1. 메모리가 AI CapEx를 집어삼킴
- 삼성·하이닉스·마이크론이 DRAM 시장의 89%를 차지
- 메모리 비중은 하이퍼스케일러 CapEx의 2026년 30%에서 2027년 40%까지 상승
- 일부 AI 랙은 부품 원가의 ~90%가 메모리로 채워질 수 있음
2. 과도한 마진은 고객의 반발을 부름
- MS는 메모리·칩 가격 상승으로 CapEx를 $25B 확대
- 하이퍼스케일러는 영업현금흐름 대부분을 설비투자에 투입
- 결국 엔비디아의 SOCAMM 감축, AMD의 플래시 활용처럼 메모리를 덜 쓰는 기술이 등장
3. 주가는 공급과잉 전에 먼저 꺾임
- 메모리는 실적이 나빠질 때가 아니라 상승 속도가 둔화될 때가 고점
- 2027년 상반기 가격 정점, 중반 CapEx 둔화 신호, 하반기 주가 반전을 예상
- 2028년 신규 생산능력이 들어오면 마진 압박은 더 커짐
4. 지금 봐야 할 지표
- 단순 DRAM 가격보다 하이퍼스케일러의 CapEx 증가율
- 메모리 원가 비중, 장기공급계약 조건, 고객사의 메모리 최적화 발표
- 2026년은 실적 모멘텀, 2027년은 수요의 가격 탄력성이 핵심
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❤9
1. 모델 발전이 데이터센터보다 빨라짐
- 오픈소스와 중국 모델은 제한된 칩으로도 최상위 모델을 추격 중
- 무작정 컴퓨트를 늘리는 경쟁에서 알고리즘·효율화 경쟁으로 이동
- AI 발전과 하드웨어 투자량이 반드시 비례한다는 전제가 깨질 수 있음
2. 진짜 위험은 수요 붕괴 아닌 CapEx 에어포켓
- 누군가 투자를 줄이겠다고 말하는 순간, 시장은 절대 성장보다 성장률 둔화에 반응
- 반도체 매출이 100%에서 30% 성장으로 내려오는 것만으로도 주가는 충격을 받음
- 특히 메모리·서버·데이터센터처럼 기대가 극단적으로 높아진 곳들이 취약
3. 다만 장기 수요는 오히려 분산됨
- 특정 미국 모델이 규제로 중단될 수 있다는 사실은 각국에 소버린 AI 구축 필요성을 각인
- 국가와 대기업은 클라우드 의존 대신 자체 모델과 AI 팩토리를 확보하려 할 것
- 단기 재고조정은 가능해도 메모리·전력·네트워크의 장기 수요는 사라지지 않음
4. 포인트는 AI냐 아니냐가 아님
- AI 장기 성장과 AI 인프라 주가의 단기 조정은 동시에 성립 가능
- 지금은 수요의 크기보다 CapEx의 증분과 투자 속도를 봐야 할 시점
- 인프라가 쉬는 구간이 오면, 그간 자금을 빼앗겼던 BTC 같은 비현금흐름 자산에 유동성이 돌 수
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The Biggest Pivot In AI History Is Happening Right Now
Jordi Visser (@JordiVisserLabs) is a veteran macro investor with 30+ years of experience and the author of the VisserLabs Substack. In this conversation, we discuss the AI pivot happening with hyperscalers, the rise of open source models, what the Mythos/Fable…
❤4
1. GPU 다음은 연결과 공급망
- AI 시장의 중심이 단순 연산력에서 메모리·인터커넥트·패키징으로 이동
- GPU를 만들어도 HBM이 없고, 연결이 느리고, 패키징이 막히면 시스템은 늘지 않음
- 중요한 건 누가 전체 공급망의 목을 쥐고 있느냐
2. 최우선은 메모리, 광통신, 첨단 패키징
