메모리 공급 부족 심화: 지속적 학습은 HBM(AI 학습), 서버 DDR5 및 eSSD(AI 추론) 전반에 걸쳐 강력한 수요를 유발하여, 메모리 공급 부족 현상이 2028년부터 더욱 악화되어 2031년까지 지속될 것으로 예상됩니다.
주요 수혜: 구조적 성장 궤도에 오른 메모리 시장에서 주요 관련 기업들이 수혜를 입을 것으로 분석됩니다.
지속적 학습(Continual Learning) 시대의 도래
향후 5년간 AI 분야의 핵심 테마가 될 것으로 보이며, AI의 자원 효율성을 극대화하고 지능을 지속적으로 고도화하는 역할을 합니다.
새로운 작업과 지식을 지속적으로 주입해 모델을 강화하는 방식이기 때문에, 빈번한 모델 업데이트와 과거 데이터에 대한 접근이 필수적이며 이로 인해 상당한 규모의 메모리 사용량이 발생합니다.
HBM 및 eSSD 수요의 폭발적 성장
수요 동반 상승: 지속적 학습 방식이 고도화됨에 따라 2027년부터 AI 학습과 추론 수요가 동시에 급증할 전망입니다.
HBM 비트 수요: HBM 스펙 하향 및 AI 안전성 이슈 우려에도 불구하고, 2027년에는 전년 대비 +62% 급증한 752억 Gb, 2028년에는 +69% 급증한 1,270억 Gb를 기록할 것으로 예측됩니다.
eSSD(NAND) 수요: 이전에 학습했던 방대한 데이터를 유지하고 보존해야 하므로 필수적인 저장 용량이 대폭 확대되며 eSSD 수요 견인으로 이어질 것입니다.