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서론

ㅇ 최근 생성형 AI(Artificial Intelligence) 등 다양한 AI 기술이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서, AI 가속기 연산 성능뿐만 아니라 이를 뒷받침하는 메모리의 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 적용되고 있는 LLM(Large Language Model), LMM(Large Multimodal Model), LAM(Large Action Model) 등은 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리해야 하며, 이에 따라 고대역폭‧저지연 특성을 갖춘 AI 특화 메모리에 대한 수요가 급증하고 있다. 이러한 수요 확대에 힘입어 메모리 시장은 빠르게 성장하고 있으며, 시장조사 업체 트렌드포스는 2026년 메모리 시장 규모가 최대 5,516억 달러(약 806조 원)에 이를 것으로 전망하였다. 특히, AI 특화 메모리의 대표주자인 HBM(High Bandwidth Memory)은 공급 부족 현상을 겪고 있으며, HBM뿐만 아니라 서버용 DRAM 메모리 등도 공급-수요 격차로 인해 급격한 가격 상승과 매출 증가 추세를 보인다.

ㅇ 이처럼 AI 메모리의 중요성은 계속 강화되고 있으며, 단순한 보조 부품이 아니라 AI 시스템의 성능과 효율성을 좌우하는 핵심 요소로 자리매김하고 있다. 앞으로 AI 및 반도체 산업에서의 경쟁에 대응하기 위해서는 이러한 AI 메모리에 대한 이해와 동향 파악이 중요한 상황이며, 이에 따라 본고에서는 AI 메모리의 기술 및 시장 동향을 파악하고 시사점을 도출하고자 한다.

* DOI: 10.22648/ETRI.2026.J.410302

출처 : 한국전자통신연구원 전자통신동향분석 > AI 메모리 반도체 분야 주요 기술 및 시장 동향 (2026.06.01)

(저자 : 홍아름 미래전략연구실 선임연구원, 이재성 기술경제연구실 선임연구원, 연주원 반도체연구정책센터 연구원)

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