미래에셋증권 웹진(2026년 6월) 첫 페이지

I. Investment Summary

하반기 이후 분위기 반전 예상

하드웨어 사이클이 정점을 지난 이후부터는 인터넷/소프트웨어 업종으로의 관심도 본격화될 전망입니다. AI 시대 프론티어 모델의 승자가 누가 될 것인지에 대한 윤곽 역시 하반기부터 점차 가시화될 것으로 예상합니다. 현재 하드웨어 사이클을 주도하고 있는 하이퍼스케일러들의 연간 CAPEX YoY 성장률은 2027년부터 본격적인 둔화가 예상됩니다.

이미 AX 수요 확대가 실적 개선으로 연결되고 있는 SW 업체들이 존재하며, 이들에 대한 밸류에이션 리레이팅도 진행 중입니다. 글로벌에서는 테이텀, 크라우드스트라이크, 스노우플레이크 등이 대표적입니다. 국내도 AX가 기회가 될 기업들에 주목할 필요가 있습니다. 삼성에스디에스와 LG씨엔에스는 AI 시대 엔터프라이즈 인프라 사업자로 재평가될 것입니다.

인터넷: 트래픽 기반 투자전략 필요

국내 인터넷 기업들은 밸류에이션 매력도는 높아진 상황이나 모멘텀은 다소 약한 구간에 위치해 있습니다. AI 답변 기능 강화, AI 에이전트 도입 등 추진 중인 AI 전략들의 트래픽적인 성과가 나타난 이후 리레이팅이 발생할 것입니다.

NAVER는 26F P/E 16배, 27F P/E 14배 수준으로 밸류에이션 부담이 높지는 않으나 단기적인 모멘텀을 기대하긴 어려운 구간입니다. 트래픽 감소가 지속된다면 광고 성장성 둔화 및 수익성 악화 우려가 지속적으로 발생할 수밖에 없습니다. 체류시간 반전을 위해서는 AI 답변 퀄리티 제고를 기반으로 유저의 외부 링크 이탈을 줄이는 제로클릭 전략 강화가 필요합니다.

카카오는 26F P/E 24배, 27F P/E 22배 수준에서 거래 중입니다. 자회사 정리로 수익성 개선이 이뤄지고 있는 점은 긍정적입니다. 다만 AI 도입을 통한 카카오톡 체류시간 성장세 가속화라는 가시적인 성과가 나타나기 전까지는 리레이팅이 이뤄지기 어렵다는 판단입니다.

소프트웨어: AX가 불러올 SI 리레이팅

AX 수요 급증의 수혜가 나타나는 SI 업체들을 바스켓으로 담아야 하는 시기입니다. LG씨엔에스에 대한 투자의견 '매수', 목표주가 110,000원(27F 타겟 P/E 20배), 소프트웨어 업종 내 Top Pick으로 커버리지를 개시합니다. AI, 로봇, 디지털화폐 전환에 따른 수혜를 모두 누릴 수 있는 기업으로 하반기 강력한 모멘텀을 예상합니다. AX 수요 증가에 따른 탑라인 성장세가 가속화되는 가운데 AI 생산성 증대에 따른 수익성 개선도 본격화될 전망입니다.

삼성에스디에스에 대한 투자의견 '매수', 목표주가 240,000원(27F 타겟 P/E 22배)으로 커버리지를 개시합니다. 10조 원 규모 투자는 중장기 성장성을 크게 끌어올릴 전망입니다. 5조 원이 신규 AI 데이터센터 구축에 투입될 경우, 중장기적으로 연간 2조 원 수준의 신규 매출 기여가 가능할 것으로 추정합니다. 또한 약 4조 원의 자금을 활용해 디지털 AI 관련 기업 인수 및 사업 확장에 나설 경우, 중장기적인 멀티플 리레이팅 가능성도 높다고 판단합니다.

II. 밸류에이션 및 투자전략

인터넷: AI 시대에도 트래픽이 가장 중요

AI 시대에도 인터넷 기업의 멀티플은 트래픽이 결정짓습니다. 작년 하반기 이후 50% 이상의 P/E 멀티플 리레이팅이 나타난 구글도 생성형 AI 검색 확산에 따른 쿼리 수 및 체류시간 감소 우려를 해소한 것이 주요했습니다. 높은 사용 빈도와 트래픽을 유지할 수 있는 플랫폼은 장기 경쟁력이 여전히 유효하며, AI 고도화 과정에서 축적되는 사용자 데이터는 광고 타게팅 효율 개선과 광고 매출 성장으로 이어질 전망입니다.

