트럼프와 연준의 같은 결론, 다른 경로?

10월에 이어 여전히 저는 위험자산 시장의 상승추세가 꺾였다고 생각하지 않습니다. 이유? 두 가지입니다. 이유 1. 버블이 터질 환경이 아니다 지난 번 박종훈 박사님 유튜브 영상 리뷰 포스트에서 언급한 것처럼 버블은 쉽게 터지지 않는다... 버블이 터지는 환경은 인플레이션과 긴축적인 통화정책인데, 현재는 전혀 그런 국면이 아니기 때문입니다. 이유 2. 양적완화가 온다 현재 시장을 떠받치고 있는 중추에는 긴축에서 완화로의 정책 전환이 있습니다. 이미 연준은 기준금리 인하를 시작했고, 양적긴축도 종료했죠. 이제 미래의 어느 시점에는 재정방출과 양적완화 콤보라는 강펀치가 나올 것이라 예상하는 것은 어렵지 않습니다. 정책 완화 시그널이 나타나기 시작하면 위험자산 시장은 본격적인 상승세를 보이지 않을까 생각하고 있습니다. 여기까지는 제 기준에서 중기적인 (3개월~1년) 전망입니다. 그렇다면 앞으로 약 3개월 내 리스크와 기회는 어떤 것이 있을지 한 번 생각해 보겠습니다. 제가 항상 그러하듯... 먼저 리스크입니다 ㅎㅎ  단기 리스크 요인 단기 리스크 1. 지나친 편중 26년 기업이익 전망이 10월에 들어서며 급격히 상향 조정되었습니다. 하지만, 그 속을 보면 M7의 이익전망치만 수직상승했지, 나머지 493개 기업들의 전망치는 크게 오르지 않았어요. 위 차트에서 보다시피 YoY로는 여전히 마이너스를 기록 중입니다. 미국의 GDP 성장률이 4%를 넘긴다 어쩐다 하지만, AI 자본투자의 급상승에 대한 의존도가 너무 높습니다. 민간소비 (파란선) 도 성장 중이지만, 그 내부에는 심각한 빈부격차가 숨어있죠. 가계의 주식자산 보유 비중이 역대 가장 높은 수준까지 도달했지만, 그 대부분은 상위 1~10% 소득 가구에 집중되어 있습니다 (약 87%). 높은 주가로 인한 부의 효과를 상위 10%만이 독점하고 있고, 이들은 높을대로 높아진 생활물가를 감당할 수 있습니다. 하지만, 나머지는 그렇지 않죠. 특히, 겨우 1%밖에 주식 비중을 가지지 못한 하위 50% 가계의 소비는 이미 침체국면에 도달했습니다. 소비자 심리가 경기침체 수준까지 하락한 이유가 여기에 있다고 볼 수 있습니다. 그러니까... 주식시장에서도 AI 테마로의 쏠림이 역대급으로 발생했고, 성장에서도 AI 자본투자 의존도가 역대급으로 높아졌으며, AI 관련 주가 급등으로 가계의 경제상황 역시 빈부격차가 역대급으로 발생한 것이 현재 상황이에요. 저는 이러한 쏠림이 되돌려지는 국면이 현재 벌어지고 있다고 생각합니다. 단기 리스크 2. 지나치게 긍정적인 이익전망 무지개 라인은 S&P500 상장기업들의 이익전망치가 장기 평균에서 얼마나 이격되었는가를 보여줍니다. 0을 중심으로 높아질수록 장기평균 대비 이익전망치가 많이 높다... 는 거죠. 현재 수준을 보면 25년말 기준 이격도가 44.4%를 기록했습니다. 1994년 이래 가장 높죠. 이렇게나 긍정적인 이익전망을 지탱하는 것은 누구? 서두의 차트에서 살펴 본 것처럼 M7이 거의 대부분을 지탱하고 있습니다. 극소수 기업이 전체 시장의 이익전망치를 역대급으로 끌어올려 놓은 상태인 거죠. 이게 왜 문제냐... 위 차트의 검은선 과거 4분기 실적을 기준으로 하는 후행 P/E를 보세요. 