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경제 이야기

국민연금 대박 비결은 미국주식

by TGWOW 2025. 2. 23.
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국민연금, 해외주식 투자 확대 전략으로 역대 최고 수익률 달성 – 개인 투자자 관심 집중

 

국민연금공단이 2023년 역대 최고 운용수익률(15%)을 기록하면서, 그 투자 전략에 관심이 집중되고 있다. 특히, 2022년 -8.22%의 마이너스 수익률에서 극적으로 반등한 배경에는 해외주식 중심 기금 운용 방식 변화가 결정적 역할을 했다.

 

국민연금의 해외주식 투자 전략과 포트폴리오 변화

 

국민연금은 2023년 전체 운용자산(약 1200조 원) 중 해외주식 비중을 33%로 확대했다. 이는 전년 대비 2.7%p 증가한 수치다. 같은 해 11월 기준, 국내 주식에서 -4.94%의 손실을 본 반면 해외주식은 29.72%의 수익률을 기록하며, 수익성 개선의 핵심으로 자리 잡았다.

 

국민연금의 해외주식 포트폴리오는 북미 지역이 66.7%로 가장 큰 비중을 차지하고 있으며, 산업별로는 정보기술(IT)이 20%대로 1위를, 그 뒤를 금융, 헬스케어, 원자재·부동산이 따르고 있다.

 

13F 보고서로 본 국민연금의 매매 동향

 

국민연금의 분기별 매매 동향은 미국 증권거래위원회(SEC)가 의무화한 13F 보고서를 통해 확인할 수 있다. 2023년 4분기 13F 보고서에 따르면, 국민연금은 기존 보유하던 빅테크 주식을 대규모로 매도하고, AI 및 반도체 중심의 성장주에 집중 투자했다.

 

빅테크 매도 내역:

 

애플: 78만8560주 매도 → 약 1940억 원 수익

엔비디아: 119만6340주 매도 → 약 1875억 원 수익

마이크로소프트(MS): 10만9196주 매도 → 약 388억 원 수익

메타: 8만7907주 매도 → 약 486억 원 수익

알파벳: 12만5806주 매도 → 약 206억 원 수익

테슬라: 1만4811주 매도 → 약 60억 원 수익

 

AI 및 반도체 중심 매수 내역:

 

브로드컴: 32만400주 매수 → 7428만 달러(약 1070억 원)

팔란티어: 194만3411주 매수 → 1억4698만 달러(약 2120억 원)

램리서치: 303만4748주 매수 → 2억1920만 달러(약 3160억 원)

 

팔란티어는 기존 198위에서 149계단 상승해 49위로 올라섰고, 램리서치는 새롭게 순위권에 진입했다. 국민연금이 2024년 2월 19일까지 해당 주식을 보유하고 있다고 가정할 때, 팔란티어(124.62달러)와 램리서치(86.58달러)는 매수 시점 대비 큰 폭의 상승을 기록 중이다.

 

AI 중심 포트폴리오로 전환 – 성장성 주목

 

국민연금이 집중 투자한 종목들은 AI와 반도체 시장에서 높은 성장성을 보유한 기업들이다.

 

1. 브로드컴: '주문형 반도체(ASIC) 분야의 엔비디아'로 불리며, AI 칩 수요 증가와 함께 주목받고 있다.

2. 팔란티어: AI 기반 데이터 분석 소프트웨어 강자로, 정부와 기업의 수요가 급증하고 있다.

3. 램리서치: 반도체 초미세 공정 기술을 보유한 기업으로, AI 반도체 생산에 필수적인 장비를 공급한다.

 

해외주식 비중 확대 – 2028년 60% 목표

 

국민연금은 2024년 해외주식 비중을 35.9%까지 늘리고, 국내 주식 비중은 14.9%로 낮출 계획이다. 이는 전체 운용자산 내 해외와 국내 주식 비중 격차가 20%p 이상 벌어지는 최초의 사례다. 더불어 2028년까지 해외주식 비중을 60%로 확대할 방침이다.

 

개인투자자를 위한 시사점과 전망

 

국민연금의 투자 전략은 빅테크에서 AI 중심 성장주로의 전환을 보여주며, 이는 AI 시장의 지속적인 확장과 성장 가능성에 기반한 것이다. 개인투자자들도 국민연금의 전략을 참고해 AI, 반도체, 데이터 분석 기업에 주목할 필요가 있다.

 

다만, 국민연금의 매매 내역은 시차를 두고 공개되므로 무작정 동일한 전략을 따르기보다는 성장성, 재무 안정성, 시장 트렌드를 종합적으로 분석하는 것이 중요하다.

 

올해도 AI와 반도체 시장이 호황을 이어갈 것으로 전망되는 가운데, 국민연금의 포트폴리오 변화는 개인투자자들에게 유의미한 투자 인사이트를 제공하고 있다.

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