Citadel Scott Rubner, Equity FLASH Update

» Theme: Structural Bull; Tactical October Fragility Persists

‒ Rubner는 단기적으로 헤드라인 리스크로 인한 변동성은 지속되겠지만, 기업 펀더멘털 개선과 11월의 계절적 강세를 감안할 때 주식시장의 중기적 상승 추세는 여전히 견고하다고 평가.

‒ 10월 10일 옵션 거래량이 사상 최대치(1억 800만 계약)를 기록했으며, 리테일 투자자는 24주 연속 콜옵션 순매수로 역사상 최장기 ‘bullish skew’를 유지함. 이는 “buy-the-dip” 심리가 여전히 강하게 작동하고 있음을 의미.

‒ 리테일은 현물, 옵션, ETF 전반에서 순매수세를 지속하고 있으며, ETF는 특히 S&P500·나스닥 대형주 중심으로 집중됨(“SPY의 36%가 Mag7으로 유입”). 반면 기관투자자는 최근 9주 중 8주간 헤지 중심의 풋옵션 매수세를 유지.

‒ 3분기 어닝시즌 진입 국면에서 S&P500의 EPS는 +7.5% YoY 성장 전망, 옵션시장은 평균 ±4.7% 변동을 반영 중이며, 단일종목 간 상관관계가 낮아 종목선별 장세가 강화되고 있음.

‒ 리테일은 4월 이후 26주 중 23주 동안(7주 연속) 순매수세를 보이며, 10월~11월로 갈수록 수요가 계절적으로 강화되는 패턴을 반복 중. 11월은 과거 8년 중 가장 강한 순매수 월로 기록.

‒ 기관 및 시스템 투자자 측면에서는 CTA 포지션이 여전히 Net Long이지만 신호가 약화 중이며, SPX 6494가 롱→숏 전환의 임계선으로 제시됨. 변동성 확대로 Vol-Control 전략군의 공급 리스크도 존재.

‒ 헤지펀드와 대형 스펙(speculators)들은 VIX 숏 포지션을 과도하게 쌓은 상태에서 지난 금요일 쇼크로 손실을 입었으며, 단기적으로는 변동성 매도 재진입 움직임 관찰.

‒ 자사주 매입은 사상 최대 규모(연간 1.35조달러 예상)로, 11월 1일 블랙아웃 해제 이후 강력한 수요 유입이 예상됨. 특히 Russell 3000과 S&P500 구성사 모두 사상 최고 집행 속도로 진행 중.

‒ 역사적으로 10월 26~27일이 분기 저점을 형성하는 경향이 있으며, 이후 연말 랠리로 이어지는 패턴이 반복됨. 올해도 10월 중순 조정 이후 강세 전환 가능성 높음.

‒ 결론적으로 리테일 자금, 자사주 매입, 패시브 유입, AI 성장테마 등 구조적 강세 요인은 지속되며, 10월의 전술적 변동성 구간은 매수 기회로 해석. 연말에는 ‘FOMO Rally’와 낙폭과대주 중심의 리버전 흐름이 강화될 것으로 전망.

#주도주 #생각정리

주도주 매수에 활용하는 3단계 로직.
가는 주식 보면서 어떤 생각이 드는지 스스로 자문하는 중

[주도주 매수의 3단계]

1) 저게 왜 올라 ? (주도주 초반)
2) 좋은건 알겠는데 이자리에서 어떻게 사 ? (주도주 중반)
3) 시X 산다 (주도주 후반)

#MEME 원점 회귀

반박시 밸류 인베스터

OpenAI발 AI 버블, 샘 알트만의 ‘Too Big to Fail’ 전략과 그 약한 고리

1. OpenAI의 초대형 계약 러시, 순환적 자금 구조 논란
‒ 최근 한 달 사이 OpenAI는 Nvidia($100B 투자·10GW 시스템 계약), AMD(6GW+10% 워런트), Broadcom(10GW 칩 계약), Oracle($300B 클라우드 계약) 등과 총 $1.5~2조 규모의 초대형 딜을 체결
‒ 그러나 OpenAI는 2024년 $5B 적자, 2025년 예상 손실 $10B로 수익구조는 취약
‒ Bloomberg·Fortune은 “순환적(circular) 투자 구조”라며, Nvidia→OpenAI→Oracle→다시 Nvidia로 돈이 도는 ‘Ponzi-like’ 구조를 비판
‒ Moody’s는 “OpenAI가 Oracle에 실제로 돈을 지불할 수 있을까?”라며 신용 리스크 지적

