Puymoon

Life, in the end, is a journey to discover your own alpha.

[Move78 @move78th]

유발 하라리.

인류 역사 200만년을
드론 인사이트로 내려다 볼 수 있는
말도 안되는 혜안을 제시한
“사피엔스”의 저자.

골수 유대인인데 게이인지라
어린 시절부터
종교적/문화적으로
엄청난 가치관 갈등을 겪으며
자아정체성에 대해 고민하고
역사를 탐구한 끝에 나온 명작이 아닐지.

사피엔스는 인류 역사를 처음부터 끝까지 다루는데

후반에 산업혁명/과학혁명/정보화혁명이 일어나며
AI가 도래한 이후의 인간 사회에 대해 다소 디스토피아적 통찰을 제시한다.

그가 쓴 이 책을 쓴 시점에서
대략 10년쯤 뒤면

초지능 AI가 나오고….

영화 터미네티어에서처럼
초지능 AI 자체가 인간에게 위협이 되는 것이 아니라

이것을 자신의 이득과 통제력 증가를 위해
이용하려는 극소수의 사람들이 잘못된 방향으로 AI를 활용할 위험성에 대해 경고했다.

그리고 10년이 지난 2026년,
내가 느끼기에는 그의 예언은 모두 다 맞아 떨어져가고 있다는게 소름돋는다.

이런 그에게
“신뢰”가 중요하며,
이 신뢰자체가 하나의 자산이 된 사례가
비트코인이 아닐까하는 생각도 해본다.

[Ash Hart @ashxhart]

MCDMA | Metal CUDA Direct Memory Access 🚀

If you have a Spark and an Apple Silicon Mac, MCDMA gives you a direct RDMA path between CUDA memory and Metal-side unified memory over USB-C.

Registered memory, rkeys, one-sided READ/WRITE, two-sided SEND/RECV with credit flow control. Same verbs both ways, no master/slave. The Mac writes straight into CUDA-mapped memory on the Spark, and the Spark writes straight back into Mac memory.

My setup takes it a little further:
Spark 1 ⇄ CX7 ⇄ Spark 2 (prompt processing)

Spark 1 ⇄ USB-C ⇄ Mac Studio (Decode)
Spark 2 ⇄ USB-C ⇄ Mac Studio (Decode)

Two independent MCDMA USBC links, so the Studio isn't stuck behind one cable; both Sparks move data concurrently, and it writes results back into either.

Measured, every byte delivery verified:

• 939 MB/s single link
• 1.80 GB/s Mac → both Sparks, concurrent
• 1.25 GB/s both Sparks → Mac, concurrent
• 24 µs round-trip, 41k msg/s small-message

One Spark + One Mac works. Two is just how I'm using it: DeepSeek prompt processing across the Sparks, decode on the Studio.

Benchmarks, tests, Open Source, and write-up this week.

@NVIDIARTXSpark @NVIDIAAI @NaderLikeLadder @msharmavikram There’s still a lot of performance headroom here. If the currently locked USB4 controller can be allowed to train at full capability, I’d love to test how far we can push this. Please check your DMs.

[Youngbin Yang @yang_youngbin]

미국은 어떻게 부채비율을 줄였나

항목별 분석

[Move78 @move78th]

카파시의 글 중 정말 인상적인 "지능 < 주도성" 에 대한 글.

즉, 한 사람의 성공(혹은 성장, 나아가서 삶 전체)에 지능도 중요하지만,
정말 더 중요한 것은 "주도성".

나는 얼마나 주도적인 삶을 살아가는지 정말 심각하게
고민해보아야 할 타이밍....

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주도성(Agency)이란 성격적 특성이다.
개인이 스스로 주도적으로 행동하고, 결정을 내리며, 자신의 삶과 환경에 영향을 미칠 수 있는 능력, 능동적으로 움직이는 태도를 뜻한다. 

주도성이 높은 사람은 삶이 자신에게 일어나도록 내버려 두지 않고, 직접 만들어 간다.

이는 자기 효능감, 결단력, 그리고 자신의 인생에 대한 책임감을 결합한 개념.

주도성이 강한 사람은 목표를 세우고, 장애물이 있어도 자신감을 갖고 밀고 나간다.

이들은 ‘어떻게든 해결할 거야’라고 말할 뿐만 아니라, 실제로 해결해낸다.

주도성은 단순한 자기 주장(assertiveness)이나 야망(ambition)과는 다르지만, 일부 겹치는 부분이 있다.
하지만 그것은 보다 내면적인 특성으로, ‘내가 행동할 수 있다’는 믿음과 ‘실제로 행동하는 의지’가 결합된 것이다.

심리학에서는 이를 ‘통제 위치(locus of control)’ 개념과 연관 짓기도 한다. 

주도성이 높은 사람은 내적 통제감을 가지며, 자신의 운명을 스스로 개척한다고 느낀다.

반면, 주도성이 낮은 사람은 외부 통제적인 경향을 보이며, 삶이 자신에게 ‘일어나는’ 것이라고 생각하는 경우가 많다.”

[BSPK @BSPK_]

Isomorphic Labs도 이제 상용화를 준비하고 있습니다.

