Hedge Fund Manager’s Note - Where the AI Boom Stands Now: Markets Ahead of the Macro
인공지능 투자 붐은 1990년대 말 기술주 버블의 외형을 빠르게 닮아가지만, 당시 사이클을 무너뜨렸던 거시 불균형은 아직 재현되지 않았다. 당시의 경고 신호는 과도한 투자, 이익률 하락, 기업부문의 자금조달 수요와 레버리지 확대, 경상수지 적자 심화였는데, 지금 의미 있게 변한 것은 투자 규모뿐이다. 문제는 실물경제가 이미 버블의 종착점에 도달했다는 데 있지 않다. 투자는 더 커질 여지가 있지만 시장은 그 미래 가치를 상당 부분 현재 가격으로 당겨왔고, 2025년 말보다도 그 선반영 폭이 넓어졌다. 우호적인 펀더멘털과 과도한 기대 사이의 긴장은 해소된 것이 아니라 더 날카로워졌다.
기술투자의 국내총생산 대비 비중은 약 5%로 올라 1990년대 고점을 넘어섰고, 대형 클라우드 사업자의 설비투자 예상치는 2025년 11월 이후 2026년 5,200억 달러에서 7,720억 달러로, 2027년 6,140억 달러에서 9,420억 달러로 상향됐다. 인공지능 관련 투자만 2026년 국내총생산의 약 1.5%, 2027년 약 2.0%에 이를 전망이며, 대형 클라우드 사업자 전체 설비투자는 각각 약 2.4%와 2.8%에 접근한다. 최근 1년의 성장기여도 역시 2000년 초 기술투자와 비슷한 연율 0.8%포인트에 도달했다. 투자 범위와 지속기간은 당시보다 좁고 짧지만 절대 규모는 정점에 근접하거나 이를 넘어설 경로다.
투자 급증에도 기업이익은 국내총생산의 13~14% 부근에서 사상 최고 수준을 유지하고 있다. 생산성 개선이 임금과 단위노동비용의 가속으로 소진됐던 1998~2000년과 달리, 현재의 단위노동비용과 임금 상승률은 당시보다 낮다. 대형 클라우드 사업자의 설비투자는 2026년 영업현금흐름의 100% 수준까지 올라 잉여현금흐름을 압박하지만, 시장 전체의 현금흐름은 아직 훼손되지 않았다. 비금융기업의 재무수지는 안정적이고 경상수지 적자는 오히려 축소됐다. 지금의 취약성은 경제 전반의 신용 팽창보다 소수 기업에 투자부담이 집중되고, 그들의 현금창출력이 투자 속도를 계속 따라가야 한다는 데 있다.
주가 상승이 전적으로 배수 확장에 의존한 것도 아니다. 경기조정 주가수익비율은 1999~2000년을 제외하면 보기 어려운 수준이지만, 2026년 S&P 500의 상승은 이익 추정치 상향이 주도했다. 지수 가격이 약 10% 오른 동안 12개월 선행 이익은 약 17% 높아졌고, 선행 주가수익비율은 오히려 약 6% 낮아졌다. 이는 현재 장세가 1999년식 순수한 가치평가 버블과 다르다는 근거다. 동시에 이익이 설비투자 사이클 자체에서 발생하고 있다는 점을 고려하면 낮아진 배수가 곧 싸다는 뜻도 아니다. 지금은 이익의 절대수준보다 그 이익을 몇 년이나 유지할 수 있는지가 가격의 핵심 변수다.
2022년 11월 말 이후 인공지능 관련 상장사와 비상장사의 가치 증가는 약 27조 달러로, 2025년 11월의 약 19조 달러에서 더 확대됐다. 이는 미국 경제가 인공지능 생산성 향상으로 얻을 추가 자본수익의 기준 현재가치 9조 달러를 크게 웃돈다. 비인공지능 사업의 기여와 시장 전체의 정상 수익률을 제거해도 순수 인공지능 기업의 증가분은 14조 달러, 여기에 다른 관련 기업 가치 상승의 25%만 반영해도 17조 달러다. 관련 기업 집단에 정상 시장수익을 차감한 보수적 계산도 25조 달러에 이른다. 계산 방식을 낮춰 잡아도 시장이 이미 반영한 가치는 기준 시나리오를 곧바로 초과한다.
격차를 메우려면 낙관적 가정을 하나가 아니라 여러 개 겹쳐야 한다. 미국 기업이 해외 인공지능 수익의 50%를 흡수하면 현재가치는 16조 달러, 자본 몫을 60%로 높이고 도입 속도를 가속하면 18조 달러, 할인율을 낮추면 22조 달러, 복수의 우호적 조건을 결합하면 28조 달러, 여기에 해외 수익의 절반까지 가져오면 43조 달러가 된다. 시장가격 17~27조 달러와 거시적 현재가치를 맞추는 일은 여전히 가능하지만 그 교집합은 빠르게 좁아지고 있다. 개별 기업의 전망은 모두 그럴듯해 보여도 합계가 경제 전체가 창출할 몫을 넘어서는 집계의 오류가 핵심 위험이며, 할인율을 낮추는 손쉬운 해법은 과거에도 과대평가를 정당화하는 데 자주 쓰였다.
현재의 상승 논리는 인공지능 공급 기업이 경제 전체 평균보다 훨씬 높은 이익 몫을 장기간 유지한다는 가정에 기대고 있다. 기술이 자본 편향적이고 핵심 사업자의 시장집중도가 높다는 점은 이를 뒷받침한다. 그러나 생산성 상승과 이익 비중의 관계는 1년 기준 결정계수가 0.17이지만 10년 평균에서는 0.01에 불과하다. 생산성 충격 초기에 이익이 자본으로 집중되더라도 경쟁, 추가 투자와 후속 혁신이 그 초과이익을 잠식하기 때문이다. 시장은 단순히 생산성이 높아질 것을 사는 것이 아니라, 그 생산성의 과실이 기존 승자에게 오래 남고 경제 전체의 이익 몫까지 구조적으로 높아질 것이라는 가정까지 함께 사고 있다.
설비투자 정점은 아직 가까워 보이지 않아 향후 2~3년의 투자와 이익 추정치는 추가로 높아질 수 있다. 다만 현재 이익의 상당 부분은 투자 붐의 공급자가 투자 붐 자체에서 얻는 순환적 수익이다. 투자율은 언젠가 낮아지고, 그 이후의 이익 궤적은 지금의 2년 선행 추정치만으로 판단하기 어렵다. 자금조달 제약, 도입 비용, 생산성 효과의 지연, 효율 개선으로 필요한 설비투자 강도가 낮아지는 변화 가운데 하나만 나타나도 장기 이익 가정은 흔들릴 수 있다. 이 구간의 위험은 가치평가가 비싸다는 단순한 문제가 아니라, 일시적으로 높은 이익을 영구이익처럼 자본화하면서 낮은 주가수익비율을 안전마진으로 오인하는 데 있다.
시장 내부에서는 이미 새로운 국면의 흔적이 나타난다. 최근 6개월 동안 개별 종목의 내재변동성은 상승했지만 종목 간 내재상관은 사상 최저 수준으로 떨어졌고, 장기 지수 변동성은 완만하게 오르기 시작했다. 콜옵션 수요가 풋옵션보다 강해지며 개별 종목 옵션의 하방 왜도도 크게 낮아졌다. 지수는 안정돼 보여도 승자와 패자의 분산이 커지고 있다는 뜻이다. 2023년 11월부터 2026년 5월까지 필라델피아 반도체지수의 상승률은 1997~2000년 기술주 상승과 견줄 수준이며, 2026년 4~5월 한국, 대만, 나스닥, 반도체 관련 지수의 연속 상승도 수년 내 가장 강했다. 옵션시장은 강세장이 이미 새로운 단계에 들어섰음을 보여준다.
1990년대와 가장 큰 차이는 인공지능 밖의 경제가 훨씬 약하다는 점이다. 당시 마지막 2년의 실질 내수는 연율 약 6% 성장했고 소비, 주택, 비기술 투자가 함께 확장했지만, 현재 비기술 투자는 부진하고 소비 증가도 제한적이다. 지난 2년간 실질 가처분소득 증가율은 연율 약 1%에 그쳐 당시의 5~6%를 크게 밑돈다. 주식자산 증가와 저축률 하락이 소비를 지탱하고 있으나 소득 기반은 얇다. 과거에는 아시아와 신흥국 위기가 미국으로 자본을 끌어들여 국내 과열을 가렸다면, 지금은 인공지능 투자와 주식 부의 효과가 그 밖의 취약한 거시환경을 가리고 있다. 과열 불균형은 작지만 외부 충격에 대한 완충력도 약하다.
따라서 순수한 가치평가 버블의 위험은 1999년보다 낮지만 이익 버블의 위험은 더 커지고 있다. 투자 정점이 가시화되기 전까지는 견조한 실적이 높은 평가 부담을 압도할 가능성이 있어 핵심 수혜 노출을 성급히 버릴 이유는 없다. 다만 상승을 그대로 보유하기보다 풋옵션 보호나 콜옵션 대체를 통해 하방을 제한하는 편이 합리적이다. 개별 종목 변동성의 상승은 지수 안정성이 영구적이지 않다는 신호이며, 가격에 이미 많은 미래가 들어간 만큼 작은 실망도 큰 조정으로 번질 수 있다. 인공지능 투자 정점 이후에는 비기술 부문의 취약성이 드러나면서 금리가 현재 시장의 상방 우려와 반대로 의미 있게 낮아질 위험도 커진다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
인공지능 투자 붐은 1990년대 말 기술주 버블의 외형을 빠르게 닮아가지만, 당시 사이클을 무너뜨렸던 거시 불균형은 아직 재현되지 않았다. 당시의 경고 신호는 과도한 투자, 이익률 하락, 기업부문의 자금조달 수요와 레버리지 확대, 경상수지 적자 심화였는데, 지금 의미 있게 변한 것은 투자 규모뿐이다. 문제는 실물경제가 이미 버블의 종착점에 도달했다는 데 있지 않다. 투자는 더 커질 여지가 있지만 시장은 그 미래 가치를 상당 부분 현재 가격으로 당겨왔고, 2025년 말보다도 그 선반영 폭이 넓어졌다. 우호적인 펀더멘털과 과도한 기대 사이의 긴장은 해소된 것이 아니라 더 날카로워졌다.
기술투자의 국내총생산 대비 비중은 약 5%로 올라 1990년대 고점을 넘어섰고, 대형 클라우드 사업자의 설비투자 예상치는 2025년 11월 이후 2026년 5,200억 달러에서 7,720억 달러로, 2027년 6,140억 달러에서 9,420억 달러로 상향됐다. 인공지능 관련 투자만 2026년 국내총생산의 약 1.5%, 2027년 약 2.0%에 이를 전망이며, 대형 클라우드 사업자 전체 설비투자는 각각 약 2.4%와 2.8%에 접근한다. 최근 1년의 성장기여도 역시 2000년 초 기술투자와 비슷한 연율 0.8%포인트에 도달했다. 투자 범위와 지속기간은 당시보다 좁고 짧지만 절대 규모는 정점에 근접하거나 이를 넘어설 경로다.
투자 급증에도 기업이익은 국내총생산의 13~14% 부근에서 사상 최고 수준을 유지하고 있다. 생산성 개선이 임금과 단위노동비용의 가속으로 소진됐던 1998~2000년과 달리, 현재의 단위노동비용과 임금 상승률은 당시보다 낮다. 대형 클라우드 사업자의 설비투자는 2026년 영업현금흐름의 100% 수준까지 올라 잉여현금흐름을 압박하지만, 시장 전체의 현금흐름은 아직 훼손되지 않았다. 비금융기업의 재무수지는 안정적이고 경상수지 적자는 오히려 축소됐다. 지금의 취약성은 경제 전반의 신용 팽창보다 소수 기업에 투자부담이 집중되고, 그들의 현금창출력이 투자 속도를 계속 따라가야 한다는 데 있다.
