반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

AI가 학습 중심에서 추론(Inference) 중심으로 빠르게 전환되면서 메모리와 스토리지는 AI 인프라 성능을 결정하는 핵심 요소로 부상하고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM)의 컨텍스트 윈도우 확대와 에이전틱 AI의 확산으로 스토리지에는 더 높은 용량과 대역폭, 전력 효율이 요구되고 있다. 

샌디스크는 'Future of Memory and Storage(FMS) 2026'에서 이러한 변화에 대응하기 위한 차세대 낸드 기술과 엔터프라이즈 스토리지 솔루션을 공개한다. 이번 전시에서는 AI 추론 워크로드를 위한 새로운 낸드 기술과 고성능 SSD, AI 데이터 라이프사이클을 지원하는 스토리지 아키텍처를 중심으로 AI 인프라의 미래를 제시한다. 

AI 추론 최적화 위한 차세대 낸드 기술 

샌디스크는 AI 데이터 레이크와 모델 스토리지, 검색 증강 생성(RAG), KV 캐시 등 AI 추론 환경에서 요구되는 다양한 스토리지 워크로드를 지원하기 위해 BiCS10 QLC NAND, HBF(High Bandwidth Flash) 기술, 차세대 PCIe Gen 6 기반 엔터프라이즈 SSD를 선보인다. 

특히 HBF는 대규모 AI 추론 환경을 겨냥한 새로운 낸드 기반 메모리 기술로, 증가하는 메모리 용량과 대역폭 요구를 충족하도록 설계됐다. 또한 차세대 BiCS10 QLC NAND는 AI와 클라우드 데이터센터를 위한 집적도와 성능, 전력 효율 향상에 초점을 맞췄으며, 엔터프라이즈 SSD는 KV 캐시 워크로드를 위한 고내구성과 초고용량 설계를 통해 AI 데이터 처리 효율을 높인다. 

샌디스크는 이와 함께 원본 데이터 저장부터 데이터 레이크, AI 학습과 추론, 생성형 AI 콘텐츠 저장까지 AI 라이프사이클 전반의 스토리지 요구사항을 정리한 AI 데이터 사이클 프레임워크도 공개한다. 이를 통해 AI 시스템 구축 과정에서 각 단계에 적합한 스토리지 계층을 보다 효율적으로 설계할 수 있도록 지원한다. 

업계에서는 AI 인프라의 병목이 컴퓨팅 성능을 넘어 메모리와 스토리지로 이동하고 있다고 분석한다. 이에 따라 차세대 낸드와 고대역폭 플래시 기술은 AI 추론 성능과 데이터센터 확장성을 좌우하는 핵심 기술로 자리매김할 것으로 전망된다.