26년 코스피 역대 최고치 경신예고!
★ 2026년 한국 증시 전망: KOSPI 역대 최고치 경신 예고
최근 중동 분쟁으로 인해 한국 증시가 단기적인 조정을 겪고 있으나, 골드만삭스 리서치는 이를 '일시적 조정'으로 진단하며 2026년 말 KOSPI 목표치를 기존 6,400에서 7,000포인트로 상향 조정했습니다.
1. 현재 시장 상황
단기 하락: 중동 지역의 전쟁(이란-이스라엘 등) 여파로 KOSPI는 2월 고점 대비 약 20% 하락했습니다. 특히 3월 4일에는 하루 만에 12%가 급락하기도 했습니다.
강력한 배경: 이번 하락은 2025년 4월 트럼프 대통령의 글로벌 관세 발표 이후 한국 증시가 176% 급등했던 것에 따른 차익 실현 및 조정 성격이 강합니다.
2. 2026년 주요 전망치
KOSPI 목표 지수: 7,000 (기존 6,400에서 상향)
기업 이익 성장률: 130% (기존 120%에서 상향)
밸류에이션: 12개월 선행 주가수익비율(P/E) 8.8배로, 매우 저평가된 수준입니다.
3. 증시 회복을 확신하는 5가지 이유
역사적 회복 탄력성: 한국 증시는 지정학적 리스크로 인한 급락 이후 3~12개월 내에 강력하게 반등했던 역사를 가지고 있습니다.
반도체 업황의 강력한 뒷받침: 하이퍼스케일러(대규모 데이터센터 기업)의 수요 폭증으로 DRAM 및 NAND 메모리 칩 공급 부족이 심화되고 있습니다. 가격 상승에 따른 반도체 기업들의 이익 극대화가 예상됩니다.
투자자 포지셔닝: 외국인 투자자들의 매도세가 있었으나, 국내 기관 투자자의 비중은 여전히 과거 평균보다 낮아 추가 매수 여력이 충분합니다.
기술적 반등 신호: 3월 5일 10% 반등하며 30일 이동평균선을 회복한 것은 이번 하락이 하락장의 시작이 아닌 '과열 해소형 조정'임을 시사합니다.
다양한 성장 테마: 반도체 외에도 AI 관련(로보틱스, 전력 설비, 원자력), 산업재(방산, 조선), 기업 지배구조 개선(밸류업), K-컬처 테마가 시장을 이끌고 있습니다.
https://www.goldmansachs.com/insights/articles/why-koreas-stock-market-is-forecast-to-rise-to-record-highs?chl=og&plt=tw&cid=cb&agp=aat&cre=Koreastocks&plc=feed
★ NVIDIA 애널리스트 콜 (26.3.18)
Q1. 하이퍼스케일러(대형 클라우드 기업)의 수익성
질문 (Benjamin Reitzes, Melius Research): 하이퍼스케일러들이 막대한 자본 지출(CapEx)을 정당화할 만큼 클라우드 및 API 매출에서 수익을 내고 있습니까? 이 투자가 계속될 수 있다고 확신할 수 있는 지표가 무엇인가요?
답변 (젠슨 황): 그 기업들이 비상장사였다면 제가 보는 것을 여러분도 보셨을 겁니다. 역사상 어떤 스타트업도 매주 10억~20억 달러씩 매출이 증가하는 경험을 한 적이 없습니다. 현재 AI 기업들이 겪고 있는 일입니다. 미래에는 모든 IT 산업(약 2조 달러 규모)이 AI 에이전트를 통합할 것이며, 소프트웨어를 라이선스하는 방식에서 토큰을 생산하고 렌탈하는 방식으로 비즈니스 모델이 변할 것입니다. 이는 그들에게 엄청난 수익 기회입니다.
Q2. 60/40 매출 구조와 물리적 AI
질문 (C.J. Muse, Cantor Fitzgerald): 어제 발표한 60%(하이퍼스케일러) 대 40%(엔터프라이즈/기타) 차트와 'Vera Rubin-DSX AI 팩토리' 설계에 대해 언급하셨는데, 이 비중이 앞으로 어떻게 변할까요?
