JP Morgan: 미국 AIDC 및 전력 장비 동향

1. 데이터센터 용량 파이프라인 180GW 이상
- 추정하는 미국 데이터센터 프로젝트 발표 규모는 '23년 1월 이후 최소 370GW 이상. 실제 계획 단계에 있는 파이프라인은 약 180~190GW 규모로 추정. 이번 사이클을 최소 7~10년 지속되는 장기 사이클로 보고 있으며 아직 정점을 논하기에는 이르다고 판단

- 전력망 관련 장비 전망 두 자릿수 성장률과 데이터센터 관련 주문은 45~50% 성장 가능

2. 전력은 여전히 데이터센터 개발의 제약 요인이지만 운영자들은 해결책을 찾고 있음.
- 전력 공급 제약이 AIDC 구축 속도에 상한을 형성할 수 있다고 보고 있음. 기타 병목 요인으로 1) 프로젝트 실행 역량 부족, 2) 노동력 부족, 3) 특히 전기 기술자 (기계 관련 기술 인력 및 2026~2027년에 중요), 전력 장비 및 변전소 장비 공급망 제약

- 전력망(grid) 연결은 모든 이해관계자에게 핵심적인 우선순위. behind-the-meter 전력 솔루션은 독립적인 전력원이라기보다는 보완적인 역할로 인식되고 있음 (특히 1GW 이하 규모 프로젝트)

- 다만 멀티-GW 규모 캠퍼스의 경우: onsite 발전이 기본 전력원이 되고 전력망은 안정화 역할을 수행하는 구조가 점차 확대될 것

- 2030년까지의 컨센서스는 다음과 같음: 전력 공급 구조는 대규모 onsite 발전 + 전력망 연결이 결합된 하이브리드 구조가 될 전망. 일부 추정에 따르면 전체 구축의 약 50%가 behind-the-meter 방식에서 나올 것으로 예상.

3. 전력 장비 가격 환경은 여전히 우호적
- 스위치기어 가격 상승률 약 12%, 변압기 가격 상승률 약 6% (분기별 PPI 가격 심층 분석 기준). 산업 전반에서 설비 증설이 발표되고 있음에도 불구하고 공급이 여전히 수요를 따라가지 못하고 있다고 평가. 다만 향후 가격 상승 환경은 중간 한 자릿수 수준정도로 예상. 현재까지 가격 경쟁 심화 징후는 관찰되지 않았음..

4. 800V DC 제품 도입 관련 전망
- 향후 예정된 800VDC 전력 아키텍처 전환과 관련하여 단일 솔루션이 아니라 여러 솔루션이 공존할 것으로 예상합. 800V DC 전력 구조는 데이터센터 설계에서 불가피한 혁신으로 떠오르고 있음. 고객들은 다양한 아키텍처 옵션 중에서 선택하게 될 것이며 시장에는 다양한 구조가 존재할 것. Nvidia가 백서에서 제시한 단순한 one-line 구조보다 실제 시장에서는 더 다양한 접근 방식이 존재할 것으로 예상.

- UPS 기능은 다음 구성 요소들의 조합으로 대체될 가능성: 1) 유틸리티급 스위치기어, 2) 솔리드스테이트 변압기, 3) 배터리 저장장치, 4) 기타 전력 관리 장비. 관련 주문은 올해 말부터 시작될 수 있으며, 규모 측면에서 보면 본격적인 영향은 2028년 이후가 될 가능성이 높다고 판단.

#REPORT

유가 트레이더들 동향: 내일 트럼프가 부여한 시한을 앞두고

- 옵션 시장 기준: 극단적 Tail Risk 하방은 $85까지 상방은 $165까지 범위이며, 헤지 레인지는 약 $90~$130으로 추정 (현재 가격 $114)

- 내일 발표를 앞두고 유가가 상당히 큰 폭으로 움직일 가능성을 시사 (빨간색(4월 6일)보다 전체적으로 하얀색(4월7일)이 큰 폭으로 올라옴)

- 결론: 유가 트레이더들의 생각을 추정해보자면, 이들은 현재 유가 상방 리스크를 하방 리스크보다 더 많은 확률을 부여하고 있음(오른쪽이 왼쪽보다 더 가파름)

