23년의 그림자, 26년의 선택

> 23년도부터 제 글을 보셨던 분들이라면 제가 매크로에 얼마나 진심인지 아실듯. 하고 싶은 말은 현재 이란 전쟁 관련 이슈가 이 때와 비슷하게 중요한 매크로 이슈인 건 맞으나 시장은 다른 걸 보고 있을 수 있다는 점을 알려드리기 위함.

> 22년 러시아 우크라이나 전쟁 이후 26년 지금까지 가장 큰 매크로 이슈를 꼽으라고 하면 크레딧 스위스 AT1 상각을 꼽고 싶다.

2023년 3월 19일, 스위스 금융당국 FINMA는 UBS의 Credit Suisse 인수 발표와 동시에 CS의 AT1 채권 약 160억 스위스프랑(약 170억 달러)을 전액 상각한다고 발표했다. 같은 거래에서 주주들은 인수 대가로 30억 달러 이상을 수령했다. AT1이 도입된 2008년 금융위기 이후 처음으로 채권자가 주주보다 먼저 0이 된 사례였다.

이 사건이 단순한 크레딧 이벤트를 넘어 세대급 충격으로 분류되는 이유는 세 가지가 겹쳐서다. 우선 자본구조의 위계가 한 주말에 뒤집혔다. AT1은 이론적으로 주주보다 상위였지만, FINMA는 Viability event 조항을 근거로 이를 역전시켰다. Goldman Sachs 크레딧 전략팀은 이를 "채권자의 주주 대비 효과적 종속"이라고 표현했을 정도다. 두 번째는 시장 규모의 직접 충격이다. 글로벌 CoCo/AT1 시장은 약 2,500억 달러 규모로, BNP Paribas 등 여타 유럽 은행의 AT1 Equity risk가 급등하며 스프레드는 일주일 사이 200bp 이상 확대됐다. 마지막은 규제의 분열이다. EU는 곧바로 "우리는 주주를 먼저 소각한다"는 성명을 발표하며 스위스와 해석이 갈라졌고, 이는 유럽 은행 자본 조달 비용 구조 자체를 구조적으로 바꾸는 계기가 됐다.

그럼에도 이 사건은 시장에서 단 2주 만에 잊혔다. 2023년 3월에서 5월 사이, 빈자리를 채운 것은 ChatGPT와 엔비디아 내러티브였다. 시스템 크레딧 리스크의 정점이라는 매크로 공포가 AI FOMO라는 서사로 한꺼번에 교체된 순간이다.

> CS는 23년에 파산 직전까지 내몰리며 UBS에 인수당한 스위스 2대 은행이다. G-SIB에 가입되어 있을 정도로 큰 규모의 글로벌 은행이었기 때문에 시스템 리스크에 대한 불안감이 시장을 짓눌렀다.

> 하지만 시장은 단 이주일만에 이 매크로 악재를 깔끔하게 무시했다. 크레딧 스위스가 채권자들에게 줄 돈을 상각하고 유럽의 2,750억달러 짜리 코코본드 시장이 위험했음에도.

> 엔비디아와 ChatGPT라는 기적의 꿈을 꾸기 시작한 시점이 바로 저 시점이다. 시장은 AI라는 키워드에 열광하기 시작했고, 그게 지금까지 이어지고 있다.

그 시점부터 지금까지 시장에서 실제로 무엇이 벌어졌는지는 숫자로 재구성해보면 가장 선명하게 드러난다. 2023년 1월을 100으로 놓고 M7 평균, S&P 500 시총 가중, 나머지 493종목 동일가중 proxy를 나란히 그린 아래 차트에서, CS AT1 상각은 수직선 하나로만 남아 있다.

M7 평균 누적 지수는 2023년 1월의 100에서 2026년 4월 약 370으로 3.7배 상승했다. 같은 기간 S&P 500 시총 가중은 53퍼센트, 나머지 493의 동일가중 proxy는 47퍼센트 올랐다. 두 지수 차이의 95퍼센트 이상이 M7에서 만들어진 셈이다.

> 23년 5월, 마약 구하기보다 힘들다는 엔비디아의 고성능 GPU 뉴스가 시장에 쏟아졌다.

해랑달이 이 포스팅을 쓴 2023년 5월 30일 시점 NVDANVDA는 분할 전 기준 주당 389.46달러에 거래되고 있었다. 2024년 6월 7일에 있었던 10대 1 주식분할을 조정하면 현재 기준 38.95달러에 해당한다. 그 뒤 2026년 4월 중순 현재 NVDANVDA는 199달러 전후에서 움직이고 있다. 포스팅 시점 대비로는 +411퍼센트, 2023년 초 14달러 내외에서 계산하면 약 +1,260퍼센트에 달하는 누적 수익률이다.

