거시경제 전망
호르무즈 해협
선박의 트랜스폰더로 확인되는 운항 상황을 기준으로 보면, 호르무즈 해협은 여전히 폐쇄된 상태다.
호르무즈 해협을 통과해 페르시아만 외부로 향하는 원유 출하량
출처: WTO, AXSMarine
또한 미국은 요격 미사일 재고가 상당히 부족해진 상황이다. 요격 미사일은 생산에 많은 시간과 비용이 들며, 과거에 비해 미국의 방위산업 생산 기반도 약해졌기 때문이다. 미 국방부는 기본적인 방어와 비상사태에 대비해야 하므로 재고를 지나치게 낮은 수준까지 소진할 수도 없다.
이로 인해 미국은 언론 대응 측면에서 곤란한 처지에 놓였다. 한편으로는 적대 세력에 미국의 강경한 대응 능력을 보여줘야 하지만, 다른 한편으로는 소진된 무기 재고를 보충하고 생산 능력을 확대하기 위해 의회에 1조5,000억 달러 규모의 국방예산을 요청하고 있기 때문이다.
전략비축유 역시 현대 역사상 가장 낮은 수준에 머물러 있다.
미국 전략비축유(SPR) 보유량
종합하면 미국은 중간선거를 앞두고 전략적으로 취약한 상황에 놓여 있다. 전쟁은 국내에서 인기가 없고, 뚜렷한 출구전략도 보이지 않으며, 여러 자원이 빠르게 소진되는 가운데 에너지 가격은 여전히 높은 수준을 유지하고 있다.
WTI 원유 가격
FOMC 업데이트
연준은 7월 29일, 6주마다 열리는 통화정책 회의를 개최하고 기준금리를 동결하기로 결정했다.
이는 2026년 남은 기간 동안 금리 인상이 없거나 한 차례에 그칠 것이라는 나의 기본 전망과 부합한다. 최근에는 2026년 후반에 상징적인 수준의 금리 인상이 한 차례 단행될 가능성에 점점 더 무게를 두고 있다.
문제는 시장이 워시 연준 의장의 기자회견을 상당히 부정적으로 받아들였다는 점이다. 목표치를 웃도는 인플레이션이 이어지는 상황에서도 그의 발언은 모호하고 비둘기파적으로 들렸다. 기자들은 연준이 아직 금리를 올리지 않은 이유를 여러 차례 물었지만, 그의 답변은 설득력이 부족했다.
연준이 정책 결정을 발표하고 질의응답을 마친 뒤 미국 국채 금리는 상승한 반면 달러는 하락했다. 이는 상당히 좋지 않은 조합이다. 미국 10년물 국채 금리는 다시 5%를 향해 오를 가능성을 보이고 있다.
미 10년물 국채 금리
주택담보대출 금리 역시 서서히 오르고 있다. 이는 주택 구매자들에게 부담을 주는 동시에, 경제가 서로 다른 속도로 움직이는 이중구조 또는 K자형 경제를 심화시키는 요인이 된다.
결국 채권시장은 연준이 조만간 인플레이션을 2% 목표 수준으로 다시 낮출 수 있을 것이라고 신뢰하지 않고 있다. 호르무즈 해협이 폐쇄된 상황 역시 전혀 도움이 되지 않는다.
보다 큰 틀에서 보면, 아직 많은 시장 참여자들이 충분히 인식하지 못하고 있는 점이 있다. 재정 우위의 시대에는 금리 인상이 통화정책 우위의 시대만큼 효과적으로 작동하지 않는다는 것이다. 공공부채가 GDP의 100%를 넘어선 상황에서 금리 상승은 재정적자를 더욱 확대한다. 그리고 2020년대 인플레이션의 주된 원천은 바로 이 재정적자다. 대규모 은행 대출이 인플레이션의 핵심 원인이었던 1970년대와는 차이가 있다.
