[유안타증권] 26년 ETF 하반기 전망: 하네스의 시대

[유안타증권 고경범/김혜원]

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유안타증권 리서치센터 고경범 Passive/ETF Analyst가 2026년 6월 발간한 ETF 하반기 전망 리포트의 핵심 테마는 단 하나다. AI는 이미 'Chatbot'을 넘어 'Agentic AI'로 전환됐고, 기업 업무환경에 AI를 규격화하는 'Harness'의 시대가 본격적으로 열렸다. 동시에 하이퍼 스케일러의 Free Cash Flow 급감, 스페이스X IPO에 따른 NASDAQ 100 지수 개정, 엔비디아 루빈 플랫폼의 아키텍처 변화, 데이터센터 착공 지연이라는 네 가지 리스크 요인이 시장 구조를 흔들고 있다. 리포트는 이 구조 속에서 수혜를 받을 ETF를 구체적으로 제시했다.

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1. 하이퍼 스케일러 Cash Flow 급감 — 위험 신호를 읽어야 했다

BDC 사모대출 리스크, 직접 영향은 제한적

Blue Owl, Blackstone, BlackRock 등이 사모대출 관련 펀드의 환매 거부 이슈를 제기했다. 비상장 종목 중심의 사모대출 시장 특성상 직접적인 금융시장 파급력은 제한적이라고 판단했다. 미국에는 BDC(Business Development Company) 회사가 다수 상장돼 있고, VanEck BDC Income ETF(BIZD) 기준 상위 편입 종목인 Ares Capital의 비중은 13.69%다. 중소형주 신용 리스크 강화는 조정 이슈이나, BDC 시가총액 급락이 금융위기 수준의 리스크로 이어지지는 않을 것으로 판단했다.

 

하이퍼 스케일러 Free Cash Flow 급감은 고민할 문제

주가와 밸류에이션은 시대의 주요 산업을 반영한다. 00.9월 인텔의 PC 판매 가이던스 하향조정이 닷컴 버블의 주요 분기점이 됐던 것처럼, 현재 AI 모멘텀 붕괴의 선결 요건은 하이퍼 스케일러의 Capex 투자 지속성 여부에 달려 있다. 25년 하반기부터 AI 하이퍼 스케일러의 Capex 수준이 매우 높고 Cash Flow 소진 가능성에 대한 의구심이 제기됐다. 당시 오라클, 메타 등은 부담되지만 다른 하이퍼 스케일러는 안전한 수준이었다. 그러나 9월말 대비 아마존 등의 Free Cash Flow 급감은 우려가 되는 부분이다. 특히 하이퍼 스케일러가 적격 투자등급 회사채를 바스켓으로 설정해 익스포져 리스크를 감쇄한 구조화 상품인 CLO 등으로 장기 회사채 시장을 통한 자금 조달이 원활했지만, 최근 BDC 이슈는 해당 부분이 제한될 수 있는 유인으로 작용할 수 있다.

 

알파벳 유상증자와 대형 IB 수혜

알파벳은 800억 달러 규모의 유상증자를 발표했고, 초과배정 금액은 900억 달러까지 급등했다. 스페이스X IPO 이상의 유상증자가 진행된 것이다. 미국의 자본 대비 부채 한도 제한이 과거 영구채 중심의 발행을 제한적으로 작용하는 것으로 판단된다. 다른 하이퍼 스케일러와 기업들도 AI 투자 관련 증자는 증가할 것으로 예상된다. 관련 채권 발행, 증자 등에서 금융 섹터 상위 업종의 주관사 수수료는 증가할 것으로 예상된다.

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2. 스페이스X IPO와 NASDAQ 100 특례 개정 — 수급 Squeeze의 탄생

각 지수별 편입 방법론 개정 비교

스페이스X 상장 이전, S&P, FTSE Russell, NASDAQ은 특례편입 규정 개정에 대한 기관 투자자 피드백을 진행했다. 지수 추종자금 규모가 가장 큰 S&P는 기존 규정을 유지하기로 결정했고, 스페이스X가 S&P 500 등 주요 지수에 편입되기 위해서는 상장기간 1년 경과 및 적자 이슈 해소가 필요하다.

