중국 기술 및 멀티섹터 주식 전략: 디레버리징 막바지, 중국 기술주 재배분 기회 창출

개요

본 보고서는 7월의 급격한 조정 이후 중국 기술주가 재배분에 적합한 단계에 진입했는지를 평가한다. UBS는 신용융자 잔고, 담보비율, 펀드 보유비중, ETF 자금흐름, 글로벌 레버리지 변화, 이익 전망, 밸류에이션 및 글로벌 AI 수요를 근거로 기술적 매도와 디레버리징의 최악 국면이 지나갔을 수 있다고 판단한다. 한편 미국 하이퍼스케일 클라우드 사업자의 실적, 클라우드 사업 수주잔고, AI 네이티브 기업 수요 및 기업 AI 지출은 모두 글로벌 AI 서사의 개선을 나타내며, 중국 국내 기술 공급망의 추격과 국내 GPU 공급 개선은 2026년 하반기 AI 데이터센터 건설을 가속할 것으로 예상된다.

핵심 견해

첫째, 중국 AI 기술 하드웨어의 급격한 조정은 주로 글로벌 기술주 매도 및 디레버리징 요인을 반영하며, 관련 기업의 핵심 서사와 펀더멘털은 그에 비례해 악화되지 않았다. 둘째, 신용융자 잔고와 주가는 모두 4월에 가까운 수준으로 복귀했고 신용거래 담보비율도 건전한 수준을 유지하고 있어 강제 디레버리징 압력이 크게 완화됐을 수 있음을 시사한다. 셋째, 밸류에이션 하락과 이익 전망 상향이 결합되면서 위험보상 프로필이 개선돼 현재는 기술주로 점진적으로 재배분하기에 적합한 시기다. 넷째, AI 수익화에 대한 불확실성은 여전히 남아 있고 최근 변동성도 투자자의 기술주 쏠림 의지를 억제할 것이므로 하반기에는 시장 폭이 확대될 것으로 예상된다. 다섯째, 기술 내에서는 반도체 장비, 네트워킹 칩 및 첨단 패키징을 선호하며, 기술 외에서는 인터넷, 전력 장비, 비철금속 및 해외 확장 종목을 선호한다.

분석 프레임워크

본 보고서는 톱다운과 보텀업 접근법을 결합한다. 먼저 A주 신용융자 잔고, 담보비율, 상대 펀드 포지션, ETF 자금흐름 및 해외 레버리지 ETF 규모를 통해 기술적 여건과 쏠림을 평가한다. 이후 이익 전망 수정, 밸류에이션 범위 및 글로벌 AI 수요 지표를 통해 펀더멘털을 검증하고, 이에 따라 섹터 선호도, 모델 포트폴리오 조정 및 종목 스크리닝 결과를 도출한다.

방법론 메모

• 시장 기술적 요인레버리지 및 디레버리징 추적

  신용융자 잔고, 담보비율, 레버리지 ETF 규모 및 주가 하락폭을 통해 기술적 매도 압력이 막바지에 이르렀는지 평가한다.

  A주 신용융자 잔고는 3조 위안에서 2조6천억 위안으로 하락해 4월 수준에 근접했다. 한국의 신용융자 잔고 역시 2026년 초 수준에 가깝고, 한국과 미국의 레버리지 ETF 규모는 각각 약 50%와 30% 감소해 글로벌 기술주 디레버리징이 상당히 진행됐다는 견해를 함께 뒷받침한다.

• 펀더멘털 분석이익 전망 수정

  중국 및 글로벌 AI 기술 하드웨어의 EPS 추세와 최근 애널리스트 전망 수정을 비교한다.

  주가 하락에도 불구하고 중국 AI 기술 하드웨어의 EPS 전망은 여전히 상향 조정되고 있어, 시장 조정이 동시적인 이익 기대 악화에 의해 주로 발생한 것은 아님을 시사한다.

• 테마 리서치AI 수요 및 수익화 검증

  하이퍼스케일 클라우드 사업자의 실적, 클라우드 사업 수주잔고, AI 네이티브 기업 수요 및 기업 AI 지출을 이용해 AI 투자 사이클을 검증한다.

  Microsoft와 Amazon의 실적, 증가한 클라우드 사업 수주잔고 및 평균 기업 AI 지출의 전분기 대비 25% 증가는 모두 글로벌 AI 수요와 수익화 서사가 개선됐음을 뒷받침하는 근거로 사용된다.

• 밸류에이션 분석상대 밸류에이션 및 역사적 범위 비교

  중국 및 글로벌 AI 기술 하드웨어의 선행 P/E와 P/B 비율을 비교하고 역사적 평균과 함께 위험보상 프로필을 평가한다.

