호르무즈 봉쇄 3가지 시나리오(feat.푸르팅 이선철)

원래는 Valley AI 관련 설문 & 라이브 사전 질문지: https://forms.gle/YjEBvjrVVZuwzpJQ7 에 편지를 쓰려고 했는데 닭고기요리님의 표현도 즐겁지만 매우 깊이 있는 글을 읽고 저도 숟가락 얹혀 보고자 합니다. 1. 공간구문 우리는 흔히 디지털 플랫폼을 ‘공간’이라 부르지만, 정작 그 공간을 설계할 때는 물리적 공간이 갖춰야 할 위계와 질서를 망각하곤 한다. 런던대학교(UCL)의 빌 힐리어(Bill Hillier)가 제창한 ‘스페이스 신택스(Space Syntax, 공간구문론)’ 이론을 이 디지털 공간에 대입해 보면, 현재 밸리의 문제는 운영의 미숙함이 아니라 ‘공간 구조적 필연’임이 명확하게 증명할 수 있다. 2. 공간은 어떻게 사람을 움직이는가 진단에 앞서, 우리는 공간이 인간의 행동을 제어하는 방식을 이해해야 한다. 스페이스 신택스는 공간의 연결 구조를 수학적으로 분석하여 사람들의 이동 패턴과 상호작용을 예측하는 이론이다. 실제로 이 이론을 적용해서 작은 건물도 지어 봤다. 아주 쉽고 직설적으로 설명하자면 문을 열 때마다 다음 공간이 얼마나 효율적으로 연결되는지에 대한 이론이다. 설명 1. 그림 a : 깊은 공간 (Deep) 구조: 방이 한 줄로 쭉 이어짐. (비엔나소시지 같음) 특징: 맨 안쪽(8번)에 가려면 앞의 방을 다 거쳐야 함. 의미: 통제가 강하고 프라이버시가 높음. 남이 쉽게 못 들어옴. 단점은 이동이 불편함. (예: 비밀 금고, 박물관) 2. 그림 b : 얕은 공간 (Shallow) 구조: 거실을 중심으로 방들이 부채꼴로 붙어 있음. 특징: 입구에서 한두 걸음이면 모든 방에 갈 수 있음. 의미: 효율적이지만 깊이가 없음. 문 열면 다 보임. (지금의 밸리 피드가 딱 이 모양임) 3. 그림 c : 순환 공간 (Ring) 구조: 방들이 서로 연결되어 빙글빙글 돌 수 있음. 특징: A방에서 B방으로 가는 길이 여러 개임. 의미: 선택권이 있고 융통성이 있음. 막힌 길이 아니라 흐르는 길임. 단점은 길을 잃을 수도 있고, 동선이 복잡할 수 있음 (예: 골목길, 쇼핑몰) 이 이론에서 가장 중요한 두 가지 개념은 ‘통합도’와 ‘깊이’다. 첫째, 통합도(Integration)는 특정 공간이 전체 공간 네트워크에서 얼마나 중심에 위치하며 접근하기 쉬운지를 나타낸다. 통합도가 높은 공간은 도시의 대로변이나 광장처럼, 의도하지 않아도 많은 사람이 지나치고 자연스러운 만남이 일어난다. 이곳은 개방적이고 활기차지만, 동시에 시끄럽고 노출되어 있다. 둘째, 깊이(Depth)는 외부에서 특정 공간에 도달하기 위해 거쳐야 하는 단계(Step)의 수다. 깊이가 얕은 공간은 길거리에서 바로 들어갈 수 있는 편의점과 같고, 깊이가 깊은 공간은 대문을 열고, 현관을 지나, 복도를 거쳐야 나오는 침실이나 서재와 같다. 깊이는 접근성을 떨어뜨리는 ‘비용’이지만, 역설적으로 그 비용 덕분에 프라이버시와 심리적 안정감을 제공한다. 건축가들은 이 두 가지 속성을 조절하여 공간의 성격을 규정한다. 백화점이나 쇼핑몰은 통합도를 극대화하여 소비를 유도하고, 도서관이나 ...

