AI 하드웨어주 ‘과열’ 경고등, 빅테크 약세는 2000년 닷컴버블과 닮았다

“AI 하드웨어주가 급등하고 빅테크는 힘이 빠지고 있다. JP모건의 최근 분석에 따르면, 이 흐름은 2000년대 초 닷컴버블 붕괴 직전 시장과 놀랍도록 닮아 있다. 투자자들의 기대감이 AI 반도체 등 특정 섹터에 집중되면서 하이테크 주식 내에서도 뚜렷한 온도 차가 나타나는 것. 미국 나스닥 시장에서는 엔비디아, AMD 등 AI 반도체 종목이 연일 신고가를 경신하는 반면, 애플이나 마이크로소프트, 구글 같은 빅테크의 주가는 상대적으로 부진하다. 금융권은 이같은 구조적 쏠림 현상에 익숙한 경고음이 다시 울린다고 평가한다.

JP모건은 ‘AI 하드웨어주 과열’에 당장 우려의 시선을 돌렸다. 2024년 하반기 들어서도, 글로벌 주식시장 대부분이 관망세임에도 불구하고 AI 관련 반도체의 초강세는 멈출 줄을 모른다. 반면 빅테크는 경기둔화, 실적 불확실성 등 리스크 요인에 부딪혀 힘을 쓰지 못하는 상황이다. JP모건은 시장을 주도했던 몇몇 종목과 테마 중심의 쏠림장이 2000년 IT 닷컴버블의 전조와 비슷하다고 지적했다.

여기서 짚어야 할 지점은 ‘AI 버블’ 논란이다. 2000년 닷컴버블 때도 인터넷 기반 미래 전망에 투자자금이 몰려들었다. 실제 이날 JP모건 보고서와 여러 글로벌 투자은행(골드만삭스, 모건스탠리 등) 분석을 참고하면, AI 하드웨어주에 대한 투자 비중은 이미 ‘초과 집중’에 근접하고 있다. 2023~2026년 AI 반도체 관련 기업 시가총액 증가폭이 시장 전체의 60~70%에 달할 정도. 그러다 보니 AI 하드웨어 중심의 올라탄 투자자들에게는 수익의 기쁨과 함께 일종의 불안감도 공존한다. 만약 한 번에 투자 심리가 꺾이면, ‘알고 보니 실속은 없는 성장’이란 비판도 거세질 수 있기 때문이다.

실제 시장 일부에서는 AI 붐의 ‘진짜 수혜주’에 대한 논란도 이어진다. 일부 해설은 엔비디아·TSMC와 같은 반도체 기업들 외에, 실제 솔루션을 활용할 기업(애플, 구글)들의 실질적 이익 개선이 뚜렷하지 않다는 점을 짚는다. IT 생태계의 확장성과, 각종 규제 리스크도 변수다. 미중 갈등에 따른 반도체 수급 이슈, 미국금리와 함께 중앙은행 규제 정책 등이 AI 기반 해외주식 투자에 계속 영향을 줄 수 있다. 은행권은 실제로 최근엔 ‘AI 테마 ETF’ 등 높은 수익 기대하는 상품이 쏟아지지만, 이럴 때일수록 포트폴리오 분산, 원금 손실 리스크를 면밀히 살필 필요가 있다고 조언한다.

소비자 실생활에서도 변화의 흐름은 느껴진다. AI 반도체 투자 붐에 ‘신용대출 받아 빅테크 주 사도 되나요’ 같은 문의가 연이어 들어온다. 실제 사례로, 직장인 박모씨(35)는 ‘주변에서 다들 엔비디아 얘기해서 늦게라도 따라 사야 하나’ 고민 중이다. 하지만 AI 하드웨어 강세장이 영원할 것이란 보장은 없다. 시장은 돌고 도는 법이다. 2000년대 IT 버블 당시에도 인터넷 기반 기업들은 미래를 바꿀 기업이라고 평가받았지만, 실적이 본격적으로 나오지 않은 채 가격만 천정을 찍고, 곧 급락했던 전적이 있다.

이쯤 되면 묻고 싶어진다. “AI 기술은 진짜 산업 패러다임을 바꿀까, 아니면 새로운 거품인가”. 금융 전문가들 의견 역시 팽팽히 갈린다. 혁신 기술의 등장(예컨대 AI 생성형 모델, 차세대 클라우드)로 실제 생산성이 높아지면, 반도체 투자 부문만이 아니라 신(新)비즈니스가 출현할 수도 있다. 그렇지만 ‘오늘의 가격’이 내일도 통할 거란 보장은 없다. 특히 개인 투자자들은 정보력과 분산투자 역량에서 대형 기관에 한참 미치지 못하는 경우가 적지 않다.

은행·핀테크 업계에서는 여전히 ‘밸류에이션 거품’과 동시에, 기술 기반 혁신이 가져올 실경기 효과를 균형 있게 바라봐야 한다고 입을 모은다. 거시적 관점에서는 2026년 AI 하드웨어 주식의 쏠림이 과열인지, 아니면 미래 성장을 미리 반영한 것인지 알기 어렵다. 규제, 경기, 투자심리 변화에 따른 쏠림 완화 신호가 언제, 어떻게 나타날지 면밀히 관찰할 필요가 있다.

금융소비자라면 이번 AI 랠리를 새로운 기회로만 받아들이기보다는, 지나친 쏠림과 과거 시장의 경고를 함께 떠올려야 한다. 확언은 어렵지만, 지난 ‘닷컴버블’의 역사가 오늘날의 ‘AI 버블’을 조용히 경고하고 있다.

— 김유정 ([email protected])