파트너사 List

Novartis — 2024년 1월 전략적 연구 협력을 처음 발표했고, 1년여의 진전을 바탕으로 2025년 2월 파트너십 확대를 발표했습니다. 초기 협력 범위는 난제로 꼽히는 3개 타깃에 대한 저분자 치료제 발굴이었고, 여기에 최대 3개 연구 프로그램이 추가되었습니다. 노바티스 바이오메디컬 연구 총괄 Fiona Marshall은 기존 방식으로는 접근할 수 없었던 새로운 화학 공간을 탐색해왔다고 언급하며 추가 난제 타깃 협업 지속에 대한 기대를 밝혔습니다.

Eli Lilly — 최첨단 과학을 적용한 혁신적 약물 설계라는 공동의 지향을 반영한 전략적 연구 협력으로, 비공개 타깃들에 대한 저분자 치료제 발굴에 초점을 맞추고 있습니다.

Johnson & Johnson — 다중 타깃·다중 모달리티(cross-modality) 연구 협력으로, Iso의 AI 우선 약물 설계 접근법과 J&J의 신약 개발 경험을 결합해 기존에 발견되지 못했을 신규 분자를 찾는 것이 목표입니다. 저분자와 바이오로직스 등 여러 모달리티에 걸쳐 치료제를 개발하며, 특히 역사적으로 접근이 어려웠던 난치성 질환에 집중합니다.

파트너십 원칙 4가지
Synergy: 파트너 각자의 도메인 전문성과 Iso의 고유 역량 결합
Collaboration: AI와 실제 의료 문제 사이의 간극을 좁히는 긴밀/지속적 협업
Urgency: 난치 타깃 공략 강도를 높여 치료제 개발 가속
Impact: 가장 필요한 이들을 위한 의약품 개발이라는 공동 목표

[BSPK @BSPK_]

https://t.co/JwVWHu2Wbn

[무기견 @sniffshiba]

🧠장기금리를 낮추기 위한 여러가지 방법들

장기채 발행을 미루고 단기채로 조달 (이미 하고 있음)
재정적자를 축소하고 예산을 축소 (할 생각 없음)
QT를 느리게 진행 (지금 이미 멈춰있음)
국채 바이백을 확대합니다 (이미 하고 있음)
스테이블코인의 해외수요 확대(간접적인 효과, 현재 속도 더딤)
금리 한 차례 인상, 신뢰도 보여주기 (단, 추세상승은 안됨)
은행과 딜러의 국채 보유 및 중개 여력 확보 (규제 완화 필요)
오퍼레이션 트위스트 (효과직빵이지만 연준 신뢰 문제)
QE 또는 YCC (효과직빵이지만 워시가 제일 싫어함)

[DONS @dons_korea]

[ 엔비디아 5,000억 달러 AI 파이낸싱, AI 정책을 총괄 데이비드 색스 ‘다크 GPU’ 경고 ]

엔비디아는 지난 8월 10일 블랙록, 블랙스톤, 아폴로, KKR, 브룩필드, 골드만삭스와 함께 5,000억 달러 이상을 동원하는 AI 파이낸싱 플랫폼을 발표했다.

신용등급이나 현금이 부족한 고객의 GPU-데이터센터 구매 자금을 월가가 대주는 구조다.

발표 직후 올인 팟캐스트(8월 15일)에서 백악관 AI 정책을 총괄하는 데이비드 색스와 게스트 개빈 베이커가 이 플랜의 최대 리스크를 지적했다.

수요가 아니라 공급이 문제라는 것.

컴퓨트 과잉 구축이 발생하면 닷컴 붕괴 후 방치된 다크 파이버처럼 ‘다크 GPU’가 생길 수 있고, 와트당 30~50달러의 스팟 가격을 전제로 인프라를 지은 쪽에는 재앙이 된다는 경고다.

구조적 우려도 함께 제기됐다.

엔비디아가 칩을 팔고, 고객사에 투자하고, 이제 조달까지 주선하면서 수요의 출처가 흐려진다는 순환 금융 논란, 그리고 감가상각 3~5년짜리 칩이 담보인데 잔존가치 산정 방식과 손실 부담 주체가 미공개라는 점이다.

담보 가치가 흔들리면 요구수익률이 11~17%까지 뛸 수 있다는 추정도 나왔다.

역설적인 대목은 데이터센터에 대한 지역 반발이다.

인허가와 전력망 병목이 공급 속도를 강제로 늦추면서 오히려 과잉 구축을 막는 방지턱 역할을 할 수 있다는 것.

정리하면 AI CAPEX의 무게중심이 현금에서 크레딧으로 넘어간 국면에서, 낙관론 진영 내부에서조차 공급 과잉과 담보 리스크 경고가 나오기 시작했다는 신호.

이 발언의 무게는 화자에게서 나온다.

색스는 AI 비관론자가 아니라 백악관 AI 크립토 차르이고, 실리콘밸리에서 가장 공격적인 AI 낙관론 진영에 서 있는 인물이다.

그런 사람이 엔비디아의 금융화 전략을 두고 다크 파이버를 꺼냈다는 것은 마켓이 이제 어떤 의미로 받아들일까.

[매크로비욘드(Sung) @sshleo84]

이번에는 대한민국이 ‘공급자’에서 ‘소유자’로 이동해야 한다

대한민국은 과거 산업화 과정에서 놀라운 성공을 만들었다.

조선소를 지었고 제철소를 만들었으며 반도체 공장을 세웠다.

그러나 이제 다음 단계로 넘어가야 한다.

잘 만드는 국가에서, 잘 만들고 그 가치까지 소유하는 국가로 이동해야 한다.

