5월 증시, AI 열풍 속 내 투자의 방향은? 골드만삭스 vs 월가, 격렬한 논쟁 속 살아남기!

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최근 투자를 하면서 크게 깨달은 점이 있어. 2024년 5월, 유가와 금리가 여전히 높은 수준을 유지하고 있는데도 증시는 정말 뜨겁게 달아오르고 있다는 사실이야.

특히 AI, 기술주, 하드웨어, 반도체 섹터는 마치 자기들만의 리그를 펼치듯 강세를 보이고 있지. 나스닥이 한 달 새 14% 넘게 상승했다는 소식을 들었을 때, 솔직히 나도 놀랐어.

더욱 놀라운 건 반도체 지수가 역사상 가장 긴 연속 상승 기록을 세웠다는 거야. 내가 시장을 오랫동안 봐왔지만, 이런 강한 흐름은 쉽게 찾아볼 수 없었어.

GPU, HBM 메모리 같은 익숙한 이름들 외에도 아날로그 반도체, 장비주, 데이터센터 전력 인프라, 네트워크 광통신 등 다양한 AI 인프라 관련 기업들이 상승을 주도하는 것을 보면서, 아 이 흐름이 단순히 일부 스타 플레이어에 국한된 것이 아니구나, 하고 느꼈어.

하이퍼스케일러들이 CAPEX(시설 투자) 계획을 상향 조정하고 있다는 뉴스도 계속 나오고 있잖아. 뱅크 오브 아메리카는 내년에 AI 하드웨어 시장이 무려 1조 달러를 넘어설 것이라고 전망하더군. 이런 전망들을 종합해보면, AI 하드웨어 주도의 상승 펀더멘털이 정말 견고해 보인다는 생각이 들었어.

하지만 내가 늘 그렇듯이, 마냥 낙관만 할 수는 없었어. 필라델피아 반도체 지수의 이동 평균선 괴리가 닷컴 버블 이후 가장 높고, 12개월 선행 주가 수익 비율이 10년 평균 대비 높은 24배에 달한다는 분석을 보면서, 솔직히 나도 지금 이 상승세가 언제까지 갈지, 조정이 올지 안 올지 매일 고민하고 있어.

골드만삭스 '반도체 비중 축소' 논란, 그리고 내 생각

지난 5월 1일, 골드만삭스 글로벌 주식 리서치 총괄인 짐 코로가 반도체 비중 축소(콜)를 권고하면서 시장에 큰 논쟁을 불러일으켰잖아? 이 소식을 들었을 때 나는 솔직히 좀 충격적이었어.

코로는 2024년 생성형 AI의 경제성에 대해 회의적인 입장을 공개적으로 밝혀왔던 인물인데, 이번에도 그의 핵심 주장은 '막대한 AI 인프라 구축 투자가 과연 그만큼의 투자 수익률(ROI)을 가져다줄 수 있을까?' 였어.

AI 기술이 너무 비싸고, 이를 정당화하려면 복잡한 문제 해결 능력이 필요한데, 생성형 AI가 과연 그런 능력을 갖추었는지에 대한 근본적인 질문을 던진 거지. 나도 이런 의문을 가지고 있었던 터라 그의 이야기에 귀가 쫑긋했어.

코로는 2년 전 자신의 주장에서 두 가지가 틀렸음을 인정했어. 첫째, AI 채택 속도가 예상보다 훨씬 빠르다는 점이야. 앤스로픽의 연간 반복 매출이 기하급수적으로 증가하는 등, AI는 역사상 가장 빠른 속도로 채택되는 기술로 평가받고 있다는 사실에 나도 깜짝 놀랐어.

둘째, 하이퍼스케일러들이 CAPEX 투자에 예상보다 훨씬 진심이었다는 점이야. 빅테크 기업들이 AI 경쟁에서 밀리면 안 된다는 FOMO(실패에 대한 두려움) 때문에 현금 흐름 악화나 단기적인 주가 부진을 감수하고서라도 투자를 늘렸다는 분석은 정말 인상 깊었어.

