2026년 8월 25일 화요일

생각정리 352 (* 분권형 대통령제, 이원집정부제)

요즘은 시간을 들여 읽을 만한 리포트나 블로그 글을 찾는 일조차 쉽지 않은 것 같다.

양질의 글을 찾기 어려워 결국 나중에 다시 읽고 싶은 내용을 직접 멋대로 정리해 생각도 정리할겸 블로그에 남기고는 있지만, 이 일을 언제까지 계속하게 될지는 나도 잘 모르겠다.


한국인 방문자가 15%밖에 없는 한국어 블로그라..


아무튼, 오늘 오랫만에 국내 정치 관련된 글을 정리 기록해본다.

2027년 서울시장 재선거에서 2028년 개헌까지


공개된 자료로 읽는 권력구조 개편과 서울 자산시장 시나리오


전체 흐름을 먼저 압축하면 다음과 같다.


2027년 서울시장 재선거 가능성 → 서울·청년층 민심 회복을 위한 경제·부동산 정책 강화 → 2027년 개헌안 마련 → 2028년 총선과 개헌 국민투표 동시 실시 → 대통령 권한 분산과 4년제 대통령제 도입 → 2030년 이후 선거주기 재편

이 가운데 상당 부분은 확인되지 않은 풍문이 아니라 이미 공약, 국정과제, 국회 발의, 국회의장 발언을 통해 공개된 내용이다.

다만 최종 권력구조가 프랑스식 이원집정부제로 확정됐다는 근거는 아직 없다. 현재 확인되는 것은 대통령제를 유지하면서 대통령 권한 일부를 국회와 국무총리에게 넘기는 분권형 대통령제다.

2027년 서울시장 재선거와 자산시장 부양의 연결도 공식적으로 확인된 정책 목적은 아니다. 하지만 정치 일정과 최근 부동산·금융정책의 방향을 함께 보면, 서울 민심 회복을 위해 정부가 재정과 금융지원을 확대할 가능성은 충분히 검토할 만하다.


1. 개헌은 갑자기 등장한 의제가 아니다


이재명 대통령의 분권형 개헌 구상은 최근 국민의힘 의원들과의 골프 회동에서 갑자기 등장한 것이 아니다.

민들레가 정리한 과거 발언을 보면 이 대통령은 2017년 민주당 대선 경선 때부터 대통령제를 유지하되 중앙정부 기관 사이의 권한을 나누는 분권형 대통령제와 4년 중임제를 주장했다.

2022년 대선에서는 대통령선거·국회의원선거·지방선거가 서로 엇갈리는 일정을 조정하기 위해 필요하다면 대통령 임기를 1년 줄이는 방안도 검토할 수 있다고 밝혔다. 민들레의 개헌 발언 정리

보다 구체적인 개헌안은 2025년 5월 18일 공개됐다.

당시 이재명 대통령 후보가 제안한 내용은 다음과 같다.

  • 대통령 4년 연임제

  • 대통령 결선투표제

  • 국무총리 국회 추천제

  • 감사원의 국회 소속 이관

  • 대통령 재의요구권 제한

  • 비상명령과 계엄 선포에 대한 국회 통제 강화

  • 수사기관장과 중립기관장 임명 시 국회 동의 의무화

  • 5·18 민주화운동 정신의 헌법 전문 수록

핵심은 대통령 임기만 5년에서 4년으로 바꾸는 것이 아니었다. 대통령의 권한을 국회와 국무총리 쪽으로 분산하고, 국회의 대통령 견제권을 강화하는 내용이 동시에 들어 있었다.

개헌 국민투표 시점도 이미 제시됐다. 논의가 빠르면 2026년 지방선거, 늦어도 2028년 국회의원 총선거와 동시에 국민투표를 실시한다는 구상이었다. 2025년 개헌 구상


2. 대선 공약은 정부 국정과제 1호로 전환됐다


이 개헌 구상은 대선 과정의 정치적 발언으로 끝나지 않았다.

이재명 정부는 2025년 9월 개헌을 123대 국정과제 가운데 첫 번째 과제인 ‘진짜 대한민국을 위한 헌법 개정’으로 확정했다.

국정과제에는 다음 내용이 포함됐다.

  • 4년 연임제와 대통령 결선투표제

  • 국무총리 국회 추천제

  • 감사원 국회 이관

  • 대통령 거부권 제한

  • 비상명령과 계엄에 대한 국회 통제 강화

  • 중립성이 필요한 기관장 임명 시 국회 동의 의무화

  • 국회 개헌특별위원회 구성 요청

  • 2026년 지방선거 또는 2028년 총선 동시 국민투표

이재명 정부 국정과제 1호 개헌

따라서 2028년 개헌 국민투표는 비공개 정치 시나리오가 아니다. 정부가 공식적으로 제시한 국정운영 일정이다.

다만 2028년 국민투표를 실시하려면 그보다 앞서 구체적인 개헌 조문을 만들고 여야 합의를 끌어내야 한다. 이 작업이 본격적으로 진행될 시점이 2027년이다.


3. 2026년 첫 번째 개헌 시도에서 확인된 것


2026년 4월 3일 민주당·조국혁신당·진보당·개혁신당·기본소득당·사회민주당 소속 의원 등 187명은 실제로 헌법개정안을 발의했다.

당시 개헌안은 권력구조 전면 개편보다 사회적 합의 가능성이 높은 내용으로 범위를 좁혔다.

  • 헌법 전문에 부마민주항쟁과 5·18 민주화운동 정신 수록

  • 대통령의 계엄 선포에 대한 국회 통제 강화

  • 지역균형발전 의무 명문화

  • 헌법 제명의 한글 표기

발의 당시 국회 재적 의원은 295명이었다. 개헌안 통과에는 재적 의원 3분의 2인 197명의 찬성이 필요했다. 발의 의원 187명이 모두 찬성하더라도 추가로 10명의 찬성표가 필요했다. 2026년 개헌안 발의

그러나 5월 7일 본회의 표결에는 국민의힘 의원들이 참여하지 않았다. 재적 의원 변동으로 당시 의결정족수는 191명이었지만 실제 투표에 참여한 의원은 178명에 그쳤다.

결국 2026년 지방선거와 동시에 실시하려던 개헌 국민투표는 무산됐다. 개헌안 표결 무산

이 과정에서 한 가지 사실이 분명해졌다.

민주당과 군소정당이 결집하더라도 국민의힘 일부의 협조 없이는 개헌이 불가능하다.

국회 의석이 300석이라면 개헌안 통과에 필요한 숫자는 200석이다. 이는 단순한 과반 입법과 전혀 다른 수준의 합의를 요구한다.


4. 조정식 국회의장과 2027~2028년 개헌 일정


2026년 6월 5일 조정식 의원이 제22대 국회 후반기 국회의장으로 선출됐다.

조 의장은 민주당 정책위의장과 사무총장을 지냈고, 이재명 대통령의 정무특별보좌관을 맡은 경력이 있다. 국회의장 임기는 22대 국회가 끝나는 2028년 5월 29일까지다. 조정식 국회의장 선출

조 의장은 7월 17일 제헌절 경축사에서 구체적인 개헌 일정을 제안했다.

  • 의장 직속 헌법개정자문위원회 출범

  • 개헌 로드맵과 의제 정리

  • 2027년 본격적인 국민 공론화

  • 2027년 ‘국민주권 개헌안’ 마련

  • 22대 국회 임기가 끝나는 2028년 5월 이전 개헌 완료

권력구조 개편 역시 공식 논의 대상으로 제시됐다. 조정식 의장의 개헌 로드맵

국회의장은 대통령이 임명하는 자리가 아니며 본회의 투표로 선출된다. 따라서 조정식 의장 선출을 대통령의 개헌 지시로 해석할 근거는 없다.

그러나 결과적으로는 정부의 국정과제와 조 의장의 개헌 일정이 정확히 맞물린다.

정부는 2028년 총선 동시 국민투표를 목표로 하고, 국회의장은 2027년 개헌안 마련과 2028년 5월 이전 완료를 제안했다.

이는 개헌 논의가 공약과 정부 계획을 넘어 국회 차원의 실행 단계로 이동하고 있음을 보여준다.


5. 김태호 의원과의 골프 회동이 보여준 것


2026년 6~7월 이재명 대통령이 여야 인사들과 골프 회동을 가진 사실도 공개됐다.

민들레 기사와 김태호 국민의힘 의원의 설명을 종합하면, 6월 전·현직 국회의장단과의 회동에서는 개헌 이야기가 나오지 않았다. 개헌 논의가 있었던 것은 7월 4일 김태호 의원 등이 참석한 회동이었다.

김태호 의원은 자신이 먼저 87년 체제 개편과 권력분산 필요성을 제기했고, 이 대통령이 이에 공감했다고 설명했다.

김 의원에 따르면 이 대통령은 이 자리에서 자신의 임기를 단축해서라도 개헌이 필요하다는 취지로 발언했다. 다만 구체적인 개헌안이나 표결 협상이 논의됐다고 볼 만한 자료는 공개되지 않았다. 김태호 의원이 전한 개헌 대화

이 회동의 의미를 과장할 필요는 없다. 김 의원이 먼저 개헌 문제를 제기했고 대통령이 자신의 기존 입장을 재확인했다는 것이 현재까지 확인된 사실이다.

그럼에도 다음과 같은 시간적 흐름은 주목할 필요가 있다.

2026년 5월 개헌안 무산 → 6월 조정식 국회의장 선출 → 6~7월 여야 인사들과의 대화 → 7월 조정식 의장의 2027~2028년 개헌 일정 발표

2026년 첫 개헌 시도에서 야당 협조의 필요성이 확인된 이후, 대통령과 국회가 모두 여야 합의를 강조하기 시작했다는 점은 분명하다.


6. 개헌이 실제로 통과되려면


헌법 개정은 일반 법률을 만드는 입법 절차와 다르다.

현행 헌법 제128~130조에 따르면 개헌은 다음 순서로 진행된다.

  1. 대통령 또는 국회 재적 의원 과반수가 개헌안을 발의한다.

  2. 대통령이 개헌안을 20일 이상 공고한다.

  3. 국회가 공고일부터 60일 이내에 표결한다.

  4. 재적 의원 3분의 2 이상이 찬성해야 한다.

  5. 국회 통과 후 30일 이내 국민투표를 실시한다.

  6. 전체 선거권자 과반수가 투표하고 투표자 과반수가 찬성해야 확정된다.

대한민국헌법 제128~130조

국회 개헌특별위원회는 헌법상 필수 절차는 아니다. 하지만 개헌 의제를 정리하고 조문을 작성하며 여야 합의를 만드는 정치적 기구로서 사실상 필요하다.

결국 2027년 개헌 논의의 핵심은 세 가지다.

  • 민주당과 군소정당이 공통 개헌안을 만들 수 있는가

  • 국민의힘이 공식 협상에 참여하는가

  • 국회 재적 의원 3분의 2를 확보할 수 있는가

2026년 표결을 통해 개헌의 최대 장애물이 국민투표가 아니라 국회 의결정족수라는 사실이 이미 확인됐다.


7. 최종 권력구조는 프랑스식 이원집정부제인가


현재 공식적으로 확인되는 방향은 국회의 권한이 강화된 4년제 대통령제다.


청와대 역시 내각제나 특정한 형태의 이원집정부제를 추진하는 것은 아니며, 기본 방향은 ‘국회 권한이 강화된 4년 중임 대통령제’라고 설명했다. 청와대의 권력구조 개헌 설명

프랑스식 이원집정부제가 성립하려면 총리와 정부가 국회에 정치적 책임을 져야 한다. 국회의 불신임으로 내각이 물러날 수 있어야 하고 대통령과 총리의 정책권한도 구체적으로 나눠야 한다.

프랑스 헌법은 정부가 국가정책을 결정하고 수행하며 의회에 책임을 지도록 규정한다. 단순한 국회 추천 총리제보다 훨씬 강한 의회책임 구조다. 프랑스 제5공화국 헌법

따라서 현 단계에서는 다음과 같이 정리하는 것이 가장 정확하다.

현재 공개된 개헌 방향은 프랑스식 이원집정부제가 아니라 대통령제를 유지하면서 국회와 총리의 권한을 강화하는 분권형 대통령제다. 다만 2027년 개헌안에 총리의 독자적인 내정권과 국회에 대한 정치적 책임이 추가된다면 실제 운영은 이원집정부제에 가까워질 수 있다.

결국 명칭보다 중요한 것은 2027년에 작성될 실제 헌법 조문이다.


8. 2027년 서울시장 재선거가 중요한 이유


오세훈 서울시장은 2026년 7월 정치자금법 위반 사건 1심에서 벌금 1,000만 원을 선고받았다.

최종심에서 공직 상실형이 확정돼 2027년 2월까지 시장직을 잃으면 4월 7일 재선거가 실시될 수 있다. 확정 시점이 3~8월이면 재선거는 10월 6일로 넘어갈 수 있다.

아직 최종 판결이 나오지 않았기 때문에 서울시장 재선거가 법적으로 확정된 것은 아니다. 서울시장 재선거 가능 일정

그럼에도 민주당은 이미 재선거를 현실적인 정치 일정으로 준비하고 있다.

김민석 민주당 대표는 “내년 서울시장 선거가 거의 정해져 있다”며 선거 결과에 대표직 재신임을 걸겠다고 밝혔다. 서울시장 선거 승리를 2028년 총선 수도권 승리의 전초전으로 규정하기도 했다. 민주당의 서울시장 선거 인식

서울시장 재선거는 개헌의 법적 절차와 직접 연결되지는 않는다. 그러나 정치적으로는 다음 단계로 넘어가기 전 중요한 시험대가 될 수 있다.

  • 정부와 민주당의 서울 지지율 회복 여부

  • 2028년 총선 수도권 판세 점검

  • 범여권 정당 사이의 선거연대 가능성

  • 개헌 추진에 필요한 정치적 동력 확보

  • 서울 부동산과 청년 주거정책에 대한 평가

따라서 재선거가 현실화한다면 2027년 서울시장 선거는 2028년 총선과 개헌 국민투표를 앞둔 첫 번째 정치적 관문이 될 가능성이 높다.


9. 서울시장 선거와 부동산 정책의 방향 전환


정부가 서울시장 선거 승리를 위해 부동산 가격을 끌어올리기로 결정했다는 공식 자료는 없다. 정책의 정치적 목적을 그렇게 단정해서는 안 된다.

다만 정부 정책이 정비사업 억제보다 공급 촉진과 금융지원 쪽으로 이동하고 있다는 사실은 확인된다.

정부가 2026년 8월 13일 발표한 부동산 대책에는 다음 내용이 포함됐다.

  • 수도권 23만 호 이상 추가 공급

  • 2027~2028년 조기 착공 사업에 세제·금융·규제 인센티브

  • 재개발 조합 설립 동의율 완화

  • 정비사업 이주비 대출 LTV 산정방식 개선

  • 부동산 PF 보증과 자금지원을 26조3,000억 원에서 47조8,000억 원 이상으로 확대

  • 가계부채 증가율 관리 목표를 1.5%에서 3% 수준으로 상향

  • 민간 주택사업자에 대한 금융·세제 지원 확대

금융위원회·국토교통부 부동산 금융대책

정부는 동시에 투기적 대출 수요를 계속 관리하겠다고 밝혔다. 따라서 이를 전면적인 주택담보대출 규제 해제로 해석할 수는 없다.

그러나 PF 지원과 이주비 금융 완화, 조기 착공 인센티브는 서울 핵심 정비사업의 사업성과 자금조달 여건을 직접 개선한다.

