[단독] 해외주식 보관액 첫 200조원 넘었다…서학개미, 박스피에 국장 탈출 심화

‘서학개미’들의 해외주식 보관액이 사상 처음으로 200조 원을 넘어섰다. ‘미장’은 꾸준히 우상향한다는 믿음 속에 지난해까지 빅테크 열풍에 편승했던 수준을 넘어 이제 의료·인공지능(AI)·가상자산 등 다양한 테마로 투자 대상을 넓히는 모습이다. 반면 올해 들어 코스피지수가 30% 넘게 올랐음에도 개인은 총 9조 원 넘게 팔아치운 것으로 나타났다.

4일 한국예탁결제원에 따르면 지난달 29일 기준 국내 개인투자자들의 해외주식 보관액은 1441억 6472만 달러(약 200조 9800억 원)로 집계됐다. 지난해 말까지만 해도 1215억 4203만 달러(약 169조 3566억 원) 수준이었던 보관액은 올 들어 빠르게 늘기 시작해 6월 말에는 1360억 3169만 달러(약 189조 5057억 원), 7월 말 1409억 9534만 달러(약 196조 4206억 원)까지 급증했다. 불과 8개월 만에 30조 원 이상 불어난 셈이다.

서학개미들은 지난달에도 2억 7803만 달러(약 3873억 원)를 추가로 순매수했다. 이는 국내 증시가 최근 ‘박스권’에 갇혀 답답한 흐름을 이어간 반면 미국 증시는 완만한 상승세를 이어간 결과로 풀이된다. 지난달(1~29일 기준) 코스피는 1.83% 하락했는데 스탠더드앤드푸어스(S&P)500과 나스닥은 각각 2.75%, 3.00% 상승했다.

출처 : https://www.sedaily.com/NewsView/2GXRTWW8Y4

브로드컴 실적 발표

주당순이익 (EPS): 예상치(1.66달러)를 2% 상회한 1.69달러 달성
(전년 대비 36% 증가)
매출 (Revenue): 예상치(158.2억 달러)를 1% 넘어선 159.52억 달러 기록
(전년 대비 22% 증가)

-이러한 호실적은 맞춤형 인공지능(AI) 가속기 및 네트워킹 부문에서의 지속적인 강세에 힘입은 결과
-브로드컴은 다음 분기 매출 전망치 역대 최대인 174억 달러를 제시 (현 분기 매출 사상최대 160억 달러)

[OpenAI, 9월 5일 ChatGPT 프로젝트 기능 출시]
**페이지 한글 요약본
ChatGPT에 새로운 '프로젝트' 기능 등장. 장기 작업 관리용 스마트 작업 공간

-관련 채팅, 파일, 지침을 한 곳에 모음. 글쓰기, 연구, 기획 같은 반복 작업에 최적
-모든 사용자 무료 이용 가능.

주요 특징
• 통합 관리: 모든 자료 한 곳에서 관리 가능
• 크로스 플랫폼: 모바일↔웹 자유롭게 전환
• 파일 업로드: 플랜별 5~40개 가능
• 맞춤 지침: 프로젝트별 특화 설정
• 채팅 이동: 기존 대화도 프로젝트로 이동 가능

데이터 시스템
1️⃣ 프로젝트 전용: 해당 프로젝트 내 정보만 참조
2️⃣ 기본 메모리: 다른 대화도 참조 가능 (Enterprise는 제한)

활용 사례
• 교육: 학습 자료 올리고 연습 문제 생성
• 업무: 마케팅, 프로젝트 관리, 보고서 작성
• 개인: 이벤트 기획, 여행 계획, 창작 활동

도구 지원
-Canvas, 이미지 생성, 학습 모드, 음성 모드, 웹 검색 모두 사용 가능.
-유료는 에이전트 모드, 심층 연구, 리서치 기능 가능

