경제·금융 용어사전

주가지수를 기초자산으로 하는 선물계약을 거래하는 것을 말한다. 미래의 일정한 시점에 주가지수가 어떤 수준에 도달할지를 예상해 매수하거나 매도한다.

주가지수는 주식이나 상품처럼 실물을 인도할 수 없으므로 만기일의 최종 지수와 선물계약 가격의 차액을 현금으로 결제한다. 투자자는 주가지수 상승이 예상되면 선물을 매수하고 하락이 예상되면 매도해 차익을 추구할 수 있다. 보유 주식의 가격 하락 위험을 회피하거나 현물시장과 선물시장의 가격 차이를 이용한 차익거래에도 활용된다.

선물거래에서는 계약금액 전부가 아니라 일정한 증거금만 납부하고 거래할 수 있어 적은 자금으로 큰 금액을 운용하는 레버리지 효과가 발생한다. 이에 따라 예상과 반대로 지수가 움직이면 투자원금을 넘는 손실이 발생할 수도 있다.

국내의 대표적인 상품은 코스피200지수를 기초자산으로 하는 코스피200선물이다. 코스피200지수는 유가증권시장 상장 종목 가운데 시장대표성·업종대표성·유동성 등을 고려해 선정한 200개 종목으로 구성된다. 국내 주가지수선물시장은 1996년 5월 개설됐다.

세계 최초의 주가지수선물은 1982년 2월 미국 캔자스시티상품거래소(KCBT)가 상장한 밸류라인지수 선물이다. 같은 해 4월 시카고상업거래소(CME)가 S&P500지수 선물을 상장하면서 주가지수선물 거래가 본격적으로 확대됐다.

인공지능(AI) 연산에 필요한 컴퓨팅 파워의 임대료지수를 기초자산으로 하는 선물계약을 말한다. GPU를 실물로 인도하는 계약이 아니라, GPU의 시간당 임대료 변동을 기준으로 현금 결제하는 지수선물이다.

2026년 5월 12일 CME그룹과 GPU 시장정보업체 실리콘데이터(Silicon Data)는 세계 최초의 거래소 상장 컴퓨트 선물시장 개설 계획을 발표했다. 8월 11일에는 엔비디아 H100과 블랙웰 B200의 임대료지수를 각각 추종하는 ‘Silicon Data H100 Rental Index Futures’와 ‘Silicon Data B200 Rental Index Futures’를 10월 5일 상장하겠다고 밝혔다. 그러나 CME그룹은 9월 25일 수정 공지를 통해 상장일을 추후 발표하기로 변경했다.

두 상품은 비(非)하이퍼스케일러 클라우드 시장의 시간당 GPU 임대료지수를 기초로 하며, 계약당 한 달분에 해당하는 730 GPU시간을 나타낸다. 미국 상품선물거래위원회(CFTC)도 8월 19일부터 컴퓨트 현물시장의 규모와 유동성, 시장조작 가능성, 투자자 보호, 무기한 컴퓨트 선물 등 컴퓨트 파생상품시장 전반에 관한 60일간의 공개 의견수렴에 들어갔다.

컴퓨트 선물은 AI 개발사와 클라우드 사업자, 데이터센터 운영업체 등이 GPU 임대료 변동에 따른 비용 위험을 헤지하고, 투자자가 미래의 컴퓨트 가격에 투자하는 수단으로 활용될 수 있다. 테리 듀피 CME그룹 회장은 컴퓨트를 “21세기의 새로운 원유”라고 표현했으며, 래리 핑크 블랙록 회장도 컴퓨트 선물이 새로운 자산군으로 발전할 가능성을 제시했다.

미국 연방준비제도가 외국 및 국제통화당국(Foreign and International Monetary Authorities·FIMA)을 대상으로, 뉴욕 연방준비은행에 보관된 미국 국채를 담보로 일시적인 달러 유동성을 공급하는 환매조건부채권(레포) 제도다.

