헤지펀드 AI 롱 7월 손실, 반도체 쏠림 꺾였다

헤지펀드의 AI·반도체 집중 매수가 7월 들어 흔들리며 상반기 수익을 떠받쳤던 과밀 롱 포지션의 위험이 드러났다. 손실은 헤지펀드 전체 붕괴가 아니라 기술주 롱 포지션 축소와 레버리지 조정으로 나타났다.

로이터(Reuters)는 골드만삭스(Goldman Sachs) 메모를 토대로 글로벌 헤지펀드가 2026년 상반기 평균 7% 수익률을 냈다고 전했다. 골드만삭스는 헤지펀드가 최근 몇 년 동안 AI 붐의 ‘곡괭이와 삽’에 해당하는 반도체, 전력·데이터센터, 메모리주로 노출을 옮겨 왔다고 설명했다.

흐름은 7월에 꺾였다. 로이터가 전한 JP모건(JPMorgan) 분석에서 글로벌 헤지펀드는 기술주 거래 청산으로 연간 누적 수익의 약 3%를 반납했다. JP모건은 기술주에 몰린 거래를 손실의 핵심 배경으로 봤고, 7월 충격 뒤에도 헤지펀드의 연간 성과는 약 8% 플러스권으로 제시됐다.

이번 조정은 AI 테마 전체가 무너진 사건이라기보다 군집 거래의 되돌림에 가깝다. 인스티튜셔널 인베스터(Institutional Investor)는 피보털패스(PivotalPath) 데이터를 근거로 7월 AI 쏠림 거래가 반전됐고, 기술·미디어·통신 지수가 약 10% 하락해 41개 지수 가운데 가장 부진했다고 전했다.

아시아 주식 전략도 두 자릿수 손실을 기록했다. 한국과 대만 반도체 공급망이 특히 타격을 받은 것으로 제시돼, AI 인프라 기대가 집중됐던 반도체·메모리 포지션의 되돌림이 손실을 키운 것으로 풀이된다.

반면 대형 기술주 전체가 같은 폭으로 밀린 것은 아니었다. 같은 자료에서 FAANG 팩터는 3.92%, 매그니피센트7 팩터는 2.07% 상승했다. 손실은 메가캡 기술주 전반보다 반도체와 메모리처럼 AI 인프라 기대가 몰렸던 영역에 더 크게 나타났다.

시장의 쏠림은 통상 성과가 좋은 구간에서는 수익률을 끌어올리지만, 반대 방향의 매매가 시작되면 손실을 키운다. 여러 펀드가 비슷한 종목을 보유한 상태에서 차익 실현과 담보 압박이 겹치면 매도가 다시 매도를 부르는 구조가 만들어진다.

개별 사례도 이 위험을 보여줬다. 월스트리트저널(WSJ)은 레오폴드 아셴브레너(Leopold Aschenbrenner)가 운용하는 시추에이셔널 어웨어니스(Situational Awareness)가 7월 약 67% 하락했고, 대출기관의 마진콜에 대응하기 위해 주식 보유분 대부분을 시타델(Citadel)에 매각했다고 보도했다. 이 펀드는 7월 손실 뒤에도 연간 기준 약 80% 플러스였다고 같은 보도는 전했다.

마진콜은 담보 가치가 하락했을 때 대출기관이 추가 담보나 상환을 요구하는 절차다. 차입으로 키운 포트폴리오에서는 주가 하락이 단순 평가손실에 그치지 않고 보유 자산 매각으로 이어질 수 있다.

본지는 앞서 AI 펀드 포트폴리오 매각이 레버리지 위험을 드러낸 사례를 보도했다. 공개된 13F만으로 펀드의 실시간 위험을 판단하기 어렵고, 확인 가능한 범위는 분기 말 보유 증권과 보도된 포트폴리오 거래로 제한된다는 점도 같은 맥락이다.

솔액티브(Solactive)의 8월 25일 조정 공지에는 골드만삭스 헤지펀드 VIP 지수 구성 종목으로 엔비디아($NVDA), 아마존($AMZN), 마이크로소프트($MSFT), 마이크론, TSMC 등이 포함됐다. 지수 구성만 봐도 AI·반도체·대형 플랫폼 비중이 컸다는 점이 드러난다.

크립토브리핑(Crypto Briefing)은 인기 롱 포지션이 최근 고점 대비 약 40% 하락했다고 보도했다. 다만 이 수치는 공개 교차 자료에서 직접 확인되지 않아, 이번 기사에서는 골드만삭스 VIP 바스켓의 상대 성과 악화와 JP모건의 기술주 청산 분석, 개별 AI 집중 펀드의 손실 사례를 중심으로 다뤘다.

소셜 투자자 반응은 한쪽으로만 기울지 않았다. 스톡트윗츠(Stocktwits)는 시추에이셔널 어웨어니스의 AI·반도체 집중 포지션이 흔들린 뒤에도 엔비디아, 오라클, 마이크론, AMD 등에 대한 리테일 심리가 대체로 강세라고 전했다. 기관 쪽 디그로싱과 개인 투자자의 테마 선호가 엇갈린 셈이다.

한국 투자자에게 이번 흐름은 비트코인(BTC)이나 알트코인 가격 자체보다 위험 선호의 구조를 보는 재료다. AI 거래가 한 방향으로 움직일 때는 나스닥과 BTC 같은 위험자산이 함께 리스크온 흐름으로 묶이기 쉽지만, AI 안에서도 종목별 상관관계가 낮아지고 헤지펀드가 총익스포저를 줄이면 위험자금은 일부 테마와 종목으로만 이동할 수 있다.

이번 조정의 핵심은 AI 성장 논리의 종료가 아니라 포지션 규모와 레버리지의 문제다. 7월 손실 뒤에도 헤지펀드 전체 연간 성과가 플러스권으로 제시된 만큼, 확인된 변화는 산업 붕괴보다 반도체·메모리 중심 쏠림 거래의 축소에 가깝다.