처음 하는 ETF 연금 투자
김제림 지음 / 시공사 / 2026년 8월
평점 :
장바구니담기


*본 포스팅은 출판사로부터 도서를 제공받아 주관적으로 작성한 리뷰입니다. ​어제 1만 원짜리 ETF 한 주를 연금 계좌에 담았다. 월급쟁이로서 할 수 있는 모든 것을 다 해야겠다는 생각이었다. 자본이 만드는 복리의 마법을 느껴보고 싶다. 퇴직연금 시장이 500조 원을 돌파했다는 뉴스를 접했을 때, 희망이 생겼다. 그러나 그 기대감은 오래가지 못했다. 적립금의 85%가 연 2.6%의 수익률에 갇혀 있다는 현실. 반면 적극투자형은 14.9%를 기록하고 있었다. 단 12.3%포인트의 차이가 만드는 세상은 정말 달랐다. 책을 통해 요즈음 유행인 ETF 연금 투자에 대해 배워보았다. 내 지갑의 상황은 평범한 직장인 그 자체다. 월급은 매년 조금씩 오르지만, 물가는 그보다 빠르게 상승한다. 아이들 교육비, 부모님 용돈, 집값 상승으로 인한 빛 등 이 모든 것이 내 어깨를 누르고 있다. 그러던 중, " AI가 3억 개의 일자 리를 위협할 수 있다 "는 골드만삭스의 분석은 먼 나라 이야기가 아니라는 것이 느껴졌다. 내 직업도 예외가 아닐 수 있다는 불안감이 엄습했다. 하지만 책을 읽으면서 이 불안이 나약함의 신호가 아니라, 변화의 기회라는 점을 느꼈다. AI라는 산업에 경쟁하는 노동자로 남을 것인가, 아니면 A를 주인으로 둔 자본가가 될 것인가의 선택 앞에 서 있다는 것이다. 첫 번째 행동은 간단했다. 나는 내 연금 계좌들을 모두 찾아 정리했다. 회사 퇴직연금, 이전 회사의 IRP, 그리 고 연금저축까지. 이 순간부터 나는 더 이상 수동적인 노동자가 아니었다. 머래를 계획하는 작은 자본가가 인 것이다. ‘5단 케이크 모델‘을 처음 접했을 때, 투자의 길이 한 점의 흐림도 없이 선명해지는 경험을 했다. 무작정 반도체가 좋더라는 수 같은 투자에서 벗어날 수 있었기 때문이다. 반도체 - 데이터 센터의 전력 - 네트워크 인프라 - 클라 우트- 휴머노이드 로봇으로 이어지는 이 흐름은 30년 이후의 세상을 보여주는 지도였다. 특히 눈에 띈 부분은 병목 현상'이라는 개념이었다. 수요는 폭발하는데 공급이 따라가지 못하는 그 지점이 바로 가장 큰 수익이 발생하는 곳이라 는 설명은 정말이지 경이로웠다. 내가 알지 못해도 ETF라는 바구니 안에는 이미 수십 개의 기업들이 들어 있다. 그들이 하는 일이 무엇인지 완벽히 이해하지 못해도 괜찮다. Al라는 확실한 트렌드 위에 올라탄 것만으로도 충분하다는 생각이 들었다. "단 2%포인트의 수익를 차이가 노후 생활을 4년 1개월이나 더 연장해준다" 2억 원의 동일한 원금이 연 2.6%로 불어나면 16년을 버텨주는 자산이 된다. 하지만 같은 원금이 14.9%로 자라면 30년을 버텨주는 자산이 된다. 14년 반의 차이는 곧 내 인생의 마지막 14년 반의 존엄성을 결정한다는 뜻이다. 지금 해야 할 일이 무엇인지 분명해 진다. 연금 계좌에 AI 테마 ETF를 담는 것은 기술 트렌드를 따라가려는 허세가 아니었다. 정말 단순한 수학이었다. 2.6%와 14.9%의 차이. 이것이 30년 후 내 아버지처럼 자식 눈치를 보며 사는 노후가 될 것인지, 아니면 내 손주들과 여행을 다니며 사는 노후가 될 것인지를 결정한다는 것이다. 지금 나의 포트폴리오는 더 이상 저금리 원리금 보장형'이 아니다. 반도체와 에너지, 클라우드와 휴머노이드 로봇에 다리를 걸치고 있다. 내가 모르는 기술들이 내 돈을 벌어주고 있다. 이것이 자본주의의 신비로움이다. AI 시대에 내가 할 수 있는 것은 두 가지다. 하나는 AI와 경쟁하는 노동자로서 끊임없이 자기 계발을 하는 것. 다른 하나는 A 산업의 주주가 되어 자본가로서의 대응 전략을 세우는 것. 노동시장에서 AI가 위협이라면, 자본시장에서는 AI가 기회다. 이 역 설을 이해하는 순간, 두려움은 희망으로 바뀐다. 직장 생활이 40년이라면, 은퇴 후의 자본가 시간은 30년 이상이다. 총 70년 이상을 버텨야 하는 인생이다. 이 건 여정에서 내 편이 되어줄 것은 결국 내 선택이다. 2026년 지금, 나는 한 주의 ETF를 연금 계좌에 담는 작은 행동으로 70년의 시간을 설계했다.




댓글(0) 먼댓글(0) 좋아요(0)
좋아요
l 공유하기 l 북마크하기찜하기 lthankstoThanksTo