AI 시대의 투자·지정학·에너지 전략

출처: Goldman Sachs Exchanges: Great Investors / B_ZCF 원문 제목: 시타델 CEO 켄 그리핀과 대화 영상 ID: OxUZKvfGzDw URL: https://www.youtube.com/watch?v=OxUZKvfGzDw 날짜: 2026-08-18 녹화: 2026-06-02, Goldman Sachs Apex Symposium 출연: Raj Mahajan(진행), Ken Griffin(Citadel 창업자·CEO) 번역 언어: 영어 → 한국어

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📌 핵심 질문 / 이 영상이 다루는 핵심 논점

==AI 생산성 혁명, 전쟁과 공급망 충격, 에너지·반도체 안보가 겹치는 시대에 투자자는 어디까지 위험을 감수하고 어떤 역량을 키워야 하는가?== 켄 그리핀의 답은 기술 낙관론이나 거시 전망 하나로 포트폴리오를 설명하는 것이 아니라, 인간 자본을 직접 육성하고, 장기적인 기업 변화를 읽고, 최악의 손실을 견딜 수 있도록 노출을 관리하며, 미국의 교육·에너지·컴퓨팅 기반을 다시 세우는 데 있다.

• 시타델(Citadel)은 코로나19 시기에도 사무실 복귀와 도제식 학습을 밀어붙였고, Operation Warp Speed를 지원해 공공 위기에 개입했다.
• AI는 고급 지식노동을 몇 주에서 몇 시간으로 줄일 수 있지만, 동시에 경쟁 진입장벽을 빠르게 메워 창업을 폭발시킬 가능성도 만든다.
• 미국 증시의 강세는 좁은 종목군과 기술·AI 기대에 의존하지만, 중국의 기술 추격·대만 반도체·중동 에너지 흐름이 투자 환경을 동시에 규정한다.
• 포트폴리오는 모든 꼬리위험(tail risk)을 제거할 수 없으므로, 최악의 손실이 정의 가능하고 감내 가능한지 스트레스 테스트한 뒤 계속 싸울 수 있는 상태를 유지해야 한다.

그리핀은 자신의 자본 배분을 시장 예측 게임으로 제시하지 않는다. 그는 시타델의 운영 경험에서 출발해 “미국의 생산성은 AI 하나가 아니라 더 넓은 디지털·기술 혁명의 결과”라고 구분하고, 투자자는 단기 실적보다 사회를 바꿀 제품과 장기 경쟁우위를 찾아야 한다고 말한다. 동시에 중국과 대만을 둘러싼 공급망 단절은 미국의 GDP를 순식간에 무너뜨릴 수 있는 현실적 위험이므로, 기업·투자자·정부 모두 회복탄력성을 설계해야 한다고 강조한다.

1. 시타델의 리더십: 인간 자본을 지키는 운영 원칙

시타델의 성과를 숫자만으로 평가하지 않고, 위기 때 인재를 어떻게 성장시키고 사회적 문제에 어떻게 개입했는지를 리더십의 핵심 성과로 본다.

1.1. 코로나19 이후 사무실 복귀와 도제식 학습

1. 5일 사무실 근무를 일찍 선택한 이유

   1. 시대에 역행하는 결정: 시타델은 코로나19 이후 사람들을 매우 이른 시점에 사무실로 복귀시켰다. 팀에 주 5일 출근을 요구하는 것은 당시 문화에 반하는 선택이었지만, 그리핀은 이것이 성과뿐 아니라 인간 자본(human capital)을 계속 개발하는 데 결정적이었다고 평가한다.
   2. 인재 개발이 성과보다 중요함: 사무실 복귀는 제한된 파트너(limited partners)의 수익을 높이는 데 기여했지만, 그보다 중요한 효과는 조직 안의 인재 역량을 유지한 것이었다.

2. 원격근무와 젊은 세대의 고용 기회

   1. Fed 연구의 관찰: 연방준비제도(Fed)가 30세 미만의 고용 감소 요인을 분석한 논문에서, AI보다 원격근무가 젊은 미국인의 고용 기회를 줄이는 더 중요한 요인으로 나타났다고 그리핀은 설명한다.
   2. 사회적 학습의 손실: 인간은 사회적 존재이며, apprenticeship(도제식 학습)를 통해 배우고 멘토는 개인의 성장에 결정적이다. 원격 환경이 장기화되면 아직 형성되지 않은 인재가 선배의 판단과 업무 습관을 가까이서 배울 기회를 잃는다.
   3. 경제 전체의 인재 저개발: 그리핀은 원격근무 때문에 충분히 개발되지 못한 인간 재능의 규모가 미국 경제에 상당한 손상을 줬다고 본다. 단순히 장소를 바꾸는 문제가 아니라, 조직이 미래의 숙련자를 재생산하는 방식의 문제다.

1.2. 코로나19 대응: 병원 현장의 문제를 정부 역량과 연결하다

1. Dan Wadsworth의 긴급 연락

   1. 병원 CEO의 요청: 팬데믹 초기, 미국에서 첫 환자들이 나오던 무렵, 시타델의 전 파트너이자 대형 뉴욕 병원 시스템 CEO인 Dan Wadsworth가 그리핀에게 연락했다.
   2. 문제의 내용: 인공호흡기를 달고 임박한 사망 위험에 놓인 중환자를 대상으로 약물 시험을 하려 했지만 FDA 승인을 받을 수 없었다. Wadsworth는 “당신 말고는 이 일을 실제로 성사시킬 수 있는 사람이 없다고 생각한다”고 도움을 요청했다.

