루멘텀 홀딩스보다는 2배 레버리지인 LITE(Lumenum Holdings)를 투자하고 있다. 루멘텀 홀딩스를 투자하기에는 이미 너무 많이 올랐기 때문에 2배를 투자하고 있는데, 이것도 며칠 만에 상당히 올랐다. 루멘텀 홀딩스를 모르는 사람도 있겠지만, 해당 종목은 상당히 인공지능, 데이터센터와 많이 연관되어 있다. 요즘 핫한 대한광통신 역시 루멘텀 홀딩스처럼 광통신, 광반도체와 연관된 주식이다.

오늘은 루멘텀 홀딩스 나스닥100편입 광통신 엔비디아 수혜주에 대한 포스팅입니다.
루멘텀 홀딩스 나스닥100 편입

루멘텀 홀딩스는 데이터센터, AI 네트워크, 광통신 장비에 들어가는 광학 부품과 레이저 솔루션을 만드는 회사이다. 최근 급성장한 이유는 인공지능 인프라에 필수적인 광통신 관련 제품을 제공하기 때문이다. 현재 구리 기반의 데이터센터 장비에서 광학 인터커넥트로의 단계를 넘어가게 만드는 핵심 기술을 가진다. 그래서 루멘텀 홀딩스는 작년 1,145%가 넘는 놀라운 수익률을 보여준 회사이다.
루멘텀은 광통신 시장에서 현재 독보적인 지배력을 보여주고 첨단 AI 서버에 필수적인 광학 인듐 인화물 레이저 시장에서 50% 이상의 시장 점유율을 보유하고 있다. 1레인당 200G 전기흡수 변조 레이저를 공급하고 이는 데이터센터 내 AI 워크로드의 증가하는 대역폭 문제를 해결해준다. 이는 전통적인 구리 기반에서 광학(빛)으로 대신 사용한다는 것은 속도와 지연시간, 발열, 전기효율을 획기적으로 해결해준다.
루멘텀 홀딩스는 최근 나스닥100에 편입되면서 주가에 더 불이 붙었다. 나스닥 100은 미국 나스닥 시장에서 금융주를 빼고 가장 크고 대표적인 주식들을 말한다. 쉽게 말하면 미국 나스닥 정예부대라고 볼 수 있다. 기술주 비중이 매우 크고 AI, 반도체와 클라우드 영향이 강하여 시기만 잘 타면 해당 종목들로 큰 수익을 볼 수 있는 종목들이다. 이는 ETF 자동 매수유입, 기관 투자확대, 인지도, 거래량 증가라는 혜택을 받을 수 있기 때문이다.
광통신의 미래는 ?
루멘텀 홀딩스는 AI 서버간 초고속 광통신, 코패키지 광학, 광회선 스위칭, 200G 레이저 같은 아이템이 AI 인프라 시스템의 핵심 기술로 평가받고 엔비디아 젠슨황의 러브콜을 받았다. 엔비디아가 광통신을 중요시 하는 이유는 AI 시대에는 GPU 성능 뿐만 아니라 병목현상을 막는 것 또한, 속도를 증가시킬 수 있다고 했기 때문이다. 젠슨황은 전기 신호를 구리로 보내는 것은 한계에 도달했기에 수많은 GPU가 있더라도 더이상 빨라지지 않는다고 했다.

광통신은 빛을 사용하여 AI 데이터센터 속도를 말그대로 빛처럼 만든다. 빛을 활용한다면 당연히 속도는 매우 빠르다. 대역폭이 매우 크다는 것은 한 번에 얼마나 많은 데이터를 보낼 수 있다는 뜻이다. 대역폭이 좁으면 데이터가 지나가는데 장애물이 많아 충돌이 생겨 속도가 줄어드는 것처럼 생각하면 된다. 구리선은 전기신호를 사용하는데, 속도가 증가할수록 발열이 증가하고 신호가 왜곡되어 데이터가 손상 혹은 지연된다.
루멘텀은 인듐 인화물 광통신 레이저 시장 점유율이 50%나 된다. 보통 반도체는 실리콘을 사용하지만 인듐 인화물을 사용한 광통신 레이저는 800G/1.6T 네트워크에 사용될 정도로 초고속 속도를 보여주기에 고급 광통신 레이저 시장을 그냥 잡아먹은 것이다. 그래서 시장에선 루멘텀의 기술 장벽은 매우 높아 함부로 넘볼 수 없기에 매우 탄탄하다고 보고 있다.
게다가 데이터 이동 통로 1개인 레인에서 200G라는 데이터를 보낸다. 만약, 4개의 레인이 있다면 4개 레인 × 200GB로 총 800GB의 데이터를 보내기에 매우 빠르다고 할 수 있다. 요즘은 실리콘 포토닉스, 광 인터커넥트 등과 같은 기술까지 뜨고 있어 루멘텀 홀딩스도 같은 AI 광통신 핵심주로 묶여 엄청난 수혜를 받고 있는 중이다.
하지만 역시 리스크는 있다. 1년간 너무 과열되었다는 것이다. 루멘텀의 고객은 아직은 한정적이다. 만약, 한 주요 고객이 주문을 줄이거나 프로젝트를 지연시킨다면 루멘텀의 수익이 확 떨어질 수 있다. 특히, AI에 몰빵되어 있기에 엔비디아 젠슨황 말 한마디로 주가가 출렁거리는 모습을 보여주었다. 그래서 AI 뿐만 아니라 다른 분야에서도 적용될 수 있도록 응용하고 기존 주요 고객사 뿐만 아니라 더 많은 고객사를 확보해야 한다.
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