뉴스를 볼 때마다 AI가 세상을 바꿀 거라는 이야기는 많이 들었지만, 막상 저 같은 평범한 사람이 구체적으로 뭘 준비해야 하는지는 늘 막연했습니다. 좋은 직장에 들어가면 안정적일 거라고 생각했는데, 요즘은 그 '좋은 직장'조차 AI에게 대체될 수 있다는 말이 현실로 다가오고 있습니다. 저 역시 미래에 대한 불안감이 커지면서, 단순히 열심히 일하는 것만으로는 부족하다는 생각이 들었습니다.
노동 소득에서 자본 소득으로의 전환
AI 기술 발전으로 인해 가장 큰 변화는 바로 '일자리'입니다. 특히 에이전틱 AI(Agentic AI)의 등장은 기존 화이트칼라 직종에 큰 충격을 주고 있습니다. 여기서 에이전틱 AI란 단순히 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제로 업무를 수행하고 의사결정까지 내릴 수 있는 AI를 의미합니다.
2025년 1월부터 오픈클로(Open Claw) 같은 도구가 등장하면서, AI가 직접 웹사이트를 탐색하고 예약을 진행하며 심지어 결제까지 처리하는 시대가 열렸습니다. 이는 여행사나 부동산 중개인처럼 '중간 역할'을 하는 직업군이 가장 먼저 영향을 받을 수 있다는 의미입니다. 실제로 법률 지식 플러그인이 추가된 직후 법률 소프트웨어 기업들의 주가가 30% 가까이 하락했고, 보안 서비스 플러그인 출시 후에도 관련 업계 주가가 큰 폭으로 떨어졌습니다([출처: 시트리 리서치](https://www.citronresearch.com)).
저는 개인적으로 이런 변화를 보면서, 앞으로는 월급만으로 안정적인 미래를 보장받기 어렵겠다는 생각이 들었습니다. 월급 100만 원과 주식 투자로 번 100만 원은 겉으로는 같아 보이지만, 본질적으로 다릅니다. 월급은 다음 달에도 들어올 것이라는 '항상성'이 있지만, 투자 수익은 예측 불가능합니다. 그래서 중요한 건 투자 소득을 얼마나 안정적으로, 즉 항상 소득처럼 만들 수 있느냐입니다.
투자 소득을 안정화하려면 분산 투자가 핵심입니다. ETF(상장지수펀드)는 그 자체로 여러 종목에 분산 투자되어 있어, 개인이 쉽게 리스크를 낮출 수 있는 도구입니다. 여기서 ETF란 특정 지수나 자산군을 추종하는 펀드로, 주식처럼 거래소에서 사고팔 수 있는 상품입니다. 예를 들어 5~6개의 서로 다른 ETF를 조합하면 '초분산' 효과를 얻을 수 있고, 이는 특정 종목이 급락해도 전체 포트폴리오가 흔들리지 않게 만듭니다.
제 경험상, 투자를 시작할 때는 소액으로라도 다양한 ETF를 경험해보는 게 중요했습니다. 10만 원씩 여러 ETF에 나눠 투자하면서 각각의 특성을 체감했고, 시장 상황에 따라 어떤 ETF가 잘 움직이는지 직접 느낄 수 있었습니다.
AI 인프라 투자, 어디에 집중해야 하나
AI 시대에 가장 안전한 투자처는 바로 'AI 인프라'입니다. 구글이나 마이크로소프트 같은 빅테크 기업이 살아남을지는 불확실하지만, 이들이 AI를 개발하고 운영하는 데 반드시 필요한 장비와 기술은 계속 수요가 있을 것입니다.
지금까지는 AI 모델을 학습(Training)하는 단계에서 GPU(그래픽처리장치)와 HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)이 핵심이었습니다. HBM은 GPU에 장착되는 초고속 메모리로, AI가 방대한 데이터를 빠르게 처리하는 데 필수적입니다. 하지만 앞으로는 학습보다 '추론(Inference)' 단계가 더 중요해집니다.
추론이란 이미 학습된 AI 모델이 실제로 작동하며 결과를 내놓는 과정을 의미합니다. 에이전틱 AI는 24시간 쉬지 않고 작동하기 때문에, 추론 과정에서 소비되는 컴퓨팅 자원이 학습 단계보다 훨씬 많습니다. 그래서 추론 전용 반도체인 NPU(Neural Processing Unit)나 LPU(Language Processing Unit)가 주목받고 있습니다.
