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Memory Supply Chain and Equipment Constraints
Equipment/fab/material 자료는 capex가 곧바로 bit supply로 바뀌지 않는 이유를 설명한다. 300mm fab 투자, advanced packaging, test 장비, HBM wafer allocation, 지역/수출통제 제약을 분리해서 봐야 한다.
이번 패스에서 읽은 source coverage
- Cluster raw files read: 183
- Ledger: [[raw-integration-ledger]]
- Related: [[raw-source-map]], [[citation-matrix]], [[supply-demand-gap]], [[forecasting-evidence-map]]
핵심 해석
- SEMI/KLA/Advantest/Teradyne류 자료는 memory upcycle이 front-end wafer뿐 아니라 packaging/test 장비 병목을 동반함을 보여준다.
- China localization/CXMT/YMTC/수출통제 자료는 장기 supply ceiling과 regional substitution risk를 동시에 만든다.
- 물/전력/material 제약은 fab capacity ramp의 non-financial bottleneck이다.
정리: 공급 제약을 demand forecast에 연결하는 법
이 페이지의 핵심 정리 결과는 “장비 투자가 늘었다”가 아니라, 어떤 병목이 어떤 제품군의 실현 가능한 bit supply를 늦추는지다. HBM은 wafer input뿐 아니라 TSV/advanced packaging/test/KGD 검증을 통과해야 하므로, DRAM/NAND 일반 capex보다 더 많은 gate를 가진다. ^[raw/datasets/dram-wafer-capacity-allocation-2026.md] ^[raw/reports/equip-advantest-hbm-test-lead-times-2026.md]
| Bottleneck | Directly constrains | Demand forecast consequence | Watch signal |
|---|---|---|---|
| HBM wafer multiple | conventional DRAM wafer availability | HBM demand가 conventional DRAM shortage를 악화시킬 수 있다 | HBM output share vs revenue share, DDR5/server allocation |
| Advanced packaging / CoWoS / hybrid bonding | high-end GPU/HBM module realization | announced accelerator demand를 installed HBM EB로 할인 | CoWoS allocation, TCB/hybrid bonding orders |
| Memory test / burn-in / KGD | HBM4 and high-density DRAM ramp | roadmap spec를 즉시 volume shipment로 보지 않는다 | tester lead time, memory test revenue mix |
| 300mm fab capacity lag | broad DRAM/NAND bit supply | capex 증가는 12~24개월 후 supply curve로 반영 | 300mm capacity growth, WFE shipment timing |
| Power/water/material/site constraints | regional fab expansion and data-center deployment | supply와 demand 양쪽 realization gate로 적용 | grid interconnect, water/energy commitments |
| Export control/localization | regional substitution and stranded capacity | China/non-China supply ceiling을 분리 | KLA/ASML China exposure, CXMT/YMTC ramp |
Capacity-to-bit conversion rule
MemoCast에서 capex headline을 만났을 때는 아래 순서로만 bit supply에 반영한다.
- Capex type 분리: wafer fab, packaging, test, power/site, R&D 중 무엇인지 먼저 분류한다.
- Lag 부여: WFE와 fab 증설은 12~24개월, packaging/test는 병목 완화 시점을 별도 적용한다.
- Product allocation 적용: HBM, server DRAM, mobile/PC DRAM, NAND가 같은 wafer/capex를 동일하게 나눠 갖지 않는다.
- Yield/ramp discount: HBM4, 3D DRAM, high-layer NAND처럼 신공정은 초기 yield와 qualification gate를 둔다.
- Realization factor 산출: 가장 낮은 gate를 supply ceiling으로 둔 뒤 [[channel-pricing-signal]]의 shortage regime과 교차 확인한다.
Supply constraint 지표 승격
Equipment/fab/material raw는 headline capex를 곧바로 bit supply로 보는 오류를 막기 위한 realization gate로 승격한다. 구현 파일은 wiki/lib/supplyConstraint.ts, source-backed preset은 wiki/data/supply-constraint-presets.json이다.