- 1순위는 HBM·DRAM·eSSD. 이미 가격 인상과 장기계약이 실적으로 연결
- 2순위는 800G·1.6T 광통신. AI 클러스터가 커질수록 연산보다 연결이 병목
- 3순위는 CoWoS·HBM 패키징. GPU와 메모리 증산 자체를 결정하는 관문
- 대표 종목은 MU·SNDK / LITE·COHR·MRVL / TSM·AMKR·ONTO
3. 전력과 냉각은 피할 수 없는 다음 병목
- 고성능 칩을 설치해도 전력망 연결과 냉각이 안 되면 데이터센터를 돌릴 수 없음
- 변압기·UPS·800V DC·BBU와 액체냉각은 선택재가 아니라 AI Factory의 필수재
- ETN·GEV·VRT처럼 실제 주문과 매출로 전환되는 기업이 원전·로봇보다 우선
4. 서사보다 이익 전환 속도를 봐야
- 피지컬 AI·Agent·AI 금융은 시장은 크지만 아직 승자와 수익 배분이 불명확
- 반면 메모리·광통신·패키징은 공급 부족을 가격과 마진으로 전환할 수 있음
- 향후 3년 AI 투자의 핵심은 가장 늦게 증설되고 쉽게 가격을 올릴 병목
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❤7
1. 25년 수요 = 인류 역사 전체
- 2025년까지 누적 채굴량은 7억 톤
- 향후 25년, 기본 경제성장만으로도 7억 톤이 필요
- 전력망·EV·AI까지 더하면 2050년 수요는 11억 톤까지 확대
2. 핵심은 수요보다 공급 속도
- 현재 연간 광산 공급은 2,300만 톤
- 필요한 11억 톤은 연평균 4,400만 톤에 해당
- 재활용과 증산을 감안해도 신규 광산·정련 설비에 막대한 투자가 필요
3. AI CapEx는 결국 전력망 CapEx
- GPU만 늘려서는 데이터센터를 돌릴 수 없음
- 송전망·변압기·냉각·배선이 함께 깔려야 하고, 중심에 구리가 있음
- AI 투자가 물리 인프라로 번질수록 구리 수요는 더 구조화됨
4. 구리 = 좋은 수요 + 느린 공급
- 지정학과 금리보다 중요한 건 광산 허가, 증설 속도, 품질 하락
- 알파는 저비용 생산자와 실제 증산 가능한 기업에서 나옴
- AI가 디지털 경제의 두뇌라면, 구리는 그 두뇌를 움직이는 혈관
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❤6
1. 공급은 안 풀린다
- LME 구리는 5월 이후 톤당 $13~14k에서 횡보
- UBS는 올해 공급 적자가 지속되고, 27년 6월 $15.5k까지 상승 전망
- 구리 강세의 본체는 수요 증가 속도를 공급이 따라가지 못하는 구조
2. 진짜 신호는 정광 TC
- 중국 구리 정광 제련수수료가 1월 -$45에서 6월 -$100 이하로 급락
- 제련소가 광산업체에 돈을 줘야 할 만큼 원료가 부족하다는 뜻
- 4월 칠레·페루 합산 생산량도 전년 대비 8% 감소
3. 미국 재고 증가는 수요 붕괴가 아님
- 관세 우려로 구리가 미국에 몰리며 COMEX-LME 가격차가 톤당 $600까지 확대
- 현재 미국 재고 증가는 경기 둔화보다 관세 차익거래의 결과
- 다만 관세가 무산되면 쌓인 재고가 풀리며 단기 조정은 가능
4. 구리 투자의 핵심
- AI 데이터센터·전력망은 수요를 늘리지만 광산 증산은 느림
- 단기 관세 뉴스보다 칠레 생산량과 정광 TC를 봐야 함
- UBS는 $12,750~13,000을 강한 지지 구간으로 판단
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❤9
광섬유 병목이 온다 source
1. AI가 광섬유 수요를 폭발시킴
- GPU 랙은 기존 CPU 랙보다 약 36배 많은 광섬유를 사용
- 데이터센터의 글로벌 광섬유 수요 비중은 24년 5% 미만에서 27년 30%까지 확대