주가 상승이 전적으로 배수 확장에 의존한 것도 아니다. 경기조정 주가수익비율은 1999~2000년을 제외하면 보기 어려운 수준이지만, 2026년 S&P 500의 상승은 이익 추정치 상향이 주도했다. 지수 가격이 약 10% 오른 동안 12개월 선행 이익은 약 17% 높아졌고, 선행 주가수익비율은 오히려 약 6% 낮아졌다. 이는 현재 장세가 1999년식 순수한 가치평가 버블과 다르다는 근거다. 동시에 이익이 설비투자 사이클 자체에서 발생하고 있다는 점을 고려하면 낮아진 배수가 곧 싸다는 뜻도 아니다. 지금은 이익의 절대수준보다 그 이익을 몇 년이나 유지할 수 있는지가 가격의 핵심 변수다.
2022년 11월 말 이후 인공지능 관련 상장사와 비상장사의 가치 증가는 약 27조 달러로, 2025년 11월의 약 19조 달러에서 더 확대됐다. 이는 미국 경제가 인공지능 생산성 향상으로 얻을 추가 자본수익의 기준 현재가치 9조 달러를 크게 웃돈다. 비인공지능 사업의 기여와 시장 전체의 정상 수익률을 제거해도 순수 인공지능 기업의 증가분은 14조 달러, 여기에 다른 관련 기업 가치 상승의 25%만 반영해도 17조 달러다. 관련 기업 집단에 정상 시장수익을 차감한 보수적 계산도 25조 달러에 이른다. 계산 방식을 낮춰 잡아도 시장이 이미 반영한 가치는 기준 시나리오를 곧바로 초과한다.
격차를 메우려면 낙관적 가정을 하나가 아니라 여러 개 겹쳐야 한다. 미국 기업이 해외 인공지능 수익의 50%를 흡수하면 현재가치는 16조 달러, 자본 몫을 60%로 높이고 도입 속도를 가속하면 18조 달러, 할인율을 낮추면 22조 달러, 복수의 우호적 조건을 결합하면 28조 달러, 여기에 해외 수익의 절반까지 가져오면 43조 달러가 된다. 시장가격 17~27조 달러와 거시적 현재가치를 맞추는 일은 여전히 가능하지만 그 교집합은 빠르게 좁아지고 있다. 개별 기업의 전망은 모두 그럴듯해 보여도 합계가 경제 전체가 창출할 몫을 넘어서는 집계의 오류가 핵심 위험이며, 할인율을 낮추는 손쉬운 해법은 과거에도 과대평가를 정당화하는 데 자주 쓰였다.
현재의 상승 논리는 인공지능 공급 기업이 경제 전체 평균보다 훨씬 높은 이익 몫을 장기간 유지한다는 가정에 기대고 있다. 기술이 자본 편향적이고 핵심 사업자의 시장집중도가 높다는 점은 이를 뒷받침한다. 그러나 생산성 상승과 이익 비중의 관계는 1년 기준 결정계수가 0.17이지만 10년 평균에서는 0.01에 불과하다. 생산성 충격 초기에 이익이 자본으로 집중되더라도 경쟁, 추가 투자와 후속 혁신이 그 초과이익을 잠식하기 때문이다. 시장은 단순히 생산성이 높아질 것을 사는 것이 아니라, 그 생산성의 과실이 기존 승자에게 오래 남고 경제 전체의 이익 몫까지 구조적으로 높아질 것이라는 가정까지 함께 사고 있다.
설비투자 정점은 아직 가까워 보이지 않아 향후 2~3년의 투자와 이익 추정치는 추가로 높아질 수 있다. 다만 현재 이익의 상당 부분은 투자 붐의 공급자가 투자 붐 자체에서 얻는 순환적 수익이다. 투자율은 언젠가 낮아지고, 그 이후의 이익 궤적은 지금의 2년 선행 추정치만으로 판단하기 어렵다. 자금조달 제약, 도입 비용, 생산성 효과의 지연, 효율 개선으로 필요한 설비투자 강도가 낮아지는 변화 가운데 하나만 나타나도 장기 이익 가정은 흔들릴 수 있다. 이 구간의 위험은 가치평가가 비싸다는 단순한 문제가 아니라, 일시적으로 높은 이익을 영구이익처럼 자본화하면서 낮은 주가수익비율을 안전마진으로 오인하는 데 있다.
시장 내부에서는 이미 새로운 국면의 흔적이 나타난다. 최근 6개월 동안 개별 종목의 내재변동성은 상승했지만 종목 간 내재상관은 사상 최저 수준으로 떨어졌고, 장기 지수 변동성은 완만하게 오르기 시작했다. 콜옵션 수요가 풋옵션보다 강해지며 개별 종목 옵션의 하방 왜도도 크게 낮아졌다. 지수는 안정돼 보여도 승자와 패자의 분산이 커지고 있다는 뜻이다. 2023년 11월부터 2026년 5월까지 필라델피아 반도체지수의 상승률은 1997~2000년 기술주 상승과 견줄 수준이며, 2026년 4~5월 한국, 대만, 나스닥, 반도체 관련 지수의 연속 상승도 수년 내 가장 강했다. 옵션시장은 강세장이 이미 새로운 단계에 들어섰음을 보여준다.
1990년대와 가장 큰 차이는 인공지능 밖의 경제가 훨씬 약하다는 점이다. 당시 마지막 2년의 실질 내수는 연율 약 6% 성장했고 소비, 주택, 비기술 투자가 함께 확장했지만, 현재 비기술 투자는 부진하고 소비 증가도 제한적이다. 지난 2년간 실질 가처분소득 증가율은 연율 약 1%에 그쳐 당시의 5~6%를 크게 밑돈다. 주식자산 증가와 저축률 하락이 소비를 지탱하고 있으나 소득 기반은 얇다. 과거에는 아시아와 신흥국 위기가 미국으로 자본을 끌어들여 국내 과열을 가렸다면, 지금은 인공지능 투자와 주식 부의 효과가 그 밖의 취약한 거시환경을 가리고 있다. 과열 불균형은 작지만 외부 충격에 대한 완충력도 약하다.
따라서 순수한 가치평가 버블의 위험은 1999년보다 낮지만 이익 버블의 위험은 더 커지고 있다. 투자 정점이 가시화되기 전까지는 견조한 실적이 높은 평가 부담을 압도할 가능성이 있어 핵심 수혜 노출을 성급히 버릴 이유는 없다. 다만 상승을 그대로 보유하기보다 풋옵션 보호나 콜옵션 대체를 통해 하방을 제한하는 편이 합리적이다. 개별 종목 변동성의 상승은 지수 안정성이 영구적이지 않다는 신호이며, 가격에 이미 많은 미래가 들어간 만큼 작은 실망도 큰 조정으로 번질 수 있다. 인공지능 투자 정점 이후에는 비기술 부문의 취약성이 드러나면서 금리가 현재 시장의 상방 우려와 반대로 의미 있게 낮아질 위험도 커진다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
Hedge Fund Manager’s Note - The only game in town?
인공지능 수요는 반도체 업종 전체를 끌어올리고 있지만, 주가의 중심은 연산칩에서 병목 구간으로 이동했다. 메모리, 제조장비, 광통신, 전력관리, 중앙처리장치가 차례로 재평가되면서 필라델피아 반도체지수는 6월 22일까지 연초 대비 106.6% 상승해 미국 대형주지수 상승률 9.2%를 압도했다. 다만 반도체지수의 12개월 선행 주당순이익도 같은 기간 75% 높아졌고 주가수익비율 확장은 18%에 그쳤다. 상승 속도는 과열에 가깝지만, 아직 가격만 오르고 이익이 따라오지 않는 전형적인 거품 국면은 아니다.
실물 반도체 매출도 주가 상승을 뒷받침한다. 전 세계 반도체 매출은 2026년 1분기 전년동기대비 약 79% 증가했고, 4월에는 106.4% 늘었다. 4월 전월대비 매출은 2.2% 감소했지만 통상적인 계절 감소폭 11.3%보다 훨씬 양호했다. 메모리 매출은 전년동월대비 364.1% 늘어 사이클을 주도했고, 메모리를 제외한 반도체 매출도 33.1% 증가했다. 남은 기간에 통상적인 계절성이 이어져도 2026년 전체 산업 매출은 약 1조 3,000억 달러, 전년대비 62% 증가하는 경로다. 메모리만 강한 시장이 아니라 비메모리까지 동반 회복하는 구간으로 볼 수 있다.
최종 수요에서는 인공지능과 소비자 전자제품의 괴리가 커지고 있다. 초대형 클라우드 사업자의 설비투자는 2026년 1분기에도 전분기대비 증가해 반도체 수요의 상단을 열어두고 있다. 반면 개인용 컴퓨터 출하는 1분기 전년동기대비 3~4% 증가했지만 전분기보다 성장률이 약 7%포인트 둔화됐고, 대만 노트북 위탁생산 출하는 4월 전년동월대비 4%, 전월대비 34% 감소했다. 중앙처리장치 출하는 전체 개인용 컴퓨터보다 2% 많았고 노트북용은 6% 많았지만, 데스크톱용은 8% 적었다. 급등한 메모리 가격이 하반기 완제품 수요를 훼손할 가능성이 이미 출하 데이터에 반영되기 시작했다.
스마트폰은 메모리 가격 전가에 가장 취약한 영역이다. 전 세계 스마트폰 출하는 2026년 1분기 전년동기대비 3%, 전분기대비 13% 감소했다. 중국에서는 고가 메모리로 인한 생산 부담이 저가 제품에서 중가 제품으로 확산되고 있으며 가격 인상에 대한 소비자 저항도 확인되고 있다. 애플 공급망은 상대적으로 강해 아이폰 매출이 2월 26%, 3월 13%, 4월 6% 증가했지만, 증가율은 점차 낮아졌다. 인공지능 서버가 메모리 공급을 흡수하는 동안 모바일 업체는 조달비용 상승과 출하 감소를 동시에 맞는 구조다. 퀄컴의 데이터센터 기대가 주가를 지지하더라도 본업의 하방은 남아 있다.
자동차와 아날로그 반도체는 회복 국면에 들어왔지만 재고 부담이 해소된 것은 아니다. 미국과 유럽의 자동차 판매는 4월 각각 전년동월대비 약 3% 증가했으나, 중국 자동차 소매판매는 5월 151만대로 20% 감소했다. 차량 한 대당 반도체 금액과 반도체 수량은 모두 장기 추세 위에 있지만, 자동차 반도체 업체 재고일수는 3월 약 167일로 코로나 이전 수준을 크게 웃돈다. 완성차와 1차 부품업체의 재고도 다시 늘었다. 아날로그 업체 대부분은 전년동기대비 성장으로 전환했고 일부는 1년 이상 두 자릿수 성장을 이어왔지만, 산업재 회복보다 자동차가 뒤늦게 움직이는 만큼 사이클 중반에 가까워졌을 가능성이 있다.
이익 수정은 긍정적이지만 주가 반응은 균일하지 않다. 다음 분기 매출 전망은 대부분 업체에서 상향됐고, 필라델피아 반도체지수의 12개월 선행 이익은 사상 최고 수준이다. 그러나 연초 이후 인텔은 282%, AMD는 158%, 어플라이드 머티리얼즈는 149%, 램리서치는 139%, KLA는 122% 상승한 반면 엔비디아와 브로드컴은 각각 12%, 13% 오르는 데 그쳤다. 인공지능 연산의 핵심 기업보다 공급 병목에 위치한 기업의 주가가 더 크게 오른 셈이다. 병목 기업의 실적은 결국 연산 수요가 유지돼야 성립한다는 점에서, 상대적으로 뒤처진 연산 기업의 가격 매력은 오히려 높아졌다.
재고는 유통단계와 제조업체 장부에서 다른 신호를 보낸다. 유통업체 재고일수는 2026년 1분기 전분기대비 낮아졌고 2008년 이후 역사적 상단 아래로 내려왔지만, 재고금액은 전분기와 전년동기 모두 증가했다. 반도체 제조업체의 장부상 재고일수는 전분기보다 소폭 높아져 정상 범위 상단을 크게 웃돌고, 재고금액도 전분기와 전년동기 모두 늘었다. 채널 재고는 일부 정상화됐지만 생산업체 재고는 여전히 무거운 상태다. 향후 수요가 예상대로 이어지면 흡수 가능한 재고지만, 소비자 전자제품과 자동차가 둔화되면 이익 상향의 취약 지점이 될 수 있다.
