리서치 보고서 해설Hilo Research

US Semiconductors: BofA는 Agentic AI가 컴퓨팅 수요를 확대한다며 CY30 AI 데이터센터 시스템 시장 기회를 $2.2tn으로 상향했다.

보고서는 Agentic 워크로드, 클라우드 약정, 프런티어 랩의 수익화가 강력한 AI 인프라 구축을 지속시킬 수 있다고 주장한다. 가속기, CPU, 메모리, 네트워킹, 광연결을 주요 수혜 분야로 제시한다.

기관Bank of America

날짜20260929

업종US semiconductors

요약

업종 전망은 긍정적이며, Q4 톱픽은 NVDA, INTC, MRVL, MU, LRCX이다.

CY30E AI 데이터센터 시스템 TAM은 $2.2tn으로 상향됐으며, CY26E 대비 40% CAGR을 의미한다.
클라우드 및 네오클라우드 설비투자는 2026E 약 $1.0tn, 2027E 약 $1.4tn으로 예상된다.
연간 컴퓨팅 배치는 10년 말까지 약 35-45GW+에 도달할 수 있다.
서버 CPU TAM은 AI 워크로드 주도로 CY30E 약 $210bn까지 성장할 것으로 예상된다.

보고서 해설

개요

BofA Global Research는 더 크고 지속적인 AI 인프라 사이클을 중심으로 미국 반도체 전망을 업데이트했다. 핵심 논지는 Agentic AI가 Token 사용을 늘리고 수요를 모델 학습에서 추론, 오케스트레이션, CPU 집약적 워크로드로 확대해 2030년까지 데이터센터 반도체와 시스템의 광범위한 성장을 뒷받침한다는 것이다.

