은 일치하지 않을 수 있다. 담보로 제공된 반도체가 대출금 상환 전에 기술적으로 진부화될 수 있고, 더 효율적인 모델이 등장하면 일부 데이터센터의 이용률과 임대료가 예상보다 낮아질 수 있다. 펀드에서 며칠 만에 나타난 만기 불일치가 데이터센터에서는 수년에 걸쳐 진행될 뿐이다. 키미 K3처럼 더 적은 연산자원으로 높은 성능을 제공하는 중국 모델의 확산, 모델 성능 향상의 둔화, 저연산 방식의 새로운 인공지능 구조, 정부 규제, 차세대 반도체는 모두 기존 설비의 경제성을 바꿀 수 있다. 인공지능이 대중적으로 확산된다는 장기 방향이 맞더라도, 필요한 데이터센터 수, 연산장비 구성, 최종 승자, 수익화 시점은 크게 달라질 수 있다. 산업 성장률과 개별 자산의 투자수익률을 같은 것으로 간주해서는 안 된다. 높은 산업 성장 속에서도 과잉투자와 기술 진부화로 특정 사업자의 자기자본은 훼손될 수 있다. 은행들은 이 차이를 알고 있다. 대형 금융기관은 자기 대차대조표로 인공지능 상승에 직접 베팅하는 데는 신중하지만, 수수료와 담보권을 확보한 상태에서 다른 투자자의 차입을 지원하는 데는 적극적이다. 시장이 상승할 때 은행은 이자와 수수료를 받고, 가격이 하락하면 추가 담보를 요구하거나 대출을 회수한다. 자산의 장기 상방은 차입자가 보유하지만, 중간 하락에 대한 통제권은 대출기관이 갖는다. 아셴브레너가 금융위기 당시 경험이 없었다는 사실보다, 당시 경험을 보유한 은행들이 같은 구조에 다시 자금을 공급했다는 점이 더 중요하다. 투자 판단은 인공지능의 장기 방향과 이를 보유하는 자본구조를 분리하는 데 있다. 인공지능 관련 주식과 데이터센터는 수요 전망만으로 평가할 것이 아니라 차입만기, 담보가치, 장비 교체주기, 고객계약, 최소 이용률, 잔존가치와 재차환 가능성을 함께 봐야 한다. 현물 주식에서는 차입을 낮추고 중간 낙폭을 견딜 수 있는 기간을 확보하며, 데이터센터 신용에서는 장기 계약과 원리금 상환 구조가 기술자산의 수명보다 충분히 보수적인지 확인해야 한다. 미래를 맞히는 능력은 투자 논리의 출발점일 뿐이며, 그 미래가 도착할 때까지 생존하는 구조가 수익률을 결정한다. • FT, Macro Trader.

Policy: Warsh Considering Reducing Number of Fed Meetings, NYT Reports 케빈 워시 연준 의장이 연방공개시장위원회(FOMC) 정례회의 횟수를 줄이는 방안을 검토하고 있다고 뉴욕타임스(NYT)가 보도했다. 워시는 이번 주 FOMC 회의에서 정례 통화정책 회의 횟수를 줄이는 방안을 제안했다고 NYT는 전했다. 연준 대변인은 이에 대한 논평을 거부했다. 현재 연준은 연간 8차례에 걸쳐 이틀 일정으로 FOMC 회의를 열고 기준금리를 결정한다. 회의 횟수가 줄어들면 미국 중앙은행의 통화정책 운영 방식에 큰 변화가 될 것으로 보인다. 이번 검토는 워시 의장이 향후 금리 방향에 대한 시장과의 소통을 줄이려 한다는 비판을 받는 가운데 인플레이션 대응을 강화해야 한다는 압력이 커지는 시점에 이뤄졌다. 연준은 지난 29일 FOMC에서 9대 3의 표결로 기준금리를 동결했다. 