금융 시장에 영향을 미칠 수 있는 6가지 기술 변화

기술과 금융 시장은 기업 지출, 거래 인프라, 디지털 거래를 통해 점점 더 연결되고 있습니다. 그러나 기술적 변화가 자산 가격에 즉시 반영되는 것은 아닙니다. 초기에는 회사 비용, 금융 조직 운영, 경쟁 구조에 영향을 미치고, 상업적으로 구현되면서 수익과 이익에 영향을 미칠 수 있습니다.

2026년의 새로운 기술들은 여러 방향에서 이 과정을 추적할 수 있게 해줍니다. 주식에 대한 영구 선물이 미국의 규제된 시장에 진입하고, 자율 AI 에이전트는 추가적인 보호 메커니즘을 받고 있으며, 은행들은 24시간 거래를 테스트하고 양자 암호화 이후를 준비하고 있습니다.

동시에 기술 개발의 단계는 다양합니다. 일부는 이미 공급업체에게 측정 가능한 수익을 창출하고 있는 반면, 다른 일부는 여전히 초기 출시, 파일럿 프로젝트, 기술 업데이트 수준에 있습니다. 투자자들에게 이는 중요한 구분입니다. 유망한 금융 혁신이 상업적 수익을 보장하지는 않기 때문입니다.

미국에서 영구 주식 선물 거래 시작

2026년 11월 3일, 미국 상품선물거래위원회(CFTC)는 개별 주식에 대한 영구 선물 거래 가능성을 발표했습니다. 이러한 계약은 CFTC에 등록된 선물 거래소에서 거래될 수 있으며, 증권에 대한 선물 거래를 위한 통지 절차로 SEC에 추가 등록됩니다.

실제 출시는 이미 이루어졌습니다. Kalshi 플랫폼은 Qualcomm, McDonald's, Amgen, Costco 주식에 대한 영구 계약을 도입했습니다. 따라서 암호화폐 시장에서 인기를 얻은 기술이 전통적인 미국 주식 시장의 개별 도구에 적용되기 시작했습니다.

일반적인 선물과 달리 영구 계약은 고정 만료일이 없습니다. 거래자는 마진 요구 사항과 거래 플랫폼 조건이 충족되는 한, 만기가 다른 계약 간의 정기적인 롤오버 없이 포지션을 유지할 수 있습니다.

암호화폐 거래소에서는 영구 선물의 기초 자산에 대한 가격 연결이 주기적인 자금 조달 비율을 사용하여 유지되는 경우가 많습니다. 그러나 새로운 주식 계약의 특정 결제 메커니즘과 보유 비용은 그들의 사양에 따라 달라지며 반드시 암호화폐 모델을 완전히 복제하지는 않습니다.

주요 경제적 변화는 경쟁과 관련이 있습니다. 규제된 플랫폼은 주로 암호화폐 거래와 관련된 파생 상품을 제공할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이는 잠재적으로 파생 상품 시장을 확장하고 거래소, 중개인 및 중개업체에 추가적인 수수료 수익원을 창출합니다.

그러나 새로운 세그먼트의 개발은 이미 법적 분쟁을 동반하고 있습니다. 11월 3일, Cboe Global Markets, Citadel Securities, Healthy Markets Association을 포함하는 Capital Markets Alliance는 CFTC의 결정에 대한 법적 도전을 시작했습니다. 얼라이언스 회원들은 기존의 증권 선물 규제 체제를 새로운 계약에 사용하는 것이 증권법 요구 사항을 우회할 위험을 초래한다고 믿고 있습니다.

투자자들에게 이는 영구 선물의 추가 확산이 수요뿐만 아니라 법적 명확성에도 의존할 것임을 의미합니다. 현재 이용 가능한 계약 수는 제한적이며, 향후 유동성의 규모는 알 수 없습니다.

새로운 시장의 발전을 평가하는 데는 거래량, 미결제약정, 매수-매도 스프레드, 자금 조달 비용, 기초 주식 목록의 확장이 도움이 될 것입니다. 이러한 지표들은 새로운 제품이 전통적인 선물 및 기타 도구와 경쟁할 수 있는지를 결정하는 데 도움을 줄 것입니다.

