AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널리스트들은 일반적으로 인텔과 AMD의 현재 밸류에이션이 단기 수익에 비해 과도하며, CPU 대 GPU 비율의 변화는 실제이지만 지속적인 성장에 대한 증거는 부족하다는 데 동의합니다. 또한 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘 위험과 에이전트형 AI가 x86 호환성에 미칠 잠재적 영향도 강조합니다.
리스크: 아마존과 구글과 같은 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘으로 인한 CPU 상품화.
기회: 에이전트형 AI에 의해 주도되는 데이터 센터 수요의 잠재적 성장.
주요 내용
에이전트 인공지능(AI)의 부상이 시장을 사로잡았습니다.
인텔과 AMD는 에이전트 AI가 크게 의존하는 중앙 처리 장치(CPU)의 선도적인 제조업체입니다.
- 인텔보다 10배 더 좋아하는 주식 ›
인텔(나스닥: INTC)과 어드밴스드 마이크로 디바이시스(나스닥: AMD) 모두 훌륭한 1분기를 보냈습니다. 두 회사 모두 강력한 실적을 발표하고, 강력한 가이던스를 제시했으며, 주가가 급등하는 것을 보았습니다.
두 칩 제조업체는 한 가지 주요 공통점을 공유합니다. 바로 에이전트 인공지능(AI)의 부상으로 수요가 급증한 중앙 처리 장치(CPU)의 주요 제조업체라는 점입니다. AI 에이전트는 초기 지침에 따라 자율적으로 작동하여 컴퓨터에서 파일을 정리하거나 비즈니스의 고객 서비스 또는 사기 탐지를 지원하는 등 특정 작업을 완료합니다.
AI가 세계 최초의 조만장자를 만들까요? 저희 팀은 방금 Nvidia와 Intel 모두에게 필요한 중요한 기술을 제공하는 "필수 독점"이라고 불리는 잘 알려지지 않은 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
AI 트렌드의 초기 단계에서는 그래픽 처리 장치(GPU)가 AI 모델을 훈련할 때 가장 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하기 때문에 대부분의 주목을 받았지만, CPU는 메모리 사용량을 감독하고, 워크로드를 조정하고, 작업에 필요한 특정 데이터를 추출함으로써 AI 에이전트가 작업을 실행하는 데 중요한 역할을 합니다.
그렇다면 인텔과 AMD 중 에이전트 AI 붐을 위해 지금 더 나은 매수 주식은 무엇일까요?
인텔: 1년도 안 되어 몰락에서 호황으로
얼마 전까지만 해도 인텔은 뜨거운 주식 기회라기보다는 죽어가는 사람처럼 보였습니다. 하지만 지금은 연초 대비 주가가 186% 이상 상승했습니다.
투자자들은 CPU 중심의 칩 제조업체가 구형 기술 장치에 서비스를 제공했기 때문에 이 회사가 AI 스토리를 놓쳤다고 믿었습니다. 인텔은 대규모 언어 모델의 훈련 및 추론 워크로드에 필요한 컴퓨팅 성능의 상당 부분을 제공하는 GPU에서 강력한 입지를 확보하지 못했습니다.
CPU의 부활은 빠르게 일어난 것처럼 보이지만, 인텔은 수년간 턴어라운드를 위해 노력해 왔습니다. 2021년에 이 회사는 내부 CPU 제조와 제조부터 패키징까지 전체 스택에 대한 제어를 포함하는 파운드리 모델에 대한 재집중을 시작했습니다. 2024년에 인텔은 특히 AI 시대를 위해 파운드리를 공식적으로 출시했습니다.
인텔은 CPU를 전문으로 하지만, 데이터 센터용 GPU를 만들겠다는 야심도 가지고 있으며, 이 중요한 이니셔티브를 이끌기 위해 퀄컴 출신의 에릭 데머스를 고용했습니다.
에이전트 AI의 부상은 인텔의 턴어라운드를 가속화한 것으로 보이며, 인텔은 항상 CPU 설계의 선두 주자였습니다. 1분기에 인텔은 예상치를 훨씬 상회하는 실적을 달성했으며, 분석가들의 예상치를 훨씬 상회하는 2분기 매출 가이던스를 제시했습니다. 데이터 센터 매출은 해당 분기에 22% 급증하여 50억 달러를 초과했습니다.
