하반기 코스피, AI 자금줄 쥔 美 국채 금리가 좌우한다

이은택 이사는 7월 시장의 흐름과 주요 교란 요인들을 복기하는 것이 중요하다고 언급했다. 이미 지나간 이야기일 수 있지만, 그 당시의 상황들이 어느 정도까지 시장에 반영되었는지 다시 살펴보는 과정이 필요하다고 강조했다. 그는 이러한 복기를 통해 시장의 움직임을 더 깊이 이해할 수 있을 것이라고 덧붙였다.

이은택 이사는 7월 시장을 교란했던 두 가지 주요 요인 중 하나로 AI 프론티어 모델의 수요 문제를 지목했다. 그는 이전에 프론티어 모델에 대한 수요 문제가 없을 것이라는 의견도 있었지만, KB증권의 분석으로는 프론티어 모델 수요에 약간의 문제가 있었던 것으로 보인다고 설명했다. 이는 AI 관련 기술 발전 속도와 실제 시장 수요 간의 불균형이 발생하기 시작했음을 시사한다.

AI 프론티어 모델의 수요 문제와 함께, 우버를 시작으로 마이크로소프트(MS) 등 다수의 빅테크 기업들이 AI 토큰 사용량을 제한하기 시작했다. 이은택 이사는 이 기업들이 토큰 비용 통제 정책을 발표하며 AI 서비스 운영의 효율성을 모색하고 있다고 밝혔다. 이는 AI 기술 활용에 있어 비용 관리가 중요한 요소로 부상하고 있음을 보여준다.

이은택 이사는 AI 토큰 사용 전략이 기존의 '토큰 맥싱'에서 '토큰 옵티마이제이션'으로 변화했다고 설명했다. 이전에는 더 좋은 모델을 만들고 사람들이 그 모델로 몰려들 것이라는 믿음 아래 무조건 좋은 기술을 투입하는 '토큰 맥싱' 전략이 지배적이었다. 그러나 6월 초부터 기업들이 토큰 사용량을 제한하기 시작하면서, 필요한 경우에만 비싼 프론티어 모델을 사용하고 나머지는 오픈 소스나 저비용 모델을 활용하는 '토큰 옵티마이제이션' 전략이 부상하기 시작했다. 이러한 변화는 AI 기술 도입 및 운영에 있어 비용 효율성이 더욱 중요해졌음을 의미한다.

LLM(대규모 언어 모델) 토큰 인덱스의 급락 시점이 6월 초 '토큰 맥싱' 전략이 깨지기 시작한 시점과 정확히 일치하는 것으로 나타났다. 이은택 이사는 이 차트를 통해 6월 초부터 LLM 토큰 인덱스가 급락하기 시작했으며, 이는 앞서 언급된 기업들의 토큰 사용량 제한 및 '토큰 옵티마이제이션'으로의 전환과 밀접한 관련이 있다고 분석했다. 시장이 '무조건 좋은 것'에서 '효율적인 것'으로 AI 투자 관점을 바꾸면서 관련 지표도 빠르게 반응한 것이다.

이은택 이사는 중국 AI 기업의 사례를 들어 기술력과 수익성의 괴리를 설명했다. 6월 말, GLM 5.2의 성능이 매우 뛰어나다는 소식에 주가가 폭등했던 중국 AI 기업들이 현재는 주가가 3분의 1 토막 또는 16분의 1 토막까지 급락했다고 밝혔다. 그는 기술 성능이 좋은 것은 맞지만, 그것이 곧 돈을 버는 것과는 다른 문제라고 지적했다. 성능 좋은 제품을 싸게 파는 것은 가능하지만, 이윤으로 이어지지 않으면 지속 가능하지 않다는 설명이다.