2. 약 72시간 안에 움직인 민관 협력

   1. 실험적 약물 시험 승인: 시타델 팀은 수십 년 동안 정부와 협력해 온 네트워크를 활용해 약 72시간 안에 미국 FDA가 코로나19 환자 대상 실험 약물 시험을 승인하도록 움직였다.
   2. 민간 인재와 공공 권한의 결합: 그리핀이 자랑스럽게 여기는 부분은 팀이 정부와 손잡고 미국 의료 역량을 한순간에 집중시켰다는 점이다. 이는 금융회사가 수익 창출을 넘어 국가적 생존 문제에 자원을 연결할 수 있다는 사례로 제시된다.

3. Operation Warp Speed의 인센티브 설계

   1. 핵심 발상: 그리핀은 Jared Kushner와 Operation Warp Speed의 구상을 깊이 논의했다. 핵심은 FDA 결과가 나오기 전에 대형 제약사(Big Pharma)가 백신을 생산하도록 비용을 지불하는 것이었다.
   2. 시간을 사는 구조: FDA 결과가 긍정적이면 백신의 시장 출시까지 며칠만 걸리지만, 임상시험 결과를 기다린 뒤 제조를 시작하면 3~6개월을 잃는다. 생산을 먼저 해두면 시험 성공과 공급 사이의 병목을 제거할 수 있다.
   3. 위험의 주체를 바꾸기: 제약사가 수십억 달러를 들여 효과가 없을 수도 있는 백신을 미리 만들 이유는 없다. 실패한 백신은 그대로 폐기되어 하수구로 흘려보낼 수도 있다. 정부가 제조 위험을 부담해 민간의 disincentive(불이익 요인)를 제거한 것이다.
   4. 비용 대비 효과: 미국은 수십억 달러를 지출했지만, GDP 손실 수조 달러를 막고 미국인 약 50만 명의 생명을 구했다는 것이 그리핀의 평가다. 그는 이 민관 인센티브 설계를 자신과 시타델이 가장 자랑스럽게 여기는 성과 중 하나로 꼽는다.

2. 전쟁 속에서도 고점을 경신하는 시장을 읽는 법

중동 전쟁과 에너지 인플레이션 위험이 존재하는데도 S&P 500이 사상 최고치를 기록하는 이유를 에너지 흐름, 중국의 수요 감소, 기업 이익의 구조로 나누어 본다.

2.1. 지정학적 충격과 미국의 상대적 방어력

1. 현재의 복합 위기

   1. 전쟁의 상시화: 중동에서 무력 충돌이 진행 중이고, 유럽에서도 전쟁이 계속되는 가운데, 미국과 중국 사이의 경쟁도 격화되고 있다. 그리핀은 자신과 진행자가 성인으로 살아온 시기의 평화가 더 이상 당연한 전제가 아니라고 말한다.
   2. 쿠바의 잠재적 충돌: 쿠바에서 비교적 작은 규모의 skirmish(무력 충돌)가 벌어질 가능성도 언급된다. 세계 각국이 군사력 사용을 더 늘리도록 부추기는 것이 맞는지라는 질문이 뒤따른다. 진행자가 “그 이야기는 뒤에서 하자”고 하자 그리핀은 중국 이야기를 나중에 남겨 두었다고 농담한다.

2. S&P 500이 강한 첫 번째 이유: 미국의 에너지 노출

   1. 미국의 지리적 방어: 중동 전쟁이 만드는 에너지 위기에서 미국은 어느 정도 차단되어 있다. 에너지의 핵심 운송로인 해협(문맥상 호르무즈 해협)의 통행 문제가 세계 경제에는 직접적인 충격이지만, 미국은 다른 지역보다 상대적으로 덜 노출된다.
   2. 중국의 석유 수요 탄력성: 여러 이유로 중국은 석유 수요를 극적으로 줄였다. 시장이 예상한 것보다 중국의 수요 탄력성(elasticity)이 훨씬 컸고, 감소의 규모가 “stunning(놀라울 정도)”했다고 그리핀은 말한다.
   3. 원자재 트레이더도 규모를 예측하지 못함: 진행자가 대형 원자재 트레이더인 시타델이 이런 수요 감소를 예상했는지 묻자, 그리핀은 중국이 원유 수요를 줄일 방법을 찾을 것이라는 방향은 알았지만 그 정도의 수요 파괴(demand destruction)는 예상하지 못했다고 답한다.

3. 두 번째 이유: 에너지 화물의 간헐적 통과

   1. 전략적 결정인지 우연인지: 이란이 전략적으로 선택한 것인지 단순한 우연인지 확실하지 않지만, 중동에서 석유와 LNG 화물이 간헐적으로 계속 빠져나오고 있다.
   2. 가격의 차이: LNG 운반선이 빠져나가고 원유 화물이 출항하면서 유가는 배럴당 100달러 초반 수준에 머물렀다. 해협이 닫혔다면 전쟁이 이 정도 진행된 시점에 배럴당 거의 200달러가 될 것이라는 전망이 많았던 것과 대비된다.

2.2. 좁은 상승장과 미국 기업 이익

1. 지수 상승의 폭이 좁음

   1. 소수 기업 집중: S&P 500의 상승은 일부 기업군에 집중되어 있다. AI가 주식시장의 핵심 베팅이 된 가운데, 지수 전체의 강세를 경제 전반의 동일한 강세로 오해해서는 안 된다.
   2. 이익 증가가 멀티플을 상쇄: 미국 기업 이익은 사상 최고치이고, 지난 12개월 동안 이익이 믿기 어려운 속도로 증가했다. 진행자는 이 때문에 밸류에이션 멀티플이 오히려 하락했다고 덧붙인다.

