AI 시대를 대비하는 반도체 시장과 에너지 시장의 전망과 관련주 분석 보고서
목차
1. 서론: AI 혁명과 그 상호 연결된 시장 역학
1.1. 변혁적 힘으로서의 AI 개요
1.2. AI, 반도체, 에너지 간의 공생 관계
2. AI 시대의 반도체 시장 전망
2.1. AI 주도 시장 성장 및 예측 (2024-2030)
2.2. AI가 반도체 가치 사슬 전반에 미치는 혁신적 영향
2.3. AI 반도체 환경의 전략적 동향 및 과제
3. AI 시대의 에너지 시장 전망
3.1. AI 데이터 센터로 인한 전력 수요 급증
3.2. 에너지 부문 변혁의 촉매제로서의 AI
3.3. 성장과 지속 가능성 및 인프라 과제의 균형
4. 투자 기회: 주요 기업 및 관련 주식
4.1. 반도체 부문: AI 칩 선두 주자 및 생태계 플레이어
4.2. 에너지 부문: 유틸리티, 전력망 현대화 및 재생 에너지
5. 결론: 상호 연결된 미래 탐색
Executive Summary
인공지능(AI)은 전 세계 반도체 및 에너지 부문을 심오하게 변화시키는 새로운 시대를 열고 있습니다. AI는 첨단 컴퓨팅 하드웨어에 대한 전례 없는 수요를 촉진하는 동시에, 산업 전반의 효율성과 지속 가능성을 최적화할 수 있는 혁신적인 역량을 제공합니다.
반도체 시장은 AI 시대에 폭발적인 성장을 경험하고 있습니다. 전 세계 반도체 시장은 데이터 센터, 엣지 장치 및 자동차 애플리케이션에서 AI 전용 칩(GPU, HBM)에 대한 엄청난 수요에 힘입어 2030년까지 1조 달러에 도달할 것으로 예상됩니다. AI는 또한 칩 설계에서 제조에 이르기까지 반도체 가치 사슬 자체를 혁신하여 효율성을 높이고 혁신을 가속화하고 있습니다.
에너지 부문은 AI의 에너지 발자국, 특히 데이터 센터에서 발생하는 전력 소비로 인해 압박을 받고 있습니다. 전 세계 데이터 센터의 전력 수요는 2030년까지 현재 일본 전체 전력 소비량보다 약간 더 많은 약 945테라와트시(TWh)로 두 배 이상 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 급증은 새로운 발전 용량 및 전력망 현대화에 대한 막대한 투자를 필요로 합니다. 동시에 AI는 에너지 효율성을 높이고, 전력망 관리를 최적화하며, 재생 에너지 통합을 가속화하는 데 중요한 도구로 부상하고 있으며, 이는 AI 자체의 증가하는 수요를 상쇄할 잠재력을 가지고 있습니다.
전략적 투자 기회는 AI 칩 혁신의 선두에 있는 기업(예: Nvidia, Samsung, SK Hynix), 주요 파운드리(TSMC), 그리고 핵심 장비 공급업체(ASML)에서 존재합니다. 에너지 부문에서는 급증하는 데이터 센터 수요를 충족시킬 수 있는 유틸리티 및 인프라 기업(예: NextEra Energy, Dominion Energy, Brookfield Renewable)과 AI 기반 전력망 현대화 및 재생 에너지 솔루션을 제공하는 기업들이 상당한 성장을 이룰 것으로 예상됩니다.
지정학적 긴장, 공급망 탄력성, 인력 부족, 그리고 지속 가능한 AI 개발의 필요성은 시장 역학 및 전략적 결정을 형성할 중요한 과제로 남아 있습니다.
1. 서론: AI 혁명과 그 상호 연결된 시장 역학
1.1. 변혁적 힘으로서의 AI 개요
인공지능, 특히 생성형 AI는 단순한 기술적 진보를 넘어 글로벌 경제의 모든 측면에 영향을 미치는 근본적인 패러다임 전환을 의미합니다.7 AI의 급속한 채택은 산업을 재정의하고 기술 인프라 및 자원 관리에 대한 새로운 필수 요건을 만들어내고 있습니다. AI는 이제 단순한 유행어가 아니라 반도체 산업에 실질적인 영향을 미 미치고 있는 강력한 프레임워크로 자리매김하고 있습니다.7
1.2. AI, 반도체, 에너지 간의 공생 관계
AI 혁명은 강력한 컴퓨팅 능력에 본질적으로 의존하며, 이는 첨단 반도체에 의해 가능해집니다. 이러한 반도체는 다시 주로 대규모 데이터 센터 내에서 작동하기 위해 상당한 양의 에너지, 특히 전력을 필요로 합니다.8 이는 한 부문의 성장이 다른 부문에 직접적인 영향을 미치는 깊이 상호 연결되고 상호 의존적인 관계를 형성하며, 중요한 피드백 루프를 생성합니다.
