권순용 대표, 반도체 업황 견조하나 주가 조정은 높은 기대치와 외부 요인 탓

권순용 달란트투자 대표는 최근 반도체 기업들의 주가 하락에 대해 "비상식적인 부분들이 있는 것 같다"고 밝혔습니다. 삼성전자와 SK하이닉스가 역사적으로 전례 없는 수준의 좋은 실적을 발표했음에도 주가가 떨어지는 현상을 지적하며, 시장의 기대치가 지나치게 높았을 가능성을 첫 번째 이유로 들었습니다. 또한, 기업 자체의 실적이나 기술적인 펀더멘털 외에 외부적인 요소들이 주가에 많은 영향을 미쳤을 것이라고 분석했습니다.

권 대표는 전반적인 반도체 업황 자체는 견조하다고 판단하며, 현재의 주가 흐름이 기업의 내재적 가치와는 다소 괴리가 있다고 언급했습니다. 이는 투자자들이 실적 발표에도 불구하고 더 높은 성장을 기대했거나, 거시 경제 및 지정학적 요인 등 외부 변수에 더 민감하게 반응했기 때문이라고 덧붙였습니다.

권순용 대표는 최근 인공지능(AI) 관련 주식 시장에 대해 "AI가 거품이 끝났다, AI 시대가 끝났다, 거품이 터지고 있다고 보기보다는 지금 약간 좀 조정이 일어나고 있는 게 아닌가"라고 조심스럽게 견해를 밝혔습니다. 그는 AI 기술의 펀더멘탈은 여전히 견고하게 유지되고 있기 때문에 투자자들이 크게 걱정할 필요는 없다고 덧붙였습니다.

권 대표는 현재 AI 관련 투자심리가 위축된 것처럼 보이지만, 이는 기술적 발전의 본질적인 문제가 아니라 시장의 일시적인 조정 현상으로 봐야 한다고 설명했습니다. AI 기술 자체의 혁신성과 성장 잠재력은 변함이 없으며, 단기적인 변동성에 일희일비하기보다는 장기적인 관점에서 접근하는 것이 중요하다고 강조했습니다.

AI 기술의 실제 적용 범위와 경제적 가치는 계속해서 확대될 것이며, 이번 조정 기간을 통해 시장의 건전성이 회복되고 더욱 견고한 성장 기반이 마련될 것으로 전망했습니다. 따라서 AI 투자는 여전히 유효하며, 우량 기업에 대한 신뢰를 유지하는 것이 중요하다고 밝혔습니다.

현재 인공지능(AI) 기술에 대한 투자 수익성 회의론과 잠재력 확대론이라는 두 가지 시각이 시장에 공존하고 있습니다. 권순용 대표는 최근 블룸버그나 테크크런치 같은 매체들에서 AI에 대한 회의적인 시각이 많이 제기되고 있다고 언급했습니다. 이는 막대한 투자가 이루어진 AI 분야에서 실제로 투자금을 회수할 수 있을지에 대한 계산기 두드리기가 시작되었고, 그 결과 "쉽지 않아 보인다"는 인식이 퍼지고 있기 때문입니다.

하지만 동시에 "아니다, 아직까지 보유 중이 없다"는 반대 의견도 강하게 존재합니다. 이 시각은 AI 기술이 아직 초기 단계에 있으며, 앞으로 다양한 산업 분야로 확산되면서 엄청난 잠재력을 발휘할 것이라는 기대에 기반합니다. 투자 수익 회수까지는 시간이 더 필요하지만, 장기적인 관점에서 AI의 가치는 계속해서 상승할 것이라는 주장입니다.

오픈AI의 GPT 유료 사용률이 10% 미만이라는 최근 데이터는 AI 기술의 잠재력과 거품론 사이의 논쟁을 더욱 심화시키고 있습니다. 권순용 대표는 오픈AI의 전체 사용자 중 유료로 서비스를 이용하는 비율이 10%가 채 되지 않는다는 사실을 지적하며, 대다수가 무료 버전을 사용하고 있다고 밝혔습니다. 이는 AI 기술이 아직 '할 것들이 많다'는 잠재력을 보여주는 동시에, 실제 수익 모델의 한계에 대한 우려를 재확인시키는 결과로 해석됩니다.

