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iPhone 유리를 생산하는 회사, 주가가 AI로 인해 5배 올랐습니다

Jack

이 글을 읽으려면 28 분

최근 6개월 동안 회사 주식 가격이 140% 상승했으며, 2년전과 비교하면 이미 5배 올랐습니다.

5 월 6 일 오후, 엔비디아는 투자를 발표했습니다. 돈은 그렇게 많지 않았습니다, 50 억 달러. 그러나 계약에는 앞으로 320 억 달러까지 추가 투자할 수 있다는 내용이 명시되어 있습니다. 코닝은 그 날 주가가 14% 상승했습니다.

더 흥미로운 점은 이 거래의 구조입니다. 엔비디아에게 코닝이 제공한 1800 만주의 지분증권 가운데 300 만주의 교환가격은 0.0001 달러입니다. 이는 이 300 만주가 거의 코닝에게 선물로 주어진다는 의미입니다. 같은 오후에 코닝은 뉴욕에서 자사의 2030년 매출 목표를 400 억 달러로 상향 조정했습니다.

그러나 이 모두가 최근 몇 달 동안의 코닝의 가장 이례적인 부분은 아닙니다. 이 'iPhone 스크린 유리 공급업체'는 분기 보고서에 최근 몇 달 동안 또 다른 두 개의 기업과 각각 60 억 달러 규모의 장기 계약을 체결했다고 밝혔습니다. '또 다른 이유는 코닝이 얼마 전에 Meta와 동일 규모의 계약을 맺은 바 있기 때문입니다.

세면 4 개월 동안 최소한 4 건의 수십억 달러 규모의 인공지능 대규모 계약이 체결되었으며, 이 모두는 이 174 세 유리 기업에 집중투자되었습니다. 지난 6 개월 동안 코닝의 주가는 140% 상승했으며, 2년 전과 비교하면 이미 5 배 넘게 상승했습니다.

스마트폰 유리 판매에서 AI 공장으로의 전환

만약 이 기사를 휴대폰으로 읽고 계십니면, 여러분 화면 위에 있는 것은 아마도 코닝이 제작한 유리일 것입니다. 2007년부터 애플의 최초 iPhone을 시작으로 코닝의 고릴라 글라스(Gorilla Glass)는 거의 전 세계적인 고가 스마트폰의 기본 옵션으로 자리 잡게 되었습니다. 그러나 '스마트폰 유리 공급업체'는 코닝의 한 측면에 불과하며 가장 수익성이 높은 부분은 아닙니다.

코닝 공장의 고릴라 글라스 생산 라인, 이미지 제공: Apple

이 기업은 1851년에 설립되었으며, 이 기간 동안 에디슨을 위한 첫 번째 백열전구 유리 외관을 만들었으며, 1970년대에는 제로에서 고손실 광섬유를 발명하여 현대 광섬유 산업을 이끌었습니다. 2007년의 iPhone 유리는 이 회사의 세 번째 중요한 사업 변화였습니다. 그리고 오늘의 코닝은 그 회사의 네 번째 전환을 경험하고 있으며, 광통신은 실제 사업 중심으로 발전해왔습니다.

코닝의 광통신 사업은 50년 넘는 역사를 가지고 있지만, 이 사업의 고객 구조가 최근 2년 동안 근본적으로 뒤바뀌었습니다.

오랜 기간 동안 코닝의 광섬유는 AT&T, Verizon와 같은 통신 사업자에게 판매되었으며, 이들 회사는 집에 광섬유를 설치하거나 4G 및 5G 기지국을 구축하는 데 사용했습니다. 2009년, 코닝은 EDGE라는 데이터 센터 케이블링 솔루션을 출시하여 공식적으로 데이터 센터 운영자를 고객 명단에 포함했습니다. 지난 10년 이상 동안 모바일 인터넷의 급격한 발전, 클라우드 서비스 보급, 그리고 코로나19로 인한 원격 근무의 급증으로 코닝의 광통신 사업은 안정적으로 성장했지만 항상 주요 수익원은 되지 못했습니다.