AI 시대에 반도체만 공급하고 가장 높은 부가가치는 해외 플랫폼이 가져가는 구조에 머물러서는 안 된다.

메모리와 패키징, 전력과 냉각, 데이터센터, 제조 현장의 데이터, 산업용 AI와 소프트웨어를 하나의 가치사슬로 연결해야 한다.

그리고 그 과정에서 만들어지는 부가가치가 기업의 현금흐름을 넘어 주주의 자산과 국민의 자산으로 축적되어야 한다.

그래서 나는 AI 산업정책과 자본시장 개혁을 서로 다른 문제라고 생각하지 않는다.

산업이 돈을 벌고, 그 돈이 효율적으로 배분되고, 그 결과 기업가치가 상승하고, 국민의 금융자산이 증가하는 하나의 선순환 구조를 만들어야 한다.

나는 이번 AI 사이클을 단순한 기술주 상승 사이클이라고 생각하지 않는다.

반도체 Cyclical의 형태가 바뀌고, 높은 영업이익률이 과거보다 오래 유지되는 Plateau가 나타날 가능성이 있다.

그 다음에는 AI가 산업 전반으로 확산되면서 생산성이 높아지고 영업이익률 개선이 여러 산업으로 퍼지는 Broadening이 나타날 수 있다.

그리고 그 과정에서 작은 양동이로 거대한 항아리보다 더 많은 물을 퍼 나르는 기업들이 등장할 것이다.

AI를 이용해 비용구조를 혁신하고 영업이익률을 폭발적으로 높이는 새로운 기업들이다.

투자자에게 이것은 엄청난 기회다.

그러나 대한민국에는 그보다 더 큰 의미가 있다.

우리는 이미 AI 혁명에 필요한 반도체와 제조업, 전력기술과 산업 데이터를 가지고 있다.

이번에는 세계 최고의 제품을 만들어 놓고 그 과실을 다른 누군가에게 넘겨주는 것으로 끝나서는 안 된다.

삼성전자와 SK하이닉스가 세계적인 이익을 창출한다면 그 성과는 적극적인 미래 투자와 효율적인 자본배분, 지속가능한 주주환원을 통해 기업가치로 연결되어야 한다.

그것은 몇 퍼센트의 배당수익률을 더 받는 문제가 아니다.

대한민국 기업에 적용되어 온 할인율을 낮추고 한국 자본시장의 가격을 다시 매기는 리레이팅의 문제다.

나는 투자자로서 AI 시대의 주도주를 찾고 싶다.

하지만 대한민국의 한 사람으로서는 그보다 더 큰 것을 기대한다.

이번 AI 혁명이 한국 기업의 이익 사이클만 바꾸는 것이 아니라 대한민국 자본시장의 체질까지 바꾸는 계기가 되었으면 한다.

산업의 경쟁력이 기업의 이익이 되고, 기업의 이익이 주주의 자산이 되고, 주주의 자산이 다시 대한민국의 장기자본이 되어 다음 산업에 투자되는 구조.

그 선순환을 만들어야 한다.

과거 대한민국은 자원이 없었지만 산업을 만들었다.

이번에는 이미 세계 최고의 산업을 가지고 있다.

그래서 더더욱 이번 기회를 놓쳐서는 안 된다.

AI 시대 대한민국의 진짜 과제는 세계 최고의 반도체를 만드는 데서 끝나지 않는다.

그 반도체가 만들어낸 생산성과 현금흐름을 대한민국의 기업가치와 국민의 자산으로 남기는 것.

나는 그것이 AI 대투자 시대에 우리가 반드시 완성해야 할 마지막 퍼즐이라고 생각한다.

단, 주식과 채권은 같은 기업을 보면서 서로 다른 질문을 하고있다.

주식 투자자는 묻는다.

“얼마나 성장할 수 있는가?”

채권 투자자는 묻는다.

“성장하지 못해도 빚을 갚을 수 있는가?”

AI 시대에는 이 두 질문을 동시에 해야 한다.

특히 대규모 AI 투자가 리스, 구매약정, 프로젝트 파이낸싱과 각종 보증으로 이루어진다면 재무제표에 보이는 부채만으로 위험을 판단해서는 안 된다.

앞으로 소프트웨어 기업의 밸류에이션 표 옆에는 부채 만기표를 펼쳐야 한다.

AI 인프라 기업의 CAPEX 전망 옆에는 리스와 구매약정표를 놓아야 한다.

AI 시대의 승자는 가장 화려한 기술을 고르는 투자자가 아니라, 기술이 현금으로 전환되는 길과 그 길목에 쌓인 부채를 함께 보는 투자자일 것이다.

P. S 오늘부터 다음 주 금요일까지 잠시 휴가를 떠납니다.

떠나기 전 금요일 저녁 인포맥스라이브 방송을 하면서 이런 생각을 했습니다.

제가 잠시 시장을 떠나 있는 동안만큼은 별다른 걱정 없이 시장도 조금 평온했으면 좋겠습니다.

시장은 늘 우리보다 먼저 움직이고 때로는 예상하지 못한 변동성을 보여주지만, 투자도 결국 긴 호흡으로 가는 과정이라고 생각합니다.

모두 편안한 주말 보내시고, 다가오는 한 주도 좋은 마음으로 시작하시길 바랍니다.

https://t.co/h4M8Q1o4DG

[DONS @dons_korea]

[ 장단기 금리 디커플링과 수익률 곡선 스티프닝 ]

최근 미국 채권 시장에서는 통화정책 완화 기대감과 장기 채권 금리의 급등이 공존하는 기이한 디커플링 현상이 나타나고 있다.

