영향력 있는 투자자 캐시 우드는 결코 대중을 따르는 투자자가 아니었으며, 지난 두 거래일은 그러한 접근 방식이 실제로 작동하는 또 다른 사례를 보여주었다. 메타 플랫폼스(나스닥:META)가 1분기 실적 발표 후 AI 생태계 구축을 위한 막대한 지출로 인해 급락하고, 어드밴스드 마이크로 디바이시스(나스닥:AMD)가 AI에 대한 지속적인 열기 속에서 랠리를 이어가는 동안, 아크 인베스트 창립자는 자신의 역발상 전략을 펼쳤다.
우드는 목요일 메타의 하락세에 매수에 나서 자신의 ETF들을 통해 47,201주를 매입했으며, 이는 약 2,900만 달러 규모의 포지션이다. 동시에 그녀는 지난 이틀간 AMD 주식 208,438주를 매도했는데, 이는 해당 주식이 지난 한 달간 71%, 지난 1년간 273% 상승하며 계속 오르는 와중에 이루어진 것이다.
우드의 META 매수는 골드만삭스 애널리스트 에릭 셰리던에게는 합리적인 움직임으로 보인다. 실적 발표에 대한 부정적인 반응은 회사가 추가적인 AI 관련 투자가 예정되어 있다고 시사했기 때문이다. 따라서 셰리던은 단기적으로 투자자들이 AI 투자가 실질적인 수익을 창출하기 시작하는 징후를 찾을 것으로 예상한다. 또한 회사가 안정적인 영업이익률 및 잉여현금흐름과 함께 강력한 매출 성장을 유지할 수 있는지에 대한 지속적인 관심이 있을 것으로 보이며, 이는 현재 투자 사이클의 규모와 지속 기간에 대한 신뢰를 구축하는 데 도움이 될 것이다.
그러나 장기적으로 우호적인 투자 논리는 여전히 유효하다. 셰리던은 경영진이 지난 12개월 이상 확립된 운영 프레임워크를 기반으로 성장의 "핵심 구성 요소"에 여전히 확고하게 집중하고 있는 것으로 보인다고 지적한다.
"우리는 META를 여러 장기 성장 테마에 대해 유리한 위치에 있다고 판단하며, 릴스, 클릭-투-메시징 광고, 그리고 광고 예산의 Advantage+ 채택을 포함한 AI 등 주요 제품 이니셔티브 전반에 걸친 긍정적인 모멘텀에 고무되어 있다"고 셰리던은 말했다.
이러한 점에서 셰리던은 META 주식을 매수로 평가하고 목표주가를 830달러로 설정했으며, 이는 향후 몇 달간 약 36%의 상승 여력을 시사한다. (셰리던의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)
증권가는 일반적으로 이러한 견해에 동의하며, META를 매수 31건 대 보유 7건의 조합을 바탕으로 강력 매수로 평가한다. 평균 목표주가 826.66달러는 12개월 상승 여력 약 36%를 제시한다. (메타 주가 전망 참조)

우드가 AMD 보유 지분 중 상당 부분을 매도하기로 한 결정에 대해서는, 월가 상위 2% 애널리스트인 노스랜드의 거스 리처드가 동의한다. 그는 지난주 AMD 투자의견을 아웃퍼폼(매수)에서 마켓 퍼폼(중립)으로 하향 조정했으며, 목표주가 260달러는 12개월간 28% 하락을 시사한다. (리처드의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)
리처드의 입장 변화는 AMD의 급격한 상승과 변화하는 시장 상황을 모두 반영한다. 애널리스트는 11년 전 아웃퍼폼 등급으로 AMD 커버리지를 처음 시작했을 때 그 판단이 널리 의심받았다고 지적한다. 당시 AMD는 여전히 인텔을 따라잡는 중이었고, 인텔 자체는 TSMC에 밀리고 있었다. 오늘날 인텔은 AMD와의 격차를 좁히기 위해 노력하고 있으며, TSMC는 특히 AI 인프라와 PC 전반에 걸쳐 엔비디아와의 전략적 유대를 심화했다.
"우리는 이것이 AMD의 매출총이익률 확대를 제한하고, 연구개발 지출이 높은 수준을 유지할 가능성이 있다고 생각한다. AMD는 훌륭한 회사이지만, 2027년 컨센서스는 너무 높을 가능성이 있다"고 5성급 애널리스트는 요약했다.
8명의 다른 애널리스트들이 리처드와 함께 관망 입장을 취하고 있지만, 추가로 18건의 매수 의견이 있어 이 주식은 보통 매수 컨센서스 전망을 유지한다. 그러나 평균 목표주가는 300.46달러로, 현재 주가보다 약 17% 낮은 수준이다. 이를 감안할 때 조만간 목표주가 상향 조정 또는 투자의견 하향 조정을 주시해야 한다. (AMD 주가 전망 참조)

면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트들의 것이다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었다. 투자 결정을 내리기 전에 자체 분석을 수행하는 것이 매우 중요하다.