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13F가 공개될 때마다 저도 제일 먼저 보는 건 워런 버핏이나 스탠리 드러켄밀러가 무슨 주식을 샀는지였습니다. 유명 투자자가 새로 산 종목을 발견하면 괜히 한 번 더 찾아보게 되고, 이미 내가 가진 종목을 거장이 매수했다는 소식을 보면 마음까지 편해졌습니다. 그런데 몇 번 따라가다 보니 13F에서 정말 중요한 건 종목명이 아니었습니다. 이미 최대 45일 전 포트폴리오일 수 있기 때문입니다. 이번 2분기 자료를 보면서 오히려 더 눈에 들어온 건 여러 거장이 AI를 포기하지 않으면서도 비싸진 종목에서는 돈을 빼고, 아직 시장이 충분히 평가하지 않은 곳으로 자금을 옮기고 있다는 점이었습니다.
13F에서 종목명부터 보면 안 되는 이유
13F는 미국에서 일정 규모 이상의 주식 자산을 운용하는 기관투자자가 SEC에 제출하는 분기별 보유내역입니다. 시장에서 유명한 헤지펀드나 패밀리오피스의 미국 주식 포트폴리오를 확인할 수 있다는 점 때문에 개인 투자자에게도 상당히 인기 있는 자료입니다.
저도 예전에는 새로운 종목이 추가됐는지부터 확인했습니다. 하지만 13F에는 생각보다 큰 한계가 있습니다.
가장 먼저 시차가 있습니다. 13F는 분기 종료 시점의 포지션을 이후 제출하는 구조이기 때문에 우리가 자료를 보는 시점에는 이미 투자자가 해당 주식을 줄였거나 전량 매도했을 수도 있습니다.
두 번째는 모든 자산이 공개되는 것이 아니라는 점입니다. 미국 상장 대상 증권을 중심으로 공개되기 때문에 해외시장에 직접 보유한 종목이나 현금, 채권, 일부 파생상품 등의 전체 포트폴리오를 그대로 보여주지는 않습니다.
옵션도 주의해서 볼 필요가 있습니다. 13F에 표시되는 옵션 규모는 실제로 투자자가 얼마의 돈을 위험에 노출하고 있는지를 그대로 보여주는 숫자가 아닐 수 있습니다.
그래서 저는 이제 13F를 볼 때 '버핏이 샀으니 나도 산다'가 아니라 '이 투자자는 왜 지금 이 산업의 비중을 늘렸을까'라는 질문부터 합니다.
종목은 몇 달 뒤 바뀔 수 있지만 투자자가 보고 있는 산업 구조와 밸류에이션 논리는 훨씬 오래 남는 경우가 많기 때문입니다.
버핏의 구글 투자에서 제가 본 건 AI가 아니라 ROIC였습니다
이번 자료에서 가장 눈에 띈 부분 중 하나는 버크셔 해서웨이의 알파벳 투자 확대였습니다. 구글이라고 하면 자연스럽게 AI를 떠올리지만, 버핏식으로 보면 조금 다른 이야기가 됩니다.
버핏이 오랫동안 강조해온 기업의 특징 중 하나는 많은 자본을 다시 투입하지 않아도 높은 수익을 지속적으로 만들어낼 수 있는 사업입니다.
여기서 ROIC(Return on Invested Capital), 즉 투하자본수익률이라는 지표가 중요합니다. ROIC는 기업이 사업에 투입한 자본으로 얼마나 많은 영업이익을 만들어내는지를 보여주는 지표입니다.
쉽게 말해 사업에 100원을 넣었을 때 매년 20원을 벌어주는 회사와 5원을 벌어주는 회사 중 어느 쪽이 장기간 복리 성장에 유리한지를 보는 개념입니다.
구글은 오랫동안 검색 광고라는 강력한 사업을 바탕으로 높은 자본수익률을 보여준 기업입니다. 최근에는 AI 데이터센터와 GPU, 서버 등에 막대한 돈을 투자하면서 자유현금흐름과 자본 효율성이 일시적으로 낮아질 수밖에 없는 구간에 들어갔습니다.
