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엔비디아 독주 균열 노린다…'국산 AI칩' 퓨리오사AI의 승부수
[경제일보] 정부가 인공지능(AI) 데이터센터를 국가 핵심 인프라로 공식화하면서 국내 AI 반도체 산업도 중대한 분기점을 맞았다. 수백조원 규모 AI 데이터센터 구축 계획이 현실화되면 이를 구동할 AI 반도체 수요도 폭발적으로 증가하기 때문이다. 문제는 AI 데이터센터 확대가 곧바로 국내 AI 반도체 산업의 성장으로 이어지는 것은 아니라는 점이다. 현재 AI 데이터센터 시장은 엔비디아 GPU가 사실상 독점하고 있어 대규모 인프라 투자가 이뤄지더라도 핵심 연산 반도체 수요는 해외 기업으로 쏠릴 가능성이 크다. 이런 가운데 정부가 처음으로 '국산 AI 반도체'를 메가 프로젝트의 핵심 축으로 제시하면서 퓨리오사AI와 같은 국내 팹리스 기업이 국가 AI 인프라 공급망에 진입할 수 있을지에 관심이 쏠린다. 과거에는 거대언어모델(LLM)을 학습시키기 위한 초고성능 GPU 확보가 핵심이었다. 하지만 앞으로는 실제 AI 서비스를 운영하는 '추론(Inference)' 경쟁력이 새로운 승부처로 떠오르고 있다. AI 에이전트와 피지컬 AI, 자율주행, 제조 AI 등이 확산될수록 AI 모델을 끊임없이 실행하는 추론 연산이 급증하고 데이터센터 운영비에서 전력 효율과 비용 경쟁력이 차지하는 비중도 커질 수밖에 없는 구조다. 정부는 AI 데이터센터를 국가 경쟁력의 핵심 인프라로 육성하면서 국산 AI 반도체(NPU)와 전력·냉각 솔루션을 함께 지원해 국내 AI 인프라 생태계를 구축하겠다는 청사진을 내놨다. 단순히 데이터센터 건물을 늘리는 것이 아니라 데이터센터 안에서 돌아가는 핵심 기술까지 국산화하겠다는 의미다. 이재명 대통령의 구상대로라면 이번 프로젝트의 성패는 데이터센터 규모보다도 AI 연산 담당자에게 달려있다. 현재 글로벌 AI 데이터센터는 엔비디아 GPU가 사실상 표준으로 자리 잡았다. AI 학습에 필요한 압도적인 연산 성능은 물론 CUDA 기반 소프트웨어 생태계와 개발자 환경, 풍부한 고객 레퍼런스까지 갖추면서 후발주자가 쉽게 넘볼 수 없는 시장을 구축한 것이다. 이 때문에 업계에서는 정부가 아무리 AI 데이터센터를 확대하더라도 핵심 반도체를 모두 해외 기업에 의존한다면 국가 AI 경쟁력을 확보하는 데 한계가 있다는 지적이 꾸준히 제기돼 왔다. AI 데이터센터는 국가 전략 인프라지만 연산을 담당하는 AI 칩과 서버, 시스템 소프트웨어가 해외 기술에 의존하게 되면 공급망 리스크를 피하기 어렵기 때문이다. AI 경쟁의 무게중심 '학습'에서 '추론'으로 정부의 AI 인프라 전략에서 가장 먼저 시험대에 오른 기업은 퓨리오사AI다. 2017년 설립된 퓨리오사AI는 AI 추론 전용 NPU를 개발하는 국내 대표 팹리스 기업이다. 회사는 범용 GPU와 정면 승부 하기보다 생성형 AI 서비스 운영에 필요한 추론 시장을 공략하는 전략을 택했다. 최근 공개한 2세대 AI 가속기 RNGD(레니게이드)는 거대언어모델과 멀티모달 AI 추론을 겨냥한 제품으로 높은 전력 효율과 비용 절감 효과를 강점으로 내세우고 있다. 회사 역시 고성능과 전력 효율을 동시에 구현하는 데이터센터용 AI 가속기를 핵심 경쟁력으로 제시하고 있다. 하지만 정부 정책만으로 퓨리오사AI의 성공을 장담하기는 어렵다. AI 반도체 시장은 단순히 칩 성능만으로 작동하지 않기 때문이다. 개발도구와 소프트웨어 호환성, 고객사가 기존 시스템에 쉽게 적용할 수 있는지 여부, 대규모 데이터센터에서 검증된 운영 경험까지 종합적인 생태계 경쟁이 이뤄지는 시장이다. 