글로벌 AI 테마 펀드 자산 1조 달러 돌파

기부자

Andrew Li , 기술 및 자본 시장 담당 수석 기자

1. 데이터 분석: 1조 달러 규모의 자금 흐름

2025년 상반기 글로벌 AI 테마 펀드는 총 3,780억 달러를 유치하며 총 규모를 1조 달러 이상으로 확대했습니다. 세부적으로 살펴보면, 패시브 인덱스 상품(ETF 및 인덱스 인핸스드 펀드)이 증가분의 55%를 차지했고, 액티브 헤지펀드와 사모펀드가 나머지 45%를 차지했습니다. 지역별 분포를 살펴보면, 북미 기관들이 여전히 가장 큰 비중을 차지하며 전체 포지션의 48%를 차지하고 있습니다. 유럽, 영국, 북유럽 연기금이 24%를 차지하며, 아시아(중동 국부펀드 및 싱가포르 패밀리 오피스 포함)가 22%를 차지하고, 나머지 6%는 라틴 아메리카와 오세아니아의 보험 및 뮤추얼펀드에서 유입되었습니다. 아시아는 상반기에 820억 달러의 순유입을 기록하며 펀드 성장률이 가장 빠르다는 점에 주목해야 합니다. 이는 "지역 컴퓨팅 파워 구축 + AI 도입"이라는 두 축을 동시에 추진하는 전략의 결과입니다.

2. 산업 논리: AI 풀스택 가치 사슬의 재평가

2023년 ChatGPT가 생성적 AI를 폭발적으로 성장시킨 이후, 투자자들은 단순히 모델 기업을 쫓는 것에서 풀스택 가치 사슬 레이아웃으로 점차 전환했습니다. 업스트림 하드웨어 측면에서 GPU, ASIC, HBM, 고급 스위칭 칩, 광 모듈의 매출 성장률은 일반적으로 50%를 상회합니다. 동시에 TSMC, ASE, 삼성과 같은 첨단 패키징 역량은 찾아보기 어렵습니다. 미드스트림 컴퓨팅 파워 인프라는 "GPU 슈퍼 노드" 시대로 접어들었고, 북미 6대 클라우드 공급업체의 2025년 자본 지출 가이던스는 전년 대비 32% 증가한 2,700억 달러로 상향 조정되었습니다. 다운스트림 애플리케이션은 "3단계 확산"을 보입니다. 즉, 대용량 텍스트 모델이 성숙되고 사진, 비디오, 멀티모달 모델이 상용화되는 단계입니다. 또한, RAG(검색 향상 생성) 및 에이전트 프레임워크는 AI SaaS 고객의 유지율을 크게 향상시켰습니다. 투자자들은 점차 가치 평가 기준을 '매개변수 규모'에서 '단위 컴퓨팅 성능 효율성'과 '매출 총이익률 실현'으로 바꾸었습니다.

3. 정책 추진력: 미국, 중국, 유럽의 3대 주요 인센티브 병행

미국 : 바이든 행정부의 칩 및 과학법 2단계에서는 GPU 패키징, 칩렛 상호연결, 실리콘 광자 통합에 대한 보조금에 초점을 맞춰 250억 달러 규모의 인센티브를 추가했습니다. 동시에 인플레이션 감소법의 IT 투자 세금 공제 비율을 확대했고 AWS, Microsoft, Google의 모회사인 Alphabet은 모두 추가 공제를 받았습니다.
중국 : 공업정보화부와 재정부는 공동으로 2,000억 위안 규모의 "대형 모델 컴퓨팅 파워 특별 재융자"를 마련했습니다. 금리는 최저 1.75%입니다. 또한, 여러 곳에서 "1,000P FLOPS급 지능형 컴퓨팅 센터" 건설을 동시에 시작했습니다. 국내 GPU, AI 서버, 그리고 기본 대형 모델 생태계 지원에 집중할 계획입니다.
EU : AI 법안이 공식 통과되었고, 안전하고 제어 가능한 대형 모델과 컴퓨팅 네트워크에 대한 유럽의 자본 투자를 가속화하기 위해 300억 유로 규모의 "신뢰할 수 있는 AI" 기금이 설립되었습니다. 독일, 프랑스, ​​이탈리아는 데이터 센터 운영 비용을 절감하기 위해 한계 전기 요금 할인을 2030년까지 연장하기로 합의했습니다. 국가 간 보조금 경쟁은 "정책 증폭"을 초래하여 AI 인프라가 공공 자본 지출의 새로운 핫스팟이 되었습니다.

