BofA, 오픈소스가 메모리 강세론 강화·MU 매수

BofA의 Vivek Arya 팀이 7월 20일 보고서에서 중국 오픈소스 AI 모델의 급속한 확산이 오히려 메모리와 마이크론(MU)에 대한 강세론을 강화한다고 진단했다. 7월 16일 공개된 Kimi K3 등 최신 릴리스는 효율화 기법으로 컴퓨트·GPU 부담은 줄였지만, 모델 가중치와 파라미터가 커지면서 메모리 요구량은 오히려 늘고 있다는 분석이다. 텐센트 Hunyuan은 입력 100만 토큰당 0.06달러, Kimi K3는 3달러로 서구 모델 대비 최대 수백 배 저렴하다. 그러나 이런 가격 우위는 MoE 희소성, KV 캐시 압축, FP8·MXFP4 양자화 등 아키텍처 효율과 낮은 인프라 비용, 그리고 국가 연계 보조금에서 나올 뿐 하드웨어 원가를 반영한 것이 아니라고 BofA는 강조했다. 실제 K3는 서빙 인스턴스당 약 1.4TB HBM이 필요하다. 핵심 논리는 가중치 메모리가 활성 파라미터가 아닌 총 파라미터에 비례한다는 점이다. 오픈웨이트 모델은 DeepSeek-V3 671B에서 Kimi K3 2.8T까지 급증했고, 압축으로 절감한 메모리를 파라미터 확대가 상쇄하고도 남는다. 특히 폐쇄형 모델이 소수 데이터센터의 공유 HBM 풀로 수요를 집중시키는 반면, 오픈모델은 다운로드마다 별도 HBM 풀과 KV 캐시가 생겨 메모리 엔드포인트를 곱셈으로 확장한다. OpenRouter 기준 글로벌 토큰 사용량은 2026년 이후 주당 평균 9% 증가했고, 멀티에이전트 워크로드는 쿼리당 20만 토큰에 달해 제본스 역설식 수요 확대가 효율 개선을 압도한다는 진단이다. 중국 CXMT의 증설은 범용 DRAM 중심이어서 HBM 경쟁 위협은 제한적으로 평가됐다. BofA는 CHIPS Act에 따른 자사주 매입 제한이 2026년 12월경 만료되며, 연 1,200억달러 이상 FCF 전망에서 시총의 5~6%에 달하는 바이백이 가능하다고 봤다. 전통 메모리 P/B 3배와 AI HBM PER 31배를 합산한 SOTP 기준 목표가 1,550달러로 매수 의견을 재확인했다. 하방 리스크로는 메모리 ASP 하락과 데이터센터·스마트폰·PC 수요 둔화가 제시됐다.