사이버보안 / 네트워킹; 소프트웨어; AI: AI 도입은 사이버보안 및 네트워킹 생태계에 혜택을 주며, 개방형 대 폐쇄형 가중치가 수혜자를 결정

개요

이 보고서는 폐쇄형 가중치 모델과 개방형 가중치 모델이라는 두 AI 도입 경로가 사이버보안, 네트워킹 장비 및 광통신 소프트웨어 생태계에 미치는 영향을 논의한다. 핵심 견해는 AI 도입 자체가 더 많은 트래픽, 더 많은 AI 에이전트, 더 많은 ID, 더 많은 데이터센터 및 더 낮은 비용의 네트워크 공격을 가져오기 때문에 네트워킹 및 보안 수요에 긍정적이라는 것이다. 다만 서로 다른 모델 도입 경로는 수혜 자산과 산업 가치사슬을 변화시킬 것이다.

핵심 견해

보고서는 개방형 가중치 모델 도입이 기업이 로컬, 엣지 또는 분산 환경을 위해 더 많은 오케스트레이션, 보안 및 네트워킹 서비스를 별도로 구매해야 하므로 사이버보안 생태계와 전통적 엔터프라이즈 공급업체에 더 유리하다고 판단한다. 폐쇄형 가중치 모델 도입은 컴퓨팅과 서비스가 프런티어 모델 연구소 및 클라우드 플랫폼에 더 집중되기 때문에 클라우드 익스포저가 높은 광통신 및 네트워킹 기업에 더 유리하다. 광통신처럼 미국과 중국의 병행 공급망이 존재하는 분야에서는 폐쇄형 가중치 경로가 개방형 모델의 글로벌 확산에서 발생하는 복잡성을 줄일 수 있다.

분석 프레임워크

보고서는 AI 도입을 폐쇄형 및 개방형 가중치 모델 경로로 구분하고, 각 경로에서 컴퓨팅 위치, 서비스 조달 방식, 공급망 복잡성 및 보안 수요의 변화를 비교하는 시나리오 분석 프레임워크를 사용한다. 이를 통해 사이버보안, 엔터프라이즈 네트워킹, 클라우드 네트워킹 및 광통신 전반의 상대적 수혜를 매핑한다.

방법론 메모

• 시나리오 분석폐쇄형 가중치 모델 대 개방형 가중치 모델 도입 경로

  모델 가중치 개방성 정도를 바탕으로 AI 인프라 및 보안 수요의 분포를 예측

  폐쇄형 가중치 시나리오는 더 많은 컴퓨팅과 서비스가 프런티어 연구소 및 클라우드 플랫폼에서 중앙집중적으로 제공된다고 가정한다. 개방형 가중치 시나리오는 더 많은 컴퓨팅, 지능 및 서비스 조달이 기업, 엣지 또는 로컬 배포 환경에서 이루어진다고 가정한다.

• 산업 전망Morgan Stanley 산업 전망

  북미 산업 전망 매력적

  보고서는 매력적인 북미 산업 전망을 제시하며, 이는 애널리스트들이 향후 12-18개월 동안 해당 산업 커버리지 유니버스가 관련 광범위한 시장 벤치마크를 상회할 것으로 예상함을 의미한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

• 사이버보안 생태계

  AI 도입으로 전반적인 수혜

  강점

  더 많은 트래픽, ID, 데이터 및 AI 에이전트는 보호를 필요로 하며, AI는 공격 비용도 낮춰 보안 지출을 촉진할 수 있다.

  약점

  폐쇄형 모델 생태계에서는 AI 네이티브 벤더의 내장형 보안 서비스가 전통적 보안 벤더에 경쟁 압력을 가할 수 있다.

  비교

  폐쇄형 가중치 시나리오와 비교하면 개방형 가중치 시나리오가 전통적 사이버보안 벤더에 더 유리하다.

  위험

  기업 보안 역량이 모델 연구소 또는 AI 네이티브 플랫폼의 내장 기능으로 제공될 경우, 독립 보안 벤더에 대한 추가 수요가 기대에 미치지 못할 수 있다.

• 광통신 및 클라우드 네트워킹 기업 (LITE, COHR, ANET)

  폐쇄형 가중치 모델 시나리오의 수혜자

  강점

  폐쇄형 가중치 모델에서는 컴퓨팅과 서비스가 프런티어 연구소 및 클라우드 플랫폼에 집중될 가능성이 더 높아 데이터센터, 광통신 및 클라우드 네트워킹 수요를 촉진한다.

  약점

  클라우드 자본지출과 프런티어 연구소의 중앙집중식 배포 속도에 크게 의존한다.