처음에는 저도 이 부분을 부정적으로만 봤습니다. CAPEX가 계속 늘어나는데 현금흐름이 줄어들면 주주 입장에서는 당연히 부담스럽기 때문입니다.
하지만 반대로 생각하면 지금 구글의 AI 투자는 새로운 사업을 처음 만드는 투자가 아니라 기존 검색, 유튜브, 클라우드라는 거대한 플랫폼의 지배력을 유지하기 위한 투자에 가깝습니다.
AI 오버뷰나 Gemini 같은 서비스가 검색 사용량과 광고 효율을 높이고, 클라우드 매출까지 같이 성장시킨다면 지금 낮아진 ROIC는 투자 사이클이 끝나는 시점에 다시 올라갈 가능성도 있습니다.
저는 이번 구글 투자를 단순히 '버핏도 AI 주식을 샀다'고 보는 것보다, 높은 자본수익률을 가진 기존 사업이 일시적인 대규모 투자 때문에 싸게 평가받을 때 들어간 것으로 보는 쪽이 더 버핏다운 해석이라고 생각합니다.
드러켄밀러는 AI를 판 게 아니라 비싼 AI에서 싼 AI로 옮겼습니다
드러켄밀러의 포트폴리오를 보면서 가장 흥미로웠던 부분은 AI에 대한 방향성이 사라진 것이 아니라는 점입니다.
제공된 13F 분석을 보면 브로드컴이나 샌디스크처럼 이미 많이 오른 반도체 관련 포지션은 줄이는 반면, TSMC나 ST마이크로일렉트로닉스 같은 상대적으로 밸류에이션 부담이 적은 기업에는 다시 자금을 배분했습니다.
구글과 아마존 역시 AI 투자 흐름에서 계속 관심을 보인 종목으로 나타났습니다.
결국 AI가 끝났다고 판단해서 자금을 뺀 게 아니라 같은 AI 산업 안에서도 가격이 너무 올라간 곳과 아직 시장이 덜 평가한 곳을 구분한 것에 더 가까워 보입니다.
그중 제가 가장 흥미롭게 본 종목은 CDW였습니다.
CDW는 엔비디아처럼 AI 칩을 만드는 기업도 아니고 마이크로소프트처럼 AI 모델을 만드는 회사도 아닙니다. 기업과 공공기관, 병원 등에 마이크로소프트, 시스코, 델 등의 IT 제품과 솔루션을 조합해 공급하는 회사에 가깝습니다.
처음 보면 AI 시대의 가장 화려한 수혜주와는 거리가 있어 보입니다.
하지만 중소기업 입장에서 생각하면 이야기가 달라집니다. 앞으로 기업들은 AI를 업무에 도입해야 하지만 대부분의 회사가 자체 데이터센터를 만들거나 클라우드·보안·AI 시스템을 직접 설계할 능력은 없습니다.
결국 누군가 여러 제품을 조합해서 실제 기업 환경에 적용해줘야 합니다.
CDW가 단순한 IT 제품 재판매회사에서 AI 인프라, 데이터, 보안, 클라우드, 업무 자동화 구축회사로 바뀔 수 있다면 시장이 기존 유통업체에 적용하던 낮은 밸류에이션도 달라질 수 있습니다.
드러켄밀러가 자주 말하는 '현재가 아니라 18개월 뒤의 모습을 보라'는 원칙과 꽤 잘 맞는 투자라고 느꼈습니다.
AI 데이터센터를 보면서 시멘트와 골재를 사는 투자자도 있었습니다
이번 13F에서 의외로 기억에 남았던 건 건축자재 기업들이었습니다.
AI라고 하면 GPU, HBM, 서버, 네트워크부터 생각하게 되는데 실제 데이터센터를 지으려면 그보다 훨씬 기본적인 자재가 필요합니다. 땅을 다지고 콘크리트를 붓고 전력망과 도로, 폐수처리 시설까지 구축해야 합니다.
