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Micron(MU), AI 인프라 핵심주가 될까? 🤔

r/stocks 조회 2
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Micron은 AI 메모리 수요 증가로 주목받고 있습니다. AI 모델이 커지면서 고대역폭 메모리(HBM)의 중요성이 커지고 있어 향후 역할이 커질 것으로 보입니다. 다만, 메모리 사업의 주기성과 가격 변동성은 투자 시 신중함을 요구합니다.

최근 Micron(MU)이 AI 관련 주 중에서 특히 흥미롭다고 생각됩니다.

사람들은 주로 GPU에만 집중하지만, AI 데이터 센터에서는 메모리가 엄청나게 많이 필요해요. 특히 Micron의 HBM 기술은 AI 분야에서 점점 중요해지고 있습니다. 실제로 마이크론이 고대역폭 메모리로 방향을 전환하면서 AI 공급망 내 입지가 크게 커졌다고 하네요. Nvidia의 미래 플랫폼들이 더 많은 메모리를 요구해서 그렇습니다.

긍정적인 점은 AI 모델이 점점 커지는 만큼 메모리 수요도 계속 늘어난다는 겁니다. HBM은 이제 단순한 평범한 메모리가 아니에요.

반면 위험 요인도 분명합니다. 메모리 산업은 주기적인 특성이 있고, 이미 큰 상승을 이루었기 때문에 기대치는 상당히 높아졌습니다. 만약 가격이 약해지거나 AI 수요가 줄어들면 MU 주가도 크게 타격을 받을 수 있죠.

이 시점이 여전히 초기 단계인지, 아니면 상승 여력이 이미 상당 부분 소진된 것인지 확신은 없습니다만, 개인적으로는 MU가 AI 성장의 직접적인 수혜주 중 하나라고 봅니다.

여러분은 지금 MU를 더 사시나요? 아니면 조정을 기다리고 계신가요?

💬 원문 댓글 (7)

u/not********** ▲ 5
"되다니"

이 글 쓴 사람이나 AI 모델 중 누가 멍청한지 모르겠지만, 어쨌든 이거 너무 어처구니없네요.
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>becoming

idk if it's the LLM that's moronic or OP, but either way this is so dumb
u/Scy************ ▲ 2
Micron은 AI 칩에 메모리가 많이 필요해서 좋은 AI 관련주라 생각하지만, 이미 주가가 많이 올랐고 메모리 사업은 주기적이라 한꺼번에 몰빵하기보다는 천천히 분할매수하거나 조정 시 사는 게 더 낫다고 봅니다. 제 개인적인 생각입니다.
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I would say Micron is a good AI play because AI chips need lots of memory, but the stock's already gone up a lot and it's still a cyclical business, so it might be smarter to buy slowly over time or wait for a dip instead of going all in now. Just what I think tho
u/Sel**************** ▲ 2
작년 여름 이후 10배 올랐잖아요, 친구.
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10x since last summer, bro
u/Jus******** ▲ 1
2027년 만기 MU 1000달러 콜과 60달러 DRAM 콜을 가지고 있는데, 지금 DRAM 콜 행사가를 70달러로 옮길지 고민 중입니다.
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I have $1000 MU calls and $60 DRAM calls for 2027. I'm in a dilemma now whether to roll over the DRAM to 70c strike now 🤔
u/Was********** ▲ 1
구글, 아마존 등은 TPU, Tranium 같은 ASIC을 만들어 Nvidia가 원하는 대로 가격을 받는 걸 막으려고 했습니다. 메모리는 다르지만 AI 회사들은 메모리 사용을 줄이려 열심히 노력하고 있어요. "AI 회사들이 비싼 HBM 사용을 줄이거나 우회하도록 모델을 다시 설계 중이며, HBM이 AI 칩 생산 비용의 거의 절반을 차지해 이를 줄이는 게 중요한 과제다"라는 말을 봤습니다. 이게 완전 가능할지는 모르겠지만 ASIC처럼 점점 다양하게 최적화가 될 가능성도 있겠죠.
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Google, Amazon, etc have made ASICS like TPU and Tranium.... They did this to reduce costs associated with Nvidia charging essentially whatever they want. So while memory is different.. do not discount Ai companies doing everything they can to make models that are more memory efficient... Here is a quote I recently read.

"AI companies are actively redesigning models to bypass or minimize the use of expensive High Bandwidth Memory. Because HBM accounts for nearly half the production cost of an AI chip, reducing this dependency is a major priority"


Is this actually possible? I doubt its 100% possible.. but just like ASICS are being used more and more.. who knows what is coming next as far as optimizing for less expensive HBM being used.
u/Jea***************** ▲ 1
HBM 패키징 수율이 워낙 낮아서(보통 60% 이하) 지금 마진이 좋아 보입니다. 진짜 병목은 웨이퍼 수량뿐 아니라 패키징과 쌓기 수율입니다. TSMC와 SK하이닉스가 12층, 16층 적층 수율을 개선하면 공급이 빠르게 늘 거예요. 패키징 수율 향상까지 확인하고 계신가요, 아니면 매출 전망만 보고 계신가요?
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HBM packaging yields are notoriously low (often under 60%), which is why the margins look so high right now. The real bottleneck is not just wafer capacity, but the advanced packaging and stacking yield itself. Once TSMC and SK Hynix optimize the 12-high and 16-high stack yields, supply will catch up fast. Are you tracking the packaging yield improvements, or are you just looking at the aggregate revenue guidance?
u/Cas********** ▲ 1
당분간 조정 없을 거예요. 가능한 자리에서 들어가세요.
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There won't be a pullback for a while. Get in where you can

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