‒ 미국 S&P500 내 IT 섹터 비중은 작년 36%대까지 상승했다가 최근 3주간 약 3%p 되돌림이 진행되며 역사적 조정 폭(상승분의 절반 수준)과 유사한 마무리 국면에 진입.
‒ 과거에도 IT 비중이 급등 후 3~4%p 조정이 나타난 구간에서 저점을 형성한 사례가 많았으며, 현재 32%대는 기술적 반등 가능 구간에 해당.
‒ 미국 IT 비중 흐름은 삼성전자·SK하이닉스 외국인 지분율과 높은 동행성을 보여, 글로벌 IT 비중 반등 시 외국인 수급 개선 가능.
‒ 최근 국내 반도체 주가는 개인·ETF 등 내국인 자금으로 지지받는 반면, 외국인은 지속 순매도해왔음.
‒ IT 비중 되돌림이 마무리된다면 3월 이후 미국 IT 반등과 함께 외국인의 국내 반도체 매수 전환 가능성을 기대해볼 수 있는 구간.
*한화 안현국 위원님 자료 발췌 (26.02.19)
‒ 과거에도 IT 비중이 급등 후 3~4%p 조정이 나타난 구간에서 저점을 형성한 사례가 많았으며, 현재 32%대는 기술적 반등 가능 구간에 해당.
‒ 미국 IT 비중 흐름은 삼성전자·SK하이닉스 외국인 지분율과 높은 동행성을 보여, 글로벌 IT 비중 반등 시 외국인 수급 개선 가능.
‒ 최근 국내 반도체 주가는 개인·ETF 등 내국인 자금으로 지지받는 반면, 외국인은 지속 순매도해왔음.
‒ IT 비중 되돌림이 마무리된다면 3월 이후 미국 IT 반등과 함께 외국인의 국내 반도체 매수 전환 가능성을 기대해볼 수 있는 구간.
*한화 안현국 위원님 자료 발췌 (26.02.19)
‒ 12월 은행 저축성 예금 잔액이 42조 원 감소하며 연말 계절적 감소폭(약 20조 원)을 크게 상회.
‒ 통상 3-5월 예금 잔액이 줄어드는 계절성이 있으며, 과거 2020년 KOSPI 상승기에도 5개월 연속 예금 감소(총 24.8조원)가 나타난 바.
‒ 이는 기존 주식자금의 이동이 아니라 ‘새로운 자금’ 유입 가능성을 시사하는 신호.
‒ 연초 이후 AUM 증가 상위 ETF는 반도체와 코스닥 중심이며, AUM 증가율이 수익률을 앞서는 종목들이 다수 확인됨.
‒ 자금은 가장 싼 반도체와 가장 비싼 종목이 모인 코스닥으로 양극화되어 유입되는 모습.
‒ 통상 3-5월 예금 잔액이 줄어드는 계절성이 있으며, 과거 2020년 KOSPI 상승기에도 5개월 연속 예금 감소(총 24.8조원)가 나타난 바.
‒ 이는 기존 주식자금의 이동이 아니라 ‘새로운 자금’ 유입 가능성을 시사하는 신호.
‒ 연초 이후 AUM 증가 상위 ETF는 반도체와 코스닥 중심이며, AUM 증가율이 수익률을 앞서는 종목들이 다수 확인됨.
‒ 자금은 가장 싼 반도체와 가장 비싼 종목이 모인 코스닥으로 양극화되어 유입되는 모습.
UBS, Equity Strategy - The Theme-ometer: Back in AI-ction (26.02.19)
‒ UBS는 REVS(Regime·Earnings·Valuation·Sentiment) 프레임워크를 활용해 2-6개월 전술 관점에서 글로벌 테마·섹터·국가를 점수화했으며, 거시 레짐 확률, PMI, 머신러닝 기반 12개월 선행 EPS vs 컨센서스 괴리, EPS 수정 강도, 조정 fPE, 금리 모멘텀, 크라우딩, CTA 모멘텀 등을 통합해 상대 선호를 도출.
