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랜덤채팅 삼성전자 ‘어닝 서프라이즈’에도 주가 6% 급락한 이유는

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작성자 행복이이
댓글 0건 조회 17회 작성일 26-07-12 12:11

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랜덤채팅 삼성전자가 7일 시장의 기대를 웃도는 실적(어닝 서프라이즈)을 기록했지만 주가는 오히려 6% 넘게 급락했다. 증권가에서는 호실적이 이미 주가에 반영된 상황에서 차익 실현 매물이 쏟아졌고, 인공지능(AI) 투자 둔화 가능성이 제기됐기 때문이라는 분석이 나온다.
삼성전자는 이날 전 거래일 대비 6.92% 하락한 29만6000원에 거래를 마쳤다. 3거래일 만에 다시 30만원 아래로 내려갔다. SK하이닉스도 6.06% 내린 220만1000원으로 동반 하락했다.
두 대형주의 급락으로 코스피 지수도 전장보다 4.91% 내린 7656.31에 마감했다. 장중에는 매도사이드카(프로그램매매 매도호가 일시효력 정지)와 서킷브레이커가 연달아 발동됐다.
삼성전자는 이날 2분기 잠정 실적을 발표했다. 매출 171조원, 영업이익 89조원으로 전년 동기 대비 각각 129%, 1810% 증가했다. 3분기 연속 최대 실적을 경신했고 시장 전망치도 상회했다. 그러나 시장의 반응은 냉랭했다.
증권가에서는 호재가 이미 주가에 상당 부분 반영됐고, 오히려 실적 발표로 인해 상승 재료가 소진돼 차익 실현 매물이 쏟아진 것으로 보고 있다. 실제 삼성전자 주가는 실적 발표를 앞두고 지난 2일부터 전날까지 11% 상승했다.
삼성전자는 전에도 좋은 실적을 발표한 당일에 주가가 내려간 일이 많았다. 2019년 이후 분기 실적 발표에서 16차례 어닝 서프라이즈를 기록했는데, 그 중 10차례는 발표 당일 주가가 하락했다.
여기에 외국인의 매도세가 더해져 낙폭이 컸다. 외국인이 지난달 19일 이후 13거래일 연속 순매도를 이어가면서 삼성전자의 외국인 지분율은 전날 기준 약 47%까지 낮아졌다. 16년 만의 최저 수준이다.
반도체 호황이 장기간 이어질지에 대한 의문도 나온다. 서상영 미래에셋증권 연구원은 “시장이 현재의 실적 호조를 물량 증가가 아닌 가격 상승에만 의존하는 전형적인 후기 사이클의 징후로 해석했다”고 말했다.
블룸버그에 따르면 글로벌 투자은행(IB) 모건스탠리는 6일(현지시각) 고객들에게 보낸 보고서에 “반도체 중심의 좁은 상승장이 마무리되고 시장 주도주가 확산하는 국면에 진입하고 있다”고 적었다. 미국 빅테크 기업들의 AI 투자 증가가 둔화할 가능성이 제기되자 삼성전자·SK하이닉스 등 반도체주의 상승 동력이 정점을 지났다고 보고 매도 의견을 제시한 것이다.
국내 증시의 극심한 변동성이 투자 심리를 위축시켰다는 분석도 제기된다. 한지영 키움증권 연구원은 “사이드카가 일상화할 정도의 비정상적인 변동성 환경에 장기간 노출되는 상황에서 시장 참여자들의 피로도 증가가 주식 매도로 이어졌다”고 말했다.
다만 장기적으로는 삼성전자 주가가 우상향할 것이란 전망이 다수다. 김석환 미래에셋증권 연구원은 “삼성전자 2분기 영업이익은 엔비디아를 넘어 전 세계 최고 수준을 기록했고, AI 인프라 확대에 따른 메모리 부족 현상은 2027년까지 지속될 것으로 전망된다”며 “주가 조정은 기술적 요인으로 중장기 전망은 여전히 밝다”고 말했다.
사람의 코를 본뜬 ‘바이오 나노 코’에 센서를 장착해 소변 냄새만으로 전립선암이 있을 때 생성되는 물질을 감지하는 검사 플랫폼이 개발됐다. 연구진은 간편하고 정확하게 전립선암을 진단할 수 있어 기존 검사법의 한계를 보완할 수 있다고 설명했다.
강남세브란스병원 비뇨의학과 구교철 교수, 이화여대 식품영양학과 박태현 교수 연구팀은 전립선암 조기 진단용 후각 바이오센서 기반 머신 러닝 모델을 개발하고 유용성을 검증한 연구를 국제학술지 ‘ACS 바이오센서(ACS Biosensors)’에 발표했다고 9일 밝혔다. 연구진은 기존의 전립선암 검사법인 ‘전립선특이항원’ 검사가 전립선비대증·전립선염 같은 다른 질환을 잘 걸러내지 못해 불필요한 조직검사로 이어지는 한계가 있어 이를 보완·대체할 수 있는 진단 방법을 개발하기 위해 연구에 돌입했다.
연구·개발은 단계별로 진행됐다. 1단계에선 훈련된 탐지견이 환자의 소변 냄새를 맡아 높은 정확도로 전립선암을 감별했다는 과거 연구자료에서 실마리를 찾았다. 다수의 소변 샘플을 수집해 전립선암 환자에게서 공통적으로 발견되는 휘발성 유기화합물을 포착해낸 것이다.
2단계에선 인간 코가 냄새를 맡는 원리를 본떠 인공 코와 같은 역할을 할 수 있게 구현한 나노 기술 기반의 인간 후각 수용체를 활용해 해당 냄새 분자를 센서의 신호로 변환할 수 있게 만들었다. 이어 3단계는 모두 6종류의 후각 수용체 센서를 통해 얻은 신호 변화 값을 인공지능 알고리즘으로 분석해 정확한 진단이 이뤄질 수 있게 했다.
개발된 플랫폼의 진단 결과가 정확한지 검증하기 위해 전립선암 환자군 40명과 대조군 33명을 대상으로 연구를 진행했다. 또한, 인공지능 모델 정밀도를 더욱 높이기 위해 총 290개에 달하는 소변 샘플 세트를 구축해 교차 검증 작업도 수행했다. 이 과정에서 전립선암 분자를 찾아낼 때 가장 결정적으로 작용하는 3종의 핵심 수용체를 밝혀내 이를 바탕으로 암 환자를 구분했다.
그 결과, 인공지능을 학습시켜 개발한 머닝 러신 모델의 정확도는 89% 확률로 전립선암 환자와 정상인을 감별할 수 있는 것으로 나타났다. 실제로 암이 있는 환자를 ‘양성’으로 판별하는 민감도와, 암이 없는 사람을 ‘음성’으로 가려내는 특이도를 동시에 측정한 적중률은 96.4% 수준이었다. 연구진은 해당 모델의 정확도가 높아 진단과 예측 능력이 매우 뛰어나다고 밝혔다.
구교철 교수는 “통증 없고 간편한 비침습적 방법으로 소변을 분석해 전립선암 진단 가능성을 제시했다는 점이 매우 중요하다”며 “기존 전립선특이항원 검사로는 확인할 수 없었던, 암이 지닌 공격성 정도까지 확인할 수 있어 다양한 연관 정보를 획득할 수 있었던 점도 의의가 크다”고 말했다.

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