이전 해외투자 점검글에 이어 업데이트를 기록 해놓을까 한다.

해외투자 점검 Update

1. 포트폴리오 전략 변화 개요

이전 해외투자 점검 이후 가장 큰 변화는 PaaS 기반 AI Software 비중을 대폭 축소한 것이다. GPT-5 출시를 계기로 그간 마음속에 있던 의구심이 확신으로 바뀌었고, 이에 따라 Gitlab, Confluent, MongoDB, Datadog, Crowdstrike, Intuitive Surgical 편출시키고. Snowflake도 비중을 낮추었으며, 그 대신 Fujikura, Nitto Boseki, Oracle, TSMC, F5, Reddit, Cadence Design System, Corning, Spotify을 편입·확대했다.

2. LLM 고도화와 응용 소프트웨어 기업의 투자 리스크

(1) 보완재에서 경쟁재로의 전환

GPT-3·4 시기에는 대부분의 응용 소프트웨어 기업들이 대형 LLM의 조력자(Complementor) 역할을 수행했다.

Snowflake, MongoDB는 데이터 저장·관리 인프라를 제공하며, LLM은 이를 질의·활용하는 인터페이스로 작동했다.
Confluent, Datadog 역시 스트리밍·로그 모니터링 등 운영 데이터 공급의 핵심 축이었다.

그러나 GPT-5 이후 LLM이 데이터 질의·처리·분석·시각화 기능을 자체적으로 흡수하면서, 기존 소프트웨어 업체들은 LLM 플랫폼과 직접 경쟁하는 국면에 들어섰다.

(2) 주요 기업별 영향

Datadog: 최대 고객인 OpenAI가 자체 로그·메트릭 툴을 개발 중이라는 보도가 나왔다. 2025년 하반기부터 Datadog 청구액이 감소할 수 있으며, Guggenheim은 이를 근거로 Datadog을 **‘중립’→‘매도’**로 하향 조정, 2026년 성장률을 기존 대비 4%p 낮춘 **15%**로 전망했다. 대형 고객 의존도가 높아 소비 최적화 압박이 구조적으로 지속될 가능성이 크다.
Confluent: 주요 AI 네이티브 고객이 내부 데이터 플랫폼을 자가 관리(on-premise) 모델로 전환하며 Confluent Cloud 사용량을 크게 줄였다. 이는 4분기부터 매출 성장률을 단일 자리수로 둔화시키는 요인으로 작용할 전망이다.
MongoDB: LLM이 자연어→데이터 질의 기능을 내장하면서 전통적 NoSQL 질의 인터페이스 의존도가 줄고 있다. OpenAI, Google, Anthropic이 자체 데이터 커넥터·벡터DB를 내장할 경우 일부 워크로드가 MongoDB를 거치지 않고 LLM 플랫폼에서 직접 처리된다. 단기적으로 스토리지 매출이 붕괴할 가능성은 낮으나, 장기적으로 고객 접점이 LLM에 흡수되며 부가 서비스 수익성 악화 위험이 있다.
Snowflake: GPT-5가 경량 분석·시각화·데이터 파일 직접 질의 기능을 흡수함에 따라, Snowflake가 담당하던 BI·집계·파이프라인 일부가 불필요해질 수 있다. 단기적으로는 대규모 거버넌스·통합 수요 덕분에 안정적이나, 저부가가치 워크로드부터 LLM에 잠식될 수 있다.

(3) 산업 전반 및 투자 시사점

과거: 생성형 AI는 소프트웨어 기능을 강화하는 보완재였다.
현재: GPT-5는 데이터 저장·질의·분석·시각화 기능을 통합하며, 기존 SaaS를 대체할 가능성이 커졌다.
시장 반응: Business Insider, WSJ, FT 등 주요 매체들은 100여 개 이상의 SaaS 기업들이 AI 압박에 의해 squeezed(압착)되고 있다고 분석한다.

따라서 OpenAI·Anthropic·Google 등 대형 LLM 업체의 자체 기능 내재화, 소비 최적화, 온프레미스 전환 등으로 성장률 둔화가 가속화되고 있어, 응용 소프트웨어 기업의 고성장 내러티브는 약화되고 있다.

앞으로 LLM이 더욱 고도화·정교화될수록 이러한 내재화·최적화 흐름은 한층 강화될 것으로 예상되므로, PaaS 비중을 축소하는 것이 바람직하다고 판단했다.