오픈AI의 낮은 유료 전환율은 AI 기술이 일상생활에 깊숙이 침투했지만, 사용자들이 기꺼이 비용을 지불할 만큼의 결정적인 가치를 아직 찾지 못했거나, 무료로도 충분히 활용 가능하다는 인식이 지배적임을 보여줍니다. 이는 AI 기술의 '거품'을 우려하는 시각에 힘을 실어줄 수 있습니다. 반면, 권 대표는 이를 '아직까지 할 것들이 많다'는 긍정적인 신호로 보며, 향후 다양한 비즈니스 모델 개발과 기능 고도화를 통해 유료 사용률을 높일 여지가 충분하다는 점을 강조했습니다.

권순용 대표는 삼성 파운드리가 오랜만에 흑자를 기록한 주요 원인에 대해 "테슬라 수주보다는 HBM(고대역폭 메모리) 베이스 다이 자체 생산에 더 큰 포커스를 맞춰야 한다"고 강조했습니다. 6월 삼성 파운드리의 흑자 전환 소식이 대부분 테슬라 수주와 연관되어 보도되었지만, 권 대표는 다른 관점을 제시했습니다.

그는 HBM의 구조를 설명하며, HBM은 기본적으로 D램을 쌓은 형태라고 언급했습니다. 최근 HBM4로 기술이 발전하면서 처리해야 할 데이터 양이 급증했고, 이 방대한 데이터를 적절하게 분배하는 역할이 중요해졌습니다. 이에 따라 HBM 하단의 베이스 다이가 단순히 D램 스택을 지지하는 역할을 넘어, 어느 정도 로직 칩의 기능까지 수행해야 하는 상황이 됐다고 설명했습니다.

삼성 파운드리는 이러한 변화에 대응하여 HBM의 베이스 다이를 자체적으로 설계하고 생산하기 시작했습니다. 권 대표는 이 기술력이 외부 기업들로부터 많은 '러브콜'을 받고 있으며, 이것이 파운드리 사업부의 흑자 전환에 결정적인 역할을 했다고 분석했습니다. 그는 단순한 고객 수주를 넘어선 핵심 기술 내재화가 삼성 파운드리의 경쟁력을 강화하는 중요한 요소라고 덧붙였습니다.

권순용 대표는 중국의 반도체 기업 CXMT(창신메모리테크놀로지)가 삼성전자와 SK하이닉스를 추격할 가능성에 대해 D램과 낸드플래시 분야에서는 일부 추격이 가능할 수 있다고 평가했습니다. 하지만 HBM(고대역폭 메모리) 분야에서는 한국을 따라잡기 어려울 것이라고 전망했습니다.

권 대표는 "삼성전자, 하이닉스가 CXMT보다는 앞으로 2, 3년 동안은 적어도 앞서 있을 것"이라고 보면서도, 범용성이 높은 D램과 낸드플래시의 경우 CXMT가 기술 격차를 좁힐 여지가 있다고 설명했습니다. 그러나 HBM은 최근 '커스터마이징' 경향이 강해지면서 고도의 기술력과 생산 노하우가 요구되는 분야입니다. 또한, "CXMT가 하기는 사회적으로도 정치적으로도 문제가 많다. 미국이 그걸 허용 안 해 줄 테니까요"라고 언급하며, 미국의 대중국 반도체 규제가 HBM과 같은 첨단 메모리 기술 분야에서 중국의 성장을 가로막는 주요 요인이 될 것이라고 강조했습니다.

권순용 대표는 반도체 연구자들을 대상으로 진행한 가상 투자 설문조사 결과를 공개하며, 만약 1억 원을 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론에 투자한다면 가장 많이 추천된 비율은 하이닉스 5, 삼성전자 3, 마이크론 2였다고 밝혔습니다. 이는 연구자들마다 다소 차이는 있지만, 대체적으로 가장 높은 수익성을 기대할 수 있는 HBM(고대역폭 메모리)을 가장 잘 만드는 SK하이닉스에 높은 비중을 두는 경향을 보였습니다.

이러한 포트폴리오 구성은 HBM 시장에서 SK하이닉스가 가진 독보적인 기술력과 시장 지배력을 반영한 것으로 풀이됩니다. HBM은 고성능 AI 반도체에 필수적인 핵심 부품으로, 시장 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 반도체 기술 전문가들은 현재 HBM 분야에서 SK하이닉스의 기술 우위를 높이 평가하며, 이를 통해 향후 높은 수익을 창출할 것으로 보고 있습니다.

삼성전자의 경우 HBM뿐만 아니라 파운드리, D램, 낸드플래시 등 전반적인 반도체 포트폴리오를 갖추고 있어 안정적인 투자가 가능하며, 마이크론은 HBM 시장에서의 추격 가능성과 D램 시장의 경쟁력을 고려하여 일정 부분 투자가 권장되었습니다. 권 대표는 이와 같은 전문가들의 의견이 투자 방향 설정에 참고할 만한 유의미한 지표가 될 수 있다고 덧붙였습니다.