레버리지와 강제 청산의 위험도 고려해야 합니다. 만료일이 없다고 해서 포지션을 유지하는 것이 무료이거나 덜 위험한 것은 아니며, 유동성이 부족하면 실제 비용이 증가할 수 있습니다.

새로운 도구의 메커니즘과 관련된 위험에 대한 더 많은 정보를 얻으려면 UNUM의 영구 주식 선물 분석을 참조하세요.

AI 에이전트 보안이 별도의 시장이 되다

11월 3일, CrowdStrike (NASDAQ: CRWD)는 AI 시스템 보호를 위한 새로운 솔루션을 도입했습니다 주요 제품 중 하나는 Falcon Guardian 플랫폼 내의 AI 킬 스위치로, 관리자가 허용된 행동을 초과하는 AI 에이전트의 작동을 신속하게 제한할 수 있도록 합니다.

자율 AI 에이전트는 전통적인 챗봇과 달리 일련의 작업을 독립적으로 수행할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이들은 기업 데이터베이스에 접근하고, 문서를 처리하며, 소프트웨어 작업을 시작하고, 외부 서비스와 상호 작용할 수 있습니다.

이러한 능력은 인공지능의 응용을 확장하지만 동시에 제어에 대한 요구를 증가시킵니다. 에이전트가 금융 시스템이나 기밀 정보에 접근할 경우, 그 행동의 오류는 초기 작업을 넘어선 결과를 초래할 수 있습니다.

AI 킬 스위치는 이러한 상황을 제한하기 위해 설계되었습니다. 첫 번째 단계에서는 AI 게이트웨이를 통해 에이전트의 AI 모델 접근을 차단할 수 있는 메커니즘을 제공합니다. 향후 CrowdStrike는 엔드포인트 장치에서 프로세스를 직접 종료하고 재실행을 방지하는 기능을 확장할 계획입니다.

동시에, 회사는 Fiddler AI와 Dreadnode를 인수하기 위한 계약을 체결했습니다. Fiddler는 자율 시스템의 행동을 모니터링하고 그들의 행동을 설명하는 데 특화되어 있으며, Dreadnode는 자동화된 AI 보안 테스트 도구를 개발합니다. 두 거래 모두 아직 완료되지 않았습니다.

이러한 사건들은 인공지능에 대한 기업 지출 구조의 변화를 반영합니다. 초기 투자는 주로 모델 개발, 컴퓨팅 파워 및 애플리케이션에 집중되었지만, 자율 시스템의 광범위한 채택은 접근 제어, 모니터링 및 감사에 대한 추가 수요를 창출하고 있습니다.

은행의 경우, AI 사이버 보안은 특히 중요합니다. 적절한 권한을 가진 자율 AI 에이전트는 결제 시스템, 고객 데이터 및 내부 운영과 상호 작용할 수 있기 때문입니다.

경제적 효과는 공급자와 고객 간에 분배됩니다. 보호 솔루션 개발자는 소프트웨어 판매를 확장할 기회를 가지며, 기업 고객은 운영 위험을 줄이기 위해 보안 지출을 증가시킵니다.

그러나 새로운 제품 카테고리의 출현이 참여자들에게 높은 수익성을 보장하지는 않습니다. 일부 보호 기능은 표준 클라우드 플랫폼 패키지의 일부가 될 수 있으며, 경쟁이 치열해지면 개별 솔루션의 비용이 제한될 수 있습니다.

투자자에게는 새로운 제품의 상업적 구현, 정기 수익 ARR의 동향, 기존 고객의 지출 및 새로운 방향이 CrowdStrike의 수익성에 미치는 영향을 모니터링하는 것이 중요합니다.

현재 AI 킬 스위치의 출시는 회사의 제품 제공 확장을 확인하지만, 새로운 기술이 미래 수익에 기여할 정도를 결정할 수는 없습니다.

AI 인프라가 칩 간 연결 수요를 증가시킵니다

2026년 가을에 가장 주목할 만한 기술적 변화 중 하나는 반도체 시장과 관련이 있습니다. 컴퓨팅 클러스터가 성장함에 따라 프로세서, 메모리 및 서버 시스템 간 데이터 전송을 보장하는 구성 요소의 중요성이 증가하고 있습니다.

