소프트뱅크 손정의의 초인공지능 베팅 국내외 AGI 관련 유망주 정리

손정의 회장은 요즘 스스로를
“초인공지능에 미친 사람”이라고 표현합니다.

그가 그리는 그림은 단순하지만 매우 극단적입니다.

몇 년 안에 인간 수준의 범용 인공지능 AGI가 등장하고
10년 안에는 인간 천재의 수천 배, 수만 배에 달하는 초인공지능 ASI가
세상의 거의 모든 산업을 재편할 것이라는 시나리오입니다.

 

소프트뱅크는 이 전제 위에서
Arm과 OpenAI를 축으로 데이터센터, 반도체, 로봇, AI 에이전트에
막대한 자본을 투입하고 있습니다.

 

이 글에서는

1. 손정의가 말하는 초인공지능 비전이 무엇인지
2. 이 비전과 직접 연관된 해외 상장 종목
3. 국내에서 실질적으로 수혜를 볼 수 있는 종목군
4. 30대 40대 투자자가 포트폴리오에 어떻게 녹일지

까지 하나씩 정리해 보겠습니다.

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1. 손정의가 말하는 AGI와 ASI 투자 키워드

손정의의 시나리오는 두 단계로 나뉩니다.

1. AGI 단계
   인간 수준 혹은 그보다 1배에서 10배 정도 뛰어난 범용 인공지능을
   앞으로 3년에서 5년 사이에 볼 수 있다고 전망합니다.
   특정 업무만 잘하는 좁은 AI가 아니라
   인간처럼 다양한 업무를 동시에 처리하는 범용 지능입니다.
2. ASI 단계
   서로 연결된 다수의 AGI 시스템이
   스스로를 업그레이드하고 협력하면서
   인간 천재의 수천 배에서 수만 배에 이르는 지능으로 진화한다는 시나리오입니다.
   손정의는 이 단계가 10년 안에 올 수 있다고까지 말합니다.

이 비전을 전제로 소프트뱅크의 자본 배분은 세 방향으로 정리됩니다.

• Arm 중심 반도체 설계와 CPU IP
• OpenAI 중심의 초거대 모델, AI 에이전트, 데이터센터 인프라
• 이 두 축 위에 올라타는 로봇, 자율주행, AI 검색, AI 에이전트 스타트업 투자

국제기구와 각국 연구기관은
이런 AI 및 생성형 AI 투자가 단기 유행을 넘어
생산성, 노동시장, 자본수익률을 모두 뒤흔드는 구조적 변화라고 평가합니다.

요약하면, 손정의가 보는 초인공지능 시대의 핵심 투자는
데이터센터 인프라와 반도체, 네트워크, 전력, 로봇, AI 서비스를
하나의 생태계로 묶어 보는 시각이라고 이해할 수 있습니다.

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2. 손정의 비전에 가장 가까운 해외 상장 종목

2-1. 소프트뱅크 그룹

초인공지능 지주사형 투자 수단

일본 증시에 상장된 소프트뱅크 그룹은
손정의의 초인공지능 테마에 가장 직접적으로 연결된 지주사입니다.

핵심 포인트는 두 가지입니다.

1. 포트폴리오 구조
   • Arm 지분 보유
   • OpenAI에 대한 대규모 자본 커밋
   • 비전펀드 포트폴리오 안에 AI 칩, 로봇, 자율주행, AI 스타트업 다수 포함
     즉, 비상장과 상장 AI 기업들을 묶어 담은 지주사에 가깝습니다.
2. 레버리지와 변동성
   • 소프트뱅크는 과거 통신 사업 인수와 비전펀드 조성 과정에서
     큰 폭의 레버리지를 쌓아 올렸고
   • 금리 상승과 일본 통화정책 변화가 맞물리면
     밸류에이션이 크게 흔들릴 수 있는 구조입니다.

실제로 최근 몇 년 동안
포트폴리오 기준으로는 Arm 상장 성공, AI 기업 가치 상승 덕을 보면서도
주가 자체는 레버리지와 불확실성 때문에
상당한 변동성을 보여 왔습니다.

정리하면, 소프트뱅크는
“초인공지능 테마 지수”처럼 움직이지만
레버리지와 지주사 디스카운트라는 구조적 리스크를 함께 안고 있는 종목입니다.

2-2. Arm

AI 데이터센터를 위한 CPU와 IP 플랫폼

Arm은 파운드리가 아니라 설계와 IP 라이선스를 파는 회사입니다.

