Edgen Stock·Oct 07 2025, 08:22인공지능(AI)에 대한 투자자들의 관심이 전통적인 고평가 기술 기업을 넘어, 더욱 매력적인 가치 평가와 강력한 AI 통합을 제공하는 광범위한 분야로 확장되고 있습니다.
투자자 심리는 인공지능(AI)의 변혁적인 경제적 이점이 고평가 기술 거대 기업들의 집중된 영역을 훨씬 넘어 확장되고 있음을 점차 인식하고 있습니다. 이러한 변화는 시장 참여자들이 지속 가능한 성장 기회를 모색하고 현재 AI 리더들의 높은 배수와 관련된 위험을 완화하기 위해 포트폴리오를 전략적으로 재평가하도록 유도하고 있습니다.
S&P 500 정보 기술 섹터 지수는 최근 5거래일 동안 0.8% 하락하며 통합 조짐을 보였습니다. 이는 지난 5년 동안 지수가 두 배 이상 증가한 데 따른 것으로, 비용 증가와 "멀티플 압축" 가능성에 대한 인식을 높였습니다. 결과적으로 투자자들은 마이크로소프트, 오라클, 아마존닷컴, 알파벳, 메타 플랫폼스, 엔비디아, 브로드컴과 같은 주요 AI 기업의 성장 내러티브의 지속 가능성을 점점 더 면밀히 검토하고 있습니다.
동일한 가치 평가 프리미엄을 반영하지 않으면서도 상당한 AI 채택을 보이는 부문에서 매력적인 대안이 부상하고 있습니다. 예를 들어, 금융 셀렉트 섹터 SPDR 상장지수펀드는 향후 12개월 동안의 총 주당 순이익의 16.8배로 거래됩니다. FactSet 데이터에 따르면, 이는 S&P 500 기술 부문의 P/E 비율 28.5배에 비해 상당한 41% 할인된 가격으로, 10년 평균 할인율인 37%보다 더 넓은 격차를 보입니다.
시장의 전환은 "지속 가능한 가치 설정" 추구와 기술 리더들 사이에서 성장 배수가 냉각될 경우 발생할 수 있는 "가치 함정"을 피하기 위한 적극적인 전략을 반영합니다. 인공지능은 단순히 기술 제품을 향상시키는 것을 넘어 다양한 산업 전반의 운영 효율성과 비용 구조를 근본적으로 재편하고 있습니다. 스탠포드 HAI 2025 AI 인덱스 보고서는 2024년에 78%의 조직이 AI를 사용한다고 보고했으며, 이는 전년도 55%에서 크게 증가한 수치입니다. 이러한 광범위한 채택은 생산성을 향상시키고, 많은 경우 노동력 전반의 기술 격차를 좁히고 있습니다.
서비스 운영, 공급망 관리, 소프트웨어 엔지니어링과 같은 주요 영역에서 비용 절감이 나타나고 있으며, 각각 49%, 43%, 41%의 조직이 비용 절감을 보고했습니다. 대부분은 10% 미만의 절감을 보고했지만, 광범위한 영향은 기술 분야의 최고 매출 성장 외에 AI의 실질적인 경제적 기여를 강조합니다. 마찬가지로, 마케팅 및 판매에서 71%, 공급망 관리에서 63%, 서비스 운영에서 57%가 증가를 보고했으며, 주로 5% 미만의 증가를 보였습니다.
2024년 AI에 대한 글로벌 민간 투자는 상당한 수준에 도달했으며, 미국이 1091억 달러로 선두를 달렸고, 이는 중국의 93억 달러의 거의 12배, 영국의 45억 달러의 24배에 달합니다. 생성형 AI만으로도 전 세계적으로 339억 달러를 유치하여 2023년 대비 18.7% 증가했습니다. 이러한 견고한 투자는 AI가 더욱 효율적이고 저렴해지는 것(GPT-3.5 수준 시스템의 추론 비용이 280배 감소하고 연간 하드웨어 비용이 30% 감소한 것이 증거)과 결합되어 비기술 부문으로의 더 깊은 통합을 촉진합니다.
잠재적 수혜자 및 "가치 플레이"로 식별된 부문에는 AI 채택을 통해 운영을 간소화하여 비용을 크게 절감하고 이윤을 높일 수 있는 금융이 포함됩니다. 방어적인 제약 회사는 신뢰할 수 있는 현금 흐름과 비탄력적인 수요를 제공하여 불확실한 시장에서 안정성을 제공합니다. 산업재는 리쇼어링 및 인프라 사이클의 혜택을 받아 실질적인 주문 장부와 가격 결정력을 통해 신뢰할 수 있는 가치를 창출합니다. 이러한 부문은 핵심 기술의 프리미엄 없이 AI의 광범위한 영향에 노출되기를 원하는 투자자들에게 기회를 제공합니다.
선도적인 분석가들은 진정한 가치 설정을 식별하는 것의 중요성을 강조합니다. 기술적 열정의 역사적 주기가 식으면 자본은 종종 지속 가능한 잉여 현금 흐름, 대차 대조표 강점, 안정적인 배당금을 나타내는 기업으로 이동합니다. 이러한 기회를 식별하기 위한 프레임워크에는 종종 잉여 현금 흐름(FCF) 수익률, 투자 자본 수익률(ROIC) 추세, 가격 결정력 및 자사주 매입 속도와 같은 지표가 포함되어 투자자들이 "가치 함정"을 피할 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 모닝스타는 코그니전트 테크놀로지 솔루션스(CTSH)(20% 저평가) 및 대만 반도체 제조(TSM)(22% 저평가)와 같은 특정 기업을 AI 주식으로 강조했습니다. 이들은 광범위한 기술 영역 내에 있거나 밀접하게 연결되어 있음에도 불구하고 매력적인 가치 평가를 보입니다. 이러한 예시는 기술 내에서도 가치 평가 및 기본에 기반한 차별화가 중요하다는 점을 강조합니다.
AI 전환은 아직 초기 단계에 있으며, AI에 대한 IT 지출은 2025년까지 4300억 달러에 달하고 2029년까지 1조 달러를 초과할 것으로 예상됩니다. 이러한 성장은 지속적인 발전으로 뒷받침되며, AI 시스템은 벤치마크에서 상당한 개선을 보이고 고품질 비디오 생성에서부터 프로그래밍 작업에서 인간을 능가하는 능력에 이르기까지 확장되는 기능을 보여줍니다.
전 세계 정부도 참여를 늘리고 있으며, 미국 연방 기관은 2024년에 59개의 AI 관련 규제를 도입했고 캐나다(24억 달러), 중국(475억 달러), 프랑스(1090억 유로), 인도(12.5억 달러), 사우디아라비아(1000억 달러)에서 주요 투자 공약을 했습니다. 모니터링해야 할 주요 요인으로는 칩 공급 및 전력 제약의 잠재적 병목 현상이 포함되며, 이는 AI 지출이 조 달러 잠재력에 도달하는 데 주요 장애물로 간주됩니다. AI가 더욱 확산됨에 따라 투자자들은 점점 더 다변화되는 경제 환경에서 이 변혁적인 기술을 활용하기에 가장 유리한 위치에 있는 기업을 식별하기 위해 신중한 전략을 계속 사용해야 할 것입니다.