"공매도로 돈 벌던 월가 큰손도 돌아섰다"…한국 증시 향한 글로벌 자금의 시선
역사상 최대 규모의 모멘텀 매도세
- 27년 만에 최악의 모멘텀 지표
- 토큰 거래량, 더 저렴한 모델로 이동 중
- Micron Technology, SK하이닉스, TSMC는 생산능력 확대 경쟁
...이 같은 흐름에서 투자 기회를 찾는 방법
현재 펀더멘털과 모멘텀 지표 사이에 큰 괴리가 발생하면서 이례적인 투자 기회가 형성되고 있다.
한편으로는 Morgan Stanley 테크 모멘텀 지수가 17일 기준 변화율 -35.9%를 기록하며 27년 역사상 최악의 수준으로 떨어졌다. 반면 다른 한편에서는 Taiwan Semiconductor Manufacturing Company(TSMC)가 사상 최대 매출을 기록하고 자본지출 전망을 다시 상향 조정했다.
현재 시장 가격과 기업 펀더멘털은 서로 다른 이야기를 하고 있다. 그리고 어느 쪽을 믿느냐에 따라 이번 조정이 이번 사이클에서 가장 매력적인 진입 기회 중 하나인지, 아니면 단순한 하락의 시작인지 판단이 달라질 수 있다.
팩터 청산은 펀더멘털 붕괴와 다르다
모든 종목이 동시에 매도될 때 던져야 할 질문은 “무엇이 잘못됐나?”가 아니다. 진짜 중요한 질문은 “누가 팔고 있으며, 그들이 정말 중요한 정보를 알고 있는가?”이다.
이번 주 매도세의 중심에는 대부분 퀀트(계량) 펀드가 있었다. 이들이 알고 있는 것은 모델이 알려주는 것뿐이다. 즉, 모멘텀이 약화됐으니 투자 비중을 줄이라는 신호다.
상반기 동안 모멘텀 팩터가 약 57%의 수익률을 기록하고, 투자 포지션이 최근 5년 기준 100번째 백분위(최고 수준)까지 몰리면서 이 거래는 극도로 혼잡한 상태가 됐다. 그리고 과밀 거래는 반드시 악재가 있어야만 청산되는 것은 아니다.
분기 말 리밸런싱과 여름철 낮은 유동성만으로도 같은 전략을 따르던 펀드들이 동시에 출구로 몰릴 수 있었다. 그 결과 Goldman Sachs의 고베타 모멘텀 바스켓은 월간 기준 24% 하락했으며, 이는 2009년 4월 이후 가장 부진한 흐름이다.
하지만 모델이 투자 비중을 줄였다는 사실만으로는 실제 주문 흐름에 대해 아무것도 알 수 없다. 그래서 시장 전망을 바꿀 만한 핵심 요소들을 확인해봤지만, 실제로 변한 것은 없었다.
- 하이퍼스케일러 기업들은 여전히 2028년까지 약 1조4,000억 달러 규모의 자본지출(CapEx)을 계획하고 있다. Morgan Stanley는 2027~2028년 전망치도 상향 조정했다.
- Micron Technology의 2026년 HBM4 생산 물량은 장기 계약을 통해 이미 전량 판매됐다.
- Anthropic은 더 저렴한 AI 모델이 점유율을 확대하는 상황에서도 매출이 빠르게 증가하고 있으며, 접근 가능한 AI 인프라 대부분을 선점하고 있다.
기계적인 매도는 기업 펀더멘털이 요구하지 않았던 가격을 만들어낸다. 그리고 바로 그 가격과 가치 사이의 간극에서 펀더멘털을 분석하는 투자자에게 기회가 생긴다.
더 저렴한 AI 모델은 수요 확대의 신호다
최근 모멘텀 청산을 부추기는 약세 논리는 대략 다음과 같다. 중국산 AI 모델의 가격이 최첨단 모델 대비 훨씬 낮아졌다는 것이다.
- DeepSeek V4 Flash의 비용은 토큰 100만 개당 1달러 이하
- 반면 Anthropic의 Fable 5는 약 50달러 수준
따라서 AI 기업 매출이 급감하고, 인프라 투자가 둔화될 것이라는 주장이다. 하지만 우리는 오히려 반대로 해석한다.
역사적으로 주요 기술 사이클에서 단위 가격의 급격한 하락은 대중화가 시작됐다는 신호였다. 그리고 현재 AI 사이클도 예외가 아니라는 증거가 쌓이고 있다.
저비용 AI 모델은 이미 수개월 전부터 시장에 등장했다. 그러나 그 기간 동안 Anthropic은 올해 말 기준 연환산 매출 1,000억 달러를 넘어서는 수준으로 성장했고, OpenAI는 계속해서 자금을 조달했으며, 하이퍼스케일러 기업들은 오히려 AI 인프라 구축 속도를 높였다.
가장 높은 성능이 요구되는 분야, 즉 코딩 에이전트, 과학 연구, 금융 분석, 의료 분야에서는 비용 절감만으로 성능을 대체할 수 없다.
결국 프리미엄 AI 모델은 여전히 가격 결정력을 유지하는 동시에, 저가 모델은 새로운 사용자층을 끌어들이며 전체 시장 규모를 확대하는 역할을 하고 있다.
항공 좌석에 비유하면 이해하기 쉽다.
