마이크론 웨비나

 핵심적 본문 요약
AI 학습과 추론, 에이전트 AI, 피지컬 AI로 진화하면서 제품당 메모리 탑재량이 빠르게 증가하고 있다. GPU당 HBM 용량은 세대 전환 과정에서 약 3.6배 확대되고 서버당 메모리 용량도 향후 3년간 2배 늘어날 전망이다. AI 컨텍스트 길이는 연간 30배 증가하고 레벨 4 로보택시의 DRAM 탑재량은 기존 차량 대비 10배 이상 확대된다. HBM은 고객 맞춤형 반도체로 전환되고 vHBM과 하이브리드 본딩 등 신기술이 제시된다. 웨이퍼 소비 비율 상승과 공정 미세화 둔화로 공급 부족이 장기화될 수 있다.
([#피터케이](?q=%23%ED%94%BC%ED%84%B0%EC%BC%80%EC%9D%B4) [#luy1978](?q=%23luy1978))

(In)sight
메모리 업종 주가 흐름은 HBM 비중과 고객 맞춤형 수주 여부에 따라 차별화되는 양상이다. 가설은 범용 DRAM 중심 업체의 실적 탄력성이 AI 메모리 선두 업체 대비 제한적이라는 것이다. 서버 DRAM과 NAND의 제품당 탑재량 증가가 확인되나 밸류에이션 확장은 실적 기대와 공급 부족 우려가 혼재된 결과로 판단된다. 매출 구성에서 HBM과 고부가 NAND 비중이 높은 업체의 영업레버리지가 유효하다. 웨이퍼 소비 비율 상승과 미세화 둔화가 공급 병목을 심화시키는 구조가 핵심 투자 포인트다.

[#HBM](?q=%23HBM) [#AI메모리](?q=%23AI%EB%A9%94%EB%AA%A8%EB%A6%AC) [#DRAM](?q=%23DRAM) [#NAND](?q=%23NAND) [#공급부족](?q=%23%EA%B3%B5%EA%B8%89%EB%B6%80%EC%A1%B1)

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