뉴런클럽의 일원이 된 것을 기념하며, 첫 글은 미국 경제의 기이한 풍경에 대한 개인적인 소회와 푸념을 적어보았습니다. 1. 서론 미국 경제를 바라보는 시선은 두 가지로 정리해 보면 주식 시장과 GDP 지표만 보는 사람들은 "역대급 호황"이라고 환호하지만, 실제 현장에서 월급을 받고 생활하는 사람들은 "체감 경기는 금융위기급"이라고 한다. 주가지수는 AI와 빅테크의 자본 지출(Capex) 덕분에 유지되고 있지만, 그 이면에는 10년 만에 최악의 해고 한파가 몰아치고 있다는 사실인 것이다. 뭔가 앞뒤가 이번에도 또 안맞는다. 왜 GDP는 4~5%씩 성장하는데 내 일자리는 사라지는지, 왜 기업들은 수천억 달러를 쏟아부으면서도 신규 채용은 0에 수렴하는지, 그 구조적인 모순을 보고자 한다. 2. 자본 중심 성장의 거대한 착시 2.1. GDP 성장률 5%의 함정 현재 트럼프 행정부는 3분기 GDP 성장률이 4%를 넘겼고, 4분기에는 5%에 육박할 것이라며 "경제는 강력하다"고 주장한다. 표면적으로만 보면 이는 엄청난 수치이다. 하지만 최근 분석에 따르면, AI 데이터센터 건설과 관련된 자본 지출(Capex)을 제외하면 실질 GDP 성장률은 0%에 수렴한다. 즉, 지금의 성장은 물건을 많이 팔거나 소비가 늘어서 생긴 '건강한 성장'이 아니라, 빅테크 기업들이 그래픽카드를 사고 서버실을 짓는 돈만으로 부풀려진 '거품 성장'이라는 뜻이다. 더 심각한 건, 이 성장의 나머지 축을 담당하는 것이 고령화 관련 헬스케어 지출과 정부 재정 지출뿐이라는 점이다. 민간 소비나 제조 생산이 늘어나는 게 아니라, 아픈 노인이 늘어서 병원비가 많이 나가고, 정부가 빚을 내서 돈을 뿌리니까 숫자가 올라가는 것일 뿐인 것이다. 이걸 두고 경제가 좋다고 말하는 건, 암 환자가 병원비 많이 쓴다고 "GDP 기여도가 높으니 건강하다"고 말하는 것과 다를 바 없다. 2.2. AI 투자의 역설: "사람을 지운다" Meta, Alphabet, Amazon 같은 빅테크들은 2026년에만 약 6,500억 달러(약 900조 원)를 쏟아붓겠다고 발표했다. 과거에는 이런 발표가 나오면 "우와, 투자가 늘어나니 일자리도 늘겠네?"라고 낙수 효과를 기대했다. 하지만 지금은 상황이 정반대로 시장은 이들의 투자 발표를 듣고 오히려 위기감을 느끼기 시작했다. 왜냐? AI 투자의 목적 자체가 '고용 없는 성장'을 넘어 '고용 줄이는 성장'을 지향하기 때문이다. 생산성(Productivity)의 정의를 다시 생각해 보자. 생산성은 '산출물(Output) / 투입물(Input)'이다. 생산성을 높이려면 산출물을 늘리거나 투입물을 줄여야 하는데 지금 기업들이 선택한 방식은 후자에 가깝다. 즉 AI라는 도구를 도입해서 가장 비싼 투입물인 '인간 노동력'을 극단적으로 줄이겠다는 것이다. 최근 Anthropic이 내놓은 AI 모델이 좋은 사례이다. 법률 분석, 금융 데이터 처리 같은 복잡한 사무직 업무를 순식간에 처리해버리는데 이건 단순히 공장 자동화 수준이 아니라 대졸 신입 사원들이 하던 '초급(Entry-level) 사무직' 업무 자체가 증발하고 있다는 사례로 볼 수 있다. 기업 입장에서는 굳이 주니어 직원을 뽑아서 가르칠 이유가 사라진 것이다. AI가 더 빠르고, 더 싸고, 불평도 안 하니까 말이다. 2.3. 