  비교

  개방형 가중치 시나리오와 비교하면 폐쇄형 가중치 시나리오가 광통신 가치사슬에 더 유리하다.

  위험

  미국과 중국의 병행 공급망, 클라우드 자본지출 사이클 및 모델 배포 경로의 변화가 수요 실현에 영향을 줄 수 있다.

• 전통적 엔터프라이즈 네트워킹 벤더 (CSCO, FFIV)

  개방형 가중치 모델 시나리오의 수혜자

  강점

  개방형 가중치 모델은 더 많은 엣지, 로컬 및 기업 측 컴퓨팅을 촉진할 수 있으며, 이에 따라 기업은 오케스트레이션, 네트워킹 및 서비스 역량을 별도로 구매해야 한다.

  약점

  폐쇄형 가중치 모델이 우세할 경우, 신규 기업 측 배포 수요는 집중된 클라우드 측 수요보다 낮을 수 있다.

  비교

  폐쇄형 가중치 시나리오와 비교하면 개방형 가중치 시나리오가 엔터프라이즈 네트워킹 벤더에 더 유리하다.

  위험

  기업 AI 도입 속도, 예산 배분 및 클라우드 대안이 매출 탄력성에 영향을 줄 수 있다.

핵심 데이터

• 보고서 일자2026-08-03보고서 표지에는 2026년 8월 3일 오전 04:01 GMT로 표시되어 있다.
• 커버리지 테마사이버보안 / 네트워킹 | 북미이 보고서는 북미 지역의 AI 도입이 사이버보안, 네트워킹 장비 및 관련 소프트웨어에 미치는 영향에 초점을 맞춘다.
• 산업 전망북미 산업 전망 매력적보고서 표지는 매력적인 북미 산업 전망을 제시한다.
• 개방형 가중치 시나리오의 수혜 방향CSCO 및 FFIV와 같은 전통적 엔터프라이즈 공급업체개방형 가중치 모델에서는 더 많은 컴퓨팅이 엣지에서 발생할 수 있으며, 이에 따라 기업은 더 많은 오케스트레이션과 서비스를 구매해야 한다.
• 폐쇄형 가중치 시나리오의 수혜 방향LITE, COHR, ANET과 같이 클라우드 익스포저가 높은 광통신 및 네트워킹 기업폐쇄형 가중치 모델에서는 더 많은 컴퓨팅과 서비스가 프런티어 연구소 및 클라우드 플랫폼에서 제공될 수 있다.
• 평가 체계의 투자 기간12-18개월Morgan Stanley는 자사의 주식 평가와 산업 전망이 일반적으로 향후 12-18개월의 상대 성과를 바탕으로 한다고 공시한다.

영향과 시사점

투자 시사점은 AI 도입을 일률적으로 긍정적인 테마로만 보아서는 안 되며, 모델 생태계의 개방성 정도를 구분해야 한다는 것이다. 개방형 가중치 모델이 확산되면 전통적 엔터프라이즈 네트워킹, 보안, ID 보안 및 오케스트레이션 서비스 기업의 상대적 탄력성이 더 커질 수 있다. 폐쇄형 가중치 모델이 우세하면 수요는 클라우드 데이터센터, 광통신 가치사슬 및 클라우드 관련 네트워킹 기업에 더 집중될 수 있다.

위험

• 폐쇄형 가중치 모델 생태계에서는 AI 네이티브 벤더가 자체 사이버보안 서비스를 제공하여 전통적 보안 벤더의 점유율을 낮출 수 있다.
• AI는 공격자의 역량을 강화하고 공격 비용을 낮춘다. 이는 보안 지출을 촉진할 수 있지만 기업의 위험 노출도도 증가시킨다.
• 광통신과 같은 산업에는 미국과 중국의 병행 공급망이 존재하며, 개방형 가중치 모델의 글로벌화가 확대되면 공급망 복잡성이 증가할 수 있다.
• 개별 종목의 투자의견과 가격은 변경될 수 있으며, 보고서는 각 기업의 최신 리서치를 검토할 것을 권고한다.

주시할 점

• 기업 도입에서 개방형 가중치 모델과 폐쇄형 가중치 모델이 차지하는 실제 비중.
• AI 워크로드가 클라우드에서 중앙집중적으로 실행되는지, 아니면 엣지, 로컬 및 기업 환경으로 확산되는지 여부.
• 클라우드 자본지출, 데이터센터 건설 및 광통신 수요의 지속 가능성.
• 보안 서비스 부문에서 전통적 사이버보안 벤더와 AI 네이티브 플랫폼 간의 경쟁 구도.
• CSCO, FFIV, LITE, COHR 및 ANET을 포함한 언급 기업들의 후속 수주, 가이던스 및 투자의견 변경.