AI의 반도체 수요 및 효율성 증대라는 이중 효과는 주목할 만합니다. AI는 단기적으로 데이터 센터 AI 반도체 수익을 증대시키고 있으며, 장기적으로는 PC, 엣지 장치 및 엔드포인트 장치로의 AI 통합이 지속적인 수익 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.7 이는 AI가 반도체 시장 성장의 주요 동력임을 보여줍니다.7 그러나 AI는 단순히 반도체의 소비자가 아닙니다. AI는 반도체 산업 자체 내에서 다양한 프로세스를 최적화하는 데 광범위하게 적용되고 있습니다.7 예를 들어, Google DeepMind가 개발한 AlphaChip과 같은 AI 기반 도구는 칩 설계 시간을 몇 주 또는 몇 달에서 몇 시간으로 단축하고, Google의 TPU에서 평균 와이어 길이 6% 감소를 달성하여 성능과 전력 효율성을 향상시킵니다.7 제조 부문에서는 Micron이 AI 기반 공정 제어, 수율 최적화, 예측 유지보수 및 결함 감지를 통해 제조 도구 가용성 4% 개선, 노동 생산성 18% 향상, 신제품 출시 시간 50% 단축, 제품 스크랩 22% 감소, 품질 문제 해결 시간 50% 단축과 같은 상당한 개선을 보고했습니다.7 예측 유지보수는 계획되지 않은 가동 중단을 최대 30%까지 줄일 수 있습니다.15 이러한 AI의 내부 적용은 효율성, 비용 절감 및 시장 출시 시간 단축으로 이어집니다.15
이러한 현상은 강력한 자기 강화 성장 메커니즘을 시사합니다. AI가 더 정교한 칩을 요구함에 따라, AI의 적용을 통해 이러한 칩을 설계하고 생산하는 과정 자체가 더욱 효율적이고 혁신적으로 변모합니다. 이는 AI 기반 반도체 붐을 더욱 탄력적으로 만들고 그 궤적을 가속화할 수 있는 선순환을 창출하며, 첨단 패키징 용량과 같은 중요한 병목 현상이 해결될 경우 산업의 전통적인 주기성을 완화할 잠재력을 가집니다. 또한, AI 칩을 생산하는 것뿐만 아니라 AI를 전략적으로 활용하여 내부 운영을 강화하는 기업이 상당한 경쟁 우위를 확보할 것임을 의미합니다.
2. AI 시대의 반도체 시장 전망
반도체 산업은 AI 워크로드의 계산 수요에 힘입어 전례 없는 성장을 경험하며 AI 혁명의 최전선에 서 있습니다.
2.1. AI 주도 시장 성장 및 예측 (2024-2030)
전 세계 반도체 시장은 강력한 회복세를 보이며 상당한 확장을 앞두고 있습니다. 2024년에는 19%의 성장이 예상되며 10, 매출은 6,270억 달러에 달했습니다.11 이러한 모멘텀은 계속될 것으로 보이며, 2025년 매출은 6,970억 달러에 이를 것으로 예측되어 10 전년 대비 11% 증가할 것으로 전망됩니다.10 장기적인 전망은 더욱 낙관적이며, 2025년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR) 7.5%로 시장이 성장하여 2030년에는 1조 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.10 일부 예측은 2040년까지 2조 달러에 이를 것으로 전망하기도 합니다.11
이러한 성장의 주요 동력은 데이터 센터 시장입니다.10 특히 GPU, 고대역폭 메모리(HBM), SSD 및 NAND에 대한 수요가 높습니다.10 데이터 센터 반도체 매출은 2024년에 약 두 배 증가하여 2023년 648억 달러에서 1,120억 달러를 기록했습니다.12 클라우드 컴퓨팅 기술 사용 증가 및 데이터 저장 필요성에 힘입어 전체 데이터 센터 시장 규모는 2034년까지 7,757억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.7 전체 AI 전력 소비의 60% 이상이 추론에서 발생하며, 이는 2년 동안 데이터 센터 용량을 2.5배 증가시키는 결과를 낳습니다.7 이러한 추세는 특수 메모리에 대한 엄청난 수요를 촉진합니다. AI 가속에 필수적인 HBM은 2024년에 200%라는 놀라운 성장을 보였으며, 2025년에는 70% 증가할 것으로 예상됩니다.10 HBM은 2025년 전체 DRAM 매출의 19.2%를 차지할 것으로 예측되며, HBM 매출은 198억 달러에 이를 것으로 추정됩니다.12
생성형 AI 칩은 2024년 1,250억 달러 이상의 매출을 기여하고 2025년에는 1,500억 달러를 넘어설 것으로 예상되는 선도적인 부문입니다.11 AI 칩(주로 생성형 AI 칩) 매출은 2027년까지 4,000억 달러에 이를 수 있다는 예측도 있습니다.16 이러한 칩은 CPU, GPU 및 데이터 센터에 필수적입니다.11 데이터 센터가 주도하지만, AI의 PC, 엣지 장치 및 엔드포인트 장치로의 통합은 장기적으로 지속적인 수익 성장을 이끌 것으로 예상됩니다.7 스마트폰 및 PC 시장은 성숙했지만 여전히 기여하고 있으며, 반도체 성장은 향후 5년 동안 각각 연평균 5% 및 4%로 예상됩니다.10 자동차 부문 또한 2025년부터 2030년까지 8~9%의 예상 CAGR로 광범위한 산업보다 뛰어난 성과를 보일 것으로 예측됩니다.10 이는 차량 내 AI 통합 증가에 기인합니다.
결론적으로 반도체 시장의 성장은 AI에 필수적인 고성능 컴퓨팅 부품에 점점 더 집중되고 있으며, 전통적인 소비자 가전제품이 유일한 동력원이었던 과거와는 다른 양상을 보입니다. 이러한 수요는 데이터 센터, 엣지 장치 및 자동차 애플리케이션을 아우르는 광범위한 기반을 가지고 있으며, AI의 광범위한 영향력을 강조합니다.
