종목예측
  • 메인
  • NEWS

엔비디아 vs 코어위브... 최고 투자자가 선택한 우수 AI 주식

2025-11-01 23:00:00
엔비디아 vs 코어위브... 최고 투자자가 선택한 우수 AI 주식

AI 경쟁이 계속 가열되고 있으며, 수조 달러의 잠재적 가치가 걸려 있는 가운데 투자자들은 이 변화의 근간을 구축하는 기업들에 주목하고 있다. 그 선두주자로는 엔비디아(NASDAQ:NVDA)코어위브(NASDAQ:CRWV)가 있으며, 이 두 핵심 기업은 AI 붐을 뒷받침하는 인프라를 공급하고 있다.



엔비디아의 지배력은 이 기업이 왜 이 이야기의 중심에 있는지를 보여준다. 이 주식은 지난 3년간 1,400% 이상 급등했으며, 최고급 AI 칩에 대한 독보적인 수요와 글로벌 데이터센터 GPU 시장의 약 90% 점유율에 힘입어 경쟁사들이 따라잡아야 할 기준으로 자리잡았다.



코어위브는 보다 최근에 진입한 기업으로, 올해 초 2025년 가장 크고 성공적인 IPO 중 하나로 상장했다. 코어위브는 엔비디아의 GPU를 임대하며, 하이퍼스케일러들에게 절실히 필요한 컴퓨팅 파워를 공급하고 있다.



코어위브의 매출은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 마지막 보고 분기인 2024년 2분기 3억 9,500만 달러에서 2025년 2분기 12억 달러로 급증했다. 현재 손실을 기록하고 있지만, 2025년 2분기 말 기준 매출 잔고가 301억 달러에 달해 향후 꾸준한 수요 공급을 시사하고 있다.



주가 성과는 이러한 열기를 반영한다. CRWV는 IPO 가격 40달러에서 거의 240% 급등했으며, 6월 고점 대비 약 26% 하락한 조정 이후에도 높은 수준을 유지하고 있다.



최고 투자자 키튼 드루리는 두 주식 모두에서 상당한 잠재력을 보고 있지만, 한 쪽이 다른 쪽보다 명확한 우위를 가지고 있다고 믿는다.



"두 회사 모두 정당한 비즈니스 모델을 가지고 있지만, 나는 엔비디아의 모델을 선호한다. 코어위브의 소규모 고객 기반과 달리 엔비디아는 많은 고객에게 하드웨어를 공급하고 있기 때문이다"라고 팁랭크스가 다루는 증권가 전문가 중 상위 3%에 속하는 5성급 투자자가 설명했다.



그럼에도 불구하고 코어위브를 지지하는 탄탄한 논거들이 많이 있다고 드루리는 인정하며, 특히 우수한 성장률을 언급했다. 수 분기 동안 세 자릿수 매출 성장을 기록한 후, 투자자는 엔비디아가 50% 성장으로 "안착"했다고 지적한다. 이는 부끄러운 수치가 아니지만, 2025년 2분기 전년 대비 207% 매출 증가를 기록한 코어위브보다는 훨씬 느린 속도다.



그러나 수익성은 반대편에 있으며, 여기서 NVDA는 뚜렷한 우위를 누린다. 엔비디아는 지난 몇 년간 최소 50%의 "인상적인" 순이익률을 유지했을 뿐만 아니라, 코어위브의 지속적인 손실은 회사의 하드웨어 장비를 교체해야 할 때 큰 문제가 될 수 있다.



"코어위브의 영업 손실은 내가 크게 우려하는 부분이며, 분석을 엔비디아 쪽으로 크게 기울게 만든다"고 드루리는 덧붙였다.



결국 드루리는 제품을 공급하는 회사가 되는 것이 최종 사용자가 되는 것보다 낫다고 결론지었다. 이는 확실히 저울을 엔비디아 쪽으로 기울게 한다.



"코어위브와 유사한 서비스는 많지만, 엔비디아는 단 하나뿐이다"라고 드루리는 요약했다. (키튼 드루리의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)



월가도 NVDA 열차에 완전히 탑승했다. 34건의 매수, 2건의 보유, 1건의 매도 의견은 NVDA에 대한 강력 매수 컨센서스 등급을 부여한다. 12개월 평균 목표주가 231.34달러는 약 13%의 상승 여력을 시사한다. 이는 언뜻 폭발적으로 보이지 않을 수 있지만, 엔비디아의 경우 목표주가는 실적을 쫓아가는 습관이 있으며, 역사적으로 스토리가 전개됨에 따라 상향 조정되는 경향이 있다. (NVDA 주가 전망 참조)





매력적인 밸류에이션으로 거래되는 AI 주식에 대한 좋은 아이디어를 찾으려면, 팁랭크스의 모든 주식 인사이트를 통합한 도구인 매수 추천 주식을 방문하라.



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

이 기사는 AI로 번역되어 일부 오류가 있을 수 있습니다.