- AI 클러스터가 커질수록 구리선은 발열·신호 손실 때문에 광통신으로 대체됨
2. 진짜 병목은 광섬유가 아닌 프리폼
- 광섬유는 프리폼이라는 정밀 유리봉을 녹여 길게 뽑아 만듦
- 생산라인 증설에 ~24개월, 고객 인증까지 고려하면 공급 반응이 매우 느림
- 전 세계 생산업체도 약 20곳, 상위 5개사가 생산능력의 60%를 차지
3. 유리봉 안에도 중국 병목이 있음
- 빛을 전달하는 코어에는 게르마늄이 필요, 중국이 생산의 60%를 통제
- 23년 수출허가제 이후 게르마늄 가격은 24년 초 대비 3배 상승
- 공급이 부족해지면 업체들은 고마진 데이터센터용을 우선 생산하고, 일반 통신용 광섬유까지 연쇄 부족
4. 포인트는 광통신보다 프리폼 보유자
- Meta는 Corning과 ~60억 달러, Nvidia도 미국 광통신 생산능력 10배 확대 계약 체결
- 수혜 후보는 Corning, YOFC, Shin-Etsu, Sumitomo처럼 프리폼 기술과 생산능력을 가진 업체
- 다만 Corning은 연초 100% 상승한 만큼신규 증설 시점·광섬유 가격·마진을 확인
1. AI가 광섬유 수요를 폭발시킴
- GPU 랙은 기존 CPU 랙보다 약 36배 많은 광섬유를 사용
- 데이터센터의 글로벌 광섬유 수요 비중은 24년 5% 미만에서 27년 30%까지 확대
- AI 클러스터가 커질수록 구리선은 발열·신호 손실 때문에 광통신으로 대체됨
2. 진짜 병목은 광섬유가 아닌 프리폼
- 광섬유는 프리폼이라는 정밀 유리봉을 녹여 길게 뽑아 만듦
- 생산라인 증설에 ~24개월, 고객 인증까지 고려하면 공급 반응이 매우 느림
- 전 세계 생산업체도 약 20곳, 상위 5개사가 생산능력의 60%를 차지
3. 유리봉 안에도 중국 병목이 있음
- 빛을 전달하는 코어에는 게르마늄이 필요, 중국이 생산의 60%를 통제
- 23년 수출허가제 이후 게르마늄 가격은 24년 초 대비 3배 상승
- 공급이 부족해지면 업체들은 고마진 데이터센터용을 우선 생산하고, 일반 통신용 광섬유까지 연쇄 부족
4. 포인트는 광통신보다 프리폼 보유자
- Meta는 Corning과 ~60억 달러, Nvidia도 미국 광통신 생산능력 10배 확대 계약 체결
- 수혜 후보는 Corning, YOFC, Shin-Etsu, Sumitomo처럼 프리폼 기술과 생산능력을 가진 업체
- 다만 Corning은 연초 100% 상승한 만큼신규 증설 시점·광섬유 가격·마진을 확인
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jaredfromsubway는 DEX에서 프론트/백런닝 등 샌드위치 공격으로 오랜 기간 돈복사를 했던 유명 자동화 MEV 봇
1. 코드를 뚫은 게 아니다
- 공격자는 66개 가짜 래퍼 토큰과 풀을 만들어 고수익 차익거래처럼 위장
- Jared 봇은 꿀통으로 판단해 공격자 컨트랙트에 WETH·USDC·USDT 사용 권한을 승인
- 핵심 보안 게이트는 우회되지도 않았음
2. 작은 수익으로 신뢰를 샀다
- 초반엔 소액 거래를 정상 체결해 이상이 없는 것처럼 보이게 함
- 봇이 거래 규모와 승인 한도를 키우자, 남아 있던 권한으로 약 $15M을 인출
- 전형적인 개구리 삶기 방식
3. 자동화의 약점은 코드보다 권한
- approve는 단순 거래 절차가 아니라 상대에게 열어준 신용한도
- 봇이 빠르고 자율적일수록 잘못된 상대에 대한 손실도 자동으로 확대
- 코드가 안전해도 경제적 판단을 조작당하면 소용없음
4. 다음 보안 경쟁은 에이전트 통제
- 토큰·라우트 화이트리스트, 거래별 승인 한도, 즉시 권한 회수, 자금 격리가 필수
