투자 거장들은 반도체를 고점에 팔았습니다(2분기 13F 특집)

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💡 한 줄 결론

투자 거장들은 2분기 반도체 고점에서 미국 고평가 종목을 줄였지만, AI 투자를 포기하기보다 TSMC·STM·아마존처럼 상대적으로 밸류에이션 부담이 낮은 자산으로 이동했다.

📌 핵심 요점

1. 13F는 분기 종료 후 최대 45일의 제출 시차가 있고 비상장 주식이 빠지며 옵션이 명목가치로 표시될 수 있으므로, 공개 자료만으로 투자자의 실제 포지션과 위험 노출을 단정할 수 없다.
2. 드러켄밀러는 브로드컴을 전량 매도하고 샌디스크를 축소하면서도 TSMC와 STM은 추가 매수했다. 이는 반도체 업종을 떠난 거래라기보다 비싼 미국 종목에서 상대적으로 저렴한 종목으로 옮긴 밸류에이션 중심의 재배치에 가깝다.
3. 브리지워터는 마이크론·마벨·TSMC·AMD 등을 매도하고 ETF·유틸리티·정유주를 매수했으며, 태퍼도 마이크론·샌디스크·코닝을 줄이는 대신 TSMC와 아마존을 매수했다. 두 사례 모두 AI의 장기 방향보다 급등 이후의 가격 부담을 관리한 움직임으로 해석된다.
4. 다수의 거장은 낙관적인 미래 이익을 반영한 포워드 밸류에이션보다 현재 실적 대비 가격을 중시했지만, 필립 라폰트는 마이크론과 인텔의 성장성 및 낮은 포워드 밸류에이션에 베팅했다. 같은 AI·반도체 전망을 두고도 현재 가치와 미래 성장 중 어디에 무게를 두느냐에 따라 판단이 갈렸다.
5. 13F 전체 흐름은 AI 투자 중단이 아니라 수혜 경로의 확장을 보여준다. 구글의 검색 경쟁력, CDW의 기업 AI 통합, 건축자재와 전력·네트워크·보안 인프라 등 반도체 밖의 현금흐름과 구조적 경쟁력을 찾는 움직임이 함께 나타났다.

🧩 배경과 문제 정의

• 13F는 운용자산 1억 달러 이상 기관의 미국 주식 보유 현황을 보여주지만, 제출 시차와 자산 누락, 옵션 명목가치 왜곡 때문에 투자자의 전체 판단을 그대로 재현하지 못한다.
• 2분기는 전쟁과 AI 우려로 하락했던 시장이 반등하고 반도체 지수가 고점을 형성한 시기여서, 투자 거장들이 상승 종목을 계속 보유했는지 차익을 실현했는지가 중요하다.
• 종목을 그대로 따라 사기보다 매수·매도 배경과 기업의 구조적 변화를 파악해야 시차 이후의 변동성을 자신의 판단으로 감당할 수 있다.

🕒 시간순 섹션별 상세정리

1. 13F의 한계와 2분기 시장 환경

• 운용자산 1억 달러 이상 기관은 분기 종료 후 45일 이내에 미국 주식 포트폴리오를 제출하므로, 공개 시점의 보유 현황과 실제 포지션 사이에는 상당한 시차가 생긴다. [00:03]
• 미국 시장에 상장되지 않은 주식은 빠지고 옵션은 실제 투자금이 아닌 명목가치로 표시될 수 있어, 13F만으로 전체 포트폴리오나 위험 노출을 판단하기 어렵다. [00:35]

2. 버크셔의 구글 집중 매수

• 버크셔는 구글을 약 170억 달러, 델타항공을 10억 달러 이상 매수하고 주택건설·소매 기업도 추가하면서 13F 포트폴리오 규모를 다시 확대했다. [02:43]
• 구글은 클래스별 주식을 합쳐 포트폴리오 약 3%를 차지하며 애플과 아메리칸 익스프레스 다음의 주요 종목이 됐고, 비교적 최근 편입됐음에도 상위권까지 빠르게 커졌다. [03:16]

3. 높은 ROIC와 AI 투자 부담의 충돌

• 구글 투자의 핵심 근거는 장기간 유지된 높은 투하자본수익률이며, 기업이 사업에 투입한 자본으로 얼마나 많은 이익을 창출하는지가 장기 주식 수익률을 좌우한다. [04:24]
• 구글의 ROIC는 2020년 이전 약 16%에서 이후 20% 중반까지 상승했고, 모닝스타 기준으로도 20%를 넘는 수치는 매우 높은 수준에 해당한다. [05:05]

