퇴근후

미장 초반 혼조세를 벗어나 폭등중인 하이닉스 adr…더올라간다면 반도체주를 계획하에 미국인들에게 털린듯

美 6월 CPI·PPI 동반 둔화… 연준 하반기 금리 동결 무게 ■ 소비자물가지수(CPI) 뚜렷한 안정세 • 헤드라인: 전년비 +3.5%, 전월비 -0.4% (2020년 이후 첫 마이너스) • 근원: 전년비 +2.6%, 전월비 보합(0.0%) • 모두 시장 예상치를 하회하며 둔화세 확인 ■ 생산자물가지수(PPI)도 예상 밖 하락 • 헤드라인: 전년비 +5.5%, 전월비 -0.3% (시장 예상치 보합 하회, 10개월 만에 전월비 하락 전환) • 근원: 전월비 +0.2% 상승에 그치며 시장 전망치(+0.4%) 하회 ■ 물가 둔화 핵심 요인 • 유가 등 에너지 가격 급락 주도: CPI 에너지 전월비 -5.7%, PPI 에너지 -6.4% • CPI 주거비 상승세 진정(+0.1%) 및 PPI 재화 가격 하락(-1.4%) 동반 작용 ■ 시장 영향 및 전망 • 소비자와 생산자 측면의 물가가 모두 잡히며 인플레이션 우려 대폭 완화 • 연준(Fed)의 추가 긴축 명분 축소로 하반기 기준금리 동결 전망 확산 • 달러화 및 美 국채 금리의 추가 상승 압력도 제한될 것으로 분석

지금 미국 증시에서 이상한 괴리가 나타나고 있습니다. 최근 코스피와 글로벌 반도체주는 급락하고 있지만, S&P500은 6월 2일 사상 최고점에서 약 1%밖에 밀리지 않았습니다. 이유는 시장 전체의 붕괴가 아니라 AI·반도체 포지션의 집중적인 디레버리징이기 때문입니다. 반도체에서는 자금이 빠지고 있지만, 금융·헬스케어 등 다른 업종이 지수를 방어하고 있습니다. 이 흐름은 2024년 8월과 상당히 닮았습니다. 당시에도 엔 캐리트레이드 청산과 경기침체 우려로 가장 많이 올랐던 기술주가 먼저 무너졌습니다. • $SOXX 약 20% 조정 • $NVDA 고점 대비 20% 이상 하락 • SK하이닉스·삼성전자·TSMC 동반 급락 하지만 8월 6일부터 시장이 안정되기 시작했고, 그 주 금요일까지 주요 지수는 손실의 대부분을 빠르게 회복했습니다. 다만 이번에는 엔 캐리 청산보다, **AI 과잉투자 우려 반도체 포지션 축소 레버리지 리밸런싱** 의 영향이 더 커 보입니다. 2024년과 같은 V자 반

마이크론, 샌디스크 모두 거래량 크게 터지고 있으며 Daily 120EMA 부근에서 지지 후 강한 반등. 데드캣으로 보이지 않음. 다른 반도체섹터(인텔, 마벨, AMD 등)도 마찬가지. V자 급등일지는 모르겠으나, 이제 바닥은 나왔다고 판단함.

최근 24시간 AI 뉴스 10선 1. Moonshot AI, 초대형 모델 ‘Kimi K3’ 공개 2조8천억 개의 매개변수를 가진 대형 AI 모델로, 7월 27일 모델 가중치를 공개할 예정입니다. 기업이 독점적으로 운영하는 방식이 아니라 개발자들이 직접 내려받아 연구할 수 있다는 점이 특징입니다. 2. 메타, 디자인 특화 AI ‘Muse Spark 1.1’ 공개 웹 화면과 디자인 결과물을 만드는 AI 모델이 OpenRouter에 추가됐습니다. 앞으로는 코딩뿐 아니라 보기 좋은 화면과 콘텐츠를 만드는 능력도 AI 모델의 주요 경쟁력이 될 가능성이 큽니다. 3. DeepSeek 기업가치, 간접 지분 기준 518억 달러로 평가 중국 가방 제조기업이 보유한 간접 지분을 기준으로 계산한 추정치입니다. 실제 투자 유치 가격은 아니지만, DeepSeek에 대한 시장의 높은 기대를 보여주는 사례입니다. 4. OpenAI의 230달러짜리 ‘Codex 미니 키보드’ 품절 AI 코딩 에이전트를 빠르게 조작하도록 만든 소형 하드웨어가 모두 판매됐습니다. AI 서비스가 화면 속 소프트웨어를 넘어 전용 버튼과 기기로 확장되는 흐름입니다. 5. OpenAI, GPT-5.6의 파일 삭제 사고에 안전장치 추가 AI에 컴퓨터 전체 접근 권한을 줬을 때 드물게 파일을 삭제한 사례가 발생해 보호 기능이 보강됐습니다. AI 에이전트에는 최소한의 권한만 주고, 삭제·전송 같은 작업은 사람의 승인을 거치게 해야 합니다. 6. 엔비디아 투자사 Fireworks AI, 15억 달러 조달 기업들이 여러 AI 모델을 빠르게 실행하도록 돕는 인프라 회사로, 기업가치 175억 달러를 인정받았습니다. AI 모델을 직접 개발하는 기업뿐 아니라 이를 연결하고 운영하는 플랫폼에도 대규모 자금이 몰리고 있습니다. 7. Anthropic CEO, 강력한 AI 규제를 지지하는 단체에 100만 달러 기부 Claude 개발사 대표가 더 엄격한 AI 규제를 추진하는 정치단체를 지원했습니다. AI 기업 내부에서도 규제 완화보다 안전 기준 강화가 필요하다는 목소리가 나오고 있습니다. 8. 미 해군, ‘AI 우선 전략’ 채택 군이 보유한 데이터를 AI와 결합해 의사결정과 작전 능력을 높이려는 전략입니다. AI 활용이 행정·기업 업무를 넘어 국방과 안보 영역으로 빠르게 확대되고 있습니다. 9. 리누스 토르발스, 리눅스 커널 개발에 AI 도구 사용 허용 세계적으로 널리 쓰이는 리눅스의 핵심 개발 과정에서도 AI 도구를 사용할 수 있다는 입장을 밝혔습니다. 다만 AI가 만든 코드라도 사람이 검토하고 품질과 보안을 책임져야 한다는 원칙은 그대로입니다. 10. SpaceX, 우주 AI 위성 전력을 250kW로 확대 엔비디아 GPU 서버를 우주에서 운영할 수 있도록 위성 전력 계획을 크게 높였다는 소식입니다. 아직 초기 구상이지만, 장기적으로 우주 데이터센터가 현실화될 가능성을 보여줍니다. 오늘의 핵심 3줄 1. AI 경쟁이 모델 개발을 넘어 전용 기기·운영 인프라·우주 데이터센터로 확대되고 있습니다. 2. AI 에이전트에 실제 컴퓨터 권한을 줄수록 파일 삭제와 보안사고를 막는 승인 절차가 중요합니다. 3. AI 활용이 디자인·코딩부터 기업 운영과 국방까지 넓어지면서 규제와 책임 문제도 커지고 있습니다.

