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AI 혁명의 골드러시, 다들 금광, 그러니까 엔비디아만 바라보고 있잖아요. 근데 이런 말이 있죠. 진짜 돈을 버는 건 곡괭이랑 청바지를 파는 사람들이라고요. 오늘 저희는 바로 그 곡괭이와 청바지를 파는 기업들.이 이 거대한 흐름 뒤에서 조용히 하지만 엄청난 불을 쌓고 있는 두 회사를 한번 추적해 보려고 합니다. 어쩌면 진짜 금은 바로 여기에 있을지도 모릅니다. 아, 그거 아주 흥미로운 비유네요. 실제로 M비디I의 CEO 젠슨 흥황이 그랬거든요. 2030년까지 데이터 센터 운영자들이 AI 인프라에 쏟아부을 돈이 연간 최대 4조 달러에 달할 거라고요.
그건 뭐 금광의 규마가 상상을 초월한다는 뜻이고요. 당연히 그 금을 캐기 위한 장비, 그 장비를 파는 시장도 폭발적으로 커질 수밖에 없다는 신호죠. 네. 오늘 우리가 살펴볼 두 기업이 바로 그 지점에서 누구보다 날카로운 곡괭이를 팔고 있는 것 같습니다. 첫 번째 기업부터 바로 파고 들어가 보죠. 코닝입니다. 많은 분들이 어, 코닝 그거 아이폰 고릴라 글래스 만드는 회사 아니야? 하실 텐데 맞습니다. 그렇죠. 보통 그렇게들 알고 계시죠? 근데요. 올해 코닝 주가가 무려 83%나 폭등했는데 그 이유가 스마트폰이 아니었어요. 바로 AI 데이터 센터 때문이었습니다.
이게 정말 재밌는 포인트 같다요. 네. 핵심은 데이터 센터에 신경망을 까는 사업 바로 광소유 케이블에 있습니다. AI 시대 데이터 센터는요. 이전과는 뭐 비교도 안 될만큼 방대한 양의 데이터를 처리해야 하거든요. 그것도 지연 없이 거의 실시간으로요. 기존의 구리 케이블로는 이제 한 개 부딪혔다.이 말씀이시죠? 네. 물리적인 한계죠. 광유는 빛의 속도로 훨씬 많은 데이터를 훨씬 더 멀리 보낼 수 있습니다. 이건 이제 선택의 문제가 아니라 AI 인프라의 필수 조건이 된 겁니다. 구체적으로 어느 정도인가요? 제가 본 바로는 엔비디아 최신 데이터 센터 노드 하나에 들어가는 구리 케이블만 해도 거의 3.2km라고 하던데요.
네, 맞습니다. 와, 이걸 전부 광유로 바꾼다고 생각하면 정말 어마어마한 시장이 열리는 거네요. 코닝 CEO가이 시장이 두 세 배는 더 커질 거라고 자신하던데 허풍이 아니었군요. 그 자신감은 이미 숫자로 증명되고 있습니다. 2023년 3분기 실적을 보면요. 코닝의 전체 매출은 전년 대비 14% 증가해서 42억 7천 달러였어요. 14% 나쁘지 않네요. 근데이 중에서 광통신 부문 매출만 딱 떼어 놓고 보면 무려 33%나 성장해서 16억 5천만 달러를 기록했습니다. 전체 회사 성장률을 두 배 이상 뛰어남는 수치죠. 잠깐만요. 여기서 덮고 들어야 할 부분이 있습니다.
광통신 부문 내에서도 AI 데이터 센터 수요가 집중된 엔터프라이즈 분야. 이쪽 성장은 무려 58%에 달했다고요? 네. 58%입니다. 아니 전체 광통신 성장이 33%인데 특정 분야만 58%라는 건 이건 뭐 사실상 AI가 다른 모든 부문의 부진을 다 메우고도 남을만큼 혼자서 회사를 끌고 가고 있다는 뜻이네요. 와. 생각보다 AI에 대한 의존도가 훨씬 더 심각한 수준인데요. 바로 그 지점이이 이야기의 핵심입니다. AI가 코닝의 핵심 성장 동력이 된 거죠. 그리고 이게 정말 중요한 변화한게 과거 코닝의 광통신 사업은 통신사들의 인터넷만 구축에 의존했어요.