4. 생존을 위한 AI 지출과 검색 사업의 회복

• 빅테크의 막대한 AI 투자는 단기 수익을 위한 선택보다 기술 전환에서 살아남기 위한 비용에 가깝고, 구글이 경쟁에서 생존하면 기존 검색 독점력과 수익성을 다시 누릴 가능성이 있다. [06:25]
• AI 투자의 성과는 클라우드 매출 같은 직접 수익뿐 아니라 검색·광고처럼 이미 지배적인 사업의 효율과 경쟁력이 얼마나 높아졌는지까지 포함해 판단해야 한다. [07:35]

5. 델타항공과 항공산업의 구조적 문제

• 버크셔는 전쟁과 고유가로 연료비 부담이 커진 상황에서도 델타항공을 1분기에 이어 추가 매수하며 항공산업의 체질 변화에 투자했다. [09:21]
• 항공운송업은 2003년부터 2024년까지 ROIC가 가중평균자본비용을 웃돈 시기가 거의 없어, 투입한 자본의 비용조차 충분히 회수하지 못하는 가치 파괴 산업에 가까웠다. [10:21]

6. 델타의 프리미엄·로열티 중심 전환

• 재무 전문가 출신 CEO 에드 배스천은 항공기를 늘려 좌석을 많이 파는 전략에서 벗어나, 고급 좌석을 더 비싸게 판매하는 고마진 전략으로 전환했다. [11:27]
• 아메리칸 익스프레스 제휴카드는 고소득 고객의 결제와 여행 데이터를 확보하고 마일리지·광고 사업으로 연결해, 항공권 이외의 반복 수익원을 넓혔다. [12:03]

7. 현금흐름 개선과 높아진 델타의 가치

• 로열티 관련 매출은 전년 동기 대비 약 20% 증가했고 제휴카드 결제액도 7개 분기 연속 두 자릿수 성장해, 경기 민감한 일반석 매출 의존도가 낮아졌다. [13:06]
• 주당 잉여현금흐름이 성장하면서 주가현금흐름비율도 약 7배까지 높아졌고, 델타는 과거 항공사보다 높은 멀티플을 받기 시작했다. [13:31]

8. 드러켄밀러의 반도체 차익 실현과 AI 재배치

• 옵션의 명목가치 왜곡을 제외하면 구글과 아마존이 주요 매수 종목이었고, 폭스와 IT 솔루션 기업 CDW도 새롭게 포트폴리오에 들어왔다. [14:48]
• 브로드컴은 전량 매도하고 샌디스크는 일부 축소한 반면 TSMC와 유럽 반도체 기업 STM은 추가 매수해, AI 투자를 유지하면서 고평가 종목의 차익을 실현했다. [15:18]

9. CDW의 유통 사업과 단기 마진 압박

• CDW는 마이크로소프트의 소프트웨어·클라우드, 시스코의 네트워크 장비, 델의 컴퓨터 제품을 조합해 기업·정부·병원 고객에게 재판매하는 IT 유통·통합 기업이다. [16:12]
• 단순 제품 판매가 아니라 고객의 요구에 맞춰 여러 공급사의 제품을 묶고 마진을 붙이므로, 공급사와 최종 고객 사이에서 시스템 구성을 담당한다. [16:45]

10. 중소기업 AI 도입을 겨냥한 CDW의 변화

• 직원 5,000명 이하 중소·중견기업은 AI 도입 수요가 있어도 자체 IT 인력과 구축 역량이 부족해, 외부 통합 사업자에 의존할 가능성이 크다. [17:53]
• CDW는 제품 재판매를 넘어 AI 인프라·클라우드·데이터·보안·업무 자동화를 고객별로 통합 구축하는 회사로 전환해 더 높은 부가가치를 확보하려 한다. [19:02]

11. 폭스의 스트리밍·구독 사업 재편

• 폭스 매수와 로쿠 매도가 동시에 나타난 데에는 인수 과정의 주식 교환이 포함됐을 가능성이 있으며, 순수한 신규 매수 규모는 이를 고려해 판단해야 한다. [20:49]
• 월드컵으로 매출이 증가했지만 중계권 비용도 커졌고 유료 가입자는 한 분기 동안 10% 이상 감소해, 기존 케이블·방송 구독 모델의 약화가 이어졌다. [21:13]

12. 크리스 혼의 건축자재·인프라 투자

• 크리스 혼은 골재·시멘트·아스팔트를 공급하는 MLM과 VMC를 주요 매수 종목으로 선택하고, 구글·S&P 글로벌·페로비알도 추가하며 인프라 비중을 확대했다. [22:40]
• AI 데이터센터와 에너지 전환 시설뿐 아니라 수명이 끝난 기존 인프라의 교체 수요까지 겹치면서, 건설 프로젝트와 필수 건축자재 수요가 함께 증가할 가능성이 크다. [23:24]

