주도주 쏠림은 계속될까, 끝나면 무엇이 올까

어제 삼성전자와 SK하이닉스를 줄였다. 그리고 당연히 오늘 둘 다 올랐다. 피반꿀 제일 열받는 종류의 틀림이다. 며칠 뒤에 오른 것도 아니고, 몇 주 뒤에 이유가 바뀐 것도 아니다. 팔자마자 바로 오른다. 애매하게 오른 게 아니라, 시장이 "봐라" 하듯이 오른다. 마이크론은 미국장에서 19% 급등했다. 시총 1조 달러 돌파. UBS는 목표주가를 535달러에서 1,625달러로 세 배 올렸다. SOX도 급등. 필라델피아 반도체지수가 사상 최고치를 찍었다. 한국 시장은 바로 반영했다. 마이크론이 저렇게 받는데, 삼성전자랑 하이닉스는? 그리고 오늘 삼성전자와 SK하이닉스는 다시 대장주가 됐다. 질문. 나는 왜 하필 급등 전날 팔았을까? 숫자가 나빠서 판 게 아니다 먼저 오해하면 안 된다. 삼성전자와 SK하이닉스가 나쁜 회사라서 판 게 아니다. 메모리 업황이 꺾였다고 본 것도 아니다. HBM이 끝났다고 본 것도 당연히 아니다. 반대다. 메모리는 여전히 좋다. HBM은 여전히 핵심이다. AI 데이터센터 투자는 계속되고 있다. DRAM, HBM, eSSD 공급이 타이트하다는 이야기가 나온다. 고객들은 단기 가격보다 장기 공급 안정성을 더 중시하기 시작했다. 문제는 "좋다"가 아니었다. 문제는 "이미 얼마나 반영됐느냐"였다. 업황이 좋다는 사실 자체는 이미 시장이 다 알고 있었다. 특히 SK하이닉스는 HBM 선도주로서 거의 모든 투자자가 보고 있던 종목이었다. 내가 묻고 싶었던 건 이거였다. 좋은 건 알겠는데, 여기서 추가로 더 좋아지는 속도가 주가를 계속 밀어올릴 만큼 강한가? 근거 1: 리비전의 속도가 둔화되는 것처럼 보였다 반도체 주가를 보면 재미있는 게 있다. "실적이 좋다"와 "실적이 더 좋아지고 있다"는 완전히 다른 이야기라는 거다. SK하이닉스는 이미 많이 올랐다. HBM 선도 프리미엄까지 받았다. 시장은 하이닉스를 단순 메모리 회사가 아니라 AI 인프라 핵심 부품사처럼 보기 시작했다. 멀티플도 올랐다. 주가도 올랐다. 기대도 올랐다. 근데 내가 보던 데이터에서는 최근 이익 추정치 상향 속도가 예전만큼 강하지 않았다. 실적이 나빠졌다는 게 아니다. 여전히 좋다. 근데 "더 좋아지는 속도"가 둔화되는 것처럼 보였다. 이건 미묘하지만 중요하다. 주가가 아직 안 오른 종목은 숫자가 조금만 좋아져도 움직인다. 근데 이미 많이 오른 종목은 다르다. 숫자가 좋아도, 시장 기대치보다 덜 좋으면 쉰다. 리비전의 속도가 중요해진다. 좋은 회사. 좋은 업황. 좋은 흐름. 근데 추가 리비전의 속도는 둔화. 이 조합이면 적어도 일부 무게를 줄이는 건 합리적이라고 봤다. 근거 2: 돈이 아래로 내려오는 것 같았다 어제까지의 국내 장을 보면 대형 메모리만의 장으로 보이지 않았다. 오히려 돈이 아래로 내려오는 것 같았다. 기판, 패키징, MLCC, 장비, 후공정, 검사, 소재. 이런 쪽으로 시장 관심이 확산되는 느낌이었다. AI 서버를 만들려면 HBM만 필요한 게 아니다. 기판도 필요하고, 전원도 필요하고, 패키징도 필요하고, 검사도 필요하고, 수많은 부품과 장비가 필요하다. 시장은 가끔 대장주를 먼저 사고, 그 다음 밸류체인 아래쪽을 사러 내려간다. 나는 그 국면일 수 있다고 봤다. 메모리 대장주는 이미 많이 올랐다. 이제 시장은 그 아래 공급망을 보기 시작할 수 있다. 이상한 생각은 아니었다. 실제로 그런 움직임도 있었다. 문제는 타이밍이었다. 오늘 시장은 아래로 내려오지 않았다. 다시 위로 빨려 올라갔다. 대장주가 모든 수급을 빨아들이는 장. 삼성전자와 하이닉스가 움직이면 나머지는 상대적으로 초라해지는 장. 순환매를 예상했는데, 시장은 대장주 재집중을 선택했다. 여기서 내가 틀렸다. 근거 3: 대형주 수급 부담도 의식했다 최근 국내 증시가 강하게 오르면서 대형주 ...