검은선은 우측 Y축이고, 역축입니다 (= 아래로 갈수록 값이 커짐). 무지개 라인과 검은 라인의 과거 패턴을 보면... 이익전망치가 낮아지면, 후행 P/E는 상승합니다. P/E는 주가를 기업이익으로 나눈 결과치이고, 이익전망은 분모인 E (arning) 에 해당합니다. 이익이 줄어들면 분모 E가 작아지니 P/E는 커지죠. 그러니까, 기업이익이 감소하면 주식은 고평가 영역으로 밀려올라가게 됩니다. 그래서 과거 패턴을 보면 이익전망이 감소하면, 실제로 후행 P/E가 상승해 왔다... 는 것을 알 수 있습니다. 자연스러운 현상이에요. 그런데... 22년 이후 상황을 한 번 보세요. 이익 전망치는 계속해서 우상향하는데, 후행 P/E도 동반 상승합니다 (역축이니까 검은선이 내려오면 상승을 의미). 그 결과 무지개 라인과 검은 라인 간에 역대 없을 정도의 큰 간극이 발생했죠. 과거 어느 시점에 이런 일이 있었느냐... 닷컴 버블. 1998년 이후를 보면 기업이익 전망이 너무 과도하게 긍정적이었기에 지금처럼 무지개 라인이 검은 라인을 크게 앞서 나갔습니다. 당시에도 소수 인터넷 기업들의 이익전망을 지나치게 긍정적으로 전망했던 거죠. 2025년의 AI 기업들, 아니 M7의 이익전망은 크게 다를까요? 기업이익 전망과 밸류에이션의 괴리는 좁혀지는 것이 지극히 자연스럽습니다. 간극이 어떻게 좁아질 수 있을까... 변수는 딱 두 가지밖에 없죠. Price (주가) 와 Earning (이익). 자연스러운 상태로의 회귀가 벌어지려면 아래 두 경우 중 하나일 겁니다. 분자인 주가가 하락하여 P/E가 낮아지거나 → 검은선이 무지개 선을 쫓아가게 됨 분모인 이익전망과 P/E가 동반 급락하거나 → 검은선과 무지개 선이 함께 급락 (닷컴버블) 결국 시장이 위의 두 가지 상황에 직면하게 될 것이라고 보면, 지금의 부자연스러운 괴리가 얼마나 길게 유지될 수 있을까... 가 전망의 핵심이 됩니다. 제가 단기적으로 리스크가 상당히 커보인다고 했으니, 앞으로 오래 가기는 힘들어 보인다고 보는 셈이죠. 왜? 두 가지 요인때문입니다. 심리와 유동성. 단기 리스크 3. 사그라들지 않는 AI 과투자에 대한 의심 엔비디아의 3분기 실적 발표가 장밋빛 조명을 강하게 비추며 그동안 이어져 왔던 AI 과투자 우려에 반전을 가져올 수 있을 것이라는 기대가 있었습니다. 저도 그럴 수 있다고 생각했어요. 발표 당일에는 실제로 그런 모습이 나왔지만... 그 이후의 움직임을 보면 달라진 것이 없구나... 라는 생각이 들죠. 오라클의 CDS 프리미엄은 끝을 모르고 여전히 급등 중입니다. CDS (Credit Default Swap) 는 대상이 파산할 경우를 대비해 드는 보험이고, 보험사에서는 파산 가능성이 높으면 높을수록 높은 프리미엄을 지불하도록 합니다. 오라클의 CDS 프리미엄이 급등했다는 말은 오라클의 파산 가능성을 급격히 높게 바라보기 시작했다는 거죠. 그럴 수밖에 없는 것이... 11월에 들어와 AI 인프라 확충을 위한 부채가 급격히 증가했습니다. 여기서 중요한 점은 이 부채로 인해 이들 기업들이 정말 파산할 것이다... 가 아니에요. 급격한 부채의 증가가 발생하자, 시장의 관점이 달라졌다는 거죠. 생각해 ...

