AI 인프라 4대 병목 — 빅테크 1Q26 어닝 종합

돈을 더 쓰겠다고 했는데, 이유가 다르다

4사 합산 2026년 투자 계획이 6,450억 달러에서 7,000억 달러대로 약 600억 달러 늘었다. 이 숫자만 보면 "AI 투자가 또 커졌네"로 끝나지만, 실제 의미는 다르다.

여기서 가장 중요한 건 MicrosoftMSFT CFO의 한마디다. "늘어난 300억 달러 중 250억 달러는 부품값 인상 때문"이라고 콕 집어 말했다. 같은 양의 서버를 사는데 메모리 값이 올라서 비용이 늘어났다는 뜻이다.

> Amy Hood (MicrosoftMSFT 재무책임자): "2026년 자본 지출 1,900억 달러에는 약 250억 달러의 부품 가격 인상 영향이 포함되어 있습니다. 이러한 추가 투자에도 불구하고, 우리는 적어도 2026년 내내 캐파 부족 상태일 것입니다."

4사 모두 어닝콜에서 "compute constrained" — 컴퓨팅 캐파가 모자란다 — 는 표현을 똑같이 썼다.

자체 칩이 비용 절감 도구에서 매출원으로

이번 어닝에서 가장 새로운 변화는 자체 칩(ASIC)이 더 이상 "내부에서만 쓰는 비용 절감 수단"이 아니라는 점이다. 이제는 외부에 팔려서 매출을 만든다.

AmazonAMZN이 가장 명확한 예다. CEO Andy Jassy는 "Trainium 매출 약정 2,250억 달러를 보유하고 있다"고 공시했다. Anthropic이 5GW, OpenAI가 2GW, 그리고 Uber와 MetaMETA까지 Trainium을 쓰겠다고 약속했다.

> Andy Jassy (AmazonAMZN CEO): "우리의 자체 AI 칩 사업이 세계 데이터센터 칩 사업 톱3 안에 들었다고 봅니다. 우리는 이제 2,250억 달러 이상의 Trainium 매출 약정을 보유하고 있습니다."

GoogleGOOGL도 8세대 TPU(Trillium의 다음 세대)를 발표하면서 "특정 고객사에는 TPU 하드웨어를 직접 그들의 데이터센터로 인도하겠다"는 정책 변경을 발표했다. 즉 TPU도 외부 매출원으로 격상된다.

가격 인상의 구조

1Q26 서버용 DDR5(현세대 표준 메모리) 계약 가격이 직전 분기 대비 90~95% 올랐다. 분기 만에 거의 두 배다. Samsung은 32GB DDR5 모듈 가격을 9월 149달러에서 239달러로 60% 인상했다.

왜 이렇게 됐나? 한 줄로 말하면, 메모리 회사들이 일반 메모리를 만들 공장 캐파를 HBM(고대역폭 메모리, AI 가속기에 붙는 적층 메모리)으로 돌리고 있기 때문이다.

HBM은 같은 면적의 실리콘 웨이퍼에서 일반 DRAM 대비 약 1/3의 비트만 나온다. HBM 비중이 늘면 일반 DRAM 공급이 비대칭적으로 줄어든다.

SK하이닉스000660 영업이익률 71.8%의 의미

SK하이닉스000660의 1Q26 영업이익률 71.8%는 독립 메모리 회사 사상 최고 기록이다. 이건 일회성 사건이 아니라 HBM 가격 인상이 본격적으로 손익에 반영된 첫 분기다.

회사는 누적 HBM 약정이 3년 이상 분량이라고 공시했다. 2026년 캐파는 매진, 2027년 상반기까지 booking이 보인다.

삼성전자005930 — HBM4 회복과 파운드리의 동시 반등

삼성은 HBM3E에서 SK하이닉스000660에 밀렸지만, HBM4에서는 회복을 시도 중이다. BroadcomAVGO HBM4 테스트에서 초기 성능 목표를 넘었고, NVIDIANVDA Rubin과 GoogleGOOGL TPU 8세대 향 협상이 계약 직전 단계라는 보도가 있다.

여기에 파운드리(반도체 위탁 생산)도 회복 신호가 있다. TeslaTSLA가 Samsung 전공정 + IntelINTC 후공정 조합을 시작했고, Samsung 2nm GAA 공정으로 외부 ASIC 고객 확보를 시도하고 있다.

