record 수익이 매도를 막을 수 없을 때

삼성전자는 발표를 했습니다.89.5조 원의 영업이익2026년 4월부터 6월까지의 분기에는 약 620억 달러가 될 것입니다.전년도에 비해 19배 증가했습니다.수익은 역대 최고치인 171.5조 원에 달했습니다. 어떤 기준으로 봐도 엄청난 성과였습니다.예비 보고서에 따르면 주가가 8% 하락했습니다.7월 초에 그러했고, 7월 말에 전체 결과가 나온 후에는 또 다시 손실이 발생했습니다. 더 넓은 반도체 산업도 함께 타격을 입었습니다. 몇 주 만에 필라델피아 반도체 지수도…2026년 초에 86% 증가했지만, 그 후에는 29% 감소했습니다.최고점에서 사라지다칩 산업 시장 가치는 1조 달러가 넘습니다.그리고 서민 시장으로 들어가는 단계에 이른다.

시장은 나쁜 결과를 받아들이지 않았습니다. 아무 일도 잘못될 수 없다는 가정에 기반한 평가 방식을 거부했던 것입니다.

그 바는 성층권까지 올라갔습니다.

메모리 칩 제조업체들은 더 이상 지루한 단순적인 업계가 아닙니다. 엔비디아의 AI 가속기와 함께 사용되는 고대역폭 메모리(HBM)의 공급 문제로 인해 삼성, SK 하이닉스, 마이크론은 안정적인 수익을 내는 기업에서 반도체 산업에서 가장 성장성이 높은 기업으로 부상했습니다. 산디스크 주식은 매도가 시작되기 전까지 연간 570% 이상 상승했으며, 마이크론은 220% 이상 상승했습니다. 그 시점에서 이 세 회사의 시장 가치는 1조 달러에 달했습니다. 이러한 급격한 상승은 결코 작지 않았으며, 평균적인 가치도 역사적 범위를 훨씬 초과했습니다.

그 후, 삼성의 영업이익이 엔비디아와 애플의 영업이익을 넘어서는 기간이 있었습니다. 예상치보다 1,800% 증가할 것으로 예상되었습니다. 도이치뱅크 분석가들은 이 결과가 예상치보다 “단지” 6%만큼 높았다고 말했습니다. “단지”라는 단어가 바로 전체 상황을 설명해줍니다. 이러한 성과를 보면, 기준은 더 이상 “좋음”으로만 설정될 수 없었습니다. 그 기준은 “매우 훌륭함”으로 설정된 것입니다.

SK 하이닉스의 경우도 비슷한 패턴이 나타났습니다. SK 하이닉스는 60.5조 원에 달하는 기록적인 분기 수익에도 불구하고 한국에서 10% 이상 하락했습니다. 중국의 기술 기업들도 마찬가지였습니다. AI에 대한 낙관론으로 인해 알리바바는 105% 상승했지만…2025년의 최고치에서 50% 이상 하락했습니다.6월이 되자, 국내 경제의 약점, 안파릭스에서 제기된 AI 모델 도용 의혹, 그리고 그와 관련된 우려들로 인해 상황이 악화되었다.2조 위안의 정부 데이터 센터 관련 지출이는 개인 클라우드 제공업체들을 밀어내는 요인이 될 수 있습니다. 이는 별개의 문제였습니다. 하나는 미국과 한국의 반도체 시장에서의 가치 평가 압박이었고, 다른 하나는 지정학적 요인과 중국의 구조적 장애물이 복합된 문제였습니다. 하지만 두 경우 모두 공통된 원인이 있었습니다. 바로 기대치가 실제 상황을 초과했기 때문이며, 그 보상은 단순한 계산 문제에 불과했습니다.

시장이 실제로 의문을 제기하는 경제학

이러한 매각은 단순히 과도한 배당금 때문만은 아니었습니다. AI 인프라에 대한 투자가 가져오는 경제적 문제들이 드러났으며, 투자자들은 이전에는 그 문제를 무시해왔습니다.