3. 신규 및 확대 포지션 기업

#Fujikura

AI 네트워킹 수요는 초기 Front-end(서버–ToR 연결)에서 출발했으나, 현재는 **백엔드 스케일아웃 네트워크(랙–랙 연결)**로 확장되고 있으며, TAM 기준으로는 프런트엔드보다 약 10배 이상 큰 시장 기회를 제공한다. NVIDIA NVL72에서 NVL144로 확장되면서 네트워크 트래픽은 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이 과정에서 구리선(Copper Lane)의 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 데이터 전송의 신뢰성과 효율성을 확보할 수 있는 광케이블 전환이 가속화되고 있다.

Fujikura는 일본을 대표하는 광섬유·광케이블 공급사로, 글로벌 데이터센터 및 통신 인프라 시장에서 중요한 역할을 담당하고 있다. Credo, Astera Labs가 AEC(Active Electrical Cable) 영역에서 기회를 포착한다면, Fujikura는 광케이블 수요 확대의 직접적인 수혜를 받을 수 있는 기업이다.

2025년 4월 트럼프 행정부의 관세 압박으로 AI H/W 섹터 전반이 조정을 받았으나, 미국 내 생산 투자 확대를 조건으로 일부 기업들이 관세 면제를 확보하면서 반도체 및 네트워킹 공급망의 불확실성이 완화되었다. 이러한 환경에서 Fujikura는 실적 모멘텀, 밸류에이션 매력, 엔화 절상 가능성을 동시에 보유해, 동종 업계 대비 상대적으로 높은 업사이드가 열려 있는 투자처로 평가된다.

#Nitto boseki

투자 관점에서 여전히 ASIC보다는 GPU에 우호적이며, 특히 Nvidia의 AI 칩 시장 우위를 높게 평가해 Nvidia 밸류체인에 프리미엄을 부여하는 전략을 유지하고 있다.

이 과정에서 Nvidia 공급망의 가장 큰 병목으로 지목되는 분야는 **유리섬유(glass fiber)**이며, 고품질 소재 확보의 중요성이 커지고 있다. Nitto Boseki는 반도체·AI 패키징 기판용 glass fiber 글로벌 핵심 공급사로, 기술력과 품질 측면에서 진입장벽이 높다. 다만 신규 CAPA 증설에는 최소 2년 이상의 리드타임이 소요되며, 최근 실적 발표에서도 보수적 증설 계획을 유지해 단기적으로 투자자 기대가 꺾인 바 있다.

그럼에도 불구하고, 대만 및 기타 경쟁사가 증설을 추진하고 있으나 Nitto Boseki의 품질 격차를 단기간 내 따라잡기는 어렵다. 전방 AI 수요가 꾸준히 강화되는 가운데, 동사 역시 중장기적으로 증설 태도를 바꿀 가능성이 높으며, 이는 주가의 재평가 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 최근 조정 국면은 전략적 비중 확대의 기회로 판단했고, 무엇보다 너무 Value가 저평가되어 있었다.

#F5

AI가 소프트웨어적 두뇌 역할을 넘어 휴머노이드와 같은 H/W로 확산되면서, **AI Factory(데이터 센터)**에서 학습된 데이터가 현장 기계로 안전하게 전송·갱신되는 과정이 중요해지고 있다. 이때 핵심은 단순한 물리적 보안이 아니라, 데이터 전송 과정의 애플리케이션 보안·네트워크 최적화·API 관리이다.

F5는 글로벌 데이터센터 및 클라우드 환경에서 로드 밸런싱, 애플리케이션 보안, API 보호, 트래픽 관리를 제공하는 선도 기업이다. AI 워크로드가 확산될수록 데이터 흐름과 애플리케이션 계층 보안에 대한 수요가 폭발적으로 증가할 것이며, 이는 F5의 S/W·H/W 서비스 확장으로 이어질 전망이다. 따라서 F5는 AI 시대의 인프라 보안 및 트래픽 제어 측면에서 필수적 역할을 수행하며, 구조적인 수혜가 기대된다.

#Corning

AI 데이터센터 수요 폭증으로 인한 부지·전력·용수 등 인프라 제약이 심화되는 가운데, NVIDIA NVL144 등 고집적 장비 도입으로 데이터센터는 고밀도·소형화 추세가 가속화되고 있다. 동시에, 보안 이슈에 대응하기 위한 Sovereign AI DC와 엣지 DC의 부상이 이러한 흐름을 더욱 강화하고 있다.

이 과정에서 기존 **구리 전송(Copper Lane)**은 전송 속도·전력 효율 측면에서 한계에 도달하고 있으며, 업계는 점차 **광섬유 기반 전송(Optical Lane)**으로 구조적 전환을 진행 중이다.