부동산 가격은 완공된 주택 공급보다 다음과 같은 변화를 먼저 반영한다.

규제 완화 기대 → 사업성 개선 → 조합원 부담 감소 → 금융조달 정상화 → 사업 속도 상승 → 토지와 기존 주택 가치 재평가

따라서 정책의 명목상 목적이 공급 확대라고 하더라도, 착공까지 시간이 필요한 서울 도심에서는 단기적으로 공급 효과보다 자산가격 기대가 먼저 움직일 가능성이 있다.


10. 2027년부터 서울 도심 가격이 다시 상승할 가능성


2027년 서울 부동산시장을 바라볼 때 핵심은 서울 전체가 동시에 오르는지가 아니다. 정부 지원과 규제 완화의 혜택이 집중되는 지역이 어디인지가 중요하다.

우선 반응할 가능성이 높은 곳은 다음과 같다.

  • 재건축·재개발 사업성이 규제와 금융비용에 민감한 지역

  • 이주비 대출과 PF 지원의 효과가 큰 대규모 정비사업

  • 용적률 상향과 기부채납 완화 가능성이 있는 사업지

  • 토지가 희소하고 신규 공급이 제한된 서울 핵심 업무지구

  • 교통·업무·상업 기능이 결합된 용산·여의도·강남권

  • 목동·압구정·대치 등 대규모 재건축 추진 지역

서울시장 선거가 실시된다는 전제 아래 정부와 민주당은 서울 유권자에게 정책 성과를 보여줘야 한다.

주택 가격을 직접 올리는 것이 공식 목표가 될 수는 없지만, 공급 확대를 명분으로 정비사업 금융과 민간 개발을 지원하면 결과적으로 사업지의 토지와 기존 주택 가치가 먼저 상승할 수 있다.

따라서 2027년은 서울 도심 부동산시장이 규제 중심 국면에서 사업성·금융지원 중심 국면으로 전환되는 시기가 될 가능성이 있다.


https://t.me/jump0000 
해당 텔레그램 개인채널 과거 실선 그래프에서 개인적인 *점선 전망치를 덧붙임



11. 2028년 개헌 이후 예상되는 선거주기


2028년 총선과 동시에 개헌 국민투표가 실시되고 4년제 대통령제가 통과되더라도, 선거 일정이 자동으로 바뀌는 것은 아니다.

대통령 임기와 차기 선거 일정을 조정하는 경과조항이 개헌안에 포함돼야 한다.

가능한 구조는 다음과 같다.


이 구조가 만들어지면 대통령선거와 국회의원선거가 2년 간격으로 교차한다. 미국의 대통령선거와 중간선거처럼 국민이 2년마다 정부와 의회를 평가하는 정치체제가 만들어지는 것이다.

이 대통령이 2022년부터 대선·총선·지방선거 주기를 조정하기 위해 대통령 임기 단축도 가능하다는 입장을 밝혔다는 점에서 선거주기 재편 구상은 과거 발언과 연결된다.

다만 2030년 대통령선거와 지방선거의 동시 실시가 확정된 것은 아니다. 실제 일정은 2027년에 마련될 개헌안과 경과조항을 확인해야 판단할 수 있다.


결론: 개헌은 공개된 계획이고, 자산시장 부양은 그 과정에서 발생할 수 있는 정치·경제적 결과다


공개된 자료만으로 확인되는 결론은 비교적 분명하다.

첫째, 이재명 정부는 대통령 4년제와 권한 분산을 포함한 개헌을 국정과제 1호로 추진하고 있다.

둘째, 2026년 첫 개헌 시도를 통해 국민의힘 일부의 협조 없이는 국회 통과가 불가능하다는 사실이 확인됐다.

셋째, 조정식 국회의장은 2027년 개헌안 마련, 2028년 5월 이전 개헌 완료라는 시간표를 공개했다.

넷째, 현재 공식적으로 제시된 제도는 프랑스식 이원집정부제가 아니라 국회와 총리의 권한을 강화한 분권형 대통령제다. 최종 형태는 2027년 실제 개헌 조문을 확인해야 한다.

다섯째, 2027년 서울시장 재선거가 현실화하면 이 선거는 2028년 총선과 개헌 국민투표로 넘어가기 전 가장 중요한 정치적 시험대가 될 가능성이 높다.

이 과정에서 서울 민심과 청년층 지지율을 회복하기 위한 주택 공급, 정비사업 규제 완화, 이주비·PF 금융지원이 확대될 수 있다. 정책의 공식 목적은 공급 정상화지만, 서울 도심에서는 실제 공급보다 사업성 개선에 대한 기대가 먼저 가격에 반영될 가능성이 크다.

따라서 전체 시나리오는 다음과 같이 정리할 수 있다.

서울시장 재선거 가능성 → 서울 민심 회복 정책 → 정비사업·금융지원 확대 → 핵심 도심 자산가격 재평가 → 2028년 총선과 개헌 국민투표 → 대통령 권한 분산과 4년제 도입 → 2030년 이후 선거주기 재편

결국 2027년은 단순히 서울시장 한 명을 다시 뽑는 해가 아니라, 부동산 정책과 권력구조 개편이 동시에 방향을 바꿀 수 있는 정치적 전환점이 될 가능성이 있다.

서울 핵심 지역의 부동산 가격 역시 이러한 정책과 정치 일정의 영향을 받아 다시 상승 압력을 받을 가능성을 열어둘 필요가 있다. 다만 이는 재선거 실시, 개헌 추진, 금융지원 확대가 실제로 이어진다는 전제에 기반한 시나리오이며 확정된 가격 전망은 아니다.

#글을 마치며


지난해부터 정치권에서 내각제 이야기가 끊임없이 흘러나오기에 또 어떤 형태로 되살아날지 개인적으로 궁금해하긴 했다. 그런데 이번에는 ‘이원집정부제’나 ‘분권형 대통령제’라는 새로운 이름을 달고 다시 등장할 줄은 미처 예상하지 못했다.

예전에 아는 동생과 저녁을 먹으며 내각제에 관해 이야기했던 기억이 문득 떠오른다. 당시 동생은 내게 이렇게 되물었다.

“형은 우리나라 사람들이 국개(국회)의원을 정말 신뢰한다고 생각해요? 대선 공약과 정반대로 움직이는 대통령조차 믿기 어려운 상황인데, 국개의원을 믿고 더 많은 권한을 넘기는 내각제 개헌에 국민들이 찬성할까요?”

그 질문을 듣기 전까지는 나 역시 그 지점까지 깊이 생각해보지 않았다. 하지만 곰곰이 생각해보니 대통령에 대한 불신이 곧바로 국회에 대한 신뢰로 이어지는 것은 아니었다. 오히려 국회에 더 많은 권한을 넘기는 개헌이 국민투표를 통과하려면, 권력 분산의 필요성보다 먼저 국개의원에 대한 뿌리 깊은 불신부터 넘어야 했다.

그 현실적인 장벽을 생각하면, 명칭을 내각제에서 분권형 대통령제나 이원집정부제로 바꾼다 해도 국민의 동의를 얻는 일이 그리 쉬워 보이지 않았던 기억이 난다.


=끝

생각정리 351 (* Europe’s Structural Decline)

 Europe은 왜 저럴까 하는 생각이 자주 들게끔하는 최근 생각을 정리해본다.

유럽의 성장 엔진은 왜 멈췄는가


고령화·인재 유출·재정 분열·에너지 문제가 AI 시대 유럽의 상대적 후퇴를 가속하는 방식


이전 글에서 앞으로의 세계를 Public Debt는 사회 전체가 부담하지만, AI가 만들어내는 성장의 과실은 일부 국가와 기업에 집중되는 시대라고 정리했다.

그렇다면 이 구조에 가장 취약한 지역은 어디일까.

현재로서는 유럽, 그중에서도 독일·프랑스·이탈리아가 가장 먼저 떠오른다. 세 나라는 서로 다른 경제구조를 갖고 있지만 공통적으로 낮은 성장률과 고령화, 높은 사회지출, 정치적 분열에 직면해 있다.

더욱 중요한 문제는 이를 해결하기 위해 미래에 투자해야 할 시점에 연금·의료·국방·에너지 보조금과 이자비용까지 동시에 부담해야 한다는 것이다.

과거 유럽은 낮은 성장률로도 비교적 안정적인 사회를 유지할 수 있었다. 그러나 막대한 전력·컴퓨트·자본과 고급인재를 선제적으로 투입해야 하는 AI 경쟁에서는 느린 성장과 느린 의사결정 자체가 누적적인 경쟁력 상실로 이어질 가능성이 높다.

여기에 국가별 생산성과 재정상태가 크게 다른 경제를 하나의 통화로 묶은 유로화의 구조적 긴장도 다시 커지고 있다.

유로는 국가별 환율 차이를 없앴지만, 각국의 인구구조·산업경쟁력·재정규율·정치문화를 하나로 만들지는 못했다.


1. 문제는 낮은 성장률이 아니라 성장 엔진의 고장이다


2026년 봄 유럽위원회 전망을 보면 독일·프랑스·이탈리아의 향후 성장률은 모두 1% 안팎에 머문다.

참고자료: European Commission–Germany, France, Italy, 21 May 2026.

세 나라가 처한 상황은 같지 않다.

독일은 아직 부채비율이 상대적으로 낮지만 제조업과 수출이라는 성장 엔진이 약해지고 있다. 프랑스는 상대적으로 우수한 전력 기반을 갖고 있지만 재정적자와 정치적 교착이 심각하다. 이탈리아는 이미 높은 부채를 안고 있는 상태에서 생산성과 인구가 함께 정체돼 있다.

따라서 유럽의 문제를 단순히 정부부채가 많거나 복지가 지나치다는 문장으로 설명하기는 어렵다.

더 정확한 문제는 기존 사회모델을 유지하기 위해 필요한 비용은 계속 증가하는데, 그 비용을 부담할 새로운 성장산업과 생산성 향상은 충분히 만들어내지 못하고 있다는 데 있다.

사회지출이 많더라도 생산성과 세수가 빠르게 증가한다면 체제를 유지할 수 있다. 그러나 성장률이 1%에도 미치지 못하는 상태에서 연금·의료·국방·에너지·이자비용이 동시에 증가하면 미래 투자를 위한 재정공간은 자연스럽게 줄어든다.

Low Growth → Weak Tax Base → Fiscal Pressure → Tax·Contribution Increase → Private Investment Weakness → Lower Productivity

유럽의 저성장은 하나의 결과가 아니라 다음 저성장을 만들어내는 원인으로 바뀌고 있다.


2. 유럽을 지탱했던 세 가지 배당이 동시에 끝났다


전후 유럽경제는 세 가지 구조적 배당을 누렸다.


첫 번째는 생산연령인구가 증가하면서 노동력과 납세자가 함께 늘어난 Demographic Dividend였다. 두 번째는 미국의 안보 우산 아래 국방비를 절감할 수 있었던 Peace Dividend였으며, 세 번째는 러시아의 저렴한 에너지와 중국의 수요를 동시에 이용한 Globalisation Dividend였다.

독일은 러시아산 가스를 제조업의 값싼 투입비용으로 사용하고, 중국에는 자동차·화학·기계류를 수출했다. 프랑스와 이탈리아도 단일시장과 낮은 금리, 세계화가 제공한 안정적인 환경에서 복지국가를 유지할 수 있었다.

그러나 이제 세 가지 조건이 모두 반대로 움직이고 있다.

Working-age Population ↓ + Defence Spending ↑ + Energy Cost ↑ + China Competition ↑

Mario Draghi는 유럽의 생산가능인구가 2040년까지 매년 약 200만 명씩 감소할 수 있으며, 최근의 생산성 추세가 이어진다면 유럽은 2050년까지 GDP를 현재 수준으로 유지하는 것만으로도 어려움을 겪을 수 있다고 경고했다.

동시에 디지털 전환·탈탄소·국방력 확충을 위해 유럽의 투자율을 GDP 대비 약 5%p 높여야 한다고 추정했다. 복지국가를 유지하기 위해 성장해야 하지만, 성장을 재개하기 위해서는 이전보다 훨씬 많은 선행투자가 필요한 상황이다.

참고자료: The Future of European Competitiveness – Part A, September 2024.

고령화 관련 지출의 절대 수준도 이미 높다. 유럽위원회의 2024 Ageing Report에 따르면 2022년 연금·의료·장기요양·교육을 합한 지출은 독일이 GDP의 24.3%, 프랑스가 29.9%, 이탈리아가 27.3%였다.

특히 공적연금 지출은 프랑스가 GDP의 14.4%, 이탈리아가 15.6%에 달했다. 장기전망에서 프랑스와 이탈리아의 총고령화 비용이 반드시 계속 증가하는 것은 아니지만, 이는 이미 시행된 연금개혁과 급여조건 조정이 유지된다는 전제에 기반한다.

참고자료: European Commission, 2024 Ageing Report.

따라서 중요한 것은 향후 지출의 증가폭만이 아니다.

이미 높은 사회지출을 유지하면서 국방·전력망·AI 인프라라는 새로운 비용까지 동시에 부담해야 한다는 것이 더 중요하다.

 



3. 독일·프랑스·이탈리아는 서로 다른 방식으로 약해지고 있다


독일: 제조업 성장모델의 균열


독일의 현재 위기를 노동문화나 노동시간 문제만으로 설명하면 핵심을 놓치게 된다.

독일 제조업 모델은 오랫동안 다음과 같은 구조에 기반했다.

Cheap Russian Gas + Chinese Final Demand + European Supply Chain + US Security

그러나 러시아산 가스의 단절은 화학·철강·유리·비료 등 에너지 집약 산업의 비용구조를 바꿨고, 중국은 독일의 최대 고객에서 자동차·기계·산업장비의 직접 경쟁자로 변했다. 전기차와 소프트웨어 전환에 늦은 자동차산업은 중국 현지 판매와 유럽 내 점유율을 동시에 압박받고 있다.

독일은 코로나 이후 선진국 중 가장 약한 회복세를 보였으며, 2025년에도 성장률이 **0.2%**에 그쳤다. 재정준칙 개혁을 통해 국방과 인프라 투자를 확대하기 시작했지만, 재정적자는 2027년 GDP의 **4.1%**까지 높아질 전망이다.

재정을 확대해도 성장률이 1%에 미치지 못한다는 것은 독일의 문제가 단순한 수요 부족보다 산업구조의 변화에 가깝다는 의미다.

더구나 AI 시대의 제조업은 과거보다 더 많은 전력을 필요로 한다. 반도체·배터리·전기차·산업용 AI·데이터센터 모두 안정적이고 저렴한 전력을 요구하지만, 독일은 원전 폐쇄와 러시아 가스 단절 이후 전력가격과 공급 안정성을 동시에 관리해야 한다.

독일이 앞으로 더 많은 부채를 인프라와 국방에 투입하더라도, 그 자본이 값싼 전력·그리드·디지털 인프라와 생산성 향상으로 연결되지 못한다면 결과는 성장회복보다 정부지출 의존도가 높아진 저성장 경제에 가까울 수 있다.


프랑스: 전력은 강하지만 재정과 정치가 약하다


프랑스는 독일·이탈리아와 구분할 필요가 있다.

원전 중심의 전력시스템은 프랑스가 유럽에서 대규모 데이터센터와 AI 인프라를 유치할 수 있는 가장 중요한 경쟁력이다. RTE에 따르면 2025년 프랑스 전력의 95% 이상이 저탄소 전원에서 생산됐고, 생산량의 약 20%가 주변 국가로 수출됐다.

