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인텔, ‘중요한’ 촉매제로 20~30% 상승할 수 있어 – 링스 에쿼티

입력: 2024- 03- 28- 오후 10:44
수정: 2024- 03- 28- 오후 10:38
© Reuters.

Investing.com – 이번 주 링스 에쿼티 스트래티지스의 투자메모에 따르면 인텔(NASDAQ :INTC) 주식은 현저한 상승을 앞두고 있으며, '중요한' 촉매제 덕분에 20~30% 상승 가능성이 있다고 했다.

링스 에쿼티 스트래티지스는 전략적으로 볼 때 앞서 언급한 촉매제에 힘입어 인텔 주가가 상승 모멘텀을 보일 것으로 예상한다고 전했다.

애널리스트들은 “투자자들이 AI 분야에서 적극적으로 아이디어를 찾고 있는 환경에서는 약간 긍정적인 촉매제만 있어도 주가 움직임에 큰 영향을 미칠 수 있다”고 했다.

링스 에쿼티가 보는 첫 번째 촉매제는 인텔의 4월 2일 이벤트로, 인텔은 새로운 사업 부문을 발표할 계획이다.

링스 에쿼티는 “일반적으로 해당 이벤트는 지루한 행사지만 이번에는 약간의 활기를 띌 수 있다”며 “비즈니스 그룹의 합리화와 반도체 및 과학법(CHIPs) 관련 자금에 대한 세부 정보가 제공될 것으로 예상한다”고 전했다. 또한, 인텔이 사업 그룹의 재구성을 발표하면서 “더욱 명확해지길 바란다”고 기대했다.

링스 에쿼티는 이제 CHIPs 법에 따른 자금이 확정되었으므로 인텔 CFO가 관련 자금의 범위와 시기, 그리고 이 자금이 '스마트 자본' 이니셔티브에 어느 정도 도움이 되는지에 대한 구체적인 정보를 제공할 것으로 예상하며, “잉여현금흐름 전망에 도움이 될 것”으로 기대하고 있다.

두 번째 촉매제는 2024년 상반기 중 시에라 포레스트(Sierra Forest)의 출시/생산이다.

링스 에쿼티는 “인텔 경영진이 이 300코어 서버 칩에 눈에 띄는 테마를 붙이지 않았기 때문에 출시가 투자자들 사이에서 큰 관심을 끌지 못했다”며 “AMD(NASDAQ:AMD)의 유사한 칩인 베르가모(Bergamo) 역시 큰 관심을 끌지 못했었다”고 언급했다.

링스 에쿼티는 시에라 포레스트가 메타 AI에 맞춰져 있다고 생각하지만, “투자자들이 AI와 관련된 모든 것을 연관짓는 생성형 AI 워크로드에는 해당되지 않는다”고 본다.

또한 “2분기 초반에 시에라 포레스트 배송이 시작될 가능성이 있다고 생각한다”고 덧붙였다.

인텔이 주요 AI 수혜주 될 수 있을까?

AI 분야에서 인텔의 전략적 이니셔티브와 최근의 투자 유치 덕분에, 인텔이 AI 시장에서 중요한 플레이어가 되면서, AI 기술 채택이 가속화되는 가운데 잠재적으로 수혜를 누릴 수 있다는 징후가 있다.

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뱅크오브아메리카증권의 애널리스트들은 화요일 샌타클래라에서 열린 투자자 만찬에 데이비드 진스너(David Zinsner) 인텔 CFO와 존 피처(John Pitzer) IR 책임자를 초청했다고 밝혔다.

인텔 경영진은 인텔의 강력한 입지를 활용한 회사의 엔터프라이즈 AI 기회와 AI-PC 및 Win10 만료에 따른 기업 업그레이드 속 향후 PC 회복을 강조했다.

그러나 니덤앤컴퍼니의 애널리스트들은 최근 인텔의 실적에 영향을 미치는 몇 가지 우려를 언급하며 인텔 주식을 매수에서 보유 등급으로 하향 조정했다

니덤은 인텔 경영진의 낙관적인 PC 총시장 추정치가 “공격적"이며 잠재적인 AI PC 업그레이드 주기가 현실화되기까지 시간이 소요될 수 있다고 했다. 또한 인텔의 밸류에이션은 성장성이 높은 AI 중심 기업에 비해 매력적이지 않은 것으로 간주된다.

또한 지난해 미디어 보도에 따르면 한국의 구글(NASDAQ:GOOGL)격인 네이버가 최근 엔비디아(NASDAQ:NVDA)의 H100을 인텔 사파이어 래피즈(Intel Sapphire Rapids)와 AI 가속기로 대체할 방법을 찾았다고 발표했지만, 번스타인 애널리스트는 아직은 판도를 바꿀 만한 요인은 아니라고 했다.

번스타인은 “지금까지 엔비디아의 H100은 세계 최고 성능의 AI 칩으로, 이전 세대(A100)보다 추론 성능이 1.5배~4.5배 더 뛰어나며 구글, 퀄컴(NASDAQ:QCOM), 하바나랩스(HabanaLabs)의 가속기와 비교한 추론 테스트에서 더 뛰어났다”고 말했다.

“우리는 여전히 GPU를 CPU로 전환하는 것이 AI 작업, 특히 대규모언어모델(LLM) 모델 훈련에 매우 비용이 많이 들기 때문에 이상적인 옵션이 아니라고 생각한다.”

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