공기업 오지생활 연구소

AI·반도체 생태계를 기준으로 국가 경쟁력을 평가하면 한국은 미국·중국에 이어 사실상 세계 3위권에 위치한다는 분석이 나오고 있습니다. 처음 이 이야기를 접했을 때 솔직히 반신반의했습니다. 현장에서 기술 인프라를 직접 다뤄온 입장에서, 그리고 지금은 작은 e커머스 브랜드를 운영하며 AI 도구를 매일 쓰는 입장에서 이 평가가 단순한 자화자찬인지 아닌지 따져볼 필요가 있다고 느꼈거든요. AI 시대, 국가 경쟁력 평가 기준이 바뀌었다 그레이트 파워 인덱스라는 잣대 레이 달리오가 설계한 그레이트 파워 인덱스 는 경제력, 군사력, 기술 혁신, 자본 시장, 교육 등 다양한 지표를 종합해 국가 간 순위를 산출하는 프레임워크입니다. 여기서 그레이트 파워 인덱스란 단순한 GDP 비교가 아니라 국가의 장기 지속 가능성과 실질 영향력을 다차원으로 측정하는 지표를 의미합니다. 가장 최근 공개 보고서는 2024년 9월 기준으로, 당시 한국은 미국·중국·독일·일본에 이어 5위 에 위치했습니다. 두 AI가 내린 결론, 1위 미국 · 2위 중국 · 3위 한국 그런데 그로부터 2년 가까운 시간 동안 AI 산업 지형이 급격히 재편되었습니다. 이 변화를 반영해 GPT와 Claude 두 AI를 동시에 활용한 교차 검증 방식으로 현재 순위를 추산했을 때, 두 모델 모두 이견 없이 1위 미국, 2위 중국, 3위 한국 이라는 결론을 냈습니다. 4위권 이하로는 일본·독일·영국·프랑스·이스라엘·네덜란드 등이 치열하게 경쟁하는 구도였습니다. 제가 전력·제어 현장에서 일할 때만 해도 국가 기술력이라 하면 중공업이나 에너지 인프라를 먼저 떠올렸습니다. 그런데 지금은 그 잣대 자체가 달라졌습니다. AI 연산에 필요한 반도체 공급망을 쥐고 있느냐, 데이터 처리 인프라가 갖춰져 있느냐가 국가 경쟁력의 핵심 변수가 된 것입니다. 주요국 포지션 한눈에 보...

비트코인 현물 ETF에 5거래일 연속으로 7억 달러 이상이 순유입됐습니다. 솔직히 이 수치를 처음 봤을 때, 반등이 단순한 기술적 되돌림인지 아니면 진짜 흐름의 변화인지 바로 판단이 서지 않았습니다. 클래리티법 협상이 막판 고비를 넘고 있고, 대형 고래들의 매집 신호도 포착되고 있지만, 내부를 들여다보면 아직 섣불리 낙관하기 어려운 구조적 이유가 있습니다. 클래리티법 협상, 어디까지 왔나 미국 의회에서 암호화폐 규제의 핵심 법안으로 꼽히는 클래리티법 협상이 이번 주 결정적 분기점에 들어섰습니다. 클래리티법이란 암호화폐 자산의 법적 지위와 거래 규칙을 명확히 규정하기 위해 발의된 초당적 법안 으로, 시장에서는 오랫동안 제도적 불확실성을 해소할 열쇠로 기대해 온 법안입니다. 이번 협상의 최대 쟁점은 이해충돌 조항, 즉 트럼프 대통령을 포함한 고위 공직자의 암호화폐 사업 참여를 어디까지 제한할 것이냐는 문제였습니다. 백악관이 이 조항에서 일부 양보를 했다는 소식이 전해지면서, 스콧 베센트 재무장관도 "법안이 마지막 관문에 도달했다"고 언급했습니다. 시장이 즉각 반응한 것은 당연한 수순이었습니다. 양보는 있었지만, 통과는 아직입니다 그런데 저는 이 대목에서 좀 신중하게 볼 필요가 있다고 생각합니다. 폴리마켓 기준 연내 통과 가능성이 49%까지 올라갔다가 다시 46%로 내려앉은 이유가 있습니다( 출처: Polymarket ). 집행 권한을 둘러싼 이견이 여전히 좁혀지지 않고 있기 때문입니다. 민주당은 주 법무장관에게 집행 권한을 부여하자는 입장이고, 백악관과 공화당은 연방 법무장관의 최종 권한을 고수하고 있습니다. 양보가 있었다고 해서 통과가 확정된 것은 아니라는 점, 제가 직접 협상 흐름을 지켜보며 가장 크게 느낀 부분입니다. 핵심 쟁점 정리 ● 쟁점 1: 고위 공직자 암호화폐 사업 이해충...

