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메모리 최근 컨콜 총정리 : HBM을 넘어 eSSD/HDD까지, 메모리 판이 바뀐다

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2026.01.15

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핵심 구조

추론의 컨텍스트 병목이 메모리 수요의 층을 넓힌다

이 자료는 AI 추론에서 커지는 컨텍스트를 HBM만으로 처리하지 않고 DRAM·eSSD·HDD로 나누는 구조와 공급망 기업의 주문·가격·생산 전략을 함께 다룬다. 핵심 변화는 단일 제품의 대체가 아니라 데이터의 저장·이동·재사용 방식과 수급 제약이 맞물리는 데 있으며, 왜 이 계층이 필요한지와 각 수치의 조건을 원문 근거로 정리한다.

ICMS는 HBM을 대체하지 않고 계층을 다시 짠다

엔비디아 ICMS는 HBM이 고대역폭 연산에 집중하도록 하고, 그 대역폭이 필요하지 않은 데이터는 DRAM과 SSD로 옮기는 구조다. 컨텍스트가 커질수록 KV Cache를 어디에 보존·이동·재사용하는지가 GPU 성능과 비용을 함께 가르는 핵심 이유다.

에이전트형 AI는 컨텍스트 비용을 키운다

반복 프롬프트·도구 사용·대화기록을 지닌 에이전트는 prefill 비중을 높여 지연시간과 비용을 키울 수 있다. 따라서 HBM·DRAM·로컬 SSD·공유 파일을 역할별로 나누는 구조가 필요하다는 설명이다.

eSSD 수요 증가는 가정과 실제 계약을 나눠 본다

ICMS의 60EB 추가 NAND 수요 계산은 VR200 NVL72 연간 5만 대 판매를 둔 가정이며, 모든 ASIC으로 넓힌 330EB는 더 낙관적인 가정이다. 다만 샌디스크의 데이터센터 매출 증가는 실제 발표이고 하이퍼스케일러 인증은 진행 중인 절차라서, 판단 기준을 구분해 읽어야 한다.

HDD는 대용량 저장의 비용 구조를 지킨다

HDD와 eSSD는 서로를 밀어내는 관계라기보다 지연시간과 비용이 다른 용도를 나눈다. 씨게이트와 웨스턴디지털은 고용량 HDD의 주문·계약과 기록밀도 확대를 제시했고, SSD보다 낮은 저장비용이 Cold data 수요의 근거로 제시됐다.

샌디스크의 신제품은 인증과 샘플 단계에 있다

스타게이트 컨트롤러와 BiCS8은 eSSD 점유율 확대를 겨냥하지만 두 하이퍼스케일러 인증은 진행 중이다. HBF도 추론용 NAND 설계로 2026년 하반기 메모리 샘플, 2027년 초 컨트롤러 샘플링을 목표로 한 개발 단계다.

마이크론 실적은 가격·공급 제약의 강도를 보여준다

마이크론은 가격 상승의 계약 반영과 높은 다음 분기 GPM을 제시했고, 작성자는 제한적 증설과 다년 LTA 전제를 수급의 조건으로 봤다. 대만 공급망 점검의 HDD 부족·SSD 충족률 전망도 공급이 빠르게 늘지 않는다는 관점을 보탠다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생월 26-1

26-1 엔비디아 ICMS 플랫폼 발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 추론의 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 옮겨가면서 DRAM과 SSD가 추론의 내부 루프에 편입됐다고 평가한다. ICMS는 HBM을 대체하기보다 HBM이 고대역폭 연산에 집중하도록 보완하는 구조라고 본다.

근거 보기 3

원문 구간 1
한 달간의 컨퍼런스 콜 : Seagate, Western Digital, Sandisk, Micron, Taiwan Supply Chain 추론의 시대 DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다 이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다 엔비디아 CES 2026에서 가장 중요했던 건 메모리였습니다. 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 강조하며,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.
원문 구간 2
DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다. Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치 이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다. 지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.
원문 구간 3
각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다. 추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다. NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

이 자료에서 다룬 사실

CES 2026에서 엔비디아는 컴퓨팅 Pod에 ICMS를 추가해 SSD를 GPU에 직접 연결한 것처럼 쓰는 구조를 소개했다. 원문은 BlueField-4 DPU 4개와 150TB NVMe SSD를 통해 GPU Pod당 PB 규모 공유 스토리지를 구성한다고 전한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
한 달간의 컨퍼런스 콜 : Seagate, Western Digital, Sandisk, Micron, Taiwan Supply Chain 추론의 시대 DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다 이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다 엔비디아 CES 2026에서 가장 중요했던 건 메모리였습니다. 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 강조하며,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.
원문 구간 2
DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다. Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치 이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다. 지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.
원문 구간 3
각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다. 추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다. NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

그렇게 판단한 이유

모델·컨텍스트 윈도우·동시 세션이 커져 KV Cache 보존·이동·재사용이 중요해졌고, 컨텍스트가 GPU에서 멀어질수록 지연시간·에너지·토큰당 비용이 커진다는 연결을 들었다.