종합하면 연준은 금리를 올려도 문제고, 올리지 않아도 문제인 정책적 진퇴양난에 빠져 있다. 고령층에 치우친 인구구조, 과도한 의료비 지출, 과도한 군사비 지출, 연간 1조2,000억 달러에 달하는 정부 이자비용에 에너지 공급 차질까지 더해진 상황은 몇 차례의 금리 인상만으로 해결될 수 없다.
다시 말해, 이 흐름을 멈출 수 있는 것은 아무것도 없다.
AI 사이버보안 위험 증가
AI 모델 시장에서는 폐쇄형 가중치 모델과 공개형 가중치 모델 사이의 격차와 경쟁이 점차 뚜렷해지고 있다.
클로드와 챗GPT 같은 폐쇄형 가중치 모델은 일반적으로 선도적인 AI 연구소가 개발하며, 성능 면에서도 가장 앞서 있다. 다만 사용자가 모델 자체를 통제할 수는 없다. 서비스를 이용하려면 해당 기업의 서버에 접속해야 하며, 서비스 제공자는 이용을 제한하거나 특정 질문을 차단할 수 있다. 또한 사용자가 AI를 이용하는 과정에서 입력한 개인 정보나 기업의 기밀 정보 역시 제공자의 서버를 거치게 된다.
반면 공개형 가중치 모델은 현재 대부분 중국에서 나오고 있으며, 특정 시점의 성능을 기준으로 보면 선도 연구소의 폐쇄형 모델보다 대체로 몇 달 정도 뒤처져 있다. 그러나 오픈소스 소프트웨어와 마찬가지로 여러 장점이 있다.
사용자가 모델을 직접 내려받아 자신의 컴퓨터에서 구동할 수 있고, 제3자 업체가 서버에서 대신 운영하는 서비스도 이용할 수 있다. 이 경우 이용자는 더 높은 수준의 개인정보 보호를 기대할 수 있으며, 모델 개발사가 사용 방식을 통제하기도 어렵다. 사용자가 직접 모델을 평가하거나 특정 목적에 맞게 미세조정할 수도 있다.
이러한 장점에 힘입어 공개형 가중치 모델은 2026년 들어 시장점유율을 빠르게 확대하고 있다.
폐쇄형 모델을 지지하는 측은 공개형 가중치 모델의 존재 자체가 위험할 수 있다고 주장한다. AI가 매우 강력한 기술인 만큼 반드시 통제되어야 한다는 논리다. 물론 선도 AI 기업들의 기업가치가 합산 약 1조 달러에 달하는 상황에서, 수많은 공개형 모델 경쟁자가 등장하는 것을 이들이 달가워하지 않는 경제적 이유도 있다.
반면 공개형 모델을 지지하는 측은 이를 막는 것이 현실적으로 불가능하다고 본다. 전 세계에 퍼진 코드를 완전히 제거할 방법은 없기 때문이다. 또한 소수의 AI 기업만을 보호하는 규제 장벽을 세우기보다는, 공개형 모델을 통해 더 많은 사람이 AI에 접근할 수 있도록 해야 한다고 주장한다.
여기서 현실적인 문제가 발생한다. 폐쇄형 모델과 공개형 모델 모두 소프트웨어를 작성하는 과정에서 사이버보안 취약점을 만들어낼 수 있다. 그러나 폐쇄형 모델은 정작 이러한 문제를 수정해 달라는 요청을 거부하는 경우가 많다. 실제로 보안 취약점을 고치는 작업과 취약점을 악용하는 작업은 기술적으로 매우 유사하기 때문이다. 이른바 화이트해커의 작업과 블랙해커의 작업이 상당 부분 겹치는 셈이다.
이 문제를 완전히 피할 방법은 없다. 사람이나 AI가 대량의 코드를 작성하면 그 과정에서 결함이 생길 수밖에 없다. 아이러니하게도 최근에는 미국의 폐쇄형 모델이 작성한 소프트웨어의 오류까지 중국의 공개형 모델을 활용해 수정하는 사례가 늘고 있다. 미국의 폐쇄형 모델은 보안상의 이유로 수정을 거부하지만, 중국의 공개형 모델은 이를 수행해 주기 때문이다.