특징은 다음과 같습니다.

• 사업 구조
  직접 생산이 아니라 반도체 설계와 명령어 구조를 제공하고
  그에 따른 로열티와 라이선스를 받는 구조입니다.
  마진 구조가 팹리스, IP 업체에 가깝습니다.
• AI 데이터센터와의 연결
  최근 고성능 AI 서버에서
  GPU 옆에서 동작하는 호스트 CPU로 Arm 아키텍처가 빠르게 확산되고 있습니다.
  NVIDIA, 아마존, 구글, 마이크로소프트, 애플 모두
  Arm 기반 CPU를 자체 설계하거나 도입하는 방향입니다.
• 성장 모멘텀
  모바일, 자동차, IoT에 더해
  데이터센터와 클라우드까지 Arm 기반이 확산되면서
  매출과 로열티 수입이 빠르게 늘고 있습니다.

다만 리스크도 명확합니다.

• RISC V와 x86의 경쟁
• 높은 밸류에이션
• 소프트뱅크의 지분 매각 가능성

초인공지능 시대 “CPU 표준” 후보 중 하나라는 장점과
아이피 경쟁과 고평가 리스크를 동시에 가진 종목이라고 보는 편이 현실적입니다.

2-3. 엔비디아

초인공지능 인프라의 심장

소프트뱅크는 자금 조달과 포트폴리오 재편을 위해
엔비디아 지분을 대부분 혹은 전량 매각한 상태지만,
초인공지능 인프라에서 엔비디아의 위치는 여전히 압도적입니다.

• 데이터센터용 GPU 시장의 사실상 표준
• H100, B100 등 AI 전용 칩이 클라우드와 초거대 모델 학습의 필수 자원
• 소프트웨어, 네트워크, 컴파일러까지 포함한 생태계 구축

최근 몇 년간 엔비디아 매출과 이익은
AI 데이터센터 투자 덕분에 폭발적으로 증가했고
일부 시점에는 시가총액이 세계 1위에 오르기도 했습니다.

하지만 다음과 같은 리스크를 함께 봐야 합니다.

• GPU를 담보로 한 대출, 리스 구조 확산
• 클라우드 사업자들의 자체 AI 칩 개발
• 국가별 수출 규제와 반독점 이슈
• 이미 높아진 밸류에이션

엔비디아는 “초인공지능 인프라의 필수 자산”이면서도
사이클 역전 시 매우 큰 조정을 받을 수 있는 종목입니다.

2-4. 글로벌 메모리, 스토리지, 장비 기업

손정의는 메모리와 장비를 직접 언급하지는 않지만
초인공지능 데이터센터의 물리적 핵심은
GPU와 함께 메모리, 스토리지, 장비입니다.

대표적 수혜 군은 다음과 같습니다.

• 메모리
  고대역폭 메모리와 서버 DRAM 공급업체
  AI 서버당 메모리 탑재량이 크게 증가하면서
  매출, 마진이 동시에 개선되는 구간에 들어섰습니다.
• 스토리지
  AI 데이터센터의 학습과 추론 데이터가 폭증하면서
  HDD, SSD, 대용량 스토리지 수요가 크게 늘고 있습니다.
• 장비
  HBM, 첨단 공정, 고성능 메모리 생산 관련 장비 기업이
  투자 사이클 수혜를 직접적으로 받고 있습니다.

이 기업들 역시
“손정의가 말하는 초인공지능 데이터센터”라는 같은 수요 축에 서 있다는 점에서
테마의 핵심 인프라로 볼 수 있습니다.

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3. 손정의 비전에서 본 국내 초인공지능 수혜주

국내 시장에서 초인공지능 테마를 따라가면
크게 세 갈래가 눈에 띕니다.

1. AI 메모리 반도체
2. AI 데이터센터 전력 인프라
3. 국내 AI 플랫폼과 서비스

3-1. 삼성전자와 SK하이닉스

HBM과 메모리 슈퍼사이클의 중심

국제기구, 국내외 리서치 모두
한국을 “AI 메모리 슈퍼사이클의 최대 수혜국” 가운데 하나로 봅니다.

핵심 이유는 간단합니다.

• AI 서버는 일반 서버보다 훨씬 많은 메모리를 탑재합니다.
• 특히 HBM과 고성능 서버 DRAM 수요가 기하급수적으로 늘고 있습니다.
• 이 시장에서 삼성전자와 SK하이닉스가 사실상 핵심 공급자를 맡고 있습니다.