11월 3일, Astera Labs (NASDAQ: ALAB) 2026년 3분기 재무 결과를 발표했습니다. 회사의 매출은 5억 8,490만 달러에 달했으며, 전년 대비 154%, 전 분기 대비 49% 증가했습니다.

GAAP 총 마진은 72.3%, 운영 이익은 1억 7,910만 달러, 운영 마진은 30.6%였습니다. 회사의 가장 큰 매출 제품군은 Scorpio 네트워크 스위치 제품군이었습니다.

이러한 수치는 AI 인프라에 대한 수요가 그래픽 가속기 제조업체뿐만 아니라 인터커넥트 구성 요소 개발자에게도 측정 가능한 수익을 가져다준다는 것을 확인합니다.

현대 컴퓨팅 시스템은 여러 프로세서를 사용하며, 이들은 정보를 빠르게 교환해야 합니다. 가속기가 높은 성능을 가지고 있지만, 데이터 전송이 제한되면 일부 컴퓨팅 파워가 비효율적으로 사용됩니다.

이 문제를 해결하기 위해 전문 스위치, 리타이머 및 메모리 컨트롤러가 사용됩니다. 리타이머는 고속 신호의 품질을 복원하고, 스위치는 컴퓨팅 시스템 구성 요소 간 데이터 전송을 보장합니다.

가속기의 수가 증가함에 따라 칩 간 연결은 AI 클러스터의 전체 성능을 결정하는 요소 중 하나가 됩니다. 따라서 클라우드 회사의 데이터 센터에 대한 투자는 GPU뿐만 아니라 공동 운영에 필요한 장비에 대한 수요를 창출합니다.

투자자에게는 세 가지 지표가 특히 중요합니다: 매출 및 신규 주문 동향, 총 및 운영 마진, 주요 클라우드 회사의 자본 지출. 이를 비교하면 디지털 인프라에 대한 수요가 얼마나 지속 가능한지, 매출 성장에 수익성 증가가 동반되는지를 판단할 수 있습니다.

그러나 Astera Labs의 결과는 특정 공급자의 입장을 반영하며, 전체 반도체 산업을 나타내지는 않습니다. 아키텍처 간 경쟁, 주요 고객에 대한 의존도, 데이터 센터 건설의 잠재적 둔화는 여전히 중요한 위험 요소로 남아 있습니다.

게다가, 빠른 이익 성장이 이미 시장 배수에 높은 기대가 반영되어 있는 경우 주가 상승을 보장하지는 않습니다.

수요 구조의 변화는 관련 부문에도 영향을 미칩니다. 메모리 제조업체는 점점 더 서버 장비에 집중하고 있으며, 특정 구성 요소의 비용 상승은 소비자 전자 제품의 비용을 증가시킬 수 있습니다.

이 메커니즘은 UNUM의 자료에서 더 자세히 탐구됩니다. 비싼 메모리가 Apple의 수익에 미치는 영향과 인공지능과 에너지가 세계 경제를 재편하는 방법에 대한 자료입니다.

토큰화가 은행을 24/7 결제에 더 가깝게 만들다

11월 2일, 홍콩 금융관리국(HKMA)은 EnsembleTX 파일럿의 확장을 발표했습니다. 이 인프라는 이제 토큰화된 중앙은행 돈을 사용하는 토큰화된 예금의 운영을 위한 24/7 은행 간 결제를 지원합니다.

HKMA에 따르면, 이 프로그램에는 12개의 은행과 20개의 다른 산업 참가자들이 포함되어 있으며, 금융 및 기술 조직도 포함됩니다. 프로젝트는 여전히 파일럿 상태이지만, 실제 화폐 및 디지털 자산 운영이 통제된 환경에서 이미 진행되고 있습니다.

자산의 토큰화는 점차 은행 운영으로 확산되어 금융 조직 간의 자금 이동 및 결제의 특정 단계를 자동화할 수 있게 합니다.

전통적인 은행 인프라는 종종 결제 시스템의 운영 시간과 필요한 참가자의 가용성에 의존합니다. 국제 운영은 추가적으로 다른 관할권의 조직 간의 상호작용, 검토 수행 및 유동성 관리를 요구합니다.

토큰화된 결제는 화폐 청구 및 기타 자산의 디지털 표현을 포함합니다. 이는 특정 운영의 자동화를 가능하게 하며, 잠재적으로 표준 은행 일정 외부에서 이를 수행할 수 있습니다.

