인베스팅닷컴이 집계한 이번 주 인공지능(AI) 관련 주요 애널리스트 리포트 가운데 다섯 가지 핵심 투자 의견을 정리한다. 해당 보고서는 대형 기술주와 반도체, 메모리, 유럽 반도체 장비주까지 AI 사이클의 수혜가 예상되는 종목군을 중심으로 한 애널리스트의 판단을 소개한다.
2026년 1월 25일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 이번 주 AI 관련 애널리스트의 주요 권고는 마이크로소프트(Microsoft), 알파벳(구글 소유), 마이크론(Micron), ARM 홀딩스(Arm), 그리고 유럽 반도체 섹터에 대한 전략적 평가로 요약된다.
제프리스(Jefferies)는 마이크로소프트(MSFT)를 ‘매수’로 제시: 주가 조정은 매수 기회
제프리스의 애널리스트 브렌트 틸(Brent Thill)은 이번 주 노트에서 마이크로소프트의 최근 주가 하락이 매력적인 진입 기회를 제공한다고 평가했다. 틸은 마이크로소프트의 수주 잔고(백로그), AI 파트너십, 클라우드(특히 Azure)의 모멘텀을 다년간의 강한 성장 전망을 지지하는 핵심 요인으로 지목했다.
틸은 주가가 F1Q(회계연도 1분기) 이후 약 18% 하락했으나 회사가 오픈AI(OpenAI)에 약 $2500억의 약정, 앤트로픽(Anthropic) 관련 약정으로 $300억을 공시한 점을 언급했다. 그는 현재 밸류에이션인 “23배 CY27 EPS”가 아마존과 구글보다 낮으면서도 가시성(visibility)은 우수하다고 지적했다.
제프리스는 기록적인 계약 약정이 현 수준에서 매수해야 하는 주된 이유라며, 2분기 잔여 성과 의무(remaining performance obligations)가 오픈AI 및 앤트로픽 계약에 의해 “역대 최대 수준의 분기별 증가”를 기록할 것으로 예상했다. 이들 계약이 다년간의 수요 가시성을 제공한다고 진단했다.
Azure는 여전히 주요 상방(업사이드) 동력이다. 틸은 Azure 수요를 “수요 제한이 아니라 공급 제한”이라고 설명하며, 마이크로소프트가 향후 2년간 데이터센터 풋프린트를 두 배 확대할 계획이라고 밝혔다. 회사는 연속 세 분기 Azure 매출 가이던스를 상회했고, 틸은 새로운 용량(인프라) 확장만으로도 F2Q 및 FY26의 Azure 컨센서스 상향 요인이 될 수 있다고 평가했다.
또한 Copilot 등 퍼스트파티(자체) 제품을 통한 AI 수익화가 가속화되고 있다고 강조했다. Azure가 전체 매출의 약 30%를 차지하는 가운데 지속적 초과 성과는 전체 매출 성장률을 “두 자릿수 후반(High teens)”으로 끌어올릴 수 있다고 예상했다. 틸은 용량 제약과 높은 자본지출을 인정하면서도, 마이크로소프트가 2026 회계연도까지 상·하단(매출과 이익) 모두에서 의미 있는 업사이드를 제공할 위치에 있다고 결론지었다.
레이몬드 제임스(Raymond James)는 알파벳(Google)을 ‘Strong Buy’로 상향: AI 스택 가속화
주 초 레이몬드 제임스의 애널리스트 조시 벡(Josh Beck)은 알파벳(Alphabet, GOOGL)을 Strong Buy(강력 매수)로 상향 조정했다. 벡은 구글의 AI 스택이 “하이 기어로 전환되고 있다”면서 중기 추정치의 의미 있는 상향 여지가 생겼다고 밝혔다.
벡은 검색(Search)과 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에 대한 바텀업(bottom-up) 업데이트를 통해 2026년과 2027년 추정치를 상향했으며, 특히 2027년 매출 전망은 시장 컨센서스보다 높아졌다고 설명했다. 그는 알파벳이 “AI 스택 서사가 개선되고 추정치가 상향되는 사이클에 진입하고 있다”고 평가했다.