 

지수	기존 편입 소요기간	새로운 편입 소요기간	Data rank day
Nasdaq-100	3~14개월 (연간 재편입)	15거래일 or 분기 리밸런싱	7거래일
Russell 1000	1~4개월 (분기 IPO 추가)	5거래일 or 10거래일	1거래일
S&P 500	최소 12개월	변경 없음	1거래일
CRSP (Morningstar)	—	5거래일 or 분기	1거래일
MSCI	—	10거래일 or 분기/반기 리뷰	1or 2거래일

문제가 되는 것은 NASDAQ 100 지수 개정이다. Russell 지수는 편입은 허용하나 스페이스X의 낮은 유동비율을 감안해 편입비중을 조절하는 MSCI, FTSE 등의 유동시가총액 방법론을 채택했지만, NASDAQ 100 지수는 기존 유동비율 10% 미만 종목 편입 불가를 해제했다. 특례편입 리밸런싱 적용 시가총액 산정도 NASDAQ 100 지수는 상장 T+7일을 채택해 시가총액이 타 지수의 선반영 점증액을 가중해서 반영될 것으로 예상됐다.

 

유례 없는 저유동 종목, 수급 Squeeze 심화

NASDAQ 100 지수는 다른 지수와 다르게 유동시가총액 가중 방식이 아닌 시가총액 가중 방식을 채택하고 있어 수급의 Squeeze가 유발될 수 있다. NASDAQ은 유동비율 33.3% 미만인 종목은 유동비율의 3배를 가중 적용하는 수정 시가총액 비중 방식으로 보완했다고 하지만, 스페이스X 유동비율은 25.7%*로서 실제 거래량 대비 높은 편입비중이 적용됐다. NASDAQ 100 지수 기준 유동비율 90% 이상인 종목의 편입 기준은 87.8% 수준이다.

 

지수 편입 이후 오버행 이슈에도 직면하게 될 것이다. 스페이스X의 주요 지분 1차 출회는 2Q 실적 발표일 기준이며, 과거 IPO 종목의 실적발표일이 분기말(6/30) 기준 평균 45일 경과인 점을 감안하면 1차 물량 출회 가능일은 8월경으로 예상됐다.

 

관심 ETF: iShares Nasdaq Top 30 Stocks ETF(QTOP)

스페이스X IPO로 비중 축소 폭이 가장 크고 반등 여력이 높은 Segment는 NASDAQ Top 30을 추종하는 QTOP ETF가 될 것이다. 상위 30개로 구성된 NASDAQ Top 30 지수는 30위~100위의 70개 종목으로 구성된 NASDAQ 100 ex Top 30 지수 대비 Outperform이 두드러지고 있다. 동 ETF는 QNXT(NASDAQ 100 ex Top 30 ETF)의 아웃퍼폼 외에도 S&P Top 100, S&P Top 50, Magnificent 7 대비 상위 종목 구성 ETF 중 가장 높은 Beta를 가진 것이 특징이다.

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3. 엔비디아 루빈 플랫폼 — 단순한 업그레이드가 아니었다

차세대 플랫폼 핵심 스펙 비교

26년 출시 예정인 엔비디아 Blackwell의 차세대 플랫폼 루빈은 단순한 GPU 칩 패키지 업그레이드가 아닌 시스템 아키텍처의 변화에서 의미를 가진다. 루빈 플랫폼에서는 케이블 연결이 제거되고 고속 미드플레인 PCB를 인터페이스로 채택했다. Cableless 디자인은 고대역폭 전송, 조립과 업그레이드, 유지보수에 유리한 구조다. 냉각 방식도 기존 공랭식 혼용에서 100% 액체 냉각 방식으로 전환됐고, 냉각판 개수도 2개에서 5개로 증가했다.