※ 그러나 유가 옵션동향일 뿐 향방은 자신들도 현재 모를 가능성

#INDEX

밴스 부통령: 매우 조만간 이 전쟁은 종료될 것이다

시장도 이미 연장안 혹은 다른 모습의 합의쪽으로 기울인 모습

트럼프의 결정만 남은 상황

이란 고위 관계자: 휴전은 새로운 최고지도자인 아야톨라 모즈타바 하메네이에 의해 승인 - NYT

Iran accepted Pakistan’s two-week cease-fire proposal following frantic diplomatic efforts by Pakistan and last-minute intervention by China, a key ally, asking Iran to show flexibility and defuse tensions, and amid growing concerns about the economic devastation from damages to critical infrastructure, according to three Iranian officials. They said the cease-fire was approved by the new supreme leader, Ayatollah Mojtaba Khamenei.

https://www.nytimes.com/live/2026/04/07/world/iran-war-trump-news

JP Morgan: Memory 향후 1~3개월 동안 주목해야 하는 촉매제 3개

1. CSP의 AI 및 클라우드 매출 모멘텀과 새로운 비즈니스 모델 입증
- AI 활용 사례 증가와 에이전트 확산은 CSP의 클라우드 및 AI 관련 매출과 수주잔고 증가 모멘텀을 개선시키고 있으며, 이는 컨센서스 매출 및 마진 추정치 상향 조정에 긍정적으로 작용할 수 있음. 또한 이는 CSP 하드웨어 CapEx 증가율 (FY26E +65%에서 FY27E +15%)과 메모리 TAM 성장률 (FY26E +226%에서 FY27E +33%) 간의 격차 또는 괴리를 축소시켜, AI 하드웨어 사이클의 지속 가능성에 대한 확신을 높일 수 있음

2, AI / 범용(GP) 서버 빌드 증가 및 HBM 탑재량 업데이트 (2027E 메모리 실적 가시성의 핵심)
- 현재 시장에서는 메모리 ASP가 피크에 도달했다는 우려가 존재하지만, 공급망에서는 이에 반하는 여러 신호가 관찰. 예를 들어 GP 서버 빌드 상향 가능성, 2027E 서버 콘텐츠 증가, ASIC 생산량 증가 등이 있음. 이는 상방 리스크가 존재함을 시사하며, 내년 및 그 이후까지 이어질 수급 부족(S-D shortage)에 대한 강력한 메시지가 될 수 있음

- HBM은 DRAM 수급에 중요한 역할을 할 뿐 아니라, 시스템 내 메모리를 번들로 판매하기 위한 앵커 제품의 성격도 가지고 있음. 따라서 NVDA의 HBM 콘텐츠 로드맵 (최근 Rubin Ultra GPU compute die 축소 관련 루머는 HBM 수요 측면에서는 큰 영향이 없는 이벤트로 판단)과 ASIC 파이프라인을 면밀히 추적할 필요가 있음.

3. LTA 공개 확대를 통한 계약 가시성 개선 및 마진 하방 방어
- MU는 업계 최초로 장기 전략적 고객 계약을 공식적으로 체결했으며, 다른 메모리 업체들도 곧 이를 따를 것으로 예상. 투자자들은 사이클 전반에 걸친 마진 보호 장치에 대한 근거를 기대하고 있음 (최소가격, 물량 및 가격 보장 조건, 선급금 및 페널티 구조 등).

- 또한 메모리 업체들이 LTA를 어떻게 접근하고 있는지에 대한 전략적 방향성 (비즈니스 원칙 및 철학, LTA 도입 배경)에 대한 설명도 중요. 이는 이익 지속성을 평가하는 핵심 요소가 될 것이며, 메모리 업체들이 이러한 LTA 구조와 비즈니스 모델 변화가 주주환원 정책과 어떻게 연결되는지를 제시함으로써 투자자들에게 자신감을 전달할 것으로 기대.

#REPORT

Goldman Sachs: 경쟁 해자 재점검 "사이버 보안"

1. 프런티어 랩들은 현재 코드 보안 및 침투 테스트와 직접적으로 연결된 도입 마찰을 줄이기 위해 “기본 수준” 보안을 우선순위에 두고 있음. 이러한 오퍼링은 엔드포인트와 클라우드 같은 하위 분야에서 현재 그러하듯, 제3자 벤더의 “보호 수준” 최고급 오퍼링과 공존하게 될 가능성이 높음(Wiz는 코드 단계부터 프로덕션까지 정교한 기능을 제공).

