미국 물가가 오르면 연준이 금리를 올릴 가능성이 높아지는 것은 사실이다.
그것보다 더 명확한 사실은 한국수출이 미국 ppi와 동행한다는 것이다.
그러니 미국 물가상승이 금리를 밀어올릴까 걱정하는 것은 남들보다 한박자 늦게 해도 된다.
미국 물가가 오르면 연준이 금리를 올릴 가능성이 높아지는 것은 사실이다.
그것보다 더 명확한 사실은 한국수출이 미국 ppi와 동행한다는 것이다.
그러니 미국 물가상승이 금리를 밀어올릴까 걱정하는 것은 남들보다 한박자 늦게 해도 된다.
https://runmoneyrun.blogspot.com/2025/10/korea-market-cap-vs-m2-20251026.html
한국의 시가총액이 m2와 비교시 역사적 고점에 육박하던 시기에 비교해봤었다.
그렇게 높아보였지만 80%를 넘는 수준에 불과했고, 지금은 150%에 도달했다.
(시가총액은 코스피, 코스닥 합계. m2는 개정 이전 수치로 말잔, 원계열. 4, 5, 6월 m2는 yoy 9-10%로 적당히 추정)
역사적으로 한국에서는 비교할 자료가 없으니, 일본과 비교해봤다.
일본주식시장의 시가총액은 89년 12월 일본 m2의 134%에 도달해서 역사상 고점을 기록했다.
89년 전후 5-6년을 제외하면 이 비율은 1955년에서 1923년까지 30% - 80%를 벗어나지 않았다.
최근 다시 시총이 m2를 넘어서기 시작하고 있다.
일본, 한국, 대만의 주식시장에 새로운 역사가 쓰이고 있다는 사실은 명확하다.
거품과 붕괴의 역사가 반복될지는 미리 알 수 없다.
다만 일본에는 돌아보고 비교할 수 있는 과거가 존재한다.
이번에는 과거와 다를지 한국도 일본도 아직 알 수 없다.
상식적으로 한국이 메모리 사이클을 뛰어넘더라도 과하게 좋은 시절에는 어려운 시기를 대비해야 한다는 정도의 교훈을 위 그림에서 얻을 수는 있다.
시총/m2비율을 환율과 비교했다.
보통 원화와 코스피지수를 비교하면 데칼코마니처럼 대칭적이라고 했는데, 최근 몇년간 그 관계가 사라졌다.
최근 금값과 실질금리의 관계가 사라지고, 기름값과 달러의 관계가 사라진 것과 관련이 있을지도 모른다.
여하튼 위에서 보이는 둘의 관계는 주가지수와 비교하는 것보다 못하지 않다.
25년 이전까지 수십년동안 매우 아름답게 대칭적이다.
그렇다는 것은 최근 환율, 시가총액, m2에 큰 변수가 발생했다는 것이다.
https://runmoneyrun.blogspot.com/2026/01/usdkrw-vs-m2reserves-20260115.html
올해 한국의 주식시장이 전세계에서 가장 핫했다.
그 와중에 환율이 1530원대로 올라가니 더 많은 관심이 쏠린다.
한국의 환율은 꽤 오래 일본의 환율과 동행하고 있다. 방향도 속도도 비슷하다.
다만 변동성은 한국이 좀 더 크다.
이유는 모르지만, 한국과 일본의 자본 흐름이 동기화되어 있을 것이라고 짐작할 수는 있다.
대만, 중국, 호주, 브라질의 환율을 추가해서 보면 그룹으로 나눌 수 있다.
일본, 한국, 대만은 달러 대비 약세를 보인다.
반면 호주, 브라질, 중국은 강세를 보인다.
동북아 3국은 상대적으로 미국향 it수출이 강세이고, 관세와 직접 투자를 포함한 미국의 압력을 직접적으로 받는 나라이다. 수출, gdp, 물가, 통화량, 금리, 집값에서 상당기간 우상향을 보이고 있다.
호주, 브라질은 자원수출국, 자원수출국이다.
중국은 장기간의 디플레에서 벗어나고 있는 나라이다.
과거 한국의 통화가 중국이나 호주와 동기화되어 움직이던 시절이 있다.
