[대신증권 류형근][CES 2026 참관후기] Compute Everywhere, Scaling AI

Executive Summary

1) AI 인프라 투자, 다각화되는 성장 엔진
AI 인프라 투자의 추가 상향 가능성을 확인할 수 있었던 행사입니다. LLM이 학습과 1차적인 추론 성장을 이끌었다면, AI 인프라의 성장 동인은 Agent AI와 Physical AI로 다각화되고 있습니다. 2차 인프라 투자 상향 사이클이 열릴 가시성이 높아지고 있다는 판단입니다. Computing의 변화 속, 메모리 반도체의 전략적 위치는 강화되고 있으며, 공급 병목은 쉽게 풀리기 어려운 환경이라는 점을 상기할 필요가 있습니다. 공급자 우위의 가격 협상력 강화 속, 가격 전망은 나날이 상향되고 있으며, 그만큼 메모리 반도체의 이익 체력은 지속 강화되고 있습니다. 그에 따른 합당한 가치 평가가 이뤄져야 할 시점이라 생각합니다.

2) Physical AI, 제조 전쟁의 서막
Physical AI 시대가 개화했습니다. 금번 행사의 메인 테마로도 로봇이 부각되었습니다. Nvidia와 AMD의 신제품 출시로 Computing 비용의 하락세가 강화되고 있으며, 전체적인 비용 효율화 속, 미래 디바이스 선점을 위한 Physical AI 투자 경쟁은 지속 강화될 것입니다. 응용처 확장 관점에서 메모리 반도체의 중장기 성장에 긍정적 변화입니다. 로봇의 경우, LPDDR 시장의 확장 기회로 작용할 것으로 전망합니다.

3) AI across all platforms
전통 IT 시장 (TV, PC, 가전 등)에서는 신기술 (PC: 반도체 스펙 향상, TV: 디스플레이 혁신, 가전: AI 기능 강화)을 통한 수요 창출에 집중했습니다. 모든 기술이 AI를 주안점으로 두고 세팅되었습니다. 과거 대비 신기술이 가져올 소비 심리 강화 효과가 높지 않은 환경이나, 세트 사업에서의 이익 방어를 위해선 스펙 Upgrade가 필연적입니다.

I. AI 인프라 투자, 다각화되는 성장 엔진

Prologue: 2 명의 스타 CEO, CES 2026 의 포문을 열다

Nvidia와 AMD의 Key Note 발표를 시작으로, CES 2026이 본격 개막했습니다. Nvidia 행사의 경우, 수 천 명의 인파가 몰리며, 공식 발표 장소 외 별도 공간을 할당해야 할 정도였습니다. AI를 향한 시장의 강한 열기를 재차 확인할 수 있었던 행사였습니다. Nvidia와 AMD가 공통적으로 강조했던 것은 AI 인프라 투자 확대의 당위성이었습니다.

Nvidia에서는 2가지 Paradigm Shift (AI 중심의 시장 개편, Software 동작 방식의 변화)로 Computing의 체계가 근본적으로 개편되고 있으며, 지난 10년간 투자된 약 10조 달러의 Computing 인프라가 새로운 방식으로 현대화될 것이라는 입장을 제시했습니다.

AMD에서는 AI가 여전히 초기 단계이며, Computing 수요 성장은 이제 시작이라는 입장을 재확인했습니다. AI 사용자 수가 5년 내 50억 명으로 확대될 것이며, 글로벌 연산 수요가 2022년 1Zetta Flops에서 2025년 100 Zetta Flops로, 향후 5년 내 10Yotta Flops로 폭증할 것이라는 공격적인 전망을 제시했습니다.

Key Takeaway 1: Physical AI, AI 인프라 투자 상향의 불을 지피다

다각화되는 성장 엔진 Physical AI로 AI 인프라 투자의 성장 엔진이 다각화되었습니다. Chat GPT, GEMINI를 필두로 한 LLM (Large Language Model)의 성장이 학습 (Training)과 1차 추론 (Inference) 수요를 이끌었다면, Agent AI와 Physical AI가 Computing 수요의 2차 폭등을 이끌 것으로 전망됩니다.

Physical AI 디지털 공간에서 동작하던 AI가 물리 세계로 “보고 (인지)-판단 (이해/추론)-행동”의 영역을 넓혀가며, AI Computing 수요 저변이 확대되고 있습니다. Physical AI의 높은 실패 비용을 감안 시, 연산의 실패 확률은 0%에 수렴할 수준으로 낮아져야 하며, 그 과정에서 수십 억 번 이상의 가상 실험 (Simulation)과 대규모 병렬 연산 처리가 요구될 것입니다. Physical AI 시대의 개화로 AI 인프라 투자의 제 2확장 사이클 (Phase 2)이 펼쳐질 것으로 전망합니다.

우리의 결론 Computing Hegemony의 저변 확대 효과로 대규모 데이터센터 프로젝트 집행의 당위성 증가를 예상합니다. 반도체로의 사이클 선순환을 기대합니다.

