AI 시대가 온다면, AI를 뺀 나머지 섹터 중 어디에 투자하는 것이 유리할까?

오늘의 질문(Q1-040): AI가 모든 산업에 스며든 이후, ‘AI가 아닌 쪽’에서 기회를 찾는다면?

🙋‍♂️ 오늘의 질문

이제는 누구나 “AI 시대가 온다”는 말을 당연하게 받아들이는 분위기입니다. 이미 많은 기업들이 AI를 도입하고 있고, AI 반도체·클라우드·빅테크 등 이른바 “AI 직접 수혜주”에 대한 관심도 매우 높습니다.

그런데 한 발짝 떨어져서 보면, 이런 질문이 떠오릅니다. “만약 AI가 앞으로 대부분의 산업에 스며들어 ‘당연한 인프라’가 된다면, 굳이 AI 자체 말고, 그 주변의 어떤 섹터에 투자하는 것이 좋을까?”

AI가 전기를 쓰고, 공간을 쓰고, 사람들의 시간을 바꾸고, 일자리 구조와 교육, 건강, 여가까지 바꾼다고 가정했을 때, AI의 ‘그늘’과 ‘곁가지’에서 생기는 기회는 어디에 있을지 궁금해집니다. 오늘의 질문은 바로 이 지점에서 시작합니다. “AI를 제외하면 무엇을 봐야 하는가?”라는 역질문입니다.

AI의 답변: 전기·공간·사람·규칙·경험에 주목하면, AI 밖의 기회가 보인다

🤖 AI의 답변

1. 먼저, “AI를 제외한다”는 말의 의미부터

“AI를 제외한다”는 말은 보통 AI 반도체, 모델, 플랫폼, 빅테크 같은 직접적인 AI 플레이어를 피하겠다는 뜻에 가깝습니다.

하지만 현실에서는 거의 모든 산업이 어느 정도 AI를 활용하게 될 가능성이 큽니다. 그래서 완전히 “AI와 무관한 섹터”를 찾기보다는, “AI가 커질수록 덩달아 중요해지는 주변 인프라·서비스·경험”에 주목하는 편이 더 현실적입니다.

2. 전기와 에너지: AI는 전기를 밥처럼 먹는다

거대한 AI 모델을 돌리기 위해서는 엄청난 양의 전력과 냉각 에너지가 필요합니다. 데이터센터, 서버, 네트워크 장비 뒤에는 언제나 에너지 인프라가 있습니다.

기저 전력 역할을 하는 전력회사·발전 인프라
재생에너지(태양광, 풍력 등)와 이를 연결하는 전력망
에너지 효율·전력 저장(배터리, ESS 등)에 관련된 기술과 설비

AI 자체가 커질수록 “싸고 안정적인 전기”의 중요성은 더 커집니다. 즉, AI를 직접 만들지 않더라도, “AI가 쓰는 전기”에 노출된 섹터는 장기적으로 구조적인 수요를 기대할 수 있는 영역으로 볼 수 있습니다.

3. 물리적 공간: 데이터센터, 물류, 특수 부동산

AI는 클라우드 위에서 돌아가지만, 클라우드는 결국 데이터센터라는 물리적 공간 위에 존재합니다. 그리고 그 주변에는 냉각, 보안, 전력, 네트워크, 물류 인프라가 함께 붙습니다.

데이터센터용 부동산, 전용 전력·냉각 설비
클라우드·AI 서버 주변의 물류·네트워크 거점
고집적·고전력 설비를 수용하는 특수 인프라(케이블, 변전, 냉각 장비 등)

물론 이런 영역들은 이미 어느 정도 “AI 테마”에 묶여 있기도 하지만, 기업의 입장에서 보면 “어디에 데이터를 두고, 어떻게 연결할 것인가”는 앞으로도 계속해서 중요한 의사 결정 포인트입니다. 장기적으로는 이런 인프라를 제공하는 쪽이 안정적인 캐시플로를 갖기 쉬운 구조입니다.

4. 사람과 교육: 재교육, 전환 교육, 인간만의 영역

AI가 여러 업무를 자동화하면 할수록, 사람은 “AI가 잘하는 일”과 “AI가 상대적으로 어려워하는 일” 사이에서 자신의 역할을 새롭게 찾아야 합니다.

직장인·프리랜서 대상의 재교육·전환 교육
코칭, 커리어 컨설팅, 직무 전환 지원 서비스
창의·협업·리더십·커뮤니케이션 등 인간 중심 역량 강화 프로그램

단기적으로는 눈에 잘 안 보일 수 있지만, “AI가 일자리를 바꾼다”는 흐름이 강해질수록, 사람들은 “새로운 일을 배우고, 다른 역할로 이동해야 하는” 압력을 더 크게 느끼게 됩니다. 이 과정에서 교육·재교육 섹터는 구조적인 수요를 가질 가능성이 있습니다.

5. 헬스케어와 정신 건강: 기술이 고도화될수록, 몸과 마음의 수요도 커진다

기술이 발전할수록, 인간의 몸과 마음에 대한 관심은 오히려 더 커지는 경향이 있습니다. AI가 많은 업무를 대신해 주는 시대에는, “신체 건강”과 “정신 건강”의 중요성이 더욱 부각될 수 있습니다.