연준의 승인을 받은 FIMA 계좌 보유기관은 보유한 미국 국채를 연준의 공개시장계정(SOMA)에 일시적으로 매도하고 달러를 받은 뒤, 만기에 해당 국채를 다시 매입하는 방식으로 자금을 조달한다. 거래는 달러로만 이뤄지고 대출금 전액이 헤어컷이 적용된 미국 국채로 담보되므로 연준은 환위험이나 신용위험을 부담하지 않는다. 거래 만기는 익일물 또는 7일물이다.

2020년 3월 코로나19 확산으로 국제 달러 조달시장과 미 국채시장이 경색되자 연준은 3월 31일 이 제도의 도입을 발표하고 4월 6일부터 가동했다. 외국 중앙은행이 달러를 확보하기 위해 보유 국채를 시장에 직접 매각하는 대신 이를 담보로 연준에서 달러를 조달할 수 있게 함으로써, 미 국채시장의 매도 압력과 국제 달러 자금시장의 불안을 완화하는 것이 목적이다.

FIMA 레포는 연준과 통화스와프 계약을 체결한 일부 중앙은행에만 달러를 공급하는 통화스와프와 달리, 뉴욕 연은에 계좌를 둔 다수의 외국 중앙은행과 통화당국이 승인을 거쳐 이용할 수 있다. 다만 통화스와프는 상대국 통화를 제공하고 달러를 조달하는 반면, FIMA 레포는 해당 기관이 보유한 미국 국채가 있어야 이용할 수 있다는 차이가 있다.

연준은 2021년 7월 28일 FIMA 레포를 상설기구로 전환했다. 당시 익일물 금리는 연 0.25%, 기관별 거래한도는 600억 달러로 정해졌다. 이후 금리 조건이 개편돼 익일물에는 연준 상설레포기구의 최저입찰금리가, 7일물에는 1주일물 OIS 금리에 25bp를 더한 금리가 적용된다.
참조어: 통화스와프, 환매조건부채권(레포), 상설레포기구(SRF), 글로벌 금융안전망, 연방준비제도, 미국 국채

소비자가 제품 가격을 액면 그대로 받아들이지 않고 원가·유통마진·브랜드 가치 등 구성요소로 분해(decode)해 가격의 타당성을 따지는 소비 트렌드를 말한다.

고물가가 지속되면서 가격 대비 만족도를 꼼꼼히 따지려는 소비자 심리에서 비롯된 현상이다. 제품 원가를 항목별로 분석하는 유튜브 콘텐츠가 큰 인기를 끄는 것이 대표적 사례로 꼽히며, 2025~2026년 '소금빵 가격 논란'(원가 대비 판매가가 과도하다는 소비자 의문 제기)이 이 트렌드를 상징하는 사례로 자주 인용된다.

프라이스 디코딩의 핵심은 '가격의 정당성'이다. 가격이 저렴하든 비싸든, 그 가격이 붙은 이유를 소비자가 논리적으로 납득할 수 있어야 시장에서 살아남을 수 있다는 것으로, 기업들은 원가·소재·제작 공정 등 가격 근거를 적극적으로 공개하는 방식으로 대응하고 있다.

주가지수·가격지수·변동성지수 등 특정 지수의 미래 수준을 기초로 거래하는 선물계약을 말한다.

지수는 실물로 인도할 수 없기 때문에 만기일에 계약가격과 최종 지수값의 차이를 현금으로 정산하는 것이 일반적이다. 투자자는 지수가 오를 것으로 예상하면 매수하고, 내릴 것으로 예상하면 매도해 차익을 추구하거나 보유자산의 가격변동 위험을 헤지할 수 있다.

코스피200선물과 S&P500선물 같은 주가지수선물이 대표적이지만, 변동성지수·운임지수·금리지수·컴퓨트 임대료지수 등을 기초로 하는 선물도 지수선물에 포함된다. 따라서 지수선물은 주가지수선물보다 넓은 개념이다.

