UBS의 최신 벤치마킹 연구는 미국 소프트라인(의류·패션·신발 등 비내구성 의류 품목) 소매업체들의 인공지능(AI) 도입이 예상보다 훨씬 빠르게 진행되고 있다는 결론을 제시했다. 연구 결과에 따르면 UBS의 커버리지 대상인 소프트라인 기업 45곳 중 43곳이 어떤 형태로든 AI를 활용하고 있다고 보고했다. 이는 불과 1년 전만 해도 많은 기업이 AI 도입에 소극적으로 보였던 상황과는 대조적이다.
2026년 2월 25일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, UBS는 최근 공·사기업과의 대화에서 기업들이 AI 사용 여부를 공개하는 데 매우 민감한 태도를 보였다고 전했다. UBS는 기업들이 AI 관련 역량을 경쟁우위로 인식하기 때문에 공개를 제한하는 경향이 있다고 판단했다. UBS의 이번 분석은 2023년 10월에 열린 Generative AI(생성형 인공지능) 컨퍼런스 당시 소프트라인 기업들이 AI 솔루션을 빠르게 도입하는 데 소극적이었던 관측과는 상당히 다른 양상을 보인다는 점을 강조한다.
UBS는 시장이 AI 관련 리스크에 주목하는 가운데, 소프트라인 업종에 대한 낙관적 시나리오도 함께 제시했다. UBS는 AI가 소프트라인 소매업체들의 운영 효율성(operational efficiency)을 상당히 개선할 수 있으며, 이는 궁극적으로 매출, 마진, 투자수익률(ROIC)의 개선으로 이어질 가능성이 있다고 분석했다. UBS는 Ralph Lauren과 Tapestry를 사례로 제시하며, 이들 기업의 최근 강한 실적이 AI 도입의 결과일 수 있음을 시사했다. UBS는 이러한 추세가 업종 전반으로 확산될 경우 스트리트(월가) 실적 추정치의 상향과 주가수익비율(P/E) 확장이 발생할 수 있다고 전망했다.
UBS가 제시한 미국 소프트라인 업종 내 상위 추천 종목
Gildan Activewear — UBS는 이 회사에 대해 Buy(매수) 의견을 유지했다. UBS는 소프트라인 업계 전반에서 AI를 통한 운영 개선이 확대되는 점을 투자 이유로 제시했다.
Levi Strauss & Co. — 데님 브랜드인 리바이스는 UBS의 추천 종목 목록에 포함되었다. 보도에 따르면 리바이스는 2025 회계연도 4분기(FOURTH-QUARTER 2025) 실적과 매출이 애널리스트 전망을 상회한 바 있다. 또한 제프리스(Jefferies)가 리바이스에 대해 Buy 리포트를 개시했다는 점도 언급되었다.
On Holding — 운동화 및 의류 브랜드인 온 홀딩은 UBS가 선정한 종목 가운데 하나다. 이 회사는 프랭크 슬루이스(Frank Sluis)를 신임 최고재무책임자(CFO)로 2026년 5월 1일부로 선임한다고 발표했다. 또한 UBS와 Stifel 등 여러 애널리스트 기관으로부터 Buy/Outperform 의견의 반복 또는 재확인을 받았다.
PVH Corp. — Calvin Klein 및 Tommy Hilfiger의 모회사인 PVH는 UBS의 소프트라인 추천 종목에 포함되었다. PVH는 OpenAI와의 협업을 발표하며 AI를 전사적으로 통합하겠다고 밝혔다. 또한 PVH는 2025 회계연도 3분기(THIRD-QUARTER 2025) 주당순이익(EPS)이 시장 기대치를 상회했다고 보고했다.
Ralph Lauren — 럭셔리 의류업체 랄프 로렌은 UBS가 AI 도입의 수혜주 사례로 지목한 기업이다. 랄프 로렌은 2026 회계연도 3분기(FISCAL THIRD QUARTER 2026) 실적에서 EPS와 매출 모두 애널리스트 추정치를 상회했다.
Signet Jewelers — 보석 소매업체인 시그넷 주얼러스는 UBS의 소프트라인 순위에서 6위에 올랐다. 최근 골드만삭스(Goldman Sachs)가 Neutral(중립)으로 커버리지를 개시했고, 제프리스는 목표주가를 상향하면서 Buy 의견을 유지한 것으로 전해졌다.
