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[IT뉴스][분석] HBM? D램? 진짜 수요는 '낸드'야···AI 시대 '창고 전쟁'

온카뱅크관리자

2026-04-16 14:27:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 파라미터의 집이 부른 '실리콘 블랙홀’ eSSD에 HBM 대비 40배 다이 투입 머스크가 공개한 AI5에도 SSD 필요 두산, SK실트론 인수 포기 뼈 아플 것 
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 <img alt="HBM과 낸드의 격도를 이미지한 모습 / 제미나이 나노바나나2" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142008494sizs.png" data-org-width="1280" dmcf-mid="1A9ASflwGO" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142008494sizs.png" width="658">
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 HBM과 낸드의 격도를 이미지한 모습 / 제미나이 나노바나나2
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 인공지능(AI) 반도체 시장의 관심은 그동안 HBM(고대역폭메모리)의 가격과 수급에 집중되어 있었다. 하지만 빅테크 내부에서는 이미 낸드 플래시(NAND Flash) 기반의 기업용 SSD(eSSD)가 더 큰 변수로 떠오르고 있다. 조 단위 파라미터를 넘보는 초대형 AI 모델이 늘어날수록, 이를 '담아둘 창고'인 eSSD의 수요가 기하급수적으로 증가하고 있기 때문이다.
 16일 여성경제신문 취재를 종합하면 삼성전자가 2025년 4분기 글로벌 D램 시장 1위를 탈환하며 점유율 36.6%를 기록했다. 하지만 이는 'D램' 시장일 뿐, 고부가가치 영역인 HBM에서는 상황이 다르다. 2025년 2분기만 해도 SK하이닉스가 HBM 시장의 64%를 점유하며 삼성전자(17%)를 압도했다.
 더 근본적인 문제는 HBM이 단순히 '점유율 싸움'의 차원을 넘어, 메모리 산업 전체의 '자원 재분배'를 강제하고 있다는 점이다. HBM3e는 동일 용량(1GB)을 생산하는 데 기존 DDR5 대비 3배의 웨이퍼를 소모한다. HBM에 할당된 웨이퍼 한 장은 시장에서 PC·모바일용 D램 웨이퍼 세 장을 앗아가는 셈이다.
 'HBM의 배신'에 따른 칩플레이션이다. AI 가속기를 만들기 위해 웨이퍼를 HBM에 집중 투입할수록, 범용 D램 공급은 말라가고 가격은 상승한다. SK hynix를 비롯한 업체들이 고수익 HBM으로 무게 중심을 옮기면서, 주력 사업인 범용 D램의 공급 기반 자체가 흔들리고 있는 구조다. 삼성전자의 57조 원 영업이익 기록은 그 반사 효과다.
 이런 가운데 김정호 KAIST 교수 등 일각에선 HBF(HBM+Flash)가 차세대 AI 칩 수요로 부상할 것이라고 주장하지만, 이는 현실적으로나 기술적으로 동일한 '수요'로 보기 어렵다. GPU 코어에 인접해 연산 흐름을 직접 지탱하는 HBM과 달리, HBF는 대용량 데이터를 보관하기 위한 저장 계층에 가깝기 때문이다.
 메모리 위계에서 HBM은 지연시간과 대역폭 측면에서 연산을 가능하게 하는 필수 구성 요소인 반면 SK하이닉스와 샌디스크가 표준화에 성공하더라도 연산을 보조하기 위한 후방 자원에 해당한다. 따라서 HBF가 연산 메모리 수요를 대체할 거라는 주장은 것은 과장이다.
 반면 수요까지 동시에 폭증하고 있는 SSD 시장은 상황이 다르다. 공급은 HBM에 묶여 줄어드는데, AI 인프라 확장으로 저장 수요까지 폭발하면서 가격 상승 압력이 '하이퍼 칩플레이션' 수준으로 증폭되는 구간에 진입하고 있다.
