DS자산운용 정성인 이사의 피크아웃 반박
2026년 11월 한국 증시에서 반도체 투자자는 두 개의 숫자를 동시에 본다. 하나는 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 이미 상당 폭 움직였다는 체감 가격이고, 다른 하나는 인공지능(AI) 인프라가 아직 초기 투자 구간에 머문다는 산업의 시간표다.
한국경제가 2026년 11월 10일 보도한 DS자산운용 상장지수펀드(ETF)팀 정성인 이사 인터뷰는 이 충돌 지점을 정면으로 건드렸다. 정 이사는 반도체 시장의 피크아웃(peak-out) 논쟁에 대해 "논하기 이르다"는 취지로 진단했다. 이 발언을 단순한 낙관론으로 읽으면 핵심을 놓친다.
쟁점은 반도체 주가가 더 오르느냐가 아니라, AI 투자가 경기 민감 업종의 한 사이클로 끝날지 산업 인프라 교체의 장기 국면으로 이어질지에 있다. 정 이사의 관점은 후자에 가깝다. AI가 에이전틱 AI(agentic AI), 범용인공지능(AGI), 피지컬 AI(Physical AI)로 확장할수록 처리해야 할 데이터 양이 기하급수적으로 늘어나고, 그 부담이 고성능 반도체 수요로 전이된다는 판단이다.
반도체 산업은 오래전부터 경기 순환에 민감했다. 메모리 가격, 고객 재고, 설비투자 속도가 맞물리면 주가는 실적보다 먼저 움직였고, 시장은 정점 논쟁을 반복했다.
그러나 AI 인프라 투자는 기존 스마트폰·PC 교체 주기와 다른 성격을 갖는다. 데이터센터(data center), 그래픽처리장치(GPU), 고성능 메모리, 패키징, 전력·냉각 설비가 하나의 투자 묶음으로 결합하기 때문이다. 이 구조에서 수요의 출발점은 소비자 기기 판매량보다 AI 서비스의 계산 비용이다.
에이전틱 AI는 사람이 매번 명령하지 않아도 복수의 작업을 계획하고 실행하는 소프트웨어 계층을 뜻한다. AGI는 아직 실현 여부와 시점을 단정할 수 없지만, 기업과 연구기관이 목표로 삼는 다음 단계의 컴퓨팅 부담을 설명하는 개념으로 쓰인다.
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피지컬 AI는 로봇, 공장 자동화, 이동체처럼 물리 세계와 접촉하는 AI를 가리키며, 이 영역에서는 지연시간과 안정성이 수요의 질을 바꾼다. 정 이사의 진단이 산업·비즈니스 관점에서 중요한 이유는 여기에 있다. AI 모델이 텍스트 답변을 생성하는 수준에 머물 때와 생산라인, 물류, 의료기기, 차량 제어에 연결될 때 필요한 반도체 조합은 달라진다.
처리해야 할 데이터가 늘어나는 데 그치지 않고, 연산 위치와 전력 효율, 메모리 대역폭, 시스템 안정성까지 경쟁 변수로 들어온다. 본지 분석에 따르면, 이는 반도체 기업이 단순 증설보다 제품 믹스와 고객 포트폴리오를 더 정교하게 설계해야 한다는 뜻이다.
삼성전자와 SK하이닉스 같은 국내 기업에는 이 변화가 기회이자 선별 압력으로 작용한다. AI 슈퍼사이클이라는 표현은 전체 업황의 상승을 암시하지만, 실제 이익은 병목을 장악한 기업에 먼저 배분된다.
고성능 메모리, 첨단 공정, 후공정, 장기 공급계약에서 우위를 잡는 기업은 프리미엄을 얻을 수 있다. 반대로 범용 제품 의존도가 큰 기업은 같은 사이클 안에서도 가격 협상력이 약해질 수 있다.
