내 포트폴리오, 생각보다 AI에 많이 묶여 있을까?

안녕하세요. 트레져러입니다.

131조 원을 운용하는 미국 LA카운티 공무원퇴직연금은 올해 5월 이사회에서 한 가지 질문을 받았습니다.

“우리 자산 중 AI에 노출된 비중은 얼마나 되나요?”

연금은 자체 점검에 들어갔고, 내놓은 답은 8~19%였습니다.

131조 원을 굴리는 기관조차 자신의 AI 노출도를 하나의 숫자로 특정하지 못한 것입니다.

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그런데 여기서 더 중요한 문제가 드러납니다.

주식과 채권, 사모투자처럼 서로 다른 자산에 나눠 투자했더라도, 실제로는 여러 자산이 AI라는 하나의

성장 테마에 동시에 연결돼 있을 수 있다는 점입니다.

겉으로는 분산투자처럼 보여도 실제 위험까지 분산돼 있다고 볼 수 있을까요?

분산투자의 핵심은 종목 수가 아니라 다르게 움직이는가입니다.

출처: 웰스매니지먼트

분산투자를 설명할 때 흔히 계란을 한 바구니에 담지 말라는 표현을 사용합니다.

주식뿐 아니라 채권과 부동산 등 여러 자산에 나눠 투자해, 한쪽이 흔들릴 때 다른 자산이 충격을 완화하도록

만드는 것입니다.

그런데 여기에는 중요한 조건이 하나 있습니다.

서로 다른 이유로 움직이는 자산에 나눠 담아야 한다는 점입니다.

예를 들어 삼성전자와 SK하이닉스에 절반씩 투자했다고 생각해보겠습니다.

종목은 두 개지만 두 회사 모두 반도체 업황의 영향을 크게 받습니다. 반도체 시장 전체가 흔들리면 두 종목이

동시에 영향을 받을 수 있습니다.

종목 수는 늘었지만, 위험의 원인은 충분히 나뉘지 않은 것입니다.

서로 다른 자산이 AI로 연결되고 있습니다.

출처: IBM

한 동네에 서로 다른 가게 열 곳을 운영한다고 생각해보겠습니다.

카페와 미용실, 치킨집, 문구점처럼 업종은 모두 다릅니다.

겉으로 보면 충분히 분산돼 있는 것처럼 보입니다.

그런데 모든 가게의 주요 고객이 같은 공장 직원이라면 어떨까요?

그 공장이 문을 닫는 순간 서로 다른 업종의 가게가 동시에 어려워질 수 있습니다.

최근 글로벌 금융시장에서도 비슷한 문제가 나타나고 있다는 지적이 나옵니다.

블룸버그통신은 AI 관련 자산이 여러 자산군에서 빠르게 늘어나면서 대형 기관투자자들의 분산투자가 겉보기보다 한 테마에 집중돼 있을 수 있다고 보도했습니다.

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관련 추정치를 보면,

• 미국 주식에서는 S&P500 시가총액의 약 40%
• 올해 투자적격 등급 회사채 발행의 약 49%
• 벤처캐피털 투자의 약 87%

가 AI와 관련돼 있다는 분석이 나왔습니다.

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주식, 채권, 벤처투자는 전혀 다른 자산처럼 보입니다.

하지만 그 안을 들여다보면 AI라는 하나의 성장 테마에 상당 부분 연결돼 있을 수 있습니다.

알파벳을 예로 들면 이해하기 쉽습니다.

알파벳 주식을 사면 회사의 주주가 되고, 회사채를 사면 알파벳에 돈을 빌려주는 채권자가 됩니다.

여기에 알파벳이 사용하는 데이터센터 인프라에 투자한다면 또 다른 자산에 투자한 것처럼 보일 수 있습니다.

하지만 세 투자 모두 결국 같은 기업과 AI 인프라 투자 확대라는 공통 요인에 영향을 받을 수 있습니다.

여러 바구니에 나눠 담았지만, 그 바구니들이 같은 곳에 연결돼 있는 셈입니다.

같은 테마에 묶이면 주식과 채권도 함께 흔들릴 수 있습니다.

출처: 피델리티자산운용

분산투자에서 채권은 흔히 주식시장이 흔들릴 때 충격을 완화하는 역할을 기대받습니다.

하지만 두 자산이 같은 위험 요인에 노출돼 있다면 이야기가 달라질 수 있습니다.

지난 7월에는 막대한 AI 투자가 높은 기업가치를 계속 정당화할 수 있을지에 대한 우려가 커지면서 반도체주가 크게 흔들렸습니다.

이 과정에서 일부 빅테크 기업의 회사채 가격 역시 함께 약세를 보였습니다.

주식과 채권이라는 서로 다른 자산을 보유했지만, 둘 다 AI 투자 확대와 기업의 자본지출 부담이라는 같은 변수에 연결돼 있었던 것입니다.

이런 변화 때문에 대형 기관투자자들도 자신의 포트폴리오에서 AI가 차지하는 실제 비중을 다시 확인하기 시작했습니다.

454조 원을 운용하는 뉴욕시 퇴직연금의 몬테 타복스 최고투자책임자는 최근 한 사모펀드의 투자 제안을 거절하기도 했습니다.

운용사의 과거 실적에는 문제가 없었지만, 이미 포트폴리오에 AI 관련 노출이 많다고 판단했기 때문입니다.

AI가 성장 기회인 동시에 집중위험이 될 수 있다는 고민이 시작된 것입니다.

AI 노출도는 어디까지를 AI로 보느냐에 따라 달라집니다.