소프트웨어 주식 투매와 그림자 금융의 위기 이러한 변화는 주식 시장에서도 감지된다. 최근 세일즈포스(Salesforce)나 먼데이닷컴(Monday.com) 같은 SaaS(서비스형 소프트웨어) 기업들의 주가가 급락하는 현상이 발생했다. AI가 코딩과 애플리케이션 개발을 수행함에 따라 고가의 SaaS 구독 필요성에 대한 의구심이 시장을 잠식했기 때문이다. 문제는 이 여파가 사모 신용 시장(Private Credit Market), 일명 '그림자 금융'으로 확산되고 있다는 점이다. 은행 규제 강화로 인해 많은 소프트웨어 기업들이 사모 펀드를 통해 자금을 조달해 왔으나, AI로 인해 소프트웨어 기업들의 가치가 하락하자 이들에게 자금을 대출해 준 금융 세력들마저 위태로워지고 있다. 자금 경색에 직면한 기업들은 구조조정을 최우선 과제로 삼게 되며, 이는 IT 업계의 지속적인 해고로 이어지고 있다. 3. "노동은 끝났다" 월스트리트 채권왕의 경고 3.1. 릭 리더가 진단한 경제의 실체 블랙록(BlackRock)에서 2.5조 달러 규모의 채권을 운용하는 얼마전 연준의장 지명에서 낙마한 릭 리더(Rick Rieder)의 분석에 주목할 필요가 있다. 거시 경제의 흐름을 읽는 채권 전문가인 그는 최근 매우 비관적인 진단을 내놓았다. 현재 미국 경제는 노동 중심(Labor Oriented)이 아니라 자산 중심(Asset Oriented)이다. 이말은 경제의 동력이 근로 소득이 아닌 자산 가격 상승으로 이동했음을 의미한다. 주식과 부동산 가격 상승으로 자산가들의 ...

일단 두 가지 모순된 실험의 상세한 스토리들을 이해하기 위해서 이참에 글매실 한 번 더 보기를 추천합니다.ㅎㅎ(90년대) 그래도 본론에 들어가기 전에 살짝 정리하고 글을 이어가 보겠습니다. 금융의 역사를 되짚어보면, 서로 다른 정책 수단을 섞어 쓰는 '이종 배합(Hybrid Mix)' 실험은 이번이 처음이 아님. 중앙은행과 행정부는 끊임없이 성장(부양)과 안정(긴축)이라는 두 마리 토끼를 잡기 위해 아슬아슬한 줄타기를 해왔음. 이 실험들의 결말을 미리 복기해보는 것은, 앞으로 다가올 '워시-트럼프 체제'의 미래를 점치는 데 중요한 단서가 됨. 성공의 추억: 클린턴-그린스펀의 황금기 (1993~2000) 가장 대표적인 성공 사례는 1990년대 빌 클린턴 행정부와 앨런 그린스펀 연준 의장의 조합임. 이들은 '재정 긴축(Tight Fiscal) + 통화 완화(Loose Money)'라는 교과서적인 정책 조합을 구사했음. 실행: 클린턴 정부는 증세와 지출 삭감으로 재정을 꽉 조였고, 그린스펀은 금리를 유연하게 운용하며 시장에 유동성을 공급함. 결과: 그야말로 '대성공'이었음. 4%대에 달하던 재정 적자는 2.4% 흑자로 돌아섰고, GDP 성장률은 4%를 넘나들었으며 실업률은 4%대로 떨어짐. 소위 '골디락스(Goldilocks)' 경제의 탄생임. 그림자: 그러나 빛이 강하면 그림자도 짙은 법. 장기간 이어진 유동성 완화는 결국 닷컴 버블(Dot-com Bubble)이라는 거품을 키웠고, 2000년 버블 붕괴와 함께 화려한 파티는 막을 내림. "단기 부양은 성공했으나, 장기 금융 불안정을 초래했다"는 비판이 뒤따르는 지점임. 반면, 정책의 방향이 어긋났을 때의 대가는 혹독했음. 2010년대 (QE + 재정 긴축): 금융위기 이후 연준은 돈을 풀었으나(QE), 의회는 재정 건전성을 이유로 지갑을 닫음. 