「노옥주(老デジタル株)」가 「신흥 귀족」으로: 델(Dell)에서 노키아(Nokia)까지, AI가 기존 인프라를 어떻게 재평가하는가?

1년 전만 해도 누군가 델, 노키아, 시스코, 코닝, 웨스턴 디지털 등이 AI 거래의 새로운 인기 종목으로 다시 부상할 것이라고 말했다면, 아마도 당신은 그 사람이 제정신이 아니라고 생각했을 것이다......

사실, 오랫동안 시장에서 AI를 논할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 엔비디아, 스토리지, 광학 모듈, 전력, 데이터 센터였다. 이들은 GPU에 충분히 가깝거나, 연산 능력 확장의 가장 뜨거운 부분에 직접적으로 위치해 있었다. 이에 비해 델, HP, 노키아, 시스코, 코닝, 시게이트와 같은 전통적인 기술 기업들은 '성장 둔화', '오래된 이야기', '탄력성 없는 밸류에이션'이라는 꼬리표가 더 많이 붙어 있었다.

하지만 아이러니하게도, 과거에는 그다지 매력적으로 보이지 않았던 이 전통적인 기술주들이 최근 꽤 좋은 성과를 보여주며 시장이 다시금 그들에 대해 논의하기 시작하게 만들었다.

시장은 또한 빠르게 적응하여 적절한 설명을 찾아냈다: AI가 모델 매개변수에서 실제 데이터 센터로 전환됨에 따라, 시장은 당연히 전달 능력과 인프라 역량을 갖춘 기업들을 다시 찾게 될 것이며, 이것이 델, HP, 노키아 등이 재조명받는 이유이다.

그렇다면 이것은 진정한 산업 재평가인가, 아니면 시장이 전통적인 기술주에 임시로 씌운 새로운 서사인가?

1. AI 시세 변환: 왜 전통 기술주를 재평가하는가?

지난 몇 년간 AI 거래의 가장 핵심적인 단서는 매우 명확했다. 먼저 모델을 보고, 다음으로 연산 능력을 보는 것이었다.

이것은 이해하기 쉽다. 가장 강력한 모델을 가진 자, 가장 많은 GPU를 확보한 자가 시장에서 가장 직접적인 프리미엄을 얻을 수 있다. 이 단계에서 투자자들이 가장 기꺼이 구매하는 것은 AI의 상상력, 연산 능력 공급 부족, 그리고 엔비디아와 같은 핵심 수혜자였다.

하지만 문제는 AI가 궁극적으로 발표회와 모델 매개변수에만 머물 수 없다는 것이다. 결국 모델은 훈련을 위해 데이터 센터가 필요하고, 추론이 대규모로 적용되기 위해서는 서버, 네트워크, 스토리지 및 전력이 필요하며, 기업이 실제로 AI를 사용하기 위해서는 완전한 IT 아키텍처와 전달 능력이 필요하다.

다시 말해, AI는 단일 GPU 하나로 해결될 수 있는 문제가 아니라, 하나의 완전한 복잡한 시스템 엔지니어링이며, 이것이 전통적인 기술 기업들이 재평가되는 시작점이다.

과거에는 시장이 Dell을 보면 PC와 전통적인 서버를 떠올렸을 것이다. HPE를 보면 기업용 하드웨어를, Nokia를 보면 5G 장비의 오래된 이야기를, Cisco를 보면 전통적인 네트워크 장비를, Corning을 보면 유리와 광섬유 재료를, Western Digital과 Seagate를 보면 하드 디스크 사이클 주식을 떠올렸을 것이다.

이러한 꼬리표들은 틀리지 않았지만, AI 인프라 사이클에서 그들의 역할은 변화했다. AI 데이터 센터를 구축하려면 전체 랙 서버, 액체 냉각, 스토리지, 네트워크 스위치, 광섬유 연결, 데이터 관리, 전력 장비 및 엔터프라이즈급 전달 능력이 필요하다. AI 클러스터가 클수록 시스템 통합, 네트워크 전송, 스토리지 용량 및 운영 유지 관리 능력에 대한 요구 사항이 높아진다.

따라서 이번 재평가의 본질은 시장이 갑자기 향수를 느끼거나 오래된 회사들이 집단으로 AI에 편승하려는 것이 아니다. AI가 주문, 수익 및 전달 단계에 진입하면서, 시장은 '누가 실제로 AI 인프라를 구축할 수 있는지'를 다시 찾기 시작한 것이다.

이러한 회사들은 가장 매력적이지는 않을 수 있지만, 공통적인 장점이 있다. 지난 수십 년간 축적된 고객, 채널, 공급망, 전달 경험 및 인프라 역량이 AI 대규모 배포 단계에서 다시 가치를 갖게 된다는 점이다.

즉, AI는 '오래된 자산'을 '새로운 수요' 안에 넣어 가격을 재평가하고 있다.

