AI 시대, 한국 전력의 88%는 수입 에너지에 달려 있다 (모건스탠리)

모건스탠리는 한국에서 생산되는 전력의 88%가 해외에서 들여온 에너지원에 의존한다고 분석했습니다. 수입 석탄 30%, 천연가스 29%, 원전 연료 30%가 발전의 대부분을 차지하며, 국내에서 조달할 수 있는 에너지 비중은 12%에 불과합니다. 표에 포함된 국가 가운데 싱가포르(94%) 다음으로 높은 수준입니다.

한국의 수입 의존도는 대만 82%, 일본 74%보다도 높고, 미국 20%와 유럽 40%를 크게 웃돕니다. 반면 자국 석탄을 적극 활용하는 중국과 인도는 수입 의존도가 각각 11%, 7%에 그쳤습니다. 같은 아시아 국가라도 국제 에너지 가격과 공급망 충격에 노출되는 정도가 크게 다르다는 의미입니다.

여기서 중요한 점은 해외 에너지 충격이 곧바로 국내 산업 리스크로 이어질 수 있다는 것입니다. AI 데이터센터와 반도체 공장처럼 전력 소비가 큰 산업이 확대될수록 LNG·석탄·우라늄의 가격 급등이나 조달 차질이 전기요금과 기업 원가, 생산 안정성에 곧바로 영향을 줄 수 있습니다.

모건스탠리는 한국의 높은 에너지 수입 의존도를 완화하기 위한 우선 과제로 연료 조달처 다변화와 전략 비축·저장 인프라 확충, 전력망 증설을 제시합니다. AI 전력 수요가 늘어날수록 발전설비 자체뿐 아니라 연료 공급망과 전력 전달망의 안정성을 함께 강화해야 한다는 판단입니다.

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AI 데이터센터 붐의 숨은 수혜주, 무디스 (골드만삭스)

AI 데이터센터 투자 확대는 반도체와 전력 장비뿐 아니라 회사채 시장에도 새로운 수요를 만들고 있습니다. 하이퍼스케일러와 데이터센터 사업자들이 대규모 설비투자를 조달하기 위해 채권 발행을 늘리면서, 신용평가와 금융 데이터·분석 서비스를 제공하는 무디스가 간접적인 수혜를 받고 있습니다.

무디스의 2분기 신용평가 부문 매출은 전년 대비 25% 증가했고, 회사는 올해 신용평가 대상 채권 발행 증가율 전망을 기존 한 자릿수 초반에서 한 자릿수 중반으로 상향했습니다. 리파이낸싱과 사모신용 성장에 더해 AI 인프라 투자가 채권 발행을 뒷받침한 결과입니다. 분석 부문의 연간 반복매출 성장률도 1분기 8%에서 2분기 9%로 높아졌으며, 2026년 EPS 컨센서스는 연초 16.35달러에서 16.89달러로 3.3% 상향됐습니다.

다만 AI 데이터센터 투자로 늘어나는 채권 발행은 하이퍼스케일러와 대형 은행처럼 신용도가 높고 발행 빈도가 잦은 기업에 집중돼 있어, 무디스의 평가 수수료가 발행액과 같은 폭으로 증가하지는 않는다는 점에는 주의할 필요가 있겠습니다.

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미 재무부, TGA 잉여현금을 레포 시장에 직접 투입할까 (도이체방크)

미 재무부가 정부 현금계정인 TGA에 쌓아둔 잉여현금 일부를 레포 시장에 투자하는 방안을 검토하고 있습니다. 앞서 미 재무부 차입자문위원회(TBAC)는 지난 5월 이와 관련한 기본적인 운용 프레임워크를 제시한 바 있는데요. 이번 8월 국채 차환계획과 관련한 설문에도 해당 주제가 포함됐습니다.

현재 재무부는 세금과 국채 발행을 통해 확보한 현금을 대부분 연준에 개설된 TGA에 보관합니다. 이번에 논의되는 방안은 향후 정부 지출에 필요한 자금과 안전 버퍼를 남긴 뒤, 나머지 현금을 국채 등 우량자산을 담보로 받는 레포 거래에 투자하는 구조인데요. 쉽게 말하면 재무부가 TGA에 묶어두던 현금 일부를 활용해 단기자금시장에 직접 자금을 빌려주는 것입니다.

TBAC는 정상적인 시장 환경에서 재무부가 레포 시장에 투입할 수 있는 금액을 하루 평균 약 800억 달러로 추산했습니다. 세금 납부나 국채 발행으로 TGA 잔액이 일시적으로 늘어나는 시기에는 투자 규모도 더 커질 수 있죠.