2.2. AI가 반도체 가치 사슬 전반에 미치는 혁신적 영향
AI는 반도체 산업 내에서 효율성과 생산성을 크게 향상시키기 위해 다양한 단계에 걸쳐 배포되고 있습니다.7
칩 설계: AI 기반 도구는 칩 설계를 혁신하여 설계 시간을 몇 주 또는 몇 달에서 몇 시간으로 단축합니다.7 Google DeepMind의 AlphaChip은 TPU에서 평균 와이어 길이를 최대 6%까지 줄여 성능과 전력 효율성을 향상시켰습니다.7 이는 칩 설계에 대한 "쉬프트 레프트(shift left)" 접근 방식을 대표하며 개발 주기를 가속화합니다.11 AI와 디지털 트윈은 연구 개발을 30%까지 가속화할 수 있습니다.10
제조: AI는 공정 제어, 수율 최적화, 예측 유지보수 및 결함 감지에 활용되어 더 높은 품질과 효율성을 보장합니다.7 Micron은 제조 도구 가용성 4% 개선, 노동 생산성 18% 향상, 신제품 출시 시간 50% 단축, 제품 스크랩 22% 감소, 품질 문제 해결 시간 50% 단축과 같은 상당한 개선을 보고했습니다.7 특히 예측 유지보수는 계획되지 않은 가동 중단을 최대 30%까지 줄일 수 있습니다.15 딥러닝을 활용하는 AI 기반 비전 시스템은 최대 99%의 결함 감지 정확도를 달성합니다.15
공급망 및 조달: AI는 수요 예측, 재고 관리, 위험 관리 및 지출 분석을 최적화하여 더욱 탄력적이고 비용 효율적인 공급망을 구축합니다.7 이는 지정학적 긴장 및 중단 상황에서 특히 중요합니다.15
영업 및 가격 책정, 인재 관리: AI는 고객 세분화, 리드 생성 및 캠페인 생성을 강화하여 영업 효율성 및 고객 참여를 개선합니다.7 인재 관리에서는 AI가 채용을 간소화하고, 생산성 향상 시간을 단축하며, 직원 기술 및 교육 요구 사항에 대한 통찰력을 제공하여 AI 시스템이 최소한의 인간 감독으로 자율적으로 행동하고, 추론하고, 계획하고, 작업을 책임감 있게 실행할 수 있도록 에이전트 아키텍처를 완전히 활용합니다.7
결론적으로 AI는 반도체의 소비자일 뿐만 아니라 반도체 산업 자체 내에서 효율성과 혁신을 가능하게 하는 중요한 요소입니다. AI의 이러한 내부 적용은 생산성, 품질 및 경쟁력에 대한 복합적인 효과를 창출하여 기업이 가치 사슬 전반에 걸쳐 전례 없는 수준의 효율성과 혁신을 달성할 수 있도록 합니다.
2.3. 전략적 동향 및 과제 in the AI 반도체 환경
생성형 AI 칩 시장의 뛰어난 성과는 결정적인 추세입니다.11 이러한 복잡한 칩은 첨단 패키징 기술에 대한 수요를 촉진하고 있으며, 이는 가장 정교한 최첨단 칩을 구축하는 데 전략적 핵심 요소가 되고 있습니다.10 그러나 이는 첨단 패키징 분야에서 심각한 용량 부족을 야기합니다.16
지정학적 긴장, 특히 미국과 중국 간의 긴장은 산업을 크게 재편하고 있습니다.10 이는 국내 투자 촉진으로 이어지고 있으며, 2025년에서 2030년 사이에 약 1조 달러의 투자가 예상됩니다.10 태국과 같은 국가들은 글로벌 반도체 공급망에서 더욱 중요한 역할을 하기 위해 적극적인 노력을 기울이고 있습니다.14 중국은 "빅 펀드" 이니셔티브(2019년 289억 달러, 2024년 칩 제조 장비에 475억 달러)를 통해 국내 반도체 산업에 막대한 투자를 하고 있으며, 칩 설계 및 제조 관련 연구 논문 수가 많습니다.17 수출 통제에도 불구하고, 2024년에 중국으로의 AI 칩 밀수가 1만 개에서 수십만 개에 달하는 것으로 보고되었으며 18, 이는 엄청난 수요와 현재 규제의 한계를 보여줍니다.
지정학적 긴장과 공급망 재편이 역내 투자를 촉진하는 현상은 주목할 만합니다. 미국과 중국 간의 긴장을 포함한 지정학적 긴장은 반도체 산업에 상당한 도전 과제로 작용합니다.10 그러나 이러한 긴장 관계는 역설적으로 상당한 자본 지출과 전략적 투자를 적극적으로 유도하고 있습니다. 2025년부터 2030년 사이에 지정학적 요인으로 인해 1조 달러의 국내 투자가 예상된다는 점이 명시적으로 언급되어 있습니다.10 태국이 핵심 플레이어가 되기 위한 전략적 노력을 기울이고 있으며 14, 삼성은 바이든 행정부의 "프렌드쇼어링" 정책에 발맞춰 2027년까지 미국 칩 투자액을 280억 달러로 늘릴 계획입니다.19 동시에 중국은 국내 반도체 산업과 연구에 막대한 "빅 펀드" 투자를 단행하여 기술 자급자족을 목표로 하고 있습니다.17 중국으로의 대규모 AI 칩 밀수 보고(2024년 1만~수십만 개 추정) 18는 기술 흐름을 통제하기 어렵다는 점과 강렬한 수요를 더욱 강조하며, 수출 통제가 의도치 않게 대상 국가의 자체 개발을 가속화할 수 있음을 시사합니다.
