저자: 이영수 · 한국인
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삼성 HBM4 및 파운드리 가동률 회복 기대는 제한적이며 상반기 반등 가능성은 있다고 봄. 딥시크 충격은 과도하다고 보며 AI 인프라 투자 지속을 전망. 미국 7:국내 3에서 5:5 비중을 제안하고 중소형주·삼성 파운드리 밸류체인에 관심. 하반기는 B2B 사이클 불확실성으로 보수적 시각. 브로드컴 반등 흐름 주목.
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작년 하반기에는 미국 주식 7, 국내 주식 3 정도로 이야기했었습니다. 그런데 최근에는 한국 비중을 높이는 게 낫다고 봅니다. 중소형주들이 반등할 계기가 마련됐기 때문입니다. 작년 말부터 중소형주들이 반등할 에너지가 생겼고, 상반기에는 한 번 더 랠리가 날 수 있는 기회가 있다고 생각합니다. TSMC 밸류체인, 자율주행차 등 AI 관련 쪽으로 칩셋, 미디어, 그리고 소켓 같은 부품 수요가 늘어날 수 있습니다. 이런 쪽에서는 리노공업, ISC, TSE 같은 회사들을 눈여겨볼 만합니다.
안녕하세요, 주식초등학교 여러분. 오늘 특강을 맡은 이영수입니다. 삼성전자는 HBM 4부터 크게 퀀텀 점프를 해 보겠다는 야심이 있었습니다. 그래서 HBM 4부터 1c(10나노 초반대) D램 공정을 쓰려고 했습니다. 반면 SK하이닉스는 기존 1b(12나노대) 공정을 쓰겠다고 했습니다. 그러면 삼성전자가 하이브리드 본딩을 적용하고 더 좋은 D램을 쓰니 판을 뒤집을 수 있지 않겠느냐는 기대가 있었습니다.
하지만 최근 분위기는 다릅니다. 삼성전자의 1c 공정이 6개월 이상 지연되고 있습니다. 생산 수율에 문제가 있다는 이야기가 나오고 있고, 하이브리드 본딩 적용도 당초 생각보다 지연되는 분위기입니다. 그래서 이번에는 HBM 4E에 적용될 것 같습니다. 오히려 HBM 4에서 삼성이 판을 뒤집겠다는 데이터를 보면, SK하이닉스의 기술 초격차가 더 강화되는 형국입니다.
그동안 삼성전자는 최고 기술로 돌파구를 만들어야 한다고 생각했습니다. 파운드리에서는 TSMC와 경쟁해 이기는 모습을, HBM에서는 SK하이닉스를 따라잡는 모습을 기대했습니다. 그런데 지금은 1등 업체가 못 커버하는 영역에서 낙수 효과를 기대해야 하지 않을까 싶습니다.
특히 파운드리는 작년에 미주 영업통 출신을 파운드리 사업부장으로 내정했습니다. 이는 기술 경쟁으로 TSMC를 이기겠다기보다, 영업을 잘해 가동률을 채우겠다는 방향으로 포커스를 맞춘 것입니다. 그래서 실적 모멘텀에 기대를 걸어볼 만합니다.
또한 중국에는 삼성이 잠재 고객으로 삼을 만한 팹리스가 3,000개 정도 있습니다. 국내는 150개 정도에 불과하니 20배 많은 잠재 고객이 있는 셈입니다. 삼성 파운드리는 가동률이 30% 이상 떨어져 있는 상황이라, 물량을 채울 수 있다는 기대감이 있습니다. 중국도 AI 가속기 개발 니즈가 있어서, HBM을 턴키로 팔아 매출을 키우는 비즈니스도 가능할 것 같습니다.
전영현 부회장이 맡은 미션은 D램 경쟁력 회복입니다. 만약 전 부회장조차 이를 해결하지 못하면 정말 위험해질 수 있습니다. 인텔이나 과거 노키아 사례처럼 걱정해야 하는 상황이 되는 것이죠. 그래도 저는 긍정적으로 보고 있습니다. 삼성이 그동안 인정하지 않았던 문제들을 외부로 드러내고 있고, 이를 개선하기 위해 혁신에 속도를 내고 있기 때문입니다. 단기적으로는 기대할 만한 게 없지만, 중장기적으로는 재도약의 발판을 마련하지 않을까 생각합니다.
