부채의 종말

부채의 종말 김영익의 이어지는 글이다. 네 번의 미국 위기 사이클과 한국 경제. 대공항, 2000년 닷컴 버블, 2008년 금융위기, 현재 AI 사이클이 미국의 위기다. 2000년 버블 붕괴는 금융 시스템 위기로 이어지지는 않았다. 2008년 금융위기 시, 한국은 외환시장에서 충격이 크게 나타났다. 글로벌 금융시장에서 위험 회피 심리가 급격히 확대되자 투자자들은 달러 자산을 선호하기 시작했다. 금융기관들은 달러 유동성을 확보하기 위해 자산을 매각했고, 신흥국 시장에서 자금이 빠르게 빠져나가기 시작했다. 그러나 AI는 왜 한국 경제에 특별한 의미를 가지는가? 첫째 한국은 메모리 반도체 강국이다. AI 데이터센터와 고성능 연산 장비는 막대한 량의 메모리 반도체가 필요하다. 특히 대규모 AI 모델의 학습과 추론에는 기존 서버보다 훨씬 높은 메모리 대역폭과 집적도가 요구된다. 이 때문에 HBM과 같은 고부가가치 메모리 제품의 중요성이 급격히 상승했다. 둘째 한국은 반도체 장비-소재-부품 공급망에서 중요한 위치를 차지하고 있다. 한국 경제는 이 공급망의 여러 지점에 깊숙이 연결되어 있다. 셋째 한국 증시 자체가 반도체 중심 구조를 갖추고 있다. 코스피의 시가총액 상위 기업 중 상당 부분이 반도체, 전자, 이차전지, IT 하드웨어와 같은 기술 산업에 집중되어 있다. 반도체 사이클과 삼성전자 주가. 반도체는 한국 경제의 나침판이다. 반도체 산업은 금융시장에서 뚜렷하다. 삼성전자 주가는 반도체 수출과 높은 상관관계를 보인다, 변수의 움직임을 보면 차이를 발견한다. 변동 폭의 차이다. 반도체 수출 변화보다 삼성전자 주가의 변화가 훨씬 크게 나타나는 경우가 많다. 반도체 수출이 일정한 폭으로 증가하거나 감소할 때 삼성전자의 주가는 그보다 훨씬 큰 폭으로 움직인다. 이런 이유는 산업 지표는 실제 경제활동을 반영한다. 주가는 현재가 아니라 미래에 대한 기대를 반영하는 가격이다. 앞으로 얼마나 많은 이익을 창출할 것인지에 대한 기업 가치 평가의 핵심 기준이 된다. 이 때문에, 금융시장에서는 상성전자 주가를 종종 반도체 사이클의 ‘레버리지 자산’으로 표현한다. 레버리지 자산이란 기초 자산의 변화보다 크게 움직이는 자산을 의미한다. 현재 진행되고 있는 AI 혁명은, 대규모 데이터센터와 고성능 연산 인프라를 중심으로 이루어지고 있다. 대규모 AI 학습은 막대한 연산 능력이 필요하다. 최근 대규모 언어 모델이나 생성성 AI 시스템은 수십억 개에서 수천억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 이러한 모델을 학습하기 위해 수천 개 이상의 GPU와 대규모 서버 인프라가 필요하다. 이 과정에서 GPU뿐 아니라 메모리 반도체와 고속 네트워크 장비, 전력 시스템 등 다양한 기술이 결합한 데이터센터가 구축된다. 이 기술을 충족시킨 기술이 고대역폭 메모리 HBM이다. 기존 메모리보다 빠른 데이터 전송 속도를 제공하며, AI 연산에 최적화된 구조로 되어 있다. AI 시장에서 HBM의 수요가 폭발적으로 증가하고 있는 이유는 바로 이러한 기술적 특성 때문이다. AI 반도체의 미래. AI 산업은 막대한 투자를 기반으로 빠르게 성장하고 있다. 특히 메모리 반도체 산업에서 AI 서버의 확산이 새로운 수요를 만들어내고 있다. AI 연산에서는 기존 서버보다 훨씬 많은 메모리와 높을 대역폭이 필요하므로 HBM과 같은 고성능 메모리의 중요성이 심하게 증가하고 있다. 