2026년 프랑스에는 약 300개의 데이터센터가 존재하며 전력소비량은 약 10TWh로 전체 소비의 2% 수준이다. 그러나 2026년 5월 기준 데이터센터 관련 계통연결 신청은 약 18GW에 달했다.

이는 프랑스가 유럽 AI 인프라의 중심지가 될 잠재력이 있음을 보여주는 동시에, 발전량보다 특정 지역의 송전망과 접속용량이 새로운 병목이 되고 있음을 의미한다.

참고자료: RTE, Les data centers en chiffres clés, 2026.

문제는 재정이다.

프랑스의 재정적자는 2026년에도 GDP의 **5.1%**에 머물고, 현행 정책이 유지되면 2027년에는 **5.7%**로 다시 확대될 전망이다. 정부부채는 같은 해 GDP의 120.2%, 이자비용은 2.8%까지 상승할 것으로 예상된다.

연금개혁과 재정긴축은 강한 정치적 저항에 직면하고, 정부가 의회에서 안정적인 지지를 확보하기도 어려워졌다. 프랑스의 문제는 개혁의 필요성을 몰라서가 아니라 누가 현재의 소득과 혜택을 포기할 것인지에 대한 사회적 합의를 만들기 어렵다는 데 있다.

프랑스는 유럽 국가 가운데 AI 전력 경쟁에서 가장 유리한 위치에 있으면서도, 이를 장기적인 자국 기업·클라우드·모델 경쟁력으로 전환할 재정과 정치적 실행력이 부족할 가능성이 있다.

프랑스에는 전력이 있지만 그 전력을 사용하는 데이터센터가 미국 클라우드와 모델기업의 유럽 거점에 머문다면, 전력수요는 프랑스에 남아도 AI의 초과이익은 해외로 이전될 수 있다.


이탈리아: 높은 부채보다 더 큰 문제는 낮은 생산성이다


이탈리아는 이미 GDP의 **137%**를 넘는 정부부채를 안고 있다. 그럼에도 2026년과 2027년 성장률은 각각 **0.5%와 0.6%**에 그칠 전망이다.

현재 투자를 지탱하는 중요한 축은 EU Recovery and Resilience Facility다. 그러나 관련 사업이 종료되는 2027년부터 건설과 설비투자의 성장기여도는 약해질 가능성이 높다.

이탈리아는 중소·가족기업 중심의 산업구조가 강하고 자본시장보다 은행대출과 내부자금에 대한 의존도가 높다. 이러한 구조는 전통적인 제조업에는 적합했지만, 대규모 무형자산·컴퓨트·소프트웨어·인재 투자가 선행돼야 하는 AI 산업에는 불리하게 작용할 수 있다.

2026년 ECB 연구에서도 유로지역 기업의 약 70%가 어떤 형태로든 AI를 사용한다고 응답했지만, AI를 기업운영에 깊이 통합한 기업은 **7%**에 불과했다. 이탈리아는 조사 대상국 가운데 AI 도입률이 가장 낮은 국가군에 속했다.

참고자료: ECB, Adoption and Investment in AI across the Euro Area, July 2026.

이탈리아의 낮은 실업률 역시 반드시 강한 경제를 의미하지 않는다. 생산연령인구가 감소하면 노동수요가 약해도 실업률은 낮아질 수 있다.

Population ↓ → Firm Scale ↓ → Investment ↓ → Productivity ↓ → Nominal Growth < Interest Cost → Debt/GDP ↑

성장이 낮은 상태에서 이자비용과 연금지출이 재정을 먼저 점유하면 전력망·데이터센터·연구개발에 투자할 공간은 더욱 줄어든다.


4. 인재 유출은 유럽의 성장기반을 안에서부터 약화시킨다


고령화로 노동력이 감소하는 지역이라면 해외의 젊은 인재를 유치하는 것만큼 기존의 고급인재와 창업가를 지키는 것이 중요하다.

그러나 유럽에서는 고급인재가 단순히 개인 자격으로 이주하는 것을 넘어, 창업기업의 본사·경영진·지식재산·자본조달 기능이 함께 미국으로 이동하고 있다.

Draghi Report에 따르면 2008년부터 2021년 사이 유럽에서 설립된 유니콘 147개 가운데 40개가 해외로 본사를 옮겼고, 대부분이 미국으로 이동했다. 2026년 EIB 연구는 EU Scale-up의 약 10%가 해외로 이전하며, 그중 약 85%가 미국을 선택한다고 정리했다.

참고자료: Draghi Report – Part A; EIB, Drivers of Relocation by Innovative EU Startups and Scaleups, 12 January 2026.

기업들이 떠나는 이유는 단순히 세율 하나 때문이 아니다.

미국에는 더 큰 단일시장과 깊은 Venture Capital, 높은 Stock-based Compensation, 빠른 고객확보, 단순한 규제체계, 고급 상업·영업인력이 함께 존재한다. 기업이 미국으로 이동하면 창업자와 핵심 경영진, 연구인력과 후속 인재도 자연스럽게 이동한다.

유럽은 양질의 대학과 연구인력을 보유하고 있지만 이를 대기업과 글로벌 플랫폼으로 성장시키는 과정이 약하다. 유럽에는 매년 인구 100만 명당 약 850명의 STEM 졸업자가 배출되는 반면 미국은 1,100명을 넘고, 유럽 기업의 약 60%가 기술 부족을 투자 장애요인으로 지목하고 있다.

연구자와 기술인력이 부족한데 기존 인재까지 해외로 이동하면 고령화의 충격은 더욱 커진다.

Ageing ↑ → Tax·Social Contribution Burden ↑ → After-tax Reward ↓ → Talent·Company Exit ↑ → Tax Base ↓ → Remaining Workers’ Burden ↑

이 구조가 위험한 이유는 인재 유출이 평균적으로 발생하지 않기 때문이다.

가장 이동성이 높은 사람은 대체로 창업가·엔지니어·연구자·금융인력처럼 생산성과 소득, 미래 세수기여도가 높은 계층이다. 이들이 빠져나가면 인구는 소폭 줄어도 혁신역량과 세수 기반은 그보다 훨씬 크게 약해질 수 있다.

유럽에서 교육받은 인재가 미국 기업에서 AI 모델을 개발하고, 유럽에서 시작된 기업이 미국 자본시장에서 성장하며, 그 기업의 지식재산과 시장가치가 미국에 귀속된다면 유럽은 교육비와 초기 연구비를 부담하고 상업화의 과실은 해외에 넘기는 셈이다.

Brain Drain은 단순한 인구 이동이 아니라 미래의 Profit·Tax Revenue·Intellectual Property가 함께 이동하는 현상이다.

 


 


5. AI 경쟁에서 전력은 비용이 아니라 생산능력이다


과거의 디지털경제에서는 전력비가 중요한 비용이기는 했지만 산업의 절대적인 진입장벽은 아니었다. 소프트웨어 기업은 비교적 적은 유형자산으로 전 세계 시장에 서비스를 공급할 수 있었다.

그러나 AI는 다르다.

Firm Power + Grid Connection + Compute + Cooling + Capital → AI Capacity → Model·Cloud Revenue → Productivity·Tax Base

IEA는 세계 데이터센터 전력소비가 2024년 약 415TWh에서 2030년 945TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 전망한다. AI 최적화 데이터센터의 전력수요는 같은 기간 네 배 이상 증가할 가능성이 있다.

EU 데이터센터의 전력소비도 2024년 약 70TWh에서 2030년 115TWh로 늘어날 전망이다. 문제는 연간 발전량 전체보다 데이터센터가 원하는 위치에 수백MW에서 수GW의 전력을 얼마나 빠르게 연결할 수 있느냐다.

참고자료: IEA, Energy and AI, 10 April 2025; European Commission, Data Centres, 17 November 2025.

Draghi Report에 따르면 유럽 기업이 부담하는 전력가격은 여전히 미국의 2~3배, 천연가스 가격은 4~5배에 달한다. 여기에 국가별로 분절된 에너지시장, 긴 인허가 기간, 송전망 부족, 높은 세금과 규제비용이 더해진다.

태양광과 풍력 발전량을 늘리는 것만으로 AI 데이터센터에 필요한 전력을 해결할 수는 없다. 데이터센터는 평균적으로 저렴한 전력보다 특정 장소에서 24시간 공급되는 전력과 신속한 계통연결을 필요로 한다.

AI 경쟁에서 중요한 것은 누가 실제 가동 가능한 전력과 계통접속권을 먼저 확보하고, 이를 컴퓨트·클라우드·모델·기업 생산성으로 연결할 수 있는가이다.

프랑스는 원전을 통해 이 경쟁에서 유럽 내 상대적 우위를 가질 수 있다. 반면 독일과 이탈리아는 높은 전력비와 산업용 전력수요, 탈탄소 목표를 동시에 감당해야 한다.


6. 유럽은 AI를 사용하지 못해서가 아니라 소유하지 못해서 뒤처질 수 있다


유럽 기업의 AI 도입 자체가 매우 느린 것은 아니다.

EIB 조사에서는 첨단 디지털 기술을 사용하는 기업 비중이 EU 77%, 미국 78%로 비슷했고, 생성형 AI 사용률도 EU 37%, 미국 36%로 큰 차이가 없었다. 그러나 AI를 두 개 이상의 업무영역에 통합한 기업은 미국이 81%, EU가 55%였다.

참고자료: European Investment Bank, How are EU firms faring with AI?, 8 December 2025.

유럽 기업도 미국산 AI 모델과 클라우드를 사용해 생산성을 높일 수 있다. 그러나 컴퓨트·클라우드·모델·데이터센터의 소유권이 미국 기업에 있다면, 생산성 향상의 일부는 클라우드 사용료와 AI 구독료의 형태로 다시 미국에 지급된다.

European AI Adoption ↑ → Productivity Benefit ↑ → Foreign Cloud·Model Payments ↑ → Overseas Profit·Market Value ↑

유럽은 AI의 소비자와 응용기업으로 성장할 수 있지만 핵심 인프라와 플랫폼을 소유하지 못하면 초과이익·고급일자리·시장가치·세수는 제한적으로만 가져갈 수 있다.

2026 Stanford AI Index에 따르면 미국에는 5,427개의 데이터센터가 존재하며, 이는 다른 어떤 국가보다 10배 이상 많은 수준이다. 2025년 미국의 민간 AI 투자는 2,859억 달러였고, 주목할 만한 Frontier Model의 90% 이상은 민간기업에서 개발됐다.

참고자료: Stanford HAI, 2026 AI Index Report.

EU도 최대 5개의 AI Gigafactory와 19개의 AI Factory를 구축하고 데이터센터 용량을 5~7년 안에 세 배로 확대한다는 계획을 내놓았다. 그러나 공식 일정상 첫 AI Gigafactory의 착공은 2027년부터 시작될 예정이다.

참고자료: European Commission, AI Continent Action Plan, AI Gigafactories.

미국 기업들이 이미 대규모 데이터센터와 장기 전력계약을 집행하는 동안 유럽은 이제 공동투자 구조와 입지를 결정하고 있다.

AI 경쟁에서는 이러한 몇 년의 차이가 단순한 시간차로 끝나지 않는다.

Compute·Talent·Users·Cash Flow ↑ → Better Models·Services ↑ → More Investment ↑ → Market Power ↑

선두기업이 확보한 고객·데이터·현금흐름이 다음 투자를 자체적으로 조달하기 때문에 초기의 인프라와 인재 격차는 시간이 흐른다고 자연스럽게 축소되지 않는다.



7. 재정적자가 커질수록 유로화 내부의 균열이 드러난다


독일·프랑스·이탈리아의 재정문제는 각 국가 안에서 끝나지 않는다. 세 나라는 독립적인 통화와 중앙은행을 갖고 있지 않고 하나의 유로와 ECB 통화정책을 공유한다.

만약 각국이 독자적인 통화를 사용했다면 낮은 생산성·높은 재정적자·약한 경상수지를 가진 국가의 통화는 독일 통화에 비해 절하됐을 가능성이 높다. 통화가치 하락은 수입물가를 높이지만, 임금과 수출가격을 상대적으로 낮추면서 경쟁력 조정을 가능하게 한다.

그러나 유로존에서는 이러한 조정경로가 차단돼 있다.

유로는 국가별 환율을 하나로 묶었지만 국가별 생산성과 재정상태까지 하나로 묶지는 못했다.

따라서 경제력의 차이는 환율이 아니라 다른 가격을 통해 나타난다.

  • 독일 국채와 프랑스·이탈리아 국채의 금리 차이

  • 국가별 은행의 자금조달 비용

  • 기업대출 금리와 신용공급 격차

  • 임금 억제와 실업을 통한 Internal Devaluation

  • EU 재정준칙과 긴축을 둘러싼 정치적 갈등

  • ECB의 국채매입과 공동부채를 둘러싼 국가 간 분쟁

경제가 안정적이고 금리가 낮을 때는 하나의 통화가 제공하는 편익이 이러한 차이를 가릴 수 있다. 그러나 공공부채와 재정적자가 확대되고 장기금리가 높아지면 시장은 다시 국가별 상환능력을 구분하기 시작한다.

유럽위원회의 2025 Debt Sustainability Monitor는 프랑스와 이탈리아의 단기 자금조달 수요가 높은 수준을 유지할 것으로 평가했다. 또한 현행 정책이 유지될 경우 향후 10년 동안 EU 부채비율은 상승하며, 12개 회원국이 중기적으로 높은 재정위험에 놓일 수 있다고 판단했다.

참고자료: European Commission, Debt Sustainability Monitor 2025, 12 February 2026.

이때 ECB는 어려운 선택에 직면한다.

프랑스·이탈리아 국채금리가 빠르게 오르는 것을 방치하면 은행과 기업의 조달비용이 상승하고 유로존 금융시장이 분절될 수 있다. 반대로 ECB가 특정 국가의 국채를 지속적으로 매입하면 재정규율이 약한 국가의 비용을 유로존 전체가 부담한다는 반발이 커질 수 있다.

ECB가 2022년 도입한 Transmission Protection Instrument 자체가 이러한 구조적 취약성을 보여준다. ECB는 정당화되지 않은 시장불안으로 특정 국가의 조달여건이 악화될 경우 국채를 매입할 수 있지만, 지원 대상국의 재정건전성과 EU 재정규율 준수를 조건으로 제시하고 있다.

참고자료: ECB, The Transmission Protection Instrument, 21 July 2022.

따라서 앞으로 유로존의 균열은 반드시 유로화의 즉각적인 해체로 나타나지는 않을 것이다. 오히려 겉으로는 하나의 환율을 유지하면서 내부적으로는 국채금리·은행 신용·성장률·실업률의 격차가 벌어지는 형태가 될 가능성이 높다.

One Currency + Divergent Fiscal Paths → Sovereign Spread ↑ → Financial Fragmentation ↑ → ECB Intervention Pressure ↑ → Political Conflict ↑

결국 유럽은 두 가지 방향 가운데 하나를 선택해야 한다.

하나는 공동부채·공동재정·재정이전을 확대해 통화통합을 재정통합으로 발전시키는 것이다. 다른 하나는 국가별 재정규율을 강화하고 고부채 국가에 더 강한 지출조정과 구조개혁을 요구하는 것이다.

전자는 독일과 북유럽 납세자의 반발을 불러올 수 있고, 후자는 프랑스·이탈리아를 비롯한 고부채 국가의 정치적 저항을 확대할 수 있다.

고령화·국방·에너지·AI 투자로 모든 국가의 재정수요가 동시에 증가하는 환경에서는 어느 쪽도 쉽게 선택하기 어렵다.



8. 리콴유가 오래전에 지적했던 유로화의 근본 문제


리콴유 전 싱가포르 총리는 2011년 유럽 재정위기가 한창이던 시기에 유로화의 근본 문제를 매우 직관적으로 설명했다.

