<aside> 📋 유진증권 손인준 · 2026-06-17 (46페) · 핵심 메시지: Computex 2026의 5대 키워드(Computing·Connectivity·Storage·Efficiency·Application)는 모두 메모리 수요 증가로 귀결. 2027년 DRAM·NAND 쇼티지 극대화, HBM 웨이퍼 가치 재평가 불가피. 삼성 2027 OP 583.8조원·SK하이니스 459.5조원 상향. Top Picks: 삼성(STRONG BUY, TP ₩56만) + SK하이니스(STRONG BUY, TP ₩370만) + 티씨케이(BUY, TP ₩38만) + 예스티(BUY, TP ₩48K) + 브이엠(소부장 Top Pick)
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손인준 애널리스트의 이번 리포트는 6월 2~5일 개최된 Computex 2026 직후 작성된 인뎁스 리뷰다. NVIDIA·Qualcomm·Intel·Marvell·NXP 5대 키노트와 부스 관찰을 모두 종합한 결론은 단순하다: AI 워크로드가 학습에서 Agentic AI 추론으로 이동하면서 시스템 차원의 컴퓨팅 역량 극대화가 필요해졌고, 그 모든 방법론(컴퓨팅·연결성·스토리지·효율성·어플리케이션)이 결국 메모리 수요 증가로 귀결한다. 동시에 DRAM 현물가는 다시 신고가를 경신하고 있으며, 2027년이 쇼티지가 극대화되는 시점이라는 게 유진의 핵심 시각이다.
AI 워크로드의 무게 중심이 학습(Training)에서 Agentic 추론으로 이동하면서, 컴퓨팅 수요가 GPU 중심에서 CPU로 다변화되고 있다. 다단계 AI 에이전트 워크로드는 모델 오케스트레이션을 담당하는 CPU의 중요도를 끌어올리고 있으며, Intel의 발표에 따르면 기존 AI 추론에서 CPU:GPU 비율은 8:1이었으나 Agentic AI 워크로드에서는 1:1에 근접한다. 메모리 측면에서는 KV 캐시 부담 증가로 인해 HBM 외에 서버용 DDR과 LPDDR 수요가 예상치 못한 급증세를 보이고 있다. 즉 Agentic AI는 단순히 HBM 수요만 키우는 게 아니라 범용 DRAM 전체의 수요 천장을 한 번 더 올리는 트리거다.
Marvell의 키노트가 가장 직접적으로 강조한 메시지인데, AI 시스템 성능을 좌우하는 변수가 연산(Compute)에서 연결성(Connectivity)으로 확대되고 있다. 수백만 개의 프로세서를 하나의 컴퓨팅 엔진처럼 묶는 연결 구조를 통해서만 시스템 성능을 극대화할 수 있으며, 200Gbps/lane에서 구리(copper) 케이블 한계가 약 2.5m로 좀아지면서 광학(Optical)으로의 전환이 불가피하다. 메모리 측면에서는 CXL 기반 메모리 풀링 기술에 대한 고객 관심이 빠르게 증가하고 있다. 광학 연결로 거리가 무의미해지면 Scale Up 도메인이 72/144개에서 1,000개 이상의 XPU로 확장되고, 컴퓨트·메모리를 풀링해 워크로드에 맞춰 동적으로 구성하는 시대가 열린다.
추론 시대의 스토리지는 단순 저장을 넘어 KV 캐시 오프로드용 핵심 AI 인프라 부품으로 위상이 확대된다. 메모리는 **HBM → System Memory(일반 DRAM) → Local Storage(eSSD) → Context Memory Storage(CMX SSD) → Network Storage(QLC eSSD/HDD)**로 계층이 세분화되며, 시스템 내 채용량 확대에 따른 수요 증가세가 이어진다. NVIDIA의 BlueField-4 STX는 KV 캐시의 스토리지 계층 오프로드를 위한 고성능 TLC eSSD 수요를 가속화시키며, 가속기당 약 16TB 수준의 CMX용 eSSD가 필요할 것으로 추정된다. DRAM과 NAND 모두 AI 인프라의 핵심 전략 자산으로 재평가되고 있다는 게 손인준의 진단이다.
전력당 성능(Token/Watt)이 컴퓨팅 확장의 실질적 제약으로 부상했다. NVIDIA의 Extreme Co-Design 기조가 이어지는 가운데, 랙 전력 밀도 상승에 따른 800V DC 전환 움직임이 본격화되고 있다. Vera Rubin NVL72의 랙 전력은 180~220kW 수준이지만, 2027년 출시될 Rubin Ultra NVL576(Kyber 랙)에서는 600kW까지 올라간다. 전압을 48V에서 800V로 올리면 동일 전력에서 전류가 12,500A → 750A로 줄어들어 I²R 손실이 크게 감소하므로, 800V DC 도입 논의가 활발히 진행 중이다. 전력 효율 극대화에 따른 AI 메모리 수요 증가도 동반된다.
AI의 적용 범위가 데이터센터를 넘어 온디바이스와 피지컬 AI로 확장된다. AI PC와 로봇이 새로운 대용량 메모리 수요처로 부상했고, 이는 대용량 LPDDR 채택을 가속화한다. NVIDIA가 공개한 RTX Spark는 128GB LPDDR5를 Unified Memory 아키텍처로 통합한 PC인데, 일반 노트북 DRAM 탑재량이 12~16GB임을 감안하면 무려 10배 수준이다. 온디바이스 AI 시장이 확대될수록 DRAM 전반의 쇼티지 강도는 더욱 심화될 전망이다.
DRAM 현물가가 다시 신고가를 기록하고 있다. 스마트폰·PC·서버 등 모든 어플리케이션에서 선두 기업 중심의 메모리 수급 경쟁이 심화되면서 쇼티지 강도가 높아지는 상황이다. 특히 AI 에이전트 구동을 위한 서버용 CPU 수요 증가와 고용량 DRAM 기반의 AI PC 칩 출시는 기존 전망을 뛰어넘는 수요 상방 압력으로 작용하고 있다. 손인준은 2H26 DRAM 가격 전망치의 상향 조정 가능성이 크다고 보며, 메모리는 수급 역량이 곧 시장 점유율을 결정하는 전략 자산으로 재평가받고 있다고 진단한다. 유진의 시각으로는 2027년이 DRAM·NAND 쇼티지의 극대화 시점이며, 2030년까지 쇼티지가 지속될 가능성에 대한 공감대가 형성되고 있다.