어플라이드 머티리언스 주가가 금요일 6% 하락했습니다. 2026년 주가를 움직일 수 있는 요인은 다음과 같습니다.

Nikko Henson6 읽은 시간
검토자: David Hanson
마지막 업데이트 Jul 18, 2026

@Kittipong Jirasukhanont from PhonlamaiPhoto's Images via Canva; @Syda Productions via Canva

애플라이드 머티리얼스 주식 주요 통계

  • 금요일 실적: -6%
  • 52주 범위: $154 ~ $740
  • 가치 평가 모델 목표가: 약 $620
  • 내재 상승 여력: 약 17%

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무슨 일이 있었나요?

애플라이드 머티리얼스 주식은 금요일 약 6% 하락해 $530에 마감했으며, $513 근처에서도 잠시 거래됐습니다. 이는 투자자들이 막대한 AI 인프라 지출이 반도체 장비 기업들의 프리미엄 밸류에이션을 지지할 만큼 충분한 수익을 창출할 수 있을지 의문을 제기하면서 발생했습니다. 약 1,000만 주가 거래되어 최근 평균보다 약간 높은 수준을 기록했으며, 이는 AI 주식에 대한 광범위한 재평가가 산업 내 최대 칩 제조 장비 공급업체 중 하나에까지 미쳤음을 보여줍니다.

주가 하락은 Moonshot AI의 Kimi K3 출시와 구글의 Gemini 3.5 Pro와 관련된 보도된 차질이 막대한 AI 인프라 투자가 적절한 수익을 창출할 수 있을지에 대한 의구심을 다시 불러일으킨 데 기인합니다. 이러한 우려는 반도체 섹터 전반에 걸쳐 이익 실현을 촉발시켰으며, PHLX 반도체 지수는 주간 약 10% 하락했습니다. 애플라이드 머티리얼스는 칩 증착 및 식각 장비 분야에서 경쟁하는 라이벌 램 리서치(2% 하락)와 제조 결함을 식별하는 검사 및 공정 제어 시스템 분야에서 경쟁하는 KLA(3% 하락)보다 더 급격히 하락했습니다. 이들 경쟁사의 더 적은 하락폭은 새로운 경영상 경고가 없었음에도 불구하고 애플라이드 머티리얼스에 대한 매도 압력이 특히 강했음을 보여주는 증거입니다.

애플라이드 머티리얼스의 6월 25일 DRAM 및 고급 패키징 마스터 클래스는 이번 매도세에 대한 근본적인 반론을 제시했습니다. 경영진은 프로세서에 데이터를 공급하는 작업 메모리인 DRAM에 대한 장비 지출이 저렴한 플래시 저장소를 생산하는 NAND 장비 지출보다 두 배 이상 더 크게 유지될 것으로 전망합니다. 케빈 모라에스는 프로세서와 메모리를 밀접하게 연결해 속도와 에너지 효율을 개선하는 고급 패키징에서의 수익이 올해 "50% 이상 증가해 20억 달러 이상"이 될 것으로 예상했습니다. 애플라이드 머티리얼스는 또한 제조사들이 고대역폭 메모리를 적층하고, 칩 간 금속 연결을 생성하며, 미세 결함을 찾는 데 도움을 주는 시스템들을 소개했으며, 두 가지 새로운 검사 제품은 이미 메모리 및 로직 분야의 여러 고급 패키징 고객사에서 양산 중입니다.

월스트리트는 하락에도 불구하고 건설적인 시각을 유지했습니다. UBS는 7월 15일 매수 등급을 유지하고 목표주가를 $570에서 $705로 상향 조정했으며, 이는 7월 10일 니덤이 $530에서 $740으로, 스티펠이 $530에서 $650으로 목표가를 올린 데 이은 것입니다. 이러한 목표가는 금요일 종가보다 약 23%에서 40% 높은 수준이지만, 이는 AI 관련 장비 수요가 강세를 유지할 것에 달려 있습니다. 다음 주요 시험대는 8월 13일경 예상되는 회계연도 3분기 실적 발표로, 애플라이드 머티리얼스는 약 90억 달러의 수익과 조정 EPS 약 $3.40이라는 가이던스를 뒷받침하면서 고급 프로세서, 고대역폭 메모리 및 칩 패키징 장비에 대한 주문이 건전하게 유지되고 있음을 입증해야 합니다.

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애플라이드 머티리얼스 가이던스 가치 평가 모델

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애플라이드 머티리얼스는 공정하게 평가되었나요?

가치 평가 가정 하에, 주식은 다음을 사용하여 모델링됩니다:

  • 수익 성장률 (연평균 복합 성장률): 약 21%
  • 영업 이익률: 약 34%
  • 종료 시 PER 배수: 약 25x

21%의 수익 성장률 가정은 애플라이드 머티리얼스의 5년 역사적 성장률인 약 11%의 거의 두 배에 달하기 때문에 요구치가 높습니다. 이를 달성하려면 칩 제조사들이 고급 프로세서와 고대역폭 메모리의 생산을 계속 확장하면서 더 복잡한 패키징 방식을 도입해야 합니다. 또한 유지보수, 교체 부품 및 장비 업그레이드로 반복 수익을 창출하는 애플라이드 글로벌 서비스도 회사의 설치된 장비 기반이 확대됨에 따라 계속 성장해야 합니다.

