제이미다이먼 내부자 강의

AI 투자의 중심이 바뀌고 있습니다. 엔비디아 다음을 바라보는 헤지펀드의 선택

AI 투자를 이야기할 때 가장 먼저 떠오르는 기업은 역시 엔비디아입니다. 지금까지 AI 투자 열풍의 가장 큰 수혜를 받은 기업이기도 하고, 실제로 AI 데이터센터 투자가 확대될 때마다 가장 먼저 주목받았던 기업이기도 합니다.

그런데 최근 투자자들이 조금 더 주의 깊게 봐야 할 변화가 나타나고 있습니다. AI에 대한 투자가 줄어드는 것이 아니라 AI 인프라 투자금이 엔비디아 한 곳에서 다른 영역으로 확산되고 있다는 점입니다.

이번 자료에서는 2025년 6월 30일 기준으로 800개가 넘는 헤지펀드의 포지션을 집계해 AI 인프라 관련 기업들의 변화를 살펴봅니다. 단순히 어떤 주식을 많이 샀는지를 보는 것이 아니라, 어떤 종목을 포트폴리오의 핵심으로 격상시키고 있는지를 분석한다는 점에서 상당히 흥미로운 자료입니다.

특히 눈에 들어오는 기업은 크레도 테크놀로지, 마이크론, 델 테크놀로지, 웨스턴디지털, 샌디스크 등입니다.

저는 이 자료를 보면서 AI 투자의 1막이 엔비디아와 GPU였다면, 이제는 AI가 실제로 작동하기 위해 필요한 모든 인프라를 찾아가는 2막이 시작되고 있는 것 아닌가라는 생각을 하게 됩니다.

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1. 엔비디아에만 집중했던 AI 투자, 이제는 AI 인프라 전체로 확산되고 있습니다

AI 산업이 처음 폭발적으로 성장하기 시작했을 때 투자자들의 관심은 상당히 단순했습니다.

“AI를 누가 만드는가?”

그리고 그 질문의 가장 명확한 답이 엔비디아였습니다.

대규모 AI 모델을 학습시키려면 GPU가 필요했고, AI 데이터센터를 구축하려면 엄청난 양의 GPU가 필요했습니다. 엔비디아는 이 시장에서 사실상 독보적인 위치를 차지하면서 AI 투자 열풍의 중심에 섰습니다.

그런데 AI 산업이 커질수록 새로운 문제가 발생합니다.

GPU만 많이 설치한다고 데이터센터가 완성되는 것이 아니기 때문입니다.

GPU끼리 데이터를 빠르게 주고받아야 합니다. 엄청난 양의 데이터를 저장해야 합니다. GPU에 데이터를 공급할 메모리가 필요합니다. 서버가 필요하고 네트워크 장비가 필요합니다. 그리고 결국 이 모든 장비를 움직이기 위한 전력이 필요합니다.

즉 AI 데이터센터 하나를 만드는 것은 GPU 하나의 문제가 아니라 거대한 인프라 생태계를 구축하는 문제입니다.

이번 자료가 흥미로운 이유가 바로 여기에 있습니다.

헤지펀드들이 AI 관련 투자를 엔비디아에만 집중하는 것이 아니라, AI 데이터센터가 커질수록 반드시 필요한 메모리와 네트워크, 서버, 스토리지 기업들로 관심을 확대하고 있기 때문입니다. 자료에서는 특히 크레도 테크놀로지와 마이크론, 델 테크놀로지 등의 포지션 변화가 두드러지는 것으로 나타납니다.

이런 변화는 투자자 입장에서 상당히 중요한 신호라고 생각합니다.

저 역시 투자하면서 특정 산업의 성장성을 볼 때 처음에는 가장 유명한 기업부터 찾게 됩니다. 하지만 산업이 성숙할수록 오히려 그 산업의 병목을 찾아내는 것이 중요하다는 것을 여러 번 경험하게 됩니다.

예를 들어 사람들이 모두 자동차를 사려고 한다면 자동차 제조사만 돈을 버는 것이 아닙니다. 타이어, 반도체, 배터리, 충전 인프라 등 다양한 산업으로 돈이 흘러갑니다.

AI도 비슷합니다.

처음에는 GPU가 부족했습니다.