AI 패권 경쟁을 이야기하면서, 미국 정부가 현재 민간기업들의 어마어마한 투자를 지원해야 한다는 이야기들이 OpenAI, 엔비디아 쪽에서 공공연히 나오고 있습니다. 4월 이후, 미국 증시에서 IT와 유틸리티 섹터에만 자금이 몰리고, 주가가 급등했던 것으로 보면, 증시 참여자들도 같은 생각을 하는 것 같아 보이죠. AI 패권 경쟁이 곧 인프라 확대 경쟁이 맞나요? Scale-up 한계 봉착 최근 배포되는 버전의 모델들의 성능 개선폭이 그다지 괄목할만 하지 않다는 것은 이제 다들 아는 사실이고... OpenAI는 작년 말부터 scale-up의 한계를 언급하며 이후 모델들의 개발 전략에 변화를 도모한다고 했었죠. 왜 그럴까? 이유는 크게 3가지... 양질의 학습 데이터 소진 거대해진 모델의 학습 소요 비용 급증 LLM 방식 자체의 한계 그렇다고 본다면, 이제는 AI의 발전에 필요한 것은 scale-up이 아니라 질적인 진전이 아닌가... 그렇다면 과연 AI 패권 경쟁을 AI 인프라 패권 경쟁과 동일시하는 것이 맞는 것인가... 이런 생각이 들 법도 하지 않나요? 과도한 전력 사용량의 부담 이전 포스트에서 다룬 바와 같이 데이터 센터 인근 지역의 전기 사용료가 급격히 인상되었습니다. 그리고 전력 사용료가 소비자 물가에서 차지하는 비중은 계속해서 커져갑니다. 데이터 센터가 들어서면 동네 전기료가 올라간다, 일자리 창출 효과도 거의 없다... 이런 인식이 퍼지면서 데이터 센터는 기피시설이 되어가고 있습니다. 그러면 정치인들은 데이터 센터가 자기 지역구에 못 들어오게 막아야 표를 얻을 것이고, 이렇게 정치적으로 데이터 센터의 확장 문턱이 높아지면, AI 인프라 확충이 그만큼 더뎌지겠죠. 선거라는 제도에 기반한 민주주의 국가의 태생적 한계이니 미국 역시 벗어날 수 없는 굴레입니다. 가용한 전력량이 부족해서 벌어지는 일이니 전력 인프라를 확충하면 될 일이다? 전력망에 발전 및 송전시설까지 확충하려면 얼마나 시간이 걸릴지를 생각해야겠군요. 환경 영향평가에만 2년, 발전소를 짓고 전력망에 연결하는 데에도 5년, 지역의 전력망 인프라 확충에도 최소 3년 이상의 시간이 필요하다면... 이제 전력 인프라를 확충하기 시작한 지역이 있다면, 충분한 전기를 제공받을 수 있는 시점은 대략 10년 뒤... 지역마다 차이가 당연히 크겠지만, 무시하고 그냥 10년으로 봐도... 10년이면 대통령 선거 2회, 의회선거는 5회입니다. 극단적으로 양분된 미국 정치지형에서 이런 장기 프로젝트를 진행할 정치적 동력이 나올 수 있을까요? 10년이라는 긴 시간 동안 유권자들은 비싼 전기료를 감당해야 하고, 전기는 대체제가 없는 재화이니 결국 모두가 이 부담을 짊어져야 하는데, 안 그래도 살기 힘든 중저소득층 유권자들에게 그런 인내심을 기대할 수 있을까요? 아무리 생각해도 미국은 어렵죠. 하지만, 가능한 나라가 있습니다. 바로 중국. AI 인프라 경쟁의 승자는 어차피 정해져 있다 정말로 AI 패권의 향방이 오로지 AI 인프라 투자에 달려있다면 (저는 동의하지 않지만), 미국은 중국을 절대 이길 수 없습니다. 왜? 미국은 돈을 빌리는 나라고, 중국은 돈을 버는 나라이며, 미국은 시장이 지원을 분배하지만, 중국은 번 돈을 중앙에서 핀포인트로 퍼주는 보조금 왕국이며, 미국은 거의 모든 공산품을 수입하지만, 중국은 거의 모든 공산품을 생산하며, 미국에는 수많은 환경 규제가 있지만, 중국은 깔끔하게 무시할 수 있으며, 미국은 화석연료 전기 생산에 집중되어 있지만, 중국은 신재생 에너지의 왕국이며, 무엇보다 결정적으로... 중국에는 선거가 없으니까. 상황이 이럴진데... 대체 무슨 수로 미국이...

