미즈호, 마이크론과 산디스크 '매수 기회'로 평가
Micron Sell-off Is a "Buying Opportunity" Says Mizuho
미즈호 증권은 최근 하락세를 매수 기회로 보고 있으며, AI 기술 발전과 역사적 패턴을 근거로 메모리 반도체 수요가 지속될 것으로 전망하고 있습니다.
핵심 요약
미즈호는 마이크론 테크놀로지(NASDAQ:MU)를 $530, 산디스크(NASDAQ:SNDK)를 $710로 목표가 설정하며 매수 기회로 평가했습니다.
핵심요약
- 마이크론 테크놀로지 목표가 $530, 산디스크 목표가 $710
- 제번스 역설 언급: 효율성 향상이 수요 증가를 가져올 수 있음
- 2025년 DeepSeek 출시 이후 AI 성장 가속화
- Google의 TurboQuant 알고리즘으로 AI 추론 성능 개선
도입
이 기사는 메모리 반도체 주가 하락이 과장된 우려에 따른 것임을 시사하며, 장기적인 관점에서 투자 기회로 볼 수 있다는 점에서 주목할 만합니다. 특히 AI 기술의 진보가 메모리 수요를 지속시킬 것이라는 분석은, 반도체 산업의 구조적 변화에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.
본문 1: AI 기술 진보가 메모리 수요에 미치는 영향
분석가는 DeepSeek의 2025년 출시와 Google의 TurboQuant 알고리즘을 예시로 들며, AI 기술의 진보가 메모리 수요를 증가시킬 수 있다고 주장했습니다. 특히 key-value cache compression 기술이 대형 언어 모델의 효율성을 향상시킬 수 있다고 강조했습니다. 이는 더 큰 모델 크기와 빠른 추론이 가능해져 메모리 수요가 증가할 가능성을 시사합니다. 이러한 기술적 진보는 메모리 반도체 수요가 정점을 찍었다는 우려를 반박하는 근거가 됩니다.
본문 2: 역사적 사례를 통한 시장 동향 분석
라케시 씨는 과거 copper에서 optical networking으로의 전환을 예시로 들며, 기술 전환이 오히려 AI 서버 자본 지출을 증가시킬 수 있다고 주장했습니다. 이는 메모리 반도체 수요가 단기적인 하락세에도 불구하고 장기적으로는 증가할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 이러한 역사적 사례는 현재의 시장 하락이 단기적인 현상일 수 있음을 시사합니다.
결론
미즈호의 분석은 메모리 반도체 주가 하락이 과장된 우려에 따른 것일 수 있다는 점에서 투자자에게 새로운 통찰을 제공합니다. 특히 AI 기술의 진보가 메모리 수요를 지속시킬 가능성이 높은 것은, 반도체 산업의 장기적인 성장을 기대할 수 있는 근거가 됩니다. 향후 AI 기술의 발전과 메모리 수요의 변동을 지속적으로 모니터링하는 것이 중요합니다.
Original Article
Micron Sell-off Is a "Buying Opportunity" Says Mizuho
This article first appeared on GuruFocus .
Mizuho Securities said the recent declines in Micron Technology ( NASDAQ:MU ) and Sandisk ( NASDAQ:SNDK ) present buying opportunities, arguing that investor concerns over "peak memory" may be overblown.
Analyst Vijay Rakesh maintained Outperform ratings on both stocks, with price targets of $530 for Micron and $710 for Sandisk.
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Rakesh pointed to several examples where efficiency gains led to increased demand rather than a slowdown, a pattern known as Jevons paradox. He cited the launch of DeepSeek in 2025, which sparked fears of a GPU slowdown but was followed by accelerated AI growth.
The analyst also referenced Google's TurboQuant algorithms, first explored in 2025, with recent results showing AI inference performance gains. He believes that key-value cache compression, a technique for improving large language model efficiency, could enable larger models, faster inference and better tokenomics, potentially spurring more spending.
Rakesh drew parallels to past technology shifts, including the move from copper to optical networking with higher bandwidth, which he said could drive higher AI server capital expenditures rather than reduce it.
The analyst's note suggests that recent weakness in memory chip stocks may reflect exaggerated fears about a peak in the cycle.