의료·바이오, 원격 의료, 헬스케어 서비스
피트니스, 수면, 영양, 웰니스 관련 산업
정신 건강, 상담, 심리 치료, 디지털 테라피 등

AI는 데이터를 분석하고 진단을 돕는 역할을 할 수 있지만, 환자의 이야기를 듣고, 공감하고, 함께 계획을 세우는 과정은 여전히 인간적인 접점과 신뢰가 중요합니다. 이 영역은 AI가 보조는 할 수 있지만 완전히 대체하기는 어려운 쪽으로 볼 수 있습니다.

6. 규제, 보안, 거버넌스: AI가 커질수록 규칙을 만드는 쪽도 커진다

AI가 경제와 사회 전반에 깊게 들어갈수록, 규제, 윤리, 보안, 거버넌스에 대한 관심도 함께 커집니다.

데이터 보호, 개인정보 보안, 사이버 보안
AI 윤리, 규제 준수(컴플라이언스)를 돕는 솔루션
감사·인증, 리스크 관리, 법률·컨설팅 서비스

AI가 만드는 가치는 크지만, 그만큼 잘못 사용되었을 때의 리스크도 커집니다. 이 리스크를 관리하고, 규칙을 만들고, 사고를 줄이는 역할은 AI 시대에 “보이지 않는 보험”처럼 점점 더 중요해질 가능성이 있습니다.

7. 경험과 여가: 시간이 비워지면, 사람은 ‘무엇을 하며 살 것인가’

AI가 업무와 생산성을 높여 줄수록, 장기적으로는 일과 여가의 경계가 다시 조정될 수 있습니다. 어떤 사람들에게는 “더 바빠지는 결과”로 나타날 수도 있지만, 다른 쪽에서는 “새로 생긴 시간과 에너지”를 어디에 쓸지가 중요한 질문이 됩니다.

게임, 엔터테인먼트, 스포츠, 여행, 취미 산업
오프라인 경험(공연, 전시, 체험형 콘텐츠)
커뮤니티, 모임, 취향 기반 서비스

AI가 정보를 정리해 주고 업무를 도와줄 수는 있지만, “무엇이 나를 행복하게 만드는가”라는 질문에 대한 답은 여전히 사람마다 다릅니다. 이 지점에서 경험·여가·취향 산업은 AI 이후에도 계속해서 의미 있는 수요를 가질 수 있는 섹터로 볼 수 있습니다.

8. 섹터 선택보다 더 중요한 한 가지: “한 섹터만 믿지 않기”

마지막으로 중요한 점은, 어떤 섹터가 유망해 보이더라도 “한 섹터에 올인하는 것”은 항상 큰 리스크를 동반한다는 사실입니다.

AI 직접 수혜 섹터
그 주변 인프라(에너지, 공간, 보안 등)
인간 중심 영역(헬스케어, 교육, 경험 산업 등)

이 세 축을 어떻게 조합하고, “내가 이해할 수 있는 범위 안에서 분산 투자”를 할 것인지가 결국 더 중요한 질문입니다.

오늘의 질문은 “어디가 정답 섹터인가”를 맞추기 위한 것이 아니라, AI가 커지는 세상에서, AI 밖의 영역을 어떤 눈으로 바라볼지에 대한 작은 방향 감각을 점검해 보자는 제안에 가깝습니다.

글쓴이의 생각: 이 질문을 나의 투자에 적용해 보기

✍️ 글쓴이의 생각

AI 관련 주식이 시장에서 가장 큰 주목을 받는 시점에, 이번 질문과 답변을 정리하면서 해당 섹터에만 관심을 집중하는 것이 오히려 내 포트폴리오에서 AI 비중을 과도하게 키우는 리스크가 될 수도 있겠다는 생각이 들었습니다. 그동안은 “미래는 AI”라는 한 문장에만 집중했던 탓에, 정작 다른 섹터를 보는 시야가 많이 좁아져 있었던 것 같습니다.

앞으로는 AI 자체뿐 아니라, AI가 바꿀 새로운 메타에 맞춰 각 섹터의 역할과 구조가 어떻게 재편될지를 함께 보는 시각이 필요하다는 생각을 하게 됩니다. 에너지, 인프라, 교육, 헬스케어, 여가 같은 영역에서도 AI 시대에 맞는 새로운 자리 잡기가 진행될 수 있다는 점을 염두에 두고, 포트폴리오에서도 한 섹터가 아닌 여러 축을 같이 가져가는 연습이 필요하다는 걸 이번 질문을 통해 다시 느끼게 됩니다.

주의할 점: 투자 판단과 책임에 대하여

⚠️ 주의할 점

이 글은 특정 섹터나 개별 종목을 직접적으로 추천하거나, 향후 수익을 보장하기 위한 목적이 아닙니다. AI 시대라는 큰 흐름 속에서 어떤 관점으로 섹터를 바라볼 수 있을지를 정리한 것이며, 실제 투자 판단의 근거로 단독 사용되어서는 안 됩니다.

섹터·산업에 대한 전망은 시간에 따라 충분히 달라질 수 있으며, 과거의 성장성이 미래에도 그대로 이어진다는 보장은 없습니다. 모든 투자는 원금 손실 가능성을 포함하고 있으며, 투자에 대한 최종 판단과 책임은 전적으로 투자자 본인에게 있습니다.