Open 모델의 발전이 AI의 접근성을 높이고 있고

젠슨 황은 금번 Key Note에서 “현 Open 모델은 Frontier 모델 대비 6개월 뒤처져 있으나, 6개월마다 보다 향상된 모델이 등장하고 있고, 이러한 Open 모델의 기술 혁신이 AI의 확산을 유발할 것”이라 설명했습니다.

Nvidia의 경우, 데이터 처리, 생성, 학습, 평가, 배포에 이르는 AI 전 생명주기를 포괄하는 라이브러리와 개발 Frame Work를 Open Source 기반으로 제공합니다. 다양한 산업에서 파생 모델을 개발하고, Customizing할 수 있게 기여하는 것입니다. Context 비용 축소와 Always-on AI 구도로의 변화, 모델 Tuning을 통한 Customizing 등을 통해 AI의 활용 빈도를 높일 수 있는 변화로 작용할 것입니다.

Physical AI 로 인프라 투자의 성장 엔진이 다각화되고 있다

Physical AI Digital 환경에서 작동하던 AI가 물리 세계에서 “인지 (Perception) – 이해/추론 (Reasoning) – 행동 (Action)”을 수행합니다.

높은 실패 비용 텍스트, 이미지, 동영상 등을 중심으로 작동하는 Digital AI와 달리, Physical AI는 현실 세계에서 작동합니다. 현실 세계의 경우, 디지털 세계 대비 예측이 어려운 Event가 빈번하게 발생하며, 실패 비용이 높다는 특징이 존재합니다. 이에, 초저지연과 대규모 Simulation 등의 특성이 보다 강조됩니다. 실패 확률을 0으로 수렴하게 만들기 위한 수많은 데이터의 축적, Simulation, 강화 학습 등이 전개되어야 하기에 연산 수요의 폭증을 유발합니다.

그렇다면, 지금은 AI 버블에 대한 우려를 잠시 접어 둘 때

AI 버블론의 배경 CSP 업계의 자금 조달 이슈와 AI 투자의 ROIC에 대한 의문 속, AI 버블론이 재점화되었습니다. 아직은 버블을 이야기하기 이른 시점이라 생각합니다.

승자 독식 AI 산업도 결국 승자독식의 방향으로 나아갈 것입니다. 초기 생태계 구축전에서 밀리지 않으려면, 미래를 대비한 공격적 투자가 필요합니다. Debt Financing 강화 속, 유동성 Risk가 부각되며, 자금 조달 우려가 제기되고 있으나, 남아있는 금리 인하의 기회를 감안 시, 해당 Risk는 점진적 완화가 기대됩니다.

Computing 효율 강화 노력 Token의 급증이 지속되고 있습니다. 그만큼 AI 수요가 강하다는 것입니다. 수요의 추가 성장을 유발할 수 있는 기회 (Edge Device 단으로의 Application 확장, 신규 디바이스 시장의 개화 등)가 다량 남아있는 만큼, 고객들은 신형 GPU/ASIC 구매가 가져올 추론 효율의 향상에 보다 주목할 것입니다.

운영 비용 급증 막대한 운영 비용을 기업 단에서 모두 감당 가능할지에 대한 현실적 고민도 제기됩니다. 이러한 환경 속에서도 강한 데이터센터 투자가 지속될 것으로 전망하는 배경이 있다면, Sovereign AI입니다. 기업 단이 아닌 정부 단에서 지원하는 사이클이라면, 단기 비용 부담은 충분히 완화될 수 있을 것입니다.

클라우드 업계, 지금 투자해야 미래에 돈을 벌 수 있다

클라우드 업계는 현재의 투자와 혁신을 통해 미래의 경쟁 우위를 확보하려는 전략을 추진하고 있습니다. AI 인프라 구축은 단기적인 비용 부담이 따르지만, 장기적으로는 비즈니스 모델의 변화와 신규 시장 창출의 핵심 동력으로 작용할 것입니다.

Key Takeaway 2: Computing 비용이 낮아지고 있다 (Feat. Physical AI 투자 경쟁의 확산)

Summary Physical AI의 사업 효율을 극대화하기 위해선 Computing 비용의 절감이 필요합니다. Nvidia와 AMD가 금번 행사에서 발표한 신제품 (Nvidia의 Vera Rubin, AMD의 MI455x와 Helios Rack System)이 Computing 비용의 혁신을 가져올 매개체로 작용할 것입니다.

Nvidia Vera Rubin이 이미 양산 단계 (In full production)에 진입했다고 발표했습니다. Blackwell 대비 AI 학습 성능은 3.5배, AI 소프트웨어 실행 성능은 5배 향상되었습니다. Token 당 처리 비용의 경우, Blackwell 대비 1/10 수준으로 낮아질 것이라는 입장입니다. 신규 출시 효과는 3Q26부터 본격화될 것으로 전망합니다.

AMD 신규 데이터센터 Rack 시스템으로 Helios를 공개했습니다. 72개의 GPU (MI 455x)와 18개의 CPU (Venice CPU)를 하나의 Unit으로 동작시키는 Rack Scale 설계를 적용했습니다. 메타와 협업하여 Double wide 규격으로 설계했으며, 800 기가 이더넷 스위치와 수랭식 Cooling 시스템을 탑재했습니다.