플랜별 제한
• 무료: 5개 파일 📄
• Plus/Edu: 25개 파일 📁
• Pro/Business/Enterprise: 40개 파일 🗂

💸 추가 비용 없음. 프로젝트 개수 제한 없음.
-복잡한 장기 작업 체계적으로 관리 가능
-작업 효율성 대폭 향상, 협업 기대

-https://help.openai.com/en/articles/10169521-projects-in-chatgpt?utm_source=alphasignal&utm_campaign=2025-09-04&asuniq=1e0be0d1

[읽을거리: AI 면접 도입 효과 분석 보고서 : University of Chicago 연구결과]
**최근 국내에서도 AI 면접이 적극적으로 도입되고 있는 환경에서

연구 배경 및 설계
환경: 본 실험은 주요 채용 프로세스 아웃소싱(RPO) 기업인 PSG Global Solutions와의 파트너십 하에 수행된 대규모 자연 현장 실험이다.
참가자 및 규모: 연구는 필리핀에서 43개 주요 국제 기업(포춘 500대 기업 23개 포함)의 신입 고객 서비스 직책에 지원한 약 70,000명의 지원자를 대상으로 했다.
실험 조건: 지원자들은 무작위로 아래 세 그룹 중 하나에 배정되었다.
인간 면접관: 인간 채용 담당자와의 표준 면접.
AI 면접관: "Anna AI"라는 AI 음성 에이전트가 진행하는 면접.
면접관 선택: 지원자가 인간 또는 AI 면접관 중 직접 선택하는 조건.

핵심 설계 특징: 본 연구의 핵심은 면접의 상호작용(진행)과 평가 부분을 분리한 점이다. 모든 조건에서 최종 채용 결정은 인간 채용 담당자가 면접 녹취록과 표준화된 시험 점수를 검토하여 내렸다. 이를 통해 정보 수집 도구로서 AI의 순수한 효과를 측정했다.

핵심 발견 및 주요 결과
전문 채용 담당자들은 AI의 성과가 더 낮을 것으로 예측했으나, 실제 결과 AI 면접관은 핵심 비즈니스 지표에서 인간 면접관을 크게 능가했다.
채용 과정 효율성 증대: AI 주도 면접은 채용 전 과정에 걸쳐 통계적으로 유의미한 긍정적 결과 증가를 가져왔다(모든 지표 p < 0.001).
채용 제안율: 12% 증가.
입사율: 18% 증가.

직원 유지율 및 매칭 품질 향상: 긍정적 효과는 채용 이후까지 지속되어, 더 나은 직원-기업 간 매칭이 이루어졌음을 시사한다.
30일 유지율: 17% 증가.
채용 제안 수락자 중, AI 그룹의 1개월 후 고용 유지 확률이 6% 더 높았다.

기저 메커니즘 및 행동적 통찰
이러한 결과의 원인을 규명하기 위해 면접 녹취록, 지원자 선택, 채용 담당자 행동을 심층 분석했다.
AI의 정보 수집 능력:

포괄성: AI 주도 면접은 인간 면접보다 더 철저했으며, 14개의 잠재적 주제 중 평균 6.78개를 다루어 인간(5.53개)보다 더 포괄적인 정보를 수집했다.
관련성: 녹취록 분석 결과, AI 면접은 채용 제안과 긍정적 상관관계가 있는 언어적 특징(대화 교환, 어휘 풍부성 등)을 더 많이 유도한 반면, 부정적 영향을 미치는 행동(맞장구, 지원자의 역질문 등)은 감소시켰다. 이는 AI의 구조화된 접근이 더 높은 신호 가치를 지닌 정보를 수집함을 의미한다.

지원자의 반응 및 인식:
AI 선호도: 선택권이 주어졌을 때, 지원자의 78%가 AI 면접을 선택했다. 이는 편의성과 즉각적인 일정 조율의 용이성 때문으로 분석된다.
차별 인식 감소: AI 면접 지원자들은 인간 면접 지원자들에 비해 성별 기반 차별을 경험했다는 응답률이 거의 절반 수준(3.30% vs 5.98%)이었다.
만족도: 순추천지수(NPS)로 측정한 전반적 만족도는 두 그룹 간 거의 동일했으며, AI 기술에 대한 거부감은 나타나지 않았다. 단, AI와의 상호작용이 덜 "자연스럽다"는 평가는 있었다.