밸류에이션과 포지셔닝은 펀더멘털보다 빠르게 올라왔다. 필라델피아 반도체지수의 12개월 선행 주가수익비율은 34.1배로 미국 대형주지수 21.0배 대비 62%의 할증을 받고 있다. 3개월 전 할증률이 약 6%였다는 점을 감안하면 재평가 속도가 매우 가팔랐고, 2024년 고점에 근접했다. 반도체 업종의 군집도도 1999년 이후 시장 전체 대비 역사적 상단을 넘어섰고, 기술, 미디어, 통신(TMT) 업종 내부에서도 상단을 웃돈다. 이익 상향이 주가를 설명하고는 있지만, 추가 수익을 얻기 위해 감수해야 하는 밸류에이션과 수급 위험은 이미 크게 높아진 상태다.
연산 기업에서는 엔비디아와 브로드컴을 함께 보유하는 전략이 유지된다. 엔비디아가 제시한 2027년까지 블랙웰과 루빈 관련 1조 달러 기회는 현재 이익 추정치의 추가 상향을 시사하고, 브로드컴의 1,000억 달러 인공지능 매출 전망도 보수적인 수준으로 평가된다. 두 회사의 2027년 예상 주가수익비율은 각각 16.7배와 21.0배로, 산업의 핵심 수요를 직접 통제하는 기업치고는 낮다. AMD는 중앙처리장치와 그래픽처리장치 양쪽의 성장으로 2028년 주당순이익 20달러가 가능하다는 판단이며, 인텔은 중앙처리장치 수요와 파운드리 서사가 개선됐지만 2027년 주가수익비율 93.7배를 감안하면 실적 확인이 더 필요하다.
반도체 제조장비는 비싸졌지만 업황의 방향은 여전히 상방이다. 인공지능 수요는 더 많은 반도체, 더 많은 웨이퍼, 더 많은 장비로 연결되며, 특히 DRAM, 첨단공정, 첨단패키징, 고대역폭메모리, 낸드 적층 전환이 투자를 지지한다. 일본 반도체 장비 매출은 4월 전년 동월 대비 25% 증가했고, 중국 웨이퍼 제조장비 수입은 5월 누적 기준 12% 감소했지만 하반기 회복이 예상된다. 어플라이드 머티리얼즈, 램리서치, KLA의 2027년 주가수익비율은 각각 41.2배, 51.3배, 52.5배로 높다. 그럼에도 DRAM 노출과 상대 밸류에이션을 감안하면 어플라이드 머티리얼즈가 세 종목 중 우선순위에 해당한다.
아날로그와 모바일 반도체는 회복보다 가격이 문제다. 아날로그 디바이시스와 텍사스 인스트루먼츠의 2026년 예상 주가수익비율은 각각 35.9배와 43.6배이며, 빠르게 성장하는 데이터센터 매출도 전체의 약 10%에 불과하다. NXP는 2026년 22.2배로 더 낮지만 자동차 노출이 높고 채널 재고를 다시 채우고 있어 부담이 남는다. 세 종목 가운데 하나를 선택한다면 산업재, 방산, 자동검사장비 노출이 더 좋고 텍사스 인스트루먼츠보다 약 10배수 저렴한 아날로그디바이시스가 상대적으로 낫다. 퀄컴은 메모리발 스마트폰 수요 훼손과 데이터센터 기대가 충돌하는 구간이므로 중립 접근이 맞다.
포지션은 반도체 전반을 같은 강도로 추격하기보다 수요의 중심과 병목을 나누어 가져가는 편이 맞다. 핵심은 엔비디아와 브로드컴, 성장 선택지는 AMD, 제조장비는 어플라이드 머티리얼즈, 램리서치, KLA를 유지하되 어플라이드 머티리얼즈에 상대적 우위를 두는 조합이다. 반면 스마트폰, 자동차, 아날로그는 메모리 가격과 재고 정상화가 확인되기 전까지 중립이 적절하다. 필라델피아 반도체지수 34.1배, 시장 대비 62% 할증, 1999년 이후 상단을 넘은 군집도는 총노출을 무차별적으로 늘리기 어려운 조건이다. 상승 추세는 인정하되, 수익은 이익 상향이 지속되는 기업 안에서만 좁게 가져가야 하는 구간으로 본다.
- Bernstein, Macro Trader.
인공지능 수요는 반도체 업종 전체를 끌어올리고 있지만, 주가의 중심은 연산칩에서 병목 구간으로 이동했다. 메모리, 제조장비, 광통신, 전력관리, 중앙처리장치가 차례로 재평가되면서 필라델피아 반도체지수는 6월 22일까지 연초 대비 106.6% 상승해 미국 대형주지수 상승률 9.2%를 압도했다. 다만 반도체지수의 12개월 선행 주당순이익도 같은 기간 75% 높아졌고 주가수익비율 확장은 18%에 그쳤다. 상승 속도는 과열에 가깝지만, 아직 가격만 오르고 이익이 따라오지 않는 전형적인 거품 국면은 아니다.
실물 반도체 매출도 주가 상승을 뒷받침한다. 전 세계 반도체 매출은 2026년 1분기 전년동기대비 약 79% 증가했고, 4월에는 106.4% 늘었다. 4월 전월대비 매출은 2.2% 감소했지만 통상적인 계절 감소폭 11.3%보다 훨씬 양호했다. 메모리 매출은 전년동월대비 364.1% 늘어 사이클을 주도했고, 메모리를 제외한 반도체 매출도 33.1% 증가했다. 남은 기간에 통상적인 계절성이 이어져도 2026년 전체 산업 매출은 약 1조 3,000억 달러, 전년대비 62% 증가하는 경로다. 메모리만 강한 시장이 아니라 비메모리까지 동반 회복하는 구간으로 볼 수 있다.
최종 수요에서는 인공지능과 소비자 전자제품의 괴리가 커지고 있다. 초대형 클라우드 사업자의 설비투자는 2026년 1분기에도 전분기대비 증가해 반도체 수요의 상단을 열어두고 있다. 반면 개인용 컴퓨터 출하는 1분기 전년동기대비 3~4% 증가했지만 전분기보다 성장률이 약 7%포인트 둔화됐고, 대만 노트북 위탁생산 출하는 4월 전년동월대비 4%, 전월대비 34% 감소했다. 중앙처리장치 출하는 전체 개인용 컴퓨터보다 2% 많았고 노트북용은 6% 많았지만, 데스크톱용은 8% 적었다. 급등한 메모리 가격이 하반기 완제품 수요를 훼손할 가능성이 이미 출하 데이터에 반영되기 시작했다.
스마트폰은 메모리 가격 전가에 가장 취약한 영역이다. 전 세계 스마트폰 출하는 2026년 1분기 전년동기대비 3%, 전분기대비 13% 감소했다. 중국에서는 고가 메모리로 인한 생산 부담이 저가 제품에서 중가 제품으로 확산되고 있으며 가격 인상에 대한 소비자 저항도 확인되고 있다. 애플 공급망은 상대적으로 강해 아이폰 매출이 2월 26%, 3월 13%, 4월 6% 증가했지만, 증가율은 점차 낮아졌다. 인공지능 서버가 메모리 공급을 흡수하는 동안 모바일 업체는 조달비용 상승과 출하 감소를 동시에 맞는 구조다. 퀄컴의 데이터센터 기대가 주가를 지지하더라도 본업의 하방은 남아 있다.
자동차와 아날로그 반도체는 회복 국면에 들어왔지만 재고 부담이 해소된 것은 아니다. 미국과 유럽의 자동차 판매는 4월 각각 전년동월대비 약 3% 증가했으나, 중국 자동차 소매판매는 5월 151만대로 20% 감소했다. 차량 한 대당 반도체 금액과 반도체 수량은 모두 장기 추세 위에 있지만, 자동차 반도체 업체 재고일수는 3월 약 167일로 코로나 이전 수준을 크게 웃돈다. 완성차와 1차 부품업체의 재고도 다시 늘었다. 아날로그 업체 대부분은 전년동기대비 성장으로 전환했고 일부는 1년 이상 두 자릿수 성장을 이어왔지만, 산업재 회복보다 자동차가 뒤늦게 움직이는 만큼 사이클 중반에 가까워졌을 가능성이 있다.
이익 수정은 긍정적이지만 주가 반응은 균일하지 않다. 다음 분기 매출 전망은 대부분 업체에서 상향됐고, 필라델피아 반도체지수의 12개월 선행 이익은 사상 최고 수준이다. 그러나 연초 이후 인텔은 282%, AMD는 158%, 어플라이드 머티리얼즈는 149%, 램리서치는 139%, KLA는 122% 상승한 반면 엔비디아와 브로드컴은 각각 12%, 13% 오르는 데 그쳤다. 인공지능 연산의 핵심 기업보다 공급 병목에 위치한 기업의 주가가 더 크게 오른 셈이다. 병목 기업의 실적은 결국 연산 수요가 유지돼야 성립한다는 점에서, 상대적으로 뒤처진 연산 기업의 가격 매력은 오히려 높아졌다.
재고는 유통단계와 제조업체 장부에서 다른 신호를 보낸다. 유통업체 재고일수는 2026년 1분기 전분기대비 낮아졌고 2008년 이후 역사적 상단 아래로 내려왔지만, 재고금액은 전분기와 전년동기 모두 증가했다. 반도체 제조업체의 장부상 재고일수는 전분기보다 소폭 높아져 정상 범위 상단을 크게 웃돌고, 재고금액도 전분기와 전년동기 모두 늘었다. 채널 재고는 일부 정상화됐지만 생산업체 재고는 여전히 무거운 상태다. 향후 수요가 예상대로 이어지면 흡수 가능한 재고지만, 소비자 전자제품과 자동차가 둔화되면 이익 상향의 취약 지점이 될 수 있다.
밸류에이션과 포지셔닝은 펀더멘털보다 빠르게 올라왔다. 필라델피아 반도체지수의 12개월 선행 주가수익비율은 34.1배로 미국 대형주지수 21.0배 대비 62%의 할증을 받고 있다. 3개월 전 할증률이 약 6%였다는 점을 감안하면 재평가 속도가 매우 가팔랐고, 2024년 고점에 근접했다. 반도체 업종의 군집도도 1999년 이후 시장 전체 대비 역사적 상단을 넘어섰고, 기술, 미디어, 통신(TMT) 업종 내부에서도 상단을 웃돈다. 이익 상향이 주가를 설명하고는 있지만, 추가 수익을 얻기 위해 감수해야 하는 밸류에이션과 수급 위험은 이미 크게 높아진 상태다.
연산 기업에서는 엔비디아와 브로드컴을 함께 보유하는 전략이 유지된다. 엔비디아가 제시한 2027년까지 블랙웰과 루빈 관련 1조 달러 기회는 현재 이익 추정치의 추가 상향을 시사하고, 브로드컴의 1,000억 달러 인공지능 매출 전망도 보수적인 수준으로 평가된다. 두 회사의 2027년 예상 주가수익비율은 각각 16.7배와 21.0배로, 산업의 핵심 수요를 직접 통제하는 기업치고는 낮다. AMD는 중앙처리장치와 그래픽처리장치 양쪽의 성장으로 2028년 주당순이익 20달러가 가능하다는 판단이며, 인텔은 중앙처리장치 수요와 파운드리 서사가 개선됐지만 2027년 주가수익비율 93.7배를 감안하면 실적 확인이 더 필요하다.
반도체 제조장비는 비싸졌지만 업황의 방향은 여전히 상방이다. 인공지능 수요는 더 많은 반도체, 더 많은 웨이퍼, 더 많은 장비로 연결되며, 특히 DRAM, 첨단공정, 첨단패키징, 고대역폭메모리, 낸드 적층 전환이 투자를 지지한다. 일본 반도체 장비 매출은 4월 전년 동월 대비 25% 증가했고, 중국 웨이퍼 제조장비 수입은 5월 누적 기준 12% 감소했지만 하반기 회복이 예상된다. 어플라이드 머티리얼즈, 램리서치, KLA의 2027년 주가수익비율은 각각 41.2배, 51.3배, 52.5배로 높다. 그럼에도 DRAM 노출과 상대 밸류에이션을 감안하면 어플라이드 머티리얼즈가 세 종목 중 우선순위에 해당한다.
