Investing.com - 이번 주 인공지능(AI) 분야의 주요 애널리스트 전망을 소개합니다.

모건 스탠리, 엔비디아를 최고 반도체 종목으로 복원

모건 스탠리는 Nvidia (NASDAQ:NVDA)를 최고 반도체 종목으로 복원하며, 최근 주가 정체가 개선되고 있는 사업 펀더멘털을 반영하지 못하고 있다고 주장했습니다.

"지난 두 분기 동안 엔비디아 주가는 움직이지 않았지만 사업은 계속 강화되었습니다. 이는 현재 성장의 지속 가능성에 대한 우려 때문입니다"라고 애널리스트 Joseph Moore가 월요일 보고서에서 밝혔습니다.

Moore는 현재 밸류에이션이 매력적인 진입점을 제공한다고 말하며, 엔비디아가 2027년 예상 주당순이익 대비 약 18배에 거래되고 있다고 지적했습니다. 그는 이를 "놀라울 정도로 좋은 진입점"이라고 설명했습니다.

이번 전망은 모건 스탠리의 이전 포지셔닝에서 전환된 것으로, 당시 회사는 AI 관련 수익 레버리지가 해당 부문에서 더 강할 것으로 예상하며 SanDisk와 마이크론 테크놀로지 같은 메모리 기업을 선호했습니다.

Moore는 그 전략이 매우 성공적이었다고 말하며, 해당 전망 이후 메모리 주식들이 300%에서 900% 사이로 상승했다고 밝혔습니다. 같은 기간 동안 엔비디아의 주가는 거의 변동이 없었지만 수익 전망은 지난 6개월 동안 약 38% 증가했습니다.

Moore는 수요의 지속 가능성과 잠재적 시장 점유율 압박에 대한 투자자들의 우려가 심리를 짓눌렀다고 말했습니다. 그러나 그는 두 가지 문제 모두 개선되기 시작하고 있으며, 다가오는 제품 업데이트가 엔비디아의 리더십 로드맵을 강화하고 경쟁 우려를 해소하는 데 도움이 될 것으로 믿고 있습니다.

수요 측면에서 모건 스탠리의 공급망 점검은 하이퍼스케일 고객들의 지속적으로 강력한 지출 약속을 가리킵니다. "현재 투자 사이클이 끝났다는 징후는 전혀 없습니다"라고 Moore는 썼으며, 일부 고객들이 2028년까지 용량을 확보하기 위해 선불로 지불하고 있다고 언급했습니다.

AI 프로세서의 공급 제약 완화는 메모리, 스토리지, 광학 및 전력과 같은 다른 구성 요소가 주요 병목 현상이 될 경우 궁극적으로 엔비디아에 이익이 될 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

Moore는 또한 단기 공급 지표에 대한 투자자들의 초점이 더 강력한 기저 수요 추세를 가릴 수 있다고 말했습니다. 그의 견해로는 GPU 리드 타임의 개선이 이전 사이클에서 본 것과 유사한 시장 점유율 증가를 지원할 수 있습니다.

엔비디아는 현재 AI 프로세서 매출 점유율의 약 85%를 차지하고 있으며, ASIC은 10%를 약간 넘고 AMD는 5% 미만입니다. Moore는 대형 고객들이 보다 아키텍처적으로 유연한 전략을 추구함에 따라 경쟁이 점차 증가할 수 있다고 인정했지만, 많은 배포가 여전히 엔비디아를 선호한다고 말했습니다.

그는 주요 ASIC 및 AMD 고객들이 2026년에 엔비디아 관련 지출을 80% 이상 확대할 것으로 예상된다고 덧붙였습니다.

주가 하락 시 삼성 주식 매수: 모건 스탠리

삼성전자 (KS:005930) 주식은 최근 하락 이후 점점 더 매력적으로 보인다고 모건 스탠리가 별도 보고서에서 밝혔으며, 이번 하락이 AI 메모리 아키텍처 변화에 앞서 잠재적 진입점을 제공한다고 주장했습니다.

주가는 이번 주 13% 이상 하락하며 전체 시장을 하회했고, 같은 기간 동안 코스피지수는 약 10% 하락했습니다.