국내 인터넷 기업 역시 멀티플 방향성을 결정짓는 핵심 변수는 결국 트래픽입니다. 이에 따라 월간 체류시간 데이터를 기반으로 한 투자전략이 유효하다고 판단합니다. NAVER는 구글과 유사하게 AI 답변 침투율을 높이는 전략을, 카카오는 챗봇 기반 AI 에이전트 전략을 전개하고 있으나, 현재까지 양사 모두 유의미한 체류시간 반등은 나타나지 않고 있습니다.

소프트웨어: 디레이팅 속 옥석 가리기

25년 말부터 소프트웨어 업종 전반의 멀티플 부담이 확대되고 있습니다. 앤트로픽·구글 등 생성형 AI 모델의 성능이 빠르게 고도화되며, 기존 SaaS 기업들이 제공하던 기능 상당 부분이 AI에 의해 대체될 수 있다는 우려가 확산되고 있기 때문입니다. 단순 기능형 소프트웨어 기업에 대해서는 시장의 디레이팅 압력이 이어지고 있으며, 실제로 일부 업체들은 성장률 둔화와 함께 밸류에이션 조정이 나타나고 있습니다.

반면 AI 전환 과정에서 구조적 수혜가 가능한 기업들은 오히려 리레이팅이 나타나고 있습니다. 혜자가 명확하고 AI 확산에 따른 실질적 수요 증가가 확인되는 기업들이 대표적입니다. 데이터독은 AI 워크로드 증가에 따른 모니터링 수요 확대 수혜를 받고 있으며, 크라우드스트라이크 역시 AI 기반 보안 수요 증가를 바탕으로 견조한 성장세를 이어가고 있습니다. 스노우플레이크 또한 AI 데이터 인프라 핵심 플랫폼으로 재평가받으며 주가가 강세를 보이고 있습니다.

국내 소프트웨어 업종 내에서도 AI 대전환의 기회가 될 기업들에 주목할 필요가 있습니다. 특히 삼성에스디에스와 LG씨엔에스는 그룹사 중심의 안정적인 AX·클라우드 전환 수요를 기반으로 AI 시대 엔터프라이즈 인프라 사업자로 재평가될 것입니다. 금융 제조 공공 등 AI 인프라 및 AI 구축 수요 확대 속에서 AI 구축·운영·클라우드 전환 전반의 수혜가 가능할 전망입니다. 피지컬 AI·데이터센터 투자 확대 역시 중장기 리레이팅 요인으로 판단합니다.

III. AI 패권 경쟁, 수익화 양상

프론티어 모델 수익 추정

오픈AI vs 구글 vs 앤트로픽

글로벌 프론티어 모델 시장은 현재 오픈AI의 챗GPT, 구글의 제미나이, 앤트로픽의 클로드를 중심으로 한 삼파전 구도로 재편된 상태입니다. 오픈AI는 가장 앞선 사용자 기반과 빠른 제품화 역량을 바탕으로 B2C 시장에서 강력한 선점 효과를 보이고 있습니다. 구글은 검색·유튜브·안드로이드로 이어지는 압도적인 플랫폼 생태계를 기반으로 트래픽과 데이터 측면에서 구조적 우위를 보유하고 있습니다. 앤트로픽은 안정성과 모델 품질을 중심으로 B2B 영역에서 차별화된 포지셔닝을 구축하며 빠르게 존재감을 확대하고 있습니다.

챗GPT는 여전히 YoY 70% 이상의 MAU 성장세를 보이고 있습니다. 챗GPT의 WAU는 9억 명을, MAU는 12억 명을 돌파한 것으로 추정됩니다. MAU 기준으로 챗GPT는 글로벌 인구의 15%까지 침투했으며, 결제 유지 비중은 5% 수준으로 추정됩니다. 구글 제미나이 MAU도 YoY 100% 이상의 성장세를 이어가며 7억 명을 돌파했습니다. B2B 시장을 빠르게 잠식하고 있는 클로드는 연간 지출 백만 달러 이상 고객 수가 지난 4월 천 곳을 돌파했습니다. 이는 두 달 만에 두 배 이상 증가하고 있는 페이스입니다.

비용 폭증에 따른 체력전, 승자는 언제 갈릴까?