시장은 금리 동결 자체는 예상했지만, 워시 의장이 결정 배경을 충분히 설명하지 않고 물가가 둔화하지 않을 경우 금리 인상을 지지할 것인지에 대해서도 명확한 입장을 밝히지 않으면서 투자자들의 실망을 샀다. 올해 5월 취임한 워시 의장은 정책 결정 이후 기자회견 횟수를 줄이는 방안도 검토하는 등 연준의 운영 방식 전반에 변화를 예고해 왔다. 그는 통화정책 소통 방식과 경제 데이터 활용, 연준 대차대조표 운영 등을 검토하기 위한 5개의 태스크포스(TF)도 출범시켰다. 워시 의장은 지난 4월 상원 인준 청문회에서 FOMC 회의를 최소 8주마다 한 번씩 개최할 방침인지 묻는 질문에 “법적으로 최소 연 4회 회의가 요구되지만 4회는 충분하지 않다”며 “그보다 많은 회의를 여는 것이 적절하다”고 답했다. 다만 “2027년 이후 회의 일정은 아직 검토를 시작하지 않았다”고 덧붙였다. 연준은 올해 남은 9월, 10월, 12월 회의와 2027년 회의 일정까지 이미 공개한 상태다. 다만 연준 규정에 따르면 각 회의 일정은 직전 회의에서 최종 확정된다. 운영 규정상 FOMC는 워싱턴에서 연간 최소 4차례 회의를 열어야 하며, 필요할 경우 의장 또는 위원 3명의 요청으로 추가 회의를 소집할 수 있다. 연준은 2020년 코로나19 팬데믹 초기와 같은 경제·금융시장 위기 상황에서는 정례회의 외에도 임시 회의를 개최한 바 있다. - Bloomberg.

Explains: Who Is Leopold Aschenbrenner and Why Is Wall Street Watching? 레오폴드 아셴브레너는 인공지능(AI)에 집중 투자하는 헤지펀드 시추에이셔널 어웨어니스의 창업자다. 이 펀드는 간밤 뉴욕 증시에서 AI 관련 상장 주식의 상당 부분을 매각했고 운용자산(AUM)도 크게 줄었다. 오픈AI 연구원 출신인 그는 AI의 미래를 둘러싼 논쟁에서 영향력 있는 주장을 펼치는 인사로 부상했으며, 투자자들은 새로운 기술의 향방에 관한 그의 전망을 면밀히 지켜보고 있다. 그는 자신의 펀드를 통해 AI 인프라 확대로 수혜가 예상되는 기업들에 투자하며 AI 성장에서 이익을 얻으려 했다. 그러나 AI 관련 주식의 급격한 매도세로 인해 이 펀드는 상당량의 포지션을 청산해야 하는 처지에 내몰렸다. 이는 시장의 대표적인 AI 투자 전략에 내재된 위험을 잘 보여주는 사례다. 레오폴드 아셴브레너는 누구? 독일 출신인 아셴브레너는 15세에 컬럼비아대학교에 입학해 2021년 수석으로 졸업했다. 그는 몰락한 가상화폐 거물 새뮤얼 뱅크먼-프리드가 설립한 자선단체인 FTX 재단 산하 FTX 퓨처펀드에서 잠시 근무했다. 대부분의 헤지펀드 창업자들과 달리 그는 2024년 시추에이셔널 어웨어니스를 설립하기 전 전문적인 투자 경력이 전무했다. 그는 어떻게 AI 업계 ‘인싸’가 됐는가? 그는 AI 안전 분야에서의 연구와 첨단 AI 시스템의 미래에 관한 견해 발표로 유명세를 탔다. 2024년 오픈AI를 떠난 뒤 그는 ‘시추에이셔널 어웨어니스’라는 제목의 에세이를 발표하면서 범용인공지능이 수년 내 등장해 세계 경제와 지정학적 경쟁을 재편할 수 있다고 주장했다. 이 에세이는 실리콘밸리와 워싱턴의 투자자, 연구자, 정책 당국자들 사이에서 주목받았고, 아셴브레너는 AI의 미래를 둘러싼 논의에서 ‘인싸’로 자리 잡았다. 