모델 수식
Supply constraint score = 0.25 × wafer cannibalization + 0.15 × capacity lag + 0.20 × packaging bottleneck + 0.20 × test bottleneck + 0.10 × process-control bottleneck + 0.10 × regional/material risk
realization factor = clamp(1 - constraintScore / 130, 0.15, 1.00)
| Component | 정규화 방식 | Raw anchor | Source URL |
|---|---|---|---|
| Wafer cannibalization | effective conventional wafer share = 100 - HBM wafer share × HBM wafer multiple; 잠식률을 0~100점화 | HBM이 DRAM wafer output 23% 소비, HBM3E는 DDR5 대비 ~3x, 1GB HBM은 standard DRAM 대비 ~4x wafer equivalent | semi.org, trendforce.com |
| Capacity lag | 300mm wafer capacity growth가 8% 미만이면 단기 공급 전환 lag로 점수화 | 설치 capacity 성장률 2026 +4.7%, 2027 +5.0%; 장비 출하는 통상 12~24개월 후 bit supply 전환 | semi.org, tomshardware.com |
| Packaging bottleneck | hybrid bonding/TCB order·revenue growth 평균을 병목 점수로 사용 | BESI 수주 YoY +104.5%, hybrid bonding 매출 2023 €36M → 2026 전망 €476M; ASMPT TCB TAM 2025 $760M → 2028 $1.6B | besi.com |
| Test bottleneck | tester lead time × 10 + memory test growth / 3 | Advantest ATE lead time 6개월+, Teradyne memory test 매출 QoQ +110%, HBM/DRAM이 memory test 매출의 75% | digitimes.com, fool.com |
| Process-control bottleneck | advanced packaging/process-control growth를 0~100점화 | KLA advanced packaging process-control 매출 2025 $635M → 2026 ~$1B, 메모리 process-control 내 DRAM 84% | finance.biggo.com |
| Regional/material risk | 소재 집중도·수출통제·지역 capex ceiling을 0~100 점수화 | 일본 소재/장비 집중, 중국 장비 국산화·수출통제, KLA China FY2025 매출 **33%**와 CY2026 역풍 $300~350M | finance.biggo.com |
Source-backed scenario presets
| Preset | Score | Regime | Realization factor | Effective conventional wafer share | Forecast use |
|---|---|---|---|---|---|
hbm4-packaging-test-gated-reference | 82.21 | severely-constrained | 0.368 | 19.5% | HBM4/GB300/Rubin 수요 산식에 packaging·KGD/KGSD tester gate를 먼저 곱해 realized HBM supply를 보수화 |
300mm-memory-capex-expansion-reference | 40.02 | lagged-expansion | 0.692 | 43.0% | SEMI WFE/300mm capex 증가를 즉시 bit supply로 반영하지 않고 12~24개월 lagged supply curve로 연결 |
regional-material-export-risk-reference | 41.13 | lagged-expansion | 0.684 | 70.0% | 소재·수출통제·중국 localization 리스크를 regional supply ceiling 또는 downside stress로 분리 |
예측 모델 연결 규칙
constraintScore ≥ 75: headline capex보다 realization factor를 먼저 적용한다. HBM4처럼 packaging/test 의존도가 높은 제품은 demand EB가 있어도 출하 EB로 전량 실현되지 않는다.55 ≤ constraintScore < 75: 일부 공급축이 병목이다. wafer input, CoWoS/TCB, tester capacity 중 가장 낮은 gate를 supply ceiling으로 둔다.35 ≤ constraintScore < 55: 장비 투자는 늘지만 12~24개월 전환 lag가 남아 있다. 단기 가격/shortage 모델에는 공급 완화를 지연 반영한다.constraintScore < 35: expansion 상태다. bit supply 모델에서 capex와 wafer capacity 증가를 비교적 직접 반영하되, 제품별 wafer multiple은 유지한다.
Source notes read in this pass
| Raw file | Source URL | What it adds to the wiki model | Numeric anchors observed |
|---|---|---|---|
raw/articles/aisilicon-datacenter-buildout-gigawatts-2026-2028.md | futurumgroup.com | 2026 US hyperscaler AI capex 합산 ~$700B(MSFT/Alphabet/Amazon/Meta/Oracle). Amazon ~$200B, Google $175~185B.; Wall Street 컨센서스: 2028년 ~$930B, 2025-2030 누적 $4.7T. | $700B, $200B, 185B, 2028년, $930B, $4.7T |
