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8/10일 하나증권 전략 이재만
[화수분전략] 반도체와 비반도체: 차별화 전략
▶자료: https://bit.ly/4wMLOxB
* 글로벌 금융위기와 코로나19 펜데믹은 글로벌 공통 위기였고, 이를 극복하기 위해 각국 중앙은행은 기준금리 인하. 코로나19 펜데믹 빠르고, 대폭적인 기준금리 인하를 통해 기존 주도업종은 1개월만에 주가 회복. 점진적 기준금리 인하가 진행됐던 글로벌 금융위기 5~6개월만에 주도업종 주가 회복

* 현재의 경기와 기업 이익 확장 고려하면, 기준금리 인하 기대 어려움. 급락했던 코스피 PER과 같은 밸류에이션 회복도 더디고, 급락 이후 자금 유입도 주춤한 상황. 다만 고려할 수 있는 부문은 미국은 제조업 중심 경기 확장, 이를 기반으로 미국의 경우 위험자산 선호도 개선

* 현재와 같이 미국 ISM 제조업지수가 확장 국면에서 상승, 미국 10년물 국채금리가 상승하는 국면에서 S&P500과 코스피 모두 12개월 예상 매출, EPS, ROE, FCF가 상승(YoY)하는 업종의 주가 수익률이 해당 지표들 하락 업종 대비 높았고, 특히 해당 지표들을 기반으로 코스피 내 주가 수익률 차별화가 상대적으로 심한 편

* 지난주 S&P500내에서는 2027년 매출, EPS, FCF 증가율 전망치 상위 20% 기업들의 주가 수익률 평균은 6.3%로, 하위 20%의 2.3%보다 높았음. 이는 향후 고금리 장기화 가능성과 2027년을 대비하기 위한 포트폴리오 재구성 전략으로 판단

* 차별화 및 포트폴리오 재구성 전략 아이디어로 첫 번째, 대형 반도체 기업들의 향후 성장성과 수익성이 높다는 것은 이미 알고 있음. 삼성전자(PER 3.8배)와 SK하이닉스(3.5배) PER 반등의 계기로 마이크론 테크놀로지(5.9배)와 같은 ‘신규’ 주주환원정책에 주목할 필요

* 두 번째, 미국 반도체 기업 중 주가 수익률이 높은 코히런트와 인텔은 기저효과 기반으로 2027년 순이익 증가율 전망치가 높고, 마벨 테크놀로지와 브로드컴은 기저효과가 없이도 전망치가 시가총액 1위 기업인 엔비디아(42%)보다 높음. 국내에서도 2027년 순이익 증가율 전망치가 삼성전자(40%)보다 높은 주성엔지니어링, 한미반도체, 이수페타시스와 같은 반도체 기업들에게 관심

* 세 번째, 7월 말 이후 코스피의 부진에도 불구하고 하락 대비 상승 종목 비율이 지속적으로 상승하고 있다는 점은 비반도체 업종에 대한 관심이 늘어나고 있다는 점을 반영한 변화. 위에서 언급했던 포트폴리오 재구성 방법 중 하나인 2027년 전망치 기준 이익 팩터 상위 20%에 모두 속한 비반도체 기업들에 대한 비중 확대도 유효한 전략(도표 24 참고)
(컴플라이언스 승인 득함)

» 단일종목 레버리지 ETF들과 대표 지수형 레버리지 ETF들의 거래대금 추이

» 6월 중 11조원을 넘어섰던 SK하이닉스 단일종목 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 금요일(8/7) 기준 총 4,600억원대까지 감소

» 6조원 수준에서 고점을 기록했던 삼성전자 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 1,600억원대로 감소

» 코스피 200 레버리지 ETF 종목군과 코스닥150 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 예탁금 상향 조치가 이루어졌던 지난 금요일(7/31)에 증가하는 모습을 보였으나, 조정 및 방향성 부재 흐름(+시장 거래대금 감소)이 나타나면서 거래 규모가 다시 축소

» 단일종목 레버리지 ETF들과 대표 지수형 레버리지 ETF들의 거래대금 추이

» 6월 중 11조원을 넘어섰던 SK하이닉스 단일종목 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 금요일(8/7) 기준 총 4,600억원대까지 감소

» 6조원 수준에서 고점을 기록했던 삼성전자 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 1,600억원대로 감소

» 코스피 200 레버리지 ETF 종목군과 코스닥150 레버리지 ETF 종목군의 거래대금은 예탁금 상향 조치가 이루어졌던 지난 금요일(7/31)에 증가하는 모습을 보였으나, 조정 및 방향성 부재 흐름이 나타나면서 거래 규모가 다시 축소

[메타, Muse Code로 엔터프라이즈 AI 공략… 1,300억달러 인프라 투자 수익화 확대]

*기사 핵심
- 메타가 AI 코딩 에이전트 Muse Code를 출시하며 기업용 AI 시장 공략을 강화
- Muse Code는 코드 작성, 결과 검증, 여러 하위 에이전트 조율, 복잡한 소프트웨어 문제 해결 등을 수행
- 기반 모델인 Muse Spark도 함께 업그레이드해 코드 생성, 디버깅, 대규모 코드베이스 이해 능력을 개선
- 단순히 내부 개발도구를 만드는 것이 아니라 기업 고객에게 AI 서비스를 판매하려는 움직임