AGI·피지컬 AI가 바꾸는 반도체 수요
미국 정치 변수도 시장의 불안을 키운 재료였다. 한국경제 보도에 따르면 정 이사는 '블루 웨이브'(미국 민주당의 상·하원 다수당 장악) 시나리오로 AI 투자가 위축될 것이라는 우려를 과도하다고 평가했다. 그의 논리는 간명하다.
미국 민주당과 공화당 모두 AI 패권 경쟁에서 미국의 우위를 점하는 것을 중요하게 생각하므로 AI 투자 방향 자체는 크게 바뀌지 않을 것이라는 판단이다. 다만 속도는 별개의 문제다. 규제, 예산, 세제, 전력 인프라 심사 같은 정책 절차는 기업의 투자 집행 시점을 바꿀 수 있다.
시장이 민감하게 반응하는 지점도 바로 이 시간차다. 투자자는 AI 투자의 최종 규모보다 분기별 발주, 장비 인도, 고객 재고 변화를 먼저 가격에 반영하려 한다.
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수급 요인도 무시하기 어렵다. 정 이사는 금리 하향 안정화가 외국인 투자자금 유입 환경을 만들 수 있다고 봤고, 하반기에 주식보다 채권 비중을 높인 기관 투자자들이 연말 자산 배분 과정에서 채권을 팔고 주식을 살 가능성을 언급했다. 이는 실적 전망과 별개로 주가의 단기 탄성을 키우는 변수다.
반도체 주식은 업황 논리와 글로벌 자금 흐름이 동시에 작동하는 대표 업종이기 때문이다. 여기서 투자자가 경계할 지점도 분명하다. AI 수요가 구조적으로 늘어난다는 주장과 모든 반도체 종목이 같은 폭으로 오른다는 명제는 서로 다르다.
데이터센터 투자 과열, 전력망 병목, 고객사의 비용 절감 압력, 특정 제품의 공급 과잉은 언제든 밸류에이션을 흔든다. 반론의 핵심은 'AI가 성장해도 주가는 이미 너무 앞서간 것 아니냐'는 질문이다. 그 반론은 타당한 부분을 갖지만, 피크아웃 판단의 기준으로는 부족하다.
과거 메모리 사이클에서는 재고와 가격이 정점 논쟁의 중심에 있었다. AI 인프라 국면에서는 모델 개발, 추론 서비스 확산, 물리 세계 적용이라는 여러 수요 층이 순차적으로 열릴 가능성이 있다.
정점론이 놓치는 것은 수요의 총량보다 수요의 형태가 바뀌는 속도다.
금리·자산배분이 흔드는 투자 지형
기업 전략의 초점도 달라져야 한다. 생산능력을 늘리는 것만으로는 충분하지 않다.
고객사가 원하는 성능·전력·납기 조건을 맞추고, 패키징과 소프트웨어 생태계까지 함께 설계해야 한다. 국내 반도체 기업이 장기 프리미엄을 얻으려면 AI 인프라의 어느 병목을 자신들의 수익원으로 만들지 명확히 해야 한다. 한국 투자자에게 이번 논쟁은 포트폴리오 구성의 문제로 이어진다.
삼성전자와 SK하이닉스는 한국 증시 지수에서 차지하는 영향이 커서, 반도체 판단은 개별 종목 선택을 넘어 국내 주식 비중 결정과 연결된다.
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금리 하향 안정화와 외국인 수급 개선 기대가 맞물리면 단기 매수세는 강해질 수 있다. 그러나 수급만 보고 들어간 투자는 기업의 기술 포지션이 흔들릴 때 방어력이 약하다.
필자는 반도체 피크아웃 논쟁에서 더 설득력 있는 쪽이 정 이사의 구조적 수요론이라고 본다. 이유는 단순하다. AI가 산업 전반의 운영 방식으로 들어갈수록 계산 자원은 비용 항목이면서 동시에 경쟁력의 원천이 된다.
기업은 비용을 줄이려 하면서도 더 빠른 모델, 더 낮은 지연시간, 더 안정적인 서비스를 요구한다. 그 긴장은 고성능 반도체 생태계에 지속적인 장기 발주를 남긴다.