아날로그와 모바일 반도체는 회복보다 가격이 문제다. 아날로그 디바이시스와 텍사스 인스트루먼츠의 2026년 예상 주가수익비율은 각각 35.9배와 43.6배이며, 빠르게 성장하는 데이터센터 매출도 전체의 약 10%에 불과하다. NXP는 2026년 22.2배로 더 낮지만 자동차 노출이 높고 채널 재고를 다시 채우고 있어 부담이 남는다. 세 종목 가운데 하나를 선택한다면 산업재, 방산, 자동검사장비 노출이 더 좋고 텍사스 인스트루먼츠보다 약 10배수 저렴한 아날로그디바이시스가 상대적으로 낫다. 퀄컴은 메모리발 스마트폰 수요 훼손과 데이터센터 기대가 충돌하는 구간이므로 중립 접근이 맞다.
포지션은 반도체 전반을 같은 강도로 추격하기보다 수요의 중심과 병목을 나누어 가져가는 편이 맞다. 핵심은 엔비디아와 브로드컴, 성장 선택지는 AMD, 제조장비는 어플라이드 머티리얼즈, 램리서치, KLA를 유지하되 어플라이드 머티리얼즈에 상대적 우위를 두는 조합이다. 반면 스마트폰, 자동차, 아날로그는 메모리 가격과 재고 정상화가 확인되기 전까지 중립이 적절하다. 필라델피아 반도체지수 34.1배, 시장 대비 62% 할증, 1999년 이후 상단을 넘은 군집도는 총노출을 무차별적으로 늘리기 어려운 조건이다. 상승 추세는 인정하되, 수익은 이익 상향이 지속되는 기업 안에서만 좁게 가져가야 하는 구간으로 본다.
- Bernstein, Macro Trader.
“We know this is not welcome news, and we are working tirelessly to find solutions,” the statement continued. Shares of Apple fell as much as 5.2% to $277.88, their biggest intraday drop in more than four months.
Hedge Fund Manager’s Note - An AI job apocalypse?
인공지능이 가까운 시일 안에 대규모 실업을 일으킨다는 결론은 현재 자료로 지지되지 않는다. 다만 충격이 작다는 뜻도 아니다. 조지프 브릭스는 10년의 도입 과정에서 노동력의 9%를 넘는 약 1,500만명이 기존 일자리에서 이탈할 수 있다고 추정하고, 대런 아제모글루는 향후 5년 순고용 손실을 2~4%로 본다. 닐 톰슨은 기술의 능력과 실제 업무 대체 사이에 신뢰성, 데이터 접근, 비용, 조직 통합이라는 장벽이 존재한다고 본다. 세 시각의 공통점은 종말적 실업보다 크고 불균등한 직무 재편이 현실적인 기준 경로라는 데 있다.
현재 노동시장에서는 충격의 흔적이 보이지만 총량을 지배할 정도는 아니다. 인공지능 활용 사례가 자리 잡은 정보기술과 비기술 서비스 업종의 고용은 최근 월평균 약 1만 1,000명 감소하고 있고, 인공지능을 이유로 언급한 해고 발표도 늘었다. 그러나 산업별 인공지능 도입률이나 자동화 노출도와 실업률, 고용증가율 사이에는 아직 통계적으로 유의한 관계가 없다. 세부 추정에서는 업무 대체가 월간 고용증가를 약 2만 5,000명 줄이고 실업률을 0.16%포인트 높였지만, 생산성 보완 효과가 고용을 9,000명 늘리고 실업률을 0.06%포인트 낮췄다. 순효과는 월 1만 6,000명 감소와 실업률 0.1%포인트 상승에 그친다.
아제모글루가 보는 단기 취약군은 예측 가능한 환경에서 반복적 인지업무를 수행하는 고객서비스와 후선업무 종사자다. 해당 인력은 미국에서 약 800만~900만명, 전체 노동력의 약 5%다. 기업의 AI 도입 시도가 확대되면 2027년부터 해고와 채용 둔화가 더 분명해질 수 있지만, 범용적으로 사용할 수 있는 응용체계가 부족해 향후 5년 충격은 제한될 가능성이 크다. 반대로 10~15년 시계에서는 자율행동형 인공지능, 사회적 상호작용 능력, 로봇 결합이 변수다. 미국 일자리의 약 50%가 육체노동을 요구하기 때문에 로봇 결합이 현실화되면 충격 범위가 크게 넓어진다. 현재 투자가 노동 보완보다 대체에 집중된다는 점은 저임금 사무직의 임금, 고용과 노동소득 비중에 불리한 구조다.
브릭스의 기준 경로는 노동 충격보다 생산성 편익이 더 크다. 인공지능의 완전 도입은 경제 전체 생산성과 국내총생산 수준을 15% 높일 수 있지만, 기술에 의한 생산성 1% 상승은 단기 실업률을 0.3~0.4%포인트 올리고 향후 2년 누적 일자리 소멸률을 0.5~0.6%포인트 높이는 것으로 추정된다. 충격이 과거 상위 25% 규모이거나 1990년대 후반 정보통신기술 전환과 유사하면 일자리 소멸률은 0.6~0.7%포인트까지 커진다. 그럼에도 10년에 걸쳐 전환되고 대부분이 1년 안에 재취업한다면 실업률 상승폭은 1%포인트 미만으로 제한된다. 미국 경제가 매년 2,500만~3,500만개의 일자리를 만들고 없애는 높은 회전율을 갖기 때문이다.
장기 고용 회복의 근거는 새로운 직업의 생성이다. 현재 근로자의 약 60%는 1940년에 존재하지 않았던 직업에 종사하고 있으며, 이 직업들이 이후 고용증가의 85%를 설명한다. 디지털 경제가 직접 만든 직업은 약 1,500만개이고, 의료 분야는 전문화 확대를 통해 지난 60년간 고용이 약 200만명에서 1,800만명 이상으로 증가했다. 다만 일자리 생성과 소멸이 언제나 같은 속도로 일어난다는 보장은 없다. 특히 경기침체기에 반복업무가 집중적으로 사라지면 신규 직업이 이를 흡수하기 전에 실업이 급격히 높아질 수 있다. 기준 경로는 장기 순고용 회복이지만, 전환 비용은 고용 총량보다 시점과 산업 집중도에서 발생한다.
신규 졸업자의 현재 부진을 인공지능만으로 설명하기는 어렵다. 대졸자 실업률은 최근 2.7%로 2019년 평균 2.1%를 웃돌지만, 젊은 정보기술 인력의 실업률은 이미 전체 정보기술 인력 수준으로 정상화됐고 인공지능 도입률과 청년, 대졸 실업 사이의 관계도 약하다. 다만 법률, 건축, 공학, 자연과학, 사회과학 직종은 고용의 약 40%가 자동화 가능 업무에 노출된 반면 건설, 정비, 시설관리 직종은 10% 미만이다. 기술 변화로 일자리를 잃은 근로자는 재취업까지 약 한 달이 더 걸리고 재취업 시 실질임금이 3% 넘게 낮아지며, 이후 10년 임금증가도 비해고 근로자보다 약 10%포인트 뒤처진다. 3년 안에 재교육을 받은 경우 10년 누적 실질임금 증가율은 약 2%포인트 높아지고 재실업 확률은 약 10%포인트 낮아진다.
기업 현장에서는 고용 축소의 명분이 빠르게 넓어졌지만 이익으로의 전환은 아직 얕다. 2026년 1분기 미국 대형주 기업의 54%가 실적발표에서 인공지능과 생산성을 함께 언급했으나, 구체적 업무 사례의 생산성 향상을 수치화한 기업은 11%, 이를 실제 이익과 연결한 기업은 2%에 불과했다. 아마존, 메타, 클라우드플레어, 인튜이트, 서비스나우 등은 인공지능 활용과 함께 대규모 감원이나 인력 증가 억제를 발표했지만, 일부는 기존 비용절감에 인공지능이라는 설명을 붙인 경우일 수 있다. 기업이 인건비를 줄이는 속도보다 도입비용과 조직 전환비용을 정확히 측정하는 속도가 느린 상태다.
경제성은 업무별로 이미 갈라지고 있다. 세계 토큰 수요는 2026년 대비 2030년 약 24배로 늘어날 수 있고, 연산 원가 하락이 판매가격 하락보다 빨라지면서 모델 제공자의 이익률은 개선될 가능성이 있다. 하루 기준 코딩 인공지능의 비용은 13.39달러로 비교 가능한 인간 노동비용 300달러보다 현저히 낮고, 자료입력은 59.68달러로 인간의 80달러보다 낮다. 반면 실시간 음성처리가 필요한 고객상담은 92.90달러로 인간의 90달러를 아직 웃돈다. 시장은 이 불확실성을 그대로 반영하고 있다. 인공지능 생산성 수혜 예상 기업군은 상대성과를 내지 못한 반면, 인공지능 기반시설 기업군은 올해 74% 상승해 동일가중 미국 대형주 지수를 65%포인트 앞섰다. 2027년 초대형 클라우드 사업자 설비투자 9,200억달러와 추가 상향 가능성을 감안하면, 현재의 우선순위는 노동비용 절감 기대보다 반도체, 전력, 데이터센터 등 기반시설 이익에 남아 있으며, 생산성 수혜주로의 확산은 실제 이익 기여가 확인된 뒤에 가능할 것으로 본다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
인공지능이 가까운 시일 안에 대규모 실업을 일으킨다는 결론은 현재 자료로 지지되지 않는다. 다만 충격이 작다는 뜻도 아니다. 조지프 브릭스는 10년의 도입 과정에서 노동력의 9%를 넘는 약 1,500만명이 기존 일자리에서 이탈할 수 있다고 추정하고, 대런 아제모글루는 향후 5년 순고용 손실을 2~4%로 본다. 닐 톰슨은 기술의 능력과 실제 업무 대체 사이에 신뢰성, 데이터 접근, 비용, 조직 통합이라는 장벽이 존재한다고 본다. 세 시각의 공통점은 종말적 실업보다 크고 불균등한 직무 재편이 현실적인 기준 경로라는 데 있다.
현재 노동시장에서는 충격의 흔적이 보이지만 총량을 지배할 정도는 아니다. 인공지능 활용 사례가 자리 잡은 정보기술과 비기술 서비스 업종의 고용은 최근 월평균 약 1만 1,000명 감소하고 있고, 인공지능을 이유로 언급한 해고 발표도 늘었다. 그러나 산업별 인공지능 도입률이나 자동화 노출도와 실업률, 고용증가율 사이에는 아직 통계적으로 유의한 관계가 없다. 세부 추정에서는 업무 대체가 월간 고용증가를 약 2만 5,000명 줄이고 실업률을 0.16%포인트 높였지만, 생산성 보완 효과가 고용을 9,000명 늘리고 실업률을 0.06%포인트 낮췄다. 순효과는 월 1만 6,000명 감소와 실업률 0.1%포인트 상승에 그친다.
아제모글루가 보는 단기 취약군은 예측 가능한 환경에서 반복적 인지업무를 수행하는 고객서비스와 후선업무 종사자다. 해당 인력은 미국에서 약 800만~900만명, 전체 노동력의 약 5%다. 기업의 AI 도입 시도가 확대되면 2027년부터 해고와 채용 둔화가 더 분명해질 수 있지만, 범용적으로 사용할 수 있는 응용체계가 부족해 향후 5년 충격은 제한될 가능성이 크다. 반대로 10~15년 시계에서는 자율행동형 인공지능, 사회적 상호작용 능력, 로봇 결합이 변수다. 미국 일자리의 약 50%가 육체노동을 요구하기 때문에 로봇 결합이 현실화되면 충격 범위가 크게 넓어진다. 현재 투자가 노동 보완보다 대체에 집중된다는 점은 저임금 사무직의 임금, 고용과 노동소득 비중에 불리한 구조다.