2. 서버, 네트워크에서 스토리지까지: 전통 기술주가 AI 인프라 체인에 편입되다

전반적으로, 이번에 AI에 의해 재평가되는 전통 기술주는 대략 세 가지 라인으로 나눌 수 있다: 서버 및 시스템 통합, 네트워크 및 연결, 스토리지 및 데이터 관리.

첫 번째 라인은 서버 및 시스템 통합이다.

Dell은 그중 가장 전형적인 예시이다. 가장 최근 분기 실적 보고서에서 Dell은 매우 강력한 데이터를 제시했다. FY27 1분기 매출은 438억 달러에 달했고, AI 주문은 244억 달러에 이르렀으며, 161억 달러의 AI 서버 수익을 확인했다. 회사는 또한 FY27 전체 연간 AI 서버 수익 예측을 600억 달러로 상향 조정했고, 연간 매출 가이던스 중간값을 1670억 달러로 높였다.

이 데이터가 중요한 이유는 시장이 Dell을 바라보는 방식을 바꾸었기 때문이다. 과거 투자자들은 Dell을 볼 때 주로 PC 사이클, 전통적인 서버 및 기업용 하드웨어 수요를 보았다. 하지만 이제 시장은 Dell을 AI 공장 건설의 총괄 계약자가 될 수 있는지 여부로 보기 시작했다.

Dell의 강점은 자체적으로 GPU를 만드는 것이 아니라, 공급망, 전달 능력, 기업 고객, 서버 시스템 설계, 그리고 엔비디아 생태계와의 연동 능력에 있다. AI 서버는 단순히 GPU 하나를 판매하는 것으로 끝나지 않는다. 랙에 장착되고, 네트워크, 전원 및 액체 냉각 시스템에 연결된 다음, 클라우드 업체와 기업 고객에게 전달되어야 한다.

Dell이 포착하는 것은 바로 이 칩에서 시스템 구축으로 이어지는 단계이며, HPE의 논리도 유사하다.

HPE는 가장 최근 실적 발표 후 주가가 크게 급등했는데, 핵심 이유는 역시 AI 인프라 수요 강세에 있었다. 회사의 2분기 매출은 1068억 달러로 전년 동기 대비 40% 증가했다. 클라우드 및 AI 관련 사업 수익은 771억 달러에 달했으며, FY2026 연간 성장 전망치를 상향 조정했다. 더 중요한 것은, HPE가 Juniper로 인한 네트워크 역량을 추가했다는 점이다. 이는 HPE를 더 이상 단순한 전통 서버 회사가 아닌 'AI 네트워크 + 엔터프라이즈 인프라' 플랫폼으로 보이게 만든다.

따라서 Dell과 HPE의 재평가 논리는 '그들이 엔비디아가 되려고 한다'는 것이 아니라, AI 공장 건설 현장에서 매우 중요한 시스템 통합자가 되고 있다는 것이다.

두 번째 라인은 네트워크 및 연결이다.

AI 인프라에서 가장 간과되기 쉬운 부분 중 하나는 연결이다. 연산 능력은 고립되어 존재하지 않는다. 데이터 센터 내부는 고속 상호 연결이 필요하고, 데이터 센터 간에는 광섬유 연결이 필요하며, AI 애플리케이션이 에지와 단말기로 확장된 후에는 더 강력한 통신 네트워크와 무선 인프라가 필요하다. AI 훈련 및 추론 규모가 클수록 네트워크와 연결은 더 이상 조연이 아니라 연산 능력 효율성을 결정하는 핵심 인프라가 된다.

이것이 Corning, Nokia, Cisco가 시장에서 다시 논의되는 이유이기도 하다. Corning은 매우 전형적인 예시이다. 전통적인 의미의 AI 칩 주식은 아니지만, 광섬유, 광 연결 및 광통신 재료는 정확히 AI 데이터 센터 확장의 중요한 보�재이다.

회사의 Q1 2026 핵심 매출은 435억 달러로 전년 동기 대비 18% 증가했다. 이 중 광통신 사업 매출은 1846억 달러로 전년 동기 대비 36% 증가했다. 회사는 또한 Gen AI 제품 수요와 새로운 대규모 하이퍼스케일 고객과의 장기 계약이 성장의 중요한 동인이라고 언급했다. 이는 AI 데이터 센터에 GPU뿐만 아니라 연산 능력을 실제로 연결하는 기초 재료도 필요함을 보여준다.

Nokia의 이야기는 전통적인 5G 장비에서 AI-RAN, 6G 및 AI 네이티브 무선 네트워크로 확장되었다. 엔비디아는 이전에 노키아에 10억 달러를 투자할 것이라고 발표했으며, 양사는 AI-RAN 및 5G에서 6G로의 전환을 위해 협력할 예정이다. 이 신호는 중요하다. 미래의 AI 트래픽은 데이터 센터에만 머물지 않고 휴대폰, 자동차, 로봇, AR/VR 등의 단말기 시나리오로 진입할 것이기 때문이다. AI 애플리케이션이 에지와 모바일 네트워크로 계속 확산된다면, 통신 인프라 기업들은 서사 공간을 다시 확보하게 될 것이다.