지금은 일본과 오랫동안 동기화되어 움직인다는 것이 위 그림의 교훈이다.
더 길게 보면 5년 정도 그러하다.
그러니 한국 내부의 문제뿐 아니라 바깥의 문제도 보는 것이 환율에 대한 힌트를 얻는데 도움이 된다.
한국 수출이 잘되면, 외환보유액도 늘고 원화도 강세이고, 수출산업을 중심으로 주식시장도 강세이고, 그 돈이 뿌려지는 동네의 부동산가격도 움직이는 것이 국룰이었는데 작년부터 잘 안 맞는 것처럼 보이기도 한다.
수출이 무섭게 잘 되고, 무역수지, 경상수지가 증가해도 외환보유액이 별로 늘지 않는다. 그 돈이 안 들어 오거나, 크게 나가는 돈이 있다는 것이고, 정부나 한국은행에서 해외투자자를 사갈시하던 것이나 국민연금의 한국투자비중을 거의 제한없이 늘리고 있는 것이 다 관련이 있을 것이다. 수출 기업들도 다양한 이유로 환전을 늦추는 경향이 있다고 한다.
통화량/외환보유액의 비율은 수십년동안 방향이나 레벨이 환율과 일정정도 동행하는 경향을 보였다.
과거의 m2처럼 개편된 m2도 비슷한 경향을 보인다.
최근 20여년을 확대해 봐도 환율의 장기 추세와 동행한다.
2014년이래 유지되고 있는 추세가 당장 달라질 이유를 찾기 어렵다.
그러니 현재의 환율은 현재의 외환보유액과 통화량을 고려할 경우 특별하지 않다.
요약
환율 걱정은 필요없다고 본다.
그래서 그냥 할 일을 한다.
하이닉스 실적이 발표되었다.
놀랍다.
23년 2분기부터 홀로 실적을 견인한 hbm의 성장세는 둔화되었지만 레거시 dram의 성장은 전분기 대비 100%를 넘고 있다.
nand의 성장도 과거의 평범한 사이클을 뛰어넘는 수준이다.
높은 시장의 기대를 꾸준히 뛰어넘고 있다.
https://runmoneyrun.blogspot.com/2026/04/memory-export-sec-hynix-20160406.html
보통 메모리 사이클이 진행되면 투자가 증가하고, 공급이 증가하고, 수요가 정체되고, 매출이 정체되는 시기가 온다.
공급과잉으로 재고가 지속해서 증가하는 국면에 도달하면 사이클 하락이 시작되는 것을 확인할 수 있는데, 재고순환의 관점에서 보면 아직 재고 증가 단계에도 도달하지 않았다고 볼 수 있다.
요약
하이닉스의 실적이 모든 면에서 상상을 뛰어넘는다.

한국의 메모리 수출은 메모리업체의 매출과 관련성이 높다.
1분기 수출이 1분기 매출의 82%라고 가정하고, 한 달 미리 발표되는 마이크론의 실적과 가이던스를 고려해서 두 업체의 1분기 매출을 추정해서 위에 표시했다.
25년 9월 이후 레거시 디램가격이 급상승한 이후 삼성 메모리와 하이닉스의 매출 역전은 hbm시장을 하이닉스가 독식했던 시기 이전으로 점차 돌아가는 양상을 보이고 있다.
이란이 요구하는 통행료는 un 해양법 위반이 되지만, 일단 지불해서 선례가 되면 다른 에너지 수송로상 국가의 비용 요구를 정당화시킬 수 있다.
글로벌 해상 질서의 붕괴가 나타날 경우 한국이 에너지 수입을 위해 지불할 비용은 척당 30억이 아니라 300억이 될 수 있다.
아래는 gemini의 canvas를 사용한 결과물.
사우디-한국 수송로 인근 영해 보유국 및 지정학적 리스크 지점
1. 중동 구간
이란, 오만, 아랍에미리트(UAE)
2. 인도양 구간
인도, 스리랑카, 몰디브
3. 동남아 구간
인도네시아, 말레이시아, 싱가포르, 태국
4. 남중국해 구간
베트남, 필리핀, 중국, 대만, 브루나이
5. 동북아 구간
일본, 대한민국
이란의 사례가 선례(Precedent)가 될 경우, 말라카 해협이나 남중국해 연안국들이 자국 해역 통과 비용을 요구할 명분이 생깁니다. 이는 국제 해양법의 '무해통항권' 근간을 흔드는 시도가 될 수 있습니다.