2. AI 기대와 실적의 관계

   1. 기술 혁명의 일부: AI는 기업 이익과 증시 강세를 설명하는 중요한 요소지만, 디지털화·머신러닝·최적화까지 포함한 더 큰 기술 혁명의 한 조각이다.
   2. 단기 낙관론의 한계: 시장은 AI라는 라벨을 가진 기업에 집중하기 쉽지만, 실제 생산성 개선은 AI라는 이름이 붙지 않은 자동화·데이터 활용·운영 최적화에서도 발생한다.

3. AI가 바꾸는 생산성, 일자리, 창업

그리핀은 AI의 사회적 충격을 과장된 유행어로 다루지 않고, 시타델의 실제 업무가 몇 주에서 몇 시간으로 압축된 사례와 노동시장 전환의 어려움을 동시에 제시한다.

3.1. AI와 머신러닝을 구분해야 하는 이유

1. 시타델의 10년 경험

   1. TensorFlow부터 시작한 활용: 시타델은 TensorFlow가 등장한 약 10년 전부터 머신러닝(machine learning)을 대규모로 사용해 왔다. 그리핀은 이를 미국 경제의 혁명적 변화로 평가한다.
   2. 일상과 산업의 사례: 방사선 판독 보고서 읽기, 자율주행차, 지난 2분 동안 작성한 이메일을 ChatGPT로 다시 쓰기처럼 AI·ML 기반 도구는 의료·교통·사무 업무 전반에 들어왔다. 이메일은 사람이 쓴 것보다 ChatGPT가 더 잘 다듬는다는 농담도 덧붙인다.

2. 경영진이 말하는 AI의 실체

   1. 저녁 식사에서의 실험: 약 2년 전 글로벌 다국적 기업 리더들과 식사하며 그리핀은 모두에게 AI가 사업을 어떻게 바꿨는지 구체적인 사례를 말해 달라고 요청했다.
   2. AI가 아니었던 네 가지·다섯 가지 성공 사례: 생산성이 크게 오른 네다섯 개의 놀라운 사례가 나왔지만, 엄밀한 의미의 AI 사례는 하나도 없었다. 머신러닝, 최적화(optimization), 디지털화(digitization), 광범위한 기술 도입에 관한 이야기였다.
   3. C-suite의 용어 혼용: 최고경영진은 AI와 기술 전반의 차이를 자주 뭉뚱그린다. 다만 최고기술책임자(CTO)는 더 큰 예산과 C-suite의 열의를 바탕으로 실제 수익에 영향을 주는 프로젝트를 밀어붙이고 있다.

3.2. 금융 논문 재현 에이전트가 보여 준 고급 지식노동의 압축

1. 기존의 연구 프로세스

   1. 논문의 재현성 검증: 시타델은 금융 학술 논문을 읽고 가설, 연구의 품질, 표본 밖(out-of-sample)에서도 관찰된 결과가 지속될 가능성을 검토한다. 예를 들어 “주식 자사주 매입(stock buyback)이 주식의 초과성과를 유발하는가?” 같은 질문을 다룬다.
   2. 석사·박사 인력이 걸리던 시간: 젊은 석사와 박사 인력으로 구성된 팀이 논문을 재현하는 데 통상 6~8주가 걸렸다. 흥미로운 일이며, 연간 몇 개의 아이디어만 찾아도 시타델에는 상당한 금전적 가치가 있다.

2. agentic AI 시스템의 작업 흐름

   1. 전체 파이프라인 자동화: 한 팀원이 논문을 읽고, 논문의 분석을 재현하고, 발표된 결과를 검증하고, 표본 밖에서 결과를 다시 산출하는 agentic AI 시스템을 만들었다.
   2. 6~8주에서 2~3시간으로: 시스템은 평균 약 2~3시간에 같은 작업을 끝낸다. 진행자가 “오, 세상에”라고 반응할 만큼의 압축이며, 단순 사무직이 아니라 석사·박사급 지식노동을 대상으로 한다.
   3. 어려운 문제까지 넘어서는 모델: 진행자가 OpenAI가 80년 동안 풀리지 않던 수학 문제를 해결했다는 사례를 언급하자, 그리핀은 AI가 불과 2~3년 전만 해도 인간의 능력 밖이라고 여겼을 고난도 과제를 맡아 해결하는 흐름이 나타났다고 동의한다.

3. 인원 감축이 아니라 처리할 문제의 확대

   1. 시타델의 현재 선택: 이 돌파구를 이유로 현재 인원을 줄이지 않았다. 시타델에는 매우 재능 있는 인력이 있고, 공략하려는 문제의 범위가 넓기 때문이다.
   2. 모든 생산성 향상을 취함: 그리핀은 “얻을 수 있는 1%포인트의 이득을 모두 취하겠다”고 말한다. AI가 사람을 대체한다는 단순한 구도보다, 같은 인력으로 더 많은 투자·연구·운영 문제를 다루는 방식이다.

3.3. 두 가지 생각을 동시에 가져야 하는 노동시장

1. 고급 업무의 대체와 재훈련

   1. 높은 수준의 직무도 안전하지 않음: AI가 고급 지식노동을 처리하면서 특정 직업의 경쟁우위가 사라질 수 있다. 단순 반복 업무만의 문제가 아니라 석사·박사급 분석 업무까지 영향을 받는다.
   2. 전환이 특히 어려운 분야: 영어를 독일어로 번역하는 일을 예로 들면, 해당 직무 종사자는 진짜 기술 재훈련(real skills retraining)이 필요하다. 국가가 고등교육을 이 사람들의 빠른 재교육에 활용하는 방법을 고민해야 한다.

2. 경쟁적 해자의 급속한 소진

   1. 진입장벽을 채우는 기술: AI는 사회와 기업의 competitive moat(경쟁 해자)를 번개 같은 속도로 메우고 있다. 과거의 정보·인력·프로세스 우위가 더 이상 오래 유지되지 않을 수 있다.
   2. 기업의 장기 우위에 대한 재평가: 기업의 우위가 기술 도입 속도에 따라 빠르게 복제되므로, 투자자는 과거의 해자가 내일도 남아 있을지 점검해야 한다.

