[AI 병목 투자 🇺🇸편] AI SaaS는 압박받고, AI 인프라는 남는다 — 나스닥 8종목

제가 주목하는 AI 인프라 종목들$SNOW $NET $DDOG $TWLO $OKTA $ASX $CAMT $FORM

최근 AI 투자에서 가장 위험한 착각은 “AI가 붙은 SaaS는 모두 수혜주”라고 보는 것이라고 생각합니다. 오히려 지금은 반대로 봐야 합니다. OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft가 점점 더 많은 업무 기능을 흡수하면서, 단순한 업무관리 SaaS나 문서 요약 서비스, 회의록 정리 서비스, 전자서명 같은 기능형 소프트웨어는 오히려 압박을 받을 수 있습니다.

그래서 제가 지금 주목하는 방향은 조금 다릅니다.

AI가 대체할 앱이 아니라, AI가 일을 하기 위해 반드시 거쳐야 하는 인프라를 본다.

이 관점에서 보면 관심 종목은 크게 두 축으로 나뉩니다. 하나는 AI 에이전트가 기업 안에서 작동하기 위한 소프트웨어 인프라이고, 다른 하나는 AI 컴퓨팅이 실제로 돌아가기 위한 물리적 반도체 인프라입니다.

1. Snowflake, $SNOW

AI 에이전트가 참고할 기업 데이터 원장

Snowflake는 제가 이미 수익을 보고 매도한 종목이지만, 다시 진입 시점을 보고 있는 핵심 후보입니다. 이유는 명확합니다. AI 에이전트가 기업 안에서 실제로 일을 하려면 결국 신뢰할 수 있는 데이터가 필요합니다.

에이전트가 고객을 분석하고, 매출을 예측하고, 리스크를 찾고, 보고서를 만들려면 흩어진 데이터를 읽어야 합니다. 그런데 기업 데이터는 보통 CRM, ERP, 결제 시스템, 마케팅 툴, 로그 데이터, 고객지원 기록 등에 쪼개져 있습니다. 이 데이터를 안전하게 모으고, 권한을 관리하고, 분석 가능한 형태로 만드는 레이어가 필요합니다. Snowflake는 바로 그 지점에 있습니다.

최근 Snowflake는 FY2027 1분기 매출 13.9억 달러, 제품 매출 13.3억 달러를 기록했고, 제품 매출은 전년 대비 34% 성장했습니다. 순매출유지율도 126%였고, 연간 제품 매출 100만 달러 이상 고객은 779곳으로 늘었습니다. 회사는 AI 수요와 핵심 데이터 플랫폼 성장세를 이유로 연간 제품 매출 가이던스도 상향했습니다.

또한 AWS와 5년 60억 달러 규모의 파트너십을 확대했습니다. 이 협력은 단순 클라우드 사용 계약이 아니라, 생성형 AI와 에이전틱 AI 워크로드를 Snowflake와 AWS 위에서 더 깊게 연결하려는 성격이 강합니다.

제가 보는 Snowflake의 핵심은 이것입니다.

AI 시대에는 모델보다 데이터가 병목이 된다. 기업 AI 에이전트가 제대로 답하려면, 먼저 기업 데이터가 정리되어 있어야 한다.

다만 단기적으로는 실적 발표 이후 주가가 크게 올랐기 때문에, 저는 추격보다는 조정 시 재진입을 보고 있습니다.

2. Cloudflare, $NET

AI 트래픽과 에이전트 호출이 지나가는 인터넷 관문

Cloudflare는 이미 보유 중인 종목입니다. 이 회사는 단순 CDN 회사로 보기 어렵습니다. 지금은 보안, 엣지 컴퓨팅, 네트워크, 봇 방어, API 보호, 개발자 플랫폼까지 확장된 인터넷 인프라 기업에 가깝습니다.

AI 에이전트가 많아질수록 인터넷 트래픽은 더 복잡해집니다. 사람의 클릭이 아니라 에이전트의 호출이 늘어나고, API 요청이 늘어나고, 자동화된 봇과 정상 에이전트를 구분해야 하며, 기업 입장에서는 보안과 비용을 동시에 관리해야 합니다.