하지만 코로는 여전히 AI의 투자 수익률에 대한 의문을 거두지 않았어. 소비자뿐 아니라 기업들도 AI를 빠르게 도입하고 있지만, 실제 수익으로 연결되는 증거는 아직 부족하다고 지적하는 대목에서는 나도 고개를 끄덕일 수밖에 없었어. EY 조사에서 기업의 99%가 AI 도입 후 재무적 손실을 봤다고 하니, 이건 정말 심각한 문제 아닌가 싶었지.

경영진과 일선 직원의 AI 생산성 체감 격차가 크다는 점, 그리고 AI 에이전트 역시 기업 실무 환경에서는 신뢰성, 완결성, 생산성이 기대에 못 미친다는 주장도 내 눈길을 사로잡았어.

코로의 핵심 주장은, AI가 뜨는 것은 맞지만 현재처럼 반도체와 하드웨어 기업들만 막대한 수익을 올리는 상황이 지속될 수는 없다는 거야. 챗GPT 출시 이후 엔비디아의 순이익이 27.5배 증가한 반면, 고객사인 하이퍼스케일러들은 1~3배 증가에 그치거나 심지어 하락했다는 데이터는 나에게 시사하는 바가 컸어.

이는 AI 인프라 경쟁 격화로 하이퍼스케일러들이 벌어들인 현금의 대부분을 재투자에 쏟아붓고 있기 때문이지. 이런 구조는 과거 닷컴 버블과 다르다는 강세론자들의 전제를 약화시키며, 고객사의 희생을 통해 반도체 회사들만 돈을 버는 구조는 비정상적이라고 코로는 강하게 주장했어.

그는 향후 두 가지 시나리오를 제시했어. 첫째, 하이퍼스케일러들이 AI에서 명확하게 수익화를 증명하면 대규모 CAPEX가 정당화되어 문제없다는 것이고, 둘째, ROI가 나오지 않는다면 반도체와 CAPEX 투자는 둔화할 것이고, 이미 미래 성장이 반영된 반도체 밸류에이션은 부담을 받을 수밖에 없다는 거야.

코로는 AI 인프라 투자가 끝났다고 보지는 않지만, 현재의 반도체 독점 수익 구조가 지속되기 어렵기 때문에 반도체 주식의 리스크-리워드 구조가 이전보다 안 좋아졌다고 결론 내렸어. 그래서 하이퍼스케일러를 롱 포지션으로, 반도체는 비중 축소를 권고하며, 이는 결국 밸류에이션 문제로 귀결된다는 것이 그의 분석이었지.

지난 2년간 하이퍼스케일러들의 AI CAPEX 투자 의구심은 주가에 반영되었고, 반도체는 AI CAPEX 증가의 수혜와 높은 기대감이 이미 반영되었다는 분석이었어. 결국 평균 회귀가 나타나 반도체와 하이퍼스케일러의 밸류에이션 격차가 줄어들 것이라는 예측을 들으면서 나도 다시 한번 밸류에이션의 중요성을 되새겼어.

반도체 비중 축소에 대한 반박 논리: 구조적 사이클

하지만 월가의 컨센서스는 코로의 주장과 다소 달랐어. 단기 조정이나 숨 고르기는 가능하지만, AI 하드웨어 사이클이 벌써 끝물이라고 보는 것은 너무 이르다는 의견이 지배적이라는 걸 보고 나는 안도할 수 있었어.

반도체 전문 리서치인 세미 애널리시스는 AI 하드웨어가 구조적인 사이클에 진입했다고 주장하며, 골드만삭스의 핵심 전제인 '기업들의 ROI가 아직 보이지 않는다'는 주장을 반박했어.

세미 애널리시스는 AI 에이전트의 등장으로 토큰의 가치가 훨씬 높아졌으며, 이미 많은 회사들이 이를 통해 수익을 체감하고 있다고 강조했어. 나는 이 대목에서 무릎을 탁 쳤어. 생성형 AI 시대의 토큰은 단순히 텍스트 생성 단가를 넘어 코드 작성, 모델링, 데이터 정리 등 고난이도 지식 노동을 대체하는 '지식 생산 수단'이 되었다는 거야.

