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Is the Tech Trade Over? (JPM)

1. AI 데이터센터 지출은 GPU 수요의 지속적인 강세로 인해 2025~26년에도 계속될 것

CSP의 자본 지출은 2025년까지 30% 이상의 속도로 계속 증가할 것으로 예상되며, AI 데이터센터 지출이 계속 가속화되면서 2026년에도 지속적인 성장을 이어갈 것

또한, Tier 2 CSP, 소버린 클라우드 벤더, 기업들도 2H24년과 2025년에 차세대 AI 인프라에 대한 자체 투자를 확대하고 있음

GPU는 단일 공급원과 TSMC의 캐파 확장을 고려할 때 2025년 또는 2026년 초까지 20~25%의 공급-수요 격차를 보이며 공급이 제한될 것으로 예상

1) 차세대 AI 데이터센터 지출이 가속화되는 이유는 무엇인가?

첫째, Gen AI는 모든 기술 플랫폼의 비즈니스 모델을 뒤흔들 수 있는 잠재력을 가지고 있으며, 이 분야의 리더들에게 생산성 향상, 새로운 수익원을 가져다 줄 수 있음

둘째, 더 중요한 것은 대부분의 CSP가 AI 세대의 리더가 되지 못하면 향후 3~5년 내에 혼란에 빠질 수 있음

마지막으로, 진화 속도는 여전히 가파르다는 점

더 많은 GPU 컴퓨팅이 더 큰 파라미터 크기와 향상된 기능을 갖춘 LLM 모델로 이어지고 있으며(약 6개월마다 모델 크기가 두 배로 증가), 아직까지 AI 하드웨어 투자에서 한계 수익이 감소할 조짐은 보이지 않아

그 결과, 대부분의 CSP는 30~50만 개의 GPU 클러스터(현재 LLM 학습을 위한 최신 기술)에서 10만 개 이상의 GPU 클러스터 구축으로 전환하는 과정에 있으며, 50만~100만 개의 GPU 클러스터를 구축하는 방안도 고려하기 시작

그 결과 2025/26년에도 GPU 지출 증가는 빠른 속도로 계속될 것으로 예상

2) 그 속도를 늦출 수 있는 요인은 무엇일까?

LLM 개선이 느려지고, 학습 데이터의 충분성이 ROI를 고려하는 것보다 더 중요할 가능성이 높아

ROI는 고가의 AI 하드웨어에 대한 투자 효율성을 측정하는 데 있어 중요한 지표인 것은 사실. 그러나 대부분의 CSP는 AI를 선도하기 위해 단기적으로 ROI와 마진을 낮출 의향이 있는 것으로 보임

따라서 우리는 ROI가 Gen AI 인프라 지출을 늦출 수 있는 첫 번째 장애물이 아닐 수 있다고 생각

주목해야 할 주요 리스크 요소는 (1) LLM 모델 개선 속도 둔화 (2) 실제 학습 데이터의 부족

그러나 최근의 일부 LLM은 합성 데이터(다른 LLM에서 학습한 데이터)를 효율적으로 활용하여 모델 성능을 개선하기 시작했으며, 이는 실제 데이터의 가용성이 LLM 기능에 제약이 되지 않을 수 있음을 시사

ROI는 궁극적으로 기업에서 Gen AI를 도입하는 데 걸림돌이 될 수 있지만, 기업은 아직 LLM 배포의 초기 단계에 있으며 향후 12~18개월 내에 더 많은 사용 사례가 시장에 출시될 예정

또한 최근 실시한 2024년 CIO 설문조사에 따르면 주요 기업의 IT 예산 중 AI/가속 컴퓨팅에 지출되는 비율은 2024년 5%에서 3년 후 14~15%로 확대될 것으로 예상

2. AI 세대의 엣지로의 확산은 아직 초기 단계이며 업계의 기대치도 그리 높지 않아

엣지 디바이스의 Gen AI 도입은 2024년 후반부터 본격적으로 시작될 것이며, 일반적으로 하드웨어 사양 업그레이드는 도입 초기 2~3년 동안 가속화될 것 (2019~22년 5G 스마트폰 도입과 유사)

