FOMC 이후 향후 중단기 경기사이클 시나리오

출처: MacroMicro 산출방법론적인 측면에서 그닥 신뢰하는 지표는 아니지만 매우 낮은 CNN Fear & Greed 지수, 현재 수준에서의 진입은 최근 5년 기간동안 항상 매력적인 수익률을 제공했다. 출처: CBOE Stick Strike와 Parallel Shift가 VIX 상승 대부분을 차지, 즉 ATM 옵션들과 공통요인이 VIX를 상승시킨 주범, 옵션시장의 즉 장기적 방향성 기대는 약하다. 11월 14일자 기준이라 1주일 전 지표지만, 아직 시스템적 리스크 수준은 아니다, 출처: 삼성증권 학창시절에 리스크 지표 만들겠다고 자주 참조했던 삼성증권 전균 애널리시트가 고안한 삼성투자위험지수는 아직 시스템적 리스크 경고는 없다. 과열이되 거품은 아니다, 출처: 하나증권 미-중 패권경쟁이라는 미명하에 AI 투자는 지속되지 않을지... 과거 소련과의 패권전쟁에서 "수익" 을 위해 사람을 달에 보낸게 아니였듯이. 단기유동성 문제에 더해서 과열로 경제성장까지는 유도를 해야하지만, 비생산적이고 과열된 "버블"은 억제하고자하는 연준의원들이 아닐지? 그간 차익실현한게 있으면 매수해도 괜찮을지도?

SOFR-IORB는 여전히 연준에서 말하는 "market friction"인 10-20 bps를 소폭 상회하지만 많이 진정된 상태. 레포거래 사이즈도 많이 내려온 상태. 마이클 버리나 AI 버블설 등 이곳저곳에서 비관적인 메세지가 나오는게 아직 버블붕괴는 아닐 수 있겠지만... "해방의 날" 당시의 저점인 4800 수준에선 요구수익률이 S&P 500 TR 지수의 36년(1998-2024) CAGR인 11.14%에 수렴. 지수추종을 위한 1차적 분할매수 기준. 이 수준이 오기 전까지는 액티브하게 운용할 계획 광기, 패닉, 붕괴 금융위기의 역사 - 찰스 P. 킨들버거,로버트 Z. 알리버 S&P500 지수의 1988년부터의 장기 EPS의 CAGR은 6.51% 수준이지만 에널리스트의 디테일한 추정치가 있는 3년간의 바텀업 추정치는 10% / 14% / 14%를 추정. 닷컴버블 당시는 5년 후의 장기 EPS 15% 성장을 전망, 버블의 피크에서는 18% 수준, 현재 추정치는 17.4%... AQR의 페이퍼처럼 과도한 긍정적 "외삽"은 분명하다, 빈말로도 절대로 싼 벨류에이션은 아니다. 수익률 조금 포기하더라도 장기적으론 환이나 여러 포지션으로 리스크를 분산해두길.

단기자금시장에 다시 등장한 대규모 레포 최근 본적 없는 큰 규모의 레포공급, 출처: FRED 2025년 10월 31일, 연준은 단기 자금시장에 294억 달러의 대규모 레포 자금을 공급했다. 이는 2019년 레포 발작과 2020년 코로나19 위기 이후 가장 큰 규모의 일일 유동성 공급이다. 10월 한 달간 소규모 레포 공급이 간헐적으로 이어졌지만, 월말에 이르러 시장 개입 규모가 급격히 확대됐다는 점에서 연준의 우려를 엿볼 수 있다. 과거 2019년 레포사태와 2020년 코로나 이후로 가장 큰 규모의 임시 유동성 공급, 출처: FRED 가장 주목할 지표는 SOFR-IORB 스프레드의 역전이다. SOFR(Secured Overnight Financing Rate)은 비은행 금융기관이 단기 자금을 차입할 때 적용되는 금리이고, IORB(Interest on Reserve Balances)는 은행이 연준에 예치한 지급준비에 대해 받는 금리다. 정상적인 유동성 환경에서는 SOFR < IORB 관계가 유지된다. MMF의 잉여유동성과 은행의 초과지준이 충분하면 레포 시장에 자금 공급이 원활해 높은 금리를 지불할 필요가 없고, SOFR이 낮게 형성되기 때문이다. 