광고가 전쟁터. 국내 플랫폼의 생존 가능성

생존의 기로에 놓인 국내 플랫폼

국내 플랫폼들은 생존의 갈림길에 서 있습니다. NAVER는 AI 브리핑 서비스의 도입을 통해 구글과 같은 방향으로 가기 위한 노력을 하고 있습니다. 25년 말 20%까지 올라온 AI 브리핑 침투율을 연내 40%까지 상승시키겠다는 계획입니다. 사람들의 후기 데이터가 중요한 네이버지도에서는 체류시간 반전이 발생했으나 NAVER 본체의 체류시간 성장세는 미진합니다. 다양한 데이터 소스들과 제휴를 통해 AI 브리핑 답변 퀄리티 제고가 필요한 시점입니다.

1)앱 개편, 2)챗GPT 온도앱, 3)AI 비서 카나나 출시를 통해 체류시간을 20% 증가시키고자 했던 카카오는 성공적이지 못했습니다. 지난 4분기 앱 개편 효과로 10% 수준의 체류시간 반전이 성공했으나 상승세가 유지되고 있지 않습니다. 소수 파트너십들의 추가만으로 카나나를 이용했을 때의 효용을 드라마틱하게 상승시키기는 어려울 것으로 보입니다. 대규모 파트너십의 체결과 퀄리티 좋은 검색 기능의 추가가 필요한 시점입니다.

IV. 커머스 에이전트의 등장

에이전트 도입과 전자상거래 성장 가속화

에이전틱 커머스의 보편화는 정체되었던 전자상거래 시장 성장세의 가속화로 이어질 것입니다. 에이전트가 개인의 취향·예산·구매 이력 등을 종합적으로 이해하고 최적 상품을 추천·구매하는 단계로 진화할 경우 소비 과정의 마찰 비용은 크게 낮아질 수 있습니다. 6% 전후까지 떨어졌던 국내 및 글로벌 전자상거래 시장 성장률은 10% 이상으로 가속화될 전망입니다.

동시에 AI 에이전트는 기존 전자상거래 플랫폼의 트래픽 구조 자체를 변화시킬 가능성이 높습니다. 과거에는 소비자가 직접 플랫폼에 접속해 검색·비교·구매를 수행했다면, 향후에는 AI 에이전트가 이를 대신 수행하며 구매 의사결정 핵심 게이트웨이로 자리 잡을 수 있기 때문입니다. 현재 아마존은 Alexa+와 Rufus를 결합한 쇼핑 에이전트를 확대하고 있으며, 구글과 오픈AI 역시 제미나이 및 오퍼레이터 기반 커머스 기능을 강화하고 있습니다.

결제, 광고 중심의 BM

글로벌 에이전틱 커머스 침투율은 26년 0.3% 수준에서 30년 7.3%, 33년 15.1% 수준까지 상승할 전망입니다. 초기에는 반복구매·저관여 소비 중심으로 침투가 이뤄지겠으나, AI 기반 검색·추천·결제 경험이 고도화되며 점진적으로 적용 카테고리가 확대될 것으로 예상합니다. 특히 구매 과정 전반의 탐색 비용과 시간 소모를 줄여준다는 점에서, 장기적으로는 기존 전자상거래 시장 성장률 자체를 재차 가속화하는 요인으로 작용할 가능성이 큽니다.

에이전틱 커머스 매출은 30년 230억 달러, 33년 700억 달러 규모까지 성장할 전망입니다. 주요 BM은 결제 수수료와 광고가 될 것으로 예상하며, 결제 수수료율은 글로벌 결제 사업자들의 평균 수수료율을 고려해 2% 수준을 가정했습니다. 광고 수수료율은 초기 제휴 수수료·추천 광고 중심의 제한적 수익 구조를 반영해 0.5% 수준에서 시작되나, AI 기반 맞춤형 추천 광고가 고도화되며 장기적으로 1%대까지 상승할 전망입니다.

V. 에이전트 시대의 결제

스테이블코인 결제의 대두

AI 에이전트 시대가 본격화될수록 결제 인프라의 중요성 역시 빠르게 부각될 전망입니다. 앞으로는 AI 에이전트가 사용자를 대신해 SaaS 구독, 데이터 구매, 클라우드 사용량 결제 등을 실시간으로 수행하는 환경이 확대될 가능성이 큽니다. 기존 카드 기반 결제는 국가·통화·정산 시간 측면에서 비효율이 존재하는 반면, 스테이블코인은 24시간 실시간 정산과 글로벌 전송이 가능하다는 점에서 AI 에이전트 경제에 적합한 결제 수단입니다.