더 중요한 건, 추론 단계에서는 HBM이 아닌 HBF(High Bandwidth Flash)가 필요하다는 점입니다. HBF는 HBM보다 저장 용량이 크고 폭이 넓어, AI가 반복 계산 없이 빠르게 데이터를 불러올 수 있습니다. 2025년 6월쯤 첫 샘플이 나올 것으로 예상되며, HBF를 가장 먼저 상용화하는 기업은 과거 엔비디아가 GPU 시장을 독점했던 것처럼 큰 수혜를 볼 가능성이 높습니다([출처: 반도체 산업 전문가 인터뷰](https://www.semiconductorinsights.com)).
저는 개인적으로 AI 관련주에 투자할 때, 특정 기업보다는 'AI가 반드시 필요로 하는 것'에 초점을 맞추려고 합니다. 솔직히 어떤 AI 기업이 살아남을지는 알 수 없지만, 데이터센터와 반도체 인프라는 누가 이기든 필요하기 때문입니다.
미래를 준비하는 실전 전략
AI 시대를 준비하는 방법은 연령대에 따라 달라집니다. 10대와 20대라면 지금 당장 다양한 ETF를 소액으로 경험해보는 게 중요합니다. 1천만 원이 있다면 10만 원씩 100개 ETF에 분산하는 것도 나쁘지 않습니다. 중요한 건 각 자산의 특성을 체감하고, 어떤 조합이 안정적인 수익을 내는지 직접 느껴보는 것입니다.
30~40대는 실전 운용 단계입니다. 10~20대 때 경험한 포트폴리오를 바탕으로 실제 자금을 운용하며, 고용 소득과 투자 소득을 병행하는 시기입니다. 저 역시 이 나이대에서 고민이 많은데, 앞으로 고용 소득의 비중이 점점 줄어들 가능성이 크기 때문에 투자 소득의 안정성을 높이는 데 집중하고 있습니다.
50~60대는 현금 흐름이 핵심입니다. 연금처럼 안정적인 현금을 만들어주는 자산을 포트폴리오의 50~60%로 구성하고, 나머지는 성장 자산에 투자하는 방식이 바람직합니다. 배당주나 채권형 ETF가 여기에 해당합니다.
교육 측면에서도 변화가 필요합니다. 자녀에게 '무엇을 가르칠까'보다 '어떻게 적응할 수 있게 할까'가 더 중요합니다. AI 시대에는 한 분야에서 깊은 내공을 가진 사람이 승자가 됩니다. 모두가 코딩을 배울 필요는 없지만, 본인이 진짜 좋아하고 잘하는 한 가지를 찾아 그 분야에서 상위 10%에 들어가는 것이 핵심입니다.
저는 최근 바이브 코딩(Vibe Coding)을 배우면서, AI를 활용하면 전문가가 아니어도 나만의 도구를 만들 수 있다는 걸 알게 됐습니다. 바이브 코딩이란 코드를 직접 타이핑하지 않고, AI에게 말로 지시해서 프로그램을 만드는 방식입니다. 4시간 정도만 투자하면 기본 개념을 익힐 수 있고, 30분이면 나만의 뉴스 수집 앱을 만들 수 있습니다.
구체적인 실천 방법을 정리하면 다음과 같습니다.
- 매일 경제 신문 2개 이상 읽기: 처음엔 5시간 걸려도 1년 후엔 1시간으로 단축됩니다
- 읽은 내용을 글로 정리하기: SNS든 블로그든 자신만의 아카이브를 만드세요
- AI 도구 직접 사용해보기: 챗GPT, 클로드 등을 실제 업무나 공부에 활용하며 체감하세요
- 바이브 코딩 배우기: 나만의 자동화 도구를 만들어 정보 수집 효율을 높이세요
AI가 많은 것을 바꾸고 있지만, 결국 중요한 건 '나만의 안목'입니다. AI가 고양이 그림 1,000개를 그려도, 그중 가장 좋은 걸 고르는 건 사람의 몫입니다. 그 안목은 하루아침에 생기지 않고, 특정 분야에서 오랜 시간 쌓은 경험과 내공에서 나옵니다.
저는 앞으로 10년이 개인에게 가장 중요한 시기라고 생각합니다. 노동 소득만으로는 한계가 있지만, 자본 소득을 안정적으로 만들고 AI를 도구로 활용하는 능력을 갖춘다면 충분히 기회가 있습니다. 중요한 건 지금 당장 시작하는 것입니다. 소액이라도 투자를 경험하고, AI 도구를 직접 써보며, 꾸준히 공부하는 루틴을 만드세요. 그 루틴이 10년, 20년 쌓이면 남들과는 다른 경쟁력이 됩니다.