제공된 자료에서 크리스 원이 비중을 늘린 것으로 소개된 Martin Marietta Materials(MLM)와 Vulcan Materials(VMC)는 미국의 대표적인 골재 기업입니다.
골재라고 하면 특별한 기술력이 없어 보이지만 실제로는 상당히 지역적인 산업입니다. 돌이나 모래는 무게가 무거워 장거리를 운반할수록 운송비가 급격히 높아지기 때문에 좋은 채석장을 데이터센터나 도시 인근에 가지고 있다는 것 자체가 경쟁력이 됩니다.
신규 경쟁자가 허가를 받아 새로운 채석장을 만드는 것도 쉽지 않습니다.
저는 이런 사업을 보면 AI 시대의 '곡괭이와 삽'이라는 표현이 더 실감납니다. 어떤 AI 모델이 최종 승자가 될지는 몰라도 데이터센터가 계속 건설된다면 기본적인 건축 자재 수요는 발생할 수밖에 없습니다.
전력망, 도로, 수처리 시설의 노후화까지 겹친다면 데이터센터 하나의 테마가 아니라 미국 인프라 교체라는 훨씬 긴 흐름으로 연결될 수도 있습니다.
화려한 AI 기업보다 이런 지루한 산업에서 오히려 장기간의 현금흐름을 찾는 투자자들이 있다는 점이 인상적이었습니다.
빌 애크먼은 여전히 '빅테크가 빠지면 산다'에 가까웠습니다
빌 애크먼의 포트폴리오는 상대적으로 이해하기 쉬웠습니다. 제공된 분석을 보면 우버, 브룩필드, 마이크로소프트, 아마존 등 기존 확신 종목에 대한 비중을 확대하는 방향이었습니다.
특히 우버에 대한 관점이 흥미롭습니다.
자율주행이 발전하면 처음에는 우버가 가장 큰 피해를 볼 것처럼 느껴집니다. 운전자가 사라지면 테슬라나 Waymo 같은 자율주행 기업이 직접 고객을 확보해 우버가 필요 없어질 수 있기 때문입니다.
하지만 반대 논리도 있습니다.
자율주행 업체가 차량과 기술은 가지고 있어도 이미 전 세계에서 수많은 고객이 사용하는 호출 플랫폼을 처음부터 다시 만드는 건 쉽지 않습니다.
우버는 소비자와 이동 공급자를 동시에 확보한 네트워크 효과(Network Effect)를 가지고 있습니다. 네트워크 효과란 사용자가 늘어날수록 서비스 자체의 가치가 커지는 구조입니다.
자율주행 차량 회사 입장에서도 차량 가동률을 빠르게 올리려면 이미 고객이 모여 있는 우버 같은 플랫폼과 협력하는 편이 효율적일 수 있습니다.
즉 기술 변화가 기존 기업을 무조건 파괴하는 것이 아니라 기존 네트워크의 가치를 오히려 높이는 상황도 가능하다는 겁니다.
브룩필드 역시 비슷한 맥락으로 볼 수 있습니다. AI 데이터센터, 전력, 송전망 등 대규모 인프라 투자가 늘어나면 실제 자본을 조달하고 인프라를 소유·운영하는 회사에도 기회가 생깁니다.
결국 애크먼의 포트폴리오는 AI 모델의 승자를 맞히기보다 AI 시대에도 쉽게 무너지지 않을 경제적 해자를 가진 플랫폼과 인프라에 베팅하는 방향으로 보였습니다.
레이 달리오는 AI를 버린 게 아니라 너무 오른 곳에서 돈을 빼는 모습이었습니다
브리지워터의 움직임은 앞선 투자자들과 조금 달랐습니다.
제공된 분석에서는 마이크론, AMD, TSMC, 마벨 같은 AI 관련 종목을 줄이고 S&P 500 ETF나 유틸리티, 에너지 관련 자산처럼 상대적으로 방어적인 포지션을 늘린 것으로 정리됐습니다.
처음 보면 달리오가 AI 상승장이 끝났다고 판단한 것처럼 보입니다.