CPI 둔화에 따라.. 연준의 추가 금리 인상 기대가 꺾이면서 통화정책에 민감한 2년물 금리는 한 달 만에 최저 수준으로 떨어졌다.

반면 30년 만기 국채 입찰 금리는 25년 만에 최고치로 마감했고, 10년물 입찰 금리 역시 역사적 고점을 기록.

장기물 금리가 주간 6bp 이상 급등하면서 2년물과 30년물 간 금리 차이가 급격히 벌어지는 수익률 곡선 스티프닝이 진행 중...

단기물과 장기물이 서로 다른 변수를 가격에 반영하고 있는 것이 핵심 원인이다.

1. 막대한 재정 적자

2. 지속되는 인플레이션 불확실성

3. 대규모 국채 발행 물량

4. 연준의 신뢰도에 대한 의구심

5. 듀레이션 리스크에 대해 투자자들이 요구하는 더 높은 보상 요구

6. AI CAPEX를 확대를 위한 부채 확대

[영서(twi) @twi1526304]

https://t.co/52xTPclN2O

[Puymoon @pluckyman]

AI 투자자라면 꼭 경청해야 할 빌 애크먼 강의
https://t.co/2yAMTbRTp7 출처 @YouTube

[존버맨 인베스터 @JhonbermanS4]

https://t.co/18NddGVXsG

[매크로비욘드(Sung) @sshleo84]

[‘베센트 풋’] 이번 QRA가 주식시장에 준 것은 ‘시간’이다​

미국 재무부의 분기별 국채발행계획, QRA에서 시장이 가장 주목한 것은 실제 발행액보다 한 문장의 유지 여부였다.

“적어도(at least) 향후 수 분기 동안 이표채 발행 규모를 유지할 것으로 예상한다.”

시장은 여기서 ‘at least’라는 두 단어를 유심히 바라봤다. 만약 재무부가 이번 QRA에서 ‘적어도’를 삭제했다면, 이는 이표채 발행 확대를 위한 사전 경고로 받아들여졌을 가능성이 높다. 장기 국채 공급 증가, 기간 프리미엄 상승, 장기금리 반등으로 연결되면서 최근의 금리 하락을 빠르게 되돌릴 수 있는 재료였다.

그러나 문구는 그대로 유지됐다. 시장은 이를 이표채 증액이 최소한 당장 시작되지는 않으며, 본격적인 확대 시점도 2027년 5월 이후로 미뤄질 가능성이 높다는 신호로 해석했다.

채권시장은 안도했다. 하지만 주식 투자자가 읽어야 할 메시지는 단순히 “금리가 내려간다”가 아니다.

이번 결정은 국채 공급 문제가 해결됐다는 뜻이 아니라, 시장 충격을 유발할 정책 결정이 11월 중간선거 이후로 이연됐을 가능성을 보여준다.

재무부는 공급량보다 ‘공급의 만기’를 관리하고 있다

미국의 재정적자가 계속되는 한 국채 발행 자체를 줄이기는 어렵다. 재무부가 선택할 수 있는 것은 발행을 하지 않는 것이 아니라, 어느 만기의 국채로 자금을 조달할 것인가다.

현재 미국 단기채 시장에는 8조 달러가 넘는 머니마켓펀드 자금이 존재한다. 높은 단기금리를 선호하는 MMF는 재무부 단기채의 강력한 수요 기반이다. 여기에 연준의 준비금관리매입, RMP가 더해질 경우 단기채를 소화할 수 있는 여력은 더욱 커질 수 있다.

따라서 재무부 입장에서는 당장 이표채 발행을 크게 늘리지 않고 단기채 비중을 높이는 것이 합리적이다. 단기채는 듀레이션이 짧아 시장금리에 미치는 충격이 제한적이고, MMF라는 풍부한 수요처도 확보되어 있기 때문이다.

반면 10년물과 30년물 같은 장기 이표채를 늘리면 이야기가 달라진다. 장기채는 보험사, 연기금, 해외 중앙은행, 자산운용사 등 제한된 투자자의 재무제표가 공급을 받아줘야 한다. 발행량이 늘어나면 투자자는 더 높은 금리를 요구하고, 이는 주택담보대출·회사채·주식 할인율까지 끌어올린다.

결국 이번 QRA의 핵심은 국채 발행 부담이 감소한 것이 아니라 다음과 같다.

재무부가 풍부한 단기 유동성을 활용해 장기금리 상승 압력을 뒤로 미뤘다.

이는 단기적으로 위험자산에 우호적이다. 하지만 만기가 짧아진 국채는 더 자주 차환해야 한다. 단기채 중심의 조달은 오늘의 기간 프리미엄을 낮추는 대신, 내일의 차환 부담을 높이는 선택이다.

이표채 가이던스가 유지된 배경에는 시장 수급뿐 아니라 정치적 판단도 작용했을 가능성이 있다.

30년 만기 미국 국채 금리는 최근 2007년 이후 가장 높은 수준까지 상승한 후 비로소 안정을 찾고 있다. 이 상황에서 재무부가 이표채 증액 가능성을 공식적으로 예고했다면 장기금리가 다시 급등할 수 있었다.