근거 보기 3

원문 구간 1
한 달간의 컨퍼런스 콜 : Seagate, Western Digital, Sandisk, Micron, Taiwan Supply Chain 추론의 시대 DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다 이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다 엔비디아 CES 2026에서 가장 중요했던 건 메모리였습니다. 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 강조하며,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.
원문 구간 2
DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다. Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치 이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다. 지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.
원문 구간 3
각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다. 추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다. NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

작성자가 예상한 다음 전개

각 GPU당 16TB의 Context Memory를 더하고 TPS와 전력 효율이 각각 5배 높아진다는 엔비디아의 설명을 인용했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
한 달간의 컨퍼런스 콜 : Seagate, Western Digital, Sandisk, Micron, Taiwan Supply Chain 추론의 시대 DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다 이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다 엔비디아 CES 2026에서 가장 중요했던 건 메모리였습니다. 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 강조하며,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.
원문 구간 2
DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다. Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치 이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다. 지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.
원문 구간 3
각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다. 추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다. NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

발생발표·발생 후발생일 25-10-29

25-10 씨게이트 CY3Q25 실적발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 추론이 데이터를 소비·생성해 학습 루프로 다시 들어가면서 고용량 HDD 수요를 키운다는 회사의 설명을 핵심으로 본다.

근거 보기 2

원문 구간 1
"9월 분기에 당사는 데이터센터 고객에게 159EB의 HDD를 출하했으며, 이는 전 분기의 137EB보다 증가한 수치입니다. 클라우드향 EB 수요는 9분기 연속 증가하여 고객들이 고용량 드라이브로 전환함에 따라 니어라인 HDD 물량의 80%가 24TB 이상의 HDD 용량이었습니다." "고객들이 AI 애플리케이션에 대한 투자를 확대함에 따라 고용량 니어라인 HDD에 대한 수요가 증가하고 있다는 점에서 이러한 추세가 분명하게 드러납니다. 추론은 대량의 데이터를 소비하고 생성하며, 이 데이터는 저장, 모니터링, 검증 과정을 거쳐 무한 학습 루프에 재통합됩니다. 이미 클라우드 기업들이 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 입력을 활용하는 대규모 추론 애플리케이션을 배포하면서 이러한 추세의 긍정적인 영향을 확인할 수 있습니다."
원문 구간 2
"월별 토큰 소비량을 추론 도입률의 지표로 사용했을 때, 한 대형 하이퍼스케일러는 1년 만에 50배 증가 했다고 보고했습니다. 이러한 폭발적인 성장은 비정형 데이터 생성량의 급격한 증가를 초래하고 있으며, 이는 HDD 저장 공간에 대한 수요를 창출하고 있습니다. AI로 생성된 동영상은 이러한 수요 증가를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 구글은 Veo 플랫폼 출시 후 5개월 만에 2억 7,500만 개 이상의 동영상이 생성되었다고 보고했습니다. 1분 분량의 AI 동영상은 1,000단어 분량의 텍스트 파일보다 최대 2만 배나 크기 때문에 데이터 저장 용량 측면에서 상당한 부담이 될 수 있습니다. 이러한 도구들의 빠른 보급과 기능 향상은 이미 스토리지 수요 증가에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다."

이 자료에서 다룬 사실

씨게이트는 9월 분기 데이터센터 고객 HDD 출하량이 159EB로 전 분기 137EB보다 늘었고, 클라우드향 EB 수요가 9분기 연속 증가했다고 밝혔다. 데이터센터 최종 시장은 매출의 80%이며 고용량 니어라인 HDD 생산은 2026년까지 대부분 주문 생산 계약으로 확보됐다고 했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
"9월 분기에 당사는 데이터센터 고객에게 159EB의 HDD를 출하했으며, 이는 전 분기의 137EB보다 증가한 수치입니다. 클라우드향 EB 수요는 9분기 연속 증가하여 고객들이 고용량 드라이브로 전환함에 따라 니어라인 HDD 물량의 80%가 24TB 이상의 HDD 용량이었습니다." "고객들이 AI 애플리케이션에 대한 투자를 확대함에 따라 고용량 니어라인 HDD에 대한 수요가 증가하고 있다는 점에서 이러한 추세가 분명하게 드러납니다. 추론은 대량의 데이터를 소비하고 생성하며, 이 데이터는 저장, 모니터링, 검증 과정을 거쳐 무한 학습 루프에 재통합됩니다. 이미 클라우드 기업들이 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 입력을 활용하는 대규모 추론 애플리케이션을 배포하면서 이러한 추세의 긍정적인 영향을 확인할 수 있습니다."
원문 구간 2
"월별 토큰 소비량을 추론 도입률의 지표로 사용했을 때, 한 대형 하이퍼스케일러는 1년 만에 50배 증가 했다고 보고했습니다. 이러한 폭발적인 성장은 비정형 데이터 생성량의 급격한 증가를 초래하고 있으며, 이는 HDD 저장 공간에 대한 수요를 창출하고 있습니다. AI로 생성된 동영상은 이러한 수요 증가를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 구글은 Veo 플랫폼 출시 후 5개월 만에 2억 7,500만 개 이상의 동영상이 생성되었다고 보고했습니다. 1분 분량의 AI 동영상은 1,000단어 분량의 텍스트 파일보다 최대 2만 배나 크기 때문에 데이터 저장 용량 측면에서 상당한 부담이 될 수 있습니다. 이러한 도구들의 빠른 보급과 기능 향상은 이미 스토리지 수요 증가에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다."

