AI 헤지펀드 초과성과, 시간 지나며 소멸

인공지능이 자산운용 성과를 실제로 끌어올렸는지를 실증한 연구가 주목받고 있다. 2026년 5월 미국 전미경제연구소(NBER)가 공개한 논문은 투자자문사의 규제 공시, 채용시장 데이터, 펀드 운용전략 설명 자료를 결합해 AI를 투자 과정에 도입한 운용사를 식별했다. 분석에 따르면 AI 기반 투자는 2010년대 초부터 꾸준히 늘었고 특히 헤지펀드 업계에 집중됐다. 도입 초기 국면에서 AI 헤지펀드는 비AI 헤지펀드를 앞서는 성과를 기록했다. 방대한 데이터를 처리하고 인간이 포착하기 어려운 비선형 패턴을 찾아내며 뉴스·가격·기업정보를 빠르게 연결한 점이 초기 경쟁우위로 작동한 것으로 풀이된다. 그러나 시간이 흐르면서 이 우위는 점차 옅어졌다. AI 헤지펀드의 초과성과는 축소됐고, 기술을 먼저 채택한 선발 운용사의 선점 효과도 지속되지 못했다. 새로운 분석도구가 소수에게만 있을 때는 정보 우위가 되지만, 경쟁자들이 같은 기술을 확보하면 시장에서 얻을 수 있는 알파가 함께 줄어든다는 것이다. 알파는 기술의 절대 성능이 아니라 경쟁자 대비 상대적 격차에서 발생하기 때문이다. 또 다른 흥미로운 발견은 AI 헤지펀드의 수익률 동조성이 비AI 대비 오히려 낮았다는 점이다. 비슷한 데이터와 모델이 모든 운용사를 같은 종목으로 수렴시킬 것이란 우려와 달리, 각 운용사의 데이터·목적함수·학습방식 차이가 서로 다른 전략을 만들어냈다. AI가 전략을 획일화하기보다 탐색 범위를 넓힌 셈이다. 투자 시사점은 명확하다. AI 사용 여부 자체는 더 이상 경쟁우위가 되기 어렵다. 관건은 AI 뒤에 무엇을 연결하느냐다. 남들이 갖지 못한 데이터, 잘못된 신호를 걸러내는 검증 구조, 분석을 실제 포지션으로 옮기는 실행 규칙, 시장 변화에 맞춰 모델을 폐기·수정하는 유연성이 성과를 가른다. AI는 알파를 만드는 비밀무기에서 시장 참여의 기본 장비로 변모하고 있다.