#버블 #AI 과거와 비교

◦ 1. 빅테크 Capex(자본지출) 증가
• Exhibit 14: ChatGPT 이후 AMZN, MSFT, GOOGL 등 hyperscaler들의 연간 Capex가 급증
- 2023년 약 2000억 달러 → 2026년 약 4500억 달러 예상
- 주요 증가는 AI 인프라 확장(데이터센터, GPU 등) 목적

◦ 2. AI 관련 산업별 수익 성장
• Exhibit 15: AI 노출 산업 전반에서 매출 증가
- 반도체: 2019년 대비 3배 이상 상승 (2026년 예상)
- 하드웨어 및 소프트웨어 Enablers도 꾸준히 성장

◦ 3. 전체 기술 투자 흐름
• Exhibit 16: Tech 투자(소프트웨어+IT 장비)는 GDP 대비 약 4.6%까지 상승
- 2000년 IT버블 시기 수준 회복
- 최근 AI 수요가 새로운 투자 사이클 유도 중

◦ 4. AI 투자, 아직은 과거 붐 대비 소규모
• Exhibit 17: 2000년 정보통신 투자 붐과 비교 시
- AI Capex는 GDP 대비 약 0.6% 수준으로 상대적으로 작음
- Telecom(1.5%), IT(2%) 투자 붐과는 차이 있음

◦ 5. 광범위한 투자 붐은 아직
• Exhibit 18: Tech 및 비주거 투자 모두 과거 90년대 말 붐 시기 대비 낮은 증가율
- 아직 전 산업에 걸친 전방위적 투자 확대는 아님 → 초기 단계로 해석 가능

◦ 6. 기업 이익률은 여전히 높은 수준
• Exhibit 19: 미국 기업 이익(GDP 대비)은 13% 내외로 역사적으로 높은 수준 유지
- 이익률 유지 → 추가 투자 여력 존재함을 시사


핵심 인사이트 요약
- AI 붐은 현재진행형이나, Capex/GDP 비중은 여전히 과거 버블 대비 낮음
- 반도체·AI 인프라 중심 투자 강세 지속, 전방산업 확산은 앞으로의 과제
- 기업 수익성 기반 투자 여력 충분, AI 투자 사이클은 장기적 성장 가능성 내포

#김단테 님 #클로드봇
https://youtu.be/4votPcplooo?si=Zd2yeOUgPNJ0KgVx

#클로드봇 #AI
오늘 올린 영상 관련한 클로드봇 기사 읽어보시면 좋을 것 같네요. 저도 오늘 틈틈이 검색 중입니다.
https://byline.network/2026/01/30-499/

#AI #SaaS 우려 #내생각

https://m.blog.naver.com/freelife-kr/224174065983

이런 상황에서 트럼프의 케빈 워시 임명은
기술 혁신을 뒷받침하기 위한 금융 정책을 위한 의도가 커 보인다.


이는 곧 미국이
AI 시대에 필요한 대규모 투자를 금융적으로 뒷받침하고,
AI를 통해 세계 패권국의 지위를 계속 유지하고자 하는 의지를 드러낸 신호일 수도 있다.​

​
요약하면,
지금 시장이 보고 있는 것은 AI가 만들어낼 단기적 충격이지만,
빅테크와 정책의 방향은 그 이후를 이미 바라보고 있는 듯하다.

‣ 파월 의장, “AI 붐은 진짜다” 선언

◦ 미 연준 의장 제롬 파월은 현재의 AI 열풍이 2000년대 초 닷컴 버블과는 다르다고 강조했다.
· 당시와 달리 오늘날의 주요 기술 기업들은 실질적인 수익을 내며 경제 성장에 기여하고 있다.
· 그는 이번 AI 투자가 저금리나 투기적 자금이 아닌, 장기적 생산성 향상에 기반한 흐름이라고 설명했다.

‣ AI가 미국 경제에 미치는 실질적 영향

◦ 파월은 AI 기술이 데이터 센터 건설부터 전력 인프라 확충까지 미국 경제 전반에서 가시적인 변화를 일으키고 있다고 언급했다.
· 이는 단순한 기술 트렌드가 아닌 경제 구조 자체를 바꾸는 생산성 혁신의 흐름으로 평가된다.