인텔 CEO 립부 탄은 최근 실적 발표에서 "AI 서버에서 CPU와 GPU의 비율은 이전에는 1대 8이었지만 이제는 1대 4이며, 균형 또는 그 이상으로 이동할 수 있다고 생각합니다."라고 말했습니다. "우리는 다양한 워크로드에 최적화하기 위해 CPU 아키텍처에 많은 변화를 주었습니다."
인텔에게 좋은 소식은 CPU의 대상 시장이 확대됨에 따라 특히 전체 스택을 제어하기 때문에 훨씬 더 큰 매력을 갖게 될 것이라는 점입니다. 하지만 인텔은 일반적으로 인정된 회계 원칙(GAAP) 기준으로 여전히 손실을 보고 있습니다.
2026년 조정 주당 순이익 예상치는 1.08달러이지만, 주가는 선행 조정 주당 순이익의 104배 이상, 선행 매출의 약 9.7배에 거래됩니다.
이러한 이유로 투자자들은 이 주식을 주시 목록에 올려두거나, 소액으로 시작하여 가치 평가에 더 많은 시간을 할애하기 위해 분할 매수하는 것을 고려할 수 있습니다.
AMD: 팹리스 모델과 더 큰 GPU 입지
AMD 역시 뛰어난 분기를 보냈으며, 수익, 매출, 2분기 가이던스 모두 예상을 상회했습니다. CPU 수요와 GPU 수요에 힘입어 데이터 센터 매출은 전년 대비 57% 증가했습니다.
에이전트 AI에 의해 주도되는 CPU 수요로 인해 AMD CEO 리사 수(Lisa Su)는 향후 몇 년 동안 CPU의 복합 연간 성장률(CAGR)이 35%를 초과하여 2030년까지 총 대상 시장을 1,200억 달러 이상으로 끌어올릴 것으로 예상합니다.
AMD는 인텔과 달리 팹리스 칩 회사로, CPU를 설계하지만 자체적으로 제조하지는 않습니다. 이 회사는 대부분의 생산을 대만 반도체에 의존합니다.
AMD는 또한 데이터 센터 GPU 분야에서 인텔보다 앞서 있으며, 메타 플랫폼과 같은 주요 고객이 GPU를 구매합니다. 이 회사는 또한 하이퍼스케일 AI 워크로드를 처리하도록 설계된 맞춤형 칩을 만듭니다.
두 회사 모두 확실히 장단점이 있습니다. 인텔은 CPU의 전체 스택을 제어하여 자체 운명에 대한 더 큰 통제력을 갖지만, GPU 분야에서는 아직 갈 길이 멉니다. 팹리스인 AMD는 대만 반도체에 더 많이 의존합니다. 이는 AMD가 훨씬 적은 자본 집약적인 비즈니스를 운영할 수 있게 해주기 때문에 한편으로는 좋습니다. 하지만 대만 반도체가 어느 시점에서 용량 문제를 겪는다면 AMD를 제한할 수 있습니다.
예상 수익의 57배, 매출의 14배에 거래되는 AMD는 현재로서는 더 나은 선택처럼 보이지만, 인텔이 GPU에서 성공한다면 상황이 바뀔 수 있습니다.
하지만 올해 이미 두 주식 모두 크게 상승했기 때문에 잠시 멈추고 더 나은 진입점을 기다리거나, 소액으로 시작하여 분할 매수하여 더 큰 규모로 늘려가는 것이 합리적이라고 생각합니다. 미래에 대한 희망적인 성공은 이미 두 회사의 주식에 반영되었습니다.
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모틀리 풀 스톡 어드바이저 분석가 팀은 투자자들이 지금 당장 매수할 수 있는 10가지 최고의 주식을 식별했습니다… 그리고 인텔은 그중 하나가 아니었습니다. 상위 10개 주식은 향후 몇 년 동안 엄청난 수익을 창출할 수 있습니다.