그렇게 판단한 이유

고객의 고용량 드라이브 전환으로 니어라인 물량의 80%가 24TB 이상이 됐고, 한 하이퍼스케일러의 월 토큰 소비가 1년 만에 50배 증가했다는 사례를 연결했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
"9월 분기에 당사는 데이터센터 고객에게 159EB의 HDD를 출하했으며, 이는 전 분기의 137EB보다 증가한 수치입니다. 클라우드향 EB 수요는 9분기 연속 증가하여 고객들이 고용량 드라이브로 전환함에 따라 니어라인 HDD 물량의 80%가 24TB 이상의 HDD 용량이었습니다." "고객들이 AI 애플리케이션에 대한 투자를 확대함에 따라 고용량 니어라인 HDD에 대한 수요가 증가하고 있다는 점에서 이러한 추세가 분명하게 드러납니다. 추론은 대량의 데이터를 소비하고 생성하며, 이 데이터는 저장, 모니터링, 검증 과정을 거쳐 무한 학습 루프에 재통합됩니다. 이미 클라우드 기업들이 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 입력을 활용하는 대규모 추론 애플리케이션을 배포하면서 이러한 추세의 긍정적인 영향을 확인할 수 있습니다."
원문 구간 2
"월별 토큰 소비량을 추론 도입률의 지표로 사용했을 때, 한 대형 하이퍼스케일러는 1년 만에 50배 증가 했다고 보고했습니다. 이러한 폭발적인 성장은 비정형 데이터 생성량의 급격한 증가를 초래하고 있으며, 이는 HDD 저장 공간에 대한 수요를 창출하고 있습니다. AI로 생성된 동영상은 이러한 수요 증가를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 구글은 Veo 플랫폼 출시 후 5개월 만에 2억 7,500만 개 이상의 동영상이 생성되었다고 보고했습니다. 1분 분량의 AI 동영상은 1,000단어 분량의 텍스트 파일보다 최대 2만 배나 크기 때문에 데이터 저장 용량 측면에서 상당한 부담이 될 수 있습니다. 이러한 도구들의 빠른 보급과 기능 향상은 이미 스토리지 수요 증가에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다."

발생발표·발생 후발생일 25-10-30

25-10 웨스턴디지털 CY3Q25 실적발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 HDD가 AI 경제에서 생성되는 대규모 데이터를 저장하는 비용 효율적 수단이라는 회사의 평가와 장기 주문 확인을 함께 제시한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
2025-10-29, 씨게이트 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中 웨스턴 디지털(WDC) "AI는 단순히 데이터를 소비하는 존재일 뿐만 아니라, 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 방대하게 생성하는 존재이기도 합니다. AI는 데이터 생성, 확장, 저장 및 수익화 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터는 AI를 구동하는 연료이며, HDD는 AI 기반 경제에서 생성되는 제타바이트 규모의 방대한 데이터를 저장하는 데 필수적인 역할을 하는 가장 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 저장 솔루션입니다." "당사의 상위 7개 고객사가 2026년 상반기 전체에 걸친 구매 주문을 완료했으며, 그중 5개 고객사는 2026년 전체 기간에 대한 구매 주문을 체결했습니다.
원문 구간 2
또한, 당사의 최대 규모 하이퍼스케일 고객사 중 한 곳이 2027년 전체 기간에 대한 계약을 체결했다는 기쁜 소식을 전해드립니다." "고객에게 공급한 스토리지 용량은 204EB로 YoY 23% 증가했습니다. 클라우드 부문은 총 매출의 89%인 $2.5B를 기록하며 YoY 31% 증가했습니다. 이는 고용량 니어라인 HDD 제품 포트폴리오에 대한 강력한 수요에 힘입은 결과입니다." "FY1Q26(CY3Q25) 동안 샌디스크의 잔여 지분을 현금화하지 않았습니다. 현재 750만 주를 보유하고 있습니다. 분할 1주년이 되는 2026년 2월 21일 이전에 해당 지분을 현금화할 계획입니다. 지난번 지분 현금화 때는 부채를 주식으로 전환하는 방식을 사용했습니다. 이번에는 어떤 방식으로 할지 아직 결정하지 않았지만, 첫 번째와 유사한 거래 방식이 될 가능성이 있습니다." (이미 6월에 상당부분을 '매끄럽게' 매각했던 경험을 생각하면, 샌디스크 주가에 미치는 영향은 매우 제한적일 것으로 예상합니다)

이 자료에서 다룬 사실

웨스턴디지털은 상위 7개 고객이 2026년 상반기 주문을 완료했고 5개 고객은 2026년 전체 주문을 체결했으며, 최대 하이퍼스케일러 고객 중 한 곳은 2027년 전체 계약을 체결했다고 밝혔다. 공급 스토리지 용량은 204EB로 전년 대비 23%, 클라우드 매출은 25억달러로 전년 대비 31% 증가했다고 했다.