장기금리 상승은 금융시장에만 머물지 않는다. 모기지 금리를 높여 주택 구매력을 떨어뜨리고, 기업의 자금조달 비용을 올리며, 주식시장의 밸류에이션을 압박한다. 선거를 앞둔 행정부 입장에서 금리·주택·주가가 동시에 악화되는 상황은 부담스럽다.

따라서 이번 결정에는 장기금리의 추가 급등이 트럼프 행정부의 중간선거 표심에 미칠 악영향을 경계한 베센트 재무장관의 정무적 판단이 반영됐다고 추론할 수 있다.

이를 일종의 ‘베센트 풋’이라고 부를 수 있다. 주가를 직접 방어하는 정책은 아니지만, 국채 만기구조와 가이던스를 통해 장기금리의 상방 변동성을 관리한다는 의미다.

다만 이 정책적 완충장치에는 유효기간이 있다.

4분기 QRA 발표는 11월 중간선거 바로 다음 날로 예정돼 있다. 선거가 끝난 뒤에는 장기금리 상승에 따른 정치적 비용을 지금만큼 크게 고려할 필요가 없다. 더구나 TBAC도 11월부터 이표채 가이던스 문구를 수정할 필요성을 언급하기 시작했다.

따라서 11월 QRA는 단순한 정례 이벤트가 아니라 선거 전 금리관리 국면에서 선거 후 재정현실 국면으로 넘어가는 경계선이 될 수 있다.

이표채 증액이 미뤄지면 장기금리의 공급 측 상승 압력도 당분간 완화된다. 이는 주식시장에 세 가지 긍정적인 효과를 준다.

첫째, 주식의 할인율이 안정된다. 특히 미래 이익의 비중이 큰 성장주와 기술주의 밸류에이션 부담이 줄어든다.

둘째, 회사채 스프레드와 기업의 자금조달 환경이 안정된다. 장기금리 급등이 유발할 수 있는 신용경색 위험이 낮아진다.

셋째, 모기지 금리와 주택시장에 대한 추가 압력이 완화된다. 이는 소비와 자산가격의 급격한 위축을 막아준다.

하지만 주식시장에 주어진 것은 장기금리 위험의 소멸이 아니라 실적이 할인율을 따라잡을 수 있는 시간이다.

이 시간을 제대로 활용할 기업은 이익이 증가하는 기업이다.

11월까지는 성장주, 11월 이후에는 이익의 질

이번 QRA 이후 주식시장은 세 단계로 나누어 볼 필요가 있다.

1단계: QRA 안도 구간

이표채 공급 우려가 완화되면서 장기금리가 안정되는 구간이다. 반도체, 소프트웨어, 바이오 등 듀레이션이 긴 성장주가 상대적으로 유리하다. 낙폭이 컸던 중소형 성장주의 반등도 가능하다.

그러나 이 구간의 주가 상승이 금리 하락에만 의존한다면 지속성은 제한적이다. 매출 성장과 이익 추정치 상향이 동반되는지를 반드시 확인해야 한다.

2단계: 11월 QRA 경계 구간

시장이 TBAC의 권고와 재무부의 문구 변화를 선반영하기 시작하는 단계다. 실제 QRA 발표 전부터 10년·30년물 금리의 변동성이 커질 수 있다.

이 시기에는 고밸류 성장주 일부의 차익을 실현하고, 현금흐름과 실적 가시성이 높은 종목으로 포트폴리오를 재편할 필요가 있다. 선거 전 정책적 안정이 선거 후에도 그대로 이어질 것이라는 가정은 위험하다.

3단계: 이표채 증액의 사전고지 구간

‘At least’가 삭제되거나 이표채 발행 규모에 대한 새로운 표현이 등장하면 시장은 실제 증액보다 먼저 반응한다. 국채시장은 보통 공급이 늘어난 뒤가 아니라, 공급 확대가 예상되는 순간부터 기간 프리미엄을 높인다.

이 경우 단기금리가 안정되거나 하락해도 장기금리가 상승하는 베어 스티프닝이 나타날 수 있다. 주식시장에서는 이익이 없는 성장주, 부채가 많은 중소형주, 장기금리에 민감한 부동산과 일부 유틸리티가 취약해진다.

‘금리 하락 수혜주’보다 ‘금리를 이길 이익’

이번 QRA 환경에서 가장 유효한 전략은 모든 성장주를 사는 것이 아니다. 금리 안정이라는 시간을 이용해 실적이 상승하는 주도주를 선별하는 것이다.

1. AI·반도체는 밸류에이션보다 이익 추정치를 본다

장기금리 안정은 AI와 반도체에 우호적이다. 특히 최근 주가 조정이 이익 훼손보다 멀티플 압축에 의해 발생했다면 반등 여지가 크다.

그러나 AI 투자도 공급망 전반이 동일하게 수혜를 받지는 않는다. HBM·메모리, 첨단 패키징, PCB, 전력 효율 관련 기업 중 실제 이익 추정치가 상향되는 기업에 집중해야 한다.

금리 안정은 주가의 문을 열어주지만, 그 문을 통과하게 만드는 것은 실적이다.

2. . 전력 인프라는 장기금리보다 수주잔고가 중요하다

전력망, 변압기, 발전설비 등 전력 CAPEX 기업은 구조적인 투자 사이클에 올라 있다. 장기금리가 안정되면 대규모 프로젝트의 자금조달 부담도 완화된다.

