HTX Research 최신 연구 보고서 해석: 미국 주식 AI 자산: 기술은 여전히 초기 단계에 있으며, 자본 지출과 가치 평가는 주기 후반에 진입함

최근, 화폐HTX 산하 연구 부서 HTX Research는 최신 연구 보고서 《스마트 산업화와 버블 주기: 토큰 경제학, 자본 지출 및 미국 주식 AI 자산의 배당 재평가》를 발표했습니다. 이 보고서는 토큰 경제학을 바탕으로 AI 산업 체인의 각 단계의 가치 평가 상태, 주기 위치 및 위험 수익 구조를 분석합니다. 연구 보고서는 AI 산업과 AI 주식이 현재 동일한 시간 주기에 있지 않다고 판단합니다. 대형 모델, 에이전트 및 다중 모드 제품의 기술 확산은 여전히 초기 단계에 있으며, 기업 응용 주기는 중간 초기 단계에 있습니다. 그러나 하이퍼스케일러의 자본 지출 주기는 이미 중후반에 접어들었고, 주식 가치 평가, 시장 집중도 및 거래 감정은 더 가까운 시점에서 강세장 후반에 가깝습니다.

주가를 결정하는 변수

지난 3년 동안, 시장은 먼저 GPU, HBM, 서버, 네트워크 및 데이터 센터의 공급 부족을 거래한 후, 최전선 모델, 추론 모델 및 코딩 에이전트의 능력 도약을 거래했습니다. 2026년 이후, 주식 수익률을 결정하는 핵심 변수는 모델 매개변수와 자본 지출 규모에서 토큰의 생산 비용, 작업 성공률, 사용자 소비 강도, 기업 작업 흐름 침투율, 그리고 대규모 AI 투자가 최종적으로 자유 현금 흐름으로 전환될 수 있는지로 전환되고 있습니다.

이러한 전환의 배경에는 자본 지출의 규모 변화가 있습니다. J.P. Morgan 자산 관리에 따르면, 2026년 미국의 5개 하이퍼스케일러의 자본 지출은 약 6970억 달러에 이를 것으로 예상되며, AI 자본 지출은 이들 회사의 운영 현금 흐름의 비율이 2023년 약 33%에서 예상 약 93%로 증가했습니다. 자본 지출이 대부분의 운영 현금 흐름을 소모할 때, 시장의 관심은 반드시 수익 성장에서 자본 수익률로 전환될 것입니다.

버블은 금융 구조에 나타나고, 산업 자체에는 나타나지 않는다

연구 보고서는 "AI 버블"이라는 용어를 보다 정확하게 분석했습니다. 클라우드 수익, 코딩 에이전트 사용량, 칩 수익 및 기업 수요는 실제로 증가하고 있으며, AI 기술 자체는 허위 서사가 아닙니다. 그러나 자본 지출, 외부 자금 조달, 데이터 센터 프로젝트, 민간 모델 가치 평가 및 일부 고평가된 2선 자산에서는 이미 뚜렷한 버블화 특성이 나타났습니다.

대상 성과 비율을 판단하는 방식도 조정이 필요합니다. 표면적인 주가 수익 비율은 실제 가치 평가 수준을 직접적으로 나타낼 수 없습니다: 알파벳의 주가 수익 비율은 투자 수익의 왜곡을 받고 있으며, 아마존의 현재 회계 이익도 정상화된 가치를 대표하지 않습니다. 진정으로 성과 비율이 높은 것은 정상화된 가치 평가, 경쟁 장벽, 현금 흐름 및 AI 선택성 간의 가장 잘 맞는 회사입니다.

현재 가격과 주기 위치에서, 연구 보고서는 알파벳의 종합 배당이 가장 두드러지며, 전체 스택 능력과 다중 성장 엔진을 겸비하고 있다고 판단합니다. 마이크로소프트의 기본 면에서는 승률이 가장 높지만, 가치 평가 확장 공간은 제한적입니다. 메타는 표면 가치와 수익 성장 속도가 높은 일치도를 보이며, 자본 지출 위험이 상당합니다. TSMC는 공급망에서 품질이 가장 안정적인 "판매자"로서 지정학적 꼬리 위험을 감수해야 합니다. NVIDIA는 여전히 성장 조정 후 가장 매력적인 핵심 반도체 자산입니다. 아마존은 상당한 AWS 및 Trainium 선택성을 가지고 있습니다. 오라클과 마이크론은 높은 배당률이지만 낮은 승률의 주기형 자산에 속하며, AMD, 아리스타 및 버티브는 비즈니스 품질이 우수하지만 현재 가격은 거의 완벽한 실행을 요구합니다.