근거 보기 2

원문 구간 1
2025-10-29, 씨게이트 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中 웨스턴 디지털(WDC) "AI는 단순히 데이터를 소비하는 존재일 뿐만 아니라, 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 방대하게 생성하는 존재이기도 합니다. AI는 데이터 생성, 확장, 저장 및 수익화 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터는 AI를 구동하는 연료이며, HDD는 AI 기반 경제에서 생성되는 제타바이트 규모의 방대한 데이터를 저장하는 데 필수적인 역할을 하는 가장 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 저장 솔루션입니다." "당사의 상위 7개 고객사가 2026년 상반기 전체에 걸친 구매 주문을 완료했으며, 그중 5개 고객사는 2026년 전체 기간에 대한 구매 주문을 체결했습니다.
원문 구간 2
또한, 당사의 최대 규모 하이퍼스케일 고객사 중 한 곳이 2027년 전체 기간에 대한 계약을 체결했다는 기쁜 소식을 전해드립니다." "고객에게 공급한 스토리지 용량은 204EB로 YoY 23% 증가했습니다. 클라우드 부문은 총 매출의 89%인 $2.5B를 기록하며 YoY 31% 증가했습니다. 이는 고용량 니어라인 HDD 제품 포트폴리오에 대한 강력한 수요에 힘입은 결과입니다." "FY1Q26(CY3Q25) 동안 샌디스크의 잔여 지분을 현금화하지 않았습니다. 현재 750만 주를 보유하고 있습니다. 분할 1주년이 되는 2026년 2월 21일 이전에 해당 지분을 현금화할 계획입니다. 지난번 지분 현금화 때는 부채를 주식으로 전환하는 방식을 사용했습니다. 이번에는 어떤 방식으로 할지 아직 결정하지 않았지만, 첫 번째와 유사한 거래 방식이 될 가능성이 있습니다." (이미 6월에 상당부분을 '매끄럽게' 매각했던 경험을 생각하면, 샌디스크 주가에 미치는 영향은 매우 제한적일 것으로 예상합니다)

그렇게 판단한 이유

AI가 합성·실제 데이터를 생성하고, 고용량 니어라인 HDD 수요가 클라우드 부문 성장으로 이어졌다는 회사 발언을 근거로 든다.

근거 보기 2

원문 구간 1
2025-10-29, 씨게이트 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中 웨스턴 디지털(WDC) "AI는 단순히 데이터를 소비하는 존재일 뿐만 아니라, 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 방대하게 생성하는 존재이기도 합니다. AI는 데이터 생성, 확장, 저장 및 수익화 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터는 AI를 구동하는 연료이며, HDD는 AI 기반 경제에서 생성되는 제타바이트 규모의 방대한 데이터를 저장하는 데 필수적인 역할을 하는 가장 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 저장 솔루션입니다." "당사의 상위 7개 고객사가 2026년 상반기 전체에 걸친 구매 주문을 완료했으며, 그중 5개 고객사는 2026년 전체 기간에 대한 구매 주문을 체결했습니다.
원문 구간 2
또한, 당사의 최대 규모 하이퍼스케일 고객사 중 한 곳이 2027년 전체 기간에 대한 계약을 체결했다는 기쁜 소식을 전해드립니다." "고객에게 공급한 스토리지 용량은 204EB로 YoY 23% 증가했습니다. 클라우드 부문은 총 매출의 89%인 $2.5B를 기록하며 YoY 31% 증가했습니다. 이는 고용량 니어라인 HDD 제품 포트폴리오에 대한 강력한 수요에 힘입은 결과입니다." "FY1Q26(CY3Q25) 동안 샌디스크의 잔여 지분을 현금화하지 않았습니다. 현재 750만 주를 보유하고 있습니다. 분할 1주년이 되는 2026년 2월 21일 이전에 해당 지분을 현금화할 계획입니다. 지난번 지분 현금화 때는 부채를 주식으로 전환하는 방식을 사용했습니다. 이번에는 어떤 방식으로 할지 아직 결정하지 않았지만, 첫 번째와 유사한 거래 방식이 될 가능성이 있습니다." (이미 6월에 상당부분을 '매끄럽게' 매각했던 경험을 생각하면, 샌디스크 주가에 미치는 영향은 매우 제한적일 것으로 예상합니다)

발생발표·발생 후발생일 25-11-6

25-11 샌디스크 CY3Q25 실적발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 데이터센터가 2026년에 NAND 시장의 최대 비중을 차지하는 첫 해가 될 수 있다는 회사의 전환기 평가를 보존한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
샌디스크(SNDK) "FY1Q26(CY3Q25)에도 NAND 제품 수요가 공급을 지속적으로 앞질렀으며, 이러한 추세는 2026년 말 이후에도 계속될 것으로 예상됩니다. 업계 최고 수준의 용량, I/O 성능 및 에너지 효율성을 제공하는 BiCS8은 전체 출하량의 15%를 차지했으며, FY2026 말(CY2Q26)에는 전체 출하량의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 데이터센터 사업은 글로벌 하이퍼스케일러, 네오클라우드 및 OEM 고객들이 샌디스크와의 파트너십을 강화하고자 함에 따라 매출이 QoQ 26% 증가했습니다. 스토리지 중심의 SSD 제품군인 코드명 스타게이트는 수요가 증가하고 있으며, 현재 두 곳의 하이퍼스케일러 인증을 진행 중(메타, 구글)이고, 2026년에는 세 번째 하이퍼스케일러 및 주요 스토리지 OEM과의 인증을 추가로 추진할 계획입니다."

