작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
패널은 AI 채택의 잠재적 지연, 경쟁으로 인한 마진 압축, AI 설비 투자의 경기 순환성, 대만의 공급망 중단과 같은 지정학적 위험을 인용하며 7천억 달러의 AI 설비 투자 명제에 대해 대체로 약세적인 입장을 보였습니다.
리스크: 지정학적 위험, 특히 대만의 공급망 중단과 AI 설비 투자의 경기 순환적 특성.
기회: Nvidia 및 Broadcom과 같은 회사의 성장을 지원하는 AI 인프라에 대한 강력한 수요.
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
올해만 기술 대기업들이 AI 구축에 거의 7,000억 달러를 지출할 계획입니다.
수요가 높아 칩 설계 및 클라우드 서비스 회사의 폭발적인 매출 성장을 이끌었습니다.
기술 주식, 특히 매그니피센트 7(Magnificent Seven)은 지난 3년간 S&P 500을 상승시켰습니다. 투자자들이 올해 초 이들 중 일부에서 벗어났지만, 그 움직임은 일시적이었을 수 있습니다. 최근 몇 년간의 상승을 이끈 인공지능(AI) 이야기는 아직 끝나지 않았다는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 사실, 오늘날 AI가 연구실에서 실제 응용 프로그램으로 옮겨가면서 이제 막 시작되었을 수 있습니다.
올해는 주요 기술 회사들이 예상되는 수요를 충족하기 위해서가 아니라 현재 고객 약속을 따라잡기 위해 인프라 구축에 막대한 투자를 쏟아붓는 이야기의 중요한 순간을 나타냅니다. 기술 대기업인 Amazon (NASDAQ: AMZN), Alphabet, Microsoft, Meta Platforms 는 2026년에 이 증설에 거의 7,000억 달러를 지출할 계획입니다.
AI가 세계 최초의 조만장자를 만들까요? 저희 팀은 방금 Nvidia와 Intel 모두에게 필요한 중요한 기술을 제공하는 "필수적인 독점"이라고 불리는 잘 알려지지 않은 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
이러한 배경에서 제 예측은 AI 인프라 주식이 올해 S&P 500을 능가할 것이라는 것입니다. 전체 이야기를 살펴보겠습니다.
AI 인프라부터 시작하겠습니다. 정확히 무엇인가요? 칩부터 서버, 네트워킹 장비, 완벽한 데이터 센터에 이르기까지 AI 학습 및 사용을 가능하게 하는 모든 요소를 포함합니다. 제가 언급한 기술 대기업들은 인프라 플레이어이며, 칩 거대 기업인 Nvidia와 네트워킹 강자인 Broadcom도 마찬가지입니다. 그리고 이것들은 몇 가지 예일 뿐입니다.
이제 이 AI 붐에서 지금까지 일어난 일을 생각해 봅시다. 몇 년 전, 투자자들은 기술의 잠재력을 깨닫고 AI 주식을 사들이기 시작했습니다. 다양한 방식으로, 산업 전반에 걸쳐, 그리고 우리 일상 생활에 적용된 AI는 기업과 개인이 시간과 비용을 절약하고 더 혁신적이 되도록 도울 수 있습니다. 이 모든 것은 기업 수익에 환상적인 소식입니다. 승자는 AI를 개발하고 판매하는 회사뿐만 아니라 이를 사용하는 회사이며, 투자자들은 가능한 한 빨리 이러한 플레이어에 베팅하는 것을 목표로 했습니다.
AI의 초기 단계는 대규모 언어 모델의 학습을 포함했으며, 고객들이 칩, 서버 및 기타 제품 및 서비스를 위해 몰려들면서 인프라 회사는 분명히 혜택을 받았습니다. 이는 Nvidia와 Broadcom과 같은 회사가 분기마다 폭발적으로 증가하는 매출을 보고하는 데 도움이 되었습니다.
하지만 학습은 일회성 이벤트가 아닙니다. 그것은 계속될 작업이며, 게다가 새로 학습된 모델은 실제 문제를 해결하는 데 사용될 것입니다. 여기서 그들은 "사고" 과정을 돕기 위해 칩, 네트워킹 장비 등이 필요하여 이러한 문제를 해결할 수 있습니다.
이러한 모델이 더 자주, 더 정교하고 정확한 방식으로 적용됨에 따라 기업은 광범위한 인프라 회사가 제공하는 제품 및 서비스에 대한 더 많은 것을 필요로 할 것입니다.