2022년 11월, OpenAI가 ChatGPT를 대중에 선보였습니다. 이 순간부터 전 세계의 데이터 센터는 AI 교육이라는 새로운 컴퓨팅 작업을 위해 자신들의 물리적 인프라를 재설계하기 시작했습니다. AI 교육에 필요한 광섬유 밀도는 이전 어떤 시대에서도 본 적이 없었습니다.

최초의 징후는 2024년 8월에 나타났습니다. 미국의 통신 사업자인 Lumen이 한 번에 코닝의 전 세계 광섬유 생산능력의 10%를 2년 연속으로 예약했습니다. 이것은 코닝의 사업이 AI 분야로의 전환을 가리키는 최초의 공개 신호였습니다.

2026년 초에는 앞서 언급한 규모 60억 달러의 4개 계약이 집중적으로 발생했습니다. 코닝은 데이터 센터 운영자와 15년 동안 협력해 왔지만, '부차적인 고객'은 '절대적인 주축'으로 변화한 것은 지난 24개월 동안에 일어난 일입니다.

고객 전환의 직접적인 영향은 코닝의 재무제표에 기록되어 있습니다. 코닝은 2023년 연간 매출이 전년比 11% 하락한 업계 침체기를 겪었지만, 2025년에는 연간 매출이 156억 달러로 치솟아 전년 대비 19% 성장했습니다. 올해 1분기에는 매출이 전년 대비 18% 증가했습니다. 가장 강한 성장을 이룬 것은 광통신 사업으로, 연간 매출이 35% 성장했습니다. 광통신이 전체 매출의 비중은 2020년의 30%에서 2025년의 37%로 증가했습니다. 절대적인 값의 변화는 더 직관적으로, 5년 전의 20억 달러에서 2025년의 63억 달러로 3배 이상 증가했습니다.

'부차적인 사업'에서 '주요 사업'으로의 뛰어남은 우연이 아닙니다. 이에는 회사 CEO 웬델 위크스가 주도한 성장 계획이 기반이 있습니다. 이 계획은 내부적으로 Springboard라는 코드명을 가지고 있으며, 문자 그대로 '도약대'를 의미합니다.

2년 전에는 코닝이 월가의 분석가들에 의해 '지루한 유리 제조업체'로서 성숙하고 저성장의 배당 주식으로 분류되었지만, Springboard 계획이 실행된 후 3년 만에, 코닝의 주가는 2024년 초의 30달러를 넘어 162달러까지 치솟았습니다. 2년 동안 5배 급등하여, 그 중 6개월 안에는 140%가 급등했습니다. 유리 공장은 'AI 혁명의 신경 중심계'로 변모했습니다.

Springboard은 처음 2024년 9월에 발표되었습니다. 기점은 2023년 제4분기의 연간 매출 수준으로, 약 130억 달러입니다. 초기 목표는 2026년 말까지 연간 매출을 30억 달러 이상 증가시키고 전체 영업 이익률을 20%로 달성하는 것이었습니다.

그러나 그 이후 1년 반 동안 이 목표는 세 번이나 연속으로 인상되었으며, 최종적으로 65억 달러까지 올랐습니다. 즉, 2026년 말의 연간 매출을 200억 달러로 높였습니다. 5월 6일 NVIDIA가 코닝에 투자한 이후 회사는 내부적으로 2030년까지의 매출 목표를 400억 달러로 끌어올렸습니다. 동시에, 코닝은 2025년 제4분기에 20%의 이익률 목표를 1년 일찍 달성했습니다.