‣ 경제학자들의 전망

◦ 골드만삭스와 JP모건의 경제학자들 역시 파월의 입장에 동의하며, AI가 향후 수조 달러 규모의 생산성 향상을 이끌 것으로 전망했다.
· GDP 성장률에도 점진적이지만 지속적인 긍정 효과가 나타날 것으로 분석된다.

➱ 요약:
AI 붐은 투기적 거품이 아니라, 실질적 수익과 생산성 향상에 기반한 새로운 경제 성장의 축으로 자리 잡고 있다.

#파월 #AI #버블

#하워드막스 #메모 #AI @2026.02.26

https://blog.naver.com/freelife-kr/224197778253

AI는 단순히 사람의 업무를 “더 빠르게” 만들어주는 생산성 보조 도구를 넘어, 목표만 주면 스스로 과업을 끝까지 수행하는 노동 대체 단계(Level 3)로 진입했다. 이 변화가 의미하는 바는 명확하다. 반복적이고 구조화된 지식노동의 상당 부분은 인간의 ‘보조’가 아니라 인간을 ‘대체’하는 방식으로 AI에 이전될 가능성이 높다.

AI는 스스로를 개선하는 자기증폭 루프에 들어섰다. 그 결과 기술 진화의 간격은 더 짧아지고, 지금 사용하는 AI는 앞으로 가장 outdate된 AI일 가능성이 높다. AI 도입의 문제는 단순한 툴 채택이 아니라, 변화 속도를 전제로 한 지속적인 적응과 재학습의 문제로 바뀌었다.

이 흐름은 투자에도 영향을 준다. AI는 데이터 흡수, 기억, 그리고 패턴 인식에 특화되어 있고, 이는 곧 공개된 정량 데이터로 승부하는 초과수익의 여지가 빠르게 줄어든다는 뜻이다. 누구나 같은 데이터를 보고, AI는 그 데이터를 누구보다 빠르고 체계적으로 처리할 수 있다면, 정량 정보 기반의 우위는 구조적으로 희소해진다. 시장에서 ‘정보 처리 능력’ 자체가 알파의 원천이기 어려워지는 것이다.

나는 전례 없는 상황을 해석하고 새로운 가설을 세우는 상상력과 판단이 인간이 가질 수 있는 가장 중요한 강점이라고 본다. 데이터가 충분히 설명하지 못하는 미래를 다루는 순간, 과거 패턴의 연장선만으로는 결정을 내릴 수 없고, 결국 상상력을 기반으로 이해와 질적 판단이 개입될 수밖에 없다.

그래서 지금은 과거 회귀론적인 사고에서 벗어날 필요가 있다. “과거에 이랬으니 이번에도 이럴 것”이라는 논리는 AI가 가장 잘하는 영역이고, 그 영역에 머무는 한 인간은 경쟁력이 약해진다. 오히려 불확실한 미래 상황을 스스로 정의하고, 어떤 변수가 중요해질지 선택하며, 그에 따라 리스크를 감당할지 말지를 결정하는 ‘자기 판단’이 투자에서 더 중요해지는 시점인 것 같다.

지금 필요한 건 이런 것들이다:
​
1. 평소 생활에서 불편함을 느끼는 감각
2. 세상이 무엇을 필요로 하는지 알아채는 눈
3. 그것을 자연어로 명확하게 설명할 수 있는 능력
4. 그리고 결국, 사람들 앞에 서서 마케팅하고 책임지는 리더십
​
아무리 AI가 밑에서 서포트해줘도, 고객 앞에 서는 건 사람이다. 투자자에게 발표하는 건 사람이다. 문제가 생겼을 때 책임지는 건 사람이다. 코딩 능력이 아니라 커뮤니케이션과 책임감이 핵심 역량이 되는 세상이 오고 있다.
​

#AI #변화

#김단테 님 #AI
Anthropic 에 무슨 일이 일어났는가?
https://m.blog.naver.com/mynameisdj/224250092378

#GOOGL #AI

“지난 2년간 구글이 확보한 컴퓨팅 용량은 창립 이후 20년 동안 구축한 전체 용량과 맞먹습니다.”