$NVDA 어닝콜. 숫자는 다 좋았다. 매출 816억 달러, 데이터센터 752억 달러, 가이던스 910억 달러. EPS도 마진도 상회. 근데 내가 진짜 주목한 건 숫자가 아니었다. 그래서 중국은요? 중국 데이터센터 컴퓨트 매출은 가이던스에 포함하지 않았다. 이상하다. 불과 며칠 전 Reuters가 보도했다. 미국이 Alibaba, Tencent, ByteDance, JD.com에 H200 수출을 승인했다고. 젠슨황이 직접 "breakthrough"라고 부른 성과다. 그런데 중국 매출을 0으로 잡았다. 이거 하려고 미중 회담 참여했던거 아니었어? 승인도 났고, 수요도 있을 텐데. 왜? 질문: 엔비디아는 왜 스스로 중국 매출을 0으로 놓았는가? CFO 설명은 간단하다. 수출 라이선스는 승인됐지만, 실제 매출은 아직 0원. 중국 내 수입 허가도 불확실하다. 그러니 가이던스에 넣지 않았다. 회계적으로 완벽한 방어다. 낮게 잡아서 시장 놀라게 하느니, 0으로 두고 나중에 upside로 터뜨리는 게 낫다. 중국 매출은 이제 base가 아니라 option이다. 여기까진 이해한다. 다만 이게 전부라고 생각하진 않는다. 조금 거칠게 말하면 하얀 거짓말에 가깝다고 본다. 중국이 과연 적극적으로 Nvidia 칩을 다시 사려고 할까? 내 생각엔 아니다. 근거 1: AI 칩은 이제 전략 자산이다 예전엔 반도체를 수출 먹거리 정도로 봤다. AI 이후엔 완전히 다른 게 됐다. AI 칩은 데이터센터를 만들고, LLM을 굴리고, 군사·보안·산업 자동화의 기반이 된다. 이건 공장 설비이자 전력 인프라이자 국가 정보 인프라다. 더 이상 단순한 부품이 아니다. Chris Miller 『Chip War』에서 잘 나오는데, 반도체는 이제 과거 철강·석유와 같은 위치다. 1·2차 세계대전 때 철강·석유 통제권이 전쟁 수행 능력을 갈랐다면, 지금은 반도체·전력·AI가 그 자리다. 2차 세계대전은 철강과 알루미늄으로 결정났고, 이어진 냉전은 핵무기로 정의됐다. 미중 경쟁은 컴퓨팅 파워로 결정될것이다. - Chip War 중국이 추구하는 건 "좋은 AI"가 아니라 "independent and controllable AI"다. 통제 가능한 AI. 중국 입장에서 미국은 잠재적 적국이다. 그 나라가 통제하는 칩과 소프트웨어 생태계 위에 국가 AI 인프라를 올리는 건 장기적으로 말이 안 된다. 근거 2: AI는 이미 전쟁터에 들어갔다 이제 추상적인 얘기가 아니다. Guardian/WSJ 보도: 미국 군이 베네수엘라 마두로 체포 작전에서 Anthropic Claude를 사용했다. Palantir 파트너십을 통해. 이란 전쟁: Claude + Palantir 기반 시스템이 표적 식별, 정보 분석, kill chain 압축에 투입됐다. Guardian은 "quicker than the speed of thought"라고 표현했다. France24도 Palantir Maven Smart System과 Anthropic 기술이 이란 작전에 쓰였다고 보도했다. ...