미국 실리콘밸리나 월가처럼 고강도 노동이 필요한 직군이 있는데, 이를 일괄적으로 통제하기는 어렵습니다. 그런 쪽은 유연하게 해줄 필요가 있습니다. 다만 국내에서 문제가 됐던 것은, 일한 만큼의 보상이 없었다는 점입니다. 주 52시간이 좋다고 해도, 주 100시간을 일하는 만큼 기업들이 대가를 지불하려 하지 않는 분위기가 있었습니다. 이런 부분도 함께 고민해야 할 것 같습니다.
중국의 기술력은 인정해야 합니다. 이 모델 자체는 굉장히 좋은 모델이고, 성능은 글로벌 톱 10 수준으로 봐야 합니다. 하지만 시장에서 생각하는 만큼 저비용으로 개발된 것인지에 대해서는 의문이 제기되고 있습니다. 회사가 공개한 것보다 훨씬 많은 컴퓨팅 파워가 필요했을 거라는 이야기, 비용을 너무 과소평가했을 가능성이 있다는 이야기가 나오고 있습니다. 또 오픈AI 모델을 통해 합성 데이터를 가져다 썼다는 의혹도 있습니다.
AI 모델 경쟁력은 보통 세 가지 요소로 봅니다. 컴퓨팅 파워, 데이터, 알고리즘입니다. 그동안 미국 빅테크가 AI를 주도할 수밖에 없었던 이유는 컴퓨팅 파워에서 미국이 압도적이었기 때문입니다. 중국은 엔비디아 칩 수출 규제도 받고 있었으니 미국의 우위가 확실해 보였습니다. 그런데 딥시크 충격은 알고리즘 개선으로 컴퓨팅 파워의 약세를 커버했다는 데 의미가 있습니다. 데이터 측면에서는 오히려 중국이 미국보다 나을 수도 있습니다. 중국은 프라이버시를 거의 신경 쓰지 않아서 기업들이 데이터를 비교적 자유롭게 쓸 수 있기 때문입니다.
관건은 스케일의 법칙이 여전히 유효한가입니다. 컴퓨팅 파워가 떨어져도 알고리즘으로 계속 커버할 수 있다면 고성능 칩이 없어도 발전할 수 있습니다. 하지만 딥시크조차 이 부분에는 자신이 없어 보입니다. 딥시크 창업자의 헤지펀드 회사가 AI 퀀트를 하는 회사인데, 엔비디아 A100 칩을 1만 개 보유하고 있다는 이야기가 있습니다. 이 정도면 파라미터 150억 개 규모 모델을 구현할 수 있는 컴퓨팅 파워입니다. 미국이 H100 수출을 막은 뒤 싱가포르 쪽 수입이 갑자기 늘었다는 점에서 우회 수입 의혹도 제기됩니다. 그러니 딥시크가 밝힌 컴퓨팅 파워는 과소평가되었을 가능성이 있습니다.
만약 그렇다면 딥시크도 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요할 것입니다. 알고리즘으로 어느 정도 커버한 것은 맞지만, 지금 수준의 컴퓨팅 파워를 유지하면서 기술을 계속 좋아지게 하기에는 한계가 있다고 봅니다. 합성 데이터를 몰래 가져가던 방식도 점점 막힐 것이기 때문에 후속 모델이 중요합니다. 딥시크의 추론 모델 R1은 오픈AI의 o1에 거의 맞먹는 수준으로 보입니다. 오픈AI가 이미 o3를 내놓았으니 성능 차이는 꽤 날 것으로 보입니다. 만약 R2가 수학이나 코딩에서 o3 수준의 모델로 나온다면 투자 아이디어가 바뀔 수도 있으니 지켜봐야 합니다.
제가 보기에 지금은 충분히 저가 매수 기회라고 생각합니다. 다만 체크해야 할 포인트가 있습니다. AI 군비 경쟁을 굳이 이렇게 돈을 쓸 필요가 없다는 쪽으로 흐르면, 빅테크의 CAPEX(설비투자)가 꺾일 수 있습니다. 이번에 마이크로소프트는 800억 달러 투자 계획을 전혀 수정하지 않았고, 메타는 당초 계획보다 더 많이 쓰기로 했습니다. 만약 딥시크 모델이 정답이라면 미국의 스타게이트 프로젝트도 드롭되어야 합니다. 그런 내용이 나온다면 걱정해야 하지만, 그렇지 않다면 지금 시장의 우려는 다소 과한 측면이 있습니다.
