[서울=뉴스핌] 이홍규 기자 = 월가의 2026년 인공지능(AI) 투자 전략은 어떤 방향일까.

한 문장으로 표현하면 'AI 열차에서 내리지는 말되 좌석은 바꿔라'이다. 해당 전략은 ①AI 인프라 선별 ②AI 활용 기업 발굴 ③'병목 현상'을 겪는 물적 기반 투자 유지 등 이른바 '3트랙'으로 압축된다.

◆버블론 점검

관련 전망을 소개하기에 앞서 AI 버블 논쟁부터 정리할 필요가 있다. 현재 주식시장에서 쟁점화된 'AI 버블론'의 논쟁부터 해소해야 월가 전망이 의미를 갖기 때문이다. 월가는 버블 조건은 하나씩 갖춰지고 있지만 아직 정점은 아니라고 결론내린다.

역사적으로 모든 버블은 4가지 요소를 동반한다. ①과잉투자 ②밸류에이션 괴리 ③레버리지 급증 ④투기의 대중적 확산 등이다. 이 4가지 프레임으로 현재 AI 시장을 진단해보면 버블 정점의 단계라고 볼 수 없다는 해석이 나온다.

①과잉투자는 아직 멀었다는 게 월가 판단이다. 과거 버블은 공급이 수요를 압도적으로 초과할 때 터졌다. 하지만 AI 인프라는 반대다. 데이터센터 공실률은 사상 최저치인 1.6%, 건설 중인 데이터센터의 75%는 선임차 계약이 체결돼 있다. 아직은 과잉설비가 아니라 부족 문제가 크다.

②밸류에이션 괴리도 마찬가지다. JP모간애셋매니지먼트에 따르면 지난 3년 동안 AI 관련주의 주가수익배율(PER, 포워드)는 오히려 하락했고 주당순이익 추정치는 2배가 넘는 수준이 됐다. 엔비디아(종목코드: NVDA)가 대표적이다. 5년 동안 주가가 14배 된 동안 이익은 20배가 됐다.

③레버리지 급증도 버블 정점 징후와는 거리가 멀다는 의견이 많다. AI 설비투자의 핵심인 대형 기술기업들의 잉여현금흐름이 설비투자액과 배당금 지급을 여전히 초과한다. AI 설비투자 대부분이 기업들이 번 돈으로 이뤄지고 있다는 의미다.

④투기의 대중적 확산도 보이지 않고 있다. 버블의 전형적인 정점 단계에서는 모든 계층이 한꺼번에 뛰어드는 현상이 나타나는데 작금 장세는 그런 현상과 거리가 멀어 보인다. 또 최근 이미 조정을 겪는 등 주식시장 스스로 '자기점검'을 거치기도 했다.

물론 ①~④ 모두 버블 정점 징후와 거리가 멀다고 해서 경계를 늦출 수는 없다. 버블 재료 자체의 축적은 월가도 인정한다. 수익 모델이 검증되지 않은 기업으로까지 신용이 급증하고 있는 점이 그 예다. 차입 기업들도 높은 금리를 감수하며 적극적으로 자금을 끌어모으려 한다.

◆AI 인프라, 옥석 필요

월가에서는 AI 투자 재조정이 필요한 시점이라고 진단한다. 버블 정점이 아니라는 판단은 AI 투자 유지의 근거가 되지만 동시에 재료가 축적되고 있다는 점은 투자 대상 재검토의 필요성을 시사한다. 좀 더 까다로워질 필요가 있다는 의미다.

종전까지 AI 장세의 핵심 축인 M7, 즉 대형 기술주를 둘러싸고 선별론이 나온다. 골드만삭스애셋매니지먼트는 2가지 기준을 제시했다. ①기존 시장 지배력 강화를 위한 AI 투자 여부 ②자체 AI 기술 보유 여부다. 기존 수익 구조 위에서 AI를 활용하는지, 자체 기술로 경쟁력을 유지할 수 있는지를 따지라는 거다.

