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Yahoo Finance헤드라인2026. 06. 29. 20:23

Qualcomm, AI 기업으로 탈바꿈 중. 주가는 매우 저렴해 보인다.

요약

Qualcomm이 AI 프로세서 및 소프트웨어 기업으로 전략적 전환을 시도하며 데이터 센터 시장 확장에 나서고 있습니다. Modular 인수를 통해 Nvidia의 CUDA에 대응하고, Meta 등 하이퍼스케일러와의 계약을 통해 AI 추론 시장 선점을 목표로 합니다.

핵심 포인트

  • Modular 인수를 통한 AI 소프트웨어 및 프로그래밍 언어 역량 확보
  • Nvidia가 주도하는 시장 대신 AI 추론 및 맞춤형 프로세서 시장 공략
  • Dragonfly C1000 CPU 출시 및 Meta와의 데이터 센터 공급 계약 체결
  • 2029 회계연도까지 AI 인프라 매출 150억 달러 달성 전망

AI 붐이 처음 시작되었을 때 많은 기술 기업들이 앞다투어 뛰어들었지만, Qualcomm (NASDAQ: QCOM)은 초기에 적응이 느려 보였습니다.

이제는 아닙니다. 이 회사는 인공지능 (AI) 프로세서 쪽으로 전략을 전환했으며, 기존의 엣지 컴퓨팅 (edge computing) 지식을 AI에 적용하고 있습니다. 최근에는 데이터 센터 기술로의 영역 확장을 위해 한 AI 기업을 약 40억 달러에 인수했습니다. 지난 3개월 동안 주가가 66% 상승한 것도 놀라운 일이 아닙니다.

*2009년에 Nvidia를 놓치셨나요? 이 희귀한 신호가 다시 나타나고 있습니다. 2009년, 잘 알려지지 않은 칩 제조사인 Nvidia에 대해 "Double Down" 신호가 나타났습니다. 수년 만에 처음으로, Nvidia 크기의 1/100에 불과한 기업에 대해 동일한 "Total Conviction" 신호가 나타나고 있습니다. *계속 읽기 »

더 나아가, Qualcomm의 주가는 광범위한 기술 섹터와 비교했을 때 여전히 매우 저렴한 편입니다. 왜 지금 이 AI 주식을 매수할 가치가 있는지 그 이유를 살펴보겠습니다.

Qualcomm의 AI를 향한 거대한 전환

Qualcomm은 AI 발자취를 확장하기 위해 분주히 움직여 왔으며, 몇 가지 주목할 만한 변화가 이 회사의 AI 관점을 흥미롭게 만듭니다.

가장 최근에 Qualcomm은 약 40억 달러 가치의 전량 주식 교환 방식으로 AI 기업인 Modular를 인수했습니다. Modular는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 모든 AI 모델을 실행할 수 있는 소프트웨어를 제작합니다. 또한 AI 코딩 언어도 보유하고 있습니다.

이번 인수는 Qualcomm이 소프트웨어를 통해 AI 데이터 센터 인프라 시장의 성장에서 이익을 얻을 수 있는 능력을 확장함을 의미합니다. 새로운 프로그래밍 언어를 추가함으로써 Nvidia (NASDAQ: NVDA)와 그들의 CUDA 언어에 맞서 경쟁하는 데 도움이 될 수 있습니다.

물론 Nvidia는 강력한 상대이지만, Qualcomm은 Nvidia가 취약한 AI 추론 (inference) 시장을 겨냥하고 있습니다. Nvidia의 그래픽 처리 장치 (GPUs)는 수년간 데이터 센터 시장을 지배해 왔지만, 기술 기업들은 맞춤형 프로세서(Qualcomm이 판매하는 제품)가 AI 추론 및 일반적인 작업에 더 나을 수 있다는 점을 깨닫고 있습니다.

이 시장을 선점하기 위해, Qualcomm은 최근 인베스터 데이(investor day)에서 강력한 엔터프라이즈 데이터 센터(enterprise data center) 칩인 새로운 Dragonfly C1000 CPU를 선보였습니다. 회사는 이미 하이퍼스케일러(hyperscalers)들과 계약을 체결하고 있으며, Meta는 자사의 데이터 센터에서 Qualcomm의 프로세서를 사용하기 위해 다년 계약을 체결했다고 발표했습니다.

게다가, Qualcomm의 경영진은 2029 회계연도까지 회사의 AI 인프라(AI infrastructure) 매출이 150억 달러를 넘어설 것으로 추정했습니다. 이는 현재 사실상 거의 없는 상태에서 크게 증가한 수치입니다.

마지막으로, Qualcomm은 수년 동안 스마트폰부터 자동차에 이르기까지 모든 분야를 위한 프로세서를 판매해 왔습니다. 이 칩들은 대부분의 처리가 클라우드(cloud)가 아닌 기기 자체에서 이루어지는 엣지 컴퓨팅 (edge computing)이라고 불리는 기술의 일부입니다.

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