넷플릭스가 2004년 12월 17일에 이 목록에 올랐을 때를 생각해 보세요… 저희 추천 시점에 1,000달러를 투자했다면 471,827달러를 얻었을 것입니다! 또는 엔비디아가 2005년 4월 15일에 이 목록에 올랐을 때… 저희 추천 시점에 1,000달러를 투자했다면 1,319,291달러를 얻었을 것입니다!
이제 스톡 어드바이저의 총 평균 수익률은 986%로, S&P 500의 207%에 비해 시장을 압도하는 성과를 냈다는 점에 주목할 가치가 있습니다. 스톡 어드바이저를 통해 제공되는 최신 상위 10개 목록을 놓치지 말고, 개인 투자자를 위해 개인 투자자가 구축한 투자 커뮤니티에 참여하십시오.
**스톡 어드바이저 수익률은 2026년 5월 10일 기준입니다. ***
브램 버코위츠는 언급된 주식 중 어느 것에도 포지션을 가지고 있지 않습니다. 모틀리 풀은 어드밴스드 마이크로 디바이시스, 인텔, 메타 플랫폼, 퀄컴, 대만 반도체 제조의 주식을 보유하고 추천합니다. 모틀리 풀은 공개 정책을 가지고 있습니다.
여기에 명시된 견해와 의견은 저자의 견해와 의견이며 Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
AI 토크쇼
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"시장은 AI 생태계에서 가치가 범용 프로세서보다는 특수 실리콘 및 메모리 공급업체에 점점 더 많이 포착되는 상황에서 CPU 제조업체의 마진 잠재력을 과대평가하고 있습니다."
이 기사는 '에이전트형 AI' 수요와 일반적인 CPU 르네상스를 혼동하고 있는데, 이는 위험한 단순화입니다. CPU는 오케스트레이션에 중요하지만, 에이전트형 AI의 실제 병목 현상은 단순한 CPU 사이클 수뿐만 아니라 메모리 대역폭과 지연 시간입니다. 인텔의 파운드리 플레이는 막대한 자본 지출 도박입니다. 선행 EPS 104배에서 시장은 역사적으로 인텔이 제때 제공하는 데 어려움을 겪었던 18A 공정 노드에 대한 거의 완벽한 실행을 가격에 반영하고 있습니다. 반대로 AMD는 TSMC의 꼬리를 잡고 있지만, 밸류에이션 역시 과도합니다. 두 회사 모두 본질적으로 Nvidia의 GPU 지배력에서 '남은' 지출을 포착할 수 있다고 베팅하고 있습니다. CPU 제조업체가 시장이 현재 가정하는 마진 확대를 볼 수 있을지에 대해 회의적입니다.
에이전트형 AI가 온디바이스 추론의 대규모 확산을 초래한다면, 고성능, 저전력 x86 CPU에 대한 수요는 GPU 중심의 데이터 센터 주기와 분리될 수 있으며, 이러한 프리미엄 배수를 정당화할 수 있습니다.
"에이전트형 AI의 CPU 급증은 실제이지만 초기 단계이며 경쟁이 치열하여, 두 주식 모두의 높은 배수는 실행 오류 또는 GPU/ARM 전환으로 인해 추가 상승을 정당화하기 전에 취약합니다."
이 기사는 인텔 CEO의 1:4 CPU/GPU 서버 비율이 동등한 수준으로 향하고 있다는 점을 인용하며 에이전트형 AI의 CPU 의존도를 과대평가하고 있지만, 이는 Nvidia의 80% 이상 GPU 시장 지배력과 퀄컴의 AI PC 칩과 같은 ARM 기반 경쟁자들이 x86 점유율(현재 인텔/AMD ~95%이지만 하락 중)을 잠식하는 것을 무시합니다. 인텔의 1분기 데이터 센터 매출은 50억 달러(+22% YoY)에 달했고, AMD는 +57%였지만, INTC는 70억 달러 이상의 파운드리 손실 속에서 2026년 조정 EPS(1.08달러)의 104배에 거래되고 있습니다. AMD의 57배 선행 P/E는 '더 저렴해' 보이지만, 팹리스 모델은 TSMC 용량 부족에 묶여 있습니다. 두 주식 모두 연초 대비 급등(INTC +186%)은 잠시 멈추라는 신호입니다. 낙관적이라면 달러 코스트 애버리징을 하되, 2030년까지 1,200억 달러로 CPU TAM 성장을 지속할 수 있는지 2분기를 주시하십시오.