2. 프런티어 랩들이 범용 이상 탐지 엔진을 네트워크 트래픽 분석이나 보안 운영 플레이북 같은 일부 하위 카테고리에 적용할 가능성. 이는 차별화 요소가 주로 집계나 탐지 로직에 의존하는 벤더들에게 압박을 가할 수 있음. 두 가지 지속 가능한 경쟁 해자를 봄
a) 데이터/텔레메트리 수집과 집행 통제 지점: 예를 들어, 심층 패킷 검사를 수행하는 방화벽
b) 텔레메트리에 적용되는 보안 도메인 경험으로, 더 강한 형태의 AI를 통해 축적되는 것. 예를 들어 화이트햇이 해커 그룹에 침투해 수집한 인간 지능을 활용해 데이터를 강화하는 인간 강화학습 피드백 루프 등.

- 전문화된 데이터를 바탕으로 범용 LLM을 활용한 뒤, 이를 각 고객의 고유 데이터에 적용하는 보안 벤더는, 범용 LLM의 성능이 시간이 지나면서 어디까지 발전하든 상관없이 고객에게 더 우수하고 더 저렴한 결과를 제공할 수 있어야 함. 경쟁은 심화되고 있지만, 이는 업계와 기업 보안 태세 측면에서 오히려 좋은 일.
i) 제품은 “좋은 점착성”을 가질 수도 있고(고객이 제품을 매우 선호함), “나쁜 점착성”을 가질 수도 있음(이탈·전환이 매우 고통스러움). 생성형 AI는 후자 범주의 전환 비용을 낮춰줌.
ii) Databricks 같은 선도 기업들은 인프라뿐 아니라 이제 보안에서도 개방형 생태계의 업계 표준을 세우고 있음 (여기에는 마이그레이션용 Genie 같은 도구와, SIEM 시장 진입이 포함).
iii) 생성형 AI는 기존 카테고리 내 혁신 속도를 높이며(따라서 기업들 간 기능 중첩도 심화시킴), 실제로 RSA 전체 약 600개 기업 가운데 보안 운영 전반에 속한 약 300개 기업이 모두 매우 비슷하게 들릴 정도.

- 기업들이 AI 실험 및 추론을 지원하기 위해 예산을 따로 떼어내면서, 전통적인 보안 카테고리의 예산이 일부 잠식될 위험이 있음. 그 결과 보안 기업들은 SaaS 벤더들에 대해 갱신 시점에서 압박을 가하고 있음. 클라우드 때와 마찬가지로, 의미 있는 보안 예산의 순풍이 나타나기까지는 시간이 걸릴 가능성이 높음. 그 사이 주목해야 할 제품 사이클로는 데이터 보호(Cyera, Zscaler), 에이전틱 오케스트레이션(Microsoft의 Agent 365, 현재 E7에 번들 제공; 또는 ServiceNow의 Veza), 그리고 런타임 에이전틱 보호(Oligo, 그리고 Palo Alto의 인수 예정인 Koi)가 있음.

- 보안 리더 기업들은 유기적 로드맵상의 공백을 잘 식별하고, M&A를 통해 이러한 공백을 메우는 데 능함. 이들은 M&A를 통해 획기적인 혁신을 흡수하고, 이를 대규모 설치 기반 전반에 걸쳐 빠르게 운영화할 수 있는 능력을 반복적으로 입증(Palo Alto가 보유한 6개 이상의 Cortex 자산에 대한 IRR이 2020년~2025년 사이 38%였던 것으로 추정). 당사는 생성형 AI 사이클에서도 동일한 일이 일어날 것으로 예상. 다만 업계가 어떤 신제품이 지속력을 가질지를 판별해가는 과정에서, 일부 경기순환적 분절화와 신규 진입은 나타날 수 있음.

#REPORT

NYT: Anthropic는 새로운 인공지능 모델 Mythos가 사이버보안 분야에서 일종의 “결정적 전환점"이 될 것이라고 주장했습니다.

회사는 화요일, 해당 기술의 공개 출시를 보류하고 있으며, 사이버 공격을 예방하는 방법을 모색하기 위해 40개 기업과 협력 중이라고 밝혔습니다.

https://www.nytimes.com/2026/04/07/technology/anthropic-claims-its-new-ai-model-mythos-is-a-cybersecurity-reckoning.html?unlocked_article_code=1.ZFA.cS3q.4S3d98AiHY94&smid=url-share

Goldman Sachs Trader Note: 어제 헤지펀드는 '20년 이후 가장 빠른 속도로 미국 주식 숏 포지션 청산

- 헤지펀드들은 '20년 3월 팬데믹으로 촉발된 시장 폭락 이후 반등 국면에서 보였던 수준에 필적하는 속도로 미국 주식에 대한 숏 베팅을 청산.