2. 샘 알트만의 전략: “망할 수 없는 존재” 만들기
‒ Altman은 거대 기업들과 복잡한 상호계약망을 통해 OpenAI를 “Too Big to Fail” 기업으로 설계 중
‒ WeWork처럼 Softbank가 손절 못했던 사례처럼, OpenAI 실패는 MS·Nvidia·Oracle 등 생태계 전체 리스크로 전이됨
‒ Altman은 시장의 유동성이 넘치는 지금, AI 버블의 정점에서만 가능한 “생태계 중심의 방어 전략”을 실행 중

3. 기술적 해자 붕괴: GPT 독주 시대의 종말
‒ LMSys Chatbot Arena(2025.10.15) 기준 Gemini 2.5 Pro, Claude Sonnet/Opus가 GPT-5보다 높은 순위
‒ MMLU 등 주요 벤치마크에서도 Anthropic이 OpenAI를 추월, 기술 격차 사라짐
‒ “기술의 수렴(Convergence)”이 현실화되며 OpenAI의 독점적 리더십은 상실

4. 엔터프라이즈 API 시장에서도 밀려남
‒ Menlo Ventures 자료에 따르면 엔터프라이즈 LLM 사용 비중: Anthropic 32%, OpenAI 25%
‒ 2년 전 50% 점유율이던 OpenAI가 추락, 개발자 커뮤니티 충성도는 Anthropic으로 이동
‒ OpenAI는 엔터프라이즈 매출 부진을 만회하기 위해 소비자향 제품(소라 앱, 성인 챗봇, Clinician Mode 등)으로 방향 전환

5. 소셜미디어·B2C 전환의 위험한 도박
‒ ‘소라(Sora) 앱’, ‘성인용 챗봇’, ‘GPT 앱 생태계’ 등은 B2B 부진을 메우려는 고육지책
‒ Altman은 과거 “섹스봇은 만들지 않겠다” 했으나, 2개월만에 “우린 도덕 경찰이 아니다”로 입장 번복
‒ 이는 수익 압박이 극심하다는 신호로, “too big to fail”을 유지하기 위한 행보로 해석됨

6. 데이터센터 투자, 시대 역행적 선택
‒ AI 인프라의 무게중심이 ‘훈련(training)’→‘추론(inference)’으로 이동 중
‒ Gartner·McKinsey: 2028년 AI 인프라 지출의 80% 이상이 추론용으로 전환 예상
‒ OpenAI의 GPU 중심 대규모 데이터센터는 추론 효율성 시대에 ‘과잉 설비’로 전락 위험
‒ ASIC·LPU 등 저비용 하드웨어 기업(Groq, Google, AWS 등)이 비용우위 확보 가능

7. AI 훈련비용 급락, 소형모델 혁명 가속
‒ Karpathy의 ‘nanochat’ 사례: GPT-3급 모델을 $1,000 이하로 훈련 가능
‒ GPT-3 훈련비용 $4.6M→$0.001M(1/500 수준), GPT-4 훈련비용도 $100M→$20M으로 하락
‒ 삼성의 7M 파라미터 ‘Tiny Recursive Model(TRM)’은 LLM보다 효율적으로 작동하며 온디바이스 AI 시대를 가속

8. AI 버블과 ‘Dark GPU’ 리스크: 닷컴 버블의 재연
‒ “Dark Fiber” vs “Dark GPU”: 닷컴시대와 AI시대의 5가지 유사점
 1) 무한 성장 가정: AI 컴퓨팅 수요가 영원히 증가할 것이라는 착각
 2) 과잉 투자: $2T 규모 인프라 지출
 3) 효율성 충격: 알고리즘 혁신·소형모델로 GPU 수요 급감
 4) 공급 과잉: GPU 잉여로 가격 붕괴 위험
 5) 금융 붕괴: 부채로 인프라 투자한 기업들의 자산상각 리스크 확대

결론: 기술은 진보하지만, 버블은 피할 수 없음
» AI는 인터넷 이상으로 거대한 패러다임 전환을 일으키겠지만, 대부분의 투자금은 소멸할 것
» OpenAI 중심의 순환적 자금 구조는 버블의 전형적 징후
» 효율화·모델 소형화·추론 전환 등은 GPU 중심 인프라의 구조적 리스크로 이어질 가능성
» “AI 혁명에는 낙관적이되, 현 시장의 재무 구조엔 냉철해야 한다”는 태도가 필수

https://ianpark.vc/p/alert-openai-too-big-to-fail

VKOSPI 30 돌파

2021년 3윌 이후 30 돌파한 것은 단 세 번 뿐

S&P 500 VIX Futures

#MEME 테마주 시황은 이거 하나로 뚝딱 가능하니 참 편리

‒ 오늘날 주식시장 밸류에이션이 비합리적인지 여부는 주관적 판단의 영역이지만, 투자자들의 행동은 구조적으로 왜곡된 합리성 속에 놓여 있음

‒ 투자자들은 남해 버블 이후 반복된 역사처럼 ‘놓칠까 두려운(FOMO)’ 심리에 의해 과열에 가까운 매수 행태를 보이며, 이는 완전히 비이성적이지도 합리적이지도 않은 중간 상태