Corning은 광섬유 및 광케이블용 특수유리 분야 글로벌 선도 기업으로, 미국 내 생산 거점과 원가 경쟁력을 기반으로 최적의 공급망 포지션을 확보하고 있다. 관세 부담 완화, 2025년 하반기 이후 예상되는 금리·물가 하락, 데이터센터 CAPEX 재개 국면은 Corning의 Optical Glass Fiber 사업에 가장 큰 어닝 레버리지를 제공할 것으로 보인다. 따라서 동사는 AI 인프라 투자 사이클에서 가장 탄력적인 수혜 기업 중 하나로 평가된다.

#Raddit

Reddit은 밈 주식으로 단순히 소비되던 시각과 달리, 커뮤니티 기반 양방향 소통 구조에서 차별적 강점을 지닌 플랫폼이다. 글·사진·영상 업로드와 댓글·투표를 통한 활발한 상호작용은 높은 사용자 참여도를 이끌고 있으며, 이는 Reddit의 고유한 경쟁력이다.

AI 시대에는 방대한 양의 텍스트 기반 정형 데이터가 가장 중요한 학습 자원으로 평가된다. Reddit은 이러한 데이터 생태계를 가장 활발하게 보유한 플랫폼 중 하나로, 이미 OpenAI 등 AI 기업들에 **데이터 라이선스(API)**를 제공하며 새로운 수익 모델을 구축하고 있다. Sam Altman이 초기 투자자로 참여했던 점도 상징적인 의미가 있다.

YouTube·Instagram이 비정형 데이터 중심 플랫폼이라면, Reddit은 언어·대화 기반 데이터를 제공해 AI 언어모델 학습에 특히 적합하다. 현재 LLM 학습데이터가 점차 고갈되는 상황에서, Reddit이 보유한 방대한 텍스트 데이터의 가치는 새롭게 재평가되고 있으며, 이에 따라 동사의 플랫폼 역시 구조적 수혜와 함께 재평가 국면에 진입할 것으로 판단된다.

#Oracle, TSMC

AI 해외주식투자 펀드를 처음 기획할 때 주력 포지션으로 보유했던 기업은 TSMC와 Oracle이었다. 그러나 트럼프 행정부의 관세 정책과 TSMC 정밀 타격으로 잠시 포지션을 줄였다가, 한국과 대만의 미국 내 대규모 반도체 공장 투자 약속을 조건으로 무관세 가능성이 대두되자 빠르게 재진입했다.

대만 정부는 자국 대표 반도체 기업이 미국 수출 시 100% 관세 부과 대상에서 제외되었다고 발표했고, TSMC 주가는 사상 최고치를 기록했다. TSMC는 미국 내 생산시설 구축을 이유로 관세에서 면제되었으며, 경쟁사 대비 우위를 유지할 수 있다는 평가가 나왔다.

AI 추론이 고도화되면서 토큰당 비용 경쟁력이 핵심 요소로 부상하고 있다. 이를 뒷받침하는 기반은 TSMC의 선단 공정 기술력이며, 동사는 파운드리 시장에서 압도적 점유율과 기술 리더십을 바탕으로 비용 전가력이 매우 높다. 삼성전자 및 SMIC와의 기술 격차는 여전히 뚜렷하며, 이는 TSMC의 독점적 지위를 강화하는 요인이다. 최근 미국 내 공장 투자로 트럼프 행정부의 관세 면제를 확보하면서, 지정학적 리스크 완화와 함께 주가가 사상 최고치를 기록했다.

한편, 미국 내 데이터센터 부지·전력·용수 부족으로 데이터센터 병목현상이 심화되는 가운데, Oracle은 자사의 클라우드 인프라(OCI)를 기반으로 AI 워크로드 최적화와 데이터베이스 중심 클라우드 서비스에서 차별화를 꾀하고 있다. Oracle은 AWS·Azure·GCP 대비 시장 점유율은 낮지만, 특정 고객군(기업 DB·AI 추론용 워크로드)에 특화된 성장 전략을 전개하며 장기 성장 가능성을 키워가고 있다.

#Spotify

2Q25 실적이 시장의 기대치를 하회해 매수기회가 생겼었고, 우리는 빠르게 대응했었다.

Spotify는 글로벌 음원 스트리밍 시장에서 과점을 넘어 사실상 독점적 지위를 확보해가고 있다. 이는 단순한 음원 제공을 넘어 독보적 플랫폼으로 자리매김했음을 의미한다.

