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웨드부시, 인플렉션 주식이 저평가됐다고 판단... "숨겨진 양자 보석"

2026-06-26 22:42:39
웨드부시, 인플렉션 주식이 저평가됐다고 판단...

양자 컴퓨팅 섹터는 올해 많은 기업들이 상장하는 큰 물결을 목격했으며, 그 중 하나가 인플렉션(NYSE:INFQ)으로, 특수목적인수회사(SPAC)와의 합병을 통해 2월에 데뷔했다.



이 초기 산업에서 수많은 기업들이 관심을 끌기 위해 경쟁하며 서로 다른 접근 방식을 취하고 있는데, 인플렉션을 돋보이게 만드는 것은 무엇일까?



웨드부시의 앙투안 르골트 애널리스트가 지적하듯이, 이 회사는 "하나의 공유 기술 핵심으로부터 컴퓨팅, 센싱, 소프트웨어에 걸쳐 전체 중성 원자 스택을 상용화하는 유일한 기업이며, 상장된 중성 원자 순수 플레이 기업 중 유일하다."



본질적으로 중성 원자 양자 기술은 전기적으로 중성인(순 전하를 띠지 않는) 개별 원자를 사용하여 양자 컴퓨터를 구축하는 방법이다. 초전도 회로나 전기적으로 대전된 이온을 사용하는 다른 양자 컴퓨팅 접근 방식과 달리, 중성 원자 시스템은 레이저로 포획되고 제어되는 비대전 개별 원자를 큐비트로 사용한다.



르골트의 견해로는 중성 원자 시스템이 신뢰할 수 있고 경쟁력 있는 방식으로 자리 잡았다. 최종 방식 승자에 대한 합의가 없는 상황에서, 애널리스트는 인플렉션을 "이 분야에 대한 익스포저를 얻을 수 있는 가장 매력적인 방법 중 하나"로 본다.



따라서 중성 원자가 실행 가능한 방식이라는 가정에 기초하여, 애널리스트는 인플렉션이 "의미 있게 저평가되어 있다"고 본다. 이 회사는 상장 양자 컴퓨팅 그룹에서 두 번째로 큰 매출 기반을 보유하고 있지만 기업가치 순위는 6위에 머물러 있으며, 더 낮은 매출이 예상됨에도 불구하고 여러 경쟁사 대비 "가파른 할인"에 거래되고 있다.



르골트는 이러한 저평가가 시간이 지나면서 줄어들 것으로 예상되는 세 가지 요인에 의해 주도된다고 생각한다. 첫 번째는 "방식 인식"이다. 중성 원자는 "빠른 기술 진보"에도 불구하고 더 성숙한 포획 이온 및 초전도 방식과 동일한 신뢰성을 아직 부여받지 못한, 더 새롭고 덜 확립된 접근 방식으로 간주된다.



둘째, 매출의 약 3분의 2가 센싱에서 파생되기 때문에 시장은 인플렉션을 센싱 중심 기업으로 볼 수 있으며, 컴퓨팅 진전이나 풀스택 플랫폼에 대해 제한적인 평가만 부여할 수 있다.



마지막으로, 이 회사는 시장에 나온 지 불과 몇 개월밖에 되지 않았으며 여전히 제한적인 증권가 커버리지를 받고 있고, 경쟁사 대비 낮은 거래 활동을 보이는데, 이러한 요인들은 "펀더멘털과 무관하게 밸류에이션에 부담을 줄 수 있다."



"방식이 성숙하고, 컴퓨팅 스토리가 인정받으며, 유동성이 구축됨에 따라 인플렉션의 그룹 대비 할인이 완화될 것으로 예상한다"고 르골트는 의견을 밝혔다.



한편, 이 회사의 명단은 광범위한 엔비디아 협력(NVQLink, CUDA-Q, 두 가지 이징 모델)으로 뒷받침되며, 사프란, NASA, 보이저, DARPA를 포함하도록 더욱 확대되었다. 애널리스트는 추가적인 유명 파트너십을 예상하며, 각각이 "잠재적 촉매제"로 기능할 것으로 기대한다.



또한, 제안된 1억 달러 규모의 상무부 CHIPS 의향서(미국 정부의 잠재적 지분 참여를 고려)와 2028년 9월 30일까지 최소 3개의 양자 센서 프로젝트 배치를 의무화하는 최근 행정 명령은 "인플렉션이 판매하는 것에 대한 명확한 연방 수요 견인"을 나타낸다.



이 모든 것을 종합하여 르골트는 인플렉션에 대해 아웃퍼폼(즉, 매수) 등급과 20달러 목표주가로 커버리지를 시작했으며, 이는 12개월 수익률 53%를 가리킨다. (르골트의 실적 기록을 보려면 여기를 클릭)



지금까지 두 명의 다른 애널리스트만이 인플렉션 리뷰에 참여했지만, 둘 다 긍정적이어서 컨센서스 전망은 강력 매수다. 평균 목표주가 20.67달러는 1년 상승 여력 58%를 제공한다. (인플렉션 주가 전망 보기)





면책조항: 이 기사에 표현된 의견은 전적으로 소개된 애널리스트의 의견입니다. 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.