권순용 대표는 한국이 진정한 의미의 반도체 패권을 잡기 위해서는 "잘하는 것을 더 포커스하는 것이 중요하다"고 강력하게 제언했습니다. 그는 한국이 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU) 분야에 진출하는 것은 "말도 안 되는 얘기"라고 일축하며, 이 분야는 이미 선두 주자들이 확고한 입지를 다지고 있다고 지적했습니다.

대신 권 대표는 한국이 압도적으로 잘하고 있는 분야, 즉 메모리 반도체, MPU(메모리 처리 장치), 그리고 AI 인프라 구축 등에 집중적으로 투자해야 한다고 강조했습니다. 이들 분야는 한국 기업들이 세계적인 경쟁력을 갖추고 있으며, 지속적인 투자와 기술 개발을 통해 글로벌 시장에서의 입지를 더욱 확고히 할 수 있는 영역입니다.

권 대표는 이러한 집중 전략을 통해 "SK하이닉스가 1테라비트(1T)에서 2테라비트, 3테라비트까지도 충분히 가능할 포텐셜이 있다"고 밝히며, 특정 분야에서의 압도적인 기술 우위가 곧 국가 경쟁력으로 이어질 것이라고 역설했습니다. 그는 선택과 집중을 통해 제한된 자원을 효율적으로 사용하여 한국 반도체 산업의 지속 가능한 성장을 도모해야 한다고 덧붙였습니다.

권순용 대표는 미국과 중국 간의 인공지능(AI) 경쟁이 심화될수록 한국의 메모리 반도체 기업들이 오히려 더 큰 이익을 볼 수 있을 것이라고 전망했습니다. 그는 "미국과 중국의 AI 경쟁이 격해질수록 우리나라 메모리 반도체 기업들은 중국 기업 역시 고객사로 삼아 많은 이익을 볼 수 있을 거라 생각한다"고 밝혔습니다.

권 대표는 이러한 현상을 '골드러시'에 비유하며 설명했습니다. "결국 인류의 역사를 돌이켜봐도 골드러시 때 돈 번 건 곡괭이와 청바지를 팔던 사람들이었으니까요"라고 언급하며, 한국 기업들이 AI 경쟁의 '곡괭이와 청바지' 역할을 하는 메모리 반도체를 공급함으로써 양국으로부터 수요를 확보할 수 있다는 논리입니다.

미국과 중국이 AI 패권을 놓고 치열하게 경쟁할수록, 양국 모두 고성능 AI 시스템 구축에 필수적인 메모리 반도체 수요를 늘릴 수밖에 없습니다. 한국의 삼성전자와 SK하이닉스는 세계적인 메모리 반도체 기술력을 보유하고 있어, 이러한 지정학적 경쟁 구도 속에서 양쪽 시장 모두에서 중요한 공급자 역할을 수행하며 반사이익을 얻을 수 있을 것으로 기대됩니다.

권순용 대표는 네이버가 엔비디아와 협력하여 글로벌 인공지능(AI) 인프라 기업으로 도약할 가능성이 있다고 분석했습니다. 그는 네이버의 이예진 의장이 젠슨 황 엔비디아 CEO와 만나고 실리콘밸리에서 사진을 찍는 모습 등을 언급하며, 이는 네이버가 글로벌 AI 인프라 시장에서 중요한 발판을 마련하고 있음을 시사한다고 평가했습니다.

네이버는 자사의 강점인 방대한 데이터와 데이터센터 인프라를 바탕으로 AI 기술 개발에 적극적으로 투자해왔습니다. 권 대표는 네이버가 "잘하는 것을 잘해야 한다"는 원칙을 고수하며, 국내를 넘어 글로벌 시장에서 AI 인프라 구축의 핵심 파트너로 자리매김할 수 있다고 보았습니다.

특히 엔비디아 입장에서 네이버는 매력적인 파트너로 평가됩니다. 엔비디아가 AI 연산을 위한 하드웨어와 소프트웨어 생태계를 확장하는 데 있어, 네이버와 같은 대규모 데이터와 인프라를 갖춘 기업과의 협력은 시너지를 창출할 수 있습니다. 이러한 협력은 네이버가 국내 시장을 넘어 세계적인 AI 인프라 기업으로 성장하는 중요한 계기가 될 수 있습니다.

