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Ken Griffin — AI 버블, 반도체 사이클과 미국 증시 전망

━━━ 1. AI 투자 및 반도체 사이클 ━━━

❚ 1. AI 투자 — 무차별 매수에서 선별적 투자로 전환
‒ 지난 2~3년간 AI 투자 전략은 하이퍼스케일러, 반도체, 데이터센터 공급망을 통째로 매수하는 방식. 이제는 각 기업의 이익 지속 가능성과 장기 수익성을 따지는 국면으로 전환.
‒ 특히 DRAM과 MLCC는 공급 제약에 힘입어 매우 높은 마진을 누리고 있지만, 이러한 초과이익이 향후 2~3년간 얼마나 지속될 수 있을지는 의문.

❚ 2. GPU — 공급과잉 발생 시 가격 급락 위험
‒ GPU는 항공사와 마찬가지로 추가 고객에게 서비스를 제공하는 한계비용이 낮다는 특징. 공급능력이 수요를 초과하면 가격 경쟁이 격화될 위험.
‒ 2000년 통신망 과잉투자로 광섬유 공급이 수요를 초과하자 통신 가격이 급락했던 사례와 유사. GPU도 공급과잉에 진입하면 현재의 투자 수익성 가정이 크게 흔들릴 가능성.

❚ 3. GPU 내용연수 — 장기 수익성 가정 재검토
‒ 현재는 출시된 지 5~6년 된 GPU도 높은 가격을 받을 수 있지만, 이러한 현상이 앞으로도 지속될지는 불확실.
‒ GPU의 7~9년 차 매출과 현금흐름에 과거와 동일한 가치를 부여하기는 어려울 것. GPU 내용연수와 미래 수익성에 대한 보수적인 평가가 필요한 시점.

❚ 4. AI 모델 — 기업들의 비용 효율화가 새로운 변수
‒ 기업들은 최첨단 AI 모델이 반드시 필요한 업무와 저렴한 오픈소스 모델로 충분한 업무를 구분하기 시작.
‒ OpenAI·Anthropic의 모델 사용료가 증가하는 가운데 기업들은 실제 생산성 향상과 비용 대비 효과(ROI)를 더욱 엄격하게 평가하는 단계.
‒ 결국 AI 모델 업체들이 높은 가격을 유지하려면 신약개발 등에서 대체 불가능한 가치를 입증해야 할 필요. 모델 성능 향상이 곧바로 지속적인 가격 결정력으로 연결될지는 미지수.

❚ 5. AI 버블 — 일부 존재하지만 기술 혁명 자체는 유효
‒ AI 투자 열풍 내부에는 거의 확실히 버블이 존재. 다만 역사적인 기술 혁명에는 대체로 투기적 과열이 동반됐던 것도 사실.
‒ 2000년 닷컴버블 당시 수많은 인터넷 기업이 몰락했지만, 아마존과 인터넷 산업 자체는 장기적으로 승리. AI 역시 버블 붕괴 이후 살아남은 기업들이 수십 년간 시장을 주도할 가능성.

━━━ 2. 헤지펀드 수급과 최근 시장 조정 ━━━

❚ 6. 시장 조정 — 디레버리징보다 펀더멘털 분석이 우선
‒ 최근 증시 하락을 헤지펀드 디레버리징으로 설명하는 시장의 관행에는 상당한 문제의식.
‒ 단순히 강제 매도 때문이라고 해석하면 자신의 투자 판단이 잘못됐을 가능성을 간과하게 되는 문제.
‒ 헤지펀드 디레버리징은 첫 번째 설명이 아니라 열 번째 설명이어야 할 것. 다른 투자자들이 발견한 새로운 정보나 자신이 놓친 펀더멘털 변화부터 확인하는 것이 우선.