핵심 구간별로 약 30억 원의 통행료가 징수되면 왕복 시 척당 최소 300억 원 이상의 추가 비용이 발생합니다. 이는 국내 정유사 마진 악화 및 에너지 물가 폭등의 직접적 원인이 됩니다.
1) 전기가 전선을 통해 흐른다고 믿거나,
2) 전자가 정보전달을 담당한다고 믿거나,
3) 구리선에서의 정보전달 속도가 광섬유보다 느리다고 믿는 경우가 있다.
그러나 그렇지 않다.
질문: ... 구리선과 광섬유에서 정보전달 속도를 비교하고, 전달 원리를 설명해 줘. 기사형식으로 고등학생이 이해할 수 있게 써 줘.
[과학 특집] 우리가 몰랐던 ‘빛의 속도’... 구리선 vs 광섬유, 정보 전달의 진실
"정보가 빛의 속도로 전달된다"는 말을 들어본 적이 있나요? 우리가 매일 사용하는 인터넷과 스마트폰 뒤에는 구리선과 광섬유라는 거대한 인프라가 숨어 있습니다. 하지만 놀랍게도 이들 속에서 정보가 흐르는 속도는 우리가 아는 '진공 속 빛의 속도'와는 차이가 있습니다. 고등학생의 눈높이에서 그 흥미로운 원리를 파헤쳐 봅니다.
많은 사람이 구리선 속에서 전자가 빛의 속도로 달려간다고 생각합니다. 하지만 실제 전자의 이동 속도(유동 속도)는 초당 수 밀리미터($mm/s$) 정도로 매우 느립니다. 개미가 기어가는 속도보다도 느린 셈이죠.
그렇다면 어떻게 스위치를 켜자마자 전등이 들어올까요? 비밀은 **'전자기파의 파동'**에 있습니다.
전자의 역할: 구리선 속 전하의 바다(매질)는 전자기파가 진행할 수 있도록 돕는 역할을 합니다.
전달 원리: 전선에 전압이 가해지는 순간, 전선 주변에 전기장과 자기장이 형성됩니다. 이 전자기장의 에너지가 전선을 가이드 삼아 빛의 60~90% 속도로 순식간에 퍼져나가는 것입니다.
포인팅 벡터: 에너지는 사실 전선 '내부'가 아니라 전선 '주변 공간'의 전자기장을 통해 흐릅니다. 이를 물리학에서는 포인팅 벡터라고 부릅니다.
광섬유는 정보를 '빛(광 펄스)'의 형태로 전달합니다. 빛을 직접 쏘기 때문에 가장 빠를 것 같지만, 여기에도 물리적인 제약이 있습니다.
굴절률의 방해: 빛이 진공이 아닌 '유리(석영)'라는 물질을 통과할 때, 유리 원자들과 상호작용하며 속도가 줄어듭니다.
실제 속도: 광섬유 유리의 굴절률은 약 1.46으로, 이 안에서 빛의 속도는 진공 대비 약 30% 정도 느려진 초당 약 20만 km가 됩니다.
전반사의 원리: 빛은 광섬유 내부에서 지그재그로 반사(전반사)하며 나아갑니다. 이 때문에 실제로 빛이 이동해야 하는 거리는 케이블의 직선 길이보다 조금 더 길어집니다.
| 구분 | 구리선 (Copper) | 광섬유 (Fiber) |
| 전달 매체 | 전자기장의 파동 | 광 펄스 (빛) |
| 신호 속도 | 진공 속 광속의 약 60~95% | 진공 속 광속의 약 67~70% |
| 전달 원리 | 전선 주변의 전자기장 형성 | 유리 내부의 전반사 현상 |
| 주요 장점 | 단거리에서 매우 낮은 지연 시간 | 압도적인 데이터 전송량(대역폭) |
순수한 신호의 '전달 속도'만 본다면 고성능 구리선이 광섬유보다 빠를 때도 있습니다. 하지만 우리가 광섬유를 선택하는 이유는 '용량'과 '거리' 때문입니다.