구글 I/O 2026 기자간담회에서 “이런 폭발적인 인프라 확장 기회는 역사적으로 매우 흔치 않은 순간”이라며 이같이 말했다.

피차이 CEO는 “지난 1분기 구글클라우드의 수주 잔액이 2400억달러에서 4600억달러로 급증했다”며 “전 분야에서 수요가 확인됐다”고 밝혔다.

피차이 CEO는 “AI 인프라를 지탱하기 위해 아시아 국가를 중심으로 한 공급망에 크게 의존하고 있으며, 이들이 역동적인 시장 변화에 매우 잘 대응하고 있다”며 삼성전자, SK하이닉스, TSMC 등을 언급했다.

#AI

자세한 풀버젼은 요기

https://blog.naver.com/aaaehgus/224295475662

#GS #AI

• 이번 사이클은 역사상 가장 크고 가장 긴 반도체·전자부품 업황 사이클 중 하나가 될 가능성이 높음.

• 1차 성장 동력은 AI 서버 및 데이터센터 인프라 투자 확대.

• 2차 성장 동력은 Device Proliferation.
- Edge AI
- Physical AI (로봇, 자율주행, 스마트 디바이스)

• 현재 업황은 사이클의 초기 단계(Early Stage)로 판단.


"AI 인프라 투자 → Edge AI → Physical AI로 이어지는 초대형 장기 성장 사이클이 시작됐으며, 아직 초기 국면에 불과하다."

#ai #NAVER

99년 애플의 파워 매킨토시 G4가 미국 수출관리법상 '무기'로 분류되었던 것 처럼, 현재 우리는 Fable 5 사태를 나비효과처럼 맞이하고 있음.

ai가 삶의 패러다임을 바꿔가는 것 처럼, 안보 및 더 나아가 주권을 흔드는 전략자산이 되어감. 이건 레거시 무기체계의 진보를 논하는 수준과는 차원이 다른 문제.

아무리 능력이 딸려도 소버린ai가 필수적일 수 밖에 없고, 이제 방산처럼 멀티플를 받아야하는 타이밍이 아닐까 싶은 이유.

영국 전 안보장관은 "주권은 이제 대포가 아니라 코드의 문제입니다"라고 했다. 프랑스 국민연합 대표는 AI가 국가 주권의 핵심 문제라며, 자국 모델을 빠르게 개발하지 않는 나라는 다른 나라의 선택에 종속될 수밖에 없다고 주장했다.

사실 소버린 AI는 이미 거대한 흐름이었다. 엔비디아의 2026 회계연도 소버린 AI 매출은 300억 달러를 넘어서며 전년 대비 3배 이상 성장했다. 전 세계 소버린 클라우드 IaaS 지출은 2026년 800억 달러에 이를 전망이다. 젠슨황이 반복해온 "모든 국가는 소버린 AI가 필요합니다"라는 메시지가 실적으로 증명되고 있는 셈이다.

소버린 AI의 핵심은 '최고 모델을 직접 만드는 것'이 아니다. '내가 쓰는 AI가 내일도 켜져 있다는 보장을 확보하는 것'이다. 멀티 모델 전략, 에어갭 배포, 오픈소스 대안 확보. 이것들이 이제 기술 선택의 문제가 아니라 비즈니스 연속성의 문제가 됐다.

https://zdnet.co.kr/view/?no=20260614134109

앤스로픽 AI 기술 임원, 네이버 찾는다…韓 개발자 밋업 진행
2026.06.16 / 이데일리

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1. 핵심 한 줄
① 앤스로픽 기술 임원 2인, 네이버 1784 방문 → 개발자 밋업 진행
② 앤스로픽 한국 법인 출범 준비 중 = 국내 AI 생태계 접점 확대 행보
③ 네이버, 글로벌 AI 기업들의 핵심 협력 대상으로 부상