 뉴저지 주지사 선거 출구조사... 10명 중 9명의 유권자가 전기료 인상에 대한 이슈를 제기했습니다. 비단 뉴저지 주만의 문제일까요? 파란선은 CPI에서 전기료 지수, 검은선은 헤드라인 CPI 지수입니다. 전체 물가지수에 비해 전기료의 상승이 훨씬 과격하죠? 특히, 24~25년에 들어서며 두 선의 이격도는 급격히 커졌습니다. 전체 CPI에서 전기료가 차지하는 비중을 나타내는 차트입니다. 상당히 높은 수준까지 올라왔죠? 미국 전체 평균 전기료는 보시는 것처럼 급상승 중입니다. 21~22년까지는 유가가 WTI 기준 100 USD를 넘어설 정도로 고유가 시절이었으니 전기료가 급등한 것을 이해할 수 있다쳐도, 그 이후 유가는 급격히 하락해 24~25년에는 60~75 USD 수준이었고, 특히 25년에는 70 USD를 넘은 적도 없을 정도로 유가는 낮았습니다. 무슨 의미? 24~25년의 전기료 급등현상은 발전 원가와는 큰 관련이 없어 보인다는 거죠. 급등의 원인은 전력 수요가 너무나 강해졌기 때문이라고 볼 수 있습니다. 뜬금없이 전력 수요가 왜 그리 강했을까요? 굳이 깊이 생각하지 않아도 미국 전역에 우후죽순 늘어나고 있는 데이터 센터들이 그 원인이라고 볼 수 있겠죠. 근데 왜 콕 집어서 데이터 센터가 그 원인이라고 하는 거야? 다른 원인이 있을 수도 있잖아... 다음 내용을 살펴 보시죠. 블룸버그 9월 30일자 기획 기사. AI 데이터 센터가 전기료를 급등시키고 있다... 기사 제목 아래를 보면, 데이터 센터 인근 지역의 전기 도매가는 약 267% 올랐고, 소비자들에게 전가되고 있다. 왜 데이터 센터를 전기료 인상의 주범이라 하는지 감이 오시죠? 기사 내용을 좀 더 살펴봅시다. 2020년과 2025년을 비교했을 때 전기 도매가가 인상된 지역은 노랗게, 인하된 지역은 파랗게 표시됩니다. 색이 진할수록 인상과 인하의 폭이 큰 거죠. 동부와 서부 연안 ...