부채 비용은 줄었으나 실물 경제 회복은 더뎠고, 풀린 돈이 자산 시장으로만 쏠리며 극심한 양극화와 자산 버블을 만듦. 한국 2021년 (금리 인상 + 재정 확대): 가까운 예로 한국의 경우, 한쪽에서는 금리를 올려 인플레를 잡으려는데 정부는 추경으로 돈을 푸는 엇박자를 냄. '브레이크와 액셀의 동시 조작'은 결국 물가(5%대)도 못 잡고 성장만 둔화시키는 효과 반감(Offset) 현상을 초래함. 1. 시장이 직면한 불확실성 최근 차기 연준 의장 후보로 거론되는 케빈 워시(Kevin Warsh)와 관련하여 금융시장의 변동성이 확대되고 있음. 시장 참여자들 사이에서는 기대와 우려가 교차하는 모습임. 특히 그가 과거부터 "연준의 비대해진 대차대조표"를 강하게 비판해온 인물이라는 점에서, 그가 등판할 경우 강력한 양적 긴축(QT)이 시행될 것이라는 우려가 채권 금리와 주가에 선반영되는 양상이 보였음. 그러나 동시에 그는 인터뷰 등을 통해 "금리 인하의 필요성" 또한 언급하고 있음. 일반적으로 '유동성 축소(긴축)'와 '금리 인하(완화)'는 상충되는 정책으로 인식됨. 이 두 가지를 동시에 추진하겠다는 입장은 시장에 혼란을 주기에 충분함. 이번 글은 케빈 워시가 주장하는 정책 조합이 이론적으로 어떻게 성립 가능한지, 그리고 이것이 시장이 우려하는 '쇼크'로 이어질지 아니면 '체질 개선'으로 이어질지에 대한 점검해 보고자 함. 2. 정책 조합의 논리적 배경: 가격(Price)과 수량(Quantity)의 분리 케빈 워시의 주장이 겉보기에는 모순처럼 보일 수 있으나, 통화정책의 도구를 '가격'과 '수량'으로 나누어 보면 일정한 논리적 체계가 보임. 2-1. 금리는 '가격', 대차대조표는 '수량' 통화정책은 크게 두 가지 경로로 작동함. 정책금리 (Price Mechanism) 역할: 단기 자금의 조달 비용을 조절하는 전통적인 도구. 파급 경로: 기준금리가 변하면 은행의 대출 금리와 예금 금리가 변하고, 이는 기업의 투자 의사결정과 가계의 소비 패턴에 즉각적인 영향을 줌. 워시의 관점: 현재 금리는 물가 대비 너무 높거나, 혹은 경기 둔화를 막기 위해 낮출 필요가 있음. 대차대조표/QT (Quantity Mechanism) 역할: 시중에 공급된 본원통화(Base Money)의 총량과 국채/MBS의 수급을 조절하는 비전통적 도구. 파급 경로: 중앙은행이 채권을 사거나 팔면서 장기 시장 금리(Term Premium)와 금융 시스템 전반의 유동성 환경을 결정함. 자산 가격(주식, 부동산)의 밸류에이션 형성에 결정적인 역할을 함. 워시의 관점: 연준의 장부는 비정상적으로 비대함. 이는 자산 거품을 만들고 금융 안정을 해침. 워시의 논리는 이 두 가지 도구가 서로 다른 목적을 수행할 수 있다는 점에 기반한 것으로 보임. 즉, "단기 금리(가격)는 인하하여 경기 둔화를 방어하되, 대차대조표(수량)는 축소하여 금융 불균형을 해소한다"는 이원화 전략임. 2-2. 실질금리 관점에서의 '재조정(Recalibration)' 또한 '금리 인하'를 반드시 '부양책'으로만 해석할 필요는 없음. 인플레이션이 하락하는 국면에서의 금리 정책을 고려해야 함. 만약 인플레이션이 3%에서 2%로 하락했는데 ...