최상위 AI 모델은 소프트웨어의 취약점을 찾아내고 공격에 활용하는 능력이 특히 뛰어나다. 이에 대응하는 가장 현실적인 방법은 동일한 수준의 고성능 AI 모델을 활용해 소프트웨어를 사전에 강도 높게 점검하고, 실제 서비스에 투입되기 전에 취약점을 수정하는 것이다. 서비스가 운영된 이후에도 정기적으로 보안 상태를 재점검해야 한다.
나는 AI가 아직 실용적인 코드를 거의 작성하지 못하던 2023년에도 이 문제를 다룬 바 있다. 불과 3년이 지난 지금, 당시 예상했던 상황이 현실화되기 시작하고 있다.
현재 우리가 의존하는 수많은 소프트웨어 시스템을 뚫기 위해 언제든 많은 해커들이 공격을 시도하고 있다. 그중 일부는 실제 침입에 성공하며, 이로 인해 대규모 정보 유출을 비롯한 여러 문제가 발생한다.
이제 해커 집단이나 정부기관이 해킹에 특화된 AI를 개발한다고 가정해 보자. 어떤 AI가 인간보다 체스를 더 잘 두도록 최적화될 수 있는 것처럼, 어떤 AI는 인간보다 훨씬 뛰어난 능력으로 시스템에 침투하도록 최적화될 수 있다.
초기의 체스 AI는 인간 그랜드마스터들이 둔 기보를 학습한 뒤, 결국 그들을 매번 이길 수 있는 수준에 도달했다. 최근의 체스 AI는 한 단계 더 나아가 스스로와 수없이 대국하며 학습했고, 이후 기존의 다른 체스 AI들마저 능가했다.
이제 이와 비슷한 방식이 해킹에 적용된다고 생각해 보자. 실제로 여러 집단이 이미 이런 기술을 개발하고 있지 않다면 오히려 놀라운 일일 것이다. 처음에는 AI가 기존의 해킹 기법을 흡수하며 공격 방법을 학습하고, 이후에는 인간을 훨씬 뛰어넘는 속도로 시행착오를 반복하면서 스스로 코드를 수정해 능력을 계속 향상시키는 단계로 넘어갈 수 있다.
결국 이러한 AI는 인간 해커보다 몇 자릿수 이상 뛰어난 해킹 능력을 갖추게 되고, 인간이 설계한 사실상 모든 시스템에 침투할 수 있는 수준에 이를 가능성이 있다.
그렇다면 이에 대한 방어 수단은 무엇일까?
인터넷에 연결되어 있고 구조가 매우 복잡한 시스템은, 오프라인이나 단순한 시스템처럼 현실적으로 ‘해킹이 불가능한 상태’로 만들기 어렵다. 결국 해답은 더 많은 AI다. 체스에서 체스 프로그램을 상대할 수 있는 유일한 경쟁자가 다른 체스 프로그램인 것처럼, 해킹에 특화된 AI를 방어할 수 있는 유일한 수단 역시 소프트웨어 시스템을 지속적으로 업데이트하고 공격으로부터 보호하도록 특화된 AI가 될 가능성이 크다.
초인적인 능력을 갖춘 해커들이 언제 어디서나 모든 시스템에 침입하려 하고, 동시에 초인적인 방어자들이 언제 어디서나 이를 막으려 하는 세상을 상상해 보자. 공격자와 방어자는 서로의 전략을 학습하며 끊임없이 스스로를 개선하고 업데이트할 것이다. 하지만 코드는 인간이 이해하기에는 지나치게 복잡해지고, 업데이트 속도 역시 인간이 따라갈 수 없을 만큼 빨라져 정작 사람들은 무슨 일이 벌어지고 있는지 제대로 파악하지 못할 수 있다.
그러한 상황에서는 마치 디지털 신들이 인간이 이해할 수 없는 방식으로 사이버 공간에서 끊임없이 전쟁을 벌이는 것과 같은 일이 벌어질 것이다. 그리고 그 전쟁의 결과에 달린 것은 바로 우리 모두가 의존하고 있는 각종 시스템이다.
