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2030년엔 1000조 시장 … AI 데이터센터 3가지 투자법 [지갑을 불려드립니다]	2025-11-13 16:17
요즘 경제 뉴스를 보면 인공지능(AI)이 빠지는 날이 없다. 챗GPT의 등장으로 인공지능이 산업과 자본시장의 흐름을 통째로 바꾸며 전 세계 투자 패러다임이 급격히 재편되고 있다. 그 중심에는 눈에 잘 띄지 않던 인프라 자산, 바로 '데이터센터'가 있다. AI가 고성능 슈퍼카라면 데이터센터는 무한히 연료를 공급하는 거대한 탱크다. 인공지능의 발전 속도가 빨라질수록 데이터를 저장하고 처리하며 안정적으로 운용할 수 있는 인프라의 중요성이 커지고 있다. 이제 데이터센터는 단순한 백엔드 시설이 아니라 AI 경제의 핵심 자산으로 재조명받고 있다. AI의 학습에는 방대한 양의 데이터와 막대한 전력이 필요하다. 수천 개의 GPU(고성능 연산 반도체)가 동시에 작동해야 하는데, 이를 안정적으로 수용하고 관리하는 공간이 바로 데이터센터다. 특히 AI 전용 센터는 일반 클라우드 센터보다 최대 10배의 전력을 소비하기 때문에 냉각 시스템, 전력망, 배전 설비 등 관련 인프라 투자가 급격히 확대되고 있다. 글로벌 투자은행 골드만삭스는 AI 데이터센터 시장이 2030년까지 연평균 20% 이상 성장해 1000조원 규모에 이를 것으로 전망했다. 이미 엔비디아, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 빅테크들은 전 세계 각지에 '메가 데이터센터'를 짓고 있으며, 국내에서도 네이버·카카오·KT·SK그룹이 AI 전용 센터 증설에 속도를 내고 있다. 이런 변화 속에서 전력 인프라, 냉각 설비, 유지보수 서비스, 고효율 배전 기술 등을 보유한 기업들이 새로운 수혜주로 부상하고 있다. 데이터센터는 더 이상 '건물업'이 아닌 '에너지·기술 복합 산업'으로 진화하고 있다. 개인투자자 입장에서도 AI 데이터센터는 새로운 투자 기회다. 투자 성향에 따라 직접형·간접형·혼합형 세 가지 접근이 가능하다. 첫 번째로, 직접투자는 관련 기술주나 상장지수펀드(ETF), 리츠(REITs)를 매입하는 방법이다. 기술주로는 해외에서는 엔비디아(NVIDIA), 슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI), 브로드컴 등이 AI 서버와 칩셋을 생산하는 대표 기업으로 꼽히나 이미 고평가된 주가에 대한 단기 급등락 리스크가 크다. 국내 기술주로는 LS일렉트릭, 효성중공업, 한전KPS 등이 있다. 이들 기업은 전력 수요 확대에 따른 구조적 수혜가 기대된다. ETF 투자를 통하면 밸류체인 전반에 효율적으로 분산 투자할 수 있다. 글로벌X 데이터 센터&디지털 인프라스트럭처 ETF(VPN)나 반에크 디지털 인프라스트럭처 ETF(DIGI) 등이 대표적이다. 리츠 투자로 디지털 리얼티, 에퀴닉스 같은 글로벌 리츠는 장기 임대계약을 기반으로 안정적인 배당수익을 제공한다. 직접투자는 시장 성장의 과실을 가장 빠르게 누릴 수 있다는 장점이 있지만, 밸류에이션 부담과 단기 변동성 리스크를 염두에 둬야 한다. 두 번째로, 간접투자는 펀드나 벤처캐피털(VC)을 통해 데이터센터 생태계의 기술 혁신 기업에 접근하는 방식이다. 액침냉각(Liquid Cooling), 친환경 전력 시스템, 초고속 광통신 모듈 등 AI 인프라의 효율성을 높이는 기술을 개발하는 스타트업들이 주목받고 있다. 글로벌 VC들은 이들을 '차세대 엔비디아 키즈'라 부르며 장기 성장 잠재력을 높게 평가한다. 다만 이 방식은 유동성이 낮고 회수 기간이 길어 단기 투자자보다는 장기 자본 운용이 가능한 투자자에게 적합하다. 마지막으로 성장성과 안정성이 균형 잡힌 혼합형 포트폴리오도 고려해볼 만하다. 성장주 40%, 리츠·인프라 ETF 등 안정형 자산 30%, 전력·냉각 설비 기업 등 필수 인프라주 30%의 조합은 기술주의 급등락을 완화하면서도 꾸준한 현금흐름을 확보할 수 있다. 특히 리츠나 인프라 ETF는 배당수익을 통해 변동성을 흡수하며 방어적 역할을 수행한다. 물론 성장의 이면에는 리스크도 존재한다. AI 데이터센터 산업의 가장 큰 위험 요인은 전력 공급 한계와 환경 규제다. AI 학습 과정에서 발생하는 막대한 전력 소비는 지역 전력망의 부담을 가중시키고, 탄소 배출 문제로 ESG 평가에도 영향을 미친다. 이에 따라 재생에너지 기반의 친환경 데이터센터 구축이 글로벌 트렌드로 자리 잡고 있다. 따라서 장기 관점에서 분할 매수 전략을 취하는 것이 현실적일 것이다. [김도아 우리은행 TCE시그니처센터 PB지점장] [ⓒ 매일경제 & mk.co.kr, 무단전재 및 재배포 금지]