아, 그렇죠. 경기를 많이 탔겠네요. 네. 정부 정척이나 경기 사이클에 따라서 변동성이 아주 컸습니다. 하지만 AI, 데이터 센터 수요는 기술 발전과 직결된 활실도 꾸준하고 폭발적인 수요거든요. 즉 코닝이 이제 변덕스러운 인프라 기업에서 AI라는 거대한 기술 패러다임에 직접 올라탄 성장주로 체질를 완전히 바꾸고 있다는 강력한 신호로 볼 수 있는 거죠. 회사의 DNA 자체가 밖으로 있다. 이익 측면을 보면 그 변화가 더 극명하게 드러날 것 같은데요. 맞습니다. 3분기 광통신 부문 순이익이 2억 9,500만 달러였는데요. 전년 대비 69%나 급증했습니다.
더 놀라운 건 이게 코닝 전체 순익 5억 8,500만 달러의 절반을 넘는다는 사실입니다. 이제 광통신 특히 AI 데이터 센터 사업이 코닝의 이익을 책임지는 가장이 된 셈이죠. 알겠습니다. 사업 체질이 바뀌고 있고 실적도 폭발적이라는 건 확인했습니다. 근데 여기서 투자자로서 당연히 드는 의문이 있어요. 광유 기술 자체가 아주 새로운 건 아니잖아요. 코닝이 이렇게 잘 나가는 걸 보고 다른 경쟁사들이 가만히 있을까요?이 시장에 막 뛰어들어서 가격 경쟁을 시작하면 코닝의 이익도 줄어들 수 있는 거 아닌가요? 소위 말하는 경제적 해자가 확실한가요?
아, 아주 날카로운 지적이십니다. 그리고 많은 투자자들이 우려하는 부분이기도 하죠. 하지만 코닝의 해자는 생각보다 깊고 넓습니다. 첫째는 기술적 장벽이에요. 코닝은 1970년에 세계 최초로 저손실 광서유를 발명한 회사입니다. 반세기 동안 싸온 R앤D 영량과 특허. 이게 후발주자들이 따라오기 힘든 격차를 만들죠. 음. 역사와 기술이 있군요. 네. 그리고 둘째, 더 중요한 건 규모의 경제와 신뢰입니다. 데이터 센터는 단일 초에 장에도 용납되지 않는 곳이잖아요. 상상해 보세요. 수십억 달러짜리 GPU가 코닝의 케이블이 분량이라서 멈춘다고요.
끔찍하죠? 와, 상상만 해도 끔찍하네요. 그렇죠. 데이터 센터 운영사들은 검증된 그리고 필요한 물량을 제때 안정적으로 공급할 수 있는 코닝을 선택할 수밖에 없는 겁니다. 이건 단순히 갑싼 제품을 만드는 것과는 차원이 다른 경쟁력입니다. 그렇군요. 단순히 제품을 파는게 아니라 AI 시대의 안정성이라는 가치를 파는 거네요. 그럼이 모든 걸 종합했을 때 가치 평가 즉 밸루에이션은 어떻습니까? 이렇게 강력한 AI 플레이어면 주가도 이미 비쌀 대로 비싼 거 아닐까요? 그게 바로 가장 흥미로운 지점입니다. 코닝의 주가 수익 비율 PE가 약 35.9배 수준이에요.
이게 어느 정도냐면 AI 칩의 대장인 엔비디아는 45.2배, AMD는 57.9배에 달합니다. 오, 생각보다 차이가 꽤 나네요. 네. AI 혁명의 해심 동력으로 체질 개선을 마쳤는데도 시장은 아직 코닝을 반도체 주식들보다 훨씬 저렴하게 평가하고 있는 거죠. 아직 시장이 코닝의 변신을 완전히 가격에 반영하지 못했다. 이런 해석이 가능합니다. 코닝이 데이터가 이동하는 초고속 도로를 깔았다면 이제 그 도로 끝에 있는 목적지를 봐야겠죠. 데이터가 GPU는 두뇌에 도착했을 때 그 엄청난 정보를 즉각적으로 처리하려면 두뇌 바로 옆에 초고속 작업대가 필요합니다.
그 작업대를 만드는 회사가 바로 우리의 두 번째 주인공 마이크론 테크놀로지입니다. 그렇습니다. 마이크론은 메모리 반도체, 특히 HBM의 강좌죠. HBM 즉 고대오 메모리. 이게 AI 시대의 심장인 GPU의 잠재력을 100% 끌어내는데 아주 필수적입니다. HBM의 역할 좀 더 쉽게 설명해 주실 수 있을까요? 네. 최고의 슈퍼 컴퓨터 두뇌 GPU가 있어도요. 거기에 필요한 데이터를 제대 공급해 주지 못하면 그냥 비싼 고철덩어리에 불과합니다. HBM은 바로 그 두뇌가 생각하고 연산하는데 필요한 정보를 지연 없이 즉각적으로 공급해 주는 초고속 단기 기억 장치 역할을 하는 거죠.