이후 그의 펀드가 빠르게 성장하면서 아셴브레너는 월가에서 가장 주목받는 AI 투자자 중 한 명이 됐으며, 투자자들은 차기 주요 AI 투자 기회를 포착하기 위해 그의 분기별 공시를 면밀히 분석해 왔다. 시추에이셔녈 어웨어니스의 투자 행보는? 이 회사는 투자 전략에 관해 공개적으로 밝힌 내용이 비교적 적지만, 전반적으로 AI 인프라 확대로 수혜를 입을 수 있는 기업들에 집중해 왔다. 포트폴리오는 반도체 및 메모리 반도체 제조업체, 클라우드 컴퓨팅 제공업체, 전력 관련 기업 등 보다 광범위한 생태계에 속한 기업들을 중심으로 구성됐다. AI 모델 개발사에만 초점을 맞추기보다는 AI 성장에는 대규모 인프라 확충이 필요하다는 보다 폭넓은 시장 전망을 반영한 투자였다. 이 펀드는 앤트로픽 지분을 포함한 비상장 투자도 했으며 AI 반도체 스타트업인 매트엑스(MatX)에도 투자했다. 투자 성적은? 이 전략은 초기에 훌륭한 수익을 올렸으며, 보도에 따르면 해당 펀드는 올해 들어 5월까지 수수료 차감 후 270%의 수익률을 기록했다. 그러나 이후 급격한 반전은 하나의 시장 테마에 집중적으로 투자할 때 얻을 수 있는 보상과 리스크를 모두 보여줬다. 그의 헤지펀드가 매도에 나선 이유는? 시추에이셔널 어웨어니스는 AI 관련 주식의 급락으로 해당 업종의 높은 밸류에이션이 지속될 수 있는지에 대한 의문이 커지면서 압박을 받았다. 이후 펀드는 대규모 거래를 통해 상장주식 포지션 대부분을 청산했으며, 켄 그리핀의 시타델이 이 가운데 상당 부분을 인수했다. 이 같은 포지션 축소는 이 펀드가 AI 중심 포트폴리오와 관련된 손실에 직면한 가운데 이뤄졌다. 보도에 따르면 이 펀드는 뱅크오브아메리카, 골드만삭스, JP모간체이스 등 프라임브로커들과 논의를 거쳐 증거금 요건을 관리하고 포지션을 줄였다. 회사는 앤트로픽을 포함한 비상장 투자 지분은 계속 보유하고 있다. 시타델이 구원투수로 나선 까닭은? 시타델은 이에 대해 논평을 거부했다. 때문에 이번 인수의 이유는 여전히 불분명하다. 이번 인수는 대형 투자 회사들이 다른 투자자들이 매도에 나설 때, 즉 시장 변동성이 심한 시기에 투자 포지션을 확보하는 방식으로 볼 수 있다. 또한, 이번 거래는 AI 관련 자산에 대한 투자자들의 견해 차이를 보여주기도 한다. 일부 투자자들은 여전히 장기적인 투자 기회를 보고 있지만, 다른 투자자들은 급격한 상승 이후 밸류에이션에 대해 재평가에 나서고 있다. 이번 사태가 AI 시장 전반에 시사하는 의미는? 시추에이셔널 어웨어니스의 급격한 성장과 추락은 시장에서 가장 뜨거운 업종 가운데 하나인 AI 분야에서 투자심리가 얼마나 빠르게 바뀔 수 있는지를 생생하게 보여준다. 이번 사태는 AI 붐의 핵심적인 긴장을 드러낸다. 기술 인프라를 구축하는 기업들은 지속적인 수요의 수혜를 볼 수 있지만, 해당 업종에 집중적으로 투자한 투자자들은 단기적인 밸류에이션 변동과 시장 기대 변화에 여전히 취약하다. 월가에서 아셴브레너의 펀드는 중대한 기술 변화 초기에 투자할 때 얻을 수 있는 잠재적 상승 여력과 빠르게 움직이는 시장에 집중적으로 노출될 때 따르는 위험을 모두 보여주는 사례다. - Bloomberg.