이 자료에서 다룬 사실

샌디스크는 NAND 수요가 공급을 앞질렀고 데이터센터 사업 매출이 전 분기 대비 26% 증가했다고 밝혔다. BiCS8은 출하량의 15%를 차지했으며, 스타게이트 eSSD는 메타·구글 두 하이퍼스케일러의 인증을 진행 중이라고 했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
샌디스크(SNDK) "FY1Q26(CY3Q25)에도 NAND 제품 수요가 공급을 지속적으로 앞질렀으며, 이러한 추세는 2026년 말 이후에도 계속될 것으로 예상됩니다. 업계 최고 수준의 용량, I/O 성능 및 에너지 효율성을 제공하는 BiCS8은 전체 출하량의 15%를 차지했으며, FY2026 말(CY2Q26)에는 전체 출하량의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 데이터센터 사업은 글로벌 하이퍼스케일러, 네오클라우드 및 OEM 고객들이 샌디스크와의 파트너십을 강화하고자 함에 따라 매출이 QoQ 26% 증가했습니다. 스토리지 중심의 SSD 제품군인 코드명 스타게이트는 수요가 증가하고 있으며, 현재 두 곳의 하이퍼스케일러 인증을 진행 중(메타, 구글)이고, 2026년에는 세 번째 하이퍼스케일러 및 주요 스토리지 OEM과의 인증을 추가로 추진할 계획입니다."

그렇게 판단한 이유

비디오 생성 고도화로 데이터 생성 속도가 빨라지고, 하이퍼스케일러·네오클라우드·OEM이 파트너십을 강화하고 있다는 설명을 연결했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
샌디스크(SNDK) "FY1Q26(CY3Q25)에도 NAND 제품 수요가 공급을 지속적으로 앞질렀으며, 이러한 추세는 2026년 말 이후에도 계속될 것으로 예상됩니다. 업계 최고 수준의 용량, I/O 성능 및 에너지 효율성을 제공하는 BiCS8은 전체 출하량의 15%를 차지했으며, FY2026 말(CY2Q26)에는 전체 출하량의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 데이터센터 사업은 글로벌 하이퍼스케일러, 네오클라우드 및 OEM 고객들이 샌디스크와의 파트너십을 강화하고자 함에 따라 매출이 QoQ 26% 증가했습니다. 스토리지 중심의 SSD 제품군인 코드명 스타게이트는 수요가 증가하고 있으며, 현재 두 곳의 하이퍼스케일러 인증을 진행 중(메타, 구글)이고, 2026년에는 세 번째 하이퍼스케일러 및 주요 스토리지 OEM과의 인증을 추가로 추진할 계획입니다."

작성자가 예상한 다음 전개

회사는 2026년에 세 번째 하이퍼스케일러와 주요 스토리지 OEM 인증을 추가 추진할 계획이라고 밝혔다.

근거 보기 1

원문 구간 1
샌디스크(SNDK) "FY1Q26(CY3Q25)에도 NAND 제품 수요가 공급을 지속적으로 앞질렀으며, 이러한 추세는 2026년 말 이후에도 계속될 것으로 예상됩니다. 업계 최고 수준의 용량, I/O 성능 및 에너지 효율성을 제공하는 BiCS8은 전체 출하량의 15%를 차지했으며, FY2026 말(CY2Q26)에는 전체 출하량의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 데이터센터 사업은 글로벌 하이퍼스케일러, 네오클라우드 및 OEM 고객들이 샌디스크와의 파트너십을 강화하고자 함에 따라 매출이 QoQ 26% 증가했습니다. 스토리지 중심의 SSD 제품군인 코드명 스타게이트는 수요가 증가하고 있으며, 현재 두 곳의 하이퍼스케일러 인증을 진행 중(메타, 구글)이고, 2026년에는 세 번째 하이퍼스케일러 및 주요 스토리지 OEM과의 인증을 추가로 추진할 계획입니다."

발생발표·발생 후발생일 25-12-2

25-12 씨게이트 UBS 컨퍼런스 수급·생산 전략 발언

작성자의 핵심 판단

작성자는 빅테크의 장기 계약 확보가 빠르게 진행되는 가운데, 씨게이트가 증설보다 기록 용량 확대로 매출과 이익률을 높이려는 전략을 유지한다고 정리한다.

근거 보기 1

원문 구간 1
2025년 12월 2일 컨퍼런스에서 핵심들만 쭉 추려봅니다. 씨게이트 Seagate CY2027까지 계약 받는 중 2026년 물량은 11월 말 기준 예약이 모두 끝났고, 2027년 물량에 대한 논의가 진행 중이라 말했습니다. 원래 30~45일 전만 해도 2026년 상반기 물량을 예약하고 있었음을 감안하면 굉장한 속도로 예약이 진행된 것입니다. 빅테크들이 물량을 확보하기 위해 장기 계약을 서두르기 시작한 때입니다. 그럼에도 불구하고 씨게이트는 HDD 생산을 늘릴 생각은 없고, 대신 HDD당 용량을 늘려서 수요에 대응할 예정이라고 말했습니다. 예를 들어서, 공장을 증설하면 고정비가 늘고 공급 과잉을 우려해야 하지만 20TB → 50TB식으로 용량을 키워서 매출과 이익률을 높이는 전략을 지키겠다는 것입니다.