‒ 테마 스코어카드에서 AI-Exposed Semis가 레짐 점수 개선과 함께 최상위권으로 재부상했으며, AI Robotics와 AI Renewable Power도 높은 센티먼트 점수와 상대적으로 낮거나 축적 단계의 크라우딩을 기반으로 상위권을 유지했고, EU Renewables는 유럽 내 최고 점수 테마로 규제·인프라 투자 수혜를 반영.
‒ Memory는 AI 공급망의 핵심 병목으로 지목되며 하이퍼스케일러 AI Capex 확대에도 메모리 증설에는 시간이 필요하다는 점이 강조됐고, 이에 따라 한국이 국가 REVS 점수 상위권에 위치했으며 대만 역시 높은 점수를 기록.
‒ 미국 S&P500 섹터 스코어에서는 Communication Services와 Information Technology가 상위권이며, 세부 업종에서는 Media & Entertainment, Tech Hardware, Semis & Equipment가 높은 점수를 기록했고, Industrials도 상대적으로 양호한 평가를 받음.
‒ 반면 Real Estate는 미국·유럽 모두에서 하위권에 위치하고, Software는 미국 내에서 낮은 가중 점수를 기록했으며, EU AI Risk는 테마 전체에서 최저 점수 구간으로 분류됨.
‒ 상위 테마 내 개별 종목으로는 Alphabet, Broadcom, Micron, Marvell, Teradyne, Teledyne, Honeywell, Shoals Technologies, Bloom Energy, RWE, EDP 등이 REVS 기준 고점수 종목으로 제시됨.
‒ 하위 테마·종목군으로는 US Housing, EU AI Risk, Speculative Growth, UK Homebuilders 등이 포함되며, Speculative Growth는 밸류 부담과 이익 모멘텀 둔화로 점수가 하락했고, EU AI Risk는 이익 수정치가 음전된 점이 반영됨.
‒ 지역별 REVS 점수에서는 대만과 한국이 최상위권, 스페인·일본이 그 뒤를 이었고, 미국은 중위권 수준으로 평가되었으며, 인도·이스라엘 등은 하위권에 위치.
‒ UBS는 최근 몇 주간 agentic 기술 생태계 진화 속도가 매우 빠르다고 평가하며, 테마별 밸류에이션과 터미널 가치 산정이 더욱 복잡해진 환경임을 언급하고, 이에 따라 전술적 테마 선별의 중요성을 강조.
‒ UBS는 REVS(Regime·Earnings·Valuation·Sentiment) 프레임워크를 활용해 2-6개월 전술 관점에서 글로벌 테마·섹터·국가를 점수화했으며, 거시 레짐 확률, PMI, 머신러닝 기반 12개월 선행 EPS vs 컨센서스 괴리, EPS 수정 강도, 조정 fPE, 금리 모멘텀, 크라우딩, CTA 모멘텀 등을 통합해 상대 선호를 도출.
‒ 테마 스코어카드에서 AI-Exposed Semis가 레짐 점수 개선과 함께 최상위권으로 재부상했으며, AI Robotics와 AI Renewable Power도 높은 센티먼트 점수와 상대적으로 낮거나 축적 단계의 크라우딩을 기반으로 상위권을 유지했고, EU Renewables는 유럽 내 최고 점수 테마로 규제·인프라 투자 수혜를 반영.
‒ Memory는 AI 공급망의 핵심 병목으로 지목되며 하이퍼스케일러 AI Capex 확대에도 메모리 증설에는 시간이 필요하다는 점이 강조됐고, 이에 따라 한국이 국가 REVS 점수 상위권에 위치했으며 대만 역시 높은 점수를 기록.
‒ 미국 S&P500 섹터 스코어에서는 Communication Services와 Information Technology가 상위권이며, 세부 업종에서는 Media & Entertainment, Tech Hardware, Semis & Equipment가 높은 점수를 기록했고, Industrials도 상대적으로 양호한 평가를 받음.