토큰 구매 비용이 비싸 보일 수 있지만, 그 이상의 효용이 매출과 수익으로 돌아온다는 판단이 정말 설득력 있었어. 슈퍼 유저들은 이미 토큰을 대량 소비하고 있으며, 토큰 100만 개당 생산되는 노동력 대체 및 생산성 향상에 집중하고 있다는 말은 내게 새로운 시각을 제공했지.

AI 작업이 복잡해질수록 더 많은 토큰과 GPU가 필요하며, 이는 AI가 추론 영역으로 확장되면서 GPU 수요가 더욱 늘어날 수밖에 없음을 의미해. 엔비디아는 하드웨어와 소프트웨어 최적화를 통해 AI 시스템 비용은 비싸질지라도 단위 토큰당 처리 비용을 낮추고 있으며, 실제로 엔트로픽의 추론 인프라 마진이 급격히 개선된 사례가 이를 뒷받침한다는 점도 내가 간과했던 부분이었어.

결론적으로 세미 애널리시스는 골드만삭스의 'AI 비용이 너무 비싸 ROI 증명이 어렵다'는 주장에 대해 비용은 개선되고 있고 토큰 가치도 상승하고 있다고 반박했어. 엔비디아의 차세대 AI 시스템인 베라 루빈의 경우, 클라우드 서비스 제공 업체 입장에서 높은 임대료에도 불구하고 충분히 투자할 유인이 있음을 보여준다는 거야.

즉, AI 생산성 향상 효과가 전체 파이를 성장시키고 있으며, 하드웨어 부문뿐 아니라 다양한 기업들이 시차를 두고 그 수익을 누리기 시작했다는 해석은 나에게 큰 확신을 주었어.

AI 시장의 '비이성적 과열' 논쟁과 내 투자 전략

오크트리 캐피털의 하워드 막스 회장은 AI 시장의 현재 상황에 대해 닷컴 버블 당시 앨런 그린스펀 의장의 '비이성적 과열' 발언을 인용하며, 현재 시장이 '과열은 맞지만 비이성적인지는 아직 잘 모르겠다'고 평가했어. 이 말은 나에게 큰 울림을 주었어.

AI의 영향력이 너무나 강력하여 5년, 10년 뒤에 돌아봤을 때 지금의 열기가 정당화될 수도 있다는 이유 때문이지. 신기술 등장 시 자금이 몰리고 기술 혁신을 촉진하는 흐름은 일반적이나, 이번에는 어떻게 될지 지켜봐야 한다는 입장이야. 현재 AI는 공급 과잉이 아닌 공급 부족 상태로 인식되며, 이는 추가 투자가 어리석은 일이 아닐 수 있다는 것을 시사해.

AI 시장은 그 누구도 파악하고 예측하기 어려운, 매우 변혁적인 강력한 기술이라는 점이 내 투자 판단을 더욱 어렵게 만들어. 월가 트레이더들 또한 AI 반도체 하드웨어 랠리가 과열되었음을 인지하면서도, 섣불리 매도하거나 추격 매수하기도 어려운 상황이라고 토로하는 것을 보면서 나만 그런 고민을 하는 게 아니라는 걸 알게 됐어.

골드만삭스의 글로벌 헤지펀드 총괄 파스칼 레리오는 AI CAPEX 슈퍼 사이클이 진행 중인 상황에서 AI 하드웨어 주식을 매도하는 것은 부담스럽지만, 현 가격에서 무작정 쫓아가기도 어렵다고 조언했어. 따라서 핵심 전략은 AI CAPEX 사이클의 핵심 주식들을 보유하되, 변동성 확대에 대비한 헤지(보험)를 저렴할 때 해두는 것이라는 말에 나는 적극적으로 동의해.

헤지펀드들은 AI 기술주 롱과 동시에 유가 상승 리스크에 대비하기 위한 원유 롱 포지션을 선호한다는 점도 흥미로웠어. 노무라의 크로스애셋 전략가 찰리 메겔리곳은 고인플레이션, AI CAPEX 슈퍼 사이클, 재정 적자, 에너지 공급 충격 등 리스크가 있는 상황에서 전통적인 60/40 포트폴리오(주식 60%, 채권 40%) 대신 반도체 기술주 60%, 에너지 40%의 새로운 바벨 포트폴리오가 더 효과적이라고 제시했어.

