인공지능이 향후 10년간 SMI 지수를 어떻게 재편할 수 있을까?

01. 역사적 배경

AI는 SMI에 중요하지만, 주로 지수에 포함된 기존 기업들을 통해 영향을 미칩니다.

역사적 출발점이 중요한 이유는 SMI가 AI라는 개념 없이도 이미 검증된 복리 수익률을 보여주기 때문입니다. 야후 파이낸스 차트 데이터에 따르면 ^SSMI는 2016년 5월 31일 8,020.15에서 2026년 5월 15일 13,220.17로 상승했으며, iShares SMI ETF 벤치마크는 2026년 4월 30일 기준 10년간 누적 총 수익률 126.83%, 연평균 벤치마크 수익률 8.54%를 기록했습니다. 이는 AI 논쟁이 저평가된 성장 벤치마크가 아니라, 이미 품질 프리미엄이 확립된 시장에서 시작되어야 함을 의미합니다.

SMI 지수를 위한 데이터 기반 AI 시나리오 대시보드 — SMI에게 있어 현실적인 AI 관련 질문은 SMI가 AI 분야에서 직접적인 승자가 될 것인가가 아니라, AI가 SMI의 주요 사업 부문들이 더 빠르고 효율적으로 성장하는 데 도움이 될 것인가 하는 점입니다.

투자자의 투자 기간에 따른 SMI 지수 프레임워크

수평선	가장 중요한 것은 무엇인가	현재 평가	논지를 약화시킬 수 있는 것은 무엇일까요?
1-3년	인공지능이 기존 프랜차이즈를 개선할 수 있을까요?	로슈는 2025년 연례 보고서에서 진단 분야의 AI 알고리즘이 질병 탐지 능력을 향상시킨다고 밝혔으며, 노바티스는 2026년 2월 6일 새로운 연구 센터에서 AI 기반 발견 역량을 발표할 예정입니다.	AI 관련 지출은 대부분 실험적인 수준에 머물러 있으며, 제품 개발 주기 단축이나 비용 절감으로 이어지지 않습니다.
3~7세	지수 전반에 걸친 생산성 확산	OECD는 2024년 11월 22일, 인공지능(AI)이 향후 10년간 연평균 총요소생산성(TFP) 성장률에 0.25~0.6%포인트를 추가할 수 있다고 추산했습니다.	스위스 이외 지역에서는 여전히 소수의 글로벌 하이퍼스케일러 기업들이 혜택을 누리고 있습니다.
2035년까지	인공지능은 더 높은 복리 수익률을 정당화할 수 있을까요?	골드만삭스와 IMF의 연구에 따르면 AI는 장기적으로 생산량을 증가시킬 수 있지만, 막대한 자본 투자와 불균등한 보급이 필요하다는 것을 시사합니다.	자본 지출이 수익 창출 속도보다 빠르게 증가하거나, 전력망 병목 현상으로 인해 도입이 지연될 수 있습니다.

SIX는 SMI를 스위스 증시 시가총액의 약 75%를 차지하는 20개 종목으로 구성된 벤치마크라고 설명합니다. 이러한 구성 때문에 스위스의 AI는 미국의 대형 기술주와는 다른 방식으로 분석해야 합니다. 스위스의 성장 잠재력은 글로벌 컴퓨팅 인프라 자체를 장악하는 것보다는 진단 기술 향상, 신약 개발, 공급망 자동화, 기업 생산성 제고에서 더 크게 나타날 가능성이 높습니다.

이는 AI의 잠재적 이점이 조건부라는 것을 의미합니다. SMI는 이미 높은 주가수익비율(PER)로 거래되고 있습니다. 만약 AI가 단순히 실험과 자본 지출만 증가시키고 수익의 질을 개선하지 못한다면, 시장은 현금 흐름에 실질적인 변화를 가져오지 않는 기업에 더 높은 가격을 지불하게 될 수도 있습니다.

