폭락하면 "다 팔아야 하나" 싶고, 반등하면 "이제 괜찮겠지" 싶은 게 정상적인 반응입니다. 그런데 이 두 감정이 번갈아 찾아올 때가 바로 가장 위험한 순간이라는 걸, 이번 주 저는 몸으로 배웠습니다. SK하이닉스와 삼성전자를 핵심 비중으로 들고 있는 상태에서 월요일과 수요일 연속 폭락을 버텼고, 트럼프의 종전 신호로 V자 반등이 나오자 안도했습니다. 문제는 그 안도가 근거 있는 판단인지, 아니면 그냥 살아난 것에 반응한 것인지 구분하지 못했다는 겁니다.
공포심리: 왜 AI가 가장 크게 흔들렸나
이번 폭락을 두고 "AI 거품이 터진 것"이라는 말이 쏟아졌습니다. 솔직히 저도 처음엔 그렇게 느꼈습니다. 그런데 찬찬히 뜯어보면 범인이 다릅니다.
먼저 브로드컴 실적을 봐야 합니다. 매출은 1년 전보다 48%, AI 칩 매출은 143% 뛰었는데 주가는 다음 날 12.6% 빠졌습니다. 실적이 나빠서가 아니라 다음 분기 가이던스가 시장 기대에 미치지 못했기 때문입니다. 여기서 가이던스(Guidance)란 기업이 투자자에게 제시하는 다음 분기 실적 전망치를 의미합니다. 즉, 이번 결과보다 앞으로의 예측이 더 중요하게 작용하는 지표입니다. "AI 수요는 무한히 가속한다"는 믿음에 처음으로 금이 간 순간이었습니다.
그보다 더 크게 시장 전체를 누른 건 금리였습니다. 5월 소비자 물가가 전년 대비 4.2% 상승하며 3년 만에 최고치를 기록했습니다. 여기에 근원 물가(Core Inflation)가 목표치를 넘어 버텼는데, 근원 물가란 에너지·식품처럼 가격 변동이 큰 항목을 제외하고 산출하는 기조적 물가 흐름을 의미합니다. 표면 물가보다 실질적인 인플레이션 압력을 보는 데 더 유용한 지표입니다. 실제로 시장이 보는 연말 금리 인상 가능성이 60%를 넘어섰습니다(출처: 미국 연방준비제도(Fed)).
AI가 유독 크게 흔들린 이유가 여기 있습니다. AI는 먼 미래의 가치를 현재 주가에 미리 당겨서 반영한 섹터입니다. 금리가 오르면 DCF(현금흐름할인법)에서 할인율이 높아지고, 먼 미래의 현금흐름 가치가 가장 크게 깎입니다. 부실해서 빠진 게 아니라, 가장 멀리 내다보던 섹터였기 때문에 가장 크게 맞은 겁니다.
이 사실 하나만 잡아도 공포에 흔들리는 구도는 달라집니다.
금리영향: 거품이냐, 성장통이냐
"돈은 천문학적으로 쏟아붓는데 버는 건 쥐꼬리다, 그러니 거품이다"라는 말이 들립니다. 저도 한동안 이 논리에 반쯤 설득돼 있었습니다. 그런데 수치를 보면 달리 읽힙니다.
올해 빅테크들이 AI에 쏟아붓는 캐펙스(CapEx)는 7,000억 달러를 넘어 전년 대비 약 80% 증가했습니다. 캐펙스(Capital Expenditure)란 기업이 미래 수익 창출을 위해 설비·인프라에 투자하는 자본 지출을 의미합니다. 단기 비용이 아니라 장기 자산을 쌓는 투자이기 때문에, 이 숫자가 크다는 게 곧 수익이 없다는 뜻은 아닙니다. 아마존의 경우, 최고경영자가 직접 "수요가 너무 많아 데이터 센터가 부족한 지경"이라고 밝혔을 정도입니다. 구글의 월간 AI 작업 처리량은 1년 전보다 7배 늘었는데, 이는 계약서 위 숫자가 아니라 사람들이 실제로 버튼을 누를 때 찍히는 수치입니다.
과거 아마존 클라우드(AWS)가 딱 이런 구간을 지났습니다. 초기엔 "돈 먹는 하마"라는 비판을 받았지만, 데이터 센터에 실제 고객이 차기 시작하면서 결국 아마존 전체 이익의 핵심 축이 됐습니다. 지금 AI 인프라가 같은 경로를 걷고 있는지 여부, 그게 핵심 질문입니다.
물론 반대 시각도 무겁게 봐야 합니다. 레이 달리오는 현재 거품 신호가 1929년 대공황, 2000년 닷컴 거품 직전에 근접한다고 경고했고, 마이클 버리는 일부 AI 주식에 공매도를 걸고 있는 것으로 알려졌습니다. MIT 연구 보고서에 따르면 기업들이 시도한 생성형 AI 프로젝트 중 95%가 아직 손익에 잡히는 성과를 내지 못했다고 지적합니다(출처: MIT 슬론 매니지먼트 리뷰).