채용 담당자의 행동 변화:
평가 점수: 채용 담당자들은 AI가 면접한 지원자들에게 유의미하게 더 높은 성과 점수를 부여했다.
의사결정 가중치 변화: AI 면접을 평가할 때, 채용 담당자들은 면접 성과 점수보다 표준화된 언어 시험 점수에 더 많은 가중치를 두었다. 이는 직접 상호작용하지 않은 정보에 대해 객관적 지표로 검증하려는 경향을 시사한다.

핵심 과제: 부정적 선별(Negative Sorting):
AI 면접관을 직접 선택한 지원자들은 인간 면접관을 선택한 지원자들보다 평균적으로 표준화 시험 점수가 더 낮았다. 이는 성과가 낮은 지원자들이 AI를 덜 위협적인 대안으로 인식할 수 있음을 시사한다.

운영 및 비즈니스 시사점
효율성의 역설: AI 면접은 일정 조율 속도가 더 빨랐으나(최초 연락까지 0.32일 vs 0.51일), 인간 채용 담당자가 AI 면접 내용을 검토하는 데 더 오랜 시간이 소요되었다. 결과적으로 총 채용 소요 시간은 AI 조건에서 약간 더 길어졌다. 이는 AI가 생성한 정보에 대한 인간의 검토가 새로운 운영상 병목이 될 수 있음을 보여준다.
비용 효율성: 비용 분석 결과, 특히 인건비가 높은 중·고임금 시장에서 AI는 비교적 빠르게 비용 효율성을 달성한다. 손익분기점은 AI 공급업체 가격에 따라 변동되지만, 명확한 투자수익(ROI) 경로를 제시한다.
인사 관리의 미래: 본 연구는 AI가 복잡한 상호작용 기반 업무인 면접에서 인간을 효과적으로 대체하고 더 나은 비즈니스 결과를 창출할 수 있음을 입증한다. 그러나 동시에 워크플로우 관리, 채용 담당자 교육, 지원자 선별 문제 해결과 같은 새로운 과제를 동시에 제시한다.

9월 FOMC, 어제자로 50bp 빅스텝 인하 가능성이 8%로 최초 등장

인터넷 전설 코인트레이더 워뇨띠의
최근 비트코인 선물 포지션 기록

9월 6일쯤 숏을 전부 청산하고 현재는 포지션이 없습니다

🧮(9월 2주) QLW: 9~10월 계절성 vs 금리 인하와 달러 약세
(SK하이닉스, 이오테크닉스, 파크시스템스, SNT에너지, 원텍, 비에이치)
[상상인증권 퀀트 김경태] 02-3779-3427

1. 9월은 유일하게 S&P 500 지수 동안 평균 마이너스를 기록(-0.9% since 1926, -1.1% since 1928). 우연으로 치부하기에는 이미 9월이 투자에 안좋은 계절이라는 것을 아는 순간 Self-fulfilling prophecy로 작용할 가능성. 근거는 ①현대의 뮤추얼 펀드 회계연도(9월 마감) & 세금 손실 수확(tax loss harvesting) 및 6~8월 휴가 후 리밸런싱과 맞물려 구조적으로 고착화 ②연방정부 회계연도 종료(9/30)에 따른 불확실성 ③ "여름 동안 시장에 반영되지 않고 축적된 부정적 뉴스의 지연된 반영" 현상 등 복합적 작용

2. S&P 500가 견조한 상승세를 유지한 반면, 코스피는 최근 영업이익 추정치가 하향 조정되며 3,200선 박스권에서 횡보, 추가 상승 동력 부재한 상황. 또한 코스피 거래대금은 6월 대비 급격히 감소, 일평균 15조원->8조원대까지 하락. 신용대주잔고 역시 상승세를 멈추고 횡보 중. 거래대금의 감소는 투자자들의 관망세가 강화되고 있음을 의미. 신용잔고의 정체는 개인투자자들의 추가 매수 여력이 제한적임을 보여줌