— 2023년 8월 뉴스레터, 「주목해야 할 여섯 가지 AI 테마」
물리학 박사이자 오픈소스 소프트웨어 개발자인 칼레(Calle)는 지난 7월 중순, 자신의 소프트웨어 보안을 강화하기 위해 중국 AI를 사용할 수밖에 없는 현실을 지적하며 이 문제를 부각했다.
현재 작업 중인 소프트웨어의 보안 문제를 정리한 보고서가 있다.
코덱스(Codex, 오픈 AI의 코딩 에이전트)는 사이버보안 안전장치 때문에 이를 수정하지 못했다.
페이블(Fable, 앤트로픽 개발)도 사이버보안 안전장치 때문에 수정하지 못했다.
하지만 키미 K3(중국형 공개모델)는 모든 문제를 해결했다. 아무런 제한 없이 그냥 작업을 끝냈다.
이대로라면 오픈 AI와 앤트로픽에는 좋지 않은 결과가 될 것이다.
업데이트: 키미는 단 한 번의 프롬프트만으로 10시간 만에 치명적인 버그 15개를 모두 수정했다. 에이전트용 목표 명령어(/goal)도 사용하지 않았고, 단 한 건의 불만도 없었다. 코드 품질도 인상적이다.
전체 비용은 250달러였으며, 그 돈은 중국에 지불했다.
이 내용은 대통령의 수석 기술 고문인 데이비드 색스도 주목했다.
키미 K3는 코덱스와 페이블이 ‘사이버보안 안전장치’를 이유로 거부했던 치명적인 보안 취약점 15개를 방금 수정했다.
중국 모델이 아무 문제 없이 처리할 수 있는 작업을 미국 모델만 제한해야 할 이유는 없다. 이는 미국 기업들의 경쟁력만 떨어뜨리는 결과를 낳는다.
또 다른 사례도 있다. 허깅페이스는 AI를 활용한 사이버 공격을 분석하기 위해 미국의 최첨단 모델들을 사용하려 했다. 그러나 실제 익스플로잇 페이로드(보안이 취약한 곳을 실제로 공격하는 데 사용되는 코드)가 포함된 요청은 안전장치에 의해 차단됐고, 결국 로컬 환경에서 구동되는 GLM 5.2로 전환했다.
결과적으로 이러한 안전장치가 오히려 방어 측의 보안을 약화시킨 셈이다.
“우리도 이번 주에 똑같은 경험을 했다. 공격자들은 이런 제한을 우회하고 있을 가능성이 큰데, 방어자만 안전장치에 막히는 상황은 매우 두렵다.”
얼마 지나지 않아 엔비디아의 젠슨 황 CEO도 트위터(X)에 계정을 개설했고, 첫 게시물에서 공개형 가중치 모델의 중요성을 강조했다.
첫 게시물로, 공개형 모델이 중요한 이유를 설명하는 엔비디아의 공동 서한을 공유한다.
AI는 모든 산업을 변화시키고, 모든 기업의 경쟁력을 높이며, 각국이 직접 구축하는 핵심 기술이 될 것이다.
공개형 모델은 안전과 사이버보안을 강화하고, 혁신과 기술 확산을 가속하며, 각국과 기업이 기술 주권을 확보할 수 있도록 한다.
세계에는 최첨단 폐쇄형 모델과 최첨단 공개형 모델이 모두 필요하다.
그다음 주에는 콜드카드(Coldcard) 비트코인 하드웨어 지갑의 결함 있는 난수 생성기가 악용되면서, 수백 명의 사용자로부터 총 1,300개가 넘는 비트코인이 탈취되는 사건이 발생했다. 공격자는 AI 모델을 활용해 해당 취약점을 찾아냈을 가능성이 크다.