raw/articles/aisilicon-largest-training-clusters-gpu-count-2026.md | introl.com | xAI Colossus(Memphis): 555,000 GPU, $18B, 세계 최대. 2026-01-17 Colossus 2 가동(첫 GW급 coherent 학습 클러스터). ~1GW → 2026-04 1.5GW → 총 2GW 계획. GB200/GB300 중심. 목표 100만 GPU.; Microsoft/OpenAI Stargate Abilene: 첫 450,000 GPU Blackwell 캠퍼스 2026 초 가동. | $18B, 1GW, 1.5GW, 2GW, 100만, 288GB |
raw/articles/aisilicon-nvidia-amd-hbm-capacity-roadmap-2026.md | trendforce.com | B200: 192GB HBM3e. GB300 NVL72 (Blackwell Ultra): GPU당 288GB HBM3e (B200 192GB 대비 증가).; 2026 출하 mix: Blackwell이 NVIDIA 하이엔드 GPU 출하의 71% 차지 전망. Rubin은 29%→22%로 하향(딜레이 리스크). GB200/B200은 기존 수주·가격민감 고객 수요로 2H26까지 지속. | 192GB, 288GB, 71%, 29%, 22% |
raw/articles/aisilicon-onprem-edge-inference-memory-2026.md | intuitionlabs.ai | 추론 전용 GPU 대용량 메모리화: Intel Crescent Island 160GB(Xe3P, air-cooled inference), AMD MI400 432GB HBM4, NVIDIA Rubin 288GB HBM4(50 PFLOPS NVFP4).; on-prem 정당화: 활용률 80%+ 지속, 데이터주권, 멀티이어 계약. | 160GB, 432GB, 288GB, 80%, 14B, 7B |
raw/articles/aisilicon-tpu-ironwood-trainium3-hbm-specs-2026.md | trendforce.com | 칩당 192GB HBM3e, 대역폭 7.4 TB/s. dual-chiplet(각 chiplet 96GB, HBM3E 8 stack).; dense FP8 4.6 PFLOPS(B200 4.5 대비 소폭↑). 9,216칩 superpod = 직접접근 HBM 1.77 PB. | 192GB, 7.4 T, 96GB, 1.77 PB, 144GB, 4.9 T |
raw/articles/ddr4-ddr5-transition-2026.md | corewavelabs.com | 2026년 신규 PC 빌드는 DDR5 기본 (모든 신규 Intel·AMD 데스크톱 플랫폼).; DDR4 capacity 2026년 말 2024년의 약 20~25% 수준으로 축소. | 2026년, 2024년, 25%, 2025년 |
raw/articles/domain-autonomous-vehicle-data-generation-storage.md | tuxera.com | 자율주행 테스트카 1대 하루 11~152TB(센서 시간당 1.4~19TB). 최신은 하루 수백 TB 추정.; Continental ADAS팀: 전세계 차량 수집 150TB+ 이미지·센서 데이터 중앙 저장. | 152T, 19T, 150T |
raw/articles/domain-hpc-supercomputer-hbm-memory-capacity.md | en.wikipedia.org | El Capitan (LLNL, 2024-11 세계 1위): HBM3 총 5.4 PB. MI300A 가속기당 128GB HBM3.; Frontier (ORNL): 총 메모리 9.2PB(절반 HBM/절반 DDR4) → HBM 약 4.6 PB. | 5.4 PB, 128GB, 9.2PB, 4.6 PB, 8.16 PB, 12.2PB |
raw/articles/domain-humanoid-robotics-memory-content.md | trendforce.com | NVIDIA Jetson Thor (Blackwell, TSMC 4nm): Jetson Orin 대비 AI 컴퓨트 7.5배, CPU 3.1배, 메모리 2배. 130W 전력 envelope. 2070 FP4 TFLOPS GPU.; Tesla Optimus HW5급 보드: CPU+GPU+NPU에 수백억 트랜지스터. HW5 칩 TSMC N3P/Samsung 2nm, 2026년 양산 전망. | 4nm, 128GB, 64GB, 2nm, 2026년, 2030년 |
raw/articles/domain-industrial-automation-edge-ai-memory.md | iot-analytics.com | IoT MCU 시장 2030년 $7.32B, CAGR 6.3% — 산업·엣지 AI 견인 (IoT Analytics).; 글로벌 로보틱스 시장 2024 $45B → 2030 $110.7B, 2.5배, CAGR 13.8% (ABI Research). | 2030년, $7.32B, 6.3%, $45B, $110.7B, 13.8% |
raw/articles/domain-networking-switch-hbm-broadcom-tomahawk.md | broadcom.com | Broadcom Tomahawk 6: 단일 칩 102.4 Tbps 스위칭 — 업계 최초, 기존 최고 대비 2배.; Tomahawk Ultra: 랙당 Intel Gaudi 3 가속기 최대 64개 all-to-all 연결, 총 HBM 대역폭 76.8 TB/s; SUE 적용 시 XPU 간 <400ns 지연. | 102.4 T, 76.8 T, 51.2 T |
raw/articles/domain-sovereign-ai-national-datacenter-memory-2026.md | g42.ai | Stargate UAE(G42·Oracle·NVIDIA·Cisco·SoftBank): Abu Dhabi 1GW 클러스터, 1단계 200MW 2026 가동. OpenAI "for Countries" 1호.; Saudi HUMAIN: Riyadh Hexagon 480MW Tier IV. 2030년 1.9GW, 이후 4년 내 6.6GW 확장 계획. | 1GW, 200MW, 480MW, 2030년, 1.9GW, 4년 |
raw/articles/domain-space-aerospace-radhard-memory.md | marketsandmarkets.com | 글로벌 rad-hard 메모리 시장 2024년 $1.27B → 2033년 $2.68B, CAGR 8.5% (Dataintelo).; rad-hard 전자부품 시장 2025년 약 $2.0B → 2032년 $3.5~3.8B, CAGR 6~8% (Electronicsmedia / MarketsandMarkets는 2030년 $2.30B 인용). | 2024년, $1.27B, 2033년, $2.68B, 8.5%, 2025년 |