Cloudflare는 2026년 1분기 매출 6억 3,980만 달러, 전년 대비 34% 성장을 기록했습니다. Current RPO도 전년 대비 34% 성장했고, 비GAAP 영업이익도 흑자를 유지했습니다.

흥미로운 점은 Cloudflare가 최근 AI 도입을 이유로 약 1,100명, 전체 인력의 20%를 감축하며 “agentic AI-first operating model”로 조직을 재설계한다고 밝힌 점입니다. 이는 논란의 여지가 있지만, 동시에 Cloudflare가 AI를 단순 제품 기능이 아니라 운영 모델 자체의 변화로 받아들이고 있음을 보여줍니다.

제가 보는 NET의 포인트는 이겁니다.

AI 에이전트가 늘어날수록 인터넷에는 더 많은 자동화된 호출, API 트래픽, 보안 이슈가 생긴다. Cloudflare는 그 트래픽이 지나가는 관문 중 하나다.

다만 이미 수익권이고, 주가도 많이 오른 상태라 신규 진입보다는 보유 관리 관점이 더 맞다고 보고 있습니다.

3. Datadog, $DDOG

에이전트 부채를 감시할 관측성 레이어

Datadog은 가장 좋은 회사 중 하나라고 생각하지만, 동시에 가격 부담이 큰 후보입니다.

AI 에이전트가 기업 안에서 늘어나면 반드시 문제가 생깁니다. 에이전트가 어떤 툴을 호출했는지, 왜 실패했는지, 비용이 왜 갑자기 늘었는지, 응답 지연이 어디서 생겼는지, 잘못된 데이터를 참조했는지, 보안 정책을 위반했는지 추적해야 합니다.

이것이 제가 보는 에이전트 부채(agent debt)입니다. 기술 부채처럼, 에이전트 워크플로우도 쌓이면 나중에 왜 이상한 행동을 하는지 알기 어려워집니다. 그래서 로그, 트레이스, 메트릭, 비용, 보안 이벤트를 통합적으로 보는 관측성 플랫폼의 중요성이 커질 수밖에 없습니다.

Datadog은 2026년 1분기 매출이 10억 600만 달러, 전년 대비 32% 성장했습니다. 10만 달러 이상 ARR 고객도 약 4,550개로 증가했습니다.

DDOG의 장점은 명확합니다.

AI 에이전트가 많아질수록 기업은 “작동 여부”보다 “왜 그렇게 작동했는지”를 알아야 한다. Datadog은 그 관측성의 중심에 있다.

다만 이 종목은 시장도 이미 좋게 보고 있습니다. 그래서 저는 재진입을 원하지만, 추격보다는 좋은 가격을 기다리는 쪽이 맞다고 봅니다.

4. Twilio, $TWLO

AI 에이전트가 고객에게 말을 걸 때 필요한 실행 레이어

Twilio는 이번 리스트에서 가장 흥미로운 소프트웨어 인프라 후보 중 하나입니다. 이유는 간단합니다. AI 에이전트가 실제 고객과 접촉하려면 결국 전화, 문자, 인증, 알림, 콜센터 연결 같은 통신 인프라가 필요합니다.

OpenAI나 Anthropic은 말을 만들어낼 수는 있지만, 전 세계 통신망에 안정적으로 연결하고, 전화번호를 관리하고, SMS를 보내고, 고객 인증을 처리하고, 기업용 통신 워크플로우를 운영하는 것은 다른 문제입니다. 이 레이어가 Twilio의 영역입니다.

Twilio는 2026년 1분기 실적에서 연간 매출 성장 전망을 기존 11.5~12.5%에서 14~15%로 상향했습니다. 또 Voice 채널 매출은 전년 대비 20% 성장했고, 6개 분기 연속 가속됐습니다.

이건 중요합니다. 보이스 AI가 단순한 데모나 VC 피치가 아니라 실제 매출 라인에 영향을 주기 시작했다는 신호이기 때문입니다.

제가 보는 TWLO의 핵심은 이것입니다.

AI 에이전트가 고객에게 실제로 연락하고 행동하려면 통신 인프라가 필요하다. Twilio는 그 실행 레이어를 가진 회사다.

다만 TWLO도 이미 꽤 오른 상태라, 저는 $180 전후의 눌림목을 중요한 관찰 구간으로 보고 있습니다.