그러나 토큰화된 예금, 중앙은행 디지털 화폐 및 민간 스테이블코인은 서로 다른 법적 및 금융적 특성을 가지고 있습니다.

토큰화된 예금은 상업 은행에 대한 고객의 청구를 나타내며 관련된 신용 위험을 유지합니다. 중앙은행 돈은 관련 참가자들을 위한 결제 자산으로 사용되며, 민간 스테이블코인의 신뢰성은 발행자, 담보의 품질 및 적용 가능한 규제에 따라 달라집니다.

EnsembleTX 파일럿에서는 토큰화된 중앙은행 돈이 은행 간 결제를 보장하며, 토큰화된 예금은 참가자 운영에 사용됩니다.

국제 기업의 경우, 24/7 모드는 현금 잔액 및 기업 유동성 관리를 잠재적으로 단순화합니다. 은행은 토큰화된 자산 및 자동 결제와 관련된 새로운 서비스를 창출할 기회를 갖습니다.

그러나 경제적 효과는 운영 비용의 총합, 유동성의 가용성 및 시스템 참가자의 수에 따라 달라집니다. 24/7 결제 능력은 거래 검토, 통화 제한 및 법률 준수의 필요성을 제거하지 않습니다.

따라서 상업적 발전의 주요 표시는 단순히 24시간 운영의 사실이 아니라 파일럿 운영에서 지속 가능한 정규 결제의 볼륨으로의 전환이 될 것입니다. 참가자의 확장 및 운영 비용의 감소에 추가적인 중요성이 부여될 것입니다.

EnsembleTX의 개발은 디지털 결제 분야의 다른 이니셔티브와 함께 진행되고 있습니다. 예를 들어, Mastercard, Visa 및 Solana는 규제된 홍콩 스테이블코인 HKDAP의 사용을 탐색하고 있으며, 이는 UNUM이 국제 결제 분석에서 보고한 바 있습니다.

두 방향 모두 토큰화와 관련이 있지만, 서로 다른 형태의 결제 수단을 사용하며 단일 결제 시스템으로 간주되어서는 안 됩니다.

Stellar, 양자 이후 암호화 구현 시작

양자 컴퓨팅의 발전은 점차 블록체인의 보안 요구 사항에 영향을 미치고 있습니다. 일반적인 디지털 서명을 깨뜨릴 수 있는 충분히 강력한 양자 컴퓨터는 아직 존재하지 않지만, 개발자들은 잠재적 위협에 대비하여 인프라를 준비하기 시작하고 있습니다.

한 예로, Stellar Development Foundation이 도입한 Bell 업데이트, Protocol 30이 있습니다. 이는 Stellar 스마트 계약 내에서 ML-DSA 디지털 서명을 검증할 수 있는 가능성을 제공합니다.

2026년 11월 3일, Bell 업데이트가 테스트 네트워크에서 활성화되었습니다. 메인 네트워크에서의 구현을 위한 검증자 투표는 11월 23일로 예정되어 있습니다.

현대 블록체인은 주소 소유자의 권한을 확인하기 위해 디지털 서명을 사용합니다. 많은 일반적인 알고리즘은 고전 컴퓨터에게 어려운 수학적 문제에 기반을 두고 있지만, 충분히 강력한 양자 시스템에 의해 이론적으로 해결될 수 있습니다.

ML-DSA는 미국의 국립표준기술연구소(NIST)에서 표준화한 양자 이후 디지털 서명 알고리즘에 속합니다. 이는 양자 컴퓨팅을 사용한 알려진 공격 방법에 대한 보호를 위해 설계되었습니다.

Bell 업데이트는 Stellar 스마트 계약이 ML-DSA 서명을 검증할 수 있는 기능을 추가합니다. 이는 개발자가 양자 이후 인증을 가진 스마트 계약 기반 계정을 생성할 수 있게 하지만, 표준 Ed25519 거래 서명을 대체하지는 않습니다.

따라서 Stellar 업데이트는 미래의 양자 공격으로부터 네트워크를 완전히 보호하는 것을 의미하지 않습니다. 이를 위해 추가적인 프로토콜 변경 및 인프라 업그레이드가 필요할 것입니다.