2030년엔 1000조 시장 … AI 데이터센터 3가지 투자법 [지갑을 불려드립니다]

2025-11-13 16:17

요즘 경제 뉴스를 보면 인공지능(AI)이 빠지는 날이 없다. 챗GPT의 등장으로 인공지능이 산업과 자본시장의 흐름을 통째로 바꾸며 전 세계 투자 패러다임이 급격히 재편되고 있다. 그 중심에는 눈에 잘 띄지 않던 인프라 자산, 바로 '데이터센터'가 있다. AI가 고성능 슈퍼카라면 데이터센터는 무한히 연료를 공급하는 거대한 탱크다. 인공지능의 발전 속도가 빨라질수록 데이터를 저장하고 처리하며 안정적으로 운용할 수 있는 인프라의 중요성이 커지고 있다. 이제 데이터센터는 단순한 백엔드 시설이 아니라 AI 경제의 핵심 자산으로 재조명받고 있다.
AI의 학습에는 방대한 양의 데이터와 막대한 전력이 필요하다. 수천 개의 GPU(고성능 연산 반도체)가 동시에 작동해야 하는데, 이를 안정적으로 수용하고 관리하는 공간이 바로 데이터센터다. 특히 AI 전용 센터는 일반 클라우드 센터보다 최대 10배의 전력을 소비하기 때문에 냉각 시스템, 전력망, 배전 설비 등 관련 인프라 투자가 급격히 확대되고 있다.
글로벌 투자은행 골드만삭스는 AI 데이터센터 시장이 2030년까지 연평균 20% 이상 성장해 1000조원 규모에 이를 것으로 전망했다. 이미 엔비디아, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 글로벌 빅테크들은 전 세계 각지에 '메가 데이터센터'를 짓고 있으며, 국내에서도 네이버·카카오·KT·SK그룹이 AI 전용 센터 증설에 속도를 내고 있다. 이런 변화 속에서 전력 인프라, 냉각 설비, 유지보수 서비스, 고효율 배전 기술 등을 보유한 기업들이 새로운 수혜주로 부상하고 있다. 데이터센터는 더 이상 '건물업'이 아닌 '에너지·기술 복합 산업'으로 진화하고 있다.
개인투자자 입장에서도 AI 데이터센터는 새로운 투자 기회다. 투자 성향에 따라 직접형·간접형·혼합형 세 가지 접근이 가능하다.
첫 번째로, 직접투자는 관련 기술주나 상장지수펀드(ETF), 리츠(REITs)를 매입하는 방법이다. 기술주로는 해외에서는 엔비디아(NVIDIA), 슈퍼마이크로컴퓨터(SMCI), 브로드컴 등이 AI 서버와 칩셋을 생산하는 대표 기업으로 꼽히나 이미 고평가된 주가에 대한 단기 급등락 리스크가 크다. 국내 기술주로는 LS일렉트릭, 효성중공업, 한전KPS 등이 있다. 이들 기업은 전력 수요 확대에 따른 구조적 수혜가 기대된다.
ETF 투자를 통하면 밸류체인 전반에 효율적으로 분산 투자할 수 있다. 글로벌X 데이터 센터&디지털 인프라스트럭처 ETF(VPN)나 반에크 디지털 인프라스트럭처 ETF(DIGI) 등이 대표적이다. 리츠 투자로 디지털 리얼티, 에퀴닉스 같은 글로벌 리츠는 장기 임대계약을 기반으로 안정적인 배당수익을 제공한다. 직접투자는 시장 성장의 과실을 가장 빠르게 누릴 수 있다는 장점이 있지만, 밸류에이션 부담과 단기 변동성 리스크를 염두에 둬야 한다.
두 번째로, 간접투자는 펀드나 벤처캐피털(VC)을 통해 데이터센터 생태계의 기술 혁신 기업에 접근하는 방식이다. 액침냉각(Liquid Cooling), 친환경 전력 시스템, 초고속 광통신 모듈 등 AI 인프라의 효율성을 높이는 기술을 개발하는 스타트업들이 주목받고 있다. 글로벌 VC들은 이들을 '차세대 엔비디아 키즈'라 부르며 장기 성장 잠재력을 높게 평가한다. 다만 이 방식은 유동성이 낮고 회수 기간이 길어 단기 투자자보다는 장기 자본 운용이 가능한 투자자에게 적합하다.
마지막으로 성장성과 안정성이 균형 잡힌 혼합형 포트폴리오도 고려해볼 만하다. 성장주 40%, 리츠·인프라 ETF 등 안정형 자산 30%, 전력·냉각 설비 기업 등 필수 인프라주 30%의 조합은 기술주의 급등락을 완화하면서도 꾸준한 현금흐름을 확보할 수 있다. 특히 리츠나 인프라 ETF는 배당수익을 통해 변동성을 흡수하며 방어적 역할을 수행한다. 물론 성장의 이면에는 리스크도 존재한다. AI 데이터센터 산업의 가장 큰 위험 요인은 전력 공급 한계와 환경 규제다. AI 학습 과정에서 발생하는 막대한 전력 소비는 지역 전력망의 부담을 가중시키고, 탄소 배출 문제로 ESG 평가에도 영향을 미친다.
이에 따라 재생에너지 기반의 친환경 데이터센터 구축이 글로벌 트렌드로 자리 잡고 있다. 따라서 장기 관점에서 분할 매수 전략을 취하는 것이 현실적일 것이다.