- 매크로 상품과 연계된 숏 포지션 청산 규모는 팬데믹 초기 수준에 도달

#INDEX

Morgan Stanley: 10가지 영역 전망 (7개만)

1. LLM 발전과 AI 도입의 “두 개의 세계”
- 미국의 프런티어 LLM이 2026년 상반기에 중국 경쟁업체들이 같은 기간 내 따라오기 어려운 수준의 능력 도약을 이룰 것. 또한 중국 LLM 개발자들이 다양한 고객 사용 사례에 적합한 실용적 AI 애플리케이션의 비용을 지속적으로 낮춰갈 것.

- 1) 현재 시장에서 논의되고 있는 AI에 따른 산업 파괴/디플레이션 논쟁이 더 많은 섹터로 확산될 것. 다만 동시에 어떤 비즈니스 모델이 AI 리스크에 더 많이/덜 노출되는지에 대해 보다 정교한 평가가 이뤄질 가능성도 높음. 2) 컴퓨트 수요는 매우 빠른 속도로 계속 증가할 것. 이는 AI 사용 사례의 확장과 Agentic AI 및 Embodied AI의 훨씬 더 높은 컴퓨트 집약도에 의해 주도될 것.

2. 컴퓨트 수요가 공급을 초과
- 투자 시사점: 1) 이는 추가 컴퓨트 물량 개발의 병목을 해소할 잠재력이 있는 모든 기업에 긍정적일 것. 여기에는 반도체 제조 공급망, 메모리, 전력 확보까지 걸리는 시간, 데이터센터 건설에 필요한 노동력, 변압기, 에너지 저장장치, 백업 발전설비와 같은 핵심 데이터센터 장비 등이 포함. 또한 이는 주로 네오클라우드에도 긍정적. 2) 일부 Consumer AI 사용 사례를 희생하는 대신, Enterprise AI 사용 사례 쪽으로 이동이 나타날 수 있음. OpenRouter의 최근 차트는 LLM 토큰 수요가 얼마나 빠르게 증가하고 있는지를 보여줌.

3. 공격적인 미국 정책 어젠다
- 이 예측의 근본 원칙은 더 큰 국가적 자급자족. 트럼프 행정부가 여러 핵심 소재에 대해 타국 의존을 제거하고, 군사 지출을 확대하기 위해 예상보다 더 강경한 조치를 취할 것으로 예측. 여기에는 드론/대드론 방어, 3D 프린팅, 전자전, 사이버, 지향성 에너지, 우주와 같은 신흥 군사 역량 분야에서의 비교적 큰 지출 증가가 포함.

- 그러나 이제 이 역학이 상당한 방식으로 “글로벌화”될 것이 분명. 2026년 남은 기간, 그리고 아마도 2027년 이후 글로벌 시장의 알파를 좌우하는 큰 동인 중 하나는, 많은 국가들이 에너지, 국가안보, 기술 경쟁력에 이르기까지 국가 경제의 건전성과 번영을 결정하는 가장 중요한 영역들에서 타국 의존을 제거하려는 강한 추진이 될 것: 방위산업, 핵심 광물, 원자력 르네상스, 청정에너지 + 저장, 유럽의 저탄소 감축 다이어트, 에너지 안보 및 천연가스의 글로벌화

4. 국가적 자급자족 및 더 큰 “각국 총지능” 추진과 결합된 AI 기술 이전
- Prediction 1~3에 대한 대응으로, 중국이 미국에 더 광범위한 AI 기술 이전을 허용하라는 압력을 가할 것으로 예상. 또한 미국과 유럽이 결국 다양한 핵심 광물/소재에 대해 중국 의존을 제거하기 위해 정부 지원을 더욱 강화할 것으로 예상. 이 예측은 아직 현실화되지 않았음. 왜냐하면 이전 LLM 대비 약 10배의 컴퓨트를 사용해 학습된 미국 LLM들이 아직 출시되지 않았기 때문. 그러나 국가안보 영역에서 AI의 중요성이 점점 커지고 있다는 점을 감안할 때, 우리는 이 예측이 2026년에 현실화될 것이라고 여전히 확신. 또한 국가 단위의 AI 역량 불균형이 각국이 자신들의 “각국 총지능”을 높이기 위해 무역 협상을 더욱 격화시키는 계기가 될 가능성. 이 역학은 미국과 중국에 유리.

