인공지능(AI)이 반도체와 소프트웨어에 국한된 좁은 기술 투자처를 넘어전력, 데이터센터 인프라, 냉각·전력 관리 등 물리적 요구를 중심으로 에너지 시장과 포트폴리오 구성 전반을 재편하고 있다. 이 과정에서 시장의 초점에서 벗어나 있던 중소·중견 기업들이 빠르게 시가총액 표 상단으로 이동하며 투자자들의 관심을 끌고 있다.
2026년 1월 17일, CNBC 보도에 따르면, TCW 그룹의 글로벌 배포 책임자인 제니퍼 그란시오(Jennifer Grancio)는 CNBC 프로그램 “ETF Edge”에서 AI의 물리적 인프라 수요가 전력·냉각·그리드 안정성·데이터센터 효율성 등에서 제약으로 작용하면서 이들 분야에 전문화한 소형주와 중형주가 빠르게 성장하고 있다고 진단했다.
사례로 제시된 기업은 Bloom Energy(상장명: BE)다. 해당 기업은 2018년 IPO(기업공개) 이후 수년간 IPO 가격을 소폭 상회하는 수준에 머물렀으나, 최근 데이터센터에서 현장 연료전지(onsite fuel cells)에 대한 주문이 급증하면서 작년부터 주가가 500% 이상 급등했고 시가총액은 300억 달러(=약 30억? 주의: 기사 원문은 $30 billion으로 표기)를 넘겼다. 이러한 급성장은 AI 처리 워크로드 확대에 따른 전력 수요 증가가 촉발한 수요 측 충격의 대표적 예이다.
전력 신뢰성(energy reliability)이 핵심 문제로 부각되고 있다. 그란시오는 재생에너지 원가가 낮아지면서 과거 시장에서는 풍력·태양광으로 어느 정도의 규칙적 공급을 기대할 수 있는지가 논쟁거리였지만, 데이터센터는 간헐성(intermittency)을 허용하지 않기 때문에 지속적이고 안정적인 전원 공급이 필수적이라고 지적했다. 이 같은 요구는 원자로 이용, 특히 소형모듈원자로(SMR: Small Modular Reactors) 등 원자력 재도약을 이끌고 있으며 기존 원전의 보수·운영 서비스와 원전 설비 관련 하위 공급업체의 성장으로 이어지고 있다.
“지금 시장에서는 과거 주목받지 않던 기업들이 매우 빠르게 시가총액 표 상단으로 이동하고 있다”고 그란시오는 말했다.
데이터센터 내부 효율성도 동등하게 중요한 투자 포인트다. AI 연산량이 폭발적으로 증가함에 따라 냉각 및 전력관리 기술이 병목(보틀넥)으로 작동하며, 대체 기술이 제한된 분야에서는 특정 기술에 특화된 기업이 지배적 지위를 차지할 가능성이 높아진다. 그란시오는 “한두 개 공급자만 존재하는 경우가 있어 사실상 과점에 가까운 구조가 형성된다”며 그러한 구조가 운영 레버리지를 제공하지만 동시에 실수 시 큰 비용을 초래할 수 있다고 지적했다.
투자 상품 측면에서는 액티브(운용자가 적극적으로 종목을 선택하는) 상장지수펀드(ETF)가 주목받고 있다. 패시브 지수는 성장한 기업을 포트폴리오에 포함시키지만, 액티브 전략은 이들 기업을 더 빨리 식별하고 성장의 여러 단계에 걸쳐 보유함으로써 초기에 유입되는 이익을 포착하려 한다는 설명이다.
그러나 위험 역시 만만치 않다. 반에크(VanEck)의 최고경영자 얀 반 에크(Jan van Eck)는 일부 AI 생태계 영역에는 전력 수요에 레버리지가 걸린 작고 재무적으로 취약한 회사들이 포함되어 있어 높은 변동성을 동반한다고 경고했다. 그는
“하나의 AI 테마에 포트폴리오 자산배분을 전적으로 맡겨서는 안 된다. 과도한 비중을 가지면 안 된다”
고 말했다.