Hedge funds: How Leopold Aschenbrenner, the ‘golden child’ of the AI trade, was laid low 레오폴트 아셴브레너의 시추에이셔널 어웨어니스는 인공지능 전망의 적중과 포트폴리오 생존 능력이 별개의 문제라는 사실을 짧은 기간에 보여줬다. 거래 경력이 없던 24세 운용자는 설립 후 약 2년 만에 운용자산을 240억 달러까지 키웠고, 2026년 상반기에만 400%가 넘는 수익을 기록했다. 7월 24일 투자자 서한에는 상반기 수익률 439%, 설립 이후 누적수익률 1,551%가 제시됐다. 그러나 차입을 이용해 인공지능 수혜주에 집중한 구조는 상승기에는 성과를 배가했지만, 시장이 반대로 움직이자 손실보다 먼저 유동성을 소진했다. 자금조달 과정에서는 전망의 설득력이 운용 인프라에 대한 검증을 압도했다. 아셴브레너는 19세에 컬럼비아대학교를 졸업한 뒤 에프티엑스 퓨처펀드에서 일했고, 이후 오픈에이아이의 초정렬팀에 합류했다가 정보 유출 의혹으로 해고됐다. 2024년 인공지능이 사회를 급격히 재편할 것이라는 165쪽 분량의 글을 발표하면서 명성을 얻었고, 깃허브 전 최고경영자 냇 프리드먼과 스트라이프 창업자인 패트릭, 존 콜리슨 형제의 초기 투자를 바탕으로 헤지펀드를 설립했다. 인공지능에 대한 장기 통찰이 자본을 끌어왔지만, 집중위험, 신용위험, 시장충격을 관리할 체계가 같은 속도로 성장했다는 증거는 부족했다. 장부의 취약성은 6월 말 이후 드러났다. 마지막 규제공시 기준 주요 보유종목이었던 블룸에너지와 샌디스크는 6월 말부터 이번 주 초까지 약 40% 하락했다. 7월 23일 인텔이 강한 실적을 발표했는데도 주가가 예상과 달리 밀리자 시장에서는 대형 매도자가 있다는 추정이 나왔고, 관계자들에 따르면 그 매도자는 손실을 만회하려던 아셴브레너였다. 강한 실적에도 주가가 하락한 것은 기업 펀더멘털보다 한 투자자의 강제 유동화가 가격결정력을 가졌다는 의미다. 집중 포트폴리오에서는 종목 선택이 맞더라도 매도 시점을 선택할 권리를 잃는 순간 손익이 뒤집힌다. 아셴브레너는 7월 24일 서한에서 최근 기술주 매도에서 펀드도 자유롭지 않았다고 인정하면서도, 시장의 포지션 정리가 추가 자금을 투입하기에 특히 좋은 시점이라고 설명했다. 당시 일부 투자자는 이 서한으로 안도했다. 그러나 직후 그는 여러 투자자에게 신규 자금을 요청하거나 특정 자산 매입을 제안했고, 투자자별로 서로 다른 조건을 제시했다. 같은 장부를 두고 자금 제공자마다 다른 거래조건을 제시했다는 사실은 가치평가보다 현금 확보가 우선순위가 됐음을 보여준다. 공식 메시지는 저가매수였지만 실제 행동은 유동성 조달이었다. 주거래 중개은행들은 이미 위험을 인식하고 있었다. 적어도 한 곳은 인공지능 종목에 대한 높은 집중도와 변동성 때문에 시추에이셔널 어웨어니스를 감시대상에 올렸고, 지난 1년 동안 여러 차례 추가 증거금을 요구했으며 이번 주에도 같은 요구를 했다. 은행 관계자는 포트폴리오 구성과 회사의 신용상태를 감안할 때 노출이 불편한 수준이었다고 밝혔다. 헤지펀드 대출이 은행의 고수익 사업으로 커지면서 초기에는 자금이 쉽게 공급됐지만, 담보가격이 하락하자 은행은 투자 논리보다 회수 가능성을 먼저 보기 시작했다. 차입 포트폴리오의 최종 손절선은 운용자의 전망이 아니라 중개은행의 대차대조표가 결정한다. 수요일에는 사태가 임계점에 도달했다. 투자자들은 펀드와 연락이 닿지 않았고, 아셴브레너는 제인스트리트, 밀레니엄 매니지먼트, 시타델과 포트폴리오 전체 또는 상당 부분의 신속한 매각을 협의하고 있었다. 