저자: JimCramer · 외국인
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대기 장세에서 하드웨어(반도체·AI 인프라)와 소프트웨어 간 로테이션이 빈번하며 단기 반등에 베팅하기보다 재무 탄탄한 저평가 종목을 고르라고 권함. 소프트웨어는 바닥 확정이 아니라며 Salesforce보다 ServiceNow가 성장 동력 면에서 낫다는 BofA 애널리스트 견해 소개. 이어 엔비디아는 AI 생태계 중심 위치와 추론 수요 확대로 컴퓨팅 부족이 지속되어 장기적으로 유리하다는 낙관론 제시.
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우리는 계속 기다리고 있습니다. 폭격이 시작되기를 기다리고, 유가가 오르는 게 멈추기를 기다리고, 전쟁이 끝나기를 기다립니다. 인플레이션이 식기를 기다리고, 금리 인상이 멈추기를 기다리고, 케빈 마시가 연준을 이끌게 되기를 기다립니다. 스페이스X, 앤트로픽, 오픈AI가 상장하기를 기다리기도 합니다.
너무 오래 기다려야 하는 상황입니다. 하지만 달리 선택지가 있나요? 그동안 우리가 무엇을 하는지 아십니까? 매매를 합니다. 맞습니다. 매매 시장은 잔인한 순환매로 가득합니다. 지수는 조용해 보입니다. 오늘 다우는 160포인트 올랐고, S&P는 0.07% 빠졌으며, 나스닥은 0.51% 내렸습니다. 그 평온한 지수 뒤에서 종목들은 치열하게 자리를 바꿉니다.
때로는 반도체처럼 데이터센터를 짓는 데 들어가는 장비와 물자 관련 주식을 사고, 각종 소프트웨어 주식을 팝니다. 어떤 때는 하드웨어 주식을 팔고, 전에 외면했던 같은 소프트웨어 주식을 다시 삽니다. 대체로 전자를 후자보다 더 자주 합니다. 그래서 하드웨어는 보통 빠르게 성장하고, 소프트웨어는 대개 하락합니다.
그런데 순환매가 일어나 떨어졌던 소프트웨어 주식이 오늘처럼 급등하면, 하락이 곧 끝날 것처럼 보일 만큼 격렬하게 오릅니다. 물론 매번 그렇게 보입니다. 하지만 순환매는 좀처럼 오래가지 않습니다. 그날그날 부수적인 흐름도 많습니다. 오늘처럼 헬스케어, 외식, 식품 업종은 함께 오르는 경향이 있고, 건설과 엔지니어링, 시공 관련 업종은 떨어집니다.
52주 신저가 종목, 소프트웨어 섹터와 함께 튀어 오르곤 하는 망가진 종목, 즉시 반등하는 피해주도 있습니다. 그리고 그 밖의 모든 것이 있습니다. 왜 이럴까요? 이런 불안정한 움직임은 어디서 나올까요? 여러분, 여기에는 확실한 게 없기 때문입니다. 주식을 장난감처럼 다루는 여러 ETF 때문에 이 종목들은 끊임없이 흔들립니다.
마이크로소프트나 엔비디아 같은 대형주조차 많은 경우 "아무 이유 없이", 즉 시장 전체를 흔드는 ETF 운용자들의 작은 매수 주문에 따라 오르내립니다. 말도 안 된다고 느끼실 수 있지만 사실입니다. 그럼 오늘 같은 순환매 장에서 무엇을 해야 할까요? 물론 가만히 앉아서 아무것도 하지 않을 수도 있습니다. 제가 즐겨 하는 방식이 그렇기도 합니다.
돈을 버는 방법을 하나 보여드리겠습니다. 주식에 쓰는 터미널을 열고 S&P에서 상위 아웃퍼머 10개를 요청하세요. 그중 마음에 드는 종목이 있고, 재무구조가 탄탄하며 사업이 좋은데 주가가 여전히 할인된 가격에 거래되고 있다면, 그다음은 어떻게 할지 짐작하시겠죠. 오늘 제가 거친 과정을 말씀드리겠습니다.
먼저 하드웨어 논리를 믿을지, 소프트웨어 논리를 믿을지 정해야 합니다. "하드웨어" 논리는 학습과 추론 모두를 위한 인공지능을 만드는 일에 관한 것입니다. 소프트웨어 논리는 세일즈포스, 서비스나우, 워크데이, 어도비 같은 기업에 적용됩니다. 소프트웨어, 엔터프라이즈 소프트웨어, SaaS, 이들은 모두 떨어진 뒤 한 바구니처럼 함께 거래되는 주식입니다.