AI 주선은 암호화 사용자 구성 방식을 변화시키고 있다

AI는 글로벌 자본 시장의 공동 주선으로서의 영향이 미국 주식 가격 책정에만 국한되지 않고, 암호화 사용자들의 자산 배분 행동을 변화시키고 있습니다. NVIDIA, 마이크론, TSMC, 브로드컴, 메타, 알파벳과 같은 AI 핵심 자산이 금, 원유, ETF 및 Pre-IPO 자산과 함께 암호화 사용자들의 일상 투자 포트폴리오에 들어가면서 두 시장 간의 경계가 모호해지기 시작했습니다. 자금은 거시 환경, 산업 동향 및 위험 선호도에 따라 BTC, ETH, AI 선도 주식, 금 및 ETF 간에 유연하게 전환할 수 있으며, 점점 더 많은 사용자가 암호화와 미국 주식을 동일한 글로벌 위험 자산 체계 내의 서로 다른 구성 방향으로 이해하고 있습니다.

화폐HTX는 이 방향을 체계적으로 추진한 암호화 거래 플랫폼 중 하나입니다. 2026년 8월 공개된 데이터에 따르면, 플랫폼 TradFi 계약 부문의 누적 거래량은 이미 25억 달러를 초과했으며, 170개 이상의 TradFi 관련 자산을 지원하고 있습니다. 이는 미국 주식, ETF, 금, 은, 원유, AI 칩, 저장소, 항공 우주 및 OpenAI, Anthropic 등의 Pre-IPO 주제 자산을 포함합니다.

이 모델의 핵심은 플랫폼이 이미 많은 등록, 신원 확인 및 자산 입금이 완료된 암호화 사용자들을 보유하고 있다는 점입니다. 이러한 사용자들은 일반적으로 USDT와 같은 스테이블 코인을 직접 보유하고 있어 전통적인 증권 계좌를 새로 개설할 필요가 없으며, 자금을 다른 금융 시스템으로 이동할 필요 없이 동일한 계좌에서 TradFi 자산 거래를 완료할 수 있습니다. 위험 선호도가 낮아질 때는 금, ETF 또는 대형 기술 주식에 배분하고, 위험 선호도가 상승할 때는 암호화 및 고 베타 AI 주식의 비율을 높이며, 자금은 항상 동일한 플랫폼 내에 남아 있습니다.

거래 플랫폼의 경쟁 경계가 변화하고 있다

TradFi 사업의 성장은 향후 거래 플랫폼 간의 경쟁이 현물, 계약, 유동성 및 상장 속도에서 암호화, 미국 주식, ETF, 상품, Pre-IPO, 자산 관리 및 AI 투자 도구에 대한 종합 경쟁으로 확장될 것임을 보여줍니다. 진정으로 장기 경쟁력을 갖춘 플랫폼은 핵심 능력이 단일 거래 능력에서 글로벌 자산 분배 능력으로 업그레이드될 것입니다.

이는 연구 보고서가 제시한 더 큰 판단을 뒷받침합니다: AI가 변화시키는 것은 모델 능력과 계산 요구뿐만 아니라 자금 흐름, 자산 배분 방식 및 금융 상품의 조직 형태입니다. 화폐HTX의 TradFi 방향에 대한 사전 배치는 HTX Research의 AI 주선 및 시장 간 자금 흐름에 대한 지속적인 추적과 상응하여 주기를 인식하고 자금 흐름을 판단하며 서로 다른 자산 간의 상호 작용 관계를 이해하는 것이 투자의 핵심이자 실제 비즈니스 결정에서 선발 우위의 원천이 됩니다. AI가 글로벌 금융 시장을 새로운 융합 단계로 이끌 때, 산업 주기와 자본 흐름을 동시에 이해할 수 있는 기관이 다음 경쟁에서 유리한 위치를 차지할 가능성이 더 높습니다.

주: 본 문서의 내용은 투자 의견이 아니며, 어떤 투자 상품에 대한 제안, 제안 유도 또는 권고를 구성하지 않습니다.

HTX Research에 대하여

HTX Research는 화폐HTX 산하의 전담 연구 부서로, 암호화폐, 블록체인 기술 및 신흥 시장 동향 등 광범위한 분야에 대한 심층 분석을 수행하고, 포괄적인 보고서를 작성하며, 전문 평가를 제공합니다. HTX Research는 데이터 기반의 통찰력과 전략적 전망을 제공하는 데 전념하며, 산업 관점을 형성하고 디지털 자산 분야의 현명한 결정을 지원하는 데 중요한 역할을 합니다. 엄격한 연구 방법론과 최첨단 데이터 분석을 바탕으로 HTX Research는 항상 혁신의 최전선에 서 있으며, 산업 사상 발전을 이끌고, 변화하는 시장 동태에 대한 깊은 이해를 촉진합니다.