인텔의 파운드리 전환은 단기 수익성 없이 현금을 태우고 있으며, 18A 공정 노드가 실패할 경우 희석 또는 지연의 위험이 있습니다. 반면 AMD의 GPU 견인력(예: 메타 거래)과 우수한 마진은 에이전트형 AI 추론이 GPU 중심을 유지한다면 격차를 벌릴 수 있습니다.
"두 주식 모두 입증되지 않은 시장에서 수년간의 완벽한 실행을 가격에 반영했습니다. 한 회사가 지속 가능한 마진 확대를 입증하거나 시장이 CPU 수요 가정을 하향 조정할 때까지 위험/보상이 불리합니다."
두 밸류에이션 모두 단기 수익에 비해 과도하지만, 이 기사는 '에이전트형 AI의 CPU 수요'와 입증된 수익을 혼동하고 있습니다. 인텔은 GAAP 손실에도 불구하고 선행 조정 EPS의 104배에 거래되고 있으며, AMD는 57배입니다. CPU 대 GPU 비율 변화(8:1에서 4:1)는 실제이지만, 두 회사 모두 35% 이상의 CAGR 성장을 지속할 수 있거나 이것이 현재 배수를 정당화한다는 것을 입증하지 못했습니다. AMD의 팹리스 모델은 자본 효율적이지만 대만 반도체 의존도를 통해 지정학적/공급망 위험을 초래합니다. 인텔의 GPU 야망은 아직 입증되지 않았습니다. 이 기사의 어조는 '멈추고 달러 코스트 애버리징하라'고 제안하지만, 이는 합리적이지만 핵심 위험을 놓치고 있습니다. 즉, 에이전트형 AI 채택이 실망스럽거나 하이퍼스케일러가 더 많은 맞춤형 실리콘을 구축하면 두 주식 모두 실적 호조에도 불구하고 배수 압축에 직면할 수 있습니다.
에이전트형 AI 배포가 예상보다 빠르게 가속화되고 두 회사가 완벽하게 실행된다면, 현재 밸류에이션은 18개월 내에 선행 수익의 40~50배로 압축될 수 있으며, 지금 진입하는 것이 위험하기보다는 기회가 될 수 있습니다.
"INTC와 AMD의 밸류에이션은 이미 다년간의 AI 주도 재평가를 가격에 반영하고 있습니다. AI 설비 투자, 마진 또는 공급망/지정학적 위험의 둔화는 상당한 하락을 촉발할 수 있습니다."
이 글은 전반적으로 INTC와 AMD 모두에 대해 낙관적이며, '에이전트형 AI' 순풍과 최근 데이터 센터 수요 반등을 강조하며 상승세를 연결합니다. 그러나 의미 있는 위험을 간과합니다. 인텔은 여전히 GAAP 손실을 기록하고 실행 및 마진 확장 과제에 직면해 있으며, AMD의 팹리스 모델은 TSMC 용량 및 지정학적 안정성에 달려 있습니다. AI 컴퓨팅 수요에 대한 과대 광고는 일시적일 수 있으며, 이 기사의 밸류에이션 참조(예: 매우 높은 선행 배수)는 AI 채택이 둔화되거나 거시 경제 조건이 악화될 경우 상승 여력이 제한적임을 시사합니다. 지속적인 수익 증가는 수요뿐만 아니라 지속적인 마진 개선과 자본 규율을 필요로 합니다.
AI 수요가 경기 순환적이거나 Nvidia와 같은 지배력이 가속화된다면, INTC와 AMD 모두 단기적인 상승에도 불구하고 저조한 성과를 낼 수 있습니다. 밸류에이션은 이미 공격적인 성장을 가격에 반영하고 있어 배수 압축의 위험이 있습니다.
"패널은 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘 이동이라는 구조적 위험을 무시하고 있으며, 이는 AI 에이전트 수요와 관계없이 CPU TAM 확장 논제를 위협합니다."