02. 주요 요인

인공지능이 지수를 근본적으로 바꿀 수 있는 다섯 가지 방법

첫 번째 영향 경로는 의료 및 진단 생산성입니다. 로슈는 2025년 연례 보고서에서 진단 분야의 AI 알고리즘이 질병 진단 정확도를 향상시킨다고 밝혔으며, 2025년 매출 615억 스위스프랑, 핵심 영업이익 218억 스위스프랑을 기록했다고 발표했습니다. 노바티스는 2026년 2월 6일, 샌디에이고에 설립할 새로운 생의학 연구 센터가 AI 기반 신약 개발 역량을 갖추고 약 1,000명의 직원을 수용할 것이며, 230억 달러 규모의 미국 투자 계획의 일환이라고 발표했습니다. 의료 부문 비중이 높은 지수의 경우, 이러한 구체적인 발전은 일반적인 AI 유행어보다 훨씬 더 중요합니다.

둘째, AI는 성장 속도가 느린 기업에서도 소비자 및 기업 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 네슬레는 2025년 디지털 코어 업데이트에서 자사의 업그레이드를 통해 AI와 자동화를 대규모로 구현할 수 있을 것이라고 밝혔습니다. SMI에게 이러한 AI 도입은 매우 중요합니다. 왜냐하면 많은 구성원이 매출 성장보다는 가격 책정, 물류, 예측, 마케팅 효율성 향상이 더 중요한 성숙한 다국적 기업이기 때문입니다.

셋째, AI는 장기적으로 거시경제 성장의 한계를 뛰어넘을 수 있습니다. 골드만삭스는 2023년 4월 5일, 생성형 AI가 향후 10년간 전 세계 GDP를 7%p, 생산성 증가율을 1.5%p 끌어올릴 수 있다고 전망했습니다. OECD는 2024년 11월 22일, AI가 연간 총요소생산성(TFP) 증가율을 0.25~0.6%p, 노동 생산성 증가율을 0.4~0.9%p 높일 수 있다고 밝혔습니다. 이러한 효과가 유럽과 스위스에 일부라도 반영된다면, 스위스 경제지수(SMI)의 장기적인 복리 성장률이 향상될 수 있을 것입니다.

넷째, AI의 자본 집약도 또한 위험을 초래합니다. 골드만삭스는 2025년 2월 4일, 전 세계 데이터 센터 전력 수요가 2023년 대비 2027년까지 50%, 2030년까지 165% 증가할 수 있다고 밝혔습니다. AI 도입으로 인한 비용이 주로 에너지, 컴퓨팅, 통합 비용 상승으로 나타난다면, 중소기업들은 의미 있는 수익 증대를 실현하기 전에 운영 비용 증가에 직면할 수 있습니다.

다섯째, 초기 기업 가치가 중요합니다. iShares SMI ETF의 경우 2026년 5월 14일 기준 주가수익비율(PER)은 21.06배, 주가순자산비율(P/B)은 4.03배였습니다. 이는 AI가 프리미엄을 정당화할 만큼 충분한 수익 성장세를 보여줘야 한다는 것을 의미합니다. 이미 높은 품질 가치를 반영하여 가격이 책정된 시장에서 새로운 기술이 등장했다는 이유만으로 공짜로 두 번째 가치 평가를 받는 것은 아닙니다.

