[돈버는 독서모임] 독서후기
✅ 도서 제목
머니 트렌드 2027
✅ 가장 인상깊은 구절 1가지는 무엇인가요?
주식: 화려한 공격보다 잃지 않는 규율, 즉 신용을 쓰지 않고 현금이라는 실탄을 남겨 두는 수비가 변동성 장세의 승부를 가른다.
AI : 모든 것이 확실할수록 AI와 관련된 모든 주체는 레버리지를 사용하게 된다. 기업도, 투자자도, 심지어 정부까지 말이다. 그러므로 AI 투자는 언제나 극심한 변동성이 따라온다는 사실을 잊으면 안 된다.
부동산: 집값이 오르는데 금리도 오른다는 것은, 돈이 흔해서 오르는 집값이 아니라 ‘집이 귀해서 오르는 집값’이라는 뜻이다. 유동성 장세가 아니라 수급 장세이기에, 금리 조정으로 집값을 내리기가 더 어렵다.
비즈니스 : ‘지금이 기회’라는 말에 레버리지를 늘리지 않는다. 회복 신호가 보이는 시점은 투자 타이밍인 동시에 유동성 함정에 빠지기 가장 쉬운 시점이니 주의해야 한다.
AI 산업이 크게 성장하면서 그 앞단의 반도체 시장이 한차례 출렁였다.
높은 기대감에 수요가 빠르게 붙었고, 레버리지까지 합세해서 유동성이 늘어나자 외부 충격에 쉽게 흔들리는 모습을 보여주기도 했다. 그래도 여전히 AI 산업 자체나 AI를 접목할 수 있는 비즈니스의 확장은 거스를 수 없는 대세이고, 앞으로 어느정도로 성장할 지는 감히 지금 상상하기도 어려울 것이라 짐작한다.
다만 이러한 성장의 확신이 만연한 지금이야말로 레버리지를 함부로 써서는 안되는 시기라고 할 수 있겠다. 유동성이 늘어날수록, 시장의 기대가 과도할 수록 외부 충격에 타격을 입기 마련인데, 그 하나의 사례가 지금의 부동산 시장이겠다. 과도한 레버리지로 매수를 진행했다면, 이미 오르는 시장에 올라탔다고 하더라도 지키지 못해 수익을 내지 못할 테니말이다.
어쩐지 분야는 서로 다른데, 사이클을 앞서거니 뒤서거니 하면서 서로에게 하나의 예시가 되어주는 듯한 느낌이 든다.
✅ 책을 읽고 알게 된 점 또는 느낀 점
2027년 경제를 전망하다
- 국민연금 매도/레버리지/반도체 산업에 우려로 크게 출렁거렸던 2026년 시장
- 한미 M2 증가울격차/한미 기준금리 격차/지정학적 변수 완화 분위기/국내 주체의 환전 유인으로 강달러 완화 예상
- 여전히 저성장 국면에서 반도체나 특정 기술 산업의 성장
- 낙수효과 부재로 체감적 스태그플레이션
- AI 산업의 성장과 버블 논쟁
한국 증시
- 반도체 사이클 상 관련 산업의 성장 기대
- 레버리지 청산으로 출렁였던 26년 증시
- 크게 하락한 반도체 산업에서 저평가 된 개별주의 회복 기대
- 미장과 국장, 환율과 금리
- 지정학적 리스크가 실질적인 충격인지 일시적인 노이즈인지 구분하라
- AI 시대 아직 주목 받지 못한 산업을 찾고 실적으로 검증하라
AI
- AI 에이전트, AI 팩토리의 등장
- AI 시대의 자본 소득
- 인터넷 혁명, 모바일 (플랫폼) 혁명을 잇는 혁명
- 이미 전세계적으로 늘어난 유동성, 모두 성장을 확신하는 산업, 버틸 수 있는 구조가 중요하다
- 단순한 자산 배분이 아니라 돈의 역할을 생각하라 (준비금 / 가용금 / 투자금)
부동산
- 공급 절벽, 똘똘한 한채, 전세의 월세화
- 세금, 공급, 임대차, 반도체 호황
- 양도세, 보유세 인상으로 매도 유인이 낮아짐
- 공급은 없고, 갭 투자는 막고, 매매 거래는 힘들어진 상황
- 인접한 지역의 집값까지 오르게 하는 도미노 현상
비즈니스
- 반도체, HBM
- 슈퍼사이클의 시작 vs 피크아웃 가능성
- AI 데이터센터, 냉각기, 데이터센터 리츠
- 스테이블 코인
- 휴머노이드, 자율주행
- 다이어트 약이 쏘아올린 헬스케어 시장 영향력
- K-산업
- AI 일자리 지도
- 부업
- 실버 산업
- 자영업, 창업
✅ 나에게 적용할 점
버텨야지. 버티는 구조가 중요하다. 생각하면 할 수록 재테입+종모기 들은거 진짜 신의 한 수였다. (그냥 임장가기 싫었을 뿐인데) 덕분에 한 달 예산을 구체적으로 잡고 있고, 들어올 월급으로 얼마나 버틸 수 있을지 명확하게 가늠할 수 있기 때문이다. 다음달에 잔금 때문에 대출을 해야 하는 상황인데, 퇴사도 예정된 상황이라 아마 두 강의가 아니었다면 진짜 정신 못차렸을 것 같다.
아무래도 퇴사를 앞두고 이직이든 프리랜서 일감이든 커리어를 이어가는 게 메인 관심사이긴 하지만,
AI를 어떻게 활용하면 생산성도 높이고, 커리어 경쟁력도 높이고, 부업도 할 수 있을까 하는 고민도 못지 않게 많이 하는 요즘이다. 나름대로 필요한 DB를 쌓아가는 구조는 얼렁뚱땅 만들어봤는데,
이걸 적용해서 아웃풋을 만들어내는 데에는 좀 더 많은 고민과 gpt의 도움이 필요할 것 같다.
그래도 이런 경험이 있다 보니 책에서 AI를 잘 활용 할 줄 알아야 한다는 말에 적극 공감하게 되었다.
어느 산업이든 직군이든 초보나 견습생의 노동력은 가치를 잃게 되었다지만,
사실 초보들도 최대한 자신들이 구할 수 있는 자료를 모아두고 시스템을 구축하면, 어느 정도는 경력자의 인사이트를 AI로 뽑아내고 활용할 수 있는 환경이라는 생각이 든다. 여기서 가장 중요한 첫 스텝은 그래서 ‘무엇’을 만들고 싶은 건지 자신의 목표를 명확히 하는 것이지. 이제 더 이상 ‘그냥 잘’은 없다.
그리고 이 모든 과정에서 필요한 건 시간이기도 하지만, 버틸수 있는 자금도 필요하다.
그래서 과도한 레버리지는 안된다는 말에 더더욱 공감이 되는 요즘이고.
연말 연초라 매달매달 계산해 봐야 한다. 월급은 12월까지라지만, 이어서 성과급이며 연말정산 환급도 받을테니까.
적당히 비상금부터 확보하고, 레버리지 줄이는 방향으로