핵심 견해

BofA는 CY26-30E AI 데이터센터 시스템 TAM을 기존 $1.8tn에서 $2.2tn으로 올리고, 예상 연간 성장률도 33%에서 40%로 상향했다. 소비자 및 기업의 Agentic 도구 채택, 공공·민간 프런티어 랩 간 경쟁, 제한된 칩 공급이 강화 순환을 만든다는 판단이다. 프런티어 모델의 속도 조절이나 안전 가드레일 추가는 인프라 지출을 줄이기보다 컴퓨팅 요구량을 높이고 수요를 학습에서 더 빠르게 성장하는 추론으로 이동시킬 수 있다고 본다. 모델은 하이퍼스케일러 설비투자, GW 배치, 컴퓨팅·메모리·네트워킹·스토리지·광칩의 실리콘 배분을 포괄한다. CY30E에 AI 가속기 TAM 약 $1.5tn, AI 네트워킹 TAM 약 $400bn, 데이터센터 메모리 매출 약 $1.3tn을 예상한다. AI 연결 시장은 CY26E $41bn에서 CY30E $163bn으로 41% CAGR 성장하고, 광연결은 $111bn, 구리 연결은 $28bn이 될 전망이다. Scale-up 및 Scale-out 영역 확대와 CPO, NPO, AEC 채택으로 네트워킹과 광연결은 30-40%+ CAGR 성장하는 반면, 비AI 데이터센터 시스템은 7% CAGR에 그친다고 본다. 용량 분석은 수요 전망을 두 방향에서 검증한다. 칩 벤더 수요 기반 바텀업 분석은 글로벌 데이터센터 증분 용량을 2026E 약 22GW, 2027E 약 35GW, 2026-30E 누적 약 212GW로 예상한다. 운영자별 분석은 용량이 CY25 약 41GW에서 CY30E 약 219GW로 증가하고, 연간 증설은 CY30E 약 45GW까지 가속될 것으로 본다. 톱다운 추정치는 반도체 모델이 시사하는 253GW보다 약 15% 낮으며, BofA는 그 차이를 명명되지 않은 온프레미스·소버린 프로젝트를 반도체 모델이 포착하기 때문이라고 설명한다. 서버 CPU는 AI 논리의 중요한 확장이다. BofA는 서버 CPU TAM이 CY26E 약 $61bn에서 CY30E 약 $210bn으로 36% CAGR 성장하고, AI CPU는 약 $180bn으로 44% CAGR을 기록할 것으로 예상한다. CY30E CPU TAM은 전통/IaaS 약 $30bn, AI 컴퓨팅 또는 헤드 노드 약 $90bn, Agentic AI CPU 랙 약 $90bn으로 나뉜다. 초기에는 GPU에 연결된 컴퓨팅 노드에 집중됐지만, Agentic 시스템이 GPU/XPU 병렬 연산과 함께 순차 처리, 오케스트레이션, 메모리 제어, I/O를 요구하므로 2030년에는 컴퓨팅/헤드 노드와 독립형 Agentic 랙 수요가 거의 절반씩을 차지할 것으로 본다. CPU 점유율 전망에서 BofA는 상용 및 맞춤형 프로그램 확대에 따라 ARM이 가치 점유율을 가장 빠르게 높일 것으로 본다. CY30E 가치 점유율은 Intel 약 22%, AMD 약 31%, ARM merchant 약 38%, ARM custom 약 9%로 예상한다. Intel은 가치 점유율 하락에도 CPU 출하량 점유율 약 36%를 유지할 것으로 예상되며, AMD는 높은 코어 수와 x86 보안·신뢰성 기능으로 AI 노드에서 우위가 있다고 평가된다. CPU는 추론과 Agentic 워크로드에서 역할이 커지며 CY30E 데이터센터 시스템 가치의 7-8%를 차지해 2024-25년 7% 미만에서 상승할 전망이다. 보고서는 클라우드 지출이 가시성 높은 수요로 점차 뒷받침된다고 본다. 미국 하이퍼스케일러, 네오클라우드, 중국 클라우드의 합산 설비투자는 2026E 약 $1.0tn으로 전년 대비 약 2배, 2027E $1.4tn으로 +37%이며, 10년 말에는 $2-3tn에 이를 것으로 예상한다. 상위 4개 하이퍼스케일러의 약 $2.3tn 백로그와 상위 5개사의 2026년 약 $370bn 자본조달을 근거로 제시하며, 후자는 주로 장기 부채와 영구 자본이다. 클라우드 설비투자는 2026-28E 영업현금흐름의 약 105-110%, 합산 FCF 마진은 2026E 약 -2%, 2027-28E 약 -3%로 전망되지만, 주로 영업현금흐름으로 충당되고 인프라가 수익과 투자수익을 창출하는 2029년 이후 개선될 것이므로 지속 가능하다고 판단한다. 프런티어 랩 매출과 Token 집약도도 추가 지지 요인이다. 보고서는 OpenAI 매출 전망으로 2025년 $13bn, 2026년 $30bn, 2027년 $62bn, 2030년 $283bn을 언급하고, 2030년까지 누적 컴퓨팅 지출은 약 $665bn으로 제시한다. Agentic 워크플로는 채팅 상호작용보다 워크플로당 10x에서 1,000x 많은 Token을 생성해 클라우드 수익화를 좌석 기반에서 사용량 기반으로 전환한다. Token당 비용 하락은 설비투자 역풍이 아니라 사용량을 확장할 수 있으며, 추론, 후학습, 합성 데이터, 오케스트레이션, 기업 자동화까지 수요를 유지할 수 있다고 본다. 반도체 전망도 이에 맞춰 강화됐다. BofA는 CY26E 전체 반도체와 코어 반도체 성장률을 각각 113%와 30%로 보고, 메모리, 데이터센터, 개선되는 산업·자동차 수요가 주도하는 반면 PC, 스마트폰, 소비자 물량은 역풍이라고 본다. CY30 전체 반도체 매출 전망은 기존 $3.2tn에서 $3.4tn으로 상향돼 CY26E 대비 19% CAGR을 의미한다. 메모리는 약 $2.0tn에 이를 것으로 예상되며, CY26E 메모리 매출은 전년 대비 거의 327% 증가하고 DRAM은 328%, NAND는 341% 증가할 전망이다. 로직은 AI 가속기 수요의 혜택을 받고 산업 시장은 재고 소진 이후 회복할 것으로 본다.