그는 유로가 서로 다른 속도로 움직이는 국가들을 같은 드러머에 맞춰 행진하도록 만든다고 지적했다. 그리스가 독일과 같은 속도와 규율로 움직일 수 없는데도 하나의 통화와 통화정책을 적용하면 문제가 사라지지 않는다는 취지였다.

또한 저축성향과 지출습관, 재정규율이 서로 다른 국가들을 하나의 단일한 유럽으로 묶는 것은 지나치게 어렵고, 결국 2단계 또는 3단계로 나뉜 유럽이 나타날 수 있다고 보았다.

참고자료: Lee Kuan Yew School of Public Policy, Lee Kuan Yew Reflects on Europe, 26 December 2011.

리콴유는 유로화가 붕괴할 가능성까지 언급했지만, 그 전망은 아직 현실화하지 않았다. 유럽은 ESM과 은행감독체계, ECB의 OMT·PEPP·TPI, 코로나 이후 공동부채를 도입하며 제도를 보완했다.

그러나 유로가 생존했다는 사실이 그가 지적한 문제가 해결됐다는 의미는 아니다.

오히려 유럽은 통화통합을 유지하기 위해 위기가 발생할 때마다 더 많은 중앙은행 개입과 공동보증, 재정이전 장치를 추가해 왔다. 통합된 것은 각국의 경제구조가 아니라, 경제구조의 차이에서 발생한 위험을 처리하는 제도에 가까웠다.

리콴유의 통찰은 유로화 자체에만 머물지 않았다.

그는 유럽이 높은 생활수준과 교육을 유지하더라도 미국·중국과 같은 거대한 단일국가에 비해 점차 작은 행위자로 밀려날 수 있다고 보았다. 또한 유럽이 이민을 필요로 하면서도 정치적으로 이를 수용하기 어려운 Catch-22에 빠질 가능성도 언급했다.

그가 바라본 핵심은 유럽의 즉각적인 빈곤화가 아니었다.

각국이 여전히 비교적 잘사는 사회로 남더라도, 서로 다른 이해관계를 통합하지 못하면 세계의 규칙과 기술을 결정하는 주체에서 점차 벗어날 수 있다는 것이었다.

AI 경쟁은 이 경고를 더욱 현실적인 문제로 만들고 있다.

미국과 중국은 국가 단위에서 전력·컴퓨트·국방·산업정책과 자본시장을 연결할 수 있다. 반면 유럽은 공동의 AI 전략을 발표하더라도 실제 전력정책·인허가·조세·재정·노동법은 상당 부분 국가별로 분절돼 있다.

리콴유가 지적했던 다른 속도와 규율을 가진 국가들을 하나의 체제로 움직이게 하는 어려움이 이제는 국채와 환율을 넘어 데이터센터·전력망·AI 투자에서도 반복되고 있는 것이다.


9. 극우정당의 부상은 원인이라기보다 분배갈등의 증상이다


독일·프랑스·이탈리아에서 우파와 극우정당이 성장한 현상도 이러한 경제구조와 분리해 보기 어렵다.

독일 AfD의 정당득표율은 2021년 **10.4%**에서 2025년 **20.8%**로 두 배가 됐다. 프랑스에서는 2024년 총선 1차 투표에서 국민연합이 **29.3%**를 얻었고, 국민연합과 우파연합을 합하면 약 3분의 1의 득표를 기록했다.

참고자료: German Federal Returning Officer, 2025 Election; France Ministry of the Interior, 2024 Legislative Election.

물론 이를 경제적 불만 하나로 설명할 수는 없다. 이민·치안·문화적 정체성·EU 통합에 대한 반발도 중요한 원인이다.

그러나 저성장 환경에서는 이 모든 갈등이 더욱 격해진다. 성장할 때는 고령층의 복지, 노동자의 임금, 기업의 이윤, 이민자의 사회통합을 어느 정도 함께 충족시킬 수 있지만, 경제가 정체되면 모든 정책이 기존 소득을 둘러싼 제로섬 경쟁으로 바뀐다.

Low Growth → Distribution Conflict ↑ → Political Fragmentation ↑ → Reform Difficulty ↑ → Lower Investment → Lower Growth

고령화로 이민자가 필요하지만 이민 확대는 극우정당의 지지를 높일 수 있다. 복지지출을 줄여야 하지만 복지축소는 좌우 양쪽의 정치적 반발을 부른다. 기업과 인재를 붙잡기 위해 세금을 낮춰야 하지만 재정적자가 확대되면 세수 확보가 더 중요해진다.

유럽은 서로 충돌하는 정책을 동시에 추진해야 하는 상황에 놓여 있다.

극우정당의 부상은 유럽 경제를 망가뜨린 최초의 원인이라기보다 기존 정치가 성장과 분배, 이민과 고령화의 균형을 더 이상 유지하지 못하고 있다는 신호에 가깝다.



결론: 유럽은 무너지기보다 상대적으로 작아질 가능성이 높다


유럽이 곧 붕괴하거나 AI 경쟁에서 완전히 탈락한다고 단정할 수는 없다.

유럽에는 ASML을 비롯한 반도체 장비기업, Siemens와 Schneider Electric 같은 산업자동화·전력기업, 강한 제조업 기반, 우수한 연구인력과 높은 가계저축이 존재한다. 프랑스의 원전과 저탄소 전력은 AI 데이터센터 유치에서 분명한 경쟁력이 될 수 있다.

따라서 유럽은 산업용 AI·로보틱스·자동차·에너지 관리·제약과 과학 분야에서 상당한 생산성 향상을 만들어낼 가능성이 있다.

그러나 현재의 제도와 투자속도가 유지된다는 Base Case에서는 유럽이 Frontier Model과 Cloud·Compute를 지배하는 지역으로 부상하기보다, 미국산 AI 인프라를 활용해 기존 산업의 경쟁력을 방어하는 지역에 머물 가능성이 더 높아 보인다.

유럽의 미래를 가장 정확하게 표현하는 단어는 붕괴보다 상대적 후퇴일 수 있다.

미국과 중국은 더 많은 자본을 전력·반도체·데이터센터·AI 모델에 투입하고 그 투자에서 발생한 이익을 다시 다음 인프라에 투입한다. 반면 유럽은 연금·의료·국방·에너지 보조금과 이자비용을 부담한 뒤 남은 재정공간 안에서 AI 투자를 결정해야 한다.

US·China: Capital → Power·Compute → AI Growth → Profit·Tax Base → Reinvestment

Europe: Welfare·Interest·Defence ↑ → Fiscal Space ↓ → AI Investment Delay → Talent·Technology Outflow ↑ → Growth Leakage

재정적자가 확대될수록 국가별 경제력의 차이는 유로화라는 단일 환율 아래에서 국채금리와 신용비용, 긴축부담의 차이로 나타날 것이다. 이를 막으려면 더 강한 공동재정과 부채의 공동부담이 필요하지만, 이는 다시 국가 간 정치적 갈등을 키울 수 있다.

유럽의 근본적인 문제는 복지국가를 선택했다는 데 있지 않다.

복지국가를 유지하려면 더 높은 생산성이 필요한데, 기존 복지체제를 지키는 데 자본과 정치적 역량을 우선적으로 사용하면서 그 생산성을 만들어낼 전력·AI·기업·인재 투자가 늦어지고 있다는 데 있다.

AI 시대에는 이러한 모순을 장기간 가릴 수 없다.

AI는 소프트웨어처럼 국경을 넘어 확산되지만, 그 AI를 생산하는 전력·컴퓨트·데이터센터·클라우드·자본과 고급인재는 특정 국가와 기업에 귀속된다.

유럽 국민과 기업도 AI를 사용하겠지만 핵심 인프라와 기업을 소유하지 못한다면 생산성 향상의 과실 중 상당 부분을 해외 플랫폼에 지불하게 된다. 여기에 유럽에서 교육받은 인재와 유럽에서 시작된 기업마저 미국으로 이동한다면, 미래의 기업이익과 시장가치·세수까지 함께 이전된다.

유럽은 AI를 사용하지 못해서 뒤처지는 것이 아니라, 모두가 AI를 사용하는 시대에도 전력·컴퓨트·클라우드·모델과 인재를 충분히 소유하지 못함으로써 뒤처질 가능성이 크다.

이 경우 유럽에 남는 것은 높은 사회비용과 공공부채, 국가별 재정갈등, 값비싼 에너지와 수입한 AI 서비스가 되고, AI가 만들어내는 초과이익과 미래 세수는 미국과 일부 선도기업에 더욱 집중될 수 있다.

리콴유가 오래전에 예상한 것처럼 유럽은 여전히 교육수준이 높고 상당히 풍요로운 지역으로 남을 수 있다. 다만 미국과 중국이 새로운 기술과 산업질서를 결정하는 동안, 유럽은 그 질서를 만드는 주체가 아니라 규제하고 수입하며 비용을 분담하는 지역으로 점차 밀려날 수 있다.

이전 글에서 언급했던 Public Debt의 사회화와 AI 성장 과실의 집중화가 가장 선명하게 나타날 수 있는 지역이 바로 유럽일지도 모른다.



=끝

2026년 8월 24일 월요일

생각정리 350 (* Debt, centralization )

부채의 시대, 성장의 조건


고령화와 정치가 Public Debt를 늘리고, AI가 국가·기업·자산의 집중을 가속하는 방식


전 세계 주요국의 Public Debt가 구조적으로 증가할 수밖에 없는 가장 큰 이유 가운데 하나는 결국 인구구조의 변화라고 생각한다.

민주주의 국가에서 고령층의 인구와 투표 비중이 커질수록 연금·의료·장기요양 지출을 줄이기는 어려워진다. 반면 이 비용을 부담할 생산연령인구는 감소하기 때문에 세수 기반과 잠재성장률은 동시에 약해진다.

과거에는 경기침체가 끝나면 재정지출도 줄어들고 재정수지가 다시 정상화될 수 있다는 믿음이 있었다. 그러나 지금 주요국이 부담하는 복지·국방·에너지 안보·전력망 투자와 이자비용은 경기가 회복된다고 자연스럽게 사라지는 지출이 아니다.

생각정리 347 (* AI Fiscal Race, Public Debt)

대충 어설픈 논리로 손바닥을 들어 하늘을 가리려 하지 말라는 뜻..

결국 2차 세계대전 이후 선진국이 누렸던 두 가지 배당이 동시에 끝나고 있다.

하나는 베이비붐 세대가 대규모 노동력과 납세자로 편입되며 만들어낸 Demographic Dividend였고, 다른 하나는 냉전 종식과 세계화가 제공한 Peace Dividend였다.

이제 베이비붐 세대는 노동시장에서 은퇴하고 있고, 세계화는 후퇴하고 있으며, 각국은 다시 국방과 에너지 안보에 더 많은 자본을 투입해야 한다. 과거의 배당이 사라지는 것을 넘어, 그 배당이 반대 방향으로 작동하는 시대에 들어서고 있다.

생각정리 139 (* The Age Of Turbulence, Alan Greenspan)


1. 고령화는 어떻게 국가부채로 바뀌는가


고령화가 국가재정으로 전달되는 첫 번째 경로는 지출이다.

Retirees ↑ → Pension·Healthcare·Long-term Care ↑ → Primary Spending ↑ → Fiscal Deficit ↑ → Sovereign Issuance ↑ → Interest Expense ↑

두 번째 경로는 성장과 세수다.

Working-age Population ↓ → Labor Supply ↓ → Potential Growth ↓ → Tax Base Growth ↓ → Debt/GDP ↑

고령화는 정부지출이라는 분자를 늘리는 동시에 GDP와 세수라는 분모의 성장속도를 떨어뜨린다. 정부가 별다른 제도변경을 하지 않아도 부채비율이 자연스럽게 높아지는 이유다.

물론 고령층에게 지출되는 자본이 아무런 경제적 가치를 만들지 않는 것은 아니다. 의료와 요양은 서비스를 생산하고 고용을 창출하며, 고령층의 건강을 유지하는 것은 가족의 돌봄 부담을 줄이는 데에도 기여한다.

그러나 연금은 기본적으로 이전지출이고, 의료·요양은 기존 인구의 건강과 생활을 유지하는 성격이 강하다. 전력망·공장·교육·연구개발처럼 미래의 생산능력과 세수 기반을 직접 확장하는 투자와는 경제적 성격이 다르다.

문제의 본질은 고령층 관련 지출이 무의미하다는 것이 아니다.

현재의 소비와 유지비용이 정부예산에서 차지하는 비중은 커지는데, 이를 미래에 부담할 노동력과 세수 기반은 줄어든다는 데 있다.

고령화가 국채시장에 미치는 영향도 시간에 따라 달라진다. 은퇴 준비 단계에서는 가계저축과 연금자산이 늘어나 채권수요가 확대될 수 있지만, 본격적인 은퇴와 자산인출 단계에서는 연금지급과 의료지출이 증가하고 장기채를 매입하던 자연 수요의 성장도 둔화한다.

결국 어느 시점부터는 **Bond Supply ↑ + Natural Buyer Growth ↓**가 동시에 나타날 수 있다. 재정적자가 국채공급을 늘리는 동안 이를 장기간 보유할 국내 저축기반의 증가세는 약해지는 구조다.


2. 사회보장 축소가 정치적으로 어려운 이유


이 문제의 경제적 처방은 비교적 분명하다. 연금의 수급연령과 급여증가율을 조정하고, 의료·복지지출의 증가속도를 낮추며, 기초재정적자를 줄여야 한다.

그러나 경제적으로 필요한 개혁과 민주주의에서 실행 가능한 개혁은 서로 다른 문제다.

인간은 미래의 불확실한 재정부담보다 현재 확실하게 받는 연금·의료·주거·보육 혜택을 훨씬 크게 평가한다. 이미 받던 혜택의 축소는 새로운 혜택을 얻지 못하는 것보다 더 강한 상실감과 저항을 일으킨다. 정치인은 이러한 인간의 본성과 유권자의 선택을 반영하는 존재다. 

(*정치인 욕할 필요 없다. 내가 속한 사회의 평균, 인간의 본성 자체가 그런 것이다.. 그저 개별 개인별로 겉으로는 안그런척 하고 살아갈 뿐이다.)

복지 확대의 수혜자는 지금 투표하지만, 그 비용을 부담할 미래세대와 아직 태어나지 않은 세대는 현재의 선거에 참여하지 못한다. 복지 축소의 손실은 특정 집단에 즉시 집중되지만, 재정건전화의 편익은 수십 년에 걸쳐 사회 전체에 분산된다.

Beneficiaries Today ↑ → Voting Power ↑ → Reform Cost ↑ → Fiscal Adjustment Delayed → Future Burden ↑

고령화가 진행될수록 이 구조는 자기강화된다. 고령층의 인구와 투표율이 높아질수록 사회보장 지출을 공개적으로 줄이겠다고 말할 정치인은 더욱 희소해질 수밖에 없다.

따라서 실제 재정조정은 투명하고 점진적인 복지 축소보다 다음과 같은 우회적인 방식으로 나타날 가능성이 높다.

  • 명목급여는 유지하지만 물가상승을 통해 실질급여를 줄인다.

  • 명목세율보다 공제·과세표준을 조정해 실질세부담을 높인다.

  • 연금 수급연령과 자격조건을 조금씩 바꾼다.

  • 국채발행을 늘려 현재의 부담을 미래로 넘긴다.

  • 위기가 발생하면 중앙은행과 금융시스템을 통해 손실을 사회 전체로 분산한다.