출처: 모두의연구소

처음의 LA카운티 공무원퇴직연금 사례로 돌아가보겠습니다.

AI 관련 자산 비중이 8~19%로 넓은 범위로 나온 이유는 단순합니다.

어디까지를 AI 관련 기업으로 볼 것인지에 대한 표준이 아직 없기 때문입니다.

AI 칩을 직접 만드는 반도체 기업은 비교적 명확합니다.

하지만 데이터센터에 전력을 공급하는 회사는 어떨까요?

물류 효율화를 위해 AI를 사용하는 유통기업까지 포함해야 할까요?

기준을 어디에 두느냐에 따라 결과는 크게 달라질 수 있습니다.

실제로 같은 S&P500을 놓고도 골드만삭스는 AI 관련 기업의 비중을 약 40%, JP모건은 약 57%로 추정했습니다.

계산이 틀려서가 아니라 AI 노출을 정의하는 기준이 서로 달랐기 때문입니다.

그래서 기관들도 각자의 방법을 만들기 시작했습니다.

미국 최대 공적연금인 캘퍼스는 비상장 AI 기업 투자까지 포함해 AI 위험을 평가할 수 있는 체계를 검토하고 있고, 핀란드 연기금 엘로는 AI 기반 도구를 이용해 보유기업이 AI 확산에 얼마나 민감한지를 추적하고 있습니다.

AI 노출을 측정하기 위해 AI를 활용하는 상황까지 등장한 것입니다.

AI 비중을 줄이는 것도 쉬운 답은 아닙니다.

출처: 조선일보

AI 관련 자산이 한곳에 너무 많이 몰려 있다면 비중을 줄이면 될 것처럼 보입니다.

하지만 여기에는 또 다른 문제가 있습니다.

AI가 최근 시장 수익률을 이끈 핵심 테마 중 하나이기 때문입니다.

블룸버그인텔리전스의 글로벌 AI 관련주 지수는 최근 약 2년 동안 전체 시장보다 연평균 약 11%포인트 높은 수익률을 기록했습니다.

AI 노출을 줄이면 집중위험은 낮아질 수 있지만, 동시에 높은 성장률을 보인 산업의 수익을 놓칠 가능성도 생깁니다.

반대로 그대로 유지하면 AI 투자 사이클이 꺾였을 때 여러 자산이 동시에 영향을 받을 위험을 감수해야 합니다.

그래서 기관투자자들이 고민하는 질문도 단순하지 않습니다.

“AI를 보유할 것인가?”

보다는

“어느 정도까지가 성장 기회이고, 어느 수준부터 지나친 집중인가?”

에 더 가깝습니다.

ETF를 샀다고 AI 노출이 없는 것은 아닙니다.

출처: 인베스트조선

이 문제는 수백조 원을 굴리는 연기금만의 이야기가 아닙니다.

미국 대표지수를 추종하는 ETF 하나만 가지고 있어도 그 안에는 이미 대형 기술주와 반도체 기업이 상당한 비중으로 포함돼 있습니다.

여기에 별도의 AI 테마 ETF를 추가로 보유했다면 계좌에는 서로 다른 상품 두 개가 보이지만, 실제로는 일부 기업이나 산업에 대한 노출이 겹칠 수 있습니다.

국내 투자자도 마찬가지입니다.

해외지수 ETF와 반도체 ETF, AI 테마 ETF를 각각 보유하고 있어 겉으로는 여러 상품에 분산돼 보여도, 실제 구성종목을 열어보면 같은 기업이 반복해서 들어 있을 수 있습니다.

그래서 확인해야 할 질문도 달라집니다.

“AI 관련주를 가지고 있는가?”

보다

“내가 가진 기업들이 AI 산업과 각각 어떤 방식으로 연결돼 있는가?”

가 더 중요합니다.

첫 번째 질문은 종목 이름만 보면 어느 정도 답할 수 있습니다.

하지만 두 번째 질문에 답하려면 그 기업이 실제로 어디에서 매출을 만들고, AI 관련 투자가 실적에 얼마나 영향을 주고 있는지까지 살펴봐야 합니다.

결국 중요한 것은 기업이 AI와 어떻게 연결돼 있는지입니다.

같은 AI 관련 기업으로 묶여 있어도 실제 사업의 연결 방식은 다릅니다.

AlphaLenz에서 NVIDIA, SK하이닉스, Microsoft, Alphabet, Amazon을 비교해보면 NVIDIA는 GPU, SK하이닉스는 HBM, Microsoft와 Alphabet은 클라우드·AI 서비스, Amazon은 AWS와 AI 인프라를 통해 AI 산업과 연결돼 있습니다.

AlphaLenz 기업별 AI 사업 연결 방식 비교 화면

[AlphaLenz AI의 실적 영향 비교 화면]

하지만 연결 방식만 다른 것이 아닙니다.

AI가 실제 매출과 이익에 미치는 영향의 크기도 기업마다 다릅니다. NVIDIA와 SK하이닉스처럼 AI 인프라 수요가 실적에 직접적으로 반영되는 기업이 있는 반면 Microsoft, Alphabet, Amazon처럼 기존 사업 위에서 AI가 새로운 성장동력으로 확대되고 있는 기업도 있습니다.

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따라서 단순히 AI 관련주를 몇 개 가지고 있는가를 보는 것보다, 각 기업이 AI와 어떤 경로로 연결돼 있고 그 연결이 실제 실적에 얼마나 중요한지 확인하는 것이 더 중요합니다.