결국 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업의 전환점이 되려면 정책 지원뿐 아니라 실제 데이터센터에서 사용할 수 있는 상용 레퍼런스를 확보하는 것이 무엇보다 중요하다. 생성형 AI 초기 시장에서는 수천억 개의 매개변수를 가진 거대언어모델을 학습시키기 위해 막대한 연산 성능이 필요했다. 이에 따라 글로벌 빅테크들은 엔비디아의 GPU를 대거 확보하는 데 경쟁적으로 나섰고 GPU 확보 능력이 곧 AI 경쟁력으로 평가받았다. 하지만 AI 서비스가 본격적으로 상용화되면서 시장의 관심은 모델 제작에서 활용으로 옮겨가고 있다. 챗봇이 질문에 답하고 AI 비서가 업무를 수행하며 자율주행차와 스마트팩토리, AI 로봇이 실시간으로 판단을 내리는 과정은 모두 추론에 해당한다. AI를 실제 서비스로 운영할수록 추론 연산은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없다. 시장조사업체들도 같은 전망을 내놓고 있다. AI 서비스 확산으로 향후 데이터센터 연산의 상당 부분이 추론 작업으로 차지할 것이 예상되면서 학습 중심이던 AI 반도체 시장도 점차 추론 중심으로 재편될 것이라는 분석이다. 업계 관계자는 "생성형 AI 서비스가 빠르게 확산되면서 추론 수요와 토큰 사용량은 이미 폭발적으로 증가하고 있다"며 "AI 확산이 빨라질수록 연산 효율을 높이는 기술 경쟁력이 더욱 중요해질 것"이라고 말했다. 이어 "정부의 AI 데이터센터 구축은 국내 AI 반도체 기업들에도 기술을 검증하고 시장을 확대할 수 있는 중요한 기회가 될 것으로 기대한다"고 덧붙였다. 전력 효율이 새 경쟁력…퓨리오사AI의 승부수 퓨리오사AI는 엔비디아 GPU를 전면적으로 대체하겠다는 전략을 내세우지 않는다. 대신 추론에 필요한 연산을 보다 적은 전력으로 처리하는 데 초점을 맞추고 있다. 데이터센터 운영비 가운데 전기료가 차지하는 비중이 갈수록 커지는 만큼 같은 성능이라면 전력 소비를 줄이는 것이 곧 경쟁력이 된다는 판단에서다. 실제로 AI 데이터센터는 '전기 먹는 공장'으로 불릴 만크 막대한 전력을 소비한다. 최신 AI 서버 한 대에는 여러 개의 AI 가속기가 탑재되고 이를 수만 대 규모로 운영하면 전력 사용량은 도시 하나에 맞먹는 수준까지 늘어난다. 정부가 이번 메가 프로젝트에서 AI 데이터센터와 함께 전력 인프라를 핵심 과제로 제시한 것도 같은 맥락이다. 이 때문에 업계에서는 향후 AI 반도체 경쟁의 기준이 '최고 성능'에서 '최고 효율'로 점차 이동할 가능성도 제기한다. 모든 AI 서비스를 최고 사양 GPU로 운영하기보다 서비스 특성에 따라 GPU와 NPU를 함께 사용하는 방식이 늘어날 수 있다는 것이다. 다만 넘어야 할 벽은 여전히 높다. 엔비디아의 경쟁력은 단순히 GPU 성능에 있지 않다. AI 개발자가 사용하는 CUDA 플랫폼을 중심으로 방대한 소프트웨어 생태계를 구축했고 주요 클라우드 사업자와 데이터센터 운영사들이 이미 엔비디아 기반 시스템을 표준처럼 사용하고 있다. AI 모델 대부분도 엔비디아 환경에서 최적화돼 있어 다른 AI 반도체를 적용하려면 소프트웨어 수정과 운영 검증이 필요하다. 이 때문에 정부의 메가 프로젝트 역시 단순한 AI 데이터센터 인프라 투자에 머물러서는 안 된다는 지적이 나온다. AI 데이터센터를 짓는 것만으로는 국내 AI 반도체 산업이 성장하기 어렵고 국산 AI 칩이 실제 데이터센터에서 성능을 검증받고 상용화 레퍼런스를 확보할 수 있는 제도적 기반까지 함께 마련돼야 한다는 것이다. 