IV. 가치 평가와 위험: 버블, 공급망, 규제라는 세 가지 과제

지난 24개월 동안 상위 GPU 제조업체들의 동적 주가수익비율(PER)은 35배에서 70배로 상승했는데, 이는 인터넷 버블 시기 반도체 선도 기업들의 주가 평가 기준점보다 높은 수준입니다. AI 광의 지수(하드웨어, 클라우드, 애플리케이션 포함)의 중간값 주가매출비율(PER)은 14배로, 과거 평균보다 2표준편차 높습니다. 동시에, 첨단 패키징, 고대역폭 메모리, 질화갈륨 전력 소자의 부족으로 생산 능력 확대가 불투명합니다. 지정학적 긴장 고조로 장비 수출이 제한될 경우, 생산 능력 실현이 예상보다 낮아질 수 있습니다. 감독 측면에서 EU의 "AI 법"은 "고위험 모델"이 학습 데이터와 에너지 소비량을 공개하도록 요구하여 규정 준수 비용을 증가시킬 수 있습니다. 미국 의원들도 5천억 개 이상의 매개변수를 가진 대형 모델에 대한 강제 허가를 시행하려는 "안전 AI 법"을 추진하고 있습니다. 정책, 역량, 평가라는 세 가지 압력으로 인해 AI 테마 펀드는 변동성이 큰 '스파이크형' 시장을 경험할 가능성이 있습니다.

5. 투자 전략: 공격적, 방어적, 계층적 배분

1. β 구성 : 산업 전반의 성장을 공유하고자 하는 장기 펀드의 경우 비용이 낮고 유동성이 좋은 글로벌 AI 하드웨어 ETF(SMAL, AICI 등)를 선택할 수 있습니다. 가치 하락이 걱정된다면 0.7~0.8 델타 풋 옵션을 매수하여 10~15% 하락을 헤지할 수 있습니다.

2. α 마이닝 : 지속 가능한 매출 총이익률 개선과 강력한 협상력을 갖춘 반도체 IP 및 EDA 툴 공급업체에 집중하거나, 자체 개발한 GPU/TPU와 수직 시나리오를 숙지한 클라우드 공급업체를 선별합니다.

3. 주제 확산 : 중기적으로는 데이터 거버넌스, 안전한 컴퓨팅 파워, 엣지 AI 모듈에 집중할 것입니다. 장기적으로는 자동화 소프트웨어, 산업용 대형 모델, 생물공학용 AI(단백질 접힘, 분자 설계) 분야에 대해 낙관적으로 접근할 것입니다.

4. 헤지 전략 : 높은 베타 포지션을 유지하는 동시에 20년 미국 국채 콜/풋 옵션 조합을 구축하거나 현금 상당 스테이블코인 소득 전략을 보유하여 거시 금리 및 유동성 수축 위험에 대한 헤지를 실시합니다.

결론

AI 테마 펀드가 1조 달러 규모에 도달했는데, 이는 자본 시장이 "인텔리전스"를 장기적인 구조적 기회로 보고 있음을 의미합니다. 그러나 앤드류 리가 강조했듯이, 정책 보조금, 기술 변화, 그리고 글로벌 공급망 리스크가 얽혀 있는 상황에서 투자자들은 낙관적인 전망 속에서도 침착함을 유지하고, 다층적 자산 배분, 역동적 헤지, 그리고 펀더멘털 스크리닝을 활용하여 잠재적 변동성 사이클을 극복해야 합니다. 이러한 방식으로만 높은 변동성과 밸류에이션 하락에 휩쓸리지 않고, AI 자본의 향연에서 진정한 초과 수익을 확보할 수 있습니다.