Forwarded from Rafiki research
주말 칼럼 “2천억을 2조 보내는 경기”
돈을 둘러싼 공기를 본능적으로 읽는 ‘왕개미 연구소장’은 “지금은 분명 바이코리아, 적립식펀드 붐과 비슷한 면이 있다”고 지적했습니다. 1) 나중에 돈을 벌 거라고 주장하는 2) 시총 2,000억 미만의 3) 새로 상장한 주식을 2조 보내는 경기가 시작됐습니다.
http//rafikiresearch.blogspot.com/
돈을 둘러싼 공기를 본능적으로 읽는 ‘왕개미 연구소장’은 “지금은 분명 바이코리아, 적립식펀드 붐과 비슷한 면이 있다”고 지적했습니다. 1) 나중에 돈을 벌 거라고 주장하는 2) 시총 2,000억 미만의 3) 새로 상장한 주식을 2조 보내는 경기가 시작됐습니다.
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Rafiki Research
글로벌 매크로와 한국 주식 투자 관련 정보, 데이터, 분석을 제공하는 리서치입니다.
‒ 최근 시장 변동성과 중동 지정학 리스크 속에서 미국 상장 ETF 공매도 포지션이 하루 만에 +10% 증가, 이는 골드만삭스 프라임브로커 데이터(2016년 이후) 기준 역대 두 번째로 큰 일일 증가폭이며, 비율 기준으로는 2025년 4월 2일 ‘Liberation Day’(+16%) 이후 두 번째로 큰 수준.
‒ ETF 거래 비중은 구조적으로 확대되고 있으며 지난 5년 평균 일일 거래 비중 28% → 2026년 32%로 상승, 최근 지정학 이벤트 대응 과정에서는 거래 테이프의 약 40%가 ETF에서 발생하는 수준까지 확대됨.
‒ ETF 시장 규모도 급격히 커져 미국 ETF AUM은 14.3조 달러로 2025년 말 이후 약 9000억 달러 증가, 전체 ETF 자산의 절반 이상이 미국 주식 익스포저로 구성되어 있으며 ETF AUM이 뮤추얼펀드를 추월하는 시점도 기존 2030년 전망에서 2029년으로 앞당겨질 가능성.
‒ 최근 ETF를 통한 헤지·매크로 포지셔닝이 급증하면서 ETF 공매도는 한 주 +8%, 이번 주 +12% 증가, 결과적으로 월간 기준 약 +23% 확대되었으며 프라임 북 기준 Macro Products(지수+ETF) 숏 익스포저는 2022년 9월 이후 최고 수준, 최근 5년 기준 97퍼센타일 수준까지 상승.
‒ 동시에 최근 9거래일 연속 ETF 거래 비중이 35% 이상을 기록, 이는 골드만 데이터 기준 두 번째로 긴 연속 기록인데도 불구하고 VIX는 과거 동일 패턴(당시 VIX 70 이상) 대비 상대적으로 낮은 상태로 ETF 활동 대비 변동성은 아직 제한적인 상황.
‒ 헤지펀드 그로스 레버리지가 약 307%로 사상 최고 수준 근처까지 상승한 상태에서 ETF 숏 포지션이 크게 쌓여 있어 전쟁 종결 등 긍정적 헤드라인 발생 시 지수 레벨에서 강한 숏 커버링 랠리 가능성이 존재하며, 실제로 트럼프의 전쟁 조기 종료 발언 때도 ETF 숏 커버링 영향으로 S&P500이 장중 하락에서 반등.
‒ 다만 리스크는 리테일 매수 둔화와 시장 유동성 약화로, 최근 리테일 ETF 순매수는 22% 감소하고 단일주식 매수도 약화, 동시에 E-mini 호가 유동성(top-of-book depth)이 약 400만 달러 수준으로 역사 평균(약 1400만 달러) 대비 크게 낮아져 시장 충격 흡수력이 약해진 상태이며 전쟁 장기화 시 지수 레벨에서 더 큰 변동성이 발생할 수 있음.
‒ ETF 거래 비중은 구조적으로 확대되고 있으며 지난 5년 평균 일일 거래 비중 28% → 2026년 32%로 상승, 최근 지정학 이벤트 대응 과정에서는 거래 테이프의 약 40%가 ETF에서 발생하는 수준까지 확대됨.