이 변화는 반도체 시장 구조를 다시 한번 변화시키고 있다. 이 사이클이 지속될 때, 한국 반도체 수출은 심하게 증가할 가능성이 높다. 이는 기업 이익과 금융시장에서도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 반도체 수출이 증가하면 삼전니스 같은 기업의 이익이 확대되고, 이는 주식시장 상승으로 이어질 수 있다. 그러나 동시에 산업의 특정한 상승 사이클은 어젠가 조정 국면을 맞을 가능성도 존재한다. 반도체 산업은 수요 증가와 설비 투자 확대, 그리고 공급 증가와 가격 하락이라는 과정을 반복하는 산업이다. AI 투자 역시 이러한 산업 구조 속에서 전개될 가능성이 높다. 결국 반도체 사이클의 미래는 다음 세 가지에 의해 결정될 가능성이 높다. 첫째, AI 기술이 실제 경제 생산성을 얼마나 개선할 수 있는가? 실제 생산성 향상으로 이어질 경우 AI 반도체 수요는 장기적 지속될 수 있다. 둘째, 글로벌 기업들이 설비 투자 속도다. 데이터센터와 AI 인프라 투자가 계속될 때 반도체 산업의 상승 사이클 역시 장기간 유지될 가능성이 있다. 셋째, 금융시장의 기대와 자본의 흐름이다. AI 산업에 대한 투자 기대가 지나치게 확대될 때 금융시장에서는 일정한 조정이 나타날 가능성도 존재한다. 그러면 빅 사이클 후반부에서 투자자는 무엇을 해야 하는가? 투자 전략은 거시 위치 인식에서 시작되어야 한다. 더 근본적인 질문에서 출발해야 한다. 우리 경제 사이클은 어디에 서 있는가? 빅 사이클 이론은 경기 순환을 넘어 부채-통화-정치 질서가 결합한 구조적 사이클임을 보여준다, 초기 단계에서는 생산성 혁신이 등장하고 자본투자가 확대된다. 중반부에는 금융 시스템이 안정적으로 확장되고 자산 가격이 상승한다. 후반부는 부채가 증가하고, 금융 구조가 복잡해지며, 정책의 제약이 커지지 시작한다. 현재의 구조는 특징이 있다. - AI라는 생산성 혁신 존재. – 정부 부채의 역사적 고점 근접. - 사모 신용시장 확대. - 실질금리 변동성 확대. -지정학적 긴장 심화. 이 특징은 빅 사이클 후반기 특성과 유사하다. 그러면 후반기의 투자 기본 전략을 보면 세 가지다. 첫째, 레버리지를 줄여야 한다. 둘째, 유동성을 확보해야 한다. 위기의 순간에는 가격보다 유동성 부족이 더 큰 문제를 만든다. 하락장에 자산을 매수할 기회는 있지만. 유동성이 부족하면 그 기회조차 활용할 수 없다. 셋째, 통화 리스크를 관리해야 한다. 정부 부채가 높은 상황에서는 신용위기가 발생하면 중앙은행은 유동성 공급을 선택할 것이다. 이 과정에서 통화 가치는 변동성이 확대된다. (그러니 달러나 금을 보유해야 한다는 말을 필자는 둘러대고 있다.) 필자의 시나리오 2의 신용형 위기 발생 시 대처 방법을 보자. AI 투자 확대가 신용 구조와 결합한 경우다. 이때 위기의 중심은 주식시장이 아니라 신용시장에서 발생한다. AI 인플라 투자-데이터센터 건설,-반도체 생산설비 확대가 사모 신용 프로젝트 하이낸싱, 레버리지 구조와 결합하였을 때 금융 시스템의 취약성이 급격히 높아진다. - 신용 스프레드 급증. - 유동성 경색, -차환 리스크 확대. - 금융기관의 위험 회피 심리 강화다. 신용이 멈추는 순간 금융 시스템 전체가 흔들리기 시작한다. AI 투자 역시 부채 기반 구조로 확대될 때, 유사한 위험을 내포하게 된다. 이 시나리오에서 충격은 주식시장보다 신용시장이다. 