카운트다운이 시작됐다. 엔비디아(나스닥: NVDA)가 이번 주 수요일 1분기 실적을 발표할 예정이다. 투자자들은 높은 기대감을 안고 실적 발표를 기다리고 있다. 엔비디아는 컴퓨팅 용량 확대 경쟁에 나선 하이퍼스케일러와 기업들의 끊임없는 AI 인프라 지출에 힘입어 반복적으로 대규모 성장을 달성해왔다.
실적 발표를 앞두고 NVDA 주가는 이번 달 들어 약 11% 상승했다. 이는 엔비디아가 다시 한번 예상을 크게 웃도는 실적을 낼 수 있다는 지속적인 신뢰를 반영한다.
그러나 투자자 플로리안 뮐러에 따르면, 엔비디아가 투자자들이 익숙해진 것과 같은 규모로 기대치를 초과하지 못할 수 있는 이유가 있다.
"엔비디아는 견고한 매출과 수익 품질을 갖춘 핵심 보유 종목으로 남아 있지만, 실적 발표를 앞두고 추가 매수는 자제하고 있다"고 뮐러는 언급했다.
뮐러의 신중한 입장은 주로 한 가지 문제에서 비롯된다. 기대치가 마침내 엔비디아의 성장 궤적을 따라잡았을 수 있다는 것이다. 투자자는 하이퍼스케일러의 자본 지출이 역사적으로 엔비디아 매출 실적에 대한 가장 강력한 선행 지표 중 하나였다고 지적한다. 구글, 마이크로소프트, 메타, 아마존의 지출 추세는 한 분기 후 엔비디아 매출과 매우 높은 상관관계를 보여왔다.
이러한 관계는 특히 지난 몇 분기 동안 잘 작동했다. 가속화되는 AI 인프라 지출이 지속적으로 엔비디아가 월가 예상을 훨씬 앞서는 매출을 달성하는 것으로 이어졌기 때문이다. 그러나 이번에는 상황이 다르게 보인다고 뮐러는 믿는다. 구글의 최근 자본 지출 수치는 강세를 유지했지만, 투자자는 마이크로소프트와 메타의 지출 추세가 전분기 대비 덜 공격적이었다고 지적한다. 마이크로소프트의 자본 지출은 "전분기 대비 거의 보합"을 유지했고, 메타의 지출은 실제로 전분기 대비 감소했다.
최근 분기에 엔비디아의 대규모 실적 초과를 성공적으로 예측했던 동일한 역사적 프레임워크를 사용하여, 뮐러는 엔비디아가 약 780억 달러에서 800억 달러의 분기 매출을 보고할 수 있다고 추정한다. 문제는 이러한 수치가 이제 애널리스트 컨센서스와 크게 일치하며 의미 있게 상회하지 않는다는 것이다. 뮐러는 투자자들이 점차 엔비디아의 대규모 실적 초과에 익숙해지면서 시간이 지남에 따라 상승 서프라이즈의 규모가 줄어들고 있다고 믿는다.
"애널리스트들이 실적 초과에 익숙해지고 투자자들이 계속해서 기대치를 높이면서 서프라이즈의 폭이 전반적으로 줄어들고 있다"고 뮐러는 설명했다.
중요한 점은 뮐러의 신중한 입장이 엔비디아의 근본적인 사업 품질에 대한 우려에서 비롯된 것이 아니라는 것이다. 실제로 그는 회사의 "견고한 매출과 수익 품질"을 칭찬하면서 엔비디아의 강력한 잉여현금흐름 창출과 개선되는 현금 전환 지표를 강조했다. 투자자는 또한 매출채권에 대한 우려를 반박하며, 이를 고립적으로 보기보다는 회사의 빠르게 확대되는 매출 기반과 관련하여 봐야 한다고 주장했다.
밸류에이션 측면에서 뮐러는 최근 몇 달 동안 자신의 현금흐름할인 가정이 더 건설적으로 변했다고 인정했다. 이는 개선되는 현금흐름 기대치와 증가하는 순현금 포지션에 힘입은 것이다. 그럼에도 불구하고 그는 엔비디아의 최근 랠리가 이미 낙관론의 상당 부분을 가격에 반영했다고 제안했다. 그는 여전히 엔비디아를 핵심 장기 보유 종목으로 보고 있지만, 익스포저를 추가하기에는 200달러 미만의 주가가 더 매력적일 것이라고 말했다.
현재 뮐러는 엔비디아에 투자하고 있지만, 이번 분기 시장에서 가장 주목받는 실적 발표 중 하나가 될 수 있는 상황을 앞두고 광범위한 지수 및 ETF 대비 언더웨이트 포지션을 유지하고 있다고 언급했다.
이에 따라 뮐러는 NVDA 주식에 보유(중립) 등급을 부여한다.
이는 월가에서 그리 흔한 견해가 아니다. 40개의 매수, 그리고 각각 1개의 보유 및 매도 의견으로, NVDA는 강력 매수 컨센서스 등급을 자랑한다. 12개월 평균 목표주가 281.59달러는 현재 수준에서 약 27%의 상승 여력을 시사한다. (NVDA 주가 전망 참조)
면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트의 견해입니다. 이 콘텐츠는 정보 제공 목적으로만 사용되도록 의도되었습니다. 투자 결정을 내리기 전에 자체 분석을 수행하는 것이 매우 중요합니다.