현재 AI 데이터센터 쪽에서 실제 품귀 강도가 가장 강한 순서대로 보면 이렇게 봄.
HBM / DRAM / NAND
전력장비 / 변압기 / Switchgear
AI 서버용 고사양 MLCC / 수동부품
광통신 / 800G / 1.6T Optics
액체냉각 / Thermal Management
- 현재 가장 강한 품귀는 메모리임.
AI 서버에는 HBM이 필수고, HBM 생산이 늘어나면 기존 DRAM 생산능력을 잡아먹음.
그래서 HBM만 부족한 게 아니라 DDR5, 서버 DRAM, NAND까지 가격 압력이 번질 수 있음.
이쪽은 단순히 수요가 좋다는 수준이 아니라, 고객들이 물량을 먼저 잡고 장기계약을 맺는 구간에 가까움.
핵심 티커는
$MU / SK하이닉스 / 삼성전자
- 전력장비 / 변압기 / Switchgear
두 번째는 전력 인프라라고 봄.
AI 데이터센터는 GPU만 사면 끝나는 게 아님.
전력을 못 끌어오면 데이터센터는 착공도, 가동도 어려움.
그래서 변압기, switchgear, 배전 장비, UPS, 전력관리 장비가 매우 강한 병목이 되고 있음.
이쪽은 반도체 병목이라기보다 데이터센터 착공 자체를 막는 물리적 병목에 가까움.
핵심 티커는
ETN / POWL
- AI 서버용 고사양 MLCC / 수동부품
세 번째가 MLCC와 수동부품임.
과거 MLCC 품귀가 스마트폰과 자동차 전장화에서 왔다면, 이번에는 AI 서버에서 오는 구조임.
AI 서버는 일반 서버보다 훨씬 많은 고용량·고신뢰성 MLCC가 필요하고, 고전압·고온 환경을 버텨야 함.
중요한 건 범용 MLCC가 아니라 AI 서버용 고용량·고전압·고신뢰성 MLCC임.
핵심 티커는
Murata / 삼성전기 / TDK
MLCC는 작고 지루해 보이지만, 서버 보드가 안정적으로 돌아가기 위해서는 필수 부품임.
GPU가 아무리 좋아도 전력 안정화가 안 되면 시스템은 제대로 못 돌아감.
- 광통신 / 800G / 1.6T Optics
네 번째는 광통신임.
AI 클러스터가 커질수록 GPU끼리 데이터를 주고받는 네트워크가 병목이 됨.
처음에는 GPU가 병목처럼 보이지만, 클러스터 규모가 커지면 결국 데이터 이동이 병목이 됨.
그래서 800G, 1.6T 광트랜시버, EML, CW laser, optical alignment 쪽이 중요해짐.
핵심 티커는
LITE / FN
이쪽은 단순 광모듈 테마가 아니라, AI 데이터센터 네트워크 확장에 필요한 광부품·광모듈·고정밀 제조 캐파를 보는 쪽임.
- 액체냉각 / Thermal Management
다섯 번째는 액체냉각임.
전력 밀도가 올라가면 냉각도 병목이 됨.
공랭만으로 감당하기 어려운 랙이 늘어나면 CDU, cold plate, rear-door heat exchanger, 액체냉각 인프라가 중요해짐.
다만 아직 메모리나 전력장비처럼 전 산업이 완전 품귀라고 말하기는 조심스러움.
지금은 “품귀 확정”이라기보다는, 고객들이 장기계약으로 공급능력을 선점하기 시작한 단계에 가까움.
핵심 티커는
VRT / $NVT
메모리는 이미 sold-out과 장기계약의 영역이고,
전력장비는 데이터센터 착공 자체를 막는 물리적 병목이고,
MLCC는 AI 서버 확산으로 다시 가격 인상과 공급 타이트가 생기는 구간이고,
광통신은 클러스터 확장에 따라 병목이 강해지는 중이고,
액체냉각은 다음 병목으로 커지는 단계임.
Not investment advice.
원문: https://x.com/dubidubabap/status/2059877867018924438?s=52