SMI 지수에 대한 현재 AI 평가 기준

요인	현재 평가	편견	강세 전망	약세 전망
AI에 직접 노출	SIX는 SMI에 대형 스위스 주식이 20개밖에 포함되어 있지 않으며, 계산량이 많이 필요한 벤치마크가 아니라고 밝혔습니다.	약세	이 지수는 인프라 소유보다는 최종 시장 채택을 통해 이점을 얻습니다.	인공지능 관련 경제 활동의 가장 큰 비중은 여전히 스위스 외부에 있습니다.
의료 생산성	로슈와 노바티스는 모두 2025~2026년에 AI 기반 개발 또는 진단 계획을 발표했습니다.	강세	신약 개발, 진단 및 임상 시험 효율성 향상은 수익률과 자산 가치를 높입니다.	AI는 운영 측면에서 여전히 유용하지만, 지수 수익에 의미 있는 변화를 줄 만큼 영향력이 크지는 않습니다.
소비자 및 기업 효율성	네슬레는 업그레이드된 디지털 코어를 통해 인공지능과 자동화를 대규모로 구현할 수 있을 것이라고 밝혔습니다.	중립적	대기업들은 기존 규모를 활용하여 더 많은 성장과 비용 절감을 이뤄낸다.	이점은 점진적이며 경쟁으로 인해 쉽게 사라질 수 있습니다.
거시 생산성 상승세	골드만삭스와 OECD 모두 AI 도입으로 인해 향후 수년간 생산성 향상 효과가 있을 것으로 전망하고 있습니다.	중립적	스위스는 인플레이션 충격 없이 전 세계적인 생산성 상승 효과의 일부를 누립니다.	거시경제적 성과는 여전히 미국과 몇몇 기술 허브에 집중되어 있습니다.
자본 지출 및 전력 병목 현상	골드만삭스는 데이터센터 전력 수요가 2023년 대비 2030년까지 165% 증가할 것으로 전망한다.	약세	기업들은 비용 증가세를 앞지를 만큼 충분히 빠르게 수익을 창출한다.	전력, 컴퓨팅 및 통합 비용은 현금 흐름 개선 효과보다 빠르게 증가합니다.

결론적으로 AI는 SMI에 중요한 역할을 하겠지만, 주로 기존 지수의 장점을 더욱 강화하는 데 기여할 것입니다. 즉, 의료 서비스 비중이 높고 글로벌 시장을 겨냥한 고품질 벤치마크 지표로서의 역할을 더욱 공고히 하는 것입니다. 따라서 AI를 통한 완전한 재창조보다는 기존 지수를 개선하는 것이 가장 유력한 결과일 것입니다.

03. 반소

인공지능 관련 이야기가 여전히 실망스러울 수 있는 이유는 무엇일까요?

가장 큰 위험은 특정 분야에만 국한되는 것입니다. SMI는 세계 주요 하이퍼스케일러, GPU 선도 기업 또는 클라우드 인프라 플랫폼을 소유하고 있지 않습니다. 만약 인공지능 관련 수익의 대부분이 이러한 기업들에 집중된다면, 스위스는 비용 부담을 일부 감수하면서도 미미한 파급 효과만 볼 수 있을 것입니다.

두 번째 위험은 AI의 거시적 영향이 현재 GDP와 자본 지출을 과대평가하면서도 지속적인 수익 증대를 보장하지 못할 수 있다는 점입니다. 2026년 3월, IMF의 마르셀로 에스테바오는 GDP가 막대한 자본 지출을 포함함으로써 AI의 즉각적인 기여도를 과대평가하는 반면, 많은 무형의 이점이 제대로 반영되지 않아 광범위한 생산성 파급 효과는 과소평가할 수 있다고 주장했습니다. 투자자들에게 이는 초기 기대감과 함께 수익 실현이 지연될 수 있음을 의미합니다.

셋째, 비용 측면은 분명히 존재합니다. 골드만삭스가 2025년 2월 4일에 발표한 데이터센터 전력 수요 분석에 따르면 AI는 에너지와 인프라 집약적인 기술입니다. 공공요금, 컴퓨팅 비용, 규제 준수 비용이 수익 증가보다 빠르게 상승한다면, 중소기업들은 AI가 수익을 증대시키기 전에 비용을 먼저 증가시키는 시기를 맞을 수 있습니다.

