AI 투자라고 하면 가장 먼저 엔비디아를 떠올리기 쉽습니다.

실제로 엔비디아는 여전히 AI 반도체 시장에서 압도적인 존재감을 보여주고 있습니다.

그런데 최근 주가 흐름을 보면 투자자들의 시선이 엔비디아 한 곳에만 머물고 있지는 않은 것 같습니다.

9월 21일 미국 증시에서 AMD는 9.9%, 인텔은 12.1% 급등했습니다.

특히 AMD는 이날 상승으로 사상 처음 시가총액 1조 달러를 넘어섰습니다.

한동안 AI 반도체 시장에서 엔비디아를 뒤쫓는 기업으로 평가받던 AMD와 인텔에 다시 강한 자금이 들어오고 있는 것입니다.

흥미로운 점은 이런 변화를 일찌감치 포트폴리오에 반영한 ETF가 있다는 것입니다.

바로 TIGER 글로벌AI액티브 ETF입니다.

9월 23일 기준 구성종목을 보면 AMD 비중이 11.75%로 가장 높고, 인텔도 9.54%로 상위권에 올라 있습니다.

우리가 AI 투자라고 하면 가장 먼저 떠올리는 엔비디아 중심의 포트폴리오와는 조금 다른 모습입니다.

그렇다면 왜 지금 AMD와 인텔 비중을 높이고 있는 걸까요?

핵심은 AI 시장의 병목이 계속 이동하고 있다는 데 있습니다.

AI 투자판이 달라지고 있다

9월 21일 미국 증시에서는 AI 관련주가 일제히 강세를 보였습니다.

메타는 11.4%, AMD는 9.9%, 인텔은 12.1% 상승했습니다.

이날 이른바 M7으로 불리는 대형 기술주의 합산 시가총액도 하루 만에 5,000억 달러 이상 증가했습니다.

시장에서는 메타의 새로운 AI 서비스 흥행 기대와 AI 에이전트 확산이 투자심리를 끌어올린 것으로 해석했습니다.

하지만 여기서 중요한 것은 단순히 주가가 많이 올랐다는 사실만은 아닙니다.

AI를 사용하는 방식 자체가 빠르게 바뀌고 있다는 점이 더 중요합니다.

AI 에이전트가 시장을 바꾸고 있다

초기 생성형 AI는 질문을 입력하면 답을 주는 형태가 중심이었습니다.

하지만 이제 AI는 단순히 답변만 하는 수준을 넘어 여러 작업을 직접 수행하는 AI 에이전트 형태로 발전하고 있습니다.

예를 들어 정보를 검색하고, 데이터를 분석하고, 문서를 만들고, 예약이나 업무까지 연속적으로 수행하는 방식입니다.

AI가 이렇게 더 많은 일을 맡게 되면 처리해야 하는 데이터와 연산량도 급격히 늘어납니다.

결국 GPU만 많이 필요해지는 것이 아닙니다.

CPU와 메모리, 저장장치, 네트워크, 전력 인프라까지 AI 생태계 전체가 함께 커질 수밖에 없습니다.

이 때문에 시장의 관심도 엔비디아 한 종목에서 조금씩 넓어지고 있습니다.

이제 AI 시장은 엔비디아만 보면 끝나는 구조가 아니다

초기 AI 투자의 중심은 GPU였습니다.

대규모 AI 모델을 학습하려면 엄청난 연산 능력이 필요했고, 그 과정에서 엔비디아 GPU가 사실상 핵심 인프라 역할을 했기 때문입니다.

하지만 AI 사용량이 늘면서 새로운 병목이 계속 나타나고 있습니다.

AI 모델 학습이 확대될 때 가장 중요한 것은 GPU와 AI 가속기입니다.

그다음 데이터 처리량이 급격히 늘어나면 HBM과 DRAM 같은 고성능 메모리가 중요해집니다.

추론 서비스가 확대되면 저장해야 할 데이터도 많아지기 때문에 NAND와 기업용 SSD 수요가 함께 커질 수 있습니다.

그리고 데이터센터가 점점 대형화되면 전력 공급과 데이터 전송 능력까지 새로운 병목이 됩니다.

결국 AI 시장의 흐름은 GPU에서 끝나는 것이 아니라 메모리, 저장장치, 광통신, 전력 인프라까지 계속 확장되고 있는 셈입니다.

실제 시장의 관심도 계속 이동했다

올해 시장 흐름을 보면 이런 변화가 꽤 분명하게 나타났습니다.

연초에는 데이터센터 전력 수요 증가와 함께 전력기기, 원자력 관련주가 주목받았습니다.

이후에는 NAND와 기업용 SSD가 관심을 받았고, 5월과 6월에는 HBM과 DRAM이 시장의 중심으로 올라왔습니다.

