- 뉴욕 기술주 급락 여파에 변동성 확대⋯외국인·기관 동반 매도
- LG엔솔 9% 급락·반도체주는 엇갈린 흐름⋯시장 선별 장세 진입
미국 오라클발 악재에 대한 경계심이 확산되며 코스피가 18일 4,000선을 지키지 못한 채 하락 마감했다.
한국거래소에 따르면 이날 코스피는 전장보다 61.90포인트(1.53%) 내린 3,994.51에 거래를 마쳤다.
지수는 66.81포인트(1.65%) 내린 3,989.60으로 출발해 장 초반 3,980선까지 밀렸다가 한때 4,030선을 회복했지만, 이후 낙폭을 다시 키우며 장중 3,975선까지 떨어지는 등 변동성 장세를 보였다. 코스닥 지수도 9.74포인트(1.07%) 내린 901.33으로 장을 마쳤다.
시가총액 상위 종목 가운데 삼성전자는 0.28% 내린 반면 SK하이닉스는 0.18% 상승했다. LG에너지솔루션은 미국 포드와의 전기차 배터리 공급 계약 해지 소식에 8.90% 급락했다. 원/달러 환율은 1.5원 내린 1,478.3원으로 집계됐다.
[미니해설] 코스피, 4천피 방어 실패⋯오라클 여파
국내 증시가 미국발 인공지능(AI) 투자 불확실성에 다시 한번 시험대에 올랐다. 오라클의 대규모 AI 데이터센터 프로젝트가 핵심 투자자의 이탈로 제동이 걸렸다는 소식이 전해지면서, 글로벌 기술주 전반에 대한 투자 심리가 급격히 위축됐고, 그 여파가 고스란히 국내 시장으로 전이됐다.
전날 뉴욕증시에서 다우존스30산업평균지수는 0.47%, 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수는 1.16%, 나스닥종합지수는 1.81% 하락했다. 특히 오라클 주가가 5% 넘게 급락한 데 이어 엔비디아, 브로드컴, TSMC 등 AI 및 반도체 대표 종목들이 3~4%대 낙폭을 기록하면서 ‘AI 투자 피로감’이 다시 부각됐다.
이 같은 분위기는 국내 증시 개장 직후부터 반영됐다. 코스피는 장 초반 3,980선까지 밀리며 투자심리가 급격히 얼어붙는 모습을 보였다. 이후 낙폭을 일부 만회하며 4,030선까지 반등했지만, 반등 동력은 오래가지 못했다. 외국인과 기관의 동반 매도세가 이어지며 지수는 다시 4,000선을 하회했고, 장중 변동성은 한층 확대됐다.
종목별로는 AI와 반도체를 둘러싼 엇갈린 신호가 교차했다. 미국 장 마감 후 발표된 마이크론의 실적이 시장 기대를 크게 웃돌면서, 반도체 업황에 대한 낙관론이 일부 되살아났다. 이에 SK하이닉스는 소폭 상승하며 상대적 강세를 보였다. 반면 삼성전자(-0.28%)는 약보합에 그치며 관망세가 짙었다.
이날 가장 큰 충격은 LG에너지솔루션(-8.90%)에서 나왔다. 미국 포드와 체결했던 전기차 배터리 셀·모듈 장기 공급 계약이 거래 상대방의 해지 통보로 종료됐다는 공시가 나오면서 주가는 9% 가까이 급락했다. 전기차 수요 둔화와 글로벌 완성차 업체들의 투자 조정 움직임이 현실화됐다는 점에서, 배터리 업종 전반에 대한 경계심도 함께 커졌다.
이날 시총 상위주도 대부분 하락했다. SK스퀘어(2.65%)는 올랐고, 삼성바이오로직스(-0.69%), POSCO홀딩스(-3,35%), HD현대중공업(-2.89%), 현대차(-1.22%), 기아(-0.91%), KB금융(-0.24%) 등이 내렸다.
환율 시장에서는 외환당국의 안정 의지가 작용하며 원/달러 환율이 소폭 하락했다. 다만 미국 증시 변동성과 글로벌 위험 회피 심리가 완전히 해소되지 않은 만큼, 환율 역시 제한적인 범위 내 등락에 그쳤다.
시장에서는 이번 조정을 'AI 버블 붕괴'로 단정하기보다는, 투자 속도와 수익성에 대한 재평가 과정으로 보는 시각이 우세하다. 오라클 사태는 AI 인프라 투자 확대가 실적과 현금 흐름으로 얼마나 빠르게 연결될 수 있는지에 대한 시장의 질문을 다시 끌어올렸다는 평가다.
전문가들은 단기적으로는 변동성 장세가 이어질 가능성이 크지만, 반도체 실적과 AI 수요의 구조적 성장 흐름 자체가 훼손된 것은 아니라고 진단한다. 다만 개별 기업의 투자 계획과 재무 여력에 따라 주가 차별화가 더욱 뚜렷해질 수 있다는 점에서, 당분간은 종목별 선별 대응이 불가피하다는 분석이 나온다.
이날 코스피의 4,000선 이탈은 글로벌 AI 투자 기대와 현실 사이의 간극을 다시 한번 확인하는 계기가 됐다. 시장은 이제 ‘AI가 어디까지, 얼마나 빠르게 돈이 되는가’라는 보다 냉정한 질문을 던지며 다음 방향성을 모색하고 있다.