오를 때는 둘 다 AI 랠리처럼 보이지만, 차이는 빠질 때 드러난다. 일본도 AI·반도체 쪽이 흔들리면 지수가 흔들린다. 그런데 그다음이 다르다. 빠진 뒤 시장이 확인하는 숫자가 한국과는 결이 다르다. 일본은 AI가 붙기 전부터 주가를 설명할 재료를 하나씩 쌓아왔다. 출발은 엔저였다. 엔화를 눌러 수출기업 마진을 키웠고, BOJ는 ETF 매입으로 주식시장 안으로 직접 들어왔다. 그다음은 기업이었다. 도쿄증권거래소는 PBR 1배 밑에 오래 머물던 기업들에게 개선안을 요구했다. 현금은 많은데 ROE는 낮고, 주가는 장부가에도 못 미치던 회사들이다. 예전 같으면 “일본은 원래 싸다”로 넘어갔을 구간인데, 이번엔 달랐다. 이제는 왜 싼지, 그 이유를 회사가 직접 설명해야 했다. Prime 시장에서 PBR 1배 미만 기업 비율은 2022년 50%에서 2025년 44%로 내려왔고, 평균 ROE도 8.4%에서 9.0%로 올라왔다. 여전히 많지만, 방향은 바뀌었다. 자사주 쪽은 더 분명하다. 2026년 1~5월 일본 상장사의 자사주 매입 한도는 16조 엔을 넘겼다. 전년보다 30% 넘게 늘어난 규모다. 배당도 뒤따랐다. 올해 배당 총액은 사상 처음 20조 엔을 넘을 전망이다. 회사가 갑자기 착해진 건 아니다. 금고에 현금을 쌓아두고 낮은 ROE를 방치하면, 더 높은 밸류에이션을 받기 어려워졌기 때문이다. 여기에 신NISA가 붙었다. 일본 가계 자금은 오랫동안 예금에 묶여 있었고, 신NISA는 그 돈이 증시로 넘어올 길을 열었다. 외국인이 사고, 기업이 자기 주식을 사고, 가계 자금도 들어온다. 그 위에 AI가 속도를 더했다. AI만 보면 일본 증시의 속도는 보이지만, 체질 변화는 놓치기 쉽다. 겉으로는 AI와 반도체가 빠르지만, 속으로는 저PBR 압박, 자사주 매입, 배당 확대, 가계 자금 이동이 함께 깔려 있다. 한국은 출발점이 달랐다. 제도가 먼저 판을 깐 시장이라기보다, 이익 전망이 먼저 달린 시장에 가깝다. HBM, 메모리 가격, 반도체 수출, AI 서버 투자. 시장은 이익 추정치부터 먼저 샀고, 밸류업과 상법 개정은 뒤에서 따라붙고 있다. 한국에도 주주환원 압박은 있다. 다만 아직 일본처럼 회사의 자금 사용 방식과 가계 자금의 흐름까지 바꿨다고 보긴 이르다. 그래서 조정장에서 보는 포인트가 갈린다. 일본은 자사주 매입이 이어지는지, 배당이 꺾이는지, 신NISA 자금이 식는지를 본다. 한국은 이익 추정치가 낮아지는지, 반도체 쏠림이 풀리는지, 신용잔고가 잠재 매물로 바뀌는지를 본다. 일본은 AI가 붙기 전에 이미 매수층이 넓어지고 있었고, 한국은 AI 이익 전망이 먼저 가격을 끌고 갔다. 일본은 체질 변화 위에 AI가 붙은 시장이고, 한국은 AI 사이클이 먼저 가격을 끌고 간 시장이다. 같은 AI 랠리처럼 보여도, 내려올 때 펼쳐보는 장부는 다르다.