*메타의 AI 투자 규모
- 메타는 2026년 자본지출 전망을 기존 1,250억달러에서 1,300억달러로 상향
- 투자의 대부분은 서버, 데이터센터, 네트워크 인프라 확대에 사용
- 막대한 AI 인프라를 광고 추천과 자체 서비스에만 사용하는 것이 아니라 외부 고객에게도 판매하는 방안을 검토
- 저커버그는 2분기 실적발표에서 메타 데이터센터의 컴퓨팅 파워를 외부에 판매할 가능성을 직접 언급

*왜 기업용 AI 시장에 들어가나
- 메타의 핵심 매출원은 여전히 Facebook, Instagram, WhatsApp을 기반으로 한 디지털 광고
- 하지만 AI 인프라 투자 규모가 커지면서 광고 효율 개선만으로 투자비를 회수하는 것보다 추가 수익원이 필요
- Muse Code 같은 유료 AI 소프트웨어와 컴퓨팅 파워 판매가 새로운 수익원 후보
- 즉 메타가 AI를 비용센터가 아니라 독립적인 매출 사업으로 키우기 시작하는 단계

*컴퓨팅 파워 판매 가능성
- 메타는 자체 데이터센터에서 남는 AI 컴퓨팅 용량을 다른 기업이나 AI 업체에 판매하는 방안을 검토
- 이렇게 되면 Meta도 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, CoreWeave, Nebius 같은 AI 인프라 업체와 경쟁할 수 있음
- 다만 AWS처럼 범용 클라우드 전체를 제공하기보다 AI 모델 학습과 추론에 최적화된 컴퓨팅 인프라가 중심이 될 가능성
- Futurum Group은 현재 AI 시장에서 모델 성능보다 전력과 물리적 데이터센터 용량 자체가 더 희소한 자산이 되고 있다고 평가

*흥미로운 점
- 메타는 현재 자체 수요를 충족하기 위해 외부 AI 인프라도 적극적으로 임차
- 3월 AI 클라우드 업체 Nebius와 장기 컴퓨팅 계약을 체결
- 4월에는 CoreWeave와 기존 파트너십을 확대
- 즉 한쪽에서는 외부 컴퓨팅을 구매하면서 다른 한쪽에서는 자체 데이터센터 용량을 외부에 판매할 가능성을 검토하는 구조
- AI 컴퓨팅 수요가 워낙 강해 인프라 업체끼리 서로 용량을 사고파는 시장이 형성되고 있다는 의미

*왜 지금 컴퓨팅 판매가 가능한가
- 기업들의 AI 인프라 수요가 공급보다 훨씬 강한 상태
- CIO Dive가 인용한 Gartner에 따르면 주요 클라우드 사업자들은 고객 수요를 모두 충족하지 못하면서 백로그가 증가
- AI 데이터센터 전력과 GPU 용량이 부족해 새로운 공급자가 들어와도 고객을 확보하기 쉬운 환경
- 현재는 컴퓨팅 공급자가 가격과 계약조건에서 상대적으로 유리한 시장

*기업 AI 지출
- 2026년 2분기 기업들의 클라우드 인프라 지출은 1,430억달러
- AI 도입 확대로 기업들의 클라우드와 컴퓨팅 수요가 계속 증가
- 기업들은 AI 모델뿐 아니라 모델을 실행할 GPU, 데이터센터, 네트워크까지 함께 확보해야 하는 상황
- 메타가 막대한 자체 인프라를 외부에 개방하면 기업 AI 지출의 일부를 가져올 수 있음

*멀티클라우드 환경도 기회
- 약 80%의 기업이 멀티클라우드 전략을 사용하는 것으로 조사
- 약 75%는 하나의 주력 클라우드 사업자와 여러 소규모 공급자를 함께 사용하는 구조
- 따라서 기업이 AWS, Azure, Google Cloud만 사용하는 것이 아니라 특정 AI 워크로드를 위해 다른 컴퓨팅 공급자를 추가할 여지가 존재
- 데이터 주권이나 물리적으로 가까운 데이터센터가 필요한 기업도 새로운 공급자를 찾을 수 있음
- 메타가 AI 특화 인프라를 판매할 경우 이러한 보조 클라우드 수요를 공략할 가능성

*AWS·Microsoft·Google과의 차이
- AWS, Microsoft, Google은 데이터베이스, 스토리지, 네트워크, SaaS 등을 포함한 종합 클라우드 사업자
- Gartner는 이들 하이퍼스케일러가 2031년 전체 데이터센터 용량의 약 67%를 차지할 것으로 전망
- 메타는 당장 이들과 같은 종합 클라우드를 구축하기보다 AI 학습·추론에 필요한 특화 인프라 공급자로 진입할 가능성이 높음
- 따라서 초기에는 CoreWeave나 Nebius 같은 AI 네오클라우드 업체와 더 직접적으로 경쟁할 수 있음

