生成型 人工知能(AI) ‘챗GPT’ 開發社 오픈AI의 샘 올트먼 最高經營者(CEO)가 最近 韓國을 訪問했다. 올트먼은 三星電子, SK하이닉스 經營陣과 各各 非公開 會談을 가졌다. 三星電子 平澤 半導體工場(팹·Fab)도 둘러봤다. ‘AI 半導體 開發’ 프로젝트를 위한 行步라는 分析이다. 엔비디아는 全 世界 AI 半導體 市場의 80%를 占有하고 있다. 現在 AI 市長은 인프라를 構築하는 初期 段階로, 올트먼은 獨自的인 인프라를 만들고 싶어 한다. 半導體 企業人 삼성전자, SK하이닉스 經營陣을 만난 것도, 臺灣 TSMC에 莫大한 資金을 投入할 것이라는 所聞도 이와 關聯 있다.
所聞이 돌고 돈이 몰리는 곳에 個人投資者의 關心度 쏠린다. AI와 關聯한 投資는 몇 가지로 나눌 수 있다. 하나는 AI 關聯 企業이나 産業 成長에 베팅하는 것이다. 앞서 言及한 三星電子, SK하이닉스처럼 AI 産業 成長에 맞춰 株價가 上昇할 것으로 보이는 企業을 골라 投資하는 方法이다.
企業 投資, 金融商品 投資… 多樣한 AI 投資法
이런 關心은 金融商品 出市로도 이어진다. 지난해 11月 21日 同時 上場한 ‘KoAct 글로벌AI&로봇액티브’ ‘KODEX AI半導體核心裝備’ ‘TIGER AI半導體核心工程’ ‘UNICORN 生成型AI強小企業액티브’ 等 4個 ETF(上場指數펀드)가 代表的 例다. 이들 商品은 모두 AI 關聯 産業에 投資하는 것으로 보인다. 하지만 上場 後 올해 1月 26日까지 成果는 各各 14.5%, 1.9%, 0.9%, 1.0%로 差異가 크다. 이는 各 ETF가 追從하는 指數가 다르고, 그 指數가 編入하는 種目이 달라서 發生하는 現象이다.
먼저 ‘KoAct 글로벌AI&로봇액티브’는 ‘iSelect 글로벌AI&로봇PR 指數’를 追從한다. AI, 로봇産業과 關聯된 글로벌 種目으로 構成된 指數로, 産業 成長과 함께 高成長이 可能한 企業 成果를 追從하도록 設計돼 있다. ‘KODEX AI半導體核心裝備’는 ‘iSelect AI半導體核心裝備 指數’를 追從하며, AI 半導體 核心 裝備 産業을 營爲하는 種目들로 構成됐다. 自然語 處理 키워드 필터링 技術을 活用해 種目을 選定하고, 스코어와 流動時價總額을 同時에 反映하는 加重 方式이다.
‘TIGER AI半導體核心工程’은 ‘iSelect AI半導體核心工程 指數’를 追從한다. 有價證券市場 및 코스닥市場 上場企業 中 AI 프로세스 칩과 시스템 半導體産業 構造에 따라 選定한 키워드를 基盤으로 有關企業을 分類하기 위해 自然語 處理 키워드 필터링 技術을 活用해 種目을 構成한다. ‘UNICORN 生成型AI強小企業액티브’는 ‘iSelect AI 指數’를 追從한다. 이 指數는 키워드 基盤의 自然語 處理 모델을 活用해 中小型株 中心으로 構成 種目을 選定한다. AI 産業의 核心 키워드를 抽出해 이를 點數化하고, 産業과의 聯關性을 反映한 定性的 스크리닝으로 種目을 選定하는 方式이다.
‘AI 産業 ETF별 保有 種目 現況’을 보면 種目 選定 結果의 差異가 明確하다(표 參照). 特히 ETF 이름에 ‘액티브’가 表記된 境遇 追從 指數보다 超過 收益을 내기 위해 一部 編入 種目이 다를 수 있다. 이처럼 追從 指數가 같지 않고, 펀드매니저 力量에 따라 保有 種目이 달라지면서 成果는 제各各이 된다.
成長 産業 投資家 成果 保障 안 해
AI와 關聯한 또 다른 投資 方式은 AI가 直接 投資 種目 選定을 돕는 것이다. 이런 種類의 ETF 中 出市가 가장 빨랐던 商品은 ‘TIGER AI코리아그로스액티브’다. 2020年 9月 上場돼 運用 期間이 3年을 넘었다. 이 商品은 코스피 對比 超過 收益 追求를 目標로 하며, AI 알고리즘 모델을 活用해 編入 種目과 賣買 時點 等을 決定한다. 出市 以後 3年 3個月間 累積 20.3% 收益率을 보였다. 年換算 收益率은 5.84%다. 같은 期間 코스피200 指數를 追從하는 ETF인 ‘KOSEF 200TR’ 成果는 累積 19.5%로 連環産 5.64%였다. 코스피200 ETF보다 年 0.2%p 超過 收益을 냈으나 上昇과 下落 움직임은 宏壯히 비슷했다.
技術 先進國 美國의 AI 活用 ETF 成果는 어떨까. AIEQ(AI Powered Equity ETF)는 美國 證市에서 AI에 依存하는 最初 액티브 ETF다. 이 ETF 運用社가 내세운 紹介는 다음과 같다.
“AIEQ는 IBM 왓슨(Watson)을 活用해 1000名의 리서치 애널리스트, 트레이더, 퀀트가 24時間 일하는 것과 같은 水準으로 運用된다. 種目 選定 方式에 人工知能이 100% 利用되는 첫 番째 액티브 ETF다. 뉴스, 소셜미디어, 産業 및 分析 報告書, 6000個 以上의 美國 企業에 對한 財務諸表, 技術指標, 매크로指標, 市場 데이터 等에 걸쳐 數百萬 個 데이터를 分析한다.”
上場 以後 AIEQ 움직임을 美國의 代表 指數 S&P500을 追從하는 SPY ETF(SPDR S&P500 ETF Trust)와 比較하면 2022年 여름까지는 類似하게 움직인다(그래프 參照). 하지만 그 以後 SPY ETF는 完全한 上昇勢를 보인 反面, AIEQ는 그러지 못하면서 成果 差異가 만들어진다. 約 6年 3個月間 AIEQ는 연 7.4%, SPY는 年 12.1% 成果를 거뒀다. 單純히 株價指數에만 投資한 境遇가 연 4.7%p 超過 成果를 낸 것이다.
앞서 言及한 ETF 外에도 다양한 AI 關聯 펀드와 ETF가 持續的으로 出市되고 있다. 어떤 産業이나 테마의 成長에 베팅할 때는 期待에 副應하는 成果가 나오지 않을 可能性이 늘 存在한다는 點을 記憶해야 한다. 몇 年 前 流行한 메타버스와 ESG(環境·社會·支配構造)를 비롯한 다양한 테마 投資에서 나타난 現象이며, 이는 反復的으로 持續된다. 워런 버핏이 한 말로 글을 마무리하고자 한다.
“投資의 첫 番째 原則은 ‘잃지’ 않아야 한다는 것이다. 두 番째 原則은 첫 番째 原則을 ‘잊지’ 않아야 한다는 것이다.”
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