13. MLM과 VMC의 고마진 사업 집중

• 두 기업은 원재료 가격 변동이 크고 소규모 경쟁사가 많은 저마진 콘크리트 사업부를 매각해, 경쟁이 덜하고 입지 우위가 큰 사업에 자본을 집중했다. [24:57]
• VMC는 핵심 역량인 골재 사업에 집중해 채석장 기반의 지역 경쟁력을 강화하고, 인프라 건설 증가에 따른 물량 확대를 직접 흡수하려 한다. [25:28]

14. 빅테크 조정 매수와 우버·브룩필드

• 해당 포트폴리오는 보유 종목을 한 주도 매도하지 않고 우버·브룩필드·마이크로소프트·아마존·하워드휴즈를 추가 매수해, 빅테크와 기존 확신 종목의 조정을 매수 기회로 활용했다. [26:07]
• 우버는 자율주행의 피해자로 인식됐지만 기사와 이용자 네트워크 자체가 경제적 해자이며, 자율주행 기업도 이 고객망을 활용하려는 유인이 커 실제 협업이 확대되고 있다. [26:39]

15. 켄 피셔의 AI 인프라 확대와 에너지주 매도

• 켄 피셔는 GE 에어로스페이스·GE 버노바를 대량 매수하고 시스코·팔로알토 네트웍스·유나이티드헬스를 추가한 반면, 캐나디안 내추럴 리소스·코노코필립스·셰브론 등 원자재·에너지 종목은 축소했다. [28:09]
• GE 계열사의 반도체·발전 터빈, 시스코의 네트워크 장비, 팔로알토의 AI 보안 솔루션은 데이터센터 전력·연결·보안을 담당하므로 매수 포트폴리오 대부분이 AI 인프라 확장에 연결된다. [28:31]

16. 정유주 고평가와 섹터 순환의 혼선

• 정유주는 전쟁 이후 유가와 주가가 급등하면서 2022년보다 밸류에이션이 높아졌고, 차익 실현이나 가치주 로테이션을 고려한 매도 필요성이 커졌다. [30:02]
• 6월에는 금융·헬스케어, 7월에는 소프트웨어, 8월에는 다시 반도체가 강세를 보이면서 주도 섹터가 갈지자로 바뀌었고, 일관된 방향성을 잡기 어려운 시장이 형성됐다. [30:31]

17. 브리지워터의 AI 인프라 차익 실현

• 브리지워터는 마이크론·아마존·마벨·TSMC·AMD를 매도하고 S&P 500 ETF 세 종과 유틸리티 PCG·정유주 셰브론을 매수해, AI 인프라 집중 포트폴리오를 더 안전한 구성으로 재조정했다. [31:39]
• AI 인프라가 경제 성장의 핵심이라는 전망은 유지됐지만, 관련 종목의 급등과 밸류에이션 부담 때문에 장기 방향 전환보다는 차익 실현 목적의 리밸런싱이 이뤄졌다. [32:10]

18. 리루의 이례적 매도와 중국 빅테크 집중

• 장기 보유 성향이 강한 리루는 직전 분기에 신규 매수한 S&P 글로벌·무디스·MSCI를 전량 매도했고, 같은 종목을 계속 보유하거나 추가 매수한 다른 투자자들과 판단이 갈렸다. [32:45]
• 텐센트 뮤직은 한 주도 팔지 않고 PDD를 추가 매수해 중국 빅테크 비중을 유지했으며, 단기 경기보다 중국의 디지털 소비 확대에 무게를 둔 포트폴리오가 됐다. [33:37]

19. 데이비드 태퍼의 고위험 투자와 반도체 교체

• 데이비드 태퍼는 국가 부도 위험이 발생한 아르헨티나와 러시아 채권에 투자했고, 러시아에서 큰 손실을 본 뒤 같은 채권에 재진입해 기존 손실의 배가 넘는 수익을 거둘 만큼 과감한 역발상 전략을 사용했다. [35:50]
• 마이크론·샌디스크·코닝을 매도해 메모리와 AI 인프라 주식의 고점 위험을 줄였고, 과거 대규모로 매수했던 알리바바·PDD도 여러 분기에 걸쳐 축소했다. [37:21]

20. 항공사 체질 개선과 애플 하락 베팅

• 아메리칸항공은 델타처럼 전통 항공사의 사업 구조에서 벗어나기 위한 체질 개선을 추진했고, 드러켄밀러도 델타를 매수하면서 항공업 변화에 투자하는 흐름에 합류했다. [38:33]
• 애플은 대규모 AI 지출을 피한 점이 주가에 유리하게 작용했지만, 결국 기존 강점인 제품 경쟁력으로 성과를 내야 하는 상황이며 태퍼는 실패 가능성에 대비해 풋옵션을 매수한 것으로 추정된다. [39:01]

