새로운 연구 결과, AI 주식 조언이 기술주에 과도하게 치우쳐 투자 위험을 높일 수 있다고 경고

AI 포트폴리오는 단순 수익률 면에서는 S&P 500을 앞섰으나, 연구진이 거래 비용과 대형 기술주에 대한 포트폴리오의 과도한 편중을 고려하자 그 우위가 사라졌습니다.

Credit: Yuichiro Chino / Getty Images

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핵심 요약 (Key Takeaways)

National Bureau of Economic Research (NBER)의 새로운 워킹 페이퍼(working paper)에 따르면, AI가 생성한 투자 포트폴리오는 대형주 기술주, 특히 반도체에 고도로 집중되어 있습니다.

연구진은 대규모 언어 모델 (LLMs)이 미디어 보도에 기반하여 주식을 추천하며, 이로 인해 포트폴리오의 다각화가 덜 이루어진다는 사실을 발견했습니다.

AI 챗봇에게 포트폴리오 구성을 맡기면 주요 기술 기업에 과도하게 투자하게 되며, 수동적 인덱스 투자 (passive index investing) 대비 실질적인 우위를 점할 수 없다는 사실이 National Bureau of Economic Research의 새로운 워킹 페이퍼를 통해 밝혀졌습니다.

연구에서 연구진은 ChatGPT 5.0, Grok 4.1 Fast, Claude Sonnet 4.5, Gemini 2.5 Flash를 포함한 다양한 대규모 언어 모델 (LLMs)에게 두 가지 종류의 투자 포트폴리오를 구축하도록 요청했습니다. 하나는 AI가 주식을 선택하고 보유하는 수동적 관리 (passively managed) 방식이었고, 다른 하나는 AI가 매일 선택을 변경할 수 있는 능동적 관리 (actively managed) 방식이었습니다.

그 결과 생성된 포트폴리오는 공격적이었으며, Nvidia (NVDA)가 거의 보편적인 선택지로 포함될 만큼 빅테크 (Big Tech)에 심하게 집중되어 있었습니다. 많은 투자자가 이러한 주식에 자금을 투입해 왔지만, NBER 연구진은 LLM이 기본적 분석 (fundamental analysis)보다는 미디어 보도의 양에 의해 움직인다는 점을 주목했습니다.

이것이 당신에게 의미하는 바

많은 투자자가 포트폴리오 조언을 위해 AI를 찾고 있습니다. 하지만 새로운 연구는 LLM이 특정 유형의 정보에 대해 내재된 편향 (biases)을 가질 수 있으며, 이것이 투자자를 예상보다 더 큰 위험에 노출시킬 수 있음을 시사합니다.

해당 연구에 따르면, AI 모델의 추천은 주로 기업이 받은 미디어 노출량(media coverage)에 기반하고 있었으며, 추천된 주식들은 Compustat 기업 평균보다 뉴스 기사가 거의 10배나 더 많았습니다. (Compustat은 미국 상장 기업에 대한 정보를 수집하는 S&P 데이터베이스입니다.)

연구진은 "기업 뉴스라는 영역 내에서 주의를 끄는 능력(the ability to grab attention)이 AI 추천의 주요 동력입니다"라고 기술했습니다.

LLM(대규모 언어 모델)이 정보를 수집하기 위해 사용한 사이트들은 주로 기업 웹사이트였으며, 특히 반도체 및 기타 주요 기술 기업의 웹사이트였습니다. 연구에 따르면 LLM 방문의 약 3분의 2는 기업 웹사이트로 이루어졌으며, 나머지는 뉴스 서비스, 정부 기관 및 주식 분석을 제공하는 사이트였습니다.

NBER 연구 결과, 반도체 주식은 AI 포트폴리오의 평균 41%를 차지했는데, 이는 S&P 500 지수 내 비중인 21%의 약 두 배에 달하는 수치입니다. 이는 일반 투자자들에게 문제가 될 수 있습니다. 이러한 집중화(concentration)는 해당 섹터의 흐름이 바뀔 경우 손실을 증폭시킬 수 있으며, 뉴스 사이클에서 가장 크게 언급되는 이름들은 대개 투자자들이 이미 가격을 끌어올린 종목들인 경향이 있습니다. 즉, 그들이 헤드라인을 장식하는 이유이기도 하며, 이는 당신이 고점 근처에서 매수하게 될 수도 있음을 의미합니다.