권순용 대표는 엔비디아가 국내 IT 기업과 협력하여 인프라 기업으로 도약하고자 할 때, 네이버가 카카오보다 훨씬 유리한 위치에 있다고 설명했습니다. 그는 엔비디아가 파트너십을 맺을 만한 국내 기업으로 네이버 외에는 마땅히 떠오르는 곳이 없다고 지적했습니다.

권 대표는 카카오의 경우 '카카오톡 데이터'가 대부분 개인 정보이기 때문에 AI 학습에 활용할 경우 "큰일 난다"고 언급하며 보안 및 개인 정보 보호 문제를 제기했습니다. 반면 네이버는 뉴스, 블로그, 카페 등 비공개가 아닌 '공개된 방대한 데이터'를 보유하고 있으며, 데이터센터까지 갖추고 있어 엔비디아가 탐낼 만한 기업이라고 강조했습니다. 이러한 차이점은 AI 학습에 필수적인 양질의 데이터를 안전하게 확보할 수 있는지가 파트너십의 핵심 요소임을 보여줍니다.

권순용 대표는 한국의 핵융합 기술 개발 방향에 대해 "한국이 핵융합 기술의 주도권을 잡으려는 건 현실적으로 어렵다"고 솔직한 입장을 밝혔습니다. 그는 국내 핵융합 분야 연구자들이 졸업 후 마땅한 일자리를 찾지 못해 미국이나 중국으로 이탈하려는 경향이 있다고 지적하며, 인력 유출 문제를 심각하게 언급했습니다.

권 대표는 이러한 현실을 고려할 때, 한국이 핵융합 분야에서 선도적인 역할을 하기보다는 '핵융합 장비, 부품 생산 분야의 파운드리 역할'을 하는 것이 더 현실적이고 효과적인 전략이라고 제언했습니다. 즉, 핵심 기술 개발을 주도하기보다는, 핵융합 발전소 건설 및 운영에 필요한 정밀 부품이나 장비를 생산하고 공급하는 데 집중하여 세계 핵융합 생태계에서 중요한 위치를 차지해야 한다는 주장입니다.

권순용 대표는 테슬라의 FSD(Full Self-Driving) 기능에 대해 "아직 완전 자율 주행은 아니다"라고 분명히 선을 그었습니다. 그는 직접 사이버트럭의 FSD를 경험했지만, 주행 중에도 운전자가 항상 핸들을 잡고 있어야 한다는 점을 강조받았다고 밝혔습니다. 실제로 운전자가 손을 떼어도 시스템은 잘 작동했지만, 만약의 사고 발생 시 책임 소재에 대한 불안감은 여전히 컸다고 덧붙였습니다.

이러한 경험은 FSD가 기술적으로 상당한 발전을 이루었음에도 불구하고, 법적·윤리적 문제와 더불어 실제 운전자의 심리적 장벽을 넘어서는 데는 시간이 더 필요하다는 점을 보여줍니다. FSD는 현재 운전자 보조 시스템의 최고 단계로 평가되지만, '완전 자율 주행'이라는 명칭이 주는 기대치와는 아직 괴리가 있다는 평가입니다.

권순용 대표는 테슬라의 자율주행 시스템이 "카메라만으로는 부족하다"는 입장을 밝혔습니다. 테슬라가 그동안 카메라 비전 시스템에 전적으로 의존해왔지만, 최근 테슬라가 레이더 도입을 검토하고 있다는 소식은 이러한 한계를 스스로 인정한 결과로 보인다고 설명했습니다.

카메라 기반 자율주행은 날씨나 조명 조건에 따라 성능 저하가 발생할 수 있으며, 거리 측정이나 물체 감지에 오차가 생길 가능성이 있습니다. 레이더는 이러한 환경적 제약을 보완하고, 정밀한 거리 및 속도 정보를 제공하여 자율주행의 안전성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 권 대표는 이러한 기술적 보완이 이루어진다면 테슬라 자율주행 기술에 대한 시장의 신뢰가 높아지고, 이는 결과적으로 테슬라 주가의 안정성에도 긍정적인 영향을 미칠 것이라고 전망했습니다.

권순용 대표는 한국의 휴머노이드 로봇 기술력에 대해 "솔직하고 냉정하게 말씀드리면 기술력 차이가 굉장히 많이 난다"고 평가했습니다. 그는 국내 스타트업 관계자들이 기분 나쁠 수도 있겠지만, 철저하게 기술을 평론하는 사람으로서, 그리고 연구자들의 답변을 종합해 볼 때, 한국과 미국의 기술 격차는 "진짜 거의 중학생과 대학생 그 정도로 느껴진다"고 설명했습니다.

