Global technology and AI equity de-rating: J.P. Morgan은 진행된 기술주 디레이팅이 새로운 기회를 만들며 반도체가 주도할 것으로 본다

개요

이 글로벌 주식 전략 보고서는 여름철 기술·AI 매도가 기회를 만들 만큼 진행됐는지 검토한다. J.P. Morgan은 포지셔닝과 밸류에이션이 크게 리셋됐다고 보지만, 이익 및 설비투자 펀더멘털이 강한 반도체와 구조적 수익성 우려를 안은 소프트웨어 및 AI 취약 기업을 분명히 구분한다.

핵심 견해

광범위한 기술·AI 생태계는 연초 랠리 이후 과도한 포지셔닝과 AI 설비투자의 지속성 및 수익화 우려로 6월부터 직전 주까지 약 3개월 정체했다. J.P. Morgan은 이 조정으로 포지셔닝이 정리됐으며, 이익 강세, 유지되는 설비투자 계획 및 형성 중인 수익화 사례가 해당 그룹에 대한 재참여를 지지한다고 본다. 기술·AI가 과거의 극단적 시장 주도력을 되찾지는 않을 것으로 보지만, AI 복합 영역에는 여전히 많은 기회가 있다고 평가한다. 보고서는 반도체를 소프트웨어보다 선호한다. 반도체의 과밀 포지션은 해소됐고, 펀더멘털이 견조해 최근 하락은 건전하다고 평가한다. 수급 균형은 2028년 이전에는 오기 어렵고 가격은 2027년까지 상승할 것으로 예상되며, 기업 논평도 수요가 계속 가속되고 있음을 시사한다. AI 경제성은 컴퓨트 구매를 계속 지지하고 모델 발전은 가속되며, 하이퍼스케일러는 영업현금흐름, 부채 및 주식 조달로 향후 2년간 강한 설비투자 성장을 지원할 여지가 있다. 6월 반도체 대비 소프트웨어 고점 이후 반도체의 12개월 선행 EPS는 30% 상승했지만 소프트웨어는 이익 상승이 거의 없었다. 보고서는 상대 주가와 이익 실적 간의 이 격차가 반도체 대 소프트웨어 페어트레이드 재진입을 지지한다고 본다. J.P. Morgan은 큰 디레이팅으로 소프트웨어가 역사적으로 저렴해졌기 때문에 단독 공매도는 권고하지 않는다. 밸류에이션과 숏 포지션 정상화는 전술적 반등을 지지할 수 있다. 그러나 AI 잠식에 노출된 소프트웨어, 비즈니스 서비스 및 미디어는 AI 생태계의 다른 부문보다 부진할 것으로 계속 예상한다. 낮은 모델 비용은 소프트웨어 기업과 사내 개발의 진입장벽을 낮추고, 경쟁 심화와 수익성에 대한 지속적 의문은 장기 전망을 압박한다. 사이버보안은 상대적 예외로, 주가가 상승했고 일부 밸류에이션이 높지만 AI 관련 보안 위협이 이 테마의 중요성을 유지시킬 것으로 본다. 보고서는 AI 인프라 수혜자의 변화도 지적한다. AI 프런티어 개발 속도를 늦춰야 한다는 발언 뒤 소프트웨어는 하루에 반도체 대비 12% 아웃퍼폼해 뉴스 민감도를 보여줬다. 그러나 J.P. Morgan은 경쟁이 매우 치열하므로 실질적인 둔화가 결국 나타날 것이라는 데 회의적이다. 에이전트형 AI는 총 컴퓨트 수요를 높이는 동시에 CPU 비중을 높일 수 있다. 전통적 LLM 인프라의 CPU/GPU 비율은 1:4~1:8이지만, 오케스트레이션, 데이터 이동, 도구 사용 및 상태 관리로 에이전트형 AI에서는 1:1 또는 더 CPU 중심으로 바뀔 수 있다. 보고서는 반도체 제조장비를 설비투자 수혜자로 보고 ASML을 핵심 유럽 SPE 노출로 지목하며, 이익 하향 조정 우려에도 PEG 기준으로 저렴하다고 언급한다. 에이전트형 AI는 소비자 관성, 검색 마찰, 전환비용 또는 트래픽 통제로 수혜를 얻는 소비자 플랫폼 및 유럽 기업에 위험이 된다. J.P. Morgan의 취약 바스켓에는 여행, 발견·광고, 마켓플레이스, 핀테크 및 보험 플랫폼이 포함된다. 에이전트형 AI가 기본 소비자 인터페이스가 되면 사이트 트래픽과 리드 감소가 마진을 압박할 수 있다. 관련 바스켓은 해당 발표 후 급락했지만, 낮은 밸류에이션이 수익성의 근본적 위험을 해소하지는 않는다고 강조한다. Mag-7와 하이퍼스케일러에 대해 보고서는 밸류에이션 압축 일부는 정당하지만 과도할 수 있다고 본다. Mag-7는 연초 이후 보합이며 10년 밸류에이션 저점에서 거래되고, 하이퍼스케일러 지수는 연초 이후 8% 하락했으며 상대 선행 P/E는 평균보다 1표준편차 이상 낮다. AI 지출 증가는 사업모델을 자산경량에서 자산집약으로 이동시켜 잉여현금흐름을 마이너스로 만들고 부채 및 주식 발행을 늘리고 있다. Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta 및 Oracle의 합산 잉여현금흐름은 2024년 $233.4bn에서 2026년 $10.6bn로 감소하고 2027년에는 -$96.4bn가 된다. Token 가격은 크게 하락해 수익화 우려를 낳았지만, 소비 급증이 현재까지 단가 하락을 상쇄하고 총지출은 증가하며 수익화 사례도 형성되고 있다고 보고서는 말한다. 따라서 추가 디레이팅이 이익의 일부를 상쇄하더라도 견조한 이익 성장이 하이퍼스케일러 성과를 뒷받침할 것으로 예상한다. 더 넓은 시장에서 J.P. Morgan은 유가와 금리 변동성이 완화되고 9월 계절성이 지나면 주식이 상승을 재개하고 Q3 실적 시즌도 견조할 것으로 본다. 2026년 Q3 IT 이익성장률은 S&P 500에서 30.8%, STOXX 600에서 35.2%로 추정된다. 기술 비중은 미국 39%, EM 44%, 일본 19%, 유럽 9%로 높아 기술 거래 개선은 주식시장을 지원할 것이다. 다만 AI 아웃퍼폼은 시장 랠리에 필수적이지 않다고 주장한다. 6월~7월 모멘텀 청산 때 한국 주식과 반도체 지수는 크게 하락했지만 광범위한 주식은 버텼고 8월에는 새 고점을 기록했다. 더 넓은 배분에서는 주식, EM 및 유로존을 비중확대로 유지하고 반도체를 선호 섹터 중 하나로 제시한다.