- 에이전트, MEV 봇 시대의 핵심 인프라는 똑똑한 실행이 아니라 더 좁은 권한 설계
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❤8
1. 컨센서스가 너무 낮을 수 있음
- Jefferies 콜은 3Q26 가격 ~50% QoQ, 4Q도 ~40%를 전망
- 복리로 계산하면 4Q 가격이 2Q 대비 ~110% 높아지는 그림
- 시장 예상보다 훨씬 강해, 실적 추정치의 추가 상향 여지가 큼
2. 이번 상승은 단순 재고 사이클이 아님
- CSP가 장기계약으로 생산능력의 50%를 선점, 향후 70%까지 늘어남
- 메모리를 많이 사고 끝 아니라, 다른 고객이 살 물량까지 없애는 구조
- 가격 상승의 본질은 수요 회복보다 공급의 사전 잠금
3. 중국 리스크는 사라진 게 아니라 미뤄짐
- 26~27년은 기술 격차 때문에 중국이 강세장을 깨기 어려움
- 다만 2028년 신규 공급 ~20%, 수요 둔화, 중국 NAND 추격이 동시에 겹침
- 지금의 강세 논리가 깨지는 시점도 2028년일 가능성
4. 같은 메모리주로 묶으면 안 됨
- 하이닉스·MU는 HBM/DRAM과 AI 캐파 선점의 수혜가 더 직접적
- SNDK는 NAND 업황 레버리지가 큰 만큼 중국 추격이 현실화되면 꺾임
- 26~27년은 업황 베타의 시간, 2028년부터는 종목 차별화의 시간
✍️지금은 메모리 강세를 의심할 때보다 실적 상향 폭을 추적할 구간. 다만 이번 사이클을 끝없는 성장으로 맹신하면 안 됨
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❤7
1. 샌드위치는 이레드오션
- 경쟁이 붙을수록 수익은 가스 최적화 수준까지 수렴
- 극단적으로 빠르고 효율적인 봇도 실수하면 마진이 바로 음수
- Jared가 다른 MEV 전략까지 섞은 이유도 시장이 좁아졌기 때문
2. 먹잇감 자체가 줄어드는 중
- 프라이빗 트랜잭션·보호 RPC·인텐트 기반 거래가 확산
- 공개 멤풀에 노출되는 주문이 감소하면 샌드위치 시장도 축소
- 더 뛰어난 봇보다 주문을 숨기는 인프라가 유리해지는 구조
3. 작은 수익과 거대한 꼬리위험
- 개별 샌드위치는 번들로 묶어도, 봇은 재고와 승인 권한을 컨트랙트에 상시 남겨둬야
- 큰 기회를 잡으려면 노출 자금도 커짐
- 조금씩 벌다가 한 번의 공격으로 크게 사라지는 비대칭 손익
4. 다음 승자는 MEV 봇이 아님
- Jared는 과거 수익을 감안하면 다시 복구해낼 가능성이 큼
- 하지만 장기 가치 포착은 프라이빗 오더플로우·MEV 보호·솔버 네트워크로 이동
- 유저를 먼저 공격하는 기술보다 유저의 주문을 노출하지 않는 기술이 커질 차례
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❤7
1. 대형 기관은 경쟁사의 체인을 쓰지 않음
- Stripe는 Tempo, Circle은 Arc, JP모건은 자체 체인을 원함
- 문제는 누구도 경쟁사가 통제하는 인프라의 세입자가 되고 싶지 않다는 것
- 결국 모두가 동의할 수 있는 중립 레이어가 필요함
2. 컨소시엄 체인은 양쪽 단점만 가짐
- 분산시스템의 비용과 복잡성은 그대로 부담
- 반면 개방성·조합성·글로벌 유동성은 얻지 못함
- 초기 참여자는 공동 창업자지만, 후발 주자는 기존 카르텔에 가입하는 구조
3. 이더리움의 해자는 기술보다 역사
- ERC-20·Uniswap·Aave처럼 허가 없이 쌓인 표준과 앱이 네트워크 효과를 만듦
- 개발자·유동성·스테이블코인·토큰화 자산이 서로를 강화
- 경쟁 체인은 코드를 복제할 수 있어도, 축적된 중립성과 신뢰는 복제하기 어려움
4. 체인을 소유하는 기업보다 위에 짓는 기업