7월 이후에는 광통신과 전력 인프라까지 관심이 확대됐습니다.

불과 몇 달 사이에도 AI 관련 시장의 주도 영역이 계속 바뀐 것입니다.

이런 상황에서 ETF 투자자에게는 한 가지 고민이 생길 수 있습니다.

“처음 골랐던 AI 종목을 계속 그대로 들고 있어도 될까?”

이 질문에서 살펴볼 만한 상품이 바로 TIGER 글로벌AI액티브 ETF입니다.

TIGER 글로벌AI액티브 ETF는 무엇이 다를까?

이 ETF의 가장 큰 특징은 특정 AI 테마나 종목을 고정적으로 추종하지 않는다는 점입니다.

AI 산업의 중심이 연산 반도체에서 메모리, 네트워크, 데이터센터 인프라로 이동하면 운용 과정에서 종목과 비중도 조정합니다.

쉽게 말하면 AI 산업에서 돈이 어디로 움직이는지를 보면서 포트폴리오를 계속 바꾸는 방식입니다.

일반적인 패시브 ETF가 정해진 지수를 따라가는 구조라면, 액티브 ETF는 운용사가 시장 변화에 맞춰 보다 적극적으로 종목을 조정합니다.

최근 그 변화가 가장 크게 나타난 종목이 AMD와 인텔입니다.

AMD와 인텔 비중이 높은 이유

9월 23일 기준 주요 구성종목을 보면 AMD가 11.75%로 가장 높은 비중을 차지하고 있습니다.

인텔은 9.54%로 뒤를 잇고 있습니다.

마벨은 5.48%, 마이크로소프트는 4.97%, 알파벳은 4.38%, 아마존은 4.20% 수준입니다.

여기에 광통신 기업 루멘텀과 삼성전자, 팔란티어 등도 포함돼 있습니다.

즉 단순히 반도체 기업 몇 곳에 투자하는 ETF가 아닙니다.

연산 반도체에서 네트워크, 플랫폼, 메모리까지 AI 밸류체인 전체에서 투자 기회를 찾는 구조에 가깝습니다.

AMD는 AI 가속기 시장에서 엔비디아의 대안으로 계속 경쟁하고 있고, 인텔 역시 CPU와 데이터센터 사업을 중심으로 AI 인프라 시장에서 다시 존재감을 키우려 하고 있습니다.

운용사 입장에서는 AI 시장의 수혜가 GPU 한 곳에 집중되기보다 여러 영역으로 확산될 가능성에 더 무게를 두고 있다고 볼 수 있습니다.

실제로 포트폴리오도 계속 바꾸고 있다

이 ETF의 액티브 전략은 최근 운용 현황에서도 확인할 수 있습니다.

9월에는 루멘텀, 인텔, 로빈후드, 크라우드스트라이크, 아틀라시안 등의 비중을 확대했습니다.

반대로 ASML, ADI, 데이터독, 알리바바, 스페이스X 등의 비중은 낮췄습니다.

즉 이름에만 액티브가 붙은 것이 아니라 실제로 시장의 변화에 따라 종목을 교체하고 있다는 것입니다.

AI 시장에서 주도주가 바뀌거나 새로운 병목이 나타나면 포트폴리오도 함께 움직이는 구조입니다.

그렇다면 이런 전략이 실제 수익률에도 도움이 됐을까요?

최근 6개월 수익률은 어땠을까?

9월 23일 기준 TIGER 글로벌AI액티브 ETF의 최근 6개월 누적 수익률은 26.20%였습니다.

비교 대상으로 같은 액티브 ETF인 TIME 미국나스닥100액티브를 보면 같은 기간 수익률은 23.23%였습니다.

단순 비교하면 약 2.97%포인트 차이입니다.

계산하면,

26.20% - 23.23% = 2.97%포인트입니다.

최근 AI 시장의 주도 영역이 빠르게 바뀌는 과정에서 적극적인 종목 조정이 성과에 일부 영향을 줬다고 볼 수 있습니다.

기초지수보다 높은 성과도 나타났다

8월 말 기준으로 범위를 넓혀보면 차이가 더 눈에 띕니다.

TIGER 글로벌AI액티브 ETF의 최근 6개월 수익률은 21.53%였고, 같은 기간 기초지수는 17.59%였습니다.

1년 수익률은 ETF가 49.94%, 기초지수는 37.55%였습니다.

설정 이후 누적 수익률도 ETF가 197.52%, 기초지수는 143.52%로 차이가 나타났습니다.

물론 과거 성과가 앞으로도 그대로 이어진다는 의미는 아닙니다.

