🤖 AI에게 물어본 2026년 최고의 기술주

인공지능(AI)은 이미 인간을 뛰어넘는 성과를 여러 분야에서 증명해 왔습니다. 체스, 바둑, 단백질 구조 예측, 그리고 최근에는 **국제수학올림피아드(IMO)**에서 금메달급 성과까지 달성하며 지적 능력의 경계를 넓히고 있습니다.

그렇다면 자연스럽게 이런 질문이 떠오릅니다.

“AI는 주식 투자에서도 인간보다 나은 선택을 할 수 있을까?”

 

이 질문에 답하기 위해 MarketWatch는 OpenAI의 ChatGPT, Google의 Gemini, Anthropic의 Claude, xAI의 Grok 등 대표적인 대형 언어 모델(LLM)들에게 동일한 질문을 던졌습니다.

“당신은 2026년을 바라보는 기술주 포트폴리오 매니저다.
가장 확신하는 기술주 5가지를 제시하라.”

 

그 결과는 흥미로웠지만, 동시에 중요한 시사점을 남겼습니다.

 

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📊 본론 1: AI가 고른 2026년 유망 기술주, 결과는?

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각 LLM이 선택한 종목은 놀랄 만큼 유사했습니다.
가장 큰 공통점은 AI 인프라 중심의 ‘이미 잘 알려진 대형주’에 집중했다는 점입니다.

• 엔비디아(Nvidia): 모든 모델이 공통으로 선택
• 마이크로소프트(Microsoft): 클라우드 + AI 플랫폼의 핵심
• 브로드컴(Broadcom), TSMC: 반도체 공급망의 중추
• 아마존(Amazon), AMD: 데이터센터 및 AI 연산 수요 수혜

이는 AI가 **“새로운 알파(alpha)”**를 찾기보다는, 이미 시장에서 AI 대표주로 학습된 기업들을 반복적으로 추천했음을 보여줍니다.

👉 결과적으로 AI의 선택은 혁신적이기보다 보수적이었습니다.

 

MarketWatch가 주요 LLM들에게 동일한 질문을 던졌을 때 가장 먼저 드러난 특징은, 모든 모델의 선택이 놀라울 정도로 수렴했다는 점입니다. ChatGPT, Gemini, Claude, Grok은 각기 다른 철학과 학습 방향을 가진 모델임에도 불구하고, 최종적으로는 비슷한 이름들을 반복적으로 호출했습니다.

 

그 중심에는 단연 **엔비디아(Nvidia)**가 있었습니다. 엔비디아는 AI 학습과 추론에 필수적인 GPU 생태계를 사실상 독점하고 있으며, 이 점은 LLM이 학습한 수많은 텍스트 데이터에서 ‘AI 인프라의 상징’으로 강하게 각인되어 있습니다. 그 결과 엔비디아는 단순한 반도체 기업을 넘어, AI 시대의 기본 전제조건처럼 인식되며 모든 모델의 공통된 1순위로 등장했습니다.

 

이외에도 마이크로소프트, 아마존, 브로드컴, TSMC, AMD 등 이미 시장에서 ‘AI 대장주’로 불리는 기업들이 반복적으로 선택되었습니다. 이는 AI가 미래 성장성을 평가했다기보다는, 이미 검증된 대형 기술주 중심의 서사를 재확인한 결과에 가깝습니다.

 

결국 본론 1에서 확인할 수 있는 핵심은 명확합니다.
AI는 새로운 기회를 발굴하기보다는, 시장과 언론, 애널리스트 리포트에서 가장 많이 언급되고 가장 강하게 연결된 기업들을 중심으로 안정적인 컨센서스 포트폴리오를 구성했다는 점입니다.

 

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⚙️ 본론 2: LLM별 투자 철학의 미묘한 차이

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완전히 같은 답변은 아니었습니다. 각 모델의 성향 차이는 분명히 드러났습니다.

 

🔵 ChatGPT

• 엔비디아·마이크로소프트·아마존을 ‘코어 성장주’로 설정
• 포트폴리오의 50~60% 집중 투자 제안
• 나머지는 AMD, 브로드컴 등 반도체 보완 전략

👉 구조적으로 가장 ‘자산배분 모델’에 가까운 접근

🔴 Gemini

• 팔란티어(Palantir), 크라우드스트라이크(CrowdStrike) 포함
• “이제는 곡괭이를 파는 기업이 아니라,
  전기를 지능으로 바꾸는 기업에 투자해야 한다”

👉 AI 응용 소프트웨어 단계로의 확장에 주목

⚫ Claude

• 반도체 인프라에 의도적 오버웨이트
• “매출과 현금흐름 없는 모멘텀 주식은 피한다”
• AI **추론(inference)**과 수익화 국면을 핵심 키워드로 제시

👉 가장 전통적인 기관투자가 스타일

🟣 Grok

• **오라클(Oracle)**을 포함하는 다소 파격적 선택
• 부채 부담과 OpenAI 연관 리스크에도 불구하고
  AI 데이터 인프라 전환의 잠재력에 베팅

👉 ‘논쟁적이지만 차별화된 선택’

 

표면적으로는 종목 구성이 유사해 보였지만, 각 LLM의 답변을 문장 단위로 분석해보면 미묘하지만 중요한 관점 차이가 드러납니다. 이 차이는 각 모델이 어떤 방향으로 ‘강조 학습’되어 왔는지를 보여주는 단서이기도 합니다.