분석 프레임워크

BofA는 클라우드 운영자의 용량 및 설비투자를 보는 톱다운 분석과 칩 벤더 매출을 쌓아 올리는 바텀업 분석을 결합한다. 이후 데이터센터 지출을 가속기, CPU, 메모리, 네트워킹, 스토리지, 광연결에 배분하고 클라우드 백로그, 자금조달, 프런티어 랩 매출, 반도체 최종시장 전망으로 이를 검증한다.

방법론 메모

산업 분석 프레임워크수급 프레임워크
바텀업 및 톱다운 데이터센터 GW 배치 분석
보고서는 칩 벤더 수요와 명명된 데이터센터 운영자를 기준으로 용량 증설을 각각 추정하고, 비교를 통해 예상 인프라 수요의 타당성을 평가한다.
산업 분석 프레임워크산업 가치사슬 상·중·하류 전이
AI 워크로드 수요를 클라우드 설비투자와 반도체 콘텐츠로 연결
분석은 Agentic AI 사용과 클라우드 약정을 데이터센터 용량에 연결한 뒤 가속기, CPU, 메모리, 네트워킹, 광연결, 관련 부품 수요로 이어진다.
가치평가 방법론PER·PEG 가치평가
반도체 주식의 선행 P/E 및 PEG 기반 밸류에이션 참조
보고서는 일부 칩 주식의 매력을 논할 때 업종 및 기업 밸류에이션 배수를 역사적 범위와 예상 EPS 성장률에 비교한다.

자산 매핑 및 비교

투자 논리에서 명시된 자산으로의 구조화 매핑(강점, 약점, 비교 대상, 위험).

NVIDIA (NVDA)
톱픽이자 선도적인 AI 가속기 공급업체
강점
BofA는 장기적으로 약 70%+의 AI 가속기 점유율을 예상하며 컴퓨팅 및 네트워킹 리더십을 언급한다.
비교
AMD와 Broadcom의 점유율 상승에도 지배적인 가속기 공급업체로 남을 것으로 예상된다.
위험
AI 프로젝트의 불규칙성, 전력 제약, 경쟁, 중국 출하 제한, 정부 감시가 위험으로 언급된다.
Intel (INTC)
Agentic CPU 및 파운드리 촉매를 보유한 톱픽
강점
엔터프라이즈 CPU에서 상대적 강점을 유지하며 Coral Rapids는 CY28E부터 성능 격차를 좁힐 수 있다.
약점
가치 점유율은 CY30E 약 22%까지 하락할 것으로 예상된다.
비교
BofA는 Intel이 CY30E 약 36%로 가장 큰 CPU 출하량 점유율을 유지할 것으로 예상한다.
위험
파운드리 수율 및 램프 위험, 외부 파운드리 고객 부재, PC 약세, CPU 점유율 하락.
AMD (AMD)
AI CPU/GPU 및 서버 프로세서 수혜가 기대되는 선호 종목
강점
고성능, 선도적 코어 수, x86 보안 및 신뢰성 기능이 AI 노드 입지를 뒷받침한다.
약점
PC, 임베디드, 콘솔 시장은 성장 둔화의 경기순환 노출로 설명된다.
비교
BofA는 AMD가 CY30E까지 약 27-31%의 CPU 가치 점유율을 유지할 것으로 본다.
위험
랙스케일 제품 실행, 프로젝트 시점, 고객 지출의 불규칙성, 제조 집중도.
Micron Technology (MU)
톱픽이자 메모리 사이클 수혜 기업
강점
보고서는 AI 및 HBM 수요가 메모리의 매우 강한 성장을 이끌 것으로 예상한다.
위험
메모리 ASP 하락, 중국 경쟁, 점유율 하락, 데이터센터·스마트폰·PC 수요 약화.
Marvell Technology (MRVL)
XPU, 네트워킹, 맞춤형 ASIC 성장과 연결된 톱픽
강점
BofA는 맞춤형 ASIC 가시성과 AEC/CPO/Scale-up 점유율 상승 기회를 강조한다.
약점
경기순환적 레거시 스토리지, 엔터프라이즈 네트워킹, 통신사 시장에 노출돼 있다.
비교
상용 AI 벤더 및 기존 ASIC 공급업체 Broadcom과 경쟁한다.
위험
맞춤형 ASIC 프로젝트 가시성 상실과 AI 컴퓨팅 경쟁 심화.
Lam Research (LRCX)
메모리 및 로직 반도체 제조장비 노출을 가진 톱픽
강점
식각·증착 리더십, 점유율 상승 가능성, 메모리·로직 WFE 성장이 논지를 뒷받침한다.
약점
단기 비용 인플레이션 및 관세 우려가 언급된다.
비교
BofA는 메모리와 로직에서 점유율 획득 가능성을 예상한다.
위험
설비투자 둔화, 메모리 용량 증설 지연, 고객 집중, 중국 노출.