대책은 – 하이일드 채권(낮은 신용 채권) 회피. -리버리지 노출 자산 축소. -국채 및 현금 비중 확대. - 금 일부 편입이라 필자는 주장한다. 실질금리는 명목금리에서 인플레이션을 뺀 금리다. 실질금리 상승 구간은 자산 압박을 받은 경향이 있다. 성장주가 약세이고 장기 자산 가격이 하락하기 때문이다. 현금과 단기 채권, 방어적 배당주가 좋다. 실질금리 안정 구간은 금융시장이 균형적이니 우량 성장주와 배당주 중립적 채권을 비중 유지한다. 실질금리 음수 구간은 화폐 가치가 약화하는 경향이 있다. 인플레이션 기대로 물가 상승, 실물 자산 강세와 통화 가치의 하락을 동반한다. 필자는 4 자산 균형 모델로 보유하라며 현금 단기채 25%, 주식 25%, 금 원자재 25%, 채권 25% 교과서적 원론을 얘기한다. 그러면 위기는 언제 시작되는가? 문제는 투자자들이 가격 하락을 위기 신호로 착각한다는 점이다. 가격 하락은 위기의 원인이 아니라 결과다. 첫 신호, 실질금리의 변화다. 실질금리가 상승하면 자산 가격은 압박을 받는다. 왜냐하면 미래 현금 흐름의 현재 가치가 낮아지기 때문이다. 먼저 관찰할 변수는 실질금리의 방향이다. 둘째, 신용 스프레드다. 신용시장에서 먼저 시작되는 경우가 많다. 주식시장은 낙관과 기대를 반영하는 시장이다. 그러나 채권시장은 위험을 더 냉정하게 평가한다. 시용시장은 종종 주식시장보다 위험을 반영한다. 중요한 지표가 신용스프레드다. 신용 스프레드는 국채 금리와 기업 채권 금리의 차이를 의미한다. 이 차이는 투자자들이 기업의 부도 위험을 얼마나 크게 보고 있는지를 보여준다. 주식보다 먼저 신용스프레드에 변화가 온다. 셋째, 유동성의 변화다. 금융 시스템은 신용으로 움직이지만, 시장은 유동성으로 움직인다. 유동성이 풍부하면 자산 가격이 쉽게 상승한다. 투자자들은 위험을 감수하려고 하고, 자본은 새로운 기회를 찾아 이동한다. 리먼브라더스 파산 이후 시장이 경험한 것은 단순한 가격 하락이 아니었다. 유동성의 증발이었다. 넷째, 네러티브의 변화다. (네러티브는 시장을 바꾸는 불씨고, 펜더맨탈은 시장의 불씨 연료다) 2000년에는 인터넷이 새로운 경제 질서를 약속했다. 2020년에는 AI가 생산성 혁명을 예고하고 있다. 이런 기술은 실제로 경제를 변화시킨다. 문제는 기술이 아니라 내러티브의 변화다. 내러티브가 바뀌는 순간 시장도 방향을 바꾸기 시작한다. AI 버블의 네 가지 과열 신호. 2025년 12월 15일 <파이낸셜 타임즈>의 기사 인용. 첫째, 고평가다. 미국 증시의 밸류에이션 지표는 역사적 고점 근접이다. 문제는 개별 기업의 실적이 아니라, 시장 전체가 미래의 성공을 지나치게 앞당겨 가격에 반영하고 있다는 점이다. 둘째, 과잉 소유다. 미 금융시장에서 주식의 비중은 50%를 넘어섰다. 투자심리는 군중 심리에 의해 움직이기 시작했다. 이런 현상은 역사적으로 버불 후반부에 나타나는 현상이다. 셋째, 과잉투자다. 대규모 자본이 실물 인프라 투자로 직격 되고 있다. AI 생태계의 전례 없는 규모의 투자가 진행되고 있다. 넷째, 과도한 레버리지다. 현재 AI 투자는 점점 부채 중심이 구조로 이동하고 있다. 데이터센터, 특수목적법인을 통한 프로젝트 파이낸싱, 회사채 발행, 사모 펀드시장을 통한 자금이 조달되고 있다. 글로벌 금융위기 수준은 아니지만, 신용스프레드나 자금 조달 조건에서 나타나는 미세한 변화는 초기 경고 신호라고 필자는 주장한다. 2026.07.14.AI버블이 만드는 부채의 종말-3rd김영익 지음한스미디어 간행