3. 역사적으로 9, 10월은 코스닥에 더 가혹했으나, 최근에는 코스닥 아웃퍼폼이 진행 중. 1991년 이후 9월 코스피 평균 수익률은 -0.6%, 코스닥은 -3.2%. 10월 각각 0.4%, -1.2%, 11월은 하반기 최고 수익률 기록. 그러나 최근 코스닥 시가총액 상위 20개 기업 중 12곳이 제약·바이오 기업으로, 알테오젠, 에이비엘바이오, 펩트론, 파마리서치 등이 상위권을 점령하며 시장 구조가 변화 중. 금리인하 국면에서 AI와 반도체, 로보틱스 관련 중소형 기술주들도 자금조달 유리해짐에 따라 강세. 코스닥이 과거의 계절적 약세 패턴을 극복할 여지가 충분함을 보여줌

4. 미 금리인하기에는 팩터별 우선순위가 명확하게 나타남. 미 금리인하기에 (미 2년물 기준) 달러가 약세를 보일 때는(달러 인덱스 기준) 모멘텀(Hit Ratio, 63.0%), 대형주(55.6%), 성장주(55.6%), 중소형주(51.9%) 순으로 유리, 가치주(48.1%)와 고배당주(48.1%)는 상대적으로 부진. 반면 금리인하기에도 달러가 강세를 보일 때는 대형주(45.8%), 모멘텀(45.8%), 가치주(45.8%) 순으로 상대적 우위를 보임

5. 국내증시는 9, 10월 계절적 약세에 직면해 있으나, 연준의 금리인하 사이클 진입은 중기적 강세장의 시작점이 될 가능성이 높음. 특히 코스닥의 경우 바이오와 AI 섹터 중심의 구조적 변화가 진행되고 있어, 선별적 접근 필요. S&P 500의 경우, 기존과 같이 퀄리티, 중소형 팩터 우위. 국내증시는 달러의 방향과 무관하게 유리했던 모멘텀, 대형주를 핵심 포지션, 달러 동향을 모니터링하며 성장주와 가치주의 비중을 조절하는 전략 권고. 9월 10-11일 CPI/PPI 발표와 정기국회 개회에 따른 변동성 확대에 대비하면서도, 금리인하 수혜가 예상되는 바이오, AI, 로봇 외에도 과거 Hit Ratio와 상대수익률이 우수했던 상사/자본재, 운송, 기계, 반도체, 증권 업종에 대한 비중 확대, 필수소비재, 통신서비스, 화장품/의류/완구는 섣부른 저가매수가 아닌 조금 더 나은 매수기회를 포착하는 것이 필요

-9월 2주차 Top Pick은 SK하이닉스, 이오테크닉스, 파크시스템스, SNT에너지, 원텍, 비에이치
-9월 2주차 Short Pick은 코스맥스, 한솔케미칼

* 원문 보고서 링크: https://buly.kr/5UIPoZD

* 상상인증권 리서치센터: https://news.1rj.ru/str/ssi_research

* 상상인증권 투자전략팀: https://news.1rj.ru/str/ssi_macro

[속보: 스탠다드차터드(SC), 9월 FOMC 50bp 빅컷으로 전망치 수정]

-9월 기존 25bp 인하를 전망했으나, 예상보다 부진한 8월 고용지표로 인해 연준이 0.5% 인하를 단행할 것으로 예상

*Fedwatch, Polymarket 확률은 큰 변동이 없습니다

출처: https://www.reuters.com/business/stanchart-revises-fed-cut-expectations-50-bps-sept-after-weak-us-jobs-data-2025-09-08/

[ASML, 미스트랄AI 최대주주로… 'EU 소버린 AI' 구축 속도]

7일(현지 시간) 로이터통신은 ASML이 17억 유로(약 2조7500억 원) 규모로 추진 중인 미스트랄의 시리즈C 투자 유치에 13억 유로를 투입해 최대주주에 오를 계획이라고 보도했다. 로이터는 “ASML의 투자가 유럽 두 기술 선두 기업을 묶게 될 것”이라며 “미국과 중국 AI 모델에 대한 유럽 의존도를 낮추는 데 도움이 될 수 있다”고 평가했다.