Springboard 계획의 핵심은 "프리미엄"에 있습니다. 회사의 매출은 18% 성장했지만 주당 이익은 46% 증가하여 이익 증가율은 매출 증가율의 2.5배입니다. 사업적으로, 코닝이 구체적으로 세 가지를 주로 했습니다:

첫 번째로, 기존 비즈니스에 대한 가격 인상을 진행했습니다. 코닝의 디스플레이 유리는 이미 성숙한 비즈니스였고, 여러 해 동안 성장하지 않았습니다. 그러나 2024년 말에 코닝은 이 부문에 다음과 같이 가격을 10% 이상 인상하고, 동시에 2030년까지의 엔화 환율을 잠그었습니다. 결과적으로, 이 부문은 일본 엔화 약세 환경에서도 매년 9억에서 9.5억 달러의 순이익을 안정적으로 기여하며 순이익률을 25%로 유지했습니다.

두 번째로, 광통신 제품 업그레이드를 진행했습니다. 2025년 전체에 걸쳐 광통신 매출이 35% 성장했지만 순이익은 71% 증가했습니다. 즉, 광통신은 단순히 판매량을 늘린 것뿐만 아니라 각 광섬유 당 이익도 증가했습니다.

세 번째로, 유휴 생산 능력을 활용했습니다. 코닝은 대규모로 새로운 공장을 건설하는 대신, 과거 하락기에 유휴 상태였던 생산 능력을 재가동시켰으며, 회사 전체의 총매출액이 2024년의 33%에서 2025년의 36%로 상승했습니다.

물론, 가격을 올릴 수 있는 것은 다른 사람들이 지불하고자 하는 가격 때문입니다. 제품 업그레이드로 더 많이 벌 수 있는 것은 다른 사람들이 업그레이드 된 제품에 대해 더 많이 지불하기 때문입니다. Springboard가 코닝의 이익 성장률이 매출 성장률을 앞선 이유는 본질적으로 그 구조 내에서 프리미엄 지불을 원하는 고객군이 더 많아졌기 때문입니다.

모두가 광섬유를 쟁탈

AGI 경쟁과 주문 수요로 모든 데이터 센터 운영 업체가 시간에 대해 극도로 불안해하고 있습니다.

클라우드 거물의 핵심 사업은 계속해서 "기업에게 IT를 임대하는" 것이었습니다. Netflix, Airbnb, Uber와 같은 이동통신 시대의 신생 기업들은 대부분의 트래픽이 "남북 방향"입니다. 사용자가 앱을 열어 서버에 요청을 보내면, 요청은 클라우드 상의 서버로 전송되고 서버에서 데이터를 반환합니다. 때때로 서버 간에도 통신이 이뤄지지만 양과 빈도가 높지는 않습니다. 이러한 네트워크 구조는 기본 물리 인프라에 대한 엄격한 요구사항이 없습니다: 이더넷 충분히 사용 가능하며, 구리 케이블 충분히 사용 가능하며, 일반 광섬유 충분히 사용 가능합니다. 클라우드 거물이 10년 넘게 사용해온 이러한 아키텍처는 안정적이고 수익성이 높습니다.

그러나 ChatGPT가 등장한 이후에는 게임 규칙이 변하기 시작했습니다.

다음 몇 년 동안 거의 모든 클라우드 거물이 자체 학습을 시작했습니다. Microsoft은 OpenAI의 주요 연산량 제공 업체이며, AWS는 Anthropic과 깊게 연계되어 있으며, Alibaba는 통义을 교육하고 있습니다. 클라우드 거물의 핵심 비즈니스는 "기업에게 IT를 임대하는"에서 "세계에게 AI를 교육하는" 것으로 변화하기 시작했습니다.

그러나 이러한 변화로 인해 물리적 인프라 수준에서 발생한 연쇄 반응은 지난 20년 동안의 모든 학습 경험을 뛰어넘었습니다.

AI 교육의 트래픽 특성은 "동서 방향"입니다. 대규모 모델을 교육하려면 몇 만 개의 GPU가 서로 통신하여 서로 계산한 기울기를 동기화해야 합니다. 하나의 선이 느리면 전체 교육 단계가 해당 선을 기다려야 합니다. 몇 만 개의 GPU가 함께 있으면 마치 "신호등에 멈춰 있는 차"와 같습니다. 따라서 동서 방향 트래픽은 지연 시간과 대역폭에 대한 요구가 남북 방향 트래픽의 수십 배입니다.