raw/articles/domain-surveillance-cctv-nand-demand.md | grandviewresearch.com | AI in video surveillance 시장 2026년 $4.04B → 2032년 $10.88B, CAGR 17.9%.; CCTV 카메라 시장 2025년 $13.2B → 2026년 $14.1B → 2036년 $28.3B, CAGR 7.2% (Fact.MR). | 2026년, $4.04B, 2032년, $10.88B, 17.9%, 2025년 |
raw/articles/domain-telecom-5g-6g-edge-memory-demand.md | fortunebusinessinsights.com | IT & Telecom 메모리 세그먼트 2034년까지 CAGR 약 20.6% 전망.; 5G 기지국 사이트에 DDR5 탑재 MEC 서버 확산 — Nokia, Ericsson, Huawei 모두 최신 엣지 컴퓨팅 플랫폼에 DDR5 적용. | 2034년, 20.6%, 60%, 12.8%, 2035년, 2030년 |
raw/articles/esg-memory-fab-energy-water-carbon-re100.md | news.skhynix.com | 5대 반도체사(Samsung·SK·TSMC·Intel·Micron) 연간 물 5,000만㎥+, 전력 90억 kWh+ 소비.; 반도체 산업 연 CO2 배출 1,500만 톤+, 2030년까지 2배 전망. | 000만, 90억, 500만, 2030년, 2021년, 19.3 T |
raw/articles/gddr7-graphics-memory-demand-crowding-out-2026.md | astutegroup.com | 16GB GDDR7 카드당 비용 2025 중반 $65~80 → 연말 $200+. GDDR6도 2025 중후반 ~60% 상승.; NVIDIA·AMD 단계적 GPU 가격 인상(AMD 1월, NVIDIA 2월~). | 16GB, 60%, 40% |
raw/articles/history-memory-fab-disruptions-supply-shocks.md | computerworld.com | SK hynix 우시(Wuxi) 화재(2013): PC DRAM 장비 손상 + 정전·클린룸 오염 → 1주 만에 메모리 가격 27%+ 급등. Samsung·Micron 수혜.; 대만 지진(2024): Micron·Samsung·SK가 contract price 공시 중단, wafer fab 셧다운으로 추가 가격 인상 신호. | 1주, 27%, 4%, 3%, 90% |
raw/articles/korea-legacy-dram-ddr4-crowding-out-2026.md | thelec.kr | 2026-01 기준 글로벌 DDR4/DDR5 가격, 2025-09 이전 대비 4배+ 급등.; 단종 임박 DDR3(L)·DDR2까지 수요·가격 상승: DDR3(L) 8GB 1만원대(2024-25) → 1~2만원(2025말~2026초). 2026-04 DDR2-DDR3 +20~40%, DDR4 4GB +20%. | 8GB, 1만, 2만, 40%, 4GB, 20% |
raw/articles/model-context-length-kv-cache-memory-demand.md | introl.com | 1M 토큰 컨텍스트 production-ready(2025-12). KV cache 약 15GB/user(1M 토큰).; Llama 3.1-70B에서 128K 컨텍스트 KV cache만 약 40GB HBM → 단일 A100 용량 초과. | 15GB, 70B, 128K, 40GB, 16T, 1% |
raw/articles/model-epoch-ai-compute-growth-trends.md | epoch.ai | frontier LLM 학습 compute: 2020년 이후 연 5배(doubling ~5.2개월).; 전체 notable AI 모델: 2010년 이후 연 4.4배 성장. | 2020년, 5.2개월, 2010년, 6.8개월, 7개월, 2026년 |
raw/articles/model-introl-ai-memory-supercycle-hbm-2026.md | introl.com | GPU별 HBM 사양: H100 80GB / 3.35 TB/s (HBM3), H200 141GB / 4.8 TB/s (HBM3e), B200 (Blackwell) 192GB / 8.0 TB/s (HBM3e), R100 (Rubin) 288GB / 13-15 TB/s (HBM4), GB300 (Blackwell Ultra) 288GB (HBM3e), Rubin Ultra 512GB (HBM4); 메모리 룰: 16-bit 정밀도에서 1B 파라미터당 약 2GB GPU | 80GB, 3.35 T, 141GB, 4.8 T, 192GB, 8.0 T |
raw/articles/nvidia-gpu-hbm-capacity-roadmap-2026.md | spheron.network | B200 (Blackwell): 192GB HBM3E, 대역폭 8 TB/s. 스택 구성 8-Hi 기반.; B300 / Blackwell Ultra: 288GB HBM3E (12-Hi 스택), 대역폭 8 TB/s. B200 대비 GPU당 용량 +50% (192GB→288GB). | 192GB, 8 T, 288GB, 50% |
raw/articles/on-device-slm-smartphone-ram-2026.md | v-chandra.github.io | 모바일 SLM 1B~7B 파라미터. 7B 4-bit ≈ 3.5~4.5GB RAM 로드.; 2026 플래그십 12~16GB unified memory(7B가 OS+앱과 공존 상한). | 16GB, 1B, 7B, 4.5GB |
raw/articles/power-datacenter-vacancy-leasing-market-2026.md | jll.com | primary market 공실률 2025년 말 1.4% 사상 최저(북미 1.6%, 1년 전 2.8%). Northern Virginia colo 0.72%.; 건설 중 capacity의 74~92% pre-leased/precommitted → 2030년까지 저공실 지속 전망. | 2025년, 1.4%, 1.6%, 1년, 2.8%, 0.72% |
