AI 시대의 ‘숨은 주역’ 구리, 한국은 어떻게 공급망을 지킬까?
인공지능 데이터센터와 전력망 확장으로 구리 수요가 폭발하는 가운데 한국수출입은행이 글로벌 자원 기업 글렌코어와 손잡고 공급망 확보에 나섰습니다. 단순한 자금 지원을 넘어 전략 자원을 안정적으로 확보하려는 이번 움직임이 향후 국내 산업에 어떤 의미가 있는지, 그리고 우리는 이를 어떻게 해석해야 할지 살펴봅니다.
PickNote
중국이 AI 시대의 ‘도로’를 까는 법: 인프라, 표준, 그리고 데이터 주권
중국 정부가 AI 시대를 앞두고 데이터센터 인프라부터 국가 표준, 데이터 재산권까지 포괄하는 강력한 통제 전략을 실행하고 있습니다. 이는 단순한 기술 개발을 넘어 AI가 원활히 작동하는 생태계를 국가가 설계하려는 시도입니다. 향후 우리 기업들이 중국의 거대 시장 속에서 어떻게 생존하고 표준을 이해해야 할지, 그 변수를 살펴봅니다.
7월의 공포는 지나갔습니다, 이제 주식시장에서 무엇을 해야 할까요?
역대급 폭락과 반등이 교차했던 7월 증시는 사실상 바닥을 확인하는 과정이었습니다. 지금은 시장을 떠날 때가 아니라 기업의 실적을 기반으로 차분하게 회복세에 동참해야 할 시점입니다.
반도체가 쓴 한국 경제의 새 서사, 왜 이재용과 최태원인가
![반도체가 바꾼 경제권력…이재용·최태원 '투톱' 더 강해졌다 [2026 누가 한국을 움직이는가]](https://picknote.info/wp-content/uploads/2026/08/picknote-b819ec3b6a537377bbba.jpg)
2026년 한국 경제의 권력 지형은 반도체를 중심으로 재편되었습니다. 삼성전자 이재용 회장과 SK하이닉스 최태원 회장이 압도적인 영향력을 증명하며 투톱 체제를 굳건히 한 배경에는 AI 시대의 기술 초격차 전략이 자리 잡고 있습니다. 기술 패권이 곧 국가 경쟁력이 된 현재, 두 리더의 리더십이 한국 경제에 어떤 차이를 만들고 있는지 살펴봅니다.
미국마저 나섰는데 왜 엔저는 멈추지 않을까?
![미국도 못 막은 엔저…일본은 금리를 더 올릴까? [동여의도 위클리]](https://picknote.info/wp-content/uploads/2026/08/picknote-e59d28a18dabec2011fc.png)
미국과 일본이 힘을 합쳐 시장에 개입했지만 엔저 현상은 좀처럼 해소되지 않고 있습니다. 아시아 금융시장에 미치는 파급력과 원화 가치와의 상관관계를 짚어보고, 향후 일본의 추가 금리 인상이 환율 시장에 어떤 변수가 될지 살펴봅니다.
금리·환율 요동치는 지금, 자산가들은 무엇을 고민할까?
신한금융그룹이 10억 원 이상 자산가 1,000명을 대상으로 급변하는 시장 환경에 대응할 대규모 자산관리 포럼 ‘혜안 2026’을 개최합니다. 매크로 경제 변수부터 세제와 부동산까지 핵심 의제를 다루는 이번 포럼은 변동성 장세 속에서 개인 투자자들이 자신의 자산을 점검하는 이정표가 될 것입니다.
가계대출 총량 3%로 확대, 실수요자 숨통 트일까?
금융당국이 올해 가계대출 총량 증가율 목표치를 기존 1.5%에서 3.0%로 상향하며 약 30조 원의 추가 대출 여력을 확보했습니다. 이는 주택 실수요자의 자금 조달 숨통을 틔워주기 위한 조치이지만, 가계부채 관리 기조와 투기 수요 억제라는 숙제도 여전히 남아 있습니다.
대출 30조 원 추가 공급, 우리 집 대출 문턱은 낮아질까?
정부가 주택 공급과 주거 안정을 위해 금융권의 대출 여력을 30조 원가량 추가로 확보하기로 했습니다. 이 조치가 실제 실수요자의 대출 문턱을 얼마나 낮출 수 있을지, 내가 계획 중인 대출에는 어떤 영향을 미칠지 실무 회의 내용을 중심으로 살펴봅니다.
AI에 뒤처졌던 기업들, ‘양자 컴퓨팅’은 먼저 달립니다
생성형 AI 열풍에서 한발 늦었던 글로벌 기업들이 양자 컴퓨팅 분야에서는 상용화 이전부터 본격적인 투자를 시작했습니다. 실질적인 산업 가치가 나오기까지는 시간이 걸리겠지만, 기술이 완성된 후 뒤따라가기보다 인력과 인프라를 선점하려는 전략적 움직임입니다.
AI의 밥은 데이터, 지금 우리 산업 현장에선 무슨 일이 벌어지고 있을까?
정부가 ‘대한민국 대도약 3대 메가 프로젝트’를 통해 제조, 제약, 특허 등 산업 분야별 AI 학습 데이터 인프라 구축에 속도를 내고 있습니다. 이는 단순한 기술 도입을 넘어 각 산업 현장의 데이터를 표준화해 AI 경쟁력을 확보하려는 시도입니다. 향후 데이터 품질이 산업계 전반의 생산성과 기술 우위를 결정짓는 핵심 변수가 될 것입니다.