손실의 공포를 이겨내는 사람만이 시장에 오래 남는다

AI 혁명은 누구의 혁명인가 — 매그니피센트 7과 나머지 세계의 갈림길 이미지 한 장이 모든 것을 말해준다. 2015년 이후 10년의 이익률 추이를 담은 저 차트를 보면, 세 개의 선 중 하나만 다른 궤적을 그린다. 매그니피센트 7의 이익률은 지속적으로 우상향하며 25%에 육박하지만, S&P 493의 나머지 기업들은 10% 언저리에서 거의 움직이지 않는다. 블룸버그 500 전체 지수는 그 중간 어딘가에서 매그니피센트 7이라는 중력에 끌려 조금씩 올라가고 있을 뿐이다. 이것이 오늘날 미국 경제가 실제로 작동하는 방식이다. 노동시장의 역설 — 아직 AI는 일자리를 빼앗지 않고 있다 AI가 대규모 실업을 유발할 것이라는 공포는 수년째 반복되고 있다. 그러나 숫자는 다른 이야기를 한다. 실업자 1인당 구인 건수는 다시 1.0을 넘어섰고, 최근 발표된 미국의 비농업부문 신규 고용은 17만 2천 명을 기록했다. 적어도 거시지표 수준에서는 AI로 인한 일자리 붕괴의 흔적이 보이지 않는다. OECD가 7개국 중소기업을 대상으로 수행한 조사에서도 생성형 AI를 도입한 기업의 83%는 채용 규모에 아무런 변화가 없었다고 답했으며, 오히려 많은 기업들이 AI 도입의 동기로 노동력 부족을 꼽았다. AI는 지금 당장 노동자를 대체하는 것이 아니라, 부족한 노동력을 보완하는 도구로 활용되고 있는 것이다. 그렇다면 AI가 경제 전체의 생산성을 드라마틱하게 끌어올리고 있다는 증거는 나타나고 있을까. 이 질문에 대한 답은 훨씬 복잡하다. 두 개의 경제 — 생산성의 K자 분기 매그니피센트 7의 직원 1인당 매출은 꾸준히 상승하고 있는 반면, 소형주 기업들의 직원 1인당 매출은 오히려 감소하고 있다. 이익률 역시 마찬가지다. 매그니피센트 7의 이익률은 확대 일로인 반면, S&P 493의 이익률은 사실상 정체 상태다. 매그니피센트 7의 순이익률은 2024년 4분기에 25.8%로 사상 최고치를 경신했으며, 이는 S&P 500 전체 평균인 13.4%의 거의 두 배에 해당한다. 이 수치는 단순한 성장의 차이가 아니다. 구조적 단절의 증거다. 여기에는 두 가지 힘이 동시에 작용하고 있다. 첫 번째는 AI가 만들어내는 규모의 경제다. 막대한 데이터와 컴퓨팅 인프라, ...

우리를 흔드는 것은 시장이 아니라 마음속의 'Big If'일지 모른다​ ​ ​ 최근 시장은 하루에도 몇 번씩 투자자의 마음을 흔든다. ​ 어제는 강세장이 끝난 것 같고, 오늘은 다시 기회를 놓친 것 같다. ​ 아침에는 공포가 밀려오고, 밤에는 FOMO가 찾아온다. ​ 하지만 돌이켜보면 투자자의 가장 큰 적은 시장이 아니라 '만약에'라는 생각이었다. ​ "지금 팔았는데 내일 급등하면 어떡하지?" ​ "지금 샀는데 더 떨어지면 어떡하지?" ​ "조금만 더 기다렸는데 놓치면 어떡하지?" ​ 투자를 오래 하면서 느낀 것은 하나다. ​ 우리가 걱정하는 대부분의 '만약에'는 실제로 일어나지 않는다. ​ ...