이 자료에서 다룬 사실

씨게이트는 11월 말 기준 2026년 물량 예약이 끝났고 2027년 물량을 논의 중이라고 밝혔다. 생산능력 증설 대신 HDD당 용량을 20TB에서 50TB로 높여 대응하겠다는 방침도 전했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
2025년 12월 2일 컨퍼런스에서 핵심들만 쭉 추려봅니다. 씨게이트 Seagate CY2027까지 계약 받는 중 2026년 물량은 11월 말 기준 예약이 모두 끝났고, 2027년 물량에 대한 논의가 진행 중이라 말했습니다. 원래 30~45일 전만 해도 2026년 상반기 물량을 예약하고 있었음을 감안하면 굉장한 속도로 예약이 진행된 것입니다. 빅테크들이 물량을 확보하기 위해 장기 계약을 서두르기 시작한 때입니다. 그럼에도 불구하고 씨게이트는 HDD 생산을 늘릴 생각은 없고, 대신 HDD당 용량을 늘려서 수요에 대응할 예정이라고 말했습니다. 예를 들어서, 공장을 증설하면 고정비가 늘고 공급 과잉을 우려해야 하지만 20TB → 50TB식으로 용량을 키워서 매출과 이익률을 높이는 전략을 지키겠다는 것입니다.

그렇게 판단한 이유

공장 증설은 고정비와 공급 과잉 우려를 키울 수 있는 반면 용량 확대는 그 부담 없이 대응하는 방법이라는 회사의 논리를 제시했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
2025년 12월 2일 컨퍼런스에서 핵심들만 쭉 추려봅니다. 씨게이트 Seagate CY2027까지 계약 받는 중 2026년 물량은 11월 말 기준 예약이 모두 끝났고, 2027년 물량에 대한 논의가 진행 중이라 말했습니다. 원래 30~45일 전만 해도 2026년 상반기 물량을 예약하고 있었음을 감안하면 굉장한 속도로 예약이 진행된 것입니다. 빅테크들이 물량을 확보하기 위해 장기 계약을 서두르기 시작한 때입니다. 그럼에도 불구하고 씨게이트는 HDD 생산을 늘릴 생각은 없고, 대신 HDD당 용량을 늘려서 수요에 대응할 예정이라고 말했습니다. 예를 들어서, 공장을 증설하면 고정비가 늘고 공급 과잉을 우려해야 하지만 20TB → 50TB식으로 용량을 키워서 매출과 이익률을 높이는 전략을 지키겠다는 것입니다.

발생발표·발생 후발생일 25-12-9

25-12 웨스턴디지털·씨게이트 나스닥 컨퍼런스 발언

작성자의 핵심 판단

작성자는 데이터 저장 비율 상승과 비디오 데이터 증가가 HDD·QLC eSSD 수요의 두 축이며, 장기 주문이 생산 리드타임과 맞물린다고 본다.

근거 보기 1

원문 구간 1
WDC/STX - 2026~27년 주문은 확정적, 29년까지 논의 웨스턴 디지털은 2026~2027년까지는 5개 고객사로부터 받은 주문은 확정적인 계약이며 재정적 의무도 있는 주문이라 말했습니다. 그리고 이제 2026년을 맞이하면서 2029년까지 장기 계약을 연장하려는 Top 10 고객사와도 논의 중이라 말했습니다. 웨스턴디지털 같은 경우 출하량의 90%가 데이터센터향일 정도로 매우 높습니다. 원래 2019~2020년까지만 해도 50%정도였는데 이제는 90%에 달할 정도로 다른 기업이 됐습니다. 이들은 HDD를 하나 생산하는 데 6~9개월 정도가 걸리기 때문에 미리 4~5분기에 대한 주문을 미리 확보하는 데 집중하고 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

웨스턴디지털은 5개 고객의 2026~2027년 주문이 재정적 의무가 있는 확정 계약이며, Top 10 고객과 2029년까지의 장기 계약 연장을 논의 중이라고 밝혔다. 데이터센터향 출하 비중은 약 90%이고 HDD 생산에는 6~9개월이 걸린다고 설명했다.

근거 보기 1

원문 구간 1
WDC/STX - 2026~27년 주문은 확정적, 29년까지 논의 웨스턴 디지털은 2026~2027년까지는 5개 고객사로부터 받은 주문은 확정적인 계약이며 재정적 의무도 있는 주문이라 말했습니다. 그리고 이제 2026년을 맞이하면서 2029년까지 장기 계약을 연장하려는 Top 10 고객사와도 논의 중이라 말했습니다. 웨스턴디지털 같은 경우 출하량의 90%가 데이터센터향일 정도로 매우 높습니다. 원래 2019~2020년까지만 해도 50%정도였는데 이제는 90%에 달할 정도로 다른 기업이 됐습니다. 이들은 HDD를 하나 생산하는 데 6~9개월 정도가 걸리기 때문에 미리 4~5분기에 대한 주문을 미리 확보하는 데 집중하고 있습니다.

그렇게 판단한 이유

저장되는 데이터 비율이 과거 2~3%에서 약 6%대로 올라갔고, 모델 학습용 영상·합성영상 활용이 데이터 사용량을 키운다는 설명을 근거로 든다.

