AI 열풍이 만든 메모리 부족은 단순히 수요가 갑자기 늘어난 문제가 아니다. 핵심은 한정된 생산 역량이 **AI 서버용 HBM으로 재배분되는 ‘생산능력 배분 충격’**에 있다.

HBM(고대역폭 메모리)은 여러 개의 DRAM 다이를 수직으로 쌓아 AI 가속기에 필요한 높은 대역폭을 제공한다. 일반 DRAM보다 웨이퍼와 첨단 패키징, 수율 검증 역량에 더 크게 의존하기 때문에 메모리 제조사들이 이익이 높은 HBM과 대용량 서버 메모리에 생산과 투자를 집중할수록 PC·스마트폰·네트워크 장비에 쓰이는 일반 메모리는 상대적으로 부족해진다.

한국 DRAM 수출 단가 급등이 보여주는 것

한국의 DRAM 수출 단가는 2026년 8월 1일부터 20일까지 kg당 9만2,183달러를 기록했다. 1년 전보다 401% 상승했고, 2023년 1월 저점과 비교하면 약 12.5배 수준이다. 11

다만 이 수치를 일반적인 DRAM 칩의 실제 판매가로 해석해서는 안 된다. 수출액을 순수출 중량으로 나눈 관세 통계상의 집계 단위가이기 때문이다. 서로 다른 제품과 사양이 섞인 평균값에 가까운 지표이지, 표준화된 단일 DRAM 칩의 견적 가격은 아니다. 13

골드만삭스는 전체 DRAM 공급 부족률이 2026년 5.0%에서 2027년 5.9%로 확대될 것으로 전망했다. HBM과 대용량 서버 DRAM이 제한된 생산능력을 흡수하면서 일반 DRAM 공급이 더 빠듯해질 수 있다는 분석이다. 4 이는 확정된 결과가 아니라 전망이지만, 현재 상황이 일시적인 현물시장 변동보다 구조적인 문제에 가깝다는 점을 보여준다.

왜 HBM이 일반 DRAM을 압박하나

HBM은 여러 DRAM 다이를 쌓고 이를 첨단 패키징으로 연결한다. AI 가속기가 대규모 데이터를 빠르게 처리하려면 높은 메모리 대역폭이 필요하기 때문에 HBM은 AI 서버의 핵심 부품으로 자리 잡았다.

제조사 입장에서는 경제적 유인도 분명하다. HBM과 고용량 서버 메모리는 가장 빠르게 성장하는 고부가가치 시장에 공급된다. 따라서 기업들은 생산라인과 신규 투자를 이 부문에 우선 배정할 이유가 크다.

그 결과 수요가 완전히 사라진 것이 아닌데도 DDR4, DDR5, LPDDR, 일반 서버 DRAM의 공급이 줄어드는 현상이 나타난다. AI 서버가 메모리를 더 많이 사는 동시에, 기존 제품을 만들던 생산능력까지 가져가는 구조다.

데이터센터는 가속기와 메모리라는 이중 병목을 만난다

AI 데이터센터에는 연산을 담당하는 가속기뿐 아니라 가속기에 데이터를 끊임없이 공급할 HBM이 필요하다. 따라서 사업자가 AI 프로세서를 확보했더라도 HBM 공급이 부족하면 서버 배치와 클러스터 가동이 늦어질 수 있다.

HBM과 서버용 일반 DRAM 가격이 함께 오르면 서버 한 대를 구축하는 비용도 상승한다. 대형 클라우드 사업자는 구매 규모와 장기 계약을 바탕으로 상대적으로 유리한 위치에 있지만, 중소형 운영사와 기업 고객은 다음과 같은 부담을 떠안을 가능성이 크다.

• 데이터센터 구축 일정 지연
• 서버 시스템 가격 상승
• 수익성이 높은 업무부터 우선 배치
• 메모리 용량을 줄인 구성 채택

그렇다고 모든 데이터센터 프로젝트가 중단된다는 뜻은 아니다. 다만 가속기, 전력, 네트워크, 첨단 패키징에 이어 메모리도 AI 인프라 확장의 속도와 경제성을 결정하는 중요한 제약 요소가 된다는 의미다.

기업용 스위치와 무선랜 장비도 직격탄

메모리 부족의 영향은 데이터센터 밖 기업용 네트워크 시장으로도 번지고 있다. 캠퍼스 스위치와 무선랜(WLAN) 장비에도 DDR 메모리가 들어가기 때문에, 이들 제품 제조사는 서버와 PC 제조사와 같은 부품 가격 상승 압력에 노출된다.