실제 퓨리오사AI는 최근 들어 연구개발(R&D) 단계를 넘어 상용화 기반을 하나씩 확보하고 있다. 회사는 올해 1월 TSMC에서 생산한 2세대 AI 추론용 NPU 'RNGD(레니게이드)' 1차 양산 물량을 공급받으며 본격적인 양산 단계에 들어갔다. 올해 총 2만장 규모 생산을 목표로 글로벌 엔터프라이즈 시장 공략에 속도를 내고 있다. 기술 검증 사례도 늘고 있다. LG AI연구원은 자사 거대언어모델(LLM) '엑사원(EXAONE)' 추론 환경에서 RNGD를 검증한 뒤 도입을 결정했다. 퓨리오사AI에 따르면 RNGD는 실제 서비스 환경에서 기존 GPU 기반 시스템보다 와트당 성능을 2.25배 높였고, 동일한 전력 조건에서는 최대 3.75배 많은 토큰을 처리하는 것으로 나타났다. 이는 AI 데이터센터 운영에서 가장 큰 비용으로 꼽히는 전력 부담을 줄일 수 있다는 의미다. 메가 프로젝트, 국산 AI 반도체 생태계 키울까 이처럼 기술력과 상용화 가능성을 입증하는 사례가 늘어나면서 정부가 추진하는 AI 데이터센터 메가 프로젝트가 퓨리오사AI와 같은 국산 AI 반도체 기업의 성장 기반이 될 수 있다는 기대도 커지고 있다. 업계는 이번 메가 프로젝트가 국내 AI 반도체 산업에는 이전과 다른 의미를 가진다고 평가한다. 정부가 AI 데이터센터를 국가 전략 인프라로 규정하면서 처음으로 AI 모델부터 반도체, 데이터센터, 전력 인프라까지 하나의 산업 생태계로 연결하는 청사진을 제시했기 때문이다. 특히 정부가 AI 데이터센터 구축과 함께 국산 AI 반도체 기반 추론 시장 육성을 공식 정책 방향으로 제시한 만큼, 향후 국가 AI 프로젝트와 공공 AI 사업에서 국산 NPU 적용 사례가 늘어날 가능성도 제기된다. 이는 퓨리오사AI뿐 아니라 국내 AI 서버, 클라우드, 전력·냉각 장비 기업으로까지 파급 효과가 확산될 수 있다는 의미다. AI 데이터센터가 또 하나의 '엔비디아 GPU 구매 사업'으로 끝날지 아니면 국산 AI 반도체와 소프트웨어, 서버, 전력 설비까지 함께 성장하는 산업 생태계의 출발점이 될지는 앞으로 정부 정책과 민간 투자의 실행력에 달려 있다. 퓨리오사AI 역시 같은 시험대에 올랐다. 추론 특화 AI 반도체라는 기술 경쟁력을 실제 시장 경쟁력으로 연결하고 정부 프로젝트를 발판으로 대규모 상용 레퍼런스를 확보할 수 있다면 '국산 AI칩'은 상징을 넘어 하나의 산업으로 자리 잡을 수 있다. 반대로 정책 지원에만 의존한 채 민간 시장에서 경쟁력을 입증하지 못한다면 이번 메가 프로젝트 역시 국산 AI 반도체 육성의 또 다른 선언에 그칠 가능성을 배제하기 어렵다. AI 시대의 승자는 더 이상 반도체를 가장 많이 만드는 기업만이 아니다. AI를 가장 효율적으로 구동하는 반도체를 만들고 이를 국가 인프라 안에서 실제 활용하는 생태계를 구축하는 국가가 다음 경쟁의 주도권을 쥘 것이라는 점에서 퓨리오사AI를 비롯한 국내 AI 반도체 기업들의 도전은 이제부터가 진짜 시작이다. 업계 관계자는 "정부가 AI 데이터센터와 국산 AI 반도체를 함께 육성하겠다는 방향을 제시한 것은 국내 AI 반도체 기업에는 의미 있는 기회"라며 "특히 AI 데이터센터 구축은 기술력을 검증하고 실제 공급 레퍼런스를 확보할 수 있는 중요한 계기가 될 것으로 기대하고 있다"고 말했다. 이어 "AI 인프라가 빠르게 확산돼야 AI 서비스와 산업 혁신도 함께 성장할 수 있다"며 "정부가 추진하는 AI 데이터센터 구축과 AI 인프라 확대 정책이 국내 AI 반도체 생태계에도 긍정적인 역할을 할 것으로 본다"고 덧붙였다.