OpenRouter 기준으로 보면, 상위 10개 오픈소스 모델은 전체 토큰 사용량의 약 89%를 차지하지만, 이에 따른 추정 매출 비중은 약 24%에 불과하다. 반면 단 2개의 최첨단(frontier) 모델은 전체 토큰 사용량의 약 11%를 차지하면서도 추정 매출의 약 76%를 만들어낸다.
게다가 이 같은 매출 비중 추정치는 실제보다 낮게 잡혔을 가능성이 높다. 상당 부분의 프론티어 모델 사용량이 OpenAI와 Anthropic의 API를 통해 직접 발생하며, 해당 데이터에는 포함되지 않기 때문이다. 따라서 현실에서는 최첨단 AI 모델의 매출 집중도가 더 높을 가능성이 있다.
토큰을 가장 많이 생성하는 모델과 가장 많은 매출을 창출하는 모델은 같지 않다.
이코노미석이 비행기를 가득 채우지만, 실제 운항 비용을 지불하는 것은 퍼스트클래스 승객이다.
하지만 모든 좌석은 결국 비행기가 있어야 한다. 토큰 하나를 생성하는 비용이 100만 토큰당 50달러든 0.90달러든, 그 작업은 모두 GPU, 메모리, 네트워크 인프라 위에서 실행된다.
이 때문에 우리는 앞으로 2년 동안 AI 하드웨어 수요가 세 배 가까이 증가할 것으로 예상한다. 특히 메모리, CPU, 네트워킹 분야는 전체 시장보다 더 빠른 성장세를 보일 것으로 전망한다.
생산능력 확대 경쟁이 시작됐다
만약 AI 수요가 실제로 둔화되고 있다면, 가장 먼저 신호를 보낼 곳은 공급업체일 것이다. 하지만 현실은 정반대다. 주요 기업들은 모두 생산능력 확대에 나서고 있다.
- Taiwan Semiconductor Manufacturing Company(TSMC, TSM): TSMC는 목요일 2분기 사상 최대인 402억 달러의 매출을 발표했으며, 2026년 자본지출 전망치를 기존 예상보다 최소 40억 달러 늘린 600억~640억 달러로 상향 조정했다. 여기에 애리조나 추가 투자 규모도 1,000억 달러에 달한다. 올해 전체 매출 성장률 전망도 기존 30% 이상에서 40% 이상으로 높였다. C.C. Wei 회장은 “수년에 걸친 AI 메가트렌드에 대한 우리의 확신은 여전히 매우 높다”고 밝혔다. 다만 주가는 올해 들어 약 40% 상승한 뒤 투자자들의 차익 실현 영향으로 프리마켓에서 약 4% 하락했다. 이는 모멘텀 투자와 펀더멘털 사이의 괴리를 보여주는 대표적인 사례다.
- SK hynix: SK하이닉스는 최근 사상 최대 규모의 해외 나스닥 상장을 완료하며 265억 달러를 조달했다. 이는 비미국 기업의 첫 미국 주식 매각 기준 역대 최대 규모이며, 상장 첫날 주가는 공모가 대비 약 14% 상승했다. 조달 자금은 AI 반도체 생산능력 확대에 직접 투입될 예정이다.
- Micron Technology(MU): HBM4 물량이 2026년까지 모두 판매된 상황에서 핵심 질문은 수요가 존재하는지가 아니다. 문제는 새로운 웨이퍼 생산을 얼마나 빠르게 늘릴 수 있는가다.
더 큰 변화는 그 아래에서 진행되고 있다. 에이전틱 AI(agentic AI) 시대가 메모리 수요 범위를 HBM을 넘어 전체 메모리 시장으로 확대하고 있다는 점이다.
AI 에이전트는 인간이 기억과 맥락 정보를 활용하는 것처럼 지속적인 작업 메모리와 컨텍스트 처리가 필요하다. 이는 전체 DRAM 시장 수요를 끌어올리고 있다.
또한 데이터센터 구조도 변화하고 있다. 기존 CPU 대 GPU 비율 1:12 또는 1:16 수준에서 점차 1:1에 가까운 구조로 이동하고 있으며, 이에 따라 CPU 시장 기회도 커지고 있다. 우리는 이 시장 규모가 기존 전망치인 300억~450억 달러를 넘어 최대 2,000억 달러 규모까지 확대될 수 있다고 본다.
새로운 생산라인 하나를 추가할 때마다 수십억 달러 규모의 반도체 제조 장비 투자가 필요하다. 바로 이 지점이 현재 우리가 가장 매력적인 위험 대비 수익 기회를 찾고 있는 영역이다.
결국 반도체 장비 기업들은 이번 AI 인프라 확장의 수혜를 받을 수 있는 가장 유리한 위치에 있다.
이번 주의 세 가지 흐름을 함께 놓고 보면 상황은 명확해진다. 퀀트 투자 세력은 AI 성장 테마에서 빠져나왔지만, 정작 공급망 기업들은 같은 테마에 대한 투자를 더욱 확대했다.
이처럼 시장 가격과 기업 펀더멘털 사이에 발생하는 괴리(dislocation)는 실제로 어떤 기업이 더 강해지고 있는지를 구분할 수 있는 투자자에게 기회를 제공한다.
그리고 이번 주 기준으로 보면, 그 목록은 줄어든 것이 아니라 오히려 더 길어졌다.
