AI 기술 진화에 따른 병목 현상의 이동
인공지능(AI) 기술이 진화함에 따라 산업 전반의 병목 현상이 지속적으로 이동하고 있다. 특정 분야에만 매몰되어서는 차세대 병목 지점을 정확히 예측하기 어렵다는 분석이다. 2018년부터 현대차증권에서 모빌리티와 자동차 분야를 연구해 온 장문수 센터장은 최근 매일경제와의 인터뷰를 통해 업종 간 경계를 허무는 리서치센터 구축 계획을 제시했다. 현재 현대차증권 리서치센터를 이끌고 있는 그는 선임 이후에도 자동차 업종 분석을 병행하고 있다.
장 센터장은 단순한 단기 주가 추종 방식의 보고서로는 산업의 거대한 흐름을 포착하는 데 한계가 있다고 지적했다. 그는 각 업종 담당 애널리스트들이 서로의 영역을 교차 검증하고 협업할 때 비로소 차별화된 분석이 가능하다고 설명했다. 이러한 협업이 필수적인 이유는 AI의 확장 경로와 그에 따른 병목 현상의 이동 때문이다. 그는 생성형 AI 초기 단계에서는 언어모델이 중심이었다면, AI 에이전트 시대로 접어들며 데이터센터와 전력, 메모리가 병목 지점이 되었다고 짚었다. 이어 물리적 실체를 갖춘 '피지컬 AI' 시대가 도래하면 병목 현상은 제조 영역으로 옮겨갈 것이라고 전망했다. 따라서 반도체 수요를 예측할 때도 자동차나 로봇 산업의 상황을 함께 고려해야 주가의 적정성을 판단할 수 있다고 강조했다.
글로벌 공급망 재편과 국내 부품사의 기회
피지컬 AI 시대를 맞아 제조 분야로 병목이 이동할 경우, 가장 큰 수혜를 입을 곳으로는 국내 제조업, 특히 부품사들이 지목되었다. 최근 미국 정부가 중국산 로봇 및 관련 부품에 대한 수입 규제를 강화하면서 중국을 대신할 새로운 공급망 확보가 시급해졌기 때문이다. 장 센터장은 로봇용 부품의 약 60~70%가 전기차 부품과 기술적 공통점을 가진다는 점에 주목했다. 그는 미국 현지에 전동화 공급망을 이미 구축해 놓은 기업은 사실상 한국 업체들이 유일하다고 분석했다.
국내 증시 전망과 반등 시점
현재 국내 증시 상황에 대해서는 바닥권에 도달했다는 견해를 내놓았다. 이란발 전쟁 위기로 인한 유가 상승이 인플레이션 압박과 금리 인상 우려로 이어지며 위험자산에 대한 회피 심리가 강해진 것은 사실이다. 그러나 장 센터장은 이러한 악재들은 이미 시장에 반영된 상태라고 진단했다. 그는 오는 11월부터는 증시의 반등이 눈에 띄게 나타날 것으로 내다봤다. 특히 반등이 시작되는 초기 단계에서는 삼성전자나 SK하이닉스 같은 특정 대형주에만 자금이 쏠리기보다는, 여러 업종이 고르게 상승하는 양상을 보일 것으로 예측했다.