하지만 AI 산업의 중심이 빠르게 이동했던 시기에 운용사가 적극적으로 종목을 바꾼 것이 일정 부분 성과로 연결됐다고 해석할 수 있습니다.

그렇다면 엔비디아 대신 AMD와 인텔을 사는 ETF일까?

그렇게 단순하게 볼 필요는 없습니다.

이 ETF의 핵심은 엔비디아를 버리고 AMD와 인텔에 베팅한다는 것이 아닙니다.

더 중요한 것은 AI 성장의 수혜 영역이 계속 바뀔 수 있다는 판단입니다.

AI 시장 초기에는 GPU가 가장 큰 병목이었습니다.

하지만 앞으로 AI 서비스가 더 많이 사용되면 CPU, 메모리, 저장장치, 네트워크, 전력까지 새로운 병목이 계속 나타날 수 있습니다.

따라서 특정 종목 하나에 집중하기보다는 AI 밸류체인에서 다음 수혜 영역을 찾아 비중을 조절하는 것이 이 ETF의 전략이라고 보는 것이 더 정확합니다.

액티브 ETF의 장점과 단점도 함께 봐야 한다

액티브 ETF의 가장 큰 장점은 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있다는 점입니다.

AI처럼 산업 변화 속도가 빠른 시장에서는 몇 달 사이에도 주도 기업과 주도 산업이 달라질 수 있습니다.

이럴 때 정해진 지수만 그대로 따라가는 것보다 운용사가 종목을 적극적으로 바꾸는 전략이 유리할 수 있습니다.

반대로 단점도 있습니다.

운용사의 판단이 항상 맞는 것은 아닙니다.

AMD나 인텔 비중을 크게 늘렸는데 이후 주가가 예상과 반대로 움직인다면 ETF 역시 직접적인 영향을 받을 수 있습니다.

또 액티브 ETF는 일반적인 패시브 ETF보다 운용 전략을 이해하고 지속적으로 포트폴리오 변화를 확인할 필요가 있습니다.

최근 수익률이 좋았다는 이유만으로 앞으로도 같은 성과가 이어질 것이라고 생각해서는 안 됩니다.

앞으로 어떤 부분을 확인해야 할까?

첫 번째는 AMD와 인텔의 실제 AI 매출입니다.

주가가 기대감으로 먼저 움직였다면 이제는 실적이 따라오는지가 중요합니다.

특히 AMD의 AI 가속기 매출과 인텔의 데이터센터 사업 회복 여부를 확인할 필요가 있습니다.

두 번째는 AI 인프라의 병목이 어디로 이동하는지입니다.

GPU 공급이 안정되면 시장의 관심이 메모리나 네트워크, 전력으로 이동할 수 있습니다.

반대로 새로운 AI 모델이 등장하면서 GPU 수요가 다시 급증할 수도 있습니다.

세 번째는 ETF의 포트폴리오 변화입니다.

이 상품은 액티브 ETF인 만큼 현재 편입 종목만 보고 판단해서는 안 됩니다.

운용사가 어떤 종목의 비중을 늘리고 어떤 종목을 줄이는지 지속적으로 확인하는 것이 중요합니다.

마지막으로 최근 높은 수익률 이후 변동성도 함께 봐야 합니다.

AI 관련주들은 기대가 커질수록 주가 상승폭도 크지만 반대로 실적이 기대에 미치지 못할 경우 조정 폭 역시 커질 수 있습니다.

AI 투자라고 하면 여전히 엔비디아 주식부터 떠올리기 쉽습니다.

하지만 실제 시장에서는 이미 GPU 다음의 병목을 찾는 움직임이 시작되고 있습니다.

AI 사용량이 늘어날수록 CPU와 메모리가 필요하고, 데이터가 쌓일수록 저장장치 수요가 커집니다.

데이터센터가 대형화되면 광통신과 전력 인프라까지 중요해집니다.

결국 AI 투자의 범위가 점점 넓어지고 있는 것입니다.

TIGER 글로벌AI액티브 ETF는 이런 변화에 맞춰 포트폴리오를 적극적으로 조정한다는 점이 가장 큰 특징입니다.

최근 AMD와 인텔 비중을 높인 것도 AI 시장의 중심이 GPU 하나에서 다양한 인프라 영역으로 확대될 가능성에 대응한 전략으로 볼 수 있습니다.

다만 최근 좋은 수익률만 보고 접근하기보다는 현재 구성종목과 운용 방향을 계속 확인할 필요가 있습니다.

결국 이 ETF를 볼 때 중요한 질문은 “엔비디아보다 AMD가 더 오를까?”가 아닙니다.

“AI 산업의 다음 병목이 어디에서 나타날 것이고, 이 ETF가 그 변화를 얼마나 빠르게 포착할 수 있을까?”를 보는 것이 더 중요합니다.