후공정 장비 — 한미반도체042700는 왜 빠지나

한미반도체042700는 TC bonder 글로벌 점유율 71%로 압도적이지만, 2026년 예상 PER 70~75배는 동종 업체 평균 55배보다 30% 비싸다. 게다가 2025년 영업이익은 -1.6% 감소했고, 2026년 상반기는 HBM4 발주 지연으로 실적 저점이다.

경쟁 압력도 가시화됐다. 홍콩 업체 ASMPT가 SK하이닉스000660 HBM4용 TC bonder를 복수 수주했고, BofA 시나리오는 SK하이닉스000660 내 한미 점유율이 69%(2024)에서 28%(2026E)로 급락한다고 본다.

대안: ISC와 리노공업 — ISC는 시총 1.5조원으로 한미의 1/24 규모이고, 반도체 테스트 소켓을 만든다. 자체 칩이 다양해질수록 모든 칩이 테스트 소켓을 거쳐야 하므로 자연스럽게 매출이 분산된다.

GE VernovaGEV 한 분기에 백로그가 17GW 늘었다

데이터센터는 전기 먹는 하마다. 빅테크가 데이터센터를 짓고 싶어도 송전망이 부족하고, 새로 지으려면 5~10년이 걸린다. 그래서 이들이 직접 발전소를 짓고 있다 — BYOP(Bring Your Own Power).

가스터빈을 만드는 회사는 사실상 GE VernovaGEV, Siemens Energy, 미쓰비시(MHI) 3곳뿐이다. 이번 1Q26에 GE VernovaGEV의 가스터빈 백로그+슬롯 예약 합계가 직전 분기 83GW에서 100GW로 한 분기에 17GW 늘었다.

> Scott Strazik (GE VernovaGEV CEO): "하이퍼스케일러들과 우리는 2035년까지 확장되는 볼륨 합의로 이어질 수 있는 대화를 진행 중입니다. 2026년 연말까지 2030년 분 가스터빈 슬롯이 매진될 것으로 예상합니다."

두산에너빌리티034020 — 1년 납기의 가치

두산에너빌리티034020의 가치는 글로벌 빅3가 5~7년 밀려 있어서 생긴 공급 공백을 두산이 메우고 있다는 데 있다. 5~7년을 못 기다리는 빅테크가 두산을 찾아오는 구조다.

여기서 진짜 가치는 30년 LTSA(장기 유지보수 계약)에 있다. 가스터빈은 기기 판매가 끝이 아니라, 향후 30년간 부품 교체와 정비로 매출이 계속 발생한다. 업계 일반론으로 서비스 매출이 기기 가격의 약 3배다.

변압기와 송배전 — LS ELECTRIC010120, HD현대일렉트릭267260

두 회사 모두 valuation 부담이 있다. LS ELECTRIC010120 주가는 1년에 4배 이상 올랐고, 2026E PER 41~55배 수준이다. AI 그리드 슈퍼사이클은 컨센서스에 강하게 반영되어 있어서, 우리만의 차별화 포인트를 찾기 어렵다.

NVIDIANVDA GPU의 한계 — 비싸고, 느리고, 모자라다

AI 모델을 학습시키고 굴리는 데는 NVIDIANVDA GPU가 압도적으로 많이 쓰인다. 그런데 NVIDIANVDA GPU에는 세 가지 문제가 있다.

1. 1.비싸다 — NVIDIANVDA H100 한 장이 약 3만~4만 달러, Blackwell B200은 7만 달러대. NVIDIANVDA 매출총이익률 75%
2. 2.만능이 아니다 — 학습과 추론 둘 다 "잘"하지만 어느 하나에 "최적"은 아니다
3. 3.받기가 어렵다 — NVIDIANVDA는 모든 빅테크에 분배해야 하므로 캐파 부족

빅테크별 자체 칩의 역사

경제 논리 — 비싸도 자체 칩이 더 싸다

빅테크가 직접 ASIC을 설계하면, TSMCTSM에 칩 제조를 맡기고(약 1만 달러), BroadcomAVGO이나 MarvellMRVL에 설계 도움을 받아 자체 칩 한 장을 1.5만~2만 달러에 만들 수 있다. NVIDIANVDA 대비 절반 가격이다.

그래서 누가 돈을 버나 — TSMCTSM, BroadcomAVGO, MarvellMRVL

이 모든 자체 칩 흐름의 진짜 1등주는 TSMCTSM다. NVIDIANVDA GPU도, GoogleGOOGL TPU도, AmazonAMZN Trainium도 결국 TSMCTSM 공장에서 찍힌다. NVIDIANVDA가 이기든 자체 칩이 이기든 TSMCTSM는 항상 매출을 잡는다.

