메타 플랫폼스(Meta Platforms)가 2026년에 자본적 지출(capex)을 대폭 늘리기로 하면서 인공지능(AI) 인프라 확충의 최대 수혜주로 엔비디아(Nvidia)가 주목받고 있다.
2026년 2월 22일, 모틀리 풀(Motley Fool)의 보도에 따르면 메타 경영진은 2026년 자본적 지출을 $1150억 ~ $1350억($115 billion ~ $135 billion) 범위로 상향 조정했으며, 이는 전년도의 $722억($72.2 billion) 지출에서 크게 증가한 수치이다. 이번 증액은 메타가 AI를 핵심 사업 전반에 통합함으로써 관련 데이터센터와 연산 인프라에 대규모 투자하는 전략의 일환이다.
주요 내용은 다음과 같다.
메타와 엔비디아는 2월 17일 “다년간(multiyear), 다세대(multigenerational) 전략적 파트너십”을 발표했다. 메타는 대규모 하이퍼스케일 데이터센터에 엔비디아의 Grace CPU, 수백만 대의 엔비디아 Blackwell 및 Rubin GPU, 그리고 이더넷 스위치를 도입해 AI 학습(training)과 추론(inference)을 모두 지원할 계획이다.
마크 저커버그(Mark Zuckerberg)는 메타가 “엔비디아의 차세대 데이터센터 칩인 Vera Rubin을 자사의 개인형 슈퍼인텔리전스 플랫폼에 활용할 것”이라고 밝혔다.
엔비디아는 자체적으로 Vera Rubin 플랫폼이 AI 추론 비용을 10배, 모델 학습에 필요한 GPU 수를 4배 줄여준다고 주장한다. 또한 Arm 아키텍처 기반의 Grace CPU의 전력 효율성이 확인되면서 메타는 대규모 Grace 전용 배치를 최초로 시행하기로 했다고 발표했다. 이들 발표는 엔비디아의 데이터센터 사업에 대한 수요와 주문잔고(order backlog)를 더욱 견고히 할 요소이다.
생산 여건과 공급 능력
엔비디아의 파운드리(파운드리 파트너)인 대만 반도체 제조사(TSMC, Taiwan Semiconductor Manufacturing)는 2026년에 제조능력을 크게 확대할 예정으로 알려져 있다. 이에 따라 엔비디아는 대규모 주문잔고와 메타의 신규 주문을 상당 부분 소화할 수 있는 공급 능력을 확보할 가능성이 높다. 이는 엔비디아의 매출과 이익이 예상보다 더 큰 폭으로 증가할 수 있는 근거가 된다.
애널리스트 전망과 잠재적 주가 영향
시장 애널리스트들은 엔비디아의 2027 회계연도(현재 시작된 연도) 매출이 $3270억($327 billion)으로 약 53% 증가할 것으로 전망하며, 주당순이익(EPS)은 올해 약 $7.75에서 약 65% 증가할 것으로 추정한다. 최근 몇 주간 애널리스트들의 2027 회계연도 이익 추정치는 상향 조정되고 있는데, 메타의 대규모 주문 발표는 이러한 추정치가 추가로 상향될 가능성을 높인다.
단순 가정으로 엔비디아가 현 회계연도 말에 $7.80의 순이익을 기록하고, 기술주 중심의 나스닥100 지수의 이익배수인 32배로 거래된다면 주가 목표치는 약 $247가 된다. 이는 현재 대비 약 32%의 상승 여력을 의미한다는 계산이 나온다. 반면 기사 작성 시점에 엔비디아는 선행 이익의 약 24배 수준에서 거래되고 있다고 전해진다.
보수적·낙관적 시나리오 분석
보수적 시나리오에서는 메타의 주문이 일정 지연이나 제품 전환 문제로 예상보다 느리게 집행돼 단기 매출 성장으로 이어지는 속도가 둔화될 수 있다. 반대로 낙관적 시나리오에서는 메타 외에도 다른 하이퍼스케일러(대형 클라우드 사업자)가 유사한 대규모 투자를 단행함에 따라 엔비디아의 데이터센터 수요가 폭발적으로 확대될 수 있다. 후자의 경우 엔비디아의 매출과 이익은 애널리스트 컨센서스보다 크게 상회할 가능성이 있다.
용어 설명 및 배경
이 기사에서 사용된 주요 용어의 의미는 다음과 같다.
GPU(그래픽처리장치)는 대규모 병렬연산 능력을 가진 반도체로, AI 모델의 학습(training)과 실시간 추론(inference)에 핵심적이다.
CPU(중앙처리장치)는 일반적 연산을 담당하는 반면, Arm 기반의 Grace CPU는 전력 효율이 높아 대규모 AI 워크로드에서 전력비용을 절감하는 장점이 있다.
학습(training)은 AI 모델을 만들어내기 위한 대규모 연산 과정이고, 추론(inference)은 이미 학습된 모델을 실제 서비스에 적용해 결과를 내는 과정이다. 추론 비용 절감은 서비스 제공 단가를 낮추어 확장성을 높이는 효과가 있다.
하이퍼스케일러(hyperscaler)는 대규모 클라우드·데이터센터를 운영하는 기업을 지칭하는 용어로, 메타와 같은 기업이 여기에 해당한다.
파운드리(foundry)는 반도체 설계를 맡긴 기업을 대신해 반도체를 제조해 주는 업체를 의미하며, 엔비디아는 자체 생산 설비 대신 TSMC와 같은 파운드리를 통해 칩을 생산한다.
실무적 시사점
메타의 대규모 자본적 지출 증가는 단기적으로는 엔비디아의 주문 증가와 매출 가속으로 이어질 가능성이 크다. 특히 메타가 “수백만 대의 Blackwell·Rubin GPU”를 주문할 것이라는 발표는 엔비디아의 데이터센터 사업부 실적에 직접적인 플러스 요인이다. 또한 TSMC의 생산능력 확대가 예정대로 진행된다면 공급 제약이 완화되어 엔비디아가 주문을 보다 원활히 소화할 수 있다.
중·장기적으로는 AI 인프라 수요의 증가는 관련 반도체 생태계(디자인, 제조, 시스템 통합 등)의 구조적 성장을 촉발할 수 있다. 투자자 시각에서는 애널리스트 이익 추정의 상향 가능성, 밸류에이션(주가수익비율)의 변화, 그리고 공급망(파운드리) 진행 상황을 면밀히 관찰할 필요가 있다.
기타 참고 사항
기사 원문에는 모틀리 풀의 투자서비스인 Stock Advisor 관련 설명과 과거 추천 종목의 성과가 언급되어 있으나, 본 보도는 해당 서비스 가입 권유가 아니라 기업 간 파트너십과 산업적 영향을 중립적 시각에서 요약·분석하는 데 목적이 있다. 또한 모틀리 풀과 일부 관련 기업(메타, 엔비디아, TSMC) 간 이해관계가 존재할 수 있음을 독자에게 고지할 필요가 있다.