TBAC가 주목한 가장 직접적인 이점은 TGA 잉여현금의 운용수익을 높이는 것인데요. 도이체방크는 단기자금시장의 유동성 안전판으로서의 역할도 중요하다고 봤습니다.

우선 트라이파티 레포 금리가 연준의 준비금 이자인 IORB를 웃도는 환경에서는, 잉여현금을 TGA에 그대로 보관하는 대신 레포 시장에 투자함으로써 추가적인 경제적 이익을 기대할 수 있습니다. 재무부 입장에서는 당장 지출할 필요가 없는 현금의 운용 효율을 높일 수 있는 셈입니다.

시장 안정 측면의 의미도 작지 않습니다. 세금 납부나 국채 결제로 민간의 자금이 TGA로 들어가면, 결제 과정에서 은행이 연준에 보유한 준비금이 대체로 그만큼 줄어드는데요. 준비금이 감소하면 은행이 단기자금시장에 공급할 수 있는 현금 여력이 줄어들고, 딜러들의 자금 수요가 겹칠 경우 레포 금리 등 단기금리에 상승 압력이 커질 수 있게 되죠.

재무부가 TGA에 유입된 자금 일부를 레포 시장에 다시 공급한다면, TGA 증가에 따른 유동성 흡수 효과를 일부 상쇄하고 준비금 변동성을 완화할 수 있는데요.

특히 자금 수요가 급증하는 스트레스 국면에서는 레포 금리의 급등 압력을 완화하고, 시장 참가자들이 필요한 자금을 조달하지 못할 위험을 낮추는 안전판 역할도 기대할 수 있겠습니다.

도이체방크는 이 프로그램의 최종 도입 가능성을 50대 50으로 평가하면서, 실제 추진되더라도 여러 차례의 연구와 시장 의견 수렴이 필요한 만큼 시행까지는 상당한 시간이 걸릴 것으로 봤는데요. 다만 최근 AI 인프라 투자를 위한 대규모 차입과 CDS 스프레드 확대가 이어지며 시장이 자금조달 비용과 유동성 여건의 변화에 더욱 민감해진 만큼, 재무부가 TGA 운용을 넘어 레포 시장의 유동성 공급자로 나설 수 있다는 가능성은 계속 주목해볼 만한 사안이겠습니다.

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비트코인 채굴장이 AI 데이터센터로 바뀌는 이유 (모건스탠리)

AI 데이터센터 확장의 핵심 병목이 GPU에서 전력을 얼마나 빨리 확보하느냐, 즉 ‘Time to Power’로 이동하고 있습니다.

미국 일부 지역에서는 전력망 연결 대기기간이 이미 5~7년에 이르고 있는데요.

모건스탠리는 2026~2028년 미국 데이터센터에 필요한 전력 68GW 중 약 38GW가 현재 건설 중인 발전설비와 이미 확보된 전력망 용량만으로는 충족되기 어려울 것으로 추정했습니다.

이러한 상황에서 이미 대규모 부지와 전력망 연결권을 확보한 비트코인 채굴장이 신규 데이터센터보다 1~3년 빠르게 AI 인프라를 공급할 수 있는 대안으로 부상하고 있는 것인데요.

그 중에서도 특히 채굴장을 서버가 들어설 수 있는 전력·냉각 기반 시설인 ‘Powered Shell’로 전환하는 사업의 경제성이 주목받고 있습니다. 모건스탠리의 가정에 따르면 ‘Powered Shell’ 전환의 1GW당 가치 창출 규모는 약 155억 달러로, 일반적인 재생에너지 발전 프로젝트보다 약 15배 큰 수치에 해당합니다.

모건스탠리는 테라울프(WULF), 사이퍼 마이닝(CIFR), 헛8(HUT), 라이엇 플랫폼스(RIOT), 어플라이드 디지털(APLD), 갤럭시 디지털(GLXY) 등을 관련 기업으로 제시했는데요. 다만 모든 채굴장이 AI 데이터센터로 전환될 수 있는 것은 아닌 만큼, 실제 가치는 전력망 접속 용량과 대규모 부지, 자금 조달 능력, 하이퍼스케일러와의 장기 계약 체결 여부 등에 따라 달라질 수 있겠습니다.