다만 11월 이후 장기금리가 다시 상승할 가능성을 고려하면, 단순한 테마보다 수주잔고와 마진 개선이 확인되는 기업을 선택해야 한다. 금리가 상승하더라도 이익 증가율이 할인율 상승을 웃돌 수 있는 기업이 진정한 주도주다.

3. 금융주는 수익률곡선 정상화의 선택적 수혜주다

이표채 공급 확대 신호가 등장하면 장단기 금리차가 확대될 수 있다. 이는 은행과 보험사의 운용 환경에 긍정적일 수 있다.

하지만 장기금리 상승이 재정 불안에서 비롯되면 보유채권 평가손실과 신용비용도 함께 증가한다. 따라서 자본비율, 예금 조달력, 자산·부채 듀레이션이 우수한 금융사로 대상을 좁혀야 한다.

4. 고부채 기업은 반등할 때 줄인다

단기적으로 금리가 하락하면 부채가 많은 중소형 성장주와 부동산 관련주의 반등 폭이 클 수 있다. 그러나 이들은 11월 이후 장기금리 상승과 신용 스프레드 확대에 다시 취약해질 가능성이 높다.

따라서 이들의 반등은 구조적 비중 확대보다 포트폴리오를 정리할 기회로 활용하는 편이 적절하다.

재무부가 사준 시간 동안 기업은 이익을 증명해야 한다

이번 QRA의 ‘at least’ 유지가 주식시장에 전달한 메시지는 분명하다.

당장은 장기채 공급을 늘리지 않겠다. 그러나 영원히 늘리지 않겠다는 뜻은 아니다.

재무부는 MMF와 단기채 수요를 활용해 국채 공급 충격을 뒤로 미뤘다. 선거를 앞둔 정치적 판단까지 고려하면 11월까지는 장기금리의 급등을 억제하려는 정책적 유인이 존재한다.

이는 주식시장에 우호적인 창을 열어준다. 그러나 그 창은 영구적이지 않다. 11월 중간선거가 끝나고 이표채 발행 가이던스가 수정되면 시장의 관심은 금리 인하에서 국채 공급으로 빠르게 이동할 수 있다.

따라서 지금 필요한 전략은 금리 하락에 베팅해 모든 위험자산을 늘리는 것이 아니다. 장기금리가 안정된 사이 이익 추정치가 올라가는 기업을 사고, 밸류에이션만 오른 기업은 줄여야 한다.

반도체·전력 인프라·방산처럼 구조적 수요와 현금흐름이 함께 존재하는 산업에 집중하되, 가을로 갈수록 현금과 퀄리티의 비중을 높일 필요가 있다.

‘At least’라는 두 단어는 국채 공급 위험을 제거하지 않았다. 다만 그 위험이 현실화되기 전까지 시장에 시간을 벌어줬다.

주식 투자자의 성과는 그 시간을 얼마나 공격적으로 사용하는가보다, 그 시간이 끝나기 전에 얼마나 좋은 기업으로 이동해 있는가에 의해 결정될 것이다.

[Alis volat propriis @Alisvolatprop12]

2016년경(브렉시트/트럼프 당선 직후) 당시 15세였던 레오폴드 아셴브레너(이번에 대거 손실을 보고 시타델에 포트폴리오 다수를 넘긴 바로 그)가 독일 녹색당 전당대회에서 연설한 영상

주요 내용은 약관 15세의 레오폴드단상에 서서 당원들을 향해 강하게 비판하며 다음과 같은 내용을 지적

1. 우리는 몇 달째 “부자를 덜 부자로 만들기”(부유세/상속세)만 논쟁하고 있음

2. 그런데 밖에서는 영국이 EU를 떠나고, 트럼프가 당선되고, AfD가 떠오르고 있는 데 이는 뭔가 근본적으로 잘못됨

3. 현재 독일의 중산층(옛 노동계급)이 정체되었는 데, 예전엔 노동자 중산층이 자동차를 만들었지만 이제 로봇이 만든다는 것. 부모들이 더 이상 자녀에게 “더 나은 미래”를 약속할 수 없음

4. 그래서 사람들이 브렉시트/트럼프/AfD를 지지하며, 민주주의의 기반이 흔들리고 있음

5. 힐러리 클린턴처럼 기술관료적으로 대응해선 안되고, 디지털화·자동화·세계화에 대한 큰 비전이 필요람

6. 독일에서만 운전 관련 일자리 200만 개가 컴퓨터에 대체될 것이고, 옥스퍼드 연구에 따르면 10~20년 안에 일자리의 47%가 대체 가능할 것

7. 그런데 우리는 부유세 타령만 하고 있는 현실 - “Meine Güte!(이런!)”

8. 무조건적 기본소득(UBI) 같은 더 큰 비전을 제시해서, 미래 일자리가 어떻게 변하든 모두가 존엄과 자유를 누릴 수 있게 해야 함

9. 기후변화처럼 지금 당장 행동하지 않으면 다른 세력이 우리를 지배할 것이나, 나(레오폴드)는 녹색당이 이걸 해낼 수 있다고 믿음

[매크로비욘드(Sung) @sshleo84]

주식시장은 기술 발명과 인프라 투자 단계에서 이미 생산성 향상과 이익 증가를 기대한다.

그래서 경제 전체의 생산성은 아직 오르지 않았는데 관련 기업의 주가는 먼저 급등하는 일이 나타난다.

주가는 생산성의 결과가 아니라 생산성에 대한 기대를 거래하기 때문이다.