이전에 대부분의 데이터 센터 내부의 고속 연결은 구리로 이루어졌습니다. 구리는 저렴하고 설치가 간단하며 성능이 안정적이어서 항상 데이터 센터의 기본 옵션이었습니다. 반면 AI 교육 클러스터의 기하학적 구조는 구리가 가장 싫어하는 것입니다. 수만 개의 GPU가 몇 십 개의 랙에 분산되어 있고 서로 간의 거리가 십여 미터라면, 구리 케이블은 전혀 연결할 수 없습니다. 그 반면 광섬유는 이에 제한이 없습니다.

한 밤중에, 과거에 충분했던 희소 네트워크는 충분하지 않았습니다. 클라우드 거물은 광섬유를 다시 깔아야 했으며 이전보다 훨씬 밀도가 높았습니다.

이러한 재배치의 규모는 이미 그들의 자본 지출에 반영되어 있습니다. 2026년까지, 전 세계 6대 클라우드 거물의 총 자본 지출은 6조 달러를 넘을 것으로 예상되며, 전 세계에서 운영 중인 대형 데이터 센터 수는 1,297개로 2018년 초의 거의 3배에 달합니다. 예상에 따르면, 2026년에만 추가 데이터 센터의 수는 150개를 넘고, 해당 AI 인프라 건설 비용은 4조 달러를 넘을 것으로 예상됩니다.

시장 조사 기관은 AI 클러스터가 광섬유에 대한 총 수요가 기존 클라우드 서비스의 10배에서 100배에 이른다고 추정합니다. 이것이 코닝이 60억 달러 규모의 거래를 4건 체결할 수 있는 근본적인 이유입니다.

데이터 센터와 데이터 센터 간, 랙과 랙 간의 모든 광섬유는 케이블 트레이라는 것을 거쳐야 합니다. 이것은 보통 지하에埋되거나 랙 상에서 이동하는 2인치에서 4인치의 내경 플라스틱 또는 금속 파이프입니다. 이러한 파이프의 특징은 한 번 설치하면 다시 추가하기가 매우 어렵다는 것입니다. 도시 간에 파이프를 하나 더埋기 위해서는 다시 도로 권한을 신청하고 도로를 다시 파야 하며, 연 단위로 계산할 경우가 됩니다. 이미 운영 중인 데이터 센터에 더 많은 파이프를 넣으려면 멈추고 개조해야 하며, 월 단위로 계산됩니다.

지하에埋길 선케이블 트레이, 이미지 제공: 네트워크

코닝이 지난 몇 년 동안 한 일은 AI 데이터 센터를 위해 파이프를 추가하지 않고도 기존 파이프에 더 많은 광섬유를 넣을 수 있도록 하는 것이었습니다.

광섬유 자체를 가늘게 만들 뿐만 아니라, 코닝은 "스파게티식"의 느슨한 광섬유 배열을 더 이상 사용하지 않고 사용할 때 평평한 리본 모양으로 변경하여 필요할 때 전개하고 필요하지 않을 때 말아서 케이블에 밀어 넣게 되도록 했습니다. 원래 2인치 파이프에는 1,000여 개의 광섬유가 들어갈 수 있었지만, 코닝의 새로운 디자인에는 3,000여 개가 들어갈 수 있어 개수가 약 두 배로 증가했습니다. 4인치 파이프에 6개 이러한 케이블을 나란히 배치하면 2만여 개의 광섬유가 들어갈 수 있으며, 이는 기존 설계의 6배에 달합니다.

코닝의 말아서 쓸 수 있는 광섬유, 이미지 제공: Corning

더 많이 넣는 것 뿐만 아니라 연결도 인력을 더욱 절약하게 되었습니다. 3,456개 코어의 케이블 한 개를 연결하려면 기존 기술로는 200시간 이상이 걸렸지만, 코닝의 이 리본 디자인은 40시간 이내로 단축시키고 케이블 준비 시간도 30% 줄었습니다. 미국은 원래도 광통신 엔지니어가 부족하다는 것을 염두에 둬야 합니다.