답변 (젠슨 황): '물리적 AI(Physical AI)' 변곡점이 오기 전까지는 양쪽이 비슷하게 성장할 것입니다. 하지만 물리적 AI가 본격화되면 상황이 달라집니다. 우리 삶은 노트북 안이 아니라 실제 세상에서 일어나기 때문입니다. 70조 달러 규모의 전 세계 산업이 물리적 AI를 필요로 합니다. 결국 40%였던 비중이 70%까지 커질 것이라고 믿습니다.
Q3. Rubin과 Grok의 출시 및 아키텍처
질문 (Stacy Rasgon, Bernstein): Rubin의 램프업과 Grok의 3분기 출시 일정에 대해 명확히 해주십시오. Grok 아키텍처가 추론 시장에서 어떤 역할을 하게 되나요?
답변 (콜레트 크레스/젠슨 황): 일정: Grok은 올해 하반기(3분기)에 출하될 예정이지만, Vera Rubin은 Grok보다 먼저 출하됩니다. 이미 생산 단계에 있기 때문입니다.
아키텍처: 컴퓨터에는 고처리량(High Throughput)과 저지연(Low Latency) 두 종류가 있습니다. Vera Rubin은 전 세계에서 가장 강력한 처리량을 자랑하며, Grok은 SRAM을 극한으로 활용한 초저지연 머신입니다. 우리는 이 둘을 결합해 가장 비싸고 똑똑한 '프리미엄 토큰'을 생산하는 익스트림 티어를 만들 것입니다. 이는 마치 iPhone이 여러 모델로 나뉘는 것과 같습니다.
Q4. 비(非) GPU 제품의 추가 기회
질문 (Vivek Arya, BofA Securities): 1조 달러 가시성에 포함되지 않은 Vera CPU, Grok, 스토리지 솔루션 등의 매출 잠재력은 어느 정도입니까? Grok이 기존 HBM(고대역폭 메모리) 수요를 잠식하진 않나요?
답변 (젠슨 황): 우리는 HBM, LPDDR5, SRAM이라는 세 가지 메모리를 모두 최적화할 수 있는 유일한 회사입니다. 잠식은 없습니다.
매출 잠재력: Grok을 추론 워크로드에 추가하면 컴퓨팅 지출이 약 25% 증가합니다. 만약 1조 달러 시장 전체에 Grok이 추가된다면 시장은 $1.25조 달러가 됩니다. 여기에 스토리지와 CPU(도구 사용 목적)까지 더해지면 전체 기회는 Grace Blackwell 시절보다 50% 더 커질 것으로 보고 있습니다.
Q5. 막대한 현금의 사용처
질문 (Joseph Moore, Morgan Stanley): 며칠마다 10억 달러씩 벌어들이고 계신데, 이 현금을 어떻게 전략적으로 사용하실 계획인가요?
답변 (콜레트 크레스): 1. 공급망 및 성장 투자: 장기적인 공급 확보를 위한 선급금 지불 등을 포함합니다.
2. 생태계 투자: CUDA 개발자 및 AI 네이티브 기업 지원.
3. 주주 환원: 기존 투자 약속이 이행된 후, 잉여현금흐름(FCF)의 약 50%를 자사주 매입과 배당을 통해 환원하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Q6. 마진 지속성과 가치 독점 우려
질문 (Timothy Arcuri, UBS): NVIDIA가 생태계의 가치를 너무 많이 독점하고 있어 마진을 유지하기 어려울 것이라는 우려가 있습니다. 어떻게 생각하시나요?
