Rosenblatt의 AI인프라 관련 보고서 시리즈 요약
Rosenblatt의 2026년 6월 9~10일 AI 관련 보고서 3건을 종합하면, 핵심 메시지는 “AI 투자 테마가 데이터센터 GPU에서 끝나지 않고, 추론 비용 절감, 메모리/대역폭, Physical AI, 엣지 인프라, AI 보안까지 확장되고 있다”는 것입니다. Rosenblatt는 특히 NVIDIA 중심의 데이터센터 AI 사이클이 여전히 강하다고 보면서도, 다음 성장축으로 Ouster·CEVA 같은 Physical AI/Edge AI 인프라와 Zscaler 같은 agentic AI 보안 수요를 함께 강조하고 있습니다.
1. 반도체 AI: NVDA 중심 데이터센터 사이클은 여전히 유효하다는 시각입니다
Rosenblatt는 NVIDIA에 대해 Buy, 목표주가 $325를 유지하며, agentic AI가 데이터센터 기회를 확대하고 있고 NVIDIA가 AI 컴퓨트 리더십, 성장 가시성, 높은 마진과 FCF 프로파일을 갖고 있다고 평가합니다. 보고서에서는 NVIDIA가 Vera Rubin 램프업에 집중하고 있으며, Vera Rubin Ultra는 아직 1년 이상 남았다고 언급합니다. 또한 전력 1GW당 AI 인프라 콘텐츠가 현재 약 $50B에서 향후 $60B~$80B까지 올라갈 수 있다는 Jensen Huang의 Computex 발언을 인용하며, 그 배경으로 메모리, 컴퓨트, 네트워킹, 토지, 전력, 셸의 고밀도화를 제시합니다.
NVIDIA 관련 포인트 중 가장 중요한 부분은 ACIE, 즉 AI Clouds, Industrial, Enterprise, sovereign 고객군이 중장기적으로 hyperscaler보다 더 빠르게 성장할 수 있다는 점입니다. 단기적으로는 Vera Rubin 전환기에 대형 hyperscaler가 새 플랫폼을 더 빨리, 더 큰 규모로 도입할 수 있어 hyperscaler 성장률이 앞설 수 있지만, Rosenblatt의 큰 그림은 AI 수요의 저변이 클라우드 외부로 확장된다는 쪽입니다. 공급은 여전히 제약적이지만 특정 단일 병목이 아니라 전력, 웨이퍼, 첨단 패키징, 메모리, 스토리지, 수동부품 등 복합 병목으로 설명하고 있으며, 연간 GPM은 mid-70% 수준을 재확인했습니다.
추론 측면에서는 NVIDIA가 이미 가장 낮은 token-cost provider라고 보고, Vera Rubin이 GB300 대비 토큰 비용/처리량을 약 10배 개선할 것으로 예상합니다. LPX는 특정 fast-inference 워크로드에서 최대 35배 개선을 낼 수 있고, 향후 몇 년간 일부 대형 고객에서 25% 침투율에 도달할 수 있다고 제시합니다. 즉 Rosenblatt의 NVIDIA 논리는 “훈련에서 추론으로 넘어가도 NVIDIA의 경제성이 약해지기보다 더 강화된다”는 쪽입니다.
2. Physical AI: 데이터센터 다음 성장 벡터로 Ouster·CEVA를 강조합니다
Rosenblatt의 “The Age of AI, Day 1” 보고서에서 가장 색깔 있는 부분은 Physical AI입니다. 보고서는 AI가 데이터센터 내부 성장에 그치지 않고 네트워크 엣지와 물리적 엔드포인트까지 확장되고 있다고 평가하며, Ouster의 LiDAR 센서가 수년간의 개발을 거쳐 인프라, 산업, 로보틱스 애플리케이션에서 수천 개 기업이 테스트하는 통합 플랫폼으로 진화했다고 봅니다. Rosenblatt는 투자자들이 AI, 특히 Physical AI에 계속 노출될 필요가 있으며 CEVA와 OUST가 여러 신규 성장 벡터를 열고 있다고 결론짓습니다.
Ouster에 대해서는 Buy, 목표주가 $53를 제시합니다. Rev8 LiDAR가 Rev7 대비 성능을 두 배로 높이고, LiDAR 센싱과 컬러를 같은 칩에 결합한 native color imaging LiDAR라는 점을 강조합니다. Rev8은 4개의 LiDAR 센서, 장거리 센서의 2배 범위와 해상도, 기능 안전성을 제공하며, Rosenblatt는 Physical AI의 모든 애플리케이션에는 기능 안전성이 필요하다고 봅니다. Rev8 매출은 2026년 하반기에 가속화될 것으로 예상합니다.
