레버리지ETF가 진짜 모든 일의 원흉일까요? - 이진우, 박정호, 박PD

source: 손에잡히는경제 · 원제: [커피타임] 레버리지ETF가 진짜 모든 일의 원흉일까요? - 이진우, 박정호, 박PD · 게시 2026-07-11 · 클립 2026-07-11 · 39분 🎯 다이어트약의 내성부터 AI 교육의 형평성, 레버리지 ETF 규제 논쟁, 로봇·천문학 투자까지 넘나드는 대담. “무슨 문제가 생기면 엉뚱한 범인부터 찾는다”며 시장·정책을 성급히 재단하는 태도를 경계한다.

1. 💊 다이어트약과 내성의 딜레마

📌 용량을 올려야 효과가 나는 약

대화는 식욕억제 다이어트약 경험담으로 시작한다.

• 내성 메커니즘: “용량이 원래 그것보다 낮으면 아무 효과 없다”며 몸이 적응해 버리는 현상을 지적한다. 1·2·3단계로 서서히 올려 “몸에서 필요한 적정량”에 도달해야 효과를 느낀다.
• 부작용의 역설: 효과를 유지하려면 계속 용량을 늘려야 하는 구조라 걱정한다. 최근 다시 입맛이 돌아 “아침에 뭘 자꾸 먹게 되고”, 과자를 한두 개씩 까먹기 시작했다고 토로한다.

📌 약의 진짜 효용 — ‘연비’

• 핵심 비유: 약은 스타트는 똑같지만 “금방 됐어, 이 정도면 충분해”라는 포만 신호를 빨리 준다. 맛있는 걸 못 먹는 게 아니라 “연비가 좋아지는” 것.
• 식탐 제어: “식탐이 제어 안 되는 애들은 한계효용이 떨어지는 걸 머리로 알면서도 못 멈추는데”, 그 제어가 되니 좋았다고 평가한다.

💡 핵심: 진짜 맛있는 건 두세 스푼이면 충분한데 우리는 “먹고 먹고 또 먹고 끝없이 먹는다” — 약은 그 무한 반복을 끊어준다.

2. 🎓 AI 시대 교육, 효율보다 형평

박교수는 경주 인문학 아카데미에서 ‘AI 시대 교육의 과거와 미래’를 강연할 예정이라며 지론을 편다.

📌 교육만큼은 평등해야 한다

• 원칙: 다른 경제활동엔 효율성이 중요하지만 “교육만큼은 효율보다 형평 내지 평등해야 된다”고 강조한다. 이것이 사회를 건전·활력 있게 만드는 유일한 방법이라는 것.
• AI 교과서 논쟁: 정부 세미나에서 AI 교육 도입을 주장하자 “가뜩이나 교육 격차가 심한데 첨단 교육 혜택을 일부 계층만 받는다”는 반론이 나왔다. 이에 “어차피 단계적으로 할 텐데 왜 강남부터? 선생 확보 어려운 도서 지역부터 하면 된다”고 대응했다.

📌 미국 로켓십(Rocketship) 사례

• 문제: 캘리포니아는 집에서 영어를 안 쓰는 학생이 한 학급에 20%가 넘어(스페인어·한국어·베트남어), 초기 어학 지체가 평생 소득으로 이어진다.
• 데이터 기반 맞춤: 퀴즈로 이해도를 판단해 전산실에서 각자 다른 화면으로 학습 — 누구는 인수분해를 마저 하고, 누구는 미분·극한으로 나아간다.

💡 핵심: 도서 지역 소규모 학교는 자가진단이 안 돼 “전교 1등”에 안주하다 뒤처지는데, AI 보조교재가 이 격차를 메워줄 수 있다.

3. 🏛️ 공직사회 AI 도입의 눈가리고 아옹

📌 이중 지출의 함정

박교수는 공공기관 업무의 AI 적응 정책에 회의적이다.

• 현실: 회사·부처가 보안을 이유로 업무망에서 AI를 막아 놓으니, 공무원들은 시정·군정·도정 질의부터 보고자료 작성까지 “자기 휴대폰에서 AI로 다 한다”.
• 역설: 이 상황에서 공직자 AI 적응력을 높인다며 국가가 별도로 AI 계정(ID)을 사 주면 “두 개씩 사는 셈”이 된다.

💡 핵심: “내 돈으로 하나 쓰고 국가가 또 사 주면, 그 돈 다 적자 내고 있는 미국 빅테크로 넘어간다 — 한국은 한 사람당 두 개씩 사서 쓰네.”