하지만 저는 오히려 전형적인 리밸런싱에 가깝다고 봤습니다.
리밸런싱(Rebalancing)이란 많이 올라 원래 목표보다 비중이 커진 자산을 일부 매도하고 상대적으로 덜 오른 자산의 비중을 늘려 전체 위험 수준을 다시 맞추는 작업입니다.
어떤 산업이 장기적으로 좋다고 생각한다고 해서 그 산업을 어떤 가격에서도 계속 사야 하는 것은 아닙니다.
AI 인프라의 장기 성장성을 믿더라도 반도체 기업의 밸류에이션이 빠르게 올라간 상황에서는 일부 이익을 실현하고 다른 자산으로 옮기는 것이 오히려 정상적인 자산배분입니다.
저도 예전에는 좋은 종목은 절대 팔지 말아야 한다고 생각했는데 투자 비중이 너무 커지면 기업에 대한 전망과 별개로 계좌 전체 위험이 커진다는 걸 여러 번 경험했습니다.
좋은 기업과 좋은 주가는 같은 말이 아니라는 점을 이번 13F에서도 다시 확인할 수 있었습니다.
거장들끼리도 같은 종목을 놓고 정반대로 움직였습니다
13F를 맹목적으로 따라 하면 안 된다는 걸 가장 잘 보여주는 부분도 있었습니다.
같은 시기 한 투자자는 S&P Global 같은 기업을 매수하는데 다른 장기 가치투자자는 매도할 수 있습니다. 누군가는 마이크론을 줄이고, 다른 투자자는 오히려 반도체를 더 살 수도 있습니다.
둘 중 한 명이 반드시 틀렸다는 의미는 아닙니다.
투자자의 목표 수익률과 투자 기간, 기존 포트폴리오, 현금 비중, 세금, 매수단가가 전부 다르기 때문입니다.
예를 들어 이미 한 종목에서 200% 수익이 난 펀드가 비중을 절반 줄이는 것과 이제 처음 그 기업을 발견한 투자자가 신규 매수하는 것은 동시에 충분히 가능한 행동입니다.
그래서 13F의 '매도'를 곧바로 악재라고 해석하는 것도 위험합니다.
차익 실현일 수도 있고 단순한 위험 관리일 수도 있으며 더 좋은 기회를 발견해 자금을 이동한 것일 수도 있습니다.
반대로 신규 매수 역시 반드시 그 기업을 10년 보유하겠다는 의미는 아닙니다. 드러켄밀러처럼 몇 달 만에 포지션을 크게 바꾸는 투자자도 있습니다.
결국 거장의 이름을 투자 근거로 삼는 순간 13F의 가장 중요한 부분을 놓칠 수 있습니다.
이번 13F에서 공통적으로 보인 건 'AI 다음 단계'였습니다
여러 투자자의 포트폴리오를 한꺼번에 보면 오히려 공통점이 보였습니다.
AI를 포기한 사람은 많지 않았습니다. 다만 엔비디아나 고평가 반도체 하나에 모든 돈을 넣는 방식에서 벗어나 AI가 실제 경제에 퍼질 때 돈을 벌 수 있는 여러 단계로 관심이 이동했습니다.
구글과 아마존 같은 하이퍼스케일러, TSMC 같은 제조 인프라, CDW 같은 기업용 AI 구축업체, GE 버노바 같은 전력 기업, 시스코 같은 네트워크, 팔로알토 같은 사이버보안, 브룩필드 같은 데이터센터 인프라 자산까지 투자 범위가 넓어졌습니다.
이걸 보면 AI 투자도 조금씩 성숙 단계로 넘어가는 것처럼 느껴집니다.
초기에는 '누가 최고의 GPU를 만드는가'가 가장 중요한 질문이었다면 이제는 'AI 때문에 실제로 매출과 현금흐름이 늘어나는 회사가 어디인가'를 따지는 단계입니다.
저는 이 변화가 앞으로 투자할 때 꽤 중요한 기준이 될 것 같습니다.
