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[서학개미 ETF 디코딩] ⑥ 금값 추세 상승에 올라타는 3가지 솔루션

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AI 핵심 요약

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  • 월가가 금값 1월 5600달러 고점 후 3월 4300달러 급락에도 2026년 말 6300달러 상향 전망했다.
  • 이란 유가 급등과 연준 매파 기조로 실질금리 상승이 단기 매도 압력 주었으나 장기 랠리 지속 판단했다.
  • 중앙은행 금 매입, 미 재정적자, ETF 유입이 근거이며 IAU·GLD 현물, GDX·GDXJ 레버리지 상품 추천했다.

!AI가 자동 생성한 요약으로 정확하지 않을 수 있어요.

현물과 광산주 담은 펀드 차이점
레버리지 효과 크게 보려면?
월가 금값 낙관 이유는

[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 2026년 초 온스당 5600달러 선까지 치솟았던 금값이 가파르게 떨어지자 투자자들 관심도 냉각된 모습이지만 월가는 낙관론을 고집한다. 

업계에 따르면 금값은 1월 온스당 5600달러 선을 뚫고 오른 뒤 급락 반전, 3월 4300달러 선까지 후퇴한 뒤 4월28일(현지시각) 4600달러 선을 회복했다.

투자은행(IB) 업계는 최근 수 개월 사이 금값 하락이 추세적인 사이클의 반전이 아니라 장기 랠리 과정의 일시적 과열 해소라는 의견에 무게를 둔다.

이번 하락의 직접적 원인은 이란발 유가 급등이 촉발한 인플레이션 재점화 우려와 이에 따른 연방준비제도(Fed)의 매파 기조 강화였다. 연준이 3월 연방공개시장위원회(FOMC)에서 금리를 동결하면서 2026년 내 금리 인하 횟수를 1회로 대폭 축소할 것을 시사하자 달러 인덱스와 10년물 국채 금리가 동시에 반등한 것.

이자를 전혀 지급하지 않는 자산인 금은 실질금리가 상승할수록 보유에 따른 기회비용이 커지기 때문에 단기 매도 압력이 충분히 설명된다.

하지만 JP모건은 2월 보고서에서 이번 낙폭이 "진행 중이며 아직 소진되지 않은(ongoing, unexhausted) 준비자산 다각화 추세의 연속성을 훼손하지 않는다"고 명시하며, 2026년 말 목표가를 온스당 6300달러로 오히려 상향 조정했다. 장기 구조 자체는 변하지 않았다는 판단이다.

은행은 6300달러를 연말 베이스 시나리오로 제시하면서 가계의 금 보유 비중이 현재 약 3%에서 4.6%로 높아질 경우 8000~8500달러까지도 가능하다고 주장했다. 골드만삭스와 모건 스탠리는 각각 5400달러와 5700달러를 제시했다.

골드바 [사진=블룸버그]

이들 IB가 제시하는 공통 근거는 세 가지다. 첫째는 각국 중앙은행의 구조적 금 매입이다. UBS는 2026년 전 세계 중앙은행의 금 순매입이 약 950톤에 달할 것으로 전망하는데, 폴란드가 공식 보유 목표를 550톤에서 700톤으로 높인 것은 이 흐름이 특정 국가에 국한되지 않음을 보여준다.

둘째, 미국 재정적자 구조의 고착화다. UBS는 "미국의 악화하는 재정 전망이 중앙은행과 투자자들이 상대방 리스크 없는 자산인 금으로 이동하는 핵심 동인"이라고 명시했다. 마지막으로 ETF 자금 유입의 지속이다. 골드만 삭스는 미국 연준의 금리 인하가 ETF를 통한 금 투자 수요를 직접적으로 지지한다고 분석했다.

금 현물을 추종하는 ETF의 대표주자는 SPDR 골드 셰어즈(GLD)와 아이셰어즈 골드 트러스트(IAU)다. 두 상품은 모두 실물 금을 기초자산으로 보관하고 가격 변동을 그대로 추종한다는 점에서 투자 결과가 사실상 동일하게 움직이지만, 비용 구조와 규모에서 뚜렷한 차이가 있다.

GLD는 연간 보수율이 0.40%인 반면 IAU는 0.25%로 더 낮다. 장기 투자일수록 이 0.15%포인트 차이가 복리 효과를 통해 누적 수익률 격차를 만든다. IAU의 운용 자산은 710억 달러에 달하며 2005년 1월 출시 이후 장기 투자자들 사이에서 저비용 표준 상품으로 자리를 굳혔다.

총 운용 자산 규모 1588억달러 규모의 GLD는 세계 최대 규모의 금 ETF로 유동성이 가장 풍부해 기관 투자자나 단기 트레이더들이 선호한다.

