[10/7 세미나 트랜스크립트 정리] Micron 실적 리뷰, Scale In 이 만드는 네트워크 수요

안녕하세요. 바바리안리서치 BK입니다. 10월 7일 진행한 주간 세미나 영상을 올리고, 영상을 보기 힘드신 분은 함께 둔 AI 요약 정리를 참고하시면 될 것 같습니다. 이번 주에는 국채 발행 일정이 중요하다고 봅니다. 금리가 계속 튀고 있으니 미국 국채 발행을 시장이 어떻게 소화하는지가 중요할 것 같습니다.

마이크로소프트 이벤트에서 윈도우 12가 나온다면 시장의 큰 주목을 받겠지만, 일단은 Nvidia RTX가 포함된 서피스 노트북만 나올 것으로 봅니다. AMD는 World Labs라는 AI 모델 기업을 인수했습니다. 이 회사는 AI가 3차원 공간과 물리 세계를 이해하게 만드는 것을 우선 추구하고, 궁극적으로 월드 모델 구축을 목표로 합니다.

AMD가 이런 AI 모델 기업을 인수한 것은 점점 더 범용적인 GPU 기업들이 오픈소스든 스스로 만들든 AI 모델 역량을 내재화하고, 자사 하드웨어를 그 모델들에 친화적으로 만드는 일이 중요해지고 있기 때문으로 보입니다. 오픈소스 진영의 우세가 범용 모델 기업의 우세에도 중요하므로 엔비디아도 오픈소스 진영 투자를 계속 늘리는 것으로 봅니다.

마이크론은 컨센서스를 크게 상회하는 실적을 발표했습니다. 이익률이 놀랍지는 않았고 가격 상승률이 점점 완만해질 것이라는 코멘트를 시장이 부정적으로 해석했을 수도 있지만, 실적은 높아진 기대에도 불구하고 잘 나왔다고 생각됩니다. 그럼에도 주가가 부진했던 것은 실적 발표 직전에 실적 눈높이가 540억 달러 수준으로 높아졌을 수 있기 때문입니다.

지금 중요한 것은 2027년의 구체적인 전망과 2028년 메모리 공급이 대폭 늘어도 가격과 이익률을 계속 조금씩이라도 우상향할 수 있느냐입니다. 엔비디아는 Scale up, Scale out, Scale across에 이어 8월부터 Scale in이라는 개념을 이야기하기 시작했습니다. 지금까지 AI 네트워크 업그레이드 수요는 이런 백엔드 네트워크에 집중됐고, 백엔드는 수많은 GPU를 연결하는 네트워크 장비를 뜻합니다.

네트워크에는 백엔드뿐 아니라 AI 데이터센터와 데이터센터 외부가 통신하는 프론트엔드 네트워크도 있습니다. 지금까지의 업그레이드 사이클은 거의 백엔드였지 프론트엔드는 아니었습니다. 엔비디아의 Scale in은 AI 에이전트 때문에 프론트엔드에서도 필요한 네트워크 수준이 높아지는 데 대응하는 기술을 말하며, 주로 DPU를 앞세웁니다. 다만 Scale in은 회사마다 정의가 다르니 어느 회사가 말한 것인지 주의해야 합니다.

그동안 프론트엔드 업그레이드가 필요하지 않았던 것은 챗봇 위주의 AI 사용 때문입니다. 챗봇은 프롬프트를 받고 결과값을 보내는 정도로 프론트엔드를 씁니다. 하지만 AI 에이전트 시대에는 AI가 데이터센터 밖의 소프트웨어·데이터베이스·스토리지를 계속 호출하고 일한 결과를 다시 보내는 일이 수없이 반복되므로 상황이 크게 변화합니다.

AI 에이전트 활용이 증가할수록 상대적으로 소외됐던 프론트엔드 네트워크의 업그레이드 가능성도 커질 것으로 봅니다. 이에 따라 앞으로는 네트워크 밸류체인을 볼때 프론트 엔트발 실적 상향이 얼마나 일어나는지 잘 지켜보아야 합니다. 업그레이드 사이클이 오면 DPU, 광 트랜시버, 프론트엔드 장비가 중요하고, 장비 기업으로는 Celestica와 Arista Networks, 광 트랜시버 수혜로는 Lumentum과 Coherent를 듭니다.

DPU는 기존 GPU·ASIC 기업들이 랙스케일 단위 제품을 설계하면서 함께 설계해 제공하므로 투자 포인트로 기업을 찾기 어렵습니다. 아직까지는 프론트 엔드 업그레이드 전망은 기대감이 크지는 않지만 Rubin 보급으로 본격적으로 시작될 수 있기 때문에 앞으로 4분기에 잘 봐야하는 주제라고 생각됩니다. Q&A에서는 삼성전자와 하이닉스의 3분기 실적 눈높이가 애널리스트 보고서로 어느 정도 정해져 큰 서프라이즈 없이 지나갈 수 있고, 주주환원 추가 코멘트가 중요하다고 봅니다. 메모리 초과 수요가 크지 않으면 전고점 재도전은 쉽지 않다는 의견입니다.

OpenAI가 여전히 세레브라스와 협력을 이어간다고 코멘트한 점을 짚습니다. 세레브라스의 본격적인 Q 증가는 내년부터 예정돼 있으니 OpenAI의 Ultrafast 모드가 Cerebras로 얼마나 구현되는지 더 추적할 필요가 있습니다. Scale-In 구조에서는 프론트엔드 장비와 광 트랜시버 기업이 수혜라고 봅니다. FPS는 미국 내 변압기 수요와 FPS만의 밸류에이션을 함께 봐야 한다는 질문으로 남겼습니다. 셀레스티카는 증자에 따른 희석이 있지만 내년 실적 개선폭이 충분히 크면 저렴한 밸류에이션 범위에 들어올 수 있다고 봅니다.

한국·일본 장비주보다 미국 장비주가 약한 이유로, 미국 장비 기업들이 생산을 아시아로 계속 옮기고 현재 장비 수요에서 중국·한국·대만이 중요하다는 점을 듭니다. 시가총액 차이도 상대 강도에 영향을 준다고 봅니다. 삼성 파운드리는 자사 HBM 로직 다이 생산으로 가동률이 오르고, TSMC의 지속적인 풀캐파와 가격 인상으로 상황도 계속 좋아지고 있다고 봅니다. 다만 데이터센터용 반도체 같은 빅칩의 내용은 여기서 더 이어지지 않습니다.

Everpure는 최근 스토리지 기업들의 강세와 함께 강세라고 봅니다. AI 에이전트로 AI 서버 안 스토리지 활용이 늘어 수혜를 보며, 메모리보다 주가 상승폭이 작았고 AI 에이전트 이후 수혜 강도가 커져 두 업종의 주가 움직임에 차이가 있다고 생각합니다. 트럼프가 가스터빈·원전·LNG 등을 한국과 합의했다 해도 주가가 잘 가지 않는 것은 실무 합의가 완전하지 않았을 가능성과 후속 협상이 필요하다는 언론 보도 때문일 수 있습니다. Aehr는 포텐셜은 높고 어느 정도 보여주고 있지만 확인할 수 있는 방법이 전무해서 일단은 커버리지에 넣지 못하고 있음.