분석 프레임워크

J.P. Morgan은 포지셔닝 및 상대가격 분석, 선행 EPS 조정, 선행 P/E·PEG 밸류에이션 비교, 섹터 수급 근거, 기업 수요 논평 및 설비투자 자금조달 분석을 결합한다. 이어 기술 발전을 지역별 주식 익스포저, 섹터 배분 및 금리·유가 변동성·Q3 이익의 광범위한 전망과 연결한다.

방법론 메모

• 산업 분석 프레임워크수급 프레임워크

  반도체 수급 및 가격 분석

  보고서는 반도체 수요, 공급능력 균형 및 가격을 평가해, 수급 균형은 2028년 이전에는 오기 어렵고 가격은 2027년까지 상승할 전망이므로 산업 펀더멘털이 우호적이라고 주장한다.

• 가치평가 방법론PER·PEG 가치평가

  선행 P/E 및 PEG 상대가치 평가

  보고서는 선행 밸류에이션 배수를 과거 범위 및 이익 전망과 비교해 소프트웨어, Mag-7, 하이퍼스케일러 및 ASML에서 진행된 디레이팅을 식별한다.

• 기업 펀더멘털 및 재무 프레임워크잉여현금흐름 분석

  하이퍼스케일러의 잉여현금흐름 및 자금조달 분석

  보고서는 예상 잉여현금흐름과 부채·주식 발행을 사용해 AI 설비투자가 하이퍼스케일러의 재무 프로필을 어떻게 바꾸고 밸류에이션 압축 일부를 어떻게 설명하는지 보여준다.

• 퀀트·팩터·포트폴리오 이론스타일 팩터 분석

  반도체와 소프트웨어의 상대 성과 및 이익 추정치 조정 비교

  보고서는 섹터 가격, EPS 및 밸류에이션 변화를 비교해 방향성 소프트웨어 공매도보다 반도체 대 소프트웨어의 상대 선호를 지지한다.

자산 매핑 및 비교

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

• Semiconductors

  AI 생태계 내 선호되는 섹터 익스포저

  강점

  강한 이익 추정치 조정, 건전한 수급 펀더멘털, 예상되는 가격 상승 및 지속되는 AI 설비투자.

  약점

  최근 성과는 과밀 포지셔닝과 컴퓨트 수요 지속성에 대한 의문으로 타격을 받았다.

  비교

  J.P. Morgan의 반도체 대 소프트웨어 페어트레이드 틀에서 소프트웨어보다 선호된다.

  위험

  낮은 컴퓨트 수요, 규제, 중국 경쟁, 저등급 칩 수요 및 하이퍼스케일러 자금조달 제약.

