미중 정상회담 9월 24일 개최, 중동 및 무역 관세 논의 예정
다음 주 9월 24일에 미중 정상회담이 예정되어 있다. 이번 회담에서는 이란 중동 사태와 무역 관세, 인공지능(AI) 및 희토류, 대만 문제 등 핵심 의제가 논의될 것으로 보인다. 특히 중국의 에너지 협력 여부가 중동 긴장 완화와 유가 하락에 중요한 변수로 작용할 전망이다.
9월 24일 미중 정상회담이 예고된 가운데, 유가 안정과 AI 산업 육성 기조가 맞물려 기술주 향방에 이목이 쏠린다.
다음 주 9월 24일에 미중 정상회담이 예정되어 있다. 이번 회담에서는 이란 중동 사태와 무역 관세, 인공지능(AI) 및 희토류, 대만 문제 등 핵심 의제가 논의될 것으로 보인다. 특히 중국의 에너지 협력 여부가 중동 긴장 완화와 유가 하락에 중요한 변수로 작용할 전망이다.
트럼프 전 대통령은 AI 포스(AI Force) 창설을 강조하며, 우주군 창설과 같은 관심을 AI 분야에 보일 것이라고 언급했다. 그는 AI를 통해 정부 부채 문제를 해결하고 GDP 25% 달성이라는 목표를 제시하며 AI 생산성 향상을 주요 정책 방향으로 삼고 있다.
트럼프가 이야기했던 내용을 본다면 이제 AI 포스를 갖다 창세를 하겠다 이렇게 말하고 있고 우주군을 창수를 했던 것처럼 AI 쪽에 아무래도 관심을 가지고 포커스 하겠다
지난주 스몰캡은 2.31%, 마이크로캡은 0.9% 하락하며 약세를 보였다. 이는 금리 인상으로 인한 투자 심리 위축이 주요 원인으로 분석된다. 반면 기술주 중심의 나스닥은 금리 인상의 영향을 비교적 덜 받으며 시장에서 선방하는 모습을 나타냈다.
마이크론 테크놀러지, 샌디스크, AMD, 인텔 등 메모리 및 CPU 관련 반도체 종목이 강세를 보였다. 또한 팔란티어, 팔로알토네트웍스, 크라우드스트라이크 등 보안 소프트웨어 업체들도 상승세를 이끌며 특정 분야에 대한 관심이 집중됐다.
현재 엔화 환율이 158엔에 근접하는 상황에서, 시장에서는 인플레이션을 효과적으로 잡기 위해 0.5% 이상의 빅스텝 금리 인상이 필요하다는 의견이 많다. 0.25% 인상으로는 워낙 많이 풀린 통화를 제어하기 어렵다는 분석이다. 이에 따라 일본의 통화 정책 효과에 대한 회의적인 시각이 확산되고 있다.
현재 디램 수급 비율은 -8.7을 기록하고 있으며, 2017년의 -9.7 수준까지 내려갈 것으로 예상된다. 이는 엄청난 쇼티지 발생을 의미한다. 2031년까지도 -3.4 수준의 쇼티지가 지속될 것으로 전망되며, 2028년에 쇼티지 정점이 예상된다. 이러한 데이터는 반도체 산업의 상승 추세가 2028년까지 이어질 가능성을 시사한다.
그 레이시오가 -8.7이라는 거죠. 지금 이제 2017년도 되던 -9.7까지 내려간다. 엄청나게 지금 이제 쇼티지가 난다는 이야기입니다. 그렇게 되고 2031년도까지도 쇼티지가 -3.4까지 간다.
2016년부터 D램 전체에서 HBM(고대역폭 메모리)이 차지하는 비중이 11.9%, 14.7%, 20.2%로 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 HBM 비중 확대는 AI 분야의 지속적인 발전을 뒷받침하는 중요한 근거로 활용된다.
이는 국채 숏 포지션(18%)이나 M7 롱 포지션(7%)과 비교했을 때 압도적으로 높은 비중이다.
인플레이션의 주요 원인을 두고 연방준비제도(연준)와 미즈호 증권 간에 시각차가 존재한다. 연준은 유가와 관세 등 공급 측면의 충격을 주원인으로 보며 추가 금리 인상 필요성은 낮다고 판단한다. 반면 미즈호 증권은 인공지능 분야의 호황과 같은 강력한 수요가 인플레이션을 유발할 만큼 미국 경제가 빠르게 성장하고 있다고 주장한다. 따라서 미즈호 증권은 추가 금리 인상 압력이 존재한다고 분석하며 연준이 다른 문제에 직면해 있다고 지적한다.
현재 불안정세가 이미 6개월 이상 지속되고 있으며, 만약 이 상황이 추가로 6개월 더 지속된다면 위험한 단계에 진입할 수 있다. 그러나 그 안에 상황이 안정된다면 큰 문제는 없을 것이라는 전망이 나온다.
현재 나스닥 지수는 박스권을 형성하며 SP 500 지수보다 더 강한 움직임을 보이고 있다. 이는 나스닥이 향후 상승할 여력이 더 크다는 것을 시사한다. 반면 다우 지수와 러셀 지수는 반등 폭이 제한적일 것으로 분석된다.
모든 인공지능 시스템에 적용할 단일 킬 스위치를 구현하기는 어렵다. 이는 수만 대의 기계와 수천 개의 데이터센터로 이루어진 분산된 AI 인프라 때문이다. 따라서 킬 스위치 구현을 위해서는 국가별 국제적 공조가 필수적이며, 하드웨어 칩 단계에서 운영 코드를 검증하는 방식이 대안으로 제시된다.
킬 스위치는 기술 기업의 책임 회피 수단으로 악용될 우려가 있으며, 기업이 AI 서비스 사용으로 발생하는 피해에 대해 책임을 지게 하는 것이 근본적인 변화를 가져올 것이라는 분석이다. 이와 관련하여 EU의 AI법이 규제의 출발점으로 평가받고 있다.
기술 기업이 스스로 AI를 규제하도록 맡겨두어서는 안 된다. 기업의 자율 규제는 효과적이지 않을 가능성이 크기 때문이다. 따라서 반드시 외부의 독립적인 제3자에 의한 감사가 필요하며, 중국 등과의 글로벌 합의를 이끌어낼 방안도 모색해야 한다고 지적된다.
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