결국 사회보장 프로그램은 정치인의 자발적인 결단으로 축소되기보다, 채권시장이 기존 재정경로를 더 이상 받아들이지 못하는 순간에 외부적으로 조정을 강요받을 가능성이 높다.

인간은 국가의 장기 지급능력을 최우선으로 선택하도록 만들어지지 않았다. 자신과 가족의 현재 안전을 먼저 지키도록 형성돼 있다. 고령화 시대의 재정문제는 합리적인 정책을 몰라서 발생하는 문제가 아니라, 개별적으로는 합리적인 선택이 집단적으로는 지속 불가능한 결과를 만드는 정치경제적 딜레마에 가깝다.


3. 10년 뒤와 20년 뒤, 예산은 얼마나 경직되는가


각국의 공식 장기전망을 연금·공공의료·장기요양·순이자비용이라는 동일한 항목으로 재분류하면, 이들 지출이 전체 정부예산에서 차지하는 비중은 대략 다음과 같이 높아질 가능성이 있다.




위 수치는 국가별 회계범위가 서로 다르기 때문에 절대적인 복지부담의 순위를 보여주는 정밀 비교가 아니다. 각국의 공식 전망을 바탕으로 정부가 재량적으로 사용할 수 있는 예산의 공간이 얼마나 줄어드는지를 보기 위한 Base Case 추정치에 가깝다.

미국은 이미 연방예산의 상당 부분이 Social Security, Medicare를 비롯한 의료지출과 순이자비용으로 묶여 있다. CBO는 2036년 미국의 연방지출이 GDP의 24.4%, 재정적자가 6.7%, Public Debt가 120%에 이를 것으로 전망하며, 지출 증가의 중심에 사회보장·의료·이자비용이 있다고 본다.

참고자료: CBO, The Budget and Economic Outlook: 2026 to 2036

https://www.cbo.gov/publication/61882?utm_source=chatgpt.com



영국과 일본도 현재 약 절반 수준인 경직성 지출 비중이 2040년대로 갈수록 더 높아질 가능성이 크다. 영국 OBR은 인구고령화와 의료비 증가가 장기 재정수지를 악화시키며, 현행 정책이 유지될 경우 2070년대 초반 부채비율이 GDP의 270%를 넘어설 수 있다고 경고한다.

참고자료: UK OBR, Fiscal Risks and Sustainability Report 2025

독일은 복지지출의 절대 수준이 이미 높기 때문에 증가폭은 상대적으로 작아 보인다. 그러나 세금과 사회보험료 인상, 급여조건 조정으로 부채증가를 억제한다면 부담은 국채위기보다 가처분소득 감소·노동비용 상승·낮은 잠재성장률의 형태로 나타날 수 있다.

한국은 현재의 절대 부담보다 증가속도가 더 중요하다. 국회예산정책처는 현행 제도가 유지되면 의무지출이 총지출에서 차지하는 비중이 **2025년 54.4%에서 2072년 64.3%**로 상승하고, 총수입은 GDP의 **24.5%에서 22.0%**로 낮아질 것으로 전망한다.

참고자료: 국회예산정책처, 2025~2072년 NABO 장기재정전망

결국 중요한 것은 복지비가 증가한다는 사실만이 아니다.

연금·의료·이자비용이 예산을 먼저 점유하면서 국방·에너지·전력망·교육·연구개발·AI 인프라에 사용할 수 있는 재정공간을 줄인다는 것이 더 중요하다.

 


4. 부채보다 빠른 GDP를 만들 수 있는가


현재 정책과 제도가 큰 폭으로 바뀌지 않는다는 Base Case에서 각국의 Debt/GDP는 대략 다음 경로를 보일 가능성이 있다.




2036년 수치는 공식 중기전망을 중심으로 사용했고, 공식 전망 특정 연도까지만 제공되는 국가는 장기 성장률과 재정수지 경로를 연장해 2046년을 추정했다. 따라서 이 표는 특정 연도의 정밀한 Point Forecast가 아니라 현행 제도를 유지했을 때 나타나는 방향과 기울기를 보여주는 비교용 시나리오다.

한국은 국가채무의 절대 수준은 아직 주요 선진국보다 낮지만, 국회예산정책처의 현행제도 유지 시나리오에서는 Debt/GDP가 2025년 47.8%에서 2040년 80.3%, 2050년 107.7%, 2072년 173.0%로 상승한다.

같은 전망에서 한국의 실질성장률은 2030년 1.9%, 2040년 1.2%, 2050년 0.8%로 낮아진다. 부채를 안정시키기 위해 필요한 성장률은 높아지는데 실제 잠재성장률은 낮아지는 정반대의 흐름이다.

Debt/GDP가 올라가지 않으려면 결국 명목 GDP가 명목 부채와 비슷한 속도로 증가해야 한다. 앞선 부채경로와 명목 GDP 전망을 이용해 역산하면, 세금 인상이나 복지조정 없이 성장만으로 현재의 부채비율을 유지하기 위해 필요한 명목 GDP CAGR은 대략 다음과 같다.





미국은 향후 10년 동안 명목 GDP가 연평균 약 5.8% 성장해야 현재 부채비율을 유지할 수 있다. 물가상승률을 2%로 가정하면 약 3.7%의 실질성장률이 필요하며, 장기 잠재성장률보다 매년 1.5~2.0%p 높은 수준이다.

독일과 한국의 숫자는 더욱 극단적이다. 독일은 재정조정 없이 연 6% 이상의 명목성장이 필요하고, 한국은 물가를 제외하더라도 약 5%의 실질성장을 장기간 지속해야 한다.

이는 실제 달성 가능한 성장 전망이라기보다, 현재의 지출·조세·연금제도를 그대로 유지하면서 성장만으로 부채를 안정시키는 것이 사실상 불가능하다는 점을 역으로 보여주는 수치다.

국가부채의 지속가능성을 좌우하는 핵심은 결국 rg의 관계다.

부채비율 변화 ≈ 기초재정적자 + (실효금리 r − 명목성장률 g) × 기존 부채비율

gr보다 충분히 높으면 기존 부채의 부담을 성장으로 흡수할 수 있다. 반대로 r > g인 상태에서 기초재정적자까지 지속되면 부채비율은 누적적으로 상승한다.

문제는 지금 주요국이 r에는 상방압력을 받으면서 g에는 하방압력을 받고 있다는 점이다. 고령화는 노동공급과 잠재성장률을 낮추고, 복지·국방·에너지 안보는 국채공급을 늘린다. 여기에 AI 데이터센터·전력망·반도체 생산시설을 위한 민간 장기자본 수요까지 겹친다.

글로벌 채권시장은 과거보다 훨씬 많은 Sovereign Debt와 Private Infrastructure Debt를 동시에 소화해야 한다. 저축보다 자본수요가 빠르게 늘어난다면 장기금리와 기간 프리미엄은 구조적으로 높아질 가능성이 크다.


5. AI는 사실상 유일하게 남은 g의 돌파구다


명목성장을 높이는 가장 쉬운 방법은 인플레이션이다. 그러나 인플레이션은 고정금리 부채의 실질가치를 일시적으로 희석할 뿐, 시간이 지나 국채가 차환되고 임금·의료비·물가연동 급여가 조정되면 이자비용과 재정지출을 다시 끌어올린다.

Inflation ↑ → Nominal GDP ↑ → 단기 Debt/GDP 완화 → Bond Yield·Indexed Spending ↑ → Interest Expense ↑

반면 생산성 향상으로 실질성장이 높아지면 GDP뿐 아니라 기업이익·임금·세수 기반이 함께 증가한다.

Productivity ↑ → Real GDP ↑ → Profit·Wage Income ↑ → Tax Base ↑ → Primary Deficit ↓

고령화로 노동투입이 줄고 세계화의 비용절감 효과까지 약해지는 환경에서 실질성장률을 다시 끌어올릴 수 있는 사실상 유일한 대규모 돌파구는 AI다. AI가 인간의 지식노동을 보완하고 연구개발·소프트웨어·제조·물류·의료·행정 전반의 생산성을 높인다면, 주요국은 노동인구 감소에도 불구하고 더 높은 산출과 세수를 만들어낼 수 있다.

IMF의 2025년 분석에서도 향후 10년간 AI가 세계 GDP 수준을 약 1.3~4.0% 높일 수 있지만, 그 효과는 국가별로 균등하지 않았다. 미국의 산출 증가 효과는 시나리오에 따라 1.9~5.6%로 가장 크게 추정됐고, 선진국의 소득증가 효과는 저소득국의 두 배에 이를 수 있다고 보았다.

참고자료: IMF, The Global Impact of AI: Mind the Gap, April 2025

AI가 다른 범용기술과 다른 점은 소프트웨어만으로 확산되지 않는다는 데 있다. 최첨단 반도체, HBM, 첨단 패키징, 대규모 데이터센터, 전력과 송전망, 냉각설비, 토지, 자본, 데이터와 고급인력이 모두 필요하다.

이 자원들은 단기간에 무한히 늘릴 수 없다. 특히 전력과 계통연결, 첨단 반도체 생산능력, 데이터센터 부지와 자본은 공급에 긴 시간이 걸리는 물리적 병목이다.

따라서 AI 경쟁은 단순히 더 좋은 알고리즘을 만드는 경쟁으로 끝나지 않는다.

Compute·Memory·Power·Capital·Talent 확보 경쟁 → 국가 산업정책 확대 → 공급망 블록화 → AI Sovereignty 경쟁

Stanford AI Index 2026에 따르면 2025년 주목할 만한 Frontier Model의 90% 이상을 기업이 개발했고, AI 모델 생산은 여전히 미국과 중국에 집중돼 있다. 미국은 다른 어떤 국가보다 10배 이상 많은 5,427개 데이터센터를 보유하고 있으며, 선단 AI 칩 생산은 사실상 하나의 대만 파운드리에 크게 의존한다.

참고자료: Stanford HAI, The 2026 AI Index Report

AI가 국가부채 문제를 완화할 수 있는 유일한 성장 돌파구에 가까워질수록, 각국은 이를 선택 가능한 산업정책이 아니라 생존을 위한 필수투자로 받아들이게 될 것이다. 한 국가가 투자를 늦추면 단순히 한 산업의 점유율을 잃는 것이 아니라 미래의 생산성·기업이익·세수 기반 전체가 경쟁국으로 이전될 수 있기 때문이다.

결국 AI 투자경쟁은 자발적으로 멈추기 어렵다. 미국이 데이터센터와 반도체 공급망을 확대하면 중국과 유럽, 중동과 아시아도 국가자본을 투입할 수밖에 없다. 재정여력이 부족한 국가조차 경쟁에서 탈락하지 않기 위해 더 많은 보조금·세액공제·정책금융·전력망 투자를 동원하게 될 가능성이 높다.


6. r은 전염되지만 AI가 만드는 g는 집중된다


AI 경쟁이 모든 국가의 성장을 동일하게 높여주는 것은 아니다.

글로벌 국채공급과 민간 인프라 자금수요가 장기금리를 끌어올리면 높아진 r은 세계 금융시장을 통해 대부분의 국가에 전염된다. 미국 장기금리가 오르면 유럽과 아시아의 국채금리, 회사채 조달비용, 부동산 할인율도 함께 압력을 받는다.

그러나 AI가 만들어내는 g는 Compute·Power·Cloud·Model·Data를 실제로 통제하고, 이를 기업과 행정 전반에 확산시킨 국가에 더 많이 귀속된다.

r은 글로벌하게 공유되지만, AI가 만드는 g는 소수 국가와 기업에 귀속된다.

AI는 초기 고정비가 크고 규모의 경제와 네트워크 효과가 강하다. 더 많은 컴퓨트와 데이터를 보유한 기업은 더 좋은 모델을 만들고, 더 많은 사용자를 확보해 더 많은 현금흐름과 데이터를 다시 투자할 수 있다.

Capital·Compute ↑ → Model Capability ↑ → Users·Cash Flow ↑ → Reinvestment ↑ → Market Power ↑

이 과정에서 AI의 과실은 기술을 단순히 사용하는 기업보다 핵심 인프라와 플랫폼을 소유한 기업으로 집중될 가능성이 높다. 국가 간에도 마찬가지다. AI를 수입해 사용하는 국가는 일부 생산성 혜택을 얻겠지만, 초과이익·고급일자리·자본시장 가치·세수의 상당 부분은 원천기술과 인프라를 보유한 국가로 돌아갈 수 있다.

따라서 앞으로의 세계는 모든 국가가 AI를 통해 동시에 높은 성장을 누리는 모습보다, 모든 국가가 AI 경쟁을 위해 자본을 투입하지만 실제 성장과 재정개선의 과실은 일부 국가와 기업에 집중되는 모습에 가까울 가능성이 높다.

AI 경쟁에서 뒤처진 국가에는 더 불리한 조합이 남는다.

Global r ↑ + Domestic g ↓ + Welfare Burden ↑ + AI Import Cost ↑ → Debt/GDP ↑

반면 AI 인프라와 플랫폼을 지배하는 국가와 기업은 세계에서 유입되는 자본과 사용료, 데이터와 인재를 다시 흡수하며 격차를 확대할 수 있다.

(이제와서 국채 이자비용이 오른다고 AI Capex 경쟁에서 자진하차한다는 얘기는 그냥 죽겠다는 소리다.)


결론: 부채의 세계는 더 강한 자산 집중으로 끝날 수 있다


IMF의 2026년 4월 전망에 따르면 글로벌 Public Debt는 2025년 GDP의 94%에 근접했고, 2029년에는 100%에 도달할 것으로 예상된다. 이는 불과 1년 전 전망보다 1년 빨라진 경로다. 사회적 지출과 국방·전략적 자율성을 위한 비용, 그리고 증가하는 이자부담이 동시에 재정을 압박하고 있다.

참고자료: IMF, Fiscal Monitor: Fiscal Policy under Pressure, April 2026

앞으로 글로벌 Public Debt가 GDP의 100%를 넘어서는 것은 단순한 숫자의 변화가 아니다. 세계경제가 더 많은 국채공급과 이자비용, 더 높은 차환위험을 상시적으로 안고 살아가야 한다는 의미다.





여기에 AI 인프라를 위한 막대한 민간 자본수요까지 더해지면 r에는 구조적인 상승압력이 생긴다. 그러나 정치적으로 연금·의료·복지지출을 줄이기 어렵고, 국방과 에너지 안보, AI 산업정책까지 포기할 수 없다면 정부는 더 많은 재정지출과 국채발행을 선택할 가능성이 높다.

경기침체나 금융불안이 발생할 때마다 정부와 중앙은행은 다시 유동성을 공급하고, 보증과 정책금융을 확대하며, 민간의 손실을 공공부문으로 이전하려 할 것이다. 앞으로의 세계는 과거처럼 낮은 금리만으로 돈이 풀리는 세계가 아니라, 높아진 금리와 더 많은 재정지출·유동성 공급이 동시에 존재하는 세계가 될 수 있다.

이 조합은 자산을 보유하지 않은 사람보다 자산을 보유한 사람에게 훨씬 유리하게 작동한다. 인플레이션과 통화가치 하락은 현금과 고정소득의 실질가치를 깎지만, 희소한 생산자산과 가격결정력을 가진 기업은 높아진 명목가격과 이익을 흡수할 수 있다.

특히 AI는 그 자체로도 자본집약적이고 승자독식 산업이다. 최첨단 반도체·전력·데이터센터·클라우드·모델·데이터를 소유한 소수 기업은 세계의 생산성 향상에서 발생하는 지대와 현금흐름을 가져갈 수 있다. 그리고 그 기업을 보유한 주주와 해당 기업이 위치한 국가로 소득·세수·자산가치가 다시 집중된다.