Vince Holding Corp. — 컨템포러리 패션 브랜드인 빈스의 2025 회계연도 3분기 실적은 EPS와 매출 모두 애널리스트 기대치를 상회했다는 점이 UBS 분석에서 언급되었다.
용어 해설 및 추가 설명
소프트라인(softlines)은 의류, 신발, 액세서리 등 소비자들이 주기적으로 구매하는 비내구성 의류 품목을 통틀어 일컫는 업계 용어다. 이는 전자제품이나 가전처럼 내구재(hardlines)와 대비되는 개념이다. 소프트라인 기업들은 재고 관리, 시즌별 디자인·수요 예측, 소비자 취향 분석 등에서 데이터와 기술의 활용도가 높아 AI의 도입 효과가 비교적 즉각적으로 나타날 수 있다.
생성형 인공지능(Generative AI)은 텍스트, 이미지, 음성 등 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 기술을 의미한다. 제품 디자인 시뮬레이션, 고객 맞춤형 마케팅 콘텐츠 생성, 챗봇을 통한 고객 응대 자동화 등 소프트라인 업계에서 다양한 활용 사례가 존재한다.
ROIC(Return on Invested Capital)는 기업이 투입한 자본 대비 얼마만큼의 수익을 창출하는지를 보여주는 지표다. UBS는 AI가 재고회전, 공급망 효율화, 가격 최적화 등을 통해 ROIC 개선에 기여할 수 있다고 판단한다. 또한 P/E(주가수익비율)는 주가가 수익에 비해 고평가인지 저평가인지를 판단하는 대표적 밸류에이션 지표로, 기업 실적 개선 기대가 확산되면 P/E 멀티플(배수) 상승으로 이어질 수 있다.
시장 영향과 리스크 분석
UBS의 관점에 따르면 AI 도입 확산은 소프트라인 업종의 펀더멘털 개선 가능성을 제시한다. 구체적으로 AI가 수요 예측 정확도를 높이고 персон라이제이션(personalization) 기반의 마케팅 효율을 개선하며, 재고 비용 및 반품률을 낮추는 방식으로 매출 증대와 비용 절감이 동시 달성될 수 있다. 이는 궁극적으로 마진 개선 및 ROIC 상승으로 귀결될 가능성이 높다. 금융시장 측면에서는 이런 펀더멘털 개선 기대가 스트리트 실적 추정치의 상향 조정과 밸류에이션 멀티플의 확대(예: P/E 배수 상승)를 유발할 수 있다.
그러나 투자자는 다음과 같은 리스크도 함께 고려해야 한다. 첫째, AI 프로젝트의 초기 투자비용과 시스템 통합 비용이 단기 실적을 압박할 수 있다. 둘째, 데이터 품질·프라이버시·규제 이슈가 기술 도입의 성과를 저해할 수 있다. 셋째, AI가 실제로 매출과 마진 개선으로 연결되는 속도와 범위는 회사별로 상이하다. UBS의 조사에서 기업들이 AI 활용을 공개하지 않는 경향을 보이는 점은, 내부적으로는 다양한 수준의 성숙도가 공존함을 시사한다.
투자 시사점
단기적으로는 AI 도입을 공개적으로 강조하는 기업들이 시장의 재평가(re-rating) 대상이 될 가능성이 크다. 중장기적으로는 AI를 통한 운영 개선이 실질적이고 지속 가능한 이익 성장으로 연결되는 기업이 상대적 우위를 점할 전망이다. 투자자는 개별 기업의 AI 적용 범위(예: 공급망 최적화, 마케팅 자동화, 제품 개발 등), 실행 능력(데이터 인프라·인력·파트너십), 그리고 비용 대비 기대 효익을 면밀히 검토해야 한다.
핵심 요약: UBS는 소프트라인 업계에서 AI 도입이 빠르게 확산되고 있으며, 이는 매출·마진·ROIC 개선의 잠재력을 제공해 업종 전반의 실적 추정치 상향과 밸류에이션 재평가로 이어질 수 있다고 판단한다. 다만 도입 비용, 규제·데이터 리스크 및 도입 효과의 불확실성은 여전히 존재한다.
이 기사는 AI의 지원으로 작성되었으며 편집자의 검토를 거쳤다.