그러나 현재는 SOFR > IORB 상황이 지속되고 있다. 물론 분기말, 월말, 국채 결제일 등 현금수요가 일시적으로 증가하는 기간에는 간헐적으로 SOFR가 위로 튀는 spike 현상은 흔하지만, 이번달에는 기조적으로 SOFR이 상승하여 연방기금금리의 상단인 IORB를 초과하고 있다. 이는 단순한 월말 효과가 아닌 구조적 유동성 압박의 가능성을 시사한다. 분기말, 월말, 결제일 등 일시적 스파이크는 늘 있어왔으나 이번달에는 유독 기조적인 상승, 출처: MacroMicro SOFR > IORB 역전은 단기 자금시장의 수급 불균형을 의미한다. 비은행 금융기관(NBFI)들이 단기 자금을 빌리려 할 때 연준의 정책금리보다 높은 이자를 지불해야 하는 것이다. 이론적으론 MMF만으로 시장의 단기자금 수요를 커버하지 못하여도, 은행의 초과지준금이 충분하면 은행이 IORB대신 더 높아진 SOFR로 단기자금시장에 빌려주면서 SOFR이 내려가야 하지만, QT로 인해 줄어든 RRP(MMF의 초과유동성)와 초과지준(은행의 초과유동성) 혹은 규제로 인해 SOFR이 매력적인 금리를 제공함에도 불구하고 은행이 단기 자금을 공급해줄 여력이 없다는 신호다. 출처: New York Fed 물론 연준 연구에 따르면 규제나 실무적인 요소로 인해 10-20 bps의 market friction은 있을 수 있고, 현재의 SOFR-IORB 스프레드는 그 시장마찰 언저리에 속해 당장 2019년의 레포위기가 재발한다 단정짓기는 이르다. 또한 Dellas Fed 로건 총재도 이런 환경에서 SRF(상설 레포 창구, Standing Repo Facility)를 적극 활용하라 한 바 있다. 그러나 더 주목할 점은 연준의 정책 기조 변화다. 2022년 6월부터 지속해온 QT를 이번 FOMC에서 다가오는 12월 1일부로 중단하기로 결정했다. 이는 지급준비금이 수준이 충분한(Ample) 수준으로 감소했다는 판단과 함께, 단기 자금시장의 스트레스 징후를 사전에 차단하려는 의도로 해석된다. 일각에서는 2026년 상반기 중 QE(양적완화) 재개 가능성까지 거론된다. 재무부의 국채 발행 일정이 계속 증가하는 가운데, 민간 부문의 흡수 여력만으로는 부족할 수 있다는 우려 때문이다. 2019년 연준의 실패와 교훈 FF Target Range의 하단은 ON RRP이고 상단은 IORB다, 출처: FED 2019년 9월, 레포시장 금리가 갑자기 폭등하며 시장이 마비될 뻔했다. 당시 연준은 긴급히 개입해 수천억 달러의 단기유동성을 공급해야 했다. 연준의 정책 오류와 시장 구조적 취약성이 드러난 사건으로, 그 배경에는 모든 위기가 항상 그렇듯 여러 요인이 복합적으로 작용했다: 1) 법인세 납부일: 대규모 현금이 시장에서 재무부로 이동, 2) 국채 발행 급증: 정부가 대량의 국채를 발행하면서 1차 딜러들이 현금을 묶어둠, 3) QT 지속: 연준의 대차대조표 축소로 시장의 지준금이 감소, 4) 규제 강화: 은행들이 LCR 등 규제로 인해 분기말에 대차대조표를 확장하는 것을 꺼림. 한두가지 요인었으면 일시적 SOFR 스파이크에 그칠 요인들이었지만 이들이 한데 결합하면서 예상치 못한 유동성 쇼크가 되었다. SOFR이 폭등하자 연준은 뒤늦게 긴급 대응에 나섰다. 9월 17일 하루만에 75억 달러의 긴급 유동성이 공급되었고, 이후 일주일에 걸쳐 270억 달러가 추가되었다. 이후 수개월에 걸쳐 총 수천억 달러 규모의 레포 공급이 계속되었다. 하지만 이는 사후 응급 처방에 불과했고 문제의 근원이었던 부족한 지준금에 대한 근본적 해결이 아니였다. 2014년엔 테이퍼링 2017년엔 QT 시작, 출처: FRED 2019년 레포 위기의 근본적 원인은 ...