결국 앞으로의 국가경쟁은 단순히 부채보다 빠른 GDP를 만드는 경쟁이 아니다.

누가 한정된 Compute·Power·Capital을 먼저 확보하고, AI가 만들어내는 g를 자국의 기업이익·임금·세수·자산가치로 전환할 수 있는지를 둘러싼 경쟁이다.

이 경쟁에서 r의 상승과 부채비용은 세계가 함께 부담하지만, AI 성장의 과실은 특정 국가와 특정 기업이 가져갈 가능성이 높다. 각국 정부는 경쟁에서 밀리지 않기 위해 더 많은 돈을 투입하겠지만, 그 돈이 만들어낸 부가 모든 국민에게 같은 비율로 돌아가지는 않을 것이다.

오히려 앞으로 우리가 목도할 가능성이 높은 것은 Public Debt의 사회화와 AI 성장 과실의 집중화다.

국가는 더 많은 부채를 떠안고, 중앙은행과 정부는 위기 때마다 더 많은 유동성을 공급하며, 그 자본은 다시 가장 높은 생산성과 시장지배력을 가진 소수의 기업과 희소자산으로 몰릴 수 있다.

다가오는 시대는 모두가 AI로 함께 부유해지는 시대가 아니라, 모두가 AI 경쟁의 비용을 부담하지만 그 과실은 소수 국가·기업·자산 소유자에게 누적되는 시대일지도 모른다. 글로벌 부채가 100%를 넘어선 이후의 세계에서 가장 빠르게 증가하는 것은 부채만이 아니라, 자산과 권력의 집중일 가능성이 높다.

 

#글을 마치며


변동성을 견딜 수 있도록 Risk Management만 제대로 해둔다면, Physical AI Infrastructure에 대한 장기투자는 결국 높은 확률로 이기는 게임에 가깝다고 생각한다.

오히려 더 큰 위험은 이처럼 비교적 명확한 구조적 변화를 AI 이전의 관성으로 해석하는 데 있다. 자본이 축적되지 않고 가격 전가력과 경쟁우위도 약한 기업에 투자한 채 평균으로의 회귀만을 기다린다면, 이전과 달리 회복을 기다릴 시간조차 주어지지 않을 수 있다.

자본과 이익이 소수의 국가·기업·자산으로 집중되는 속도가 빨라질수록 잘못 배분된 자본은 더 빠르게 가치를 잃을 가능성이 높기 때문이다. 따라서 앞으로 해야 할 일은 복잡하지 않다.

Macro Shock이 찾아올 때마다 공포에 휩쓸리기보다, AI 성장에 반드시 필요한 핵심 Physical Infrastructure 자산을 꾸준히 사 모으는 것이다.

생각정리 342 (* LPS, Where Does Value Accrue in the AI Era?)
생각정리 348 (* Power is the Inner Loop)

그러나 더 근본적인 문제는 이러한 변화가 투자시장 안에서만 끝나지 않는다는 데 있다. 열심히 일해 얻은 노동소득을 꾸준히 저축하고, 부채 없이 근검절약하면 시간이 흐를수록 삶이 안정된다는 기존의 사회적 믿음 자체가 더 이상 작동하지 않을 가능성이 커지고 있다.

자산가격과 자본소득이 노동소득보다 훨씬 빠르게 증가하는 환경에서는 아무런 Risk도 지지 않는 선택이 오히려 실질적인 자산가치를 지속적으로 잃는 결과로 이어질 수 있다. 결국 앞으로는 감당 가능한 범위에서 Leverage를 활용하고 관리 가능한 수준의 부채를 유지하면서, 노동소득을 자본소득으로 끊임없이 전환해야만 현재의 경제적 위치라도 지킬 수 있는 시대가 될지 모른다.

이는 모든 사람이 더 큰 위험을 감수해야 한다는 의미가 아니다. 오히려 위험을 회피할 자유 자체가 점차 사라지고 있다는 의미에 가깝다.

더 우려스러운 것은 사회가 이러한 변화를 이해하고 새로운 기준에 적응하는 속도보다 현실의 변화가 훨씬 빠르다는 점이다. 준비된 사람은 자산과 자본소득을 통해 더 빠르게 앞서가지만, 과거의 성실함과 저축 규범을 믿고 살아온 사람은 자신의 잘못이 없음에도 계속 뒤처질 수 있다.

그리고 AI는 이러한 자산과 소득의 격차가 벌어지는 속도마저 더욱 가속할 가능성이 높다. AI는 생산성을 높이는 기술인 동시에, 기존에 존재하던 자본·소득·권력의 격차를 훨씬 빠르게 증폭시키는 장치이기 때문이다.

그런 의미에서 AI는 단순한 생산성 혁신을 넘어, 노동과 저축을 중심으로 형성됐던 기존의 사회계약을 자산 소유와 자본 배분 중심으로 재편하는 기술에 가깝지 않나 싶다.


=끝

2026년 8월 23일 일요일

생각정리 349 (* 한국 도심 아파트가격 전망)




개인적으로 현 정권이 장기적으로 정치적 동력을 유지할 수 있느냐는 결국 민생, 그중에서도 주거비와 부동산 정책의 성패에 상당 부분 달려 있다고 생각한다.

생각정리 108 (*2026년 예산안)에서 대략적으로 추정했던 서울 도심 아파트가격의 상승 경로는 이미 예상보다 훨씬 빠르게 상단으로 이탈하고 있다.

당시에는 M2 증가와 자산가격 사이의 관계를 중심으로 향후 가격을 추정했지만, 지금 돌아보면 유동성이 얼마나 늘어나는지만큼 그 돈이 누구에게 집중되는지, 그리고 시장에서 실제 거래 가능한 주택의 공급과 회전율이 어떻게 변하는지를 충분히 고려하지 못했던 것 같다.

그래서 이번에는 당시 전망과 실제 시장이 어디에서, 왜, 얼마나 달라졌는지를 다시 확인하고, 앞으로 서울 도심 부동산을 판단할 때 M2 외에 어떤 변수들을 추가로 봐야 하는지를 정리해 기록해본다.

M2보다 중요한 것


2025년 11월 1일, 2026년 예산안을 보면서 앞으로 한국 경제가 다시 한번 확장재정 → 유동성 증가 → 자산가격 상승의 경로로 들어갈 가능성이 높다고 기록한 적이 있다.

당시 가장 중요하게 봤던 변수는 M2였다.

2025년 말부터 2030년까지 M2가 약 40% 증가하고, 서울 도심 아파트가격은 M2 대비 0.4~0.6 정도의 탄력성을 가진다고 가정해 중앙값 기준 약 +18% 정도 상승할 것으로 추정했다.

약 10개월이 지난 지금 다시 보면 흥미로운 점이 있다.

M2 전망은 생각보다 크게 틀리지 않았는데, 서울 도심 아파트가격 전망은 크게 빗나가기 시작했다.

왜 그랬을까.

지금 다시 생각해보면 당시 모델에서 가장 중요한 변수 몇 가지를 빠뜨렸던 것 같다.


1. 2025년 11월 전망과 현재


당시 예상과 현재까지의 흐름을 비교하면 다음과 같다.



한국은행에 따르면 2026년 6월 M2는 전년 동월 대비 6.0% 증가했다. 당시 생각했던 7%대 중후반보다 오히려 낮다. (한국은행)

그런데 서울 아파트 실거래가격은 5월 이미 전년 대비 13.47% 상승했고, 6월에는 한 달 만에 다시 2.50% 상승했다. 6월 월간 상승률은 2021년 급등기보다도 높은 수준이다. (서울특별시)

즉 당시 사용했던

ΔHousing Price ≈ ε × ΔM2

라는 모델의 ε가 생각했던 것처럼 안정적인 값이 아니었다는 의미이다.

문제는 M2가 아니라 M2가 주택가격으로 전달되는 과정에 있었다.


2. 첫 번째 오류: M2를 원인변수처럼 너무 크게 봤다


당시에는 M2가 늘어나면 일정 비율이 주택가격으로 전이된다고 생각했다.

지금은 이 접근 자체를 수정할 필요가 있다고 본다.

M2는 경제 안에 존재하는 광의유동성의 총량을 보여주지만,

누가 그 돈을 가지고 있는지

어떤 자산을 사고 싶은지

얼마나 대출을 받을 수 있는지

시장에 실제로 몇 채가 매물로 나오는지

는 알려주지 않는다.

예를 들어 M2가 10% 증가해도 증가한 돈이 저소득층의 소비와 정기예금에 집중된다면 서울 30억원 아파트에 미치는 영향은 작다.

반대로 M2가 5%밖에 늘지 않아도 그 돈이 삼성전자·SK하이닉스 주식을 대규모로 보유한 고소득 가계에 집중되고 해당 가계의 금융자산이 수억원씩 증가한다면 서울 핵심지 주택에는 훨씬 큰 영향을 줄 수 있다.

결국 내가 당시 놓쳤던 것은 Money Supply와 Money Distribution의 차이였다.


3. 두 번째 오류: 반도체 소득이 ‘평균적인 소득’이 아니었다


현재 한국 경제가 정확히 이 모습을 보여주고 있다.

KDI는 2026년 경제성장률을 3.2%, 2027년을 2.2%로 전망하면서 성장의 핵심 원인을 글로벌 AI 투자와 메모리 반도체 호황에서 찾고 있다.

흥미로운 것은 동시에 민간소비 증가율은 2026년 2.3%, 2027년 2.0%에 그칠 것으로 전망한다는 점이다.

KDI가 직접 지적한 이유도 명확하다.

소득 증가가 반도체 부문에 편중되어 있기 때문이다. (한국개발연구원)

이 부분이 상당히 중요하다.

경제 전체의 소득이 3% 늘어나는 것과, 특정 산업 종사자·주주·자산가의 소득과 금융자산이 크게 증가하는 것은 자산시장에 전혀 다른 결과를 만든다.

이번 사이클의 구조는 오히려

AI Demand
→ Memory Price·Volume
→ Samsung·SK hynix Earnings
→ Stock Price·Dividend·Bonus
→ Household Financial Wealth
→ Seoul Prime Housing

에 가깝다.

삼성전자는 2026년 약 90조~110조원 규모의 주주환원을 발표했고, 3분기에만 약 30조원의 현금배당을 계획하고 있다. (Samsung Global Newsroom)

따라서 이번 부동산 사이클의 유동성은 2020년처럼 은행 대출에서만 만들어지는 것이 아니다.

기업의 Balance Sheet가 주식시장을 거쳐 가계의 Balance Sheet로 이동하는 과정이 동시에 진행되고 있다.

이 점을 2025년 11월 모델에서는 거의 반영하지 못했다.


4. 세 번째 오류: Housing Stock과 매물공급을 같은 것으로 봤다


당시 모델에서 가장 크게 빠진 변수는 아마 이것일 가능성이 높다.

주택가격을 생각할 때 나는 주로 입주물량을 공급으로 생각했다.

하지만 실제 가격을 결정하는 것은 전체 주택 숫자가 아니라 그 순간 시장에 실제로 나와 있는 매물이다.

이를 단순화하면 다음과 같다.

Effective Sale Supply
= Housing Stock × Willingness to Sell × Turnover Rate

주택의 물리적 재고가 그대로 존재하더라도 보유자가 팔지 않고, 갈아타기가 막히고, 거래비용이 높아지면 실제 시장의 공급은 급감할 수 있다.

이 부분을 반영하면 2026년 시장이 훨씬 쉽게 설명된다.

대출규제는 분명 수요를 줄인다.

하지만 동시에

대출규제
→ 갈아타기 어려움
→ 기존주택 매도 감소
→ Turnover Rate 하락

이라는 공급 측 효과도 만든다.

따라서

수요 -30%

가 발생했더라도

거래 가능한 공급 -50%

가 발생하면 가격은 오를 수 있다.

거래량 감소와 가격 상승이 동시에 나타나는 현상이 반드시 비정상적인 것은 아니다.


5. 거래량이 줄어드는데 가격이 오르는 이유


6월 서울의 실제 움직임도 흥미롭다.

서울시 자료에 따르면 6월 토지거래허가 신청 건수는 최고점이었던 4월 대비 약 40% 감소했다.

그런데 같은 기간 토지거래허가 신청가격은 전월 대비 2.67% 상승했다.

서울시는 다주택자 양도세 중과 유예 종료를 앞두고 나왔던 급매물이 대부분 소진된 뒤 기존 호가 중심의 거래가 이루어진 점을 이유로 설명했다. (서울특별시)

이 현상은 당시 M2 모델에는 존재하지 않았다.

과거 모델에서는 거래량이 줄어들면 대체로 수요가 약해지고 가격탄력성도 낮아질 것으로 생각했다.

그러나 실제로는

거래량 감소
≠ 수요 소멸

일 수 있다.

오히려

Low Turnover
→ Few Listings
→ Marginal Buyer Competition
→ Higher Clearing Price

가 가능하다.

결국 부동산가격을 결정하는 것은 전체 거래량보다 마지막 한 채를 놓고 경쟁하는 매수자와 매도자의 상대적 힘이다.


6. 전세의 월세화도 당시에는 과소평가했다


또 하나 생각하지 못했던 것이 전세이다.

과거 전세는 단순한 임대제도가 아니라 한국 주택시장의 독특한 민간 금융시스템이었다.

집주인은 큰 전세보증금을 사실상 저금리 장기자금처럼 사용할 수 있었고, 투자자는 이를 레버리지로 활용할 수 있었다.

따라서 전세가 줄어드는 것은 분명 주택가격에 하방요인이 될 수 있다.

Jeonse ↓
→ Gap Leverage ↓
→ Investment Demand ↓

이 경로는 여전히 유효하다.

그러나 반대쪽도 있다.

서울 아파트 임대차 시장에서 6월 월세 거래비중은 이미 **54.1%**로 전세의 45.9%를 넘어섰고, 5월 전세 실거래가격도 전월 대비 1.04% 상승했다. (서울특별시)

전세가 줄어들면서 월세가 계속 상승하면 일정 수준 이상의 자기자본을 가진 실수요자의 계산은 달라질 수 있다.

Rent Cost ↑
→ Rent vs Buy Threshold ↓
→ Buying Preference ↑

즉 전세 감소는 투자수요에는 부정적이면서도, 동시에 높은 월세를 감당해야 하는 실수요자의 매수 전환을 자극할 수 있다.

지역별로 결과가 달라질 수밖에 없는 이유이다.


7. 세제와 대출규제는 ‘가격대’를 만든다


당시에는 서울 부동산을 하나의 시장으로 봤다.

지금은 이것도 잘못된 접근이었다고 생각한다.

현재 수도권·규제지역의 주택구입 목적 주담대는

15억원 이하 → 최대 6억원

15억~25억원 → 최대 4억원

25억원 초과 → 최대 2억원

으로 크게 나뉜다. (금융위원회)

여기에 2026년 세제개편에서는 실거주 1주택자의 종부세 기본공제를 확대해 시가 약 20억원 이하를 과세대상에서 제외하고, 20억~30억원 구간의 부담은 낮추는 반면 40억~50억원 이상의 고가주택 부담은 확대하는 방향이 제시됐다. (대한민국 정책브리핑)

따라서 향후 서울은 하나의 Housing Market이 아니라

15억원 이하 Leveraged Market

20억~25억원 Upper-Middle Equity Market

25억원 이상 Cash-heavy Market

50억원 이상 UHNW Scarcity Market

으로 분리될 가능성이 높다.

특히 20억~25억원 구간은

**세 부담 상대적 우위

  • 4억원 주담대

  • 핵심지 진입 가능가격**

이 동시에 만나는 독특한 구간이다.