금융 기관에게 블록체인 인프라의 양자 보안은 장기적인 관심사입니다. 수탁자, 결제 서비스, 지갑 개발자들은 기존 알고리즘에 대한 직접적인 위협이 나타나기 전에 새로운 인증 방법을 탐색할 수 있을 것입니다.

그러나 실질적인 구현은 호환성, 계산 비용, 키 저장 기능을 평가하는 것을 필요로 할 것입니다. 양자 이후 서명은 일반적인 것보다 클 수 있으며, 이는 데이터 전송 및 처리 요구 사항을 증가시킬 수 있습니다.

투자자들은 기술 개발과 XLM 토큰의 역학을 구분하는 것이 중요합니다. 새로운 암호화 메커니즘의 도입만으로는 자산에 대한 수요 증가를 보장하지 않습니다. 그 경제적 중요성은 새로운 기능을 사용하는 애플리케이션의 수와 네트워크의 추가 개발에 달려 있습니다.

은행들은 양자 이후 보호로의 전환을 계획하기 시작합니다

양자 위협에 대한 준비는 점차 블록체인 프로젝트를 넘어 기업 IT 예산 계획의 일부가 되고 있습니다.

11월 2일, HKMA는 홍콩과학기술대학교(HKUST)와 함께 양자 이후 암호화 도구 세트를 소개했습니다. 이는 은행이 양자 이후 정보 보호 표준으로 전환할 준비 상태를 평가하기 위한 도구입니다.

이 도구에는 사용되는 암호화 알고리즘과 시스템의 회계, 공급업체에 대한 의존성 결정, 현대화 우선순위 설정 및 전환 일정 준비가 포함됩니다.

동시에 HKMA는 홍콩 은행 부문의 양자 위협 대비 준비 상태를 평가하기 위해 설계된 양자 대비 지수(QPI)의 데이터를 발표했습니다.

초기 지수 값은 10점 만점에 2.3으로, 산업 준비의 초기 단계를 나타냅니다. 규제 기관은 2030년까지 QPI 점수를 10으로 올리는 것을 목표로 하고 있습니다. 이는 HKMA의 방법론에 따른 준비 벤치마크이며, 은행의 완전한 기술적 무결성을 보장하는 것은 아닙니다.

금융 기관에게 새로운 암호화로의 전환은 단순히 하나의 알고리즘을 다른 것으로 대체하는 것 이상의 의미를 가집니다. 안전한 연결, 전자 서명 시스템, 키 관리 및 결제 인프라의 개별 요소는 다양한 소프트웨어 제품과 공급업체에 의존할 수 있습니다.

하나의 구성 요소를 변경하면 추가적인 호환성 테스트와 관련 시스템의 업데이트가 필요할 수 있습니다. 대형 은행에서는 이러한 현대화가 수년이 걸릴 수 있으며 상당한 조직 비용이 수반될 수 있습니다.

따라서 양자 이후 암호화는 점차 정보 보안을 위한 별도의 지출 영역이 되고 있습니다. 새로운 주문의 잠재적 수혜자는 키 관리 시스템, 소프트웨어 라이브러리, 디지털 식별 도구 및 전문 사이버 보안 서비스의 공급업체가 될 수 있습니다.

그러나 미래 시장의 규모를 결정하기는 여전히 어렵습니다. 은행은 새로운 솔루션을 점진적으로 구현하거나 기존 플랫폼을 사용할 수 있으며, 더 구체적인 규제 요구 사항이 나타날 때까지 특정 비용을 연기할 수 있습니다.

투자자에게는 양자 컴퓨터 출현에 대한 예측보다는 실제 계약, IT 예산의 변화 및 현대화 결과가 더 많은 지표가 될 것입니다.

암호화폐 시장의 기술적 위험에 대한 자세한 내용은 UNUM의 비트코인에 대한 양자 위협에 대한 자료에서 논의됩니다.

어떤 금융 시장이 먼저 변화를 느낄 수 있을까요

여섯 가지 기술적 사건은 공통의 경제적 메커니즘을 공유합니다: 새로운 개발은 시장 확장, 기업 지출의 변화, 산업 참가자 간의 수입 재분배의 기회를 창출합니다.

그러나 영향의 속도는 다릅니다. 반도체 부문에서는 이미 확인된 재무 결과가 있는 반면, 토큰화된 은행 결제와 양자 이후 암호화는 주로 미래 구현에 의존합니다.