3. 기업가정신의 황금기

   1. 적은 인력으로 큰 사업: 그리핀은 이 두 번째 효과가 기업가정신의 황금기를 만들 것이라고 본다. 과거에는 30~40명이 필요했을 법한 스타트업을 몇 명과 agentic AI 시스템만으로 운영하는 사례가 이미 나타나고 있다.
   2. 기존 기업에 도전하는 속도: 창업자는 5년·10년·15년·20년 전에는 불가능했던 속도로 새 사업을 시작하고 기존 기업에 도전할 수 있다.
   3. 고객 가치 창출: 앞으로 몇 년 동안 이런 사례가 쏟아질 것이다. 핵심은 AI 자체를 과시하는 것이 아니라 고객의 필요를 충족해 실제 가치를 만드는 기회를 포착하는 데 있다.

4. 주식 선택과 시장조성: AI 시대에도 남는 핵심 역량

단기 정보의 투명성이 높아질수록 투자자의 가치는 장기 변화를 식별하는 시야에 더 많이 달려 있으며, 시장조성 사업에서는 계산 자원이 새로운 핵심 투입요소가 된다.

4.1. 롱쇼트 주식운용 PM의 진화

1. 기본 역량은 이어짐

   1. Stock picking은 시간을 초월하는 사업: 그리핀은 주식 선택(stock picking)이 “timeless business”라는 기존 견해를 유지한다. 좋은 기업과 나쁜 기업을 구분하고 자본을 배분하는 능력 자체는 사라지지 않는다.
   2. 더 필요한 역량: 앞으로는 어떤 기업이 사회를 바꿀 변혁적 제품(transformative product)을 만드는지 바라보는 비전이 더욱 중요해진다.

2. 단기 실적보다 장기 변화

   1. 시장의 보상 구조: 시장은 “이번 분기 이익을 맞혔는가”보다 장기적으로 사회를 바꿀 기업을 알아보는 능력을 훨씬 강하게 보상할 가능성이 있다.
   2. 현재를 맞히기 어려워진 이유: 지난 10년간 alternative data(대체 데이터)가 확산됐다. 수백만 미국인의 신용카드 지출 데이터를 보면 스타벅스나 맥도날드의 이번 분기 매출을 거의 실시간으로 추정할 수 있다.
   3. 현재의 투명성: 지금 벌어지는 일은 밝은 인재와 좋은 AI 기술의 결합으로 훨씬 투명해지고 신속하게 이해·분류(triage)된다. 그래서 단기 실적을 맞히는 일의 희소성이 줄어든다.

3. 수년 뒤에 펼쳐질 일을 보는 사람의 가치

   1. 장기 전망의 희소성: 단기 데이터가 널리 공개될수록 수년 뒤 무엇이 전개될지 보는 능력이 더 귀해진다.
   2. PM의 역할: 미래의 가치 창출 원천, 제품의 변혁성, 산업의 구조적 이동을 판단하는 사람이 롱쇼트 주식운용에서 높은 가치를 갖게 된다.

4.2. Citadel Securities와 계산 자원의 경제학

1. 시장조성에 축적된 머신러닝

   1. 사업 범위: Citadel Securities는 주식·선물·국채 등 여러 상품에서 두 자릿수 시장점유율을 가진 시장조성 사업이다.
   2. 가격결정과 리스크 관리: Citadel Securities도 약 10년 동안 TensorFlow와 그 후속 ML 모델을 사용해 왔다. 최근 몇 년간 transformer model(트랜스포머 모델) 등은 가격 산정과 위험 관리 능력을 계속 높였다.
   3. 경쟁사의 공통 기반: 이런 도구를 쓰는 곳은 시타델만이 아니다. 세계 주요 시장조성 회사들도 같은 계산·모델 역량을 확보하기 위해 경쟁한다.

2. 모두가 계산 자원을 원한다

   1. 일상 도구까지 계산을 소비함: 휴대전화 문자 요약, 기업 이메일 요약 등 사회 전반의 AI 도구가 매일 계산 자원을 사용한다. 그리핀은 Goldman Sachs의 이메일도 요약한다고 말한 뒤 “Goldman의 연구는 세계 최고 수준이니 잘 요약해야 한다”고 농담한다.
   2. 공급의 사실상 완전한 사용: 현재 이용 가능한 계산 자원(compute)은 사실상 항상 사용되고 있다. 경쟁의 질문은 기술이 존재하는가가 아니라 누가 가장 높은 가격을 지불할 의사가 있는가가 된다.

3. 컴퓨트 인플레이션

   1. 단위당 가격 상승: 계산 한 단위의 가격은 2~3년 전 합리적으로 예상했을 수준을 넘어 올랐다. 그는 이를 제트 연료 가격이나 몇 달 전 계란 가격과 비교하며 “컴퓨트 비용에도 인플레이션이 있다”고 표현한다.
   2. 마진에 따른 차별화: 마진이 낮은 사업은 이 비용 충격을 견디기 어렵고, 마진이 높은 사업은 감당할 수 있다. AI 수요가 여러 사용 사례에서 폭발적으로 늘어난 결과다.
   3. 시장조성업체의 지출: 대형 시장조성 회사는 오늘날 컴퓨트에 수억 달러를 지출한다. 이는 과도한 예외가 아니라 이 능력을 확보하기 위한 현재의 시장가격이다.

5. 중국의 기술 부상과 대만 반도체라는 비승리 게임

그리핀은 중국을 단순한 저가 제조 경쟁자로 보지 않는다. 교육과 인재가 만든 기술 혁신국가로 인정하면서, 미국은 관세보다 교육과 문제 해결 능력에 집중해야 한다고 주장한다.