모건 스탠리 애널리스트 Shawn Kim은 칩이 점점 더 전문화됨에 따라 AI 메모리 생태계가 보다 복잡한 하이브리드 구조로 전환되기 시작하면서 조정이 발생했다고 말했습니다.

고대역폭 메모리(HBM)가 많은 AI 워크로드를 계속 지배하고 있지만, 애널리스트는 다른 유형의 메모리에 대한 새로운 사용 사례가 등장하고 있다고 말했습니다. 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)는 "처리량 밀도보다 지연 시간이 더 중요한 워크로드를 위한 틈새 시장을 개척하고 있습니다"라고 Kim은 밝혔습니다.

애널리스트들은 엔비디아가 다가오는 GPU 기술 컨퍼런스에서 추론에 초점을 맞춘 새로운 칩을 공개할 것으로 예상합니다. Kim에 따르면, 이 칩은 대량의 온칩 SRAM을 중심으로 구축된 Language Processing Unit 설계를 사용할 가능성이 높습니다.

그는 이러한 유형의 아키텍처가 "추론의 순차적 속도를 위해 특별히 제작되었으며" "속도에 대해 기꺼이 비용을 지불할" 고객들에게 어필할 가능성이 높다고 말했습니다.

Kim은 업계가 이러한 진화를 메모리 기술 간의 직접적인 경쟁으로 보아서는 안 된다고 주장했습니다. 대신 시장은 서로 다른 메모리 유형이 보완적인 역할을 하는 계층화된 시스템으로 이동하고 있습니다.

두 기술 모두 "계층적으로 유지되어 핫 패스 실행을 위한 SRAM과 확장 가능한 메모리 용량을 위한 HBM을 결합할 것"이라고 그는 덧붙였습니다.

Kim은 또한 LPU 기반 설계가 AI 하드웨어 생태계의 일부를 제약해 온 "HBM 및 CoWoS 패키징의 현재 공급망 병목 현상을 피할 수 있다"고 말했습니다.

AI 메모리 시장이 궁극적으로 어떻게 진화할지에 대한 지속적인 불확실성에도 불구하고, 모건 스탠리는 삼성전자를 최고 종목으로 재확인했습니다. Kim은 회사의 HBM4 인증 진행 상황, SRAM 역량, 파운드리 운영의 유연성 및 더 광범위한 상품 사이클의 잠재적 지원을 언급했습니다.

"역사적으로 이러한 조정은 매수할 좋은 기회를 제공했습니다"라고 Kim은 썼으며, 수익 전망이 여전히 "회복할 여지가 많다"고 덧붙였습니다.

애널리스트들, AI 전망 강화로 마벨 테크놀로지 업그레이드

Benchmark와 뱅크오브아메리카의 애널리스트들은 마벨 테크놀로지 (NASDAQ:MRVL)를 매수로 업그레이드했습니다. 이는 칩 제조업체의 최신 실적과 가이던스가 AI 수요와 관련된 가속화된 성장에 대한 기대를 강화했기 때문입니다.

마벨 테크놀로지는 2028 회계연도(FY28) 매출이 거의 150억 달러에 달할 것으로 전망하며, AI 데이터 센터에 사용되는 맞춤형 칩과 인터커넥트 솔루션에 대한 강력한 수요를 강조했습니다. 이 전망은 월스트리트 추정치인 129억 2천만 달러를 크게 상회했으며 금요일 주가를 18% 이상 상승시켰습니다.

회사는 또한 2027 회계연도 전망을 상향 조정하여, 이제 매출이 전년 대비 30% 이상 증가하여 거의 110억 달러에 달할 것으로 예상하고 있으며, 이는 이전 전망인 약 100억 달러와 비교됩니다.

뱅크오브아메리카 애널리스트들은 회사의 최신 실적 발표가 주요 AI 인프라 부문에 대한 노출에 대한 확신을 강화했다고 말했습니다. Vivek Arya가 이끄는 애널리스트들에 따르면, 이번 업데이트는 마벨 테크놀로지의 "AI 광 연결에 대한 견고한 레버리지"를 강조했으며, 다가오는 마이크로소프트 맞춤형 칩 프로그램의 잠재적 성공과 회사가 "Amazon XPU 전환 연도의 전환점을 돌고 있다"는 징후를 보여주었습니다.