2026-07-03 10:14:43
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한투운용 'ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜', 해외형 1년 수익률 1위 外
[경제일보] 한투운용 'ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜', 해외형 1년 수익률 1위 한국투자신탁운용은 ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) 상장지수펀드(ETF)의 최근 1년 수익률이 해외형 커버드콜 상품 중 1위를 차지했다고 18일 밝혔다. 한국거래소에 따르면 지난 15일 기준 해당 ETF의 최근 1년 가격수익률(PR)은 112.94%다. 분배금을 포함한 총수익률(TR)은 148.07%에 이른다. 국내에 상장된 37개 해외형 커버드콜 ETF 가운데 가장 높은 성적이다. 같은 기간 PR과 TR이 모두 100%를 돌파한 상품은 이 ETF가 유일하다. 최근 6개월 수익률도 최상위권이다. 최근 6개월 PR은 59.34%며 TR은 73.35%로 두 지표 모두 동일 유형 1위에 올랐다. 이는 같은 기간 동일 유형 상품 37개의 평균 PR인 5.82%와 평균 TR인 12.60%를 크게 웃도는 성과다. 해당 상품은 한국투자신탁운용이 지난 2024년 4월에 출시했다. 미국 반도체 시가총액 상위 30종목을 편입하는 동시에 나스닥100 ETF(QQQ) 콜옵션을 매도하는 미스매칭 전략을 쓴다. 이를 통해 반도체 주가 상승에 따른 이익과 콜옵션 매도 프리미엄을 동시에 추구한다. 주요 투자 대상인 미국 반도체 기업들은 인공지능 인프라 투자의 핵심인 5개 영역으로 구성된다. 해당 영역은 △GPU 및 AI 가속기, △메모리, △파운드리, △반도체 장비, △팹리스 및 맞춤형반도체(ASIC) 등이다. 매일 만기가 돌아오는 데일리 옵션을 1% 외가격(OTM)으로 매도하는 전략도 특징이다. 위클리나 먼슬리 옵션보다 시장 변화에 빠르게 대응하며 단기 변동성을 수익화하기 유리하다. 다만 커버드콜 구조상 기초자산과 옵션 매도 대상이 급등할 때는 수익이 제한될 수 있다. 또한 실적배당형 상품이므로 과거 성과가 미래 수익을 보장하지 않으며 운용 결과에 따라 원금 손실이 발생할 수도 있다. 남용수 한국투자신탁운용 ETF본부장은 "ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) ETF는 반도체 밸류체인 5개 영역에 분산투자하는 전략을 통해 메모리 사이클 변동성에 흔들리지 않을 뿐 아니라, 반도체 슈퍼사이클 어느 단계에서도 수혜를 추구할 수 있다"라며 "ACE 미국반도체데일리타겟커버드콜(합성) ETF는 월분배형 상품으로, 최근 1년간 월평균 1.25%의 분배율을 기록했고 지속 성장이 전망되는 반도체 산업에 투자하는 동시에 월 분배금을 받을 수 있는 만큼 연금계좌 등을 활용해 장기 투자 시 좋은 선택지가 될 것"이라고 말했다. 삼성액티브자산운용, 'KoAct 코스피액티브ETF' 상장 삼성액티브자산운용은 19일 유가증권시장에 'KoAct 코스피액티브' ETF를 상장한다고 18일 밝혔다. 이 상품은 코스피 지수가 사상 최고치를 경신하는 가운데 업종 간 수익률 격차가 커지는 'K자형 증시'에 대응해 출시됐다. 지수 대비 높은 초과 수익을 목표로 운용된다. 실제로 표준 업종 분류(WICS) 기준 지난달 말 코스피 수익률을 넘어선 업종은 전체 26개 중 8개에 불과했다. 