 모델 1개 eSSD 수십 TB 필요 D램과는 차원 다른 수요 폭발
 122TB급 eSSD 하나에는 약 500개의 낸드 다이가 들어가는데, 이는 HBM 1스택(약 12다이) 기준으로 약 40배, GPU 전체에 붙는 HBM(약 96다이)과 비교해도 약 5배 수준이다. 즉 SSD 하나에 HBM 수십 개 분량의 실리콘이 투입되는 셈이다.
 거대 AI 모델의 파라미터가 조 단위로 늘어나면서, 이 막대한 데이터를 보관할 eSSD의 물리적 면적이 감당하기 어려운 수준으로 확대되고 있다. 예를 들어 GPT-5급 2조 대 파라미터 모델을 기준으로 보면 기본적으로 약 4TB, 학습·추론 과정에서 중복 저장과 여유분까지 고려하면 최소 8~10TB 이상이 필요하다.
 단일 모델 하나만으로도 고용량 eSSD 수 개가 전용으로 붙어야 하는 구조다. 여기에 여러 모델을 동시에 운용하거나 KV 캐시, 로그, 체크포인트까지 포함하면 요구 용량은 기하급수적으로 늘어난다. 결국 SSD가 없으면 AI 인프라 건설이 불가능하다는 얘기가 나온다.
 글로벌 하이퍼스케일러(대규모 클라우드 및 데이터센터 운영 업체)들은 이미 이 위기를 감지하고 선제적으로 움직이고 있다. 시장조사 기관 세미애널리시스에 따르면, 2026년 메모리는 하이퍼스케일러 전체 설비투자(CAPEX)의 약 30%를 차지할 전망이다. 2023~2024년의 약 8%에서 4년 만에 4배 가까이 증가하는 셈이다.
 특히 SSD는 파인튜닝 과정에서 생성된 파라미터를 저장하는 핵심 인프라다. 기존 모델의 가중치를 조정하거나 새로운 버전을 추가로 생성하는 방식이기 때문에, 결과물은 별도의 데이터 형태로 지속적으로 축적된다.
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 문제는 이 축적 구조가 반복된다는 점이다. 파인튜닝이 한 번 수행될 때마다 수백 GB에서 수 TB 규모의 데이터가 추가로 생성되며, 기존 모델과 함께 장기 보관된다. 여러 버전의 모델, 실험 결과, 체크포인트가 동시에 유지되면서 저장 공간의 수요는 누적적으로 증가한다.
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 <img alt="젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난해 10월 31일 경북 경주 예술의전당에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋에 참석해 최태원 대한상의 회장으로부터 SK하이닉스의 HBM4 반도체 웨이퍼를 선물로 받고 있다. /연합뉴스" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142009788hfnr.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="FuMJw7DgXm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142009788hfnr.jpg" width="658">
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 젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난해 10월 31일 경북 경주 예술의전당에서 열린 아시아태평양경제협력체(APEC) 최고경영자(CEO) 서밋에 참석해 최태원 대한상의 회장으로부터 SK하이닉스의 HBM4 반도체 웨이퍼를 선물로 받고 있다. /연합뉴스
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 두산, SK실트론 포기 뼈 아플 것 AI 모델 키우려면 SSD 필수 현실 칩플레이션 주인공은 결국 웨이퍼
 낸드에 투입될 웨이퍼가 급증할 전망인 가운데 국내 산업지형도 흔들리고 있다. 두산은 SK실트론 인수를 통해 반도체 웨이퍼 사업에 진입하려 했으나 결국 인수전에서 발을 빼면서 SK가 계속해서 해당 사업을 유지하게 됐다. 두산으로서는 인수 포기 자체보다 시장 전망을 잘못 읽었을 가능성이 더 큰 부담으로 남았다.
 하이퍼스케일러는 이미 낸드를 선점하기 위한 전쟁에 돌입해 3년, 5년 단위의 장기공급계약(LTA)이 이어지고 있다. 지난해 eSSD 가격은 8배 이상 급등했다. 512GB TLC 웨이퍼 현물 가격은 6개월 만에 2.7달러에서 15달러로 5.5배 급등했고, 2026년 낸드 평균 판매가격(ASP)은 40% 성장할 전망이다.
