D램 이어 ‘저장 메모리’ 수요 급증
SK하이닉스가 개발한 321단 2Tb(테라비트) QLC 낸드 플래시. /SK하이닉스
‘반도체 수퍼사이클’이 본격화하면서 그동안 잠잠했던 낸드플래시 메모리 시장도 들썩이고 있다. 데이터를 빠르게 처리할 때 필요한 D램뿐만 아니라 AI 학습과 AI가 내놓는 결과물을 저장하기 위한 저장 메모리인 낸드의 수요도 급증하고 있기 때문이다.

D램익스체인지에 따르면 올 10월 메모리카드와 USB용 낸드플래시 고정거래가격(128기가비트 MLC)은 전달보다 14.93% 급등한 4.35달러였다. 이는 2015년 이후 10년 만에 최대 상승 폭이다. 올 1월 고정거래가(2.18달러)와 비교하면 2배가 됐다. 테크 업계 관계자는 “HBM 수요 급증으로 D램 시장이 뜨거워진 것처럼 고용량·초고속 기업용 SSD를 중심으로 낸드플래시 시장도 달아오르고 있다”고 했다.

일러스트=김성규

낸드플래시 수요가 높아지고 가격이 치솟는 이유는 역시 AI 때문이다. 크게 보면 3가지 이유가 있다.

첫째, AI를 학습시킬 데이터와 AI가 내놓는 텍스트·영상·음성 데이터를 저장하기 위해선 대용량 저장 장치가 필요한데 SSD 사용도가 높아지는 것이다. 그동안 데이터센터용 저장 장치는 대형 하드디스크드라이브(HDD)가 활용됐다. 하지만 빅테크를 비롯한 대형 클라우드 서비스 업체들이 대규모 데이터센터 신설과 증설에 나서면서 HDD 공급 부족 사태가 벌어졌다. 빅테크들은 HDD보다 빠르고, 저전력에 내구성이 높은 기업용 솔리드 스테이트 드라이브(eSSD)로 방향을 틀고 있다. 기존 HDD와 eSSD의 가격 차이는 10배 이상이었지만 HDD의 가격이 급등하며 두 가격 차이가 3~4배로 좁혀진 것도 기업들이 SSD로 갈아탄 배경이 됐다.

SSD가 HDD보다 읽는 속도가 3배 이상 빠르고, 저전력에 소형이며 내구성이 높아 AI 데이터센터에 적합한 것이 둘째 이유다. 최근 AI 대규모언어모델(LLM)이 추론 중심으로 진화하면서 데이터 전송 지연이 적은 SSD의 장점이 부각되고 있다. AI의 ‘고질병’인 환각 현상을 줄이는 데도 eSSD가 도움이 된다. 빅테크들은 AI가 답을 내놓기 전에 믿을 수 있는 외부 자료를 참고하도록 ‘RAG(검색 증강 생성)’ 프로세스를 도입하는데, 이때 eSSD에 외부 자료를 저장해 놓고 빠르게 데이터를 검색·검토가 가능한 것이다. SK하이닉스는 최근 실적 발표 콘퍼런스에서 “빠른 데이터 검색을 위한 업체들의 eSSD 적용은 필수적”이라고 했다.



낸드 가격 상승세는 고가인 QLC 제품을 중심으로 이어지고 있다. QLC란 하나의 셀에 4비트의 데이터를 저장하는 제품으로 현존 최고 집적도를 나타낸다. 같은 크기라도 더 많은 데이터를 저장할 수 있다. 김윤호 IBK투자증권 연구원은 “구글·메타·엔비디아 등이 AI 컴퓨팅을 뒷받침할 스토리지 구조 혁신을 이끌며 QLC 기업용 SSD 전환이 힘을 얻고 있다”고 했다.

최근 AI 가속기의 데이터 처리 방식에 변화가 보이며 낸드플래시의 중요성이 더 커지는 것도 낸드 수요 증가의 셋째 이유다. 최근 테크 업계에선 AI 가속기에서 진행하던 데이터 처리를 낸드플래시 메모리로 내려보내 처리하는 방식이 거론되고 있다. 수조 단위의 매개변수를 가진 LLM이 더 빠르게 데이터를 전송하기 위해 HBM과 비슷한 역할을 하는 낸드플래시가 필요하다는 주장이다. SK하이닉스가 최근 기술 로드맵을 공개한 HBF(고대역폭 플래시메모리)가 그것이다. 테크 업계 관계자는 “동일한 업황에 삼성전자보다 SK하이닉스 주가가 더 오르는 이유는 이러한 QLC 생산 비율과 HBF 때문”이라고 말했다.

☞낸드플래시

전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않고 유지되는 메모리 반도체. PC·스마트폰 저장 장치로 주로 사용돼 왔다. 이와 달리 D램은 데이터 처리 속도는 빠르지만 전원이 끊기면 데이터가 사라진다. 인공지능(AI) 시대에 데이터 처리 속도가 중요해지며 D램 수요가 폭증한 데 이어, 대규모 AI 모델을 빠르게 저장하고 불러낼 수 있는 고성능 낸드플래시가 각광받고 있다.