이러한 현상은 지정학적 마찰이 위험과 복잡성을 초래하지만, 자본 배분 및 산업 정책의 강력한 촉매제 역할도 한다는 것을 의미합니다. 이는 결과적으로 지리적으로 더욱 다양하지만 잠재적으로는 파편화된 글로벌 반도체 제조 환경으로 이어집니다. 이러한 전략적 재편은 정치적으로 유리한 지역에서 운영되는 기업과 복잡한 국제 무역 규정을 효과적으로 탐색하고 탄력적인 지역화된 공급망을 구축할 수 있는 기업에게 상당한 기회를 창출합니다. 이는 인식된 도전을 새로운 투자 및 시장 역학의 동력으로 전환시키는 역할을 합니다.
산업은 2024년에 25,000개의 일자리가 공석으로 보고되는 등 상당한 인력 부족에 직면해 있습니다.10 이는 채용 전략을 조정하고 다양한 인재 파이프라인을 확보해야 할 필요성을 야기합니다.10 민첩한 칩 스타트업과의 경쟁이 심화되고 있으며, AI 칩은 이러한 신생 기업에 대한 벤처 캐피탈 자금의 30% 이상을 차지합니다.14 2025년의 핵심 전략적 질문은 생성형 AI 반도체에 대한 상당한 투자와 기업이 생성형 AI 제품을 효과적으로 수익화할 수 있는 능력 사이의 현저한 불균형입니다.14 이는 수익화 모델이 빠르게 성숙하지 않을 경우 과잉 투자의 잠재적 위험을 강조합니다.
결론적으로 반도체 산업은 AI 주도 성장을 지속하기 위해 복잡한 지정학적 역학 관계를 헤쳐나가고, 핵심 인력 격차를 해소하며, 패키징과 같은 첨단 기술에 전략적으로 투자해야 합니다. AI 제품에 대한 공격적인 투자와 수익성 있는 수익화 사이의 균형은 장기적인 성공에 매우 중요할 것입니다.
3. AI 시대의 에너지 시장 전망
에너지 부문은 AI의 엄청난 전력 수요에 대처하는 동시에 AI를 활용하여 자체 효율성과 지속 가능성을 향상시키는 심오한 변화를 겪고 있습니다.
3.1. AI 데이터 센터로 인한 전력 수요 급증
인공지능은 전 세계 데이터 센터의 전력 수요를 엄청나게 증가시킬 것으로 예상됩니다. 예측에 따르면 전 세계 데이터 센터의 전력 수요는 2030년까지 약 945테라와트시(TWh)에 도달하여 두 배 이상 증가할 것입니다.8 이 수치는 현재 일본 전체 전력 소비량보다 약간 더 많습니다.8
이러한 영향은 일부 국가에서 특히 강할 것입니다. 예를 들어, 미국 경제는 2030년까지 모든 에너지 집약적 제품(알루미늄, 철강, 시멘트, 화학 물질 포함)을 제조하는 데 필요한 전력보다 데이터 처리에 더 많은 전력을 소비할 것으로 예상됩니다.8 선진국 전반에 걸쳐 데이터 센터는 현재부터 2030년까지 전력 수요 증가의 20% 이상을 차지할 것으로 예측됩니다.8 아시아 태평양 지역의 데이터 센터 용량은 향후 5년 내에 두 배로 증가하여 매년 2GW의 추가 용량을 확보할 것으로 예상되며, 이는 일본, 한국, 인도네시아, 말레이시아, 태국 및 베트남의 수요에 의해 주도될 것입니다.21 특히 한국은 SK 그룹과 Amazon Web Services(AWS)가 참여하는 프로젝트로, 울산에 60,000개의 GPU와 100MW의 전력 용량을 갖춘 국내 최대 AI 데이터 센터를 건설할 계획입니다.22
데이터 센터 수요의 이러한 기하급수적인 증가는 지역 인프라에 상당한 압력을 가하며, 전력 생산 및 네트워크 탄력성에 대한 추가 투자를 필요로 합니다.21 신뢰할 수 있는 전력 공급에 대한 제한적인 접근성, 공급망 중단, GPU와 같은 핵심 하드웨어 수출 제한 등으로 인해 수요가 공급을 계속 초과하고 있습니다.21
결론적으로 AI 시대는 전 세계 전력 수요 패턴을 근본적으로 재편하고 있으며, 데이터 센터가 주요 소비자로 부상하고 있습니다. 이는 특히 아시아 태평양 및 미국과 같이 데이터 센터 집중도가 높은 지역에서 새로운 발전 용량 및 견고한 전송 인프라에 대한 막대한 투자가 시급함을 의미합니다.