‒ ETF 시장 규모도 급격히 커져 미국 ETF AUM은 14.3조 달러로 2025년 말 이후 약 9000억 달러 증가, 전체 ETF 자산의 절반 이상이 미국 주식 익스포저로 구성되어 있으며 ETF AUM이 뮤추얼펀드를 추월하는 시점도 기존 2030년 전망에서 2029년으로 앞당겨질 가능성.
‒ 최근 ETF를 통한 헤지·매크로 포지셔닝이 급증하면서 ETF 공매도는 한 주 +8%, 이번 주 +12% 증가, 결과적으로 월간 기준 약 +23% 확대되었으며 프라임 북 기준 Macro Products(지수+ETF) 숏 익스포저는 2022년 9월 이후 최고 수준, 최근 5년 기준 97퍼센타일 수준까지 상승.
‒ 동시에 최근 9거래일 연속 ETF 거래 비중이 35% 이상을 기록, 이는 골드만 데이터 기준 두 번째로 긴 연속 기록인데도 불구하고 VIX는 과거 동일 패턴(당시 VIX 70 이상) 대비 상대적으로 낮은 상태로 ETF 활동 대비 변동성은 아직 제한적인 상황.
‒ 헤지펀드 그로스 레버리지가 약 307%로 사상 최고 수준 근처까지 상승한 상태에서 ETF 숏 포지션이 크게 쌓여 있어 전쟁 종결 등 긍정적 헤드라인 발생 시 지수 레벨에서 강한 숏 커버링 랠리 가능성이 존재하며, 실제로 트럼프의 전쟁 조기 종료 발언 때도 ETF 숏 커버링 영향으로 S&P500이 장중 하락에서 반등.
‒ 다만 리스크는 리테일 매수 둔화와 시장 유동성 약화로, 최근 리테일 ETF 순매수는 22% 감소하고 단일주식 매수도 약화, 동시에 E-mini 호가 유동성(top-of-book depth)이 약 400만 달러 수준으로 역사 평균(약 1400만 달러) 대비 크게 낮아져 시장 충격 흡수력이 약해진 상태이며 전쟁 장기화 시 지수 레벨에서 더 큰 변동성이 발생할 수 있음.
‒ GTC 2026에는 400개 이상 기업이 참가하며 AI 생태계 참여 범위가 반도체·네트워크 중심에서 전력·냉각·데이터센터·소프트웨어·제조 인프라까지 확대, 아카마이·이튼·노키아·코어사이언티픽·GE 버노바 등이 신규 참가 기업으로 포함됨.
‒ 등급 상향 기업은 코어위브·네비우스 같은 네오클라우드, 버티브·슈나이더 같은 전력·냉각 인프라, 넷앱·케이던스 등 AI 인프라 구축과 직접 연결된 기업들이 중심이며, GPU 인프라 운영 및 AI 데이터센터 구축 파트너들의 존재감이 커진 모습.
‒ 반면 등급 하향 기업은 엑센추어·HP·퓨어스토리지(에버퓨어)·아스테라랩스·어플라이드디지털 등으로, GTC 파트너 구조가 AI 인프라 실제 구축에 참여하는 기업 위주로 무게가 이동하는 흐름이 나타남.
*KB 김세환, 유중호 위원님 자료 발췌 (26.03.13)
‒ 등급 상향 기업은 코어위브·네비우스 같은 네오클라우드, 버티브·슈나이더 같은 전력·냉각 인프라, 넷앱·케이던스 등 AI 인프라 구축과 직접 연결된 기업들이 중심이며, GPU 인프라 운영 및 AI 데이터센터 구축 파트너들의 존재감이 커진 모습.
‒ 반면 등급 하향 기업은 엑센추어·HP·퓨어스토리지(에버퓨어)·아스테라랩스·어플라이드디지털 등으로, GTC 파트너 구조가 AI 인프라 실제 구축에 참여하는 기업 위주로 무게가 이동하는 흐름이 나타남.
