[CEONEWS 이재훈 대표기자] 2026년 여의도 증권가. 객장의 풍경은 사뭇 달라졌다. 애널리스트가 밤새 재무제표를 뜯어보던 시대는 저물고, 이제는 거대언어모델(LLM)이 수조 개의 데이터를 실시간으로 분석해 '매수(Buy)' 버튼을 누른다. 알고리즘 트레이딩 시장은 2023년 156억 달러에서 연평균 15.3%씩 성장해 2029년에는 340억 달러에 달할 전망이다. 바야흐로 'AI 투자 전성시대'다. 최근 금융 AI 모델들이 만장일치로 꼽은 '2026년 유망 테크기업 5선'은 우리에게 시사하는 바가 크다. AI는 철저히 정량적 데이터와 성장률, 시장 지배력을 근거로 이들을 지목했다. 하지만 본지는 이 화려한 목록 뒤에 숨겨진 '기계적 투자의 맹점'을 심층 진단해 보고자 한다.
■ AI가 선택한 유망종목 5선
금융 특화 AI 모델들이 분석한 2026년의 유망 종목은 '승자독식(Winner takes all)'의 논리를 충실히 따르고 있다. AI는 감정을 배제하고 현금 흐름(Cash Flow), 기술적 진입장벽(Moat), 확장성(Scalability)이라는 세 가지 잣대로 다음 5개 기업을 '강력 매수' 리스트에 올렸다.
첫째, 엔비디아(NVIDIA)다. AI 알고리즘은 엔비디아를 단순한 반도체 기업이 아닌 '문명 인프라 기업'으로 분류했다. 2024년 데이터센터 부문 매출은 3분기 만에 800억 달러를 기록하며 174%의 폭발적 성장을 보였다. AI는 "경쟁사가 침투할 수 없는 쿠다(CUDA) 생태계의 락인 효과"에 가장 높은 점수를 줬다.
둘째, 마이크로소프트(Microsoft)다. AI 비서 '코파일럿'이 전 세계 사무실을 장악했다. AI 분석 모델은 MS의 구독 경제 모델이 가진 '반복 매출(Recurring Revenue)'의 안정성에 주목했다. OS부터 클라우드(Azure), 애플리케이션까지 수직 계열화된 구조는 경기 침체 시나리오에서도 가장 방어력이 높은 종목으로 평가받는다.
셋째, 알파벳(Google)이다. "데이터가 곧 석유"라면 구글은 세계 최대의 유전(油田)이다. 제미나이(Gemini) 모델이 검색 시장 방어에 성공하면서 AI는 구글의 유튜브와 검색 엔진에서 발생하는 막대한 광고 데이터가 AI 학습의 원료로서 가지는 가치를 천문학적으로 평가했다.
넷째, 아마존(Amazon)이다. AWS는 AI 모델을 구동하는 '엔진'이고, 아마존 물류는 로봇이 지배하는 '현실'이다. AI는 아마존이 2026년 달성할 '완전 무인 물류 시스템'의 마진율 개선 효과를 강력한 주가 상승 모멘텀으로 포착했다.
다섯째, 메타(Meta)다. 메타는 AI 기술을 무료로 공개하는 오픈소스 역발상 전략으로 전 세계 개발자들을 우군으로 만들었다. AI 분석은 이를 "비용을 들이지 않고 전 세계를 R&D 센터로 쓰는 전략"이라고 평가하며, 메타의 광고 타기팅 효율성이 2026년 정점에 달할 것으로 예측했다.
■ 왜 AI는 워렌 버핏이 될 수 없는가
AI가 꼽은 위 5개 종목은 흠잡을 데 없이 완벽해 보인다. 하지만 바로 그 '완벽함'이 함정이다. "AI의 추천은 백미러(Back-mirror)를 보고 운전하는 것과 같다"는 경고가 나오는 이유다.
첫째, '정성적 가치'의 실종이다. 워렌 버핏 투자의 핵심은 '사람'이다. 경영진의 도덕성, 기업 문화, 위기관리 능력은 재무제표에 나오지 않는다. AI는 2001년 엔론(Enron) 사태 직전까지 엔론을 '최고의 성장주'로 평가했다. "이 CEO가 회사의 장기적 비전을 위해 단기 이익을 포기할 수 있는 인물인가?"라는 질문에 AI는 답할 수 없다. 기계적 데이터 분석은 기업 내부에 흐르는 미묘한 '부패의 징후'나 '혁신의 열정' 같은 무형의 가치를 읽어내지 못한다.
