Sigmaintell, “AI 서버 메모리 수요, 2027년 DRAM 시장 절반에 육박”

Sigmaintell, “AI 서버 메모리 수요, 2027년 DRAM 시장 절반에 육박”

5월 초, 글로벌 AI 선도기업 Anthropic의 CEO는 1분기 매출과 사용량 증가세가 연간 환산 기준(Annualized basis)으로 80배에 달한다고 공개적으로 밝혔다. 이는 당초 회사가 목표로 했던 10배 성장을 크게 상회하는 수치이며, 동시에 현재 AI 업계가 직면한 심각한 연산 자원 부족 상태를 단적으로 보여준다. 이러한 성장세는 글로벌 AI 연산 수요의 가파른 확대와 그에 따른 메모리 수요가 얼마나 가파르게 증가하고 있는지를 단적으로 보여준다.

Sigmaintell의 최신 전망에 따르면, 2026년 글로벌 AI 서버 출하량은 전년 대비 51.3% 증가한 370만 대에 이를 것으로 예상된다. AI 서버 시장의 성장은 단순히 출하량 확대에 그치지 않고, 서버 한 대당 탑재되는 메모리 용량의 비약적인 증가를 동반하고 있다.

기존 서버는 주로 여러 개의 CPU를 사용하는 균일(Homogeneous) 컴퓨팅 방식에 의존하여 연산 밀도가 낮고 메모리 용량 확장에 한계가 있었다. 반면, 생성형 AI 대형 모델은 파라미터 수의 급증, 컨텍스트 길이 확대, 멀티모달 데이터의 폭증으로 인해 이기종(Heterogeneous) 컴퓨팅을 핵심 기술 경로로 채택하고 있다. NVIDIA의 Blackwell 및 Rubin(루빈) 아키텍처가 대표적인 예로, CPU, GPU, HBM, DDR 메모리를 NVL과 같은 고속 인터커넥트로 연결해 연산, 저장, 스케줄링을 통합적으로 조율하는 구조를 구현한다. Google의 Gemini 연산 클러스터 역시 CPU와 TPU를 결합한 이기종 구조를 사용한다.

이러한 이기종 컴퓨팅 구조에서는 여러 칩 간의 빈번한 데이터 교환과 Token 데이터의 실시간 처리가 필수적이다. 이에 따라 시스템 메모리 역할을 하는 대용량 DDR뿐 아니라, 순간적인 연산 처리량을 뒷받침하는 고대역폭 HBM도 함께 필요하다. 결과적으로 고강도 AI 추론 수요를 충족하기 위해 AI 서버에 탑재되는 DRAM 용량은 기존 서버 대비 큰 폭으로 증가하고 있다. 또한 HBM은 고대역폭 특화 메모리로서 전체 메모리 공급에서 상당한 비중을 지속적으로 차지하고 있다.

[글로벌 AI 서버 출하량 전망 (단위: 백만 대)]

Sigmaintell은 이러한 흐름에 따라 2026년 AI 서버가 DRAM 산업의 수요 구조를 근본적으로 뒤흔들 것으로 보고 있다. 용량(GB) 기준으로 2026년 AI 서버용 DDR 수요는 전년 대비 105%, HBM 수요는 110% 증가하며 두 품목 모두 매년 두 배 수준의 고성장을 기록할 전망이다.

수요 비중 측면에서 보면, 2026년 전체 글로벌 DRAM 생산 용량 중 AI 서버가 차지하는 비중은 40%를 상회하며 소비자 가전이나 전통적 서버 등 단일 카테고리의 비중을 크게 앞지를 것으로 보인다. 이러한 추세는 일시적 현상이 아닌 구조적 흐름으로, 2027년에는 AI 서버의 DRAM 수요 비중이 49%까지 상승하며 전체 시장의 절반에 육박할 전망이다.

[글로벌 DRAM 수요 비중 분포 (단위: GB, %)]

비고: AI 서버 DRAM 수요에는 DDR, LPDDR, HBM이 모두 포함됨.

장기적으로 AI 연산 인프라에 대한 강력한 수요는 지속될 것이며, 2028년에는 AI 서버 비중이 50~55%에 안착하며 DRAM 산업의 수요를 완전히 주도(Dominate)하게 될 것이다.

반면, AI 서버 수요의 지속적인 확장과 그로 인한 공급 압박(Squeezing effect)으로 인해 DRAM 제품 구조 내 소비자 가전 비중은 위축될 전망이다. 특히 스마트폰의 DRAM 수요 비중은 2024년 43%에서 2027년 23%로 급락할 것으로 예상된다. 이로 인해 소비자 가전 업계는 심각한 공급 제약에 직면할 것이며, DRAM 생산 능력은 AI 연산 분야로 더욱 집중될 것으로 보인다.

AI 서버 성장의 변곡점에 대한 우려와 달리, Sigmaintell은 2027~2028년에도 AI 서버 시장이 두 자릿수 성장률을 유지하며 2028년 출하량이 500만 대에 근접할 것으로 내다봤다. 전체 메모리 용량 수요는 '서버 출하량 확대'와 '대당 탑재 용량 증가'라는 두 가지 논리에 의해 지속적으로 상승하고 있다.

결론적으로 AI 서버 수요의 핵심 동력은 이제 '모델 학습'에서 '추론의 본격적인 보급 및 애플리케이션 침투' 단계로 이동했다. 향후 3~5년간 연산 수요의 성장률은 다소 완만해질 수 있으나, 양자 컴퓨팅과 같은 차세대 패러다임이 성숙하기 전까지 절대적인 수요 규모는 계속해서 우상향할 것으로 보인다.