Nvidia: Vera Rubin 을 기반으로 한번 더 Level up

성능 혁신 Blackwell 대비 AI 학습 성능은 3.5배, AI 소프트웨어 실행 성능은 5배 향상되었습니다. Token 당 처리 비용은 Blackwell 대비 1/10 수준입니다. Rubin의 메모리 반도체 대역 폭은 22TB/s로 기존 대비 2.8배 확대되었습니다.

조립 시간 단축 하드웨어 구성 변화를 통해 조립 시간을 2시간에서 5분으로 단축했습니다. Vera Rubin Compute Tray의 경우, Vera CPU 2개, Rubin GPU 4개, Connect X-9 8개, Blue Field-4 1개로 결합됩니다. 43개의 케이블을 필요로 한 Blackwell과 달리, Extreme Co-Design으로 내부 배선을 제거했습니다.

전력 소모 절감 Liquid Cooling (액체 냉각)을 적용했습니다. Chiller가 없어도 데이터센터 운영이 가능합니다. 전체 전력 소비의 6%를 절감 가능할 것이라는 입장입니다.

Inference Context Memory Storage Platform 추론 과정에서 급증하는 KV (Key-Value) Cache를 Control하기 위해 Context 중 일부를 NVMe SSD로 Offloading하여 KVCache 용량 증가 문제를 완화하겠다는 것입니다. 이는 추론 상의 지연 문제 완화를 위한 신규 솔루션입니다.

AMD: MI455x 의 출시, Nvidia 와의 경쟁에 불씨를 지피다

성능 혁신 MI455x의 경우, 432 GB의 HBM4와 3D Chiplet 구조를 적용하여 이전 세대 대비 최대 10배의 성능 향상을 달성했습니다.

Venice CPU Zen 6 기반의 CPU로 최대 256 코어를 지원합니다. MI455x와의 대역폭을 2배 확대하는데 기여합니다. 2nm 공정으로 양산됩니다.

향후 로드맵 Instinct MI500 시리즈를 2027년에 출시할 예정입니다. 2nm 공정으로 양산될 예정이며, HBM4e를 탑재하여 Bandwidth를 추가 확대할 계획입니다. AI 성능 고도화에 적기 대응하여 Nvidia와의 격차를 공격적으로 축소시키겠다는 전략입니다.

Key Takeaway 3. 한국 반도체 : 외부 노출보다는 고객과의 협상에 집중

Summary 한국 반도체의 경우, 예년과 달리, Public Booth를 미운영했습니다. 공개 행사보다는 실제 고객과의 협상에 보다 주안점을 둔 것으로 추정됩니다.

SK하이닉스 별도 Booth를 Venetian 호텔에 세팅했습니다. 예년과 달리, Public Booth가 아닌 Private Booth로 운영 (초청 고객 한정 관람)했습니다. 언론보도에 따르면, HBM4 16단, LPDDR6, QLC (321단 기반 2Tb 제품), AiMX, CuD 등 다양한 AI용 반도체를 전시했고, Nvidia를 비롯한 대다수의 고객들이 관람했습니다.

삼성전자 DX 사업부문의 경우, Wynn Las Vegas에서 Booth를 운영했으나, 반도체 사업부문은 Booth를 미운영했습니다. Public Booth 운영보다는 고객과의 실제 미팅 (장기공급계약, 공급망 안정화 회의 등)을 통한 협상에 주안점을 둔 것으로 추정됩니다.

II. Physical AI, 제조 전쟁의 서막

CES 2026 방문기 : 2025 년의 자율주행 , 2026 년의 로봇

Overview Physical AI가 CES 2026의 주인공으로 부상했습니다. Las Vegas Convention Center (North Hall 중심)에 다수의 기업들이 전시에 참여했습니다.

중국의 약진 현대차그룹, LG전자를 필두로 다수의 한국 기업들이 로봇 (휴머노이드 포함) 전시에 참여했습니다. 특징적인 부분이 있었다면, 중국의 약진입니다. 참여 기업 중 60% 이상이 중국 기업이었습니다. 현장에서 유럽 및 미국 기업은 찾기 어려웠고, 제조업에 능한 아시아 중심으로 Value Chain이 형성되는 모습이었습니다.

로봇 체험기 센서를 통한 사물 지각의 경우, 많은 기술 혁신이 목격되었습니다. 시장 개화 초기인 만큼 정밀 업무보다는 단순 업무 중심으로 초기 도입이 이뤄지는 모습이었습니다. 촉각 센서를 기반으로 한 조작 (Manipulation)과 생산성 (Throughput) 관점에서는 기술 혁신의 필요성이 남아있다는 판단입니다. Computing 비용 축소를 통한 추가 투자의 기회가, 기술 혁신의 여력이 많이 남아있는 만큼, 시장에서도 로봇 산업의 성장 가능성에 보다 집중할 것이라 생각합니다.

반도체에 미칠 영향 로봇에서는 LPDDR이 주로 활용될 것이라는 판단입니다. 실시간 추론과 정밀 제어 기능 등에 있어 전력 효율과 지연 시간 단축이 강조될 것입니다.