5.1. 중국의 혁신 역량

1. 저가 제조국에서 기술 선도국으로

   1. 현재의 평가: 중국은 세계에서 가장 혁신적이고 빠르게 성장하는 경제 중 하나라는 것이 그리핀의 “bottom-line reality”다.
   2. 기술 선도 수치: 세계에서 가장 중요한 기술을 대략 75개로 볼 때, 태양광·전기차 배터리·여러 양자기술을 포함해 중국이 약 74개 중 67~68개 분야를 선도하고 있다고 그는 말한다. 자막에는 75개와 74개가 혼재하지만, 요지는 중국의 압도적 선도 분야 비중이다.
   3. 학술 연구에서도 앞섬: 진행자가 학술 논문 발표량에서도 중국이 선두를 추월했다는 통계를 언급하자, 그리핀은 놀랍지 않다고 답한다.

2. 인구와 교육이 만드는 인간 자본

   1. 14억 인구: 중국은 약 14억 명의 큰 인구를 보유하고 있다. 그리핀은 이를 교육에 대한 “비범할 정도로 강한 사회적 강조”와 결합된 인재 기반으로 본다.
   2. 고부가가치 경제에 필요한 인력: 중국은 더 많은 수의 인재를 만들고 있으며, 이들은 고부가가치·높은 지식재산(high IP) 경제에서 승리하는 데 필요한 능력을 갖춘다.

3. 미국이 해야 할 일

   1. 현실을 직시해야 함: 미국은 중국이 지난 50년간 미국이 주도해 온 창의성·혁신·신제품 개발 영역에서 위협이 되고 있다는 사실을 받아들여야 한다.
   2. 경쟁 구도의 변화: 과거 중국은 미국에서 설계한 저마진·저부가가치 제품을 생산하는 역할에 머물렀지만, 이제 그 구도가 바뀌고 있다. 이는 미국인의 삶의 방식 자체에 대한 위협이다.
   3. 관세보다 교육: 가장 중요한 대응은 관세가 아니다. 미국 청년을 교육해 중국의 동시대 인재와 경쟁하고, 더 혁신하고, 더 잘 문제를 해결하도록 해야 한다.

5.2. 대만과 TSMC: 모두가 손해 보는 균형

1. 미국 경제의 즉각적 충격

   1. GDP 8% 하락 추정: 중국이 대만을 장악해 미국이 대만산 반도체에 접근하지 못하면, 미국 GDP가 6개월 안에 8% 하락할 수 있다는 대략적인 추정이 제시된다.
   2. 대공황에 가까운 결과: 그리핀은 이를 눈 깜짝할 사이에 찾아오는, 지금까지 경험한 어떤 위기보다 큰 대공황이라고 표현한다.

2. 6개월 안에 멈추는 산업

   1. 항공: Boeing은 6개월 안에 비행기 생산을 중단하게 된다.
   2. 자동차: 대부분의 신차 생산이 6개월 안에 멈춘다.
   3. 전자제품: 소비자 전자제품 생산도 중단된다. TSMC의 칩이 거의 모든 고급 제품에 들어가기 때문이다.

3. 중국에도 승자가 없음

   1. 미국의 수요시장 역할: 미국 경제를 극심한 혼란에 빠뜨리는 일은 세계의 수출시장으로서 미국이 차지하는 규모가 크기 때문에 중국 경제에도 가혹한 연쇄 충격을 준다.
   2. 나쁜 균형(bad equilibrium): 대만에서 군사적 긴장이 확대되는 세계에는 승자가 없다. 미국과 중국 모두 공급망·수요·금융 충격을 피할 수 없다.

5.3. 투자자의 위치에 따라 달라지는 대만 리스크

1. 제재 연합의 불확실성

   1. 봉쇄 시나리오: 대만 주변에 봉쇄(blockade)가 만들어지면 세계 각국의 제재와 대응이 더 이상 중국에 일관되게 반대하는 방식으로 통일되지 않을 수 있다.
   2. 이란·중국 사례: 중동 전쟁에서 이란이 중국으로 석유를 보내려는 것처럼, 각국은 자신들의 경제적 접근로와 동맹을 지키려 할 것이다. 이란에게 중국은 주요 접근처이자 동맹이다.

2. 지역별 선택

   1. 유럽: 유럽이 Team USA에 설 것이라고 믿고 싶지만, 2년 전보다 지금은 그 점이 덜 명확하다.
   2. 중동: 중동은 중국이 주요 수출품인 석유의 거대한 소비자이므로, 어느 한쪽에 완전히 서기보다 Switzerland(스위스)처럼 중립적 역할을 하려 할 가능성이 있다.
   3. 투자자의 고향: 투자자가 세계 어디에 자리 잡고 있는지, 자신의 국가가 미국 영향권에 들어가는지, 유럽·중동과 어떤 관계를 갖는지가 중국 노출(China exposure)을 판단하는 핵심 변수가 된다.

6. AI 전력 수요와 미국의 에너지 선택

AI 데이터센터는 어딘가에 반드시 지어질 것이므로, 미국은 전력 생산을 외면한 채 데이터센터만 막을 것이 아니라 원자력·천연가스·전력망을 함께 건설해야 한다.

6.1. 원자력과 소형모듈원자로의 재수용

1. 원자력으로 돌아가야 함

   1. 미국의 재도약: 미국은 세계 원자력 리더의 위치를 다시 받아들여야 하며, small modular reactor(SMR·소형모듈원자로)가 그 과정의 중요한 축이 될 수 있다.
   2. 탄소와 사망률: 원자력은 실질적인 탄소발자국이 거의 없고, 지금까지 사용한 에너지원 가운데 사망률이 가장 낮은 편이다. 수력발전이 원자력보다 훨씬 더 많은 사람을 죽였다는 비교도 제시된다.