미스트랄AI는 이미 마이크로소프트(MS), 엔비디아, 삼성전자를 비롯해 앤드리슨 호로위츠(a16z)와 라이트스피드 등 실리콘밸리 주요 벤처캐피탈(VC)의 투자를 받기도 했다. 이번 시리즈C 투자 유치가 마무리되면 기업가치가 최대 140억 유로(약 22조8000억 원)에 이를 수 있다고 한다

https://n.news.naver.com/mnews/article/011/0004530449

[NASDAQ, SEC에 토큰화증권 거래 허용 신청]
-금일 Robinhood 상승에는 S&P 지수 편입 외에도 토큰화 증권 재료 작용

1. 주문 처리 시스템: 투자자가 주문 시 "토큰화 플래그(tokenization flag)"를 선택하여 결제 방식을 지정하면, 나스닥이 The Depository Trust Company(DTC)에 해당 청산·결제 지시사항을 전달하며, 기존 거래 방식과 블록체인 기반 방식이 동일 거래소에서 병행 운영

2. 선택적 적용 방식: 의무가 아닌 선택사항으로 제공되어 참여자(브로커, 기관투자자 등)가 각 주문별로 개별 선택이 가능. 기관투자자는 대량 거래 시 토큰화 선택이 가능하며, 개인투자자는 초기 단계에서 브로커(로빈후드, Kraken 등)를 통한 간접 접근이 가능

규제 및 세부 사항
1. 기존 규제 체계 완전 적용: 의회가 제정한 기존 규제 구조가 토큰화 증권에도 동일하게 적용되며, 블록체인 결제 능력 등 고유 특성과 관계없이 동일한 규제가 적용되어 과거 주식 소수점 거래, 전자화, ETF 도입 시와 동일한 규제로 접근

2. 국가 시장 시스템(National Market System) 보호: 토큰화를 활용하면서도 현행 시장 시스템의 혜택과 보호를 유지하고, 투자자 보호 메커니즘이 그대로 적용되며, 시장 무결성 및 공정성 기준이 동일하게 적용.

3. 지원 대상 증권: 나스닥 상장 모든 주식이 대상이며, 향후 ETF 및 기타 거래 상품으로 확대 가능성

*SEC 승인 관련 구체적 일정은 미정이며, 승인 후 단계적 도입이 예상되고, 초기에는 제한적 시범 운영 후 확대 가능성

https://www.reuters.com/business/finance/nasdaq-makes-push-launch-trading-tokenized-securities-2025-09-08/

한국에서 현재 토큰화 증권을 거래할 수 있는 방법은 금 실물자산 토큰 외에는 없습니다

금 상승추세에 탑승하고 싶으신 분은 ETF, KRX 현물 금을 사시는 것보다

빗썸에 상장되어 있는 팍스골드 사시는게 거래비용, 세금 면에서 유리합니다

[오라클 상승 코멘트]

-조정 EPS: $1.47 (컨센서스 $1.48 하회)
-매출: $149억 (컨센서스 $150억 하회)
-클라우드 매출: $72억 (전년비 +28%)

-실적은 컨센서스를 하회했으나, 시장은 OpenAI 와의 협업 강화와 향후 클라우드 매출 가이던스에 주목

-FY26에 클라우드 매출 가이던스를 $180억으로 책정하여 FY25대비 77% 상승을 예고

-향후 4년간 클라우드 매출을 (회계연도 기준 FY27~FY30)
$320억->$730억->$1,140억->1,440억으로 책정

-Evercore 애널리스트 리포트 또한 2029년에 클라우드 수익이 $1,080억에 달할 것이라는 전망치를 내놓은 점도 긍정적

그 외 🧮
-10월 Oracle AI Database 서비스 출시 예정 (OpenAI 등 AI 모델 통합)
-Google Gemini AI 모델이 오라클 클라우드에서 이용 가능
-잔여 수행 의무(RPO): $4,550억 (전년비 +359% 급증)