Key Takeaway 1. 높아진 자율주행의 기술 완성도

높아진 기술 성숙도 주요 기술 단에 있어 성숙 수준이 향상되었다는 평가가 주류였습니다. 라스베가스 시내에서 로보 택시 (Amazon의 Zoox)를 쉽게 찾아볼 수 있었고, 현장에서 본 주행의 안정성 역시 우수했습니다. 운전자가 탑승하지 않은 완전 자율주행 자동차로 시범 운영을 통해 기술 성숙도 향상을 과시했습니다.

시장 경쟁의 심화 기술 성숙도가 상당 수준으로 높아지고 있는 만큼 시장의 관심사는 상용화의 시점과 경쟁 구도에 몰릴 것이라는 판단입니다. Alpamo (Nvidia의 자율주행 플랫폼)의 출시로 자율주행 기술 패권 장악을 위한 시장 경쟁은 보다 심화될 것으로 전망합니다.

Nvidia의 참전 Nvidia의 Alpamo는 세계 최초의 추론 기반 자율주행 AI입니다. 메르세데스 벤츠 (CLA)에 최초 적용될 예정이며, 1Q26 미국 출시, 2Q26 유럽, 2H26 아시아 시장으로 적용 범위를 확대해갈 계획입니다. 로보틱스로도 확장 가능한 플랫폼이라는 것이 Nvidia의 설명입니다.

Key Takeaway 2. 로봇 (휴머노이드 포함)으로 제조 전쟁이 확산

Value Chain은 아시아 중심 다수의 기업들이 각자의 기능을 담은 신형 로봇을 전시했습니다. 많은 시장 참여자들의 관심 속, 로봇이 행사의 핵심 테마로 부각되었습니다. 아시아 (한국, 중국) 중심으로 신형 로봇을 출시했습니다. 현장에서 유럽/미국 기업을 거의 찾아볼 수 없을 정도로 아시아 중심으로 Value Chain이 형성되는 모습이었습니다.

Computing 비용 효율화가 가져올 시장의 성장 신형 GPU에 기반한 Computing 비용의 혁신이 강화되고 있으며, 비용 효율화는 새로운 생태계에 있어 강한 성장의 기회를 부여할 것입니다. 산업 현장에 미칠 파급력이 큰 만큼, 기업 단의 로봇 제조 경쟁이 지속 심화될 것입니다.

메모리 반도체 디바이스의 확산은 반도체에 있어 새로운 성장 기회를 부여합니다. 로봇의 경우, DRAM에서는 LPDDR의 활용성이 부각될 것이라는 판단입니다. 일부 High-End 제품에는 GDDR이 탑재될 가능성이 존재합니다.

한국 : ATLAS (산업용 휴머노이드 로봇 )과 CLOiD (홈 로봇 )

현대차의 ATLAS CES 2026에서 베스트 로봇으로 선정되었습니다 (시넷). 현대차 부스의 경우, 입장을 위해 별도 대기를 장시간 해야 했을 만큼 시장의 이목이 집중되었습니다. 2028년 ATLAS 생산 대수를 30,000대까지 늘릴 계획이며, Captive Channel (현대차 그룹) 외로도 고객사를 확대하겠다는 방침입니다. 물류 작업에 더하여 조립 작업까지 ATLAS의 활용성을 넓히겠다는 계획입니다.

LG 전자의 CLOiD AI 홈 로봇으로 CLOiD를 출시했습니다. 상황 인식 기술과 일상 패턴 학습을 기반으로 가사 노동의 많은 부분을 담당 가능한 구조입니다. 스마트 홈으로의 구조 변화 방향성과 로봇 사업으로의 포트폴리오 확장을 기대해볼 수 있었던 전시라는 판단입니다.

중국 : 질보다는 양으로 승부

중국의 로봇 굴기 UniTree Robotics, UniX AI, AGIBOT 등 다수의 중국 기업들이 CES 2026에서 신형 로봇을 전시했습니다. 휴머노이드 로봇으로 보면, CES 참가 기업 총 38개 사 중 21개 기업이 중국 기업입니다. 강한 자급화 전략 속, 이미 상업화에 성공한 기업들 (AGIBOT, UniTree Robotics 등)이 등장하기 시작했습니다.

아시아 외 기업은 찾아보기 어려웠다 유럽과 미국 기업은 현장에서 거의 찾아보기 힘든 수준이었습니다. 제조에 능한 아시아 중심으로 초기 Value Chain이 형성되는 모습이었습니다. Schaeffler에서 산업용 로봇을 전시했으나, 생산성의 열위로 즉시 활용은 어려워 보이는 모습이었습니다.

퀄컴 : AI unleashed from edge to everywhere

퀄컴의 Physical AI 전략 퀄컴은 CES 2026 부스의 슬로건으로 “AI unleashed from edge to everywhere”을 제시했습니다. AI를 데이터센터 뿐 아니라 Edge를 비롯한 모든 IT 생태계로 확산시키겠다는 의지의 표현입니다. Physical AI 플랫폼으로는 DragonWing을 공개했습니다. 모바일 브랜드 이미지가 강한 SnapDragon과 분리하기 위해 별도 브랜드를 런칭하여 공개한 것으로 판단됩니다.