후견지명은 누구나 가능하다. 인터넷이 세상의 모든 질서를 바꿀 것이라던 1999년, 월스트리트와 세계 대부분의 주식시장은 연일 새로운 신기록을 써 내려갔다. 전통 산업의 위기는 어느새 "뉴 이코노미" 의 영광에 가려졌고, "닷컴"이 붙은 어느 회사든 상장만 하면 주가가 천정부지로 치솟았다. 거품의 냄새를 맡은 소수 이성적 경고들은 "불경한" 회의론자로 치부되었고, "이번엔 다르다"는 내러티브가 시장을 지배했다. 출처: 이베이, 이베이 통념적으로 받아들여지는 닷컴버블 시기에 대한 묘사지만, 역설적으로 생각해보자. 그 시대를 살아간 대부분의 사람들은 단순히 "집단적 광기"에 휩쓸렸던 걸까? 오늘날의 시선으로, 혹은 버블 붕괴의 역사를 이미 알고 있는 우리의 눈으로, 닷컴 버블 시기의 투자자들을 너무 쉽게 멍청하거나 탐욕스럽다고 평가하는 것은 아닐까? 그들은 정말로 아무런 "버블"에 대한 의식도 없이 한 방향으로만 질주했을까? 2020년대의 AI, 클라우드 등 새로운 기술 붐을 바라보는 우리의 모습은 과연 얼마나 다를까? 지금의 열광과 그때의 "광기"는 얼마나 닮았고, 무엇이 다를까? 이번 글에서는 그 시절과 오늘날을 비교하며, 투자자 심리와 버블인식―그리고 역사적 평가를 둘러싼 후견지명 편향에 대해 다시 생각해보고자 한다. 당시는 어땠는가? 출처: TIME 미국 증시(전세계적인 열풍이었지만 참고할 자료가 가장 많은 미국시장을 중심으로 서술)는 뉴 이코노미라는 내러티브 속에서 뜨거운 낙관론에 휩싸였다. 인터넷 혁명이 곧 기존 산업을 압도할것이기에 전통적 밸류에이션 지표(P/E, P/BV)는 더 이상 의미없다는 논리는 주요 언론과 월가에서 반복적으로 강조됐다. 주요 비즈니스 매체와 투자전문가들은 "이제 성장과 트래픽이 가장 중요한 가치 척도"라며 "수익성은 일시적으로 희생해도 시장지배력만 확보하면 결국 승리한다"는 인식을 대중에 퍼뜨렸다. The Department of Commerce reported that last year profits fell 2%." "Is a 16% earnings gain in the cards? A more probable scenario is a single-digit gain." "Right now Standard & Poor's is reporting $36 in trailing earnings for its 500-stock index. This puts it at a P/E of 38, an all-time high. Unless we are in a new paradigm, a large dollop of profits is necessary to sustain -- let alone increase -- the index's current valuation. 이익 없는 번영, 출처: Forbes 그렇다고 경고의 목소리가 없었던 것은 아니다. "닷컴" 기업들이 수익을 전혀 내지 못하는 상황에서 이익 없는 번영(Profitless Prosperity)라는 신조어는 언론과 일부 전문가들이 당시의 위험을 경고하는 비판적 논조에서 사용되었다. 1996년 앨런 그린스펀 연준 의장은 "How do we know when irrational exuberance has unduly ...

"Can Generative AI Generate Cash? — How Much Does AI Need to Earn to Break Even?" 최근 쏟아지는 거액의 AI 투자 소식을 접할 때마다 머릿속에 의문이 맴돈다. 하루가 멀다 하고, 수십억에서 수백억 달러 규모의 투자 뉴스가 연이어 나오고 있다. 원화여도 큰 금액인데, 달러로? 2025년 기준, Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta 등 글로벌 빅테크 기업의 데이터센터 자본적지출(capex)은 연간 3,000억~3,600억 달러에 달한다. 이는 단일 산업군에서 관측된 투자 규모 중 역대 최대치에 속한다. IEA, McKinsey 등 다수의 글로벌 컨설팅기관은 향후 수 년간 누적 투자액이 1조 달러를 가볍게 넘어설 것으로 전망한다. 이러한 투자 열풍의 바탕에는 생성형 AI·초거대 AI가 인간의 생산성을 대체하고, 새로운 경제적 패러다임을 끌어낼 것이라는 기대가 자리잡고 있다. 