브릭스의 기준 경로는 노동 충격보다 생산성 편익이 더 크다. 인공지능의 완전 도입은 경제 전체 생산성과 국내총생산 수준을 15% 높일 수 있지만, 기술에 의한 생산성 1% 상승은 단기 실업률을 0.3~0.4%포인트 올리고 향후 2년 누적 일자리 소멸률을 0.5~0.6%포인트 높이는 것으로 추정된다. 충격이 과거 상위 25% 규모이거나 1990년대 후반 정보통신기술 전환과 유사하면 일자리 소멸률은 0.6~0.7%포인트까지 커진다. 그럼에도 10년에 걸쳐 전환되고 대부분이 1년 안에 재취업한다면 실업률 상승폭은 1%포인트 미만으로 제한된다. 미국 경제가 매년 2,500만~3,500만개의 일자리를 만들고 없애는 높은 회전율을 갖기 때문이다.
장기 고용 회복의 근거는 새로운 직업의 생성이다. 현재 근로자의 약 60%는 1940년에 존재하지 않았던 직업에 종사하고 있으며, 이 직업들이 이후 고용증가의 85%를 설명한다. 디지털 경제가 직접 만든 직업은 약 1,500만개이고, 의료 분야는 전문화 확대를 통해 지난 60년간 고용이 약 200만명에서 1,800만명 이상으로 증가했다. 다만 일자리 생성과 소멸이 언제나 같은 속도로 일어난다는 보장은 없다. 특히 경기침체기에 반복업무가 집중적으로 사라지면 신규 직업이 이를 흡수하기 전에 실업이 급격히 높아질 수 있다. 기준 경로는 장기 순고용 회복이지만, 전환 비용은 고용 총량보다 시점과 산업 집중도에서 발생한다.
신규 졸업자의 현재 부진을 인공지능만으로 설명하기는 어렵다. 대졸자 실업률은 최근 2.7%로 2019년 평균 2.1%를 웃돌지만, 젊은 정보기술 인력의 실업률은 이미 전체 정보기술 인력 수준으로 정상화됐고 인공지능 도입률과 청년, 대졸 실업 사이의 관계도 약하다. 다만 법률, 건축, 공학, 자연과학, 사회과학 직종은 고용의 약 40%가 자동화 가능 업무에 노출된 반면 건설, 정비, 시설관리 직종은 10% 미만이다. 기술 변화로 일자리를 잃은 근로자는 재취업까지 약 한 달이 더 걸리고 재취업 시 실질임금이 3% 넘게 낮아지며, 이후 10년 임금증가도 비해고 근로자보다 약 10%포인트 뒤처진다. 3년 안에 재교육을 받은 경우 10년 누적 실질임금 증가율은 약 2%포인트 높아지고 재실업 확률은 약 10%포인트 낮아진다.
기업 현장에서는 고용 축소의 명분이 빠르게 넓어졌지만 이익으로의 전환은 아직 얕다. 2026년 1분기 미국 대형주 기업의 54%가 실적발표에서 인공지능과 생산성을 함께 언급했으나, 구체적 업무 사례의 생산성 향상을 수치화한 기업은 11%, 이를 실제 이익과 연결한 기업은 2%에 불과했다. 아마존, 메타, 클라우드플레어, 인튜이트, 서비스나우 등은 인공지능 활용과 함께 대규모 감원이나 인력 증가 억제를 발표했지만, 일부는 기존 비용절감에 인공지능이라는 설명을 붙인 경우일 수 있다. 기업이 인건비를 줄이는 속도보다 도입비용과 조직 전환비용을 정확히 측정하는 속도가 느린 상태다.
경제성은 업무별로 이미 갈라지고 있다. 세계 토큰 수요는 2026년 대비 2030년 약 24배로 늘어날 수 있고, 연산 원가 하락이 판매가격 하락보다 빨라지면서 모델 제공자의 이익률은 개선될 가능성이 있다. 하루 기준 코딩 인공지능의 비용은 13.39달러로 비교 가능한 인간 노동비용 300달러보다 현저히 낮고, 자료입력은 59.68달러로 인간의 80달러보다 낮다. 반면 실시간 음성처리가 필요한 고객상담은 92.90달러로 인간의 90달러를 아직 웃돈다. 시장은 이 불확실성을 그대로 반영하고 있다. 인공지능 생산성 수혜 예상 기업군은 상대성과를 내지 못한 반면, 인공지능 기반시설 기업군은 올해 74% 상승해 동일가중 미국 대형주 지수를 65%포인트 앞섰다. 2027년 초대형 클라우드 사업자 설비투자 9,200억달러와 추가 상향 가능성을 감안하면, 현재의 우선순위는 노동비용 절감 기대보다 반도체, 전력, 데이터센터 등 기반시설 이익에 남아 있으며, 생산성 수혜주로의 확산은 실제 이익 기여가 확인된 뒤에 가능할 것으로 본다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
Threefold Forge: ‘Memory Boom Meets Demand Elasticity’
메모리 가격 상승은 더 이상 순수한 호재가 아니라, AI 생태계 전체의 비용 압력으로 재해석되기 시작했다
아시아 기술주 급락의 핵심은 단순한 차익실현이 아니라 메모리 슈퍼사이클에 대한 해석 변화다. 그동안 시장은 HBM과 DRAM 가격 상승을 삼성전자, SK하이닉스, 키옥시아 같은 메모리 업체의 이익 레버리지로만 받아들였다. 그러나 애플이 맥, 아이패드, 홈 디바이스, 비전 프로 전반의 가격을 올리고, 마이크로소프트가 엑스박스 가격을 다시 인상하면서 비용 전가의 끝단이 소비자에게 도달했다는 점이 확인됐다. 메모리 강세는 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 증거지만, 동시에 AI를 만들고 소비하는 비용이 올라가고 있다는 신호다. 그래서 시장은 처음으로 “메모리 가격 상승은 누구에게 이익이고, 누구에게 세금인가”를 묻기 시작했다.
핵심은 공급 부족이 아니라 수요 탄력성이다. 가격을 올릴 수 있다는 사실이 곧 수요가 버틴다는 뜻은 아니다
애플과 마이크로소프트의 가격 인상은 공급망 비용 압력이 완성품 가격에 전가되는 전형적인 신호다. 문제는 소비자가 이를 얼마나 흡수할 수 있느냐다. AI 서버에서는 메모리 가격 상승이 상대적으로 덜 민감할 수 있다. 하이퍼스케일러는 용량 확보가 우선이고, ROI를 장기 계산으로 정당화할 수 있기 때문이다. 그러나 PC, 태블릿, 콘솔, 가정용 기기에서는 다르다. 가격이 올라가면 교체 주기는 길어지고, 선택적 소비는 뒤로 밀린다. 결국 메모리 가격 상승이 단기적으로는 공급자의 마진을 키우지만, 시간이 지나면 기기 제조사의 판매량과 소비자 수요를 압박할 수 있다. 시장이 SK하이닉스와 삼성전자를 10% 이상 밀어낸 이유는 이익이 사라졌기 때문이 아니라, 이익의 지속 가능성이 처음으로 의심받기 시작했기 때문이다.
AI 밸류체인은 이제 ‘누가 가격을 올리는가’보다 ‘누가 그 가격을 감당하는가’의 문제로 이동하고 있다
이번 조정은 AI 반도체 랠리가 끝났다는 뜻이 아니다. 오히려 AI 인프라 수요가 너무 강해서 병목 가격이 실물 제품 가격까지 밀어 올리고 있음을 보여준다. 다만 시장의 질문이 바뀌었다. 과거에는 칩을 만드는 기업의 가격 결정력이 핵심이었다면, 이제는 그 가격을 사는 기업과 최종 소비자가 얼마나 견딜 수 있는지가 중요해졌다. 애플 주가가 6% 이상 하락하고, 미디어텍과 혼하이 같은 공급망 기업까지 흔들린 것은 이 때문이다. 여기에 OpenAI의 IPO 지연 가능성과 소프트뱅크 급락이 겹치며, AI 스토리에 붙어 있던 유동성 프리미엄도 함께 줄었다. 결국 AI는 여전히 성장하지만, 이제 그 성장은 비용, 가격, 수요 탄력성이라는 현실의 회계장부 위에서 검증받기 시작했다.
Insight
이 구간의 핵심은 메모리 숏이 아니라 AI 공급망 내부의 마진 재배분이다. 메모리 업체의 가격 결정력은 여전히 강하지만, 그 강함이 고객사의 수요를 훼손하기 시작하면 주가는 선제적으로 할인된다. 그래서 단순히 삼성전자와 SK하이닉스가 많이 빠졌다는 이유만으로 매수하는 것은 부족하다. 봐야 할 것은 메모리 가격 상승률, 완제품 가격 전가율, 소비자 판매량, 하이퍼스케일러 주문 지속성이다. AI 서버 수요가 유지되고 소비자 기기 수요만 약해진다면 메모리 조정은 기회가 될 수 있다. 반대로 가격 인상이 기업 IT 지출과 디바이스 교체 수요까지 둔화시키면, 이는 AI 사이클 전체의 밸류에이션 재조정으로 번진다. 지금 시장은 AI를 부정하는 것이 아니라, AI의 청구서를 누가 낼지 다시 계산하고 있다.
- Bloomberg, Macro Trader.
메모리 가격 상승은 더 이상 순수한 호재가 아니라, AI 생태계 전체의 비용 압력으로 재해석되기 시작했다
아시아 기술주 급락의 핵심은 단순한 차익실현이 아니라 메모리 슈퍼사이클에 대한 해석 변화다. 그동안 시장은 HBM과 DRAM 가격 상승을 삼성전자, SK하이닉스, 키옥시아 같은 메모리 업체의 이익 레버리지로만 받아들였다. 그러나 애플이 맥, 아이패드, 홈 디바이스, 비전 프로 전반의 가격을 올리고, 마이크로소프트가 엑스박스 가격을 다시 인상하면서 비용 전가의 끝단이 소비자에게 도달했다는 점이 확인됐다. 메모리 강세는 AI 인프라 수요가 여전히 강하다는 증거지만, 동시에 AI를 만들고 소비하는 비용이 올라가고 있다는 신호다. 그래서 시장은 처음으로 “메모리 가격 상승은 누구에게 이익이고, 누구에게 세금인가”를 묻기 시작했다.
핵심은 공급 부족이 아니라 수요 탄력성이다. 가격을 올릴 수 있다는 사실이 곧 수요가 버틴다는 뜻은 아니다
애플과 마이크로소프트의 가격 인상은 공급망 비용 압력이 완성품 가격에 전가되는 전형적인 신호다. 문제는 소비자가 이를 얼마나 흡수할 수 있느냐다. AI 서버에서는 메모리 가격 상승이 상대적으로 덜 민감할 수 있다. 하이퍼스케일러는 용량 확보가 우선이고, ROI를 장기 계산으로 정당화할 수 있기 때문이다. 그러나 PC, 태블릿, 콘솔, 가정용 기기에서는 다르다. 가격이 올라가면 교체 주기는 길어지고, 선택적 소비는 뒤로 밀린다. 결국 메모리 가격 상승이 단기적으로는 공급자의 마진을 키우지만, 시간이 지나면 기기 제조사의 판매량과 소비자 수요를 압박할 수 있다. 시장이 SK하이닉스와 삼성전자를 10% 이상 밀어낸 이유는 이익이 사라졌기 때문이 아니라, 이익의 지속 가능성이 처음으로 의심받기 시작했기 때문이다.
AI 밸류체인은 이제 ‘누가 가격을 올리는가’보다 ‘누가 그 가격을 감당하는가’의 문제로 이동하고 있다
이번 조정은 AI 반도체 랠리가 끝났다는 뜻이 아니다. 오히려 AI 인프라 수요가 너무 강해서 병목 가격이 실물 제품 가격까지 밀어 올리고 있음을 보여준다. 다만 시장의 질문이 바뀌었다. 과거에는 칩을 만드는 기업의 가격 결정력이 핵심이었다면, 이제는 그 가격을 사는 기업과 최종 소비자가 얼마나 견딜 수 있는지가 중요해졌다. 애플 주가가 6% 이상 하락하고, 미디어텍과 혼하이 같은 공급망 기업까지 흔들린 것은 이 때문이다. 여기에 OpenAI의 IPO 지연 가능성과 소프트뱅크 급락이 겹치며, AI 스토리에 붙어 있던 유동성 프리미엄도 함께 줄었다. 결국 AI는 여전히 성장하지만, 이제 그 성장은 비용, 가격, 수요 탄력성이라는 현실의 회계장부 위에서 검증받기 시작했다.
