중국 AI의 결핍을 알아야 하반기 시장을 이길 수 있다

■ IPO 트렌드로 파악할 수 있는 중국의 결핍, 압도적인 반도체 비중

연초 이후 중국증시는 AI 주도의 상승세를 이어가고 있다.
KB증권은 하반기에도 이러한 흐름이 지속될 가능성이 높다고 판단하지만, AI 밸류체인 내 어떤 영역에 집중하느냐에 따라 수익률 격차는 더욱 확대될 전망이다.
시장은 중국 정부의 AI 인프라 투자 확대 의지를 확인한 만큼, 가장 먼저 투자될 분야의 이익 추정치 변화에 주목할 가능성이 높다.
이러한 관점에서 내년까지 이어질 대형 IPO는 정부 투자와 민간 CAPEX가 결합되는 핵심 이벤트다.
현재 공개된 상장 예정 기업 26개 가운데 AI 기업의 비중이 압도적이며, 반도체 기업이 7개로 가장 많다.
특히 자금조달 규모는 메모리 반도체가 절대적인 비중을 차지할 것으로 예상된다.
이는 중국 AI 산업에서 시급하게 해결해야 할 과제가 메모리 공급망이라는 점을 시사한다.

■ 시장은 상반기 글로벌 AI 병목에 집중, 하반기부터 중국 병목에 주목할 것

올해 본토증시 상승률 상위 테마는 유리섬유, CPO, CCL, 반도체 장비 순이다.
유리섬유, CPO, CCL은 글로벌 AI 공급망의 병목에 따른 수혜가 반영된 업종이다.
반면 반도체 장비는 중국 AI 공급망 내부의 병목을 반영한다는 점에서 성격이 다르다.
반도체 장비의 수익률 상위 기업들은 본딩, CMP, 패키징 등 HBM 밸류체인에 집중되어 있어, 시장은 이미 중국 AI 공급망의 취약점이 HBM 부족에 있다는 점을 인식하기 시작한 것으로 보인다.
CXMT는 IPO로 조달하는 295억 위안 가운데 75% 이상을 생산라인 고도화와 DRAM 연구개발에 투자할 계획이다.
단순 생산능력 확대보다 기술 경쟁력 확보에 초점을 맞춘 투자라는 점에서 HBM 관련 장비 발주 확대 가능성을 높이는 요인으로 판단한다.

■ HBM 밸류체인이 중국 AI 결핍의 핵심

중국은 추론용 AI칩의 국산화는 빠르게 진행되고 있지만 HBM 부족으로 학습용 AI칩 경쟁력 확보에는 여전히 제약이 존재한다.
HBM은 생산능력뿐 아니라 주요 공정기술에서도 글로벌 선도업체와의 격차가 남아 있다.
화웨이는 이러한 한계를 극복하기 위해 타오 스케일링 법칙을 제안하며 로직 폴딩 기술을 공개했다.
로직 폴딩은 데이터 이동을 최소화하도록 칩 내부의 연산 로직을 3차원 구조로 재배치해 시스템 효율을 높이는 설계 기법이다.
메모리 접근을 줄여 HBM 의존도를 일부 낮출 수 있지만, HBM 자체를 대체하는 기술은 아니다.
오히려 고성능 AI 학습을 위해서는 HBM 공급 확대가 필수적이며, 중국이 HBM 자급화를 서둘러야 하는 이유를 더욱 분명하게 보여준다.
단기간 내 중국 HBM 기술이 글로벌 선도업체를 따라잡기는 어렵지만, 병목 해소를 위한 장비 투자는 빠르게 확대될 가능성이 높아 장비 기업의 이익 모멘텀은 더욱 강화될 전망이다.
CXMT 상장을 계기로 장비 발주가 본격화될 경우 과창판 내 반도체 장비 업종의 비중은 현재 약 14%에서 연말 20% 수준까지 확대될 가능성이 높다고 판단한다.