작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
The panelists generally agreed that while AMD and Micron have promising opportunities in inference/agentic AI and memory cycles, respectively, the dominant risks include hyperscaler shifts to custom silicon (ASICs), potential capex deceleration, and cyclical price normalization. The 'supercycle' narrative and high price targets may not be fully sustainable.
리스크: Hyperscaler shift to custom silicon (ASICs) and potential capex deceleration
기회: AMD's inference/agentic AI positioning and Micron's memory supercycle
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
AMD는 추론 및 에이전트 AI와 관련된 엄청난 기회에 막 시작했습니다.
Micron은 곧 꺾이지 않을 강력한 메모리 주기를 타고 있습니다.
현재 시장에서 가장 인기 있는 주식 두 개는 Advanced Micro Devices (NASDAQ: AMD) 및 Micron (NASDAQ: MU)입니다. 그리고 월스트리트 분석가 중 일부에 따르면 이들 주식은 아직 더 상승할 여지가 있습니다.
Baird 분석가 Tristan Gerra는 AMD에 대해 회사 5월 초 실적 발표 전 $300에서 625달러의 높은 가격 목표를 제시했는데, 이는 현재(5월 26일 기준) 여기에서 약 25% 상승하는 것을 의미합니다. 한편, UBS 분석가 Timothy Arcuri는 Micron에 대한 가격 목표를 535달러에서 1,625달러로 3배 늘렸는데, 이는 약 80%의 상승 여력을 나타냅니다.
AI가 세계 최초의 1조 달러 자산가를 만들 수 있을까요? 저희 팀은 Nvidia와 Intel 모두가 필요로 하는 중요한 기술을 제공하는 "필수적 독점"이라고 불리는 잘 알려지지 않은 한 회사를 소개하는 보고서를 발표했습니다. 계속 »
이 두 개의 인공지능(AI) 주식이 현재 왜 그렇게 인기 있는지, 그리고 참여하기에 너무 늦은지 살펴보겠습니다.
AMD는 현재 AI에서 가장 강력한 두 가지 추세인 추론 및 에이전트 AI를 타고 있습니다. 이러한 시장은 막 시작되어 폭발적인 성장을 보이고 있으며, AMD는 앞으로 몇 년 동안 이러한 결과로 폭발적인 성장을 볼 수 있는 좋은 위치에 있습니다.
경쟁사인 Nvidia는 대부분의 기본 AI 코드가 자체 CUDA 소프트웨어 플랫폼에서 작성되어 AI 모델 훈련 시장을 지배해 왔지만, 추론은 기술적으로 덜 요구되고 컴퓨팅에 비해 메모리에 더 의존하는 경향이 있습니다. 하이퍼스케일러가 Nvidia에서 벗어나 모든 컴퓨팅 파워를 확보하려는 상황에서 AMD는 큰 혜택을 받을 것으로 예상됩니다. 칩렛 디자인은 더 많은 고대역폭 메모리(HBM)를 패키징할 수 있어 GPU가 추론에 적합합니다. 동시에 회사는 이미 각 1000억 달러 이상의 GPU 계약을 체결했는데, 이는 앞으로 몇 년 동안 엄청난 성장 동력이 될 것입니다.
동시에, 회사는 에이전트 AI의 부상으로 인해 데이터 센터 중앙 처리 장치(CPU) 시장에서 엄청난 기회를 가지고 있습니다. CPU는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며 AI 에이전트를 관리하려면 AI 데이터 센터는 훨씬 더 많은 고성능 CPU가 필요합니다. 훈련을 위한 GPU-CPU 비율은 8:1이었지만 에이전트 AI의 경우 1:1로 바뀝니다. AMD는 앞으로 몇 년 동안 1200억 달러 이상으로 예상되는 시장에서 이 분야의 선두 주자 중 하나입니다.
엄청난 성장 기회를 감안할 때 AMD는 앞으로도 견조한 상승세를 유지할 수 있는 입지를 갖추고 있습니다.
Micron의 부상은 놀라울 정도입니다. 지난 1년 동안 주가는 800% 이상 상승했으며, 주로 수익 성장 덕분입니다. 하지만 여전히 2027 회계연도 분석가 추정치 기준으로 8.6배의 순이익 배율(P/E)로 거래되고 있습니다.
Micron은 한국 경쟁사인 SK Hynix 및 Samsung과 함께 주요 DRAM 제조업체 3곳 중 하나입니다. 현재 전체 DRAM 시장은 HBM에 대한 수요 급증으로 인해 매우 부족한 상태입니다. GPU 및 기타 AI 칩은 성능을 최적화하기 위해 HBM으로 패키징해야 하며, 위에서 언급했듯이 추론은 컴퓨팅에 비해 메모리에 훨씬 더 의존하므로 또 다른 긍정적인 요인이 됩니다.