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$WULF $CIFR $HUT $RIOT $APLD $GLXY

미국 노동시장, 반등을 지속할 수 있을까? (골드만삭스)

골드만삭스의 ‘일자리-근로자 격차’는 구인건수와 취업자를 합친 노동수요에서 노동력인구를 뺀 지표입니다. 차트는 2019년 12월 이후 변화를 보여주는데요. 미국은 팬데믹 직후 -6%p 아래까지 급락한 뒤 2021~2022년에는 약 +3%p까지 상승했지만, 이후 다시 하락해 2025년에는 -1%p 안팎까지 낮아졌습니다.

다만 최근에는 이 수치가 -0.5%p 부근까지 반등했습니다. 노동공급에 비해 약해지던 노동수요가 일부 회복되고 있다는 의미지만, 지표는 여전히 2019년 말 수준을 밑돌고 있고, 반등 폭도 크지 않은 만큼 노동시장이 뚜렷한 회복세로 돌아섰다고 판단하기는 이른데요.

관건은 최근 나타난 반등이 이어질 수 있는지, 그리고 이러한 흐름이 실제 구인과 고용 데이터에서도 확인되는지 여부겠습니다.

물가가 이미 장기간 연준의 목표를 웃돌고 있는 상황에서 고용까지 회복될 경우, 이는 임금과 수요를 통해 중기 물가 압력을 다시 높일 수 있는데요.

이 경우 연준은 현재의 금리 수준이 경제를 생각만큼 제약하고 있지 않을 가능성을 의식하며, 고금리를 더 오래 유지하거나 추가 긴축에 나설 필요성을 검토할 수 있습니다. 우리가 미국의 고용 추세를 계속해서 주목해야 하는 이유입니다.

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일라이 릴리, 보험 보장 확대가 키우는 비만 치료제 시장

일라이 릴리의 2분기 매출은 전년 대비 48% 증가했습니다. Mounjaro와 Zepbound의 합산 매출은 149억 달러로 1년 전보다 63억 달러 늘었고, 회사는 연간 매출 가이던스도 850억~870억 달러로 상향했는데요.

다만 이번 컨퍼런스콜에서 더 주목할 부분은 기존 치료제의 판매 증가를 넘어, 보험 보장 확대와 본인부담금 인하가 비만 치료제 시장의 잠재 수요를 실제 처방으로 전환하고 있다는 점입니다.

현재 미국을 비롯한 글로벌 시장에서 비만 치료제 이용률은 여전히 한 자릿수 중반에 머물고 있으며, Zepbound 처방의 약 55%는 환자가 비용을 직접 부담하고 있습니다.

이러한 비용 장벽을 낮추기 위해 미국 CMS는 지난 7월 Medicare GLP-1 Bridge 프로그램을 시행했는데요. 이에 따라 자격 요건을 충족한 Medicare Part D 가입자는 Zepbound KwikPen과 Foundayo를 포함한 일부 비만 치료제를 월 50달러의 본인부담금으로 이용할 수 있게 됐습니다.

릴리에 따르면 프로그램 초기 이용자의 약 80%가 주사제를 선택했고, 60~70%는 이전까지 보험 혜택을 받지 못했던 신규 유입 환자로 추정됐습니다. 보험 보장 확대와 본인부담금 인하가 그동안 치료로 이어지지 못했던 잠재 수요를 실제 처방으로 전환하고 있다는 초기 신호로도 볼 수 있는 대목입니다.

골드만삭스도 최근 관련 레포트에서 메디케어 보장 확대가 GLP-1 처방 증가의 초기 순풍으로 작용할 가능성에 주목했는데요. Medicare GLP-1 Bridge가 체중 감량 목적 의약품에 대한 진입장벽을 낮춘 가운데, 위 그래프에서도 나타나는 7월 이후의 처방 증가세가 일시적인 초기 효과를 넘어 지속적인 추세로 이어질 수 있을지 계속해서 지켜봐야 할 변수겠습니다.

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$LLY $NVO

AI가 노동의 몫을 50% 아래로 밀 수 있다 (JP모건)

미국 경제에서 노동자에게 돌아가는 소득의 몫이 이미 사상 최저 수준으로 내려온 가운데, AI 확산이 이를 더욱 낮출 수 있다는 분석이 나왔습니다. 2026년 1분기 비농업 부문의 노동소득분배율은 부가가치 1달러당 53.7센트까지 하락했으며, JP모건은 현재 추세와 AI의 영향을 고려하면 2030년 말 이전 50% 아래로 내려갈 가능성도 제시했는데요. AI를 생산 과정에 반영한 16개 거시모형 가운데 11개 역시 장기적으로 노동의 몫이 크게 줄어드는 결과를 내놨습니다.