이은택 이사는 빅테크 기업과 자본 공급자 간의 이득 구조가 근본적으로 다르다고 강조했다. 하이퍼스케일러 같은 빅테크 기업들은 장기적인 관점에서 끝까지 투자하여 성공하면 막대한 이익을 얻을 수 있다는 믿음으로 투자를 지속한다. 과거 수십 년 전 조롱받던 기업들이 결국 임계점을 넘어 성공하며 엄청난 부를 이룬 사례들을 볼 때, 빅테크가 당장의 현금 흐름이 마이너스라고 해서 투자를 중단할 가능성은 낮다는 분석이다.

반면, 자본 공급자들은 성공 여부보다는 투자 원금 회수와 이자 지급에 더욱 중점을 둔다. 투자가 실패할 경우 원금 손실이라는 직접적인 위험을 안고 있기 때문에, 현금 흐름과 이자 지급 능력에 매우 민감하게 반응한다. 이러한 근본적인 차이가 시장의 변동성에 다른 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

이은택 이사는 주주들과 달리 자본 공급자들이 기업의 현금 흐름 마이너스에 특히 민감하게 반응한다고 설명했다. 주주들은 매출과 이익 증가, 배당에 더 큰 가치를 두는 반면, 자본 공급자들은 빌려준 돈의 이자를 받고 원금을 돌려받는 것이 핵심 목표이기 때문이다. 현금 흐름이 마이너스 상태가 되면 이자를 갚을 능력에 대한 의심이 커지므로, 자본 공급자들이 흔들리기 시작한다는 분석이다. 이는 기업의 자금 조달 환경에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소다.

7월 마지막 거래일과 8월이 지나면서 국내 증시뿐 아니라 미국 증시에서도 뚜렷한 변화가 감지되었다. 이은택 이사는 미 증시가 사상 최고치를 다시 기록했으며, 심지어 지난 주말 발표된 고용 쇼크에도 불구하고 시장이 상승했다고 언급했다. 이러한 현상은 시장이 나쁜 경제 지표를 금리 인상이 어려워질 것이라는 신호로 해석하며 호재로 받아들이고 있음을 의미한다. 이는 연방준비제도(Fed)의 금리 정책 변화에 대한 기대감이 반영된 것으로 풀이된다.

이은택 이사는 국채 금리 변동이 자본 공급자의 행동을 결정하는 중요한 요소라고 강조했다. 국채 금리 상승 시점과 CDS 프리미엄 상승 시점이 매우 유사하게 나타나는 경향이 있다고 설명하며, 단순히 금리 인상 자체가 문제가 되는 것이 아니라 자본 공급자들이 금리 변화에 어떻게 반응하느냐가 시장 전체에 큰 영향을 미친다고 분석했다. 최근 금리 안정화에 대한 논의가 활발한 것도 결국 자본 공급자들의 움직임과 밀접하게 연결되어 있다고 덧붙였다.

이은택 이사는 트럼프 행정부가 항상 반복적인 협상 루틴을 가지고 있다고 분석했다. 특히 상대방을 강하게 압박할 때는 강경파를 전면에 내세우는 패턴을 보였다. 반면, 스티브 므누신 전 재무장관이나 현재의 베선트 재무장관처럼 온건파 재무장관이 전면에 나설 때는 협상 국면으로 전환된다는 신호로 해석할 수 있다고 설명했다. 이러한 패턴은 트럼프 행정부의 대외 협상 전략을 이해하는 중요한 단서가 된다고 덧붙였다.

이은택 이사는 고용 지표가 후행 지표의 특성을 가지고 있다고 설명하며, GDP 성장률이나 ISM 제조업 지수와 같은 선행 지표를 통해 고용 추이를 파악해야 한다고 강조했다. 예를 들어, 2023년 GDP 성장률이 이미 상승한 상황에서는 경제 성장이 양호하기 때문에 고용이 경기 침체를 유발할 가능성이 낮다는 것이다. 또한, ISM 제조업 지수와 같은 경기 사이클 지표가 상승하면 고용도 단기적인 등락은 있을 수 있지만 결국 그 선을 따라갈 수밖에 없다고 덧붙였다. 이는 고용 시장의 단기적인 변동에 일희일비하기보다 거시경제 선행 지표들을 종합적으로 보고 판단해야 함을 시사한다.

