BofA, 견조한 최종 수요 속 Micron의 주가 조정을 매수 기회로 평가
요약
Bank of America는 Micron의 최근 주가 조정을 견조한 AI 인프라 수요를 바탕으로 한 매수 기회로 평가하며 목표 주가 $1,550를 유지했습니다. 메모리 가격 변동성에도 불구하고 HBM 수요와 장기 계약(LTA) 증가가 수익성을 뒷받침할 것으로 전망합니다.
핵심 포인트
- BofA, Micron에 대해 '매수' 의견 및 목표가 $1,550 유지
- AI 인프라 및 HBM 수요 지속으로 인한 강력한 펀더멘털
- 장기 계약(LTA) 확대로 인한 수급 가시성 및 가격 변동성 완화
- 중국 CXMT의 경쟁 위협은 AI 메모리 분야에서 제한적
Micron Technology Inc (NASDAQ:MU)는 Bank of America로부터 '매수 (Buy)' 의견을 유지하고 있으며, Bank of America는 $1,550의 목표 주가를 재확인했습니다. 또한 클라우드 및 AI 인프라를 중심으로 한 최종 수요 (end-demand)가 견조하게 궤도에 올라 있음 따라, 최근의 주가 조정 (pullback)을 강화된 매수 기회로 보았습니다.
Micron의 주가는 화요일 오후 약 $895에 8% 상승하며 거래되었으나, 지난 한 달 동안은 약 9% 하락한 상태를 유지하고 있습니다.
Bank of America 분석가들은 2027년 중반에서 2028년 사이에 추가 생산 능력이 확보됨에 따라 메모리 가격과 매출 총이익률 (gross margins)이 결국 정상화되겠지만, 최근의 주가 재설정 (reset)은 현재의 펀더멘털 (fundamentals) 악화보다는 향후 발생할 수 있는 하락장에 대비한 투자자들의 포지셔닝을 반영하는 것이라고 기술했습니다.
분석가들은 이러한 견해를 뒷받침하는 몇 가지 요인으로, 하락장에서도 Micron의 수익이 역사적 정점을 훨씬 상회할 가능성, 장기 계약 (long-term agreements, LTAs) 사용 증가, 높은 GPU 및 HBM 활용도, 그리고 부품 비용 상승에도 불구하고 지속되는 하이퍼스케일러 (hyperscaler)의 지출 등을 강조했습니다.
Bank of America는 현재 2028년 달력 기준 DRAM 및 NAND의 평균 판매 가격 (average selling prices, ASPs)이 각각 전년 대비 10% 및 18% 하락할 것으로 모델링하고 있으며, 그 결과 주당순이익 (EPS)은 약 $150로 추정됩니다. DRAM과 NAND의 ASP가 각각 30% 및 40% 하락하는 약세 시나리오 (bear-case scenario) 하에서도, 분석가들은 Micron이 약 $100의 EPS를 창출할 수 있다고 믿습니다.
분석가들에 따르면 이는 2018년의 이전 사이클 정점이었던 약 $12와 비교됩니다. 이들은 2028년 달력 기준 ASP가 전반적으로 평이할 경우의 강세 시나리오 (bull-case scenario)에서는 EPS가 약 $175에 달할 것이라고 기술했습니다.
Bank of America는 또한 장기 계약 (LTAs)의 사용 증가가 수급 가시성을 개선할 수 있는 요인이라고 지적했습니다. 다만 분석가들은 LTAs가 하락장을 완전히 막지는 못할 수도 있음을 인정했습니다. Micron과 Samsung은 생산 능력의 약 50%에서 70%가 결국 LTAs로 커버될 수 있음을 시사했으며, 이는 통제되지 않은 공급 증가의 위험을 줄이고 중장기적으로 가격 변동성을 제한할 잠재력이 있습니다.
분석가들은 또한 중국 기반의 CXMT로부터의 경쟁 우려에 대해 반박했습니다. 그들은 현재 CXMT가 글로벌 웨이퍼 용량의 낮은 10%대 비율을 차지한다고 추정합니다. Bank of America는 CXMT가 HBM3E 및 HBM4와 같은 AI 중심 제품보다는 주로 소비자 및 범용 DRAM 부문을 다루기 때문에, AI 메모리 분야에서의 경쟁 위협이 제한적이라고 언급했습니다.
분석가들은 Nvidia의 A100, H100, 그리고 H200에 대한 GPU 임대료가 7월과 8월에도 역대 최고치 근처를 유지했다고 지적하며, 이는 AI 컴퓨팅에 대한 지속적인 수요를 시사한다고 밝혔습니다. 그들은 특히 AI 추론 워크로드(inference workloads)의 경우, GPU에 통합된 HBM 메모리가 높은 수요를 가진 핵심 구성 요소라고 덧붙였습니다.
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