문제는 이러한 변화가 노동시장에만 머물지 않을 수 있다는 점입니다. 소득이 소비 성향이 높은 노동자보다 자본 보유자에게 더 많이 돌아가면 고소득층의 저축 과잉이 심화되고, 이를 흡수하기 위해 반대편에서는 정부나 해외 부문의 차입이 늘어나야 합니다. 이미 미국의 완전고용기 재정적자가 GDP의 약 6%라는 새로운 기준에 자리 잡은 가운데, JP모건은 노동소득분배율이 추가로 하락할 경우 공공 부문이나 대외 부문의 부채 확대가 필요해질 수 있다고 지적했습니다. AI가 기업의 생산성과 마진을 높이는 동시에 소득 불균형과 재정·대외 불균형까지 확대할 수 있는지 주목해야 하는 이유입니다.

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미국 7월 고용 쇼크, 무엇이 원인이었을까 (골드만삭스)

미국 7월 비농업 신규고용은 2만3,000명 감소하며 컨센서스인 8만 명 증가를 크게 하회했습니다. 여기에 5·6월 고용도 합산 10만3,000명 하향 수정되면서 최근 3개월 평균 고용 증가는 2만 명까지 낮아졌는데요. 골드만삭스가 3개월 평균 비농업고용과 가계조사를 결합해 산출하는 ‘기조적 고용증가’ 추정치 역시 7만4,000명에서 5,000명으로 급락했습니다. 단순히 한 달 숫자가 부진했던 것을 넘어 최근 고용 모멘텀 자체가 상당히 약해졌다는 의미입니다.

다만 주의해야 할 몇 가지 특수 요인도 있습니다. 하회에 가장 큰 영향을 준 것은 지방정부 교육 부문으로, 7월에만 약 5만 명 감소했는데요. 전체 정부고용 감소폭이 5만3,000명이었던 만큼 사실상 대부분을 차지한 셈입니다. 이에 대해 골드만삭스는 여름방학에 따른 학교 고용 감소가 계절조정 과정에서 충분히 반영되지 않았을 가능성을 제기했습니다. 한편 레저·숙박업에서도 4만 명의 고용 감소가 나타났는데요. 월드컵 개최와 여름 휴가철이라는 계절적 수요 요인에도 불구하고 실제 채용은 기대에 미치지 못했고, 6월에 이어 두 달 연속 고용 감소가 이어졌습니다.

문제는 이러한 일시적 요인을 제외해도 고용의 기초 체력이 강하지 않다는 점입니다. 지방정부 교육의 5만 명 감소를 단순 제외하더라도 전체 신규고용은 약 2만7,000명 증가에 그쳤고, 민간고용 역시 3만 명 증가에 불과했는데요. 헬스케어(+2.3만)와 건설(+2.2만)이 버텼지만 소매(-1.9만), 금융(-1.4만) 등에서는 고용이 감소했고, 고용 증가 업종의 폭을 보여주는 BLS의 3개월 고용 확산지수도 57.4에서 50.8까지 내려왔습니다. 신규 실업수당과 해고율은 여전히 낮아 대규모 해고가 진행되는 상황은 아니지만, 기업들이 사람을 해고하지도 새로 적극적으로 뽑지도 않는 ‘저고용·저해고’ 국면이 나타나고 있는 셈입니다.

임금에서도 비슷한 흐름이 확인됐습니다. 7월 시간당 평균임금은 전월 대비 0.05% 증가하는 데 그쳐 컨센서스인 0.3%를 크게 밑돌았고, 전년 대비 상승률도 3.15%까지 낮아졌는데요. 골드만삭스의 임금추적지수 역시 2분기 연율 기준 2.9%, 전년 대비 3.6%로 둔화됐습니다. 고용 증가뿐 아니라 임금 압력까지 함께 약해졌다는 점에서, 골드만삭스는 실제 노동시장의 유휴 여력이 공식 실업률이 보여주는 것보다 더 클 가능성을 지적했습니다.