❚ 7. Situational Awareness — 강제 매도 포트폴리오 인수
‒ AI 집중 투자로 어려움을 겪던 Situational Awareness의 포트폴리오를 Citadel이 24시간 이내에 인수한 사례.
‒ Kimi 발표, 주요 AI 모델 기업들의 성장률 관련 시장 소문, 대형 연기금의 포트폴리오 조정이라는 세 가지 악재가 동시에 발생. 여기에 과도한 레버리지가 충격을 증폭시킨 것으로 판단.
‒ 일부 단기 투자자들이 해당 펀드의 매도 가능성을 미리 예상하고 거래하면서 가격 하락을 가속화. 반대로 Citadel은 강제 매도 불안이 해소되면 가격이 빠르게 반등할 수 있다는 판단 아래 자금을 투입.
‒ 실제 거래 이후 성과를 거뒀으며, 복잡한 포트폴리오의 주요 위험을 며칠에 걸쳐 축소. 다만 유사한 대규모 청산 사태가 가까운 시일 내 반복될 가능성은 낮게 평가.

━━━ 3. AI가 가져올 산업 변화와 투자 운용 ━━━

❚ 8. AI 생산성 혁명 — 화이트칼라 업무의 급격한 자동화
‒ 기존 석·박사급 인력이 4~6주에 걸쳐 수행하던 고급 분석 업무를 AI가 몇 시간 만에 해결하는 사례를 직접 목격.
‒ 기존 기업의 경쟁우위와 화이트칼라 일자리가 위협받는 동시에, 창업 비용과 진입장벽이 낮아지면서 새로운 기업과 일자리가 탄생할 기회도 확대.
‒ AI가 기존 기업에는 위협이지만 소비자와 신생 기업에는 상당한 기회가 될 것. 장기적으로는 긍정적인 변화.

❚ 9. AI와 알파 창출 — 리서치는 인간, 트레이딩은 자동화
‒ Citadel 투자 전략의 핵심은 트레이딩 자체보다 기업의 비즈니스 모델, TAM, 단위경제성, 경영진 인센티브를 이해하는 펀더멘털 리서치.
‒ AI가 정보 수집과 개별 분석을 지원할 수는 있지만, 기업의 전체적인 투자 스토리를 구성하고 적정 밸류에이션을 판단하는 역할은 여전히 인간의 몫.
‒ 반면 트레이딩은 이미 상당 부분 자동화. 좋은 투자 아이디어를 얼마나 효율적으로 거래해 실제 수익으로 연결하느냐가 PM의 핵심 역량.

━━━ 4. 미국 정치·재정 및 중장기 경제 전망 ━━━

❚ 10. 중간선거 — 공화당의 의회 지배력 약화 전망
‒ 공화당이 하원 또는 상원, 혹은 양원 모두에서 다수당 지위를 잃을 가능성이 높은 상황. 특히 하원은 어려운 상황이며 상원도 접전 예상.
‒ 트럼프의 대이란 정책 설명 부족, 이민자 처리 방식, 동맹국 대상 관세는 주요 실책. 반면 국경 통제 강화는 긍정적으로 평가.

❚ 11. 미국 재정 — 생산성 혁명만이 근본적인 해법
‒ 팬데믹 이후 재정 여력이 크게 악화된 상황에서 추가 감세를 추진한 정책은 문제. 대규모 재정 부담이 장기금리와 자본조달 비용에 압력을 가하고 있는 상황.
‒ 미국이 재정 문제를 해결할 가장 중요한 수단은 생산성 향상을 통한 경제성장. AI 데이터센터, 원자력·핵융합, 배터리, 로보틱스 등에 대한 투자가 핵심.
‒ 교육 개혁, 사회보장제도 개편, 우수 해외 인재 유입도 중요한 과제. 재정 문제를 방치하면 인플레이션 상승, 달러 약세, 생활수준 하락으로 이어질 위험.

❚ 12. 리쇼어링 — 노동집약적 제조업보다 로봇 자동화
‒ 관세를 통한 전통적인 제조업 복귀는 비효율적. 미국의 재산업화는 저임금 노동 중심이 아닌 로봇과 첨단 자동화를 통해 이뤄지는 것이 바람직.
‒ 카네기멜런대의 로보틱스 경쟁력에 주목. 향후 미국의 제조업 경쟁력과 생산성 향상에 로봇 기술이 중요한 역할을 할 것으로 기대.

https://youtu.be/wBre0w8lTd8?si=ylhvncaOyvA_4LiT

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