AI 모델 BM이 API 기반 사용량 과금 형태로 이동할수록 스테이블코인의 중요도는 더욱 높아집니다. AI 에이전트는 사람보다 훨씬 더 많은 빈도의 트랜잭션을 발생시킬 가능성이 높으며 에이전트 간 결제 환경에서는 프로그램 가능한 화폐 구조가 유리하기 때문입니다. AI 에이전트가 데이터셋 구매, GPU 리소스 임대, 외부 AI 모델 API 호출 과정에서 스테이블코인을 활용할 경우 글로벌 단위의 자동 정산이 가능합니다.

글로벌 스테이블코인 시장 규모는 30년 1.6조 달러, 33년 3.1조 달러까지 성장할 것으로 전망합니다. 현재 스테이블코인 시장은 크립토 거래 중심 수요에서 결제·송금·정산 영역으로 사용처가 확대되는 초기 단계에 진입하고 있으며, 여기에 AI 에이전트 기반 결제 수요까지 더해질 경우 시장 성장 속도는 기존 전망 대비 더욱 가팔라질 수 있습니다.

원화 스테이블코인은 실수요 기반의 확장

현재 달러 기반 스테이블코인은 전 세계 거래소와 디파이, NFT, 글로벌 결제망에서 사실상 표준처럼 활용되고 있으며 이는 강력한 네트워크 효과를 만들어 내고 있습니다. 반면 원화 기반 스테이블코인은 국제 금융에서 결제 통화로서의 위상이 낮아 해외 투자자나 사용자가 굳이 원화 스테이블코인을 보유하거나 결제 수단으로 선택할 유인이 거의 없습니다.

다만 간편결제 영역에서는 원화 스테이블코인에 대한 유의미한 실수요가 발생할 전망입니다. 국내 간편결제 시장은 이미 네이버페이·카카오페이·토스 등을 중심으로 모바일 기반 결제 습관이 빠르게 정착된 상태이며 소비자들 역시 앱 기반 금융 서비스에 대한 거부감이 낮습니다. 원화 스테이블코인이 제도화될 경우 기존 간편결제 인프라와 결합되며 송금·충전·정산 과정의 효율성을 높일 수 있을 전망입니다.

원화 스테이블코인 시장 규모는 30년 11조 원, 33년 31조 원 수준까지 성장할 것으로 보입니다. 국내 스테이블코인 시장은 초기에는 달러 기반 스테이블코인 중심으로 성장하겠으나, 중장기적으로는 원화 스테이블코인이 제도화 및 플랫폼 사업자들의 참여 확대에 힘입어 빠르게 규모가 확대될 것입니다. 한국은 모바일 금융 및 간편결제 침투율이 글로벌 최고 수준이라는 점에서 글로벌 평균 대비 높은 침투율 달성이 가능할 것입니다.

VI. 소프트웨어: 적자생존

SaaS 기업들은 모두 사라질까?

25년 말부터 소프트웨어 기업 종말론이 대두되고 있습니다. 앤트로픽의 클로드를 비롯한 생성형 AI 모델들의 성능이 빠르게 고도화되면서, 기존 SaaS 기업들이 제공하던 기능의 상당 부분이 AI에 의해 대체될 수 있다는 우려가 확산되고 있기 때문입니다. 과거에는 업무별로 세분화된 소프트웨어를 직접 구매해 사용해야 했다면, 이제는 자연어 기반 AI가 문서 작성, 데이터 분석, 코딩, 고객 응대 등 다양한 기능을 통합적으로 수행하기 시작했습니다.

다만 이는 소프트웨어 산업의 소멸이라기보다 구조 변화에 가까울 가능성이 큽니다. 실제로 AI 기능을 빠르게 내재화한 기업들은 오히려 사용자 증가와 가격 인상을 동시에 누리고 있습니다. 핵심은 '소프트웨어가 사라지는가'보다 'AI 시대에 어떤 소프트웨어가 살아남는가'에 있습니다. 단순 기능형 SaaS보다 데이터 축적, 워크플로우 통합, AI 에이전트 연결성을 확보한 플랫폼 중심으로 시장 지배력이 강화될 것으로 보입니다.

대표적으로 데이터독은 AI 워크로드 증가에 따른 모니터링 수요 확대를 기반으로 1분기 실적 서프라이즈를 시현했습니다. 크라우드스트라이크 역시 AI 확산에 따른 보안 위험 고도화를 배경으로 보안 수요가 확대되며 견조한 성장세를 이어가고 있으며, 클라우드플레어 또한 AI 에이전트 확산 과정에서 네트워크·보안·엣지 컴퓨팅 수요가 증가하며 AI 시대 핵심 인프라 기업으로 리레이팅되고 있습니다.