고용보고서 발표 이후, CME Fed Watch 기준 9월 25bp 인상 확률은 발표 전 54.7%에서 44.0%로 낮아졌습니다. 다만 10월까지 금리 인상이 이뤄질 확률은 58.3%, 12월까지는 75.5%로 반영되고 있어 연내 인상에 대한 시장의 우려가 완전히 사라진 것은 아닌데요. 결국 이번 고용 부진으로 9월 인상에 대한 부담은 크게 낮아졌지만, 향후 물가와 다음 고용지표에서 노동시장 냉각과 물가 둔화가 이어지는지가 연준의 실제 인상 여부와 시장의 기대를 결정할 핵심 변수겠습니다.

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AI 시대의 K자형 노동시장, 줄어드는 청년·늘어나는 숙련 인력 (노무라)

AI가 노동시장에 미치는 영향은 단순한 일자리 감소보다 신입과 숙련 인력 사이의 수요 격차에서 먼저 나타나고 있습니다. 노무라는 인도와 한국의 사례를 바탕으로, AI 도입이 반복적이고 정형화된 업무를 자동화하면서 엔트리 레벨 채용 수요는 줄고 경력·시니어 인력에 대한 수요는 상대적으로 높아지는 ‘K자형 노동시장’이 형성되고 있다고 분석했는데요.

한국은행 연구에 따르면 2022년 7월부터 2025년 7월까지 청년층 고용은 21만 1,000명 감소했으며, 이 가운데 20만 8,000명이 AI 노출도가 높은 산업에서 줄었습니다. 반면 같은 기간 50대 고용은 20만 9,000명 증가했고, 이 중 14만 6,000명이 AI 노출도가 높은 산업에서 늘었는데요. 인도 IT기업 651곳을 대상으로 한 조사에서도 AI 도입 이후 신입 채용이 감소했다고 답한 기업은 55%로, 중간 경력 25%, 시니어 14%보다 훨씬 높았습니다.

노무라는 이러한 차이가 젊은 근로자가 주로 맡아왔던 반복적·루틴 업무는 AI로 대체하기 쉬운 반면, 사업에 대한 깊은 이해와 대인관계·조직관리 능력이 필요한 숙련 인력의 역할은 아직 AI가 대체하기 어렵기 때문이라고 설명합니다. 결국 AI가 당장 전체 일자리 수를 크게 줄이지 않더라도, 기업이 신입을 뽑아 경험을 쌓게 하던 기존의 고용 구조부터 바꿀 수 있다는 의미인데요. AI 확산이 일자리의 총량과 구성, 기업의 채용 방식 등 노동시장 전반을 어떻게 재편해 나갈지 앞으로 계속 지켜봐야 할 대목이겠습니다.

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‘AI-native’로 다시 태어나는 에어비앤비

에어비앤비는 최근 회사를 ‘AI-native company’로 재구축하는 작업을 진행하고 있습니다. 단순히 고객 응대에 AI를 도입하는 수준을 넘어 제품 개발과 서비스 운영 전반에 AI를 적용하고 있는데요. 그 결과 새로운 기능의 아이디어에서 실제 출시까지 걸리는 시간이 최대 60% 단축됐고, 출시한 기능 수도 전년 대비 약 80% 증가했습니다.

비용 측면에서도 이미 효과가 나타나고 있습니다. 에어비앤비의 AI 고객지원 어시스턴트가 현재 문의의 약 45%를 해결하고 있으며, 이에 힘입어 예약 1건당 고객지원 비용은 전년 대비 16% 감소했습니다. 동시에 2분기 총예약액과 매출, 조정 EBITDA가 모두 시장 예상치를 웃돌았고, 회사는 올해 매출 성장률 전망을 기존 low-to-mid teens에서 최소 mid-teens, 조정 EBITDA 마진 전망도 최소 35%에서 35.5%로 상향했습니다.

특히 주목할 부분은 AI 투자의 효과가 아직 막연한 미래의 생산성 개선 기대에 머무는 것이 아니라, 제품 출시 속도와 고객지원 비용처럼 실제 운영 지표에 나타나기 시작했다는 점인데요. 향후 이러한 AI 기반 생산성 향상이 비용 절감에 그치지 않고 매출 성장과 영업 레버리지로 얼마나 이어질 수 있을지 지켜볼 대목입니다.

한편 Brian Chesky CEO가 에어비앤비처럼 거래당 가치가 높은 사업에서는 AI 추론 비용이 AI를 통한 전환율 개선에서 발생하는 추가 수익에 비해 미미하며, 대규모 GPU 투자가 필요한 사업 구조도 아니라는 설명을 덧붙인 부분 또한 이번 실적 발표에서 주목해볼 만한 부분이었습니다.

