씨티은행: AI 지속 학습은 저장 공급 부족을 2031년까지 연장할 것입니다

모건 스탠리 분석가는 선도적인 저장 칩 제조업체들이 인공지능 발전에서의 구조적 변화로 혜택을 볼 것으로 예상하고 있습니다. 이 기관은 지속적인 학습이 저장 수요의 상당한 성장을 촉진할 것이며, 시장의 공급 부족이 2031년까지 지속될 것이라고 전망하고 있습니다. 지속적인 학습은 새로운 작업과 지식에 대한 훈련을 통해 모델을 강화하며, 이는 모델 업데이트 및 이전 데이터 접근에 대한 지속적인 수요를 가져오고 HBM, 서버 DDR5 및 eSSD와 같은 제품의 저장 용량을 증가시킬 것입니다.

모건 스탠리는 HBM 비트 수요가 2027년에 전년 대비 62% 증가하여 752억 기가비트에 이를 것이며, 2028년에는 전년 대비 69% 증가하여 1270억 기가비트에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 전 세계 DRAM 수요는 2027년과 2028년에 각각 전년 대비 30% 및 35% 증가할 것이며, 같은 기간 공급은 각각 19% 및 22% 증가할 것이라며, 공급과 수요 비율은 각각 -8.7% 및 -9.7%에 이를 것이라고 합니다. NAND 부문에서는 2027년과 2028년 수요가 각각 전년 대비 29% 및 33% 증가할 것이며, 공급 증가율은 21% 및 25%를 초과하여 공급과 수요 비율은 각각 -6.1% 및 -5.5%에 이를 것입니다.

모건 스탠리가 선호하는 저장 관련 종목으로는 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론, 샌디스크 및 키옥시아가 있으며, 이는 각각 지속적인 학습으로 인한 저장 부족, HBM 및 서버 DDR5 수요, DRAM 공급 부족 및 고밀도 eSSD와 NAND 공급 긴축 등의 논리에 해당합니다.