📌 보안이라는 명분

• 낭비 구조: 보안 솔루션 구축에 큰돈을 쓰지만, 정작 직원들은 옆에 휴대폰 펴놓고 문서 요약·해외 사례 검색을 한다.
• 정보 유출 우려의 허구: “AI를 활용한 해외 교육 시스템 사례를 찾아 달라”는 정도의 질의가 어떻게 국가 정책 힌트의 빅테크 유출이 되냐고 반문한다. “한 마디씩 다 얹는 분위기에서 그 한 마디들이 다 브레이크가 된다”고 비판한다.

4. 📈 레버리지 ETF, 진짜 범인인가

📌 변동성의 주범 찾기

삼성전자·하이닉스 등 메모리주 급등을 두고 레버리지 ETF 총량 규제·매매 횟수 제한 논의가 나온 데 대한 반박이다.

• 핵심 반론: “레버리지 ETF가 없었어도 비슷한 현상은 발생했을 것”이라 본다. 시가총액 1·2등이 전 세계에서 가장 변동성 큰 핫테마 주식(반도체·AI)이라 오른 것이지, ETF 탓이 아니라는 것.
• 레버리지 비교: ETF는 신용거래가 안 돼 두 배가 한계지만, 본주는 증권사 신용으로 세 배까지 살 수 있다. “레버리지 ETF가 더 센 게 아닌데” 왜 이걸 범인으로 모냐고 지적한다.

📌 심리적 장벽과 파생 메커니즘

• 주관적 선택: “난 신용 안 써, 난 레버리지 해” 같은 심리적 장벽 때문에, 신용을 몰랐던 개인 투자자들이 레버리지 ETF 상장 소식에 “오 나도 할 수 있겠네” 하고 새로 유입됐다.
• 딜러 헤지: ETF가 파생(선물·옵션)으로 배수를 맞추면, 딜러가 오르는 날 기계적으로 사고 내리는 날 파는 헤지 수요가 변동성을 키우는 건 사실. 다만 정도의 차이일 뿐이다.

💡 핵심: “무슨 일이 벌어지면 범인도 아닌 걸 갖고 올라와 이렇다 저렇다 하며 오답을 답으로 끌어내 목을 치는” 케이스가 많다 — 이번에도 그런 것 같다.

5. 🔭 쏠림의 심리, 그리고 도입 타이밍

📌 행정고시 출신도 뛰어드는 FOMO

• 소문의 힘: “부처 사무관이 삼성전기로 2,000% 먹었다”는 소문이 돌자, 합리적이던 이들조차 “따라잡자”며 레버리지나 변동성 매매(하루에 사고팔기)로 뛰어든다.
• 역동성의 양면: “우린 다 LP(유동성 공급자)“라며, 이 따라잡기 욕구를 대한민국의 저력이자 위험 요소로 본다. “그런 거 없는 나라에서 살아보면 역동적인 한국인이 얼마나 고마운지 알게 될 것.”

📌 타이밍이라는 실책

제도 자체보다 도입 시점을 문제 삼는다.

• 전세 갱신청구권 사례: 세입자 보호 강화 자체는 좋지만 “입주 물량이 절벽일 때” 도입해 부작용을 키운 것과 같은 맥락.
• 레버리지 ETF: 작년 연말 환율 급등 때 “투자자가 미국·홍콩으로 빠져나가니 국내에도 만들자”는 논리로 준비됐는데, 하필 메모리 열풍과 상장 시기가 겹쳤다. “정교했다면 10월로 대기시켰을” 실책이라는 것.

💡 핵심: “시장에 있을 건 다 있어야 한다”는 입장이지만, 뜨거울 때가 아니라 “조용조용히 부작용 없이” 도입했어야 했다.

6. 🤖 로봇 거품과 천문학과의 반전

📌 로봇주는 거품 걱정

• 물린 경험: 한 출연자가 로봇 종목에 들어갔다 물렸다고 고백하자, 박교수는 “로봇이야말로 진짜 거품 중 거품”이라 단언한다.
• 선반영의 속도: 아직 샘플만 돌아다니는 단계로, 실용화되면 공장부터 기초 작업에 투입될 것 — 그걸 보고 사도 되는데 “요즘 시장은 선반영이 너무 빠르다”. “소행성 채굴, 우주 데이터센터가 1~2년 안에 될 것처럼” 얘기하는 과열을 꼬집는다.

📌 천문학과 스타트업의 때

인생은 알 수 없다는 사례로 천문학과 출신 스타트업을 든다.

• 버려진 순수학문: “천문학과는 학원 강사도 못 한다”던 순수학문 출신들이, 우주에서 오는 전파·광선을 지상에서 받아 해석하는 노하우를 30년간 쌓았다.
• 때를 만남: 일론머스크가 우주에 데이터센터를 지으면 그 신호를 놓치지 않고 받는 기술, 위성 스펙트럼 분석 기술이 주목받으며 “몸값이 확 올라갔다”. 조선 기술처럼 “하나하나 노하우”라는 것.