마이크론의 HBM이 시장에서 특히 주목받는 이유가 있을 텐데요. 경쟁사들도 HBM을 만드니까요. 마이크로온 HBM3 솔루션이 가진 진짜 무기는요. 단순한 스펙을 넘어섭니다. 경쟁 제품보다 용량이 50% 더 크면서 에너지 소비는 최대 30% 더 적어요. 여기서 에너지 소비가 30% 적다는 점에 주목해야 합니다. 에너지 소비가 적다는게 그렇게 중요한가요? 전기요금 좀 아끼는 수준 그 정도 아닌가요? 아니요. 그 이상입니다. 데이터 센터에서 가장 큰 골칫거리자 운영 비용의 상당 부분을 차지하는게 바로 열이거든요. 수만 개의 칩이 내 뿜는 열을 시키기 위해 엄청난 냉각 시스템을 돌려야 하죠.
아하. 전력 소비가 적다는 건 곧 발열이 적다는 뜻이고 이건 데이터 센터 전체의 냉각 비용 절감으로 바로 이어집니다. 개별칩의 성능을 넘어서 데이터 센터의 총소유 비용 TCO를 낮춰 주는 이점. 이게 바로 엔비디아나 AMD 같은 고객사들이 마이크로로 선택하는 결종적인 이유 중 하나가 되는 겁니다. 아, 단순히 칩 하나를 파는게 아니라 데이터 센터의 운영 효율성이라는 솔루션을 함께 파는 셈이군요. 그리고 그 가치를 업계 최고들이 먼저 알아봤다는게 중요해 보입니다. 엔비디아의 블랙웰 울트라, AMD의 MI305 같은 최신 플래그십 GPU에 마이크론의 HBM이 탑재된다고요?
네. 이건 마이크론이 우리 제품 최고예요라고 말하는게 아니라 시장의 리더들이 우리의 최고 제품에는 마이크론의 메모리가 필요하다 곧 공인해 준 셈이네요. 정확합니다. 그 결과는 엄청난 수요로 이어지고 있죠. 마이크론의 2026년 HBM3의 공급 물량은 이미 거의 다 팔렸습니다. 벌써요? 네. 그리고 여기서 그치지 않고 이미 용량을 60% 늘리고 에너지 효율을 20% 더 개선한 차세대 HBM4 샘플을 고객사에 보내면서 한 발 앞서 나가고 있습니다. 기술 리더십을 계속 유지하겠다는 강력한 의지를 보여주는 거죠. 실적에서도 이런 폭발적인 성장이 나타나고 있겠죠.
그럼요. 2025 회계연도 전체 매출은 373억 달러로 49% 증가하면서 사상 최고치를 경신했습니다. 근데요. HBM 매출이 포함된 클라우드 메모리 사업만 떼어놓고 보면 매출이 무려 257%나 급증해서 135억 달러에 달했습니다. 257%요? 네. 회사의 다른 모든 사업부 성장을 합친 것보다도 훨씬 더 빠른 속도로 질주하고 있는 겁니다. 자, 여기서도 아까 코닝에 던졌던 똑같은 질문을 하지 않을 수 없습니다. 마이크론의 PE가 27.3배면 확실히 저현해 보이긴 하네요. 코닝보다도 낮으니까요. 하지만 잠깐만요. 메모리 산업은 원래 극심한 호항과 불항의 사이클을 타는 걸로 악명이 높지 않습니까?
지금이 피크라면이 낮은 밸류에이션도 사실은 착시 현상일 수 있지 않을까요? 몇 년 뒤에 공급 과행으로 가격이 폭락할 것을 투자자들이 우려하고 있는 건 아닐까요? 그 질문이야말로 수십년간 마이크론 같은 메모리 기업들의 발목을 잡아온 만년 저평가의 핵심 원인이었습니다. 그리고 그 우려는 여전히 유효합니다. 하지만 HBM 시장은 기존의 딜램 시장과는 몇 가지 결정적인 차이점이 있습니다. 어떤 차이점이? 첫째, 기술적 진입 장벽이 훨씬 높습니다. HBM은 여러 개의 디램칩을 수직으로 쌓고 수천 개의 미세한 구멍을 뚫어서 연결하는 어 극도로 정교한 공정이 필요해요.
