글로벌 AI 산업의 핵심 부품으로 떠오른 고대역폭 메모리(HBM) 공급 부족 현상이 예상보다 길어질 전망이다. 메모리 업계 주요 기업들은 AI 서버와 추론 인프라 확대 속도가 생산 능력 확장 속도를 앞지르고 있다고 진단하고 있다.

 

 

마이크론 테크놀리지 는 최근 발표를 통해 고성능 컴퓨팅용 메모리 공급 부족 현상이 2026년을 넘어 2027년까지 이어질 가능성이 있다고 밝혔다.

 

이번 전망은 미국 보스턴에서 열린 JP모건의 제54회 글로벌 기술·미디어·통신 컨퍼런스(GTMTC)에서 공개된 내용으로 알려졌다.

 

AI 시대의 핵심 병목… “메모리가 부족하다”

 

현재 AI 시장은 GPU 경쟁을 넘어 메모리 확보 경쟁 단계로 진입하고 있다.

 

특히 공급 부족이 예상되는 분야는 ▲HBM(고대역폭 메모리) ▲DRAM(고속 메모리) ▲NAND(저장용 메모리)이다.

 

HBM은 AI 연산용 그래픽 프로세서와 함께 사용되는 핵심 부품으로, 여러 층의 DRAM을 수직 적층해 매우 높은 데이터 처리 속도를 구현한다.

 

AI 모델이 커질수록 메모리 대역폭과 용량 요구가 급격히 증가하면서 메모리 자체가 AI 성능을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다.

 

업계에서는 단기간 내 생산 능력이 크게 확대되기 어렵다고 보고 있다.

 

왜 공급 부족이 길어지나

 

JP모건 분석에 따르면 공급 부족이 장기화되는 배경에는 구조적 요인이 존재한다.

 

첫째, 차세대 메모리로 갈수록 성능 개선 폭은 줄어드는 반면 제조 난도는 급격히 상승하고 있다.

둘째, 최신 HBM 제품은 다이 크기가 커지고 적층 구조가 복잡해지면서 생산 효율이 낮아졌다.

셋째, 차세대 DRAM 생산에는 극자외선(EUV) 노광 기술 의존도가 빠르게 높아지고 있다.

 

마이크론, HBM4보다 한 단계 진화한 HBM4E 준비

 

마이크론은 차세대 AI 메모리 전략도 공개했다. 회사는 2027년부터 HBM4E 양산 확대에 착수할 계획이며, 초기 제품에는 1-감마(1-gamma) 공정 DRAM이 적용될 예정이다.

 

마이크론에 따르면 1-감마 공정은 AI 수요 급증으로 인해 회사 역사상 가장 많은 반도체 웨이퍼가 투입되는 DRAM 공정이 되고 있다.

 

또한 EUV 기술 적용을 확대해 생산성과 집적도를 높이고 있다고 설명했다.

 

업계에서는 HBM4의 확산 속도가 과거 HBM3 확대 시기보다 약 두 배 빠르게 진행되고 있다고 보고 있다.

 

SSD도 AI 수혜… 추론 시장 확대

 

마이크론은 메모리뿐 아니라 SSD 시장 성장에도 기대를 걸고 있다.

 

최근 AI 서비스에서 더 긴 ‘컨텍스트 윈도우(Context Window)’와 대규모 추론 작업이 증가하면서 저장장치 수요도 함께 확대되고 있기 때문이다.

 

회사는 범용 제품 공급보다 고객별 AI 인프라 요구에 맞춘 맞춤형 솔루션 전략을 강화하고 있다고 밝혔다.

 

전문가들은 향후 AI 경쟁력이 단순한 모델 개발을 넘어 GPU·HBM·SSD·전력 인프라를 얼마나 안정적으로 확보하느냐의 경쟁으로 이동할 것으로 전망하고 있다.

 

@굿모닝베트남미디어