대규모 AI 공장 건설 과정에서 한 달이 늦어질 때마다 대량의 GPU 가치 하락과 교육 작업 지연이 발생하며, 장부상으로는 수십억 달러로 계산됩니다. 여러 달의 시간과 수백만 달러의 공학비를 절약할 수 있는 제품은 광섬유에 추가적으로 30%에서 70%의 프리미엄을 지불하는 것과 비교하면 매우 이득입니다.

황량현의 "전례없는 규모"

5월 8일, NVIDIA CEO 황량현은 인터뷰에서 다음 세대 인공지능 인프라가 대규모의 광학 연결을 필요로한다고 강조하며, 구리 선은 요구를 충족시키지 못한다고 말했습니다. 그는 또한 NVIDIA가 "전례없는 규모"로 광학 기술의 적용을 확대할 것이라고 말했습니다.

코닝 투자 거래 세부 내역에서 이번 「전례 없는 규모」를 확인할 수 있었습니다. 1800만 주권 가운데 300만 주가 「무상」으로 제공되었습니다. 이러한 구조는 엔비디아가 과거 1년간의 생태계 투자에서 매우 드물게 나타나며, 엔비디아가 현금을 사용하지 않고 즉시 코닝의 상당한 지분을 확보할 수 있다는 것을 의미하며, 이는 장기적인 파트너십 협정의 거래 대가 같은 면이 있습니다.

코닝이 엔비디아가 걸어둔 유일한 체스말은 아닙니다. 지난 9월부터 엔비디아는 새로운 투자 패턴에 진입했습니다. 규모가 커지면서 구조는「프레임워크」「옵션」「선취권증권」과 같은 금융 도구를 빈번하게 활용하기 시작했는데, 약속을 먼저 잠그고 나중에 단계적으로 이행합니다. OpenAI에 대한 1조 달러 규모의 투자 프레임워크 외에도, 엔비디아는 Anthropic, 인텔, CoreWeave 등 AI 인프라에 각각 몇십 억 달러에서 수백 억 달러까지 투자를 이어갔습니다.

가장 간과하기 쉬운 것은 빛 통신 분야에 대한 투자입니다. 코닝 뿐 아니라, 엔비디아는 Lumentum과 Coherent 각각 20억 달러에 투자한 것으로, 이 두 회사는 세계 최대 규모의 광학 부품 업체 중 하나입니다. 코닝의 50억 달러의 초기 금액과 32억 달러의 옵션을 합산하면, 엔비디아는 광 통신 분야에서 약 77억 달러를 투자했습니다.

이 투자 목록을 하나의 표로 정리하면, 이들은 완전히 AI 공장 건설 목록과 동일합니다: 연산 능력, 네트워크, 광학, 전력, 냉각, 소프트웨어, 고객, 모델링, 각 계층마다 적어도 하나의 주요 공급업체가 엔비디아와 계약을 맺었습니다. 올해 GTC 대회에서 엔비디아는 이러한 풀 스택 통합을 완성하여 외부에 공개한 설계도를 만들고, Vera Rubin DSX 하드웨어 참조 아키텍처와 Omniverse DSX Blueprint 디지털 트윈 솔루션을 출시했는데, 이 모든 것은 거의「AI 공장의 설계도」와 같습니다.

GW급(100만 가구의 전력 소비 규모) AI 공장은 계획부터 생산까지 18~24개월이 소요되며, 이 과정에서 100여 개 공급 업체들을 조정해야 합니다. 과거에는 데이터 센터 운영업체가 직접 이를 처리했으며, 각각이 인터페이스 검증을 재작업해야 했습니다. 하지만 엔비디아의 Omniverse DSX는이 프로세스를 체계화하여 모든 파트너사 제품이 이미 엔비디아의 디지털 트윈에서 확인되고 매개변수가 조정되었으며, 인터페이스도 표준화되어 있어 클라우드 거대들은 엔비디아의 설계도를 그대로 사면 됩니다.