씨티, "AI '지속 학습'이 메모리 수요 견인...2031년까지 공급 부족 심화"

씨티(Citi)는 인공지능(AI)의 '지속 학습(continual learning)' 기술 확산으로 인해 메모리 반도체 시장의 공급 부족 현상이 2031년까지 심화될 것이라는 전망을 내놨다. 월요일 발표된 투자 보고서에 따르면, AI 모델이 지속적으로 새로운 데이터를 학습하고 업데이트하는 과정에서 메모리 수요가 급증할 것으로 예상된다.

AI '지속 학습', 메모리 수요의 새로운 동력

씨티는 향후 5년간 '지속 학습'이 AI 개발의 핵심 주제가 될 것으로 내다봤다. 이 접근법은 AI 모델이 새로운 작업과 지식을 바탕으로 기존 모델을 강화하는 방식으로, 모델 업데이트와 과거 데이터 접근에 대한 지속적인 수요를 창출한다.

이러한 기술 트렌드는 고대역폭 메모리(HBM)와 서버용 D램(DDR5)뿐만 아니라, 학습된 데이터를 보존하기 위한 대용량 저장 장치인 eSSD(기업용 솔리드 스테이트 드라이브) 수요도 함께 견인할 것으로 분석된다.

D램·낸드, 2028년까지 공급 부족 심화

씨티는 구체적인 수치를 통해 메모리 시장의 수급 불균형이 심화될 것으로 예측했다. 특히 D램과 낸드 모두 수요 증가율이 공급 증가율을 크게 상회할 것으로 전망했다.

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• D램: 2027년과 2028년 전 세계 수요가 각각 30%, 35% 증가하는 반면, 공급 증가는 각각 19%, 22%에 그칠 것으로 예상된다. 이에 따라 공급-수요 비율은 2027년 -8.7%, 2028년 -9.7%로 악화될 전망이다.
• 낸드: 2027년과 2028년 수요는 각각 29%, 33% 성장하지만, 공급은 21%, 25% 증가에 머물 것으로 보인다. 공급-수요 비율은 2026년 -0.8%에서 2027년 -6.1%, 2028년 -5.5%로 공급 부족이 더욱 심각해질 것으로 예측됐다.

씨티는 HBM 비트 수요 역시 2027년에 전년 대비 62% 증가한 752억 기가비트, 2028년에는 69% 증가한 1,270억 기가비트에 달할 것으로 추정했다.

시장 영향 및 관련 수혜 기업

이러한 장기적인 공급 부족 전망은 메모리 반도체 가격의 구조적인 상승 압력으로 작용할 수 있으며, 관련 기업들의 수익성 개선에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 투자자들은 AI 기술 발전이 메모리 산업에 미치는 장기적인 파급 효과에 주목할 필요가 있다.

씨티는 이번 보고서에서 메모리 분야 최선호주로 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론, 샌디스크, 키옥시아를 꼽았다. 또한 반도체 장비 및 소재 분야에서는 몽타주 테크놀로지, 어플라이드 머티어리얼즈(AMAT), 램리서치, 테스, 유진테크, 테크윙 등을 수혜 기업으로 지목했다.