‒ 반면 Real Estate는 미국·유럽 모두에서 하위권에 위치하고, Software는 미국 내에서 낮은 가중 점수를 기록했으며, EU AI Risk는 테마 전체에서 최저 점수 구간으로 분류됨.
‒ 상위 테마 내 개별 종목으로는 Alphabet, Broadcom, Micron, Marvell, Teradyne, Teledyne, Honeywell, Shoals Technologies, Bloom Energy, RWE, EDP 등이 REVS 기준 고점수 종목으로 제시됨.
‒ 하위 테마·종목군으로는 US Housing, EU AI Risk, Speculative Growth, UK Homebuilders 등이 포함되며, Speculative Growth는 밸류 부담과 이익 모멘텀 둔화로 점수가 하락했고, EU AI Risk는 이익 수정치가 음전된 점이 반영됨.
‒ 지역별 REVS 점수에서는 대만과 한국이 최상위권, 스페인·일본이 그 뒤를 이었고, 미국은 중위권 수준으로 평가되었으며, 인도·이스라엘 등은 하위권에 위치.
‒ UBS는 최근 몇 주간 agentic 기술 생태계 진화 속도가 매우 빠르다고 평가하며, 테마별 밸류에이션과 터미널 가치 산정이 더욱 복잡해진 환경임을 언급하고, 이에 따라 전술적 테마 선별의 중요성을 강조.
Gromit 공부방
UBS, Equity Strategy - The Theme-ometer: Back in AI-ction (26.02.19) ‒ UBS는 REVS(Regime·Earnings·Valuation·Sentiment) 프레임워크를 활용해 2-6개월 전술 관점에서 글로벌 테마·섹터·국가를 점수화했으며, 거시 레짐 확률, PMI, 머신러닝 기반 12개월 선행 EPS vs 컨센서스 괴리, EPS 수정 강도, 조정 fPE, 금리 모멘텀, 크라우딩, CTA 모멘텀 등을…
REVS 기준 상위/하위 테마 내 최고/최저 점수 종목 리스트
Gromit 공부방
Discretionary vs Systematic Equity Positioning 업뎃
Discretionary vs Systematic Equity Positioning 업뎃
The 2028 Global Intelligence Crisis: AI 낙관론이 오히려 거시 리스크가 되는 시나리오
✅ 생산성 폭발 vs. 고용 붕괴: ‘Ghost GDP’의 등장
‒ 2026년까지 AI로 기업 마진·생산성·명목 GDP는 급등하고 S&P는 8000에 근접했으나, 화이트칼라 일자리가 구조적으로 감소하며 실질임금은 붕괴
‒ 산출은 증가하지만 소득이 가계로 환류되지 않는 ‘Ghost GDP’ 현상이 발생, 통계상 성장과 체감경기의 괴리가 확대
‒ AI 역량 향상 → 인력 감축 → 소비 위축 → 마진 압박 → AI 재투자 → 추가 감축으로 이어지는 ‘지능 대체 악순환’이 형성됨
‒ 화이트칼라 소득이 13조달러 모기지 시장의 기반이라는 점에서, 프라임 차주의 상환능력 자체가 구조적 의문에 직면
✅ SaaS에서 시작된 충격, 전 산업으로 확산
‒ 2025년 말 에이전트 코딩 도약으로 기업들이 중견 SaaS 기능을 수주 내 자체 구현 가능해지며 가격 협상력 붕괴
‒ ServiceNow 등은 고객사 인력 감축에 따른 라이선스 감소와 가격 경쟁 심화로 성장 둔화·주가 급락