소프트웨어 주식에는 극단적으로 감정적인 투자자들이 붙어 있습니다. 오랫동안 두들겨 맞았고, 바닥을 찍으려 애쓰는 중입니다. 그런데 이 종목들이 바닥을 쳤다고 여전히 베팅했다면 크게 당했을 겁니다. 오늘처럼 소프트웨어 주식이 크게 움직이는 날이면 사람들은 이번엔 정말 그렇다고 확신합니다.
서비스나우를 보세요. 뱅크오브아메리카의 매수 추천 덕분에 8% 넘게 올랐고, 사람들은 확실히 바닥을 지났다고 말합니다. 세상에, 1년 동안 32%나 떨어졌습니다. 아니면 똑같이 32% 떨어진 세일즈포스를 보세요. 제 생각엔 이게 어쩌면 바닥일 수 있습니다. 왜냐하면 뱅크오브아메리카 애널리스트가 세일즈포스를 매도 의견으로 리서치를 시작했는데도 주가는 3% 올랐기 때문입니다.
ETF의 원심력이 주가를 밀어 올리지 않았다면 이 종목들도 결국 떨어졌을 거라고 말할 수 있겠지만, 저도 확신할 수는 없습니다. 기회라는 이유로 서비스나우를 살 수는 있지만, 세일즈포스는 뱅크오브아메리카로부터 같은 열기를 받지 못합니다. 이 종목에는 AI로 인한 여러 장애물에 직면했다는 이유로 다시 '언더퍼폼' 등급이 붙었습니다.
부정적인 전망에도 불구하고 세일즈포스는 오늘 다우에서 가장 많이 오른 종목 중 하나였습니다. 이 전망을 내놓은 애널리스트, 뱅크오브아메리카의 탈레니 님을 모셨습니다. 테일, 함께해 주셔서 반갑습니다. 감사합니다. 음, 서비스나우가 깊이 뿌리내린 시스템이라는 주장, 즉 매우 중요한 시스템이어서 대체하기가 아주 어렵다는 주장은 소프트웨어 매도가 시작될 때 할 수 있는 말이었을 겁니다. 지금 이 주장은 사람들이 들을 준비가 되어 있나요?
전혀 아닙니다. 대형 소프트웨어 기업 누구에게 물어봐도 같은 대답을 들을 겁니다. 모두 업무 흐름에 깊이 들어가 있어서 대체될 수 없다고 말할 겁니다. 하지만 그건 문제가 되지 않습니다. 논의할 사안도 아닙니다. 세일즈포스 역시 업무 흐름에 매우 깊이 통합되어 있습니다. 질문은 이겁니다. AI를 받아들여 성장의 엔진으로 바꿀 수 있나? AI가 당신을 대체할 것인가, 아니면 당신이 AI를 활용할 수 있는가? 이것을 성장에 쓸 수 있는가?
그리고 서비스나우와 관련해 두 회사의 차이가 바로 여기 있습니다. 회사가 에이전트를 배치하고 AI를 도입할 때도 여전히 관리하고, 지시하고, 경로를 점검하고, AI를 책임 있게 배치해야 합니다. 서비스나우는 업무 흐름에 워낙 깊이 들어가 있어서, 이제 AI에 맞는 적절한 포트폴리오만 있으면 그것을 매출 성장으로 바꿀 수 있습니다. 그 성장 동력이 숫자에 나타나죠. 그렇지 않나요? 회사는 약 20% 성장하고 있습니다.
그런데 세일즈포스를 보면 상황은 정반대입니다. AI는 이 회사에 큰 위험입니다. 기업들이 보고 있기 때문입니다. 참고로 이것은 세일즈포스를 대체하는 얘기가 아닙니다. 대체될 수 없습니다. 질문은 성장은 어떤가 하는 것입니다. 성장을 가속할 수 있을까요, 아니면 둔화될까요? 문제는 새로운 고객을 찾고, 기존 고객에게 상위 제품을 팔고, 실제로 인기를 얻을 AI 제품을 내놓는 데 있습니다. 그들이 내놓은 에이전트포스는 반응을 얻지 못하고 있습니다. 그래서 저는 이 두 회사를 이렇게 봅니다.