Dell’Oro에 따르면 DDR 8Gb 메모리 칩의 스폿 가격은 1년 동안 788% 상승했다. 장비 업체가 메모리를 대부분 현물 가격으로 구매하는 것은 아니지만, 스폿 시장의 급등은 장기 계약 가격에도 압력이 전달되고 있음을 보여주는 신호다. 54

Dell’Oro는 캠퍼스 스위치와 WLAN 장비에서 메모리가 차지하던 원가 비중이 기존에는 낮은 한 자릿수에서 중간 한 자릿수 수준이었지만, 영향을 받는 제품에서는 약 **30%**까지 높아질 수 있다고 추정했다. 54

예상되는 결과는 비교적 명확하다. 장비 가격이 오르고, 기본 메모리 구성이 축소되며, 기업의 네트워크 교체 주기가 길어질 수 있다. 제조사들이 기존 설계를 더 오래 활용하는 움직임도 나타날 수 있다. Dell’Oro는 이 시장에 의미 있는 공급 완화가 나타나기까지 2028년 이전은 어려울 수 있다고 봤다. 다만 이는 공급·수요와 제품 구성이 바뀔 수 있는 전망이지 고정된 시한은 아니다. 54

PC와 스마트폰 가격은 오르고 출하량은 줄어들 수 있다

소비자 기기 제조사는 급격한 메모리 원가 상승을 흡수할 수 있는 선택지가 많지 않다. 가격을 올리거나, 기본 RAM과 저장용량을 줄이거나, 다른 부품 원가를 낮추거나, 이익률을 포기해야 한다. 어느 경우든 소비자나 제조사 중 한쪽이 비용을 부담하게 된다.

Gartner는 2026년 전 세계 PC 출하량이 2025년보다 10.4%, 스마트폰 출하량이 8.4% 감소할 것으로 전망했다. 또한 DRAM과 SSD를 합친 가격이 2026년 말까지 130% 상승하면서 PC 평균 가격은 17%, 스마트폰 평균 가격은 13% 오를 수 있다고 추정했다. 18 21

저가 제품일수록 타격이 크다. 메모리가 전체 원가에서 차지하는 비중이 상대적으로 높고, 구매자가 가격 변화에 더 민감하기 때문이다. 이에 따라 시장에서는 다음과 같은 변화가 나타날 수 있다.

• 동일한 사양의 제품 가격 상승
• 보급형 모델의 메모리·저장용량 축소
• 엔트리급 제품군 축소
• 가정과 기업의 교체 주기 연장

즉, 메모리 부족은 단순히 부품 가격을 올리는 데 그치지 않고 소비자가 선택할 수 있는 제품 구성 자체를 바꿀 수 있다.

반도체 시장은 메모리 종류에 따라 갈라진다

이번 공급 압박은 반도체 업계 전체에 똑같이 작용하지 않는다. HBM 기술과 첨단 패키징 역량을 갖추고 AI 가속기 고객을 확보한 기업은 고부가 제품 비중이 커지면서 수혜를 받을 수 있다.

반면 PC·스마트폰·네트워크 장비·범용 전자제품용 메모리에 집중한 기업은 높은 투입 비용, 제한된 공급, 약해진 출하량이라는 세 가지 압력을 동시에 받을 수 있다.

이제 경쟁력은 최첨단 로직 반도체 생산능력만으로 결정되지 않는다. DRAM 공정 기술, HBM 적층, 패키징 생산능력, 수율, 고객 인증과 공급 관계가 모두 AI 하드웨어 공급망의 전략적 자산이 되고 있다.

결국 시장은 두 층으로 나뉠 수 있다. AI용 프리미엄 메모리는 높은 수익성을 유지하는 반면, 일반 메모리는 제조사들이 생산능력을 HBM 쪽으로 옮기면서 오히려 부족하고 비싸지는 구조다.

PIM은 유망하지만 단기 해법은 아니다

가능한 대응책 중 하나는 **PIM(Processing-in-Memory·메모리 내 연산)**이다. PIM은 DRAM 뱅크 내부 또는 인근에 제한적인 연산 회로를 배치해, 데이터를 메모리와 AI 프로세서 사이에서 반복적으로 이동시키는 부담을 줄인다.