‒ 인건비 절감분을 AI에 재투자하는 기업 전략은 개별적으로 합리적이었으나, 집합적으로는 고용·소득 기반을 훼손
‒ 소프트웨어 위기는 단순 섹터 문제가 아니라 화이트칼라 비용구조를 가진 전 산업으로 전이
✅ ‘마찰(friction)’의 붕괴: 중개·결제·구독 모델의 구조적 압박
‒ 소비자 에이전트가 가격비교·구독해지·보험 재계약·여행·부동산 중개까지 자동화하며 수십년간 축적된 ‘마찰 기반’ 수익모델 약화
‒ 부동산 매수 수수료 2.5~3% → 1% 이하로 압축, 인간 중개인 역할 축소
‒ 카드 결제 2~3% 인터체인지 수수료는 스테이블코인 기반 M2M 결제로 우회되기 시작
‒ Mastercard·AmEx 등 결제·모노라인 신용사들은 수익모델과 고객 기반(화이트칼라 소득) 동시 압박
✅ 고소득층 고용 충격이 소비를 과대 증폭
‒ 상위 10%가 소비의 50% 이상, 상위 20%가 65%를 차지하는 구조에서 화이트칼라 2% 고용 감소가 3~4% 소비 감소로 연결
‒ 고소득층은 초기에는 저축으로 소비를 유지하지만, 수개월 후 지출 축소가 본격화되며 경기 침체 가속
‒ JOLTS 급감, 실업수당 청구 급증(화이트칼라 중심) 이후 증시 낙폭 확대
‒ 일반적 경기순환과 달리 원인이 ‘AI 성능 향상’이므로 자연적 회복 메커니즘이 부재
✅ 사모신용·보험을 잇는 ‘영구자본’ 구조의 취약성
‒ 2.5조달러 규모 사모신용 중 SaaS LBO가 AI로 ARR 가정 붕괴, Zendesk 등 대형 디폴트 발생
‒ 사모신용은 폐쇄형 구조로 즉각적 유동성 위기는 없으나, 생명보험사·재보험·SPV와 얽힌 구조가 실질 리스크 전이 경로로 부상
‒ 보험사는 가계 저축을 기반으로 사모신용에 투자했으며, 규제당국은 자본규제 강화 움직임
‒ 손실 자체보다 ‘손실 인식’이 시스템 신뢰를 흔드는 전환점이 됨
✅ 모기지 시장: 프라임 차주에 대한 의문
‒ 780 FICO, 20% 다운, 안정적 소득이라는 기존 프라임 가정이 화이트칼라 소득 훼손으로 재평가 대상이 됨
‒ 주택가격 하락(샌프란·시애틀 등)과 초기 연체 증가가 나타나지만, 2008년 수준은 아님
‒ 차주는 현재 상환 가능하나 소비를 극단적으로 줄이며 버티는 구조, 추가 충격 시 연쇄 반응 가능
‒ 소득 가정이 흔들린 13조달러 자산군의 재가격이 핵심 리스크
✅ 재정·정책의 구조적 딜레마
‒ 노동소득 감소로 세수는 CBO 대비 12% 하회, 노동소득의 GDP 비중은 46%까지 하락
‒ 자동안정장치는 ‘일시적 실업’을 전제로 설계됐으나, 이번 충격은 구조적 대체
‒ ‘Transition Economy Act’, AI 추론세, 공공 AI 배당 등 정책 논의가 진행되나 정치적 분열로 지연
‒ 문제의 본질은 유동성 부족이 아니라 ‘지능 희소성 붕괴’라는 점에서 통화정책만으로 해결 불가
💡 정리: 인간 지능 프리미엄의 붕괴와 리프라이싱의 경로
» 현대 경제·금융·세제 시스템은 ‘희소한 인간 지능’ 가정에 최적화되었으며, AI는 그 전제를 빠르게 재정의
» 생산성·기업이익·AI 인프라는 호조를 보일 수 있으나, 소득·소비·신용으로의 환류가 약화되면 거시 불안정성 확대
» 사모신용·보험·모기지로 이어지는 ‘화이트칼라 소득 기반’의 동시 재가격이 핵심 테일 리스크