여러분, 제 채널에 다시 오신 것을 환영합니다. 오늘도 잘 지내시길 바랍니다. 그럼 시간을 낭비하지 않고 영상을 시작하겠습니다. 오늘 가장 중요한 강점은 대부분의 투자자가 생각하는 것이 아닙니다. 투자자들이 엔비디아를 이야기할 때 대화는 보통 GPU에서 시작합니다. 가장 빠른 칩, 가장 큰 클러스터, 최신 아키텍처, 다음 제품 주기 말이죠.
그런데 엔비디아의 가장 큰 강점은 이제 하드웨어에 있지 않을지도 모릅니다. 오히려 그 위치에 있을 수 있습니다. 엔비디아는 AI 경제의 거의 모든 주요 결정의 중심에 서 있게 되었고, 경쟁자들이 이를 복제하기는 점점 어려워지고 있기 때문입니다. 지금의 지형을 생각해 보세요. 모든 대형 AI 기업이 컴퓨팅 파워를 필요로 합니다. 모든 클라우드 사업자가 컴퓨팅이 필요하고, 모든 AI 스타트업도 필요합니다. AI를 도입하는 모든 기업이 컴퓨팅을 필요로 하며, 거의 모든 길은 결국 엔비디아로 이어집니다.
이것은 정말 강력한 무언가를 만들어 냅니다. 바로 가시성입니다. 엔비디아는 대부분의 시장보다 먼저 추세를 봅니다. 회사는 수요가 공개되기 전에 그것을 봅니다. 고객이 어디에 투자하는지, 어떤 응용 프로그램이 성장하는지 봅니다. 어떤 스타트업이 규모를 키우는지, 다음 인프라 병목이 어디에서 생기는지 봅니다. 이런 정보 우위는 매우 가치가 큽니다. 인공지능은 더 이상 별도의 시장이 아니기 때문입니다. 이것은 하나의 경제 생태계 전체가 되고 있으며, 엔비디아는 그것들을 모두 잇는 플랫폼으로 점점 행동하고 있습니다.
최근 일들이 이토록 흥미로운 이유 중 하나가 여기 있습니다. 밸류에이션 우려, 지정학적 위험, 금리, 경쟁에 대한 걱정에도 불구하고 고객들은 계속 같은 말을 합니다. 더 많은 컴퓨팅 파워가 필요하다고요. 6개월 뒤도, 내년도 아니고 오늘 필요하다고 합니다. AI 업계에는 여전히 용량 부족이 있습니다. 새 데이터센터는 거의 즉시 가득 찹니다. 클라우드 사업자들은 계속 큰 계약을 맺고, 모델 개발사들은 계속 인프라를 확장하며, 사업은 아주 초기 단계의 도입기에 있습니다. 소비자 수요도 여전히 극도로 높습니다.
그러나 기회의 본질 자체는 바뀌었습니다. 1년 전 대화는 모델 학습을 중심으로 돌았습니다. 오늘날 논의는 점점 더 도입, 추론, 에이전트, 소비자용 AI, 물리적 AI에 맞춰져 있습니다. 이것들은 모두 서로 다른 시장입니다. 하지만 모두 한 가지 공통 요구가 있습니다. 컴퓨팅 파워, 그것도 아주 많이 필요하다는 것입니다. 간헐적으로 일어나는 학습 작업과 달리 추론은 사용자 수에 따라 규모가 커집니다. 새 고객, 새 응용 프로그램, 새 AI 에이전트가 생길 때마다 수요는 늘어납니다. 성공이 수요를 줄이는 게 아니라 더 늘리는 것입니다. 이것은 강력한 역학입니다.
즉, AI의 광범위한 도입은 결국 초기 모델 구축 단계보다 훨씬 더 큰 인프라 기회를 만들 수 있다는 뜻입니다. 그래서 주기적인 시장 변동성에도 불구하고 많은 업계 리더들이 계속 낙관적으로 말하는 것입니다. 그들은 설비 가동률을 보고, 고객 수요를 보고, 인프라 파이프라인을 봅니다. 그들이 보는 것은 같습니다. 부족 현상은 구세대 장비가 여전히 상당한 경제적 가치를 만들어 내고 있다는 가장 분명한 증거로 남아 있습니다.
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