5. Okta, $OKTA

사람뿐 아니라 AI 에이전트의 권한을 관리하는 회사

Okta는 처음에는 다소 평범한 ID 보안 회사처럼 보일 수 있습니다. 하지만 AI 에이전트 시대에는 이야기가 달라집니다. 앞으로 기업에서는 사람만 로그인하는 것이 아니라, 에이전트도 시스템에 접근하고 데이터를 읽고 일부 업무를 실행하게 됩니다.

문제는 권한입니다.

영업 에이전트는 CRM을 읽어도 되지만 계약을 수정하면 안 될 수 있습니다. 고객지원 에이전트는 환불 요청을 만들 수 있지만 실제 환불 승인은 사람이 해야 할 수 있습니다. 재무 에이전트는 송장 초안은 만들 수 있지만 송금은 할 수 없어야 합니다.

이런 문제는 모두 AI 에이전트의 정체성과 권한 관리로 이어집니다.

Okta는 Q1 FY2027에서 매출과 구독 매출이 전년 대비 11% 성장했고, 영업현금흐름 2억 7,700만 달러, 자유현금흐름 2억 7,100만 달러를 기록했습니다. 회사는 “AI agents” 보안을 전면에 내세우고 있고, Auth0 for AI Agents 같은 제품도 강조하고 있습니다.

Okta의 실적 코멘터리에서도 Auth0 for AI Agents를 도입한 고객 사례가 언급됩니다. 고객이 AI 전략의 표준 기반을 만들기 위해 엔터프라이즈급 MFA와 AI Agent용 Auth0를 선택했다는 내용입니다.

제가 보는 OKTA의 핵심은 이것입니다.

AI 에이전트가 기업 안에서 일하려면, 에이전트도 하나의 사용자처럼 관리되어야 한다. Okta는 그 권한 관리의 중심 후보가 될 수 있다.

OKTA는 최근 급등이 있었기 때문에 지금 추격하기보다는 눌림을 기다리는 편이 더 좋다고 봅니다.

6. ASE Technology, $ASX

AI 칩 물리 병목: 첨단 패키징과 PLP

ASE는 이 리스트에서 결이 조금 다릅니다. 앞선 종목들이 소프트웨어 인프라라면, ASE는 AI 컴퓨팅의 물리적 병목에 가까운 회사입니다. 미국 ADR 티커는 ASX이고, 나스닥이 아니라 NYSE 상장입니다.

AI 서버 수요가 커질수록 GPU, ASIC, HBM, 칩렛, 인터포저, 테스트, 패키징의 중요성이 커집니다. 이제 반도체는 단순히 좋은 다이를 만드는 문제가 아니라, 여러 칩과 메모리를 얼마나 잘 묶고 연결하느냐의 싸움이 되고 있습니다. 그래서 첨단 패키징은 AI 공급망의 핵심 병목이 됩니다.

ASE가 최근 발표한 310mm × 310mm 패널 레벨 패키징 생산 라인은 그래서 중요합니다. 회사는 이 라인이 FOCoS 및 FOCoS-Bridge 플랫폼과 호환되며, 2027년 상반기 생산에 들어갈 예정이라고 밝혔습니다.

패널 레벨 패키징은 원형 웨이퍼의 가장자리 손실을 줄이고, 사각 패널을 활용해 더 넓은 면적을 처리할 수 있다는 점에서 생산 효율성 개선 가능성이 있습니다. 310mm × 310mm 패널은 96,100㎟의 사용 가능 면적을 제공한다는 설명도 있습니다.

제가 보는 ASX의 핵심은 이겁니다.

AI 칩 수요가 커질수록 병목은 설계나 파운드리만이 아니라 패키징으로 이동한다. ASE는 그 병목을 직접 해결하는 OSAT 기업이다.

다만 ASX도 이미 많이 오른 상태라, 저는 추격보다 $3536, 더 좋게는 $3233 부근의 눌림목을 기다리는 쪽을 선호합니다.

7. Camtek, $CAMT

첨단 패키징이 늘수록 필요한 검사 장비

ASE를 본다면 Camtek도 같이 봐야 합니다. ASE가 첨단 패키징 생산 쪽이라면, Camtek은 그 패키징 공정에서 필요한 검사와 계측 장비에 가깝습니다.

