モルガン・スタンレーは最新の調査レポートで、AIメモリの不足が今回のAI構築サイクルにおいて最も持続的な構造的制約であると指摘し、NVIDIAのジェンスン・フアンCEOも業界が新たな思考で対応する必要性を強調した。レポートは3つの対応策を提示している。メモリ仕様のダウングレード（NVIDIA RubinプラットフォームのHBMが288GBから192GBに減少するなど）、推論ワークロードの分解（異なる推論段階に専用ハードウェアを割り当てる）、CXL技術によるメモリプーリングと共有の実現である。同行はCXLのアドレサブル市場予測を40億ドルから2030年までに約60億ドルに上方修正し、主にAIサーバー側の新規展開シナリオに起因するとした。モルガン・スタンレーは、Astera Labs（ALAB）とMarvell（MRVL）をCXLおよびスケールアウトの潜在的な受益者として挙げ、Cerebras（CBRS）を推論ワークロード分離アーキテクチャの主要な受益銘柄として挙げた。同時に、マイクロン（MU）とSanDisk（SNDK）に対する「オーバーウェイト」評価を維持し、メモリ不足サイクルはまだ終わっていないとの見方を示した。