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 일론 머스크가 4월 15일 X(트위터)에 실물 사진을 공개하며 설계 완료를 알린 AI5 칩은 최대 2500억 개의 파라미터를 갖춘 AI 모델을 구동하도록 설계됐으며, 이를 위해 전작 대비 9배 늘어난 144GB의 통합 메모리를 탑재했다. 하지만 이는 어디까지나 이미 학습이 완료된 모델을 '추론'하는 데 특화된 '즉각성'의 결과물이다. 
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 <img alt="AI5 칩 이미지 / 일론머스크 X" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142011068epxo.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="8XigIKOcXd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142011068epxo.jpg" width="658">
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 AI5 칩 이미지 / 일론머스크 X
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 실제 모델을 만들기 위한 '훈련' 과정에서는 테슬라의 방대한 주행 데이터를 저장할 수많은 eSSD 창고가 반드시 필요하며, 실제로 테슬라는 도조(Dojo) 슈퍼컴퓨터에 탑재할 eSSD를 SK하이닉스에 약 1조 원 규모로 주문한 이력이 있다. 
 즉, AI5라는 '총'의 실시간 화력이 아무리 강력해도, 그 '총'을 겨누는 방대한 '파라미터'를 만들어낼 '공장'인 SSD 인프라가 뒷받침되지 않으면 존재 자체가 무의미하다. 실제 낸드 시장의 확장은 데이터를 실제로 '흘려보내는' 컨트롤러 계층까지 동시에 팽창하고 있다. 국내 컨트롤러 설계·공급사 파두는 최근 해외 메모리사로부터 SSD 컨트롤러 수주를 잇따라 따내며 존재감을 키우고 있다. 
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 결국 현재 낸드 시장의 초호황은 모델 규모가 급격히 확대되면서 발생한 수요 증가에 따른 것으로 해석된다. 빅테크 기업들은 초지능이라는 비전을 내세우고 있지만, 실제 투자 흐름을 보면 대규모 파라미터와 중간 데이터, 캐시를 저장·관리하기 위한 인프라 확충에 상당한 자원을 투입 중이다.
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 <img alt="고성능 데이터센터용 SSD의 핵심인 낸드플래시 컨트롤러 / 파두" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142012347cbfs.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="6NYZbEB35e" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/16/552814-8XPEppr/20260416142012347cbfs.jpg" width="658">
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 고성능 데이터센터용 SSD의 핵심인 낸드플래시 컨트롤러 / 파두
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 ☞낸드 플래시(NAND Flash) = 전원이 꺼져도 데이터를 유지하는 비휘발성 메모리로, 전하 상태를 이용해 정보를 저장하는 구조다. D램이 연산을 위한 '작업 공간'이라면, 낸드는 데이터를 장기간 보관하는 '저장 공간'이다. 특히 기업용 SSD(eSSD)는 이러한 낸드 다이를 수백 개 단위로 병렬 집적해 대용량 데이터를 처리하도록 설계되며, AI 데이터센터에서는 모델 파라미터, KV 캐시, 로그, 체크포인트 등 대규모 데이터를 담는 핵심 인프라로 기능한다.
 SSD의 성능은 낸드 자체보다 이를 제어하는 컨트롤러에 의해 좌우된다. 컨트롤러는 다수의 낸드 채널을 동시에 구동하며 병렬성을 극대화하고, 데이터 접근 경로를 최적화해 지연시간을 줄여야 한다. 여기에 오류 정정(ECC), 웨어 레벨링, 캐시 관리까지 실시간으로 처리해야 고속·고신뢰성을 동시에 확보할 수 있다. AI 환경에서 요구되는 수십 GB/s급 연속 읽기와 수백만 IOPS 성능은 컨트롤러의 제작사의 병렬 처리 설계 역량에 달려 있다.
 여성경제신문 이상헌 기자 liberty@seoulmedia.co.kr
 *여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.
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