- 인터넷의 승자는 폐쇄망을 만든 AOL이 아니라 웹 위에 서비스를 만든 기업
- 금융에서 승자도 자체 L1보다 이더리움 위의 L2·결제·프라이버시·토큰화 인프라
- 다만 사용량 증가가 ETH 가치로 자동 귀속 수수료와 L2 가치포착은 별개
✍️기업 체인은 금융의 인트라넷이 될 수 있지만 글로벌 금융의 인터넷은 누구도 소유하지 않는 체인 위에서 만들어짐
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❤8
금융 AI의 병목은 모델이 아니라 통제 source
1. AI 도입은 이미 실험 단계를 넘음
- 신용심사·트레이딩·AML·사기 탐지·리서치·코딩까지 금융 전반에 확산
- 실제 은행의 AI 에이전트는 카드 사기 손실을 20% 줄였고, 보험사는 며칠 걸리던 심사를 45초로 단축
- 이제 AI를 안 쓰는 것 자체가 경쟁 리스크
2. 다음 단계는 보조에서 자율 실행
- 아직 완전 자율은 제한적이나, 뉴스 탐색→신호 생성→주문 준비는 이미 에이전트가 수행
- 금융사의 경쟁력은 사람 에이전트가 처리할 수 있는 업무 범위와 속도로 이동
- 손매매뿐 아니라 리서치·운용·리스크 관리도 인간이 불리해지는 구조
3. 자율성이 커질수록 새로운 꼬리위험
- 에이전트는 환각·보상 해킹·프롬프트 인젝션·메모리 포이즈닝으로 잘못된 행동을 실행할 수
- 같은 모델을 여러 기관이 쓰면 군집매매와 동시 청산도 심화
- 봇 판단력이 뛰어나도 권한과 승인 구조가 뚫리면 한 번에 무너짐
4. 진짜 투자처는 AI의 통제 레이어
- FSB는 AI 에이전트를 사실상 '합성' 직원처럼 관리하라고 제안
- 에이전트별 신원, 최소권한, 거래 이중승인, 감사 로그, 레드팀, 킬스위치가 필수
- 모델보다 IAM·보안·모니터링·데이터 거버넌스·멀티모델 전환 인프라의 가치가 커짐
1. AI 도입은 이미 실험 단계를 넘음
- 신용심사·트레이딩·AML·사기 탐지·리서치·코딩까지 금융 전반에 확산
- 실제 은행의 AI 에이전트는 카드 사기 손실을 20% 줄였고, 보험사는 며칠 걸리던 심사를 45초로 단축
- 이제 AI를 안 쓰는 것 자체가 경쟁 리스크
2. 다음 단계는 보조에서 자율 실행
- 아직 완전 자율은 제한적이나, 뉴스 탐색→신호 생성→주문 준비는 이미 에이전트가 수행
- 금융사의 경쟁력은 사람 에이전트가 처리할 수 있는 업무 범위와 속도로 이동
- 손매매뿐 아니라 리서치·운용·리스크 관리도 인간이 불리해지는 구조
3. 자율성이 커질수록 새로운 꼬리위험
- 에이전트는 환각·보상 해킹·프롬프트 인젝션·메모리 포이즈닝으로 잘못된 행동을 실행할 수
- 같은 모델을 여러 기관이 쓰면 군집매매와 동시 청산도 심화
- 봇 판단력이 뛰어나도 권한과 승인 구조가 뚫리면 한 번에 무너짐
4. 진짜 투자처는 AI의 통제 레이어
- FSB는 AI 에이전트를 사실상 '합성' 직원처럼 관리하라고 제안
- 에이전트별 신원, 최소권한, 거래 이중승인, 감사 로그, 레드팀, 킬스위치가 필수
- 모델보다 IAM·보안·모니터링·데이터 거버넌스·멀티모델 전환 인프라의 가치가 커짐
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1. 복제하기 어려운 건 신뢰
- 빠르고 싼 체인은 얼마든지 계속 나올 수 있음
- 하지만 어느 기업·국가도 마음대로 규칙을 바꿀 수 없다는 신뢰는 단기간에 만들 수 없음
- ETH의 핵심 자산은 TPS가 아니라 credible neutrality
2. 달러 패권의 역설이 ETH를 키움
- 러시아 자산 동결 이후 각국은 달러를 쓰되 미국에 종속되지 않는 시스템을 원함
