AI인프라 투자, 메모리·패키징 공급망 주목

AI 인프라 투자에서 '전부 사는' 전략보다 산업별 옥석 가리기가 필요하다는 분석이 제기됐다. 핵심은 구조적으로 우수한 산업과 현재 가격에서 가장 먼저 매수할 산업이 서로 다르다는 점이다. 알파벳(구글)과 같은 하이퍼스케일러는 데이터센터를 선제적으로 건설한 뒤 클라우드와 광고 매출로 수년에 걸쳐 투자금을 회수하는 구조다. 이 때문에 주주는 대규모 CapEx와 감가상각비, 잉여현금흐름 압박, 장기 ROI 부담을 함께 떠안는다. 반면 메모리·광통신·전력·패키징 기업은 하이퍼스케일러가 투자를 집행하는 즉시 주문을 받아 매출로 인식한다. 현재 국면에서는 CapEx를 직접 매출로 전환하는 공급망의 투자 논리가 하이퍼스케일러보다 단순하다는 평가다. 가장 먼저 볼 영역으로는 메모리와 첨단 패키징이 꼽혔다. HBM, 서버 DRAM, eSSD는 AI 추론과 클라우드 사용량 증가가 실제 수요로 전환될 때 가장 직접적인 수혜를 받으며, 기대만 있는 산업과 달리 가격 상승과 이익 증가가 이미 숫자로 확인되고 있다는 점이 강점이다. 다만 메모리는 대표적인 사이클 산업이라는 한계도 지적됐다. 실적이 가장 좋다는 이유만으로 현재 가격이 최적의 매수 시점은 아니라는 것이다. 2027년 공급 증가 이후에도 부족이 유지되는지, 서버 DRAM·NAND 가격 상승세가 이어지는지, 증설 속도가 수요를 추월하지 않는지, 주가가 미래 이익을 얼마나 선반영했는지를 점검해야 한다. 현재 메모리는 급등 추격보다 변동성과 조정 국면에서 분할로 접근할 수 있는 영역으로 제시됐다. 파운드리와 첨단 패키징의 중요성도 강조됐다. 구글, 아마존, 마이크로소프트, 메타가 자체 ASIC을 확대하더라도 최첨단 파운드리, HBM, 첨단 패키징, 인터포저, 테스트는 모두 필요하다. GPU와 ASIC 중 승자를 예측하기보다 양쪽 모두에 공급하는 기업을 선택하는 편이 더 중립적인 전략이라는 결론이다. 아울러 공급망 내에서도 2027~2028년 성장을 이미 주가에 상당 부분 반영한 기업은 추격 매수를 경계해야 한다고 조언했다.