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$ABNB

달러의 방향을 결정하는 건 결국 금리차 (BofA)

최근 달러가 약해지자 시장에서는 “미국에 대한 신뢰가 떨어지고 있기 때문 아니냐”​는 해석이 나오고 있습니다. 연준의 물가 대응에 대한 의구심, 미국 장기금리 상승, 금 가격 강세가 겹치면서 투자자들이 미국 자산에 더 높은 ‘리스크 프리미엄’을 요구하기 시작했다는 논리인데요. 쉽게 말해 “미국 자산이 예전보다 불안하니 더 높은 보상이 필요하다”​는 의미입니다. 하지만 BofA는 2026년의 달러 약세에서는 이런 신뢰 훼손의 증거가 뚜렷하지 않다고 봅니다.

BofA가 더 중요하게 보는 것은 미국과 다른 주요국 사이의 단기 금리차입니다. 미국 금리가 다른 나라보다 상대적으로 높아질 것으로 예상되면 달러의 매력이 커지고, 반대로 그 차이가 줄어들면 달러에는 약세 압력이 생길 수 있는데요. BofA는 최근 DXY 하락이 미국과 주요국 간 2년물 금리차 축소로 거의 대부분 설명된다고 분석합니다. 2025년에는 금리 움직임만으로 설명하기 어려운 달러 약세가 나타나 리스크 프리미엄을 의심할 만한 ‘갭’이 있었지만, 2026년에는 이런 괴리가 훨씬 작다는 것입니다.

옵션시장에서도 달러 자체에 대한 불신은 뚜렷하지 않습니다. USD/JPY를 제외하면 달러 추가 하락에 대비한 풋옵션 수요가 특별히 강하지 않은데요. 결국 BofA는 현재 달러 약세를 미국에 대한 구조적 신뢰 상실보다는 금리 기대 변화로 보는 편이 더 타당하다고 판단했습니다. 따라서 미국 경제지표의 ‘의미 있는 악화’가 나타나지 않는 한 달러 매도세가 더 이어지기는 어렵다​는 입장이죠.

신흥국 증시에서도 달러인덱스의 방향이 중요한 변수인 만큼, 앞으로 미국 경제지표가 금리 기대를 어떻게 바꾸고, 이것이 다시 달러의 방향으로 어떻게 이어지는지를 지켜볼 필요가 있겠습니다.

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똑똑한 투자자보다 겸손한 투자자가 살아남는다 (Aswath Damodaran)

투자에서 좋은 학벌이나 높은 지능, 뛰어난 과거 수익률은 분명 강점이 될 수 있습니다. 하지만 가치평가의 대가 Aswath Damodaran은 이런 요소들이 오히려 투자자를 지나치게 강한 확신으로 밀어 넣을 수 있다고 지적합니다. 자신이 시장보다 똑똑하다고 생각할수록 시장 가격이 틀린 이유를 다른 투자자의 무지에서 찾기 쉬워지고, 과거 투자 성공까지 자신의 실력으로만 해석하면 포지션 집중과 레버리지도 자연스럽게 커질 수 있다는 것입니다.

Situational Awareness의 사례가 이를 잘 보여줍니다. 이 펀드는 AI 인프라 수혜주를 사고 AI로 타격받을 기업을 파는 전략으로 2025년 8월 이후 2026년 6월 19일까지 약 367%의 수익률을 기록했습니다. 하지만 높은 확신과 레버리지가 결합된 상태에서 시장 방향이 뒤집히자 불과 몇 주 사이 공개주식 포트폴리오가 약 67% 하락했고 결국 포지션을 청산해야 했습니다. Damodaran은 이를 단순히 젊은 펀드매니저의 경험 부족으로 보지 않습니다. 노벨경제학상 수상자 두 명이 참여했던 LTCM 역시 과도한 차입 때문에 무너진 적이 있기 때문입니다.

그래서 Damodaran이 선호하는 것은 Smart Money보다 Humble Money입니다. 뛰어난 성과를 모두 자신의 능력으로 설명하는 투자자보다, 좋은 성과에도 실력뿐 아니라 시장 환경과 운이 작용했다는 사실을 인정하는 투자자가 장기적으로 더 나은 자금 운용자가 될 가능성이 높다는 주장입니다. 결국 중요한 것은 투자 아이디어에 확신을 갖는 것보다 그 확신이 현실보다 커지고 있지는 않은지 끊임없이 의심할 수 있는 능력이며, 특히 높은 수익률을 기록한 직후일수록 이러한 경계가 더욱 중요하겠습니다.

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