구분	GB200 NVL 72	GB300 NVL 72	VR200 NVL 144	VR200 NVL 144 CPX
출시연도	2025	2025	2026	2026
Scale-out NIC per Compute Tray	4	4	8	8
Compute Tray Connectivity	Cable+PCB	Cable+PCB	PCB	PCB
Cooling	Liquid(85%)+Air(15%)	Liquid(85%)+Air(15%)	Liquid(100%)	Liquid(100%)

 

컴퓨트 트레이(compute tray)에 Prefill 추론용 루빈 CPX와 ConnectX-9 네트워킹(800GB/s 속도)를 위한 모듈형 확장 슬롯을 제공하는 것도 특징적이다. 이는 NIC를 자사 제품으로, 최소한 NIC 규격을 엔비디아가 규정하는 표준으로 정의할 수 있는 점에서 향후 이종 플랫폼 디자인에서도 엔비디아의 거버넌스가 높아질 것으로 판단됐다.

 

루빈의 Groq LPU — Prefill/Decode 분리 추론

LLM 추론은 1) Tokenization → 2) Prefill (Context) → 3) Decode (Generation) → 4) Detokenization을 거쳐 Response를 도출하는 과정이다. Prefill은 단일 Sequence 처리 과정으로 메모리 사용량이 적기 때문에 메모리 대비 컴퓨팅 퍼포먼스가 중요하다. 차세대 루빈 플랫폼의 Groq LPU는 Prefill 프로세스 처리에 특화된 모듈이다. 기존 범용 GPU 가속기는 Prefill, Decode 프로세스를 병행 처리하는 과정에서 Prefill 처리 지연과 메모리 비효율성 문제가 야기됐는데, 루빈의 Groq LPU는 효과적인 솔루션이 될 것이다. 범용 GPU 가속기 VR200는 메모리 대역폭 확대를 위해 HBM4 288GB 메모리를 채택했고, LPU는 Prefill 처리 수요상 메모리 요구 조건이 HBM 대비 낮아 SRAM 메모리를 채택했다.

 

차세대 GPU TDP 급등과 전력 수요 증가

루빈 NVL144 Rack 서버 설계는 전력 안정을 위해 과거 모델 대비 20배 확장된 에너지 Capacity를 확보하는 것이 특징이다. 범용 GPU 가속기 VR200의 TDP는 2,300W까지 증가해 현재 출하 중인 블랙웰 GB200 TDP의 2배 수준에 도달했다. 루빈 Ultra는 4,000W+ 수준이다.

모델	세대	GPU TDP(W)
H200	Hopper	700
GB200	Blackwell	1,200
GB300	Blackwell	1,400
루빈	Rubin	2,300
CPX	Rubin	800
LPU	Rubin	600
루빈 Ultra	Rubin	4,000+

 

관심 ETF: VanEck Semiconductor ETF(SMH), iShares Asia 50(AIA)

엔비디아의 데이터센터 매출 점유율은 87.4%를 차지한다. 알파벳의 TPU는 Scale Up과 동일 전력 대비 처리량(Flops)에서 엔비디아 GPU 대비 이점이 부각되고 있고, 최근 In-housing 클라우드에서 외부 범용화 발표로 ASIC 제조를 담당하고 있는 Broadcom 등의 모멘텀이 부각될 것으로 예상됐다. 차세대 HBM 양산 전환 관련 Micron의 모멘텀에 대한 관심도 유효하다. VanEck Semiconductor ETF(SMH)는 대표적인 반도체 ETF iShares SOXX ETF 대비 엔비디아, TSMC 등 HPC 향 반도체 종목의 익스포져가 높은 것이 특징이다.

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4. 역대 최고의 HBM Capex 투자 — 전/후공정 수혜 주목

반도체 3사의 Capex 사이클 진입

HBM의 높은 OPM으로 반도체 3사의 이익 개선은 크게 증가했다. 반도체 3사의 높은 잉여 현금 수준을 감안하면 Capex 투자 금액은 부담되지 않는 수준이다. 역대 최고 수준의 반도체 3사 Capex 투자도 과거 사이클 대비 높은 수준으로, HBM 생산의 고비용 측면이 관련 투자비용 증가로 이어졌다. 23년부터 하이퍼 스케일러의 Capex 투자가 견인했던 모습과 유사하다.

 

HBM용 DRAM Die는 선단공정 전환과 Wafer 투입 확대를 동시에 요구한다. ASML의 EUV, Applied Materials의 증착, 재료공학, Lam Research와 Tokyo Electron의 식각/증착/세정 장비가 Capacity 확대의 기반이다. KLA의 공정제어와 계측, Lasertec의 EUV Mask, Mask Blank 검사는 미세화 과정에서 결함을 조기에 발견해 수율 손실을 줄이는 역할을 한다. HBM ASP가 높을수록 수율 1%p의 경제적 가치도 상승한다.