첫 번째 국면은 ‘가능성’을 사는 시장이다

혁신 사이클의 시작에서는 새로운 기술이 무엇을 할 수 있는지가 중요하다.

아직 시장 규모와 수익성이 충분히 검증되지 않았더라도 기술의 잠재력이 크다면 자금이 몰린다.

1990년대에는 컴퓨터와 인터넷이 그 역할을 했다.

오늘날에는 생성형 AI와 에이전트 AI가 그 자리를 차지하고 있다.

이 단계에서 시장은 미래를 상상한다.

AI가 지식노동을 자동화하고, 소프트웨어 개발 시간을 줄이며, 의료·금융·제조·물류의 의사결정을 바꿀 것이라는 기대가 주가에 반영된다.

아직 GDP나 노동생산성 통계에서 뚜렷한 변화가 확인되지 않더라도 주식시장은 기다리지 않는다.

이 시기의 주도주는 대체로 혁신을 가능하게 하는 핵심 기술과 희소한 자원을 공급하는 기업이다.

반도체와 메모리

첨단 패키징과 기판

데이터센터 장비

네트워크와 인터커넥트

전력망과 변압기

냉각 및 전력관리 시스템

초기에는 최종 서비스의 수익모델보다 병목을 해결하는 기업의 실적이 더 빨리 좋아진다.

수요는 급증하지만 공급은 단기간에 늘어나기 어렵기 때문이다.

AI 사이클의 첫 번째 주도권이 GPU, HBM, 첨단 패키징과 전력 인프라에 집중된 이유도 여기에 있다.

두 번째 국면은 ‘투자’를 사는 시장이다

기술의 가능성이 확인되면 기업들은 대규모 설비투자에 나선다.

이때부터 기대는 실제 주문과 매출로 전환된다.

하이퍼스케일러는 데이터센터를 건설하고, 반도체 기업은 생산능력을 확대하며, 전력회사는 발전과 송배전 설비에 투자한다. 기업은 서버와 소프트웨어를 구매하고 AI 인력을 채용한다.

이 단계에서 GDP는 먼저 증가할 수 있다.

데이터센터 건설과 장비 구매는 그 자체로 투자이기 때문이다.

그러나 경제 전체의 생산성이 동시에 높아지는 것은 아니다.

오히려 초기에는 생산성이 일시적으로 낮아질 수도 있다. 투자비와 교육비, 감가상각비는 즉시 발생하지만 AI가 만들어낼 매출과 비용 절감은 나중에 나타나기 때문이다.

투자자는 이 구간에서 두 가지를 구분해야 한다.

첫째는 투자액의 증가다.

둘째는 투자수익률의 개선이다.

설비투자가 빠르게 늘어나는 것은 장비와 인프라 공급기업에는 호재다.

그러나 투자를 집행하는 기업에는 반드시 호재라고 단정할 수 없다.

자본비용보다 높은 수익을 창출하지 못하면 매출은 증가해도 주주가치는 훼손될 수 있다.

[투자수익률(ROIC) > 자본비용(WACC)]

이 조건을 충족해야 투자가 진정한 기업가치 증가로 이어진다.

AI 투자가 많다는 사실보다 그 투자가 얼마나 빠르게 현금흐름으로 회수되는지를 봐야 하는 이유다.

세 번째 국면은 ‘확산’을 사는 시장이다

생산성 혁명의 진짜 힘은 기술을 만드는 기업보다 기술을 사용하는 기업으로 확산될 때 나타난다.

컴퓨터가 처음 보급됐을 때 많은 기업은 기존 업무를 컴퓨터 화면으로 옮기는 데 그쳤다.

생산성이 본격적으로 높아진 것은 재고관리, 공급망, 물류, 결제와 고객관리 체계가 컴퓨터와 인터넷에 맞게 재설계된 이후였다.

AI도 마찬가지다.

직원에게 AI 계정을 제공하는 것만으로는 기업 전체의 생산성이 크게 높아지기 어렵다.

데이터 관리, 의사결정 권한, 내부통제, 성과평가와 업무흐름을 AI에 맞게 다시 설계해야 한다.

이 단계가 시작되면 시장의 주도주는 인프라 공급자에서 AI를 실제로 활용하는 기업으로 넓어진다.

예를 들어 AI를 활용해 다음과 같은 변화가 나타날 수 있다.

제조기업의 불량률과 가동중단 시간이 감소한다.

유통기업의 재고회전율이 상승한다.

금융기업의 심사와 위험관리 비용이 낮아진다.

제약기업의 신약개발 기간이 단축된다.

콘텐츠 기업의 제작비가 절감된다.

소프트웨어 기업의 개발자 1인당 매출이 증가한다.

방산기업의 탐지·분석·의사결정 속도가 빨라진다.

이때부터 AI는 비용 항목이 아니라 이익률을 높이는 생산수단으로 바뀐다.

주식시장의 관심도 “누가 AI를 만들었는가”에서 “누가 AI로 더 많은 돈을 벌었는가”로 이동한다.

네 번째 국면은 ‘생산성’을 사는 시장이다

경제 전체의 생산성 통계는 가장 늦게 움직인다.

다수의 기업이 새로운 기술을 도입하고, 업무 방식이 바뀌며, 노동과 자본이 생산성이 높은 기업과 산업으로 이동해야 거시 생산성이 높아진다.

생산성은 기술 자체가 아니라 기술과 조직, 인력과 자본이 결합한 결과이기 때문이다.