SMI 지수에 대한 현재 AI 위험 점검 목록

위험	최신 데이터 포인트	왜 중요한가	현재 편향
제한적인 직접 노출	SMI는 20개 종목으로 구성된 스위스 우량주 지수이지, 글로벌 AI 인프라 지수가 아닙니다.	가장 큰 규모의 AI 관련 수익은 기준치 밖에 있을 수 있습니다.	약세
초기 평가액	2026년 5월 14일 기준 iShares의 주가수익비율(PER)은 21.06배, 주가순자산비율(P/B)은 4.03배입니다.	수익 증대에 기여하지 않는 AI 관련 이야기가 설 자리는 거의 없다.	약세
자본 지출 강도	골드만삭스는 전 세계 데이터센터 전력 수요가 2027년까지 50%, 2030년까지 165% 증가할 것으로 전망했다.	AI는 높은 수익을 내기 전에 더 높은 인프라 비용으로 나타날 수 있습니다.	약세
측정 지연	IMF는 2026년 3월 보고서에서 AI가 단기적인 GDP 성장률을 과대평가하고 파급 효과를 과소평가할 수 있다고 지적했습니다.	초기 거시 경제 데이터는 변동성이 크고 투자자들이 잘못 해석하기 쉬울 수 있습니다.	중립적

AI에 대한 솔직한 비관론은 AI가 아무런 역할을 하지 못한다는 것이 아닙니다. 오히려 AI 도입이 고르게 이루어지지 않고 최적의 수익 창출 기회가 다른 곳에 있다면, 중소기업(SMI)이 경제적 이익보다 운영 부담을 더 빨리 떠안을 수 있다는 것입니다.

04. 제도적 관점

심도 있는 AI 연구가 SMI 투자자들에게 시사하는 바는 무엇인가?

최고의 기관 연구 결과에 따르면 인공지능(AI)은 거시 경제에 상당한 영향을 미칠 만큼 규모가 크지만, 지표 수준에서는 기대에 미치지 못할 정도로 불균등한 영향을 미칠 수 있습니다. 골드만삭스는 2023년 4월 5일, 생성형 AI가 향후 10년간 세계 GDP를 7%, 생산성 증가율을 1.5%포인트 끌어올릴 수 있다고 전망했습니다. OECD는 2024년 11월 22일, 이보다 범위는 좁지만 여전히 의미 있는 추정치인 AI를 통한 연간 총요소생산성(TFP) 증가율 0.25~0.6%포인트(향후 10년간)를 발표했습니다.

한편, 골드만삭스는 2025년 2월 4일 데이터센터 전력 수요가 2023년 대비 2027년까지 50%, 2030년까지 165% 증가할 수 있다고 전망했고, IMF는 2026년 3월 표준 GDP 데이터가 AI의 단기적인 자본 지출 효과를 과대평가하고 더 광범위한 파급 효과를 과소평가한다고 주장했습니다. 이러한 두 가지 요인이 결합된 상황은 SMI에 매우 중요합니다. 즉, AI는 경제적으로 중요한 기술이지만, 투자 지출이 주주 수익으로 이어지는 과정은 언론 보도에서 암시하는 것보다 더디고 변동성이 클 수 있음을 의미합니다.

본 분석에 사용된 기관 AI 입력 변수들의 명칭

기관/출처	업데이트됨	뭐라고 쓰여 있나요?	이것이 여기서 중요한 이유
골드만삭스 리서치	2023년 4월 5일	생성형 인공지능은 향후 10년 동안 전 세계 GDP를 7% 증가시키고 생산성 증가율을 1.5%포인트 끌어올릴 수 있다.	인공지능이 기술 분야와 무관한 기준에서도 중요한 이유가 될 수 있는 상한선을 제시합니다.
OECD 인공지능 보고서 29호	2024년 11월 22일	인공지능은 연간 총요소생산성(TFP) 성장률에 0.25~0.6%포인트, 노동 생산성에 0.4~0.9%포인트를 추가할 수 있다.	단기적인 기업 가치 재평가보다는 장기적인 생산성 향상을 뒷받침하는 전망입니다.
골드만삭스 리서치	2025년 2월 4일	전 세계 데이터센터 전력 수요는 2023년 대비 2027년까지 50%, 2030년까지 165% 증가할 수 있다.	인공지능 투자 수익을 지연시키거나 희석시킬 수 있는 자본 지출 및 전력 제약 조건을 강조합니다.
IMF 금융 및 개발	2026년 3월	AI 관련 GDP는 단기적으로는 자본 지출로 인해 과대평가될 수 있고, 장기적으로는 파급 효과가 누락되어 과소평가될 수 있습니다.	투자자들에게 지출 급증을 화폐 가치 상승으로 인한 생산성 증가와 혼동하지 말라고 경고합니다.
로슈/노바티스/네슬레 기업 공시	2025-2026	SMI의 주요 구성원들은 진단, 연구 및 기업 시스템에 AI를 도입하고 있습니다.	SMI가 실제 현장에서 AI의 가치를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 분야를 보여줍니다.