 

루빈 플랫폼의 HBM4 전환과 Legacy DRAM Capa 부족

하스웰 플랫폼은 HBM3E 메모리를 채택 중이다. 26년 출시되는 루빈 플랫폼은 메모리 대역폭 개선을 위해 HBM4를 채택한다. 루빈 플랫폼 Rack 서버 출하 수요가 반영될 경우, 메모리 서플라이 체인은 HBM3E→HBM4의 메모리 양산 전환을 진행해야 할 것이다. 루빈 플랫폼 LPU의 SRAM 메모리 채택도 공급 이슈에 영향을 미칠 것으로 예상된다. ASP상 메모리 서플라이 체인의 생산이 HBM 세대 전환에 집중되는 가운데, SRAM 메모리 생산도 병행될 경우 Legacy DRAM의 Capa 부족 이슈가 야기될 것으로 예상됐다.

 

TSMC의 HPC 매출 비중은 2분기 연속 57% 수준을 유지했다. 엔비디아, AMD 향 3nm 공정(매출액 기준 23%)의 견조한 가동률이 확인되면서 대폭의 컨센서스 상향조정이 진행됐다. 한국과 대만 등 IT 섹터 이익의 레벨이 과거 반도체 슈퍼 사이클, COVID-19 클라우드 모멘텀 당시 이익 수준을 크게 상회하는 점에 주목했다.

 

관심 ETF: Invesco Semiconductors ETF(PSI), Global X Japan Semiconductor ETF(2644 JP)

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5. 데이터센터 Bottleneck — 착공 지연이 AI 테마의 병목이 됐다

데이터센터 준공 지연 현황

AI/반도체 테마의 병목은 데이터센터 착공이 될 것이다. 6/9일 Crusoe가 와이오밍주 1.8GW 데이터센터 개발을 고객 요청으로 일시 중단을 발표하면서 AI/반도체 테마는 급락했다. 오라클이 Open AI에 제공하기 위해 텍사스주 쉐클포드 카운티에 1.4GW 규모 데이터센터 건설을 수주한 업체 Vantage Data Centers는 작년 8월, 26년 하반기 완공 목표로 발표했지만, Synmax는 27년 말까지 준공이 지연될 것으로 평가했다.

기업	내용
Microsoft	25.3월, 오픈AI와의 계약 변경에 따른 과잉 클라우드 공급 문제로 미국, 유럽에서 약 2GW 규모의 데이터센터 프로젝트 중단
스타게이트	26.3월, 오픈AI·오라클의 자금 조달 협상 지연, 수요 예측 변경 등으로 텍사스주 스타게이트 데이터센터 확장 철회. 26.4월, 영국·노르웨이 계획도 철회
Crusoe	26.6월, 와이오밍주 1.8GW 규모 데이터센터 프로젝트 일시 중단
메타	26.6월, 전력 확보 문제 등으로 1GW 규모의 '프로메테우스' 프로젝트 완공 지연

 

건설 지연의 3대 배경: 전력, 장비, 지역사회 반대

데이터센터 건설 지연의 주요 배경은 1) 전력 인프라, 2) 변압기/ESS 등 장비 부족, 3) 지역사회 반대 등의 요인으로 구분된다. North 버지니아, 피닉스, 댈러스 등 데이터센터가 집중된 지역은 전력 수요 신청, 계통 안전성 평가, 송전/변전 설비 보강과 인허가 등 4~7년이 소요될 것으로 예상됐다. 텍사스 힐 카운티와 시애틀에서는 신규 데이터센터에 대한 모라토리엄이 실제로 도입됐다.

Synmax에서 조사한 138개 데이터센터 프로젝트의 착공률을 보면, 26년 예정된 데이터센터 프로젝트의 약 40%의 착공 일정이 지연될 것으로 예상됐다. 다른 리서치 기관인 Sightline Climate도 26년까지 미국에서 건설 예정인 데이터센터의 16GW 중 30~50%가 전력 제약, 변압기 및 주민 반발 증가 등으로 지연되거나 취소될 것으로 전망했다. 발표된 140개 프로젝트의 가동 목표 16GW 중 현재 건설 중인 규모는 5GW 수준에 불과한 것으로 평가됐다.