클라우드 부문에서 벡은 GCP 매출 성장률을 2026년 44%, 2027년 36%로 모델링하며 컨센서스 대비 높은 성장률을 제시했다. 그는 인프라 및 플랫폼 서비스 기여가 강할 것으로 보고 대규모 TPU·GPU 배치, Gemini API와 Vertex AI의 채택 확대를 근거로 들었다.
벡은 2027년 말까지 GCP에서 연간화된 매출이 TPU로 약 $250억, GPU로 약 $200억, Gemini API로 약 $100억, Vertex AI로 약 $25억 수준이 될 것으로 추정했다(달러 표기 원문 기준). 검색부문에서는 2026년과 2027년 모두 13%의 매출 성장을 예상하며, AI 개요(AI Overviews), AI Mode, Gemini의 확산이 검색 핵심 부진을 상쇄하고 클릭당 가격(CPC) 상승을 지원할 것이라고 전망했다.
스티펠(Stifel)은 마이크론(Micron)을 ‘Outperform’으로 커버리지 개시: 메모리 멀티이어 업턴
증권사 스티펠은 마이크론을 커버리지 대상에 올리며 Outperform(아웃퍼폼, 시장 평균 상회) 등급을 부여했다. 스티펠은 메모리 사이클이 구조적 AI 수요와 지속적인 공급 부족에 의해 다년간의 업턴으로 진입하고 있다고 봤다.
스티펠은 특히 메모리가 AI 시스템에서 핵심 병목 요소가 되면서 더 높은 성능과 대역폭을 지닌 HBM(High Bandwidth Memory)에 대한 수요가 증가하고 있다고 진단했다. 이로 인해 평균 판매가격(ASP) 상승과 고마진 제품으로의 믹스 변화가 예상된다고 설명했다.
스티펠은 공급이 2027년까지 제약될 것으로 보며, 이는 가격 강세와 마진 확대로 이어질 수 있는 환경이라고 평가했다. 이러한 배경에서 마이크론이 향후 2년간 Non-GAAP EPS가 275% 이상 증가할 것으로 전망했다.
HBM은 마이크론 성장의 핵심으로 여겨진다. 스티펠은 AI 모델이 복잡해지고 더 큰 데이터셋에 더 빠르게 접근해야 함에 따라 차세대 칩에 HBM이 통합되면서 메모리가 전체 AI 인프라 지출에서 차지하는 비중이 커지고 있다고 밝혔다. 스티펠은 마이크론이 산업 내 2위 업체로서 HBM 매출이 2026 회계연도에 164% 상승, 2027 회계연도에 추가 40% 상승할 것으로 보며 DDR 및 QLC NAND도 AI 관련 수요의 혜택을 받을 것으로 예상했다.
동시에 스티펠은 삼성의 HBM 경쟁력 회복, 대규모 자본지출이 장비 공급업체에 대한 가치 이동을 초래할 가능성, DRAM 수급이 완화될 위험, 칩메이커들이 자체 베이스 로직 다이를 설계할 위험 등 몇 가지 리스크를 제시했다. 밸류에이션 측면에서 마이크론은 캘린더 2026 이익 대비 약 9.7배로 거래되고 있다고 밝혔다.
미즈호(Mizuho)는 Arm의 약세를 매수 기회로 판단
미즈호의 애널리스트 비제이 라케시(Vijay Rakesh)는 Arm 홀딩스 주가의 최근 조정(약 30% 하락)을 매수 기회로 활용해야 한다고 권고했다. Arm은 11월 이후 약 30% 하락한 반면, 필라델피아 반도체 지수는 약 10% 상승했다는 점을 지적하며 시장의 우려가 과도하다고 평가했다.
라케시는 Arm의 성장 동력은 스마트폰을 훨씬 넘는다고 설명했다. 로열티 매출의 약 50%가 모바일에 연계되어 있지만 Arm은 항상 핸드셋 트렌드보다 더 빠르게 성장해 왔으며 2021년부터 2027년까지 연평균 7%에서 31% 사이 성장이 예상된다고 밝혔다.