2. 태양광·풍력의 숨은 비용

   1. 태양광 제조의 탄소: 태양광 패널은 친환경처럼 보이지만, 중국 서부에서 석탄을 태워 생산되는 경우가 많다. 패널이 생산 과정에서 사용된 석탄 에너지를 상쇄하려면 약 7년 동안 태양에너지를 포집해야 한다는 설명이다.
   2. 풍력 터빈 블레이드: 풍력 터빈 블레이드는 약 20년 사용되며 탄소섬유로 만들어진다. 구조적으로 더 이상 터빈에 쓸 수 없게 된 뒤에도 쉽게 분해되지 않아 세계 매립지를 채우고 있다.
   3. 아직 진정으로 깨끗한 해법은 없음: 태양광과 풍력을 무조건 친환경으로 부르는 것만으로는 제조·폐기·전력 저장의 전체 생애주기를 해결할 수 없다.

6.2. 천연가스와 핵융합

1. 핵융합이 궁극의 목표

   1. Holy grail: 그리핀은 핵융합(nuclear fusion)을 에너지의 성배라고 부른다. 핵융합 또는 원자력의 더 넓은 사용이 가능해질 때까지 다른 자원을 현실적으로 조합해야 한다.

2. 미국의 현실적 자산

   1. 천연가스 공급: 미국은 천연가스라는 큰 자산을 보유하고 있으며, 수십 년간 사용할 공급량을 낮고 매력적인 가격에 확보하고 있다.
   2. 배출량 감소의 실제 사례: 언론 보도와 달리 미국은 천연가스를 사용해 탄소배출량을 실제로 낮춘 몇 안 되는 국가 중 하나라고 그리핀은 주장한다.

6.3. 데이터센터를 미국에 짓는 정치·산업 전략

1. 수요는 피할 수 없음

   1. 어딘가에는 지어진다: 데이터센터는 세계 어딘가에 반드시 지어질 것이다. 미국이 건설을 거부한다고 AI 수요가 사라지지 않는다.
   2. 외국 의존의 위험: 미국이 데이터센터를 해외에 의존하면 매년 외국에 수백억 또는 수천억 달러를 지불하게 될 수 있다. 그리핀은 이를 견디기 힘든 결과로 본다.

2. 발전 설비를 함께 지어야 함

   1. NIMBY에 대한 답: “우리 동네에는 안 된다(Not in My Backyard)”는 태도로 데이터센터만 반대할 것이 아니라, 데이터센터 사업자에게 필요한 발전 설비까지 함께 지으라고 요구해야 한다.
   2. 비용의 귀속: 데이터센터에 필요한 전력 생산을 미국 소비자에게 전가하지 말고, 사업자가 직접 대응 발전을 건설해야 한다.
   3. 전력망 연결: 자체 발전기를 전력망에 연결하면 전력망을 통한 신뢰성(reliability)을 확보할 수 있다. 그리핀의 결론은 대응 발전을 짓고, 전력망에 연결하고, 데이터센터를 미국에 지으라는 것이다.
   4. 정치적 선택: 이 문제는 여러 주에서 이미 뜨거운 정치 이슈다. 진행자가 “우주에 지으면 어떠냐”고 농담하자, 핵심 질문은 변하지 않는다고 볼 수 있다. 미국 안에 지을 것인지 해외에 지을 것인지 선택해야 한다.

7. 꼬리위험 헤지와 헤지펀드 산업의 수익률

복잡한 위험을 모두 없애려 하지 말고, 최악의 손실을 수치화해 사업을 계속할 수 있는 수준으로 노출을 관리해야 한다. 산업 전체의 자본 유입은 알파를 희석하므로, 수익률과 투자자 정렬을 함께 관리해야 한다.

7.1. “정의 가능하고 감내 가능한” 손실

1. Stress test에서 시작

   1. 질문의 형태: “이 일이 발생하면 얼마를, 어디에서 잃는가?”를 먼저 묻는다. 위험 관리의 목표는 모든 사건을 예측하는 것이 아니라 손실의 위치와 규모를 이해하는 것이다.
   2. 최악의 경우: 모든 가능한 tail event를 대상으로 포트폴리오를 완벽하게 구성할 수는 없다. 대신 worst-case scenario(최악의 시나리오)에 집중해야 한다.

2. 노출을 유지하는 조건

   1. 감내 가능성: 최악의 손실을 감당할 수 있는지 확인하고, 노출을 그 손실이 tolerable loss(감내 가능한 손실)가 되도록 모니터링하고 유지한다.
   2. 극단적이어도 복구 가능해야 함: 감내 가능하다는 말은 손실이 작다는 뜻이 아니다. 극단적인 손실이어도 여전히 사업을 운영하고 그 지점에서 다시 싸울 수 있어야 한다는 뜻이다.
   3. 정의 가능성: 진행자가 이를 “definable, tolerable(정의 가능하고 감내 가능한)”라고 요약하자 그리핀은 동의한다. 리스크는 막연한 공포가 아니라 측정·관리 가능한 경계여야 한다.

7.2. 헤지펀드의 자본비용과 알파 희석

1. 산업의 장기 균형점

   1. 비용의 기준: 시타델은 헤지펀드 업계의 cost of capital(자본비용)이 장기적으로 risk-free rate(무위험수익률)에 4%포인트를 더한 수준이라고 본다.
   2. 자본의 이동: 업계가 이 기준보다 낮은 성과를 내면 자본이 빠져나가고, 기준보다 높은 성과를 내면 자본이 유입된다. 최근 몇 년간 업계는 대체로 자본비용을 웃돌아 자금이 계속 들어왔다.