Insight
이 구간의 핵심은 메모리 숏이 아니라 AI 공급망 내부의 마진 재배분이다. 메모리 업체의 가격 결정력은 여전히 강하지만, 그 강함이 고객사의 수요를 훼손하기 시작하면 주가는 선제적으로 할인된다. 그래서 단순히 삼성전자와 SK하이닉스가 많이 빠졌다는 이유만으로 매수하는 것은 부족하다. 봐야 할 것은 메모리 가격 상승률, 완제품 가격 전가율, 소비자 판매량, 하이퍼스케일러 주문 지속성이다. AI 서버 수요가 유지되고 소비자 기기 수요만 약해진다면 메모리 조정은 기회가 될 수 있다. 반대로 가격 인상이 기업 IT 지출과 디바이스 교체 수요까지 둔화시키면, 이는 AI 사이클 전체의 밸류에이션 재조정으로 번진다. 지금 시장은 AI를 부정하는 것이 아니라, AI의 청구서를 누가 낼지 다시 계산하고 있다.
- Bloomberg, Macro Trader.
Hedge Fund Manager’s Note - Stick with the winners
상반기 아시아 주식은 강했지만, 강했던 시장은 극도로 좁았다. MSCI 아시아는 상반기 21% 상승해 39년 역사상 네 번째로 강한 상반기와 세 번째로 강한 2분기를 기록했지만, 한국과 대만을 제외하면 지역 전체는 9% 하락했다. 한국은 119%, 대만은 56% 올랐고, 인도네시아 -40%, 역외 중국 -18%, 인도 -10%가 반대편에 있었다. 일본도 닛케이가 38% 상승해 상반기 기준 역대 세 번째 성과를 냈지만, 토픽스는 16% 상승에 그쳤다. 닛케이의 기술주 비중이 39%, 토픽스의 금융 비중이 26%라는 구성 차이가 성과 차이를 설명한다. 상반기 아시아 랠리는 지역 회복이 아니라 북아시아 기술 하드웨어의 리레이팅으로 보는 것이 맞다.
하반기 거시는 주식에 불리하지 않은 재팽창 조합으로 정리된다. 이란 전쟁과 에너지 공급충격으로 성장과 물가 전망은 한때 악화됐지만, 이슬라마바드 양해각서 이후 휴전 연장과 호르무즈 해협 재개방 경로가 열리며 유가가 급락했다. 세계 실질 국내총생산 성장률은 하반기 전분기대비 연율 2.6%로 회복되고, 미국 2.0%, 유로존 1.1%, 일본 0.5%, 중국 4.7%, 나머지 아시아는 4.5% 부근으로 제시된다. 시장은 미국의 하반기 한 차례 인상을 반영하지만, 기본 전망은 내년 6월과 12월 두 차례 인하 전까지 동결이다. 브렌트유 전망은 4분기 배럴당 80달러, 2027년 평균 75달러로 낮아졌다. 아시아 대부분이 에너지 수입국이라는 점에서 이는 성장과 물가 양쪽에 완충을 제공한다.
핵심 테마는 바뀌지 않는다. 인공지능 인프라 공급망은 여전히 가장 강한 축이고, 2030년까지 전 세계 토큰 수요가 24배 늘어나는 경로에서 메모리 공급 부족은 2027년에 더 커지고 2028년, 경우에 따라 2029~2030년까지 깊은 부족 상태가 이어질 수 있다. DRAM과 NAND 공급 부족은 가격을 끌어올리고, 높은 영업 레버리지를 가진 메모리 업체의 이익으로 크게 전이된다. 전력수요와 에너지 안보도 같은 방향이다. 인공지능 연산 수요는 발전, 송전, 원전, 재생에너지 투자를 요구하고, 이란 전쟁은 에너지 자립과 회복탄력성의 정책 프리미엄을 더했다. 자본집약, 저진부화 자산은 소프트웨어형 자본경량 모델이 인공지능 대체 위험을 받는 동안 네트워크, 인프라, 장주기 산업자산의 희소성을 가격에 반영한다.
지정학 테마는 위험과 기회를 동시에 만든다. 미국 재공업화는 중국과의 전략 경쟁 속에서 반도체 제조, 조선, 전력 공급망을 다시 정책 중심으로 끌어올리고, 방산은 낮았던 국내총생산 대비 지출 비율이 정상화되는 사이클에 놓여 있다. 중국 안에서는 역외 대형주보다 실적이 실제로 나올 수 있는 성장 포트폴리오, 인공지능 선별 포트폴리오, 15차 5개년 계획 관련주, 주주환원 테마를 우선한다. 새롭게 부상하는 아시아 우주경제도 위성 제조, 발사·추진, 지상국, 우주등급 소재와 전자부품으로 나뉘며, 정책 지원과 실적 가시성, 낮은 포지션이 맞물리는 구간이다. 핵심은 낙폭과 후발성을 사는 것이 아니라, 실적을 만들고 있는 구조 테마에 계속 붙는 데 있다.
이익은 이번 장세의 거의 전부다. MSCI 아시아 주당순이익은 2026년 60%, 2027년 22% 증가가 예상되고, 한국은 각각 320%, 35%, 대만은 48%, 30%로 지역 전체를 압도한다. 반면 아세안과 호주는 올해와 내년 중간 한 자릿수 성장에 머물고, 역외 중국과 인도는 낮은 두 자릿수 성장에 그친다. 올해 국가별 성과의 약 80%는 이익 성장률 또는 이익 전망 수정으로 설명되며, 분기별 시장 수익률과 12개월 선행 이익 변화의 설명력은 현재 90%에 가깝다. 과거 30년 중 상반기 10% 이상 상승과 이익 전망 상향이 동시에 나타난 사례는 다섯 번뿐이었고, 이 그룹의 하반기 중간 수익률은 13%, 최저도 9%였다. 지금의 상승이 좁다는 점은 위험이지만, 이익이 같이 올라간 상승은 단순 과열과 구별된다.
지역 배분은 북아시아와 기술 하드웨어 비중확대가 유지된다. MSCI 아시아 12개월 목표 지수는 1,080으로, 달러 기준 가격수익률 23%, 총수익률 25%를 의미한다. 3개월, 6개월, 12개월 경로는 980, 1,030, 1,080이다. 한국, 대만, 일본, 중국 A주를 비중확대하고, 싱가포르, 홍콩, 말레이시아, 인도, 역외 중국은 중립, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀은 비중축소가 맞다. 코스피 목표는 12,000으로 현 수준 대비 달러 기준 43%, 총수익률 46%, 대만가권지수 목표는 51,000으로 14%, 18%, 중국 A주 목표는 5,500으로 13%, 18%, 토픽스 목표는 4,400으로 12%, 17%가 제시된다. 섹터는 기술 하드웨어와 반도체, 자본재, 헬스케어, 호주·중국 제외 은행을 선호하고, 운송, 소프트웨어와 서비스, 유틸리티, 자동차, 필수소비재는 낮춘다.
위험은 네 가지다. 첫째, MSCI 아시아 올해 상승분의 96%를 8개 종목이 설명할 정도로 시장 폭이 좁다. 둘째, 한국의 레버리지, 인버스 상장지수펀드 자산은 연초 50억달러에서 400억달러 이상으로 늘었고, 5% 코스피 움직임은 약 59억달러의 같은 방향 재조정 수요를 만들며 이는 최근 한 달 일평균 거래대금의 16%다. SK하이닉스는 같은 조건에서 27억 9,000만달러, 일평균 거래대금의 34%, 삼성전자는 17억 4,000만달러, 25%에 해당한다. 셋째, 기술 하드웨어 낙관이 커졌지만, 하위 밸류에이션 그룹은 12개월 선행 주가수익비율 15배와 성장률 26%로, 상위 그룹의 36배와 21%보다 여전히 더 좋은 위험보상을 갖는다. 넷째, 신규 발행은 시가총액 대비 1.0~1.5%로 감당 가능하나, 집중 발행과 보호예수 해제는 하반기와 2027년 수급 부담으로 남을 수 있다.
방어는 포지션 축소가 아니라 파생 오버레이로 한다. 한국과 대만은 전략적으로 비중확대이지만, 높은 집중도, 개인투자자 레버리지, 기술 하드웨어 낙관, 중간 조정위험 때문에 하방 보호가 필요하다. 코스피 200은 12월 만기 132% 콜 매도로 90% & 70% 풋스프레드를 조달하는 무비용 구조가 제시되고, 대만가권지수도 유사한 구조가 가능하다. 닛케이 12월 만기 95% & 85% 풋스프레드는 3.35% 비용으로 한국, 대만 조정에 대한 간접 방어 역할을 할 수 있다. 하반기 촉매는 7~8월 2분기 실적, 연방공개시장위원회와 일본은행 회의, 미국과 이란 간 협상, 9월 미중 정상회담, 11월 미국 중간선거, 관세와 희토류 통제 유예 만료, 신규 발행과 보호예수 해제다. 결론은 간단하다. 승자를 버릴 이유는 아직 없지만, 승자가 너무 적다는 사실은 반드시 옵션으로 관리해야 한다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
상반기 아시아 주식은 강했지만, 강했던 시장은 극도로 좁았다. MSCI 아시아는 상반기 21% 상승해 39년 역사상 네 번째로 강한 상반기와 세 번째로 강한 2분기를 기록했지만, 한국과 대만을 제외하면 지역 전체는 9% 하락했다. 한국은 119%, 대만은 56% 올랐고, 인도네시아 -40%, 역외 중국 -18%, 인도 -10%가 반대편에 있었다. 일본도 닛케이가 38% 상승해 상반기 기준 역대 세 번째 성과를 냈지만, 토픽스는 16% 상승에 그쳤다. 닛케이의 기술주 비중이 39%, 토픽스의 금융 비중이 26%라는 구성 차이가 성과 차이를 설명한다. 상반기 아시아 랠리는 지역 회복이 아니라 북아시아 기술 하드웨어의 리레이팅으로 보는 것이 맞다.
하반기 거시는 주식에 불리하지 않은 재팽창 조합으로 정리된다. 이란 전쟁과 에너지 공급충격으로 성장과 물가 전망은 한때 악화됐지만, 이슬라마바드 양해각서 이후 휴전 연장과 호르무즈 해협 재개방 경로가 열리며 유가가 급락했다. 세계 실질 국내총생산 성장률은 하반기 전분기대비 연율 2.6%로 회복되고, 미국 2.0%, 유로존 1.1%, 일본 0.5%, 중국 4.7%, 나머지 아시아는 4.5% 부근으로 제시된다. 시장은 미국의 하반기 한 차례 인상을 반영하지만, 기본 전망은 내년 6월과 12월 두 차례 인하 전까지 동결이다. 브렌트유 전망은 4분기 배럴당 80달러, 2027년 평균 75달러로 낮아졌다. 아시아 대부분이 에너지 수입국이라는 점에서 이는 성장과 물가 양쪽에 완충을 제공한다.
핵심 테마는 바뀌지 않는다. 인공지능 인프라 공급망은 여전히 가장 강한 축이고, 2030년까지 전 세계 토큰 수요가 24배 늘어나는 경로에서 메모리 공급 부족은 2027년에 더 커지고 2028년, 경우에 따라 2029~2030년까지 깊은 부족 상태가 이어질 수 있다. DRAM과 NAND 공급 부족은 가격을 끌어올리고, 높은 영업 레버리지를 가진 메모리 업체의 이익으로 크게 전이된다. 전력수요와 에너지 안보도 같은 방향이다. 인공지능 연산 수요는 발전, 송전, 원전, 재생에너지 투자를 요구하고, 이란 전쟁은 에너지 자립과 회복탄력성의 정책 프리미엄을 더했다. 자본집약, 저진부화 자산은 소프트웨어형 자본경량 모델이 인공지능 대체 위험을 받는 동안 네트워크, 인프라, 장주기 산업자산의 희소성을 가격에 반영한다.
