AI 폭락 예견한 마이클 버리는 성공할까?
엔비디아-팔란티어 공매도 건 미국 증권가의 이단아
마이클 버리가 또 엔비디아와 팔란티어에 하락 베팅 했다는 뉴스가 한국경제신문에 났는데 이 사람 왜 이럴까? 좀 이상한 사람 아닌가? 이런 현상을 분석해줘. 혼자 왜 이렇게 독불장군일까? 너라면 이 두 주식이 하락할 것 같니? 냉정하게 분석해봐
마이클 버리의 하락 베팅
마이클 버리(Michael Burry)가 최근 엔비디아(NVDA)와 팔란티어(PLTR)에 대규모 풋옵션(주가 하락 베팅)을 건 건 사실이다. 이는 2025년 11월 초 공개된 그의 헤지펀드 Scion Asset Management의 Q3 13F 공시(9월 말 기준)에서 확인됐다.
구체적으로:
엔비디아 풋옵션: 약 1억 8,700만 달러 규모 (100만 주 상당)
팔란티어 풋옵션: 약 9억 1,200만 달러 규모 (500만 주 상당)
총 11억 달러 넘는 노출로, 그의 포트폴리오 대부분을 차지했다. 이 뉴스가 한국경제신문 등 국내 매체에도 최근 보도됐다.
왜 이런 베팅을 할까? (버리의 관점 분석)
버리는 전통적인 콘트라리안(반대론자) 투자자다. 2008년 주택 버블을 미리 예측해 대박 난 '빅쇼트'로 유명하다. 그는 시장이 과열되면 과감히 반대 베팅을 한다.
이번 경우:
AI 버블 경고: AI 관련주(특히 엔비디아·팔란티어)가 닷컴 버블처럼 과대평가됐다고 보고 있다. X(트위터)에 올린 포스팅에서 "가끔 버블을 본다. 유일한 승리는 게임에 참여하지 않는 것"이라고 암시하며, AI 자본 지출 폭증, 순환적 투자 구조, 클라우드 성장 둔화 등을 지적했다.
팔란티어 특정 우려: 정부 계약 의존도가 높아 민간 확장성이 제한적이라고 판단. CEO 알렉스 카프는 버리를 "미쳤다"고 비난했지만, 버리는 고평가(P/S 150배 이상)를 문제 삼고 있다.
엔비디아: AI 칩 수요가 과열됐고, 고객사(하이퍼스케일러)의 감가상각 기간 연장(칩 수명 과대평가?) 등을 들어 지속 가능성에 의심.
그는 독불장군 스타일이다. 왜냐면:
대중 심리와 반대로 움직이는 가치투자 철학 (워런 버핏이나 벤저민 그레이엄 영향).
과거에도 "너무 일찍" 베팅해 손실 봤지만(예: 2021 테슬라 숏), 결국 맞은 경우 많아 자신감 강함.
소규모 펀드 운영으로 자유롭게 고conviction 베팅 가능. (최근 펀드 청산하고 뉴스레터 시작 – 규제 피하고 자유롭게 의견 내기 위함으로 보임)
성격상(영화 '빅쇼트'에서도 묘사처럼) 소셜 미디어로 암시적 경고 날리고, 직접 설명 안 함. "이상한 사람" 소리 듣지만, 이는 그의 강점 – 군중 심리에 휘말리지 않음.
이런 현상은 투자 역사에서 흔하다. 콘트라리안들은 시장 과열 시 외로워 보이지만, 버블 붕괴 때 영웅 된다. 하지만 타이밍이 핵심 – 너무 일찍 베팅하면 손실을 본다.
냉정하게 분석: 이 두 주식, 정말 하락할까?
2025년 말 현재(12월 29일 기준):
엔비디아: YTD +42% 상승. AI 칩 수요 폭발(Blackwell 등 신제품 램프업), 데이터센터 매출 급증. PER 50~60배 수준으로 비싸지만, 성장률(매출 100%+ 증가) 뒷받침. 중국 수출 제한 등 리스크 있지만, 장기 AI 인프라 지배력 강함.
팔란티어: YTD +142% 상승. 상업 부문 성장 호조, 정부 계약 안정. 하지만 PER 200배+, P/S 100배 가까이 – 역사적으로 지속 어려운 수준. 버리의 지적처럼 "과대평가" 맞다.
내 견해: 단기(2026년) 하락 가능성 있지만, 큰 붕괴는 낮아 보임.
AI 붐은 실질 수요(클라우드, 생성AI) 기반. 닷컴 버블처럼 "허상" 아님.
버리의 베팅은 9월 말 기준 – 그 후 주가 더 올랐으니 현재 손실 중일 수 있음.
역사적으로 버블은 "너무 일찍" 경고 맞지만, 결국 터짐. 하지만 AI는 장기 트렌드.
만약 버리가 맞다면 2026~2027에 조정 올 수 있어요(금리, 경기 둔화 등). 하지만 엔비디아처럼 fundamentals 강한 주식은 회복력 좋음. 팔란티어는 더 취약.
투자는 본인 판단! 버리 따라 숏 치는 건 위험해요 – 그는 전문가고 옵션으로 레버리지 씀. 장기 투자자라면 AI 성장 믿고 홀드하거나, 분산 추천해야 한다.
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