‒ 21세기 들어 시장을 지배하는 기관투자자들은 자산 소유자(연기금 등)에게 자금을 위임받는 구조적 관계 속에서 단기성과 압박을 받음

‒ 운용사들은 벤치마크 대비 저성과 시 해고 위험이 커지기 때문에 상승 종목을 뒤늦게 쫓는 모멘텀 매매에 의존하고, 장기적 펀더멘털 평가 기능을 상실

‒ 결과적으로 액티브 매니저는 상승장 후반부에 매수하고 하락장 후반부에 매도하는 비효율적 행태를 반복, 장기성과는 저하되고 시장의 고평가가 지속

‒ LSE의 Woolley·Vayanos 연구는 이러한 모멘텀 매매가 액티브 운용의 부진과 구조적 고평가 편향의 주요 원인이라 밝힘

‒ 패시브 투자는 이 현상을 더욱 확대시켜 개별 종목 유동성을 감소시키고, 변동성과 자본배분 왜곡을 심화시키며 산업 집중도 심화로 이어짐

source: FT 기사 중 일부 발췌

최근 IMI 서베이에 따르면, 이전의 비관론에서 상당히 큰 폭으로 강세론으로 전환된 것으로 나타났으며, 전망을 주도하는 요인에 대해 그들이 생각하는 바는 다음과 같음.

기본적으로 고평가된 가치와 정치적 혼란에 대한 우려는 있지만, 여전히 괜찮은 실적과 더 중요한 것은 경기 침체나 위기 없이 연준이 완화 정책을 펼치고 있다는 점.

Chinese tech giants pause stablecoin plans after Beijing steps in

‒ Ant Group(알리바바 계열)과 JD.com 등 중국 빅테크들이 홍콩에서 추진하던 스테이블코인 발행 계획을 일시 중단함. 이는 베이징이 민간이 발행하는 통화의 확산에 우려를 표하며 개입한 결과.

‒ 인민은행(PBoC) 관계자들은 기술기업이나 증권사가 어떤 형태로든 통화를 발행하는 것은 부적절하다는 판단 아래, 홍콩의 초기 스테이블코인 시범사업(participation in the initial rollout)에 참여하지 말 것을 권고.

‒ 이는 민간이 발행하는 스테이블코인이 중앙은행 디지털화폐(e-CNY) 프로젝트와 통화 주권에 도전이 될 수 있다는 우려에서 비롯된 것으로, “최종 발권권은 중앙은행에 있다”는 원칙이 강조됨.

‒ 홍콩통화당국(HKMA)은 8월부터 스테이블코인 발행자 허가제를 시작했으나, 본토 규제기관의 신중론으로 인해 중국계 기업들의 참여가 사실상 잠정 보류된 상태.

‒ 전 인민은행 총재 저우샤오촨은 스테이블코인이 투기와 금융 불안정을 초래할 수 있다고 경고하며, 실제 수요와 위험을 신중히 평가해야 한다고 강조.

source: FT

U.S. Policies Only Temporarily Shake China's Shipbuilding Dominance

‒ 미국 무역대표부(USTR)가 2024년 봄 중국 조선업의 비시장적 관행을 조사하고, 2025년 10월 14일 새로운 제재 정책(중국산 선박 대상 도킹 요금 등)을 시행했지만 중국의 조선 지배력에는 근본적 변화가 없었음.

‒ 조사 착수 직후 2024년 하반기 중국 조선소 수주 비중은 전 세계 신규 선박 톤수의 75% 이상으로 급등하며 역대 최고치를 기록.

‒ 2025년 초에는 일시적으로 수요가 위축돼 중국산 선박 주문이 급감했으나, 일본·한국 조선소 수주량은 예년 수준을 유지.

‒ 그러나 2025년 중반 이후 중국의 수주 비중은 빠르게 회복돼 8월에는 전 세계 톤수의 80%를 초과, 압도적 시장점유율을 다시 확보.

‒ 결론적으로 미국 정책은 단기적 변동만 야기했을 뿐, 중국 조선소의 비용 경쟁력과 생산능력이 여전히 글로벌 조선시장의 중심축으로 작동하고 있는 상황.

source: CSIS

글로벌 외환+금 준비자산 대비 금(XAU) 비중이 급등해 30%에 도달한 반면, 달러(USD) 비중은 40%까지 하락

GS S&P 500 CTA 추정치

테크 자금유입