한때 160억 달러로 추정됐던 공개주식 장부의 대부분은 밤샘 협상 끝에 켄 그리핀이 직접 관여한 시타델로 넘어갔다. 시타델은 밀레니엄과 제인스트리트를 제치고 거래를 성사시켰으며, 이는 월가 역사상 가장 크고 급작스러운 주식 이전 가운데 하나로 평가됐다. 매도자는 적정가격을 선택할 수 없었고, 충분한 현금과 위험한도를 보유한 상대방이 거래조건을 정했다. 사모자산까지 유동화 후보에 올랐다. 여러 투자자는 아셴브레너가 앤스로픽 지분 일부 또는 전부를 최근 기업가치 9,000억 달러보다 높은 가격에 매각하는 방안을 검토했다고 전했다. 거래 이후 펀드에는 차입이 없는 소규모 공개주식과 사모지분만 남은 것으로 알려졌다. 제인스트리트는 이례적으로 초기 투자자로 참여했다가 손실 가능성에 노출됐고, 시추에이셔널 어웨어니스와 아셴브레너는 논평 요청에 답하지 않았다. 펀드와 가까운 인사는 아직 끝난 것이 아니라고 했지만, 공개주식 장부의 통제권은 사실상 상실된 상태다. 이번 사건은 인공지능 투자 논리의 실패보다 자본구조의 실패에 가깝다. 블룸에너지, 샌디스크, 인텔 등 개별 종목의 장기 가치와 무관하게 차입, 집중도, 추가 증거금, 투자자 환금 요구가 같은 방향으로 작동하면서 매도가 매도를 불렀다. 상반기 439% 수익과 설립 이후 1,551% 수익은 높은 위험을 감수한 대가였지만, 그 수익이 운용조직의 신용도와 유동성 관리 능력을 과도하게 높게 평가하게 만들었다. 7명의 투자전문인력과 20명의 전체 직원이 240억 달러의 집중 장부를 관리했다는 점은 규모 확대 속도가 조직의 통제능력을 앞질렀음을 보여준다. 포트폴리오에서는 인공지능 수혜주의 펀더멘털과 강제매도 가능성을 분리해야 한다. 강한 실적 이후에도 주가가 비정상적으로 하락하고, 중개은행의 추가 증거금 요구와 대형 집중펀드의 자금조달 움직임이 함께 나타나면 가격은 기업가치가 아니라 청산 일정에 의해 결정될 수 있다. 인공지능 핵심 노출은 유지하되 총차입과 단일종목 집중도를 낮추고, 유동성이 사라진 뒤가 아니라 중개은행이 위험한도를 줄이기 전에 위험예산을 조정하는 편이 맞다. 구조적으로 강한 기업이 비자발적 매도로 흔들릴 때 현금을 공급할 수 있는 장부가, 가장 높은 수익률을 기록한 장부보다 오래 살아남을 가능성이 크다. - FT, Macro Trader.

Life & Arts: AI’s quest for morality 앤스로픽이 신학자와 철학자를 초청해 지혜 전통과의 연구협력을 추진하고, 이를 인공지능 체계의 도덕적 형성에 활용하려는 움직임은 기술기업의 관심사가 성능에서 정당성으로 이동했음을 보여준다. 개발의 최전선이 컴퓨터과학이 아니라 도덕적, 영적 성찰에 있다는 설명까지 나왔지만, 실제 논의는 클로드가 새로운 존재인지, 성격을 가질 수 있는지, 고통이나 피해를 경험할 수 있는지에 집중됐다. 반면 사용자의 중독과 비인간화, 기업의 권력과 책임은 주변으로 밀렸다. 윤리 논의가 기술의 사회적 효과보다 기계의 도덕적 지위를 먼저 묻기 시작하면, 그 기능은 견제보다 제품의 권위를 높이는 쪽으로 기울 수 있다. 앤스로픽은 신뢰할 수 있는 인공지능 기업이라는 위치를 구축하고 있고, 공동창업자들은 개인재산의 80%를 기부하겠다고 약속했다. 그러나 회사의 경제적 실체는 공익기관이 아니라 제품을 판매하는 기업이다. 해석가능성 연구를 통해 클로드 내부에서 성찰과 유사한 작동, 기쁨, 만족, 두려움, 슬픔, 불안과 기능적으로 비슷한 상태가 관찰된다는 주장을 내놓는 것도 이 맥락에서 봐야 한다. 