근거 보기 1

원문 구간 1
WDC/STX - 2026~27년 주문은 확정적, 29년까지 논의 웨스턴 디지털은 2026~2027년까지는 5개 고객사로부터 받은 주문은 확정적인 계약이며 재정적 의무도 있는 주문이라 말했습니다. 그리고 이제 2026년을 맞이하면서 2029년까지 장기 계약을 연장하려는 Top 10 고객사와도 논의 중이라 말했습니다. 웨스턴디지털 같은 경우 출하량의 90%가 데이터센터향일 정도로 매우 높습니다. 원래 2019~2020년까지만 해도 50%정도였는데 이제는 90%에 달할 정도로 다른 기업이 됐습니다. 이들은 HDD를 하나 생산하는 데 6~9개월 정도가 걸리기 때문에 미리 4~5분기에 대한 주문을 미리 확보하는 데 집중하고 있습니다.

발생발표·발생 후발생일 25-12-17

25-12 마이크론 CY4Q25 실적발표

작성자의 핵심 판단

작성자는 스팟 가격 상승이 계약 가격에 반영되며 매출과 이익 상승의 기울기가 바뀐 첫 분기라고 평가한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다. 마이크론 4Q25 실적발표 2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.
원문 구간 2
엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기" 이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클
원문 구간 3
그리고 (1) 단기적으로는 FY2026 내내 매 분기 매출, GPM이 상승할 것 (2) 중장기적으로도 고객 수요의 50~75%정도만 충족시킬 수 있을 것으로 예상하는 등 강세 코멘트를 이어갔습니다. 덕분에 애널리스트들의 마이크론 FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~$40까지 상승했습니다. EPS Revision & Growth 모두를 바꾼 실적발표였습니다. 클라우드향 YoY 100%, HBM 물량은 이제 크게 중요하지 않다 클라우드향 매출이 3Q25 YoY 214% → 4Q25 YoY 100%로 가파른 성장세를 이어가고 있습니다.

이 자료에서 다룬 사실

마이크론은 다음 분기 CY1Q26(FY2Q26) 매출이 전년 대비 132% 증가하고 GAAP GPM 67%, Non-GAAP GPM 68%가 될 것으로 전망했다. 클라우드 매출은 3Q25 전년 대비 214%, 4Q25 전년 대비 100% 성장했다고 제시했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다. 마이크론 4Q25 실적발표 2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.
원문 구간 2
엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기" 이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클
원문 구간 3
그리고 (1) 단기적으로는 FY2026 내내 매 분기 매출, GPM이 상승할 것 (2) 중장기적으로도 고객 수요의 50~75%정도만 충족시킬 수 있을 것으로 예상하는 등 강세 코멘트를 이어갔습니다. 덕분에 애널리스트들의 마이크론 FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~$40까지 상승했습니다. EPS Revision & Growth 모두를 바꾼 실적발표였습니다. 클라우드향 YoY 100%, HBM 물량은 이제 크게 중요하지 않다 클라우드향 매출이 3Q25 YoY 214% → 4Q25 YoY 100%로 가파른 성장세를 이어가고 있습니다.

그렇게 판단한 이유

서버 DRAM 가격 상승으로 DDR5를 더 판매하는 편이 수익성이 좋다는 해석, 빅3의 제한적인 공급 확대와 다년 LTA 전제의 증설 가능성을 함께 들었다.

근거 보기 3

원문 구간 1
AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다. 마이크론 4Q25 실적발표 2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.
원문 구간 2
엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기" 이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클
원문 구간 3
그리고 (1) 단기적으로는 FY2026 내내 매 분기 매출, GPM이 상승할 것 (2) 중장기적으로도 고객 수요의 50~75%정도만 충족시킬 수 있을 것으로 예상하는 등 강세 코멘트를 이어갔습니다. 덕분에 애널리스트들의 마이크론 FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~$40까지 상승했습니다. EPS Revision & Growth 모두를 바꾼 실적발표였습니다. 클라우드향 YoY 100%, HBM 물량은 이제 크게 중요하지 않다 클라우드향 매출이 3Q25 YoY 214% → 4Q25 YoY 100%로 가파른 성장세를 이어가고 있습니다.

작성자가 예상한 다음 전개

작성자는 FY2026 내 매 분기 매출·GPM 상승, 중장기 고객 수요의 50~75%만 충족 가능하다는 회사 코멘트를 인용했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다. 마이크론 4Q25 실적발표 2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.
원문 구간 2
엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기" 이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클
원문 구간 3
그리고 (1) 단기적으로는 FY2026 내내 매 분기 매출, GPM이 상승할 것 (2) 중장기적으로도 고객 수요의 50~75%정도만 충족시킬 수 있을 것으로 예상하는 등 강세 코멘트를 이어갔습니다. 덕분에 애널리스트들의 마이크론 FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~$40까지 상승했습니다. EPS Revision & Growth 모두를 바꾼 실적발표였습니다. 클라우드향 YoY 100%, HBM 물량은 이제 크게 중요하지 않다 클라우드향 매출이 3Q25 YoY 214% → 4Q25 YoY 100%로 가파른 성장세를 이어가고 있습니다.