• Software

  AI 잠식으로 구조적 도전에 노출된 익스포저

  강점

  역사적으로 낮은 밸류에이션과 숏 포지션 정상화는 전술적 반등을 지지할 수 있다.

  약점

  제한적인 이익 상향 조정, 경쟁 심화 및 장기 수익성에 대한 지속적인 불확실성.

  비교

  큰 디레이팅에도 반도체보다 덜 선호된다.

  위험

  AI 기반 사내 개발과 낮은 모델 비용이 기존 사업 및 수익 모델을 약화시킬 수 있다.

• Hyperscalers

  AI 설비투자의 자금 제공자이자 컴퓨트 수요 수혜자

  강점

  견조한 이익 성장, 증가하는 AI 소비 및 형성 중인 수익화 사례.

  약점

  AI 설비투자가 잉여현금흐름을 낮추고 부채 및 주식 자금조달 의존도를 높였다.

  비교

  자산집약형 전환에도 상대 선행 P/E는 평균보다 1표준편차 이상 낮다.

  위험

  추가 멀티플 압축, 모델 상품화, 수익화 미달 및 자금조달 압력.

• ASML

  설비투자 증가의 수혜를 받는 유럽 반도체 제조장비 익스포저

  강점

  J.P. Morgan의 섹터 애널리스트는 그룹 펀더멘털이 견조하다고 보며 ASML을 핵심 유럽 SPE 익스포저로 지목한다.

  약점

  밸류에이션은 투자자의 이익 하향 조정 기대를 반영한다.

  비교

  보고서는 ASML이 펀더멘털 전망 대비 PEG 기준으로 저렴하다고 본다.

  위험

  반도체 지출이나 수요가 기대에 못 미치면 이익 하향 조정이 발생할 수 있다.

핵심 데이터

• 6월 고점 이후 반도체 12개월 선행 EPS+30%상대 주가 반전에도 선행 이익은 계속 상승했다.
• 6월 고점 이후 소프트웨어 12개월 선행 EPS+3%보고서는 이를 이익 상승이 거의 없는 것으로 설명한다.
• Mag-7 밸류에이션10-year lows그룹은 상대 선행 P/E 기준 평균보다 거의 1표준편차 낮은 수준까지 디레이팅됐다.
• 하이퍼스케일러 지수 성과-8% YTD지수에는 Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta 및 Oracle이 포함된다.
• 하이퍼스케일러 합산 잉여현금흐름$10.6bn in 2026; -$96.4bn in 20272024년 $233.4bn와 비교되며 AI 설비투자 증가의 영향을 반영한다.
• 2026년 Q3 추정 IT 이익성장률30.8% for S&P 500; 35.2% for STOXX 600보고서는 견조한 이익을 광범위한 주식 전망의 지지 근거로 든다.

영향과 시사점

J.P. Morgan은 디레이팅 이후 기술 기회가 더 선별적이라고 본다. 이익 추정치 조정과 설비투자 수요가 강한 반도체 및 AI 인프라를 선호하는 반면, 소프트웨어와 AI 취약 기업은 전술적으로 반등할 수 있으나 장기 경쟁 및 수익성 압력에 직면한다. 기술 거래 개선은 주요 주가지수, 특히 한국과 신흥시장을 지원하겠지만 광범위한 주식시장 상승의 필수 조건은 아니다.

위험

• 모델 효율 개선 또는 메모리 소비 감소로 AI 컴퓨트 요구량이 예상보다 낮아질 수 있다.
• 규제 위험, 중국 경쟁 및 고객의 저등급 칩 전환이 반도체 수요를 약화시킬 수 있다.
• 하이퍼스케일러의 AI 설비투자는 잉여현금흐름을 압박하고 더 큰 자금조달을 요구하며 수익화 또는 모델 해자 우려에 직면할 수 있다.
• AI 도입은 직접적 사용자 상호작용에 의존하는 소비자 플랫폼의 트래픽, 리드 및 마진을 낮출 수 있다.
• 유가, 채권수익률 및 지정학적 불확실성 상승은 예상되는 광범위한 주식시장 회복을 지연시킬 수 있다.

주시할 점

• Q3 실적과 특히 기술 및 반도체의 EPS 조정 방향.
• 하이퍼스케일러의 설비투자 계획, 자금원, Token 소비 및 낮은 Token 가격을 수익화가 상쇄한다는 증거.
• 반도체 수요 논평, 수급 여건 및 2027년까지의 가격 전망.
• 미국 국채수익률과 정책 기대 경로를 포함한 유가 및 금리 변동성.
• 에이전트형 AI가 CPU 수요와 트래픽 의존 소비자·마켓플레이스·핀테크·보험 플랫폼에 미치는 영향.