답변 (젠슨 황): AI 산업의 '토큰 경제학(Tokenomics)'을 이해해야 합니다. 고객은 단순히 칩을 사는 게 아니라 '토큰 제조 장비'를 사는 것입니다. 우리 장비가 비싸더라도 와트당, 초당 토큰 생산량이 압도적이라면 고객은 기꺼이 더 높은 가격을 지불하고 최신형(Rubin)을 삽니다. TSMC의 웨이퍼나 ASML의 장비가 비싸도 최고의 가치를 주는 것과 같습니다. "우리 칩이 30% 더 저렴하다"고 말하는 경쟁자들은 AI 비즈니스를 이해하지 못하는 것입니다. 중요한 것은 칩 가격이 아니라 팩토리의 생산성입니다.
Q7. 공급 제약과 고객사와의 관계
질문 (Joshua Buchalter, TD Cowen): 2027년까지 공급 부족을 예상하시나요? 사티아 나델라(MS CEO)가 "다음 세대가 곧 나오니 이번 세대에 과하게 투자하지 않겠다"는 취지의 언급을 했는데, 이것이 다른 고객사들에게도 해당되나요?
답변 (젠슨 황): 사티아에게 그렇게 말한 사람이 바로 저입니다. "올해는 필요한 만큼만 사고, 내년에 더 좋은 것이 나오니 그때를 대비하라"고 말이죠. 공급은 단순히 칩 문제가 아닙니다. 배관공, 건설 노동자, 케이블, 전력 등 모든 요소가 조화를 이루어야 합니다. 우리는 1조 달러 이상의 수요를 지원하기 위해 공급망을 아주 면밀히 관리하고 있습니다.
Q8. 구리(Copper) 대 광통신(CPO)
질문 (Aaron Rakers, Wells Fargo): 구리 연결 방식이 어디까지 갈 수 있을까요? CPO(광학 소자 내장 공정)의 도입 시점과 구리 수요의 변화가 궁금합니다.
답변 (젠슨 황): 구리는 저렴하고 신뢰성이 높으므로 가능한 한 오래 사용해야 합니다. 144개 노드 연결까지는 구리로 해결할 수 있도록 설계했습니다. 하지만 1,152개 노드 규모로 넘어가면 구리의 한계 때문에 CPO로 전환될 것입니다. 다만, 전체 팩토리 규모가 커지고 다양한 랙(스토리지, 에더넷 등)이 존재하기 때문에 구리 커넥터의 전체 사용량은 여전히 계속 증가할 것입니다.
Q9. AI 모델의 발전과 경쟁 환경
질문 (Mark Lipacis, Evercore ISI): 상태 공간 모델(SSM) 같은 새로운 아키텍처가 등장하고 있는데, NVIDIA에 위협이 되지 않나요?
답변 (젠슨 황): NVIDIA의 강점은 어떤 모델이든 CUDA에서 가장 잘 돌아간다는 것입니다. 트랜스포머든, 확산 모델이든, SSM이든 상관없습니다. 우리는 연구자들이 무엇을 발명하든 바로 실행할 수 있도록 모든 컴퓨팅 요소를 갖추고 있습니다. Nemotron-3I 같은 우리 모델도 누군가와 경쟁하기 위해서가 아니라 AI 기술을 전진시키기 위해 내놓은 것입니다.
Q10. 교육(Training) 대 추론(Inference)의 미래
질문 (익명의 애널리스트): 향후 3~5년 뒤 교육과 추론의 비중이 어떻게 변할까요?
답변 (젠슨 황): 저의 희망은 전 세계 컴퓨팅의 99%가 추론에 쓰이는 것입니다. 교육(학습)은 돈이 들지만, 추론은 가치를 만들어내고 경제적 이익을 줍니다. 이제 교육은 인터넷 데이터를 공부하는 '사전 교육'을 넘어, 스스로 데이터를 만들고 강화 학습을 하는 단계로 진화했습니다. 추론은 단순히 답변을 내는 것이 아니라 '생각하고 실행하는 과정'이 될 것이며, 이는 교육보다 훨씬 더 어렵고 가치 있는 일이 될 것입니다.
https://x.com/DrNHJ/status/2034056095355048073?s=20