첫번째 투자 포인트로는 음원 스트리밍 시장은 저작권(소유권 이전, 사용료 배분 등)과 관련한 법적 이슈가 첨예하게 얽혀 있는 분야다. 이로 인해 신규 진입자가 단기간에 경쟁력을 확보하기 어렵고, 법·제도적 장벽이 1차적 진입장벽으로 작용한다.

두번째 투자 포인트로는 Spotify는 양면 플랫폼(two-sided platform) 구조를 기반으로 한다.

이용자(user) 증가 → 가치 상승: 이용자가 많아질수록 플레이리스트, 청취 데이터, 추천 알고리즘의 정교함이 향상되어 신규 사용자에게 제공되는 서비스 가치가 커진다.
아티스트·레이블 증가 → 콘텐츠 강화: 많은 아티스트와 레이블이 Spotify에 콘텐츠를 제공할 유인이 커지며, 이는 다시 풍부한 음원 라이브러리로 이어진다.

이처럼 사용자와 공급자가 서로를 끌어올리는 양방향 규모의 경제가 형성되어, 가입자 수가 늘어날수록 플랫폼 가치가 기하급수적으로 확대되는 선순환 구조가 자리 잡았다.

특히 2011년 페이스북 연동, 사용자 간 플레이리스트 공유 기능 등 소셜 요소를 공격적으로 도입해, 음악 자체가 **바이럴 루프(viral loop)**를 통해 신규 사용자 유입을 촉진하는 구조를 만들어냈다.

마지막 세번째 포인트로는 Spotify는 사용자 경험 기반의 데이터 축적을 통해 **스위칭 비용(switching costs)**을 높여왔다.

퍼스널라이즈드 추천: Discover Weekly, Daily Mix 등 개인화 추천 알고리즘은 사용자 취향 데이터가 쌓일수록 정교해져, 타 플랫폼으로의 이전 시 사용자 경험이 크게 저하된다.
데이터 기반 자산: 플레이리스트, 즐겨찾기, 청취 히스토리 등은 다른 서비스로 옮기기 어렵다. 이는 자연스럽게 높은 전환 장벽을 형성한다.
에코시스템 확장: Spotify는 음악뿐 아니라 팟캐스트, 오리지널 콘텐츠, 커뮤니티 기능을 통합해 종합 미디어 플랫폼으로 진화했다. 이는 단순 음악 청취 이상의 경험을 제공하며, 사용자가 타 서비스로 이동할 동기를 더욱 약화시킨다.

마진 확대 가능성

spotify는 다수의 창작자와 다수의 이용자를 직접 연결하는 독점적 유통 플랫폼으로 진화하며, 협상력 우위를 확보했다. 이는 원가 구조를 개선하고, 장기적으로 마진 확대 여지를 키우는 요인으로 작용한다.

Spotify가 장기간 글로벌 음원 스트리밍 시장에서 우위를 유지할 수 있었던 핵심 동력은 두 가지다.

네트워크 효과: 대규모 사용자·콘텐츠 풀을 만들어내는 선순환 구조.
락인 효과: 개인화 추천과 에코시스템 확장을 통한 높은 전환 장벽.

이 두 가지가 상호 보완적으로 작동하면서 Spotify는 단순한 스트리밍 서비스를 넘어, 독보적인 음악·미디어 플랫폼으로 자리매김하고 있다.

4. 거시환경 변화와 섹터 전략

거시환경: 트럼프 관세 리스크가 일단락되며 불확실성이 완화되었고, 미국 경제는 회복 국면에 진입했다.
섹터별 조정:
- 금융·방산 → 비중 축소 (단기 모멘텀 약화, 안전자산 성격 희석)
- AI 인프라·에너지 → 비중 확대 (AI Capex 모멘텀 가속, 전력·인프라 병목 심화)
운용 기조: 종목별 압축 전략을 통해 에너지와 인프라 비중을 실어주며, 포트폴리오 전체 집중도를 강화하는게 맞지 않나 싶었다.

5. 결론

이번 조정은 거시 불확실성 완화 + AI 인프라 투자 가속이라는 이중 모멘텀을 반영한 전략적 섹터 재배치이다. 응용 소프트웨어 기업들의 불확실성이 커짐에 따라 비중을 축소하고, AI 인프라·소재·반도체·네트워킹 등 구조적 수혜 섹터로 재편함으로써 장기 경쟁력에 좀 더 초점을 맞추는 조정이었다.

나만의 투자이야기

2025년 9월 4일 목요일

해외투자 점검 2