AI 전력 ETF 자금 쏠림, 삼성 라인업 독주…수익률·유입 1위
결론부터 말하면, AI 전력 ETF 자금 유입은 삼성 라인업에 집중되고 있습니다.
연초 이후 ‘KODEX AI전력핵심설비’ 수익률 약 74%, 삼성 2종 순유입 합계 약 8000억원이 핵심 근거입니다.
- 국내 vs 글로벌, 편입 범위를 먼저 확인합니다
- 수익률과 순유입, 총보수를 함께 비교합니다
- 테마 지속성 검증 후 분할 매수 원칙을 정합니다
데이터센터 증설이 이어지며 전력 인프라 수요가 뛰자 관련 AI 전력 ETF가 빠르게 리그를 만들었습니다.
그중 국내·미국 2종을 갖춘 삼성자산운용이 성과와 자금 측면에서 선점 효과를 입증한 모습입니다.
아래 표는 핵심 지표를 한눈에 정리했다.
| 항목 | 수치 | 의미 |
|---|---|---|
| 국내 상장 AI 전력 ETF 수 | 4종 | 2024-07~09 출시(연속 상장) |
| 국내형 KODEX 수익률(YTD) | 약 74% | 국내 단일 지역 투자 |
| 미국형 삼성·신한 수익률(YTD) | 25.24% / 29.64% | 미국 전력 인프라 노출 |
| 글로벌형 TIGER 수익률(YTD) | 19.9% | 액티브 전략, 성과는 하회 |
| 삼성 2종 순유입(연초 이후) | 약 8000억원 | 미국형 5900억원+국내형 2109억원 |
| 삼성 2종 AUM | 9061억원 / 4246억원 | 동종 대비 규모 우위 |
| 총보수(대표값) | 0.39~0.49% | 삼성 0.39~0.45%, 타사 0.45~0.49% |
모든 수치는 2025-09-06 기준으로 작성했다.
배경·현황: 데이터센터 전력 수요와 ETF 리그
핵심은 AI 확산으로 전력 인프라 투자가 구조적으로 늘고 있다는 점입니다.
수요 드라이버가 명확해지자 전력 설비·송배전·그리드 기업을 묶는 테마 ETF가 투자 통로가 됐습니다.
지금 할 일은 국내 단일시장형과 미국/글로벌형의 노출 차이를 먼저 구분하는 것입니다.
- 국내 단일시장형은 산업·정책 이슈를 민감하게 반영해 탄력적일 수 있습니다.
- 해외·글로벌형은 지역 분산으로 개별 리스크를 낮추는 대신 수익률 희석이 있을 수 있습니다.
라인업 한눈에 보기
삼성자산운용: ‘KODEX AI전력핵심설비(국내)’, ‘KODEX 미국AI전력핵심인프라(미국)’.
신한자산운용: ‘SOL 미국AI전력인프라’. 미래에셋자산운용: ‘TIGER 글로벌AI전력인프라액티브’.
Q. “국내형만 수익률이 높은 이유가 있나요?”
A. 편입군이 국내 전력설비·부품 등 특정 수혜주로 집중되며 사이클 구간의 탄력성이 크게 나타났기 때문입니다.
원인·수치: 수익률·유입·보수의 3요소
핵심은 성과와 자금이 같은 방향으로 움직였다는 사실입니다.
국내형 KODEX는 연초 이후 약 74%로 눈에 띄는 성과를 냈고, 미국형에서도 삼성·신한이 20%대 후반의 수익률을 보였습니다.
지금 할 일은 순유입과 총보수를 함께 보며 추세의 지속 가능성을 점검하는 것입니다.
- 성과: 국내형 KODEX 약 74%, 미국형 SOL 29.64%, 삼성 미국형 25.24%, 글로벌형 TIGER 19.9%.
- 자금: 삼성 미국형 +5900억원, 국내형 +2109억원. 합계 약 8000억원 순유입.
- 비용: 총보수 대체로 0.4%대. 삼성(0.39~0.45%)이 상대적 비용 우위.
Q. “글로벌 액티브가 낮은데, 액티브가 불리한가요?”
A. 액티브 자체가 불리한 것은 아닙니다. 다만 지수 대비 초과성과엔 종목·타이밍 선택이 중요해 단기 성과 차가 크게 벌어질 수 있습니다.
Q. “수익률만 보고 따라가면 되나요?”
A. 고점 추격 리스크가 있으니 순유입·보수·편입 분산도를 함께 확인하고 분할 원칙을 적용하는 편이 안전합니다.
해법·체크리스트: 선택과 실행의 기준 만들기
핵심은 노출 범위 × 비용 × 유입 추세의 균형입니다.
왜 중요한가 하면, 테마가 길게 간다 해도 비용과 변동성 관리가 수익의 체감치를 결정하기 때문입니다.
지금 할 일은 다음 체크리스트로 후보를 추려 분할·리밸런싱 계획을 세우는 것입니다.
- 노출 범위: 국내 단일시장형 vs 미국/글로벌형을 포트 비중으로 구분
- 성과 검증: YTD·3개월 성과와 변동성(고점 대비 낙폭) 확인
- 자금 유입: 최근 1~3개월 순유입이 꾸준한지 점검
- 비용 구조: 총보수 0.1%p 차이의 누적 효과 계산
- 분산 원칙: 동일 테마 내 지역·전략(인덱스/액티브) 혼합
- 분할 매수: 이벤트 전후 2~4회로 나눠 체결 리스크 완화
- 리밸런싱: 괴리율 확대·유입 둔화 시 비중 조정 룰 사전화
- 점검 주기: 월간 리뷰(성과/유입/보수)와 분기 리셋
아래 표는 실행 시나리오 예시다.
| 상황 | 신호 | 행동 |
|---|---|---|
| 초기 편입 | 유입 증가, 보수 우위 | 국내형 40%·미국형 40%·현금 20%로 분할 매수 |
| 변동성 확대 | 고점 대비 -10% | 현금 10% 투입, 동일 종목 2회 분할 |
| 유입 둔화 | 4주 연속 순유출 | 과대 비중 10% 축소, 대안 ETF로 교체 |
| 수익 실현 | 목표 수익률 도달 | 비용 높은 상품부터 1/3 차익 실현 |
Q. “국내형만 담아도 되나요?”
A. 성과가 앞서도 단일시장 리스크가 큽니다. 미국/글로벌형을 함께 두어 분산을 확보하는 편이 일반적으로 안전합니다.
정리하면, AI 전력 ETF는 전력 인프라 수요 확대라는 구조적 장기 테마에 올라타는 통로입니다.
국내·해외 노출을 섞고 보수·유입·분산 원칙을 지키면 변동 구간에서도 일관된 의사결정을 유지할 수 있습니다.