로봇 솔루션 현장에서 DragonWing이 탑재된 4족 보행 로봇을 공개했습니다. 신형 프로세서를 기반으로 사물 인지 및 판단에 있어 우수한 성능을 시현했습니다. 색상 인식부터 사물 인지까지 큰 차질 없이 역할을 수행하는 모습이었습니다.

Key Takeaway 3. 산업 환경에서도 AI를 통한 생산성 혁신 노력이 전개

Overview 산업 현장에서도 AI를 통한 생산성 혁신 노력이 강조되었습니다. 캐터필러, 두산 등이 AI 기능을 접목한 산업용 기계를 현장에서 전시했습니다.

캐터필러 Nvidia의 젯슨 토르와 자동 음성 인식 기술 등을 적용하여 AI 기능을 접목했습니다. 조작 보조 뿐 아니라 실시간 진단을 통해 산업 현장 내 활용성을 부각했습니다.

두산 Scan & GO를 출시했습니다. AI와 3D Vision 기술을 적용했으며, 로봇 팔과 자율이동 로봇을 결합한 시스템을 공개했습니다.

III. AI across all platforms

Lenovo Key Note Takeaway: 협업과 시너지 , 그리고 Personal AI

현장의 분위기 발표 당일, 입장권을 받기 위해 2시간 내외의 시간을 할애해야 했을 정도로 현장의 관심이 뜨거웠고, 젠슨 황 (Nvidia), 리사 수 (AMD), 립부 탄 (인텔), 크리스티아노 아몬 (퀄컴) 등 주요 글로벌 Tech 기업의 CEO가 행사 현장에 참여했습니다.

Key Takeaway Lenovo의 경우, 금번 행사에서 Hybrid AI (Cloud-OnPremise-Edge Device의 융합) 전략을 발표했습니다. AI Factory를 포함하여 개인 AI Agent인 Lenovo Qira를 공개했습니다. 디바이스 간의 상호 호환성에 기반을 둔 AI 전략으로 On Device AI 시장을 선점하겠다는 의지를 발표했으며, 글로벌 Tech 기업과의 협업을 통한 역할 분담형 생태계 전략을 강조했습니다.

CES 2026 방문기 : AI on everywhere

Summary 침투율이 성숙 수준에 진입한 전통 IT 디바이스 산업에서는 AI 기능을 고도화한 AI 플랫폼, 신기술, 디바이스 간의 상호 호환성 등을 강조했습니다.

화려한 기술 TV에서는 디스플레이 기술 혁신을 통한 화려함이 돋보였고 (LG 전자의 Wallpaper TV, TCL의 163인치 대형 Micro LED TV 등), 가전에서는 AI 기능 접목을 통한 실생활에서의 삶의 질 향상 노력이 돋보였다는 판단입니다.

중국의 약진 TCL과 Hisense의 Booth에 많은 인파가 몰렸고, 외형 상으로만 보면, 한국 기업들과 큰 차이가 나지 않을 수준으로 기술 혁신이 두드러진 모습이었습니다. Mini LED 중심의 중국 TV 제품 구도에 Micro LED가 새롭게 제시되기 시작했고, 한국 기업과 마찬가지로, Device 간의 호환성과 AI 기능 접목 등을 중심으로 가전과 TV 사업 간의 시너지 창출을 위해 노력하는 모습이었습니다.

AI PC: 신규 플랫폼 전략으로 강화되는 Computing 파워

Summary 반도체 스펙 고도화를 통한 AI 기능 강화에 주력했습니다. 퀄컴과 인텔에서 신형 플랫폼을 출시했고, 메모리 반도체의 탑재량도 신제품 전반에서 강화되었습니다.

Qualcomm 차세대 PC 프로세서로 SnapDragon X2 Plus를 공개했습니다. 주류로 자리 잡고 있는 x86 진영에 균열을 확대하기 위한 전략적 변화를 지속하고 있습니다. 삼성전자, HP, Lenovo 등 글로벌 PC 플랫폼 내 침투율을 확대하고 있고, Booth에도 다수의 퀄컴 프로세서 채용 제품들을 전시했습니다.

인텔 Core Ultra 시리즈 3 (Panthor Lake)를 출시했습니다. RibbonFET (GAA 기술)과 PowerVia 기술 (전력 공급망을 후면에 배치하여 간섭 현상을 완화)을 적용한 18A 공정으로 만든 첫 제품입니다. 와트당 성능은 15% 향상, 칩 밀도는 30% 이상 개선되었다는 것이 인텔의 설명입니다.

IV. 반도체 투자전략

이익 전망의 상향을 즐길 때

시장 전망 2026년 메모리 반도체 시장 규모는 전년 대비 107% 성장한 4,498억 달러에 이를 것입니다 (DRAM : y-y +120%, NAND : y-y +88%).

수급 환경 AI가 유발하고 있는 수요의 폭증 속, 지난 2년간의 보수적 증설 기조와 HBM의 Capa 잠식 효과로 공급 병목은 쉽게 풀리기 어려운 환경입니다.