AI라는 이름이 붙어 있다는 이유보다 AI 도입으로 실제 고객이 늘고, 가격 결정력이 생기고, 자본수익률이 좋아지는지를 확인하는 편이 훨씬 중요해지고 있기 때문입니다.
자주 묻는 질문
Q. 13F에 나온 거장 종목을 그대로 따라 사도 되나요?
A. 저는 추천하지 않습니다. 13F는 분기말 포지션을 나중에 공개하는 자료라 공개 시점에는 이미 투자자가 매도했을 수도 있습니다. 전체 현금·채권·해외자산 포트폴리오도 확인하기 어렵기 때문에 종목보다 매수 논리를 공부하는 자료로 활용하는 편이 낫습니다.
Q. 거장들이 반도체를 매도했다면 AI 상승장이 끝났다는 뜻인가요?
A. 그렇게 단정하기 어렵습니다. 일부 투자자는 많이 오른 반도체를 줄이는 대신 구글, 아마존, TSMC, 전력·네트워크·인프라 기업 등 다른 AI 수혜처로 자금을 옮겼습니다. AI 전망보다는 개별 종목의 가격 부담 때문에 매매했을 가능성을 같이 봐야 합니다.
Q. 13F에서 가장 중요하게 봐야 하는 숫자는 무엇인가요?
A. 저는 단순 보유금액보다 이전 분기 대비 주식 수가 얼마나 변했는지를 먼저 봅니다. 주가가 올라 보유금액이 커진 것인지 실제로 추가 매수한 것인지 구분해야 하기 때문입니다. 신규 편입·전량 매도 여부와 전체 포트폴리오 내 비중 변화도 함께 보는 것이 좋습니다.
Q. 버핏이 샀다는 이유만으로 구글을 장기 보유해도 될까요?
A. 투자자의 이름보다 자신의 투자 논리가 먼저 있어야 합니다. 구글은 높은 ROIC와 검색·유튜브·클라우드라는 강력한 사업을 가지고 있지만 AI CAPEX 증가, 검색시장 경쟁, 규제 등의 위험도 있습니다. 버핏의 투자 이유를 참고하되 자신의 매수가격과 기대수익률을 따로 계산해야 합니다.
결론
이번 2분기 13F를 쭉 보면서 제가 가장 크게 느낀 건 거장들이 AI를 떠나고 있다는 것이 아니었습니다. 오히려 AI에 대한 확신은 유지하면서도 가격이 너무 올라간 종목에서는 돈을 빼고, 아직 시장이 충분히 평가하지 않은 곳으로 계속 이동하고 있었습니다.
버핏에게는 높은 ROIC를 가진 구글이 있었고, 드러켄밀러에게는 AI 도입 과정에서 기업들을 도와줄 CDW가 있었습니다. 다른 투자자는 데이터센터가 늘어날 때 필요한 골재와 전력 인프라를 샀고, 애크먼은 우버와 브룩필드처럼 네트워크와 실물 인프라를 가진 기업에 계속 베팅했습니다.
반대로 이미 많이 오른 반도체와 메모리 종목을 줄인 투자자들도 있었습니다.
결국 공통점은 한 가지였습니다. 좋은 산업과 좋은 가격을 구분하고 있다는 것입니다.
저도 예전에는 'AI가 앞으로 커질까?'라는 질문을 먼저 했다면 이제는 조금 다르게 봅니다. AI가 커지는 것은 많은 사람들이 이미 알고 있습니다. 문제는 그 기대가 지금 주가에 얼마나 들어가 있고, 아직 시장이 놓치고 있는 수익 구간이 어디냐는 것입니다.
13F에서 거장들이 무엇을 샀는지 보는 재미도 있지만, 장기적으로는 왜 그쪽으로 돈을 옮겼는지를 이해하는 것이 훨씬 남는 공부라고 생각합니다.
참고: SEC EDGAR Form 13F 자료. 13F는 분기말 기준 보유내역으로 실제 현재 포트폴리오와 차이가 있을 수 있습니다.