반대로 가격이 25억원을 넘어가는 순간 대출한도가 4억원에서 2억원으로 줄어든다.

따라서 이 구간에서는

Price Rise
→ Mortgage Cliff
→ Demand Resistance

가 발생한다.

앞으로 특정 단지들이 24억~25억원 부근에서 호가와 거래가 집중되는 Bunching Effect가 나타날 가능성도 있다고 본다.


8. 2027년에는 여기에 재정까지 한 단계 더 커진다


2026년 재정확대만으로 끝나는 것도 아니다.

정부는 현재 2027년 예산을 800조원+α 규모로 편성하는 방향을 공식적으로 추진하고 있다.

[단독] 내년 820조 ‘수퍼 예산’…역대최대 90조 늘려 민생·미래 투자


동시에 미래대응기금을 신설해 청년·성장동력·지방·교육·인재 분야에 투자한다는 방향도 제시했다. (국무조정실)

정부, '100조+α' 미래대응기금 신설… 반도체 세수 증가분 투입

따라서 반도체 호황에서 발생하는 소득은 두 경로를 동시에 가진다.

첫 번째는

Memory Earnings
→ Corporate Cash
→ Dividend·Buyback
→ Household Wealth

이다.

두 번째는

Memory Earnings
→ Corporate Tax
→ Government Revenue
→ Fiscal Spending
→ Domestic Nominal Income

이다.

다만 이것을 단순히 “정부가 돈을 풀기 때문에 M2가 폭증한다”고 표현하는 것은 정확하지 않다.

한국은행은 이미 7월 기준금리를 2.50%에서 2.75%로 인상했다.

성장세 강화, 목표를 웃도는 물가, 금융안정 위험을 이유로 든 결정이다. (한국은행)

결국 2027년은

Fiscal Accelerator

Monetary Brake

가 동시에 작동하는 해가 될 가능성이 높다.


9. M2 전망 자체는 오히려 크게 달라지지 않았다


재미있는 것은 지금 다시 추정해도 2030년까지의 M2 총량 전망은 2025년 당시와 크게 다르지 않다는 점이다.

현재 개인적인 중앙가정은 다음과 같다.



2025년 말에서 2030년까지 누적 약 **+37%**이다.

2025년 11월 당시 전망했던 **+39.5%**와 사실 거의 차이가 없다.

이 숫자가 오히려 중요한 힌트를 준다.

M2 전망이 틀려서 서울 아파트 전망이 틀어진 것이 아닐 가능성이 높다.

M2는 비슷하게 증가했는데 부동산가격은 예상보다 훨씬 많이 올랐다.

그렇다면 틀린 것은 M2가 아니라 Housing Transmission Function이다.


10. 새로운 모델: M2보다 유효수요와 유효공급


앞으로는 서울 도심 주택가격을 다음과 같이 생각하는 편이 더 적절해 보인다.

Effective Demand

= Liquidity
× Household Equity
× Credit Availability
× Buying Urgency

반면

Effective Supply

= Housing Stock
× Willingness to Sell
× Turnover Rate

그리고 가격압력은 결국

Price Pressure
∝ Effective Demand / Effective Supply

에 의해 결정된다고 생각한다.

이 모델에서는 M2가 늘어나도 매물이 동시에 크게 늘어나면 가격반응은 약하다.

반대로 M2 증가율이 높지 않아도

주식 Wealth 증가

대출 가능한 특정 가격대로 수요 집중

전월세 상승에 따른 매수 압력

매물 회전율 감소

가 동시에 발생하면 서울 핵심지 가격은 훨씬 빠르게 오를 수 있다.

2026년은 정확히 후자의 사례에 가까워 보인다.


11. 서울 도심 아파트 전망도 다시 수정할 필요가 있다


따라서 2025년 당시의

2030년 서울 도심 +18%

전망은 폐기하는 것이 맞다.

현재 중앙 시나리오는 다음과 같다.

2025년 말 가격을 100으로 두면,



중앙값 기준 2025년 말 대비 2030년 누적 상승률은 약 **+51%**이다.

시나리오별로는 대략

  • Low:+25~30%

  • Central:+50%

  • High:+70~75%

정도의 범위를 생각하고 있다.

이는 통계적 회귀모델의 결과가 아니라 현재의 메모리 업황, 재정, 대출규제, 세제, 주택 회전율을 반영한 조건부 시나리오이다.

특히 2027~2028년에는 서울 도심의 20억~25억원대 실거주 선호 아파트가 상대적으로 가장 강할 가능성이 높다고 본다.


12. 정리: 당시 놓친 것은 돈의 양이 아니라 시장의 구조였다


2025년 11월에는 이렇게 생각했다.

Expansionary Fiscal Policy
→ M2 ↑
→ CPI 약 2%
→ Housing Price 완만한 상승

지금은 조금 다르게 생각한다.

보다 정확한 구조는

AI Demand
→ Memory Earnings
→ Shareholder Wealth

동시에

Memory Earnings
→ Tax Revenue
→ Fiscal Spending

그리고 주택시장 내부에서는

**Mortgage Regulation

  • Tax Regime

  • Jeonse-to-Monthly-Rent

  • Turnover Decline
    → Effective Supply ↓**

가 동시에 작동한다.

결국

Broad Liquidity

보다

Who Has the Money

그리고

How Many Homes Are Actually For Sale

가 훨씬 중요했다.

2025년 당시 M2 전망이 완전히 틀렸던 것은 아니다.

오히려 지금 추정해도 2030년까지 M2 누적 증가율은 당시 전망과 크게 다르지 않다.

내가 틀렸던 부분은 그 M2가 서울 도심 아파트가격으로 전달되는 탄력성을 너무 단순하고 안정적인 값으로 생각했다는 점이다.

앞으로의 서울 부동산을 볼 때는 M2 하나보다

반도체 Earnings·주주환원

가계 금융자산

가격대별 대출한도

전세·월세 구조

매물 회전율

정비사업 이주와 입주

한국은행의 반응

을 함께 봐야 할 것 같다.

결국 이번 사이클에서 가장 중요한 깨달음은 단순하다.

돈이 얼마나 풀리는지만으로는 자산가격을 설명할 수 없다.

어쩌면 더 중요한 것은

돈이 누구에게 가는가, 그리고 그 사람이 사고 싶은 자산이 실제 시장에 몇 개나 나와 있는가

인지도 모르겠다.

그리고 현재의 한국은 공교롭게도

반도체를 통해 금융자산을 가진 계층의 구매력은 커지는 동시에, 여러 부동산 규제를 통해 서울 핵심지의 거래 가능한 공급은 줄어들 수 있는 구조

로 움직이고 있다.

이 두 힘이 동시에 이어진다면 2025년 당시 생각했던 것보다 서울 도심 아파트가격의 M2 대비 탄력성이 훨씬 높은 상태가 상당기간 지속될 수도 있다고 생각한다.



https://t.me/jump0000 
해당 텔레그램 개인채널 과거 실선 그래프에서 개인적인 *점선 전망치를 덧붙임


체감상 이미 서울 중위 아파트평균 매매 가격은 이미 한 4~5억원 오른거 같은데 왜 2.6억원밖에 안올랐다고 하지?

kb부동산 통계치는 항상 뭔가 이상함..

=끝

2026.08.24 업데이트

생각정리 348 (* Power is the Inner Loop)

최근 산업재를 다시 훑어보면서 상대적으로 관심이 갔던 영역은 정유였다.

생각정리 289 (* 양극화, 쏠림, 산업재)

아이디어는 단순했다. 앞으로도 Oil Over-supply가 지속되고 중동산 원유 OSP가 낮은 수준에 머문다면, 한국 정유사들은 높은 정제마진과 막대한 FCF를 확보하고 그 상당 부분을 주주환원으로 돌려줄 수 있다는 논리였다.

다만 나는 그 대전제인 “Oil이 앞으로도 장기간 구조적인 공급과잉 상태에 머물 것인가”에 대해서는 점점 부정적인 쪽으로 기울었다.

시장은 지정학적 문제가 완화되면 다시 Oil Over-supply를 이야기하는 듯하지만, 국가 단위로 확대되는 AI CAPEX 경쟁을 보면 조금 다른 그림도 가능해 보인다. AI Data Center와 반도체 Fab, 발전설비와 송전망을 동시에 확장하려면 막대한 전력·에너지·원자재가 필요하며, 특히 전력이 부족한 현재 상황에서는 Gas와 Oil을 포함한 기존 화석에너지의 역할 역시 생각보다 오래 유지될 가능성이 높다.

여기에 각국의 재정적자와 국가부채가 누적되는 장기적인 흐름까지 더해진다. 더 많은 부채와 유동성이 필요해질수록 화폐의 상대가치는 낮아지고, 반대로 공급을 빠르게 늘리기 어려운 에너지와 실물자산에는 가치가 다시 집중될 수 있다.

생각정리 347 (* AI Fiscal Race, Public Debt)

결국 내가 보는 장기적인 방향은 비교적 단순하다.

AI CAPEX 확대 → 전력·에너지·원자재 수요 증가
재정적자·부채 증가 → 화폐가치 희석 → 실물자산의 상대가치 상승

이 두 흐름이 동시에 진행된다면, 원자재의 중심에 있는 Oil 역시 장기간 구조적인 하락압력에만 놓여 있다고 보기 어렵다.

그리고 이런 생각을 하고 나니 최근 NVIDIA와 Peter Thiel의 Capital Allocation이 조금 다르게 보이기 시작했다.

NVIDIA는 GPU에서 벌어들인 자본을 점점 Power·Land·Energy Infrastructure에 직접 투입하고 있고, Peter Thiel의 공개 포트폴리오 역시 전력·Utility·Nuclear·Oil Resource 쪽으로 눈에 띄게 이동하고 있다.

둘의 투자목적이 동일하다고 단정할 수는 없다.

다만 AI 시대의 가장 앞단에 있는 자본들이 동시에 Digital Layer 아래의 Physical Energy Layer를 바라보기 시작했다는 사실은 꽤 흥미롭다.

그래서 이번에는 전력 부족 자체를 다시 설명하기보다, 최근 NVIDIA와 Peter Thiel의 실제 Capital Allocation을 통해 왜 돈이 점점 AI Stack의 아래쪽으로 내려가고 있는지를 한번 생각해보려 한다.


Power Is the Inner Loop


앞선 글에서는 AI 산업에서 희소성의 중심이 점차 Software와 Compute를 지나 Power, Grid Connection, Energized Land, 결국 Time-to-Power로 내려갈 가능성을 길게 이야기했다.

그래서 이번에는 전력이 왜 부족한지, 데이터센터가 얼마나 많은 전기를 사용하는지 같은 이야기를 다시 반복하지 않으려 한다.

대신 최근 나타나는 자본의 실제 움직임을 조금 더 살펴보려 한다.

최근 NVIDIA는 아예 전력이 연결될 땅을 만드는 회사에 직접 투자하기 시작했고, Peter Thiel의 공개 포트폴리오는 놀라울 정도로 전력과 에너지 자산으로 재편됐다.

그리고 그 사이에서 Elon Musk는 최근 AI 산업을 First Principles의 관점에서 가장 아래까지 분해했을 때 결국 부딪히는 근본적인 제약이 무엇인지 상당히 명확하게 이야기했다.

Electricity.

서로 다른 세 사람이 전혀 다른 위치에서 움직이고 있지만, 최근에는 묘하게 같은 곳을 가리키고 있는 것처럼 보인다.

급증하는 전력수요


NVIDIA가 이번에는 ‘전력이 붙어 있는 땅’을 샀다


최근 NVIDIA는 Cloverleaf Infrastructure에 소수지분 투자를 단행했다.

투자금액은 공개되지 않았지만 WSJ는 앞서 수억달러 규모의 투자가 논의되고 있다고 보도했다. Cloverleaf는 발전소도 아니고 데이터센터 운영회사도 아니다.

https://www.wsj.com/business/deals/nvidia-in-talks-to-invest-in-data-center-power-developer-cloverleaf-infrastructure-ff94c556

전력회사·에너지 사업자와 협의해 Grid Interconnection과 전력공급 가능성을 미리 확보하고, 향후 대규모 데이터센터를 건설할 수 있는 Powered Land를 개발하는 회사에 가깝다. NVIDIA와 Cloverleaf는 8월 21일 실제 투자와 전략적 파트너십 체결을 발표했다. (The Wall Street Journal)

2024년 설립된 Cloverleaf는 이미 북미에서 7GW가 넘는 프로젝트를 데이터센터 개발사에 공급했고 10GW 이상의 추가 파이프라인을 보유하고 있다.

앞으로는 NVIDIA의 DSX 플랫폼까지 적용해 부지 선정 단계에서부터 Power·Cooling·Compute Infrastructure를 함께 최적화할 계획이다. (Investing.com)

나는 오히려 이 점이 앞서 있었던 NVIDIA의 다른 Infrastructure 투자보다 더 재미있다.

Cloverleaf가 판매하는 것은 엄밀히 말하면 전기도 아니고 데이터센터도 아니다.

“앞으로 전기를 사용할 수 있을 가능성이 높은 장소와 시간”을 선점하고 상품화하는 사업이다.

즉 NVIDIA가 이제 GPU가 들어갈 데이터센터에 투자하는 것을 넘어, 그 데이터센터가 아직 존재하지도 않는 시점부터 미래 Compute Capacity가 태어날 수 있는 위치를 선점하기 시작한 셈이다.

GPU 공급업체가 전력회사의 Interconnection과 부지 개발 단계까지 직접 자본을 넣어야 할 정도라면, AI Infrastructure에서 무엇이 점점 중요한 Constraint가 되고 있는지를 굳이 복잡하게 설명할 필요도 없어 보인다.

NVIDIA 입장에서는 GPU 한 개를 더 판매하는 것만큼이나,

3년 뒤 자사 GPU 수십만 개를 실제로 꽂아 전원을 켤 수 있는 1GW를 오늘 만들어 놓는 것이 중요해진 것이다.

최근 NVIDIA가 Apollo·BlackRock·Blackstone·Brookfield·Goldman Sachs·KKR 등과 함께 장기적으로 $500bn 이상의 외부자본을 AI Compute Infrastructure로 끌어들이는 금융 플랫폼을 만들겠다고 발표한 것도 같은 맥락으로 보인다. (NVIDIA Newsroom)

Jensen Huang이 말하듯 이제 AI Factory 자체를 하나의 생산적 Infrastructure Asset으로 금융상품화하려는 단계까지 온 것이다.


First Principles로 내려가면 무엇이 남을까


여기서 최근 Elon Musk의 인터뷰를 함께 보면 상당히 흥미롭다.

Musk가 오랫동안 강조해 온 사고방식 중 하나가 First Principles Thinking이다.

남들이 지금 무엇을 하고 있는지, 과거에 산업이 어떻게 움직였는지를 그대로 연장하는 대신 문제를 더 이상 쪼갤 수 없는 가장 근본적인 요소까지 내려간 뒤 거기서부터 다시 사고하는 방식이다.

AI 산업 역시 같은 방법으로 볼 수 있다.

우리는 보통 AI를 생각하면 먼저 Model을 떠올린다.

Model을 만들려면 Compute가 필요하고,

Compute를 만들려면 GPU가 필요하다.

GPU에는 HBM과 Advanced Packaging, Networking이 필요하다.

그런데 여기서 한 단계씩 계속 아래로 내려가면 결국 모든 Hardware는 한 가지 조건을 충족해야 한다.

전원이 켜져야 한다.

전력 없이 GPU는 계산하지 못하고, 냉각이 없으면 그 전력을 지속적으로 사용할 수도 없다.