레버리지 ETF가 60~70% 빠진 지금, "조금만 더 버티면 반등하지 않을까"라는 생각이 드십니까? 저도 똑같이 생각했던 적이 있습니다. 그리고 그 생각이 가장 위험한 순간이었습니다. 이번 반도체 폭락장을 보면서 과거의 실수가 선명하게 떠올라, 제가 직접 겪은 경험과 수급 데이터를 함께 정리해 봤습니다. 레버리지 ETF, 횡보장에서 왜 더 빠르게 녹는가 일반적으로 레버리지 ETF는 "시장이 오르면 두 배 이익"이라는 이미지로 알려져 있습니다. 그런데 제가 직접 써봤는데, 사실 이 상품이 가장 무서운 구간은 급락장이 아니라 지루한 박스권입니다. 여기서 레버리지 ETF란, 기초 지수의 일별 수익률을 2배 또는 3배로 추종하도록 설계된 상장지수펀드입니다. 문제는 이 '일별' 추종 구조 때문에 발생하는 음의 복리 효과입니다. 음의 복리란, 주가가 오르고 내리기를 반복할 때 레버리지 상품의 손실이 기초 지수보다 훨씬 빠르게 누적되는 현상을 뜻합니다. 숫자로 보는 음의 복리 효과 예를 들어 현물 지수가 4% 오르고, 5% 내리고, 3% 오르고, 2% 내리기를 반복한다고 가정하면, 현물 기준 총손실은 약 2.9% 수준에 그칩니다. 그런데 같은 구간에서 2배 레버리지 ETF는 약 7.5%를 잃습니다. 이 차이가 몇 달 반복되면 계좌는 말 그대로 녹아내립니다. 2024년 말부터 2025년 5월까지 외국인 투자자들이 코스피를 꾸준히 순매도한 반면, 국내 개인 투자자들은 5월 초부터 불과 두 달 만에 약 90조 원을 순매수했습니다( 출처: 한국거래소 ). 이 중 삼성전자·SK하이닉스 레버리지 ETF 두 종목에만 개인 자금 8조 원이 집중됐고, 이후 각각 60~70%의 하락을 맞이했습니다. 솔직히 이건 예상 밖이었습니다. 두 달이라는 시간에 이 정도 규모가 한 방향으로 쏠릴 수 있다는 게. 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 하락의 고통보다 더 견디기 힘들었던 건 약간의 반등이 나올 때마다 기대를 품었...

솔직히 저는 한동안 XRP 하나만 믿고 버티면 된다고 생각했습니다. 기술력도 있고, 해외 송금 혁신 이야기도 설득력 있었으니까요. 그런데 리플과 SEC 소송이 길어지고, 상승장에서 다른 코인들이 수배씩 뛰는 동안 XRP만 지지부진하게 박스권을 맴도는 걸 지켜보면서 "내가 뭔가 잘못 이해하고 있는 건 아닐까"라는 의심이 들기 시작했습니다. 이 글은 그 의심이 어떤 구조적 이해로 바뀌었는지, 그리고 포트폴리오를 어떻게 재편했는지에 대한 솔직한 기록입니다. 이 글에서 다루는 핵심 용어 온체인 유동성 블록체인 위에서 실시간으로 움직이는 실제 거래 자금 규모 RWA 국채·부동산·금 같은 실물자산을 블록체인 토큰으로 변환하는 것 클래리티 법안 SEC·CFTC 간 디지털 자산 관할권을 정리하려는 미국 입법 시도 오라클 블록체인 외부의 실세계 데이터를 스마트컨트랙트에 공급하는 인프라 XRP가 느린 이유 — 유동성 구조를 이해하고 나서야 보였습니다 제가 직접 겪어봤는데, XRP 투자에서 가장 힘든 건 가격이 안 오르는 것 자체가 아닙니다. 왜 안 오르는지 이유를 모르는 상태에서 버텨야 한다는 게 진짜 고통입니다. 그런데 XRP의 가격 메커니즘을 조금 더 깊이 파고들고 나서야 비로소 납득이 됐습니다. 온체인 유동성이라는 수영장 XRP는 온체인 유동성 기반 자산입니다. 여기서 온체인 유동성이란, 블록체인 네트워크 위에서 실시간으로 움직이는 실제 거래 자금의 규모 를 의미합니다. 쉽게 말해 수영장에 물이 얼마나 깊이 차 있느냐의 문제입니다. 지금 당장 물이 찰랑찰랑한 상태에서는 XRP가 제 역할을 하기 어렵고, 그 상태에서 가격 상승을 기대하는 건 구조적으로 앞뒤가 맞지 않습니다. 리플이 공개적으로 밝혀온 포지션도 이와 일맥상통합니다. "지금 XRP가 활용되지 않는 건 의도한 바다"라는 표현이 투자자 입장에선 황당하게 들릴 수 있지만, 실제로는 금융 기관들이 대규모로 진입한 뒤에야 XR...