  조정 이후 중국 AI 기술 하드웨어의 밸류에이션은 역사적 평균을 소폭 상회하는 수준에 불과하며, 여전히 상향 조정 중인 이익 전망과 결합해 상대적으로 매력적인 조합을 형성한다.

• 기업 가치평가할인현금흐름, 고든 성장모형 및 상대가치평가

  홍콩 및 A주 기업별로 할인현금흐름 모형, 고든 성장모형, P/E, 기업가치 배수 및 P/B 방식을 사용한다.

  보고서는 개별 종목 목표주가가 단일 모형을 사용하지 않으며, 산업 및 기업 특성에 따라 적용 가능한 절대 또는 상대 가치평가 방식을 선택한다고 설명한다.

• 자산배분섹터 선호도 및 모델 포트폴리오

  펀더멘털, 밸류에이션, 쏠림 및 이익 성장을 통합해 섹터 순위를 정하고 모델 포트폴리오를 조정한다.

  가장 선호하는 분야는 기술 하드웨어, 인터넷, 해외 확장 종목, 비철금속 및 전력 장비이며, 가장 덜 선호하는 분야는 건설, 자동차, 소비재 및 소프트웨어다.

자산 매핑 및 비교

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

• 중국 AI 기술 하드웨어

  핵심 비중확대 방향

  강점

  기술적 디레버리징이 막바지에 가까워졌을 수 있고, 밸류에이션은 크게 하락했으며, 이익 전망은 여전히 상향 조정 중이다. 또한 국내 공급망의 추격과 AI 데이터센터 건설이 성장 동력을 제공한다.

  약점

  최근 변동성이 높았고 투자자 위험선호가 훼손됐으며 AI 상업화 실현에 대한 불확실성이 남아 있다.

  비교

  글로벌 AI 기술 하드웨어와 비교하면 관련 중국 종목은 글로벌 매도 국면에서 동반 조정을 받았지만 국내 공급망 펀더멘털은 같은 정도로 악화되지 않았다.

  위험

  글로벌 기술주 디레버리징 재개, AI 자본지출 둔화, 국내 GPU 공급 개선의 기대 미달 및 밸류에이션 재압축.

• 반도체 장비, 네트워킹 칩 및 첨단 패키징

  기술 내 최선호 방향

  강점

  AI 테마 중 경기 민감도가 상대적으로 낮은 부문이며 반도체 국산화와 AI 데이터센터 확장의 수혜를 받는다.

  약점

  일부 기업은 여전히 밸류에이션이 높아 강력한 수주 및 이익 실적이 필요하다.

  비교

  더 변동성이 크거나 상업화 경로가 불확실한 다른 AI 하드웨어 부문과 비교해, 보고서는 이들 분야의 이익 가시성이 더 높다고 판단한다.

  위험

  산업 자본지출 변동성, 기술 진화, 경쟁 심화 및 이익 전망 하향 조정.

• 중국 인터넷

  기술 외 우선 배분 방향

  강점

  개선되는 이익 추세, 하이퍼스케일 클라우드 사업자에 대한 개선된 AI 서사 및 낮은 밸류에이션.

  약점

  성장과 AI 수익화는 여전히 지속적인 검증이 필요하다.

  비교

  밸류에이션이 더 높은 일부 AI 하드웨어와 비교해 인터넷은 낮은 밸류에이션과 이익 개선 가능성을 결합한다.

  위험

  소비 수요 부진, 경쟁 심화, 규제 변화 및 AI 투자 수익의 기대 미달.

• 전력 장비

  AI 데이터센터 확장의 수혜를 받는 섹터 간 배분 방향

  강점

  낮은 밸류에이션을 보유하면서 AI 데이터센터 전력 수요와 에너지 자립 추세의 수혜를 받는다.

  약점

  프로젝트 주기가 길고 매출 실현이 테마 거래보다 늦어질 수 있다.

  비교

  직접적인 AI 하드웨어와 비교하면 전력 장비는 밸류에이션 부담이 낮은 간접적 AI 인프라 익스포저를 제공한다.

  위험

  AI 데이터센터 건설 둔화, 프로젝트 실행의 기대 미달 및 산업 경쟁.

• 비철금속

  이익 추세에 의해 주도되는 우선 배분 방향

  강점

  강한 이익 추세와 전력 및 데이터센터 인프라 수요의 잠재적 수혜.

  약점

  이익은 원자재 가격과 거시 경기 사이클에 민감하다.