구리선은 저항으로 인해 신호가 금방 약해지고 주변 전자파의 간섭을 많이 받습니다. 반면 광섬유는 수십 킬로미터를 가도 신호가 거의 약해지지 않고, 한꺼번에 보낼 수 있는 데이터의 양이 구리선보다 수조 배 더 많습니다.
결국, 구리선은 **'짧은 거리의 빠른 반응'**에, 광섬유는 **'먼 거리의 대량 수송'**에 최적화된 기술이라고 할 수 있습니다.
질문: 포인팅 벡터란?
gemini의 답변:
포인팅 벡터는 전자기장이 가진 **에너지의 흐름(방향과 크기)**을 나타내는 물리량입니다. 쉽게 말해, "전자기 에너지가 지금 어디로, 얼마나 세게 흘러가고 있는가?"를 보여주는 화살표라고 이해하시면 됩니다.
포인팅 벡터는 전기장($\mathbf{E}$)과 자기장의 세기($\mathbf{H}$)의 **벡터곱(Cross Product)**으로 정의됩니다.
재미있는 사실: 'Pointing(가리키다)'이라는 단어와 발음이 같아 방향을 가리키는 벡터로 오해하기 쉽지만, 사실 이 공식을 유도한 영국의 물리학자 **존 헨리 포인팅(John Henry Poynting)**의 이름에서 따온 고유명사입니다.
우리는 보통 에너지가 전선 '내부'를 타고 흐른다고 생각하지만, 포인팅 벡터는 에너지가 전선 '외부'의 공간을 통해 전달됨을 증명합니다.
에너지는 밖으로 흐른다: 전류가 흐르는 전선 주변에는 전기장과 자기장이 형성됩니다. 이 두 장을 벡터곱하면 에너지가 전선을 따라 평행하게 이동하는 포인팅 벡터가 생성됩니다. 즉, 에너지는 전선 속 전자가 아니라 전선 밖의 공간을 통해 이동합니다.
부하(저항)로 빨려 들어가는 에너지: 에너지는 배터리(에너지원)에서 뿜어져 나와 전선 주변 공간을 이동하다가, 저항(전구 등)을 만나면 비로소 저항 안쪽 방향으로 굽어지며 흡수됩니다.
전자기파의 진행 방향: 빛이나 라디오파 같은 전자기파가 나아가는 방향 역시 포인팅 벡터의 방향과 같습니다. 안테나에서 에너지가 뻗어 나가는 원리를 계산할 때 필수적입니다.
포인팅 벡터는 전자기 시스템의 '에너지 지도'와 같습니다.
단위 면적당 전력: 어떤 면적을 단위 시간 동안 통과하는 전력 밀도를 의미합니다.
안테나 설계: 스마트폰이나 기지국 안테나가 전파를 어느 방향으로 얼마나 강하게 쏠지 결정할 때 사용합니다.
전송선로 분석: 초고속 반도체 기판(PCB) 설계 시 신호가 왜곡되지 않고 에너지가 잘 전달되는지 분석하는 핵심 지표입니다.
Would you like me to ...
포인팅 벡터의 원리를 이용해 **무선 충전(Wireless Charging)**이 어떻게 공중을 통해 에너지를 전달하는지, 혹은 태양 에너지가 우주 공간을 지나 우리에게 도달하는 과정을 수치로 계산해 드릴까요?
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참고
모르실걸요? 진짜 전기가 전달되는 방법.
https://youtu.be/Uocc81qn9M0?si=OeK25r9ELNxMpKEV
연준의장에 지명된 사람을 놓고 여러가지 얘기를 하는데 가장 눈에 띄는 것은 예측력이 떨어진다는 것이다.
대표적으로 금융위기 전후에 인플레이션만 걱정하면서 정작 금융위기가 심화되는 과정에서 적절한 상황인식을 보여주지 못했다는 것이다.
그러나 2008년 금융위기가 진행되는 과정에서 2008년 9월까지는 금융위기의 가능성은 보였어도 필연적으로 금융위기 상황이 발생할 것이라고 예측하는 것은 내가 보기에 불가능했다.
지나고 보니 금융위기가 발생했고 결정적인 트리거가 리만브라더스의 파산이었다는 것이 명확하지만 관련된 상황이 매우 복잡하고, 반드시 위기상황으로 진행되어야 했던 것도 아니다.
