[홍승훈의 리턴즈] 전직 증권맨이 밝힌 금융 민낯 '까금이'

기사입력 : 2020년05월29일 10:00

최종수정 : 2020년05월29일 18:20

[서울=뉴스핌] 홍승훈 선임기자 = "계속 거짓말을 하고 싶지 않았어요."
애널리스트로 20년 넘게 일하다 전업한 한 지인의 고백입니다. 예전같으면 무슨 말이냐 싶겠지만 정보 유통이 활발해진 요즘 미루어 짐작할 수 있는데요. 사실 증권사 소속 애널리스트들은 고객과 투자자에게 소신을 가감없이 밝히기 어렵습니다. 주식시장, 개별종목이 부정적인 상황에 놓이더라도 투자자보단 회사 이익을 먼저 고려해야 합니다. 부정적인 보고서가 나가면 해당기업은 물론 증권사 내부에서 당장 압박이 거세집니다. "이렇게 써서 내면 어떻게 영업을 하란 것이냐". 결국 애널리스트들은 자기 검열에 들어갑니다. 이 같은 조직 이기주의는 자본주의 시대 상당수 기업들의 관행이자 조직문화인데요. 여하튼 그는 지금 행복해 합니다. 더 이상 거짓말을 하지 않아도 되는 업무를 만났거든요.

물론 투자자들도 예전같진 않습니다. 웬만한 증권맨, 뱅커보다 똑똑한 이들이 많아졌지요. 정보유통 채널이 다양해면서 전문가와 비전문가의 갭이 줄어든 것도 사실입니다. 요즘 동학개미들 움직임만 봐도 그런데요. 이번 코로나 폭락장에서 외국인과 기관들 체면이 꽤 구겨졌습니다. 그래서인지 우리뿐 아니라 미국에서조차 간접투자인 펀드에서 돈을 빼 스스로 직접투자에 나서는 모습이 곳곳에서 목격되는게요. 그럼에도 여전히 증권 전문가의 말 한마디에 일희일비하거나 그들의 추천주를 정성껏 사모으는 초보투자자들 역시 많습니다.

그래서 오늘은 '까칠한 금융이야기'란 책 하나를 권합니다. 줄여서 '까금이'. 이 책은 금융회사와 금융상품에 대한 한 증권맨의 자기반성이 진지하면서도 간결하게 담겨 있는데요. 금융 종사자들로선 상당히 불편할 수있는 내용일 수 있습니다. 저자 한동희는 삼성에서 30년, 이 중 삼성증권에서 25년을 근무하다 퇴직했는데요. 그는 이 책을 통해 은행, 증권, 보험 등 금융회사가 고객을 이용해 어떻게 돈을 버는지 내부자 입장에서 낱낱이 털어놓습니다.

금융회사 직원은 정말 소비자 편일까. 그들의 말을 그대로 믿어도 될까. 정말 한 곳만 열심히 거래해서 단골이 되면 은행은 알아서 고객 이익을 먼저 챙겨줄까. 보험은 무조건 어릴때 가입하는게 유리할까. 저자는 이에 대해 금융회사 직원으로서의 지식과 경험을 토대로 그렇지 못한 부조리한 현실을 하나 하나 들춰냅니다.

저자의 논리 몇가지만 볼까요. 요즘 많은 투자자들의 큰 관심인 주식부터 보겠습니다. 주식투자로 돈을 벌 수 있냐고 물으면 증권사는 대부분 '조건부 긍정'의 답을 내놓습니다. '원칙'만 지키면 주식으로 돈을 벌 수 있다는 것이지요. 원칙이 뭘까요. 크게 장기, 분산, 적립식투자 세가지입니다.

