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글로벌 메모리 수요 강세가 여전히 강하다. 디램과 낸드 계약가격은 QoQ 80%의 초강세를 보이고 있기 때문이다. 앞으로 2~3년은 이 강세가 지속될 것이라는 전망이 우세한데 과연 얼마나 지속될 수 있을까.
반도체 수요는 AI 투자 확대에 힘입어서 기존 시장의 예상을 넘어서면 지속적인 폭증세를 보이고 있다. AI투자 수요가 계속 증가하는 이유는 AGI(범용 인공지능)에 대한 낙관론뿐만 아니라, AGI가 가능하다는 것을 깨달았다는 점이 주 요인이라고 생각한다.
AGI 전망의 핵심 근거는 스케일을 키웠더니 계속 좋아진다 라는 점이다. AI는 더 많은 GPU/메모리, 더많은 데이터, 더 큰 모델을 투입할 수록 성능이 개선되어 왔다. AI모델은 학생과 비슷한데, '데이터=교과서'이고, 'GPU=공부 시간과 학습환경', '모델 크기=학생의 두뇌 용량'으로 비유할 수 있다. 지난 몇년간 더 많은 교과서를 주고, 더 오래 공부 시키고, 더 큰 두뇌를 가진 모델을 만들면 성적이 올랐다.
단순한 배움이 아니라 특정 구간에서 갑자기 되는 능력으로 등장하기 시작했다. 시간이 지나며 AI는 번역, 코딩에서 논리 추론, 멀티모달, 이미지 이해까지 가능한 범위가 넓어졌다. ChatGPT, Gemini, Claude가 이를 주도하고 있다. 이 과정에서 아직 한계가 나타나지 않았고, 이는 결국 계속 투입을 확대하면 더더 좋아질 수 있다는 믿음으로 이어지고 있는 것이다.
현재 AI 투자 사이클을 이 같이 "스케일을 키우면 성능이 더 좋아진다"는 경험에 기반한 스케일링 법칙(Scaling law)을 믿는데서 비롯된 베팅에 가깝다. AGI까지 가는 길이 희미하지만 보이는데, 누가 이를 포기할 수 있을까? 이걸 깨달은 이상 AI업체들은 투자를 줄일 수가 없다. 멈추면 AGI시대에서 바로 경쟁사에 밀려 도태될 가능성이 명확하기 때문이다. 도태되면 그걸로 끝이 아니라 여태 투자한 CAPEX가 모두 매몰비용이 된다. AI 투자는 멈출수 없는 챗바퀴 위에 올라선 것이다. 이런 이유로 엄청난 AI 투자비용과 기회비용에도 불구하고 대규모 투자가 지속되고 있다.
이 같은 투자의 흐름에서 메모리, GPU, HBM, CPU 수요가 공급을 큰 폭 상회하면서 가격이 급등하고 있는 것이다. 미래에셋증권 전망에 따르면 디램과 낸드 공급부족은 우선 2028년까지 해소되기 어려워보인다. 그런데 AGI를 향한 투자가 지속적으로 확대된다면? 수급여건은 더욱 안좋아질 수 밖에 없고 가격 상승은 더 큰 폭으로, 더 오랜기간 지속될 가능성이 높다.
현재 삼성전자와 하이닉스 최고가는 각각 57만원, 380만원이다. 현재 주가대비 2배정도 업사이드가 있는데, 여기서 추정치가 더 상향된다면?
삼전/닉스 컨센서스를 나중에 비교하기 위해 기록용으로 적어놓아야 겠다.
2026.05.21.
삼성전자 영업이익 컨센서스 26년 358조원, 27년 442조원, 28년 405조원
하이닉스 영업이익 컨센서스 26년 250조원, 27년 359조원, 28년 367조원
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