 

ChatGPT는 가장 전형적인 포트폴리오 매니저의 사고방식을 보여주었습니다. 엔비디아, 마이크로소프트, 아마존을 ‘코어 성장주’로 정의하고, 전체 포트폴리오의 50~60%를 여기에 배분하라는 제안은 리스크 관리와 분산투자 논리를 전제로 한 자산배분 접근입니다. 이는 ChatGPT가 단순한 종목 추천을 넘어, 구조적인 포트폴리오 설계 언어에 익숙하다는 점을 보여줍니다.

 

반면 Gemini는 한 단계 다른 이야기를 꺼냈습니다. Gemini는 팔란티어와 크라우드스트라이크 같은 소프트웨어 기업을 포함시키며, AI 투자의 무게중심이 ‘칩과 서버’에서 실제 활용과 응용 단계로 이동하고 있다는 관점을 강조했습니다. “전기를 지능으로 바꾸는 기업”이라는 표현은, 인프라 이후의 AI 활용 가치 사슬을 정면으로 겨냥한 메시지입니다.

 

Claude는 가장 보수적인 태도를 보였습니다. 반도체와 인프라를 의도적으로 오버웨이트하되, 실적과 현금흐름이 뒷받침되지 않는 기업은 배제하겠다는 입장은 전형적인 기관투자가, 특히 연기금이나 대형 자산운용사의 언어에 가깝습니다. Claude가 언급한 ‘AI 추론(inference)’과 ‘수익화’는, 2026년을 AI 버블 이후의 실질 성과 검증 시점으로 인식하고 있음을 보여줍니다.

 

Grok은 가장 이질적인 선택을 했습니다. 오라클을 포함한 결정은 시장의 우려를 정면으로 받아들이면서도, AI 데이터 인프라 전환 과정에서 오라클이 재평가될 수 있다는 역발상적 시나리오를 반영합니다. 이는 Grok이 스스로를 ‘논쟁적이지만 솔직한 모델’로 포지셔닝하려는 방향성과도 맞닿아 있습니다.

 

 

 

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🧩 본론 3: 왜 AI의 답변은 이렇게 ‘비슷’했을까?

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이 기사의 핵심은 종목 리스트 그 자체가 아닙니다. 진짜 중요한 질문은 바로 이것입니다.

“AI는 정말 ‘생각’해서 투자 결정을 내린 것일까?”

LLM의 작동 방식은 기본적으로 **‘다음 토큰 예측(next-token prediction)’**입니다.
즉, AI는

• “AI”라는 단어 뒤에
• 가장 자주, 가장 강하게 연결된 기업 이름을
• 확률적으로 선택합니다.

그래서
👉 ‘AI = 엔비디아’,
👉 ‘클라우드 = 마이크로소프트’ 같은 연결이 반복적으로 강화됩니다.

 

실제로 플로리다대 연구팀은 학습 데이터 이후 시점을 예측하도록 제한한 ChatGPT가 경제 전망에서 거의 무작위 수준의 예측 정확도를 보였다는 결과를 발표했습니다.

 

이는 LLM이

• 미래를 ‘추론’한다기보다
• 과거 데이터를 재조합하고 있다는 점을 보여줍니다.

이 실험의 진짜 핵심은 종목 리스트가 아니라, LLM이 어떻게 그런 답에 도달했는가에 있습니다. LLM은 인간처럼 미래를 상상하거나 가설을 세워 검증하지 않습니다. 대신, 방대한 학습 데이터 속에서 가장 높은 확률로 이어질 단어와 개념을 선택하는 방식으로 답변을 생성합니다.

 

예를 들어, ‘AI 투자’라는 문맥이 주어지면, 그 다음에 가장 높은 확률로 등장했던 단어는 ‘엔비디아’였을 가능성이 큽니다. 이 연결은 수많은 기사, 보고서, SNS, 투자 분석 글을 통해 지속적으로 강화되어 왔습니다. 따라서 AI의 답변은 추론의 결과라기보다는, 확률적으로 가장 안전한 선택의 산물입니다.

 

이 점은 플로리다대 연구팀의 실험에서도 확인됩니다. 학습 데이터 이후 시점에 대한 경제 예측을 요구했을 때, ChatGPT는 과거 지식을 활용할 수 없는 상황에서 거의 무작위에 가까운 예측 결과를 보였습니다. 이는 LLM이 미래를 예측하는 능력보다는, 과거 패턴을 재조합하는 능력에 특화되어 있음을 보여줍니다.

 

결국 본론 3이 던지는 메시지는 분명합니다.
AI는 현재까지의 시장 서사를 매우 정교하게 요약할 수는 있지만, 서사가 바뀌는 순간을 먼저 감지하거나, 모두가 보지 않는 방향을 제시하는 데에는 구조적 한계가 있습니다. 이 때문에 AI의 투자 판단은 ‘합리적이지만 평균적’일 가능성이 높습니다.

 

 

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🧠 결론: AI 투자 조언, 어디까지 믿어야 할까?

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이번 실험은 한 가지 분명한 메시지를 남깁니다.

📌 AI는 ‘새로운 투자 아이디어의 발굴자’라기보다는 ‘시장 컨센서스의 요약기’에 가깝다.

• AI는 인간보다 훨씬 많은 정보를 빠르게 정리할 수 있습니다.
• 하지만 비주류, 반전, 구조적 변화의 초기 신호를 포착하는 데에는 아직 한계가 있습니다.
• 특히 투자에서는 확률적으로 가장 그럴듯한 답이
  항상 최고의 답은 아닙니다.

따라서 AI의 종목 추천은
👉 **“생각의 출발점”**으로는 유용하지만,
👉 **“최종 투자 판단”**을 대신할 수는 없습니다.

 

2026년을 향한 기술주 투자의 진짜 경쟁력은 AI의 답을 그대로 따르는 것이 아니라, AI가 왜 그런 답을 내놓았는지를 해석하는 능력에 있을지도 모릅니다.