2. 규모가 커질수록 알파가 희석됨

   1. 자본과 알파의 역학: 운용자산이 커지면 다른 조건이 같을 때 알파(alpha)가 희석된다. 같은 기회 집합에서 더 많은 돈이 경쟁하기 때문이다.
   2. 25~300억 달러 반환: 시타델이 LP에게 250억~300억 달러를 돌려준 이유 중 하나는 높은 ROE(return on equity)를 유지하기 위해서다. 시타델이 매년 생산할 수 있는 알파의 양을 늘리는 것이 그리핀의 일이고, 그 알파를 실행하는 데 필요한 자본만 남겨야 한다.
   3. 과잉자본의 반환: 투자 포트폴리오를 뒷받침하는 데 필요한 수준을 넘어 자본이 과도하게 들어와 있다면, LP가 다른 곳에서 더 잘 활용하도록 돌려준다.

7.3. 자산관리 사업과 성과 사업의 정렬

1. 운용사의 동기 확인
   1. 핵심 질문: 헤지펀드를 고를 때 “그들은 asset management business(자산관리 사업)를 하는가, 아니면 performance business(성과 사업)를 하는가?”를 살펴봐야 한다.
   2. 자기 돈이 들어갔는가: 시타델 펀드의 가장 큰 투자자는 그리핀과 파트너들 자신이다. 이는 운용사와 LP의 이해관계가 실제로 정렬되어 있는지 판단하는 신호다.

주요 발언 모음

“모든 가능한 꼬리위험을 대비한 포트폴리오를 만들 수는 없다. 대신 최악의 시나리오에 집중하고, 그 손실을 감당할 수 있는지 물어야 한다.”

“극단적인 손실일 수 있지만, 그래도 감내 가능해야 한다. 여전히 사업을 하고 그 지점에서 다시 싸울 수 있어야 한다.”

“AI가 아니라 머신러닝, 최적화, 디지털화, 기술에 관한 이야기였다.”

“얻을 수 있는 1%포인트의 이득은 전부 얻겠다.”

“기업가들은 숨이 멎을 만큼 빠른 속도로 새 사업을 시작하고, 예전에는 할 수 없었던 방식으로 기존 기업에 도전할 수 있다.”

“미국이 해야 할 가장 중요한 일은 관세가 아니라, 청년을 교육해 건너편의 동시대 사람들과 경쟁하고 혁신하고 문제를 해결하게 하는 것이다.”

“대만에서 군사적 긴장이 고조되는 세계에는 승자가 없다. 이것은 정말 나쁜 균형이다.”

“데이터센터는 어딘가에 지어질 것이다. 미국에 지을 것인지 해외에 지을 것인지 답해야 한다.”

핵심 데이터 & 수치

• 공개 대화: Raj Mahajan과 Ken Griffin의 지난 7년간 세 번째 공개 대화다.
• 사무실 복귀: 시타델은 코로나19 이후 주 5일 사무실 근무를 이른 시점에 재개했다.
• 젊은 층 고용: 그리핀이 인용한 Fed 연구에서는 30세 미만 고용 감소에 원격근무가 AI보다 중요한 요인으로 제시됐다.
• 코로나19 승인: 실험 약물 시험을 약 72시간 안에 FDA 승인으로 연결했다.
• Operation Warp Speed: 수십억 달러의 제조 위험을 정부가 부담해 수조 달러의 GDP를 지키고 미국인 약 50만 명을 구했다는 평가다.
• 유가: 중동의 간헐적인 원유·LNG 수송으로 배럴당 100달러 초반에 머물렀으며, 해협이 닫혔다면 거의 200달러가 될 것으로 예상됐다.
• 논문 재현: 석사·박사 인력이 6~8주 걸리던 금융 논문 재현 작업을 agentic AI가 평균 2~3시간에 수행했다.
• AI의 고난도 문제 해결: OpenAI가 80년간 풀리지 않은 수학 문제를 해결했다는 사례가 대화 중 언급됐다.
• 컴퓨트 비용: 대형 시장조성 회사가 컴퓨트에 수억 달러를 지출하며, 가용 계산 자원은 사실상 상시 사용 상태다.
• 중국 기술 선도: 중요 기술 약 75개 가운데 중국이 74개 중 67~68개를 선도한다는 추정이 제시됐다.
• 중국 인구: 약 14억 명의 인구와 교육 중심 문화가 고급 기술 인재 기반으로 언급됐다.
• 대만 충격: 미국이 대만 반도체 접근을 잃으면 GDP가 6개월 안에 8% 하락할 수 있다는 추정이다.
• 산업 중단: 대만산 고급 칩 공급이 끊기면 6개월 안에 Boeing 항공기, 대부분의 신차, 소비자 전자제품 생산이 멈출 수 있다.
• 태양광 회수: 중국 서부에서 석탄으로 만든 태양광 패널은 약 7년간 에너지를 생산해야 제조 에너지를 상쇄한다는 주장이다.
• 풍력 블레이드: 탄소섬유 블레이드 수명은 약 20년이며 폐기 후 쉽게 분해되지 않는다.
• 헤지펀드 자본비용: 장기 균형점은 무위험수익률+4%로 추정된다.
• 시타델의 LP 반환: 높은 ROE와 알파 희석 방지를 위해 250억~300억 달러를 LP에게 반환했다.