이러한 평가는 한국 로보틱스 산업이 아직 초기 단계에 머물러 있으며, 미국 등 선진국에 비해 핵심 기술 개발 및 상용화 측면에서 상당한 격차가 존재함을 보여줍니다. 특히 휴머노이드 로봇은 복잡한 하드웨어 설계, 고도의 인공지능 제어, 그리고 인간과 유사한 움직임을 구현하는 소프트웨어 기술이 총체적으로 요구되는 분야입니다. 권 대표의 발언은 한국이 이러한 통합적인 기술력에서 아직 갈 길이 멀다는 현실을 지적하고 있습니다.

권순용 대표는 국내 로보틱스 산업이 직면한 가장 큰 문제 중 하나로 '인력난'을 지목했습니다. 그는 익명의 로보틱스 산업 현업자를 인용하며, "세계에서 제일 로보틱스를 잘하는 대학 중에 하나가 카네기 멜런 대학교"인데, 이러한 곳에서 배출된 "세계적인 연구자들이 한국에 오지는 않는다"고 밝혔습니다.

대부분의 우수 인력은 미국의 피규어 AI, 스킬드 AI와 같은 선도 기업이나 테슬라와 같은 대기업으로 향합니다. 이러한 현상 때문에 한국 기업들은 "우수한 로봇 연구자들을 모으는 게 너무 어려워요"라고 권 대표는 토로했습니다. 인력 유출은 곧 기술 격차로 이어질 수밖에 없으며, 이는 국내 로보틱스 산업의 성장을 저해하는 심각한 요인으로 작용합니다.

권 대표는 핵융합 분야와 마찬가지로 로보틱스 분야에서도 인력 확보의 어려움이 심각하다고 강조했습니다. 최첨단 기술 산업의 발전은 결국 우수한 인재 확보에 달려 있는데, 한국이 이 부분에서 경쟁력을 확보하지 못하면 글로벌 기술 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없다고 지적했습니다.

권순용 대표는 주식 투자에서 단 한 번도 손해 본 적이 없다는 놀라운 100% 수익률 비결로 "무조건 존버(장기 보유)"와 "아는 것만 산다"는 두 가지 원칙을 제시했습니다. 그는 주식의 재무적인 분석이나 차트 분석에는 능숙하지 않다고 솔직하게 밝혔지만, 기술 펀더멘털이 확실한 기업에 대한 믿음이 성공적인 투자의 핵심이었다고 강조했습니다.

권 대표는 자신이 투자하는 기업의 기술에 대해 충분히 이해하고 있다고 판단될 때만 매수하며, "기업의 충분한 기술 펀더멘털을 믿고 들어가서 얘네들은 오를 수 있는 그런 포텐셜이 있기 때문"에 매도하지 않고 장기 보유한다고 설명했습니다. 기술력이 견고한 기업은 단기적인 시장 변동성에도 불구하고 결국에는 재평가를 받고 가치가 상승할 것이라는 확신을 가지고 있다는 것입니다.

그는 전통적인 재무제표 분석이나 단기적인 차트 흐름에 의존하기보다는, 기업의 본질적인 기술력과 미래 성장 잠재력을 깊이 있게 분석하는 것이 개인 투자자에게 더 중요하다고 조언했습니다. 이러한 접근 방식이 그가 손실 없이 꾸준히 수익을 올릴 수 있었던 비결이라고 덧붙였습니다.

권순용 대표는 개인 투자자들이 반도체 섹터에 투자할 때 "큰 기업" 위주로 접근해야 한다고 조언했습니다. 그는 반도체 현업에 종사하는 박사들이나 대표들조차도 "작은 기업은 자기도 모른대요. 모르기 때문에 못 산대요"라고 말하는 경우가 많다고 전했습니다. 이는 기술의 복잡성과 빠르게 변화하는 시장 환경 속에서 작은 기업에 대한 정확한 정보와 분석이 어렵다는 현실을 반영합니다.

따라서 일반 대중 투자자들이 반도체 분야의 작은 기업들에 투자하는 것은 "좀 더 조심했으면 좋겠다"고 권 대표는 경고했습니다. 불확실성이 높은 작은 기업보다는 이미 시장에서 검증되고 기술 펀더멘털이 확고한 큰 기업에 투자하는 것이 장기적으로 볼 때 훨씬 더 큰 이득을 가져다줄 것이라고 강조했습니다. 그는 큰 기업들이 가진 안정성과 성장 잠재력을 신뢰하는 것이 현명한 투자 전략임을 역설했습니다.