» 2026년 현재는 피드백 루프가 본격화되기 전 단계로, 포트폴리오 가정과 정책 대응을 재점검할 시간은 아직 남아 있음
source: Citrini Research
‒ 2026년까지 AI로 기업 마진·생산성·명목 GDP는 급등하고 S&P는 8000에 근접했으나, 화이트칼라 일자리가 구조적으로 감소하며 실질임금은 붕괴
‒ 산출은 증가하지만 소득이 가계로 환류되지 않는 ‘Ghost GDP’ 현상이 발생, 통계상 성장과 체감경기의 괴리가 확대
‒ AI 역량 향상 → 인력 감축 → 소비 위축 → 마진 압박 → AI 재투자 → 추가 감축으로 이어지는 ‘지능 대체 악순환’이 형성됨
‒ 화이트칼라 소득이 13조달러 모기지 시장의 기반이라는 점에서, 프라임 차주의 상환능력 자체가 구조적 의문에 직면
‒ 2025년 말 에이전트 코딩 도약으로 기업들이 중견 SaaS 기능을 수주 내 자체 구현 가능해지며 가격 협상력 붕괴
‒ ServiceNow 등은 고객사 인력 감축에 따른 라이선스 감소와 가격 경쟁 심화로 성장 둔화·주가 급락
‒ 인건비 절감분을 AI에 재투자하는 기업 전략은 개별적으로 합리적이었으나, 집합적으로는 고용·소득 기반을 훼손
‒ 소프트웨어 위기는 단순 섹터 문제가 아니라 화이트칼라 비용구조를 가진 전 산업으로 전이
‒ 소비자 에이전트가 가격비교·구독해지·보험 재계약·여행·부동산 중개까지 자동화하며 수십년간 축적된 ‘마찰 기반’ 수익모델 약화
‒ 부동산 매수 수수료 2.5~3% → 1% 이하로 압축, 인간 중개인 역할 축소
‒ 카드 결제 2~3% 인터체인지 수수료는 스테이블코인 기반 M2M 결제로 우회되기 시작
‒ Mastercard·AmEx 등 결제·모노라인 신용사들은 수익모델과 고객 기반(화이트칼라 소득) 동시 압박
‒ 상위 10%가 소비의 50% 이상, 상위 20%가 65%를 차지하는 구조에서 화이트칼라 2% 고용 감소가 3~4% 소비 감소로 연결
‒ 고소득층은 초기에는 저축으로 소비를 유지하지만, 수개월 후 지출 축소가 본격화되며 경기 침체 가속
‒ JOLTS 급감, 실업수당 청구 급증(화이트칼라 중심) 이후 증시 낙폭 확대
‒ 일반적 경기순환과 달리 원인이 ‘AI 성능 향상’이므로 자연적 회복 메커니즘이 부재
‒ 2.5조달러 규모 사모신용 중 SaaS LBO가 AI로 ARR 가정 붕괴, Zendesk 등 대형 디폴트 발생
‒ 사모신용은 폐쇄형 구조로 즉각적 유동성 위기는 없으나, 생명보험사·재보험·SPV와 얽힌 구조가 실질 리스크 전이 경로로 부상
‒ 보험사는 가계 저축을 기반으로 사모신용에 투자했으며, 규제당국은 자본규제 강화 움직임
‒ 손실 자체보다 ‘손실 인식’이 시스템 신뢰를 흔드는 전환점이 됨
‒ 780 FICO, 20% 다운, 안정적 소득이라는 기존 프라임 가정이 화이트칼라 소득 훼손으로 재평가 대상이 됨
‒ 주택가격 하락(샌프란·시애틀 등)과 초기 연체 증가가 나타나지만, 2008년 수준은 아님
‒ 차주는 현재 상환 가능하나 소비를 극단적으로 줄이며 버티는 구조, 추가 충격 시 연쇄 반응 가능
‒ 소득 가정이 흔들린 13조달러 자산군의 재가격이 핵심 리스크
‒ 노동소득 감소로 세수는 CBO 대비 12% 하회, 노동소득의 GDP 비중은 46%까지 하락
‒ 자동안정장치는 ‘일시적 실업’을 전제로 설계됐으나, 이번 충격은 구조적 대체