이 전체 과정은 지금 막 탄력을 받기 시작했습니다. Amazon은 최근 지출 계획에 대해 이야기하면서 한 가지 예를 제공했습니다. 이 회사는 Amazon Web Services (AWS) 고객의 요구를 충족하기 위해 올해 2,000억 달러의 자본 지출을 예측합니다. AWS는 AI 및 비 AI 제품 및 서비스를 모두 제공하는 세계 최대의 클라우드 서비스 제공업체입니다. 이 회사는 현재 고객과의 계약을 고려할 때 향후 2년 동안 이 투자의 상당 부분을 수익화하는 것을 목표로 한다고 말합니다.
최근 칩 제조업체, 네트워킹 회사 및 기타 데이터 센터 거대 기업들의 메시지는 동일했습니다. AI 용량에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 이는 이러한 회사들이 앞으로 몇 분기 동안 폭발적인 성장을 계속 보고할 것임을 시사합니다. 그리고 이번 분기에 우리가 본 보고서들은 이 아이디어를 뒷받침합니다. FactSet의 수석 수익 분석가인 John Butters는 5월 4일 메모에서 Alphabet, Amazon, Meta가 S&P 500 수익 성장을 27% 이상으로 끌어올렸으며, 이는 2021년 이후 최고 수준이 될 것이라고 썼습니다.
한편, CNBC 보고서에 따르면 Morningstar는 AI 주식이 7년 만에 가장 큰 할인율로 거래되고 있다고 제안합니다.
수익 예측에 대한 여러 AI 거대 기업의 주가를 보면 가치가 실제로 상당히 하락했음을 알 수 있습니다.
한편, 우리는 AI 성장의 새로운 단계에 진입하고 있습니다. 오늘날과 미래에 기업들은 AI를 사용하고 있으며, 이는 인프라 플레이어에게 강력한 수익 증가로 이어지고 있습니다. 그리고 고객 약속에 기반한 인프라 플레이어의 주요 용량 투자는 이 수익 기회가 클 것임을 시사합니다.
이러한 성장과 매력적인 가치 평가는 투자자들이 AI 주식에 투자하도록 유도할 수 있습니다. 우리는 이미 최근 몇 주 동안 일부 모멘텀을 보았습니다. 이것이 바로 제 예측이 이러한 인프라 플레이어들이 2026년에 시장을 능가할 것이라는 이유입니다.
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Adria Cimino는 Amazon 및 Oracle 주식을 보유하고 있습니다. The Motley Fool은 Alphabet, Amazon, Broadcom, Meta Platforms, Microsoft, Nvidia 및 Oracle 주식을 보유 및 추천합니다. The Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.
여기에 제시된 견해와 의견은 저자의 견해와 의견이며 Nasdaq, Inc.의 견해와 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"인프라 주식은 여전히 유일하게 신뢰할 수 있는 투자이지만, 투자자들이 현재 내러티브를 지배하는 원시적이고 투기적인 자본 지출 수치보다 현금 흐름 효율성을 우선시할 경우에만 그렇습니다."
이 기사는 막대한 자본 지출과 보장된 미래 수익성을 혼동하고 있으며, 이는 자본 집약적인 하드웨어 주기에서 위험한 가정입니다. 7천억 달러의 지출은 실제이지만, '만들면 올 것이다' 전략은 기업 AI 채택의 잠재적 지연을 무시하는 선형적인 수익화 경로를 가정합니다. GPU 활용률이 정체되거나 소프트웨어 서비스(SaaS) 회사가 AI 통합으로 인한 의미 있는 마진 확대를 보여주지 못하면, 우리는 고전적인 공급 과잉을 보게 될 것입니다. 저는 인프라 계층, 특히 Broadcom (AVGO) 및 Nvidia (NVDA)에 대해 낙관적이지만, 투자자들이 현재 매그니피센트 7 간의 내부 상호 보조에 의해 인위적으로 부풀려진 최고 매출 성장보다는 잉여 현금 흐름 전환에 초점을 맞출 경우에만 그렇습니다.
주요 위험은 기술 대기업들이 더 높은 배당금이나 자사주 매입에 대한 투자자 압력에 직면하여 AI 기반 수익 향상에 대한 ROI가 2026년까지 달성하기 어렵다는 것을 알게 되면 지출을 갑자기 줄이는 '설비 투자 절벽'입니다.
