Nvidia는 지난 4년간 인공지능(AI) 분야에서 선구적인 역할을 해왔습니다. 이 회사의 그래픽 처리 장치(GPU)는 ChatGPT와 같은 인기 있는 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하는 데 사용되었으며, 여전히 시장 점유율 기준으로 AI 칩의 최고 판매자입니다.

이 반도체 선두 주자는 AI 칩 시장의 80% 이상을 장악하고 있습니다. 그러나 Nvidia 주식은 2026년에 광범위한 시장 대비 저조한 실적을 보였는데, Nasdaq-100 Technology Sector 지수가 35% 급등한 것에 비해 단지 8% 상승에 그쳤습니다. 이러한 저조한 실적은 경쟁 심화 때문으로 분석되는데, Intel, Broadcom, Advanced Micro Devices와 같은 경쟁사들이 서버 프로세서, 그래픽 카드, 맞춤형 AI 칩에 대한 강력한 수요를 보이고 있기 때문입니다.

2009년의 Nvidia 기회를 놓쳤나요? 이 희귀한 신호가 다시 깜빡이고 있습니다.* 2009년에 'Double Down'이라는 신호가 Nvidia라는 잘 알려지지 않은 칩 제조업체에 깜빡였습니다. 수년 만에 처음으로, 같은 'Total Conviction' 신호가 Nvidia 크기의 1/100 수준의 회사에 깜빡이고 있습니다. *계속하기 »

Nvidia의 문제는 데이터 센터에서 AI 워크로드를 처리할 수 있는 대체 칩이 등장하고 있다는 것입니다. 하지만 주목할 만한 점은 지금까지 논의된 모든 유형의 AI 프로세서가 핵심 구성 요소, 즉 고대역폭 메모리(HBM)에 의존한다는 것입니다. 이것이 바로 제가 한국 메모리 거인 SK Hynix (NASDAQ: SKHY)가 차세대 Nvidia가 될 수 있다고 믿는 이유입니다.

SK Hynix가 HBM 시장을 지배하다

HBM은 엄청난 대역폭 덕분에 AI 가속기가 방대한 데이터 세트에 빠르게 접근할 수 있도록 돕습니다. 또한, HBM은 AI 가속기 근처에 배치되기 때문에 표준 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM)보다 전력 소모가 적다고 알려져 있어 열 발생과 에너지 사용량을 줄여줍니다.

이러한 HBM의 특성은 AI 데이터센터의 핵심 병목 현상을 해결하는 데 도움을 줍니다. AI 가속기는 높은 처리 속도가 특징이며, 따라서 원활하게 작동하려면 방대한 양의 데이터를 지속적으로 공급받아야 합니다. 그러므로 HBM 수요가 워낙 강력하여 심각한 공급 부족 사태가 발생하고 있는 것은 당연합니다.

DigiTimes에 따르면, HBM 가격은 2026년 하반기 예상치인 GB당 $2에서 내년에는 GB당 $4~$5 이상으로 두 배 이상 급등할 수 있습니다. 놀랍지 않게도, Micron Technology는 2025년 12월에 HBM의 전체 시장 규모(TAM)가 2025년 $350억에서 2028년에는 $1,000억으로 급증할 것으로 예상한다고 언급했습니다.

하지만 실제 성장률은 훨씬 더 강력할 수 있습니다. Counterpoint Research에 따르면, 맞춤형 AI 프로세서만으로 HBM의 소비량이 2024년부터 2028년까지 무려 35배 증가할 것으로 예상되기 때문입니다. 이 모든 것은 SK하이닉스에게 매우 좋은 소식입니다.