둘째, '블랙 스완'에 대한 무지다. AI의 예측은 과거 데이터의 패턴 학습(Pattern Recognition)에 기반한다. 즉 '일어난 적 없는 일'은 예측하지 못한다. 포레스터 조사에 따르면 지난 1년간 AI 관련 수익이 증가했다고 답한 AI 의사결정자는 전체의 15%에 불과했다. AI가 매출 증가에 기여했다고 답한 비율도 3분의 1을 밑돌았다. 2026년 불거질 수 있는 대만 해협 위기나 갑작스러운 규제 변화, 새로운 팬데믹 같은 '블랙 스완'은 AI 알고리즘 밖의 일이다. 인간 투자자가 직관과 통찰로 "지금 분위기가 심상치 않다"며 리스크를 관리할 때, AI는 "과거 통계상 상승 확률 90%"라며 매수를 외칠 수 있다.
셋째, '쏠림 현상'과 플래시 크래시의 위험이다. 모든 투자자가 같은 AI 모델을 쓴다면 어떻게 될까. AI가 "엔비디아를 사라"고 하면 전 세계 자금이 동시에 쏠린다. 이는 주가의 오버슈팅(과열)을 부르고, 반대로 매도 신호가 나오면 '플래시 크래시(Flash Crash, 순간 폭락)'를 유발한다. 실제로 2025년 3월 미국 국채 선물 시장에서는 연준 금리인하 추측이 알고리즘 매도를 촉발해 급등락이 발생했고, 6월에는 비트코인이 1시간 만에 12% 급락했다가 반등하는 사태가 벌어졌다. AI의 추천은 그 자체로 시장을 왜곡하는 거대한 노이즈가 될 수 있다.
■ AI가 흉내 낼 수 없는 인간의 영역
진정한 가치 투자는 '남들이 공포에 떨 때 탐욕을 부리는' 역발상에서 나온다. 하지만 AI는 기본적으로 '추세 추종(Trend Following)'의 성향을 가진다. 데이터가 좋아질 때 사고, 나빠질 때 판다. 워렌 버핏이 코카콜라를 샀던 이유는 재무제표 때문만이 아니었다. 전 세계 어디를 가도 사람들이 코카콜라를 마시며 느끼는 '행복감'이라는 브랜드 해자를 직관적으로 꿰뚫었기 때문이다. 버핏은 "성공적인 투자는 IQ와 상관없으며, 충동적인 투자를 절제할 수 있는 기질에 달려 있다"고 말했다. 2026년의 AI는 여전히 이 '직관'과 '기질'의 영역을 정복하지 못했다. PwC 설문조사에 따르면 경영진의 60%가 2030년까지 AI가 산업 구조를 재편할 것이라 예상했지만, 구체적인 수익 창출 계획을 가진 비율은 25%에 불과했다. 기대와 현실 사이의 괴리가 여전하다는 방증이다. AI가 골라준 종목 5선은 훌륭한 참고 자료다. 기업의 재무 건전성과 성장성을 1초 만에 스크리닝해 주는 도구로서 AI는 타의 추종을 불허한다. 하지만 그 기업이 10년 뒤에도 살아남을지, 그 경영진이 주주를 속이지 않을지, 그리고 지금의 주가가 대중의 광기(FOMO)인지 합리적 평가인지 판단하는 것은 결국 '인간의 통찰'이다.
■ AI는 비서로 인간은 결정권자
2026년, 기술은 진보했지만 투자의 제1원칙은 변하지 않았다. 쏟아지는 데이터의 홍수 속에서 중심을 잡고 '가치'를 발견하는 눈. 그것이 AI 시대에 인간 투자자가 살아남는 유일한 무기다. 분산 투자의 원칙을 지키고, 장기적 관점에서 기업의 본질적 가치에 집중하라. 알고리즘 트레이딩의 판단 속도와 매매 타이밍을 사람이 쫓아가기는 불가능하다. 단기적 변동성에 휘둘리기보다 기업의 펀더멘털에 집중하는 것이 수익률 면에서 더 유리할 수 있다. "투자는 IQ가 아니라 기질(Temperament)의 문제다." 버핏의 이 말처럼, AI는 훌륭한 보조 도구이지만 최종 결정권은 인간에게 있어야 한다. 숫자 너머의 '사람'을 읽는 눈, 그것이 AI 시대에도 변하지 않는 투자의 본질이다.
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