공급자 우위의 협상 구도 유례 없는 공급 부족 사태 속, 2017-2018년 슈퍼사이클 당시 대비 더 많은 고객들이 한국을 방문하고 있고, 메모리 반도체 가격은 부르는 것이 값이 되고 있는 환경입니다. 구매력이 강한 소수의 대형 고객사들만이 적정 물량을 확보할 수 있을 정도로 수급 환경이 타이트합니다.

이익 전망 상향 삼성전자와 SK하이닉스의 합산 메모리 반도체 영업이익은 사상 최대치인 264조 원에 이를 것입니다.

DRAM 이 끌고 , NAND 가 민다

HBM 클라우드 업계의 강한 Capex 지출 속, 공급 단의 대응 능력도 강화됩니다. 2.5D Packaging Capa의 상향 속, 2026년 출하 가능한 GPU와 ASIC의 물량이 상향되고 있고, HBM 구매 오더도 지속 강화됩니다. 향후 중국향 H200 판매 허가 시, 추가적인 물량 Upside도 기대 가능하다는 판단입니다.

범용 DRAM 공급업계의 가격 협상력 우위가 지속되고 있습니다. 1Q26 범용 DRAM ASP는 전분기 대비 최대 50% 상승 가능합니다. 2Q26에도 컨센서스 대비 높은 가격 상승률 (전분기 대비 최대 20% 내외의 상승할 가능성)을 기록할 가시성 증가가 예상됩니다. 생산이 빠르게 늘어나기 힘든 만큼 일단 구매를 하자는 것이 구매팀의 입장입니다.

NAND 추론 효율 향상을 위한 신규 솔루션 확보 시도가 지속됩니다. HDD 공급 부족에 이어, 또 다른 서버 내 실수요 성장 기회를 맞이합니다. 달라진 것은 공급업계의 대응 방식입니다. 절제된 생산 증가 속, 제품 믹스 전환으로 보수적 대응 중입니다. 신규 투자를 지양하고, 저부가 라인 철수 및 전환 투자만으로 공급 대응에 나서겠다는 입장입니다. 공급 병목이 풀릴 수 있다는 우려와 YMTC의 고성장세에 대한 선행적 대비인 것으로 추정됩니다.

상향되는 2.5D Packaging Capa 전망

AI 수요의 고성장세에 대응하기 위한 공급 단의 지원은 지속 강화됩니다. GPU/ASIC 양산에 필요한 2.5D Packaging Capa는 지속 상향 조정 중입니다. 2026년 말 TSMC의 CoWoS Capa 전망치를 월 90K에서 월 105K로 상향합니다.

TSMC 외 진영에서의 Support도 강화됩니다. Amkor, ASE 등 OSAT 진영에서의 Capa 지원 효과가 2026년에 본격화될 것이라는 판단입니다. ASIC에 주로 활용되는 CoWoS-S 중심으로의 Capa 지원을 기대합니다. 2026년 출하 가능한 GPU와 ASIC의 총량 증가를 유발할 수 있는 변화가 될 것입니다. 늘어난 반도체 출하를 감당할 수 있는 수요 환경인 만큼 반도체 이익의 추가 성장을 기대합니다.

HBM 오더도 동반 상향

시장 규모 2026년 HBM 시장 규모는 전년대비 71% 성장한 577억 달러에 이를 것입니다. 2023년 전체 DRAM 시장 규모를 상회하는 수준입니다.

출하량 2025년 11월 전망 (355억 Gb) 대비 추가 상향이 필요합니다. 2026년 연간 출하량은 전년대비 79% 성장한 383억 Gb에 달할 것이라는 판단입니다.

구매 오더 2026년 GPU와 ASIC 총 출하량의 상향 속, HBM 구매 오더는 지속 강화됩니다. 기존 Lock In 물량 외 추가 공급 요청이 들어오고 있는 상황입니다. 수급 환경이 타이트한 만큼 추가 물량 요청에 있어선 공급업계의 가격 결정력이 기존 대비 강화될 수 있을 것이라는 판단입니다.

제품 HBM4 출하가 2Q26부터 본격화됩니다. 3Q26 HBM3e와의 Crossover가 나타날 것으로 전망합니다. 4Q26부터는 차세대 제품 (HBM4e)에 대한 PRA가 시작됩니다. Rubin Ultra (HBM4e 16단 채용, 대당 탑재량 1,024 GB) 향 수요 대응에 대비한 R&D가 전개 중입니다.

Nvidia 시장 , 삼성전자의 조기 참전 (Feat. Samsung is back)

Summary 1H26 구간에는 GB300 출하 극대화에 집중할 것입니다. Rubin/Vera Rubin 출시 효과는 3Q26부터 본격화됩니다. 향후 중국향 H200 출하 재개 시, Nvidia의 HBM 구매 오더가 추가 상향될 수 있을 것으로 전망됩니다. 초기에는 보유 재고를 활용한 공급 대응이 예상되나, 중국 CSP 업계의 강한 H200 수요를 감안 시, 물량 단의 Upside를 충분히 기대할 수 있는 변화가 될 것이라는 판단입니다.

HBM3e GB300 출하 목표 상향에 대비한 구매 P/O 강화가 지속 목격됩니다. SK하이닉스가 물량 기준 점유율 71%로 1위를 기록할 것으로 기대됩니다.

