1. David Busch는 최근 10년물·30년물 금리 상승의 핵심 원인으로 40조달러 규모의 미 국채 공급 확대, 중동발 에너지 쇼크, 관세발 인플레, 그리고 AI 인프라 투자용 IG 회사채 발행 급증을 꼽았다.
2. 장기금리 상승이 곧장 주식 약세로 연결되진 않는다고 봤는데, 지금은 할인율보다 AI 붐이 만든 실적 기대가 더 강하고, 특히 빅테크는 6%대 자금조달 비용에도 투자를 멈출 분위기가 아니라는 점이 중요하다.
3. 다만 이 구조는 “더 높은 금리에도 실적이 버티는 동안만” 유효하고, 이후 시장은 CAPEX 자체보다 그 CAPEX가 실제 수익화되는지, 마진이 압박받는지에 더 집착하게 될 가능성이 크다.
4. 장기채의 전통적 매수자였던 보험사·연기금이 예전처럼 30년물을 강하게 받지 않는 이유는, 과거엔 듀레이션을 샀지만 지금은 사모신용(private credit)으로 이동해 유동성과 신용 리스크를 더 지는 대신 높은 수익률을 택하고 있기 때문이다.
5. Busch는 이 현상을 “듀레이션 리스크를 줄이고 신용·유동성 리스크를 키운 것”으로 설명했고, 결국 장기채가 약한 건 미국 신용 자체보다도 자금이 더 높은 쿠폰과 구조물로 이동한 시장 구조 변화라는 프레임이다.
6. 흥미로운 포인트는 Treasury Secretary Scott Bessent의 장기채 바이백인데, 규모는 미미해도 시장은 이를 “재무부도 장기금리와 유동성을 신경 쓴다”는 시그널로 읽고 있으며, 이건 장기물 수급 불안을 역설적으로 드러낸다.
7. Busch는 그래도 포트폴리오 내 국채의 역할은 살아있다고 보고, 특히 3~5년 구간을 선호했다. 장기물은 변동성이 너무 크고, 반대로 중단기물은 현재 금리 레벨에서 캐리와 방어력을 동시에 제공한다는 논리다.
8. 주식 쪽에선 AI 때문에 망할 것처럼 팔린 소프트웨어 섹터를 오히려 기회로 봤다. Intuit 같은 기업은 “AI에 의해 대체될 구식 소프트웨어”로 디스카운트됐지만, 실제론 개인이 Claude나 ChatGPT로 세무 소프트웨어를 직접 만들 가능성은 낮고, 오히려 기존 소프트웨어 업체들이 AI를 흡수해 마진을 개선할 수 있다는 시각이다.
9. AI 인프라 투자 아이디어는 반도체만이 아니라 전력, 냉각, 희토류, 원자력까지 이어진다. 특히 그는 병목이 소프트웨어보다 에너지와 원재료라고 봤고, 미국의 소형 원자로(SMR)와 희토류 공급망은 중장기 관전 포인트로 제시했다.
10. 사모신용에 대해선 매우 방어적이었다. “주식 같은 수익률을 채권처럼 준다”는 마케팅을 경계했고, 진짜 봐야 할 건 loan tape, 즉 실제 차입자 상태·연체율·담보 회수 현황인데, 이게 불투명한 상품이 많아 리테일에 유동성 출구용으로 넘어오는 구조를 특히 경계했다.
트레이더/투자자 관점
• 내러티브: 장기채 약세를 “미국 망했다”가 아니라 “AI CAPEX와 사모신용이 장기채의 전통 수요를 잠식한 구조 변화”로 보면, 금리·주식·크레딧을 읽는 프레임이 달라진다.
• 가격/포지셔닝: 장기채는 여전히 군중이 싫어하는 자산이지만 Busch는 20~30년보다 3~5년 국채를 선호했고, 반대로 AI 피해주로 과매도된 소프트웨어는 밸류에이션 리레이팅 후보로 봤다. 사모신용은 높은 쿠폰 뒤에 숨은 유동성/신용 리스크를 감안하면 무작정 대체채권으로 보기 어렵다.
• 체크포인트: 중동 리스크와 유가, 관세 정책, AI 인프라용 회사채 발행 규모, 보험사·연기금의 자산배분 변화, 재무부 바이백 확대 여부, 그리고 소프트웨어 기업들의 AI 도입 후 실제 마진 개선 여부를 봐야 한다.