기억은 이제 중요한 역할을 합니다.아메리카 은행에 따르면, AI 인프라에 투자된 자본 비용의 약 35%가 그러한 경우입니다.HBM에 대한 수요가 증가함에 따라 가격도 함께 상승했습니다. 바로 이 점이 삼성과 마이크론에게 메모리 사업을 수익성이 좋은 사업으로 만들어준 것입니다. 하지만 메모리의 비용이 증가하면서, 결국 그 가격을 지불하는 고객들에게 부담이 되고 있습니다. 애플과 마이크로소프트와 같은 기업들은 높아진 제조 비용을 충당하기 위해 소비자 제품의 가격을 올려야 했습니다. 투자자들이 걱정하는 문제는, 모바일 및 자동차와 같은 가격 민감한 분야에서 수요가 감소할지 여부입니다. 메모리 가격의 주기적인 상승은 데이터 센터 운영자들이 그 상승분을 감내할 의지에 달려 있습니다.

그 다음으로는 공급 측의 지출이 있습니다. 삼성과 SK 하이닉스는 한국에 새로운 칩 제조 시설을 건설하기 위해 총 5540억 달러를 투자한다고 발표했습니다. 삼성만 해도 텍사스주 테일러에 두 번째 생산 시설을 건설할 계획이며, 생산은 2030년에 시작될 예정입니다. 수요 측면에서는 상황이 흥미롭지만 간단하지는 않습니다. 주요 미국 클라우드 제공업체들은 2분기 말까지…뱅크 오브 아메리카에 따르면, 총 수익은 2.3조 달러에 달합니다.하지만 전환율은 느립니다. 오라클은 내년에 누적된 매출원천 중 단지 12%만이 실제 매출로 전환될 것으로 예상합니다. 마이크로소프트는 30%가 실제 매출로 전환될 것으로 예상합니다. 투자된 비용과 실제 매출 사이의 격차는 크고 점점 더 커지고 있습니다.

경쟁 측면에서, 중국의 메모리 칩 제조업체인 창신 메모리 테크놀로지는 강력한 시장 입지를 확보했습니다. 또한 중국의 국영 기업들도 국내 리소그래피 장비를 대량 생산하기 시작했으며, 이로 인해 기존 공급망에 대한 의존도가 줄어들었습니다. 하지만 이러한 상황이 실제적인 이점을 가져올지는 미지수입니다. 중국 기업들은 여전히 고성능 HBM 생산 분야에서 몇 년 뒤처져 있으며, 미국의 수출 통제도 존재합니다. 하지만 삼성-SK 하이닉스-마이크론의 독과점 구조가 지속되는 시장에서는, 이러한 변화가 전체 모델에 대한 재검토를 불러일으킬 수 있습니다.

6월 중순에 발표된 마이크론의 실적 보고서는 순간적으로 하락세를 멈추게 했습니다. 이 회사는 시장 예상보다 훨씬 높은 성과를 거두었습니다. 매출은 415억 달러였으며, 예상치인 359억 달러보다 높았고, 총마진은 84.9%에 달했습니다. 또한, 220억 달러 규모의 16건의 5년 단위 계약도 체결되었습니다. 이러한 계약들은 회사의 역사적 최고 수준의 가격을 상회하는 가격 제한을 포함하고 있어, 2030년까지의 마진을 보장합니다. 이는 인공지능에 대한 수요가 실제로 존재한다는 것을 보여주는 강력한 증거였으며, 메모리 산업이 단기적인 가격 결정에서 장기적인 계약으로 전환되고 있음을 의미했습니다. 이로써 과도한 주기적 변동성은 줄어들었습니다. 하지만 이러한 계약들이 고객들의 비용 부담을 견딜 수 있는지에 대한 질문에는 답하지 못했습니다.

회복과 앞으로의 테스트

8월 중순까지, 반도체 공장은 상당한 회복세를 보였습니다. 필라델피아 반도체 지수는7월 29일의 저점보다 약 20% 상승했습니다.새로운 강세장으로 나아가고 있습니다. AI에 대한 패배론으로 여겨졌던 이 매도 움직임도, 파라볼릭 상승 이후 건강한 조정으로 재분류되고 있습니다. 이러한 해석이 타당합니다. 기반이 되는 수요 요인들은 모두 붕괴된 것이 아닙니다. HBM의 공급은 여전히 수요를 충족시키지 못하고 있으며, 거대 클라우드 기업들의 처리량도 여전히 많습니다. 또한 삼성은 아마존, 구글, 메타, 오라클, 마이크로소프트와 장기적인 공급 계약을 체결했습니다.