지금 ai 거품에 대한 다양한 생각이 가능하지만, 거품을 지나고 있는지는 지나봐야 아는 것이고, 거품이 터지기 전에는 확인할 수 없다.
2008년 9월 리만브라더스의 파산을 연준이 막았으면 금융위기가 발생하지 않았을까?
2008년 8월까지 진행된 유가 150불의 위험이 발생하지 않은 금융시스템 붕괴보다 덜 중요한 문제였을까?
과거의 문제들이 지나고 보면 답이 명확해 보일 것 같아도, 당시에는 그렇지 않다.
한참 지나서 돌이켜봐도 명확하지 않은 경우가 많다. (한국의 부동산, 인구문제... )
현재 진행형으로 발생하고 있는 심각한 문제들에 대해서도 답이 없는 경우가 많고, 발생하지도 않은 미래의 문제를 예방하려는 경우에는 답을 찾기 더 어렵다.
금융위기에 대한 평가는 다양하지만 명칭만 살펴봐도 원인, 결과, 진행과정에 대한 참고가 될 수 있다. 또한 그 사건을 바라보는 인간들의 역사적 평가가 변화하는 것도 알 수 있다.
아래는 gpt가 정리한 금융위기에 대한 명칭이다.
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아래는 2008년 금융위기를 지칭하는 명칭들을 가능한 한 넓게, 중복·유사 표현까지 포함해 정리한 목록이다.
(학술·언론·시장·대중 담론에서 실제로 쓰였거나 통용되는 표현 위주)
2008 Global Financial Crisis (GFC)
Global Financial Crisis of 2007–2009
International Financial Crisis (2008)
World Financial Crisis
Great Financial Crisis
Second Great Depression (비공식·경고적 표현)
Great Recession (미국 NBER 공식 용어, 경기침체 국면 지칭)
Subprime Mortgage Crisis
Subprime Crisis
Subprime Loan Crisis
Subprime Meltdown
U.S. Subprime Mortgage Crisis
Housing Bubble Collapse
U.S. Housing Crisis
Credit Crisis
Global Credit Crisis
Credit Crunch
Mortgage-Backed Securities Crisis
CDO Crisis
Securitization Crisis
Shadow Banking Crisis
Lehman Brothers Collapse
Lehman Shock
Lehman Crisis
Lehman Moment
Post-Lehman Crisis
Wall Street Crisis
Investment Bank Crisis
Bear Stearns Collapse
AIG Crisis
Fannie Mae & Freddie Mac Crisis
Bank Bailout Crisis
Too Big To Fail Crisis
TARP Crisis
Government Bailout Crisis
Global Banking Crisis
Liquidity Crisis
Interbank Market Freeze
Systemic Financial Crisis
Financial System Breakdown
Market Meltdown
Financial Meltdown
Global Market Crash
Wall Street Meltdown
U.S. Financial Crisis
American Financial Crisis
Mortgage Crisis
Foreclosure Crisis
European Banking Crisis
Eurozone Financial Crisis (2009–2012로 확장)
Sovereign Debt Crisis (연쇄 파생)
Global Economic Crisis
Worldwide Financial Crisis
International Banking Crisis
Global Economic Crisis
Economic Meltdown
Recession of 2008
Great Recession
Lost Decade (국가·지역별 적용)
Financial Depression (비공식)
Capitalism Crisis (담론적 표현)
2008년 글로벌 금융위기
세계 금융위기
글로벌 금융위기(GFC)
서브프라임 모기지 사태
서브프라임 위기
리먼 브라더스 사태
리먼 쇼크
월가 금융위기
미국발 금융위기
신용경색 사태
국제 금융위기
세계 경제위기
대공황 이후 최대 위기
Financial Tsunami
Wall Street Earthquake
Black Swan Event (사후적 사용)
Credit Apocalypse
Economic Tsunami
The Big One
Financial Armageddon
Market Crash of 2008
원인 강조 → Subprime / Credit Crisis
트리거 강조 → Lehman Shock
범위 강조 → Global Financial Crisis
결과 강조 → Great Recession
시스템 강조 → Systemic Banking Crisis
**2008년 금융위기는 “서브프라임 위기로 시작해 리먼 붕괴로 폭발한, 전후 최대의 글로벌 신용·은행·시스템 위기”**였고,
그 성격에 따라 이름이 수십 개로 분화되어 불린 사건이다.