제가 가장 경계하는 건 순환 금융(Circular Financing) 구조입니다. 칩 회사가 모델 회사에 투자하고, 그 회사가 다시 그 칩을 사주는 약속이 줄줄이 엮인 구조는 한 곳이 삐끗하면 도미노처럼 무너질 수 있습니다. 벤처 자금이 상위 몇 곳에 70% 넘게 쏠려 있다는 점도 같은 맥락의 위험 신호입니다. 진짜 수요와 과열된 거품이 같은 시장 안에 섞여 있다는 걸 잊으면 안 됩니다.
정리하면, 지금 볼 것은 다음 세 가지입니다.
- 쏟아부은 캐펙스를 실제 매출이 따라잡고 있는가(거리가 좁혀지는지)
- 전력·변압기 같은 데이터 센터 병목 장비의 주문 대기 줄이 길어지는지 짧아지는지
- 물가 지표와 연준의 금리 방향이 어느 쪽으로 기울고 있는가
스마트머니: 공포 속에 돈은 어디로 갔나
제가 과거에 한 번 크게 데인 경험이 있습니다. "스마트머니가 이쪽으로 옮겨갔다"는 분석에 흥분해서 뒤늦게 따라붙었는데, 그 자리가 단기 고점이었습니다. 그래서 이번엔 흐름을 읽는 것과 그 종목을 추격하는 것은 완전히 다른 행위라는 걸 먼저 새기고 봤습니다.
이번 변동성 구간에서 큰손 자금은 두 방향으로 움직였습니다. 하나는 헬스케어 같은 방어주(Defensive Stock)로의 단기 피난입니다. 방어주란 경기 사이클과 무관하게 수요가 일정하게 유지되는 섹터의 주식을 가리킵니다. 경기 하강기나 불확실성 구간에서 상대적으로 낙폭이 작거나 오히려 오르는 특성이 있습니다. 실제로 AI 성장주가 두 자릿수로 빠지는 구간에서 헬스케어는 오히려 상승했습니다.
더 중요한 움직임은 AI 반도체 내부에서 일어났습니다. 기존엔 엔비디아의 GPU(그래픽처리장치) 중심으로 학습(Training) 인프라에 자금이 집중됐습니다. 그런데 지금은 무게 중심이 추론(Inference) 단계로 넘어가고 있습니다. 추론이란 이미 학습된 AI 모델이 실제 사용자 요청에 답변을 생성하는 단계를 의미합니다. 24시간 대규모로 가동해야 하는 추론은 고가의 GPU 묶음만으로는 비용 효율이 맞지 않아, 더 다양한 칩 조합으로 수요가 퍼지고 있습니다.
그 신호가 수치로 나타났습니다. HBM(고대역폭 메모리)을 생산하는 마이크론이 하루 만에 12% 급등했고, 월가에서 목표 주가를 하루 아침에 두 배로 올렸습니다. HBM이란 여러 층의 메모리 칩을 수직으로 쌓아 데이터 처리 속도를 극적으로 높인 고성능 메모리 반도체로, AI 학습과 추론 모두에서 병목을 해소하는 핵심 부품입니다. AMD, 인텔 같은 CPU 기반 칩들도 크게 반응했습니다. 학습 단계에서 엔비디아 하나에 쏠렸던 자금이 추론 단계를 떠받치는 반도체 전반으로 그물을 넓히고 있는 흐름입니다.
저처럼 SK하이닉스를 핵심으로 들고 있는 입장에서는, 이 흐름이 긍정적인 맥락으로 읽히는 것도 사실입니다. 다만 그렇다고 당장 마이크론이나 AMD를 추격하겠다는 생각은 하지 않았습니다. 이미 하루 12% 오른 종목을 다음 날 사는 건 흐름 분석이 아니라 후행 매매입니다.
결국 이번 변동성의 본질은 AI 붕괴가 아니라 금리 충격이었습니다. AI는 가장 멀리 내다보던 섹터였기 때문에 가장 크게 맞았을 뿐입니다. 앞으로 두세 달은 물가 데이터가 나올 때마다 또 출렁일 수 있습니다. 이란 관련 소식처럼 하루 만에 켜졌다 꺼지는 변수는 소음으로 처리하고, 쓰는 돈과 버는 돈의 거리, 병목 장비의 주문 대기 상황, 연준 금리 방향 이 세 가지를 데이터로 점검하는 게 지금 할 수 있는 가장 현명한 대응입니다. 공포에 팔거나 반등에 안심하거나, 그 양극단을 벗어나는 것 자체가 이 시장에서 가장 어렵고 가장 중요한 일입니다.
이 글은 개인적인 경험과 의견을 공유한 것이며, 전문적인 투자 조언이 아닙니다. 투자 결정은 반드시 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 합니다.