인공 지능은 차세대 기술 혁신의 원동력이 될 것입니다. 제너레이티브 AI 지원부터 머신러닝 애플리케이션 가속화에 이르기까지 고급 하드웨어에 대한 수요가 그 어느 때보다 커지고 있습니다.
상장된 AI 하드웨어 기업은 미래 지향적인 투자자들에게 시장에서 가장 매력적인 투자 기회 중 하나로 떠오르고 있습니다. 이 고성장 부문에 투자하고자 하는 투자자에게 이러한 기업은 첨단 기술뿐만 아니라 장기적인 시장 잠재력도 뛰어납니다.
지금 당장 매수해야 할 AI 하드웨어 주식 10가지를 소개합니다. 강력한 기관 커버리지와 글로벌 수요 증가에 힘입어 이 주식들은 투자자들에게 인공지능의 폭발적인 성장에 노출될 수 있는 기회를 제공합니다.
| 회사명(티커) | 분석가 업사이드 | P/E 비율 |
| 퀄컴(QCOM) | 14.6% | 12.97 |
| 마벨 테크놀로지(MRVL) | 27.9% | 24.03 |
| NVIDIA(NVDA) | 9.4% | 35.29 |
| AMD(AMD) | 12.9% | 32.34 |
| 인텔(INTC) | -6.6% | 102.98 |
| TSMC(TSM) | 18.7% | 22.71 |
| Broadcom(AVGO) | 3.0% | 39.69 |
| 마이크론 테크놀로지(MU) | 29.3% | 9.65 |
| 슈퍼 마이크로 컴퓨터(SMCI) | 18.3% | 16.21 |
| 아리스타 네트워크(ANET) | 5.9% | 44.39 |
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현재 가장 저평가되어 있을 수 있는 상위 AI 하드웨어 주식 3가지를 소개합니다.
AMD(AMD)
AMD는 빠르게 움직이는 가속기 로드맵과 증가하는 클라우드 채택을 통해 데이터 센터 AI 분야에서 NVIDIA의 가장 신뢰할 수 있는 도전자입니다. Microsoft Azure는 MI300X 클러스터를 일반적으로 사용할 수 있도록 하여 고객에게 트레이닝 및 추론을 위한 NVIDIA의 주류 대안을 제공했으며, AMD는 빠른 속도에 대해 명시적으로 밝혀왔습니다: MI325X는 2024년 4분기 이후에 출하가 시작되었고, CDNA 4 기반 MI350 시리즈는 2025년에 출시될 예정이며, MI300에 비해 상당한 추론 성능 향상을 가져올 것입니다(AMD의 주장).
이는 배포된 모델이 확장됨에 따라 추론이 폭발적으로 증가하고 있으며, 메모리 용량/대역폭(MI3xx가 리더십 HBM 용량을 강조한 부분)이 로우 플롭스만큼이나 결정적일 수 있기 때문에 중요합니다. 전략적으로, AMD는 주요 하이퍼스케일러 및 모델 랩에서 디자인 인을 획득하는 동시에 전환 비용을 줄이기 위해 ROCm 및 표준을 중심으로 “오픈 AI” 피치를 추진하고 있습니다.
경영진은 2025년까지 타이트한 AI-GPU 공급과 데이터센터 믹스의 증가를 반복적으로 예고해 왔으며, 로이터와 회사 가이던스는 이러한 단계적 증가와 함께 MI3xx 매출이 용량이 여유로워지면서 크게 증가할 것이라는 기대를 기록해 왔습니다. 투자자들에게 AMD의 논리는 실리콘, 소프트웨어, 공급(TSMC에 대한 주요 의존도가 높은)에 대한 실행을 지속한다면 2위 벤더가 여전히 높은 속도로 성장할 수 있을 정도로 빠르게 확장하는 시장에서 전형적인 점유율 상승 스토리입니다.