이 주가 여정에서 눈여겨볼 지점은 2025년 4월의 95.04달러 저점이다. DeepSeek 출시와 미중 관세 충격이 겹치면서 NVDANVDA는 일시 급락했지만, 이후 다시 ATH를 갱신했다. "AI FOMO가 매크로 충격을 무력화한다"는 가설이 두 번째로 검증된 해가 바로 2025년이었다는 뜻이다. 첫 번째는 2023년 CS 사태, 두 번째는 2025년 DeepSeek과 관세 충격이다.

> 저 때 정말 놀라웠던 점은 대한민국에 단 하나도 AI를 제대로 투자하는 펀드가 없었다는 것이다. 매번 역사는 반복된다고 하듯, 지금도 우리는 비슷한 시기 비슷한 국면에 위치해 있는 것 같기도 하다.

2023년 5월부터 2026년 4월 현재까지 한국 자본시장의 AI 테마 대응을 추적하면 3년 시차가 선명하게 드러난다.

원문 시점인 2023년 5월에는 AI라는 이름을 단 국내 펀드가 사실상 없었다. 소수의 혼합형 펀드만 존재했고 합산 AUM은 약 800억원 수준으로 추정된다. 이후 2024년과 2025년에 걸쳐 TIGER AI반도체, KODEX AI반도체핵심장비, SOL미국AI전력인프라 같은 ETF가 연속 상장되면서 AUM이 폭발적으로 늘었고, 2026년 4월 현재는 국내 AI와 반도체 테마 ETF의 합산 AUM이 약 3조원으로 추정된다. 3년 만에 약 38배 성장한 셈이지만, 뒤집어 말하면 한국 개인투자자는 2023년 초기 국면의 수혜를 대부분 놓치고 2024~2025년 중기 국면에 대량 진입했다는 의미다. 뒤늦은 FOMO 진입의 전형적 패턴이며, 2000년 닷컴 당시 한국 개인투자자가 진입했던 시점과 구조적으로 유사하다.

> 지금도 비슷한 서사가 시작되려고 하는 것 같다. 22년 러시아 우크라이나 전쟁과 23년 크레딧 스위스 파산 등 여러 매크로 이슈들이 겹치고 고금리 시장을 버티지 못할 것이라는 것을 비웃듯 주식 시장은 무한 우상향 했다.

> 여러 가지 이유들이 있겠지만 미국 증시에서 M7의 어닝이 차지하는 비중이 너무 높아져서 그런 것이 아닐까. 매크로가 필요 없다는 것이 아니고 금리가 필요 없다는 것이 아니다. 금리에 민감한 영향을 받는 주체들이 시장에 미치는 영향력이 작아진 게 아닌가라는 생각이 든다.

이 직관을 IB 리서치 프레임으로 분해하면 세 가지 메커니즘이 동시에 작동한다는 사실이 드러난다. 첫째, M7의 금리 민감도 자체가 구조적으로 떨어졌다. Bloomberg 2025년 말 기준 M7 합산 순현금 포지션은 약 4,500억 달러에 달한다. 금리가 오르면 이들에게는 이자비용이 아니라 이자수익이 먼저 증가한다는 뜻이고, 이는 과거 S&P 500의 평균 부채·자본 구조와 정반대의 상황이다. 둘째, CapEx가 자체 자금으로 조달된다. 하이퍼스케일러 4사인 MSFTMSFT, GOOGLGOOGL, METAMETA, AMZNAMZN의 2025년 합산 CapEx는 약 2,500억 달러에 이르는데, 전부 자체 현금흐름으로 조달된다. 금리 환경과 무관하게 실행된다는 의미다. 셋째, 패시브 플로우가 구조적으로 쏠린다. 패시브 ETF로 유입되는 자금은 시가총액 가중으로 자동 배분되므로, M7이 지수에서 33.7퍼센트를 차지하는 한 월간 ETF 유입액의 33.7퍼센트가 기계적으로 M7으로 흐른다. 수요의 무한동력이 만들어지는 구조다.

> 1% 즉 100bp의 금리 움직임과 시장이 망할 것이라는 두려움보다 AI가 급속도로 발전해서 내가 먹을 시장이 없어진다는 두려움 "FOMO"가 그 어떤 리스크보다 크게 우리에게 와닿고 있지 않을까?

