투자란 미래에도 쉽게 대체되지 않을 것을 사는 행위이다

채권의 겨울, 그 끝은 어디인가 2022년의 충격은 아직 끝나지 않았다. 미국 7~10년 국채의 총수익 낙폭은 현재도 -10.4%에 머물고 있다. 단순한 조정이 아니다. 이것은 구조적 전환의 신호다. TS Lombard의 보고서 "The Problem with Bonds"는 이 불편한 진실을 정면으로 다룬다. 채권이 왜 과거의 역할을 더 이상 수행하기 어려운지, 그 구조적 원인을 세 가지 축으로 진단한다. 1. 노동시장의 역전 — 절반 세기 만의 구조 변화 2010년대 채권 강세장의 본질은 무엇이었는가. 표면적으로는 저금리였지만, 그 저금리를 가능하게 했던 것은 구조적으로 느슨한 노동시장이었다. 2008년 금융위기 이후 민간부문의 장기 디레버리징은 수요를 억제했고, 산출 갭은 깊이 마이너스로 유지됐으며, 인플레이션은 중앙은행의 목표를 하회했다. 중앙은행은 경기가 조금만 꺾여도 금리를 내릴 수 있었다. 채권은 이 '영구 완화 편향'의 최대 수혜자였다. 지금은 다르다. 선진국 주요 국가의 핵심연령(prime-age) 고용률은 2008년 대비 뚜렷한 상승 추세를 보이고 있다. 민간부문 부채 상환 비율은 역사적 저점 근방에 있다 — 이는 가계와 기업의 재무 건전성이 크게 개선됐음을 의미하며, 경기침체 리스크가 구조적으로 낮아졌음을 시사한다. 노동의 협상력이 반세기 만에 처음으로 자본을 향해 기울고 있다. 임금 상승 압력이 상시화되면, 중앙은행은 성장이 둔화되더라도 쉽게 금리를 내릴 수 없다. 이것이 핵심이다. 채권이 포트폴리오 분산 도구로 작동하는 메커니즘은 '위험자산 하락 → 중앙은행 금리 인하 → 채권 급등'이다. 그런데 그 메커니즘의 첫 번째 링크, 즉 중앙은행의 과감한 금리 인하가 이제는 작동하기 어려운 환경이 됐다. 보고서는 이를 명확하게 표현한다. "새로운 체제에서 중앙은행이 할 수 있는 최선은 금리를 '중립'으로 되돌리는 것이다." 2. 인플레이션의 변동성 — 새로운 리스크 프리미엄의 시대 2010년대와 현재의 두 번째 결정적 차이는 인플레이션의 변동성이다. 보고서가 제시하는 미국 PCE 인플레이션 변동성(10년 롤링 표준편차) 차트는 시각적으로 ...

손실의 공포를 이겨내는 사람만이 시장에 오래 남는다​ ​ 투자를 하다 보면 누구나 한 번쯤 이런 생각을 해본다. ​ "1억 원을 벌면 얼마나 기쁠까?" ​ 하지만 막상 같은 1억 원을 잃는 상황을 상상해보면 그 감정의 크기는 전혀 다르다. ​ 수익이 주는 만족감보다 손실이 주는 고통은 훨씬 크고 오래 남는다. 인간은 원래 그렇게 설계되어 있다. ​ 행동경제학은 이를 '손실회피(Loss Aversion)'라고 부른다. ​ 사람들은 같은 크기의 이익보다 손실에서 약 두 배 이상의 감정적 충격을 받는다. ​ 그래서 시장이 흔들릴 때 우리는 냉정한 투자자가 아니라 본능에 지배되는 인간으로 돌아가기 쉽다. ​ ...

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 ...