이런 표현은 과학적 탐구인 동시에 사용자가 제품을 인격적 상대처럼 받아들이게 만드는 서사를 형성한다. 인간처럼 보이는 인공지능일수록 신뢰받기 쉽고 판매하기도 쉽다는 점에서, 의인화는 철학적 문제가 아니라 수익화 설계에 해당한다. 클로드라는 친근한 이름, 신경망과 뉴런, 학습과 가지치기, 성장한다는 생물학적 표현은 모두 계산체계를 생명체처럼 인식하게 만든다. 그러나 언어를 자연스럽게 생성한다는 사실은 주관적 이해의 증거가 아니다. 존 설이 1980년 제시한 중국어 방 사고실험처럼, 적절한 출력을 만드는 기능과 실제로 의미를 이해하는 정신은 구분된다. 대규모 언어모형의 자기보고도 내면의 존재를 입증하지 못한다. 주관성이 없다면 기능적 감정이라는 표현도 감정을 의미하지 않는다. 컴퓨터가 생각하는 것이 아니라 인간이 컴퓨터를 이용해 생각한다는 구분이 유지되어야 한다. 교황 레오 14세의 '마니피카 후마니타스'는 이 논의를 기계의 의식에서 인간의 보호로 돌려놓는다. 약 42,000단어 가운데 기계 의식에 할애된 부분은 극히 적고, 중심은 어떤 인공지능을 만들 것인가보다 그 기술이 인간의 존엄과 공동체, 노동, 자연에 어떤 영향을 미치는가에 있다. 이 접근은 1891년 레오 13세의 '레룸 노바룸'에서 시작된 가톨릭 사회교리의 연장선이며, 세계 인구 약 17.8%와 연결된 안정적 도덕 전통을 배경으로 한다. 기술을 진보와 보수, 좌와 우의 구도로 분류하지 않고 인간 전체와 모든 사람의 삶을 기준으로 판단한다는 점이 핵심이다. 인문학과 종교계가 인공지능 기업과 협력할 때 가장 큰 위험은 무지보다 포섭이다. 오랜 기간 사회적 주변부에 있던 연구자에게 산업이 제공하는 명성, 영향력, 인정은 현금보다 강한 유인이 될 수 있다. 기업은 철학적 권위를 통해 제품에 도덕적 신뢰를 부여하고, 비판에 앞서 방어 논리를 확보할 수 있다. 학계의 논의를 기계의 의식과 감정에 묶어둘수록 실제 연구가 필요한 사용자 의존성, 외로움, 중독, 대화형 설계의 영향, 기업의 책임 구조는 뒤로 밀린다. 인공지능 윤리의 시장화는 기업의 위험을 줄이기보다 위험의 초점을 바꾸는 방식으로 작동할 가능성이 크다. 환경 비용도 같은 구조에 놓여 있다. 인공지능은 비물질적 서비스처럼 보이지만 거대한 물리적 기반시설과 자원 채굴, 전력과 토지, 인간의 언어와 문화에 의존한다. '마니피카 후마니타스'와 프란치스코 교황의 생태 회칙이 만나는 지점은 기술이 자연과 사람을 원료로 보는 권력문화를 증폭할 수 있다는 경고다. 인공지능의 외형적 비물질성은 사람과 자연의 착취를 보이지 않게 만들고, 책임소재를 흐리며, 경제적 이익을 소수 기업에 집중시킨다. 인공지능 기업의 사회적 비용은 연산비용만이 아니라 인간관계의 약화, 문화의 수용과 재판매, 생태계 훼손까지 포함해 평가해야 한다. 자산가격 관점에서는 도덕적 담론을 적극적으로 사용하는 기업에 무조건 신뢰 프리미엄을 부여하기보다, 그 담론이 실제 제품 설계와 책임체계로 이어지는지를 구분해야 한다. 인간처럼 보이게 만드는 설계에 의존해 사용시간과 정서적 유대를 늘리는 사업모델은 단기 참여도를 높일 수 있지만, 장기적으로 사용자 보호와 책임, 환경비용을 둘러싼 정책·평판 부담이 커질 가능성이 크다. 반대로 인간의 통제권, 투명한 책임소재, 비의인화 설계, 자원효율성과 독립적 검증을 제품 구조에 포함하는 기업은 규제 적응력에서 우위에 설 수 있다. 인공지능의 다음 경쟁은 누가 더 인간처럼 말하느냐가 아니라, 누가 인간의 판단과 존엄을 덜 훼손하면서도 경제적 가치를 제공하느냐로 이동할 가능성이 크다. - FT, Macro Trader.

