ACE 글로벌 AI 커스텀 반도체 ETF, ASIC 투자 수요에 1년 수익률 93.79% 기록

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Dan Blystone

15.05.2026

ACE 글로벌 AI 커스텀 반도체 ETF, ASIC 투자 수요에 1년 수익률 93.79% 기록 — AI ETF, 수익률 93.79%

인공지능 산업의 무게중심이 학습에서 추론으로 이동하면서 특정 기능에 최적화된 ASIC, 맞춤형 반도체가 새로운 투자 테마로 부상하고 있다. 이에 따라 관련 가치사슬에 집중 투자하는 상장지수펀드가 국내 AI ETF 평균을 웃도는 성과를 내며 자금을 끌어들이고 있다.

하이라이트

ACE Global AI Custom Semiconductor ETF, managed by Korea Investment Management, delivered a 1-year return of 93.79% and a 1-month return of 32.05%, outperforming the average AI ETF return of 26.16%.
The ETF concentrates approximately 90% of its portfolio in five ASIC-focused stocks—ARM (21.12%), Marvell (18.62%), Broadcom (16.79%), Cadence (11.71%), and Synopsys (11.66%)—targeting the U.S. and Taiwan markets.
Fortune Business Insights projects the global ASIC market to grow at a 7% CAGR, reaching $28.5 billion by 2030, underpinning strong sector tailwinds for ASIC-centric investment products.

수익률과 포트폴리오 구성

한국거래소에 따르면, Korea Investment Management의 'ACE Global AI Custom Semiconductor ETF'는 전일 기준 최근 1개월 수익률 32.05%를 기록했다. 이는 같은 기간 국내 증시에 상장된 AI 관련 ETF 81개의 평균 수익률 26.16%를 크게 웃도는 수준이다.

이 ETF의 최근 6개월 수익률은 68.93%, 최근 1년 수익률은 93.79%로 나타난다. 상품은 U.S.와 대만 증시에 상장된 ASIC 설계와 개발 관련 핵심 종목에 선별 투자하며, 전체 비중의 약 90%를 상위 5개 종목에 배분하는 집중 투자 전략을 사용한다.

주요 편입 종목은 반도체 지식재산권 강자인 ARM 21.12%를 비롯해 Marvell 18.62%, Broadcom 16.79%, Cadence 11.71%, Synopsys 11.66% 등이다. 이 밖에도 ON Semiconductor, Astera Labs, Global Unichip 등 커스텀 반도체 생태계 주요 기업들이 포트폴리오에 포함돼 있다.

ASIC 확산과 투자 활용도

이 상품은 국내 상장 반도체 ETF와 달리 Nvidia, Samsung Electronics(005930.KS), SK hynix(000660.KS) 등 대형 범용 반도체 종목을 담지 않는 점에서도 차별화된다. 기존 대형주 중심 ETF를 핵심 자산으로 보유한 투자자라면 이 상품을 위성 자산으로 더해 범용 반도체부터 ASIC 시장까지 아우르는 포트폴리오를 구성할 수 있다는 평가가 나온다.

ASIC는 범용 칩보다 전력 소모가 적고 데이터 처리 속도가 빨라 AI 최적화에 필수적인 반도체로 꼽힌다. Fortune Business Insights는 글로벌 ASIC 시장이 2030년까지 연평균 약 7% 성장해 285억달러, 약 42조5천억원 규모에 이를 것으로 전망한다.

남용수 Korea Investment Management ETF운용본부장은 AI 기술이 고도화되면서 반도체 산업의 중심축이 GPU에서 ASIC로 이동하는 구조적 전환기에 진입하고 있다고 밝혔다. 그는 이 상품이 ASIC 생태계를 이끌 핵심 IP 및 네트워크 반도체 기업에 집중 투자해 새로운 투자 기회를 효율적으로 포착할 수 있도록 설계됐다고 설명한다.

우리 매체는 앞서 AI 반도체 경쟁의 핵심이 단순 성능이나 메모리 제조력보다 설계 초기 참여와 패키징 생태계 주도권으로 이동하고 있다고 전했습니다. GPU와 HBM이 한 패키지로 통합되며 메모리가 ‘사후 선택’이 아니라 시스템 설계 단계에서 정의되는 변수로 바뀌었고, 미국 중심 공급망 재편 속에서 설계·패키징 단계부터 영향력을 확보한 기업이 유리해질 수 있다는 점을 짚었습니다.

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