  비교

  변동성이 높은 기술주와 비교해 비철금속은 상이한 이익 동력과 포트폴리오 분산 효과를 제공한다.

  위험

  원자재 가격 하락, 글로벌 수요 약화 및 비용 상승.

• 해외 확장 종목

  하반기 시장 기회를 확대하기 위한 배분 방향

  강점

  이전 위안화 절상의 영향은 점차 약화될 것으로 예상되며, 해외 매출과 시장 확장은 성장 원천을 제공할 수 있다.

  약점

  영업 실적은 환율, 해외 수요 및 무역 환경에 취약하다.

  비교

  순수 국내 수요 자산과 비교하면 해외 확장 종목은 더 넓은 지리적 매출 기반을 보유한다.

  위험

  무역 마찰, 환율 변동, 해외 규제 및 현지화 실행 위험.

• BABA.N

  모델 포트폴리오에 새로 추가된 인터넷 종목

  강점

  낮은 밸류에이션, 개선되는 이익 추세 및 개선된 글로벌 클라우드 사업자 AI 서사. 목표주가 195.00은 표의 종가 126.81보다 높다.

  약점

  표상 FY26 EPS 성장률은 -32%이며 UBS의 이익 전망은 컨센서스보다 2% 낮다.

  비교

  인터넷 배분으로서 순수 AI 하드웨어에 대한 포트폴리오의 집중 의존도를 낮출 수 있다.

  위험

  AI 수익화, 핵심 사업 경쟁, 소비 환경 및 이익 회복의 기대 미달.

• 3908.HK

  모델 포트폴리오에 새로 추가된 종목

  강점

  UBS 매수 등급이며 표상 FY26 EPS 성장률은 39%, UBS의 이익 전망은 컨센서스보다 6% 높다.

  약점

  사업 실적은 자본시장 활동과 거래 환경에 상대적으로 민감하다.

  비교

  기술 테마 외 금융시장 관련 익스포저를 제공해 포트폴리오의 섹터 익스포저 확대에 기여한다.

  위험

  시장 거래대금 냉각, 자본시장 활동 약화 및 규제 환경 변화.

• 603308.SS

  모델 포트폴리오에 새로 추가된 종목

  강점

  UBS 매수 등급이며 표상 FY26 EPS 성장률은 67%, UBS의 이익 전망은 컨센서스보다 14% 높고 목표주가 100.00은 종가 48.52보다 크게 높다.

  약점

  표상 FY26 P/E 비율은 48.0x로 강력한 성장 실현이 필요하다.

  비교

  신규 추가 종목 중 상대적으로 높은 예상 이익 성장과 상당한 목표주가 상승여력을 보유한다.

  위험

  고평가 압축, 수주 실현의 기대 미달 및 이익 전망 하향 조정.

• 600584.SS

  모델 포트폴리오에 새로 추가된 첨단 패키징 관련 종목

  강점

  보고서가 선호하는 첨단 패키징 방향에 부합하며, 표상 FY26 EPS 성장률은 72%, UBS의 이익 전망은 컨센서스보다 23% 높다.

  약점

  표상 FY26 P/E 비율은 51.7x이고 연초 이후 수익률은 107%에 달해 높은 쏠림 및 변동성 위험을 시사한다.

  비교

  펀더멘털 기대는 강하지만 밸류에이션과 이전 상승폭도 대부분의 신규 추가 종목보다 높다.

  위험

  첨단 패키징 수요의 기대 미달, 밸류에이션 조정, 산업 사이클 변화 및 차익실현.