실제로 미국·아시아 주요 지역에서는 AI 인프라 건설이 사상 최고치로 증가하며, 데이터센터의 전력 사용량과 토지·냉각 등에 대한 수요도 폭증하고 있다. OpenAI, Oracle, SoftBank 등은 수십에서 수백억 달러 규모의 파트너십을 연이어 발표하며 "AI 슈퍼팜" 구축 경쟁에 나서고 있다. 메타(Meta)는 단일 데이터센터인 ‘Hyperion’ 프로젝트에만 500억 달러 이상을 투입하겠다고 밝혔고, 블랙록 등 투자금융도 400억 달러 이상 규모의 AI 인프라 딜에 직접 참여하고 있고, 급기야 Nvidia와 Open AI를 중심으로 기존의 ‘판매자-구매자’ 관계를 넘어, ‘금융공급자-매출순환’이라는 새로운 구조가 형성되고 있다. 이러한 변화는 과거 IT 버블 시기에 나타났던 리스크, 즉 매출 과대계상과 실질 수익의 불확실성을 다시 떠올리게 하며 동시에 AI 하드웨어 공급사와 서비스사 간의 산업 경계를 약화시키고 있다. 앞으로는 AI 인프라 투자 지속 가능성과 수익 구조를 점검하는 것이 더욱 중요해질 것이다. AI 산업의 "Circular" financing 구조, 출처: Bloomberg AI 산업이 실제로 돈을 번다면 문제될 것이 없다. '벤더파이낸싱(vendor financing, 선급·투자·보증금 등 형태)'의 대표적인 사례로는, 애플이 LG디스플레이에 선지급하여 OLED 공장 투자와 운영자금 부족을 해소하고 회사가 생존할 수 있게 만든 예가 있다. 관건은 이처럼 막대한 자본이 투입되는 AI 인프라 투자가 실제로 얼마나 많은 현금을 창출할 수 있느냐는 점이다. 생성형 AI를 위해 얼마가 투자되는가? 생성형 AI를 위한 데이터센터 투자에 대한 회의론은 늘 있어왔다. 대표적으로 Sequoia Capital에선 엔비디아의 데이터센터 매출 X 2 X 2 라는 간단한 멀티플로 생성형 AI 시장의 요구 매출액을 추정했다. "Nvidia 매출 × 2 (TCO) × 2 (50% gross margin)"라는 단순 공식을 사용했는데, 이는 클라우드를 사용하는 최종 사용자(AI 앱 기업)가 50% gross margin으로 수익을 내야 한다는 가정이다. 출처: Sequoia Capital 이와 비슷하게 생성형 AI를 위한 데이터센터의 초기 투자비용과 운영비용을 산출하고, 이를 기반으로 러프하게 최소 요구 매출액(Minimum Required Revenue, BEP)을 추정해보았다. 본 글의 분석 모델은 간편함을 위해 시간가치의 할인이나 요구수익률은 0으로 설정하여, 오직 적자가 발생하지 않는 손익분기점(Break-Even Point) 매출액만을 빠르게 계산하는 것을 목표로 했다. 즉, AI 데이터센터 산업이 투자한 비용을 회수하기 위해 최소로 달성해야 하는 매출 수준을 보수적으로 추정하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 BE 매출액을 최소로 요구하는 보수적 가정을 적용했다: 1) AI 데이터센터 투자금액 추정 주요 AI 반도체 기업인 Nvidia, AMD, Broadcom의 CY 기준 데이터센터 매출액과 애널리스트 추정치를 기반으로 전체 AI 데이터센터 투자금액을 산출했다. 애널리스트 전망이 제한적인 2028년 이후에는 매출액이 더 이상 증가하지 않는다는 매우 보수적인 가정을 적용했다. 2) GPU/AI 가속기 비중 조사기관에 따라 GPU와 AI 가속기가 전체 AI 데이터센터 투자금액에서 차지하는 비중은 33%~50%로 추정되지만, 본 분석에서는 보수적으로 50%를 적용했다. 3) 데이터센터 운영비(OpEx) 연간 데이터센터 운영비는 일반적으로 전체 설립비의 25%~40% 수준이나, 추후 운영 효율화에 성공한다는 낙관적 가정을 위해 15%로 설정했다. 또한 데이터센터의 평균 건설기간인 2~3년을 감안하여 운영비는 3년차부터 발생하는 것으로 적용했다. 4) GPU 감가상각 GPU 감가상각은 구매 직후(1년 후)부터 5년에 걸쳐 선형으로 인식했다. 일반적으로 GPU의 실제 감가상각 기간은 용도에 따라 추론/학습용 2~3년, 배치 처리용 3~5년, 레거시용 7~9년이지만, 본 분석에서는 보수적으로 중간값인 5년을 적용했다. 5) 데이터센터 인프라 감가상각 데이터센터 인프라(건물, 전력설비, 냉각시스템 등)는 2~3년의 ...