💡 핵심: “시대의 흐름은 읽을 수 없으니” — 별이나 보려 모였던 이들이 예상 못 한 곳에서 첨단으로 소환된다.

💬 인상 깊은 문장

맛있는 케이크 있으면 한 스푼만 떠서 ‘맛있네, 좋아, 땡큐’ 해도 되는데 우리는 먹고 먹고 또 먹고 끝없이 먹잖아. 이 약은 ‘이 정도면 충분해’라는 신호를 빨리 줘 — 연비가 좋아지는 거지.

교육만큼은 저는 굉장히 효율보다는 형평 내지 평등해야 된다. 이게 유일하게 사회를 건전하게도, 활력 있게도 만들고 살기 좋은 세상 만드는 좋은 방법이거든요.

좌치 잘못하면 두 개씩 사는 거예요. 내 돈으로 하나 쓰고 국가에서 또 써 주면 그 돈 다 적자 내고 있는 미국 빅테크로 가서, ‘한국은 한 사람당 두 개씩 사서 쓰네’ 하는 거죠.

레버리지 ETF 없었어도 비슷한 현상은 발생했을 겁니다. 시가총액 1·2등이 전 세계에서 가장 변동성 클 수밖에 없는 핫테마 주식이라서 그런 건데, 그걸 어떻게 하겠습니까.

무슨 문제가 발생하면, 답이 아닌 게 그냥 답으로 끌려 나와서 ‘전녁석의 목을 쳐라’가 되는 케이스가 많은데 이번에도 아마 그런 것 같아.

⚠️ 핵심 포인트

• 다이어트약 내성 구조: 몸이 용량에 적응해 효과가 사라지므로 단계적으로 적정량까지 올려야 한다. 효과 유지를 위해 계속 증량해야 하는 구조적 부작용이 있고, 약을 줄이면 식탐과 간식 빈도가 다시 살아난다 — 약의 본질은 식욕 억제가 아니라 포만 신호를 앞당기는 ‘연비 개선’이다.
• 교육 형평 vs 효율: 다른 영역엔 효율이 필요해도 교육만큼은 평등해야 사회가 건전·활력을 유지한다는 입장. AI 교육을 도입하되 강남이 아닌 도서·낙후 지역부터 단계적으로 적용해 격차를 줄이자는 역발상이 핵심. AI는 교사를 대체하는 게 아니라 보조하는 도구로 설계된다.
• 로켓십(Rocketship) 맞춤형 모델: 퀴즈로 개인별 이해도를 진단해 전산실에서 각자 다른 진도(인수분해·미분·극한)를 학습. 소규모 학교의 자가진단 부재(전교 1등 착시)를 데이터로 보완한다. 전국 비교가 아니라 ‘내 위치’ 진단만으로도 효과가 있다는 점이 설계 포인트.
• 공직 AI ‘이중 지출’: 보안으로 업무망 AI를 막으면 공무원은 개인 휴대폰으로 AI를 쓰게 되고, 여기에 국가가 별도 계정을 사 주면 1인 2계정 낭비가 된다. 그 비용은 결국 미국 빅테크로 흘러간다는 지적 — 보안 명분과 실제 업무 현실의 괴리를 점검할 것.
• 레버리지 ETF 인과 오류: 메모리·AI주 변동성 확대를 레버리지 ETF 탓으로 돌리는 주장에 반박. ETF는 신용거래가 안 돼 2배가 한계지만 본주 신용은 3배까지 가능해 오히려 레버리지가 낮다. 마이크론 등 미국주도 같은 시기 급등한 점이 ‘ETF 원인론’의 반례. 파생 헤지가 변동성을 키우는 건 사실이나 정도의 문제.
• 도입 타이밍의 실책: 제도 존재 자체보다 도입 시점이 문제. 전세 갱신청구권을 입주 절벽기에 도입한 것처럼, 레버리지 ETF도 하필 메모리 열풍과 상장이 겹쳤다. ‘시장에 있을 건 다 있어야 한다’는 원칙엔 동의하되, 과열기가 아닐 때 조용히 도입했어야 한다는 관점.
• 과열의 선반영 & 천문학 반전: 로봇주는 실용화 전 단계인데 ‘소행성 채굴·우주 데이터센터’까지 선반영될 만큼 시장이 빠르다 — 실제 공장 도입을 보고 사도 늦지 않다. 반면 버려졌던 천문학과의 신호 수신·스펙트럼 분석 노하우가 우주 데이터센터 시대에 소환된 사례는 ‘시대 흐름은 예측 불가’라는 교훈.