Benchmark 애널리스트 Cody Acree도 주식을 매수로 업그레이드하고 목표가를 130달러로 설정하며, 마벨 테크놀로지의 데이터 센터 및 연결 사업 전반에 걸친 여러 성장 동력을 언급했습니다.

Acree는 회사가 "광범위하게 가속화되는 수요 추세, 개선되는 확장된 가시성"의 혜택을 받고 있다고 말했으며, 이는 향후 몇 년 동안 매출과 수익이 현재 컨센서스 추정치를 크게 상회할 수 있음을 시사하는 가이던스로 뒷받침됩니다.

그는 마벨 테크놀로지의 맞춤형 실리콘 부문이 Amazon과 마이크로소프트를 포함한 하이퍼스케일 고객들과의 지속적인 참여로 계속 확장될 것으로 예상된다고 덧붙였습니다.

최근 주가 상승에도 불구하고 Acree는 마벨 테크놀로지의 밸류에이션이 여전히 "더 광범위한 AI 반도체 동종 업체 대비 특히 매력적"으로 보인다고 말했습니다.

Loop Capital, AI ’슈퍼 사이클’로 Astera Labs 매수로 시작

이번 주 Astera Labs (NASDAQ:ALAB)는 Loop Capital로부터 낙관적인 커버리지 개시를 받았으며, 이 반도체 회사에 매수 등급과 250달러 목표가를 부여하며 AI "슈퍼 사이클"에서의 중심적 역할을 지적했습니다.

Loop Capital 애널리스트 Ananda Baruah는 이 회사가 투자자들이 가장 큰 칩 제조업체를 넘어 AI 인프라에 대한 노출을 얻을 수 있는 가장 명확한 방법 중 하나를 나타낸다고 말했습니다.

"우리는 ALAB를 (엔비디아 외에) 다각화된 AI 실리콘 ’순수 플레이’를 가장 잘 나타내는 회사로 보고 매수 등급과 250달러 목표가로 커버리지를 시작합니다"라고 Baruah는 보고서에서 밝혔습니다.

애널리스트는 Astera Labs가 대규모 데이터 센터 배포에 사용되는 GPU 및 대체 가속기를 포함한 광범위한 AI 프로세서 생태계에 걸쳐 포지셔닝되어 있다고 봅니다.

그는 회사의 제품이 차세대 AI 인프라 전반의 성능 및 연결 요구 사항을 지원하도록 설계되었다고 말했습니다. Astera Labs는 "AI 서버 및 클러스터의 성능 병목 현상을 해결하기 위한 기술을 통해 본질적으로 모든 Gen AI 실리콘 종류(GPU, Tranium, TPU 및 기타 XPU)에 걸쳐 기회를 가지고 있습니다"라고 그는 썼습니다.

Baruah는 AI 시스템의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 회사의 솔루션이 시간이 지남에 따라 점점 더 중요해질 것이라고 믿습니다. "서버와 클러스터가 더 크고 정교해짐에 따라(즉, 점점 더 복잡해짐에 따라) ALAB는 더욱 중요하고 가치 있게 됩니다"라고 그는 말했습니다.

애널리스트는 또한 엔비디아가 개발한 것 이상으로 시장에 진입하는 AI 가속기의 범위가 확대되고 있다고 지적하며, 이러한 추세가 Astera Labs의 잠재적 주소 가능 시장을 확대할 수 있다고 주장했습니다.

장기적으로 Baruah는 회사의 기술이 AI 인프라 스택에 내장됨에 따라 더 강력한 경쟁적 포지셔닝을 구축할 것으로 봅니다.

그는 Astera Labs의 예측 소프트웨어 및 관리 플랫폼인 COSMOS를 강조하며, "업계 표준이 되고 실질적인 성능 증폭기가 될 수 있다"고 말했습니다. 널리 채택될 경우 이 플랫폼은 AI 시스템이 계속 확장됨에 따라 고객들과 "해자와 같은 끈끈함"을 만들 수 있다고 그는 덧붙였습니다.