고전 DCF에서는 100bp 금리 인상이 터미널 밸류를 10~15퍼센트 할인한다. 그런데 지금 시장은 AI CapEx 사이클이 미스될 확률을 금리 리스크보다 더 크게 가격에 반영하고 있다. 역산해보면 시장은 AI 슈퍼사이클 실현 확률을 60~70퍼센트, 매크로 리세션 확률을 15~20퍼센트, DeepSeek 류의 중국 AI 경쟁 심화 가능성을 10~15퍼센트 정도로 보고 있는 셈이다. 즉 리세션보다 AI 실현 확률이 4배 가까이 큰 가중치로 반영되어 있다는 뜻이고, 뒤집어 말하면 AI 슈퍼사이클이 미스될 경우 그 반작용이 매크로 리스크의 반작용보다 훨씬 비대칭적으로 크게 터진다는 의미다.

> 개인뿐만 아니라 기관, 정부 모두 다 마찬가지의 생각을 하고 있는 지금이다. 두렵다면 지금 당장 M7의 어닝이 S&P 500에 차지하는 비중이 얼마인지부터 찾아보자.

2026년 4월 14일 기준 M7의 S&P 500 시가총액 비중은 33.7퍼센트다. 2016년의 12.5퍼센트 대비 2.7배, 2022년 말 20퍼센트 대비 1.7배 수준이고, JPMorgan은 이를 "50~60년래 최고 집중도"로 정의한다. 개별 종목으로 보면 AppleAAPL 6.8퍼센트, MicrosoftMSFT 6.3퍼센트, NVIDIANVDA 5.7퍼센트, Alphabet 5.6퍼센트, AmazonAMZN 3.8퍼센트, TeslaTSLA 3.1퍼센트, MetaMETA 2.4퍼센트 순이며, 상위 세 종목만 합쳐도 S&P 500의 18.8퍼센트에 이른다.

저자의 마지막 질문 "두렵다면 M7 비중부터 찾아보자"에 대한 답은 이렇게 구해진다. 33.7퍼센트. S&P 500을 사면 자동으로 포트폴리오의 3분의 1이 7종목에 쏠린다는 뜻이다. 분산투자의 외형을 가진 집중투자, 그것이 바로 지금의 S&P 500 구조다.

33.7퍼센트라는 M7 집중도는 그 자체가 양면성을 가진다. Good Concentration 측면에서 보면, M7의 평균 ROIC는 30퍼센트를 넘어서 S&P 500 평균 12퍼센트를 크게 웃돈다. 구조적인 경제적 해자가 실재한다는 뜻이며, 순현금 포지션으로 금리 민감도가 낮고 경기 방어력도 갖추고 있다. CUDA, Azure, AWS 같은 플랫폼은 Switching Cost가 극도로 높아 경쟁 진입이 사실상 봉쇄되어 있다. 반면 Bad Concentration 측면에서는 단일 종목의 특이 리스크가 곧 지수 리스크로 전환된다는 점이 문제다. 엔비디아가 중국 매출을 차단당하는 식의 개별 이슈가 S&P 500 전체를 흔들 수 있고, 패시브 플로우에 의한 버블 자기강화 구조도 리스크다. 이 환경에서는 액티브 매니저가 알파를 창출하기가 극도로 어려우며, AI Act나 반독점 같은 지정학·규제의 단일 이벤트 하나가 지수 전체를 움직일 수 있다는 점도 간과하기 어렵다.

저자의 메시지를 한국 자본시장의 실천 프레임으로 번역하면 세 가지 시사점이 도출된다. 먼저 KOSPI의 AI 수혜 경로를 정확히 확인해야 한다. SK하이닉스000660 HBM4 주문은 2026 회계연도 1분기 기준으로 이미 2027년 캐파까지 pre-sold 상태라는 SemiAnalysis 보도가 나왔고, 삼성전자005930의 HBM3E 12단 제품이 엔비디아 퀄리피케이션을 통과하는지 여부는 2026년 하반기 핵심 이벤트다. 여기에 한화솔루션, LS일렉트릭, 두산에너빌리티 같은 AI 데이터센터 전력 인프라 관련주까지 함께 봐야 한다. 다음으로 원화 약세 환경에서 달러 자산 헤지 비용을 면밀히 따져야 한다. 2025년 후반 USD/KRW는 1,440~1,470원 박스에서 움직이고 있어, M7 USD 익스포저가 확대될수록 환율 헤지 비용 상승을 반영하지 않으면 안 된다. SOLSOL 미국AI전력인프라 같은 원화 AI ETF와 달러 직투의 총비용을 나란히 비교하는 것이 필수적이다. 마지막으로 FOMO 트랩 8단계 사이클에서 현재 위치를 인식해야 한다. 현 시장은 FOMO 사이클의 6~7단계, 이른바 Broad participation 단계에 근접해 있으며, 1999년 닷컴이나 2021년 Meme 사이클과 비교하면 마지막 상승의 3분의 1 구간이 가장 파괴적이었다. 단순 Long-only가 아니라 계단식 익절 전략이 필요하고, VIX가 15 아래로 떨어지는 구간에서는 베타를 축소하는 것이 타당하다.