1원칙인 장기투자. 이는 곧 기대수익이 안 나도 시장을 떠나지 말고, 소신을 갖고 장기투자를 해야 한다는 건데요. 장기가 어느 정도인지 구체적인 언급은 없습니다. 결국 '돈 벌 때까지'란 의미입니다. 물론 손실이 나도 증권사는 어떠한 책임도 없습니다. 분산투자 역시 나름의 장단점이 있는데, 딱히 근거는 미약합니다. 그럼에도 분산을 강조하는 이유는 영업에 수월하기 때문입니다. 종목과 상품 교체시 그럴듯한 명분이 되거든요. 해외자산으로 분산 역시 환전, 헤지에 따른 수수료를 먹습니다. 적립식투자. 이 방식이 성공하려면 투자 말미 주가가 투자기간중 주가에 비해 높아야 합니다. 반대라면 손실이지요. 그런데 시장 위기가 몰아닥칠때 어땠나요. 최근 코로나 쇼크에서 경험했듯 위기와 폭락은 언제 어떤 식으로 올 지 아무도 모릅니다. 예컨대 10년동안 장기투자로 높은 수익률이 났더라도 만료시점에 시장이 반토막나는 금융쇼크가 오면 도통 회복할 방법이 없습니다.

저자가 이 책에서 가장 많은 공을 들인 분야가 보험인 듯 한데요. 보험에서 역시 수많은 한계와 문제점을 찾아냅니다. 예컨대 한 국가의 'GDP 대비 총보험료 비율'입니다. 2017년 기준 한국의 보험침투율이 조사대상 88개국 중 5위(11.57%)였는데요. 이는 보험료로 GDP의 11.57%를 지출한다는 의미입니다. 이로 인한 가계경제 부담은 주요국 중 최대 수준임을 알 수 있습니다. 이외에도 은행의 본질인 이자장사에 대한 문제점, 증권과 은행의 펀드 수수료와 보수 구조의 한계, 종신 연금보험 등을 통한 보험사의 꼼수를 고발하고 대안을 제시합니다.

많은 금융회사와 금융제도들, 소비자 오해에 대한 저자의 까칠한 비판과 대안을 여기서 다 언급하기엔 한계가 따릅니다. 그래서 일독을 권합니다. 금융거래, 금융 재테크에 관심있는 투자자라면 더이상 자기 이익을 우선하는 금융회사와 전문가에게 기대어 내 노후와 계좌를 통째로 맡겨두는 우를 범해선 안됩니다. 슬기로운 금융생활, 투자생활을 위해서 말이죠. 금융회사와 감독당국 역시 이 같은 지적과 비판을 아프지만 곱씹을 필요가 있습니다. 반성하고 개선점을 찾아야 합니다. DLF, 라임사태 등 잇따르는 금융관련 사고에서 겪었듯 소비자 신뢰가 떠난 금융회사는 그 존재가치가 없으니까요.