AI는 디스인플레이션인가, 인플레이션인가 최근 미국의 물가 흐름을 바라보면서 시장이 다시 고민하기 시작한 질문이 있다. AI는 정말 물가를 낮추는 기술일까? 그동안 시장은 AI를 대표적인 디스인플레이션 기술로 인식해 왔다. 생산성을 획기적으로 향상시켜 기업의 비용을 낮추고, 궁극적으로는 경제 전반의 물가 상승 압력을 완화할 것이라는 기대 때문이다. 실제로 연준의 차기 의장으로 취임한 케빈 워시 역시 AI가 가져올 생산성 혁신을 중요한 정책 변수로 언급해 왔다. 그는 연준이 AI 혁신이 만들어낼 생산성 향상 효과를 충분히 반영하지 못하고 있으며, 미래의 생산성 향상을 가로막는 과도한 긴축은 오히려 경제에 부담이 될 수 있다고 주장해 왔다. 하지만 현재 시장이 목격하고 있는 현실은 조금 다르다. AI는 장기적으로 디스인플레이션을 가져올 수 있지만, 적어도 지금 이 순간에는 오히려 인플레이션 압력을 높이고 있기 때문이다. 기술혁명은 생산성보다 먼저 투자로 나타난다 역사를 돌아보면 새로운 기술혁명은 항상 비슷한 경로를 걸어왔다. 19세기 철도 혁명도 그랬고, 20세기 전력망 구축도 그랬으며, 21세기 인터넷 혁명도 마찬가지였다. 사람들은 기술혁명이 생산성을 높일 것이라고 기대했지만, 실제 경제에 가장 먼저 나타난 것은 생산성이 아니라 투자(Capex)였다. 철도를 깔기 위해서는 선로와 역사를 먼저 건설해야 했다. 전력 혁명을 위해서는 발전소와 송전망을 먼저 구축해야 했다. 인터넷 혁명을 위해서는 광케이블과 서버, 네트워크 인프라가 먼저 필요했다. AI 역시 예외가 아니다. 많은 사람들이 AI 혁명을 ChatGPT나 AI 모델 경쟁으로 이해하지만, 실제 AI 혁명의 출발점은 모델이 아니라 인프라다. AI 서비스가 성장하기 위해서는 먼저 데이터센터 GPU HBM 네트워크 장비 전력망 냉각설비 발전설비 가 구축되어야 한다. 즉 AI 혁명은 생산성 혁명이기 이전에 거대한 인프라 투자 사이클인 것이다. 지금 시장이 놓치고 있는 것 현재 시장은 AI 관련 종목들의 변동성에 집중하고 있다. 어떤 사람은 금리 상승을 걱정하고, 어떤 사람은 엔비디아 성장 둔화를 우려하며, 또 다른 사람은 스페이스X와 오픈AI, 앤트로픽의 IPO가 유동성을 흡수할 것이라고 말한다. 그러나 조금 더 큰 그림에서 보면 현재 시장의 본질은 AI 테마가 아니라 AI ...

우리는 가격이 아니라 사람을 사고 있는지도 모른다 ​ ​ 많은 사람들은 버블이 특별한 사건이라고 생각합니다. ​ 닷컴 버블, 부동산 버블, 비트코인 버블, AI 버블. ​ 하지만 버블은 생각보다 훨씬 평범한 곳에서 시작됩니다. ​ 심지어 모든 정보가 공개되어 있고, 정답이 눈앞에 적혀 있어도 발생합니다. ​ 2002년 노벨경제학상을 수상한 경제학자 버넌 스미스는 이를 증명하기 위해 흥미로운 실험을 진행했습니다. ​ 그는 투자자들에게 특별한 주식을 나누어 주었습니다. ​ 이 주식은 매우 단순했습니다. ​ 매일 배당금을 지급하고, 15일이 지나면 완전히 사라집니다. ​ 더 놀라운 점은 이 주식의 진짜 가치가 계산기로 정확하게 계산된다는 사실이었습니다. ​ 첫날의 가치는 3.60달러. ​ 둘째 날은 3.36달러. ​ 셋째 날은 3.12달러. ​ 시간이 흐를수록 가치가 줄어드는 것이 모든 사람에게 공개되어 있었습니다. ​ 시험 문제로 치면 정답이 이미 칠판에 적혀 있는 상황이었습니다. ​ 그렇다면 사람들은 어떻게 행동했을까요? ​ 상식적으로는 가치가 계속 감소하니 가격도 함께 ...

모든 세상을 자산의 단기 급등락으로만 이해하면, 지금 우리 앞에서 펼쳐지고 있는 거대한 변화는 결코 보이지 않는다 시장이 현재 주목하는 것은 IPO 자체다 물론 단기적으로는 시장 변동성을 유발할 수 있다. ​ 투자자들이 기존 AI 관련 종목의 일부를 매도해 IPO 청약 자금으로 활용할 가능성이 있기 때문이다. ​ 실제로 IPO 자료에서도 지적했듯이 이는 지급준비금을 감소시키는 통화적 긴축이 아니라 위험선호 유동성의 재배치에 해당한다. ​ 따라서 시장이 체감하는 유동성 압박은 발생할 수 있다. ​ 그러나 이는 2022년과 같은 구조적 유동성 위기와는 성격이 다르다. ​ 자금이 시스템 밖으로 사라지는 것이 아니라 기존 상장시장과 신규 발행시장 사이에서 이동하는 과정에 가깝기 때문이다. 더 중요한 것은 IPO 이후에 발생할 자금의 흐름이다. 만약 스페이스X, 오픈AI, 앤트로픽과 같은 기업들이 조달한 자금을 단순히 주주들의 현금화 이벤트가 아니라 데이터센터, 전력망, 반도체, 냉각설비, 송배전 인프라, 에너지 설비 구축에 재투자한다면 이는 단순한 기업공개를 넘어 새로운 투자 사이클의 출발점이 될 수 있다. 역사를 돌아보면 기술혁명의 초기 단계에서 가장 먼저 나타나는 것은 생산성 향상이 아니라 대규모 ...