모건스탠리는 최신 연구 보고서에서 AI 메모리 부족이 이번 AI 구축 사이클에서 가장 지속적인 구조적 제약이라고 지적했으며, 엔비디아 CEO 젠슨 황 또한 업계가 새로운 사고방식으로 대응해야 한다고 강조했습니다. 보고서는 세 가지 대응 경로를 제시했습니다: 메모리 사양 하향 조정(예: 엔비디아 Rubin 플랫폼 HBM이 288GB에서 192GB로 감소), 추론 워크로드 분해(다양한 추론 단계에 전용 하드웨어 구성), CXL 기술을 통한 메모리 풀링 공유입니다. 모건스탠리는 CXL 주소 지정 가능 시장 예측을 40억 달러에서 2030년 약 60억 달러로 상향 조정했으며, 이는 주로 AI 서버 측의 새로운 배포 시나리오에서 비롯됩니다. 모건스탠리는 Astera Labs(ALAB)와 Marvell(MRVL)을 CXL 및 규모 확장 방향의 잠재적 수혜자로, Cerebras(CBRS)를 추론 워크로드 분리 아키텍처의 핵심 수혜 종목으로 꼽았으며, 마이크론(MU)과 SanDisk(SNDK)에 대한 비중 확대 등급을 유지하며 메모리 부족 사이클이 아직 끝나지 않았다고 보았습니다.