- 이더리움은 누구나 합의해 사용할 수 있는 달러 표시 결제·정산 레이어
- 일종의 온체인 유로달러 시장이 만들어지는 셈
3. 기관의 선택은 이미 시작
- Coinbase, Robinhood부터 월가의 토큰화 자산까지 ETH 생태계에 집중
- 글로벌 금융기관은 경쟁사가 소유한 체인보다 중립적인 공공 인프라를 선호
- 결국 이더리움은 앱 체인이 아니라 글로벌 금융의 공용 백엔드가 될 것
4. ETH 가치포착의 핵심
- 정산 자산·담보·가스 자산으로서 ETH 수요가 커지면 재평가 가능
- 다만 스테이블코인 발행사의 동결 권한과 L2의 수익 분산은 별도 리스크
- 단순 사용량보다 ETH 담보 비중과 온체인 자산의 경제적 정착을 봐야 함
✍️ETH 재평가는 미국도 중국도 소유할 수 없는 달러 시스템의 담보로 인정받을 때 시작
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X (formerly Twitter)
Etherealize (@Etherealize_io) on X
Avichal Garg on why he’s bullish ETH
“What ETH has that is very difficult to reproduce is credible neutrality. And if you think there’s going to be a global financial system settlement layer, I think that is the critical thing — that trust and neutrality…
“What ETH has that is very difficult to reproduce is credible neutrality. And if you think there’s going to be a global financial system settlement layer, I think that is the critical thing — that trust and neutrality…
❤8
1. 한계 매수자의 변화
- ETH를 다시 올릴 주체는 개인이 아니라 위에 금융 인프라를 구축하는 기관
- 블랙록, JP모건, 페이팔, 코인베이스 등이 이미 이더리움 레일을 사용 중
- 시스템을 사용하는 기업이 그 시스템의 지분 자산을 보유할 유인은 충분
2. ETH는 단순 가스 토큰이 아님
- ETH는 네트워크 보안, 스테이킹 수익, 담보, 결제 수수료를 동시에 담당
- 이더리움 채택이 늘수록 ETH는 금융 인프라의 생산자산에 가까워짐
- BTC가 외부 기관의 준비자산이라면, ETH는 생태계 참여자의 전략자산
3. Glamsterdam은 공급보다 수요가 중요
- 처리량 확대와 수수료 인하는 기관 결제, RWA, 고부가가치 DeFi를 L1으로 끌어옴
- 다만 수수료가 싸진다고 무조건 ETH 소각이 늘어나는 것은 아님
- 가격 상승에는 수수료 하락보다 더 빠른 활동량 증가가 필요
4. 진짜 촉매는 스테이킹 ETF와 토큰화
- 스테이킹 ETF는 ETH 익스포저에 네이티브 수익률을 결합하고 유통 물량을 잠금
- RWA와 스테이블코인이 커지면 ETH의 가스·담보·준비자산 수요도 함께 확대
- 이더리움을 사용한다가 ETH를 보유한다로 전환되는 구간이 리레이팅의 시작
5. 결론
- ETH의 문제는 채택이 토큰 가치로 귀속되는 속도가 느렸다는 것
- 앞으로 볼 것은 TVL보다 기관의 ETH 보유, 스테이킹 비중, 담보 활용도
- 가격보다 중요한 것은 ETH의 한계 매수자가 기관으로 바뀌는지 여부
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❤10
메모리는 계속 강하다, 그러나 source