"약속된 7천억 달러의 설비 투자는 NVDA와 AVGO에 2-3년의 매출 순풍을 제공하며, 추론이 예상대로 수익화될 경우 2026년에 S&P를 2배 능가할 수 있도록 포지셔닝합니다."
이 기사의 2026년 AMZN, MSFT, GOOG, META의 7천억 달러 설비 투자 예측(올해와 일관성이 없다는 점을 감안)은 강력한 AI 수요를 신호하며, 이는 NVDA의 Blackwell 출시와 AVGO의 네트워킹 급증을 촉진하며, 1분기 실적은 이미 빅테크로부터 S&P EPS 27% 증가를 보여주었습니다. 추론 워크로드는 훈련 주기를 연장하여 인프라 리더의 30-50% 성장을 S&P의 10-15%와 비교하여 지원할 것입니다. 밸류에이션이 재설정되었습니다. 50% 이상의 EPS 전망에 대해 약 40배의 선행 P/E를 기록하는 NVDA는 조정 후 합리적으로 보입니다. 그러나 이는 공급 제약 속에서의 원활한 실행을 가정합니다.
하이퍼스케일러의 막대한 설비 투자는 AI ROI가 실망스럽거나 기업 채택이 둔화될 경우 과잉 공급으로 이어질 수 있으며, 이는 통신 붕괴와 유사하게 인프라 과잉 구축이 수익을 압도했습니다. 전력망 병목 현상(예: 미국은 100GW 이상의 신규 용량 필요)은 2026년 출시를 지연시켜 상승 여력을 제한할 수 있습니다.
"이 기사는 지속적인 설비 투자를 가속화되는 설비 투자로 착각하고 현재 밸류에이션이 7천억 달러 지출 주기에 이미 가격이 책정되지 않았다고 가정합니다."
이 기사는 두 가지 별개의 현상을 혼동합니다. (1) 하이퍼스케일러의 증가된 설비 투자 지출, 이는 실제이며 문서화되어 있습니다. (2) 이것이 초과 주식 수익으로 이어진다는 가정입니다. 7천억 달러 수치는 정확하지만 오해의 소지가 있습니다. 이전 연도에 대한 추가가 아니라 이미 가격이 책정된 추세의 지속입니다. Nvidia는 약 30배의 선행 P/E로 거래됩니다. Broadcom은 약 25배입니다. Morningstar의 '7년 만에 가장 큰 할인'은 선별된 것입니다. 이러한 배수는 2019년 수준보다 40-60% 높습니다. 이 기사는 또한 인프라 수요와 인프라 *주식* 수익을 혼동합니다. 설비 투자가 약속되었지만 경쟁으로 인해 마진이 압축되면(AMD가 점유율을 높이거나 맞춤형 칩이 Nvidia의 해자를 침식), 최고 매출이 강하더라도 인프라 주식은 실적이 저조합니다. 결정적으로 누락된 것은 AI ROI가 실현되지 않고 하이퍼스케일러가 2027-28년에 지출을 줄이면 어떻게 되는가입니다.
설비 투자가 실제로 2027년까지 확정된 고객 약속을 반영하고, 추론 워크로드가 예상보다 빠르게 확장된다면, 인프라 주식은 더 높게 재평가될 수 있습니다. 그러나 이 기사는 '확정된' 약속에 대한 증거를 전혀 제공하지 않습니다. 그것은 사실로 제시된 추측입니다.
"AI 설비 투자 파동은 경기 순환적이며 2026년에 정점을 찍을 수 있으며, AI 채택이 유지되더라도 매출 둔화와 배수 압축의 위험이 있습니다."
AI 인프라가 S&P 500을 능가하도록 만드는 것은 성장 서사에 달려 있습니다. AWS와 하이퍼스케일러는 모델 학습이 배포로 이전됨에 따라 Nvidia, Broadcom 및 클라우드 동료들에게 매력적인 다년간의 설비 투자 주기를 제공할 것입니다. 그러나 약세 시나리오가 도사리고 있습니다. AI 설비 투자는 매우 경기 순환적이고 불규칙하며, 매출 증가는 지속적인 AI 채택과 자본 집약적 주기에서의 가격 결정력에 달려 있습니다. 클라우드 성장이 둔화되고, 용량, 전력 및 냉각 비용이 상승함에 따라 마진이 압축되고, 밸류에이션이 매출 성장 둔화를 보상하지 못하면 어떻게 될까요? 상승 여력은 매출뿐만 아니라 마진 확보에 달려 있습니다.
