[DS 미국주식] 기세 좋은 엔비디아와 부진한 메모리, 바뀐 무게중심에 주목

DS투자증권 미국주식/ETF Analyst 이규원 ■ NVIDIA의 신고가, Memory에 막혔던 GPU 연산 성능의 재평가 - 지금까지 추론 성능 향상의 주된 방식은 Reasoning 토큰을 많이 생성하는 CoT방식(단계적 추론). 토큰이 생성될수록 KV Cache가 누적되며 메모리 용량 및 대역폭 부담 확대 - 최근 출시된 GPT-6.1 Sol은 Reasoning 토큰 생성량이 적은 것이 특징. 이는 토큰 생성량보다 토큰당 연산량을 늘려 지능 향상을 달성하는 Recurrent Depth 방식의 영향 - Recurrent Depth 확산 시 KV Cache 부담이 완화되면서 메모리에 제약받던 GPU의 연산 성능이 중요해질 가능성. AI시스템의 3요소 Compute, Memory, Networking 간 중요도가 달라질 수 있음 ■ 27년의 화두는 '재귀적 자기개선'. 추론에 가려진 학습이 중요해질 타이밍 - 재귀적 자기개선(RSI)은 AI가 모델 개발과 학습을 자동화하고, 개선된 모델을 다시 학습에 활용해 성능 향상을 반복하는 선순환 구조 - AI산업을 모델 학습과 이를 서비스해 수익 창출하는 추론으로 구분한다면 고도화될수록 서비스 확산과 함께 추론 인프라의 중요성이 높아짐 - 그러나 27년 RSI가 고도화되면 학습 인프라 투자 시 지능 개선폭이 확대되면서 학습 인프라 투자의 경제성이 살아날 수 있음 - 수혜 분야: GPU, 파운드리, 네트워킹, 메모리 중에서는 HBM ■ OpenAI ARR로 한대 맞은 미국 증시. Anthropic 상장의 복선일수도? - 최근 OpenAI ARR 논란은 AI모델사의 매출 신뢰성과 수익성 우려가 여전함을 재확인 - ARR이 정체된 상황에서 우려를 해소하지 못한다면 AI산업의 구조적 취약성이 부각될 수 있음 DS투자증권 미국주식/ETF 텔레그램 : https://t.me/dsmigookjusik DS투자증권 리서치 텔레그램 : https://t.me/DSInvResearch