모건스탠리, AI 확산에 데이터센터 투자 전략 대변화 예상

모건스탠리는 자율성이 높아진 인공지능의 확산으로 데이터센터 투자의 중심이 그래픽처리장치에서 중앙처리장치와 메모리, 반도체 생산 설비 전반으로 넓어질 가능성이 커졌다고 분석했다.

연합뉴스가 인용한 로이터 통신 보도에 따르면, 모건스탠리는 19일 현지시간 보고서에서 인공지능이 단순히 콘텐츠를 만들어내는 단계를 넘어 스스로 판단하고 여러 작업을 연속적으로 수행하는 ‘에이전트형 AI’ 단계로 이동하면서 컴퓨팅 부담의 위치가 달라지고 있다고 진단했다. 그동안 인공지능 투자 열풍은 대규모 연산에 강한 그래픽처리장치, 즉 GPU를 중심으로 형성됐지만, 앞으로는 여러 단계의 작업을 조율하고 전체 시스템을 통제하는 중앙처리장치, 즉 CPU의 역할이 더 커질 수 있다는 뜻이다.

모건스탠리는 특히 에이전트형 AI가 확대되면 이미 2030년까지 1천억달러, 우리 돈 약 147조원 규모로 예상되는 데이터센터 CPU 시장이 추가로 325억∼600억달러, 약 48조∼88조원 더 커질 수 있다고 추산했다. 이는 인공지능의 성능 경쟁이 단순 계산 속도만이 아니라 복잡한 작업을 얼마나 효율적으로 나누고 연결하느냐로 옮겨가고 있기 때문이다. 쉽게 말해, GPU가 대량 연산을 맡는 핵심 엔진이라면 CPU는 여러 연산 자원을 배분하고 작업 순서를 정하는 관제탑 역할을 점점 더 크게 맡게 된다는 설명이다.

이와 함께 메모리 수요도 빠르게 늘어날 가능성이 제기됐다. 인공지능 서비스가 더 복잡해질수록 더 많은 데이터를 실시간으로 저장하고 불러와야 하기 때문에 고성능 메모리의 중요성이 커진다. 모건스탠리는 이런 변화로 인해 인공지능 관련 자금이 GPU 업체에만 집중되지 않고 메모리 공급업체, 반도체 위탁생산 업체, 장비 회사 등으로 확산될 것으로 내다봤다. 또 공급이 빠듯한 분야에 있는 기업들은 가격을 주도할 힘, 즉 가격 결정력을 더 강화할 수 있다고 덧붙였다.

모건스탠리는 수혜 가능성이 있는 기업으로 CPU와 가속기 분야에서 엔비디아, 에이엠디, 인텔, 암을, 메모리 분야에서 삼성전자와 에스케이하이닉스를, 제조 및 장비 분야에서 티에스엠시와 에이에스엠엘을 제시했다. 다만 보고서는 GPU 수요 자체가 약해지는 것은 아니라고 선을 그었다. 결국 인공지능 인프라 투자가 한쪽 부품에만 쏠리던 국면에서 보다 넓은 반도체 생태계로 퍼지는 흐름이 나타날 수 있다는 의미다. 이 같은 흐름은 향후 데이터센터 투자 전략과 반도체 업종 내 주도주의 범위를 다시 넓히는 방향으로 이어질 가능성이 있다.