환율이 많이 내려갔다. (작성시점 1439원) 보통 환율이 떨어진다는 것은 우리 돈(원화)의 가치가 올라간다는 뜻인데, 이제 환율이 조금 내려가니까 뉴스에서는 이를 두고 일부 우려 섞인 목소리를 내기도 한다. 수출로 먹고사는 우리나라 경제 구조상, 원화 가치가 너무 비싸지면 수출 기업의 가격 경쟁력이 떨어질 수 있다는 믿음 때문이다. 실제 수출기업들의 상황을 들여다보면, 단순히 '환율 하락 = 악재'라는 식으로만 설명하기 힘든 부분들이 있다. 1. 엔화가 뛰자 원화도 춤을 췄다 미국과 일본의 개입 신호가 떨어지자 시장은 즉각 반응했다. 엔화 가치가 급격히 올랐고, 상대적으로 달러의 힘은 빠졌다. 보통 달러가 약해지면 달러의 영향권 아래에 있던 아시아 통화들이 전반적으로 강세를 보이게 된다. 우리나라 원화도 예외는 아니다. 게다가 중국 위안화의 흐름도 원화 강세를 부추겼다. 중국 역시 위안화 가치가 너무 떨어지는 것을 막기 위해 환율 방어 의지를 보였고, 이는 원화가 강세(환율 하락)로 돌아서는 데 힘을 보탰다. 결국, 이번 환율 하락은 한국 경제 내부의 요인이라기보다는 미국, 일본, 중국이라는 거대 경제권의 정책 변화와 공조가 만들어낸 결과물로 볼 수 있다. 2. 좋은 건가 나쁜 건가? 이렇게 환율이 떨어지면(원화 강세), 상식상 수출 기업에 불리하다고 알고있다. 논리는 간단하다. 삼성전자나 SK하이닉스 같은 기업은 반도체를 만들어 해외에 팔고 달러를 받는다. 예를 들어 1억 달러어치 반도체를 팔았다고 가정해 보자. 환율이 1,470원일 때는 이를 한국 돈으로 바꾸면 1,470억 원이 된다. 하지만 환율이 1,400원으로 떨어지면 1,400억 원밖에 되지 않는다. 앉은 자리에서 매출이 70억 원이나 줄어드는 셈이다. 이를 '환산 손실'이라고 한다. 이러한 논리 때문에 주식 시장에서는 환율이 하락하면 수출 비중이 높은 반도체 기업의 실적을 걱정하고, 주식을 팔려는 심리에도 영향을 준다. 실제로 최근 시장 일각에서는 환율 효과가 사라지면서 반도체 기업들의 이익이 줄어들 것이라는 분석이 나오기도 했다. 그런데.. 아시다시피 기업의 재무제표는 단순히 물건을 팔아 버는 돈만 기록하는 곳이 아니다. 실제 기업의 손익은 조금 더 복잡하다. 반도체를 만들 때 원자재나 장비를 사느라 달러를 쓰기도 하는데(달러 비용), 환율이 떨어지면 이 비용도 같이 줄어드는 효과가 있다. 이를 '자연 헤지(Natural Hedging)'라고 한다. 결국 기업이 입는 진짜 타격은 [벌어들인 달러 - 쓴 달러 - 환율 보험으로 방어한 금액]을 뺀 '순노출(Net Exposure)'만큼만 발생한다. 게다가 반도체는 장기 계약으로 가격을 미리 정해두는 경우가 많아, ...