3.2. 에너지 부문 변혁의 촉매제로서의 AI
AI는 에너지 부문 내에서 비용을 절감하고, 경쟁력을 강화하며, 배출량을 줄일 수 있는 중요한 기회를 제공합니다.8 AI 모델은 데이터 센터의 에너지 소비를 최적화할 수 있으며, Google DeepMind는 에너지 사용량을 40% 절감하고 Meta는 데이터 센터에서 40%의 효율성 향상을 보고했습니다.23 광범위한 경제 전반에 걸쳐 AI는 에너지 효율성을 향상시켜 AI 자체의 증가된 에너지 사용량을 잠재적으로 상쇄할 수 있습니다.20 PwC의 모델은 AI가 경제 전반의 에너지 효율성을 AI 채택률의 10분의 1 수준으로 향상시킨다면, AI의 전체 에너지 사용량 및 배출량에 대한 순 효과가 중립적일 수 있음을 시사합니다.24 기업들은 에너지 관리, 스마트 그리드 및 자동화와 같은 기존 디지털 에너지 도구를 활용하여 2030년까지 연간 2조 달러를 절약할 수 있습니다.20
AI 시스템은 이미 전력망 운영자가 송전선을 모니터링하고, 결함을 격리하며, 방대한 양의 실시간 데이터를 분석하여 공급 및 수요 변동을 더 잘 예측하는 데 사용되고 있습니다.25 이는 특히 태양광 및 풍력과 같은 간헐적인 재생 에너지원의 통합에 필수적인 전력망 안정성을 향상시킵니다.26 AI는 전기차 충전 시간을 자동으로 조정하고, 냉난방을 관리하며, 제조 일정을 정교화하여 비용과 배출량을 절감할 수 있습니다.20
AI는 재생 에너지의 에너지 생산 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.26 AI는 에너지 생산을 최적화하고, 수요가 적은 기간에 생산량을 줄이는 결정을 자동화하며, 청정 에너지원을 우선시하여 환경 영향을 최소화하는 데 도움을 줍니다.26 AI는 또한 재생 에너지 시스템에 사용되는 재료의 재활용을 극대화하는 데 활용됩니다.27
AI는 지난 4년 동안 정교해진 사이버 공격으로부터 에너지 기업을 방어하는 데 중요한 도구가 되고 있습니다.8 또한, AI가 과학적 발견에 점점 더 필수적인 요소가 됨에 따라, 배터리 및 태양광 발전과 같은 에너지 기술의 혁신을 가속화할 수 있습니다.8
결론적으로 AI는 상당한 에너지 소비자이지만, 에너지 부문을 더욱 효율적이고 탄력적이며 지속 가능하게 만드는 강력한 해결책이기도 합니다. AI의 변혁적 잠재력은 발전에서 소비 및 전력망 관리에 이르기까지 에너지 가치 사슬의 모든 부분으로 확장되어, AI 자체의 에너지 발자국을 잠재적으로 상쇄할 수 있는 길을 제공합니다.
3.3. 성장과 지속 가능성 및 인프라 과제의 균형
에너지 유틸리티의 디지털화 및 AI 통합 증가는 정교한 사이버 공격에 대한 새로운 표적을 제시합니다.8 AI에 전력을 공급하는 데이터 센터 장비에 사용되는 핵심 광물에 대한 수요 증가는 또 다른 에너지 안보 우려를 야기합니다.8
기존 전력망 인프라, 특히 미국에서는 노후화되어(1960년대와 70년대에 건설됨) 상당한 업그레이드가 필요합니다.25 미국은 청정 에너지 목표를 달성하기 위해 2030년까지 지역 간 송전 용량을 60% 확장해야 합니다.28 2024년 에너지 허가 개혁법(EPRA)과 같은 정책 개혁은 이러한 프로젝트를 신속하게 처리하는 데 중요합니다.28 반면 중국의 전력망은 20% 더 효율적이고 두 배 더 상호 연결되어 AI 및 제조 분야에서 우위를 점하고 있습니다.28
전력망 현대화의 병목 현상 및 투자 기회는 명확합니다. AI에 의해 주도되는 데이터 센터 수요의 엄청난 급증은 기존 전력망에 심각한 부담을 주고 있습니다.8 미국 전력망의 상당 부분이 노후화되었고(1960년대와 70년대에 건설됨) 25, 2030년까지 지역 간 송전 용량을 60% 확장해야 한다는 점이 구체적으로 언급됩니다.28 아시아의 데이터 센터 확장에 대한 핵심 제약으로 신뢰할 수 있는 전력 공급에 대한 제한적인 접근성이 지적됩니다.21 이는 기존 전력망 인프라가 AI 확장의 중요한 병목 현상임을 분명히 합니다. 2024년 에너지 허가 개혁법(EPRA)과 같은 정책 변화가 허가 프로세스를 변화시킬 수 있다는 언급 28은 이 분야에서 상당한 투자를 가능하게 할 규제 촉매제를 나타냅니다.
이는 AI 혁명을 지원하기 위한 에너지 부문의 역량이 단순히 더 많은 전력을 생산하는 것을 넘어 전체 송전 및 배전 시스템의 근본적인 점검과 현대화를 요구한다는 것을 의미합니다. 이는 전력망 인프라, 스마트 그리드 기술 및 에너지 저장 솔루션과 관련된 기업에 대한 대규모의 수십 년간의 투자 주기를 시사합니다. 이러한 기업들은 AI 시대의 단순한 수혜자가 아니라 필수적인 조력자입니다. 왜냐하면 신뢰할 수 있고 효율적인 전력 공급은 어떤 특정 AI 애플리케이션이나 칩 아키텍처가 궁극적으로 우위를 차지하든 관계없이 모든 AI 개발 및 배포의 기본 요구 사항이기 때문입니다.
