미즈호는 인공지능(AI) 관련 수요 확대에 힘입어 고코어 서버 CPU 수요가 늘어나는 흐름에서 수혜를 볼 수 있는 일본의 핵심 부품·소재 공급업체들을 지목했다. 이 은행은 기판 제조업체, 특수유리 생산업체, 첨단 소재 기업이 AI 주도 서버 업그레이드 사이클의 주요 수혜처가 될 것으로 봤다.
2026년 5월 16일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 미즈호는 서버용 CPU의 코어 수 증가가 계속되면서 일본 반도체 공급망 전반에 새로운 기회가 열릴 수 있다고 분석했다. 여기서 고코어 서버 CPU란 하나의 중앙처리장치 안에 더 많은 연산 코어를 넣어 동시에 더 많은 작업을 처리하는 서버용 칩을 뜻하며, AI 추론과 에이전트형 AI의 확산으로 이러한 수요가 더 강해질 수 있다는 설명이다.
이비덴(Ibiden)은 미즈호가 꼽은 첫 번째 수혜주다. 이 회사는 기판(substrate) 제조업체로, x86과 ARM 아키텍처 전반에서 고코어 서버 CPU 수요가 강해질 경우 이익을 볼 가능성이 크다고 미즈호는 평가했다. 미즈호는 특히 에이전트형 AI가 CPU 코어 수 증가를 이끌면서, 이비덴이 장기 공급 계약을 확보하는 동시에 가격 인상도 추진할 수 있을 것으로 내다봤다.
닛토보(Nittobo)는 T글래스 제조사로, 고코어 서버 CPU 확대에 따른 수요 증가를 흡수할 유리한 위치에 있다고 미즈호는 밝혔다. T글래스는 고성능 반도체 기판과 관련된 핵심 소재 중 하나로, 서버 성능을 높이는 과정에서 중요성이 커지고 있다. 미즈호는 이를 2026년과 2027년에 대한 낙관적 소재 투자 논리의 핵심으로 지목했으며, 에이전트형 AI에서의 CPU 코어 확산이 아직 충분히 반영되지 않은 수요 동력이라고 설명했다.
“에이전트형 AI가 CPU 코어 성장의 새로운 동력이 될 수 있다”는 점이 미즈호의 핵심 판단이다.
아지노모토(Ajinomoto)는 첨단 패키징에 사용되는 ABF 필름 생산업체로, 서버 CPU 수요 급증의 수혜를 받을 수 있는 일본 공급망 기업으로 꼽혔다. ABF 필름은 반도체 칩을 외부 회로와 연결하는 고성능 포장재로, 복잡한 서버 칩일수록 더 높은 품질과 안정성이 요구된다. 미즈호는 아지노모토가 장기 공급 계약을 체결하고 가격 인상을 시도할 수 있는 위치에 있다고 분석했다.
미쓰이 긴조쿠(Mitsui Kinzoku)는 초박형 구리박 제조업체로, 데이터센터에서 고코어 CPU 채택이 빨라지는 흐름의 수혜주로 지목됐다. 초박형 구리박은 회로의 전기 신호 전달과 방열 효율에 관여하는 소재로, 고성능 반도체와 서버 장비에서 중요도가 높다. 미즈호는 x86 및 ARM 기반 서버 플랫폼 모두에서 수요가 뒷받침되며 긍정적 전망이 형성됐다고 설명했다.
레소낙(Resonac)은 인쇄회로기판(PCB)에 쓰이는 동박적층판 공급업체로, AI 주도 서버 CPU 업그레이드 사이클의 마지막 수혜 기업으로 언급됐다. 동박적층판은 회로 기판의 기반이 되는 핵심 소재로, 서버의 성능과 안정성을 좌우하는 요소 가운데 하나다. 미즈호는 CPU 코어 수가 증가하고 에이전트형 AI 워크로드가 확대될수록 공급망 전반이 함께 이익을 얻을 수 있다고 봤다.
시장 관점에서 보면, 이번 분석은 일본 반도체·소재 업종이 단순한 부품 공급을 넘어 AI 인프라 확장의 간접 수혜처로 재평가되고 있음을 보여준다. 특히 서버용 CPU의 고성능화는 기판, 유리섬유, 구리박, 필름, 적층판 등 전방위 소재 수요를 끌어올릴 수 있어, 가격 협상력과 장기 공급 계약 여부가 기업 실적의 차별화 요인으로 작용할 가능성이 있다. 또한 x86과 ARM이라는 서로 다른 서버 아키텍처 모두에서 수요가 발생하고 있다는 점은 수요 기반이 넓다는 의미로, AI 서버 투자 사이클이 예상보다 길어질 경우 관련 기업들의 실적 가시성도 높아질 수 있다.
미즈호가 제시한 이들 기업은 모두 AI 수요와 반도체 공급망의 접점에 있다는 공통점을 지닌다. 서버 CPU의 코어 수가 늘어날수록 더 정교한 소재와 고성능 부품이 요구되기 때문에, 단기적인 AI 열풍을 넘어 중장기적인 인프라 투자 흐름에서도 주목할 필요가 있다. 다만 실제 실적 개선 속도는 고객사 수요, 공급 계약 체결 여부, 가격 인상 성공 여부 등에 따라 달라질 수 있어 업황 추이에 대한 지속적인 관찰이 필요하다.
이 기사는 AI의 지원을 받아 작성됐으며 편집자가 검토했다.
