주가가 떨어지면 매수하면 된다고 믿었습니다. 저도 그랬고, 주변 투자자들도 그랬습니다. 그런데 "이번 비가 멈추지 않으면 어떻게 하지?"라는 질문을 처음 진지하게 던진 건, 제 계좌가 성장주 중심으로 꾸려져 있던 시절 시장이 크게 흔들렸을 때였습니다. AI 버블을 과거 철도·IT 버블과 나란히 놓고 보면, 지금 우리가 서 있는 위치가 조금 다르게 보입니다.
하이프 사이클로 본 AI 버블, 지금 어디쯤일까
혹시 지금 AI 관련 주식을 들고 있으면서 "이 상승이 언제까지 이어질까"라는 생각을 해본 적 있으신가요? 저는 꽤 자주 합니다.
세상을 바꾸는 신기술은 몇 십 년에 한 번씩 등장합니다. 철도, 인터넷, 그리고 AI가 그 계보를 잇고 있죠. 이런 신기술이 등장할 때마다 공통된 패턴이 반복되는데, 이를 하이프 사이클(Hype Cycle)이라고 합니다. 하이프 사이클이란 새로운 기술이 등장했을 때 기대가 과도하게 부풀었다가 실망으로 꺼지고, 이후 기술이 실생활에 정착하면서 안정적으로 성장하는 일련의 과정을 말합니다. 가트너(Gartner)가 매년 발표하는 이 모델은 IT 버블부터 지금의 생성형 AI 열풍까지 놀랍도록 비슷하게 들어맞습니다(출처: Gartner Hype Cycle).
1840년대 철도 버블을 보면, 주가가 3년간 100% 오른 뒤 7년간 70% 하락했습니다. 2000년 IT 버블은 더 극적이었습니다. 4년 반 동안 나스닥이 718% 상승했고, 이후 2년 만에 -83%라는 낙폭을 기록했습니다. 제가 만약 그 시절 투자자였다면 저점에서 매수 버튼에 손을 얹을 수 있었을까요? 솔직히 자신 없습니다.
그렇다면 현재 AI는 이 사이클의 어디쯤 와 있을까요? 버블이 터질 때 반복되는 신호 세 가지를 과거와 비교해보면 윤곽이 나옵니다.
- GDP 대비 AI 투자 비중: 현재 약 5%로, IT 버블 당시 폭락이 시작된 4.3%를 이미 넘어섰습니다.
- 신규 IPO 건수: 2025년 현재까지 304개 기업이 상장했으며, 기술 분야 비중은 19%로 IT 버블 당시 74%보다 낮은 수준입니다.
- 레버리지 증가: 마진 대출이 47% 급증하고 있으나, 금리는 인상이 아닌 동결 국면이라는 점에서 IT 버블 당시 긴축 기조와 차이가 있습니다.
세 가지 지표를 종합하면, AI 버블은 아직 25% 정도 여유가 남아 있는 75% 지점 근방으로 보입니다. 물론 "75%"라는 수치 자체가 각 지표를 단순 종합한 인상적 판단이라는 점은 인정합니다. 각 지표의 가중치나 산출 근거가 엄밀하게 제시된 것은 아니어서, 저는 이를 방향성을 가늠하는 참고치로 활용하고 있습니다.
주목할 건 IPO 증가 속도와 기준금리 방향입니다. 오픈AI나 앤스로픽(Anthropic)이 상장하는 시점에 AI 관련 기업들의 IPO가 쏟아지기 시작한다면, 그때부터는 경계 수위를 높여야 할 것 같습니다. 과거 IT 버블 때도 기술 기업 IPO가 쏟아지던 시점이 사실상 고점에 가까웠으니까요.
자산배분으로 버블을 버티는 방법
그렇다면 버블이 온다는 걸 알면서도 시장에 계속 머물러야 할까요? 저는 "그렇다"고 봅니다. 다만 아무 준비 없이 머무르는 것과 방어 자산을 함께 들고 머무르는 것은 결과가 완전히 다릅니다.
제가 몇 년 전 성장주 위주로 포트폴리오를 꾸렸을 때, 시장이 흔들리는 동안 매일 계좌를 들여다보며 "지금이라도 정리해야 하나" 고민만 반복했습니다. 결국 버텼지만, 그 경험이 제게 가르쳐 준 건 딱 하나였습니다. 감정적으로 매도 버튼을 누르지 않는 것이 수익률보다 훨씬 중요하다는 것이었죠.
왜 그럴까요? S&P 500을 분석한 데이터를 보면, 2003년부터 2022년까지 20년 중 단 열흘만 시장 밖에 있었더라도 수익이 65,000달러에서 30,000달러 수준으로 반토막이 났습니다(출처: Hartford Funds). 더 결정적인 건, 제거된 그 날들이 대부분 큰 하락 직후 반등하는 날이었다는 점입니다. 폭락이 무서워 현금화했다가 반등을 통째로 놓치는 구조, 제 경험상 이게 가장 흔한 실패 패턴입니다.
그렇다면 시장에 머물면서 어떻게 충격을 줄일 수 있을까요? IT 버블 당시 데이터를 기반으로 시뮬레이션해보면 힌트가 나옵니다. 나스닥100 지수에 100% 투자했을 때와 나스닥100을 리츠(REITs), 장기 국채와 절반씩 나눠 담았을 때를 비교해 보면, 상승기에는 나스닥100 단독 포트가 압도적이지만, 폭락 이후 원금 회복 기간에서 극명하게 갈립니다.
