브로드컴 주가 비싸 보이지만... 이 투자자가 설명하는 중요하지 않은 이유

브로드컴(NASDAQ:AVGO)은 AI 인프라 붐의 최대 수혜자 중 하나로 부상했다. 특히 하이퍼스케일러들이 상용 GPU에만 의존하는 대신 자체 맞춤형 AI 가속기를 개발하는 방향으로 전환하면서 더욱 주목받고 있다.

그러나 주가는 52주 최고점 대비 약 22% 하락했다. 투자자들은 구글과 같은 주요 고객이 가속기 공급업체를 다변화할 수 있다는 점, 낮은 마진의 맞춤형 실리콘이 수익성을 압박할 수 있다는 점, 그리고 회사의 밸류에이션이 실망의 여지를 거의 남기지 않는다는 점 등 여러 리스크를 우려하고 있다.

그러나 퀄리티 그로스 인베스터(QGI)로 알려진 한 투자자는 이 반도체 대기업의 전망에 대해 여전히 낙관적이다. 시장이 브로드컴의 경쟁 우위, 특히 AI 네트워킹 분야의 강점을 과소평가하고 있다고 믿기 때문이다.

이 투자자의 핵심 주장은 브로드컴의 AI 네트워킹 사업이 지속 가능한 경쟁 우위를 제공한다는 것이다. 하이퍼스케일러들이 자체 칩을 설계하더라도 대규모 AI 클러스터를 연결하기 위한 첨단 네트워킹 인프라는 여전히 필요하다. 브로드컴의 이더넷 스위칭 및 광학 기술은 실리콘 설계, 포토닉스, 고속 아날로그 시스템, 열 패키징 등 다양한 분야의 전문성을 요구하기 때문에 고객이 내부적으로 복제하기 어렵다.

이는 회사의 네트워킹 제품이 어떤 가속기가 궁극적으로 지배하든 상관없이 독립적으로 유지된다는 것을 의미한다. 데이터센터가 브로드컴 설계 칩, 고객 개발 가속기, 또는 엔비디아 GPU 중 무엇을 사용하든 고성능 네트워킹에 대한 수요는 여전히 존재한다. 투자자는 이것이 특정 고객과의 가속기 점유율 손실이 브로드컴의 전체 AI 기회를 크게 손상시킬 것이라는 우려를 줄여준다고 믿는다.

한편 브로드컴의 최근 실적은 사업의 강점을 재확인시켰다. 반도체 매출은 전년 대비 거의 80% 급증했고, 인프라 소프트웨어는 꾸준히 성장을 이어갔다. 영업이익률 확대가 이익 성장을 견인하면서 수익은 더욱 빠르게 증가했다.

낙관적 전망은 미래 수요 규모에 의해서도 뒷받침된다. 경영진은 2027 회계연도까지 AI 반도체 매출이 연간 1000억 달러를 초과할 것으로 예상하며, 네트워킹이 그 기회의 상당 부분을 차지할 것으로 보고 있다.

브로드컴은 또한 고객 기반을 확대하고 있다. 오픈AI와 같은 기업들과의 파트너십이 추가적인 AI 인프라 기회를 더하고 있다. 투자자는 각각의 새로운 가속기 고객이 네트워킹 고객이 될 수도 있어 시간이 지남에 따라 집중 리스크를 줄이는 데 도움이 될 것으로 믿는다.

그러나 당연히 고려해야 할 몇 가지 리스크가 있다. AI 네트워킹 성장이 예상보다 둔화되면 주가는 추가 압박을 받을 수 있다. 낮은 마진의 맞춤형 실리콘이 사업의 더 큰 부분을 차지하게 되면 이익률도 압박을 받을 수 있다. 또한 일부 신규 AI 고객들은 외부 자금에 의존하고 있어 AI 투자가 약화될 경우 잠재적 리스크가 발생할 수 있다.

이러한 우려에도 불구하고 QGI는 브로드컴의 밸류에이션이 여전히 수용 가능하다고 믿는다. 주식이 선행 GAAP 기준 주당순이익의 약 42배, 선행 비GAAP 기준 주당순이익의 33배에 거래되고 있지만, 투자자는 회사의 강력한 이익 성장과 장기 성장 전망을 고려할 때 프리미엄이 합리적이라고 믿는다. QGI는 "그렇다, 주식은 비싸다. 하지만 내가 가장 좋아하는 워런 버핏의 말을 인용하자면"이라고 요약했다.

"'공정한 가격에 훌륭한 회사를 사는 것이 훌륭한 가격에 공정한 회사를 사는 것보다 훨씬 낫다.'"

따라서 QGI는 AVGO 주식을 매수로 평가한다. (퀄리티 그로스 인베스터의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)

증권가 대부분의 애널리스트들도 동의한다. 23건의 매수 대 3건의 보유를 기반으로 이 주식은 강력 매수 컨센서스 등급을 받고 있다. 평균 목표주가 516.32달러는 12개월 동안 37.5%의 상승 여력을 시사한다. (AVGO 주가 전망 보기)

면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트의 것입니다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었습니다. 투자하기 전에 자신만의 분석을 수행하는 것이 매우 중요합니다.