작성자 Maksym Misichenko · Nasdaq ·
AI 에이전트가 이 뉴스에 대해 생각하는 것
The panel generally agrees that while AI is driving demand for memory, the cyclical nature of the industry and potential supply responses from competitors pose significant risks to current high valuations and margins. The key debate lies in the timing and extent of these responses, with some panelists (Grok, Gemini) arguing that unique technical factors and long-term supply contracts could preserve margins longer than typically expected.
리스크: Rapid supply response from competitors within 12-18 months, potentially crushing margins and compressing multiples.
기회: Preservation of margins due to unique technical factors and long-term supply contracts.
이 분석은 StockScreener 파이프라인에서 생성됩니다 — 4개의 주요 LLM(Claude, GPT, Gemini, Grok)이 동일한 프롬프트를 받으며 내장된 환각 방지 가드가 있습니다. 방법론 읽기 →
인공지능 데이터 센터는 예상보다 더 많은 디지털 데이터를 처리하고 있습니다.
더 많은 데이터 관리 및 저장 솔루션의 필요성은 충격적인 가격 인상으로 이어졌습니다.
그리고 이러한 수요 주도 가격 인상은 아직 끝나지 않았을 가능성이 높습니다.
초창기에는 Nvidia가 주로 생산하는 고성능 프로세서가 현대 인공지능(AI)의 성공에 핵심적인 역할을 했습니다. 대부분의 새로운 기술과 마찬가지로, 시간이 지남에 따라 AI가 사용하는 -- 그리고 생성하는 -- 모든 데이터를 관리하고 저장할 수 있는 능력 부족이라는 제한 요인이 부각되었습니다.
이 문제의 해결책은 대부분의 투자자들의 레이더망에 벗어난 몇몇 기업들을 포함하여 차세대 1조 달러 규모의 기술 기업의 탄생을 촉진하고 있습니다.
AI가 세계 최초의 1조 달러 자산가를 만들 수 있을까요? 저희 팀은 "필수적인 독점"이라고 불리는, Nvidia와 Intel 모두가 필요로 하는 핵심 기술을 제공하는 잘 알려지지 않은 한 회사에 대한 보고서를 발표했습니다. 계속 »
인공지능 데이터 센터에 있는 장비는 현재 사용하고 있는 기술과 크게 다르지 않습니다. 컴퓨터는 중앙 처리 장치(CPU), 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 및 데이터 저장 장치(하드 드라이브)가 필요하며, 모두 마더보드에 연결되어 있으며, 모든 경우에 용량이 적은 것보다 많은 것이 더 좋습니다. 데이터 센터도 동일한 장비가 필요합니다. 단, 이러한 모든 마더보드를 하나의 단위로 작동하는 거대한 네트워크로 연결합니다.
그리고 흥미롭게도 데이터 센터 소유자 및 운영자는 필요한 메모리 양을 다소 과소평가한 것으로 나타났습니다.
이는 컴퓨터 메모리를 생산하는 Micron Technology (NASDAQ: MU)에게는 좋은 기회가 되었습니다. 회사의 순이익은 지난 회계연도 2월에 종료된 분기에 매출이 74% 증가하면서 전년 동기 대비 3배 이상 증가했으며, 이는 메모리 가격이 연중 40% 증가하고 지난 12개월 동안 240% 상승한 것과 관련이 있습니다. 투자자들에게 더욱 중요한 것은 Micron의 주가가 2026년에만 237% 이상 급등했으며 지난 12개월 동안 약 900% 상승하여 시장 가치를 1조 달러 이상으로 끌어올린 것입니다.
하지만 Micron뿐만 아니라 DRAM뿐만 아니라 한국의 SK Hynix (KOSE: A000660)도 일시적인 컴퓨터 메모리와 영구적인 데이터 저장에 대한 끊임없는 수요 증가의 혜택을 받고 있습니다. 이 회사는 메모리 칩 외에도 하드 드라이브를 생산하기 때문입니다. 지난 해 중반부터 이 회사의 주식 -- 아직 미국에 상장되지 않았지만 --도 급등하여 시장의 몇 안 되는 1조 달러 규모의 기업 중 하나가 되었습니다. 더 잘 알려진 Samsung (OTC: SSNLF)의 주식도 메모리 및 저장 시장에서의 강력한 입지로 인해 급등하고 있습니다.