삼성전자는 2026년 반도체 학회 Hot Chips에서 LPDDR5X-PIM을 공개하고, 엣지 AI 가속기에서 메타의 80억 개 파라미터 규모 모델인 Llama 3.1 8B를 테스트했다. 삼성 측 발표에 따르면 LPDDR5X-PIM 시스템은 초당 81.3토큰을 처리했고, 기존 LPDDR5X를 사용한 비교 시스템은 초당 27토큰을 처리했다. 34

특정 테스트에서 의미 있는 결과인 것은 맞지만, 이를 PIM이 AI 시장 전반에서 HBM을 대체할 수 있다는 뜻으로 확대해서는 안 된다. PIM은 일부 추론과 엣지 AI 작업에 특히 적합할 가능성이 크다. 반면 대규모 모델 학습이나 매우 높은 메모리 대역폭이 필요한 데이터센터 작업은 여전히 다른 시스템 구조와 HBM에 의존한다.

또한 특정 실증 결과가 나왔다고 해서 PC나 스마트폰 전반에 상용 제품이 곧바로 확산된다는 의미도 아니다. PIM은 메모리 이동량을 줄이는 보완 기술에 가깝지, 현재의 공급 부족을 즉시 해소하는 만능 해법은 아니다.

메모리 부족은 언제 완화될까

2027년이나 2028년까지 부족 현상이 이어질 것이라는 전망은 확정된 일정이 아니라 여러 조건에 따른 시나리오로 봐야 한다. 공급 압력을 낮출 수 있는 요인은 다음과 같다.

• 신규 DRAM 및 첨단 패키징 생산능력이 예상보다 빠르게 가동되는 경우
• AI 인프라 투자가 둔화해 HBM 수요가 줄어드는 경우
• PC와 스마트폰 수요가 약해져 일반 메모리 물량이 풀리는 경우
• PIM 등 아키텍처 변화가 특정 작업의 메모리 트래픽을 줄이는 경우
• 제조사와 고객이 메모리 밀도와 제품 구성을 재설계하는 경우

반대로 AI 가속기 수요가 더 강해지거나, 패키징 증설이 늦어지거나, 제조·고객 인증 과정에서 문제가 발생하면 공급 압박은 더 오래 이어질 수 있다.

핵심은 AI가 메모리 시장에 단순히 새로운 수요처를 하나 추가한 것이 아니라는 점이다. HBM 수요가 DRAM 생산능력이 배분되는 방식 자체를 바꾸고 있다. 그래서 AI 서버에서 시작된 메모리 부족이 기업용 캠퍼스 스위치 가격을 끌어올리고, PC 교체 주기를 늘리며, 스마트폰 제조사의 원가 관리까지 동시에 어렵게 만들고 있다.

AI 열풍이 만든 메모리 부족은 단순히 수요가 갑자기 늘어난 문제가 아니다. 핵심은 한정된 생산 역량이 **AI 서버용 HBM으로 재배분되는 ‘생산능력 배분 충격’**에 있다.

HBM(고대역폭 메모리)은 여러 개의 DRAM 다이를 수직으로 쌓아 AI 가속기에 필요한 높은 대역폭을 제공한다. 일반 DRAM보다 웨이퍼와 첨단 패키징, 수율 검증 역량에 더 크게 의존하기 때문에 메모리 제조사들이 이익이 높은 HBM과 대용량 서버 메모리에 생산과 투자를 집중할수록 PC·스마트폰·네트워크 장비에 쓰이는 일반 메모리는 상대적으로 부족해진다.

한국 DRAM 수출 단가 급등이 보여주는 것

한국의 DRAM 수출 단가는 2026년 8월 1일부터 20일까지 kg당 9만2,183달러를 기록했다. 1년 전보다 401% 상승했고, 2023년 1월 저점과 비교하면 약 12.5배 수준이다. 11

다만 이 수치를 일반적인 DRAM 칩의 실제 판매가로 해석해서는 안 된다. 수출액을 순수출 중량으로 나눈 관세 통계상의 집계 단위가이기 때문이다. 서로 다른 제품과 사양이 섞인 평균값에 가까운 지표이지, 표준화된 단일 DRAM 칩의 견적 가격은 아니다. 13

골드만삭스는 전체 DRAM 공급 부족률이 2026년 5.0%에서 2027년 5.9%로 확대될 것으로 전망했다. HBM과 대용량 서버 DRAM이 제한된 생산능력을 흡수하면서 일반 DRAM 공급이 더 빠듯해질 수 있다는 분석이다. 4 이는 확정된 결과가 아니라 전망이지만, 현재 상황이 일시적인 현물시장 변동보다 구조적인 문제에 가깝다는 점을 보여준다.

왜 HBM이 일반 DRAM을 압박하나

HBM은 여러 DRAM 다이를 쌓고 이를 첨단 패키징으로 연결한다. AI 가속기가 대규모 데이터를 빠르게 처리하려면 높은 메모리 대역폭이 필요하기 때문에 HBM은 AI 서버의 핵심 부품으로 자리 잡았다.