-Oracle 에너지인프라 핵심 기업인 Bloom Energy도 장후 급등 중

[구글 클라우드 CEO, AI 수익화 관련 발언]
-AI는 시장의 우려보다 빠르게 수익화되고 있으며, Google Cloud는 여러 전략을 통해 AI를 통해 이미 수십억 달러의 수익을 창출하고 있다고 발언
-고객 수요 백로그 1,060억 달러 달성 (매출보다 빠른 성장세)
-2분기 클라우드 매출 136.2억 달러 (전년 대비 32% 증가)
-신규 고객 분기별 28% 연속 성장세 지속 전망

수익성 향상 핵심 3가지 전략 요약
1. 소비 기반 과금
-GPU/TPU 등 AI 인프라를 토큰 단위로 과금
-고객 서비스 시스템은 "디플렉션율"(문제 해결률) 기준 과금
-Meta와 체결한 100억 달러 규모 6년 계약 사례 세부 설명

2. 구독 모델 (Subnoscriptions)
-Gemini, Google Workspace, Google AI Ultra 구독자 성장세 강조
-특히, AI 사이버보안 관련 구독 서비스 급성장

3. 업셀링 (Upselling)
-고객이 고급 AI 모델로 업그레이드하도록 유도
-실제로 구글의 AI 서비스 사용 후 다른 제품 전환율이 높게 나타남
-기존 고객의 2/3가 이미 AI 도구를 적극 활용 중

https://www.cnbc.com/2025/09/09/google-cloud-chief-details-how-tech-company-is-monetizing-ai.html

[Meta의 AI 인재 전쟁: 막대한 투자 뒤에 가려진 내부 균열:WSJ 기사]

Meta가 수백억 달러를 쏟아부어 AI 인재들을 영입했지만, 그 화려한 이면에는 심각한문제들이 수면 위로 떠오르고 있습니다

1. 내부 직원들의 불만 폭발
천문학적 연봉 격차: 신규 영입된 스타급 인력과 기존 직원 간의 연봉 차이가 상상을 초월하자, 내부에서는 불만과 함께 임금 인상 및 보직 변경 요구가 빗발치고 있다는 소식

비밀 연구소 TBD Lab 차별 문제: 마크 저커버그 집무실 근처에 신설한 이 연구소는 특별 출입증이 있어야만 접근 가능하며, 소속 멤버의 이름조차 내부 조직도에서 비공개 처리됨. 이는 회사 내에 새로운 '특권 계층'을 조성한다는 내부 고발이 존재

2. 영입과 동시에 이탈
OpenAI, 구글 등에서 수십 명을 성공적으로 영입했지만, 벌써부터 일부 인원은 더 좋은 조건을 제시하는 경쟁사나 스타트업으로 이탈하는 현상이 발생. 한 연구원은 Meta의 '사무실 출근' 정책에 반발하여 입사를 포기하고 스타트업으로 향하는 등, 높은 연봉만으로는 인재를 붙잡아 둘 수 없다는 사실이 증명

-대표적으로 ChatGPT 공동 개발자인 S. 자오는 Meta에 입사한 지 단 일주일 만에 퇴사하고 전 직장인 OpenAI로 돌아가겠다고 선언했으며, 다급해진 저커버그가 연봉을 3배 인상+수석 과학자(Chief Scientist) 라는 파격적인 직책을 부여하며 간신히 붙잡는 데 성공

3. Meta만의 문제가 아니다
현재 AI 업계는 전면적인 '인재 전쟁' 중이며 OpenAI는 직원들에게 수백만 달러의 보너스를 지급하고 있으며, 애플 역시 핵심 인력을 경쟁사에 뺏기고 있다는 소식. 한 업체는 인재 유출을 막기 위해 직원들의 링크드인 프로필에 회사 이름을 언급하지 못하게 할 정도

원문: https://www.wsj.com/tech/ai/meta-ai-superintelligence-hiring-tension-96c9e993