그러나 AI 데이터센터가 계속 늘어나면 이번에는 메모리가 부족할 수 있습니다. 네트워크가 병목이 될 수도 있고, 스토리지나 서버가 문제가 될 수도 있습니다.

결국 투자자에게 중요한 질문도 달라집니다.

“AI가 성장할까?”에서 “AI가 성장하면 어디가 가장 부족해질까?”로 바뀌어야 합니다.

저는 이것이 이번 자료에서 가장 중요한 투자 아이디어라고 생각합니다.

물론 헤지펀드들이 매수했다고 해서 해당 기업의 주가가 반드시 오른다는 의미는 아닙니다. 기관투자자들도 틀릴 수 있고, 이미 주가에 기대가 상당 부분 반영되어 있을 수도 있습니다.

따라서 이 자료를 그대로 매수 리스트로 사용하는 것은 위험합니다.

하지만 거대한 자금이 AI 생태계의 어디를 중요하게 보고 있는지를 확인하는 지도로 활용한다면 상당히 유용한 자료가 될 수 있다고 생각합니다.

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2. 마이크론과 델, 크레도에 돈이 몰리는 이유는 AI 데이터센터의 구조를 보면 보입니다

이번 자료에서 가장 눈에 띄는 부분은 마이크론입니다.

자료에 따르면 마이크론의 헤지펀드 보유 수는 17.1% 증가했고, 빅 스테이크는 119.2%, 미디엄 스테이크는 64.8% 증가했습니다. 특히 마이크론을 탑 20 포지션으로 가져가는 헤지펀드의 수가 112.7% 증가했습니다.

더 재미있는 부분은 전체 보유 주식 수는 오히려 감소했다는 점입니다.

이것은 상당히 중요한 차이입니다.

기관들이 마이크론이라는 주식을 무조건 계속 사들이고 있다는 의미가 아닙니다. 일부 기관은 수익을 실현하면서 주식을 팔고 있지만, 마이크론을 계속 보유하고 있는 기관들은 오히려 포트폴리오에서 더 중요한 위치로 끌어올리고 있다는 것입니다.

왜 그럴까요?

핵심은 AI와 메모리입니다.

AI가 고도화될수록 데이터를 처리하는 속도가 중요해지고, GPU의 성능을 제대로 활용하기 위해서는 고성능 메모리가 필요합니다.

AI 데이터센터가 확대되면 GPU만 증가하는 것이 아니라 고대역폭 메모리와 서버용 메모리 등 다양한 메모리 수요도 함께 증가합니다.

결국 AI 산업이 성장하면 메모리 산업 역시 구조적인 수혜를 받을 가능성이 있습니다.

델 테크놀로지도 비슷합니다.

자료에서는 델의 헤지펀드 보유 수가 18.1% 증가했고, 빅 스테이크는 무려 200% 증가했습니다. 탑20 포지션과 탑 50 포지션으로 가져가는 기관의 수도 크게 증가했습니다.

델이 주목받는 이유 역시 명확합니다.

AI 데이터센터에는 GPU만 필요한 것이 아니라 그 GPU를 실제로 탑재하고 운영하는 서버 시스템이 필요합니다.

엔비디아가 GPU를 공급한다면 델은 AI 데이터센터 구축 과정에서 서버와 시스템 측면의 수혜를 받을 수 있습니다.

그리고 여기에서 제가 특히 관심 있게 보는 기업이 크레도 테크놀로지입니다.

크레도는 AI 데이터센터 내부에서 엄청난 양의 데이터를 빠르게 이동시키는 데 필요한 고속 연결과 관련된 사업을 하고 있습니다.

AI 모델이 커지고 GPU가 많아질수록 GPU끼리 주고받아야 하는 데이터의 양도 증가합니다.

결국 계산 능력만큼 데이터 이동 능력이 중요해지는 것입니다.

이것은 우리가 일상적으로 생각하는 것과 상당히 다릅니다.

처음 AI 열풍이 시작됐을 때는 “GPU가 얼마나 빠른가?”만 생각했습니다.

하지만 이제는 GPU가 아무리 빨라도 데이터가 제때 전달되지 않으면 전체 시스템의 성능을 제대로 발휘하기 어렵다는 문제가 생깁니다.

따라서 AI 데이터센터가 거대해질수록 네트워크가 새로운 병목으로 등장할 가능성이 있습니다.