제조사 입장에서는 경제적 유인도 분명하다. HBM과 고용량 서버 메모리는 가장 빠르게 성장하는 고부가가치 시장에 공급된다. 따라서 기업들은 생산라인과 신규 투자를 이 부문에 우선 배정할 이유가 크다.

그 결과 수요가 완전히 사라진 것이 아닌데도 DDR4, DDR5, LPDDR, 일반 서버 DRAM의 공급이 줄어드는 현상이 나타난다. AI 서버가 메모리를 더 많이 사는 동시에, 기존 제품을 만들던 생산능력까지 가져가는 구조다.

데이터센터는 가속기와 메모리라는 이중 병목을 만난다

AI 데이터센터에는 연산을 담당하는 가속기뿐 아니라 가속기에 데이터를 끊임없이 공급할 HBM이 필요하다. 따라서 사업자가 AI 프로세서를 확보했더라도 HBM 공급이 부족하면 서버 배치와 클러스터 가동이 늦어질 수 있다.

HBM과 서버용 일반 DRAM 가격이 함께 오르면 서버 한 대를 구축하는 비용도 상승한다. 대형 클라우드 사업자는 구매 규모와 장기 계약을 바탕으로 상대적으로 유리한 위치에 있지만, 중소형 운영사와 기업 고객은 다음과 같은 부담을 떠안을 가능성이 크다.

• 데이터센터 구축 일정 지연
• 서버 시스템 가격 상승
• 수익성이 높은 업무부터 우선 배치
• 메모리 용량을 줄인 구성 채택

그렇다고 모든 데이터센터 프로젝트가 중단된다는 뜻은 아니다. 다만 가속기, 전력, 네트워크, 첨단 패키징에 이어 메모리도 AI 인프라 확장의 속도와 경제성을 결정하는 중요한 제약 요소가 된다는 의미다.

기업용 스위치와 무선랜 장비도 직격탄

메모리 부족의 영향은 데이터센터 밖 기업용 네트워크 시장으로도 번지고 있다. 캠퍼스 스위치와 무선랜(WLAN) 장비에도 DDR 메모리가 들어가기 때문에, 이들 제품 제조사는 서버와 PC 제조사와 같은 부품 가격 상승 압력에 노출된다.

Dell’Oro에 따르면 DDR 8Gb 메모리 칩의 스폿 가격은 1년 동안 788% 상승했다. 장비 업체가 메모리를 대부분 현물 가격으로 구매하는 것은 아니지만, 스폿 시장의 급등은 장기 계약 가격에도 압력이 전달되고 있음을 보여주는 신호다. 54

Dell’Oro는 캠퍼스 스위치와 WLAN 장비에서 메모리가 차지하던 원가 비중이 기존에는 낮은 한 자릿수에서 중간 한 자릿수 수준이었지만, 영향을 받는 제품에서는 약 **30%**까지 높아질 수 있다고 추정했다. 54

예상되는 결과는 비교적 명확하다. 장비 가격이 오르고, 기본 메모리 구성이 축소되며, 기업의 네트워크 교체 주기가 길어질 수 있다. 제조사들이 기존 설계를 더 오래 활용하는 움직임도 나타날 수 있다. Dell’Oro는 이 시장에 의미 있는 공급 완화가 나타나기까지 2028년 이전은 어려울 수 있다고 봤다. 다만 이는 공급·수요와 제품 구성이 바뀔 수 있는 전망이지 고정된 시한은 아니다. 54

PC와 스마트폰 가격은 오르고 출하량은 줄어들 수 있다

소비자 기기 제조사는 급격한 메모리 원가 상승을 흡수할 수 있는 선택지가 많지 않다. 가격을 올리거나, 기본 RAM과 저장용량을 줄이거나, 다른 부품 원가를 낮추거나, 이익률을 포기해야 한다. 어느 경우든 소비자나 제조사 중 한쪽이 비용을 부담하게 된다.

Gartner는 2026년 전 세계 PC 출하량이 2025년보다 10.4%, 스마트폰 출하량이 8.4% 감소할 것으로 전망했다. 또한 DRAM과 SSD를 합친 가격이 2026년 말까지 130% 상승하면서 PC 평균 가격은 17%, 스마트폰 평균 가격은 13% 오를 수 있다고 추정했다. 18 21

저가 제품일수록 타격이 크다. 메모리가 전체 원가에서 차지하는 비중이 상대적으로 높고, 구매자가 가격 변화에 더 민감하기 때문이다. 이에 따라 시장에서는 다음과 같은 변화가 나타날 수 있다.