독자가 향후 1~2개월 내 반드시 체크해야 할 지표는 세 가지로 압축된다. 2026년 5월 말 예정된 NVDANVDA FY27 1분기 어닝에서 데이터센터 매출 가이던스가 780억 달러를 상회하는지, MSFTMSFT, GOOGLGOOGL, METAMETA, AMZNAMZN의 2026년 CapEx 가이던스 총합이 3,000억 달러를 돌파하는지, 그리고 이란과 미국의 협상 진전 여부 및 호르무즈 해협 긴장 추이다. 마지막 항목은 유가가 100달러를 돌파하는 순간 인플레이션 재점화 위험으로 직결된다.

2023년의 AI 병목이 NVIDIANVDA GPU 하나였다면, 2026년의 병목은 세 곳으로 동시에 이동했다. 시장이 이 변화를 제대로 이해한다면 다음 랠리의 수혜주가 어디서 나올지도 자연스럽게 보인다.

첫 번째 병목은 HBM 메모리다. 2023년 "마약보다 구하기 힘들다"던 H100의 자리를 2026년에는 HBM이 차지했다. HBM 수요는 연 80~100퍼센트 성장하는 반면 공급은 50~60퍼센트에 그쳐, 매년 30~40퍼센트포인트의 갭이 벌어지고 있다.

SK하이닉스000660와 MicronMU의 2026년 HBM 생산량은 이미 NVIDIANVDA에 의해 전량 매진된 상태고, DRAM 웨이퍼의 23퍼센트가 HBM으로 재할당되면서 일반 DRAM에도 공급 부족이 파급되고 있다. 시장은 SK하이닉스000660 50퍼센트, 삼성전자005930 25퍼센트, MicronMU 25퍼센트의 3사 구도로, HBM4 공급권을 놓고 NVIDIANVDA와의 쟁탈전이 한창이다. HBM 제조는 일반 DRAM 대비 실리콘 면적이 2~3배 필요하고 TSV 적층 공정의 수율이 낮아 증설이 빠르게 이뤄지기 어려운데, 신규 Fab 하나가 램프업되는 데 18~24개월이 걸리고 3사 합산 투자 규모는 500억 달러를 넘어선다. 업계는 이를 "산업 역사상 가장 길게 지속되는 공급 부족"이라 부르며, 적어도 2027년 하반기까지는 해소가 어렵다고 본다.

두 번째 병목은 칩 설계다. 칩 설계 EDA 시장 글로벌 1위 Synopsys의 CEO Sassine Ghazi는 최근 CNBC 인터뷰에서 "칩 크런치가 2026~2027년 내내 지속될 것"이라고 공언했다. 2026년 Synopsys Converge 키노트에서는 NVIDIANVDA의 Jensen Huang과 공동으로 등장해 "지금이 현대 엔지니어링의 가장 혁신적인 10년의 시작"이라고 강조했다. 이 발언이 나온 직후 Elon Musk는 Terafab을 발표했다. TeslaTSLA와 SpaceX가 공동 투자하는 텍사스 오스틴의 250억 달러 규모 반도체 Fab으로, AI 칩 수직 통합을 목표로 한 역대 최대급 단일 반도체 투자다.

세 번째 병목은 광학이다. 최근 1년 NVIDIANVDA 내부에서 가장 많이 언급된 키워드가 Photonics인데, 그 이유는 기존 전기 신호로는 대규모 AI 팩토리를 물리적으로 연결할 수 없기 때문이다. NVIDIANVDA의 해법은 광학을 ASIC 내부에 직접 통합하는 CPO, 즉 Co-Packaged Optics다. InfiniBand 쪽은 Quantum-X가 800Gbps 이상의 대역폭으로 2026년 상반기에, Ethernet 쪽은 Spectrum-X Photonics가 409.6 Tbps의 대역폭으로 2026년 하반기에 출시된다. CPO는 기존 플러그형 트랜시버 대비 전력 효율이 5배, 복원력이 10배, 애플리케이션 런타임이 5배 향상된다.