raw/articles/power-deloitte-ai-datacenter-123gw-2035.md | prnewswire.com | AI 데이터센터 전력 수요: 2024년 4 GW → 2035년 123 GW (30배 이상 증가 전망).; 전체 데이터센터 전력 수요: 2024년 33 GW(AI 비중 12%) → 2035년 176 GW(AI 비중 70%). | 30x, 2025년, 2024년, 4 GW, 2035년, 123 GW |
raw/articles/power-gb200-nvl72-rack-120kw-liquid-cooling.md | theregister.com | NVL72 랙: 36 GB200 노드 = 72 GPU + 36 Grace CPU, 랙당 ~120 kW.; GB200 Grace Blackwell Superchip 1개당 최대 ~1,200W 방열. | 120k, 36 GB, 120 k, 30%, 15 k |
raw/articles/power-goldman-datacenter-power-demand-165pct-2030.md | goldmansachs.com | 데이터센터 전력 수요 2023~2030 +165% 증가 전망.; 전력망(grid) 투자 약 $720 billion(2030년대까지) 필요. | 165%, 2030년, 11년 |
raw/articles/power-hbm3e-energy-per-bit-power-efficiency.md | micron.com | Micron HBM3E: 경쟁사 대비 전력 소비 ~30% 낮음 주장.; HBM3E 세대 전력 효율 직전 세대 대비 약 12% 개선. | 30%, 12%, 1.2 T |
raw/articles/power-hbm4-hbm5-per-stack-watts-roadmap.md | tomshardware.com | HBM4: HBM3E 대비 bit당 전력 약 40% 감소, 열성능 약 4% 개선.; HBM4 인터페이스 폭 1024-bit → 2048-bit로 2배(전력 효율·열 대응 목적). | 40%, 4%, 4 T, 2026년 |
raw/articles/power-iea-datacenter-electricity-945twh-2030.md | iea.org | 글로벌 데이터센터 전력 소비: 2024년 약 415 TWh(전 세계 전력의 ~1.5%) → 2030년 약 945 TWh(2배 이상). 일본 전체 전력 소비 수준.; AI 최적화 데이터센터 전력 수요는 2030년까지 4배 이상 증가 전망. | 945 T, 2024년, 415 T, 1.5%, 2030년 |
raw/articles/power-liquid-cooling-adoption-hbm-thermal-limits.md | tomshardware.com | 직접칩(direct-to-chip) 냉각이 칩 단에서 열부하의 70~80% 제거.; NVIDIA Blackwell Ultra: HBM3E 8스택 탑재, 최대 1,400W 방열, 약 49.1 W/cm² 열밀도. | 80%, 4.4 k, 5 k, 2036년, $17.8B, 120 k |
raw/articles/power-nuclear-smr-ppa-ai-datacenter-deals-2025.md | introl.com | Amazon/Google/Microsoft 합산 원자력 파트너십 $10B 이상 약정, 글로벌 ~22 GW 프로젝트 개발 중.; 집계: 13개 딜, 합산 9.7+ GW 약정. | $10B, 22 GW, 835 MW, 20년, $16B, 2028년 |
raw/articles/power-schmidt-congress-ai-power-29gw-2027.md | techpolicy.press | 데이터센터 추가 전력 수요: 2027년까지 +29 GW, 2030년까지 추가 +67 GW.; 업계 전력 수요 비중 전망: 총 발전의 3% → 99% (극단적 상방 주장, 회의론 존재). | 29 GW, 67 GW, 2027년, 2030년 |
raw/articles/power-socamm-lpddr5x-low-power-ai-server-memory.md | tomshardware.com | LPDDR5X SOCAMM 동작 전압 ~1.05V, DDR5 RDIMM 대비 전력 30~35% 절감.; 일부 자료: SOCAMM이 표준 DDR5 RDIMM 대비 전력 1/3 수준 소비. | 35%, 55%, 128GB, 2027년, 30% |
raw/articles/power-us-grid-interconnection-queue-bottleneck.md | spglobal.com | 미국 데이터센터 전력 수요(IT+냉각+조명 등): 2026년 75.8 GW → 2028년 108 GW → 2030년 134.4 GW.; 그리드 전력 수요 2025년 +22%, 2030년까지 거의 3배. | 2026년, 75.8 GW, 2028년, 108 GW, 2030년, 134.4 GW |
raw/articles/server-ddr5-rdimm-channels-capacity-2026.md | amd.com | AMD EPYC 9005 (Turin): socket당 DDR5 12채널, 최대 6TB/socket, 속도 6000~6400 MT/s.; Intel Xeon 6th Gen (Granite Rapids): socket당 12채널, DDR5-6400 RDIMM, MR-DIMM은 DDR5-8800 지원. | 6T, 256GB, 64GB, 1.5T |
raw/articles/storage-ai-training-data-synthetic-data-nand-demand.md | cloud.google.com | Gartner: 2026년까지 기업 75%가 합성데이터 생성(2023 <5%). 2026 AI 프로젝트 데이터의 75% 합성, 2030 합성>실데이터.; LLM 1회 학습 사이클이 petabyte급 intermediate 데이터 생성 → 고throughput 스토리지 필요. | 2026년, 75%, 5%, 10T, 80PB |
raw/articles/trendforce-ai-20pct-dram-wafer-2026.md | trendforce.com | 2026년 AI가 글로벌 DRAM 공급의 **약 20%(near 20%)**를 실질 소비.; 메모리 수요 분해 (총 약 3 EB): | 2026년, 20%, 750PB |
raw/articles/trendforce-ai-server-memory-contract-price-2q26.md | trendforce.com | 2Q26 contract 가격 전망 (QoQ):; 공급자들은 수익성이 높은 server DRAM 우선 배분, 주요 고객과 장기계약(LTA) 체결로 향후 capacity 확장 뒷받침. | 2026년, 63%, 75% |