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2. 방문 개요
① 방문자: 케이틀린 레시(플랫폼 엔지니어링 총괄) + 안젤라 장(제품 총괄)
② 장소: 경기 성남 네이버 1784 사옥
③ 대상: 네이버 내부 현직자 및 개발자
④ 주요 내용: AI 기술·보안 경험 공유 + 생성형 AI 서비스 개발 기술 논의

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3. 앤스로픽 한국 행보
① 서울 오피스 개소 준비 중
② 최기영 전 스노우플레이크코리아 대표 → 한국 대표로 선임
③ 국내 개발자·기업 고객과의 접점 확대 가속

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4. 의미
① 엔비디아·오픈AI에 이어 앤스로픽까지 네이버와 협력 모색
② 네이버 = 자체 초거대 AI 모델 + 클라우드 + 데이터센터 보유 → 글로벌 AI 기업들의 핵심 파트너 후보
③ 한국 = AI 서비스 도입 속도·개발자 생태계 고성장 → 글로벌 AI 기업 한국 공략 가속화

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5. 한 줄 요약
앤스로픽 기술 임원, 네이버 1784 방문해 개발자 밋업 진행 = 한국 법인 출범 준비 + 국내 AI 생태계 접점 확대. 엔비디아·오픈AI에 이어 글로벌 AI 빅테크의 네이버 협력 타진 잇따라 = 네이버, 글로벌 AI 기업의 핵심 한국 파트너로 부상
https://www.edaily.co.kr/News/Read?newsId=02040166645482376&mediaCodeNo=257&OutLnkChk=Y

#AI, #앤스로픽, #네이버

#AI #KK 님

현재의 시장은 AI 관련주(AI Trade)에 대한 '적정 가치(Fair Value)'를 찾아가는 과정이라고 볼 수 있다.
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그리고 이처럼 고려해야 할 경우의 수가 많아지고 있다는 징후는, 이미 6월 말부터 시장 곳곳에서 감지되기 시작했다.

그러나 최근 가격 모멘텀이 정점에 도달하면서 이들 투어리스트의 이탈이 본격화되었고, 지난 금요일 역시 이러한 이탈 매도세가 시장을 지배했다.

이러한 가격대는 Risk-Reward(위험 대비 기대 수익) 측면에서 매우 매력적인 구간인 것은 분명하다. 하지만 투자자들이 확실한 답을 내려야 할 가로막힌 과제들 또한 여전히 산적해 있다.
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가장 까다로운 점은 AI 산업이 '자본 집약적 구조'로 재편되면서, 이제 시장의 핵심 질문이 단순한 '단기 제품 수요'가 아닌 '자금 조달 및 재무(financing)의 지속 가능성'으로 이동했다는 사실이다. 결과적으로 구조화 금융이나 복잡한 자금 조달 메커니즘에 대한 명확한 이해가 전제되어야만, 향후 AI 트레이드에 대한 단단한 투자 논리(investment thesis)를 수립할 수 있게 되었다.

결국 핵심은 메모리 반도체의 '단순한 수요 존재 여부'가 아니다. 시장이 다시 열광할 수 있는 진짜 촉매제는 "과연 얼마나 높은 프리미엄을 지속적으로 인정받고 유지할 수 있는가"에 달려 있다. 이는 단순한 실적 성장에 따른 자연스러운 주가 상승을 넘어, 시장 전체의 밸류에이션 수평을 끌어올리는 '멀티플 리레이팅'의 가장 결정적인 조건이 될 것이다.

즉, 메모리가 여전히 병목인것은 맞고 AI라는 방향은 유효하다. 물량은 이미 팔렸다. 남은 논쟁은 프리미엄이다. 그리고 프리미엄의 운명은 두 가지에 달려 있다. 단기적으로는 고객이 얼마나 편하게 돈을 빌리는가이고, 길게는 모델의 희소성이 정책적으로 방어되는가이다. 앞의 것은 분기 단위로 움직이고 되돌아온다. 뒤의 것은 몇 년에 걸쳐 움직이고 잘 되돌아오지 않는다.