대규모 메모리 제조업체들이 HBM에 집중하고 있으며 이 특수 형태의 DRAM은 일반 DRAM보다 최대 세 배의 웨이퍼 용량이 필요하기 때문에 전체 가격이 급등하여 Micron과 경쟁사의 판매 성장과 막대한 이윤 확대를 이끌었습니다. 이러한 회사들은 용량을 늘리기 위해 노력하고 있지만 매년 ASML이 생산할 수 있는 EUV 및 DUV 기계의 유한한 수에도 의해 제한됩니다.
역사적으로 DRAM 시장은 큰 붐과 버스트 주기를 겪는 매우 순환적이었지만, 주요 3개 업체는 처음으로 3~5년 약속을 체결하여 단기 가격을 장기적인 가시성에 맞바꾸고 있습니다. 높은 HBM 성장, ASML 기계 병목 현상, 낮은 평가액과 함께 Micron은 더 많은 상승 여지가 있을 수 있습니다.
Advanced Micro Devices 주식을 사기 전에 다음 사항을 고려하십시오.
Motley Fool Stock Advisor 분석팀은 현재 투자자가 구매해야 할 최고의 주식 10개를 선정했다고 생각합니다... 그리고 Advanced Micro Devices는 그중 하나가 아니었습니다. 선정된 10개의 주식은 앞으로 몇 년 동안 엄청난 수익을 올릴 수 있습니다.
Netflix가 2004년 12월 17일에 이 목록에 올랐을 때를 생각해 보십시오... 그 당시 1,000달러를 투자했다면 471,072달러를 얻을 수 있었습니다! 또는 Nvidia가 2005년 4월 15일에 이 목록에 올랐을 때를 생각해 보십시오... 그 당시 1,000달러를 투자했다면 1,303,352달러를 얻을 수 있었습니다!
이제 Stock Advisor의 총 평균 수익률은 983%이며, 이는 S&P 500의 210%보다 시장을 압도하는 성과입니다. Stock Advisor에서 사용할 수 있는 최신 10대 목록을 놓치지 마십시오. 개별 투자자를 위한 개별 투자자들로 구성된 투자 커뮤니티에 참여하십시오.
**Stock Advisor 수익률은 2026년 5월 28일 기준입니다. *
Geoffrey Seiler는 Advanced Micro Devices 주식을 보유하고 있습니다. The Motley Fool는 ASML, Advanced Micro Devices, Micron Technology 및 Nvidia를 포함하여 포지션을 보유하고 있습니다. The Motley Fool는 공개 정책을 가지고 있습니다.
본문에 포함된 견해 및 의견은 작성자의 견해 및 의견이며 Nasdaq, Inc.의 견해 및 의견을 반드시 반영하는 것은 아닙니다.
4개 주요 AI 모델이 이 기사를 논의합니다
"AI infrastructure spending fatigue and Nvidia's entrenched position pose larger downside risks to both stocks than the bullish price targets acknowledge."
The article highlights AMD's inference/agentic AI positioning and Micron's HBM-driven memory supercycle as reasons for 25-80% upside, but downplays execution and demand risks. AMD's chiplet HBM advantage and $100B+ deals face Nvidia's CUDA moat and potential hyperscaler diversification limits, while Micron's 8.6x FY2027 P/E assumes sustained pricing power despite ASML bottlenecks. Historical DRAM cycles suggest the 3-5 year commitments may not fully insulate against 2026-27 capacity ramps or AI ROI scrutiny that could curb capex. Missing context includes AMD's data center CPU share gains versus Intel and whether agentic AI truly shifts GPU:CPU ratios to 1:1 at scale.
Signed multi-year GPU deals and locked-in memory contracts could still deliver the projected growth if inference workloads accelerate faster than training, overriding cyclical fears.
"The article treats booking announcements as revenue catalysts and cyclical DRAM pricing as solved by contracts, when both are timing risks that could compress valuations faster than the 25–80% upside materializes."
The article conflates two separate theses without stress-testing either. AMD's inference opportunity is real—but the 25% upside assumes Nvidia doesn't dominate inference too (it likely will, given software lock-in). More critically: AMD's $100B+ deal announcements are *bookings*, not revenue. Recognition happens over years. Micron's 8.6x forward P/E looks cheap until you remember DRAM is cyclical; the article acknowledges this but then dismisses it via multi-year contracts. Those contracts lock in *prices* during a supply crunch—exactly when you want to sell, not commit. ASML bottlenecks are real but not new; they're already priced into ASML's valuation, not a surprise catalyst.
