마이크론 CEO 산제이 메흐로트라는 AI 데이터센터 확장으로 DRAM·NAND 수요가 급증하면서 메모리 공급 부족이 2028년까지 이어질 수 있다고 밝혔다. AI 가속기에 쓰이는 고대역폭 메모리(HBM)는 생산 공정이 훨씬 복잡해 기존 DRAM 생산 능력을 크게 소모하며 전체 메모리 시장 공급을 압박하고 있다.

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Micron CEO Sanjay Mehrotra say about the global memory chip shortage and why does he believe meaningful new supply will not ramp un. Article summary: Mehrotra’s message was that the memory shortage is structural, not a short-lived cycle: AI is absorbing a growing share of DRAM and NAND capacity, especially through HBM for AI accelerators, and new fabs take years to bu. Topic tags: general, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Micron has confirmed that memory shortages are likely to extend beyond next year, as manufacturers struggle to keep up with rising AI-driven demand. Speaking during the company’s e" source context "Wccftech - Micron has confirmed that memory shortages are..." Reference image 2: visual subject "### New
글로벌 메모리 반도체 시장이 예상보다 훨씬 오래 ‘공급 부족’ 상태를 겪을 수 있다는 전망이 나오고 있다. 마이크론(Micron) CEO 산제이 메흐로트라(Sanjay Mehrotra) 는 인공지능(AI) 확산으로 인해 의미 있는 신규 공급이 약 2028년 전까지는 나오기 어려울 수 있다고 경고했다.
핵심 이유는 간단하다. AI 데이터센터가 필요로 하는 메모리 양이 기존 컴퓨팅 시대와 비교해 훨씬 커졌기 때문이다. 동시에 새로운 반도체 공장을 짓고 생산을 안정화하기까지는 수년이 걸린다.
메흐로트라에 따르면 AI 산업은 아직 초기 단계이며, 대형 언어 모델(LLM)과 AI 추론(inference) 워크로드가 확대될수록 데이터센터는 훨씬 더 많은 메모리를 필요로 하게 된다.
AI 서버는 일반 서버보다 훨씬 큰 메모리 용량을 요구한다. 특히 엔비디아 같은 기업의 AI 가속기(GPU)는 성능을 제대로 활용하려면 대량의 DRAM과 고성능 메모리가 필요하다.
이 때문에 주요 클라우드 기업들은 수백만 개 규모의 AI 가속기를 확보하며 동시에 메모리 칩을 대량으로 구매하고 있다. 결과적으로 메모리는 이제 GPU 못지않은 AI 인프라의 핵심 병목 요소로 떠올랐다.
마이크론 역시 수요를 따라잡지 못하고 있다. 회사는 일부 핵심 고객의 주문에 대해 약 50%에서 최대 3분의 2 정도만 공급할 수 있는 상황이라고 밝혔다.
현재 메모리 부족을 가장 크게 악화시키는 요인 중 하나는 HBM(High‑Bandwidth Memory) 이다.
HBM은 AI 학습과 추론에 사용되는 GPU에 바로 붙는 초고속 메모리로, 일반 DRAM보다 훨씬 복잡한 제조 공정을 필요로 한다.
대표적으로 다음과 같은 특징이 있다.
이 때문에 HBM을 생산하려면 기존 DRAM보다 훨씬 많은 제조 자원이 필요하다. 제조사들이 수익성이 높은 AI용 메모리를 우선 생산하면서 PC, 스마트폰 등 일반 기기에 쓰이는 DRAM 공급은 더 줄어드는 구조가 만들어지고 있다.
또한 업계에서는 주요 AI 고객들이 이미 향후 수년치 HBM 물량을 선예약한 상태라는 분석도 나온다.
반도체 생산 능력을 늘리는 것은 단순히 공장을 짓는 것만으로 끝나지 않는다. 최첨단 메모리 공장을 가동하려면 여러 단계가 필요하다.
이 모든 과정이 완료돼야 실제 시장에 영향을 줄 정도의 생산량이 나온다.
마이크론은 현재 건설 중인 공장들도 2027년 이후에야 가동을 시작하고, 시장 공급에 의미 있게 영향을 주는 시점은 2028년쯤이 될 가능성이 높다고 보고 있다.
장기적인 수요 대응을 위해 마이크론은 미국 내 생산 확대에 대규모 투자를 진행하고 있다.
총 투자 규모는 약 2000억 달러로, 이 중 약 1500억 달러는 생산 설비, 500억 달러는 연구개발(R&D) 에 투입될 예정이다.
주요 프로젝트는 다음과 같다.
특히 뉴욕 프로젝트는 완성될 경우 미국 최대 규모의 반도체 생산 단지가 될 가능성이 있다.
다만 이러한 투자도 당장 공급 부족을 해결하지는 못한다. 예를 들어 아이다호의 첫 신규 공장은 2027년 가동 예정이며, 실제 생산 확대 효과는 그 이후에 나타날 것으로 전망된다.
마이크론의 전망은 다른 메모리 업체들과도 크게 다르지 않다.
삼성과 SK하이닉스 역시 AI용 메모리 수요가 공급을 빠르게 앞지르고 있다며 최소 2027년까지는 공급 부족이 이어질 가능성을 경고했다.
일부 업계 관계자들은 AI 데이터센터 건설 속도를 고려하면 공급 격차가 더 오래 지속될 수도 있다고 보고 있다.
AI 중심으로 메모리 생산이 재편되면서 다른 전자제품 산업도 영향을 받고 있다.
제조사들이 AI용 메모리를 우선 생산하면서 PC, 스마트폰, 소비자 전자제품 업체들은 더 비싼 가격에 제한된 물량을 확보해야 하는 상황이 벌어지고 있다.
이로 인해 전자제품 기업의 수익성이 압박을 받고, 향후 몇 년 동안 소비자 제품 가격 상승으로 이어질 가능성도 제기된다.
마이크론 경영진이 강조하는 핵심 메시지는 이번 메모리 부족이 과거처럼 단순한 경기 사이클이 아니라는 점이다.
AI 컴퓨팅이 빠르게 확산되면서 데이터센터는 이전보다 훨씬 많은 DRAM과 HBM을 필요로 하고 있다. 동시에 신규 생산 능력 확대에는 수년이 걸린다.
이 때문에 업계에서는 현재 상황을 “AI가 촉발한 장기 메모리 슈퍼사이클” 로 평가하며, 수요가 공급을 넘어서는 구조가 2020년대 후반까지 이어질 가능성이 있다고 보고 있다.
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마이크론 CEO 산제이 메흐로트라는 AI 데이터센터 확장으로 DRAM·NAND 수요가 급증하면서 메모리 공급 부족이 2028년까지 이어질 수 있다고 밝혔다.
마이크론 CEO 산제이 메흐로트라는 AI 데이터센터 확장으로 DRAM·NAND 수요가 급증하면서 메모리 공급 부족이 2028년까지 이어질 수 있다고 밝혔다. AI 가속기에 쓰이는 고대역폭 메모리(HBM)는 생산 공정이 훨씬 복잡해 기존 DRAM 생산 능력을 크게 소모하며 전체 메모리 시장 공급을 압박하고 있다.
마이크론은 미국 아이다호·뉴욕·버지니아에 약 2000억 달러를 투자해 생산 능력을 확대하지만, 실제로 시장 공급에 의미 있게 반영되는 시점은 2027 2028년 이후로 예상된다.