1. AI 트레이드의 일방향 상승장이 종료되고 ROI 및 재무적 지속 가능성에 대한 의구심이 시장을 지배하며 비관론 영역 진입.

2. 채권 시장에서 테크 우량 장기물의 스프레드가 정크(BB) 수준으로 수렴하는 등 '신용의 질'보다 '리스크 집중도'에 대한 경고음 발생.

3. 메모리 업황의 핵심은 수요 여부를 넘어, 고객사의 선급금 여력과 계약 종료 후 자산 가치(터미널 밸류)를 방어할 '프리미엄' 유지에 있음.

#AI #수익성 #자본

#AI

1. 데이터센터 착공 지표의 폭발적 상승에 따른 2027년 이후 인프라 투자 사이클의 강력한 연장 전망임.
2. AI 시장이 '저렴한 토큰' 시대를 지나 고성능 추론(Reasoning) 및 에이전트 중심의 고부가가치 소비 단계로 진입 중임.
3. 연산 집약도(Compute Intensity) 증가가 토큰 수요를 넘어선 실질적 반도체 공급 부족을 재유발할 가능성임.
4. 토큰 가격(P), 사용량(Q), GPU 임대료의 동반 상승 여부가 반도체 섹터 반등의 결정적 지표가 될 것임.

#AI #샘울트먼

1. AI 기술의 사회적 도입 속도는 기술 발전보다 완만할 것이며, 현재는 '아이폰 이전의 스마트폰' 단계에 머물러 있는 것으로 진단함.

2. 오픈AI는 자원 집중을 위해 Sora 등 부차적 프로젝트를 중단하고, 연구와 컴퓨트(인프라) 확보를 최우선 순위로 설정함.

3. 미래 AI는 사용자 컨텍스트를 이해하는 '상시 에이전트'로 진화하며, 과학적 발견 가속화와 소규모 창업 붐의 핵심 동력이 될 것으로 전망함

#매크로 #AI #반도체

현재 국채금리가 AI 투자의 제약조건 중 한가지라 한번 짚고 넘어갈 필요가 있음

당장은 인프라 사이클이 끝나는 단계는 아니지만 은행 신용 팽창 이 시작하는 단계일 수 있어, 리스크 관리 잘하자는 결론

드러켄밀러의 금리 안심론과 AI 버블 경고

1. 드러켄밀러와 베센트, 8월 국채 바이백을 둘러싼 공개 설전

- 8월 19일 재무부가 장기국채 바이백 규모를 두 배로 늘림 → 시중에 풀린 옛 장기국채를 사들이고 재원은 신규 단기국채 발행으로 조달해, 국가부채 총액은 그대로 두고 만기 구조만 단축시키는 조치였음

- 발표 당일 장기금리가 잠시 내렸으나 이틀 만에 하락분을 반납함 → 다음날 베센트 재무장관은 CNBC에서 '지금 금리가 기초 여건을 반영하지 않는다'고 밝혀, 시장은 이를 장기금리를 인위적으로 누르려는 의도로 받아들임

- 8월 24일 드러켄밀러는 월스트리트저널 기고 '채권 시장이 말을 하게 두라'에서 유동성 지원이라는 명분부터 반박함 → 유찰된 입찰도, 딜러 대차대조표 마비도, 강제 청산도 없었던 시장에 굳이 개입한 것은 유동성 관리가 아니라 금리가 오르니까 사들인 가격 관리에 불과함

- 장기금리는 정부 재정에 대한 시장의 신호이자 남은 마지막 재정 규율 장치라는 게 기고의 핵심 논지임 → 30년물이 5.5%에서 소화돼야 한다면 그것은 위기가 아니라 빚을 진 만큼의 청구서이며, 장기금리를 낮추는 유일한 방법은 기초재정 적자를 줄이는 것뿐임

- 베센트는 8월 31일 CNBC에서 드러켄밀러를 겨냥해 '훌륭한 투자자지만 마음을 자주 바꾸고 돈 잃는 걸 싫어한다'고 되받아침 → 국채 숏 포지션을 쥔 상태에서 재무부 매입으로 금리가 떨어지면 손해를 볼 것이기 때문에 기고를 썼을 것이라는 게 요지임