지정학 테마는 위험과 기회를 동시에 만든다. 미국 재공업화는 중국과의 전략 경쟁 속에서 반도체 제조, 조선, 전력 공급망을 다시 정책 중심으로 끌어올리고, 방산은 낮았던 국내총생산 대비 지출 비율이 정상화되는 사이클에 놓여 있다. 중국 안에서는 역외 대형주보다 실적이 실제로 나올 수 있는 성장 포트폴리오, 인공지능 선별 포트폴리오, 15차 5개년 계획 관련주, 주주환원 테마를 우선한다. 새롭게 부상하는 아시아 우주경제도 위성 제조, 발사·추진, 지상국, 우주등급 소재와 전자부품으로 나뉘며, 정책 지원과 실적 가시성, 낮은 포지션이 맞물리는 구간이다. 핵심은 낙폭과 후발성을 사는 것이 아니라, 실적을 만들고 있는 구조 테마에 계속 붙는 데 있다.
이익은 이번 장세의 거의 전부다. MSCI 아시아 주당순이익은 2026년 60%, 2027년 22% 증가가 예상되고, 한국은 각각 320%, 35%, 대만은 48%, 30%로 지역 전체를 압도한다. 반면 아세안과 호주는 올해와 내년 중간 한 자릿수 성장에 머물고, 역외 중국과 인도는 낮은 두 자릿수 성장에 그친다. 올해 국가별 성과의 약 80%는 이익 성장률 또는 이익 전망 수정으로 설명되며, 분기별 시장 수익률과 12개월 선행 이익 변화의 설명력은 현재 90%에 가깝다. 과거 30년 중 상반기 10% 이상 상승과 이익 전망 상향이 동시에 나타난 사례는 다섯 번뿐이었고, 이 그룹의 하반기 중간 수익률은 13%, 최저도 9%였다. 지금의 상승이 좁다는 점은 위험이지만, 이익이 같이 올라간 상승은 단순 과열과 구별된다.
지역 배분은 북아시아와 기술 하드웨어 비중확대가 유지된다. MSCI 아시아 12개월 목표 지수는 1,080으로, 달러 기준 가격수익률 23%, 총수익률 25%를 의미한다. 3개월, 6개월, 12개월 경로는 980, 1,030, 1,080이다. 한국, 대만, 일본, 중국 A주를 비중확대하고, 싱가포르, 홍콩, 말레이시아, 인도, 역외 중국은 중립, 호주, 태국, 인도네시아, 필리핀은 비중축소가 맞다. 코스피 목표는 12,000으로 현 수준 대비 달러 기준 43%, 총수익률 46%, 대만가권지수 목표는 51,000으로 14%, 18%, 중국 A주 목표는 5,500으로 13%, 18%, 토픽스 목표는 4,400으로 12%, 17%가 제시된다. 섹터는 기술 하드웨어와 반도체, 자본재, 헬스케어, 호주·중국 제외 은행을 선호하고, 운송, 소프트웨어와 서비스, 유틸리티, 자동차, 필수소비재는 낮춘다.
위험은 네 가지다. 첫째, MSCI 아시아 올해 상승분의 96%를 8개 종목이 설명할 정도로 시장 폭이 좁다. 둘째, 한국의 레버리지, 인버스 상장지수펀드 자산은 연초 50억달러에서 400억달러 이상으로 늘었고, 5% 코스피 움직임은 약 59억달러의 같은 방향 재조정 수요를 만들며 이는 최근 한 달 일평균 거래대금의 16%다. SK하이닉스는 같은 조건에서 27억 9,000만달러, 일평균 거래대금의 34%, 삼성전자는 17억 4,000만달러, 25%에 해당한다. 셋째, 기술 하드웨어 낙관이 커졌지만, 하위 밸류에이션 그룹은 12개월 선행 주가수익비율 15배와 성장률 26%로, 상위 그룹의 36배와 21%보다 여전히 더 좋은 위험보상을 갖는다. 넷째, 신규 발행은 시가총액 대비 1.0~1.5%로 감당 가능하나, 집중 발행과 보호예수 해제는 하반기와 2027년 수급 부담으로 남을 수 있다.
방어는 포지션 축소가 아니라 파생 오버레이로 한다. 한국과 대만은 전략적으로 비중확대이지만, 높은 집중도, 개인투자자 레버리지, 기술 하드웨어 낙관, 중간 조정위험 때문에 하방 보호가 필요하다. 코스피 200은 12월 만기 132% 콜 매도로 90% & 70% 풋스프레드를 조달하는 무비용 구조가 제시되고, 대만가권지수도 유사한 구조가 가능하다. 닛케이 12월 만기 95% & 85% 풋스프레드는 3.35% 비용으로 한국, 대만 조정에 대한 간접 방어 역할을 할 수 있다. 하반기 촉매는 7~8월 2분기 실적, 연방공개시장위원회와 일본은행 회의, 미국과 이란 간 협상, 9월 미중 정상회담, 11월 미국 중간선거, 관세와 희토류 통제 유예 만료, 신규 발행과 보호예수 해제다. 결론은 간단하다. 승자를 버릴 이유는 아직 없지만, 승자가 너무 적다는 사실은 반드시 옵션으로 관리해야 한다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
Threefold Forge: 'Levered Exceptionalism'
미국 예외주의는 다시 살아났지만, 이번에는 현금 유입보다 레버리지가 더 큰 역할을 하고 있다
이번 포지셔닝의 핵심은 시장이 단순히 위험선호를 회복한 것이 아니라, 미국 기술주와 AI 인프라를 중심으로 레버리지를 다시 얹고 있다는 점이다. 골드만의 심리 & 포지셔닝 지표는 58퍼센타일 부근으로 극단은 아니지만, 미국 주식형 자금 유입은 연초 이후 일반적인 궤적을 크게 웃돌고 있다. 특히 기술주와 산업재 펀드로 자금이 강하게 들어오며, 투자자들이 AI 반도체뿐 아니라 전력망, 데이터센터, 자동화 설비까지 AI 설비투자 수혜군으로 묶어 사고 있음을 보여준다. 신용시장에서도 투자등급과 하이일드 자금 유입이 4월 이후 빨라졌다. 즉, 이 시장은 아직 전면적 과열이라고 보기는 어렵지만, 자금의 방향은 매우 선명하다. 미국 성장, 미국 기술, 미국 크레딧, 그리고 이를 뒷받침하는 달러 강세가 다시 하나의 패키지로 거래되고 있다.
핵심은 랠리가 아니라 랠리에 참여하는 방식이며, 투자자들은 방어적 노출보다 노골적인 베타를 선택하고 있다
레버리지의 흔적은 여러 곳에서 동시에 보인다. 미국 증권계좌의 순마진 차입은 약 1.4조 달러, 미국 시가총액의 1.8% 수준까지 올라왔고, 일본 주식 마진 매수도 300억 달러를 넘어 금융위기 이후 최고 수준에 도달했다. 반대로 나스닥 인버스 ETF 자산은 급감했고, 커버드콜 전략도 연초의 강한 유입 이후 힘을 잃었다. 저변동성 펀드 같은 방어적 표현으로의 자금 이동도 약하다. 투자자들이 조정에 대비해 쿠션을 사는 것이 아니라, 조정이 지나갔다고 보고 다시 방향성 베타를 사고 있다는 뜻이다. 더 민감한 지점은 AI 레버리지다. 미국 기술주 레버리지 ETF 자산은 4월 말 이후 급증해 약 900억 달러 수준에 머물고 있고, 한국과 대만 관련 레버리지 ETF 자산도 같은 기간 두 배 이상 늘었다. AI는 여전히 펀더멘털 테마지만, 이제는 레버리지 테마이기도 하다.
달러 강세와 금 약세는 미국 예외주의의 크로스애셋 버전이며, 위험은 ‘가격’보다 ‘포지션 밀도’에 있다
주식만 그런 것이 아니다. 달러선물 포지션은 강한 숏에서 롱으로 급반전했고, 옵션시장에서도 달러 강세 비용이 올라갔다. 특히 스위스프랑과 파운드 대비 달러 상방이 더 비싸졌다. 강한 미국 경제, 기술주 지지력, 매파적 연준이 결합되며 달러 수요가 살아났고, 이 과정에서 금 같은 전통적 방어자산은 압박을 받았다. 금 ETF에서는 조정 구간 동안 대규모 자금 유출이 나타났고, 선물 비상업 포지션도 계속 낮아졌다. 이는 시장이 지정학 방어보다 미국 성장과 금리 우위를 다시 사고 있음을 보여준다. 다만 기술적 경고도 있다. VIX는 20에 접근했고, 현물과 변동성의 상관관계는 덜 우호적으로 바뀌었으며, 콜/풋 거래 비율도 덜 낙관적으로 변했다. 단일주식 스큐도 지수 대비 소폭 확대됐다. 시장은 아직 무너지지 않았지만, 포지션은 이미 꽤 빽빽하다.
Insight
이 자료의 결론은 위험자산을 무조건 줄이라는 것이 아니다. 더 정확히는 미국 예외주의 롱이 다시 작동하고 있지만, 그 거래가 점점 레버리지화되고 있다는 경고다. 강한 펀드플로우, AI 설비투자 수혜, 달러 강세, 크레딧 유입은 모두 같은 방향을 가리킨다. 그러나 같은 방향을 가리키는 변수가 많아질수록, 작은 실망도 더 큰 가격 조정으로 증폭된다. 특히 한국, 대만 레버리지 ETF와 외국인의 한국 주식 보유 비중이 과거 20년 고점을 넘어선 부분은 AI 메모리 랠리의 수급 취약성을 보여준다. 이 구간에서는 AI를 버리는 것이 아니라, 레버리지와 현금흐름을 구분해야 한다. 미국 기술주와 AI 인프라의 구조적 강도는 인정하되, 인버스, 커버드콜, 저변동성 자금 이탈이 말해주는 방어 부재도 함께 봐야 한다. 지금 시장은 오른다는 믿음보다, 모두가 같은 방식으로 오름에 베팅하고 있다는 사실이 더 중요하다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
미국 예외주의는 다시 살아났지만, 이번에는 현금 유입보다 레버리지가 더 큰 역할을 하고 있다
이번 포지셔닝의 핵심은 시장이 단순히 위험선호를 회복한 것이 아니라, 미국 기술주와 AI 인프라를 중심으로 레버리지를 다시 얹고 있다는 점이다. 골드만의 심리 & 포지셔닝 지표는 58퍼센타일 부근으로 극단은 아니지만, 미국 주식형 자금 유입은 연초 이후 일반적인 궤적을 크게 웃돌고 있다. 특히 기술주와 산업재 펀드로 자금이 강하게 들어오며, 투자자들이 AI 반도체뿐 아니라 전력망, 데이터센터, 자동화 설비까지 AI 설비투자 수혜군으로 묶어 사고 있음을 보여준다. 신용시장에서도 투자등급과 하이일드 자금 유입이 4월 이후 빨라졌다. 즉, 이 시장은 아직 전면적 과열이라고 보기는 어렵지만, 자금의 방향은 매우 선명하다. 미국 성장, 미국 기술, 미국 크레딧, 그리고 이를 뒷받침하는 달러 강세가 다시 하나의 패키지로 거래되고 있다.
핵심은 랠리가 아니라 랠리에 참여하는 방식이며, 투자자들은 방어적 노출보다 노골적인 베타를 선택하고 있다
레버리지의 흔적은 여러 곳에서 동시에 보인다. 미국 증권계좌의 순마진 차입은 약 1.4조 달러, 미국 시가총액의 1.8% 수준까지 올라왔고, 일본 주식 마진 매수도 300억 달러를 넘어 금융위기 이후 최고 수준에 도달했다. 반대로 나스닥 인버스 ETF 자산은 급감했고, 커버드콜 전략도 연초의 강한 유입 이후 힘을 잃었다. 저변동성 펀드 같은 방어적 표현으로의 자금 이동도 약하다. 투자자들이 조정에 대비해 쿠션을 사는 것이 아니라, 조정이 지나갔다고 보고 다시 방향성 베타를 사고 있다는 뜻이다. 더 민감한 지점은 AI 레버리지다. 미국 기술주 레버리지 ETF 자산은 4월 말 이후 급증해 약 900억 달러 수준에 머물고 있고, 한국과 대만 관련 레버리지 ETF 자산도 같은 기간 두 배 이상 늘었다. AI는 여전히 펀더멘털 테마지만, 이제는 레버리지 테마이기도 하다.
