미래에셋운용, 'TIGER 미국테크NYSE100액티브 ETF' 상장…AI 혁신기업 선제 투자 나선다

박선영 기자 / 기사승인 : 2026-07-21 13:30:41
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NYSE100 기반 액티브 ETF 출시…AI 반도체·소프트웨어·데이터센터 등 미래 기술기업 집중 투자

신규 AI 기업 상장에도 유연 대응…패시브 ETF와 차별화해 초과수익 추구

[메가경제=박선영 기자] 인공지능(AI)이 미국 증시 상승을 이끄는 핵심 동력으로 자리 잡은 가운데 미래에셋자산운용이 미국 혁신 기술기업에 투자하는 액티브 상장지수펀드(ETF)를 선보였다. 단순히 지수를 추종하는 방식에서 벗어나 AI 산업 변화와 신규 상장 기업까지 적극 반영해 초과수익을 추구하는 것이 특징이다.


미래에셋자산운용은 'TIGER 미국테크NYSE100액티브 ETF'를 한국거래소에 상장했다고 21일 밝혔다.

 

▲ [이미지=미래에셋자산운용 제공]


'TIGER 미국테크NYSE100액티브 ETF'는 뉴욕증권거래소(NYSE)100 지수를 비교지수로 하는 해외주식형 액티브 ETF다. 미국 대표 기술기업에 투자하면서 시장 환경과 산업 변화에 맞춰 종목과 업종 비중을 적극 조정해 비교지수를 웃도는 성과를 목표로 운용한다.

최근 미국 증시는 AI 인프라 투자 확대와 빅테크 기업들의 견조한 실적을 바탕으로 글로벌 증시 상승을 견인하고 있다. AI 반도체와 데이터센터, 소프트웨어, 플랫폼 기업들이 AI 생태계 확대의 수혜를 입으며 미국 증시의 핵심 성장축으로 자리 잡고 있다는 평가다.

AI 산업이 빠르게 진화하면서 투자자들의 관심도 완성된 지수를 추종하는 투자보다 변화하는 산업 흐름을 얼마나 빠르게 반영할 수 있는지에 쏠리고 있다. 미래에셋자산운용은 기술 변화 속도가 빠른 AI 산업에서는 운용역이 시장 변화에 맞춰 종목을 선별하는 액티브 전략이 새로운 투자 기회를 발굴하는 데 유리할 수 있다고 보고 이번 상품을 출시했다고 설명했다.

비교지수인 NYSE100 지수는 정보기술(IT) 업종 비중이 높고 미국 혁신기업 중심으로 구성된 것이 특징이다. 회사 측은 장기적으로 스탠더드앤드푸어스(S&P)500지수와 나스닥100지수를 웃도는 성과를 기록하며 미국 기술주의 성장성을 반영해 왔다고 설명했다.

이번 ETF는 AI 산업의 핵심 분야인 반도체와 소프트웨어, 플랫폼, 데이터센터 등 AI 생태계 전반에 투자하도록 설계됐다. AI 생태계는 반도체와 서버, 데이터센터, 클라우드, 소프트웨어 등 AI 서비스를 구현하는 전 과정을 아우르는 산업을 의미한다.

기존 패시브 ETF가 지수 구성 종목을 그대로 따라가는 것과 달리 'TIGER 미국테크NYSE100액티브 ETF'는 시장 환경과 기술 트렌드에 맞춰 종목과 비중을 유연하게 조정한다. AI 산업의 변화에 따라 성장성이 높은 기업을 선별해 투자하는 것이 차별화 요소다.

특히 향후 오픈AI와 앤트로픽 등 차세대 AI 기업이 기업공개(IPO)를 통해 증시에 상장할 경우 비교지수 편입 여부와 관계없이 신속하게 포트폴리오에 담을 수 있다는 점도 액티브 ETF의 강점으로 꼽힌다. 일반 패시브 ETF는 지수 편입 이후에야 해당 종목을 편입할 수 있지만, 액티브 ETF는 운용 판단에 따라 보다 빠르게 투자 기회를 반영할 수 있다.

포트폴리오에는 AMD와 인텔 등 AI 컴퓨팅 반도체 기업을 비롯해 ASML 등 반도체 장비 기업, 샌디스크 등 메모리·스토리지 기업, 팔란티어 등 AI 소프트웨어 기업을 편입할 예정이다. 시장 환경과 산업 변화에 따라 성장성이 높은 종목을 선별하고 투자 비중도 탄력적으로 조정한다.

다만 AI 산업은 높은 성장성이 기대되는 만큼 기술 경쟁과 기업 실적, 미국 금리와 정책 변화 등에 따라 변동성이 확대될 가능성이 있다. 이에 따라 투자 시에는 액티브 운용 전략과 편입 종목, 투자 위험 등을 함께 고려할 필요가 있다는 분석도 나온다.

정한섭 미래에셋자산운용 리서치2본부장은 "미국 테크 기업의 혁신은 미국 증시 장기 성장을 이끄는 핵심 동력"이라며 "TIGER 미국테크NYSE100액티브 ETF는 액티브 운용을 통해 기술 변화와 신규 투자 기회에 유연하게 대응하며 장기적인 초과성과를 추구할 것"이라고 말했다.

 

 

 

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