1990년대 IT혁명에서도 컴퓨터는 1980년대부터 보급됐지만 미국의 생산성이 뚜렷하게 상승한 것은 1995년 이후였다.

그런데 당시 경제학자와 정책기관은 이러한 변화를 즉시 알아채지 못했다.

시기

학계·전망기관 판단

사후 평가

1980년대~1990년대 초

컴퓨터 효과가 통계에 잘 보이지 않음

대체로 정확

1995~1999년

장기 생산성은 여전히 낮을 것

실제 생산성 가속을 과소평가

2000~2004년

IT가 장기 생산성을 지속적으로 높일 것

단기 붐은 맞았지만 지속성은 과대평가

2005년 이후

IT 효과가 약화

실제로 생산성 증가율 둔화

생산성 가속이 시작된 뒤에도 한동안 과거의 낮은 성장률을 기준으로 전망했다.

생산성 향상이 통계적으로 확인된 뒤에는 반대로 높은 성장률이 장기간 지속될 것이라고 예상했다.

그러나 2005년 이후 미국의 생산성 증가율은 다시 둔화됐다.

처음에는 변화를 과소평가했고, 확인한 뒤에는 지속성을 과대평가한 것이다.

주식시장도 같은 실수를 반복한다.

혁신 초기에는 새로운 기술의 가능성을 의심하다가, 주가와 실적이 충분히 오른 뒤에는 그 성장률이 영원히 유지될 것처럼 가격을 매긴다.

따라서 좋은 투자는 혁신을 가장 먼저 믿는 것만으로 완성되지 않는다. 시장이 어느 기대까지 이미 가격에 반영했는지를 판단해야 한다.

생산성이 가장 강할 때 주가가 가장 강한 것은 아니다

투자자들이 자주 놓치는 부분이 있다.

경제의 생산성이 가장 빠르게 높아지는 시점과 관련 주식의 수익률이 가장 높은 시점은 일치하지 않을 수 있다.

주가는 미래 이익을 할인한 현재 가치다.

혁신 초기에 미래현금흐름 전망이 빠르게 상향되면 주가는 크게 오른다.

이후 생산성이 실제로 개선돼도 그 결과가 이미 가격에 반영돼 있다면 추가 상승은 제한될 수 있다.

반대로 실적이 계속 증가하더라도 금리와 자본비용이 상승하면 밸류에이션은 낮아질 수 있다.

AI가 잠재성장률을 높이는 동시에 중립금리와 장기금리를 끌어올린다면 기업이익에는 긍정적이지만 높은 PER에는 부담이 될 수 있다.

생산성 상승은 주식시장 전체에 무조건적인 호재가 아니라 다음 두 힘의 경쟁이다.

[생산성 상승 -> 이익 증가 -> 주가 상승 요인]

[생산성 상승 -> 잠재성장률·중립금리 상승 -> 할인율 상승 -> 밸류에이션 하락 요인]

결국 주가는 생산성 자체보다 ‘이익 증가 효과가 할인율 상승 효과를 얼마나 웃도는가’에 의해 결정된다.

이것이 채권의 언어와 주식의 언어를 함께 사용해야 하는 이유다.

주식만 보면 생산성 상승은 무조건 좋은 뉴스처럼 보인다.

그러나 채권시장은 더 높은 성장과 투자수요, 중립금리 상승 가능성을 가격에 반영한다.

좋은 기업도 너무 높은 할인율과 너무 비싼 가격 앞에서는 좋은 투자가 아닐 수 있다.

P.S 저는 늘 이야기합니다.

투자는 뉴스를 맞히는 게임이 아닙니다.

돈의 방향을 읽는 게임입니다.

돈은 언제나 불안을 싫어합니다.

유동성은 불확실성을 피해 움직이고,

정책은 유동성을 따라 움직입니다.

그래서 때로는 정치가 시장을 움직이는 것처럼 보이지만,

더 큰 흐름에서는 시장이 정치를 움직입니다.

투자자는 그 사실을 기억해야 합니다.

시장은 대통령의 연설보다 먼저 움직이고, 채권시장은 정치인보다 먼저 현실을 말합니다.

그래서 우리는 매일 뉴스를 읽기보다 시장 심리를 읽어야 합니다.

결국 시장을 움직이는 것은 사건이 아니라 사람이고,

사람을 움직이는 것은 숫자가 아니라 심리입니다.

금융은 숫자의 세계처럼 보이지만, 본질은 신뢰의 세계입니다.

그리고 신뢰가 흔들릴 때마다 돈은 새로운 방향을 찾아 움직입니다.

투자자의 일은 미래를 예언하는 것이 아니라, 그 돈의 방향을 누구보다 먼저 읽어내는 것입니다.

아래 Signum Global Advisors 분석에 따르면,

현재 추세가 그대로 이어진다면, 트럼프 대통령이 긴장 완화에 나설 가능성은 늦어도 7월 30일 이전에는 나타날 것으로 추정됩니다.

다만 시장 여건이 크게 개선되는 경우는 예외이며, 현재로서는 그 가능성이 높지 않아 보입니다.

과거 사례를 기준으로 하면 가장 가능성이 높은 시점은 7월 26일입니다.

[억만장자 메신저 @superwriter123]

눈에 보이는 것만 쫓다간 큰 코 다칠 것

[Jelly Crypto @JellyCrypto]

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[DONS @dons_korea]

토큰을 원가로 팔 수 있는 곳은 어디인가?