핵심 촉진 요인은 Arm의 v9 아키텍처로의 전환이다. v9은 v8 대비 코어당 평균 판매가격(ASP)이 2배 수준으로 높아 로열티 수익에 구조적 상승 요인이 될 것으로 평가된다. 또한 라케시는 커스텀 실리콘에 대한 관심 증가를 언급하며, 잠재적인 ASIC 및 CPU의 2027~2028년 증가는 연간 매출에 $10억 이상(보수적 추정) 추가될 수 있다고 적시했다.
특히 AI 전용 커스텀 칩(예: OpenAI와 소프트뱅크와 연계된 트레이닝/추론 ASIC 프로젝트)은 보수적으로도 2027~2028 회계연도에 약 $10억의 추가 매출을 가져올 수 있다고 라케시는 제시했다.
모바일을 넘어 Arm은 데이터센터에서의 채택도 확대되고 있다. 라케시는 AWS 그라비톤(Graviton), 마이크로소프트 코발트(Cobalt), 메타의 계획된 CPU, 엔비디아의 Grace와 Vera 등을 예로 들며 Arm 기반 플랫폼이 늘어나고 있어 로열티 믹스가 개선될 것이라고 덧붙였다. 미즈호는 Arm에 대해 아웃퍼폼 등급을 재확인하고 $190의 목표주가를 제시했다.
모건스탠리(Morgan Stanley)는 유럽 반도체 섹터를 ‘Overweight’로 상향
한편 모건스탠리는 이번 주 유럽 반도체 섹터를 Overweight(비중 확대)로 상향했다. 모건스탠리의 스트래티지스트들은 유럽 주식에 대한 분산형 자금 유입이 증가하고 있으며, 미국 대비 장기적 밸류에이션 할인에서 벗어나기 시작했다고 평가했다. 이러한 배경에서 반도체 섹터는 바텀업(기업별 기초체력)이 톱다운 상향으로 이어질 가능성이 큰 섹터로 부상하고 있다.
모건스탠리는 이 관점을 표현하는 선호 방식으로 애널리스트 주도형 종목 선택을 권장했으며, 섹터 내에서는 반도체 장비(semicap)가 핵심 수혜자라고 진단했다. 이 은행은 ASML이 연초 이후 유럽 톱픽스 성과의 절반 이상을 기여했다고 지적했고, ASML이 MSCI 유럽 반도체·반도체장비(semicap) 섹터의 약 80%를 차지한다고 밝혔다.
앞으로 AI 캐펙스(CapEx: 자본적지출) 사이클의 핵심 리스크는 수요에서 실행(execution) 및 전환(transition)으로 이동하고 있으며, 이는 유럽의 반도체 장비 노출에 유리하게 작용한다고 모건스탠리는 말했다. 은행은 향후 분기에서 파운드리 및 메모리의 자본지출 증가가 확인될 것으로 보고 중국 수요가 예상보다 양호할 가능성도 제시했다.
전략적 관점에서 모건스탠리는 섹터 모델을 조정해 유럽 반도체의 실적과 목표주가 상향 폭을 반영했고, 회계적 요인(accruals)과 중국 노출을 중립화하는 등의 변화를 통해 섹터 순위를 높였다. 종목별로는 ASML과 ASM International을 톱픽으로 유지하며 BE Semiconductor Industries도 해당 테마의 수혜주로 추천했다.
핵심 요약(숏톱): 제프리스는 마이크로소프트의 주가 하락을 매수 기회로 보고 Azure 및 오픈AI·앤트로픽 관련 계약을 상향 요인으로 평가했다. 레이몬드 제임스는 구글의 AI 스택 가속을 근거로 Strong Buy로 상향했다. 스티펠은 마이크론의 메모리 업턴을 근거로 Outperform을 제시했고, 미즈호는 Arm의 약세를 매수 기회로 판단했다. 모건스탠리는 유럽 반도체 섹터를 Overweight로 상향하며 장비주 집중을 강조했다.
