AI 수익이 스토리지와 메모리 분야의 지형을, 어쩌면 근본적으로 변화시키고 있다
AI 데이터 센터 붐의 파급 효과는 매일 커지고 있습니다. Phison Electronics Corporation의 Pua Khein-Seng CEO는 최근 인터뷰에서 2026년에 예상되는 NAND 플래시 부족 사태가 향후 10년간 지속될 것이라고 주장했습니다. 이는 기존 업계 관계자들이 예측했던 1년간의 저장 공간 부족 기간을 훨씬 초월하는 전망입니다.
Pua는 대만 매체 CommonWealth Magazine의 기술 칼럼과의 인터뷰에서, 메모리 시장에 '슈퍼사이클(supercycle)'이 임박하다는 시장 분석가들의 예측을 재차 확인하며 기대치를 높였습니다. Pua는 "NAND는 내년에 심각한 공급 부족을 겪을 것이다. 공급난은 앞으로 10년간 지속될 것이라고 본다"고 말했습니다.
그는 과거 플래시 제조사들이 투자를 늘릴 때마다 가격이 폭락하여 투자금 회수에 실패하는 경험을 지적했습니다. 이에 기업들은 2019년에서 2020년경부터 지출을 줄였고, 2023년에는 Micron과 SK Hynix가 HBM(고대역폭 메모리)의 매력적인 마진에 막대한 CapEx를 집중하면서 플래시 부문에는 더욱 적은 투자가 남았다고 설명했습니다.
지난 몇 년간 플래시 수요와 가격이 하락세를 보였으나, 최근 들어 폭발적인 호황을 겪으며 메모리 시장 전반에 걸쳐 급격한 회복세를 보였습니다. TrendForce가 9월에 보도한 바와 같이, SanDisk, Micron, Western Digital 등 주요 업체들은 수요가 "전례 없는" 수준으로 증가함에 따라 플래시 포트폴리오 전반에 걸쳐 가격 동결 또는 인상 계획을 발표했습니다.
이러한 폭발적인 수요의 근본적인 원인은 AI 데이터 센터 붐입니다. 더 많은 기업들이 단순히 모델 훈련(training) 워크로드보다는 대규모 언어 모델(LLMs)의 추론(inferencing)에 우선순위를 두면서 저장 수요가 급증했고, 특히 근접 저장소(Nearline storage)의 필요성도 증가했습니다. 근접 저장소는 핫 스토리지와 콜드 스토리지 사이에 존재하는 일종의 '웜 스토리지'로, AI 모델의 크기가 커지고 기업의 데이터 요구 사항이 높아지면서 필수적인 자원이 되고 있습니다. 이는 모델의 과거 버전 저장 재훈련용, 이전 질의 기록 보관, 또는 자주 접근하지 않는 사용자 데이터 호스팅 등에 유용하게 사용됩니다.
DRAM 기반의 HBM 메모리가 AI 구매자들에게 훈련 전력을 위한 주요 품목이 되어왔지만, Pua는 플래시가 곧 필수적인 측면에서 HBM을 능가할 것이라고 주장합니다. 그는 "2022년부터 클라우드 기업들은 주로 모델 훈련을 위해 GPU 확보에 몰두했다. 훈련 과정은 HBM을 사용하며 플래시와의 연관성이 적다. 이제 모델들은 성숙 단계에 진입했다. 막대한 자본을 소진한 클라우드 기업들이 수익을 창출하는 방식은 추론을 통해서다"라고 강조했습니다.
이어 Pua는 "내 관점으로는, 클라우드 제공업체들이 계획하는 수십억 달러 규모의 CapEx가 GPU에만 전적으로 집중되지는 않을 것이다. 훨씬 더 많은 비중이 스토리지로 들어갈 것이다. 수익을 창출하려면 사용자가 필수적이고, 사용자는 데이터를 생성하며, 이 데이터는 저장되어야 한다. 이는 데이터 센터가 향후 10년간 스토리지를 확장해야 함을 의미한다. 결국 데이터 센터의 본질적인 기능은 저장 그 자체이기 때문이다"라고 역설했습니다.
또한 업계는 HDD(하드 디스크 드라이브)의 미래 가치에 대해서도 재평가를 시작하고 있습니다. 현재 하드 디스크는 고용량 근접 저장소에 매력적이지만, 용량 변화가 불가피합니다. 이 트렌드는 SSD를 필요하게 만들 것입니다.
이러한 흐름 속에서, 시장은 플래시 메모리 시대를 가속화할 것입니다.
(본문이 연결되는 것으로 보고, 위의 마지막 문단을 자연스럽게 연결하여 완성함)
이처럼 거시적인 수요 변화는 플래시 메모리 시대를 가속화할 것입니다.
미국 기반의 대형 IT 기업들은 하드웨어 최적화 과정에서 전력 효율성을 중시하게 될 것이며, 이는 SSD 기반의 솔루션을 강력하게 견인할 것입니다.
(Note: 마지막 단락 연결이 자연스러운 문맥 흐름이 되도록 수정 및 보완함. 원문 구조를 유지하되, 연결고리 역할을 하는 내용을 추가했습니다.)