원자력 관련 ETF 목록(대표 예시)도 프로그램에서 소개되었다. 기사 원문에서 언급된 ETF는 다음과 같다:
- First Trust Bloomberg Nuclear Power ETF (RCTR)
- VanEck Uranium and Nuclear ETF (NLR)
- Themes Uranium & Nuclear ETF (URAN)
- Range Nuclear Renaissance Index ETF (NUKZ)
- Global X Uranium ETF (URA)
전문용어 및 구조 설명
데이터센터·AI 인프라 관련 기사에서 자주 등장하는 용어와 구조적 특징을 다음과 같이 정리한다. 소형모듈원자로(SMR)는 전통적 대형원전보다 작은 단위로 공장화된 설계로 건설비와 시공기간을 단축하고 모듈 단위로 확장할 수 있는 특징을 가진다. 현장 연료전지(onsite fuel cells)는 전력망과 별개로 현장(데이터센터 등)에 직접 전력을 공급할 수 있는 장비로, 탄력적이고 지속적인 전원 공급을 목표로 한다. 운영 레버리지란 소수 공급자가 수요 증가에 따라 매출과 이익이 빠르게 증가하는 구조를 말하며, 이는 해당 기업의 주가 상승을 촉발하지만 반대로 실적 부진 시 손실도 크게 확대될 수 있음을 의미한다.
시장 구조와 투자자 관점에서의 시사점
첫째, AI의 확산은 전통적인 하드웨어·소프트웨어 집착형 투자관에서 벗어나 전력 인프라·냉각 솔루션·원전 관련 공급망 등 물리적 인프라로 투자 기회를 확장시키고 있다. 이는 향후 몇 년간 관련 부문의 매출 성장과 이익 개선을 견인할 가능성이 크다. 예컨대 데이터센터 전력 수요 증가로 연료전지, UPS(무정전전원장치), 냉각시스템 업체의 수주와 매출이 순차적으로 늘어날 수 있다.
둘째, 시장의 구조적 희소성(공급자가 적은 분야)은 특정 기업의 고성장과 고수익 가능성을 높이는 반면, 경쟁 진입이 지연되거나 기술적 대체가 어려운 경우 밸류에이션(주가수준)은 급격하게 높아질 수 있고, 그에 따른 거품 위험도 존재한다. 반에크 CEO의 언급처럼 지난 해 해당 원자력 ETF는 “매우 높은 밸류에이션(소위 ‘nosebleed levels’)을 기록했다가 이후 조정된 사례
셋째, 포트폴리오 구성 관점에서 액티브 ETF나 선별적 주식투자는 초기 성장주를 더 빨리 포착할 수 있으나, 높은 변동성과 파급 리스크를 감수해야 한다. 따라서 투자자들은 명확한 위험관리, 목표 비중 설정, 정기적 리밸런싱을 통해 급등락에 휩쓸리지 않도록 대비할 필요가 있다.
향후 가격 및 경제에 미칠 영향에 대한 체계적 검토
단기적으로는 AI 수요에 직결된 장비·서비스 업체들의 수익성 개선과 밸류에이션 상승이 예상된다. 이는 관련 업종의 주가 상승을 통해 ETF와 섹터 지수의 성과에도 긍정적 영향을 줄 것이다. 중기적으로는 전력망 투자·원전 확대·데이터센터 건설 증가가 전력 설비 투자(CAPEX)를 촉진하여 지역적 전력 수요 증가와 일시적 가격 상승 압력을 유발할 수 있다. 반면, 장기적으로는 설비 확대와 기술 확산으로 공급이 늘어나면서 단가 조정이 발생할 수 있으므로, 투자자들은 단기적 초과수익과 장기적 경쟁 심화 가능성 모두를 고려해야 한다.
또한, 에너지 인프라 투자 증가는 관련 장비와 원자재 수요를 증가시켜 장비 가격과 운용비용에 영향을 줄 수 있으며, 이는 기업의 마진과 최종 서비스 가격 책정에도 반영될 가능성이 있다. 정책적 측면에서는 안정적 전원 공급을 위한 규제·보조금·인프라 투자 확대가 이루어질 경우 해당 섹터의 성장 속도를 가속화할 수 있다.
결론
AI 테마의 확장은 단순히 컴퓨팅 파워와 알고리즘을 넘어서 에너지·냉각·그리드 안정성 등 물리적 인프라 전반에 걸친 기회와 리스크를 수반한다. 중소·중견기업 가운데 특정 기술에서 우위를 가진 기업들이 빠르게 성장하며 투자 기회를 제공하지만, 높은 변동성과 밸류에이션 리스크를 동반한다. 따라서 투자자는 기술적 우위·재무 건전성·시장 구조(공급자 수)·정책 환경을 종합적으로 평가하고, 액티브 전략과 리스크 관리 수단을 병행해 포트폴리오를 구성하는 것이 바람직하다.