핵심 데이터

• 7월 중국 AI 기술 하드웨어 종목 하락률-32%UBS가 추적한 표본의 월평균 주가 성과.
• 40% 이상 하락한 표본 비중36%7월 기술 하드웨어 매도세의 폭과 강도를 반영한다.
• A주 신용융자 잔고2조6천억 위안3조 위안 고점에서 하락했으며 4월 수준에 가깝다.
• A주 신용거래 담보비율280%보고서는 전체 담보 수준이 건전하게 유지되고 있으며 추가 기술적 매도에 대해 일정한 완충 역할을 할 수 있다고 판단한다.
• 평균 기업 AI 지출전분기 대비 25% 증가기업의 AI 도입이 가속화되고 있다는 견해를 뒷받침하는 데 사용된다.
• 한국 레버리지 ETF 규모 변화약 50% 감소해외 기술주 거래의 레버리지 수준도 크게 낮아졌음을 보여준다.
• 미국 레버리지 ETF 규모 변화약 30% 감소한국 데이터와 함께 글로벌 디레버리징의 증거를 구성한다.
• BABA.N종가 126.81, 목표주가 195.00UBS가 매수 등급으로 모델 포트폴리오에 추가했다. 표의 가격 기준 목표주가는 종가보다 약 53.8% 높다.
• 3908.HK종가 21.66, 목표주가 31.40UBS가 매수 등급으로 모델 포트폴리오에 추가했다. 표의 가격 기준 목표주가는 종가보다 약 45.0% 높다.
• 603308.SS종가 48.52, 목표주가 100.00UBS가 매수 등급으로 모델 포트폴리오에 추가했다. 표의 가격 기준 목표주가는 종가보다 약 106.1% 높다.
• 600584.SS종가 77.75, 목표주가 135.00UBS가 매수 등급으로 모델 포트폴리오에 추가했다. 표의 가격 기준 목표주가는 종가보다 약 73.6% 높다.
• 리서치 견해 확정 시각2026-08-09 22:53 GMT보고서에 공시된 리서치 권고의 확정 시각.

영향과 시사점

투자 시사점은 기술주를 광범위하게 회피하는 전략에서 선별적 재배분으로 전환하되, 상반기의 고도로 집중된 AI 거래를 단순히 반복하지는 않는 것이다. 기술 내에서는 이익 가시성이 높고 경기 민감도가 상대적으로 낮은 반도체 장비, 네트워킹 칩 및 첨단 패키징을 우선시해야 하며, 포트폴리오 차원에서는 인터넷, 전력 장비, 비철금속 및 해외 확장 종목을 통해 업종 다각화를 강화할 수 있다. 신용융자 잔고가 안정되고 이익 전망이 계속 상향되며 국내 GPU 공급이 개선된다면 기술 섹터는 밸류에이션 회복과 이익 성장 양측의 지지를 받을 수 있다. AI 수익화가 다시 의문시될 경우에는 보다 광범위한 섹터 간 배분의 방어적 가치가 커질 것이다.

위험

• 중국 부동산 시장의 경착륙은 경제 성장과 주식 위험선호를 훼손할 수 있다.
• 위안화 절하와 관련된 자본 유출은 시장 밸류에이션을 압박할 수 있다.
• 구조개혁의 더딘 진전은 중장기 성장 기대를 제한할 수 있다.
• 정책이 부동산, 자본 흐름 및 개혁과 관련된 위험을 충분히 해결하지 못할 경우 시장 충격을 유발할 수 있다.
• 과도한 부양책은 경제의 투자 주도형 성장에서 소비 주도형 성장으로의 전환을 저해하고 정부 및 국유기업 수준의 부채를 증가시킬 수 있다.
• AI 상업화와 자본투자 수익에 대한 불확실성이 남아 있어 단기적으로 기술주 성과를 제한할 수 있다.
• 기술주는 최근 높은 변동성을 보였으며, 글로벌 레버리지 거래가 다시 과열됐다가 반전될 경우 기술적 매도가 재발할 수 있다.
• 일부 선호 기술주의 밸류에이션은 여전히 높으며, 이익이나 수주가 기대에 못 미칠 경우 빠른 밸류에이션 압축으로 이어질 수 있다.

주시할 점

• A주 신용융자 잔고가 2조6천억 위안 부근에서 안정될 수 있는지, 그리고 기술 섹터로의 신용거래 자금흐름이 순유입으로 돌아서는지 여부.
• A주 신용거래 담보비율이 계속 건전한 수준을 유지해 강제 청산 압력이 다시 높아지는 것을 피할 수 있는지 여부.
• 향후 3개월간 중국 AI 기술 하드웨어의 이익 전망 수정과 FY26 EPS 추세.
• 국내 GPU 공급 개선 속도와 2026년 하반기 AI 데이터센터 건설 진행 상황.
• Microsoft와 Amazon 등 하이퍼스케일 클라우드 사업자의 클라우드 매출, AI 자본지출 및 수주잔고.
• 기업 AI 지출 증가와 AI 애플리케이션의 실제 수익화.
• STAR 50 및 ChiNext 등 기술 관련 ETF로의 자금흐름과 정부 지원 수준.
• 한국과 미국의 레버리지 ETF 규모, 신용융자 잔고 및 글로벌 기술주 거래의 쏠림 수준.
• 시장 폭이 AI 하드웨어에서 인터넷, 전력 장비, 비철금속 및 해외 확장 섹터로 확산되는지 여부.
• 모델 포트폴리오 신규 편입 종목의 이익 실현, 목표주가 조정 및 밸류에이션 변화.