TSMCTSM의 forward PER은 약 21배 수준이다. AI 인프라 메가캡 종목 중 가장 합리적이다. GE VernovaGEV(65~79배), BroadcomAVGO(41배), LumentumLITE(50배+)와 비교하면 압도적으로 싸다.

ASIC 설계를 도와주는 회사는 사실상 BroadcomAVGO과 MarvellMRVL 둘뿐이다(시장 95%). BroadcomAVGO이 60% 점유로 1등(GoogleGOOGL TPU, MetaMETA MTIA), MarvellMRVL이 35%로 2등(AWS Trainium, MicrosoftMSFT Maia)이다.

문제는 valuation 차이다. BroadcomAVGO forward PER 약 41배 vs MarvellMRVL 약 24배. 거의 정확히 40% 할인이다. 그런데 매출 성장률은 MarvellMRVL이 더 높다(FY26~28 연평균 35%).

1.6T 트랜시버 시장 — 12개월 만에 3.5배 상향

데이터센터 안에서 칩들끼리 데이터를 주고받는 통로가 광 부품이다. 트랜시버(transceiver)는 전기 신호를 빛으로 바꿔서 광케이블로 보내는 장치다. AI 데이터센터는 일반 데이터센터 대비 트랜시버를 5~10배 더 많이 쓴다.

차세대 표준은 1.6T(테라비트) 트랜시버다. 2025년 초만 해도 시장 추정이 2026년 1,000만 개였는데, 1년 만에 3,500만 개로 3.5배 상향됐다.

McKinsey는 800G 트랜시버가 2027년까지 수요 대비 40~60% 부족할 것으로 봤다. 1.6T는 2029년까지 30~40% 부족 예상이다. 즉 만들어도 만들어도 모자란다.

LumentumLITE — 200G EML 레이저 사실상 독점

1.6T 트랜시버를 만들려면 200G EML 레이저(트랜시버 안에 들어가는 광원)가 핵심 부품이다. 이걸 만드는 회사는 사실상 LumentumLITE 한 곳이다.

> Michael Hurlston (LumentumLITE CEO): "3월 가이던스는 8.05억 달러 mid-point로 +85% YoY 성장입니다. 우리는 OCS와 CPO라는 두 개의 substantial한 기회의 시작 단계에 있을 뿐입니다."

NVIDIANVDA가 3월 2일에 LumentumLITE에 20억 달러 지분 투자도 단행했다. 단순한 비즈니스 파트너십이 아니라 NVIDIANVDA가 LumentumLITE 공급을 lock-in 하려는 행동이다.

CoherentCOHR와 Celestica

CoherentCOHR는 LumentumLITE의 second pick이다. Q1 FY26 데이터센터 매출 +23% YoY, record bookings(1년+ 분량 백로그). 200G VCSEL 기반 1.6T를 2027년부터 양산해서 LumentumLITE의 EML 독점에 도전 중이다.

Celestica는 광 부품을 직접 만드는 회사가 아니라, 전체 시스템(CPO 스위치 등)을 위탁 생산해주는 EMS 회사다. 1Q26 매출 +53% YoY, ROIC 50%로 매뉴팩처링 회사로는 매우 높은 수익성이다.

한국에 광 1등주가 없다 — 솔직하게 인정

4대 병목별 1등주 정리

Deep-dive 우선순위

우리가 의식적으로 피해야 할 함정

1. 1."슈퍼사이클" 단어 남용을 피한다 — 본 리포트의 모든 데이터는 "이미 진행 중인 사이클의 P&L 인식 시점"을 의미하지 "새로운 사이클의 시작"이 아니다

1. 1.두산에너빌리티034020 valuation 부담을 명확히 인지한다 — 주가는 1년 5배 올랐고, EV/EBITDA 26배는 비싸다

1. 1.ASIC 내러티브의 over-reach를 경계한다 — Trainium 매출 약정 2,250억 달러는 8년 이상 누적 약정 추정치다. "연간 환산 매출"과 "누적 약정"을 혼동하지 않는다

1. 1.AppleAAPL 1Q26 어닝(2026년 4월 30일 발표 예정)이 합산 5사 trajectory에 어떻게 반영될지가 추가 확인 포인트다

신뢰도 비율: [실제] 70% / [추정] 25% / [가정] 5%