라떼는 인터넷 접속을 하려면 모뎀이 필요했었다. 모뎀은 일반 유선전화기 선을 같이 사용하는데 문제는 모뎀을 사용하면 전화기를 쓸 수 없게 된다(송수신모두불가). 더 큰 문제는 사용 중에 누군가 수화기라도 들면 뚝.. 하고 연결이 끊긴다는 것이다. 보통 14400bps 정도 즉 1.4KB/s 정도 속도인데 100MB 정도 다운로드하려면 20시간 정도 걸린다. 수시간에서 밤새워 받던 자료가 수화기 번쩍 한 번에 날아가기 일쑤였다. 그렇게 ketel,천리안 등등 통신회사를 거쳐 www시대가 찾아 왔는데 그 때 나온것이 넷스케이프라는 브라우저 였다.그동안 텍스트만 보다가 넷스케이프를 통해 깔끔한 그래픽, 직관적인 자료 탐색 등등 정말 혁신이었다. 이 추억의 넷스케이프 기억 파편을 얼마 전 버리 형님이 '했째..했째' 하시면서 OpenAi와 엮으셨다. 그래서 글을 쓴다. 1. 논쟁의 본질 금융 시장에서 마이클 버리는 묘한 인물이다. 2008년 금융위기를 정확히 예측한 '빅쇼트'의 주인공으로 추앙받지만, 동시에 밥 먹듯이 폭락을 예고하는 탓에 시장에서는 "이번에도 또?"라는 피로 섞인 반응이 나오기도 한다. 언론 역시 그의 말을 인용해 공포심을 자극하곤 하지만, 투자자들은 이제 그의 경고를 적당히 걸러 듣는 데 익숙해져 있다. 출처 : businessinsider 그가 한 말의 요지는 간단했다. "겉만 보지 말고 속을 보라"는 것이다. 넷스케이프가 세상을 바꿀 기술로 주목받았지만 결국 수익 모델을 증명하지 못해 무너졌듯, 지금 AI 기업들도 매출이 늘어나는 속도보다 인프라 비용이 늘어나는 속도가 더 빠르다는 지적이었다. 그런데 이번 버리의 멘트는 좀 생각해 볼 만하다. 핵심은 상충하는 두 가지 현상이 동시에 일어나고 있다는 점이다. 한쪽에서는 천문학적인 선투자 비용과 현금 소모가 발생하고 있고, 다른 한쪽에서는 매출이 빠르게 늘어나며 자본을 끌어모으는 힘이 여전히 강력하다고 이야기 한다. 이 긴장 관계가 앞으로 3년에서 7년 사이에 어떻게 풀리느냐에 따라 결과는 달라질 것이다. 버리의 말이 맞는지 틀린지는 두고 봐야겠지만, 현재 OpenAI의 상황을 뜯어보면 그의 경고가 단순한 비관론자의 헛소리로만 들리지는 않는다. 즉 회사가 운영을 중단할 정도로 돈이 마르지는 않겠지만, 그 과정에서 들어가는 비용이 너무 커서 투자자들이 기대하는 수익을 내지 못할 수도 있다는 뜻이다. 공개된 정보들을 바탕으로 OpenAI의 재무 현실과 비용 구조를 짚어보고자 한다. 2. 재무적 현실: 매출은 늘지만 적자는 더 커진다 2025년 11월 전후로 언론에 보도된 내용들을 종합해 보면, OpenAI의 재무 전망은 일반적인 스타트업의 범위를 훨씬 벗어나 있다. 보도에 따르면 2025년 연간 매출이 200억 달러를 넘어설 것으로 보이지만, 손실 규모 또한 수십억 달러 단위에 이른다. 더 놀라운 점은 2026년부터 2028년 사이의 전망이다. 매출이 성장하는 속도보다 비용이 증가하는 속도가 더 빨라, 적자 폭이 급격히 커질 수 있다는 예측도 나온다. 즉 2028년까지 누적 손실이 수백억 달러에 달할 수 있다는 것이다. 물론 2030년대에 들어서면 흑자로 전환할 것이라는 기대도 있다. 하지만 중요한 건 '그때까지 버틸 수 있는가?' 이다. AI 사업은 특성상 대규모 설비 투자가 선행되어야 하고, 클라우드 사용료나 칩 구매 등을 위해 막대한 돈을 미리 지급해야 하는 경우가 많다. 즉, 장부상 ...