5. AI와 에너지의 더 큰 융합
- AI 기업들이 에너지 인프라에 대한 통제력을 더 크게 확보하기 위한 조치를 취할 것으로 예상. 그 목적은 1) 핵심 에너지를 확보하는 데 있어 자신의 운명을 스스로 통제하고, 2) 가장 낮은 비용과 가장 높은 신뢰성을 가진 에너지를 확보하며, 3) AI 성장으로 인한 영향으로부터 다른 에너지/전력 수요자들을 보호하고, 4) AI를 활용해 에너지/전력 효율성을 높이는 것.

- 이미 이 예측이 일부 현실화되는 조짐. 예를 들어, Meta가 TerraPower의 나트륨 원자력 설계 상용화를 위한 자금을 지원한 사례 존재. 하지만 아직도 초기 단계.

6. 재교육 이니셔티브 + AI 일자리 감소에 대한 정책 개입
- AI로 인한 직업 변화에 대응하기 위해 노동자의 재교육을 지원하는 다양한 기업 및 정부 차원의 정책과 이니셔티브가 등장할 것으로 예상. 이러한 정책 개입은 직접적인 고용 보호 정책 (특히 유럽에서 더 많이 나타날 가능성), 실업자에 대한 재정적 지원 등 다양한 형태로 나타날 것. 이 예측이 2026년에 현실화될 초기 신호는 이미 나타나고 있지만, 제시한 새로운 테마 주식 카테고리인 “Re-Skilling”은 2026년 들어 가장 부진한 성과를 보였음.

- 그 이유는 무엇인가? 투자자들이 AI로 인한 산업 파괴 리스크를 반영하는 강도를 과소평가. 해당 카테고리에 포함된 많은 기업들은 다음과 같은 리스크에 노출된 것으로 인식: 1) AI가 재교육 제품(교육 서비스 및 구직 플랫폼)의 가격을 낮출 가능성 혹은 이러한 비즈니스 자체를 완전히 대체할 가능성, Prediction 1을 고려할 때, 강력한 LLM에 의해 향후 대체될 가능성이 있는 재교육 관련 종목들에 대해서는 신중한 접근을 권고.

7. “Transformative AI”가 디플레이션, 더 높은 Capex, 자산 가치 변화, 국가 경쟁력 변화를 유도
- 이 예측은 예상했던 것보다 훨씬 더 빠르고 강한 속도로 전개. 2026년 하반기에 다양한 경제 활동(특히 서비스 분야)에서 AI로 인한 빠른 가격 하락의 초기 징후가 나타날 것으로 예상. 이는 결과적으로 다음을 유발할 것: 임금 격차 확대, 자본지출 증가, 금리에 대한 상승 압력 리스크, AI로 “복제할 수 없는” 자산의 가치 상승. 또한 “국내 총지능” 수준이 낮거나, 지능을 생산하는 비용 구조가 높은 국가들은 경쟁에서 불리해질 것.

#REPORT

올해 계획된 미국 데이터센터의 거의 절반이 지연 또는 취소 (Source: Bloomberg)

- 주요 원인 중 하나는 전력 장비 부족: 변압기, 스위치기어, 배터리. 이러한 장비는 AI 전력을 공급하는 데 필요할 뿐만 아니라, 전기차 및 히트펌프 확산으로 전력 소비가 증가하는 상황에서 전력망을 확장하는 데도 필수적. 미국 내 생산 능력은 이러한 수요를 따라가지 못하고 있으며, 공급 부족으로 인해 데이터센터 개발업체들은 수입에 의존.

- 미국의 AI는 해외 수입에 의존: 2021년 수입 증가 급증은 AI 기업들이 데이터센터 건설을 서두르기 시작한 시점과 맞물림. 빠른 공급 확보가 경쟁력인데 Crusoe Energy Systems는 빠른 구축을 약속했기 때문에 텍사스 데이터센터 캠퍼스 건설 계약을 따낼 수 있었음. 그 비결은 필요한 전력 장비를 조기에 주문하여 확보한 것이며, 일부 장비는 수출 제한이 강화되기 전에 확보되었음.

- 전력 인프라는 전체 비용의 10% 미만이지만 필수 요소: 전력 인프라 비용은 데이터센터 총 비용의 10% 미만에 불과하지만, 해당 장비 없이는 데이터센터 운영 자체가 불가능

- 리쇼어링 정책에도 불구하고 여전히 중국 의존: 지난 10년 동안 미국 정부는 제조업을 자국으로 되돌리는 정책을 추진해 왔지만, 아직 국내 생산 능력이 충분히 증가하지 않음. 그 결과 기업들은 관세나 국가안보 리스크에도 불구하고 여전히 중국 공급망에 의존. 즉, 미국은 AI 경쟁에서 우위를 유지하기 위해 중국산 전력 장비가 필요하고 중국은 경쟁을 유지하기 위해 미국 기업의 첨단 반도체가 필요. 양국은 서로의 핵심 기술에 의존하는 구조. 데이터센터 규모 확대는 더 큰 변압기 필요.