사람들은 무슨 일이 벌어지고 있는지, 또 어떻게 대응해야 하는지를 다급히 파악하기 시작했다. 어떤 버그가 악용되고 있는지, 어떤 모델이 취약한지, 기존 자금을 옮기기에 안전한 모델은 무엇인지가 핵심 질문이었다.
이 과정에서 문제를 직접 분석하고 관련 질문에 신속하게 답할 수 있었던 것은 공개형 중국 AI 모델들이었다.
“오늘 공격으로 1,000개가 넘는 비트코인이 이동했다.
문제의 원인을 파악하기 위해 긴급 분석을 진행한 결과는 다음과 같았다.
앤트로픽: 즉시 성능 하향
오픈 AI: 일부 도움
키미 문샷: 한 번에 해결
미국은 정신을 차려야 한다.”
“현재 진행 중인 보안 사고를 조사하려 했지만 코덱스에 의해 차단됐다. 키미는 문제없이 처리했다.”
“키미 문샷에 감사한다. 키미 K3가 없었다면 이번 사고에 대응하는 일이 훨씬 더 어려웠을 것이다.”
앞으로 수개월에서 수년에 걸쳐 기존의 수많은 시스템이 AI를 활용한 사이버 공격에 노출될 가능성이 크다. AI는 과거에는 풀 수 없다고 여겨졌던 수십 년 된 수학 문제를 해결하기 시작했고, 안전하다고 믿어온 소프트웨어에서도 취약점을 찾아내고 있다. 참고로 이는 내가 쓴 소설 『더 스톨가드 인시던트(The Stolguard Incident)』에서도 중요한 줄거리 중 하나였다.
결국 이를 방어하는 유일한 방법은 그에 맞먹는 수준의 강력한 AI 모델을 활용해 모든 코드베이스를 점검하고, 취약점을 찾아 실제 공격을 받기 전에 수정하도록 하는 것이다. 그러나 폐쇄형 모델은 대부분의 경우 이런 작업을 지원하는 데 소극적인 반면, 공개형 모델은 즉시 문제 해결에 뛰어드는 경향이 있다.
AI 기업들의 막대한 시가총액과 해킹 가능한 시스템의 방대한 규모를 고려하면, 이는 앞으로 거시경제 차원에서 지속적으로 주시해야 할 주제다.
마무리: 메모리 반도체주 점검
최근 메모리 반도체주와 일부 반도체 종목의 극심한 주가 변동을 둘러싼 뉴스가 쏟아지고 있다.
한국에는 세계 3대 메모리 반도체 기업 가운데 두 곳인 삼성전자와 SK하이닉스가 있다. 이 때문에 지난 1년간 한국 주식시장도 매우 큰 폭으로 움직였다. 2025년 저점에서 약 4배 가까이 급등했고, 많은 한국 투자자가 레버리지를 활용해 상승세에 올라탔다. 그러나 이후 고점에서 약 25% 조정받자 레버리지 투자자 상당수가 큰 손실을 입거나 시장에서 퇴출됐다.
MSCI 한국 ETF (EWY)
이와 관련해 ‘천재 투자자’로 불리는 레오폴드 아셴브레너는 지난주 대규모 펀드에서 마진콜을 당했다. 그의 펀드는 메모리 반도체 기업을 포함한 AI 관련주에 집중 투자하며 운용자산이 한때 450억 달러를 웃돌았지만, 레버리지를 줄이기 위해 상당수 상장주식 포지션을 강제로 청산해야 했다.
강제 매도가 마무리된 다음 날 여러 AI 관련주는 큰 폭으로 반등했지만, 대부분은 여전히 최근 고점보다 훨씬 낮은 수준에 머물러 있다.
나는 아직 매수에 나서지는 않고 있다. 다만 메모리 반도체주는 앞으로 한 차례 더 상승할 가능성이 있다고 본다. 당분간은 금 가격을 지켜보는 것과 비슷하게, 메모리 반도체주와 다른 AI 관련주들이 일정 기간 바닥을 다지는지 지켜볼 생각이다.
AI’s Rising Cybersecurity Risk - Lyn Alden