삼성전자가 245.76TB 기업용 SSD를 공개해서 AI 데이터센터의 저장장치 경쟁이 커지는 이유를 정리해 봅니다.
AI 데이터 폭증과 QLC 부상
1. 2025년 9월 트렌드포스는 AI 애플리케이션 급증이 데이터 폭증과 데이터센터 저장 수요 증가를 부른다고 분석했음.
2. 기존 HDD 공급망이 늘어나는 수요를 따라가기 어려워지면서 북미 클라우드 사업자들은 QLC SSD를 콜드 데이터 저장 대안으로 평가하기 시작했음.
3. 콜드 데이터는 뜸하게 쓰는 장기 보관 자료임.
4. QLC는 대용량용 낸드 저장 방식임.
에이전틱 AI의 저장 병목
5. AI가 단순히 질문에 답하는 챗봇에서 여러 작업과 대화 내용을 기억하는 에이전틱 AI로 진화하고 있음.
6. RAG는 AI가 외부 자료를 검색해 답변에 참고하도록 만드는 검색증강생성 방식임.
7. 대규모언어모델인 LLM의 크기가 커지고 추론이 복잡해질수록 처리하고 저장해야 할 데이터도 빠르게 늘어남.
8. 저장장치가 새 병목임.
9. AI가 외부 데이터를 실시간으로 검색하고 참고하면서 낮은 지연시간과 잦은 무작위 데이터 접근이 필요해짐.
10. 데이터센터는 모든 데이터를 비싸고 용량이 제한적인 HBM이나 D램에 계속 올려둘 수 없음.
11. 당장 쓰지 않는 데이터는 SSD에 내려놓고 필요할 때 다시 불러오는 식으로 빠른 책상과 큰 창고를 함께 쓰게 됨.
12. 데이터센터의 서버 공간과 전력은 무한하지 않기 때문에 한정된 서버 슬롯에 더 많은 데이터를 넣으면서 속도와 안정성까지 유지하는 초고밀도 SSD가 필요해짐.
245TB 기업용 SSD의 성능
13. 삼성전자는 이런 수요를 겨냥해 서버용 E3.S 규격에서 세계 최초로 최대 245.76TB 저장용량을 구현한 기업용 SSD 신제품 BM1773을 내놓았음.
14. 제품 하나에 1TB SSD 약 245개 분량의 데이터를 담아 기존에 여러 저용량 SSD나 HDD를 나란히 설치하던 자리를 단일 또는 소수 드라이브로 줄일 수 있음.
15. 드라이브 수가 줄면 서버 내부 케이블과 전력 연결 구조가 단순해져 관리 효율도 높아짐.
16. BM1773에는 삼성전자의 9세대 2Tb QLC 낸드플래시와 고성능 컨트롤러가 탑재됨.
17. 순차 쓰기 속도는 최대 초당 4.5GB임.
18. 랜덤 쓰기는 초당 최대 5만건의 입출력을 처리하는 5만IOPS를 지원함.
19. PCIe 5.0 기반 16채널 구조를 적용해 대규모 AI 데이터를 빠르게 저장하고 불러오도록 설계됨.
20. 내구성은 하루에 전체 용량의 60%를 기록할 수 있는 0.6 DWPD임.
21. 총쓰기용량은 삼성의 전 세대 QLC 제품보다 2배 늘어남.
22. 일부 낸드에 장애가 생겨도 SSD 전체 작동을 유지하는 다이 페일리어 리커버리 기술도 적용됨.
AI 메모리 계층으로의 확장
23. BM1773은 HDD 기반 오브젝트 스토리지 앞에서 초고용량 캐시 계층으로 작동하며, 큰 창고에서 자주 찾는 물건을 출입구 가까이에 미리 꺼내두는 선반처럼 데이터 접근 병목을 줄임.
24. 이미지·음성·텍스트가 섞인 대규모 멀티모달 데이터에 빠르게 접근하도록 돕는 구조임.
25. LLM 추론 과정에서 만들어지는 장기 보관용 콜드 KV 캐시 데이터도 BM1773이 맡을 수 있음.
26. 삼성전자는 SSD가 단순한 저장장치를 넘어 HBM과 D램의 용량 한계를 보완하는 새로운 메모리 계층으로 확대될 것으로 봤음.
27. 고밀도 플래시 전환의 핵심 동력은 GPU 성능만이 아니라 전력·공간·지연시간 제약임.
28. 솔리다임도 QLC가 공간과 전력 효율에서 큰 절감 효과를 제공해 자원이 제한된 AI 데이터센터에 적합하다고 설명했음.
상용화 전 확인해야 할 변수
29. 다만 BM1773의 고객사 검증 현황과 계약 규모, 양산 일정, 가격과 마진은 아직 확인되지 않았음.
30. 삼성의 성능 수치도 내부 시험과 실험실 조건을 기준으로 하므로 실제 처리량은 사용 환경에 따라 달라질 수 있음.
31. SSD 시장의 현실적인 위험은 연결 규격보다 제품 출시 계획과 공급 안정성에 있음.
한줄 코멘트. 삼성전자 BM1773의 핵심은 SSD 한 개의 용량 자랑보다 제한된 공간과 전력 안에서 AI 데이터의 창고를 압축한다는 데 있음. AI 추론이 늘수록 GPU 뒤에서 데이터를 공급하는 저장장치의 중요성도 커질 가능성이 있음. 다만 고객 채택과 양산 일정이 확인되지 않은 만큼 기술 발표가 실제 매출로 이어지는지는 지켜볼 필요가 있음.
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