리츠(REITs)란 부동산 임대 수익을 주주에게 배분하는 부동산 투자 신탁을 의미합니다. IT 버블 당시 나스닥이 폭락하는 동안 리츠는 오히려 우상향하는 모습을 보여줬습니다. 나스닥100 단독 포트의 원금 회복에 5년이 걸린 반면, 나스닥100과 리츠를 절반씩 담은 포트는 단 1개월 만에 회복했습니다. 솔직히 이건 데이터를 보고 나서도 처음엔 믿기 어려웠습니다.
적립식 투자의 경우는 어떨까요? 목돈보다 하락폭은 작지만, 저점에서 매달 꾸준히 매수하면 원금 회복에 2년이 걸립니다. 목돈 투자보다 3년 더 빠른 속도입니다. 꾸준한 매수가 왜 중요한지, 이 숫자 하나면 충분히 설명이 됩니다.
이후로 저는 현금 비중을 5~20% 사이로 유지하고, 리츠나 단기채 같은 방어 자산을 포트폴리오에 섞는 습관을 들였습니다. 마진 대출(Margin Loan)이란 증권사에서 주식을 담보로 돈을 빌려 투자하는 방식인데, 이 비중이 급증하는 시기에는 시장 전체의 레버리지 위험이 커진다는 신호로 읽을 수 있습니다. 지금 마진 대출이 47% 급증했다는 점을 감안하면, 이 시기에 레버리지를 늘리는 건 저는 피하고 싶습니다.
또 하나 주목하는 건 레이 달리오(Ray Dalio)의 최근 경고입니다. 그는 미국 부채가 40조 달러에 달하고, 외국 정부와 중앙은행들이 2022년부터 미국 국채를 지속적으로 매도하고 있는 상황에서 채권 시장에 균열이 먼저 올 수 있다고 지적했습니다. AI 버블보다 채권 시장 충격이 먼저 도화선이 될 수 있다는 시나리오, 저도 일정 부분 가능성 있다고 봅니다.
자주 묻는 질문
Q. AI 버블이 터지면 나스닥은 얼마나 떨어질 수 있나요?
A. IT 버블 당시 나스닥은 고점 대비 약 83% 하락했습니다. AI 버블이 동일한 패턴을 따른다고 단정할 수는 없지만, 유사한 흐름이 반복될 가능성이 있습니다. 지금처럼 나스닥100 지수에 패스트 엔트리 구조가 형성돼 있어 변동성이 더 커질 수 있다는 점도 고려해야 합니다.
Q. 버블이 두렵다고 해서 지금 전부 현금화해도 될까요?
A. 전액 현금화는 오히려 위험한 선택입니다. S&P 500 데이터를 보면, 20년 중 단 열흘만 시장 밖에 있어도 수익이 반토막 납니다. 시장을 떠나기보다는 리츠나 단기채로 방어 비중을 높이면서 시장에 머무르는 전략이 장기적으로 훨씬 유리합니다.
Q. 리츠가 버블 시기에 방어가 되는 이유가 뭔가요?
A. 리츠(REITs)는 부동산 임대 수익을 기반으로 하기 때문에 주식 시장의 기술주 사이클과 상관관계가 낮습니다. 실제로 IT 버블 당시 나스닥이 폭락하는 동안 리츠는 오히려 우상향했습니다. 워런 버핏과 스탠리 드러큰밀러 같은 대형 투자자들이 최근 리츠 종목을 포트폴리오에 담은 것도 같은 맥락으로 볼 수 있습니다.
Q. 적립식 투자자는 버블 상황에서 어떻게 대응하면 좋을까요?
A. 매달 현금이 유입되는 적립식 투자자는 오히려 유리한 위치에 있습니다. 폭락 후 저점에서 꾸준히 매수하면 목돈 투자보다 원금 회복이 약 3년 빠릅니다. 다만 조만간 사용해야 할 돈이 있다면 그 부분만큼은 주식 대신 파킹 통장이나 단기채로 분리해두는 것이 안전합니다.
결론
버블을 예측하려는 것보다 버블에 대비하는 것이 훨씬 현실적인 전략입니다. 저도 처음엔 "언제 팔아야 하나"를 고민했지만, 지금은 "어떻게 버틸 것인가"를 고민합니다. 나스닥100 같은 성장 자산의 비중을 유지하되, 리츠나 단기채로 방어층을 쌓고, 현금 비중을 5~20% 사이에서 시장 상황에 맞게 조절하는 방식이 제가 지금 실천하고 있는 구조입니다.
IPO 증가 속도와 기준금리 방향, 이 두 가지 신호는 계속 주시할 생각입니다. 특히 AI 대형 기업들의 상장 이후 관련 기업 IPO가 쏟아지기 시작하는 시점이 오면, 그때부터는 방어 비중을 한 단계 더 높일 계획입니다. 지금 당장의 수익률보다 버블 이후에도 살아남는 포트폴리오가 더 중요하다는 걸, 제가 직접 계좌가 흔들리는 걸 경험하고 나서야 제대로 체감했습니다.