골드만삭스 `반도체주 투자전략`...매수 종목 4개·관망 종목 3개 제시

골드만삭스는 인공지능(AI) 인프라에 이미 3500억 달러 이상이 투자된 가운데, 다음 단계의 반도체 투자는 성능과 비용 효율성, 소프트웨어 범위에 달려있다고 분석했다. 이에 따라 시장의 새로운 승자와 패자가 갈릴 것으로 전망했다.

골드만삭스의 제임스 슈나이더 애널리스트는 AI 투자 사이클이 맹목적 지출에서 초기 수익화 단계로 전환되고 있어, 반도체 업계 전반에 기회와 구조조정이 동시에 나타날 것으로 예상했다.

금요일 공개된 새로운 보고서에서 골드만삭스는 7개 주요 반도체 기업에 대한 투자의견을 제시하며 '바벨' 투자 전략을 소개했다. 첫째로 강력한 소프트웨어 생태계를 보유한 성능 선도 기업, 둘째로 기업들의 AI 대규모 운영을 지원하는 저비용 칩 제조사에 투자하라는 것이다.

슈나이더는 "수익화는 아직 제한적이지만, 점진적인 매출 증가의 초기 신호와 투자를 정당화할 수 있는 비용 절감 효과가 명확히 나타나고 있다"고 설명했다.

매수 의견을 받은 4개 종목은 엔비디아(NASDAQ:NVDA), 브로드컴(NASDAQ:AVGO), 케이던스 디자인 시스템즈(NASDAQ:CDNS), 시놉시스(NASDAQ:SNPS)다. AMD(NASDAQ:AMD), ARM홀딩스(NASDAQ:ARM), 마벨 테크놀로지(NASDAQ:MRVL)에 대해서는 중립 의견을 제시했다.

엔비디아·브로드컴, AI 대표주로 굳건

골드만삭스는 엔비디아를 지속적인 AI 구축의 최대 수혜자로 꼽았다. 'AI 정점론'과 커스텀 칩의 경쟁 심화에도 불구하고, 엔비디아의 강력한 제품 라인업과 광범위한 고객 기반, AI 매출의 초기 성과가 우위를 제공한다고 평가했다. 목표주가는 현재 시장가격보다 12% 높은 185달러로 설정했다.

브로드컴도 최상위 매수 종목으로 선정됐다. 골드만삭스는 2026년까지 AI 관련 매출이 전체의 40% 이상을 차지할 것으로 전망했다. 클라우드 기업들을 위한 맞춤형 실리콘 분야의 강점과 탄탄한 소프트웨어 사업이 이 분야에서 가장 신뢰할 만한 기업으로 만들고 있다. 목표주가는 현재 대비 15% 상승한 315달러다.

슈나이더는 브로드컴에 대해 "기업 네트워킹 실리콘 분야의 리더십을 활용해 하이퍼스케일러용 맞춤형 실리콘에서 두드러진 점유율을 확보할 것"이라고 전망했다.

케이던스·시놉시스의 숨은 저력

칩 설계가 더욱 복잡해지면서 케이던스와 시놉시스 같은 소프트웨어 기업들의 중요성이 부각되고 있다.

목표주가 380달러인 케이던스는 맞춤형 칩 개발 증가의 수혜를 보고 있다. 더 많은 기업들이 자체 AI 칩을 설계하면서 케이던스의 도구가 필수적이 되고 있다.

목표주가 620달러로 제시된 시놉시스는 물리적 칩 설계의 핵심 기업이다. 고객 기반이 빠르게 성장하고 있으며, 특히 앤시스 인수가 계획대로 진행된다면 큰 상승 여력이 있다고 골드만삭스는 분석했다.

AMD·ARM·마벨은 당분간 관망

골드만삭스는 AMD, ARM, 마벨에 대해 신중한 입장을 보였다. 세 기업 모두 AI 사업에 참여하고 있지만, 현재로서는 동일한 상승 잠재력을 제공하지 않는다고 평가했다.

슈나이더는 "이들 기업의 주가에 대해 현 수준에서 위험 대비 수익률이 더 부정적이거나, 기본적인 사업에서 추가적인 하방 위험이 있는 것으로 판단된다"고 설명했다.

AMD는 AI 경쟁에 참여하고 있지만 엔비디아 등과의 치열한 경쟁에 직면해 있다. ARM은 잠재력이 있지만 성장은 스마트폰 외 분야로의 칩 아키텍처 확산 여부에 달려있다. 마벨은 AI 노출도가 있지만 현재 매수를 추천할 만한 충분한 상승 여력이 보이지 않는다고 분석했다.

AI, 비용절감 효과 이미 나타나...수익화는 이제 시작

골드만삭스는 첫 번째 AI 도구 물결이 이미 기업들의 비용 절감, 특히 인력 감축에 도움을 주고 있다고 분석했다. 2030년까지 포춘 500 기업들이 약 9350억 달러를 절감할 수 있을 것으로 추산했다. 이 자금은 실제 매출을 창출하는 AI 투자로 이어질 수 있다.

현재 실질적인 수익화는 제한적이다. 대부분의 AI 도구들이 아직 큰 수익을 내지 못하고 있다. 하지만 소셜 미디어 플랫폼들이 더 높은 참여도와 광고 전환율을 보이고 있고, 이커머스는 더 스마트한 추천 엔진을 통해 개선되고 있다. 이는 주요 수익 사이클의 시작이 될 수 있다.

주목해야 할 AI 트렌드

1. AI 지출이 과대광고에서 실질적 수익으로 전환
2. 재고 순환과 수요 불일치의 중요성 증가
3. 지정학적 리스크로 인한 공급망 재편 가능성
4. x86, ARM, RISC-V 간 칩 아키텍처 경쟁 심화
5. 기업들의 표준 칩과 맞춤형 칩 선택 필요성 증가