*KB 김세환, 유중호 위원님 자료 발췌 (26.03.13)
MS, Thematic Thoughts from the TMT Conference & Top Picks (26.03.10)
‒ Morgan Stanley가 2026년 샌프란시스코에서 개최한 TMT 컨퍼런스에서는 사실상 모든 기업이 AI 전략을 핵심 의제로 언급했으며 AI는 실험 단계에서 벗어나 기업의 제품 개발, 내부 운영, 고객 서비스 등 여러 사업 부문에 실제로 배치되는 단계로 진입했음. 발표 transcript 143개 분석 기준으로 Productivity와 AI라는 키워드는 약 97% 이상의 발표에서 등장하며 산업 전반에서 AI가 핵심 구조 변화로 인식되고 있음.
‒ 특히 Coding Agent 중심의 개발 자동화가 실제 생산성 개선을 만들기 시작했으며 일부 기업에서는 개발자 생산성이 최대 10배 수준까지 증가했고 기존 수개월~1년 이상 걸리던 소프트웨어 개발이나 웹서비스 구축이 수일 단위로 단축되는 사례가 등장하고 있음. 기업들은 AI를 활용해 코드 생성, 프로토타입 제작, 내부 업무 자동화 등을 빠르게 진행하면서 제품 개발 속도를 크게 높이고 있음.
‒ AI Agent는 소프트웨어 개발을 넘어 상거래 구조까지 변화시키고 있으며 이른바 Agentic Commerce라는 개념이 등장하고 있음. 이는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하고 비교·추천하며 구매까지 수행하는 구조로 발전하는 것이며 여러 기업들은 이러한 변화가 과거 인터넷 등장이나 e-commerce 확산과 맞먹는 수준의 새로운 시장 기회를 만들 수 있다고 설명.
‒ 실제 플랫폼 기업에서는 이러한 변화의 초기 신호가 나타나고 있으며 Etsy와 Shopify 등에서는 AI agent 기반 트래픽이 빠르게 증가하고 있고 일부 기업에서는 해당 트래픽이 약 1년 사이 15배 증가하는 흐름이 확인되고 있음. 아직 전체 트래픽 비중은 작지만 구매 의도와 평균 주문 금액이 높은 특성을 보이며 새로운 상품 discovery 채널로 작동할 가능성.
‒ AI 도입은 기업의 조직 구조와 노동시장에도 변화를 만들고 있으며 과거에는 매출 증가와 함께 인력을 확대해야 했지만 이제는 AI 도구를 활용해 인력 증가 없이도 생산성과 매출을 확대할 수 있는 구조가 만들어지고 있음. 일부 기업들은 자연적인 인력 이탈을 채우지 않거나 인건비를 기술 투자로 전환하는 방식으로 조직 구조를 조정하고 있음.
‒ 동시에 직원 역할도 변화하고 있으며 직원들은 직접 업무를 수행하는 역할에서 AI 시스템을 감독·설계·조정하는 역할로 이동하고 있음. 이에 따라 기업과 개인 모두 AI 역량을 강화하기 위한 교육과 재훈련 수요가 빠르게 증가하고 있으며 기업들은 조직 차원의 AI training과 reskilling 프로그램을 적극적으로 확대하고 있음.
‒ AI 경쟁에서는 기술 자체보다 기업이 보유한 데이터, 플랫폼 네트워크, 고객 관계 등 이른바 moat가 중요한 경쟁 요소로 강조되고 있음. 많은 기업들은 AI가 기존 사업을 대체하기보다 이러한 구조적 진입장벽을 가진 기업에게 더 큰 경쟁 우위를 제공할 가능성이 높다고 설명.
‒ AI 인프라 투자 역시 계속 확대되고 있으며 hyperscaler와 AI 연구기관들은 모델 성능 향상과 inference 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터, GPU, 네트워크, 스토리지 등 전체 인프라에 대한 CapEx 투자를 지속적으로 확대하고 있음. AI 데이터센터는 사실상 ‘토큰을 생산하는 공장’처럼 운영되기에 컴퓨팅 수요는 계속 증가하는 상황.