네이버 입장에서는 딥시크 모델을 오픈소스로 가져다 개발할 수도 있습니다. 그동안 컴퓨팅 파워가 부족해 AI를 제대로 하지 못했던 네이버에게는 새로운 길을 찾을 기회가 될 수 있습니다. 또한 데이터가 더 중요해집니다. 컴퓨팅 파워의 상대적 중요도가 낮아지면 데이터를 장악한 회사가 더 유리해집니다. 미국에서도 AI 소프트웨어 기업들은 딥시크 충격에도 주가가 올랐습니다. 세일즈포스, 스노우플레이크, 서비스나우 같은 회사들은 주가가 나쁘지 않았고, 보안 쪽 클라우드스트라이크도 괜찮았습니다. 반면 AI 인프라 투자 비용이 줄면 메타나 아마존 같은 회사는 좋아질 것이라고 볼 수도 있습니다.
딥시크 충격으로 엔비디아와 브로드컴이 크게 빠졌습니다. 그런데 두 회사의 반등 흐름이 달라지고 있습니다. 엔비디아는 크게 반등하지 못하고 있는데, 브로드컴은 반등 폭이 조금 강해 보입니다. 시장이 브로드컴을 엔비디아의 대체제로 본다면 전고점 회복 속도가 빨라질 수도 있습니다. 컴퓨팅 파워가 가성비 위주로 움직인다면 이런 회사들이 수혜를 볼 수도 있습니다. 브로드컴 주가 흐름을 한번 관심 있게 지켜보시길 권합니다.
본인의 금융자산에서는 미국 테크와 국내 주식을 5대 5 정도로 가져가는 것이 지금은 가장 낫다고 봅니다. 최근에는 국내 비중을 높여야 하는 이유가 생겼습니다. 앞서 말씀드렸듯 중소형주들의 반등 계기가 마련됐기 때문입니다. 딥시크 충격과 트럼프의 관세 이슈로 조정을 받았지만, 상반기에는 한 번 더 랠리가 날 수 있다고 봅니다.
AI 관련 기업들이 가장 나을 것 같습니다. 국내 플랫폼 기업인 네이버나 카카오도 반등할 기반이 마련됐습니다. 삼성 파운드리가 가동률을 높이려 하고 있어, DB하이텍 같은 DSP, IP 관련 기업과 가동률이 높아지면 수요가 늘어날 소켓 부품 기업들을 볼 만합니다. 리노공업, ISC, TSE 같은 회사들이 관심 대상입니다. DSP, IP 쪽에서는 TSMC 밸류체인인 Arm, 그리고 AI 자율주행차와 관련도가 높은 칩셋, 미디어 기업들이 좋습니다. 삼성 파운드리가 좋아지면 테스트 물량과 웨이퍼 테스트 물량도 늘어나니 두산테스나 같은 회사도 기회가 있을 것입니다.
AI는 여전히 강할 것으로 봅니다. 다만 AI 안에서 흐름 변화를 봐야 합니다. 그동안은 AI 반도체, 데이터센터, 전력 인프라 쪽에만 관심이 쏠렸다면, 앞으로는 AI 소프트웨어, 플랫폼, 보안 쪽으로 확장되는 그림을 잘 지켜보면 기회가 있을 것입니다. 국내에서는 AI 노출도가 있는 중소형주와 삼성 파운드리 밸류체인 하단의 기업들에 투자 기회가 있다고 생각합니다.
하반기는 조금 불확실하게 봅니다. B2B 사이클과 B2C 사이클이 엇갈려 있기 때문입니다. 범용 제품인 D램이나 낸드플래시 같은 B2C 쪽은 2, 3분기에 바닥을 잡을 것 같습니다. 주가는 이미 선반영하고 있으니 올 상반기에 반등이 나올 수 있다고 봅니다. 반면 B2B 쪽은 지금 계속 업사이클 구간인데, 이것이 꺾일 수 있다는 우려가 나오고 있습니다. 적어도 빅테크의 CAPEX는 올해까지는 견조할 것으로 보고 있습니다. 다만 올 하반기가 되면 내년 CAPEX에 대한 눈높이를 낮출 수 있습니다. 그런 것들이 좋은 쪽과 나쁜 쪽으로 엇갈리는 것이 관건입니다. 상반기 시장은 좋을 수 있다고 생각하니, 상반기에 승부를 보시길 권합니다.
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