메모리 칩 이익 600% 급증, 그러나 1500억 달러 규모 확장으로 침체 우려 확산

AI 열풍으로 메모리 칩 부문이 사상 최대 이익을 기록하고 있지만, 과거의 파괴적인 호불황 주기는 이번에는 정말 다른가에 대한 의문을 제기한다.

글로벌 반도체 산업은 전례 없는 호황을 맞이하고 있으며, 마이크론 테크놀로지(Micron Technology Inc.)와 같은 메모리 칩 제조업체들은 폭발적인 AI 수요에 힘입어 지난 1년 동안 이익이 600% 이상 급증했다. 그러나 이러한 열기는 마이크론의 1500억 달러 규모의 팹 확장을 포함한 대규모 자본 지출을 촉발하고 있으며, 이는 역사적으로 업계를 무너뜨렸던 공급 과잉의 씨앗을 뿌리고 있다.

시킹 알파(Seeking Alpha)의 분석가인 JR 리서치는 최근 마이크론의 등급을 상향 조정하며 "AI 에이전트 추론 기회가 이전의 회의론을 완전히 씻어냈다"라고 썼다. "하지만 지금 정점 마진에서 매수할 가능성을 생각할 때 주의를 완전히 저버리지는 않을 것이다."

불과 3년 전 사상 최대 손실을 기록했던 마이크론은 이제 미국에서 가장 수익성이 높은 기업 중 하나가 될 것으로 전망된다. AI 데이터 센터용 고대역폭 메모리(HBM) 수요에 힘입어 마이크론의 주식은 10배 미만의 낮은 선행 주가수익비율(PER)로 거래되고 있다. 그러나 2022년과 2018년의 침체기 선례를 보면 주가는 각각 선행 이익의 9배와 5.5배라는 유사하게 낮은 밸류에이션에서 정점을 찍은 후 큰 폭으로 하락했다.

투자자들의 핵심 과제는 변동성이 크기로 유명한 반도체 사이클의 타이밍을 맞추는 것이며, AI 인프라 구축 규모는 2031년까지 1.6조 달러를 넘어설 것으로 예상된다. 장기 계약이 어느 정도 매출 가시성을 제공하지만, 대부분의 분석가들은 2028년까지 공급이 수요를 따라잡아 마이크론과 주요 경쟁사인 삼성전자, SK하이닉스의 현재 고마진 환경을 위협할 것으로 보고 있다.

데이터 센터로부터의 수요 쓰나미

현재의 메모리 칩 수요 급증은 인공지능의 폭발적인 성장과 이를 가동하기 위해 필요한 거대 데이터 센터 구축의 직접적인 결과다. 기술 업계 전반의 기업들이 연산 능력을 확보하기 위해 경쟁하고 있으며, 이는 AI 모델의 근간이 되는 특수 부품에 대한 수요 충격을 일으키고 있다. 이는 단순히 엔비디아의 화제성 높은 그래픽 처리 장치(GPU)뿐만 아니라, 해당 프로세서에 데이터를 공급하는 데 필요한 고대역폭 메모리와 전체 워크로드를 관리하는 인텔 및 AMD의 CPU에까지 확장된다.

이 구축 규모가 너무나 방대해서 전력을 포함한 다른 자원까지 압박하고 있다. 일부 분석가들은 신규 데이터 센터의 전력 요구량이 너무 커서 수요를 충족하기 위해 오랫동안 버려졌던 석탄 산업조차 부활할 수 있다고 지적했다. 이는 구축 중인 인프라의 엄청난 규모를 강조하며, 결과적으로 GE 버노바가 건설하는 발전소부터 마이크론이 만드는 메모리 칩에 이르기까지 공급망의 모든 구성 요소에 대한 수요를 의미한다.

필연적인 공급 대응

가격과 이익이 치솟자 칩 제조업체들은 늘 해오던 방식인 신규 생산 능력에 대한 대규모 투자를 단행하고 있다. 마이크론은 미국 내 팹 건설 및 확장에 1500억 달러라는 천문학적인 금액을 투입하며 선두를 달리고 있다. 한국의 경쟁사인 삼성전자와 SK하이닉스 역시 공격적으로 생산 능력을 확장하고 있다.

이러한 투자 물결은 기존의 메모리 업체들에만 국한되지 않는다. AI 분야의 높은 마진은 모든 방면에서 새로운 경쟁자들을 끌어들이고 있다. 최근 하드웨어 신규 진입자인 세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems)는 성공적인 IPO를 통해 55.5억 달러를 조달했으며, 상장 첫날 주가가 두 배 이상 급등했다. 동시에 대규모 AI 칩 소비자들은 외부 공급업체에 대한 의존도를 낮추기 위해 자체 솔루션을 개발하고 있다. 알파벳의 텐서 처리 장치(TPU)와 아마존의 그래비톤(Graviton) 칩은 특정 AI 워크로드에서 점점 더 유능한 대안이 되고 있으며, 이는 또 다른 장기적인 경쟁 및 공급원이 되고 있다.

투자자들에게 과거 사이클이 주는 교훈은 명확하다. 모든 이가 동시에 투자할 때, 공급 과잉과 가격 폭락의 시기가 뒤따르는 경우가 많다는 것이다. AI 수요 시나리오는 견고해 보이지만, 대규모 팹 확장, 신규 시장 진입자, 하이퍼스케일러들의 자체 칩 개발이 결합되면서 2020년대 후반까지 높은 수익성을 지속하는 데 강력한 도전 과제가 될 것이다.

이 기사는 정보 제공 목적으로만 작성되었으며 투자 조언을 구성하지 않습니다.