Cisco의 논리는 데이터 센터 네트워크에 더 치우쳐 있다. 회사의 FY2026 3분기 매출은 158억 달러로 전년 동기 대비 12% 증가했다. 데이터 센터 스위칭 주문은 전년 동기 대비 40% 이상 증가했다. AI 클러스터에서 네트워크는 단순한 연결선이 아니라 데이터 전송 효율성, 연산 능력 활용률 및 클러스터 안정성에 영향을 미치는 핵심 요소임을 명심해야 한다.

이러한 기업들의 공통 논리는 AI가 규모화된 배포로 갈수록 네트워크와 연결의 가치가 높아진다는 것이다.

세 번째 라인은 스토리지이다.

이 라인은 지난 두 달 동안 시장에 널리 알려졌다. 즉, AI에는 연산 능력뿐만 아니라 스토리지도 부족하다. 과거 시장이 가장 주목한 것은 HBM, DRAM 및 NAND였지만, 이제 고용량 HDD도 다시 주목받고 있다. AI 모델 훈련, 추론 로그, 비디오 데이터, 기업 데이터, 콜드 데이터 아카이빙이 모두 더 큰 스토리지 용량 수요를 창출하기 때문이다.

Western Digital은 대표적인 예시 중 하나이다. 회사의 최신 분기 매출은 전년 동기 대비 45% 증가한 33억 4천만 달러를 기록했으며, 시장 예상치를 상회하는 다음 분기 매출 가이던스를 제시했다. 더 중요한 것은, 고용량 하드 디스크 수요가 주로 AI 및 클라우드 데이터 센터에서 비롯된다는 점을 시장이 주목했다는 것이다. Seagate도 유사하게 고용량 니어라인 하드 디스크에서 혜택을 크게 보았으며, 데이터 센터 고객 비중이 점점 더 높아지고 있다.

물론, AI 시대에 모든 데이터를 가장 비싼 고속 스토리지에 저장해야 하는 것은 아니다. 다량의 콜드 데이터, 훈련 데이터, 로그 데이터, 비디오 데이터 및 아카이브 데이터는 여전히 비용 효율적인 고용량 하드 디스크가 필요하다. 따라서 WDC와 STX의 재평가 논리는 '하드 디스크의 갑작스러운 부흥'이 아니라, AI 데이터 폭발로 인해 스토리지가 다시 필수 요소가 되었다는 것이다.

3. 진정한 재평가란 무엇인가?

하지만 전통 기술주가 AI에 의해 재평가된다고 해서 모든 오래된 기업을 무조건 낙관해야 한다는 의미는 아니다.

여기서 가장 중요한 차이점은 일부 기업은 실제로 AI 인프라 체인에 진입한 반면, 다른 기업은 단순히 'AI'라는 이름을 붙였을 뿐이라는 것이다. 따라서 이러한 기업이 진정으로 재평가되는지 판단하려면 최소한 세 가지 기준을 살펴봐야 한다:

• 첫째, 주문과 수익 실현 여부: 예를 들어 Dell의 AI 주문 및 AI 서버 수익, HPE의 클라우드 및 AI 관련 사업, Corning의 광통신 수익, Cisco의 데이터 센터 스위칭 주문, WDC의 고용량 하드 디스크 수요 등은 단순히 AI 스토리를 말하는 것보다 훨씬 중요하다.
• 둘째, 가이던스 상향 조정 여부: AI가 발표회와 제품 소개에만 머문다면 주가는 상승했다가 쉽게 다시 하락할 수 있다. 하지만 경영진이 연간 매출 예측, 사업 성장 전망치 또는 핵심 제품 출하량 예측을 상향 조정한다면, 이는 AI 수요가 단기적인 분위기에 그치는 것이 아니라 회사의 성장 곡선을 변화시키고 있을 수 있음을 의미한다. 이것이 시장이 Dell, HPE와 같은 기업을 재평가하는 이유이기도 하다.
• 셋째, 수익 품질이 따라올 수 있는가: 전통적인 하드웨어 기업의 가장 큰 문제는 항상 낮은 마진율과 주기성이었다. AI 서버 수익이 빠르게 성장한다고 해서 반드시 수익 탄력성이 높은 것은 아니다. 스토리지 가격 상승은 단기적인 수급 불일치에 불과할 수도 있다. 네트워크 장비 주문 증가가 지속 가능한 수익으로 이어질 수 있는지도 확인해야 한다.

진정으로 좋은 재평가는 수익 성장, 주문 가시성 및 수익 품질이 함께 개선되는 것이다.

단지 수익만 증가하고 마진율이 매우 얇아지거나, 수요가 단기적인 재고 보충 사이클에 불과하다면 밸류에이션 재평가는 제한적일 것이다. 시장이 궁극적으로 구매하는 것은 '오래된 회사가 새로운 이야기를 하는 것'이 아니라, '오래된 자산에 새로운 수요가 더해져 새로운 수익이 될 수 있는지'이다.

이것이 이번 '늙은 나무에서 새 꽃이 피는' 현상에서 가장 주목해야 할 점이다. AI가