아무나 쉽게 따라할 수 있는 기술이 아니죠. 둘째, 수요의 성격이 다릅니다. 과거 디램 수요는 PC나 스마트폰 판매량 같은 경기 사이클에 민감했지만 HBM 수요는 AI 기술 발전이라는 거대한 패러다임에 묶여 있습니다. 아, 훨씬 더 장기적이고 구조적인 수요라는 거군요. 네. 물론 사이클의 위험이 완전히 사라진 것은 아니지만 과거와는 다른 양상이 펼쳐질 가능성이 돕다고 보는 시각이 우세합니다. 그렇군요. HBM이라는 제품 자체가 기존 메모리 반도체의 규칙을 깨는 게임 체인저가 될 수 있다는 말씀이네요. 수요가 공급을 훨씬 초과하는 상황에서 내년에 NBI와 AMD가 엄청난 영의 GPU를 팔 거라는 건 거의 정해진 미래나 다름 없으니까요.
그 안에 들어가는 마이크론의 사혹에도 강력한 순풍이 불겠군요. 그렇게 볼 수 있습니다. GPU 제조사들이 차를 더 많이 더 빨리 만들고 싶어도 HBM이라는 고성능 엔진 공급이 따라주지 못하는 상황에 가깝습니다. 당분간은 마이크론 같은 공급자가 시장에서 주도권을 줄 가능성이 높죠. 자, 오늘 이야기를 한번 정리해 보겠습니다. AI 혁명의 스포트라이트 뒤에서 묵묵히 하지만 결정적인 역할을 수행하는 두 기업 코닝과 마이크론을 깊게 들여다봤습니다. 하나는 데이터가 흐르는 초고속 신경망을, 다른 하나는 GPU의 초고속 단기을 책임지고 있었네요.
네.이 이 두 기업의 사례에서 발견할 수 있는 공통점은요. AI 하드웨어 생태계가 우리가 생각하는 것 이상 3으로 복잡하고 상호 의존적이라는 사실입니다. 단순히 뇌에 해당하는 GPU만 뛰어나다고 해서 AI 혁명이 완성되는게 아니거든요. 그렇죠. 모든게 다 받쳐 줘야죠. 네. 그 뇌의 데이터를 빛의 속도로 전달하는 신경계 즉 광소미와 그 뇌가 즉각적으로 정보를 꺼냈을 수 있는 단기 기억 즉 HBM이 완벽한 조화를 잃어야만 진정한 성능을 발휘되는 그리고 오늘 살펴본 두 기업은 각자의 분야에서 강력한 기술적 해자를 바탕으로 시장의 주인공들보다 훨씬 매력적인 가치 평가를 받고 있다는 점이 흥미롭습니다.
그렇다면이 모든 것이 당신에게 무엇을 의미할까요?이는 이는 AI 관련 투자 지형이 우리가 생각하는 것보다 훨씬 넓고 깊다는 것을 보여줍니다. 스포트라이트를 받는 주인공 뒤에는 그 주인공을 빛나게 해주는 수많은 핵심 조연들이 있고 때로는 그 조연들에게서 더 안정적이고 큰 기회를 발견할 수도 있다는 것이죠. 여기서 한 가지 더 나아간 질문을 던져보면서 마무리하고 싶습니다. AI 모델이 점점 더 복잡해지고 더 많은 데이터를 요구함에 따라 앞으로는 또 어떤 지금까지는 눈에 잘 뛰지 않았던 인프라 구성 요소가 결정적인 병목 지점이 되거나 혹은 거대한 기회의 문을 열게 될까요?
예를 들면 어떤 것들이 있을까요? 예를 들어 수만 개의 GPU가 내뿜는 엄청난 열을 시키기 위한 차세대 데이터 센터 냉각 시스템, 천문학적인 전력을 안정적으로 공급하고 관리하는 전력 기술, 심지어는이 모든 것을 담을 데이터 센터를 지을 최적의 입지와 물리적인 부동산까지도 말이죠. 아, 정말 생각의 범위를 넓혀야겠네요. 네. 오늘 우리가 금강 옆에서 곡괭이를 파는 사람들을 찾아냈듯이 다음 곡괭이는 어디에 숨어 있을지 스스로 찾아보는 것. 그것이야말로 AI 시대를 이하 흥미로운 탐구가 될
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