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삼성전자, SK하이닉스, 마이크론과 같은 메모리 제조사들은 현재 전 세계에 충분한 DRAM을 공급하는 것과, 메모리 생산에 필요한 반도체 팹(Fab) 확장을 위한 대규모 신규 발주 사이에서 정교한 균형점을 찾기 위해 분투하고 있습니다. SK하이닉스를 진두지휘하는 최태원 SK그룹 회장에 따르면, SK하이닉스와 같은 기업들이 메모리 공급을 늘리지 않을 경우, 고객들은 인프라와 소프트웨어를 최적화하여 훨씬 낮은 사용률로도 구동될 수 있는 방법을 찾아내 메모리 사용량을 줄이게 될 것이라고 경고했습니다.

현재 하이퍼스케일러와 AMD, NVIDIA 등 AI 가속기 제조사들은 가능한 한 많은 메모리를 확보하려 노력하고 있습니다. 이는 대규모 학습을 지원하고 수십조 개의 파라미터에 달하는 거대 모델 추론을 유지하기 위해 더 많은 GPU 및 CPU용 DRAM이 필요한 AI 데이터 센터 확장의 일환입니다. 현재 이러한 모델들은 단 몇 명의 사용자에게 서비스를 제공하기 위해서도 단일 모델을 호스팅하는 데 수백 기가바이트의 시스템 메모리가 필요한 상황입니다.

이러한 수요는 메모리 제조사들이 가용 가능한 DRAM을 몇 달 전부터 미리 완판하는 공급망 문제를 야기했습니다. 그러나 제조사들은 이미 몇 년 전부터 수요 증가를 인지했음에도 불구하고 제조 역량을 대폭 확장하는 것에는 주저하고 있습니다. 메모리 제조사들은 수요 증가를 가장 먼저 감지하는 위치에 있으며, 이들의 생산 능력 확대에 대한 소극적인 태도가 현재의 메모리 부족 현상을 심화시키는 원인이 되고 있습니다. 제조사들이 신규 메모리 팹 건설에 수년이 걸린다는 점과, 건설이 완료될 시점에는 예상 수요가 안정화될 것으로 보인다는 점 때문에 생산 능력 확장을 경계하고 있기 때문입니다.

SK하이닉스는 확장 계획의 일환으로 ASML에 약 20대의 Low-NA EUV 노광 장비를 주문했으며, 이 장비들은 가동이 시작되면 향후 스토리지 생산도 지원할 예정입니다. 하지만 이러한 추가 생산 능력이 실제로 확보되기까지는 아직 수년이 더 걸릴 것으로 보이며, 당분간은 타이트한 수급 상황이 지속될 전망입니다.

마지막으로 최태원 회장은 고객들이 AI 학습 및 추론에 최적화 기술을 도입하기 시작했으며, 이는 전반적인 메모리 사용량 감소로 이어질 것이라고 강조했습니다. 더 낮은 정밀도의 데이터 포맷을 사용하고 최적화를 개선함으로써 고객들은 인프라 내 메모리 부하를 상당히 줄일 수 있습니다. 그러나 하드웨어 효율성이 증가할 때마다 소프트웨어가 이를 소진하고 부하를 다시 높이는 방향으로 빠르게 적응한다는 컴퓨팅 원칙도 존재합니다. AI 토큰을 효율적으로 서비스하기 위한 최적화가 진행될수록 더 많은 토큰 소비가 발생할 것이기 때문입니다. 이제 우리는 메모리 사용 최적화, 공급망 개선, 그리고 기타 요인들 사이의 균형이 향후 DRAM 팹 투자에 어떤 결과로 이어질지 지켜보고 있습니다.

“If we don’t increase supply, customers will find ways to use less memory.”
— Chey Tae-won, Chairman of SK Group

— Jukan (@jukan05) May 11, 2026