1. 원자재에서 예약형 인프라로
- 핵심은 마이크론의 호실적보다 SCA, 즉 전략적 장기계약
- 고객이 수년간 물량을 의무 구매하고 일부 계약에는 가격 하단까지 설정
- 메모리 이익의 바닥이 높아지며 산업 자체가 구조적 성장주로 재평가
2. 공급 부족은 최소 2027년까지
- AI 병목은 GPU에서 HBM·서버 DRAM·NAND로 확산
- 팹 건설, 전력, 인력, 공정 난이도 때문에 공급은 단기간에 따라올 수 없음
- 가격이 오르면 증설하는 구조가 아니라, 고객이 캐파부터 선점하는 구조적 쇼티지
3. 다만 마진의 천장은 가까워짐
- 마이크론 GPM은 이미 85% 수준으로 이론적 상단에 근접
- 앞으로 주가 상승은 높은 마진을 유지한 채 Q가 얼마나 늘어나는지에 달림
- 좋은 실적은 계속되겠지만, 실적 증가율의 기울기는 둔화될 수
4. SK하이닉스 ADR은 호재이자 경고
- 미국 투자자 접근성 확대와 대규모 증설 자금 확보는 긍정적
- 반면 신주 발행은 현재의 높은 밸류를 적극 현금화한다는 의미
- ADR은 새로운 가치를 만드는 게 아니라, 시장접근성을 높이는 장치
5. 하닉과 삼전을 삼닉으로 묶지마라
- HBM·서버 DRAM은 고객 인증, 장기계약이 뒷받침된 수요 주도 상승
- 하닉은 HBM 대장, Micron은 계약 구조 변화와 미국 희소성 직접 수혜주
- 삼전은 HBM4 회복 확인 필요한 후발 베타. 같은 메모리주라도 급이 다름
6. 결론
- 메모리는 이미 큰 폭으로 리레이팅. 펀더 강하다와 매수 찬스냐는 별개
- 투자자 심리는 이미 [의심 해소 → 확신 → FOMO → 레버리지 단계]
- 모두가 확신하는 산업에 어떻게 접근할 것이냐가 포인트
- 메모리 롱은 계속되겠지만, 무지성 매수 구간은 끝
1. 원자재에서 예약형 인프라로
- 핵심은 마이크론의 호실적보다 SCA, 즉 전략적 장기계약
- 고객이 수년간 물량을 의무 구매하고 일부 계약에는 가격 하단까지 설정
- 메모리 이익의 바닥이 높아지며 산업 자체가 구조적 성장주로 재평가
2. 공급 부족은 최소 2027년까지
- AI 병목은 GPU에서 HBM·서버 DRAM·NAND로 확산
- 팹 건설, 전력, 인력, 공정 난이도 때문에 공급은 단기간에 따라올 수 없음
- 가격이 오르면 증설하는 구조가 아니라, 고객이 캐파부터 선점하는 구조적 쇼티지
3. 다만 마진의 천장은 가까워짐
- 마이크론 GPM은 이미 85% 수준으로 이론적 상단에 근접
- 앞으로 주가 상승은 높은 마진을 유지한 채 Q가 얼마나 늘어나는지에 달림
- 좋은 실적은 계속되겠지만, 실적 증가율의 기울기는 둔화될 수
4. SK하이닉스 ADR은 호재이자 경고
- 미국 투자자 접근성 확대와 대규모 증설 자금 확보는 긍정적
- 반면 신주 발행은 현재의 높은 밸류를 적극 현금화한다는 의미
- ADR은 새로운 가치를 만드는 게 아니라, 시장접근성을 높이는 장치
5. 하닉과 삼전을 삼닉으로 묶지마라
- HBM·서버 DRAM은 고객 인증, 장기계약이 뒷받침된 수요 주도 상승
- 하닉은 HBM 대장, Micron은 계약 구조 변화와 미국 희소성 직접 수혜주
- 삼전은 HBM4 회복 확인 필요한 후발 베타. 같은 메모리주라도 급이 다름
6. 결론
- 메모리는 이미 큰 폭으로 리레이팅. 펀더 강하다와 매수 찬스냐는 별개
- 투자자 심리는 이미 [의심 해소 → 확신 → FOMO → 레버리지 단계]
- 모두가 확신하는 산업에 어떻게 접근할 것이냐가 포인트
- 메모리 롱은 계속되겠지만, 무지성 매수 구간은 끝
Substack
Micron Technology: It didn't pivot to AI. AI came looking for it.