21. 현재 밸류에이션을 중시한 다수와 성장성에 베팅한 예외

• 다수의 거장은 AI 투자를 이어가면서도 미국 반도체·메모리 종목의 비중을 줄였고, 낙관적인 미래 이익을 전제로 한 포워드 밸류에이션보다 현재 실적 대비 가격을 더 중요하게 판단했다. [39:46]
• 시장이 과열됐다면 미래 매출과 이익 전망도 과도하게 높아졌을 수 있으므로, 낮은 포워드 PER만으로 반도체와 AI 인프라 주식을 저평가 상태라고 판단하기 어렵다. [40:23]

🧾 결론

• 이번 매도는 반도체 산업의 장기 성장성이 끝났다는 신호보다, 고점과 높은 현재 밸류에이션에서 수익을 확정하고 위험을 분산한 리밸런싱에 가깝다.
• 동일한 AI 투자 안에서도 브로드컴·마이크론 같은 급등 종목을 줄이고 TSMC·STM·아마존 또는 인프라 관련 기업으로 이동하는 선택이 가능하다.
• 거장의 종목명보다 중요한 것은 매수·매도 뒤에 있는 자본 효율성, 현재 가격, 사업 구조 변화와 현금흐름을 함께 읽는 것이다.
• 필립 라폰트의 사례처럼 미래 성장에 더 큰 비중을 두는 반대 판단도 존재하므로, 13F를 시장의 단일한 합의로 해석해서는 안 된다.

📈 투자·시사 포인트

• 반도체 투자에서는 낮은 포워드 PER만 확인하지 말고 현재 매출·현금흐름 대비 가격과 시장 기대치가 이미 얼마나 반영됐는지를 함께 점검해야 한다.
• AI 노출은 반도체에만 한정되지 않는다. 검색·클라우드, 기업 IT 통합, 전력·네트워크·보안, 데이터센터 건축자재처럼 실제 수요가 전달되는 경로를 나눠 볼 필요가 있다.
• 업종 전망이 긍정적이어도 종목별 밸류에이션 차이가 크다면 업종 전체 매도보다 고평가 종목에서 상대적으로 저렴한 종목으로 이동하는 전략이 가능하다.
• 13F 공개 후 그대로 추종하기보다 공시 시차 이후 주가와 실적이 어떻게 달라졌는지, 해당 기업의 구조적 변화가 계속 유효한지를 다시 확인해야 한다.

⚠️ 불확실하거나 확인이 필요한 부분

• 13F는 분기 종료 후 최대 45일 뒤 공개되므로, 공시된 매수·매도와 현재 포지션이 이미 달라졌을 수 있다.
• 비상장 주식과 일부 자산이 빠지고 옵션은 실제 투자금이 아닌 명목가치로 표시될 수 있어 전체 포트폴리오의 방향과 위험 노출을 정확히 복원하기 어렵다.
• 폭스 매수와 로쿠 매도처럼 인수 과정의 주식 교환이 포함될 수 있는 거래는 순수한 투자 판단과 기계적인 포지션 변화를 구분해야 한다.
• 자막 기반 정리: 타임스탬프가 있는 자막을 기준으로 정리했으며, 고유명사·수치·인용은 원문 확인 필요 시 별도 검증한다.
• 영상 속 주장: 발표자의 해석·전망·비교는 확인된 외부 사실이 아니라 영상 속 주장으로 분리해 읽는다.
• 검증 필요: 수치, 기업 실적, 정책·시장 전망은 발행 전 최신 자료로 별도 검증이 필요하다.

✅ 액션 아이템

• 관심 투자자의 13F에서 반도체·AI 관련 종목의 신규 매수, 추가 매수, 축소, 전량 매도를 구분해 비교한다.
• 매도된 종목과 새로 편입된 종목의 현재 주가매출비율, 현금흐름 배수, ROIC를 동일한 기준으로 점검한다.
• 공시 기준일 이후의 실적 발표와 주가 변화를 확인해 13F의 시차가 투자 논리를 훼손했는지 검토한다.
• AI 포트폴리오를 반도체, 클라우드·검색, 기업 통합, 전력·네트워크·보안, 건축자재로 나눠 특정 수혜 경로에 대한 집중도를 확인한다.

❓ 열린 질문

• AI 반도체의 미래 이익 기대가 현재 가격에 어느 정도까지 반영됐으며, 실제 현금흐름이 그 기대를 따라갈 수 있는가?
• TSMC·STM처럼 상대적으로 저렴한 종목으로의 이동은 지속적인 지역·밸류에이션 분산인가, 단기 차익 실현 이후의 임시 선택인가?
• 반도체 밖의 AI 인프라와 서비스 기업이 칩 제조사보다 안정적인 수익성과 자본 효율성을 보여줄 수 있는가?