- 9월 8일 텍사스 SMU 강연에서 베센트는 엔화 약세에 베팅하는 외환 트레이더들에게 '이제 내가 하우스다'라고 선언 → 8월 초 일본이 엔화 개입 재원 마련을 위해 미국채를 매도했을 가능성이 있다는 블룸버그 보도와 맞물려, 엔화 방어가 곧 베센트에게 장기금리 방어와 같은 사안임을 드러냄

2. 드러켄밀러의 최신 발언: '금리는 오히려 낮다, 그런데 AI는 걱정된다'

- 지난주 목요일 뉴욕 파이퍼 샌들러 비공개 컨퍼런스 발언을 파이낸셜타임스가 녹취록과 복수 참석자 확인을 거쳐 단독보도함 → 같은 날 30년물 국채금리는 5.37%로 2007년 6월 이후 최고 종가를 기록함

- 원문 요지는 네 가지임. 1) 기존 금리가 긴축적이라는 말은 터무니없다는 것, 2) 전 세계 자산가격이라는 상식을 믿는다는 것, 3) 경제 상황과 설비투자를 둘러싼 자본 경쟁을 감안하면 금리가 오히려 낮다는 것, 4) 이 금리 상승은 펀더멘털이 이끈 느린 행진이라 전혀 걱정스럽지 않다는 것임

- AI 랠리 자체는 놀라운 성과였으나, AI 구축 사이클이 후반부에 접어들어 이익 버블 국면에 있을 가능성이 있다고 진단함 → AI 구축이라는 것 자체가 언젠가 끝나기 때문이라는 논리임

- AI 투자 비중을 6개월 전 대비 80%가량 줄임 → 다만 2분기 13F 기준으로는 반도체와 하이퍼스케일러 보통주 비중이 3월 말 3억 3천만 달러에서 6월 말 8억 2천만 달러로 오히려 늘어나 있었고, 주가 상승분만이 아니라 TSMC와 아마존은 주식수 자체도 늘림

- 13F는 공시 시차가 있어 6~9월 사이 매도가 있었다면 다음 공시(11월 16일)에서 비중 축소가 확인될 수 있음

3. 금리 상승의 실제 원천 = 실질 금리

- 미국 10년물 국채금리는 현재 4.97% 수준으로, 올해 저점인 2월 27일 3.97% 대비 약 100bp 올랐음

- 2월 27일부터 9월 9일까지의 상승분 86bp를 재무부 데이터로 쪼개면 실질금리가 74bp, 기대인플레는 12bp를 차지함 → 유가 상승에 따른 물가 우려가 아니라, 자본을 빌리는 진짜 가격인 실질금리가 오른 것이 상승의 대부분을 설명함

- 이는 설비투자 붐 속에서 정부와 AI 기업이 같은 장기자금을 두고 경쟁하며 자본의 가격 자체가 올랐다는 드러켄밀러의 펀더멘털 설명과 부합함 → 베센트는 시장이 펀더멘털에서 벗어나 있다는 입장이고, 드러켄밀러는 지금 금리 자체가 펀더멘털이 이끈 결과라는 정반대 입장임

4. 자본이 병목이 된 시대: 해법은 은행 규제 완화

- 정부는 전쟁과 재정적자로 국채를 계속 찍어야 하고, AI 기업들은 데이터센터 건설 자금으로 이미 회사채를 2천억 달러 넘게 발행함 → 같은 장기자금을 두고 정부와 AI 기업이 줄을 서며 자본 수요가 공급을 압도하는 중

- 금리를 억지로 내리는 방식이 아니라 자본 공급 자체를 구조적으로 늘리는 것이 해법이며, 미국이 실제로 쓰는 카드는 은행 규제 완화임

- 첫째는 국채 중개 여력을 늘리기. 4월 ESLR(보완적 레버리지 비율) 완화로 은행이 같은 자기자본으로 더 많은 국채를 보유할 수 있게 됐고, 국채 거래 중앙청산 확대로 딜러가 같은 거래량을 더 작은 대차대조표로 처리할 수 있게 됨

