AI 인프라 지출이 학습(training)에서 추론(inference)으로 이동하면서 고속 데이터 연결 수요가 폭발하고 있다. ALAB·MRVL·CRDO가 차세대 AI 슈퍼사이클 수혜주로 부각된다.
NVDA는 지난 5년간 주가가 1,300% 이상 오르며 AI 붐의 최대 수혜주가 됐다. 그러나 다음 AI 슈퍼사이클의 주인공은 AI 칩이 아닌, 방대한 데이터를 이동시키는 고속 연결 인프라 기업일 수 있다는 시각이 힘을 얻고 있다. AI 인프라 지출의 무게중심이 모델 학습(training)에서 대규모 추론(inference)으로 이동하면서, 서버·칩·메모리 간 고속 데이터 전송 솔루션 수요가 폭발적으로 증가하고 있기 때문이다.
Astera Labs(아스테라 랩스)는 AI 칩·서버·메모리 간 고속 통신을 가능하게 하는 연결 칩과 하드웨어를 설계한다. 2026 회계연도 1분기(3월 말 기준) 매출은 전년 대비 93% 급증한 3억 840만 달러를 기록했고, 조정 EPS는 84.8% 증가한 0.61달러였다. 2분기 가이던스는 3억 5,500만~3억 6,500만 달러로, 전 분기 대비 15~18% 성장을 예상한다.
핵심 제품인 PCIe Gen 6 포트는 이미 수백만 개가 출하됐으며 1분기 매출의 3분의 1 이상을 차지했다. AI 프로세서 그룹 간 통신을 가속하는 'Scorpio 스위치 패밀리'는 2025 회계연도 매출 비중 15%에서 2026년 말 최대 제품군으로 성장할 전망이다. 회사는 AI 서버 한 대당 1,000달러 이상 매출 창출이 가능하다고 추산하며, NVDA NVLink Fusion 생태계 전용 연결 제품도 개발 중이다. 지난 1년간 주가는 225% 상승했다.
Marvell Technology(마벨)는 커스텀 AI 칩, 네트워킹 솔루션, 광학 인터커넥트 기술로 대규모 데이터 이동을 담당한다. 경영진은 2027 회계연도 매출이 전년 대비 30% 이상 성장한 약 110억 달러에 달하고, 2028년엔 다시 40% 증가한 약 150억 달러에 이를 것으로 전망했다. 데이터센터 부문만 2028 회계연도에 전년 대비 50% 가까운 성장이 예상된다.
NVDA는 최근 마벨에 20억 달러를 투자해 커스텀 AI 반도체와 광학 네트워킹 협력을 강화했다. 하이퍼스케일러들이 자체 AI 프로세서를 개발하는 추세와 맞물려 마벨의 고속 연결·광학 기술의 전략적 가치가 높아지는 국면이다. 최근 Celestial AI와 Polariton Technologies 인수로 광학 네트워킹 역량도 확충했다. 다만 12개월 후행 PER 61.7배라는 프리미엄 밸류에이션은 부담 요인이다.
Credo Technology(크레도)는 데이터센터 내 AI 프로세서·서버·네트워킹 장비 간 고속 연결 솔루션을 설계한다. 주력 제품인 능동형 전기 케이블(AEC)은 전력 효율성과 신뢰성으로 단거리 서버 연결 시장에서 빠르게 점유율을 높이고 있다. 2026 회계연도 3분기 매출은 전년 동기 대비 201% 폭증한 4억 700만 달러를 기록했으며, 2027 회계연도 매출도 50% 이상 성장을 목표로 한다.
CRDO는 최근 5번째 하이퍼스케일러를 신규 고객으로 확보했다. 대형 AI 클러스터의 연결 장애를 줄이는 'ZeroFlap' 광학 사업은 당초 예상보다 빠른 성장세를 보이고 있다. 차세대 광학 네트워킹 역량 강화를 위한 7억 5,000만 달러 규모의 DustPhotonics 인수도 발표했다. 투자 리스크로는 상위 3개 고객이 전체 매출의 88%를 차지하는 높은 고객 집중도와, 12개월 후행 PER 107배에 달하는 고평가가 꼽힌다.
AI 인프라 (연결·광학) Astera Labs (나스닥: 아스테라 랩스) — PCIe Gen6 포트·Scorpio 스위치 칩 설계, AI 서버 내부 고속 연결 Marvell Technology (나스닥: 마벨) — 커스텀 AI SoC·광학 인터커넥트, NVDA NVLink Fusion 파트너 Credo Technology (나스닥: 크레도) — AEC 케이블·ZeroFlap 광학, DustPhotonics 인수로 광학 사업 확장 엔비디아 (나스닥: NVDA) — AI 가속기 시장 선도, 마벨·아스테라 랩스 생태계의 앵커 기업
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AI 인프라 지출의 무게중심이 모델 학습에서 대규모 추론으로 이동 중이다. 추론은 수많은 서버·칩·메모리 사이의 초고속 데이터 전송을 요구하며, 연결 솔루션 없이는 GPU 성능을 제대로 활용할 수 없다. 엔비디아 GPU 공급이 증가할수록 ALAB·MRVL·CRDO 같은 연결 칩 수요도 비례해 증가하는 구조다.
MRVL은 커스텀 AI 칩과 광학 네트워킹을 겸비해 분산화가 가장 잘 돼 있다. ALAB는 성장률이 높지만 NVDA 생태계 의존도가 높다. CRDO는 소규모로 변동성이 크다. 리스크 허용도에 따라 다르지만 포트폴리오 측면에서 MRVL이 상대적으로 안정적이다.
단기적으로는 NVDA와 같은 방향으로 움직이는 경향이 있다. 그러나 AI 인프라 투자 자체가 둔화되지 않는 한, 연결 칩 수요는 독자적인 성장 동력을 가진다. NVDA가 조정받는 시기에 연결 칩 종목들이 상대적으로 덜 빠지는 경우도 있었다.
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