‒ 다만 AI 산업 확산 속도를 제한하는 요소는 수요가 아니라 인프라 공급 병목이며 전력 확보, 메모리 공급, 반도체 생산, 데이터센터 건설 인력 등 여러 요소가 동시에 부족한 상황이 주요 제약 요인으로 언급됨. 특히 데이터센터 전력 수요가 수백 MW에서 GW 규모까지 확대되면서 전력 인프라 확보가 가장 큰 병목 중 하나로 지적됨.
‒ Morgan Stanley는 이러한 AI 인프라 투자 확대와 데이터 증가 흐름의 핵심 수혜 기업으로 Amazon(클라우드·광고), NVIDIA(AI 컴퓨트), Spotify(디지털 콘텐츠 플랫폼), T-Mobile(네트워크 인프라), Western Digital(데이터 스토리지)을 TMT 섹터 Top Pick으로 제시.
‒ Morgan Stanley가 2026년 샌프란시스코에서 개최한 TMT 컨퍼런스에서는 사실상 모든 기업이 AI 전략을 핵심 의제로 언급했으며 AI는 실험 단계에서 벗어나 기업의 제품 개발, 내부 운영, 고객 서비스 등 여러 사업 부문에 실제로 배치되는 단계로 진입했음. 발표 transcript 143개 분석 기준으로 Productivity와 AI라는 키워드는 약 97% 이상의 발표에서 등장하며 산업 전반에서 AI가 핵심 구조 변화로 인식되고 있음.
‒ 특히 Coding Agent 중심의 개발 자동화가 실제 생산성 개선을 만들기 시작했으며 일부 기업에서는 개발자 생산성이 최대 10배 수준까지 증가했고 기존 수개월~1년 이상 걸리던 소프트웨어 개발이나 웹서비스 구축이 수일 단위로 단축되는 사례가 등장하고 있음. 기업들은 AI를 활용해 코드 생성, 프로토타입 제작, 내부 업무 자동화 등을 빠르게 진행하면서 제품 개발 속도를 크게 높이고 있음.
‒ AI Agent는 소프트웨어 개발을 넘어 상거래 구조까지 변화시키고 있으며 이른바 Agentic Commerce라는 개념이 등장하고 있음. 이는 AI 에이전트가 소비자를 대신해 상품을 탐색하고 비교·추천하며 구매까지 수행하는 구조로 발전하는 것이며 여러 기업들은 이러한 변화가 과거 인터넷 등장이나 e-commerce 확산과 맞먹는 수준의 새로운 시장 기회를 만들 수 있다고 설명.
‒ 실제 플랫폼 기업에서는 이러한 변화의 초기 신호가 나타나고 있으며 Etsy와 Shopify 등에서는 AI agent 기반 트래픽이 빠르게 증가하고 있고 일부 기업에서는 해당 트래픽이 약 1년 사이 15배 증가하는 흐름이 확인되고 있음. 아직 전체 트래픽 비중은 작지만 구매 의도와 평균 주문 금액이 높은 특성을 보이며 새로운 상품 discovery 채널로 작동할 가능성.
‒ AI 도입은 기업의 조직 구조와 노동시장에도 변화를 만들고 있으며 과거에는 매출 증가와 함께 인력을 확대해야 했지만 이제는 AI 도구를 활용해 인력 증가 없이도 생산성과 매출을 확대할 수 있는 구조가 만들어지고 있음. 일부 기업들은 자연적인 인력 이탈을 채우지 않거나 인건비를 기술 투자로 전환하는 방식으로 조직 구조를 조정하고 있음.
‒ 동시에 직원 역할도 변화하고 있으며 직원들은 직접 업무를 수행하는 역할에서 AI 시스템을 감독·설계·조정하는 역할로 이동하고 있음. 이에 따라 기업과 개인 모두 AI 역량을 강화하기 위한 교육과 재훈련 수요가 빠르게 증가하고 있으며 기업들은 조직 차원의 AI training과 reskilling 프로그램을 적극적으로 확대하고 있음.
‒ AI 경쟁에서는 기술 자체보다 기업이 보유한 데이터, 플랫폼 네트워크, 고객 관계 등 이른바 moat가 중요한 경쟁 요소로 강조되고 있음. 많은 기업들은 AI가 기존 사업을 대체하기보다 이러한 구조적 진입장벽을 가진 기업에게 더 큰 경쟁 우위를 제공할 가능성이 높다고 설명.