deerbear@newspim.com

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딥시크도 '자체 AI칩' 개발 추진 [서울=뉴스핌] 고인원 기자= 중국 인공지능(AI) 스타트업 딥시크(DeepSeek)가 자체 AI 반도체 개발에 나선 것으로 알려졌다. 그동안 AI 모델 학습과 운영에 사용해 온 엔비디아와 화웨이 반도체 의존도를 줄이기 위한 전략으로 풀이된다. 개발이 성공하면 중국 AI 대표 기업으로 떠오른 딥시크의 사업 전략이 크게 바뀌는 것은 물론, 중국 AI 반도체 시장에서 영향력을 키워온 화웨이에도 새로운 경쟁자가 등장하게 된다. 로이터 통신은 7일(현지시간) 사안에 정통한 복수의 관계자를 인용해 딥시크가 자체 AI 추론용(inference) 반도체를 개발하고 있다고 보도했다. 추론은 학습을 마친 AI 모델이 사용자의 질문에 답변을 생성하는 단계로, 새로운 모델을 학습시키는 훈련(training)용 반도체와는 용도가 다르다. [AI 이미지 = 배상희 기자] 소식이 전해진 뒤 미국 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 주가는 개장 전 거래에서 약 1.6% 하락했다. 리처드 윈저 라디오프리모바일 애널리스트는 "엔비디아는 중국 시장에서 사실상 퇴출된 상태이며, 앞으로도 상황이 달라질 가능성은 거의 없다"며 "딥시크도 최첨단 반도체 생산 능력을 확보하지 못하면 자체 AI 반도체를 중국 외 시장에 판매하기는 사실상 불가능하다"고 말했다. 그는 따라서 이번 딥시크의 반도체 개발이 엔비디아 실적에는 큰 영향을 주지 않을 것으로 내다봤다. 딥시크는 지난해 공개한 저비용·고효율 AI 모델이 세계적인 주목을 받으며 중국 AI 산업의 대표 기업으로 떠올랐다. 다만 그동안에는 기술 상용화보다 AI 모델 성능 개선에 집중해 온 것으로 알려졌다. ◆ 화웨이 의존 줄이고 자체 생태계 구축 미국의 대중국 수출 규제로 엔비디아의 최첨단 AI 반도체 공급이 막히면서 화웨이는 약 500억달러 규모의 중국 AI 반도체 시장에서 절반가량의 점유율을 확보했다. 딥시크를 비롯한 중국 주요 AI 기업들도 화웨이 반도체를 적극 활용해 왔다. 하지만 화웨이의 독주도 흔들리고 있다. 알리바바와 바이두가 자체 AI 반도체를 개발하며 시장 점유율을 확대하고 있는 데 이어 딥시크까지 경쟁에 뛰어든 것이다. 소식통들에 따르면 딥시크의 반도체 개발은 아직 초기 단계다. 회사는 반도체 설계업체와 파운드리, 메모리 업체 등과 협의를 진행하고 있으며 프로젝트는 약 1년 전 시작됐다. 최근에는 반도체 설계 엔지니어 채용도 확대했지만 공개 채용 사이트에는 공고를 내지 않고 비공개 방식으로 인력을 확보한 것으로 전해졌다. 딥시크는 이번 보도와 관련한 논평 요청에 응답하지 않았다. [AI 이미지 = 배상희 기자] ◆ AI 추론 시장 겨냥…오픈AI도 자체 칩 개발 딥시크의 전략은 글로벌 AI 기업들의 움직임과도 맞닿아 있다. 오픈AI는 지난달 브로드컴과 공동 개발한 첫 자체 추론용 AI 반도체 '할라페뇨(Jalapeno)'를 공개했고, 앤트로픽도 자체 AI 반도체 개발을 검토 중인 것으로 알려졌다. 딥시크에는 미국의 대중국 반도체 수출 규제도 중요한 배경이다. 미국은 중국 기업들이 엔비디아의 최첨단 AI 반도체를 구매하지 못하도록 막고 있으며, 중국 정부는 자국 기업들에 국산 AI 반도체 개발을 독려하고 있다. 딥시크 창업자인 량원펑은 2024년 중국 언론과의 인터뷰에서 미국의 반도체 수출 규제가 회사의 가장 큰 과제 중 하나라고 밝힌 바 있다. 딥시크는 초기에는 엔비디아 H800 반도체를 이용해 AI 모델을 학습시켰지만, 이후 화웨이 어센드(Ascend) 반도체 사용 비중을 꾸준히 늘려왔다. 지난 4월에는 화웨이 어센드에 최적화된 V4 모델을 공개했고, 화웨이는 V4-Flash 모델 학습에도 자사 반도체가 일부 사용됐다고 밝혔다. 이후 중국 대형 IT 기업들의 화웨이 어센드 950 반도체 주문도 크게 증가한 것으로 알려졌다. 딥시크가 개발 중인 추론용 반도체는 AI 산업에서 가장 빠르게 성장하는 시장을 겨냥한다. AI 서비스가 확산되면서 컴퓨팅 수요가 모델 학습보다 실제 서비스를 위한 추론 단계로 빠르게 이동하고 있기 때문이다. 추론용 반도체는 범용 GPU보다 가격이 저렴하고 전력 소비도 적다는 장점이 있다. 다만 성공을 장담하기는 어렵다. 경쟁력 있는 AI 반도체를 개발하려면 막대한 자금과 수년의 개발 기간이 필요하며, 미국의 수출 규제로 중국 기업들은 최첨단 해외 파운드리와 고대역폭메모리(HBM) 접근에도 제약을 받고 있다. 한편 딥시크는 최근 기업가치 520억~590억달러를 인정받는 조건으로 70억달러 규모의 첫 외부 투자 유치를 추진하고 있다. 수년간 외부 투자를 거부해 온 기존 전략을 바꾸는 첫 행보다. koinwon@newspim.com 2026-07-07 22:00