전문 용어 및 핵심 개념 설명
AI·반도체 관련 기사에서 자주 등장하는 주요 용어를 간단히 정리하면 다음과 같다. TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 개발한 AI 연산 전용 가속기 칩이며, GPU(Graphics Processing Unit)는 병렬 연산에 강해 AI 학습·추론에 광범위하게 사용되는 프로세서다. HBM(High Bandwidth Memory)은 고대역폭 메모리로 AI 가속기·고성능 컴퓨팅에서 핵심 메모리로 통한다. ASP(Average Selling Price)은 평균 판매가격, DDR과 QLC NAND는 각각 범용 시스템 메모리와 플래시 저장장치의 유형을 나타낸다. EUV(extreme ultraviolet lithography)는 반도체 초미세 공정에서 쓰이는 노광기술로, 고집적·최신 공정에서 핵심 장비 기술이다.
시장 영향 및 향후 전망(전문적 분석)
애널리스트들의 이번 권고는 몇 가지 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 대형 ICT(정보통신기술) 기업의 경우 AI 관련 장기 계약과 데이터센터 인프라 확장이 실적 가시성을 높여 밸류에이션 재평가의 근거가 된다. 제프리스의 마이크로소프트 평가처럼 대규모 계약(오픈AI·앤트로픽)과 Azure의 공급 확대 계획은 중기 매출·이익 개선으로 연결될 가능성이 높다.
둘째, 구글의 경우 GCP와 검색에서 AI 제품 확장이 매출 구조를 재편할 수 있다. 레이몬드 제임스의 추정처럼 TPU·GPU·Gemini API·Vertex AI에서 연간 수십억 달러 수준의 매출이 발생하면 클라우드 비중과 마진에 긍정적이다. 다만 이러한 매출이 실제로 실현되기 위해서는 고객사 도입 속도와 경쟁사(예: AWS, Microsoft)의 대응 전략, 반도체 공급(특히 고성능 AI 가속기 칩)의 원활한 확보가 관건이다.
셋째, 메모리와 반도체 공급망 측면에서는 스티펠의 마이크론 분석이 의미심장하다. HBM 수요가 AI 인프라 투자에서 핵심으로 자리잡을 경우 메모리 ASP 상승과 마진 개선이 가능하며, 이는 메모리 업체들에 대한 실적 레버리지를 제공한다. 그러나 삼성의 경쟁 복귀, 장비업체로의 가치 이동, DRAM 수급 완화 가능성 등 하방 리스크도 상존한다.
넷째, Arm과 같은 설계(IP) 업체는 모바일 외 데이터센터·AI 전용 칩으로의 확장성이 중요하다. v9 아키텍처 전환과 커스텀 실리콘 확산은 로열티와 ASP 개선을 통해 수익성에 긍정적이다. 다만 스마트폰 수요 둔화가 장기화할 경우 단기적 실적 변동성을 야기할 수 있다.
다섯째, 모건스탠리가 지적한 것처럼 AI 투자의 리스크 구도는 수요에서 실행·전환으로의 이동이다. 즉, 향후 1~2년은 단순한 수요 착시에 의한 낙관보다 실제 장비·공정·소프트웨어 전환의 효율성과 공급망 조정 능력이 기업 실적을 좌우할 가능성이 크다. 특히 유럽 장비업체(ASML 등)는 EUV 등 고급 장비 수주에서 상대적 우위를 보이며 AI 캐펙스 주기에서 수혜가 기대된다.
종합적으로 보면 이번 애널리스트 리포트들은 AI 관련 자본지출이 향후 수년간 산업 전반의 수익 구조를 바꿔놓을 가능성을 시사한다. 투자자 관점에서는 계약 가시성, 인프라 확장 계획, 제품 믹스(고마진 제품 비중), 및 공급측 리스크(경쟁사, 자본지출 규모 및 장비 의존도)를 종합적으로 고려한 종목 선택이 중요하다. 단기적으로는 밸류에이션 디스카운트가 매수 기회로 보일 수 있으나, 중장기적 수익 실현을 위해서는 기술 채택 속도와 공급망 실행 능력 확인이 필요하다.
참고: 본 기사에는 제프리스, 레이몬드 제임스, 스티펠, 미즈호, 모건스탠리 등 애널리스트 보고서의 요지를 요약·번역하여 제공했으며, 원문 수치와 용어는 각 리포트의 발표 내용을 충실히 반영했다.