놀라운 점은 무엇보다도 두드러지고 장기화된 상승세에도 불구하고 컴퓨터 메모리 및 데이터 저장 가격이 여전히 더 높아질 수 있다는 것입니다. 바로 Citigroup의 분석가들이 생각하는 것입니다. 이들은 DRAM 가격이 내년까지 계속 상승할 것이라고 제안합니다. Gartner의 전망은 더욱 공격적이고 단기적입니다. 이 회사는 2026년 전체에 걸쳐 DRAM 가격이 125% 성장하고 데이터 저장 가격이 놀라운 234% 급등할 것으로 예상합니다.
더 놀라운 사실은 기업들이 소비자들이 꺼리는 이러한 터무니없는 가격을 기꺼이 지불하고 있다는 것입니다. Micron, Samsung, SK Hynix는 거의 내년까지 제품을 모두 판매했습니다. 실제로 Mordor Intelligence는 2031년까지 평균 연간 성장률이 거의 15%에 달할 것으로 예상되는 글로벌 DRAM 시장(매출 기준)의 성장을 예상합니다.
투자자들에게 더욱 중요한 점은 만약 AI에서 다음 큰 것을 찾고 있다면, 이제 막 찾았을 수도 있다는 것입니다. 약간 더 나은 진입 가격을 찾아보는 것이 좋을 수도 있습니다.
Micron Technology 주식을 매수하기 전에 다음 사항을 고려하십시오.
Motley Fool Stock Advisor 분석팀은 투자자들이 지금 매수해야 한다고 생각하는 10개의 최고의 주식을 이미 식별했습니다. 이 주식들은 앞으로 몇 년 동안 엄청난 수익을 올릴 수 있습니다. Micron Technology는 이 목록에 포함되지 않았습니다.
Netflix가 2004년 12월 17일에 이 목록에 올랐을 때를 생각해 보십시오... 그 당시 1,000달러를 투자했다면 463,900달러를 얻을 수 있었을 것입니다! 또는 Nvidia가 2005년 4월 15일에 이 목록에 올랐을 때를 생각해 보십시오... 그 당시 1,000달러를 투자했다면 1,294,401달러를 얻을 수 있었을 것입니다!
이제 Stock Advisor의 총 평균 수익률은 978%라는 점에 유의해야 합니다. 이는 S&P 500의 211%를 훨씬 능가하는 시장을 압도하는 성과입니다. Stock Advisor에서 사용할 수 있는 최신 10대 목록을 놓치지 마십시오. 개별 투자자를 위한 개별 투자자들의 투자 커뮤니티에 참여하십시오.
**Stock Advisor 수익률은 2026년 5월 31일 기준입니다. *
Citigroup은 Motley Fool Money의 광고 파트너입니다. James Brumley는 언급된 주식 중 어느 곳에도 지분을 보유하고 있지 않습니다. Motley Fool은 Micron Technology와 Nvidia에 지분을 보유하고 있으며, 이들을 추천합니다. Motley Fool은 Gartner를 추천합니다. Motley Fool은 공개 정책을 가지고 있습니다.
본 문서에 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
"Record memory prices will likely face sharp reversal once supply responds to the current profitability surge."
The article positions memory makers like Micron as the overlooked AI winners due to underestimated data-center demand driving 40%+ price gains and trillion-dollar valuations. Yet it ignores the sector's structural cyclicality: elevated margins historically trigger rapid capacity expansion within 12-18 months, especially as foundries shift from HBM to standard DRAM. With MU already up over 200% this year on forward expectations, any AI spending pause or faster supply response would compress margins and multiples far more than the piece acknowledges.
Even with typical cyclical risks, sustained AI training and inference workloads could absorb new supply faster than in prior cycles, keeping utilization and pricing elevated into 2027.
"Memory pricing euphoria reflects temporary supply shock, not structural demand; margins revert sharply once competitors add capacity in 18-24 months, making current valuations unsustainable."
The article conflates supply constraint with durable demand. Yes, DRAM/storage prices are up 40-240% and Micron (MU) is up 237% YTD — but this is classic commodity super-cycle behavior, not a structural moat. Gartner's 125% DRAM growth and 234% storage growth forecasts for 2026 are extraordinary claims requiring extraordinary evidence; they're also suspiciously round numbers that smell like extrapolation rather than bottoms-up capacity modeling. The real risk: capex by SK Hynix, Samsung, and others will come online in 12-18 months, crushing margins. The article ignores that memory is fungible — price discipline evaporates once supply normalizes. MU's trillion-dollar valuation on cyclical earnings is the tell.
If AI data center buildout is genuinely front-loaded and capex constraints are real through 2027, memory suppliers could sustain pricing power longer than historical cycles suggest, and the article's Gartner forecasts may be conservative relative to actual deployment timelines.