25년 1월, 트럼프가 백악관에서 세 명의 기업대표들을 대동하고 무려 5천억 달러의 민간 AI 인프라 투자 계획을 발표합니다. 세 기업은 OpenAI, Oracle, Softbank 였죠. 이들에 대해 한 번 생각해 봅니다.  OpenAI OpenAI에 대해서는 이전 AI economy 괜찮을까 포스트에서 다루었죠. 그 외의 소식을 다루어 보자면... OpenAI의 최신 모델인 GPT-5가 이전에 미해결 상태였던 에르되시(Erdös) 문제들을 풀었다고 주장되었으나, 결국 인터넷에서 답을 긁어모은 것(스크래핑)으로 밝혀졌습니다. 이 회사 연구원들은 한 웹사이트에 "미해결(open)"로 등재된 문제들은 풀리지 않은 것이라고 가정했지만, 해당 웹사이트 관리자는 최신 해답으로 사이트를 업데이트하지 않았다고 말했습니다. 이 사건은 OpenAI가 초지능 기계를 구축하는 경로와 대부분 고급 패턴 매칭 도구'에 불과한 대규모 언어 모델(LLM)의 한계에 대한 의문을 제기했습니다. 위 블룸버그 op-ed 내용을 토대로 내용을 짚어보죠. 최근 OpenAI가 정말 대망신을 당했습니다. 수학자 에르되시가 제시한 난제를 GPT-5가 풀었다고 OpenAI의 VP of Science인 Kevin Weil이 X에 대대적으로 포스팅을 했죠. GPT-5의 추론능력이 일취월장했고, 마치 인간의 추론능력을 초월한 것처럼 떠벌립니다. 하지만, 그의 자랑질은 곧바로 개망신으로 이어집니다. 알고 보니 GPT-5가 문제를 해결한 것이 아니고, 여전히 해당 문제들은 해결되지 않은 상태이며, GPT-5가 내어놓은 결과물은 인터넷 상에 존재하는 해당 문제들의 해법시도들을 모아다가 그럴듯하게 조합한 결과물에 지나지 않았던 거죠. Google Deepmind CEO인 Demis Hassabis는 "이건 너무 부끄럽다"... 라며 조롱과 한탄으로 응답... 이렇게 Weil 의 자랑질은 곧바로 반박과 조롱의 대상이 되었고, 현재는 게시물이 아예 삭제된 상태입니다. OpenAI는 계속 뭐라고 얘기해 왔나요? LLM이 AGI로의 게이트웨이인 것처럼 이야기해 왔죠. LLM을 전제로 한 막대한 인프라 투자가 결국은 AGI로 가는 영광스러운 길이 될 거라고... 이번 대망신 에피소드는 그 주장에 심각한 의구심을 갖게 합니다. 그렇게 많은 돈을 쏟아붇고, 기대감을 잔뜩 올려놓았지만 LLM의 추론 능력은 전혀 나아지는 모습을 보여주지 못하고 ...

오늘은 블룸버그의 Money Stuff 라는 뉴스레터 내용을 한 번 살펴봅니다. 상당히 흥미로운 내용이 실려있으니 AI에 투자하신 분들이라면 꼭 한 번쯤은 생각해 볼 내용이라고 봐요. 이 링크를 통해 원문의 내용을 읽어보셔도 좋고, 제가 각색 요약한 아래 내용을 살펴 보셔도 좋습니다. 과거의 성공 공식이 통하지 않는 신천지에 들어서다 최근의 AI 붐으로 인해 금융 엔지니어링에도 새로운 붐이 열렸습니다. 하이퍼 스케일러 혹은 빅 테크들은 거대 모델들을 학습하고, 운용하기 위해 반도체를 사고, 데이터 센터를 짓고, 전력 인프라를 확충하고... 수 조 달러 규모의 투자가 필요하다고 하루가 멀다 하고 이야기합니다. 수 조 달러의 투자는 어마어마한 규모죠. 특히, Meta 나 Alphabet 같은 소프트웨어 기반으로 성장한 기업들에게 있어서는 더더욱 그러합니다. 소프트웨어 기업들의 성장 스토리는 대개 비슷하죠. 세상을 바꿀 비젼을 마련합니다. 차고에서 창업합니다. 벤쳐 캐피탈리스트들을 설득해 자신들의 비젼에 투자하도록 합니다. 