나머지 18개 업종은 지수 성과를 밑돌며 투자 종목에 따른 성과 양극화 현상이 뚜렷하게 나타났다. 삼성액티브자산운용은 이러한 흐름 속에서 유망 산업과 우량 기업을 선별해 투자하는 전략이 필수적이라고 판단해 상품을 준비했다. KoAct 코스피액티브 ETF는 지수 이익 성장을 이끄는 반도체 업종의 비중을 높게 유지한다. 동시에 이익 전망치 변화에 따라 새로운 주도 섹터로 부상할 가능성이 높은 △조선, △기계, △방산, △에너지, △증권 업종에 주목한다. 테마 측면에서는 중동 전쟁 이후 나타난 글로벌 에너지 공급망 재편과 에너지원 다변화 그리고 국방력 강화 흐름에 부합하는 종목을 발굴해 포트폴리오에 적극적으로 편입할 계획이다. 국내 증시는 인공지능(AI) 반도체와 방산 등 주요 산업의 성장에 힘입어 펀더멘털이 개선되는 추세다. 주가 상승세에도 불구하고 글로벌 주요국 시장과 비교하면 저평가 매력이 크다는 분석도 나온다. 지난달 말 기준 코스피의 12개월 선행 주가수익비율(PER)은 7.1배 수준이다. 그동안 코스피가 12개월 선행 PER 10배 안팎에서 거래된 점을 고려하면 추가 상승 공간이 넓다. 같은 기간 대만(19배)과 일본(16배) 그리고 상해(13배)와 홍콩(10배) 등 주요국 증시의 12개월 선행 PER보다 낮다. 정대호 삼성액티브자산운용 운용1본부 운용2팀장은 "코스피가 사상 최고치를 경신하고 있지만, 지수가 올라도 내 계좌는 그대로인 'K자형 증시'에서 살아남는 길은 결국 '종목 선별 능력'"이라며 "9명의 기업분석 애널리스트와 베테랑 운용역이 협업해 발굴한 우량 종목으로 코스피 대비 초과수익을 창출하도록 하겠다"고 말했다. 미래에셋자산운용, 총 운용자산(AUM) 600조원 돌파… 2년 만에 두 배 성장 미래에셋자산운용은 국내외 시장에서 총 운용자산(AUM)이 600조원을 넘어섰다고 18일 발표했다. 지난 4월말 기준으로 집계된 미래에셋자산운용의 전체 운용자산은 624조원이다. 2022년말 약 250조원이던 운용자산 규모는 2024년 300조원과 2025년 500조원을 차례로 돌파하며 고속 성장을 거듭하고 있다. 글로벌 투자자들의 요구에 맞춘 솔루션과 차별화된 상품 전략이 성장을 견인한 배경으로 꼽힌다. 글로벌 사업의 중심축인 ETF 자회사 글로벌엑스(Global X)는 테마형과 인컴형 상품을 중심으로 성장세를 보이고 있다. 현재 △한국 △미국 △캐나다 △호주 △유럽 △홍콩 △일본 등 13개 시장에서 747개 ETF를 운용 중이며 세계 ETF 시장 12위에 올라 있다. 해외 시장에서는 블록체인 기술을 결합한 토큰화 ETF 사업도 넓히는 추세다. 현재 글로벌 토큰화 플랫폼을 통해 △구리 △우라늄 △인프라 등 테마형 상품이 거래되고 있다. 오는 3분기에는 홍콩 최초로 커버드콜 ETF를 토큰화 형태로 출시할 예정이다. 향후 토큰화 상품의 라인업을 늘리고 글로벌 디지털자산 거래소 상장도 함께 추진한다는 구상이다. 국내 ETF 시장에서는 타이거(TIGER) ETF의 약진이 두드러진다. 시장 변동성이 커진 상황에서 개인 투자자의 자금이 코어와 성장 영역 전반으로 유입되는 모습이다. 대표 지수형 코어 상품으로는 △TIGER 200 △TIGER 미국S&P500 △TIGER 미국나스닥100 등이 장기 투자 수요를 흡수하고 있다. 성장 영역에서는 삼성전자와 SK하이닉스 등 대형주에 집중하는 TIGER 반도체TOP10 ETF가 성과를 냈다. 해당 상품의 순자산은 연초 2조원에서 4월말 10조3000억원으로 급증했다. 이는 국내 주식형 테마 ETF 가운데 1위이자 전체 ETF 순자산 3위에 해당하는 규모다. 