If inference truly is memory-bound and HBM demand sustains at current levels, Micron's long-term contracts actually protect margin during the inevitable downturn, making the risk/reward genuinely asymmetric at 8.6x forward P/E.
"The market is underestimating the risk of custom silicon cannibalization for AMD and the inevitable return of cyclical volatility for Micron's memory business."
The article's reliance on extreme price targets—specifically the $1,625 figure for Micron—is dangerously detached from historical cyclicality. While AMD has a legitimate path in inference and agentic AI, the '1:1 GPU-to-CPU' ratio claim is a massive oversimplification that ignores the rapid rise of custom silicon (ASICs) from hyperscalers like Google and AWS. Micron is currently benefiting from HBM shortages, but memory is a commodity business; once capacity catches up, the 'supercycle' narrative often collapses under the weight of inventory gluts. Investors are ignoring the massive capital expenditure (CapEx) required to maintain these growth rates, which will likely compress free cash flow margins significantly through 2026.
If the shift toward agentic AI creates a permanent, non-cyclical floor for memory demand, the traditional boom-bust cycle of DRAM may be permanently broken, justifying a structural re-rating of Micron's P/E multiple.
"The upside for AMD and MU relies on a durable AI capex cycle and continued memory tightness, but any slowdown in hyperscaler AI deployments or a memory-price reversion could break the thesis."
Read through the article, the bull thesis says AMD benefits from inference/agentic AI and MU memory cycle, with high price targets. But the strongest risk is that AI capex is highly concentrated among a handful of hyperscalers; chips orders are lumpy and tied to capacity expansions that may take longer to monetize. Inference is memory-bound but demand could shift as software optimizes; Nvidia remains dominant in training, reducing incremental share for AMD. Micron's margin gains rely on HBM demand and ASML supply constraints; any easing would compress profitability. The article glosses over potential price normalization and capital expenditure cycles that could cap multiples.
Counter: AI capex could plateau if hyperscalers reach saturation or shift spending toward Nvidia-centric ecosystems; memory prices also cycle, so MU's margin upside may prove temporary rather than secular.
"AMD and Micron face simultaneous volume risk from ASIC adoption that separate cyclical analyses miss."
Gemini's ASIC warning creates a correlated risk for both names that no one connected. AMD's inference edge and Micron's HBM volumes both depend on continued GPU-centric builds; any hyperscaler shift to custom silicon hits memory demand and AMD share at once. The 8.6x MU multiple and AMD bookings look far less insulated once that single trigger is modeled, rather than treating cyclical and competitive risks as independent.
"ASIC risk is real but secondary to total capex growth; the cycle breaks if spending slows, not if share shifts."
Grok's ASIC correlation is sharp, but it assumes hyperscalers abandon GPU-centric stacks wholesale. Reality: Google TPUs and AWS Trainium coexist with Nvidia; they're not binary. More pressing: even if custom silicon gains 15-20% share, HBM demand still grows if total AI capex expands faster than ASIC adoption. The real trigger is whether hyperscaler capex *decelerates*—not diversification. That's the cyclical floor nobody's modeled.
"Hyperscaler custom silicon adoption will commoditize AI hardware, leading to margin compression that invalidates current premium valuation multiples for AMD and Micron."
Claude, you’re missing the power dynamic: custom silicon isn't just about diversification; it’s about margin capture. Hyperscalers are building ASICs to strip out the 'Nvidia tax,' which directly compresses the total addressable market for merchant silicon. If AMD and Micron are forced to compete against in-house stacks that prioritize cost efficiency over performance, the 'supercycle' narrative crumbles. We are looking at a structural shift toward commoditized AI hardware that will inevitably compress multiples across the entire sector.
"ASIC adoption won't erase AMD's and Micron's AI opportunities; memory demand will persist due to bandwidth needs in hybrid architectures, keeping upside intact even as hyperscalers lean toward custom silicon."
Gemini's ASIC warning is real but not a binary death knell for AMD and Micron. Hyperscalers won't abandon GPU ecosystems; they run hybrids that still need memory bandwidth, so HBM demand could stay resilient even as ASICs gain. The risk is more about timing, capex cycles, and price normalization than a structural collapse in AI demand. In short, the AMD/Micron thesis survives a softer ASIC surprise, but with narrower margins.
The panelists generally agreed that while AMD and Micron have promising opportunities in inference/agentic AI and memory cycles, respectively, the dominant risks include hyperscaler shifts to custom silicon (ASICs), potential capex deceleration, and cyclical price normalization. The 'supercycle' narrative and high price targets may not be fully sustainable.
AMD's inference/agentic AI positioning and Micron's memory supercycle
Hyperscaler shift to custom silicon (ASICs) and potential capex deceleration