‒ AI 인프라 투자 역시 계속 확대되고 있으며 hyperscaler와 AI 연구기관들은 모델 성능 향상과 inference 수요 증가에 대응하기 위해 데이터센터, GPU, 네트워크, 스토리지 등 전체 인프라에 대한 CapEx 투자를 지속적으로 확대하고 있음. AI 데이터센터는 사실상 ‘토큰을 생산하는 공장’처럼 운영되기에 컴퓨팅 수요는 계속 증가하는 상황.
‒ 다만 AI 산업 확산 속도를 제한하는 요소는 수요가 아니라 인프라 공급 병목이며 전력 확보, 메모리 공급, 반도체 생산, 데이터센터 건설 인력 등 여러 요소가 동시에 부족한 상황이 주요 제약 요인으로 언급됨. 특히 데이터센터 전력 수요가 수백 MW에서 GW 규모까지 확대되면서 전력 인프라 확보가 가장 큰 병목 중 하나로 지적됨.
‒ Morgan Stanley는 이러한 AI 인프라 투자 확대와 데이터 증가 흐름의 핵심 수혜 기업으로 Amazon(클라우드·광고), NVIDIA(AI 컴퓨트), Spotify(디지털 콘텐츠 플랫폼), T-Mobile(네트워크 인프라), Western Digital(데이터 스토리지)을 TMT 섹터 Top Pick으로 제시.
Citi, Model Intelligence Inflection Drives Upward Estimate Revisions (26.03.10)
‒ Citi는 AI 산업 모델 전망을 상향 조정했으며 2026~2030년 누적 AI CapEx 추정치를 기존 8.0조달러에서 8.9조달러로, 같은 기간 AI 매출 전망을 2.8조달러에서 3.3조달러로 상향. 근거는 모델 성능 개선, 추가 데이터센터 용량 투입, 작년 파일럿 프로젝트의 실제 운영 전환, 그리고 기업 AI 도입 가속 등.
‒ 현재 시장은 데이터센터 구축 난이도, 자금조달 부담, 경쟁 심화 같은 리스크에 지나치게 집중하고 있지만 Citi는 AI 투자 수익률이 생각보다 높아지고 있으며 기업 생산성 사이클의 초기 신호가 이미 나타나고 있다고 판단. CIO·CTO·시스템통합업체들과의 인터뷰에서도 경쟁 압력 때문에 기업들의 AI 도입 긴급성이 빠르게 높아지고 있음.
‒ OpenAI와 Anthropic이 내부 매출 전망을 상향하는 등 모델 기업들의 성장 속도 역시 매우 가파른데, 특히 Anthropic의 연환산 매출 런레이트가 약 190억달러 수준까지 올라 불과 몇 주 전 약 140억달러에서 크게 증가. AI 네이티브 소프트웨어 기업들의 성장 속도는 역사적으로도 이례적인 수준.
‒ 기술 측면에서도 최근 모델 성능 도약이 뚜렷한데 GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, Claude Sonnet 4.6 등 최신 모델은 몇 달 전 모델 대비 에이전트 성능과 코딩 능력이 크게 개선됐고 Gemini의 ARC-AGI 점수도 약 3개월 전 대비 약 1.5배 상승했으며 GPT-5.3 Codex는 OpenAI 모델 중 처음으로 자체 개발 과정에 실제로 기여한 모델.
‒ 모델 성능이 높아질수록 추론 과정에서 더 많은 토큰을 사용하는 구조가 강화되고 있는데 MoE 구조와 검증가능 보상 기반 강화학습 등의 기술 발전 때문에 응답당 토큰 소비량이 증가하고 있으며 이로 인해 토큰 가격 상승 압력과 모델 서비스 가격 상승 가능성이 동시에 나타나고 있음.
‒ 인프라 투자 규모 역시 크게 확대되고 있는데 Citi는 AWS·Google·Meta·Microsoft·Oracle 등 주요 하이퍼스케일러의 2026년 CapEx 추정치를 약 6,780억달러로 상향했고 민간 기업, 네오클라우드, 소버린 AI 프로젝트까지 포함하면 글로벌 AI 산업 전체 CapEx가 2026년 약 7,700억달러 수준까지 확대될 것으로 전망.