- 변압기 리드타임 최대 5년까지 증가: 2020년 이전에는 대형 변압기를 주문하면 일반적으로 24~30개월 내에 공급받을 수 있었음, GE Vernova 전력화 사업부 CEO는 "과거에는 데이터센터가 그렇게 큰 변압기를 필요로 하지 않았기 때문에 이러한 기간이 충분히 관리 가능한 수준. 그러나 AI 기업들은 보통 18개월 이내 납품을 원하고 있음. 데이터센터 및 전력망 확장으로 인해 수요가 급증하면서 가격이 상승했고, 납기 기간은 최대 5년까지 늘어났음. 이 때문에 일부 기업들은 임시 해결책으로 폐쇄된 발전소에서 사용되던 기존 변압기를 재정하여 활용"

#NARRATIVE

JPMorgan: 개인 투자자들의 휴전 이후 대응 방식 큰 변화 "Buy the dip > Sell into rallies"

- 최근 개인 투자자들은 통상적인 패턴에서 크게 벗어나며 하락 시 매수하지 않고, 상승 시 매도하고 있음

- 개인 투자자들은 휴전이 실제로 유지될지에 대해 회의적인 입장이며 보다 방어적인 포지셔닝을 유지 중.

* 한편 [그림 1] 블룸버그 상의 호르무즈 해협의 통과 선박 수를 보여줌(ALS 기반이라 모두 잡히지는 않으며, 30분 단위 업데이트)

#INDEX

베센트, Anthropic의 새로운 AI 관련 논의를 위해 은행 CEO들을 긴급 소집 - BBG

- 美 재무장관 베센트와 연방준비제도 의장 파월은 Anthropic의 최신 인공지능 모델이 더 높은 수준의 사이버 위험 시대를 초래할 수 있다는 우려와 관련하여 월가 주요 은행 경영진들을 긴급 회의에 소집.

- 해당 회의는 Anthropic의 Mythos가 제기하는 잠재적 미래 위험에 대해 은행들이 인지하고, 자사 시스템을 방어하기 위한 대비책을 마련하고 있는지 확인하기 위한 목적이었다고, 관련 사안에 정통한 인사들이 밝혔음.

- 규제 당국은 새로운 유형의 사이버 공격 가능성을 금융 산업이 직면한 가장 큰 위험 중 하나로 보고 있으며, Anthropic의 Mythos는 주요 운영체제(OS)와 웹 브라우저에서 취약점을 식별하고 이를 악용할 수 있는 보다 강력한 시스템으로 평가되고 있음.

※ 위에 올린 Mythos의 영향력에 대한 경각심이 확대

#INDEX

Goldman Sachs: The Technology Value Opportunity

1. 2025년 이후 기술 섹터 일부의 상대적 약세 요인 3가지

1) 하이퍼스케일러 CAPEX 급증으로 인해 투자 수익률에 대한 우려가 증가: 과거 사례 상 실질적인 이익은 초기 인프라 투자 위에 구축되는 다른 기업들이 가져감. 또한 투자자들은 이러한 투자 비용이 일부 기업들의 현금흐름과 재무상태표 여력을 잠식하기 시작하고 있다는 점을 우려. 다만 기술 섹터의 부채비율은 상승했지만 여전히 낮은 수준을 유지. 과거에는 순현금 상태.

2) AI 시대에서 가장 큰 타격을 받을 기업이 누구인지에 대한 우려: 투자자들은 Kodak, IBM, Nokia, Blackberry처럼 기술 혁신 변화 속에서 비즈니스 모델이 붕괴된 기업들의 사례를 반복하고 싶어하지 않음. 한 세대 만에 처음으로 투자자들은 장기 성장주의 terminal value에 대해 의문을 제기. 이전에는 높은 성장 지속 가능성과 낮은 할인율 환경 덕분에 높은 프리미엄을 유지했지만, 이제 투자자들은 미래 현금흐름의 위험 프리미엄을 높이고 터미널 가치 가정을 낮추기 시작.