raw/articles/trendforce-hbm-market-forecast-2026.md | trendforce.com | HBM bit 수요 성장: 2025년 +130% YoY, 2026년 +70% YoY (공급 타이트 지속).; 2026년 총 HBM 출하 30 billion gigabits(30Gb 단위) 초과 전망. | 2025년, 130%, 2026년, 70% |
raw/articles/trendforce-nearline-hdd-shortage-qlc-ssd-2026.md | trendforce.com | nearline HDD lead time이 수 주 → 52주 초과로 급증.; 하이퍼스케일러가 backorder 회피 위해 QLC NAND SSD로 전환 (warm/cold storage 대체). | 52주, 30%, 10%, 2026년 |
raw/datasets/ai-rack-gpu-hbm-coupling-parameters.md | intuitionlabs.ai | system(GB200/GB300/Rubin), gpu_per_rack, hbm_per_gpu_gb, hbm_per_rack_tb, total_ram_per_rack_tb, power_kw, note, confidence; GB200 NVL72: 72 GPU, ~13.4TB RAM, ~120kW. | 13.4T, 120k, 288GB, 8T, 20.7T |
raw/datasets/dram-nand-bit-growth-cagr-longrun.md | nextplatform.com | product, period, bit_growth_pct, type(annual/cagr/cagr_revenue), note, confidence; type 주의: bit growth(물량) vs cagr_revenue($, ASP 포함)는 전혀 다른 지표. | 20%, 3%, 12%, 7.2%, 8.51% |
raw/datasets/dram-wafer-capacity-allocation-2026.md | trendforce.com | segment, metric(output_share/revenue_share/wafer_multiple 등), value_pct(% 또는 배수), note, confidence; HBM: output ~8%(bit 기준)이나 revenue >30%(2026). AI equivalent wafer 소비 ~20%. | 8%, 30%, 20%, 3x, 1GB, 4x |
raw/datasets/hbm-bit-demand-growth-rate.md | nextplatform.com | year, hbm_bit_demand_yoy_pct(YoY bit 수요 증가율 %), note, confidence; 2024 ~+200%(폭발적), 2025 +130%, 2026 +70%로 둔화(TrendForce). 절대 bit는 계속 증가하나 증가율은 체감. | 200%, 130%, 70%, 20%, $4B, $130B |
raw/datasets/hbm-dram-capacity-wpm-2026.md | trendforce.com | company/metric, value, unit(wpm/pct), period, note, confidence; SK hynix M15X HBM 2H26 40k wpm→2027 80k(출처별 10k→55-60k). 총 DRAM wafer input 600k wpm(2H26). 용인 +360k(2030). | 40k, 80k, 10k, 60k, 600k, 360k |
raw/datasets/idc-global-datasphere-zettabytes.md | my.idc.com | year, datasphere_zb(연간 생성/캡처/복제/소비 데이터, ZB), note, confidence; 2018 33ZB → 2025 ~173.4ZB(≈175). 2026 230~240ZB. 2029 527.5ZB(2025의 ~3배). | 4년 |
raw/datasets/korea-semiconductor-exports-monthly.md | money.usnews.com | period: 연/월(FY=연간); semiconductor_exports_usd_b: 반도체 수출액(십억 달러) | 79%, 2025년, $173.4B, 22.2%, $37.2B, 169.4% |
raw/datasets/memory-maker-capex.md | finbox.com | year: 연도 (Samsung/SK는 회계 FY, Micron은 8월 종료 FY); company: SK_hynix / Samsung / Micron | 10억, 53.1T, 56.7T, 47.4T, 11%, 40.9T |
raw/datasets/semiconductor-capex-to-revenue-ratio.md | 247wallst.com | metric(capex_to_revenue 등), value_pct(%), period, note, confidence; 5년 평균 capex/revenue 28.2%(1980년 이후 3번째로 28% 초과). 2024 25% → 2025 21% → 2026 19%(projected) = 하락(규율). | 5년, 28.2%, 1980년, 28%, 25%, 21% |
raw/datasets/server-dram-content-per-box-growth.md | trendforce.com | year/metric, value, unit, note, confidence; 2024 서버 DRAM 콘텐츠/box +17.3% YoY(타 앱 추월, TrendForce). | 17.3%, 256GB, 512GB, 1T, 30%, 80% |
raw/earnings/hbm4-three-supplier-competition-samsung-comeback-2026.md | trendforce.com | Samsung HBM4 2026-02 양산(이전 세대 NVIDIA 인증 난항 후 복귀). 2026-06-05 3사 모두 Vera Rubin HBM4 인증.; 점유율: SK hynix 60~70%, Samsung 25~30%, Micron 나머지. SK가 qualification 선행 + Blackwell 주공급. | 70%, 30% |
raw/earnings/hyperscaler-capex-2026-guidance.md | tomshardware.com | Big 4(Microsoft, Google/Alphabet, Amazon, Meta) 2026 합산 capex: 약 $725B, YoY +77% (2025 약 $410B); AI 인프라 비중: 약 75% (~$450B) | $725B, 77%, $410B, 75%, $450B, $190B |