AI 도입에 대한 업계의 기대치도 높지않기 때문에, AI 주도의 사이클 업그레이드에 따른 상승 여지가 더 많을 것으로 예상

엣지 디바이스는 여전히 아시아 IT 수요의 대부분을 차지하고 있으며, 이 부문의 재가속화가 2025년 기술 업사이클의 확대를 견인할 것

3. IT 경기의 순환적 회복은 예상보다 느리지만 저점에 도달한 것 같음

이번 어닝 시즌의 실적 실망의 상당 부분(ASMPT, ASE, NXPI, STM)은 경기사이클 기술(특히, 산업 및 자동차)의 장기적인 침체와 이 부문의 회복 부재에서 비롯

회복 속도는 느리겠지만, 공급망 재고 수준이 정상에 가까워지고 팹 가동률이 바닥을 치기 시작했으며 제품 가격이 안정세를 유지하고 있는 등 많은 복구 작업이 진행 중이므로 6~12개월 단위로 보면 지금이 이 분야의 주식을 매도하기에 부적절한 시기라고 판단

4. 매크로 환경은 계속해서 경기 순환적 IT 회복을 지지하고 있음

글로벌 GDP 성장률이 양호한 수준을 유지하고 있고, 최근 중국 소비자 지출이 회복세를 보이고 있으며 JPM 경제팀은 여전히 경기 확장세를 예상하고 있는 등 글로벌 거시적 배경도 주기적인 IT 회복을 지지하고 있다고 생각

재고 조정이 대부분 종료됨에 따라 2024년 말부터 경기사이클이 완만하게 회복되어 2025년까지 강세를 보일 것으로 예상

5. EPS 상향, 사이클 듀레이션은 테크 사이클의 정점을 나타내지 않아

전반적으로 아시아 기술주 EPS 상향은 여전히 계속되고 있으며, 이번 업사이클에서 EPS 업그레이드의 절반 정도만 진행되었다고 생각 (일반적으로 주식은 75~80% 업그레이드가 완료될 때까지 정점을 찍지 않아)

더 중요한 것은 1Q24의 일시적인 하락 이후 지난 3~4개월 동안 아시아 테크의 EPS 상향폭이 상당히 개선되었다는 점

현재 EPS 상향 주기는 14개월이 경과했고, 이는 과거 업사이클 기간인 28~43개월보다 훨씬 짧아 향후 12개월 동안 상승 여력이 더 있음을 시사

아시아 테크 밸류에이션은 10년 평균을 상회하고 있지만 최근 조정으로 이미 우려할 만한 수준으로 낮아져 거품이 어느 정도 제거되었음을 시사

6. 메모리는 2H24에 YoY 매출이 정점에 달해 일부 피크 신호가 있지만, 로직 세미는 아직 피크에서 벗어나지 못해

메모리 반도체의 매출은 아시아 테크에서 유일한 이상치로, YoY 매출 성장이 매우 빠르게 가속화되고 있으며, 과거 패턴으로 볼 때 2H24년에 전년 대비 정점을 찍을 것으로 보임

역사적으로 메모리 반도체는 산업의 극심한 경기 순환과 설비투자 증가에 대한 우려로 인해 정점을 찍는 경우가 많아

그러나 비메모리 반도체는 최근에서야 회복세를 보이기 시작했으며, 2025년까지 YoY 높은 성장 주기가 연장될 수 있을 것으로 예상

로직 반도체의 경우, 지금까지의 성장은 상당히 빈약했으며 전년 대비 성장은 2H24와 2025년에야 회복되기 시작할 것으로 예상되며, 이는 성장이 정점을 찍기까지 훨씬 더 긴 시간이 필요함을 시사

7. 주식 추천

급격한 조정을 감안할 때 투자자들은 TSMC, 혼하이, SK하이닉스, 콴타 등과 같이 EPS 성장의 확실성이 높은 종목을 다시 살펴볼 것을 권고

또한 엣지 디바이스로의 AI 도입이 확대될 경우 Unimicron, Largan, Luxshare와 같은 종목이 도움이 될 것으로 예상

강력한 펀더멘털을 갖춘 상당수 저평가 종목도 다시 상승할 것으로 예상되는데, ASMPT와 Alchip이 이에 해당

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