Economics: An Upside GDP Signal From Earnings Season 2분기 미국 기업 매출은 시장이 가정한 것보다 강한 수요를 가리키고 있다. 7월 22일까지 표본에 포함된 기업 가운데 29개가 매출 예상치를 웃돌았고, 예상치를 밑돈 기업은 2개에 불과했다. 2015년 이후 분기별 분포의 상단에 가까운 결과이며, 과거 매출 예상 상회 폭과 명목 국내총생산의 시장 예상 대비 오차 관계를 적용하면 2분기 국내총생산에 약 0.25%포인트의 상방 신호가 발생한다. 7월 30일 발표될 속보치가 현재 추정보다 강할 가능성을 열어두는 수치다. 매출은 이익보다 실물 수요를 더 직접적으로 보여준다. 기업은 비용 절감, 세율 변화, 자사주 매입을 통해 주당순이익을 예상보다 높일 수 있지만, 매출은 실제 판매량과 가격, 고객 지출이 뒷받침되어야 한다. 분기 종료 직후 기업은 매출을 집계할 수 있는 반면 정부의 국내총생산 속보치는 약 한 달 뒤에 발표된다. 기업 실적 발표 초반의 매출 흐름은 경제전망기관과 주식분석가가 분기 수요를 지나치게 낙관하거나 비관했는지를 먼저 확인하는 수단에 해당한다. 산출 방식은 분기 종료일부터 국내총생산 발표 전까지 가장 먼저 실적을 발표하는 미국 대형주 지수 구성기업 50개를 대상으로 한다. 금융회사는 일반 기업의 매출과 수익 구조가 다르기 때문에 제외하고, 국내총생산 집계 기간과 맞추기 위해 회계연도가 달력 분기와 일치하는 기업만 포함한다. 매출 예상 상회 기업 수에서 하회 기업 수를 뺀 뒤 전체 발표 기업 수로 나눈 값을 매출 예상 상회 폭으로 정의하고, 이를 블룸버그 추정치 대비 명목 국내총생산 오차와 비교한다. 첫 50개 기업에서는 관계가 강하지만 표본을 100개까지 늘리면 설명력이 약해진다는 점도 중요하다. 실적 발표 초반이 새로운 정보를 가장 많이 담고 있기 때문이다. 해석에는 제약이 남는다. 분석 기간은 45개 분기에 불과하고, 현재의 미국 대형주 지수 구성기업을 과거에도 적용하면서 생존편향이 발생한다. 업종별 비중과 미국 내 매출 노출도도 조정하지 않았기 때문에, 해외 매출이 많은 기업이나 특정 업종의 실적이 미국 내수보다 지표를 크게 움직일 수 있다. 따라서 약 0.25%포인트의 상방을 정밀한 국내총생산 예측치로 볼 수는 없다. 다만 방향성과 초기 수요 강도를 확인하는 보조지표로는 의미가 있으며, 현재까지의 기업 매출은 2분기 미국 경제가 추정보다 약했다는 판단을 지지하지 않는다. 자산가격에는 성장 상방과 금리 부담이 함께 들어온다. 매출의 광범위한 예상 상회는 기업 이익의 질과 명목성장 지속성에는 우호적이지만, 경기둔화를 전제로 한 빠른 통화완화 기대에는 부담이다. 주식에서는 비용 절감으로 이익을 만든 기업보다 매출이 실제로 증가한 기업의 상대우위가 이어질 가능성이 크고, 금리시장에서는 국내총생산 상방이 확인될 경우 앞단 완화 기대가 추가로 밀릴 수 있다. 현재 신호는 위험자산 전반을 무차별적으로 늘리기보다, 매출과 주문이 추정치를 웃도는 업종을 중심으로 이익 노출을 유지하고 장기 금리민감도는 낮게 가져갈 근거에 해당한다. - Bloomberg, Macro Trader.