‒ ‘Transition Economy Act’, AI 추론세, 공공 AI 배당 등 정책 논의가 진행되나 정치적 분열로 지연
‒ 문제의 본질은 유동성 부족이 아니라 ‘지능 희소성 붕괴’라는 점에서 통화정책만으로 해결 불가
» 현대 경제·금융·세제 시스템은 ‘희소한 인간 지능’ 가정에 최적화되었으며, AI는 그 전제를 빠르게 재정의
» 생산성·기업이익·AI 인프라는 호조를 보일 수 있으나, 소득·소비·신용으로의 환류가 약화되면 거시 불안정성 확대
» 사모신용·보험·모기지로 이어지는 ‘화이트칼라 소득 기반’의 동시 재가격이 핵심 테일 리스크
» 2026년 현재는 피드백 루프가 본격화되기 전 단계로, 포트폴리오 가정과 정책 대응을 재점검할 시간은 아직 남아 있음
source: Citrini Research
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THE 2028 GLOBAL INTELLIGENCE CRISIS
A Thought Exercise in Financial History, from the Future
Forwarded from 카이에 de market
* H100, A100 렌탈가격이 급증 중
- 눈에 띄는 점은 렌탈가격의 급증이 시작된 시점이 연말~연초라는 점
- 이 시점은 Claude Code, GPT 5.2 Codex, 그리고 OpenClaw가 세상에 나오면서 에이전틱 추론발 토큰생성이 폭발하기 시작한 시점
- 훈련 대비 추론 발 컴퓨팅 수요량이 역전하기 시작하면서, 블랙웰 대량공급이 아직 시작되기 전 시점에 공급의 공백으로 구형 GPU 제품들에 대한 수요가 급증했다는 추정이 가능
- 'GPU 감가상각 부풀리기 논란'은 이제 근거가 매우 취약해졌고, 시작된지 불과 두어달 정도 밖에 안된 에이전틱 추론의 토큰수요 급증이 향후 불러올 효과에 대해 생각해봐야할 시점
- 눈에 띄는 점은 렌탈가격의 급증이 시작된 시점이 연말~연초라는 점
- 이 시점은 Claude Code, GPT 5.2 Codex, 그리고 OpenClaw가 세상에 나오면서 에이전틱 추론발 토큰생성이 폭발하기 시작한 시점
- 훈련 대비 추론 발 컴퓨팅 수요량이 역전하기 시작하면서, 블랙웰 대량공급이 아직 시작되기 전 시점에 공급의 공백으로 구형 GPU 제품들에 대한 수요가 급증했다는 추정이 가능
- 'GPU 감가상각 부풀리기 논란'은 이제 근거가 매우 취약해졌고, 시작된지 불과 두어달 정도 밖에 안된 에이전틱 추론의 토큰수요 급증이 향후 불러올 효과에 대해 생각해봐야할 시점
카이에 de market
* H100, A100 렌탈가격이 급증 중 - 눈에 띄는 점은 렌탈가격의 급증이 시작된 시점이 연말~연초라는 점 - 이 시점은 Claude Code, GPT 5.2 Codex, 그리고 OpenClaw가 세상에 나오면서 에이전틱 추론발 토큰생성이 폭발하기 시작한 시점 - 훈련 대비 추론 발 컴퓨팅 수요량이 역전하기 시작하면서, 블랙웰 대량공급이 아직 시작되기 전 시점에 공급의 공백으로 구형 GPU 제품들에 대한 수요가 급증했다는 추정이 가능 - 'GPU…
엔비디아 GPU 가용성 재급락: B200 사상 최저치, H100·A100도 다년 저점 접근하며 수요 재가속