인공지능(AI) 기술의 폭발적인 성장이 글로벌 금융 시장을 뜨겁게 달구고 있다. 하지만 시장의 과열된 분위기 이면에는 특정 산업에 특화된 AI 시스템과 핵심 자산 소유를 통해 창출되는 실질적인 경제 가치라는 더 중요한 흐름이 존재한다. 거대 모델 개발사들의 기업 가치가 거품 논란에 휩싸이면서 현명한 투자자들은 AI의 '근간'이 되는 실용적 애플리케이션, 데이터 플랫폼, 그리고 하드웨어 분야로 눈을 돌리고 있다.
과열 경고 속 빛나는 실질적 가치
최근 오라클의 주가가 AI에 대한 기대로 하루 만에 43% 급등한 사례는, 뚜렷한 수익 모델 없이 투기적 베팅이 주가를 밀어 올렸던 1990년대 후반의 닷컴 버블을 연상시킨다. 이처럼 세간의 주목을 받는 범용 AI 모델들이 막대한 자금을 소진하는 동안 특정 산업에 최적화된 전문 AI 솔루션들은 조용히 산업 현장을 혁신하고 있다.
일례로 미국 오스틴 시에서 도입한 AI 기반 건축 허가 시스템은 수개월이 걸리던 처리 시간을 단 며칠로 단축하며, 목표 지향적 자동화가 실질적인 비용 절감과 효율성 증대를 가져올 수 있음을 증명했다. 이는 화려한 기술 발표가 아닌 측정 가능한 성과를 내는 AI 기술에 주목해야 한다는 점을 시사한다.
소득의 원천이 될 포트폴리오
한편, AI를 통해 발생하는 기업의 이익은 거의 전적으로 주주들에게 돌아가는 양상이다. 지난해 전 세계 기업들이 사상 최대 규모인 1조 6,600억 달러를 배당금으로 지급했으며, 반도체 기업 엔비디아의 시가총액은 10배 가까이 급증했다. 이는 올바른 자산을 소유한 투자자들이 막대한 초과 수익을 거두고 있음을 보여준다.
자동화의 압력으로 기업들이 인력 감축을 고려하기 시작하면서, AI 중심의 포트폴리오를 구축하는 것은 더 이상 선택이 아닌, 자동화 경제 시대에 구매력을 유지하기 위한 필수 전략이 되고 있다.
지속 가능한 AI 포트폴리오 구축 전략
그렇다면 지속 가능한 AI 포트폴리오는 어떻게 구성해야 할까? 전문가들은 다음과 같은 전략을 제안한다.
1. AI 가치 사슬 전반에 걸친 분산 투자: GPU 등 하드웨어 선도 기업, 데이터를 수익화하는 클라우드 및 데이터 플랫폼, 그리고 법률·의료·물류 등 특정 고부가가치 분야의 문제를 해결하는 전문 소프트웨어 기업에 자산을 배분해야 한다.
2. 검증된 투자수익률(ROI) 중심의 접근: 투기적인 R&D 비용을 쏟아붓는 기업보다, 실제 현장에 기술을 도입해 투명한 효율성 지표를 제시하는 기업을 우선적으로 고려해야 한다.
3. ETF 등을 활용한 소액 분산 투자 고려: 상장지수펀드(ETF)나 토큰화된 데이터 플랫폼 지분 투자는 위험을 분산시키고, 개인이 접근하기 어려운 인프라 자산에 대한 투자 기회를 제공한다.
4. 혁신을 위한 '알파' 영역 확보: 전체 포트폴리오의 일부는 AI 안전, 엣지 컴퓨팅, 생성형 디자인 등 변동성이 높지만 초과 수익 가능성이 큰 신흥 분야의 스타트업에 할당하여 미래 성장 동력을 확보하는 것이 좋다.
결론적으로 투자자들은 거대 담론에 휩쓸리기보다 AI의 실용적 적용 사례와 경제적 가치를 포착할 수 있는 핵심 자산에 집중함으로써, 지속 불가능한 거품에 휘말리지 않고 차세대 혁신의 파도에 올라탈 수 있을 것이다.
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