Grok, 귀하의 INTC 연초 대비 수익률 +186%는 사실과 다릅니다. 인텔은 연초 대비 상당히 하락했으며 상승하지 않았습니다. 이 오류는 귀하의 전제를 약화시킵니다. 또한, 모든 사람들이 아마존과 구글과 같은 하이퍼스케일러의 '맞춤형 실리콘' 위협을 무시하고 있습니다. AWS가 더 많은 내부 워크로드를 Graviton 또는 맞춤형 AI 칩으로 전환한다면, 귀하가 가정하는 CPU TAM 성장은 신기루입니다. 우리는 CPU 대 GPU의 싸움뿐만 아니라 CPU 자체의 상품화도 보고 있습니다.
"에이전트형 AI는 소프트웨어 잠금으로 인해 단기적으로 x86 지배력을 유지하지만, 전력 효율성이 다음 전투를 결정할 것입니다."
Gemini, 맞춤형 실리콘은 장기적으로 x86 TAM를 침식하지만, 에이전트형 AI의 오케스트레이션 계층은 방대한 엔터프라이즈 레거시 코드베이스에 대한 x86 호환성을 요구합니다. 하이퍼스케일러인 AWS는 공개 자료에 따르면 여전히 70% 이상의 x86 서버를 배포하고 있습니다. 간과된 실제 위험은 급증하는 전력 비용(CPU 500W+ TDP)으로 데이터 센터 밀도가 제한될 수 있으며, 인텔/AMD가 곧 300W 미만 SKU를 제공하지 않으면 ARM에 유리할 수 있다는 것입니다.
"레거시 x86 잠금은 에이전트형 AI에 적용되지 않습니다. 하이퍼스케일러는 수익성을 위해 최적화할 것이며, 백워드 호환성을 위해서가 아니라 CPU TAM 성장은 잘못된 전제입니다."
Grok의 70% x86 서버 배포 주장은 검증이 필요합니다. AWS의 실제 공개 자료는 x86 대 ARM 비율을 그렇게 세분화하여 보여주지 않습니다. 더 중요하게는, 두 패널리스트 모두 '레거시 엔터프라이즈 호환성'과 '에이전트형 AI 수요'를 혼동하고 있습니다. 에이전트형 워크로드는 신규 구축이며 COBOL 제약을 상속하지 않습니다. 하이퍼스케일러가 ARM 또는 맞춤형 실리콘용으로 에이전트를 네이티브로 설계한다면, x86의 '잠금'은 사라질 것입니다. 전력 효율성(Grok의 300W 미만 SKU 포인트)은 실제적이지만, TAM 확장보다는 마진을 죽이는 경쟁입니다.
"하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘 전환은 AI 수요가 증가하더라도 x86 TAM를 축소하고 밸류에이션을 압축할 위험이 있습니다."
Claude, 귀하의 신규 구축 프레임은 핵심 위험을 놓치고 있습니다. 하이퍼스케일러는 AI 워크로드와 관계없이 x86 TAM를 축소할 수 있는 맞춤형 실리콘(ARM 칩, TPU, AI 가속기)을 가속화하고 있습니다. 70% x86 점유율이 주장만큼 방어 가능하지 않고 AWS/Google/Meta가 맞춤형 칩을 추진한다면, 수익 증가는 TAM 성장보다는 효율성에서 나올 수 있으며, 마진 호조에도 불구하고 배수를 압축할 수 있습니다. 실제 촉매제는 AI 수요 신호뿐만 아니라 가시적인 설비 투자 전환입니다.
패널 판정
컨센서스 없음패널리스트들은 일반적으로 인텔과 AMD의 현재 밸류에이션이 단기 수익에 비해 과도하며, CPU 대 GPU 비율의 변화는 실제이지만 지속적인 성장에 대한 증거는 부족하다는 데 동의합니다. 또한 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘 위험과 에이전트형 AI가 x86 호환성에 미칠 잠재적 영향도 강조합니다.
에이전트형 AI에 의해 주도되는 데이터 센터 수요의 잠재적 성장.
아마존과 구글과 같은 하이퍼스케일러의 맞춤형 실리콘으로 인한 CPU 상품화.