국가기관·지방자치단체 등 보장기관이 사회적 위험으로부터 국민을 보호하고 삶의 질을 향상하기 위해 제공하는 현금·현물·서비스 및 그 이용권을 말한다.

「사회보장급여의 이용·제공 및 수급권자 발굴에 관한 법률」은 사회보장급여를 보장기관이 「사회보장기본법」에 따라 제공하는 현금, 현물, 서비스 및 이용권으로 정의한다. 따라서 여기서 ‘급여’는 돈으로 지급되는 현금급여만을 뜻하지 않는다.

사회보장급여는 사회보험·공공부조·사회서비스를 통해 제공된다. 국민연금이나 건강보험 같은 사회보험급여, 생계급여·의료급여 같은 공공부조, 돌봄·보육서비스 및 바우처 등이 포괄된다. 기초연금도 노령이라는 사회적 위험에 대응해 국가가 현금으로 제공하는 사회보장급여에 해당한다.

‘복지급여’가 일상적·행정적으로 사용되는 넓은 표현이라면, ‘사회보장급여’는 법률에 명시된 공식 개념이다. 문맥에 따라 복지급여가 사회보장급여와 같은 뜻으로 쓰이기도 하지만, 법률적 정확성이 필요한 경우에는 사회보장급여를 사용하는 것이 적절하다.

국가나 지방자치단체 등이 국민의 생활 안정과 복지 증진을 위해 일정한 자격요건을 충족한 사람에게 제공하는 현금·현물·서비스 또는 이용권을 통칭한다.

복지급여에는 생계급여·주거급여·기초연금·아동수당처럼 현금으로 지급되는 급여뿐 아니라 의료 지원, 돌봄서비스, 보육서비스 및 각종 바우처도 포함될 수 있다.
다만 ‘복지급여’는 여러 법령과 행정 현장에서 폭넓게 사용되는 일반적 표현으로, 모든 제도에 공통으로 적용되는 단일한 법률상 정의가 확립된 용어는 아니다. 개별 법률이나 사업에 따라 대상, 선정기준, 급여 형태와 지급방식이 달라진다. 법률상 포괄적 개념을 나타낼 때는 ‘사회보장급여’가 더 정확하다.

AI 에이전트는 사용자가 부여한 목표를 달성하기 위해 주변 환경이나 데이터를 인식하고, 필요한 작업을 판단·계획해 실행하는 인공지능 기반 소프트웨어 시스템이다. 단순히 질문에 답하는 데 그치지 않고 외부 도구나 시스템을 이용해 행동하며, 실행 결과를 관찰해 다음 단계나 계획을 수정할 수 있다는 점이 특징이다.

AI 에이전트는 일반적으로 대규모 언어모델(LLM)과 같은 AI 모델을 중심으로 메모리, 계획·조정 기능, 도구 호출, API 및 외부 데이터 연동 기능 등을 결합해 구성된다. 자연어 처리와 머신러닝이 기반 기술로 활용되며, 강화학습은 일부 에이전트의 학습이나 성능 개선에 사용될 수 있지만 필수 구성 요소는 아니다.

활용 목적에 따라 프로그램 코드를 작성·수정하고 테스트하는 코딩 에이전트, 정보 검색과 분석을 수행하는 리서치 에이전트, 대화하면서 여러 작업을 처리하는 대화형 작업 에이전트, 반복적인 업무 절차를 수행하는 업무 자동화 에이전트 등으로 나눌 수 있다. 텍스트·이미지·음성·영상 등 여러 형태의 정보를 함께 처리하는 경우에는 멀티모달 에이전트라고 한다.

대표적인 코딩 에이전트로는 GitHub Copilot의 코딩 에이전트와 Cursor Agent, Claude Code, OpenAI Codex 등이 있다. 이들은 코드베이스를 검색하고 파일을 수정하며 명령어와 테스트를 실행할 수 있다. ChatGPT·Claude·Gemini·Microsoft Copilot과 같은 범용 AI 서비스도 제품별로 검색, 브라우저 조작, 문서 작성 및 외부 서비스 연동 등의 에이전트 기능을 제공한다. 업무 자동화 분야에서는 Zapier Agents 등이 여러 애플리케이션을 연결해 반복적인 작업과 워크플로를 수행한다.