두 상품 모두 이자나 배당 소득을 지급하지 않으며, 수익은 오직 금 현물 가격 상승분에서만 발생한다. 금값이 하락하면 손실이 그대로 반영된다는 단순하고 투명한 구조다. 현물형 ETF는 금 가격의 방향성에 대한 순수한 베팅으로, 변동성이 상대적으로 낮다.

밴에크 골드 마이너즈(GDX)도 금값 상승을 겨냥하는 상품이지만 현물을 직접 매입하는 ETF와 구조적으로 다른 수익 모델을 취한다. 펀드는 금을 보관하는 것이 아니라 뉴몬트(NEM)와 배릭 골드(ABX) 등 세계 주요 금광 기업들의 주식에 투자한다. 

이 상품의 핵심적인 투자 논리는 '운영 레버리지(operating leverage)'에 있다. 금광사들은 광산 운영에 드는 고정 비용이 매출에서 일정하게 차감되기 때문에 금값이 오를수록 이익의 증가폭이 금값 상승폭보다 훨씬 커지는 구조를 갖는다.

GLD(위)와 GDX(아래) 5년 가격 추이 [자료=블룸버그]

예를 들어 금 채굴 원가가 온스당 1200달러인 광산은 금값이 2000달러일 때 800달러의 이익을 내지만 금값이 2400달러로 20% 오르면 이익은 1200달러로 50% 급증한다. 이 같은 비선형적 이익 구조가 금 현물보다 주가 상승폭을 크게 만드는 이유다.

실제 수치로 확인된다. 시장 조사 업체 ETFDb에 따르면 4월27일(현지시각) GLD가 12개월 수익률 41%를 기록하는 사이 GDX는 91%의 성적을 냈다.

미국 온라인 투자 매체 식킹알파는 4월 초 기준 GDX가 12개월 사이 108%의 수익을 올려 S&P500 지수를 80%포인트 이상 앞질렀다고 전했다.

다만, 레버리지는 양방향으로 작동한다. 금값이 하락할 때도 손실이 금 현물보다 크게 확대된다. 2022년에 GLD는 0.77%의 완만한 손실을 냈지만 GDX는 훨씬 큰 낙폭을 기록했다.

광산 회사의 주가에는 채굴 비용 상승, 에너지 비용 변동, 해당 국가의 정치적 리스크, 경영진 의사결정, 환율 등 금 가격과 무관한 변수들이 복합적으로 작용하기 때문이다.

밴에크 주니어 골드 마이너즈(GDXJ)는 GDX에서 한 발 더 나아간다. 운용 자산 약 92억 달러 규모의 ETF는 아직 본격 생산 단계에 들어서지 않았거나 규모가 작은 신흥 금광 기업들을 대거 편입한다. 2009년 11월 출시 이후 연간 보수율은 0.51%다.

수익률 측면에서 GDXJ는 압도적이다. 2025년 한 해 동안 GLD가 63.68% 수익을 낸 것과 달리 GDXJ는 172.28%를 기록했다. 폭발적인 성과의 배경에는 소형 탐사·개발사들이 금값 급등 국면에서 자산 재평가 효과를 대형사보다 훨씬 극적으로 누리는 구조가 자리잡고 있다.

리스크 역시 크다. 고트레이드에 따르면 소형 금광사들은 탐사·개발 자금을 주식 시장에서 조달해야 하므로 금융 여건이 긴축될 경우 지분 희석이 현실적인 위협이 된다. 단일 프로젝트에서의 운영 차질이 기업 가치 전체를 뒤흔들 수 있고, 이 같은 기업별 리스크가 모여 ETF 전체의 변동성을 대형 금광주 ETF보다 훨씬 높이는 구조다. 

JP모건의 주장대로 금은 스태그플레이션과 리플레이션, 성장 둔화 등 대다수 매크로 시나리오에서 포트폴리오 방어 기능을 수행하는 드문 자산이다. 현물에 가까운 안정성을 원한다면 IAU, 금값 상승의 레버리지 효과를 원한다면 GDX, 고위험 고수익을 감수할 수 있다면 GDXJ가 선택의 스펙트럼을 이룬다.

 

