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뱅크 오브 아메리카, 오라클 주식에 대해 "여전히 견고하다"고 평가

2025-12-12 05:19:07
뱅크 오브 아메리카, 오라클 주식에 대해

오라클(NYSE:ORCL) 주가가 목요일 10% 급락하며 투자자들의 신뢰를 잃었다. 회사의 2분기 실적이 기대에 미치지 못했기 때문이다. 만약 당신이 서둘러 매도 버튼을 눌렀다면, 뱅크오브아메리카는 성급한 판단이었을 수 있다고 보고 있다. 그들의 분석을 살펴보기 전에, 먼저 이번 매도세를 촉발한 원인을 짚어보자.



오라클은 매출 160억 6천만 달러를 기록하며 전년 대비 13.9% 증가했지만, 시장 컨센서스를 1억 3천만 달러 하회했다. 반면 조정 주당순이익은 2.26달러로 애널리스트 예상치인 1.64달러를 크게 상회했다. 다만 이러한 초과 달성은 주로 소프트뱅크에 앰페어 칩 사업을 매각하면서 세전 이익에 희석 주당 0.91달러가 추가된 데 따른 것이었다.



그러나 실망은 다른 곳에 있었던 것으로 보인다. 우선 오라클 클라우드 인프라(OCI) 매출은 전년 대비 69% 증가해 약 41억 달러로 시장 기대치에 부합했지만, 이를 뛰어넘지는 못했다. 게다가 자본 지출은 120억 달러로 컨센서스를 38억 달러 초과하면서 분기 잉여현금흐름이 거의 100억 달러 적자를 기록했다. 컨퍼런스콜에서 경영진은 2026 회계연도(5월 31일 종료) 자본 지출이 기존 예상보다 150억 달러 더 높을 것으로 전망했다.



회사가 이제 "AI 인프라 구축의 가장 집중적인 단계"에 진입하면서, 뱅크오브아메리카의 브래드 실스 애널리스트는 이번 분기가 오라클 사업의 악화를 의미하는 것이 아니라 "구축 지출과 매출 전환 간의 타이밍 불일치"를 드러낸 것이라고 주장한다. 실스는 기대에 못 미친 OCI 매출 성장과 오라클이 5,230억 달러 규모의 OCI AI 백로그를 지원하기 위해 인프라를 확충하는 데 필요한 높은 자본 지출을 지적했다. 그럼에도 실스는 이번 부진을 "펀더멘털의 변화가 아닌 투자 곡선 문제"로 규정한다.



그리고 그의 논지는 여기에 있다. 펀더멘털은 "여전히 견고하며", 현재의 약세는 급증하는 AI 수요를 따라잡기 위해 필요한 높은 자본 지출 때문이라는 것이다. 기저 트렌드는 긍정적이다. AI 수요는 "계속 급증하고" 있으며, 대규모 사이트 구축은 일정대로 진행 중이고, OCI의 "유연한 아키텍처"는 다양한 컴퓨팅 수요를 지원하며, 회사는 투자등급 신용을 유지하면서 강력한 자금 조달 접근성을 보유하고 있다.



주가와 관련해서는, 9월 오픈AI 발표 이후 얻은 모든 상승분을 "그리고 그 이상을" 반납한 상태로, 이는 "오라클이 AI 컴퓨팅 하이퍼스케일러로 전환할 수 있는 능력에 대한 투자자들의 불안한 신뢰"를 반영한다. 그러나 실스는 시장 심리와 추정치가 상승할 여지가 있다고 본다. AI 지출은 광범위한 기업들에서 여전히 강세를 보이고 있으며, 오라클의 애플리케이션 사업은 "AI 후광 효과의 초기 징후"를 보이며 매출이 전년 대비 200bp 상승한 11%로 가속화되고 있다.



"따라서 우리는 상승 모멘텀을 이끌 수 있는 촉매제, 즉 가속화되는 매출 전환, OCI AI 마진 프로필에 대한 가시성 개선, 그리고 애플리케이션 및 데이터베이스 제품 전반에 걸친 AI 주도 모멘텀에 주목한다"고 애널리스트는 요약했다.



결론적으로 실스는 오라클에 매수 등급을 부여하지만, "AI 관련 종목 전반의 밸류에이션 축소"를 고려해 목표주가를 368달러에서 300달러로 하향 조정했다. 그럼에도 새로운 목표가는 여전히 12개월 수익률 50%의 여지를 남긴다. (실스의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)



다른 22명의 애널리스트들도 오라클의 전망에 긍정적인 견해를 보이고 있으며, 11명의 보유 의견과 1명의 매도 의견을 더해 애널리스트 컨센서스는 주식을 중립적 매수로 평가한다. 현재 상당한 상승 여력이 예상된다. 평균 목표주가 346.11달러는 향후 1년간 주가가 73% 상승할 것임을 시사한다. (ORCL 주가 전망 참조)





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면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트의 것입니다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었습니다. 투자 결정을 내리기 전에 자체 분석을 수행하는 것이 매우 중요합니다.

이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.