“콘텐츠가 돈 된다”…IP로 돈 버는 기업 담았다[ETF언박싱]

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이데일리,

2026년 4월 11일, 오전 07:31

[이데일리 박순엽 기자] 지적재산권(IP)이 인공지능(AI) 시대의 핵심 자산으로 부상하면서 콘텐츠와 플랫폼 기업의 저작권 경쟁력에 집중적으로 투자하는 상장지수펀드(ETF)가 새로 나왔다. 단순히 콘텐츠를 제작하는 기업이 아니라 캐릭터·게임·영상·음악·데이터 등 독점적 원천 자산을 바탕으로 반복적인 수익을 창출하는 기업들을 골라 담았다는 점이 특징이다.

11일 한국거래소에 따르면 한화자산운용은 지난달 31일 ‘PLUS 글로벌 저작권 핵심기업 액티브’ ETF를 상장했다. 이 상품은 콘텐츠·플랫폼 등 보유 저작권을 활용한 사업을 영위하는 글로벌 기업들로 포트폴리오를 구성하는 액티브 ETF다. 무형자산인 IP가 미래 산업의 핵심 경쟁력이 되는 흐름에 맞춰 독점적인 원천 자산을 보유한 기업들에 투자하도록 설계됐다.

(일러스트=제미나이 생성 이미지)
이 상품은 저작권을 단순 보유하는 데 그치지 않고 이를 실제 수익으로 연결하는 기업을 겨냥한다. 넷플릭스·디즈니처럼 선투자 이후 수익 확대 구간에 진입한 구독 플랫폼 기업, 닌텐도·산리오처럼 강력한 캐릭터와 콘텐츠 IP를 반복 수익화하는 기업, 레딧·뉴욕타임스처럼 AI 학습 데이터 수요 확대에 맞춰 저작권 라이선싱이라는 새 매출원을 확보한 기업이 대표적이다.

상품 배경엔 AI 산업의 경쟁 구도가 인프라와 모델 중심에서 장기적으로는 복제하기 어려운 원천 IP 중심으로 이동할 수 있다는 판단이 깔려 있다. 강력한 IP는 게임·영화·테마파크·굿즈 등으로 사업 확장이 가능하고, 추가 생산비용 없이 로열티 중심의 수익을 창출할 수 있다는 점에서 수익성이 높다는 평가도 받는다.

기초가 되는 비교지수는 ‘iSelect 미국AI지적재산 지수’다. 뉴욕증권거래소(NYSE)와 나스닥(Nasdaq)에 상장된 종목(ADR 포함) 가운데 시가총액 5억달러 이상, 평균 거래대금 100만달러 이상 조건을 충족한 기업을 유니버스로 삼고, 캐릭터·게임·음악·플랫폼 라이선스 등 관련 키워드 유사도가 높은 상위 25개 종목을 편입 대상으로 선정한다.

액티브 ETF인 만큼 단순 지수 추종에 그치지 않고 이벤트 대응도 운용의 핵심으로 제시됐다. 기업 인수합병(M&A), AI 라이선싱 계약, 저작권 관련 소송 판결 등 주가에 영향을 줄 수 있는 이벤트를 상시 모니터링하면서 종목 비중을 적극적으로 조정하는 방식이다. 비교지수와의 상관계수 0.7 유지 조건 아래 초과 수익을 추구하는 구조다.

상장일 기준 편입 종목은 넷플릭스(Netflix), 월트디즈니(Walt Disney), 스포티파이(Spotify), 소니그룹(Sony Group), 컴캐스트(Comcast), 테이크투(Take-Two), 레딧(Reddit), 텐센트(Tencent), 아마존(Amazon), 뉴욕타임스(NYTimes) 등이다. 영상과 음악, 게임, 플랫폼, 뉴스 콘텐츠에 이르기까지 저작권 기반 사업 모델을 가진 기업들을 폭넓게 담았다.

금정섭 한화자산운용 ETF사업본부장은 “AI 시대에 인프라와 모델은 점차 범용 자원이 되고 있지만, 경쟁사가 복제할 수 없는 원천 IP는 오히려 가치가 커지고 있다”며 “구독 플랫폼의 수익성 전환, IP 라이선싱의 구조적 고수익성, AI 학습 데이터 라이선싱이라는 세 가지 수익 엔진이 동시 작동하는 지금이 글로벌 저작권 핵심 기업에 투자하기 좋은 시점”이라고 말했다.

총보수는 연 0.45%이며, 비교지수의 정기 리밸런싱은 매년 5월과 11월 옵션만기일 다음 주 첫 영업일에 연 2회 진행된다. 다만 편입 종목 수가 25개로 비교적 적고 테마가 뚜렷한 집중형 상품인 만큼 개별 종목 이슈나 콘텐츠 업황 변화에 따른 변동성은 일반적인 글로벌 기술주 ETF보다 더 크게 나타날 수 있다.

김진영 키움증권 연구원은 “과거 무단 데이터 수집 중심이던 시장이 정당한 대가를 지불하고 라이선싱 계약을 맺는 구조로 바뀌고 있다”며 “오픈AI, 구글, 아마존 등 AI 기업들의 데이터 라이선싱 확대는 원천 IP 보유 기업들의 신규 매출원으로 작용해 수익 구조 개선에 기여할 수 있다”고 말했다.

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