달러 강세와 금 약세는 미국 예외주의의 크로스애셋 버전이며, 위험은 ‘가격’보다 ‘포지션 밀도’에 있다
주식만 그런 것이 아니다. 달러선물 포지션은 강한 숏에서 롱으로 급반전했고, 옵션시장에서도 달러 강세 비용이 올라갔다. 특히 스위스프랑과 파운드 대비 달러 상방이 더 비싸졌다. 강한 미국 경제, 기술주 지지력, 매파적 연준이 결합되며 달러 수요가 살아났고, 이 과정에서 금 같은 전통적 방어자산은 압박을 받았다. 금 ETF에서는 조정 구간 동안 대규모 자금 유출이 나타났고, 선물 비상업 포지션도 계속 낮아졌다. 이는 시장이 지정학 방어보다 미국 성장과 금리 우위를 다시 사고 있음을 보여준다. 다만 기술적 경고도 있다. VIX는 20에 접근했고, 현물과 변동성의 상관관계는 덜 우호적으로 바뀌었으며, 콜/풋 거래 비율도 덜 낙관적으로 변했다. 단일주식 스큐도 지수 대비 소폭 확대됐다. 시장은 아직 무너지지 않았지만, 포지션은 이미 꽤 빽빽하다.
Insight
이 자료의 결론은 위험자산을 무조건 줄이라는 것이 아니다. 더 정확히는 미국 예외주의 롱이 다시 작동하고 있지만, 그 거래가 점점 레버리지화되고 있다는 경고다. 강한 펀드플로우, AI 설비투자 수혜, 달러 강세, 크레딧 유입은 모두 같은 방향을 가리킨다. 그러나 같은 방향을 가리키는 변수가 많아질수록, 작은 실망도 더 큰 가격 조정으로 증폭된다. 특히 한국, 대만 레버리지 ETF와 외국인의 한국 주식 보유 비중이 과거 20년 고점을 넘어선 부분은 AI 메모리 랠리의 수급 취약성을 보여준다. 이 구간에서는 AI를 버리는 것이 아니라, 레버리지와 현금흐름을 구분해야 한다. 미국 기술주와 AI 인프라의 구조적 강도는 인정하되, 인버스, 커버드콜, 저변동성 자금 이탈이 말해주는 방어 부재도 함께 봐야 한다. 지금 시장은 오른다는 믿음보다, 모두가 같은 방식으로 오름에 베팅하고 있다는 사실이 더 중요하다.
- Goldman Sachs, Macro Trader.
Threefold Forge: 'An Epic David vs. Goliath Stock Battle Is Underway'
개인투자자의 매수는 더 이상 밈 주식 소동이 아니라, AI 시대 가계의 생존형 자산배분으로 바뀌고 있다
2021년의 개인투자자 반란은 공매도 헤지펀드를 압박한 단기 전술에 가까웠다. 지금 벌어지는 전투는 훨씬 크다. 한국과 대만에서 외국인 기관은 1,100억달러 이상을 팔았지만, 현지 개인투자자는 그 물량을 받아내고 있다. 이는 단순한 투기 열풍이 아니라 AI가 노동소득을 잠식할 수 있다는 불안 속에서 중산층이 자산소득으로 방어하려는 행동이다. 특히 한국과 대만은 올해 세계 최고 성과의 주식시장을 보유하고 있고, 그 중심에는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC가 있다. 개인은 집중을 두려워하지 않는다. 오히려 집중을 기회로 본다. 반면 기관은 리스크 관리와 벤치마크 규율 때문에 이 승자를 계속 줄여야 한다. 시장은 지금 누가 더 똑똑한가보다, 누가 더 긴 시간축과 더 높은 집중도를 견딜 수 있는가를 시험하고 있다.
핵심은 개인이 무모하다는 것이 아니라, 기관의 분산 원칙이 AI 승자독식 구조와 충돌하기 시작했다는 점이다
MSCI 신흥국 지수는 구조적으로 바뀌었다. TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 세 종목이 지수의 30% 이상을 차지한다. 연초 18% 수준에서 급격히 올라온 결과다. 중국은 세계 2위 경제대국이지만 지수 내 위상에서는 이제 세 번째 신흥시장처럼 보일 정도다. 전문 운용자는 이런 집중을 견디기 어렵다. 분산을 지키려면 가장 많이 오른 종목을 팔아야 하고, 그 순간 벤치마크를 크게 밑돈다. 올해 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 168%, 303% 올랐다는 점을 생각하면 그 비용은 작지 않다. 반대로 개인은 단일 종목 레버리지 ETF까지 활용하며 승자에 더 강하게 베팅한다. 전통적 포트폴리오 이론은 여전히 유효하지만, 기술 변화가 자본수익의 대부분을 소수 병목기업에 몰아줄 때 그 이론은 성과 측면에서 고통스러워진다. 분산은 리스크를 줄이지만, 때로는 가장 큰 알파도 함께 줄인다.
대형 자금도 결국 포트폴리오 문법을 바꾸기 시작했고, 이는 개인투자자가 만든 압력의 제도권화다
흥미로운 것은 골리앗도 움직이고 있다는 점이다. 한국 국민연금은 국내 주식 목표비중을 높여 삼성전자와 SK하이닉스 같은 승자를 더 오래 보유할 수 있도록 조정했다. 미국 최대 연기금인 캘퍼스도 7월부터 주식, 채권, 사모자산의 고정 배분을 넘어 전체 포트폴리오 관점에서 최고 수익 기회를 추구하는 방식으로 이동한다. 이는 단순한 운용 방식 변경이 아니다. 벤치마크와 자산군 경계가 AI 시대의 승자독식 구조를 제대로 포착하지 못한다는 인정에 가깝다. 다만 개인의 승리가 곧 안정적인 시장을 뜻하지는 않는다. 한국에서 레버리지 ETF와 파생상품 활동은 일중 변동성을 키우고 있다. 개인은 하락장 초입에서 저가매수로 우위를 보였지만, 같은 힘이 과밀해지면 급락도 증폭시킨다. 시장은 더 민주화됐지만, 동시에 더 빠르고 거칠어졌다.
Insight
이 국면의 질문은 “개인이 똑똑한가, 기관이 똑똑한가”가 아니다. 핵심은 AI 공급망의 승자가 너무 적고, 그 승자를 적게 들고 있으면 성과가 나오지 않는다는 점이다. 기관의 리밸런싱 매도는 약세 신호가 아니라 제약된 자본의 행동이다. 개인의 집중 매수는 무모함이 아니라 구조 변화에 대한 직관적 반응이다. 그러나 좋은 직관도 레버리지를 만나면 위험해진다. 운용 관점에서는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 같은 병목기업을 완전히 피하는 것은 어렵다. 대신 집중을 인정하되, 옵션, 상대가치, 공급망 하단 분산으로 꼬리위험을 관리해야 한다. 지금 시장에서 진짜 스마트머니는 개인도 기관도 아니다. 집중이 필요한 곳과 분산이 필요한 곳을 구분하는 자금이다.
- Bloomberg, Macro Trader.
개인투자자의 매수는 더 이상 밈 주식 소동이 아니라, AI 시대 가계의 생존형 자산배분으로 바뀌고 있다
2021년의 개인투자자 반란은 공매도 헤지펀드를 압박한 단기 전술에 가까웠다. 지금 벌어지는 전투는 훨씬 크다. 한국과 대만에서 외국인 기관은 1,100억달러 이상을 팔았지만, 현지 개인투자자는 그 물량을 받아내고 있다. 이는 단순한 투기 열풍이 아니라 AI가 노동소득을 잠식할 수 있다는 불안 속에서 중산층이 자산소득으로 방어하려는 행동이다. 특히 한국과 대만은 올해 세계 최고 성과의 주식시장을 보유하고 있고, 그 중심에는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC가 있다. 개인은 집중을 두려워하지 않는다. 오히려 집중을 기회로 본다. 반면 기관은 리스크 관리와 벤치마크 규율 때문에 이 승자를 계속 줄여야 한다. 시장은 지금 누가 더 똑똑한가보다, 누가 더 긴 시간축과 더 높은 집중도를 견딜 수 있는가를 시험하고 있다.
핵심은 개인이 무모하다는 것이 아니라, 기관의 분산 원칙이 AI 승자독식 구조와 충돌하기 시작했다는 점이다
MSCI 신흥국 지수는 구조적으로 바뀌었다. TSMC, 삼성전자, SK하이닉스 세 종목이 지수의 30% 이상을 차지한다. 연초 18% 수준에서 급격히 올라온 결과다. 중국은 세계 2위 경제대국이지만 지수 내 위상에서는 이제 세 번째 신흥시장처럼 보일 정도다. 전문 운용자는 이런 집중을 견디기 어렵다. 분산을 지키려면 가장 많이 오른 종목을 팔아야 하고, 그 순간 벤치마크를 크게 밑돈다. 올해 삼성전자와 SK하이닉스가 각각 168%, 303% 올랐다는 점을 생각하면 그 비용은 작지 않다. 반대로 개인은 단일 종목 레버리지 ETF까지 활용하며 승자에 더 강하게 베팅한다. 전통적 포트폴리오 이론은 여전히 유효하지만, 기술 변화가 자본수익의 대부분을 소수 병목기업에 몰아줄 때 그 이론은 성과 측면에서 고통스러워진다. 분산은 리스크를 줄이지만, 때로는 가장 큰 알파도 함께 줄인다.
대형 자금도 결국 포트폴리오 문법을 바꾸기 시작했고, 이는 개인투자자가 만든 압력의 제도권화다
흥미로운 것은 골리앗도 움직이고 있다는 점이다. 한국 국민연금은 국내 주식 목표비중을 높여 삼성전자와 SK하이닉스 같은 승자를 더 오래 보유할 수 있도록 조정했다. 미국 최대 연기금인 캘퍼스도 7월부터 주식, 채권, 사모자산의 고정 배분을 넘어 전체 포트폴리오 관점에서 최고 수익 기회를 추구하는 방식으로 이동한다. 이는 단순한 운용 방식 변경이 아니다. 벤치마크와 자산군 경계가 AI 시대의 승자독식 구조를 제대로 포착하지 못한다는 인정에 가깝다. 다만 개인의 승리가 곧 안정적인 시장을 뜻하지는 않는다. 한국에서 레버리지 ETF와 파생상품 활동은 일중 변동성을 키우고 있다. 개인은 하락장 초입에서 저가매수로 우위를 보였지만, 같은 힘이 과밀해지면 급락도 증폭시킨다. 시장은 더 민주화됐지만, 동시에 더 빠르고 거칠어졌다.
Insight
이 국면의 질문은 “개인이 똑똑한가, 기관이 똑똑한가”가 아니다. 핵심은 AI 공급망의 승자가 너무 적고, 그 승자를 적게 들고 있으면 성과가 나오지 않는다는 점이다. 기관의 리밸런싱 매도는 약세 신호가 아니라 제약된 자본의 행동이다. 개인의 집중 매수는 무모함이 아니라 구조 변화에 대한 직관적 반응이다. 그러나 좋은 직관도 레버리지를 만나면 위험해진다. 운용 관점에서는 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 같은 병목기업을 완전히 피하는 것은 어렵다. 대신 집중을 인정하되, 옵션, 상대가치, 공급망 하단 분산으로 꼬리위험을 관리해야 한다. 지금 시장에서 진짜 스마트머니는 개인도 기관도 아니다. 집중이 필요한 곳과 분산이 필요한 곳을 구분하는 자금이다.
- Bloomberg, Macro Trader.