HBM4 HBM3e 때와 달리, 삼성전자의 조기 참전이 예상됩니다. 구동 속도에 있어 고객들로부터 긍정적 피드백을 받고 있으며, 2026년 1-2월 내 최종 제품 인증을 완료할 것이라는 판단입니다. HBM4 양산에 활용되는 DRAM 1c Capa의 Ramp up 시점과 양산 리드타임 (5개월 내외) 등을 감안 시, 30억 Gb 내외 출하가 2026년 구간에 가능할 것입니다. SK하이닉스도 1월 제출 예정인 신형 Sample 기반 제품 인증 완료를 기대합니다. 1등 지위에는 변함이 없을 것이라는 판단입니다.

비 Nvidia 시장 , 신흥 세력으로 떠오르는 Broadcom/Google 시장

Summary 비 Nvidia의 HBM 구매 비중 (물량 기준)은 2025년 35%에서 2026년 45% 내외로 상승할 것으로 전망됩니다. 공격적인 ASIC 출하 대응 목적입니다. HBM3e 시장에서는 Broadcom/Google 시장에, HBM4 시장에서는 Broadcom/AMD 시장에 주목할 필요가 있다는 판단입니다.

Broadcom 공격적인 Google TPU 신제품 출하에 대비하고, Open AI의 범용 제품 개발 수요에 대응하기 위한 목적으로 HBM 오더를 상향 조정합니다.

Google Mediatek과 협업하는 Inference 용 ASIC 신제품 수요에 대비하기 위해, HBM 별도 구매에 나설 것으로 전망됩니다.

AMD MI400 시리즈 신규 출시 전망입니다. 대당 HBM 탑재량이 432 GB에 달하고, 공격적인 점유율 상승을 목표하고 있는 만큼 다량의 HBM4를 구매할 것입니다.

삼성전자 , 우리 아이가 달라졌어요

매출액 지난 날의 부진을 딛고, 재기에 성공할 것으로 전망됩니다. 2026년 HBM 매출액은 23.7조 원으로 전년대비 183% 성장할 것입니다. 매출액 기준 2026년 HBM 시장 점유율은 29%로 2등을 기록할 것이라는 판단입니다 (2025년 HBM 시장 점유율: SK하이닉스 61%, Micron Technology 22%, 삼성전자 18%).

출하량 2026년 HBM 출하량은 112억 Gb로 전년대비 143% 성장할 것입니다. HBM4 시장 조기 참전 효과 및 Broadcom과의 전략적 HBM3e 협업 등이 연간 출하량의 급증을 유발할 수 있는 변화 요인으로 작용할 것이라는 판단입니다.

제품 구동 속도에서의 강점을 기반으로 고객사 내 HBM4 제품 인증에 순항 중인 것으로 추정됩니다. HBM3e 때와 달리, HBM4 시장 조기 참전 가능할 것입니다.

SK하이닉스 , 2026 년에도 선두 업체의 지위는 지속

매출액 2026년 HBM 매출액은 40.5조 원으로 전년대비 38% 성장할 것입니다. 매출액 기준 HBM 시장 점유율은 50%로 1등 지위 수성에 성공할 것입니다.

출하량 2026년 HBM 출하량은 190억 Gb로 전년대비 54% 성장할 것입니다. 중국향 H200 수출 재개 시, 물량의 추가 Upside도 기대 가능한 환경입니다.

제품 HBM4 12단 품질 이슈가 제기되고 있으나, 해결 가능한 문제입니다. 고객 피드백을 기반으로 품질을 개선한 신규 Sample이 2026년 1월 내 인도될 것으로 전망됩니다. 1Q26 내 제품 인증 완료, 2Q26 공급 본격화라는 방향성에는 변함이 없다는 판단입니다.

Nvidia 내 점유율 삼성전자의 HBM4 12단 조기 참전이 예상되는 만큼 전체적인 경쟁 환경은 과거 대비 격화될 것입니다. 경쟁 심화 속에서도, 고객사 내 1등 지위에는 변함이 없을 것이라는 판단입니다. 강력한 파트너십을 기반으로 2026년 물량 기준 점유율은 63%를 기록할 것으로 전망합니다 (2025년 점유율: 72%로 추정).

과거에는 볼 수 없었던 변화 , 공급업계의 구조 개편을 위한 노력

가격이 2차례 폭등했고, 법적 구속력을 동반한 장기공급계약의 체결 시한을 연장시킬 수 있는 기반이 마련되었습니다. 2027-2028년으로의 장기공급계약 협상 시한 연장을 통한 사이클의 변동성 Risk 축소 노력이 강화될 것입니다.

자금 조달 효율화 (고객 Funding을 통한 공장 투자), 고객 수요의 진실성 증진 노력 (사이클의 변동성 축소)을 통해 Capex의 Discipline을 강화하여 수급 환경의 변동성을 줄이고, 돈 버는 메모리 반도체로의 탈피를 모색할 것입니다.

SK하이닉스 , 과거에 볼 수 없었던 2가지 변화 노력

Summary ADR 발행을 통한 주주환원 강화, SPC 설립을 통한 고객 수요의 진실성 확대 노력 등이 병행되고 있는 시점입니다. 과거에 볼 수 없었던 변화입니다.