중국 스타트업 문샷 AI가 직원 300명, 제재받은 GPU로 만든 키미 K3가 글로벌 최상위 AI 모델과 맞붙을 수 있는 수준이라는 소식이 나왔습니다. 시장은 반사적으로 나스닥을 팔았지만, 저는 이 뉴스를 보자마자 반도체 섹터에 오히려 강한 매수 신호로 읽었습니다. 제어 시스템 자동화 현장을 10년 가까이 봐온 엔지니어 입장에서, 기술 효율화가 시장을 줄이는 게 아니라 폭발적으로 키워왔다는 걸 몸으로 알고 있기 때문입니다. 용어 정의 제번스의 역설 기술 효율화로 자원 소비량이 줄어드는 대신, 오히려 사용 범위가 넓어져 총소비량이 증가하는 현상 PLC 공장 설비의 동작을 자동으로 제어하는 산업용 컴퓨터(프로그래머블 로직 컨트롤러) AGI 특정 분야에 국한되지 않고 인간처럼 범용적으로 사고하고 판단하는 인공일반지능 HBM 일반 D램보다 수십 배 빠른 속도로 데이터를 처리하도록 칩을 수직으로 쌓아올린 고대역폭 메모리 sLLM 대규모 인프라 없이도 구동 가능한 경량화된 소형 대형 언어 모델 케펙스(CapEx) 기업의 설비 투자 규모 제번스의 역설 — 효율화가 수요를 줄인다는 오해 효율화가 수요를 줄인다는 통념 일반적으로 기술이 좋아지면 같은 일을 하는 데 자원이 덜 필요하니 총수요가 줄어들 거라고 생각하는 분들이 많습니다. 저도 처음엔 그렇게 봤습니다. 키미 K3처럼 저렴하고 효율적인 AI 모델이 나오면, 엔비디아 GPU나 HBM(고대역폭 메모리) 수요가 쪼그라드는 게 자연스러운 흐름 아닌가 싶었죠. 현장에서 본 반대의 증거 — PLC 자동화 사례 그런데 제 경험상 이건 좀 다릅니다. 제가 직접 공장 자동화 프로젝트에 참여했을 때, PLC 성능이 해마다 좋아질수록 현장에 투입되는 제어 기기 수는 오히려 기하급수적으로 늘었습니다. 여기서 PLC란 공장 설비의 동작을 자동으로 제어하는 산업용 컴퓨터를 말하는데, 가격이 내려가고 설치가 쉬워지자 기업들이 기존엔 수동으로 처리하던 공정까지 전부 자동화...