3) 기술 기업 CAPEX 증가로 인해 가상 세계와 물리적 세계가 다시 연결: 이는 인터넷 상용화 이후 처음 나타나는 현상. 기술 기업의 성장 기회는 더 이상 앱이나 소프트웨어와 같은 가상 영역의 문제 해결에만 의존하지 않음. 이제 성장의 핵심은 물리적 인프라에 점점 더 의존. 예로 1) 데이터센터, 2) 에너지 공급업체. 이러한 변화는 기술 기업 CAPEX가 전통적인 가치주 중심 구경제 산업으로 확산되는 연쇄 효과를 발생시키고 있음 (HALO 효과, 자산 집약적이며 기술 진부화 위험이 낮은 산업). 오랫동안 저평가되고 투자 부족 상태였던 구경제 기업들이 재평가. 에너지 기업은 CAPEX 증가로 인해 PER 프리미엄을 받고 있으며, 반대로 기술주는 디레이팅. 또한 소프트웨어, 프로그래밍, 데이터가 점점 상품화되는 환경에서는 이러한 기업들이 보유한 실물 자산이 경쟁 해자로 작용,

2. 투자 기회를 주장

1) 기술 섹터는 성장률은 여전히 강하지만 밸류에이션은 낮아진 상태로 투자 기회로 판단: 미국 시장에서 기술 Hyperscaler의 밸류에이션 프리미엄은 이제 시장 평균 수준

2) CAPEX 증가와 향후 기대수익률 저하에 대한 우려에도 불구하고, ROE 역시 여전히 높은 수준을 유지: AI 혁신 사이클 초기에는 이 섹터가 ROE와의 장기 관계를 상회하는 수준에서 거래되었지만, 지금은 더 이상 그렇지 않음. 실적 자체가 강했을 뿐만 아니라, 이익 추정치 revisions 역시 다른 어떤 섹터보다 더 긍정적. 상대적인 주가 성과 부진에도 불구하고 컨센서스 전망은 이번 분기 S&P 500의 EPS가 전년 대비 12% 성장할 것으로 보고 있으며, 이는 6개 분기 연속 두 자릿수 EPS 성장에 해당 (중앙값 8%). S&P 500 IT 섹터의 EPS가 44% 성장할 것으로 예상 이는 '26년 1분기 예상 기준 지수 전체 EPS 성장의 87%.

3) 기술 섹터는 버블이 아니며 과거 버블 정점 대비 여전히 낮은 밸류에이션: 2000년 기술 버블 당시의 가장 큰 7개 종목, 1980년대 후반 일본 버블 당시의 대형주들, 그리고 1970년대의 Nifty 50과 비교. 향후 2년 기준의 PER와 EV/Sales 배수를 기준으로 보면, 그 차이는 매우 극적. 현재 대형 기술주 7개의 평균 2년 선행 PER 및 EV/Sales는 2000년 당시 대형 기술주 7개 기업의 절반에도 못 미치며, 1980년대 후반 일본의 대형주들(주로 은행주)의 밸류에이션과 비교해도 절반 이하 수준.

4) 버블 국면과 달리, 아직 대규모 주식 발행 급증도 나타나지 않았음: 기술 버블이 붕괴되기 전 1년 동안 미국에서는 약 500건의 IPO. 하지만 최근까지는 그에 비하면 극히 일부에 불과. 물론 Hyperscaler들의 CAPEX가 현금흐름을 잠식하기 시작하면서 향후에는 2차 주식 발행이 늘어날 수 있음. 또한 올해 기술 섹터에서는 메가캡 IPO 물결이 나타날 가능성도 높음. 하지만 이는 기술 섹터 전반이 계속해서 부진해야 할 이유라기보다는, 기술 섹터 내부에서 더 선별적으로 차별화해야 할 이유.

5) 이란 전쟁도 기술 섹터의 매력을 높이는 또 다른 요인: 이 전쟁이 거시 시장에 미친 영향이 성장 급락보다는 인플레이션과 금리 상승을 더 많이 가격에 반영하는 방식. 이 때문에 기술주는 장기 듀레이션 주식이라는 특성상 상대적으로 부진한 성과. 그럼에도 불구하고, 리스크는 호르무즈 해협 혼란이 길어질수록 이 상황이 점차 성장 충격으로 인식될 수 있다는 점. 그렇게 되면 금리 상승 폭은 제한적. 기술 섹터의 현금흐름은 경제 성장에 대한 민감도가 상대적으로 낮고, 동시에 채권수익률 반등 시 수혜를 받을 수 있다는 점을 고려하면, 이 섹터는 향후 몇 달 동안 오히려 더 방어적인 성격 가능성.

#REPORT

Deutsche Bank: 포지셔닝은 여전히 실적 둔화를 시사하고 있는데 왜일까?