최근 몇 년 사이에 실제로 나타난 변화는 다음과 같습니다.

• DRAM과 HBM 가격이 강하게 반등하면서
  양사 메모리 부문 수익성이 과거 사이클과는 다른 수준으로 개선
• AI 서버용 HBM 증설 계획이 글로벌 반도체 투자의 중심 이슈로 부상
• 두 회사의 주가와 실적 전망이
  AI 데이터센터 투자 시나리오에 거의 연동되는 수준으로 변화

초인공지능 시대의 메모리는
모델의 “작업 공간”이자 “장기 기억”에 해당하는 자산입니다.
엔비디아, 클라우드 삼대장, OpenAI가
데이터센터 투자를 계속하는 한
삼성전자와 SK하이닉스는 구조적 수혜를 받을 가능성이 큽니다.

3-2. 전력, 전선, 변압, 데이터센터 인프라 기업

초인공지능 데이터센터는 전기 먹는 공룡에 가깝습니다.
GPU와 메모리만으로는 운영이 불가능하고,
막대한 전력과 안정적인 송배전망이 필수입니다.

국내 증시에서 중장기적으로 주목받는 영역은 다음과 같습니다.

• 고압 전력 케이블, 전선 기업
• 변압기, 차단기, 변전 설비 제조 기업
• 발전, 송배전 엔지니어링, 데이터센터 전력 솔루션 기업
• 수랭식, 침지식 같은 데이터센터 냉각 관련 설비 업체

AI 데이터센터는 기존 인터넷 데이터센터보다
단위 면적당 소비 전력이 훨씬 큽니다.
따라서 동일한 설비 투자 규모라 해도
전력, 냉각, 송배전 설비 비중이 커질 수밖에 없습니다.

삼성전자와 SK하이닉스가 메모리 전방이라면,
이 기업들은 초인공지능 데이터센터 인프라의
“보이지 않는 뿌리”에 해당한다고 볼 수 있습니다.

3-3. 국내 AI 플랫폼과 서비스 기업

AI의 경제적 파급 효과는 인프라를 넘어 응용 계층으로 확산됩니다.

• 검색, 포털, 커머스 플랫폼
• 메신저와 광고 플랫폼
• 금융, 헬스케어, 교육, 제조 등을 위한 AI SaaS, 솔루션

국내외 여러 연구에 따르면
생성형 AI에 대한 노출이 높은 산업일수록
고용과 생산성, 수익성 측면에서
중장기적으로 더 긍정적 효과가 나타날 가능성이 크다고 분석됩니다.

손정의가 직접 한국 플랫폼에 대규모 지분을 들고 있는 것은 아니지만,
OpenAI와 같은 글로벌 모델, 국내 자체 언어 모델,
이 둘을 결합한 서비스 레이어는
초인공지능 시대에 “현금이 실제로 오가는 접점”이 됩니다.

국내 상장사 중에는

• 자체 모델이나 API를 보유한 기업
• 광고, 커머스, 검색, 금융 데이터와 AI를 결합하는 기업
• 산업별로 AI 도입률을 끌어올리는 솔루션 기업

들이 이 응용 계층의 핵심 수혜 후보에 속합니다.

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4. 초인공지능 테마의 핵심 리스크

손정의의 스토리는 매력적이지만
투자 관점에서는 몇 가지 위험을 반드시 짚고 가야 합니다.

1. 레버리지와 자금조달 구조
   • 소프트뱅크는 과거부터 대규모 차입과 파생상품을 활용해 왔습니다.
   • 초대형 AI 프로젝트는 투자금 회수가 10년 이상 걸릴 수 있는 구조입니다.
   • 금리가 높거나 변동성이 커지는 국면에서는
     레버리지 지주사에 대한 시장의 시각이 급격히 나빠질 수 있습니다.
2. GPU와 AI 인프라 버블 가능성
   • 데이터센터 사업자들이 GPU를 담보로 대출을 받고
     이렇게 조달한 돈으로 다시 GPU를 사는 구조가 확대됐다는 지적이 있습니다.
   • AI 수요가 예상보다 늦게 현실화되거나
     실제 수익성이 낮게 나타나면
     GPU, 데이터센터, 대출 구조가 한꺼번에 흔들릴 수 있습니다.
3. 규제와 윤리 리스크
   • 미국, 유럽, 일본, 한국 모두
     초대형 AI 모델과 초인공지능에 대한 규제 논의를 강화하고 있습니다.
   • 개인정보, 저작권, 안전성 문제로
     모델 개발과 서비스 출시 비용이 크게 늘어나거나
     속도가 제한될 수 있습니다.
4. 밸류에이션과 군집 위험
   • 엔비디아, 삼성전자, SK하이닉스, 여러 장비·전력 인프라 주가가
     짧은 기간 동안 두세 배 이상 오른 구간이 있습니다.
   • 특정 테마에 시장의 기대가 과도하게 쏠려 있을 때는
     작은 악재에도 큰 가격 조정이 나올 수 있습니다.