A 47-year-old DRAM maker that spent decades getting crushed by the memory cycle. Then the GPUs ran out of memory.
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1. HBM은 전통 사이클을 벗어나는 중
- AI 추론이 늘수록 HBM 용량과 대역폭 수요가 함께 증가
- 빠른 세대교체와 장기계약으로 가격·이익 변동성도 낮아짐
- 완전한 탈주기화가 아니라, 적자 사이클이 약해지는 성장형 사이클
2. 다음 병목은 일반 DRAM
- Agentic AI는 GPU뿐 아니라 CPU 서버와 코어당 메모리도 늘림
- 장시간 실행되는 에이전트, 긴 컨텍스트, 샌드박스가 DRAM을 계속 점유
- 여기에 HBM 증설이 기존 DDR 웨이퍼까지 흡수하는 HBM Tax 발생
3. 공급은 수요를 따라가기 어려움
- DRAM 미세공정 효율 개선은 둔화되고, 증산은 신규 팹에 더 의존
- HBM3E는 일반 DRAM 대비 3배, HBM4는 4배의 웨이퍼를 소모
- CXMT 증설도 기술·밀도 격차 때문에 전체 공급 구조를 뒤집기는 어려움
4. NAND도 같은 슈퍼사이클 안에 있다
- HBM에서 밀려난 KV cache는 SSD로 내려가고 있음
- AI 영상, 에이전트 샌드박스, 데이터 복제가 NAND 수요를 확대
- HBM·DRAM·NAND는 별개 산업이 아니라 하나의 AI 메모리 계층
✍️메모리는 AI가 소비하는 가장 부족한 원자재이자 핵심 인프라
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1. Agentic AI가 데이터센터 구조를 바꿈
- 기존 AI 투자는 GPU와 HBM이 탑재된 가속기 랙 중심
- 이제 에이전트 제어·프로그램 실행용 CPU 랙, 컨텍스트 저장용 스토리지 랙까지 함께 늘어남
- 2026년 데이터센터 DRAM·NAND 비트 출하량은 2024년 대비 2배 이상 증가
2. 자동차는 이미 움직이는 데이터센터
- L2+ 차량은 일반 차량보다 메모리·스토리지 탑재량이 5배 이상 많음
- L2+ 이상 차량 비중은 올해 20%를 넘어, 2030년에는 40% 이상으로 확대
- 자율주행 단계가 올라갈수록 실시간 인지와 판단에 필요한 DRAM·NAND 증가
3. 다음 수요 폭발은 휴머노이드
- 휴머노이드 로봇 한 대에는 평균 L2+ 차량보다 10배 많은 메모리가 탑재
- 실시간 시각인식, 추론, 동작 제어를 위해 고대역폭·저전력 메모리/스토리지 필수
- 마이크론은 2027년부터 이어질 수십 년의 새로운 메모리 수요 사이클을 예상
✍️데이터센터, 에이전트, 자동차, 로봇까지 겹치면서, 새로운 메모리 수요가 아주 오랫동안 계속될 예정
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❤6
· 앱 → 모델 → 클라우드 → GPU → 메모리 → 인터커넥트 → 패키징 → 장비 → 소재 → 광물
· 위층 수요가 커질수록, 아래층 병목은 더 비싸짐
· 지금의 병목은 메모리임. 다음 병목은 어디냐?
1. 인터커넥트
- GPU끼리 연결하는 고속도로
- 구리에서 광통신으로 넘어가는 구간
- CPO, LPO, 광엔진, 스위치, 파이버
2. 고급 패키징
- GPU와 HBM을 붙이는 핵심 공정
- CoWoS, 기판, TIM, 테스트 장비
- AI 반도체 생산량의 숨은 병목
3. 전력·냉각
- 데이터센터는 결국 전기 먹는 괴물
- 변압기, UPS, 전력반도체, 액체냉각
- GPU보다 덜 섹시하지만 더 현실적인 병목
4. 소재·광물
- 웨이퍼, 특수가스, 포토레지스트
- 갈륨, 인듐, 게르마늄, 구리
- 공급 늘리기 어렵고, 지정학 리스크까지 붙음
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