저는 이런 구조를 이해하는 것이 단순히 “어떤 종목이 오를까?”를 찾는 것보다 훨씬 중요하다고 생각합니다.

주식시장에서 특정 종목의 주가는 언제든 흔들릴 수 있습니다.

하지만 산업 구조의 변화는 훨씬 오래 지속될 가능성이 있기 때문입니다.

다만 여기에도 분명한 위험은 있습니다.

AI라는 단어가 붙었다는 이유만으로 기업의 가치를 높게 평가해서는 안 됩니다.

실제로 AI 관련 매출이 얼마나 증가하고 있는지, 마진은 유지되는지, 고객이 누구인지, 경쟁자가 등장하고 있는지, 그리고 지금의 주가가 미래 성장을 얼마나 선반영하고 있는지를 반드시 확인해야 합니다.

AI 인프라가 성장하는 것과 특정 AI 인프라 기업의 주가가 상승하는 것은 완전히 다른 문제입니다.

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3. 엔비디아 다음을 찾는 투자자라면 ‘AI의 병목’을 찾아야 합니다

이번 자료를 보면서 엔비디아에 대한 부분도 상당히 생각할 거리를 줍니다.

엔비디아는 여전히 AI 산업의 핵심 기업입니다. 오히려 AI 인프라가 확대될수록 엔비디아의 중요성이 더 커질 수도 있습니다.

그런데 투자 관점에서는 한 가지 문제가 있습니다.

너무 많은 투자자가 이미 엔비디아를 알고 있다는 것입니다.

엔비디아는 이제 더 이상 숨겨진 기업이 아닙니다.

전 세계 투자자들이 알고 있고, 수많은 기관이 보유하고 있으며, AI 투자를 이야기하면 가장 먼저 언급되는 기업입니다.

이것은 기업으로서는 훌륭한 일이지만 투자자 입장에서는 조금 다른 문제가 생깁니다.

기업이 성장하려면 여전히 많은 자본이 필요하지만, 이미 상당수의 기관이 엔비디아를 보유하고 있기 때문에 새로운 매수 주체가 과거처럼 폭발적으로 늘어나기는 어려울 수 있습니다.

자료에서도 엔비디아의 기관 포지션 변화는 다른 AI 인프라 기업에 비해 상대적으로 크지 않은 것으로 나타납니다.

저는 이것을 엔비디아의 성장성이 끝났다는 의미로 해석해서는 안 된다고 생각합니다.

오히려 반대입니다.

엔비디아가 너무 커졌기 때문에 과거와 같은 주가 상승률을 기대하기 어려워질 수 있다는 의미에 가깝습니다.

작은 기업이 10조 원 규모의 기업으로 성장하는 것과 이미 엄청난 기업이 또다시 몇 배 성장하는 것은 난이도가 완전히 다릅니다.

그래서 이제 투자자들이 찾아야 할 것은 엔비디아를 대체할 기업이 아니라 엔비디아가 성장할수록 함께 성장할 수밖에 없는 기업일 수 있습니다.

GPU가 증가하면 메모리가 필요합니다.

GPU가 증가하면 네트워크가 필요합니다.

데이터센터가 증가하면 서버가 필요합니다.

데이터가 증가하면 스토리지가 필요합니다.

그리고 결국 전력이 필요합니다.

이렇게 생각하면 AI 투자의 범위가 완전히 달라집니다.

이번 자료에서 웨스턴디지털과 샌디스크 같은 스토리지 관련 기업들이 등장하는 것도 같은 맥락이라고 볼 수 있습니다.

AI는 엄청난 양의 데이터를 만들어냅니다.

AI 모델을 학습시키기 위해서도 데이터가 필요하고, 학습된 모델을 서비스하기 위해서도 데이터가 필요합니다.

따라서 AI가 발전할수록 데이터를 저장하고 이동시키는 인프라의 중요성 역시 커질 수밖에 없습니다.

저는 개인적으로 앞으로 AI 투자에서 ‘두 번째 수혜주’를 찾는 과정이 상당히 중요해질 것이라고 생각합니다.

다만 여기서 한 가지 비판적으로 봐야 합니다.

시장은 언제나 새로운 테마를 만들어냅니다.

엔비디아가 너무 비싸 보이면 다음에는 “엔비디아 다음 수혜주”라는 이름으로 다른 기업들이 주목받습니다.

