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first_img 씨티은행: AI 지속 학습은 저장 공급 부족을 2031년까지 연장할 것입니다

모건 스탠리 분석가는 선도적인 저장 칩 제조업체들이 인공지능 발전에서의 구조적 변화로 혜택을 볼 것으로 예상하고 있습니다. 이 기관은 지속적인 학습이 저장 수요의 상당한 성장을 촉진할 것이며, 시장의 공급 부족이 2031년까지 지속될 것이라고 전망하고 있습니다. 지속적인 학습은 새로운 작업과 지식에 대한 훈련을 통해 모델을 강화하며, 이는 모델 업데이트 및 이전 데이터 접근에 대한 지속적인 수요를 가져오고 HBM, 서버 DDR5 및 eSSD와 같은 제품의 저장 용량을 증가시킬 것입니다.모건 스탠리는 HBM 비트 수요가 2027년에 전년 대비 62% 증가하여 752억 기가비트에 이를 것이며, 2028년에는 전년 대비 69% 증가하여 1270억 기가비트에 이를 것으로 예상하고 있습니다. 전 세계 DRAM 수요는 2027년과 2028년에 각각 전년 대비 30% 및 35% 증가할 것이며, 같은 기간 공급은 각각 19% 및 22% 증가할 것이라며, 공급과 수요 비율은 각각 -8.7% 및 -9.7%에 이를 것이라고 합니다. NAND 부문에서는 2027년과 2028년 수요가 각각 전년 대비 29% 및 33% 증가할 것이며, 공급 증가율은 21% 및 25%를 초과하여 공급과 수요 비율은 각각 -6.1% 및 -5.5%에 이를 것입니다.모건 스탠리가 선호하는 저장 관련 종목으로는 삼성전자, SK 하이닉스, 마이크론, 샌디스크 및 키옥시아가 있으며, 이는 각각 지속적인 학습으로 인한 저장 부족, HBM 및 서버 DDR5 수요, DRAM 공급 부족 및 고밀도 eSSD와 NAND 공급 긴축 등의 논리에 해당합니다.

정책 시뮬레이션 보고서 《유럽 2031》 경고: 유럽은 AI 시대에 주변화 위험에 직면해 있다

최근 발표된 정책 시뮬레이션 보고서 《유럽 2031》은, 계산력 부족과 외부 모델 의존으로 인해 유럽이 중대한 전략 조정을 하지 않으면 글로벌 AI 경쟁에서 경제와 정치가 주변화될 위험에 직면할 것이라고 지적했습니다. 보고서는 유럽이 현재 전 세계 AI 계산력의 5%만 차지하고 있으며, 기술 게임의 레버리지가 부족하고, 그들이 주장하는 "기술 주권"이 자금 투입 부족과 정책 지연으로 인해 실현되기 어려울 수 있으며, 심지어 핵심 기술 기업(예: ASML)이 자율 통제권을 잃을 위험에 처할 수 있다고 평가했습니다.이러한 도전에 대응하기 위해 보고서는 일련의 대응 전략을 제안했습니다. 보고서는 유럽이 대규모로 공공 및 민간 자본을 동원하여 에너지, 반도체 및 데이터 센터와 같은 기초 계산력 인프라에 집중 투자해야 한다고 권장했습니다; 또한 영국, 일본 등 국가와 협력하여 기술 동맹을 구성하고 공급망의 이점을 통합하여 국제 협상 레버리지를 확보해야 한다고 강조했습니다. 더불어, 보고서는 유럽이 AI의 보급에 적응하기 위해 노동 시장 개혁을 추진하고, 외국 자본의 국내 제조업에 대한 심사를 강화하여 산업 AI 및 로봇 분야에서의 기존 우위를 강화할 것을 촉구했습니다.
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