솔직히 저는 한동안 '좋은 기업을 싸게 사면 무조건 이긴다'는 믿음 하나로 버텼습니다. 그 믿음이 어떻게 끝났는지는 계좌 잔고가 말해줬습니다. 주식 시장에서 오래 살아남은 펀드 매니저들이 투자 방식은 제각각이어도 딱 하나 공통적으로 쓰는 기법이 있다고 합니다. 리스크 관리입니다. 이 글은 그 기법을 직접 경험하고 뒤늦게 이해한 과정을 담았습니다. 손절매, 하는 척만 했던 시절 제가 처음 주식을 시작했을 때 손절매라는 단어는 알고 있었습니다. 여기서 손절매란 보유 중인 종목이 특정 가격 아래로 내려갈 경우 더 큰 손실을 막기 위해 매도하는 행위를 말합니다. 알고는 있었는데, 막상 주가가 떨어지면 이 기업의 기술력은 미래 산업의 핵심이라는 식의 핑계가 먼저 떠올랐습니다. 결국 손절매는 머릿속에만 존재했고, 실제 계좌에서는 한 번도 제대로 작동하지 않았습니다. 문제는 그 방식이 얼마나 구조적으로 잘못됐는지 몰랐다는 겁니다. 매입 단가 기준으로 '10% 빠지면 판다'고 생각하는 분들도 있는데, 저는 이제 그 방식이 반쪽짜리라고 생각합니다. 계좌에 1억이 있고 1천만 원어치를 샀을 때 10% 손절은 100만 원 손실이지만, 계좌 전체의 1%입니다. 반면 1억을 전부 한 종목에 넣었을 때 10% 손절은 1천만 원 손실, 즉 계좌의 10%입니다. 같은 '10% 손절'인데 결과가 완전히 다릅니다. 터틀 트레이딩에서는 이 기준을 매입 단가가 아닌 총자산 대비로 잡습니다. 원 트레이딩(한 번의 거래)에서 전체 자산의 1%를 초과하는 손실이 나지 않도록 포지션 사이즈를 역으로 계산하는 방식입니다. 예를 들어 1억 계좌에서 최대 손실 허용액이 100만 원이라면, 매수 단가와 손절 가격의 차이에 따라 몇 주를 살지가 결정됩니다. 2,000주를 사면 손절 라인이 9,500원이 되고, 500주를 사면 8,000원이 됩니다. 배팅 사이즈에 따라 손절 가격이 달라진다는 이 개념을 처음 접...

"안 판다던 기관이 팔았다"는 뉴스가 나오자마자 커뮤니티가 술렁였습니다. 그런데 정작 그 물량을 즉시 받아간 또 다른 기관 얘기는 어디에도 없었습니다. 저도 포트폴리오에서 평가금액이 깎여 나가는 걸 보며 '내가 뭔가 놓친 건 아닐까' 하는 불안을 느꼈습니다. 하지만 온체인 데이터를 들여다보고 나서야, 제가 시장의 '노이즈'에 얼마나 취약했는지 깨달았습니다. 온체인 데이터가 말하는 지금의 진짜 시황 뉴스 헤드라인만 보면 지금이 공황의 한복판처럼 느껴집니다. 그런데 블록체인 네트워크에 실제로 기록된 데이터를 보면 이야기가 사뭇 달라집니다. 혹시 롱텀 홀더 라는 개념을 들어보신 적 있으신가요? 온체인 데이터 분석 플랫폼인 글래스노드 기준으로, 비트코인을 155일 이상 보유한 지갑 주소의 소유자를 롱텀 홀더 라고 정의합니다( 출처: Glassnode ). 쉽게 말해 단기 차익보다는 장기 가치를 보고 버티는 투자자 집단입니다. 이 롱텀 홀더들의 보유량 변화가 흥미롭습니다. 2024년 1월에는 1,640만 BTC를 보유하고 있었는데, 비트코인이 126K 고점을 찍었던 2025년 10월에는 오히려 1,412만 BTC로 줄었습니다. 고점에서 팔았다는 의미입니다. 그런데 2026년 5월 현재는 1,630만 BTC 수준으로 다시 회복 중입니다. 가격이 내려오는 지금, 오히려 고래들이 수량을 늘리고 있다는 거죠. 이 숫자를 처음 확인했을 때 저도 꽤 놀랐습니다. 미디어의 공포 분위기와 실제 시장 참여자의 행동이 이렇게 다를 수 있구나 싶었습니다. 시점 시장 상황 롱텀 홀더 보유량 2024년 1월 이전 기준점 1,640만 BTC 2025년 10월 $126K 고점 1,412만 BTC (감소) 2026년 5월 (현재) 조정 국면 1,630만 BTC (회복 중) 또 하나 주목할 지표가 MVRV Z-스코어 입니다. 여기서 MVRV Z-스코어란, 시장에서 거래되는 ...