(코딱지만한 3.5 Flash 사용량에 한숨쉬다 작성하는 글) 오늘(2026.05.20) Google I/O에서 Gemini 3.5 Flash가 발표되었다. 기대했던 것: DeepSeek V4 Pro처럼 모델 아키텍처 혁신, 새로운 학습 방법론, 기술 논문 공개. 현실: 없다. 벤치마크 점수만 살짝 올린 update. 더 열받는 충격적인 건 quota 대폭 축소. Reddit 커뮤니티 반응 요약 (r/Bard, r/GoogleGeminiAI) Pro 플랜의 한도가 기존 33x → 4x로 축소. 5시간마다 리셋 + 주간 한도 추가. Flash 3.5 프롬프트 5개만에 한도 도달 AI Pro 월 $20인데, 제한이 너무 심해서 사실상 못 쓸 수준 유료 구독이 오히려 이전보다 훨씬 나빠졌다 ← 공감대 형성 핵심 질문: $GOOGL 은 돈과 컴퓨팅 파워를 어디에 쓰고 있는가? Alphabet은 2025년 한 해 $75B(약 105조 원)의 자본지출(CapEx)을 계획했다고 발표 (Sundar Pichai, 2025 Q4 실적 발표). 이는 2024년 $52.5B 대비 43% 증가이고, 월스트리트 예상치 $58B를 크게 상회하는 수치. 구글이 quota를 줄인 이유가 자금/컴퓨팅/인재 부족이라고 보기 어렵다. 구글은 압도적 자원 우위를 가진 상태에서 quota를 줄이고 있다. 이건 못해서가 아니라 안 하는 것이다. 근거 1: 구글은 이미 Anthropic에 $40B를 투자했다 2026년 4월: 최대 $40B 투자 발표 ($10B 즉시 + $30B 마일스톤). 핵심은 5GW의 TPU 컴퓨팅 제공. 구글의 논리: 직접 코딩 시장에서 피 튀기기보다, Anthropic이 해주는 걸 TPU 임대 수익으로...

요약: 요즘 포트폴리오를 보면서 가장 많이 드는 생각은 이것이다. 주식 비중을 이미 꽤 줄였는데도, 국내 주식에서 계속 상처가 난다. 그렇다고 여기서 더 줄이면 정말 괜찮은가. 반대로, 이렇게 많이 빠졌으니 이제 사야 하는가. 결론부터 말하면, 나는 지금 당장 어느 쪽도 아니라고 생각한다. 지금은 더 사는 시간도 아니고, 더 도망가는 시간도 아니다. 일단 6월 중순까지는 숨을 죽이고 봐야 하는 구간에 가깝다고 본다. 현재 내 전체 자산을 하나의 포트폴리오로 보면 대략 주식 30%, 현금성 자산 70% 정도다. 본 계좌만 보면 주식 비중이 조금 더 높아 보이지만, 별도로 관리하는 IRP 현금까지 합치면 실제 경제적 주식 비중은 30% 초반까지 내려온다. 이 정도면 이미 상당히 방어적인 포지션이다. 사실 나에게 주식 30%는 거의 마지노선에 가깝다. 평소라면 이 아래로 주식 비중을 낮추는 것은 금융위기나 코로나급 상황을 가정하는 포지션이라고 생각한다. 그런데 문제는 숫자만 보면 방어적인데, 체감은 그렇지 않다는 점이다. 국내 주식이 계속 아프다. 외국인이 팔고, 환율이 튀고, 사이드카가 나오고, 국내 주도주가 흔들리면 포트폴리오 안에 있는 국내 주식들은 계속 상처를 입는다. 주식 비중을 30%까지 줄였는데도 매일 피가 나는 느낌이 든다. 그러면 자연스럽게 이런 생각이 든다. “그냥 더 줄여야 하나?” 하지만 여기서 한 번 멈춰야 한다고 본다. 이 감정이 틀렸다는 뜻은 아니다. 손실이 계속 나면 줄이고 싶은 마음이 드는 것은 당연하다. 문제는 그 다음 행동이다. 국내 개별주가 아프다고 해서 국내 인덱스로 갈아타면 정말 리스크가 줄어들까? 나는 지금 장에서는 그렇지 않을 가능성이 높다고 본다. 현재 KOSPI를 끌고 온 섹터는 대체로 반도체, AI, 로봇, 자동차, 석유화학 같은 쪽이다. 내 국내 포트폴리오도 이 흐름과 크게 동떨어져 있지 않다. 그런데 여기서 국내 개별주를 팔고 KOSPI나 국내 전체 인덱스를 산다고 해서 정말 다른 리스크를 사는 것일까? 외국인 매도가 인덱스와 대형주, 선물, ETF를 통해 들어오는 국면에서는 인덱스도 안전지대가 아니다. 오히려 같은 전쟁터의 다른 자리로 이동하는 것에 가까울 수 있다. 그래서 지금은 “국내 개별주가 아프니 국내 인덱스로 피신하자”는 결론이 잘 나오지 않는다. 그렇다고 국내 주식 전체를 팔고 현금으로 더 도망가는 것도 애매하다. 이미 현금이 70%다. 여기서 주식을 더 줄이면 포트폴리오는 거의 극단적 방어 모드가 된다. 그 상태에서 시장이 갑자기 반등하면, 손실은 줄였지만 회복력도...

