[알파경제=박남숙 기자] AI 열풍으로 인한 반도체(Chip) 가격 급등이 완제품 가격까지 상승시키는 인플레이션(Inflation) 현상을 의미하는 칩플레이션 현상이 가속화되고 있다.

 

칩플레이션으로 대변되는 투자비용 상승이 단기적으로 미국 대형 기술기업에 부담을 주고 있다. 일례로 뉴욕증권거래소에서 마이크로소프트 주가는 얼마전 호실적을 발표했지만 자본지출 우려 여파로 주가가 하락했다.

 

박상현 IM증권 연구원은 "AI 비즈니스 모델이 기존 B2C에서 B2B로 전환되었다는 점에서 칩플레이션 부담을 AI 기업들이 충분히 감내할 수 있을 것으로 전망한다"면서도 "단기적으로 칩플레이션에 따른 단기 비용부담이 주가에 부담을 주고 있다"고 해석했다.

 

◇ 반도체가 안전한 대안

 

이종욱 삼성증권 연구원은 "2023년부터 시작된 HBM 사이클과, 2025년부터 시작된 범용 디램 사이클이 중첩되면서 사이클의 생명이 연장되고 있다"며 "지금은 2025년부터 시작된 범용 디램 사이클의 논리로 사이클을 해석해야 할 시점"이라고 판단했다.

 

수요 발생, 이익률 상승, 투자 확대, 경쟁 심화로 이어지는 고전적 전개 순서는 변하지 않는다는 분석이다. 

 

이종욱 연구원은 "경쟁적 증설이 본격적으로 나타나기 전까지 메모리 섹터는 낮은 리스크와 높은 수익을 동시에 향유할 수 있는 최적의 투자 시점"이라며 "특히 이익이 동반된다는 점에서 지금의 반도체 만큼 확실하고 안전한 대안(safe haven)이 없다"고 조언했다. 

 

대규모 증설이 부재한 사이클의 전반전에서 변곡점을 미리 예단하거나 업턴을 의심할 이유는 없다는 분석이다. 

 

 

◇ AI 아키텍처가 변화하더라도 HBM이 중심

 

채민숙 한국투자증권 연구원은 "AI가 발전할수록 AI 연구자들과 하이퍼스케일러들은 더 많은 메모리를 채택함과 동시에 메모리 효율성을 높이기 위한 아키텍처 변화를 지속 모색하고 있다"며 "메모리 풀링, CXL, ICMS 등과 같은 기술이 논의되는 배경 역시 동일하다"고 분석했다. 

 

그러나 이러한 시도들은 HBM을 대체할 목적이 아니라, HBM을 중심으로 한 메모리 계층 구조를 보완하고 확장하기 위함이란 해석이다.

 

채민숙 연구원은 "대규모 AI 연산에서 요구되는 초 고대역폭, 낮은 지연 시간 등의 성능을 모두 만족시킬 수 있는 메모리는 여전히 HBM뿐"이라며 " TPU V7과 V8의 변화에서 확인할 수 있듯이 구글 역시 AI 워크로드의 진화에 맞추어 HBM 용량과 대역폭을 공격적으로 확대하고 있다"고 설명했다. 

 

AI 아키텍처가 변화하더라도 그 중심에 HBM이 있다는 데는 변함이 없다는 의견이다.

 

이에 삼성전자에 대한 목표가를 22만원, SK하이닉스에 대한 목표가를 130만 원으로 제시하며 비중 확대를 권고했다.

 

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