AI/HBM/칩렛/첨단 패키징은 구조가 복잡합니다. 구조가 복잡해질수록 수율 관리가 중요해지고, 수율 관리를 위해서는 검사 장비가 필요합니다. 그러면 패키징 CAPEX가 늘어날 때 Camtek 같은 장비 회사도 수혜를 볼 수 있습니다.

Camtek은 2026년 1분기 매출 1억 2,170만 달러를 기록했고, 2분기 매출 가이던스는 1억 2,900만~1억 3,100만 달러입니다. 회사는 강한 주문 모멘텀을 바탕으로 2026년 하반기 매출이 상반기보다 25% 이상 성장할 것으로 전망했습니다.

또 최근 두 HBM 제조사로부터 주문을 받았고, 2026~2027년에 걸쳐 2억 6,000만 달러 이상의 매출이 기대된다는 보도도 있었습니다.

제가 보는 CAMT의 핵심은 이것입니다.

첨단 패키징이 늘어나면 생산만 중요한 것이 아니라, 검사와 수율 관리가 중요해진다. Camtek은 그 검사 병목에 있는 회사다.

ASX와 CAMT는 함께 보면 더 자연스럽습니다. ASX는 생산 능력, CAMT는 검사 장비입니다.

8. FormFactor, $FORM

AI칩과 HBM이 복잡해질수록 필요한 테스트 병목

FormFactor는 덜 화려하지만 매우 흥미로운 후보입니다. 이 회사는 반도체 테스트용 프로브카드와 테스트 솔루션 쪽에 있습니다. AI칩, HBM, 고성능 네트워킹 칩, Co-Packaged Optics가 복잡해질수록 테스트 난이도도 올라갑니다.

FormFactor는 2026년 1분기 매출 2억 2,610만 달러를 기록했고, 이는 전년 동기 1억 7,140만 달러에서 크게 증가한 수치입니다. EPS도 같은 기간 $0.08에서 $0.26으로 개선됐습니다.

실적 콜에서는 고성능 컴퓨팅 고객이 networking 애플리케이션용 probe card 수요 증가로 처음 10% 고객이 되었고, GPU 및 Co-Packaged Optics용 probe card에서도 관계를 확대하고 있다는 내용이 언급됐습니다.

제가 보는 FORM의 핵심은 이것입니다.

AI 반도체는 점점 커지고 복잡해진다. 복잡한 칩은 더 어렵게 테스트해야 한다. 테스트 병목이 커질수록 FormFactor의 역할이 중요해진다.

FORM은 ASX, CAMT와 함께 보면 “첨단 패키징 생산-검사-테스트” 바스켓을 만들 수 있습니다.

결론: AI 애플리케이션보다 AI 병목을 본다

제가 지금 주목하는 방향은 명확합니다.

AI가 붙은 앱을 사는 것이 아니라, AI가 확산될수록 더 많이 호출되고, 더 많이 쓰이고, 더 중요해지는 병목을 사는 것입니다. 그런 점에서 단순 SaaS보다 데이터, 권한, 실행, 관측성, 네트워크, 패키징, 검사, 테스트가 더 흥미롭습니다.

물론 이 종목들이 모두 지금 당장 매수하기 좋은 가격이라는 뜻은 아닙니다. 오히려 대부분 이미 많이 올랐기 때문에 진입 가격은 조심해야 합니다. 하지만 적어도 방향성만 놓고 보면, 이들은 AI가 대체하기 쉬운 앱이 아니라 AI가 확산될수록 더 필요해질 수 있는 인프라에 가깝습니다.

그래서 제가 지금 가장 관심 있게 보는 바스켓은 다음과 같습니다.

$SNOW / $NET / $DDOG / $TWLO / $OKTA / $ASX / $CAMT / $FORM

이 중에서도 신규 진입 또는 재진입 관점에서는 $SNOW , $TWLO , $OKTA , $ASX를 우선적으로 보고, 첨단 패키징 병목을 더 깊게 보려면 $CAMT 와 $FORM 을 추가로 추적하는 방식이 가장 깔끔해 보입니다.