그래서 First Principles로 AI를 끝까지 분해하면 결국 아주 단순한 물리 문제로 돌아간다.

Energy → Compute → Intelligence

이다.


Musk가 말한 AI의 ‘Innermost Loop’


2026년 1월 공개된 Peter Diamandis의 Moonshots 인터뷰에서 이 문제가 상당히 직접적으로 등장했다.

Diamandis는 Musk가 자주 사용하는 표현인

“Physics is the law. Everything else is a recommendation.”

을 언급하며 AI·Energy·Space가 빠르게 확장될 때 가장 근본적인 Bottleneck이 무엇인지를 물었다.

Musk의 대답은 길지 않았다.

“Electricity generation is the limiting factor.”

Diamandis가 이를 “The innermost loop”라고 표현하자 Musk도 동의했다. 그는 사람들이 새로운 전력을 실제로 Online 상태로 만드는 어려움을 과소평가하고 있다고 설명했다.

발전만 하면 끝나는 것도 아니다.

전기를 만들고, Transformer를 통해 컴퓨터가 사용할 수 있는 전압으로 변환하고, 다시 그 컴퓨터에서 발생하는 막대한 열을 냉각해야 한다.

그래서 Musk는 적어도 당분간 AI의 제한요인은 결국 Electricity Generation과 Cooling이라고 설명했다. 해당 인터뷰는 2025년 12월 22일 녹화돼 2026년 1월 공개됐다. (YouTube)

나는 이 대목이 꽤 중요하다고 생각한다.

전력이 중요하다는 주장은 이미 너무 흔하다.

하지만 Musk의 관점은 단순히

“AI 데이터센터가 전기를 많이 먹는다.”

가 아니다.

문제를 가장 근본적인 물리적 Input까지 내려가 보면, AI 산업 전체의 성장속도는 결국 가장 느리게 증가하는 Input의 속도 이상으로 올라갈 수 없다는 것이다.

이것은 일종의 Bottleneck Function이다.

아무리 Model Algorithm이 발전하고,

TSMC가 더 많은 Wafer를 생산하고,

NVIDIA가 더 많은 GPU를 만들어도,

마지막에 꽂을 전력이 없다면 Compute Capacity는 Revenue Capacity가 되지 못한다.

그래서 AI의 실제 생산량은 궁극적으로

Model Capability가 아니라 가장 부족한 Physical Input에 의해 결정될 수 있다.


그리고 7개월 뒤 Musk는 더 명확하게 말했다


흥미로운 것은 이것이 일회성 발언이 아니라는 점이다.

2026년 1월 Davos에서 Larry Fink가 AI 확장을 위해 Compute·Chip·Fab·Power 중 무엇이 가장 큰 병목인지를 묻자 Musk는 다시 이렇게 말했다.

“The limiting factor for AI deployment is fundamentally electrical power.”

AI Chip 생산량은 기하급수적으로 늘고 있는 반면 새로운 전력이 Online으로 들어오는 속도는 훨씬 느리기 때문에, 머지않아 생산한 AI Chip을 모두 켤 수 없는 상황에 도달할 수 있다는 설명이었다. (World Economic Forum)


그리고 2026년 7월 The Economist와의 인터뷰에서는 한 단계 더 구체적으로 이야기했다.

Musk는 Digital Intelligence의 경쟁력을 결국

얼마나 많은 AI Compute를 가지고 있는가
→ 얼마나 많은 AI Chip을 가지고 있는가
→ 그리고 얼마나 많은 Electricity를 가지고 있는가

라는 구조로 설명했다.

그런데 현재 중국 외 지역에서는 오히려 Power와 Cooling의 제약이 AI Chip보다 조금 더 심하다고 평가했다.

“The constraint right now, I think, is actually slightly more on power and cooling than it is on AI chips.”

반대로 중국에서는 막대한 전력 증설이 가능하지만 최첨단 반도체 접근이 제한되어 있기 때문에 Chip이 병목이다.

즉 Musk가 보는 AI 패권 역시 단순한 반도체 경쟁이 아니다.

AI의 생산량은 어느 나라가 현재 가장 부족한 Limiting Factor를 얼마나 빠르게 해소할 수 있느냐의 문제다. (Elon Musk Archive)

이것이 First Principles 사고와 연결되는 지점이라고 생각한다.

표면적으로 보면 AI 경쟁은 OpenAI와 Anthropic, NVIDIA와 TPU, CUDA와 ASIC의 경쟁처럼 보인다.

그러나 한 단계씩 밑으로 내려가면 경쟁의 모습이 달라진다.

Intelligence
→ Compute
→ Silicon
→ Data Center
→ Cooling
→ Electricity

결국 가장 아래에 있는 자원이 충분하지 않다면 그 위의 모든 Capacity가 제약받는다.

NVIDIA가 Cloverleaf 같은 Powered Land 개발사에 직접 투자하기 시작한 것도 이 관점에서 보면 별로 이상하지 않다.

First Principles로 발견한 Constraint를 자본이 직접 해결하기 시작한 것에 가깝다.


그런데 Peter Thiel의 포트폴리오는 더 노골적이다


마침 비슷한 시기에 훨씬 흥미로운 공시가 하나 나왔다.

Peter Thiel이 운용하는 Thiel Macro가 2026년 6월 말 기준 보유한 미국 상장주식 포트폴리오는 총 $418.7mn이었다.

그런데 8개 종목을 뜯어보면 구성이 상당히 특이하다.

https://www.instagram.com/p/DcP2shOjjza/

가장 큰 종목은 Amazon으로 $118.0mn, 28.2%다.

급증하는 aws 수주잔고
QualTrim

급증하는 GCP
Qualtrim

그다음은 아르헨티나 Vaca Muerta의 Vista Energy가 $75.9mn, 18.1%, Vistra가 $59.1mn, 14.1%다.

이어 American Electric Power 10.1%, DTE Energy 9.6%, FirstEnergy 9.5%, CMS Energy 9.4%, X-Energy 0.9%가 들어가 있다. (HedgeCo)

계산해보면 Amazon을 제외한 **나머지 7개 전력·에너지 관련 기업이 공개 13F 포트폴리오의 약 71.8%**를 차지한다.

더 재미있는 것은 그 안에서도 한 종류의 에너지에 베팅하지 않았다는 점이다.

발전자산을 보유한 Vistra가 있고,

송배전망과 규제자산을 가진 AEP·DTE·FirstEnergy·CMS가 있으며,

미래 발전원인 X-Energy가 있고,

그 바깥에는 Vaca Muerta라는 거대한 탄화수소 자원을 보유한 Vista Energy까지 있다.

그러니 이것을 단순히

“AI 때문에 전력회사 주식을 샀다.”

정도로 이해하는 것은 오히려 너무 좁은 해석일 수 있다.

포트폴리오 전체를 보면 훨씬 넓은 Energy Scarcity와 Physical Asset에 대한 베팅처럼 보인다.

물론 13F만으로 Thiel의 의도를 단정해서는 안 된다.

13F는 미국 상장 Long Position만 보여줄 뿐 현금·사모투자·Short Position과 상당수 파생상품은 나타내지 않는다.

그럼에도 공개된 상장주식 포트폴리오 자체가 이렇게 극단적으로 한 방향을 향하고 있다는 사실은 꽤 흥미롭다. (HedgeCo)


더 흥미로운 것은 1년 전 포트폴리오와의 차이다


사실 Thiel이 Vistra를 처음 산 것도 아니다.

2026.08.07 Vistra Corp.

2025년 1분기 Thiel Macro는 NVIDIA $38.8mn과 Vistra $24.5mn을 동시에 보유했다. 당시 Vistra 보유량은 208,747주였다. (미국 증권 거래 위원회)

2025년 2분기에는 공개 포트폴리오가 사실상 Tesla·NVIDIA·Vistra 세 종목 중심으로 압축됐고 NVIDIA가 약 40%, Vistra가 약 19%를 차지했다. (미국 증권 거래 위원회)

반면 2026년 2분기에 다시 나타난 공개 포트폴리오에서는 NVIDIA가 사라지고,

Amazon + Vista Energy + Vistra + Utilities + Nuclear

라는 훨씬 넓은 구조가 만들어졌다. (13F Hub)

물론 이를 두고 Thiel이

“GPU 시대가 끝났으니 전력을 사자.”

고 판단했다고 주장할 근거는 없다.

하지만 Exposure가 어디로 이동했는지를 보는 것 자체는 재미있다.

2025년에는

NVIDIA + Vistra

라는 형태로 Compute + Power를 동시에 가지고 있었다면,

2026년에는

Amazon + Vistra + Utilities + Nuclear + Vista Energy

라는 AI Demand + Energy Infrastructure + Physical Resource에 훨씬 가까운 형태가 됐다.

적어도 공개 포트폴리오에서 확인되는 자산의 무게중심은 Silicon 자체에서 이를 현실 세계에서 작동시키는 Energy System 쪽으로 크게 내려왔다.




Vistra와 Vista는 서로 다른 두 종류의 희소자산이다


여기서 개인적으로 가장 흥미로운 것은 Vistra와 Vista Energy를 동시에 보유했다는 점이다.

2026.08.07 Vista Energy


이름은 비슷하지만 두 회사는 전혀 다른 사업을 한다.

그리고 오히려 그렇기 때문에 함께 보는 것이 재미있다.

Vistra — 이미 연결되어 있는 Electron


Vistra에 대한 Thesis는 비교적 이해하기 쉽다.

AI 시대에 신규 발전소를 만드는 것도 중요하지만, 더 가치 있는 것은 경우에 따라 이미 존재하고 이미 Grid에 연결되어 지금 당장 사용할 수 있는 발전 Capacity다.

AI 기업에게 2032년에 받을 수 있는 1GW와 2027~2028년에 사용할 수 있는 1GW는 동일한 자산이 아니다.

앞선 글에서 계속 이야기했던 Time-to-Power가 바로 이 차이다.

Vistra가 보유한 기존 발전자산의 흥미로운 점도 여기에 있다.

건설해야 할 발전소가 아니라 이미 존재하는 발전설비이며, AI 데이터센터 사업자와 장기계약을 체결해 비교적 빠르게 Monetization할 수 있다.

결국 Vistra가 보유한 핵심 자산은 단순한 MW가 아니라

Grid-connected MW + Availability + Time

이다.

Musk가 말한

“AI Chip은 있는데 전원을 켤 수 없다.”

는 문제가 현실화될수록 이미 연결된 Electron의 Option Value는 커질 수밖에 없다.


Vista Energy — 땅속에 이미 존재하는 Molecule


Vista Energy는 전혀 다른 이야기다.

Vista는 AI 데이터센터에 전기를 판매하는 회사가 아니다.

그러니 Vista까지 억지로 AI 수혜주로 묶는 것은 맞지 않는다.

하지만 Thiel의 투자 전체를 조금 더 넓은 Physical Scarcity라는 관점에서 보면 오히려 Vista의 위치가 재미있어진다.

Vista가 보유한 것은 Vaca Muerta라는 대규모 저원가 Energy Resource다.

전력 Grid처럼 이것 역시 Software처럼 새로 복사해서 만들어낼 수 있는 자산이 아니다.

이미 지질학적으로 존재하는 Resource를 확보하고,

Infrastructure를 설치하고,

생산해,

Pipeline으로 운반한 뒤

세계시장에 판매해야 한다.

따라서 Vista의 가치창출 경로는 AI 데이터센터와 직접 연결되기보다

Underground Resource
→ Infrastructure Unlock
→ Export Capacity
→ Production Growth
→ Hard Currency Revenue
→ FCF

에 가깝다.

Vistra가 이미 Grid에 연결된 Electron을 가지고 있다면,

Vista는 이미 땅속에 존재하는 저원가 Molecule을 가지고 있는 셈이다.

두 자산의 현금흐름 Driver는 다르다.

하지만 한 가지 공통점이 있다.

쉽게 복제할 수 없는 Physical Asset을 이미 확보하고 있다는 것이다.

2026.08 Vista energy


2026.08 Vista energy


2026.08 Vista energy



그래서 Musk, NVIDIA 그리고 Thiel을 같이 보는 것이 재미있다


이 셋이 동일한 투자 Thesis를 공유한다고 말할 생각은 없다.

Elon Musk는 자신이 실제 AI Factory를 건설하는 Operator의 관점에서 이야기한다.

NVIDIA는 GPU를 더 많이 판매해야 하는 AI Infrastructure 공급자의 입장에서 움직인다.

Peter Thiel은 공개된 13F에서 에너지와 전력자산에 상당한 Capital을 Allocation하고 있다.

그런데 세 방향을 이어 보면 묘하게 같은 곳에서 만난다.

Musk는 First Principles로 AI를 가장 아래까지 내려가 Electricity Generation을 Innermost Loop라고 부른다.

NVIDIA는 실제로 그 병목을 해소하기 위해 Powered Land와 Energy Infrastructure에 직접 자본을 집어넣는다.

Thiel의 공개 포트폴리오는 Amazon이라는 거대한 Compute 수요자를 제외하면 대부분 Power Generation·Utility·Grid·Nuclear·Oil Resource에 놓여 있다.

즉,

First Principles → Physical Constraint → Capital Allocation

이 순서로 연결해 볼 수 있다.

그래서 최근 NVIDIA의 Cloverleaf 투자를 보면서 개인적으로는 “앞으로 전력이 부족하다”는 사실 자체보다 자본이 그 사실을 행동으로 옮기기 시작했다는 점이 더 중요하게 느껴졌다.

산업의 진짜 Bottleneck이 어디에 있는지는 사람들이 무엇을 이야기하는가보다 결국 가장 영리한 자본이 어디에 미리 자리 잡는가를 보는 편이 빠를 수도 있다.


결국 AI도 물리법칙을 벗어날 수 없다


AI는 역사상 가장 Digital한 기술 중 하나다.

하지만 역설적으로 규모가 커질수록 가장 Physical한 산업이 되어간다.

Model의 Parameter와 Token은 Digital이지만,

그것을 계산하는 Chip은 물리적이고,

그 Chip을 담는 Data Center도 물리적이며,

그 Data Center를 냉각하고 움직이는 전력 역시 물리적이다.

Software는 몇 개월 만에 수십 배 확장할 수 있다.

AI Chip 생산도 막대한 CAPEX를 통해 상당히 빠르게 증가할 수 있다.

하지만 발전소·송전망·변전소·Gas Pipeline·Grid Connection·Powered Land는 그렇게 움직이지 않는다.

결국 모든 산업을 First Principles까지 내려가면 마지막에는 물질과 에너지, 그리고 시간이 남는다.

아마 Musk가 전력을 AI의 가장 근본적인 Bottleneck으로 보는 이유도 여기에 있을 것이다.

AI의 성능이 아무리 빠르게 발전하더라도 전력망의 건설속도까지 Moore's Law로 움직이지는 않는다.

그래서 앞으로 AI의 성장속도와 Physical Infrastructure의 성장속도 사이의 괴리가 커진다면,

그 차이에서 가장 큰 Scarcity Rent가 발생할 가능성이 있다.

NVIDIA가 GPU 판매로 벌어들인 현금을 다시 Power와 Land에 집어넣고,

Peter Thiel의 공개 포트폴리오에서 70%가 넘는 자본이 Energy와 Power Asset에 위치하고,

정작 세계에서 가장 공격적으로 AI Compute를 증설하고 있는 Elon Musk가 AI의 근본적인 제약은 Electricity라고 반복해서 말하고 있다면, 적어도 한 번쯤은 이들의 행동을 같이 놓고 생각해 볼 필요가 있지 않을까 한다.


Power is the inner loop.


=끝