Ouster의 투자 포인트는 단순 센서 업체가 아니라 “full platform, single point solution for Physical AI”로 이동하고 있다는 점입니다. BlueCity와 Gemini 같은 스마트 인프라 소프트웨어는 1,000개 이상 설치되어 교통, 군중 관리, 대형 행사장 보안에 활용되고 있으며, 카메라·LiDAR·센싱·컴퓨트·AI 추론 데이터베이스 솔루션을 결합한 포트폴리오로 1만 개 이상 고객을 확보했다고 설명합니다. 현재 고객 구성은 R&D 제품 대 양산 제품이 80/20 수준인데, 양산으로 전환되면 물량이 1,000배 이상 증가할 수 있고, 회사는 스마트 인프라, 카메라, 로보틱스, 산업 인식 분야에서 연 30~50% 매출 성장을 재확인했습니다.
Physical AI 패널에서는 CEVA, Ouster, Lantronix를 각각 엣지 AI 컴퓨트/무선 연결 IP, 센싱/인식, 보안 연결/엣지 인프라의 핵심 레이어로 위치시킵니다. Rosenblatt는 Physical AI가 개념 단계에서 배치 단계로 넘어갔다고 보며, 방산, 무인 시스템, 로보틱스, 스마트 인프라, 산업 IoT, 자율 엣지 디바이스에서 생산 적용이 가속화되고 있다고 평가합니다. 다만 확산의 병목은 하드웨어 자체보다 센서, NPU, 연결 모듈, 엣지 컴퓨트, 소프트웨어를 실제 환경에서 안정적이고 보안성 있게 통합하는 문제라고 봅니다.
3. 메모리/대역폭: Rambus에는 AI 추론과 agentic workload가 구조적 순풍입니다
Rambus에 대해서는 Buy, 목표주가 $150를 유지합니다. 보고서의 핵심은 AI 추론에서 KV cache가 대화 길이에 따라 커지고, LLM이 많은 DRAM을 필요로 한다는 점입니다. 기존 AI 서버가 GPU 카드 중심에서 8개 GPU 랙과 듀얼 CPU 카드 구조로 진화했고, 훈련에서는 HBM이 중요했지만 추론 단계에서는 KV cache와 CPU/RDIMM 조합의 역할이 커진다고 설명합니다.
Agentic workload에서는 CPU도 중요한 역할을 하며, 데이터센터 AI 시스템에 CPU 랙과 DDR5 RDIMM이 추가되기 때문에 제한적인 DRAM 웨이퍼 공급 환경에서 DRAM 가용성과 가격에 추가 압력이 생긴다고 봅니다. Rambus 입장에서는 DRAM de-spec이 모듈당 밀도를 낮출 수는 있어도 서버당 모듈 수를 줄이지는 않기 때문에, 서버 CPU의 메모리 채널 증가와 맞물려 Rambus의 서버당 달러 콘텐츠가 크게 훼손되지 않는다는 설명입니다. Arm 기반 서버 CPU도 대부분 x86과 같거나 유사한 RDIMM을 사용하고, NVIDIA Vera CPU의 SOCAMM에는 Rambus의 전압 조정기와 SPD Hub가 들어간다고 언급합니다.
정리하면 Rosenblatt는 AI가 HBM만의 이야기가 아니라 DDR5 RDIMM, CXL, 메모리 인터페이스 칩, SPD hub, PMIC, 온도 센서 등으로 수혜 범위를 넓히고 있다고 보는 것입니다. Rambus의 RDIMM 칩셋 콘텐츠는 Rosenblatt 추정 기준 $6~$10 수준이며, AI 시장이 더 많은 대역폭과 서버당 더 많은 메모리 모듈을 요구할수록 RMBS에는 순풍이라고 봅니다.
4. AI 보안: Zscaler는 “agentic AI 시대의 Zero Trust control plane”으로 제시됩니다
Zscaler 보고서의 제목은 “Investor Day: ‘Mythos’ AI Catalyst”이며, Rosenblatt는 ZS에 대해 Buy, 목표주가 $200을 제시합니다. 핵심 논리는 frontier AI 모델과 agentic AI가 기업 보안의 공격면을 크게 넓히고, 기업이 이를 막기 위해 Zero Trust 아키텍처로 전환할 수밖에 없다는 것입니다. Zscaler는 서비스 가능 시장을 bottom-up 기준 $120B로 제시했으며, 세부적으로 Zero Trust Everywhere $65B, Data Security Everywhere $20B, Agentic Operations $19B, Security for AI $16B로 나눕니다.