채권이 더 이상 헤지 역할을 해주지 못하는 환경에서, AI 반도체를 리스크 자산으로, 에너지를 헤지 자산으로 보유하는 전략이 실제로 높은 성과를 보였다는 통계를 보고 나는 무릎을 탁 쳤어. 그래, 이게 바로 내가 찾아 헤매던 전략이구나 싶었지.

결론적으로 현재 투자자들의 과제는 AI를 팔지 말지가 아니라, AI 안에서 과밀된 부분을 유지하되 상대적으로 덜 오른 '다음 병목'을 찾는 것이라고 생각해. 뱅크 오브 아메리카의 펀드 매니저 서베이에서도 반도체 롱 포지션이 과밀되어 리스크-리워드가 좋지 못하며, 반도체 내에서도 메모리, 제조 장비, 테스트, 기판, 후공정, 전력, 소재 등 세부 분야에서 다음 알파를 찾는 접근을 선호하는 경향이 나타난다는 점은 나에게 큰 힌트를 주었어.

이는 시장이 무너질 것 같아도 반도체 전체가 무너지는 일은 어렵다는 근거가 된다고 나는 보고 있어. 그러나 높은 매크로 리스크(유가, 금리 상승), 이란 전쟁 등 지정학적 불확실성, 소수 섹터에 집중된 상승세는 여전히 상승세 약화 및 붕괴 위험 징후로 작용한다는 점도 잊지 않고 있어.

추세 추종 알고리즘 자금의 매도 전환 가능성도 변동성 확대를 예고하고 있지. 기업 실적 강세와 자사주 매입 수요 등 펀더멘털은 좋지만, 추가 상승에 배팅하기보다는 헤지 전략을 통해 리스크를 관리하는 것이 더 합리적이라는 판단이 지배적이라는 것에 나도 동의해.

AI 장기 성장과 방어적인 전략을 결합한 바벨 포지션이 유효하며, 방어적인 축에는 에너지, 현금 흐름 안정 기업, 배당주, 필수 소비재, 헬스케어 등 내수 관련주가 포함될 수 있다고 나는 보고 있어. 핵심은 AI를 버리지 않는 것이야.

AI 시장의 다음 병목과 내 투자 기회

만약 AI 하드웨어 시장에 조정이나 숨 고르기가 온다면 내가 주목해야 할 다음 병목은 바로 전력 인프라라고 생각했어. HBM, GPU 외에도 다양한 층위로 AI 반도체 수요가 확산되고 있으며, '메이드 인 아메리카' 테마에 부합하는 미국 내 생산 파운드리 보유 제조사들이 프리미엄을 받고 있다는 점도 주목할 만해.

인텔, 글로벌 파운드리, 텍사스 인스트루먼트, 타워 세미컨덕터 등이 그 예시인데, 나도 이 기업들을 관심 리스트에 올려두었어. 또한, 전력난 부족으로 인한 현장 발전 수요, 원자력, 에너지 안보 측면에서도 에너지 관련 관심이 지속적으로 필요하다는 것은 내 바벨 포트폴리오 전략과도 일맥상통하는 부분이야.

칩과 전기가 부족하고 수요는 높은 상황에서, 같은 전력, 공간, 연산력으로 더 많은 토큰을 생산할 수 있도록 효율을 높이는 기술에 프리미엄이 주어질 것이라고 나는 판단했어. 광통신, CPO(Co-Packaged Optics) 등이 핵심 테마로 부상하는 이유가 바로 여기에 있다고 봐.

이러한 흐름을 종합하면, AI 하드웨어 사이클은 클라우드, 서버, 반도체, 전력 인프라, 네트워크 등 전체 하드웨어 공급망 전반에 걸쳐 확산되고 오래 지속될 수 있다는 결론에 도달하게 돼. 제시된 기업들은 참고 자료이며, 과매수 구간에 있는 고밸류 기업들도 많으므로 나 역시 적절한 투자 타이밍을 잘 포착하는 것이 중요하다고 생각하고 있어.