raw/earnings/kioxia-fy25-nand-outlook-ipo.md | kioxia-holdings.com | 2024년 도쿄증권거래소 IPO. 2025년 주가 +540%(AI 병목 반응, 일본 최고 성과 반도체주).; 2025 NAND 수요>공급, bit growth mid-teens%. 2026 **high-teens%**로 가속(공급제약 심화). | 2024년, 2025년, 540%, 20%, 2029년, 62% |
raw/earnings/micron-fq2-2026-earnings.md | investors.micron.com | 총매출: $23.86B (≈$23.9B), YoY +196%, QoQ +75%; DRAM 매출: $18.8B (총매출의 79%), YoY +207% | $23.86B, $23.9B, 196%, 75%, $18.8B, 79% |
raw/earnings/nvidia-hbm4-supplier-qualification-vera-rubin-2026.md | finance.yahoo.com | 2026-06-05 Jensen Huang: Samsung·SK hynix·Micron 3사 모두 HBM4 인증 통과(Vera Rubin용).; Vera Rubin: GTC Taipei(2026-06-01) 발표 후 full production. Grace Blackwell 대비 agent throughput 10배. 2026 3Q 출하 예정. | 70%, 30% |
raw/earnings/sk-hynix-1q26-earnings.md | cnbc.com | 매출(Revenue): 52.5763조원 (분기 최초 50조원 돌파), QoQ +60%, YoY +198%; 영업이익(Operating profit): 37.6103조원 (≈$25.42B), QoQ +96%, YoY 5배+ | 52.5763조원, 50조원, 60%, 198%, 37.6103조원, $25.42B |
raw/earnings/sk-hynix-fy2025-record-results.md | news.skhynix.com | FY2025 매출 97.15조원, 영업이익 47.21조원(기록), 순이익 42.95조원.; 분기: Q1 17.64조(OP 7.44조) → Q2 22.23조(9.21조) → Q3 24.45조(11.38조) → Q4 32.83조(OP 19.17조, margin 58%). | 97.15조원, 47.21조원, 42.95조원, 58%, 34%, 68% |
raw/earnings/winbond-1q26-earnings.md | finance.biggo.com | 매출: NT$38.25B (≈$5.6B 표기, 통화 환산 주의); Gross margin: 53.4%, QoQ +11%p | 38.25B, $5.6B, 53.4%, 11%, 10.12B, 47% |
raw/lectures/conf-fms-2025-3d-nand-500-layer-roadmap.md | tomshardware.com | FMS(Future of Memory and Storage) 2025 및 업계 로드맵에서 3D NAND 적층 경쟁 가속.; 현재(2025) 300+ word-line layer 상용화 단계 → 400+ → 1000 layer(2030) 목표. | 30% |
raw/lectures/conf-iedm-2025-3d-dram-oxide-vct.md | iedm25.mapyourshow.com | IEDM 2025 (San Francisco, 12/10) Session 29: 차세대 고밀도·저전력 3D DRAM용 transistor 기술.; 두 핵심 발표: Kioxia(29-1, OCTRAM oxide-semiconductor 적층), Samsung(29-2, Cell-On-Peri 수직채널 a-IGO). | 100 nm, 10nm, 2T |
raw/lectures/conf-isscc-2026-memory-sessions.md | thememoryguy.com | ISSCC 2026 (2026-02 개최)에서 HBM4, LPDDR6, GDDR7, NAND가 주요 메모리 주제로 다뤄짐.; AI 시스템·HPC의 핵심 enabler로서 메모리 기술 강조. | 50%, 2년 |
raw/lectures/conf-jedec-hbm4-jesd270-4-standard.md | jedec.org | 2025-04 JEDEC가 차세대 고대역폭 메모리 표준 JESD270-4 (HBM4) 공식 발표.; AI/HPC 워크로드의 급증하는 대역폭·용량 요구 대응이 목적. | 2 T, 64 GB, 64GB |
raw/lectures/conf-jedec-ufs5-mobile-storage-roadmap.md | jedec.org | UFS 5.0: UFS 4.0 대비 성능 2배, 최대 10.8 GB/s(MIPI M-PHY 6.0, UniPro 3.0). UFS 4.1 대비도 2배.; 상용 폰 탑재 ~2027(갤럭시 S27 추정). Kioxia가 2026-02 말 UFS 5.0 호환 모듈 샘플 출하. | 10.8 GB, 512GB, 1T |
raw/lectures/conf-micron-hbm4-g9-nand-vera-rubin.md | investors.micron.com | Micron이 HBM4 36GB 12-high를 1Q CY2026 대량 출하 시작, NVIDIA Vera Rubin용.; 16-high(48GB) HBM4 샘플 출하로 적층 capability 시연. | 36GB, 48GB, 2.8 T, 20% |
raw/lectures/conf-samsung-hbm4e-samples-3-6tbs.md | news.samsung.com | Samsung이 업계 최초로 12-layer HBM4E 샘플 출하 (2026-05-29).; HBM4 양산 시작(2026-02) 후 단 3개월 만에 후속 세대(HBM4E) 샘플로 진입. | 3개월, 20%, 3.6 T, 48 GB, 36GB, 30% |
raw/lectures/conf-skhynix-hbm4-12high-16high-samples.md | news.skhynix.com | SK hynix가 세계 최초로 12-layer HBM4 샘플을 주요 고객에 출하 (2025-03).; 당초 계획(2026 초)보다 약 6개월 앞당긴 일정. | 6개월, 36 GB, 48 GB, 36GB, 48GB |
