글: Techub News 정리
최신 Bankless 프로그램에서 진행자 Ejaaz A.와 Josh는 현재 가장 뜨거운 투자 분야인 AI 메모리에 대해 심도 있게 논의했습니다. 엔비디아가 GPU를 앞세워 세계 시가총액 1위 기업으로 등극한 배경에는, 이와 마찬가지로 중요하지만 간과될 수 있는 하드웨어인 '메모리'가 AI 주도로 구조적 변화를 겪고 있습니다. 이번 대화는 풍부한 업계 데이터와 역사적 주기 분석을 바탕으로, AI 메모리 열풍이 단기적인 거품인지, 아니면 지속적인 성장 잠재력을 지닌 역사적인 투자 기회인지에 대한 핵심 질문에 답하고자 합니다.
AI가 재편하는 메모리: '비관적 업종'에서 '핵심 병목'으로
지난 40년 동안 메모리 업계는 전형적인 '나쁜 사업'으로 여겨졌습니다. 삼성, SK하이닉스, 마이크론이라는 세 공급업체가 거의 동질적인 제품을 생산하면서 업계는 극심한 '돼지 주기'에 시달렸습니다. 가격 상승이 자본 지출과 생산 능력 확장을 자극하면, 이내 공급 과잉으로 가격이 폭락하는 상황이 반복되었습니다.
그러나 AI의 등장은 이러한 상황을 근본적으로 뒤집었습니다. 진행자에 따르면, 메모리는 이제 AI 모델 구축에 필요한 자재 비용의 50%를 차지하며, 엔비디아가 Blackwell에서 미래의 Rubin, Feynman 아키텍처로 진화함에 따라 각 GPU 세대별 메모리 요구량은 2배, 3배, 심지어 4배씩 증가할 것으로 예상됩니다. AI는 메모리에 대해 거의 '탐욕스러울 정도의' 수요를 창출하고 있습니다.
더욱 중요한 점은 AI가 새로운 형태의 메모리 구조인 고대역폭 메모리(HBM)를 탄생시켰다는 것입니다. Josh는 생생한 비유를 들어 설명했습니다. 기존 메모리 모듈이 단층 창고라면, HBM은 메모리 칩을 8~12층(향후 16층까지)으로 수직 적층한 '초고층 창고'와 같습니다. 이 설계 덕분에 GPU 바로 옆에 배치되어 매우 빠른 속도로 GPU에 모델 가중치와 데이터를 제공할 수 있으며, 이는 모델 실행 속도와 규모를 직접적으로 결정합니다.
HBM의 제조 공정은 매우 복잡하고 정밀하여 생산 능력 확장 속도가 심각하게 제한됩니다. 현재 전 세계에서 HBM을 양산할 수 있는 기업은 앞서 언급한 빅3뿐이며, AI의 폭발적인 수요를 맞추기 위해 이들은 일부 소비자용 메모리 생산을 중단하고 모든 자원을 AI 메모리에 쏟아붓고 있습니다. 공급 측면의 경직성 제약은 전례 없는 수준입니다.
수요 엔진의 이중 동력: 학습에서 추론으로, 단일 대화에서 에이전트 네트워크로
하드웨어 차원의 구조적 변화 외에도, 소프트웨어 패러다임의 진화가 메모리 수요에 새롭고 더 강력한 동력을 제공하고 있습니다.
첫째, AI의 중심축이 학습에서 추론으로 이동하고 있습니다. 사용자가 ChatGPT나 Claude에 질문하는 과정 자체가 추론입니다. 그리고 더욱 선도적인 트렌드는 AI 에이전트의 부상입니다. 이러한 에이전트들은 서로 대화하고 협력하여 더 나은 결과물을 도출할 수 있으며, 그背后에는 막대한 추론 연산이 필요합니다. Ejaaz는 분석가 Ben Thompson의 관점을 인용하여, AI 에이전트가 뒷받침하는 미래 경제에서는 지금보다 10~50배 더 많은 메모리가 필요할 수 있다고 지적했습니다.
둘째, 에이전트 패러다임 자체가 더 많은 메모리를 소모합니다. Josh는 대규모 언어 모델에 쿼리를 보낼 때마다 컨텍스트를 저장하기 위한 'KV 캐시'가 생성된다고 설명했습니다. 에이전트 시나리오에서는 실행 중인 각 에이전트가 별도의 KV 캐시 인스턴스를 필요로 합니다. 20개의 에이전트를 동시에 실행한다면 20개의 메모리 인스턴스가 필요한 셈입니다. 이러한 소프트웨어 차원의 수요 증가는 HBM의 공급 제약과 결합되어 수요 창(window)을 크게 연장시키고 있습니다.
현재 HBM을 확보하기 위한 리드 타임은 이미 2027년 말까지 밀려 있습니다. Ejaaz는 심지어 일부 대형 AI 고객사들이 2027-2028년의 생산 능력을 보장받기 위해 마이크론 등에 생산 장비를 직접 구매하거나 자금을 지원하겠다고 제안했다고 전했습니다. 이처럼 '선불'로 생산 능력을 확보하는 경우는 과거 메모리 주기에서는 극히 드물었으며, 이는 수요가 실제적이고 긴박함을 시사합니다.