ADR 주주환원 강화를 위한 목적으로 ADR 발행을 검토 중입니다 (수급 환경 개선 효과 기대 가능). 1Q26 내 방향성이 구체화될 가능성이 높다는 판단입니다.

SPC AI 생태계의 확산과 공정 미세화에 따른 단위당 투자 부담 증가로 자금 조달 방식을 보다 효율화할 필요가 있습니다. SPC 설립 시, 초기 대규모 투자 부담을 외부 자본과 부담할 수 있고, 이를 통해 재무 구조를 보다 안정적으로 관리 가능 하다는 이점이 있습니다. 궁극적으로, 사이클의 변동성 Risk를 줄이려는 노력에 해당합니다. 고객의 Funding을 기반으로 공장 투자를 전개하는 만큼 고객 수요의 진실성이 높아질 수 있으며, 해당 변화를 기반으로 사이클의 변동성을 줄여갈 수 있을 것입니다.

삼성전자 , 마침내 도래한 정책적 변화기

현황 AI 시대에 맞춤화된 포트폴리오를 구축하기 위해선 투자가 필요 (DX, 파운드리). 주가의 De-Rating을 해소하기 위해선 주주환원도 강화되어야 하는 환경입니다. 상충되는 2가지 목표를 동시에 달성하기 위해선 돈 버는 메모리 반도체로의 구조 변화가 필요합니다. 삼성전자도 변화를 모색할 가능성이 높다는 판단입니다.

주주환원 2026년은 기존 주주환원 정책의 마지막 해입니다. 향후 FCF의 예측 가시성을 확대하기 위해 Capex의 Discipline을 강화해갈 것으로 전망합니다. 강화된 FCF의 예측 가시성을 기반으로 2027-2029년 주주환원 정책은 기존 대비 강화될 가능성이 높다는 판단입니다.

메모리 반도체 판매 정책의 변화 가격을 그간 충분히 올린 만큼 2027-2028년까지의 장기공급계약 (법적 구속력 결부) 체결 비중을 늘려갈 것으로 전망합니다. 고객 중장기 수요에 대한 예측력을 높일 수 있는 변화가 될 것이라는 판단입니다.

잠재 Risk 에도 대비해야

Micron Technology 또한 사업 경쟁력이 하락할 Risk가 있는 부분은 과감하게 철수 중입니다 (중국 NAND). 수익성 중심의 경영 전략 기조 강화 목적입니다.

기업들이 이렇게 변화하는 이유 중 하나가 있다면, 중국 반도체입니다. 중국의 적극적인 반도체 산업 육성책으로 메모리 반도체 내 중국의 점유율은 빠르게 성장하고 있습니다.

CXMT의 경우, 자금 조달을 통한 추가 성장을 위해 1H26 내 IPO를 추진 중입니다. YMTC도 연내 IPO를 추진할 가능성이 상존합니다. DRAM 산업 진출 또한 추진 중입니다.

불황이 재차 강하게 도래한다면, 중국 반도체의 위상은 보다 강화될 것입니다. 해당 Risk를 줄이기 위해, 사이클의 변동성을 축소하고, 기술 단의 혁신 노력이 강하게 전개되고 있다는 판단입니다. 중국의 참전이 이뤄진 이상, 점유율보다는 수익성과 추가 성장 동력 모색에 보다 주안점을 둘 것이라 생각합니다.

V. 기업 분석

SK하이닉스 (000660)

투자전략 단기 가격 전망의 상향 속, 메모리 반도체 이익 전망 상향이 지속됩니다. 향후 투자자들은 주가의 추가 상승을 이끌 모멘텀에 집중하기 시작할 것이라 생각합니다. 당사의 경우, 강인한 기술 속, 수요와 이익의 성장이 제품군 전반에서 나타나고 있고, Capex의 Discipline 체력과 전략적 노선 변화가 주가의 연속적인 상승을 이끌 것이라는 기존 입장을 유지합니다. 폭증하는 AI 연산 수요 속, 수요와 이익의 성장이 강화되고 있는 만큼 약점이었던 재무 체력도 눈에 띄게 개선될 것입니다 (2026년 말 현금 및 현금성 자산 84조 원 전망). Total AI Solution Provider로의 성장성을 강화할 수 있는 좋은 기회를 맞이합니다. SK하이닉스의 포지셔닝을 감안 시, 매수를 망설일 이유를 찾기 어렵다고 생각합니다. 이익 전망 상향 분을 반영하여 목표주가를 910,000원으로 상향하고, 매수 의견을 유지합니다.

이익 전망 2026년 영업이익 전망을 123조 원으로 상향합니다. 수급 우위 환경을 활용한 공격적 가격 정책으로 범용 반도체 가격 전망이 상향 조정될 것으로 전망됩니다. 범용 DRAM과 NAND ASP 상승률을 전년대비 63% 상승, 60% 상승으로 상향합니다 (기존 전망: 범용 DRAM y-y +48%, NAND y-y +35%).

주: EPS와 BPS, ROE는 지배지분 수치 기준