그렇다고 장기 성장론이 단기 가격 부담을 지워주지는 않는다. 투자자는 슈퍼사이클이라는 큰 단어에 기대기보다 제품별 수익성, 고객 집중도, 설비투자 속도, 정책 리스크를 함께 봐야 한다. 한국 반도체 산업이 이번 국면에서 얻을 보상은 시장 평균 상승률이 아니라 병목 지점의 지배력에서 나온다.
투자자에게 필요한 질문은 '주가가 이미 올랐나'보다 '이 기업이 AI 인프라의 다음 병목을 붙잡았나'에 가깝다. ※ 이 기사는 한국경제의 2026년 11월 10일자 DS자산운용 ETF팀 정성인 이사 인터뷰 보도('반도체 AI 슈퍼사이클 정점은 아직 멀었다')를 참조하여 작성하였다.
FAQ
Q. AI 슈퍼사이클은 일반 반도체 경기 사이클과 무엇이 다른가?
A. 일반 반도체 사이클은 고객 재고, 제품 가격, 설비투자 조절에 따라 비교적 짧은 주기로 움직이는 경향이 강하다. AI 슈퍼사이클 관점은 AI 서비스 확산이 데이터센터, 고성능 메모리, 패키징, 전력 인프라 수요를 동시에 끌어올린다는 전제에 선다. DS자산운용 정성인 이사는 2026년 11월 10일 한국경제 인터뷰에서 에이전틱 AI·AGI·피지컬 AI로 기술이 발전할수록 처리 데이터 양이 기하급수적으로 늘어 반도체 수요가 구조적으로 확대된다고 설명했다. 다만 모든 반도체 기업이 같은 수혜를 얻는 것은 아니며, 병목 기술과 고객 계약을 확보한 기업이 더 큰 이익을 가져갈 가능성이 크다. 개인 투자자는 업종 전체보다 기업별 제품 믹스와 수익성 변화를 함께 확인해야 한다.
Q. 블루 웨이브가 현실화하면 AI 반도체 투자는 줄어드나?
A. 한국경제가 2026년 11월 10일 보도한 인터뷰에서 정성인 이사는 블루 웨이브로 AI 투자 방향이 크게 바뀔 가능성을 낮게 봤다. 그 근거는 미국 민주당과 공화당 모두 AI 패권 경쟁에서 미국의 우위를 점하는 것을 중요하게 생각한다는 정치·산업적 배경이다. 다만 정 이사는 투자 속도가 일시적으로 느려질 수 있다는 우려에 시장이 민감하게 반응하고 있다고 분석했다. 따라서 투자 방향의 변화보다는 정책 심사·예산 배분·규제 논의에 따른 발주 시점과 기업별 매출 인식 지연 가능성을 점검하는 편이 실용적이다. 단기 주가 등락은 이 시간차에 의해 결정될 가능성이 높다.
Q. 삼성전자와 SK하이닉스 투자 판단에서 가장 먼저 볼 지표는 무엇인가?
A. 두 기업을 볼 때는 단순 주가 흐름보다 AI용 고성능 제품의 매출 비중, 주요 고객사 확보 현황, 생산 전환 속도, 분기별 수익성 개선 여부를 함께 봐야 한다. 정성인 이사는 금리 하향 안정화와 기관의 연말 자산 재배분 가능성이 수급에 우호적일 수 있다고 전했으나, 수급은 주가를 단기적으로 밀어 올릴 수 있어도 장기 수익률을 보장하지 않는다. 에이전틱 AI·피지컬 AI 등 새로운 수요 층이 열리는 국면에서는 고대역폭 메모리(HBM)나 첨단 패키징처럼 AI 인프라의 핵심 병목을 쥔 제품군 비중이 기업 경쟁력을 가르는 핵심 변수가 된다. 투자자는 AI 인프라 확장 국면에서 각 기업이 어느 병목을 장악하는지 확인한 뒤 비중을 조절하는 접근이 합리적이다.
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