비교를 위해서는 기술의 잠재력뿐만 아니라 현재 상업적 개발 단계도 고려하는 것이 중요합니다.

출처: CFTC, CrowdStrike, Astera Labs, HKMA, Stellar Development Foundation의 2026년 11월 4일자 공식 발표에 기반한 UNUM 분류.

다가오는 분기에는, AI 인프라 제공업체에서 가장 주목할 만한 재무 결과가 계속해서 나타날 수 있습니다. 상업적 수요는 이미 형성되어 있으며, 이는 회사 보고서에 반영되어 있습니다. 다음으로 주목할 분야는 AI 에이전트 사이버 보안으로, 새로운 솔루션이 기존의 기업 소프트웨어 시장을 확장하기 시작하고 있습니다.

향후 몇 년 동안, 규제된 파생상품과 토큰화된 결제가 더 큰 중요성을 가질 수 있습니다. 이러한 기술에 있어 핵심 조건은 초기 출시 및 파일럿에서 충분한 유동성과 명확한 경제성을 갖춘 정규 운영으로의 전환이 될 것입니다.

장기적으로, 포스트 양자 암호화는 디지털 인프라의 대규모 업데이트를 요구할 수 있습니다. 초기 현대화 비용은 양자 컴퓨터가 기존 알고리즘에 실질적인 위협을 가하기 훨씬 전에 발생할 수 있습니다.

기술적 트렌드와 시장 기대를 구별하는 방법

새로운 기술을 평가하기 위해서는 발표 수나 투자자의 관심 증가를 관찰하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 상업적 개발의 어느 단계가 이미 통과되었는지를 결정하는 것이 훨씬 더 중요합니다.

세 가지 수준을 구별할 수 있습니다:

• 기술적 준비. 회사가 개발을 발표했거나, 규제 기관이 새로운 활동 형식을 허가했거나, 시장 참가자들이 솔루션의 기술적 실현 가능성을 확인했습니다.

• 상업적 구현. 고객이 제품을 사용하기 시작하고, 계약을 체결하며, 기술을 정규 운영 프로세스에 통합합니다.

• 재무 결과. 수익, 이익, 현금 흐름 또는 운영 효율성이 비즈니스에 대한 기술의 측정 가능한 영향을 보여줍니다.

모든 기술이 이러한 모든 단계를 거치는 것은 아니며, 이들 간의 전환 기간은 크게 다를 수 있습니다. 일부 개발은 실험적으로 남아있고, 다른 개발은 널리 채택되지만 공급자에게 매력적인 수익성을 제공하지 않습니다.

따라서 투자자에게는 회사 평가도 중요합니다. 지속 가능한 수요가 있는 기술이라도 미래 성장이 이미 시장 배수에 반영되어 있다면 주식이 매력적이지 않을 수 있습니다.

따라서 기술에 대한 투자는 재무 결과, 경쟁 우위, 자본 지출 및 비즈니스에 특화된 위험을 고려하여 평가되어야 합니다.

기술적 변화가 투자자에게 의미하는 바

2026년 가을의 기술적 트렌드는 혁신이 금융 시장에 미치는 영향이 개별 AI 개발자나 암호화폐 프로젝트를 넘어선다는 것을 보여줍니다.

새로운 도구들은 점차 거래의 조직을 변화시키고 있으며, 디지털 인프라는 AI 성능에 있어 더 중요한 요소가 되고 있고, 은행들은 결제 및 정보 보안에 대한 접근 방식을 재평가하기 시작하고 있습니다.

동시에 경제적 결과는 고르게 분포되지 않습니다. 일부 기술은 이미 측정 가능한 수요를 창출하고 있는 반면, 다른 기술은 추가적인 투자, 규제 명확성, 상업적 구현을 위한 시간이 필요합니다.

투자자에게 있어, 기업의 재무 성과는 새로운 솔루션의 구현이 지속 가능한 상업적 결과로 전환되었는지를 평가하는 데 중요합니다.

주요 질문은 어떤 기술이 가장 유망해 보이는지가 아니라, 언제 그리고 어떻게 그 개발이 수익, 이익, 그리고 비즈니스 경쟁력에 영향을 미치기 시작할 것인가입니다.