연금 시장에서도 입지를 굳히고 있다. 국내 최초로 TDF를 도입한 이후 연금 펀드 설정액과 TDF 점유율에서 각각 1위를 유지하는 중이다. 최근에는 퇴직연금 전용 로보어드바이저를 선보이며 투자 고도화를 추진하고 있다. 외부위탁운용관리(OCIO) 부문도 경쟁력을 이어가고 있다. 지난해 연기금투자풀 주간운용사로 선정된 데 이어 올해는 주택도시기금 전담운용기관 평가에서 1위를 차지하며 공공 OCIO 시장 내 경쟁력을 증명했다. 부동산 투자 영역에서는 글로벌 플랫폼을 활용해 국내외 핵심 자산 투자를 확대하고 있다. 최근 여수 경도에서 호남권 최초로 글로벌 5성급 호텔 브랜드인 JW 메리어트를 유치하는 성과를 거뒀다. 아울러 △국민연금 △우정사업본부 △중소기업중앙회 등이 참여한 국내 코어 부동산 블라인드 펀드 물량의 절반 가량을 확보했다. 향후에는 인공지능(AI) 기반의 투자 혁신에 집중할 계획이다. 미국 AI 법인인 웹스포트(Wealthspot)와 호주 로보어드바이저 전문 계열사 스탁스포트(Stockspot) 등과의 협업을 바탕으로 디지털 자산관리 역량을 한층 강화한다는 방침이다. 미래에셋자산운용 이준용 부회장은 "글로벌 시장에서는 차별화된 투자 솔루션으로 혁신 성장을 이어가고, 국내에서는 TIGER ETF를 중심으로 투자 저변을 넓혀가고 있다"며 "AI를 핵심 성장 엔진으로 삼아 더 정교한 투자 솔루션으로 혁신을 이끌며 글로벌 선도 자산운용사로 자리매김해 나가겠다"고 말했다. 신한자산운용, 'SOL 코스피200 채권혼합50 ETF' 신규 상장 신한자산운용은 'SOL 코스피200채권혼합50 ETF'를 오는 19일 유가증권시장에 신규 상장한다고 18일 밝혔다. 해당 상품은 코스피200 지수와 3년 만기 국고채에 자산을 절반씩 나누어 투자하는 채권혼합형 펀드다. 확정기여형(DC) 및 개인형퇴직연금(IRP) 등 연금계좌 내에서 안전자산으로 취급된다. 이에 따라 연금계좌 투자금 전액을 해당 펀드에 편입할 수 있다. 현행 규정상 퇴직연금 계좌의 위험자산 최대 투자 한도는 70%로 묶여 있다. 하지만 의무 안전자산 30%를 이번 신상품으로 채울 수 있다. 나머지 위험자산 70%를 'SOL AI반도체TOP2플러스 ETF' 등 주식형 펀드로 구성하면 연금계좌 전체의 실질적 주식 투자 비중을 최대 85% 수준까지 끌어올리는 효과를 얻게 된다. 최근 국내 주식시장은 가파른 우상향 곡선을 그리고 있다. 올해 들어 코스피 지수는 89.4% 급등했다. 최근 1개월 및 3개월 수익률 역시 각각 33.7%와 44.9%에 달한다. 지수가 단기 급등하면서 시장의 변동성도 함께 커지는 추세다. 주된 변동성 확대 요인은 △중동 지역 지정학적 리스크 △환율 변동 △대외 변수 등이다. 신규 펀드의 첫 월 분배금은 오는 2026년 7월 1일 수요일에 지급될 예정이다. 실제 배당금 입금 시간은 각 증권사 운영 정책에 따라 차이가 발생할 수 있다. 신한자산운용 김정현 ETF사업그룹장은 "코스피 지수가 빠르게 상승하면서 성장성에 더해 안정성까지 함께 추구하려는 투자 수요가 높아지고 있다"며 "SOL 코스피200채권혼합50 ETF는 코스피200의 성장성을 일정 부분 향유하면서도 채권 편입을 통해 변동성을 완화할 수 있는 상품이다. 주식 배당금과 채권 이자를 재원으로 매월 초 분배금을 지급할 예정인 만큼, 연금계좌에서 자산배분 효과와 함께 월배당을 동시에 추구하는 투자자들에게 활용도가 높을 것"이라고 말했다.
2026-05-19 07:17:30
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