AI 헤지펀드 초과수익, 시간 지나며 소멸

인공지능이 실제 자산운용 성과를 끌어올렸는지를 정면으로 다룬 연구가 나왔다. 2026년 5월 미국 전미경제연구소(NBER)가 공개한 '자산운용에서의 인공지능 성장과 성과'(Working Paper 35273)는 투자자문사의 규제 공시, 채용시장 데이터, 펀드 운용전략 설명을 결합해 AI를 투자 과정에 적극 활용하는 운용사를 식별했다. 분석에 따르면 AI 기반 투자는 2010년대 초부터 꾸준히 늘었고, 특히 헤지펀드 업계에 집중돼 있었다. 초기 결과는 명확했다. AI를 도입한 헤지펀드는 그렇지 않은 펀드보다 높은 성과를 기록했다. 방대한 데이터를 빠르게 처리하고 인간이 포착하기 어려운 비선형 패턴을 찾아내며 뉴스와 가격, 기업 정보를 신속히 연결한 점이 실질적 경쟁우위로 작동한 것으로 풀이된다. 그러나 시간이 흐르며 이 우위는 약해졌다. AI 헤지펀드의 초과성과는 점차 줄었고, 일찍 도입한 선발 운용사의 우위도 지속되지 못했다. 새로운 분석 도구가 소수에게만 있을 때는 정보 우위가 되지만, 경쟁자들이 같은 기술을 갖추면 시장에서 얻을 수 있는 알파가 함께 줄어든다는 것이다. 알파는 기술의 절대 성능이 아니라 경쟁자와의 상대적 격차에서 발생하기 때문이다. 주목할 대목은 또 있다. 비슷한 데이터와 모델을 쓰는 AI 펀드들이 같은 종목으로 몰릴 것이라는 통념과 달리, AI 헤지펀드의 수익률 동조성은 비AI 펀드보다 오히려 낮았다. 각 운용사가 보유한 데이터와 목적함수, 학습 방식의 차이가 서로 다른 전략을 만들어내며 투자전략의 탐색 범위를 넓힌 셈이다. 시사점은 분명하다. 앞으로 AI를 쓴다는 사실 자체는 경쟁우위가 되기 어렵다. 차별화는 AI 뒤에 무엇을 연결하느냐, 즉 남들이 확보하지 못한 데이터, 잘못된 신호를 걸러내는 검증 구조, 분석을 실제 포지션으로 옮기는 실행 규칙, 환경 변화 시 모델을 수정할 수 있는 유연성에서 갈린다. AI는 알파를 만드는 비밀무기에서 시장 참여를 위한 기본 장비로 바뀌고 있다.