[유안타증권 반도체 백길현]

■SK하이닉스 3Q25 실적발표 주요 Q&A (2) 3. 분기 10조원 이상 실적 달성, 메모리반도체 사이클 과거 호황기와 어떻게 다른지? - 올해 메모리 시장은 예상과 다르게 수요가 급격하게 증가하면서 초호황기 진입. 이번 사이클이 지난 17/18년 사이클과 양상이 다르다고 생각. 가장 큰 차이점은 현재 수요가 AI패러다임 전환에 힘입어 다양한 어플리케이션으로 연결된다는 점. AI는 기존 응용처에 AI가 더해지는 방식으로 수요 창출. 중장기로는 자율주행/로보틱스같은 응용처 발굴하는 등 근본적인 변화를 야기. 특히 최근 AI컴퓨팅이 추론으로 확장되면서 일반 서버 수요 증가를 유도. 당사는 내년 서버 Set 출하량이 10% 후반 증가할 것으로 예상. 서버향이 일반디램 수요를 계속 이끌것으로 전망. 공급 측면에서는 hbm 생산 확대되면서 더 많은 클린룸 공간 확보하더라도 전체 생산량 증가는 제한적일 수밖에 없음. 이러한 특징이 디램 산업 공급 증가 구조적으로 제약. 슈퍼사이클의 장기화를 전망하는 근거. 4. eSSD 수요 강세가 구조적으로 변화중이라고 전망하는 근거? -낸드 수요 증가의 배경. 서버 고객들의 AI투자 확대에 따라 AI서버/일반서버 빌드 수요 증가. TLC 제품 수요 증가중. 이미지/비디오 등 AI 생성 데이터 급증하면서 저장 수요 증가하면서 HDD 공급 부족 발생. 하이퍼스케일러 중심으로 고용량 QLC eSSD 수요 유입중. 그러나 당사는 현재 수요 변화가 이러한 단기적 수급 이슈 넘어서 eSSD 수요를 구조적으로 성장시킬 것으로 전망. 기존 LLM 방식 한계 극복하기 위해 RAG 중요성 확대중. 학습된 데이터에 국한하는 기존 방식에서 나아가 답변 전에 외부 데이터에서 질문 관련 문서 검색 후, 최종답변 생성하는 방식. 최신 데이터/사용자 특화데이터 반영하여 정확도 높은 답변을 제공하게 됨. RAG 적용하기 위해서 외부 데이터 베이스 벡터 데이터 구축해야하는데 빠른 검색을 위해 eSSD 적용이 필수적. 고성능 TLC, 고용량 QLC eSSD 기반으로 스토리지 수요 증가를 전망. 또한 추론 과정에서 필요한 데이터 처리량 급증하면서 GPU에서 처리하던 데이터를 메모리로 off loading하려는 니즈 발생. ai 효율 운용 필요가 생기기 때문. 기존 gpu kv cache를 ssd까지 off loading 하면서 단위 전력당 처리량 높이고 사용자 응답시간을 줄일수 있음. 고성능 TLC, 고용량 QLC eSSD 기반으로 스토리지 수요 증가를 전망. 여러가지 ai 활용 증가함에 따라 eSSD 수요 증가하고, 디램에 이어 낸드까지 메모리 수요가 늘어나고 있는 상황.