AI는 엄청난 이점을 제공하지만, 인간의 윤리적 판단 없이 또는 훈련 데이터에 잘 반영되지 않은 비상 상황에서 AI가 자체적으로 혼란스럽거나 해로운 결정을 내릴 위험이 있습니다.25 적극적이고 유능한 인간의 감독, "샌드박스"에서 AI 애플리케이션 테스트, 그리고 전력 시스템에서 AI 사용에 대한 투명한 보고가 필요합니다.25
데이터 센터의 전력 수요 증가는 배출량을 증가시킬 것이지만, 이는 경제의 다른 부분에서 AI 기반 배출량 감소로 잠재적으로 상쇄될 수 있습니다.8 "지속 가능한 AI" 개념이 중요해지고 있으며, 최적화된 알고리즘, 고급 하드웨어, 재생 에너지로 구동되는 데이터 센터를 강조합니다.20
"그린 AI"와 지속 가능한 에너지 솔루션의 중요성 증가는 기술 거대 기업들이 AI를 위해 더 많은 에너지를 소비할 뿐만 아니라 재생 에너지원에 적극적으로 투자하고 AI를 활용하여 데이터 센터 에너지 소비를 최적화하고 있다는 점을 지속적으로 강조합니다.20 Amazon이 2023년까지 100% 재생 에너지 목표를 달성한 것 23과 Microsoft가 Brookfield Renewable과 데이터 센터 확장을 위해 특별히 10.5기가와트의 새로운 재생 에너지를 공급하는 대규모 계약을 체결한 것 31은 이러한 전략적 전환의 구체적이고 주목할 만한 사례입니다. 이는 단순한 기업의 사회적 책임 그 이상이며, AI 확장의 핵심 전략적 기둥이 되고 있습니다.
이러한 추세는 AI가 지속 가능하게 확장되고 더 광범위하게 수용되기 위해서는 AI의 개발 및 배포가 청정 에너지 솔루션 및 에너지 효율성 관행과 깊이 통합되어야 함을 나타냅니다. 이는 재생 에너지 개발자, 에너지 저장 공급업체, 그리고 첨단 에너지 효율성 소프트웨어 및 하드웨어를 제공하는 기업에 대한 강력하고 지속적인 수요 신호를 생성합니다. AI-에너지 연계 분야에서 장기적인 투자를 모색하는 투자자들은 "그린 AI"에 대한 강력한 약속과 역량을 보여주는 기업을 점점 더 우선시해야 할 것입니다. 왜냐하면 이것이 미래의 핵심적인 특징이자 경쟁 우위가 될 가능성이 높기 때문입니다.
4. 투자 기회: 주요 기업 및 관련 주식
AI 혁명은 반도체 및 에너지 부문 모두에서 급증하는 수요와 변혁적인 기술 변화에 힘입어 매력적인 투자 기회를 제공합니다.
4.1. 반도체 부문: AI 칩 선두 주자 및 생태계 플레이어
AI 칩 설계자:
Nvidia (NVDA): AI 가속 칩 분야의 지배적인 기업으로, AI 수요에 힘입어 2024년 매출이 거의 두 배 증가했습니다.12 강력한 Nvidia 실적은 광범위한 AI 칩 공급망에 중요한 촉매제입니다.19
AMD (AMD), Arm (ARM), Qualcomm (QCOM), Broadcom (AVGO), Marvell Technology (MRVL): 데이터 센터에서 엣지 장치에 이르는 다양한 AI 애플리케이션에 중요한 기타 인기 있는 글로벌 AI 칩 기업들입니다.32 Arm의 라이선스 모델은 광범위한 AI 지원 장치 전반의 칩 설계에 특히 중요합니다.
메모리 및 HBM 전문 기업:
SK Hynix (000660.KS): 전 세계 HBM 시장 점유율 70%를 차지하고 있으며, DRAM 매출 점유율(삼성의 34% 대비 36%)에서 선두를 달리고 있습니다.19 Nvidia에 대한 HBM3E 출하량을 적극적으로 늘리고 있으며, 이 중요한 AI 부품 시장에서의 지배력으로 인해 "필수 보유" 주식으로 자리매김하고 있습니다.19
Samsung Electronics (005930.KS): HBM의 주요 기업으로, 2025년 3분기까지 GPU 계약 자격을 획득하는 것을 목표로 합니다.10 차세대 2nm GAA 칩 기술 및 AI 최적화 스마트폰(갤럭시 S25 시리즈)을 포함한 AI 최적화 기술에 막대한 투자를 하고 있습니다.19 삼성의 1분기 9조 원의 R&D 지출은 모든 제품 라인에 걸친 AI 통합에 대한 의지를 강조합니다.19 또한 삼성은 지정학적 "프렌드쇼어링" 정책에 발맞춰 미국 칩 투자액을 2027년까지 280억 달러로 늘릴 계획입니다.19
Micron Technology (MU): 핵심 HBM 기업으로, 45%의 설비 투자(CapEx) 성장을 예측하고 있습니다.10 AI 가속에 대한 HBM 수요로 인한 높은 평균 판매 가격에 힘입어 강력한 매출 증가를 보였습니다.12
"HBM" 약어 함정과 "AI 관련" 주식의 미묘한 차이에 대한 주의가 필요합니다. 투자자들은 극도의 주의를 기울여야 합니다. SK Hynix, Samsung, Micron은 진정한 고대역폭 메모리(HBM) 제조업체이며 AI 반도체 공급망에 필수적이지만, 회사 이름이나 티커에 "HBM"이 포함된 일부 기업(예: HBM Holdings 33, Harbour BioMed 34)은 관련 없는 바이오 제약 회사입니다. 약어나 피상적인 연관성에만 의존하여 잘못 식별하는 것을 피하기 위해서는 실사가 매우 중요합니다. 또한, 한국 시장에서는 일부 기업들이 실제 사업 성과 없이 "AI"를 이름에 포함시켜 투자자들을 오도하는 것에 대한 우려가 있습니다.35
이러한 현상은 투자자들에게 중요한 경고 역할을 합니다. 이는 회사 이름, 티커 또는 인기 있는 유행어와 같은 피상적인 지표를 넘어 철저한 기본 분석 및 실사를 수행하는 것이 무엇보다 중요함을 강조합니다. 본 보고서는 진정한 AI/HBM 플레이어와 테마와 오해의 소지가 있는 연관성을 가질 수 있는 기업을 명확히 구분하여, 실질적인 사업 운영 및 시장 지위를 기반으로 투자 결정을 내리고 위험을 완화하기 위한 실행 가능한 지침을 제공해야 합니다.