AI 우려가 산업용 소프트웨어 주식을 부당하게 처벌하고 있다고 Barclays 밝혀

산업용 소프트웨어 주식들은 AI가 소프트웨어 부문을 파괴할 것이라는 우려로 인한 광범위한 시장 매도에 휩쓸렸지만, Barclays는 반응이 과도했으며 기업 소프트웨어 비즈니스가 가치를 창출하는 방식을 잘못 해석하고 있다고 말합니다.

은행의 애널리스트 Guy Hardwick은 AI가 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기업의 경제성을 훼손할 것이라는 지배적인 내러티브가 고객들이 실제로 비용을 지불하는 서비스, 운영 안정성 및 업계 전문성의 중요성을 간과하고 있다고 주장했습니다.

그는 "SaaS AI 약세 사례는 과도하다"고 말하며, AI는 "우리의 산업용 소프트웨어 종목들에게 위협이 아닌 점진적인 기회를 나타내야 한다"고 덧붙였습니다. AI 주도 매도는 "산업용 소프트웨어를 부당하게 처벌하고 있습니다"라고 그는 말했습니다.

Hardwick은 AI가 기업 소프트웨어를 상품화할 것이라는 견해가 고객들이 주로 코드에 대해 비용을 지불한다는 잘못된 가정에 기반하고 있다고 말했습니다.

"AI가 코드 생성을 상품화하는 동안, 그것은 SaaS에서 서비스의 경제적 가치를 강조합니다. 코드가 상품이라면, 가치는 깊은 도메인 전문성, 신뢰할 수 있는 서비스 및 하이브리드(결정론적 + 확률론적) 아키텍처입니다"라고 그는 연구 보고서에서 썼습니다.

"코드는 투입물이지 제품이나 산출물이 아닙니다"라고 Hardwick은 덧붙였으며, 성공적인 SaaS 기업들은 수년 전에 코드 판매를 넘어섰고 이제 주로 서비스와 부문 전문성으로 경쟁한다고 언급했습니다.

시장 반응은 코딩이 기업 소프트웨어 가치의 큰 부분을 차지한다는 것을 암시하는데, 애널리스트는 이것이 부정확하다고 믿습니다. 성숙한 SaaS 기업 내에서 코딩은 총 지출의 작은 부분만을 차지할 가능성이 높습니다.

Barclays의 추정에 따르면, 코딩 비용은 매출의 약 4%에서 8%를 차지할 가능성이 높으며, 이는 자동화된 코드 생성이 제한적인 직접적 재무 영향만을 미칠 것임을 시사합니다.

그럼에도 불구하고 산업용 소프트웨어 기업 전반의 밸류에이션은 급격히 하락했으며, Barclays는 커버리지 대상 종목들의 배수가 지난 6개월 동안 약 50% 하락했다고 언급했습니다.

Hardwick은 또한 AI 시스템 운영의 경제성을 기존 소프트웨어 제공업체에 이익이 될 수 있는 또 다른 요인으로 지적했습니다. 생성형 AI가 개발 비용을 낮출 수 있지만, GPU, 에너지 및 인프라와 관련된 추론 비용으로 인해 대규모로 AI 소프트웨어를 운영하는 것은 비용이 많이 들 수 있습니다.

"소프트웨어가 저렴하게 또는 무료로 생성될 수 있더라도 대규모로 저렴하게 운영될 수는 없습니다"라고 Hardwick은 말하며, 이것이 "어려운 경제적 가격 하한선"을 만들어 이러한 비용을 효율적으로 관리할 수 있는 기업들에게 유리하다고 주장했습니다.

그는 산업용 소프트웨어 밸류에이션이 이제 COVID 시대 수준으로 돌아갔으며 S&P 500 대비 역사적 최저치에 있다고 덧붙였습니다. 이는 해당 부문이 많은 산업 기술 하드웨어 동종 업체보다 더 강력한 잉여현금흐름 수익률을 제공함에도 불구하고입니다.

Hardwick은 AI 하드웨어 거래에 대한 투자자 피로, 소프트웨어 대비 반도체 초과 성과의 잠재적 반전, 부문 전반의 높은 공매도 비율을 포함하여 그룹으로의 회귀를 위한 여러 잠재적 촉매제를 봅니다.

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