- 둘째는 더 결정적인 조치로, 기업 대출 확대. 3월 규제 변경으로 투자등급 기업 대출의 위험가중치가 100%에서 65%로 낮아짐 → 100달러 대출에 쌓아야 할 자기자본이 약 10달러에서 약 6.5달러로 줄어, 은행이 같은 자본으로 더 많이, 더 낮은 금리로도 대출할 수 있게 됨

- 기업의 회사채 수요 일부가 은행 대출로 옮겨가면 채권시장에서 국채와 경쟁하는 회사채 물량이 줄고, 은행도 국채를 더 보유할 여력이 생김 → 연준이 기준금리를 내리지 않고도, 재무부가 국채를 직접 사들이지 않고도 자금조달 병목을 공급 측에서 푸는 경로

- 다만 신용도 높은 대기업 대출에 한정되고, 기업이 회사채 대신 은행 대출을 실제로 택하며 그 돈이 차환이 아닌 신규 투자로 가야 성립하는 조건부 경로임

5. 은행 신용 완화 = 사이클 연장이지 건강한 결말의 보장은 아님

- 신용 공급 확대가 AI 투자의 위험을 낮춰줄 것 같지만 오히려 반대일 수 있음

- 사이클을 세 단계로 구분함. 1) 금융이 데이터센터, 전력망, 반도체 등 실물 투자를 뒷받침하는 단계, 2) 늘어난 신용 자체가 추가 투자를 만들어내며 GPU와 데이터센터가 대출 담보가 돼 자산가격과 담보가치가 서로를 밀어올리는 과잉투자 단계, 3) 신용과 수요가 과열돼 물가를 자극하고 연준이 다시 금리를 올려야 하는 긴축 단계

- 현재는 아직 첫 번째 단계이나, 은행 신용 팽창이 규제 완화로 과해지면 두 번째 단계로 넘어갈 수 있다는 게 기본 시나리오임

- 은행 신용은 AI 투자 사이클을 더 길게 끌고 갈 수는 있어도, 그 투자가 실제로 돈을 버는지는 결정해주지 않음 → 고객 수익화가 기대에 못 미치거나, 설비 가동률이 떨어지거나, 공급자 마진이 압박받는 경로로도 사이클은 끝날 수 있음

- 따라서 앞으로 지켜볼 두 축은 은행 대출이 얼마나 빨리 늘고 어디로 흘러가는지, 그리고 AI 기업들의 매출과 마진, 현금흐름이 투자 규모만큼 따라오는지임

6. 한국 반도체와 투자 시사점

- 드러켄밀러가 금리를 낮다고 판단한 근거인 설비투자 경쟁에는 한국 반도체도 포함됨 → 미국이 은행 규제를 풀면 경쟁력 때문에 다른 선진국 은행들도 뒤따르는 경향이 있어, 사이클 첫 번째 단계 동안은 자본 공급이 한국 반도체 수요를 어느 정도 뒷받침할 것으로 전망됨

- 다만 자본 공급과 별개로 할인율 자체는 높게 유지될 것이라, 지금 금리가 펀더멘털이라는 진단이 맞더라도 밸류에이션에 가해지는 압박은 여전함

- 지금 국면에서는 금리의 레벨보다 속도, 그리고 시장이 새 균형점으로 질서 있게 옮겨가는지가 더 중요함 → 채권시장 변동성 지수(MOVE)는 현재 80 수준으로, 2022~23년 연준이 기준금리를 0%에서 5%까지 올릴 때의 150~200보다 낮아 금리 방향성에 대한 불안 자체는 그때만큼 크지 않음

- Why? 기업 이익 성장이 금리 상승을 상쇄할 만큼 따라오면 시장이 그 충격을 이겨낼 수 있으나, 금리가 단기간에 급격히 오르면 헤지 비용 급등과 리스크 한도 이탈, 마진콜로 이어지는 매도의 악순환이 나타날 수 있음

- 재무부의 실제 매입 방식도 속도 조절에 가까움. 확대된 바이백 첫 집행에서 10~20년 구간 최대 60억 달러 매입을 제시하자 딜러들은 105억 달러어치를 팔겠다고 응했으나, 재무부는 그중 유리한 가격대인 52억 달러어치만 매입함