파운드리:
TSMC (TSM): 세계 최대의 계약 칩 제조업체로, Nvidia 및 Broadcom과 같은 팹리스 기업을 위한 첨단 AI 칩 생산에 필수적입니다.10 AI 칩 생태계 전체를 지탱하며 수요를 충족하기 위해 생산 능력을 계속 확장하고 있습니다.10
Semiconductor Manufacturing International Corporation (SMIC): 인기 있는 AI 파운드리 주식 중 하나로 나열된 주요 중국 파운드리입니다.32
제조 장비 및 재료:
ASML Holding (ASML): 최첨단 칩 제조에 필수적인 고급 리소그래피 장비의 핵심 공급업체입니다.32 이 기술은 글로벌 반도체 공급망의 "병목 현상"으로 간주됩니다.17
Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX): 제조 용량 확장을 위한 설비 투자 증가로 이익을 얻는 기타 주요 장비 공급업체입니다.10
한국 시장 집중 조명:
한국 기업, 특히 삼성과 SK 하이닉스는 고성능 메모리 칩(HBM)에서의 지배력과 AI 최적화 기술에 대한 전략적 투자 덕분에 AI 혁명을 주도할 위치에 있습니다.19 시장을 움직이는 혁신에도 불구하고 낮은 밸류에이션은 드문 진입점을 제공합니다.19
SK 하이닉스와 삼성과 같은 대형 AI 주식에는 투자 자금이 유입되었지만, 코난테크놀로지, 솔트룩스, 셀바스AI와 같은 중소형 AI 관련 주식도 한국 주식 시장에서 상당한 급등을 보였습니다.35 그러나 이러한 소규모 기업들의 높은 변동성과 AI 관련 사업을 발표한 많은 기업들의 구체적인 성과 부족에 대한 우려가 있으며 35, 이는 일부 국내 AI 플레이의 투기적 성격을 강조합니다.
4.2. 에너지 부문: 유틸리티, 전력망 현대화 및 재생 에너지
데이터 센터 수요로 이익을 얻는 유틸리티:
NextEra Energy (NEE): 빠르게 성장하는 청정 에너지 사업을 가진 선도적인 유틸리티 기업으로, 확장되는 데이터 센터에 전력을 공급할 수 있는 좋은 위치에 있습니다. 3.2%의 배당 수익률을 제공하며 연간 10%씩 배당금을 늘리고 있습니다.31 또한 CITAP 프로그램에 따라 전력망 현대화에도 참여하고 있습니다.28
Dominion Energy (D): 버지니아와 같이 세계 최대 데이터 센터 시장 중 일부가 있는 지역에 서비스를 제공합니다.31 버지니아에 대규모 해상 풍력 발전소를 건설하여 AI 주도 수요를 활용할 수 있는 위치를 더욱 강화합니다. 4.7%의 수익률을 제공합니다.31
Brookfield Renewable (BEP/BEPC): 수력, 태양광, 풍력, 배터리 저장 및 원자력 발전 등 다양한 재생 에너지 자산에 투자하는 글로벌 기업입니다.31 글로벌 규모를 통해 AI 및 데이터 센터 수요가 발생하는 모든 곳에서 이를 활용할 수 있습니다. 특히 Microsoft와 데이터 센터 확장을 위해 10.5기가와트의 새로운 재생 에너지를 공급하는 대규모 계약을 체결했습니다.31 6.2%의 수익률을 제공합니다.31
기타 유틸리티: Southern Company, Pinnacle West Capital, Entergy, Xcel Energy 및 Constellation Energy Corp 또한 AI 데이터 센터 수요로 이익을 얻는 인기 있는 글로벌 유틸리티 주식으로 식별됩니다.37
전력망 현대화 및 송전 인프라 관련 기업:
미국에서 2030년까지 지역 간 송전 용량을 60% 확장해야 하는 시급한 필요성 28은 중요하고 장기적인 투자 기회를 창출합니다.
