본 내용은 UBS보고서를 기반으로 작성되었습니다.
1. AI 컴퓨트 수요 전망 및 인프라 격차
- UBS는 추론 중심의 AI 수요 폭증을 주목하며, 챗봇/엔터프라이즈 AI가 단기 수요의 핵심, 에이전트/물리적 AI가 장기 성장 축이라 분석
- 2024~2030년 연산 수요: 챗봇(20배↑), 엔터프라이즈(30배↑), 에이전트 AI(28배↑), 물리적 AI(수백 배↑)
- 현재 실효 컴퓨팅 능력은 약 1,250 exaFLOP/s 수준으로, 14 zettaFLOP/s 이상이 필요한 에이전트 AI 수요와 격차 존재
- GPU 수량 확대로는 한계, 전력·냉각·메모리·패키징 등 데이터센터 인프라 구조 전면 재설계 필요
[AI 활용 분야별 연산 수요 증감률 (2024→2030)]
| AI 활용 분야 | 2024년 수요 | 2030년 수요 | 증가폭 |
| 챗봇/대화형 AI | 10 exaFLOP/s | 200 exaFLOP/s | 20배 |
| 엔터프라이즈 AI | 15 exaFLOP/s | 440 exaFLOP/s | 30배 |
| 에이전트형 AI | 500 exaFLOP/s | 14 zettaFLOP/s | 28배 |
| 물리적 AI | 초기 단계 | 1 yottaFLOP/s | 폭발적 증가 |
2. AI CapEx 슈퍼사이클과 투자 논거
- AI CapEx: 2025년 약 3,600억 달러 → 2026년 4,800억 달러로 급증
- CapEx는 빅테크 중심 → 비빅테크(중국, 신생 AI 기업 등)로 확대 중
- 인프라 구성 변화: GPU 외에도 HBM, 전력, 냉각, 네트워크로 수요 확산
- UBS는 단기 수익성보다 AI 수요 기반 장기 투자 흐름에 주목
- 전력소비: 미국 기준 2018년 76TWh → 2023년 176TWh (연 +19%) 증가
→ AI가 전력·시설 투자를 촉진하며, UPS/냉각/배터리 장비 수요 급증
→ AI 클러스터 증가로 네트워크 칩(스위치, DSP)도 수요 증가 예상
3. 기업별 수혜 분석 및 투자 전략 요약
[GPU/반도체] 엔비디아(NVDA): AI 추론 시대의 최대 수혜주. 공급 병목(TSMC 패키징) 주의 필요
[파운드리] TSMC: AI 칩 위탁 생산 및 패키징 수혜. CoWoS 증설 중. CapEx 증가에도 고이익률 유지
[HBM 메모리] SK하이닉스: HBM 시장점유율 1위, 수요 증가로 수익성 강화
[HBM 경쟁사] 삼성전자: HBM 후발. 2025년 HBM3E 상용화 목표, 공급 안정성이 관건
[전력·냉각] Eaton, Schneider, Vertiv: 고밀도 AI 서버 확산에 따른 UPS, 냉각장치 수요 급증
[네트워크] Broadcom, Marvell: GPU간 데이터 송수신용 고속 스위치/광통신 부품 수요 확대
- UBS 결론: AI 추론 수요가 연산 자원을 지수적으로 확대 → CapEx 슈퍼사이클 정당화
- 투자전략: 반도체 단일 종목보다 전력·인프라·통신 포함 다각화 포트폴리오 구성 권고