투자 대상: 빅3와 '올인원' ETF 도구
명확한 수요와 제한된 공급에 직면하여 투자자는 어떻게 참여할 수 있을까요? 이 대화는 세 가지 핵심 플레이어와 새로운 금융 상품에 초점을 맞춥니다.
- SK하이닉스: 현재 '최강자'로 평가받습니다. 엔비디아 HBM의 주요, 사실상 독점 공급업체이며, 생산 능력의 상당 부분이 엔비디아에 의해 선점되어 있습니다. 그 지위는 엔비디아에 대한 TSMC의 역할과 유사합니다.
- 삼성전자: 중요한 2위 업체입니다. 하지만 사업이 다각화되어 있어 순수 메모리 테마주로 보기는 어렵습니다.
- 마이크론 테크놀로지: 미국 투자자들의 주요 선택지입니다. 미국 본토의 메모리巨头로서 첨단 HBM 공급업체 중 하나이며, 주가는 지난 1년간 8배 이상 상승했습니다.
서구 투자자들에게 한국 상장 주식에 직접 투자하는 것은 일부 진입 장벽이 있습니다. 따라서 DRAM ETF라는 상품이 등장했고, 6주 만에 운용 자산이 600억 달러 이상 급증하며 골드만삭스로부터 역사상 가장 빠르게 성장한 ETF 중 하나로 평가받았습니다. 이 ETF의 핵심 포트폴리오는 바로 위 세 기업(약 70% 차지)으로, 투자자들에게 AI 메모리 선두 기업에 편리하게 한 번에 투자할 수 있는 도구를 제공합니다.
Josh는 시장에 2배 레버리지 롱 메모리 ETF인 RAM도 등장했다고 언급하며, 위험 선호도가 더 높은 투자자들을 위한 '업그레이드' 옵션이 존재함을 시사했습니다. 하지만 개인적으로는 비레버리지 DRAM ETF를 선호한다고 덧붙였습니다.
역사적 주기와 현재의 견해 차이: "이번에는 정말 다를까?"
논리가 강력함에도 불구하고 투자자들의 가장 큰 의문은 다음과 같습니다. 메모리 주가가 이미 크게 올랐는데, 이것이 거품인가? 역사적 주기가 다시 반복될 것인가?
메모리 업계는 역사적으로 약 18개월마다 등락 주기를 겪었으며, 상승 후에는 대개 40%~75%의 조정이 뒤따랐습니다. 현재 주기는 2024년 4분기에 시작되어, 지금이 바로 18개월째에 해당하는 중요한 시점에 와 있습니다. 차트상으로 볼 때, 가격은 저항선에 직면해 있습니다.
Ejaaz는 단기적으로는 호재가 소진되면서 시장 조정이 발생할 수 있음을 인정했습니다. 하지만 장기적으로는 여전히 낙관적이며, 핵심 지지 요인은 이미 대금이 선지급된 실제 주문에 있다고 강조했습니다. 이러한 주문들은 재정 상태가 불투명한 회사가 아니라 막대한 현금 흐름을 가진 기술巨头('미국 빅7' 등)로부터 나온 것이므로, 수요의 신뢰도를 크게 높여줍니다.
밸류에이션 측면에서 볼 때, 이들 메모리巨头의 선행 주가수익비율(P/E)은 5~12배 수준에 불과하며, 이는 테슬라(40~50배)는 물론 마이크로소프트나 아마존(15~20배)보다도 낮습니다. 이익 가이던스와 비교했을 때, 주가가 지나치게 고평가되었다고 보기는 어렵습니다. 반면 과거 거품 시기에는 P/E 비율이 30~50배에 달했던 적도 있습니다.
물론 위험 요소는 여전히 존재합니다. 회의론자들은 미래에 더 효율적이고 메모리 사용량이 적은 AI 모델이나 GPU 아키텍처가 등장하거나, 신규 생산 능력 가동으로 공급 과잉이 발생할 경우 상황이 역전될 수 있다고 지적합니다. 또한, 메모리 가격 급등은 이미 소비자 가전 분야로 전가되어 PC, 게임 콘솔 등의 제품 가격 인상 또는 출시 지연을 초래하고 있으며, 이는 결국 소비자 수요를 억제할 수 있습니다.
그러나 두 진행자의 결론은 낙관적인 쪽으로 기울었습니다. 소비자 부문이 압박을 받더라도, AI 모델과 에이전트에 대한 기업의 수요는 '계속 증가할 뿐'이라고 판단했습니다. 프로그램 마지막 '찬반 퀴즈'에서 두 사람 모두 12개월 후 메모리 주가가 더 높을 것이라고 예측했습니다. AI의 메모리 수요 혁명은 그 깊이와 폭이 이제 막 시작되었을 뿐이며, 공급 측면의 추격에는 수년이 필요합니다. AI가 촉발한 메모리 수급 불균형은 어쩌면 지난 40년과는 다른 새로운 이야기를 쓰고 있는지도 모릅니다.
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