"Memory pricing power is a temporary byproduct of supply-chain bottlenecks that will likely revert to mean once current capacity expansion projects reach full production."
The article correctly identifies the transition from a 'compute-constrained' to a 'memory-constrained' AI infrastructure cycle. Micron (MU) and Hynix are currently enjoying pricing power derived from HBM (High Bandwidth Memory) scarcity, which is essential for training large language models. However, assuming 125% DRAM price growth continues into 2027 is dangerous. This sector is notoriously cyclical, and history shows that massive capital expenditure in memory fabrication plants (fabs) inevitably leads to supply gluts once those facilities come online. Investors should look at the equipment manufacturers like Applied Materials or Lam Research, who capture the 'picks and shovels' value without the commodity-price volatility inherent to pure-play DRAM producers.
If AI model efficiency improves significantly, the 'insatiable' demand for memory capacity could plateau, leaving memory manufacturers with massive, expensive, and underutilized fab capacity.
"The idea that AI-driven memory scarcity will unlock lasting trillion-dollar valuations for DRAM/storage players ignores cyclical supply/demand dynamics and risks of price normalization as capacity expands."
While AI data centers spike DRAM and storage demand, the 'next trillion-dollar tech' thesis hinges on a sustained price-up cycle that may not endure. Memory is a highly cyclical, commoditized business, with capacity expansions and aggressive pricing pressure from vendors and cloud customers. Even if AI adds outsized near-term demand, prices could revert as new fabs unlock supply; Nvidia's chip leadership doesn't guarantee margin for memory suppliers, whose profits depend on capital intensity and wafer capacity. The article's rosy path glosses over potential inventory bloat, customer concessions, and the risk that AI efficiency gains reduce memory intensity per unit of compute. Valuations already bake in a lot.
Devil's advocate: The countercase is that AI demand could stay robust longer than expected, with hyperscalers tolerating higher memory costs to preserve performance, and memory suppliers maintaining pricing power amid oligopolistic supply constraints; this could sustain stronger margins than you’d fear.
"HBM manufacturing constraints extend supply tightness past standard DRAM cycle timelines."
Claude's capex timeline assumes uniform DRAM ramps, but HBM's unique TSV stacking and lower yields create real bottlenecks that Samsung and SK Hynix cannot quickly close even with new lines. This technical friction, paired with Grok's foundry shift point, means standard DRAM oversupply may hit before HBM eases, preserving MU margins longer than the 12-18 month historical pattern. Inference demand adds another buffer the forecasts undervalue.
"HBM supply friction buys time for training workloads, but inference demand mix could undermine pricing power faster than the panel assumes."
Grok's HBM bottleneck argument is technically sound, but conflates supply friction with pricing power. TSV yields are indeed sticky—but Samsung and SK Hynix have shipped HBM for years; they're not starting from zero. The real question: does inference demand (lower-margin, higher-volume) actually sustain premium pricing, or does it commoditize memory faster? Nobody's modeled the mix shift. If inference becomes 60%+ of workloads by 2026, margin compression accelerates regardless of HBM scarcity.
"Long-term supply agreements between hyperscalers and memory makers are decoupling HBM margins from historical commodity DRAM cyclicality."
Claude, you’re missing the shift in capital allocation. Hyperscalers aren't just buying commodity memory; they are increasingly engaging in direct, long-term supply agreements that prioritize HBM availability over spot-price sensitivity. This 'take-or-pay' dynamic effectively shifts the inventory risk back to the cloud providers, insulating Micron and Hynix from the traditional cyclical demand shocks Gemini fears. The margin profile for HBM is structurally higher, and these contracts act as a synthetic moat against the standard DRAM commoditization cycle.
"Take-or-pay contracts cushion near-term margins but do not create a durable moat; demand/efficiency surprises could still compress memory margins despite these contracts."
Gemini's 'take-or-pay' supply contracts may cushion MU margins in the near term, but they don't prove a durable moat. If AI demand cools or model efficiency improves, the marginal memory capacity still sets price, and long-term deals can become a burden for memory suppliers if utilization drops. The real risk is a demand or efficiency surprise that undercuts memory intensity, causing margins to compress even with contracted volumes.
The panel generally agrees that while AI is driving demand for memory, the cyclical nature of the industry and potential supply responses from competitors pose significant risks to current high valuations and margins. The key debate lies in the timing and extent of these responses, with some panelists (Grok, Gemini) arguing that unique technical factors and long-term supply contracts could preserve margins longer than typically expected.
Preservation of margins due to unique technical factors and long-term supply contracts.
Rapid supply response from competitors within 12-18 months, potentially crushing margins and compressing multiples.