결론 및 시사점

1. 리더십의 성과는 위기 때 드러난다: 사무실 복귀와 Operation Warp Speed 사례는 조직의 인재 축적과 국가적 문제 해결을 함께 추구한 결정으로 제시된다.
2. AI를 기술 전체와 혼동하지 말아야 한다: 생산성 향상의 상당 부분은 머신러닝·최적화·디지털화의 누적이며, AI 라벨만으로 기업의 진짜 개선을 판단할 수 없다.
3. AI는 대체와 창업을 동시에 촉진한다: 고급 지식노동을 압축하지만, 소수 인력으로 거대 기업에 도전할 수 있는 기업가정신의 황금기도 연다.
4. PM은 단기 데이터보다 장기 변화를 봐야 한다: 대체 데이터와 AI가 현재를 투명하게 만들수록 수년 후의 제품·산업 변화를 식별하는 능력이 희소해진다.
5. 컴퓨트는 새로운 생산요소다: 가용 컴퓨트가 상시 소진되는 상황에서 자본력이 낮은 기업은 AI 비용 인플레이션에 취약하고, 고마진 사업은 경쟁우위를 확보할 수 있다.
6. 중국 경쟁의 본질은 관세가 아니다: 교육·인재·혁신·문제 해결 능력에서 경쟁하지 못하면 미국의 과거 기술 우위가 유지되지 않는다.
7. 대만 리스크는 상호의존적이다: TSMC 공급이 끊기면 미국뿐 아니라 중국도 수출시장과 공급망 충격을 받으므로, 군사적 확대는 모두에게 손해인 나쁜 균형이다.
8. AI 인프라에는 전력 계획이 포함되어야 한다: 데이터센터를 반대하거나 해외로 밀어내기보다 원자력·SMR·천연가스·전력망을 함께 건설해 미국 내 공급망을 확보해야 한다.
9. 헤지는 생존을 위한 설계다: 모든 꼬리위험을 제거하려 하기보다 최악의 손실을 수치화하고, 사업을 계속하며 반격할 수 있는 수준으로 노출을 유지해야 한다.
10. 자본은 알파를 희석시킬 수 있다: 헤지펀드가 자본비용을 웃돌면 돈이 몰리지만, 과잉자본은 수익률을 낮춘다. 운용사는 필요한 자본만 남기고 LP와의 정렬을 증명해야 한다.

면책: 본 노트는 영상 자막을 바탕으로 작성한 번역·분석 자료다. 영상의 의견과 전망은 녹화·게시 시점의 발언이며 투자 조언이나 특정 금융상품의 매매 권유가 아니다. 자동 자막의 오류 가능성이 있어 문맥에 따라 일부 표현을 보정했다.

핵심 요약 (20줄)

1. 켄 그리핀은 시타델이 코로나19 이후 주 5일 사무실 근무로 일찍 복귀한 결정을 인간 자본 개발의 핵심 성과로 꼽는다.
2. 그는 연방준비제도 연구를 근거로 원격근무가 30세 미만 미국인의 고용 기회를 AI보다 더 크게 줄였다고 말한다.
3. 인간은 사회적 존재이며 도제식 학습과 멘토링을 통해 성장하므로, 대면 업무가 인재 육성에 중요하다는 주장이다.
4. 시타델은 코로나19 초기 뉴욕 병원 CEO의 요청을 받아 약 72시간 만에 실험 약물 시험의 FDA 승인을 도왔다.
5. Operation Warp Speed는 정부가 백신 선제 생산의 위험을 부담해 수십억 달러로 수조 달러의 GDP와 약 50만 명의 생명을 지켰다.
6. 중동 전쟁에도 S&P 500이 오른 배경에는 미국의 에너지 방어력과 중국의 예상보다 큰 석유 수요 감소가 있다.
7. 원유와 LNG 화물이 간헐적으로 중동을 빠져나오면서 유가는 배럴당 100달러 초반에 머물렀고, 해협 봉쇄 시 예상 가격은 거의 200달러였다.
8. 미국 증시 상승은 일부 기업과 AI 기대에 집중됐지만, 기록적인 기업 이익 증가가 멀티플 상승을 일부 상쇄했다.
9. 시타델은 약 10년간 TensorFlow와 머신러닝을 사용했으며, 기업의 AI 성공담 상당수는 실제로 최적화와 디지털화의 결과였다.
10. 금융 논문을 재현·검증하는 작업은 석사와 박사 인력이 6~8주 걸렸지만 agentic AI는 평균 2~3시간에 수행했다.
11. 그리핀은 AI로 인원을 줄이기보다 같은 인력으로 더 많은 문제를 해결하고 생산성의 모든 1%포인트를 취하겠다고 말한다.
12. AI는 고급 지식노동을 압축하는 동시에 소수 인력으로 기존 기업에 도전하는 창업의 황금기를 열 수 있다.
13. 롱쇼트 주식 PM은 단기 실적보다 사회를 바꿀 변혁적 제품과 수년 뒤 산업 변화를 알아보는 능력이 중요해진다.
14. Citadel Securities를 비롯한 시장조성 회사들은 가격결정과 위험관리를 위해 컴퓨트에 수억 달러를 지출하고 있다.
15. 중국은 태양광·전기차 배터리·양자기술을 포함한 중요 기술 다수에서 미국을 앞서며 교육과 인구를 혁신 역량으로 전환하고 있다.
16. 미국이 중국과 경쟁하려면 관세보다 청년 교육, 혁신, 문제 해결 능력 강화에 집중해야 한다.
17. 대만 반도체 접근이 끊기면 미국 GDP가 6개월 안에 8% 하락하고 항공·자동차·전자제품 생산이 멈출 수 있다.
18. AI 데이터센터는 원자력·SMR·천연가스 발전과 전력망을 함께 구축해 미국 안에 지어야 한다.
19. 모든 꼬리위험을 제거할 수 없으므로 투자자는 최악의 손실을 스트레스 테스트하고 사업을 계속할 수 있는 수준으로 노출을 조절해야 한다.
20. 헤지펀드의 장기 자본비용은 무위험수익률+4%로 추정되며, 과잉자본을 LP에게 돌려주는 것이 알파와 ROE를 지키는 방법이다.