결정적인 시험은 8월 26일에 이루어집니다. 그날 넵티바는 2027년 2분기 실적을 발표할 예정입니다. 넵티바는 AI 가속기 시장에서 약 80~90%의 점유율을 차지하고 있으며, 2026년과 2027년에 1조 달러에 달하는 주문량을 가지고 있습니다. 따라서 넵티바는 시장의 주요 지표가 됩니다. 7월 26일 기준으로 전체 수익은 약 920억 달러로, 전년 동기 대비 약 97% 증가했습니다. 비GAAP 기준으로는 총이익이 75%가 될 것으로 예상됩니다. 넵티바는 2026년에는 반도체 지수보다 현저히 낮은 성적을 보였습니다. PHLX 지수의 상승률은 63%에 불과했으며, 넵티바의 주가는 그러한 수준에 머물렀습니다.보고서 발표 전 주에 약 217달러였습니다.약 25배의 수익률을 기록했는데, 이는 나스닥-100의 26배보다 약간 낮은 수준입니다.

이 수치들은 여전히 강력한 수치입니다. 하지만 엔비디아가 직면한 문제는 수요가 실제로 존재하는지 여부가 아닙니다. 중요한 것은, 앞으로 몇 분기 동안의 성과가 자신의 생태계에 드는 비용들이 수익만큼 빠르게 증가하는 상황에서 5.2조 달러의 시장 가치를 유지할 수 있는지 여부입니다. 삼성의 620억 달러의 분기 이익을 거부했던 시장은 좋은 결과에는 관심이 없습니다. 그들이 관심 있는 것은 주식 가치가 570% 상승한 정도의 성과입니다.

이 에피소드가 드러내는 것들

이 사건에서 얻을 수 있는 더 깊은 교훈은, 인공지능에 대한 수요가 정점에 도달했거나 거품이 터지는 것이 아니라는 점입니다. 중요한 것은, 동력 시장이 구조적 이론을 완벽한 이론으로 전환하는 방식이라는 것입니다. 어떤 주식의 가치가 두 배나 세 배로 증가했다면, 그 가격을 유지하기 위해 필요한 증거는 더 이상 그 이론이 사실이라는 것만이 아니라, 그 이론이 가장 낙관적인 경우보다 더 빠르게 실현되고 있다는 것입니다.

삼성의 기록적인 이익은 실제로 존재했습니다. SK 하이닉스의 수익도 실제였습니다. 마이크론의 5년 계약도 실제였습니다. 하지만 시장이 가정한 것은, 고객들이 그 비용을 지불하는 과정에서 발생하는 단위 경제성 문제나, 자본 지출 수준의 지속 가능성, 혹은 중국 생산자들의 경쟁 구도와 관련된 문제가 전혀 없다는 것이었습니다. 이러한 판매 행위는 시장이 그러한 문제들을 다시 가격 결정에 반영시키는 방식이었습니다.

회복이 합리적인 가격 책정 결과인지, 아니면 너무 빨리 다시 번영으로 돌아가는 것인지는 다음 실적 보고서에 의해 결정되는 것이 아니라, 그 후의 상황에 따라 결정될 것입니다. 만약 대형 기술 기업들이 재고를 수익으로 전환하는 데 계속해서 성공한다면, 그리고 서비스 가격이 폭등하지 않고 안정된다면, 그리고 투자 비용 관리가 이루어진다면, 그건 단순한 조정일 뿐, 실패는 아닐 것입니다. 하지만 비용이 서비스 분야에서 얻은 수익보다 더 빠르게 증가한다면, 긴장감이 다시 나타날 것입니다. 그리고 다음번에는 19배의 이익 증가가 필요하지 않을 것입니다.