raw/lectures/conf-skhynix-hbm4e-hbm5-roadmap-2027-2031.md | trendforce.com | 32Gb density(HBM4 대비 +33%) → 12-Hi로 48GB(HBM4는 16-Hi로 48GB).; pin speed 최대 16Gbps(HBM4 대비 +37%) → stack당 4 TB/s(기록). | 33%, 48GB, 37%, 4 T |
raw/lectures/conf-skhynix-vlsi-2025-dram-roadmap.md | news.skhynix.com | IEEE VLSI Symposium 2025 (Kyoto, 6/8-12)에서 SK hynix가 향후 30년 DRAM 로드맵 발표.; CTO Cha Seon Yong 기조연설: "Driving Innovation in DRAM Technology: Towards a Sustainable Future" (6/10). | 30년, 10nm, 2010년, 20nm, 33% |
raw/lectures/cxl-memory-pooling-explained.md | computeexpresslink.org | CXL(Compute Express Link) = 프로세서-디바이스 간 개방형 인터커넥트. PCIe 물리계층 위에서 coherency + memory semantics 제공, PCIe보다 낮은 latency.; CXL.mem: 전통 메모리 컨트롤러/DRAM 인터페이스를 거치지 않고 여러 메모리 모듈을 서버에 연결, 공유 메모리 풀 접근. | - |
raw/lectures/dram-scaling-4f2-3d-dram-roadmap.md | allpcb.com | 전통 DRAM 셀은 6F2(F=최소 feature). 4F2 셀로 전환 시 동일 노드에서 셀 면적 ~33% 축소 → density 향상.; 4F2 구현 방식: cell array와 peripheral 회로의 수직 배치. | 33%, 8x, 20년, 2x, 8년 |
raw/lectures/emerging-co-packaged-optics-cpo-memory-bandwidth.md | tomshardware.com | CPO = optical engine을 switch ASIC·가속기 패키지에 인접/통합 → 전기 거리(inch→mm) 축소, 대역폭 밀도↑·전력/지연↓.; GPU-GPU·가속기 인터커넥트를 동(copper)에서 광으로 대체(scale-up/scale-out). | 409.6 T, 1.6T |
raw/lectures/emerging-cxl-pooling-stranded-memory-tco-net-demand.md | semiengineering.com | hyperscale(Azure·Google)에서 집계 메모리의 ~40%가 대부분 미사용(stranded + untouched).; 메모리는 서버 원가의 ~절반인데 평균 DRAM의 ~25%가 미사용. | 40%, 25%, 54%, 19% |
raw/lectures/emerging-dna-molecular-archival-storage-vs-nand.md | precedenceresearch.com | 데이터 생성 폭증: 2025년까지 genome-sequence 데이터 ~40 EB 저장 필요. 단일 인간 게놈 raw 수백 GB.; Atlas Data Storage(Twist Bioscience 스핀오프): 2026 DNA 스토리지 상용화, 물방울 1개에 13TB. Atlas Eon 100: 60 cubic inch에 60PB(LTO-10 tape의 1,000배 밀도). | 2025년, 13T, 60PB, $44.2B, 88%, $44B |
raw/lectures/emerging-hbf-high-bandwidth-flash-ai-inference.md | tomshardware.com | HBF = NAND 기반 HBM 대안. 모델 weight(추론 중 정적)를 GPU 패키지 옆에 상주 → DRAM 대비 8~16배 용량.; inference 타겟(training 아님). weight가 패키지를 떠나지 않게 설계. | 5T, 64GB, 20년 |
raw/lectures/emerging-hbm4-cxl-pim-3d-dram-roadmap.md | en.wikipedia.org | 2048-bit 인터페이스, 최대 8Gb/s/pin, stack당 최대 2TB/s, 스택 높이 4~16-Hi, DRAM die 밀도로 최대 64GB/stack.; Samsung·Micron·SK hynix 공동 표준화. | 2T, 64GB, 2.8T, 70% |
raw/lectures/emerging-neuromorphic-in-memory-computing-reram.md | patsnap.com | In-memory computing(IMC): vector-matrix multiplication을 메모리 배열 내부에서 수행(deep learning kernel). 데이터 이동 최소화.; ReRAM: 유전체 저항 변화 기반, 초저전력·고밀도·multi-level cell → analog 특성으로 뉴로모픽에 적합. | - |
raw/lectures/emerging-quantum-cryogenic-memory-cryo-cmos.md | patsnap.com | Cryo-CMOS: 4K~mK에서 동작하는 CMOS IC. 양자 프로세서-상온 전자장치 간 wiring 병목 해결, 수백 큐빗 이상 확장 enabler.; 큐빗 제어 프로세서·메모리 블록이 극저온에서 동작 필요. cooling power 예산은 mK 단계 microwatt 수준. | 4K, 4.2K, 40nm, 50K, 2026 K |
raw/lectures/hbm-generations-roadmap-hbm1-to-hbm4.md | en.wikipedia.org | HBM은 세대마다 per-pin data rate와 stack 높이(layer 수)를 올려 stack당 bandwidth·capacity 증대.; 버스폭은 HBM1~HBM3E까지 1024-bit 유지, HBM4에서 2048-bit로 doubling. | 128 GB, 4GB, 256 GB, 8GB, 461 GB, 24GB |
나머지 103개 cluster source는 [[raw-integration-ledger]]에서 파일 단위로 추적한다.
Integration rule
이 페이지의 source note는 model input 후보이다. EB 산식이나 simulator preset으로 승격하려면 최소한 unit/shipments, content per unit, mix/adoption, supply or realization constraint 중 어느 축에 해당하는지 명시하고, 가능하면 2개 이상 raw cluster로 교차 확인한다.