가장 강력한 반론: AI 설비 투자 수요는 선행적이고 매우 경기 순환적입니다. 설비 투자 주기의 정점이 예상보다 일찍 도래할 수 있으며, AI 채택이 지속되더라도 클라우드 성장이 둔화되어 밸류에이션 하락을 초래할 수 있습니다.
"AI 인프라 명제는 대만의 극심한 공급망 집중의 치명적인 꼬리 위험을 무시합니다."
Claude는 '확정된' 오류를 지적하는 것이 옳지만, 모든 사람이 지정학적 위험 프리미엄을 무시하고 있습니다. TSMC가 대만에서 사소한 차질이라도 겪는다면, 소프트웨어 ROI와 관계없이 Nvidia와 Broadcom에 대한 7천억 달러의 설비 투자 명제 전체가 사라질 것입니다. 우리는 세계 경제를 극도로 집중된 공급망에 걸고 있습니다. '설비 투자 절벽'은 ROI뿐만 아니라 아무도 여기서 밸류에이션 모델에 완전히 가격을 책정하지 않은 물리적 공급망 취약성에 관한 것입니다.
"상호 연결된 공급망 및 전력 제약은 하이퍼스케일러가 7천억 달러의 설비 투자를 GPU에서 에너지 인프라로 재할당하도록 강요할 수 있습니다."
Gemini는 대만 위험을 적절하게 강조하지만, Grok의 전력망 요점과 충분히 연결되지 않습니다. TSMC 팹도 전력을 많이 소비하며, 미국 CHIPS 법 보조금은 5-7년이 필요한 송전 지연을 해결하지 못할 것입니다(FERC 데이터). 데이터 센터가 2030년까지 미국 전력의 8%를 차지한다면(EIA), 하이퍼스케일러는 GPU와 발전기 간에 설비 투자를 배분하여 20-30%의 에너지 비용 인플레이션 속에서 NVDA의 2026년 Blackwell 물량에 가장 큰 타격을 줄 것입니다.
"공급망 집중 위험(TSMC)은 2026년까지 구속력 있는 제약으로서 전력망 위험보다 더 중요합니다."
Grok은 전력과 공급망이라는 두 가지 별개의 제약을 혼동하지만, 순서 위험을 놓칩니다. TSMC 용량은 먼저(2025-26년), 전력망 병목 현상은 나중에(2027년 이후) 발생합니다. 대만 차질이 미국 팹 출시 전에 발생하면, 하이퍼스케일러는 국내 용량을 충분히 빨리 대체할 수 없습니다. 에너지 비용 인플레이션은 칩이 전력을 공급할 경우에만 중요합니다. TSMC가 Intel/Samsung이 격차를 메우기 전에 흔들린다면 7천억 달러의 설비 투자는 좌초될 것입니다. 아무도 이 시기를 명시적으로 모델링하지 않았습니다.
"ROI 및 타이밍 위험, 그리고 정책/지정학은 설비 투자 헤드라인보다 더 중요합니다. 차질은 출시를 지연시키고 NVDA/AVGO의 수익을 압축할 것입니다."
Gemini는 대만 위험을 강조하지만, 이 주장은 그것을 이진 장벽이라기보다는 타이밍/ROI 위험으로 취급합니다. 하이퍼스케일러는 공급업체를 다양화하고 설비 투자를 분산할 수 있습니다. 차질은 주기를 지연시키겠지만 파괴하지는 않을 것입니다. 더 큰 누락된 부분은 정책/지정학(수출 통제, 보조금, 반도체 제한)과 ROI 민감도입니다. ROI가 냉각되거나 통제가 시행되면 2026년 출시가 지연되어 원시 설비 투자 라인보다 NVDA/AVGO의 위험 조정 수익률을 더 많이 압축할 수 있습니다.
패널은 AI 채택의 잠재적 지연, 경쟁으로 인한 마진 압축, AI 설비 투자의 경기 순환성, 대만의 공급망 중단과 같은 지정학적 위험을 인용하며 7천억 달러의 AI 설비 투자 명제에 대해 대체로 약세적인 입장을 보였습니다.
Nvidia 및 Broadcom과 같은 회사의 성장을 지원하는 AI 인프라에 대한 강력한 수요.
지정학적 위험, 특히 대만의 공급망 중단과 AI 설비 투자의 경기 순환적 특성.