 

On-site 발전 수요 확대와 기존 GPU 대여 사례

데이터센터 전력망 연계 지연으로 On-site 발전 수요가 확대되고 있다. Caterpillar는 대형 천연가스 왕복 엔진과 발전 설비를 통해 AI 인프라 사업자에 2GW 규모 발전설비를 공급하는 계약을 발표했다. 블룸에너지는 오라클과 최대 2.8GW 규모의 공급 확대 계획을 발표했고, 26.1Q 매출은 +130.4% y-y 증가했다.

 

앤트로픽은 클로드 수요 폭증으로 스페이스X 자회사 xAI가 보유한 '콜로서스1' 데이터센터 임차 계약을 통해 엔비디아 GPU 22만개 이상을 포함한 연산 용량 300MW를 확보했다. 앤트로픽은 29.5월까지 매월 12.5억 달러를 스페이스X에 지급할 예정이다. Google은 스페이스X와 AI 데이터센터 임대 계약을 체결해 엔비디아 GPU 11만개를 확보하고, 올해 10월부터 29.6월까지 매월 9.2억 달러를 지급할 예정이다.

 

관심 ETF: iShares Global Clean Energy ETF(ICLN), First Trust American Industrial Renaissance ETF(AIRR)

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6. Agentic AI와 Harness의 시대 — AI 수요 구조가 바뀌었다

Compute is Revenue

젠슨 황은 6월 GTC Taipei 2026의 키노트 발표에서 "Compute is Revenue"를 시사하면서 GitHub 데이터를 인용했다. GitHub는 25년 12월 중순 이후 개발 Workflow가 급격히 증가했다고 발표했다. 월간 Merge Pull Request는 최고 약 9,000만 건, Commit은 14억 건, 신규 Repository는 2,000만 개까지 증가했다. GitHub는 플랫폼 안정성과 장애 대응을 높이기 위해 25년 10월 기존 시스템 인프라 확장 계획을 10배 수준으로 계획했지만, 25.12월 수요 급증을 감안해 규모를 30배 수준으로 전환했음을 명시했다. GitHub는 활동 증가의 주요 원인을 Agentic Workflow로 추정했다.

 

Chatbot에서 Agentic AI로의 전환

기존 생성형 AI는 사용자가 질문할 때만 추론하는 Chatbot의 형태였다. Agentic AI는 사용자 PC의 파일 시스템에 접근해 파일 및 데이터를 조회하고, 프로그램을 실행하며, 결과 검증의 작업까지 수행한다. AI 수요는 User의 수보다 Agent가 수행하는 작업의 종류, 실행시간과 사용 횟수에 의해 증가한다. 개발과 분석, 테스트가 24시간 실행되는 Compute 환경으로 전환된 것이다. 자연어 지시만으로 개발이 구현되는 Vibe Coding이 확산되며 사용자 진입장벽도 낮아지고 있다.

 

AI Native 매출의 폭발적 성장

오픈AI는 26.2월말 기준 잠정 연환산 매출액이 250억 달러 수준임을 발표했다. 앤트로픽은 25년 말 90억 달러에서, 26.5월 초 470억 달러를 상회했음을 발표했다. 오픈AI의 연환산 매출은 Adobe 수준에 도달했고, 앤트로픽의 잠정 매출액은 Salesforce의 연간 매출까지 상회하는 수준이 됐다.

 

기존 SaaS는 사용자 계정과 계약 수가 매출의 중심이지만, AI 서비스는 구독료를 기반으로 Token, API 호출, Agent 실행시간과 작업 횟수에 따라 매출이 증가한다. 한 명의 사용자가 여러 Agent를 실행하거나 Coding과 분석, 테스트 작업을 반복할수록 동일한 고객에서도 사용량과 매출이 동시에 확대될 수 있다.