비젼은 현실이 되고, 모두가 큰 돈을 법니다. 성공한 이후에는 극소의 비용을 들여 확장합니다 (기껏해야 웹 페이지 추가 정도). 확장에 들어가는 비용이 너무나 작기에 현금 보유량이 엄청나게 늘어납니다. 넘쳐나는 현금으로 먼 미래의 비젼을 제시하며 소위 말하는 문 샷 프로젝트를 벌입니다. 성공한 소프트웨어 기업들은 확장을 위해 투입되는 자본이 매우 적은 환경에서 살아왔습니다. 이제 소프트웨어 기업들은 AI를 (사실은 Gen AI를) 다음 문 샷의 타겟으로 삼았죠. 문제는? 이번 문 샷 프로젝트는 이전과는 성격이 매우 다릅니다. 어떻게? 어마어마한 선행 자본 투자가 필요하다는 점에서요. 수 조 달러라는 어마어마한 자본투자가 벌어지는 산업은 소프트웨어가 아니라 장치산업, 중공업과 같은 전혀 성격이 다른 업종들이죠. 소프트웨어 기업들은 전혀 익숙하지 않은 신천지에 발을 들인 셈입니다. 금융 엔지니어링으로 신천지에서 살아남다 앞서 설명한 단계를 거쳐 최소한의 비용만으로 성장과 확장을 거듭해 왔지만, 이제는 수 조 달러 규모의 선행 자본투자를 앞둔 소프트웨어 기업들. 과거처럼 벤쳐 캐피탈리스트들 (VC) 에게 필요한 자본을 확충하기에는 필요한 돈의 단위가 달라졌죠. 그뿐인가요? 애시당초 VC들은 적은 자본을 초기에 투자해 수 십, 수 백배의 수익을 내는 것을 목표로 합니다. 초기에 거대 자본을 투입해 이후 낮은 수익률을 오랫동안 누리는 구조 자체가 아닌 거죠. 그러니, VC들은 더 이상 도움이 되지 못합니다. 그럼 어떡하지? 뭘 어떡합니까. 직접 빚을 낼 수밖에... 그런데, 이것도 문제가 있어요. 왜냐... 가장 큰 이유는 이렇게나 엄청난 규모의 자본투자를 해 본 적이 없기에 리스크 관리 경험과 역량이 없다는 것이고, 또 하나의 이유는 신용등급 하락에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다. 소프트웨어 기업들은 거대 자본 투자를 하지 않았기에 거대한 부채를 일으킬 필요가 없었고, 그렇다 보니 재무제표가 예뻐지고, 그렇다 보니 더 높은 신용등급을 받고, 그렇다 보니 낮은 비용으로 필요한 자금을 조달할 수 있었죠. 이 선순환 사이클이 고착화되다 보니 이제 와서 깰 수가 없는 겁니다. 그러니, 거대한 부채를 직접 일으킬 수 없는 입장인 거에요. 그랬다가는 자본투자에 비해 훨씬 큰 규모의 수익을 벌어들이기에 받을 수 있었던 높은 신용등급이 바로 강등되어 버릴테니까. 그러니까 문제를 요약하면... AI 인프라를 구축하려면 부채를 일으켜야 한다 (= 회사채를 발행해야 한다) 투자자들은 빅 테크 기업들이 발행한 회사채를 원한다 (신용등급이 높으니까) 빅 테크 기업들은 회사채 발행을 원하지 않는다 (신용등급이 낮아지니까) 일견 해결할 수 없는 문제처럼 보이지만, 사실 이 문제를 해결하기 위한 해법은 이미 존재합니다. 바로 SPV (Special Purpose Vehicle) 혹은 JV (Joint Venture). 특정한 목적을 위해 자본을 조달하는 창구가 되는 법인이죠. 원문의 내용을 살펴보면... 여기에 상자가 있습니다. 이 상자가 데이터 센터를 건설합니다. (이 상자는 '특수 목적 법인(SPV)' 이나 '합작 투자 (Joint Venture)'이지만, 때로는 거대 소프트웨어 회사가 아닌 실제 공개 회사일 수도 있습니다.) 대형 기술 기업들은 이 상자에게 임대료 등의 대금을 지급하겠다고 약속합니다. 이 지불 의무는 해당 기술 기업의 ...