最近、中国の人工知能（AI）スタートアップ、ムーンショットAIの大規模言語モデル（LLM）「キミ（Kimi） K3」公開以降、AI投資の減速とメモリー需要の低下懸念が提起されているが、これは短期的懸念にとどまるとの分析が出た。AIモデルの効率が高まるほど、むしろAI活用が拡大し、ビッグテックの投資と高帯域幅メモリー（HBM）需要は一段と増えるとの見方である。
キム・ドンウォンKB証券リサーチ本部長は22日のリポートで「最近のキミ K3公開以後、アルゴリズム効率化がAI投資減少とメモリー需要の鈍化につながり得るとの懸念が提起されたが、これは過去のDeepSeek（ディープシーク）とターボクォント登場当時と類似した短期的懸念にとどまる見通しだ」と明らかにした。
キム本部長はAI効率の向上を自動車の燃費改善に例えた。自動車の燃費が上がればガソリン消費が減りそうだが、実際には運行コストが下がって車両利用が増え、全体の燃料消費が増加するのと同じ原理だという説明である。
キム本部長は「企業の立場ではAI推論コストが下がればマルチエージェント連動により、より多くのAI作業を実行する」と述べ、「推論1回当たり必要なメモリーが3分の1水準に減っても、使用量が20倍に拡大すればメモリー総需要は7倍に増える」と説明した。続けて「AIモデルと半導体の効率改善はAI投資縮小要因ではなく、サービス価格の低下と活用先の拡大を通じてAI需要を一層刺激する要因だ」と付け加えた。
KB証券は、ビッグテックのAI投資競争も当面続くと見た。来年のグーグルとMeta（メタ）のAI投資規模はそれぞれ270兆ウォンと220兆ウォンと推定し、両社の投資額は米国ビッグテック全体のAI投資の46%を占める見通しだとした。グーグルはAIインフラの先取りに向けて外部データセンターの賃貸契約を拡大し、次世代AIサーバー向けチップ「フローズン（Frozen） v2」の開発を進める一方、Meta（メタ）は2027年までに合計14GW規模のAIデータセンターインフラを確保する計画である。
キム本部長は、こうしたAI投資の拡大がSKハイニックスの業績安定性につながるとの見通しを示した。キム本部長は「来年からHBMの生産比率拡大に伴い、汎用メモリーの供給余力は事実上制限される」とし、「長期供給契約（LTA）の比率増加でビッグテックとAIデータセンター向け売上高比率が70%まで拡大し、利益の変動性は和らぎ、業績の予測可能性は高まる」と分析した。
KB証券はSKハイニックスに対して投資意見「買い（Buy）」と目標株価420万ウォンを維持した。