‒ 특히 2025년 4분기 기준 하이퍼스케일러들의 백로그 증가율이 매우 높았는데 AWS·Google Cloud·Azure·CoreWeave의 합산 백로그 증가율은 약 100% 수준으로 같은 기간 매출 증가율 약 30%와 CapEx 증가율 약 70%보다도 훨씬 빠른 속도로 늘어났으며 이는 AI 수요가 특정 AI 연구기업에만 집중된 것이 아니라 전통 기업으로 확산되고 있음을 보여줌.
‒ 다만 단기적으로는 공급 병목이 여전히 존재하는데 메모리·스토리지·광통신·네트워크 장비 같은 IT 인프라 부족과 전력 확보 문제 등이 데이터센터 구축 속도를 제한할 수 있으며 이러한 병목은 모델 가격과 클라우드 서비스 가격 상승 요인으로 작용할 가능성이 있음.
‒ 또한 데이터센터 구축 비용도 상승하고 있는데 기존에 사용되던 1GW 데이터센터 구축 비용 약 500억달러 가정이 메모리 가격 상승과 전력 인프라 투자 확대 영향으로 2026~2027년에는 약 30% 정도 더 높아질 가능성. Citi는 투자 관점에서 여전히 메모리·스토리지·CPU·전력 같은 인프라 병목 영역이 가장 유리한 리스크 대비 보상을 제공할 것으로 판단.
‒ Citi는 AI 산업 모델 전망을 상향 조정했으며 2026~2030년 누적 AI CapEx 추정치를 기존 8.0조달러에서 8.9조달러로, 같은 기간 AI 매출 전망을 2.8조달러에서 3.3조달러로 상향. 근거는 모델 성능 개선, 추가 데이터센터 용량 투입, 작년 파일럿 프로젝트의 실제 운영 전환, 그리고 기업 AI 도입 가속 등.
‒ 현재 시장은 데이터센터 구축 난이도, 자금조달 부담, 경쟁 심화 같은 리스크에 지나치게 집중하고 있지만 Citi는 AI 투자 수익률이 생각보다 높아지고 있으며 기업 생산성 사이클의 초기 신호가 이미 나타나고 있다고 판단. CIO·CTO·시스템통합업체들과의 인터뷰에서도 경쟁 압력 때문에 기업들의 AI 도입 긴급성이 빠르게 높아지고 있음.
‒ OpenAI와 Anthropic이 내부 매출 전망을 상향하는 등 모델 기업들의 성장 속도 역시 매우 가파른데, 특히 Anthropic의 연환산 매출 런레이트가 약 190억달러 수준까지 올라 불과 몇 주 전 약 140억달러에서 크게 증가. AI 네이티브 소프트웨어 기업들의 성장 속도는 역사적으로도 이례적인 수준.
‒ 기술 측면에서도 최근 모델 성능 도약이 뚜렷한데 GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro, Claude Sonnet 4.6 등 최신 모델은 몇 달 전 모델 대비 에이전트 성능과 코딩 능력이 크게 개선됐고 Gemini의 ARC-AGI 점수도 약 3개월 전 대비 약 1.5배 상승했으며 GPT-5.3 Codex는 OpenAI 모델 중 처음으로 자체 개발 과정에 실제로 기여한 모델.
‒ 모델 성능이 높아질수록 추론 과정에서 더 많은 토큰을 사용하는 구조가 강화되고 있는데 MoE 구조와 검증가능 보상 기반 강화학습 등의 기술 발전 때문에 응답당 토큰 소비량이 증가하고 있으며 이로 인해 토큰 가격 상승 압력과 모델 서비스 가격 상승 가능성이 동시에 나타나고 있음.
‒ 인프라 투자 규모 역시 크게 확대되고 있는데 Citi는 AWS·Google·Meta·Microsoft·Oracle 등 주요 하이퍼스케일러의 2026년 CapEx 추정치를 약 6,780억달러로 상향했고 민간 기업, 네오클라우드, 소버린 AI 프로젝트까지 포함하면 글로벌 AI 산업 전체 CapEx가 2026년 약 7,700억달러 수준까지 확대될 것으로 전망.