--------------
gpt의 추가 분석
왜 어떤 위기는 이름이 하나가 아니라 수십 개로 불리는가?
2008년 금융위기는
서브프라임 사태이자
리먼 사태이며
글로벌 금융위기이고
신용경색, 은행위기, 대침체로도 불린다.
이는 단순한 표현의 혼란이 아니라, 위기의 구조 자체가 단일 원인이 아닌 다층적·연쇄적 구조였음을 반영한다.
위기의 이름 수 = 위기의 구조적 차원 수
| 원인 축 | 대응 명칭 |
|---|---|
| 주택가격 버블 | Housing Bubble Collapse |
| 대출 질 악화 | Subprime Crisis |
| 금융공학 남용 | CDO / Securitization Crisis |
| 규제 실패 | Shadow Banking Crisis |
| 통화·금융정책 | Credit Boom/Bust |
→ 각 원인마다 ‘자기 서사’를 가진 이름이 생김
2008년 예시
주택 → 모기지
모기지 → MBS/CDO
CDO → 투자은행
투자은행 → 은행 간 시장
금융 → 실물경제
| 단계 | 명칭 |
|---|---|
| 초기 | Subprime Crisis |
| 중간 | Credit Crunch |
| 폭발 | Lehman Shock |
| 확산 | Global Financial Crisis |
| 결과 | Great Recession |
→ 단계별로 ‘사건의 얼굴’이 바뀜
| 주체 | 사용하는 이름 |
|---|---|
| 중앙은행 | Systemic Risk / Liquidity Crisis |
| 정부 | Economic Crisis |
| 금융시장 | Lehman Shock |
| 학계 | Great Financial Crisis |
| 대중 | Wall Street Meltdown |
→ 같은 사건을 다른 좌표계로 해석
2007년: Subprime
2008년: Lehman
2009년: Great Recession
2010–12년: Eurozone Crisis
하나의 위기가 아니라
시간에 따라 ‘정체성이 계속 재정의되는 사건’
이름이 많아지는 위기는 대부분 다음 조건을 만족한다.
❌ 특정 산업의 불황이 아님
❌ 특정 국가의 위기가 아님
✅ 금융 시스템의 신뢰 붕괴
✅ 정책 패러다임의 전환
✅ 자본주의 운영 방식에 대한 질문
그래서
Capitalism Crisis
Too Big To Fail Crisis
같은 담론적 이름까지 등장
| 위기 | 통용 명칭 수 | 성격 |
|---|---|---|
| IT 버블 (2000) | 적음 | 섹터 버블 |
| 아시아 외환위기 (1997) | 중간 | 지역·통화 |
| 2008 금융위기 | 매우 많음 | 시스템 붕괴 |
| 코로나 쇼크 | 증가 중 | 실물+정책 |
| SVB 사태 | 적음 | 국지적 금융 |
👉 이름이 많을수록, 위기는 ‘구조적’
단일 명칭으로 수렴되지 않음
해석이 계속 변함
정책·시장 반응이 반복됨
→ 변동성의 근원이 구조적
Credit → 자금 경색
Banking → 시스템 리스크
Recession → 실물 수요
Sovereign → 국가 신용
→ 어떤 이름이 주류가 되는지 관찰 = 다음 리스크 탐지
이름이 난립하는 구간 = 가격 발견 실패
서사가 통일되는 시점 = 구조적 바닥
2009년 이후
“Lehman Shock” → “Great Recession”으로 수렴
→ 리스크가 정의되며 자산 재평가 시작
위기의 이름이 많다는 것은, 그 위기가 단일 사건이 아니라
원인·전파·영향·시간·해석이 서로 다른 복수의 위기가
하나의 시간축 위에서 겹쳐진 ‘시스템적 사건’임을 의미한다.
-------
요약
복잡한 현상에 대해서는 다양한 해석이 가능하고, 다양한 실행이 가능하다.
한 국가의 대통령이나 중앙은행장이 멍청해보여도 국민 평균보다는 똑똑할 가능성이 높다.