2027년, 역사적 버블 붕괴의 전조인가: 철도·IT 버블로 본 AI 시장의 미래

수페TV는 과거의 버블 사례를 통해 시장의 위험성을 경고했다. 특히 1840년대의 철도 버블과 2000년의 IT 버블은 ‘우산으로 버틸 수 없는 홍수’에 비유되며, 당시 투자자들이 예측하기 어려웠던 급격한 시장 변화를 초래했다고 설명했다. AI 기술의 성장이 가속화될수록 이와 같은 버블 현상이 다시 나타날 위험이 커지고 있다고 분석했다.

하이프 사이클 이론을 기반으로 버블이 형성되고 붕괴하는 과정을 설명했다. 새로운 기술이 등장하면 시장의 기대감은 고조되고, 이로 인해 자산 가격이 급등하는 현상이 발생한다는 것이다. 그러나 이러한 커진 기대만큼 실제 수익이 따라오지 못하는 순간이 오면 버블은 결국 터지게 된다. 이후 기술이 현실에 적용되면서 시장은 저점을 찍고 서서히 회복하는 패턴을 보인다고 덧붙였다.

1840년대 철도 버블은 시장의 과도한 기대가 현실과 어떻게 괴리되었는지 보여주는 대표적인 사례로 제시되었다. 당시 철도 관련 주식은 3년간 100% 상승했지만, 이후 7년간 70%가량 하락했다. 이는 미래 10년 동안 기대되던 성장이 불과 3년 만에 가격에 모두 반영되었기 때문이라고 분석했다. 다만, 철도 산업 자체가 망한 것은 아니며, 기반 인프라는 계속해서 발전해 나갔다는 점을 강조했다.

2000년 IT 버블 역시 철도 버블과 유사한 패턴을 보였다. 나스닥 지수는 4년 반 동안 무려 718% 상승하는 폭발적인 움직임을 보였으나, 이후 고점 대비 83% 폭락하며 투자자들에게 막대한 손실을 안겼다. 특히, 당시 원금을 회복하는 데까지 무려 13년이라는 긴 시간이 소요되었다는 점을 지적하며, 버블 붕괴의 심각성을 강조했다.

AI 버블 시기의 나스닥과 전통 지수(다우존스, S&P 500) 간의 움직임 차이를 분석했다. 나스닥이 과열될 때는 S&P 500이 상대적으로 소외되는 현상이 나타났다. 반면, 시장 하락 시에는 다우존스가 38%, S&P 500이 49% 하락한 데 비해, 나스닥은 83% 폭락하여 전통 지수들이 상대적으로 높은 방어력을 보였다. 이는 회복 탄력성에서도 차이를 가져왔으며, 고변동성 기술주 중심의 투자가 위험할 수 있음을 시사한다.

버블 붕괴 시 목돈 투자와 적립식 투자의 원금 회복 기간을 비교했다. 저점에서 매달 적립식으로 투자할 경우, 원금 회복에 걸리는 시간은 2년으로, 목돈 투자보다 3년 더 빨리 회복된다고 설명했다. 이는 꾸준한 매수의 중요성을 보여주는 결과이다. 다만, 최악의 시나리오에서는 원금 회복에 최대 12년까지 소요될 가능성도 있다고 덧붙였다.

버블에 대비하기 위한 자산 배분 전략으로 현금화보다는 방어 자산을 혼합 투자할 것을 권장했다. 특히 나스닥과 같은 고위험 자산에만 투자하기보다, 리츠와 같은 방어 자산을 함께 투자하면 원금 회복력이 강화될 수 있다고 설명했다. 워런 버핏, 드러큰밀러 등 세계적인 투자 대가들 역시 리츠를 포트폴리오에 포함시키는 경향이 있음을 언급하며 이러한 전략의 타당성을 뒷받침했다.

경제 위기 직전에는 현금 비중을 5에서 20%까지 확대하는 것을 고려해야 한다고 조언했다. 그러나 정기 적립식 투자자의 경우 현금 비중을 낮게 유지하는 것이 좋다고 덧붙였다. 1년 이내에 사용할 자금은 달러가 아닌 원화 파킹 통장에 보관하여 안정성을 확보하는 것이 바람직하다고 강조했다.

자금 사용 시기에 따라 구체적인 자산 배분 가이드를 제시했다. 1년 이내에 사용할 돈은 100% 원화 파킹 통장에 넣어 2% 이자를 받는 것을 추천했다. 3년 이내 사용할 자금은 채권(SGOV) 비중을 높여 배당과 환차익을 추구하고, 5년 이상 장기 투자 자금은 채권과 리츠를 병행하여 안정적인 수익을 목표로 하는 것이 효과적이라고 설명했다.

미국 부채가 40조 달러를 돌파하며 지속적으로 증가하고 있는 상황에서, 이를 누가 사 줄 것인지에 대한 구조적 위험을 지적했다. 현재 미국 국채 보유량은 일본, 영국, 중국 순이지만, 이들 주요국 중앙은행들이 미국채를 매도하고 있는 추세다. 이는 민간 투자자의 유입으로 일시적으로 상쇄될 수 있으나, 장기적으로 국채 시장의 변동성을 확대시키는 요인으로 작용할 수 있다고 분석했다.

미국채와 빅테크 기업 채권 간의 경쟁 심화 현상을 언급했다. 미국 국채 금리가 5.2% 수준인 반면, 마이크로소프트와 같은 일부 빅테크 기업의 장기채 금리는 6.5%에 달한다고 설명했다. 국가급 신뢰도를 쌓아 올린 빅테크 기업들이 등장하면서, 국가 채권의 신뢰도가 상대적으로 저하되고 투자자들에게 빅테크 채권이 더 매력적인 대안이 되고 있다고 분석했다.

미국 정부가 스테이블 코인 산업을 활용하여 미국채 수요를 창출하려는 전략을 설명했다. 도널드 트럼프 전 대통령이 스테이블 코인 발행사를 불러들인 이유는, 달러 스테이블 코인이 커질수록 그 준비 자산으로 미국 국채를 매입해야 하기 때문이라고 분석했다. 이는 외국 정부의 미국채 매도세를 민간 암호화폐 자산 생태계로 상쇄하고, 궁극적으로 미국채 수급을 안정화하려는 목적을 가지고 있다고 강조했다.

AI 버블의 현재 진행 상황을 판단하기 위한 세 가지 핵심 지표를 제시했다. 현재 GDP 대비 투자 비중은 5%로 IT 버블 수준을 상회하고 있으며, 이는 과열 신호로 해석될 수 있다. IPO 기업 수는 304개로 아직 양호한 수준이지만, 향후 증가 추이를 주의 깊게 지켜봐야 한다고 설명했다. 마지막으로 레버리지 및 마진 대출이 47% 급증한 점은 경계가 필요한 부분이라고 지적하며, AI 버블이 약 75% 정도 도달한 상태로 나머지 25%가 채워지는 순간을 조심해야 한다고 경고했다.

시장을 예측하여 타이밍을 맞추는 전략의 위험성을 강조하며, 상승장에서 잠시라도 시장을 벗어날 경우 수익률에 치명적인 영향을 미칠 수 있다고 경고했다. 2003년부터 2022년까지 S&P 500 수익률을 분석한 결과, 20년 중 가장 좋았던 열흘만 시장에 없었어도 수익이 65,000달러에서 30,000달러로 반토막 났음을 데이터로 증명했다. 이는 하락 직후 반등하는 시점을 정확히 포착하기 매우 어렵기 때문이며, 따라서 시장을 떠나기보다는 자산 배분 전략으로 대응하는 것이 중요하다고 조언했다.