관련 기준에 부합하는 것으로 평가받는 대표 종목이 알파벳(GOOGL)이다. 구글은 종전까지 2가지 요건에 부합했음에도 불구하고 AI 장세의 변두리에 있었다. 그러다가 11월 중순 자체 AI 모델 '제미나이3' 호평과 함께 자체 반도체 성능과 우수한 현금창출력이 주목받으면서 AI 조정 분위기 속에서 치고 나오기 시작했다.

◆승자 선점, 활용자들

월가 3트랙 전략의 또 다른 축은 다음 국면의 예상 승자 선점이다. 대형 기술주 선별이 '현재 리더 재조정'이라면, 다음 국면의 승자는 'AI 활용자'에 있다는 게 공통된 견해다. AI 인프라는 시간 경과에 따라 '범용품화'될 가능성이 커 마진 압박이 예상되는 반면 AI 활용자들은 이제 증익 효과를 누릴 떄라는 점에서다.

과거 기술 사이클이 참고가 된다. JP모간에 따르면 인터넷과 클라우드 모두 인프라 구축 단계보다 활용자인 플랫폼·애플리케이션 단계에서 더 큰 가치가 창출됐다. 인프라는 시간이 지나면 공급자가 늘고 경쟁이 심화되면서 마진이 압축되는 반면 플랫폼·애플리케이션은 네트워크 효과와 데이터 축적으로 진입장벽을 쌓을 수 있기 때문이다.

기업의 AI 채택은 빠르게 확산 중이다. 골드만삭스의 설문 결과에 따르면 채택률은 37%에 도달했고, 3분기 결산 발표에서는 S&P500 기업의 47%가 생산성·효율성 맥락에서 AI를 언급했다. 이런 흐름은 이미 이익 추정치에 반영되기 시작했다. 골드만삭스가 AI 생산성 수혜 기업들을 묶은 포트폴리오(GSXUPROD)의 주당순이익 추정치 상향폭은 시장 전반을 앞지르고 있다고 한다.

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◆물적 기반, 전력·물·토지

인프라 투자는 선별적으로, AI 활용 기업은 적극적으로 접근하되 이 모두를 뒷받침하는 물적 기반에는 지속적인 관심이 요구된다는 조언이 나온다. 대표적인 경우가 전력이다. 전력은 장기적으로 공급 부족 전망이 나오는 등 AI 장세에서 여전히 희소한 투입요소로 거론된다.

IEA(국제에너지기구)에 따르면 2030년 미국 데이터센터 전력 소비는 2024년 대비 133% 늘어나는 등 급속한 증가세가 예상된다. 하지만 JP모간에 따르면 미국에서 신규 발전설비가 전력망에 연결되기까지는 평균 5년이 걸린다. 2030년까지 미국 전력 수요 예상 증가분은 662TWh로 텍사스주와 캘리포니아주의 연간 발전량을 합친 것보다 크다.

데이터센터용 수자원이나 토지도 병목 현상을 겪고 있다. BNY멜론에 따르면 데이터센터 냉각에 필요한 수자원 부족으로 아마존과 구글의 일부 프로젝트가 취소됐다고 한다. 또 구글의 인디애나폴리스(인디애나주) 농지의 데이터센터 건설용 부지 전환 계획이 주민들의 수자원·전력 공급 부담 우려에 따른 반발로 철회됐다.

◆경계해야 할 대목

AI 노출을 유지하더라도 위험 신호는 주시해야 한다. JP모간은 ①대출·채권 심사 기준 완화 ②대형 기술기업의 레버리지 급증 ③비상장 AI 기업 밸류에이션의 추가 과열 ④실적 검증 없는 기업의 상장 급증과, 상장가 대비 급등락 패턴 등을 경계해야 할 신호로 언급했다.

JP모간은 단기적으로 주시해야 할 대목으로 ②대형 기술기업의 레버리지 급증을 언급했다. 현재 대형 기술기업은 대체적으로 AI 설비투자를 자체 현금흐름 충당 중이다. 하지만 AI 투자 재원이 현금흐름에서 부채로 전환되면 과열 염려를 크게 증폭시킬 수 있다. 투자등급 기업의 EBITDA 대비 순부채 중앙값은 2.8배다. 오라클을 뺸 4대 하이퍼스케일러의 EBITDA 대비 순부채는 0.4배 안팎으로 추정된다.

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