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대만 반도체 제조(TSM)
NVIDIA와 AMD가 선택의 여지가 있다면 TSMC는 광산이죠. 이 회사는 대부분의 고급 AI 가속기를 제조하고 있으며 수요를 따라잡기 위해 한 세대에 한 번 있을 법한 설비 투자와 패키징 구축에 한창 진행 중입니다. 이 회사는 올여름 기록적인 실적을 발표하면서 AI와 HPC를 주요 동인으로 꼽았으며, 연간 성장 전망을 상향 조정 하고 2025년 말부터 2나노미터(N2) 양산을 시작하여 2026년까지 매출에 영향을 미칠 것이라고 밝혔습니다.
이와 동시에 TSMC는 HBM이 풍부한 칩렛 기반 AI 부품에 필수적인 CoWoS 고급 패키징 용량을 두 배로 늘린 후 더욱 확장하는 한편, 대만에 새로운 패키징 사이트를 추가하고 일본에 용량을 평가하고 있습니다. 이것이 “구매해야 할 AI 하드웨어” 목록에 포함되어야 하는 이유: 하이퍼스케일러 AI 자본 투자의 모든 증분은 칩이 NVIDIA, AMD, 맞춤형 실리콘 또는 스타트업이든 상관없이 TSMC의 고급 노드와 패키징 라인을 통해 유입되는 경향이 있습니다.
인텔의 2025년 2분기 실적 발표 및 월간 업데이트는 광범위한 기반 AI 강점을 강조하고 있으며, 로드맵(N2 이후 A16)은 HPC/AI 고객을 위한 와트당 성능 개선을 일정대로 유지하고 있습니다. 투자자들은 단일 칩 공급업체에 비해 제품 주기 리스크가 적고 AI 컴퓨팅 성장에 다각적으로 노출되어 있지만 환율 변동, 지정학, 해외 비용 구조는 여전히 주시해야 할 사항이며 경영진은 계속해서 이를 지적하고 있습니다.
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NVIDIA(NVDA)
NVIDIA는 AI 컴퓨팅에 있어 가장 순수한 기업입니다. 블랙웰 플랫폼(GB200)은 72개의 GPU와 36개의 Grace CPU를 랙 규모의 단일 NV링크 도메인(NVL72)으로 결합하여 이전 세대 대비 30배 빠른 실시간 추론을 제공하며, 이는 하이퍼스케일러가 에이커 단위로 구매하는 성능의 유형과 정확히 일치한다고 NVIDIA는 설명합니다.
마찬가지로 중요한 것은 NVIDIA의 5세대 NV링크 및 NV링크 스위치가 클러스터 대역폭을 극한 수준으로 끌어올려 대규모 훈련 및 추론 속도를 저하시키는 통신 병목 현상을 제거한다는 점입니다. 이러한 실리콘, 네트워킹, 소프트웨어의 긴밀한 결합은 클라우드 운영자에게 높은 활용도와 총소유비용(TCO)을 유지시켜 줍니다. 하지만 진정한 해자는 10년 이상 축적된 풀스택 에코시스템, CUDA, 라이브러리, 프레임워크, 시스템 설계입니다.
업계 보고 및 설문조사에 따르면, 파트너가 세미커스텀 AI 실리콘을 구축하고 타사 CPU를 자사 GPU와 페어링할 수 있도록 NVLink Fusion을 오픈한 NVIDIA는 AI 가속기의 80% 점유율로 사실상의 표준으로 자리 잡고 있습니다. 고급 패키징은 또 다른 축입니다: NVIDIA가 블랙웰용 TSMC의 CoWoS-L로 전환한 것은 최고 가치 노드 및 패키지의 부족한 공급을 어떻게 조율하는지를 잘 보여줍니다.
NVIDIA는 여전히 데이터센터 AI의 속도를 주도하고 있으며, ‘개방성’을 통해 더 많은 개발자와 시스템을 끌어들이고 있습니다.
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