*Muse Code의 의미
- Muse Code는 메타의 기업용 AI 전략에서 소프트웨어 레이어 역할
- 자체 AI 모델을 제공하는 데 그치지 않고 개발자가 실제 업무에서 사용하는 제품을 판매
- 컴퓨팅 인프라와 AI 모델, 코딩 에이전트를 함께 제공할 경우 기업 고객에서 확보할 수 있는 매출 범위가 확대
- 메타가 무료 오픈소스 모델 중심 전략에서 유료 엔터프라이즈 AI 사업으로 영역을 넓히고 있다는 신호

*투자 관점에서 중요한 부분
- 기존에는 메타의 대규모 CapEx가 Facebook·Instagram 광고 경쟁력 향상을 위한 비용 성격이 강했음
- 이제는 AI 모델 API, 코딩 에이전트, 컴퓨팅 판매 등 직접적인 외부 매출 창출 가능성이 생기고 있음
- 데이터센터가 내부 비용 자산에서 외부에 판매 가능한 수익창출 자산으로 바뀔 수 있다는 의미
- AI 인프라 수요가 공급보다 강한 동안에는 메타가 구축한 초과 컴퓨팅 용량도 비교적 쉽게 수익화할 수 있음
- 다만 장기적으로 공급이 수요를 따라잡으면 가격 경쟁과 설비 가동률이 중요한 변수로 바뀔 수 있음

*핵심 정리
- 메타는 2026년 CapEx를 1,300억달러로 확대하며 서버·데이터센터·네트워크에 대규모 투자
- Muse Code 출시는 이러한 인프라 투자를 기업용 AI 서비스 매출로 연결하려는 움직임
- 저커버그는 자체 데이터센터 컴퓨팅 용량을 외부에 판매하는 방안까지 검토
- 메타가 컴퓨팅 판매에 나서면 CoreWeave, Nebius 등 AI 특화 클라우드와 경쟁할 수 있음
- 현재는 AI 컴퓨팅 수요가 공급보다 훨씬 강해 신규 공급자에게 유리한 환경
- 결국 메타의 AI 전략이 광고 효율 개선을 넘어 모델·소프트웨어·컴퓨팅을 직접 판매하는 방향으로 확대되고 있다는 것이 기사의 핵심

링크: https://www.ciodive.com/news/meta-infrastructure-spend-enterprise/827276/

» 경제활동참가율은 팬데믹 국면이었던 2021년 2월 이후 최저 수준까지 하락

» AI의 활용이 본격화된 2023년 하반기부터 지속되고 있는 금융업종의 감원 기조. 금융업의 총 고용자 수가 2022년 7월 이후 최저 수준에 도달

🔹업종별 고용자수 변동 상황

» 정부 -5.3만 명: 감소 대부분이 지방정부 교육(Local government education)에서 발생. 여름방학 계절조정 효과가 가장 큰 원인. 미국은 매년 6~8월 교직원 계약 종료와 재채용이 반복되는데, 올해는 실제 채용 패턴이 과거와 달라지면서 계절조정 과정에서 정부 고용 감소폭이 평소보다 크게 나타난 것으로 추정

» 레저·접객 -4.0만 명: 월드컵 관련 임시 고용이 대회 종료와 함께 축소된 영향과 계절적 채용 둔화가 반영된 것으로 추정

» 건설 +2.2만 명: AI 데이터센터와 비주거용 건설 투자 확대가 고용 증가를 견인하며 AI 인프라 투자 사이클의 지속을 시사

» 교육·헬스케어 서비스 +2.5만 명: 경기 둔화에도 가장 견조한 고용 창출 지속. 의료서비스 수요와 구조적 인력 부족이 고용 증가를 뒷받침

» 전문직·기업서비스(+1.8만 명), IT(+1.1만 명): 기업들의 선별적 채용 기조가 이어지며 증가세는 유지했으나 확대 폭은 제한적

» 소매(-1.9만 명), 금융(-1.4만 명): 소비 둔화와 금융권 비용 절감 기조가 이어지면서 고용 감소. 특히 소매업은 소비심리 둔화의 영향을, 금융업은 구조조정과 디지털 전환 영향을 받은 것으로 해석


🔹Comment

» 정부와 레저·접객 부문의 감소는 계절적·일회성 요인이 일부 반영된 반면, 건설과 헬스케어는 구조적인 고용 증가를 이어가며 미국 고용시장이 AI 인프라 투자와 필수 서비스 중심으로 재편되고 있는 상황

» 비농업고용자수의 급감 상황을 업종별로 나누어 보면 정부 부문(-5.3만 명)을 제외한 민간부문은 +3.0만 명 증가. 즉, 고용시장이 약화된 것은 맞지만 정부 교육부문의 계절조정 영향이 헤드라인을 추가로 악화시킨 측면도 존재하는 부분

» 다만 민간 고용 증가가 +3만 명에 그쳤고, 여기에 5~6월 고용이 대폭 하향 수정되면서 최근 3개월 평균 민간 고용 증가세도 크게 둔화. 결과적으로 이번 보고서는 통계적 요인을 감안하더라도 미국 고용시장의 퀄리티가 약해지고 있다는 신호로 해석하는 것이 적절