초인공지능 테마는 “미래의 필수 성장축”이라는 점에서는 설득력이 있지만
동시에 “현재 가장 과열된 섹터” 가운데 하나라는 점도 함께 기억해야 합니다.

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5. 30대 40대를 위한 실전 포트폴리오 전략

마지막으로, 실제 투자에 활용할 수 있도록
초인공지능 테마를 포트폴리오에 넣는 방향을 정리해 보겠습니다.

1. 인덱스를 코어로, AGI 인프라를 위성으로
   • 미국에서는 S&P500, 나스닥100 같은 지수 ETF를 기본 자산으로 두고
     그 위에 엔비디아, Arm, 메모리, 스토리지, 장비가 포함된
     AI 인프라 ETF를 소규모로 얹는 구조가 현실적입니다.
   • 개별 종목은 엔비디아, Arm처럼
     이미 글로벌 핵심 플레이어가 된 기업 위주로
     포트폴리오의 일부만 사용해 접근하는 것이 좋습니다.
2. 국내에서는 메모리와 전력, 플랫폼의 분산
   • 삼성전자와 SK하이닉스를 코어 성장축으로 두고
   • 전선, 전력기기, 송배전, 데이터센터 설비 등
     인프라 기업 일부를 추가
   • 여기에 검색, 포털, 커머스, 핀테크 등
     AI 서비스와 광고 매출을 키울 수 있는 플랫폼을 얹는 구조가
     초인공지능 테마의 국내 버전이라고 볼 수 있습니다.
3. 국가와 통화 분산
   • 일본의 소프트뱅크, 영국 기반의 Arm, 미국의 엔비디아,
     한국의 메모리와 전력 인프라처럼
     여러 국가에 분산 투자하면
     특정 국가 정책이나 규제 리스크를 완화할 수 있습니다.
   • 원화, 달러, 엔화를 일정 비율로 나눠 갖는 것이
     장기적으로 환율 리스크 관리에도 도움이 됩니다.
4. 비중 관리와 안전자산 병행
   • 초인공지능 테마가 아무리 매력적이어도
     전체 금융자산의 20퍼센트에서 30퍼센트 정도를 상한으로 두고
     나머지는 채권, 현금, 배당 안정주, 리츠 등으로 구성하는 편이
     30대 40대에게는 더 현실적입니다.
   • 교육비, 내 집 마련, 은퇴자금을 동시에 준비해야 하는 시기이기 때문에
     단일 테마 집중은 피하는 것이 좋습니다.
5. 타이밍 대신 적립식
   • OpenAI, 소프트뱅크, 엔비디아 관련 뉴스는
     분기마다 시나리오가 바뀌고,
     전망도 기관마다 크게 다릅니다.
   • 특정 발표일에 맞추기보다는
     1년 이상에 걸쳐 정해진 금액을 분할 매수하는 적립식 전략이
     고변동 성장 테마에는 훨씬 잘 맞습니다.

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3줄 요약

1. 손정의는 AGI를 3년에서 5년, 초인공지능 ASI를 10년 안에 올 수 있다고 보고 Arm과 OpenAI를 축으로 데이터센터, 반도체, 로봇, AI 에이전트 전 영역에 소프트뱅크의 자본을 집중시키고 있다.
2. 해외에서는 소프트뱅크 그룹, Arm, 엔비디아, 메모리와 스토리지, 장비 기업이, 국내에서는 삼성전자와 SK하이닉스를 중심으로 전력 인프라와 AI 플랫폼 기업이 초인공지능 인프라와 응용의 핵심 수혜 후보로 꼽힌다.
3. 다만 레버리지와 GPU 버블, 규제, 고평가 리스크가 크기 때문에 30대 40대 투자자는 인덱스를 코어로 하고 국내외 AI 인프라와 서비스 종목을 위성으로 소규모 편입하며, 국가와 통화, 자산군을 분산한 장기 적립식 전략으로 접근하는 것이 현실적이다.