shhwang@newspim.com

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[단독] 삼성, AI토큰 원가 낮추는 서버 기술 개발 [서울=뉴스핌] 서영욱 기자 = 삼성전자가 인공지능(AI) 서버의 그래픽처리장치(GPU)를 추가하지 않고도 더 많은 이용자의 요청을 처리할 수 있도록 메모리 활용 효율을 높이는 기술을 개발했다. GPU와 중앙처리장치(CPU) 사이의 데이터 이동 비용을 계산해 불필요한 이동을 줄이고, 제한된 메모리 공간에서도 AI가 여러 이용자에게 빠르게 답변하도록 하는 기술이다. AI 서비스가 대중화하면서 데이터센터의 GPU 확보 비용뿐 아니라 기존 장비의 활용도를 높이는 기술도 중요해지고 있다. 삼성전자의 이번 기술은 GPU 메모리 부족으로 발생하는 처리 지연을 줄여 AI 서비스의 토큰당 운영비용을 낮추고 추가 설비 투자 부담을 덜 수 있는 기술로 주목된다. 다만 실제 상용 서비스에서 처리량과 응답속도가 얼마나 개선되는지는 아직 확인되지 않았다. 20일 미국 특허정보 사이트 저스티아에 따르면 삼성전자가 출원한 '대규모 언어모델(LLM)의 다중 사용자 요청 처리 방법 및 서버' 특허가 지난 15일 공개됐다. 해당 기술은 이용자별 데이터 이동 비용과 메모리 사용량 등을 계산해 처리 순서를 조정하는 방식이다. ◆GPU 메모리 부족해도 척척…AI 처리 효율 높인다 이번 기술은 여러 이용자가 동시에 AI에 질문할 때 발생하는 GPU 메모리 부족 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 질문에 답하기 위해 GPU를 사용한다. GPU는 AI 연산을 빠르게 처리하지만 데이터를 임시로 저장하는 메모리 용량에는 한계가 있다. 이용자가 몰려 메모리가 부족해지면 일부 데이터를 중앙처리장치(CPU) 쪽 메모리로 옮겼다가 다시 가져와야 한다. 이 과정에서 시간이 걸리고 AI의 답변도 늦어질 수 있다. 이 같은 문제는 AI 활용이 확대될수록 중요해지고 있다. AI가 긴 문서를 분석하고 복잡한 업무를 처리하면서 메모리에 저장해야 할 데이터도 늘어나고 있기 때문이다. GPU의 연산 성능이 충분하더라도 메모리가 부족하면 AI 서비스의 처리 능력이 떨어질 수 있다. 삼성전자는 이러한 데이터 이동을 효율적으로 관리하는 알고리즘을 고안했다. 이용자별 대기시간과 데이터 이동에 걸리는 시간, 앞으로 필요한 메모리 용량 등을 계산해 어떤 질문을 먼저 처리할지 결정하는 방식이다. 불필요한 데이터 이동도 최소화했다. 기존에 CPU 메모리로 옮겼던 데이터가 남아 있다면 다시 복사하지 않고, 필요한 부분만 이동시킨다. AI가 한 이용자의 답변을 작성하는 동안 다른 이용자의 데이터를 옮기는 작업도 동시에 수행할 수 있다. 남는 메모리를 최대한 활용하는 기능도 담았다. 예를 들어 새로운 질문을 처리하는 데 메모리 공간 5칸이 필요한데 3칸만 남았다면, 기다리지 않고 3칸으로 처리할 수 있는 부분부터 계산하는 방식이다. [AI 인포그래픽=서영욱 기자] ◆AI 토큰당 원가 낮추고 데이터센터 투자 부담 줄인다 삼성전자에 따르면 이번 기술은 특정 제품에 탑재되는 기능이 아니라 AI 데이터센터와 클라우드 서버의 추론 효율을 높이는 인프라 기술이다. 삼성전자 관계자는 "특허 사이트에 올라간 내용은 데이터센터·클라우드 환경에서 다수 사용자에게 LLM 서비스를 제공하는 서버에 적용되는 추론 효율화 기술"이라며 "제품에 적용되는 기술은 아니고, AI 기술 개발 인프라에 적용되는 기술"이라고 설명했다. 여러 이용자의 요청이 동시에 몰리는 AI 서버에서 메모리 활용도를 높이는 것이 핵심이다. 특히 AI 이용자가 급증하는 시간대에 같은 장비로 더 많은 요청을 처리하면서 응답 지연을 줄이는 효과를 기대할 수 있다. 이 기술은 AI 서비스의 수익성을 높이고 데이터센터 투자 부담을 줄일 수 있을 것으로 주목된다. AI 서비스 기업들은 GPU 확보와 서버 운영에 막대한 비용을 투입하고 있다. 같은 GPU로 더 많은 질문과 답변을 처리할 수 있다면 추가 설비 투자 없이 서비스 처리량을 늘리고, AI가 답변을 생성하는 단위인 토큰당 원가도 낮출 수 있다. 대규모 GPU 인프라를 운영하는 클라우드 사업자에게도 의미가 있다. AI 서비스 수요가 늘어날 때마다 GPU를 추가로 구매하는 대신 기존 설비의 활용도를 높이면 투자 부담을 덜 수 있기 때문이다. 반도체업계 관계자는 "GPU 메모리 활용도를 높이면 AI 서버의 처리 효율을 개선하고 운영비를 절감하는 효과를 기대할 수 있다"면서도 "실제 어느 서비스에 적용될지 아직 확인되지 않은 만큼 기존 기술 대비 응답속도와 처리량이 얼마나 개선되는지 검증돼야 경제적 효과를 판단할 수 있을 것"이라고 말했다. syu@newspim.com 2026-10-20 06:00
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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