인공지능 투자 흐름은 GPU 한 장에 의존하던 시절에서 벗어나 GPU plus CPU 조합으로 확장되고 있다. AI 에이전트 시대가 도래하면서 단순히 질문에 대한 답을 제공하는 수준을 넘어 사용자의 목표를 전달받아 항공권 검색, 숙소 비교, 일정 정리, 회의 자료 준비까지 여러 작업을 분담하고 조율하는 능력이 중요해졌다. 이때 CPU의 역할이 커지며 AI 인프라의 구성은 GPU의 수만으로 결정되지 않는다는 점이 강조된다.
GPU는 여전히 다수의 계산을 병렬로 처리하는 현장 노동자에 가깝다. 반면 CPU는 전체 흐름을 관리하고 작업의 순서를 정리하며 데이터 전송과 결과 정리를 지휘한다. 따라서 AI가 더 복잡한 작업을 수행할수록 GPU와 함께 CPU의 수요도 함께 늘어난다는 관점이 제시된다. UBS는 AI 에이전트 환경에서 GPU 한 장당 필요한 CPU 코어 수가 기존보다 3~5배 늘어날 수 있다고 전망한다. AI 인프라가 커질수록 GPU의 수량만큼 CPU의 존재감도 커진다는 해석이다.
주목받는 기업으로 ARM이 거론된다. 전력 효율이 높은 구조로 알려진 ARM은 AI 데이터센터의 전력 소모를 줄이는 관점에서 중요해진다. ARM이나 AMD 같은 CPU 관련 기업도 함께 봐야 한다는 이야기가 나온다. 엔비디아는 베라(Bera) CPU를 외부에 판매할 예정이며 2026년 단독 매출 규모가 약 200억 달러에 이를 것으로 전망되지만, AI 시대 최대 강자는 여전히 엔비디아로 남아 있다.
개별 종목 대신 포트폴리오 다각화를 원하면 ETF 선택이 유리하다. 대표적으로 세 가지 방향이 제시된다. 첫째, 넓게 분산하고 싶다면 TIGER 미국필라델피아반도체나스닥 ETF가 엔비디아, AMD, 브로드컴, 퀄컴, 마이크론 등 미국 반도체 대표 기업을 포함한다. 둘째, 장기적 관점의 적립식 투자에는 KODEX 미국반도체 ETF가 비용 부담이 비교적 낮고 장기 성장에 초점을 둔다. 셋째, AI 반도체의 비중을 더 강화하고 싶다면 SOL 미국AI반도체칩메이커 ETF가 엔비디아, 브로드컴, AMD 등의 비중이 높고 ARM도 포함되지만 변동성이 커질 수 있다.
ETF를 선택할 때는 엔비디아 비중, ARM·AMD 비중, 환율 영향을 반드시 확인해야 한다. 엔비디아 의존도가 높으면 다른 종목의 추가 효과가 제한될 수 있고, CPU 수혜를 보고 투자하는 경우 CPU 관련 기업 비중을 살피는 것이 중요하다. 국내 상장 미국 ETF의 경우 원달러 환율이 수익에 영향을 미치므로 장기 투자의 경우는 수용 가능하나 단기 투자 시 환율 변동도 신경 써야 한다. AI 투자에서 엔비디아의 위치는 여전히 강하지만, AI 에이전트 시대의 도래로 GPU와 CPU, 나아가 반도체 생태계를 함께 바라보는 관점이 필요하다. 데이터센터 인프라를 구성하는 전력기기나 냉각장치 등 업종도 간과하면 안 된다. 무리하게 한 종목을 맞히려 하기보다 포트폴리오 내 구성 종목과 비중을 점검해 자신의 계획과 방향에 맞추는 것이 바람직하다. 산업의 흐름을 지속적으로 확인하고 비중 수정이나 영역 추가·삭제를 통해 포트폴리오를 관리하는 것이 중요하다.
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