블랙웰 칩에 대한 수요 급증에도 불구하고 엔비디아 주가는 1.1% 하락했습니다

50일 이동 평균은 현재 174달러 부근에서 움직이며 역동적인 지지선 역할을 하고 있으며, 200일 이동 평균은 138달러 부근에서 편안하게 하락하여 Nvidia의 장기적인 추세의 강점을 강조하고 있습니다. 최근 변동성에도 불구하고 주가는 두 평균을 훨씬 상회하고 있어 기관의 지속적인 관심과 장기적인 강세 편향을 시사합니다.

단기 저항선은 이전에 매도 압력에 직면했던 $190입니다. 이 수준을 돌파하면 심리적 저항선인 200달러를 향해 다시 상승 모멘텀이 나타날 가능성이 높습니다. 하락 시 즉각적인 지지선은 175달러이며, 더 중요한 바닥은 170달러입니다. 170달러 아래로 지속적으로 하락하면 블랙웰 출시 전 마지막으로 보였던 155달러까지 더 하락할 수 있습니다.

엔비디아 주가 역학 (2025년 8월 - 2025년 10월). 출처: TradingView

상대강도지수(RSI)는 58 근처를 맴돌고 있어 과매수나 과매도 상태가 아님을 나타냅니다. 이러한 중립적인 모멘텀 설정은 뉴스 흐름과 시장 심리에 따라 상승세 지속과 하락 조정 모두에 대한 여지를 제공합니다. 거래량 패턴은 실적 및 주요 제품 발표를 앞두고 축적된 것으로 나타나 단기 거래보다는 장기적인 AI 성장에 대한 투자자의 포지셔닝을 나타냅니다.

AI 수요와 파트너십으로 강화되는 Nvidia의 입지

NVDA는 AI 인프라 붐의 중심에 서 있습니다. 가장 최근에는 회계연도 3분기 실적 발표일을 11월 19일로 확정했으며, CEO인 젠슨 황은 자사의 차세대 블랙웰 GPU에 대한 수요가 "정말, 정말 높다"고 설명했습니다. 한편, NVDA를 포함한 기술주 중심의 '매그니피센트 세븐' 그룹은 S&P 500 전체 시가총액의 약 34%를 차지하는 것으로 추정되며, 이는 NVDA가 지수 및 시장 심리에 미치는 막대한 영향을 강조합니다.

수요 측면에서 NVDA는 xAI(Elon Musk가 설립)와의 파트너십 및 대규모 AI 데이터 센터 구축과 같은 파트너십을 확보하여 하드웨어/소프트웨어 스택에서 리더십을 강화했습니다. 하지만 수출 및 경쟁 리스크는 여전히 존재합니다. 예를 들어, 오라클과 같은 경쟁업체가 최근 NVDA의 라이벌인 AMD(Advanced Micro Devices)와 파트너십을 발표하면서 NVDA의 지배력에 대한 경쟁 리스크가 높아졌습니다.

애널리스트들의 심리는 여전히 대체로 낙관적입니다. 예를 들어, 오펜하이머 앤 코의 최근 보고서에서는 NVDA를 225달러의 목표 주가를 제시하며 탑픽으로 지정했습니다. 이와 동시에 Evercore ISI와 같은 다른 리서치 회사들은 2026 회계연도 하반기 매출 추정치를 약 55억 달러 상향 조정하고 목표치를 225달러로 상향 조정했습니다. 이는 NVDA가 차세대 AI 인프라 구축에 유리한 위치에 있다는 확신을 반영한 것입니다. 동시에 일부 애널리스트(예: 번스타인)는 수요가 여전히 건재하지만 대규모 고객이 될 수 있는 스타트업에 대한 회사의 참여가 '순환적' 지배구조 문제를 제기한다고 경고합니다.

가격 예측 및 시나리오 분석

기본 시나리오에서 NVDA는 175-180달러 지지대를 유지하고, 180-190달러 범위에서 횡보하며, 향후 3~4개월 내에 중간 정도의 긍정적인 촉매제가 있으면 200-2005달러까지 상승할 수 있습니다. 이는 현재 수준에서 약 +10~15%의 상승 여력이 있음을 시사합니다. 기본 시나리오는 또한 안정적인 매크로 조건과 AI 인프라 수요의 지속적인 모멘텀을 가정합니다.

상승 시나리오에서는 11월 19일에 NVDA가 매우 견조한 3분기 실적을 발표하고 강력한 가이던스를 제시하거나 블랙웰 램프가 서프라이즈로 상승하거나 중국의 규제가 완화되면 주가가 190달러를 돌파하고 향후 4~6개월 동안 220~230달러까지 상승할 수 있으며, 이는 +20~25%의 상승 여력이 있음을 의미합니다. 이 상승 사례는 기업 AI 예산의 확대와 엔비디아의 차세대 GPU의 강력한 채택을 가정합니다.

번스타인의 스테이시 라스곤은 엔비디아의 최대 고객이 최대 경쟁자가 되고 있는 특이한 역학 관계를 강조합니다. 주요 기술 기업들은 엔비디아에 대한 의존도를 낮추고 비용을 절감하기 위해 점점 더 많은 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.

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