송전 개발업체: Invenergy, ITC Holdings (ITCT), Quinbrook Infrastructure와 같은 기업들은 DOE의 송전 촉진 프로그램(TFP)과 같은 연방 자금 지원을 받는 중요한 송전 프로젝트를 적극적으로 구축하고 있습니다.28
전력망 현대화 기술 제공업체: Siemens Energy (미국 기업 Siemens Smart Infrastructure 소유) 및 Gridco Systems는 효율성과 신뢰성을 높이는 데 필수적인 고급 AI 기반 전력망 관리 도구를 제공합니다.28
허가 관련 유틸리티: Duke Energy 및 NextEra는 허가 기간을 50% 단축하는 것을 목표로 하는 바이든 시대 CITAP 프로그램에 따라 프로젝트를 진행하고 있습니다.28
AI를 활용하여 효율성 및 관리를 개선하는 재생 에너지 기업:
기술 거대 기업들이 데이터 센터에 100% 재생 에너지를 사용하기로 약속함에 따라 재생 에너지 솔루션을 제공하는 기업들은 매우 중요합니다.23
Amazon (AMZN), Alphabet (GOOGL), Meta (META), Tesla (TSLA): 이들 기술 거대 기업들은 에너지의 주요 소비자일 뿐만 아니라 친환경 데이터 센터에 막대한 투자를 하고 AI를 활용하여 운영 및 제품 내 에너지 사용을 최적화하고 있습니다.23 이들은 순수 에너지 기업은 아니지만, 친환경 에너지 솔루션에 대한 상당한 투자와 수요는 재생 에너지 부문에 직접적인 이익을 가져다주고 지속 가능한 AI 혁신을 주도합니다.
LG Energy Solution: 주로 EV 배터리 공급업체이지만, 이들의 활동은 AI가 최적화할 수 있는 광범위한 에너지 저장 및 전력화 추세를 강조하며, 보다 효율적이고 지속 가능한 에너지 생태계에 기여합니다.22
표 4: AI 기반 반도체 및 에너지 시장의 주요 기업 및 관련 주식
5. 결론: 상호 연결된 미래 탐색
AI 혁명은 전 세계 경제 지형을 근본적으로 재편하고 있으며, 반도체와 에너지는 이 혁명의 필수적인 기둥을 형성합니다. AI 컴퓨팅 수요의 기하급수적인 성장은 칩 제조업체에 전례 없는 기회를 제공하는 동시에 에너지 인프라에 막대한 압력을 가합니다. 이러한 공생 관계는 한 부문의 발전이 다른 부문의 상당한 발전과 투자 없이는 불가능하다는 것을 의미합니다. 이해 관계자들은 첨단 칩 기술의 지속적인 혁신을 촉진하고, 새로운 에너지 발전 용량 및 전력망 현대화에 대한 막대한 투자를 가속화하며, 환경 영향을 완화하기 위한 지속 가능한 개발 관행을 엄격하게 우선시해야 합니다.
두 부문 모두의 장기적인 전망은 AI의 광범위한 채택에 힘입어 매우 긍정적입니다. 이는 AI 칩 및 관련 기술의 지속적인 견고한 성장을 포함하며, AI가 산업 전반에 걸쳐 효율성을 높이는 데 활용됨에 따라 새로운 시장이 창출될 것입니다. 특히, AI가 반도체 설계 및 제조 공정 자체를 혁신하는 능력은 산업의 생산성 및 혁신 속도를 더욱 높이는 자기 강화적 주기를 형성합니다. 이는 AI가 단순한 수요 동인일 뿐만 아니라 반도체 산업의 핵심적인 역량 강화 요소임을 의미합니다.
그러나 이러한 성장 궤적에는 상당한 과제가 수반됩니다. 지정학적 긴장은 공급망을 재편하고 국내 투자를 촉진하지만, 이는 동시에 시장의 파편화와 특정 기술에 대한 접근 제한을 야기할 수 있습니다. 특히 전력망 현대화는 AI 데이터 센터의 기하급수적인 전력 수요를 충족시키기 위한 중요한 병목 현상으로 남아 있습니다. 노후화된 인프라를 업그레이드하고 송전 용량을 확장하기 위한 막대한 투자가 필수적입니다. 이러한 인프라 투자를 위한 정책 개혁은 AI 시대의 잠재력을 최대한 실현하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다.
또한, AI의 에너지 발자국에 대한 우려가 커지면서 "그린 AI"와 지속 가능한 에너지 솔루션의 중요성이 강조되고 있습니다. 주요 기술 기업들이 데이터 센터 운영을 위해 재생 에너지원에 투자하고 AI를 사용하여 에너지 효율성을 최적화하는 추세는 재생 에너지 개발자, 에너지 저장 공급업체 및 고급 에너지 효율성 솔루션 제공업체에 대한 지속적인 수요를 창출할 것입니다. AI의 에너지 소비 증가가 AI 기반 효율성 향상으로 상쇄될 수 있다는 전망은 지속 가능한 AI 개발의 중요성을 더욱 부각시킵니다.
궁극적으로 AI 시대에 성공하기 위해서는 기술 혁신, 인프라 투자, 그리고 지속 가능성 및 책임 있는 AI 거버넌스 원칙 간의 섬세한 균형이 필요합니다. 이러한 요소를 효과적으로 탐색하는 기업과 국가가 이 변혁적인 시대의 리더로 부상할 것입니다.
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