Rosenblatt는 Mythos급 frontier AI 모델이 취약점을 기업이 패치하는 속도보다 빠르게 찾아낼 수 있다고 보고, 공개 인터넷이나 내부망에서 직접 접근 가능한 IP·포트를 제거하는 Zero Trust 방식이 확장 가능한 방어책이라고 평가합니다. Zscaler 고객들은 애플리케이션을 ZPA 뒤에 배치해 공개 인터넷과 내부망 노출을 줄이고 있으며, GenAI 사용 증가와 AI 기반 공격 활동은 ZIA와 AI Protect 수요를 강화하고 있습니다. Zscaler는 250개 이상 GenAI 애플리케이션 접근을 통제하고, Zero Trust Everywhere 사용 기업은 500개에서 700개로 늘었으며, 전체 2만 개 잠재 엔터프라이즈 중 현재 약 4,500개 고객만 확보해 신규 고객과 업셀 여지가 크다고 설명합니다.
신제품은 AI agent 보안에 초점을 맞춥니다. AI Broker는 agent-to-agent 및 MCP 통신을 보호하고, Endpoint AI Security는 브라우저·확장 프로그램·플러그인 레이어까지 포함해 직원 디바이스의 AI 관련 위협을 탐지·차단하며, AI Access Graph는 신원, 애플리케이션, 데이터 소스 간 연결을 매핑해 blast radius, 과도한 권한, 데이터 lineage를 실시간으로 파악하게 합니다. AI Protect도 AI Asset Management, 250개 이상 GenAI 앱에 대한 prompt extraction 및 intent-based guardrail, MCP 서버 red teaming과 prompt hardening 등으로 확장되었습니다.
Zscaler에서 특히 중요한 지표는 비좌석 기반, 사용량 과금형 솔루션입니다. 해당 솔루션은 Q3 신규 ACV의 30%를 약간 넘었고 Q2의 25%에서 상승했으며, 관련 ARR은 전년 대비 100% 이상 증가했습니다. 이는 Zscaler가 전통적인 per-user SASE 모델을 넘어 AI agent, workload, machine-to-machine 사용 사례로 확장되고 있다는 증거로 해석됩니다. 회사 전체 ARR은 $3.5B, AI Protect의 최근 12개월 bookings는 $100M 이상, Data Security는 $500M 수준으로 제시됩니다.
5. 주간 뉴스 플로우: AI 인프라 병목은 compute만이 아니라 대역폭, 메모리, 네트워크입니다.
6월 10일자 “ABC News: AI, Bandwidth and Compute in the Last Week”는 별도 투자 논리보다 AI, 대역폭, 컴퓨트 관련 주요 뉴스 플로우를 정리한 성격의 보고서입니다. Rosenblatt가 고성능 컴퓨트/딥러닝/AI 섹션에서 NVIDIA와 Microsoft의 agentic AI full-stack 파트너십 확대, Oriole과 AMD의 photonic AI network 구축을 가장 앞에 배치한 점은, AI 인프라에서 GPU 연산뿐 아니라 광 네트워킹, 스케일아웃 추론, 대역폭이 점점 더 중요해지고 있음을 보여줍니다.
같은 보고서에서는 Marvell이 Google TPUv8e용 custom networking chip을 Intel 18A/18AP 공정에서 수주했다는 내용, AMD가 AI 붐으로 DDR5 가격이 2028년까지 정상화되기 어렵다고 경고했다는 내용, RDNA 5 GPU 일정이 메모리 부족으로 늦춰질 수 있다는 내용도 포함합니다. 이를 종합하면 Rosenblatt는 AI 수요가 데이터센터 네트워킹과 맞춤형 칩, 소비자 PC 메모리 공급까지 파급되는 흐름을 추적하고 있습니다.
6. 투자 시사점
전체적으로 Rosenblatt의 AI 프레임은 세 갈래입니다. 첫째, NVIDIA는 추론 비용 절감과 ACIE 확장으로 여전히 핵심 보유 종목이라는 관점입니다. 둘째, Ouster·CEVA·Lantronix가 엮인 Physical AI/Edge AI는 “다음 초고성장 반도체 인프라” 후보로 제시됩니다. 셋째, Rambus와 Zscaler는 각각 AI가 만드는 메모리/대역폭 수요와 agentic AI 보안 수요의 간접 수혜주로 정리됩니다. 반대로 체크해야 할 리스크는 NVIDIA 공급망 병목, Ouster의 양산 전환 속도, Physical AI 통합 난이도, DRAM 가격·가용성, Zscaler의 대형 Zero Trust 딜 사이클 장기화와 경쟁사 번들링 압력입니다.
*GPT로 요약함