기관 차원의 메시지는 일관적입니다. AI는 중소기업에 긍정적인 구조적 변수가 될 것이지만, 주로 기존 기업의 경제성을 개선하는 방식으로 작용할 것입니다. AI로 인한 주가수익비율(PER)의 직접적인 급등을 기대하는 투자자들은 잘못된 질문을 하고 있는 것입니다.

05. 시나리오

2035년까지의 확률 가중 AI 시나리오

AI와 SMI를 올바르게 이해하는 방법은 AI에 대한 직접적인 소유권과 AI를 통한 간접적인 수익 창출을 구분하는 것입니다. 벤치마크가 반드시 기술 지표가 될 필요는 없습니다. 핵심 산업 분야들이 AI를 활용하여 자산 생산성 향상, 진단 속도 개선, 신약 개발, 가격 책정, 물류 및 비용 관리 개선에 힘써야 합니다.

그렇기 때문에 아래 제시된 범위는 단기 예측이 아닌 장기적인 분석적 범위입니다. 이 범위는 오늘날 검증된 가치 평가, 거시 경제 환경, 과거 복리 효과, 그리고 현재 이용 가능한 최고의 공개 AI 연구 자료를 기반으로 합니다.

SMI 지수 AI 시나리오 (2035년까지)

대본	개연성	작동 범위	측정된 트리거	검토 창
황소	25%	23,000~28,000	헬스케어, 진단 및 소비재 분야의 선두 기업들은 AI를 지속적인 마진 또는 주당순이익(EPS) 증가로 전환하고 있으며, SMI는 10년 총수익률 지표에 근접하거나 그 이상의 복리 성장률을 유지하고 있습니다.	주요 이해관계자들의 연간 보고서 제출 주기가 끝날 때마다 그리고 매년 검토를 실시합니다.
베이스	50%	19,500에서 24,500까지	AI는 생산성을 점진적으로 향상시키지만, 해당 지수는 AI의 직접적인 수혜주라기보다는 방어적인 우량주 시장에 머물러 있습니다.	12개월마다 그리고 SMI 주요 기업들의 AI 도입 관련 주요 발표 이후에 검토를 실시합니다.
곰	25%	14,500에서 18,500 사이	AI는 해외 플랫폼에 집중되어 있고, 전력 및 통합 비용이 상승하는 가운데, SMI는 충분한 수익 증대 없이 지난 12개월간 순이익의 약 21배 수준에서 주가수익비율이 하락하고 있습니다.	지속적인 수익 둔화 또는 AI 자본 지출이 수익을 앞지르고 있다는 증거가 있는지 검토합니다.

가장 타당한 기본 시나리오는 가장 과장된 가정을 요구하지 않기 때문에 여전히 가장 신뢰할 만합니다. 이 시나리오는 스위스가 AI 인프라를 장악해야 한다고 요구하는 것이 아닙니다. 단지 중소기업들이 AI를 적절히 활용하여 지난 10년간 효과를 발휘해 온 복합 성장 모델을 유지하고 소폭 개선해야 한다고 요구할 뿐입니다.

상승세는 가능성이 있지만, 수익 창출에 대한 증거가 필요합니다. 하락세 또한 현실적인데, 특히 투자자들이 AI 지출을 AI 가치 창출로 오해할 경우 더욱 그렇습니다. 향후 10년 동안 승자는 AI를 단순한 프레젠테이션이 아닌 현금 흐름으로 전환하는 기존 기업들이 될 것입니다.