핵심 데이터

CY30E AI 데이터센터 시스템 TAM~$2.2tn기존 $1.8tn에서 상향됐으며, CY26E 대비 +40% CAGR로 기존 +33%였다.
클라우드 및 네오클라우드 설비투자~$1.0tn in 2026E; ~$1.4tn in 2027E2026E는 전년 대비 약 2배, 2027E는 +37%.
글로벌 AI/클라우드 데이터센터 용량~41GW in CY25 to ~219GW in CY30E운영자 기준 추정치이며, 연간 증설은 CY30E 약 45GW.
CY30E 서버 CPU TAM~$210bnCY26E의 ~$61bn에서 증가하며 36% CAGR, AI CPU는 약 $180bn.
CY30E AI 가속기 TAM~$1.5tnBofA는 NVIDIA가 장기적으로 약 70%+의 AI 가속기 점유율을 유지할 것으로 예상한다.
CY30E 전체 반도체 매출$3.4tn기존 $3.2tn에서 상향됐으며, CY26E 대비 19% CAGR을 의미한다.

영향과 시사점

BofA의 논지는 가속기에만 국한되지 않는 광범위한 AI 인프라 사이클을 지지한다. Agentic 추론과 오케스트레이션 수요 증가는 AI 가속기와 함께 CPU, 메모리, 네트워킹, 광연결, 전력 관련 콘텐츠 수요를 확대하며, 백로그와 계약된 약정은 클라우드 지출의 가시성을 높인다고 본다.

위험

전력 가용성, 데이터센터 건설, 자금조달, 부품 공급의 실행 제약이 배치를 제한할 수 있다.
프런티어 랩 수익화는 낮은 마진과 높은 현금 소진이라는 과제에 직면한다.
클라우드 설비투자는 단기 자유현금흐름 마진을 크게 낮출 것으로 예상된다.
PC, 스마트폰, 소비자 반도체 물량은 여전히 최종시장 역풍이다.

주시할 점

클라우드 및 네오클라우드 설비투자 계획, 고객 약정, 백로그 전환.
하이퍼스케일러, 네오클라우드, 소버린 프로젝트의 데이터센터 GW 증설 속도.
프런티어 랩 매출 성장, 컴퓨팅 지출, Agentic AI Token 소비.
AI 헤드 노드 CPU에서 독립형 Agentic CPU 랙으로의 전환.
메모리 가격, 공급 여건, HBM·네트워킹·광연결 채택 속도.