사용자의 목적과 선호, 예산, 구매 이력 등을 반영한 AI 에이전트가 상품 탐색과 비교·추천부터 주문·결제까지 구매 과정의 일부 또는 전부를 대신 수행하는 전자상거래 방식이다. 소비자가 직접 상품을 검색하고 선택하던 기존 전자상거래와 달리, AI가 사용자가 부여한 권한의 범위에서 구매 의사결정을 보조하거나 거래를 실행한다는 점이 특징이다.

에이전틱 커머스에서는 AI 에이전트가 사용자의 의도를 파악하고 쇼핑 플랫폼·판매자·결제 시스템과 연동해 조건에 맞는 상품을 찾는다. 이에 따라 검색 결과를 살펴보고 상품을 하나씩 선택하던 전자상거래가 자연어로 구매 목표를 제시하면 AI가 이를 실행하는 ‘대화형·목표 지향형 쇼핑’으로 전환될 것으로 예상된다.

오픈AI는 챗GPT의 즉시결제 기능과 에이전틱 커머스 프로토콜(ACP)을, 구글은 상품 탐색부터 결제와 구매 후 지원까지 연결하는 범용 상거래 프로토콜(UCP)을 개발했다. 아마존도 루퍼스와 알렉사 기반의 ‘바이 포 미(Buy for Me)’ 기능을 통해 이용자를 대신한 상품 탐색과 구매를 지원하고 있다.

에이전틱 커머스가 확산되면 소비자의 검색 비용과 구매 절차를 줄일 수 있지만, 결제 권한의 범위와 오구매에 대한 책임 소재, 개인정보 보호, 추천 편향, 플랫폼 종속 문제 등은 해결해야 할 과제로 꼽힌다.

사용자의 일회성 명령에 단순히 응답하는 것을 넘어, 주어진 목표를 달성하기 위해 필요한 작업을 스스로 계획하고 연속적으로 실행하는 인공지능을 말한다. 단일 질문에 답하거나 콘텐츠를 생성하는 일반적인 생성형 AI와 달리, 여러 단계의 과업을 판단하고 외부 환경과 상호작용하며 수행하는 자율형 AI라는 점에서 구분된다.

예를 들어 “신제품 마케팅 전략을 수립해 줘”라는 요청을 받으면 시장 조사, 경쟁사 분석, 목표 고객 설정, 콘텐츠 작성 등의 작업을 순차적으로 수행할 수 있다. 이 과정에서 필요한 정보를 직접 검색하거나 API, 브라우저, 코드 실행 환경과 같은 외부 도구를 활용하고, 작업 결과에 따라 계획을 수정하기도 한다. 이러한 다단계 계획과 도구 사용이 단순한 텍스트 생성 시스템과 에이전틱 AI를 구분하는 핵심 요소다.

대표적인 활용 사례로는 AI 코딩 에이전트가 있다. 개발자가 “인증 모듈에 새 기능을 추가하고 모든 테스트를 통과시켜 줘”라고 요청하면, 에이전트는 관련 파일을 분석해 코드를 수정하고 개발 환경에서 테스트를 실행한 뒤, 오류가 발견되면 다시 코드를 고치는 과정을 반복한다. 실제 코딩 에이전트도 코드 작성·수정, 테스트, 디버깅 및 명령 실행 기능을 결합하고 있다.

이처럼 계획(Plan) → 실행(Execute) → 관찰·검증(Observe·Verify) → 계획 수정을 반복하는 피드백 구조가 에이전틱 AI의 대표적인 작동 방식이다. 기업에서는 소프트웨어 개발뿐 아니라 정보 검색, 데이터 수집·분석, 고객 지원, 문서 작성 및 업무 절차 자동화 등에 활용되고 있다.