34%의 영업 이익률 가정도 애플라이드 머티리얼스의 최근 실적에 비해 요구치가 높습니다. 영업 이익은 회계연도 2021년 72억 달러에서 2025년 85억 1천만 달러로 증가했지만, 영업 이익률은 31.2%에서 30.0%로 하락하여 더 높은 이익이 자동으로 더 큰 수익성을 창출하지는 않았음을 보여줍니다. 애플라이드 머티리얼스의 최근 분기 조정 영업 이익률은 32.1%로 개선되었지만, 34%에 도달하려면 더 높은 공장 가동률, 지속적인 서비스 성장, 그리고 특화된 AI 장비로부터의 더 큰 기여가 필요합니다.

애플라이드 머티리얼스의 최근 분기 수익 성장률 11%는 KLA의 11%와 유사했지만 램 리서치의 24%에는 미치지 못했습니다. 또한 32.1%의 조정 영업 이익률은 램 리서치의 35%보다 낮은 수준을 유지했습니다. KLA는 칩 생산 과정에서 결함을 식별하는 공정 제어 시스템을 보유하고 있어, AI 프로세서가 더 복잡해지고 제조 비용이 증가함에 따라 점점 더 가치 있는 역량이 되므로 여전히 강력한 경쟁 벤치마크로 남아 있습니다.

약 25x 수익의 종료 배수는 애플라이드 머티리얼스의 현재 선행 가치 평가보다는 낮지만, 5년 역사적 평균인 약 20x보다는 높은 수준입니다. 이는 AI 주도 성장이 반도체 투자 사이클이 성숙해짐에도 불구하고 주식의 가치 평가 프리미엄의 일부를 보존할 것이라고 가정합니다. 따라서 더 높은 가치 평가 배수보다는 이익 성장이 예상 수익의 대부분을 창출해야 합니다.

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애플라이드 머티리얼스 영업 이익 및 영업 이익률

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이러한 입력값을 바탕으로, 모델은 약 $620의 목표가를 추정하며, 이는 약 2년 조금 넘는 기간 동안 약 17%의 총 상승 여력과 약 7%의 연간 수익률을 의미합니다. 이는 모델이 이미 상당한 수익 가속화와 마진 확대를 가정하고 있기 때문에 애플라이드 머티리얼스가 명백히 저평가된 것이 아니라 공정하게 평가되었다고 시사합니다.

향후 12개월 동안 가장 큰 이익 촉매제는 AI 인프라 지출이 고급 프로세서, 고대역폭 메모리 및 고급 패키징을 위한 장비 주문으로 전환되는 것입니다. 이는 경영진의 기대인 반도체 장비 사업이 2026년 달력 연도에 30% 이상 성장할 수 있다는 점을 지지할 것입니다. 트랜지스터 게이트에 더 큰 제어력을 부여하여 칩 속도와 전력 효율을 개선하는 게이트-올-어라운드 트랜지스터 시스템은 고객들이 추가 제조 단계와 특수 재료를 필요로 하기 때문에 애플라이드 머티리얼스의 수익을 증가시킬 수 있습니다. 패널 레벨 패키징은 기존의 원형 웨이퍼 대신 직사각형 패널 위에 더 큰 칩 패키지를 구축하여 AI 가속기가 더 많은 프로세서와 메모리를 결합함에 따라 또 다른 장비 기회를 창출할 수 있습니다. 애플라이드 글로벌 서비스는 분기 수익이 17% 증가한 16억 7천만 달러, 영업 이익률이 26.6%에서 29.2%로 개선되면서 안정성을 더하고 있으며, 중국이 분기 수익의 27%를 차지함으로써 수출 규제와 현지 경쟁사에 대한 노출을 창출합니다.

$530에서 애플라이드 머티리얼스는 강력한 AI 관련 비즈니스 동력과 야심찬 모델 가정, 그리고 약 7%에 불과한 예상 연간 수익률이 균형을 이루며 공정하게 평가된 것으로 보입니다.

AMAT 주식의 상승 여력은 얼마나 될까요?

투자자들은 TIKR의 새로운 가치 평가 모델 도구를 사용하여 애플라이드 머티리얼스의 잠재적 주가, 즉 어떤 주식이 가질 수 있는 가치를 1분 안에 추정할 수 있습니다.

다음 세 가지 간단한 입력만 필요합니다:

  1. 수익 성장률
  2. 영업 이익률
  3. 종료 시 PER 배수

그러면 TIKR이 강세, 기본, 약세 시나리오 하에서 잠재적 주가와 총 수익률을 계산하여 주식이 저평가되었는지 고평가되었는지 빠르게 확인할 수 있게 해줍니다.

무엇을 입력해야 할지 모르겠다면, TIKR이 애널리스트들의 합의 추정치를 사용하여 각 입력값을 자동으로 채워 신속하고 신뢰할 수 있는 출발점을 제공합니다.

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