 

Harness — AI의 확률적 특성을 회사 기준에 규격화

AI는 같은 질문에도 표현과 결론이 다른 Random variable의 확률적 특성이 존재한다. 회사에서는 회사 양식과 다른 AI 결과를 그대로 업무에 적용하는 데에는 문제가 발생한다. AI Harness는 AI가 일하는 회사 업무환경을 구축하는 개념이다. 서로 다른 AI 모델을 사용하더라도 동일한 업무 매뉴얼을 적용한다. 조회 권한과 실행 권한, 결과의 저장 방식, 승인의 대상 등을 공통으로 정해 AI 결과의 일관성과 신뢰성을 높인다. Harness가 구축되면 기업은 업무에 따라 적합한 AI를 선택하면서도 같은 보안, 검증 기준을 유지할 수 있다. 결과적으로 비즈니스 AI 사용량이 확대되며 Token 및 메모리 사용량은 증가한다.

 

Multi-Agent와 서버 CPU 경쟁구도 변화

Multi-Agent는 단일 AI가 모든 업무를 한 번에 처리하기보다 업무를 여러 세부 작업으로 나눠 각각의 Sub-agent에 배정하는 개념이다. Agentic AI는 단일 AI의 순차적 처리보다 분화된 작업을 복수 Sub-agent가 동시에 작업하는 구조다. GPU 추론 외에도 Agent 스케줄링, File 탐색, 프로그램 실행, 네트워크 처리, I/O를 담당하는 CPU의 중요성이 부각됐다. 서버 CPU 시장은 인텔 중심에서 AMD EPYC, ARM 기반 CPU와 NVIDIA Vera가 경쟁하는 Multi-CPU 구조로 전환되고 있다. 서버 CPU M/S에서 ARM 계열은 26.1Q 기준 14.2%를 기록한 반면 인텔은 52.6%로 하락했다.

 

관심 ETF: Roundhill Generative AI & Technology ETF(CHAT)

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7. ETF Top Picks 총정리

아래는 리포트에서 제시한 관심 ETF 요약이다.

 

ETF	Ticker	개요	AUM(M USD)	1M 수익률(%)
iShares Asia 50	AIA	아시아 대형주	5,467	14.3
Global X Japan Semiconductor	2644 JP	일본 반도체	602	32.8
Roundhill Generative AI & Technology	CHAT	AI & 테크	2,221	22.5
Invesco Semiconductors	PSI	반도체 장비	2,910	24.6
Roundhill Memory	DRAM	메모리 반도체	22,274	54.1
iShares MSCI USA Value Factor	VLUE	가치	14,754	12.5
iShares Nasdaq Top 30 Stocks	QTOP	NASDAQ 상위	303	4.5
First Trust American Industrial Renaissance	AIRR	제조업/EPC	11,166	6.8
Global X Copper Miners	COPX	구리 채굴	7,961	7.7
iShares Global Clean Energy	ICLN	클린에너지	3,062	0.8
Invesco KBW Bank	KBWB	미국 은행	6,326	10.8
First Trust NASDAQ Cybersecurity	CIBR	사이버보안	12,871	5.1
Global X China Semiconductor	3191 HK	중국 반도체	488	19.4
Global X China Robotics & AI	2807 HK	중국 로봇/AI	136	-2.4

주: 6/19일 기준. 단위: USD mn., %

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마치며

유안타증권 리포트가 제시한 '하네스의 시대'는 단순한 AI 투자 열풍의 연장선이 아니었다. Chatbot에서 Agentic AI로의 전환은 AI 수요의 구조 자체를 바꿔놓았다. 사용자 수가 아닌 작업 횟수와 실행시간으로 매출이 결정되는 구조 속에서 Compute 수요는 24시간 멈추지 않는다. 그러나 하이퍼 스케일러의 Free Cash Flow 급감, 데이터센터 착공 지연, 스페이스X IPO에 따른 수급 Squeeze는 이 성장의 속도를 조율하는 변수로 작용하고 있다. 엔비디아 루빈 플랫폼의 아키텍처 변화는 메모리, 냉각, 전력 인프라 전반의 Capex 사이클을 새롭게 촉발시킬 것이며, 이 구조의 수혜를 받는 ETF를 선별하는 작업이 하반기 투자 전략의 핵심이 될 것이다.