‒ 특히 2025년 4분기 기준 하이퍼스케일러들의 백로그 증가율이 매우 높았는데 AWS·Google Cloud·Azure·CoreWeave의 합산 백로그 증가율은 약 100% 수준으로 같은 기간 매출 증가율 약 30%와 CapEx 증가율 약 70%보다도 훨씬 빠른 속도로 늘어났으며 이는 AI 수요가 특정 AI 연구기업에만 집중된 것이 아니라 전통 기업으로 확산되고 있음을 보여줌.
‒ 다만 단기적으로는 공급 병목이 여전히 존재하는데 메모리·스토리지·광통신·네트워크 장비 같은 IT 인프라 부족과 전력 확보 문제 등이 데이터센터 구축 속도를 제한할 수 있으며 이러한 병목은 모델 가격과 클라우드 서비스 가격 상승 요인으로 작용할 가능성이 있음.
‒ 또한 데이터센터 구축 비용도 상승하고 있는데 기존에 사용되던 1GW 데이터센터 구축 비용 약 500억달러 가정이 메모리 가격 상승과 전력 인프라 투자 확대 영향으로 2026~2027년에는 약 30% 정도 더 높아질 가능성. Citi는 투자 관점에서 여전히 메모리·스토리지·CPU·전력 같은 인프라 병목 영역이 가장 유리한 리스크 대비 보상을 제공할 것으로 판단.
최근 한 대형 IB가 개최한 한국 및 대만 컨퍼런스를 개최, 모두 역대 최다 참가자 수를 기록하며 성황리에 진행되었다. 특히 주목할 점은 투자자들이 단순히 시가총액 상위 종목에만 집중하는 것이 아니라는 점이다. 견고한 펀더멘탈은 물론, 강력한 턴어라운드 잠재력을 보유한 중소형주들과의 미팅이 그 어느 때보다 활발하게 이루어졌다. 이는 글로벌 자본이 단순히 지수를 추종하는 것을 넘어, AI 공급망과 첨단 제조업 내에서 실질적인 수혜를 입을 '옥석 가리기'에 본격적으로 나섰음을 시사한다.
https://m.blog.naver.com/kk_kontemp/224216672880
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임계점
금융 시장이 임계점(Critical Point)에 다다르고 있는 것으로 보인다. 단기적으로 상황이 개선되지 않는...
Gromit 공부방
Discretionary vs Systematic Equity Positioning 업뎃
Discretionary vs Systematic Equity Positioning 업뎃
연기금이 내달부터 코스닥 투자에 본격적으로 나설 예정이다. 국내주식 위탁운용사를 대상으로 코스닥 투자를 사실상 의무화할 것이란 전망도 나온다. 기존 국민연금공단을 제외한 연기금들은 벤치마크(BM)에 코스닥지수를 반영하지 않았는데 2분기부터 본격적으로 적용한다는 설명이다.
(중략)
이러한 움직임은 정부의 코스닥 활성화 정책과 맞닿아 있다. 기획예산처는 지난 1월 말 기금자산운용정책위원회를 열고 올해 기금 자산운용 기본방향과 기금운용평가 지침 개정안을 발표했다. 관련 안에는 혁신성장 분야 투자를 유도하고 연기금의 공적기능을 강화하기 위해 대형·중소형 평가기준수익률에 코스닥지수를 반영한다고 기재돼 있다. 이러한 방안이 오는 2분기 본격 적용될 것이란 설명이다.
https://www.thebell.co.kr/front/newsview.asp?click=F&key=202603121616268440108434
더벨뉴스
연기금, 2분기 코스닥150지수 BM에 넣는다
연기금이 내달부터 코스닥 투자에 본격적으로 나설 예정이다. 국내주식 위탁운용사를 대상으로 코스닥 투자를 사실상 의무화할 것이란 전망도 나온다. 기존 국민연금공단을 제외한 연기금들은 벤치마크(BM)에 코스닥지수를 반영하지 않았는데 2분기부터 본격적으로 적용한다는 설명이다...