AI 인프라 확대 및 AX 수요 증가

생성형 AI의 확산은 기업들의 IT 인프라 구조 변화로 이어지고 있습니다. 과거 디지털 전환(DX)이 클라우드 및 업무 시스템 전산화 중심이었다면, 최근에는 생성형 AI를 실제 업무 프로세스에 적용하기 위한 AI 전환(AX) 수요가 빠르게 확대되는 모습입니다. LLM 활용이 본격화되며 GPU 서버, 고속 네트워크, 데이터 처리 인프라 등 AI 연산 환경에 대한 투자 역시 증가하고 있습니다. 글로벌 빅테크 기업들의 AI 인프라 투자 확대와 함께 AI 서버·전력·네트워크 중심의 신규 투자 사이클이 형성되는 국면입니다.

국내 기업들의 AI 도입 역시 단순 퍼블릭 AI 활용을 넘어 프라이빗 AI 구축 단계로 진화할 가능성이 큽니다. 금융·공공·제조업 중심으로 보안 및 데이터 통제 중요성이 높아지면서, 자체 데이터와 내부 업무 시스템 기반의 AI 구축 수요가 확대될 전망입니다. 특히 ERP·그룹웨어·CRM 등 기존 업무 시스템과 생성형 AI를 연동하기 위해서는 시스템 통합 및 운영 역량이 필수적입니다. 단순 AI 모델 도입보다 실제 업무 환경 내 AI 적용 및 운영 역량의 중요성이 높아질 것으로 예상됩니다.

이에 따라 국내 IT서비스 기업들 역시 AI 인프라 및 AX 시장 확대의 수혜가 가능할 전망입니다. 삼성SDS, LG CNS 등은 기존 클라우드·SI 사업 역량을 기반으로 GPU 클라우드, 생성형 AI 플랫폼, AX 컨설팅 사업을 강화하고 있습니다. 특히 대기업 고객사 기반의 시스템 통합 경험과 업무 프로세스 이해도는 AI 도입 단계에서 경쟁 우위 요인으로 작용할 가능성이 큽니다. 과거 DX 사이클에서는 클라우드 전환 수요가 성장 동력이었다면, 향후에는 기업들의 AX 수요가 새로운 성장 축으로 부각될 전망입니다.

피지컬 AI 시대 개화에 따른 수혜

생성형 AI는 텍스트·이미지 생성 중심의 디지털 영역을 넘어, 현실 세계를 직접 인식·제어하는 피지컬 AI 단계로 확장되고 있습니다. 휴머노이드 로봇, 자율주행, 스마트팩토리, 물류 자동화 등 산업 현장에서 AI 적용이 본격화되는 모습입니다. 글로벌 빅테크 역시 단순 모델 경쟁을 넘어 로봇·산업 자동화·디지털 트윈 중심의 차세대 AI 시장 선점에 나서고 있으며, NVIDIA 또한 피지컬 AI를 AI 산업의 핵심 성장 축으로 제시하고 있습니다.

피지컬 AI 확산 과정에서는 기존 생성형 AI 대비 더욱 높은 수준의 산업용 IT 인프라 구축이 필요합니다. 실시간 데이터 처리, 엣지 컴퓨팅, 센서 데이터 통합, 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 등이 필수적이기 때문입니다. 특히 제조·물류·에너지 산업에서는 ERP·MES·SCM 등 기존 업무 시스템과 AI를 연동하는 수요가 빠르게 확대될 가능성이 큽니다. 단순 AI 모델 도입보다 실제 산업 현장 내 운영 및 시스템 통합 역량의 중요성이 높아질 전망입니다.

대규모 그룹사 캡티브 물량을 기반으로 산업 데이터와 레퍼런스를 확보한 소프트웨어 업체들의 수혜가 예상됩니다. 삼성SDS, LG CNS 등이 대표적입니다. 과거 DX 사이클에서는 클라우드·ERP 전환 수요가 성장 동력이었다면 향후에는 AI 기반 운영 자동화 수요가 새로운 성장 축으로 부상할 가능성이 큽니다. 특히 AI 도입 초기에는 실제 산업 데이터와 대규모 운영 경험이 중요한 경쟁력으로 작용할 가능성이 높은 점에서, 안정적인 캡티브 수요를 확보한 기업 중심의 밸류에이션 리레이팅 가능성에도 주목할 필요가 있습니다.