그러다가 어느 순간 실적과 상관없이 AI라는 이유만으로 주가가 급등하는 기업이 나타날 수도 있습니다.

이때 가장 위험합니다.

그래서 저는 AI 인프라 투자에서도 헤지펀드가 샀다는 사실보다 실제 숫자를 확인하는 것이 더 중요하다고 생각합니다.

매출이 증가하고 있는가?

영업이익이 증가하고 있는가?

현금흐름이 좋아지고 있는가?

AI 관련 매출 비중이 실제로 커지고 있는가?

그리고 현재 주가가 이러한 성장을 이미 얼마나 반영하고 있는가?

이 네 가지를 확인해야 합니다.

결국 투자에서 가장 위험한 것은 좋은 산업을 잘못 선택하는 것이 아니라 좋은 산업이라는 이유만으로 비싼 가격을 지불하는 것입니다.

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결론 : 엔비디아 다음을 찾는다면 AI가 아니라 ‘AI의 구조’를 봐야 합니다

이번 자료를 통해 제가 가장 크게 느낀 것은 AI 투자가 끝나는 것이 아니라 오히려 한 단계 더 깊어지고 있다는 점입니다.

초기에는 GPU가 AI 투자의 전부처럼 보였습니다.

하지만 AI 데이터센터가 계속 확대되면서 메모리, 서버, 네트워크, 스토리지 등으로 투자가 확산되고 있습니다.

그리고 이것은 상당히 자연스러운 과정입니다.

하나의 산업이 성장하면 결국 그 산업을 구성하는 다양한 부품과 인프라에 돈이 흘러가기 때문입니다.

이번 자료에서 마이크론, 델, 크레도, 웨스턴디지털, 샌디스크 등의 변화가 주목받는 것도 바로 이런 이유라고 생각합니다.

특히 흥미로운 것은 기관들이 단순히 주식 보유량만 늘리는 것이 아니라 특정 종목을 포트폴리오의 핵심 포지션으로 격상시키는 모습입니다.

이것은 단순한 단기 트레이딩과는 다른 의미를 가질 수 있습니다.

물론 그렇다고 해서 이 종목들을 무조건 매수해야 한다는 의미는 아닙니다.

헤지펀드도 틀릴 수 있고, 시장의 기대가 너무 높아진 기업은 좋은 실적을 발표하고도 주가가 하락할 수 있습니다.

그래서 저는 이번 자료를 종목 추천서라기보다 AI 산업의 자금 흐름을 보여주는 지도로 보는 것이 가장 좋다고 생각합니다.

그리고 그 지도를 가지고 스스로 질문해야 합니다.

AI가 계속 성장한다면 다음 병목은 어디에서 발생할까?

GPU가 늘어나면 메모리가 필요합니다.

메모리가 늘어나면 데이터 이동량이 증가합니다.

데이터 이동량이 증가하면 네트워크가 중요해집니다.

데이터가 늘어나면 스토리지가 필요합니다.

데이터센터가 커지면 서버와 전력이 필요합니다.

이렇게 AI를 하나의 거대한 시스템으로 바라보면 지금까지 보이지 않았던 투자 기회가 보이기 시작합니다.

저는 앞으로 AI 관련주를 볼 때 단순히 “AI 수혜주인가?”라고 묻기보다는 “AI가 성장할수록 이 기업의 제품이 더 부족해지는가?”를 먼저 물어볼 생각입니다.

결국 주식시장에서 가장 강력한 기업은 단순히 성장하는 기업이 아니라 성장하는 산업에서 반드시 필요한 무언가를 가지고 있는 기업일 가능성이 높기 때문입니다.

엔비디아는 여전히 AI 혁명의 중심에 있습니다.

하지만 AI 혁명이 엔비디아 하나로 끝나는 것은 아닙니다.

오히려 이제부터는 엔비디아가 만들어낸 AI 생태계 전체를 보는 투자가 필요해지고 있습니다.

AI 투자 1막이 GPU였다면, 앞으로 펼쳐질 2막에서는 메모리·네트워크·서버·스토리지·전력이라는 보이지 않는 인프라가 주인공이 될 가능성이 있습니다.

그리고 저는 그 안에서 진짜 투자 기회를 찾는 과정이 지금부터 시작이라고 생각합니다.