- 주식 포지셔닝은 역사적으로 이익 성장률과 높은 상관관계를 보여왔음에도 불구하고: 강한 실적 시즌이 나타날 것이라는 기대와 달리 현재 포지셔닝은 이익 성장률이 곧 마이너스로 전환될 것이라는 전망에 부합하는 수준에 머물러 있음.

- 이유는 달러 약세였을 수도: 1분기 동안 달러가 연율 기준 6.8% 하락한 것은 약 5년 만에 가장 큰 하락폭이며, 이러한 달러 약세가 S&P 500 이익 성장률을 상당한 규모인 +4.1% 끌어올렸을 가능성이 높다고 분석

#INDEX

JP Morgan: AI가 글로벌 게임 산업을 어떻게 바꾸는가 4가지 레이어

1) 가장 많이 논의되는 것은 콘텐츠 제작 효율성: AI 툴은 아트 에셋, 애니메이션, 레벨 레이아웃, 코드 제작에 필요한 시간과 비용을 압축. GDC에서 제시된 구체적인 사례로는, 단 하나의 텍스트 프롬프트만으로 40분 만에 70% 완성된 로그라이크 게임 프로토타입, 콘셉트 아트를 해석하고 개별 오브젝트를 식별한 뒤 기존 에셋 라이브러리에서 이를 매칭해 3D 장면을 자동으로 채워 넣는 시스템, 그리고 라이브 모바일 게임에서 6개월 동안 2만 개가 넘는 아트 에셋을 업그레이드해 약 600만 달러의 비용 절감 효과를 낸 리마스터 파이프라인이 포함. 겉보기에 충분히 경쟁력 있는 게임의 제작 비용은 빠르게 하락.

2) 플레이어 경험의 향상: AI는 이전에는 실현이 어려웠던 새로운 형태의 게임플레이를 가능하게 하고 있음. GDC에서 가장 인상적인 사례는 주요 배틀로얄 게임에서 선보인 AI 컴패니언 시스템. 이 시스템은 플레이어가 수십 개 방언에 걸쳐 자연스러운 음성으로 AI 팀원을 지휘할 수 있게 하며, 세션을 넘나드는 기억 기능과 맥락 인지 능력까지 갖추고 있음. 이 모드는 누적으로 1억 명이 넘는 플레이어가 사용했으며, 동시 접속자는 1,000만 명을 넘었고, 마이크 활성화율은 70%를 상회. 이는 기존에 멀티플레이 게임을 기피하던 이용자들을 실제로 활동적이고 결제하는 이용자로 전환시키는 데 성공했으며, 곧 주소 가능한 시장의 직접적인 확장을 의미.

3) 게임 보안과 운영 인텔리전스: AI 기반 안티치트 시스템, 실시간 행동 탐지, 플레이어 유지율 모델링, 동적 난이도 조정, 개인화된 수익화는 모두 이미 대규모로 도입. 이러한 활용 사례들은 새로운 콘텐츠를 생성하기보다는, 기존 수익원을 보호하고 최적화함으로써 가치를 창출.

4) 보다 초기 단계에 있는 AI 네이티브 게임 경험: 이는 AI가 기반 엔진이나 사전 구축된 에셋 없이 실시간으로 환경을 생성하는 게임을 의미. GDC에서 시연된 DeepMind의 Genie 3는 단 하나의 이미지 입력만으로 상호작용 가능한 3D 경험을 생성하며, 창발적인 물리 법칙과 공간 기억 기능까지 구현. 아직 상업적으로 실현 가능한 단계는 아니지만, 이 기술은 게임이 구성되는 방식을 바꿀 수 있는 잠재적 패러다임 전환을 나타냄.

* 결론: 글로벌 산업 전체로 보면, 순효과는 모든 품질 구간에서 콘텐츠 공급의 의미 있는 확대. 이제 6~7명의 소규모 팀도 과거 30인 규모 스튜디오 수준의 제작 가치를 갖춘 게임을 만들 수 있음. 30~50명 규모의 중형 팀은 과거 수백 명이 필요했던 수준의 결과물을 낼 수 있음. 과거 게임 개발을 규정하던 체급 구분은 무너지고 있음. 이는 전반적으로 시각적 완성도와 제작 폴리시의 가치에 디플레이션 압력을 가함. 즉, 기술적 완성도만으로는 더 이상 게임을 차별화하거나 프리미엄 가격을 정당화할 수 없는 “콘텐츠 인플레이션”의 역학이 형성되고 있다는 의미.

#REPORT