• 동일한 사양의 제품 가격 상승
• 보급형 모델의 메모리·저장용량 축소
• 엔트리급 제품군 축소
• 가정과 기업의 교체 주기 연장

즉, 메모리 부족은 단순히 부품 가격을 올리는 데 그치지 않고 소비자가 선택할 수 있는 제품 구성 자체를 바꿀 수 있다.

반도체 시장은 메모리 종류에 따라 갈라진다

이번 공급 압박은 반도체 업계 전체에 똑같이 작용하지 않는다. HBM 기술과 첨단 패키징 역량을 갖추고 AI 가속기 고객을 확보한 기업은 고부가 제품 비중이 커지면서 수혜를 받을 수 있다.

반면 PC·스마트폰·네트워크 장비·범용 전자제품용 메모리에 집중한 기업은 높은 투입 비용, 제한된 공급, 약해진 출하량이라는 세 가지 압력을 동시에 받을 수 있다.

이제 경쟁력은 최첨단 로직 반도체 생산능력만으로 결정되지 않는다. DRAM 공정 기술, HBM 적층, 패키징 생산능력, 수율, 고객 인증과 공급 관계가 모두 AI 하드웨어 공급망의 전략적 자산이 되고 있다.

결국 시장은 두 층으로 나뉠 수 있다. AI용 프리미엄 메모리는 높은 수익성을 유지하는 반면, 일반 메모리는 제조사들이 생산능력을 HBM 쪽으로 옮기면서 오히려 부족하고 비싸지는 구조다.

PIM은 유망하지만 단기 해법은 아니다

가능한 대응책 중 하나는 **PIM(Processing-in-Memory·메모리 내 연산)**이다. PIM은 DRAM 뱅크 내부 또는 인근에 제한적인 연산 회로를 배치해, 데이터를 메모리와 AI 프로세서 사이에서 반복적으로 이동시키는 부담을 줄인다.

삼성전자는 2026년 반도체 학회 Hot Chips에서 LPDDR5X-PIM을 공개하고, 엣지 AI 가속기에서 메타의 80억 개 파라미터 규모 모델인 Llama 3.1 8B를 테스트했다. 삼성 측 발표에 따르면 LPDDR5X-PIM 시스템은 초당 81.3토큰을 처리했고, 기존 LPDDR5X를 사용한 비교 시스템은 초당 27토큰을 처리했다. 34

특정 테스트에서 의미 있는 결과인 것은 맞지만, 이를 PIM이 AI 시장 전반에서 HBM을 대체할 수 있다는 뜻으로 확대해서는 안 된다. PIM은 일부 추론과 엣지 AI 작업에 특히 적합할 가능성이 크다. 반면 대규모 모델 학습이나 매우 높은 메모리 대역폭이 필요한 데이터센터 작업은 여전히 다른 시스템 구조와 HBM에 의존한다.

또한 특정 실증 결과가 나왔다고 해서 PC나 스마트폰 전반에 상용 제품이 곧바로 확산된다는 의미도 아니다. PIM은 메모리 이동량을 줄이는 보완 기술에 가깝지, 현재의 공급 부족을 즉시 해소하는 만능 해법은 아니다.

메모리 부족은 언제 완화될까

2027년이나 2028년까지 부족 현상이 이어질 것이라는 전망은 확정된 일정이 아니라 여러 조건에 따른 시나리오로 봐야 한다. 공급 압력을 낮출 수 있는 요인은 다음과 같다.

• 신규 DRAM 및 첨단 패키징 생산능력이 예상보다 빠르게 가동되는 경우
• AI 인프라 투자가 둔화해 HBM 수요가 줄어드는 경우
• PC와 스마트폰 수요가 약해져 일반 메모리 물량이 풀리는 경우
• PIM 등 아키텍처 변화가 특정 작업의 메모리 트래픽을 줄이는 경우
• 제조사와 고객이 메모리 밀도와 제품 구성을 재설계하는 경우

반대로 AI 가속기 수요가 더 강해지거나, 패키징 증설이 늦어지거나, 제조·고객 인증 과정에서 문제가 발생하면 공급 압박은 더 오래 이어질 수 있다.

핵심은 AI가 메모리 시장에 단순히 새로운 수요처를 하나 추가한 것이 아니라는 점이다. HBM 수요가 DRAM 생산능력이 배분되는 방식 자체를 바꾸고 있다. 그래서 AI 서버에서 시작된 메모리 부족이 기업용 캠퍼스 스위치 가격을 끌어올리고, PC 교체 주기를 늘리며, 스마트폰 제조사의 원가 관리까지 동시에 어렵게 만들고 있다.