이은택 이사는 팬데믹 이후 매년 7월과 8월에 미국 고용 지표가 항상 후퇴하며 하향 수정되는 특이한 현상이 반복되고 있다고 지적했다. 이러한 현상의 한 가지 이유로 기업들의 응답률 하락을 꼽았다. 과거에는 설문 응답률이 70% 수준이었으나 최근에는 50%대까지 떨어졌으며, 늦게 응답하는 기업일수록 고용 상황을 좋지 않게 보고하는 경향이 있다는 분석 결과가 있었다고 설명했다. 이처럼 계절적인 요인과 응답률 변화가 고용 지표에 영향을 미치고 있음을 밝혔다.

이은택 이사는 8월 고용 지표 역시 과거 패턴과 같이 하향 조정되는 경향이 지속된다면, 8월 초에 고용 지표가 기대에 못 미치게 나올 가능성이 있다고 예측했다. 만약 이러한 약화된 고용 지표가 발표될 경우, 9월 연방공개시장위원회(FOMC)에서의 금리 인상에 대한 시장의 두려움이 상당 부분 완화될 가능성이 높다고 분석했다. 이는 고용 시장의 둔화가 연준의 긴축 완화 기대를 높여 시장에 긍정적인 신호로 작용할 수 있음을 의미한다.

이은택 이사는 물가 상승 우려에 대해서도 분석했다. 장기적으로 인플레이션에 대한 우려가 존재하지만, 당장 물가가 급등할 가능성은 그리 높지 않다고 판단했다. 특히 최근 고용 지표 발표 시 함께 공개된 시간당 임금 지표가 여전히 하향 추세를 그리고 있다는 점을 근거로 들었다. 그는 현재 상황이 당장 긴축을 더 강화해야 할 정도로 어마어마한 물가 급등 상황은 아니라고 보며, 물가 압력이 완화될 가능성에 무게를 실었다. 이는 연준의 금리 인상 압박이 다소 줄어들 수 있다는 해석을 뒷받침한다.

이은택 이사는 최근 코스닥 시장의 과도한 하락에 대해 언급하며, 시장의 불안정한 심리가 반영된 결과일 수 있다고 분석했다. 그는 코스닥이 예상보다 훨씬 많이 하락했다고 평가하며, 이러한 움직임이 투자자들의 우려와 맞물려 나타난 현상일 가능성을 제시했다. 정확한 원인을 특정하기보다는 전반적인 시장 심리와 외부 환경의 복합적인 영향으로 보고 있다.

이은택 이사는 ISM 제조업 지수와 코스피의 최대 낙폭(MDD: Maximum Drawdown) 데이터가 매우 높은 상관관계를 보인다고 강조했다. 그는 ISM 제조업 지수를 노란색 선으로, 코스피의 고점 대비 하락률을 다른 선으로 그린 차트를 제시하며 두 지표의 움직임이 놀랍도록 유사하다고 설명했다. 이는 ISM 제조업 지수가 코스피 시장의 하락 폭을 예측하는 데 중요한 선행 지표 역할을 할 수 있음을 시사한다.

ISM 제조업 지수는 경제 전반의 건전성을 나타내는 지표로, 이 지수가 상승하면 제조업 경기가 확장되고 있음을 의미한다. 반대로 하락하면 경기 위축을 시사한다. 코스피 MDD와의 높은 상관관계는 제조업 경기가 악화될 때 코스피 시장 역시 고점 대비 큰 폭의 하락을 겪을 가능성이 크다는 것을 보여준다. 따라서 투자자들은 ISM 제조업 지수의 추이를 면밀히 관찰하여 코스피 시장의 위험을 미리 가늠할 필요가 있다.