NVIDIANVDA는 광학을 HBM과 동급의 전략 병목으로 공식 지정하고 40억 달러를 두 기업에 나눠 투자했다. CoherentCOHR에 20억 달러는 고출력 CW 레이저와 800G/1.6T 트랜시버 생산을 위한 것이고, LumentumLITE에 20억 달러는 InP 레이저 Fab과 실리콘 포토닉스 모듈 생산을 위한 것이다. 그런데 광학 시장의 진짜 초크포인트는 다른 곳에 있다. 800G/1.6T 고속 CW 레이저의 필수 소재인 InP, 즉 인듐 인화물 레이저의 제조 캐파가 전 세계적으로 제한적이고 신규 진입자도 거의 없다는 점이다. 결국 NVIDIANVDA의 InP 공급망 결정이 AI 인프라 전체 확장의 캐파 천장을 결정한다는 뜻이며, 2026년 AI 성장의 진짜 상한선은 NVIDIANVDA가 GPU를 얼마나 만들 수 있느냐가 아니라 InP 레이저가 얼마나 공급되느냐에 달려 있는 셈이다.

세 병목의 공통 함의는 분명하다. 2023년이 NVIDIANVDA 단독 수혜 스토리였다면, 2026년은 메모리 3사(SK하이닉스000660·삼성전자005930·MicronMU), EDA(Synopsys·Cadence), 광학(CoherentCOHR·LumentumLITE)으로 수혜가 분산되고 확장되는 구조다.

본 리포트가 활용한 실측 데이터는 주로 다음 출처에서 가져왔다. CS AT1 상각 관련 수치는 CNBC, MSCI, Goldman Sachs Research, Columbia Law Blue Sky Blog, Wiley Online Library를 활용했고, NVDANVDA 주가와 어닝은 MacroTrends, Yahoo Finance, 그리고 TheCoinRepublic의 2023년 5월 30일 389.46달러 시점 기사로 교차 검증했다. M7 S&P 500 비중은 Motley Fool Research의 2026년 4월 14일 기준 33.7퍼센트 데이터, JPMorgan Credit Strategy, InvestmentNews 2026년 1월 자료, Visual Capitalist를 참조했다. 국내 AI 펀드 AUM의 경우 2023년 5월 시점 펀드슈퍼마켓 이미지만 확정 출처로 사용했고 이후 AUM 수치는 모두 추정치다.

수치의 태깅 비율로 보면 실측 데이터가 약 55퍼센트, 추정이 약 30퍼센트, 가정이 약 15퍼센트 정도다. CS 관련 수치와 NVDANVDA 주가 히스토리, M7 비중이 실측에 해당하고, 연간 수익률 기반의 월별 시계열 재구성이나 DCF 밸류에이션이 추정 영역이며, 국내 AI 펀드 AUM 중간 구간 같은 일부 수치가 가정으로 분류된다.

불확실성이 가장 큰 가정은 세 가지다. 첫째 하이퍼스케일러 CapEx 사이클이 2027년에 꺾일지 2028년까지 연장될지는 현 시점에서 가시성이 제한적이다. 둘째 Enterprise AI ROI의 정량적 실측치는 McKinsey와 Gartner의 추정치는 있지만 업계 전반의 실측 데이터가 아직 부재하다. 셋째 국내 AI 테마 ETF의 정확한 AUM 합산 수치는 분류 기준에 따라 편차가 존재하며 Bloomberg와 KOFIA 교차 검증이 필요한 영역이다.

본 리포트는 해랑달 원문의 정성적 매크로 내러티브를 IB 리서치 프레임으로 확장한 것으로, 개별 종목의 진입 가격을 특정하거나 적정 가격을 산출하는 것을 목적으로 하지 않는다. 독자의 자산 배분 상황과 리스크 허용도에 따라 재해석되어야 한다.

요청 시 심화 분석이 가능한 항목으로는 NVDANVDA 단독의 Reverse DCF와 DCF를 통한 현 주가 정당화 조건의 분해, M7 7종목 개별 SOTP와 크로스 상관관계 매트릭스, 국내 HBM 밸류체인(SK하이닉스000660, 삼성전자005930, 한미반도체042700)의 종합 Trading Comps, 그리고 이란과 미국 호르무즈 시나리오의 유가와 Fed 금리 2축 민감도 분석 등이 있다. 필요하시면 후속 리포트로 다루겠다.

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*본 리포트는 해랑달 원문 저자의 통찰을 바탕으로 한 2차 저작물이며 투자 조언이 아니다.*