요약: MTS는 주식 투자를 매우 쉽게 만들어줬다. 앱을 켜고, 계좌를 보고, 버튼 몇 번 누르면 바로 매수와 매도가 된다. 문제는 이 편리함이 투자자에게 항상 좋은 것은 아니라는 점이다. 주식 투자에서 가장 위험한 순간은 정보가 부족한 순간보다, 감정이 행동으로 바로 이어지는 순간이라고 생각한다. 급등을 보고 따라 사고 싶을 때, 하락을 보고 도망치고 싶을 때, 손익 화면을 보고 괜히 무언가 해야 할 것 같을 때가 그렇다. 그래서 나는 앞으로 주식과 자산 관리를 MTS 중심이 아니라, API와 AI Agent 중심으로 가져가려고 한다. 단순히 주문을 자동화하기 위해서가 아니다. 주식 투자를 클릭 게임이 아니라 운용 시스템으로 만들기 위해서다. (대충 그 브금) MTS는 훌륭한 도구다. 시세를 보고, 계좌를 확인하고, 주문을 넣는 데 이보다 편한 도구는 없다. 하지만 MTS는 기본적으로 “행동”을 빠르게 만드는 도구다. 앱을 켜면 바로 손익이 보이고, 차트가 보이고, 매수/매도 버튼이 보인다. 투자자가 이미 충분히 훈련되어 있고, 원칙이 단단하며, 감정에 흔들리지 않는 사람이라면 문제가 없을 수 있다. 하지만 대부분의 개인 투자자에게는 그렇지 않다. 현실은 대개 이런 식이다. 계좌 확인 손익 확인 불안 또는 흥분 뉴스 몇 개 검색 매수/매도 클릭 나중에 이유를 끼워 맞춤 이 흐름에서 가장 큰 문제는 판단과 실행 사이에 마찰이 거의 없다는 것이다. 주식 투자에서는 빠른 실행보다 좋은 판단이 더 중요할 때가 많다. 특히 장기적으로는 “무엇을 샀느냐” 못지않게 “왜 샀고, 어떤 상황에서 팔 것이며, 그 원칙을 실제로 지켰느냐”가 중요하다. 그런데 MTS는 이 부분을 도와주지 않는다. MTS는 현재 계좌를 보여주지만, 과거의 나를 기억해주지는 않는다. 내가 왜 이 종목을 샀는지, 어떤 리스크를 감수하기로 했는지, 지난번 비슷한 상황에서 어떤 실수를 했는지는 알려주지 않는다. API와 AI Agent를 쓰면 투자는 조금 다른 형태가 된다. 주문이 하나의 클릭이 아니라, 여러 단계의 프로세스로 바뀐다. 시장 상황 확인 보유 자산 확인 기존 투자 아이디어 확인 리스크 정리 비중과 현금 확인 주문 수량 계산 dry-run 최종 승인 실행 매매일지 기록 사후 복기 이 구조에서 AI Agent는 “미래를 맞히는 도구”가 아니다. 오히려 더 중요한 역할은 이런 쪽에 가깝다. 기억 장치 질문자 계산 보조자 원칙 감시자 주문 전 검증자 저널 기록자 AI가 종목을 찍어줘서 돈을 버는 것이 핵심이 아니다. 내가 이미 세운 원칙을 잊지 않게 해주고, 반복 작업을 줄여주고, 감정적으로 급해진 순간에 한 번 더 질문해주는 것이 핵심이다. 예를 들면 이런 질문이다. 이 매수는 원래 계획에 있던 것인가? 지금 사고 싶은 이유가 분석인가, FOMO인가? 이 매도는 thesis 훼손 때문인가, 단순한 가격 하락 때문인가? 이 주문을 넣으면 포트폴리오 비중은 어떻게 바뀌는가? 오늘의 결정을 한 달 뒤에도 설명할 수 있는가? 이 질문을 거치면 주문은 조금 늦어진다. 하지만 충동도 같이 늦어진다. 투자에서 이런 마찰은 나쁜 것이 아니다. 오히려 좋은 마찰이다. Pi 같은 Agent를 쓰면서 특히 좋다고 느끼는 부분은 역할별 skill을 만들 수 ...