이러한 분석은 단순히 개별 기업의 실적이나 특정 테마에 의존하기보다 거시적인 경제 지표를 통해 시장 전체의 흐름을 읽는 것이 중요하다는 점을 다시 한번 일깨운다. ISM 제조업 지수가 꺾일 때 코스피 MDD도 함께 커지는 경향을 보인다면, 이는 경기 침체 우려가 시장 전반의 투자 심리에 부정적인 영향을 미칠 수 있음을 의미한다. 이은택 이사는 이러한 상관관계를 통해 투자자들이 시장의 변곡점을 파악하는 데 도움을 받을 수 있을 것이라고 덧붙였다.

이은택 이사는 이격도가 기술적 지표 중 가장 쉽고 초급 단계에 해당하지만, 투자자 스스로를 제어하는 데 매우 중요한 도구라고 강조했다. 그는 투자자들이 상승장에서 팔고 하락장에서 사야겠다는 다짐을 하지만, 실제로는 실천하기 매우 어렵다고 고백했다. 오랜 경력의 전문가조차 어려움을 겪는 일이기 때문에, 이격도와 같은 지표를 활용하여 자신의 감정을 제어하고 합리적인 투자 결정을 내릴 수 있도록 돕는 것이 필요하다고 설명했다. 즉, 아무리 좋은 스토리나 전망이 있더라도 과열된 시장에서는 경계하고, 충분히 하락했을 때는 매수를 고려할 수 있는 기준이 되어준다는 것이다.

이은택 이사는 최근 7월 마지막 주의 시장 변동성이 매우 충격적이고 이례적이었다고 밝혔다. 2025년 4월 하락장처럼 관세 발표라는 명확한 이유가 있었던 때와 달리, 2026년 7월의 하락은 아직 명확한 원인을 찾기 어렵다고 토로했다. 그는 많은 투자자와 전문가들이 '역사상 남을 변동성'이라고 평가할 정도로 극심한 움직임이었다고 언급하며, IMF 외환 위기 같은 상황이 아님에도 불구하고 이 정도의 변동성이 나타난 것은 분석과 스터디를 통해 시간을 두고 반추해야 할 상황이라고 강조했다. 어떤 전문가도 본 적 없는 상황이라며, 정확한 원인 파악에는 시간이 더 걸릴 것이라고 덧붙였다.

이은택 이사는 하반기에도 여전히 AI 관련 메모리나 반도체 섹터가 주도주가 될 것으로 예상했다. KB증권의 하반기 전망에서 버블 붕괴 사례를 연구한 결과, 기업이 투자를 중단해서 버블이 붕괴된 것이 아니라, 주로 자본 공급자들이 자금 공급을 중단하면서 발생했다는 점을 강조했다. 기업들이 투자를 과도하게 했다고 후회하며 중단하는 경우는 드물었다는 것이다.

그는 자본 공급자들이 자금 공급을 중단하는 주요 계기는 금리와 인플레이션이었다고 설명했다. 즉, 금리가 높아지거나 인플레이션 압력이 커지면 자본 공급자들이 돈을 빌려주기를 꺼려 하게 되고, 이는 시장의 유동성 위축으로 이어져 버블 붕괴의 원인이 된다는 분석이다. 따라서 하반기 시장에서 AI 관련 섹터의 성장세는 지속될 것으로 보이지만, 미 국채 금리나 인플레이션과 같은 거시경제 지표 변화에 따른 자본 공급자들의 움직임을 예의주시해야 한다고 강조했다.

이러한 분석은 AI 기술의 발전과 기업들의 투자 의지가 강하더라도, 외부적인 금융 환경 변화가 시장 전체의 방향을 결정하는 중요한 변수가 될 수 있음을 시사한다. 특히 자본 공급자들은 기업의 장기적인 성장 가능성보다는 원금 회수와 이자 지급 안정성에 초점을 맞추기 때문에, 금리 인상과 같은 환경 변화에 더욱 민감하게 반응할 수밖에 없다는 점을 고려해야 할 것이다.