발생발표·발생 후발생일 26-1-6

26-1 모건스탠리 대만 스토리지 공급망 점검

작성자의 핵심 판단

작성자는 eSSD가 HDD를 대체한다기보다 각기 다른 영역의 강한 수요를 받으며, 공급 증가 여력이 제한돼 수급 부족이 이어질 수 있다는 관점을 정리한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
올해 메모리 3사에서 대략 ~70%정도의 하이퍼스케일러 수요만 충족시킨 상태인데, 이정도의 불균형이 내년에도 계속될 거라는 전망입니다. 모건스탠리 대만 공급망 체크 2026년 1월 6일, 대만 공급망 체크 이후 HDD 및 SSD 애널리스트 코멘트를 모아보면 이렇습니다. HDD 공급 부족 규모는 더 늘어날 것 HDD 공급부족 정도가 향후 12개월 동안 200EB까지 확장될 것으로 전망했습니다. 3개월 전에는 100~150EB가 부족할 거라 봤는데, 몇 개월 만에 하이퍼스케일러들이 스토리지 수요를 충족하거나 백업용으로 엔터프라이즈 SSD를 계속해서 요구하고 새로운 공급업체도 검증하고 있는 상황입니다.
원문 구간 2
eSSD는 HDD 대비 TCO 면에서 효율성이 크게 떨어지기는 하는데 임시방편으로 쓰기 위해서라도 eSSD 주문량이 크게 늘고 있는 상황입니다. HDD ↔ eSSD의 경쟁은 아니다 GB당 NAND 가격은 $0.10를 넘고, HDD의 평균 가격은 GB당 $0.013이기 때문에 4Q25까지 구매비용 차이가 최대 10배 가까이 나는 상황이라 서로가 서로의 자리를 해칠 것이라고 보이진 않습니다. eSSD가 HDD를 대체하는 구조라기보다는 서로 다른 영역에서 엄청난 수요를 보이고 있습니다.
원문 구간 3
HDD를 대체하기 위한 eSSD 수요는 더 이상 메모리 제조업체들의 핵심 관심사가 아닙니다. 수요 충족률 40% CSP들의 SSD 수요 충족률은 아직 40%에 불과합니다. 미충족률이 60%란 의미입니다. 고객 수요 증가와 향후 전망에 대한 긍정적인 예측이 점점 더 강화되는 상황 속에서, SSD/HDD 공급 증가 여력은 제한적이기 때문에 그렇습니다. 공급 과잉은 없으며 계속해서 수요가 부족한 상태가 이어질 것으로 예상합니다.

이 자료에서 다룬 사실

모건스탠리 공급망 점검은 향후 12개월 HDD 공급 부족이 200EB까지 커질 수 있다고 전망했다. CSP의 SSD 수요 충족률은 40%이고, NAND 가격은 GB당 0.10달러 초과, HDD 평균 가격은 GB당 0.013달러라고 제시했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
올해 메모리 3사에서 대략 ~70%정도의 하이퍼스케일러 수요만 충족시킨 상태인데, 이정도의 불균형이 내년에도 계속될 거라는 전망입니다. 모건스탠리 대만 공급망 체크 2026년 1월 6일, 대만 공급망 체크 이후 HDD 및 SSD 애널리스트 코멘트를 모아보면 이렇습니다. HDD 공급 부족 규모는 더 늘어날 것 HDD 공급부족 정도가 향후 12개월 동안 200EB까지 확장될 것으로 전망했습니다. 3개월 전에는 100~150EB가 부족할 거라 봤는데, 몇 개월 만에 하이퍼스케일러들이 스토리지 수요를 충족하거나 백업용으로 엔터프라이즈 SSD를 계속해서 요구하고 새로운 공급업체도 검증하고 있는 상황입니다.
원문 구간 2
eSSD는 HDD 대비 TCO 면에서 효율성이 크게 떨어지기는 하는데 임시방편으로 쓰기 위해서라도 eSSD 주문량이 크게 늘고 있는 상황입니다. HDD ↔ eSSD의 경쟁은 아니다 GB당 NAND 가격은 $0.10를 넘고, HDD의 평균 가격은 GB당 $0.013이기 때문에 4Q25까지 구매비용 차이가 최대 10배 가까이 나는 상황이라 서로가 서로의 자리를 해칠 것이라고 보이진 않습니다. eSSD가 HDD를 대체하는 구조라기보다는 서로 다른 영역에서 엄청난 수요를 보이고 있습니다.
원문 구간 3
HDD를 대체하기 위한 eSSD 수요는 더 이상 메모리 제조업체들의 핵심 관심사가 아닙니다. 수요 충족률 40% CSP들의 SSD 수요 충족률은 아직 40%에 불과합니다. 미충족률이 60%란 의미입니다. 고객 수요 증가와 향후 전망에 대한 긍정적인 예측이 점점 더 강화되는 상황 속에서, SSD/HDD 공급 증가 여력은 제한적이기 때문에 그렇습니다. 공급 과잉은 없으며 계속해서 수요가 부족한 상태가 이어질 것으로 예상합니다.

그렇게 판단한 이유

하이퍼스케일러가 백업용 eSSD와 새 공급업체를 검증하고 있지만 eSSD의 TCO 효율은 HDD보다 떨어진다는 점, HDD와 eSSD의 구매비용 차이를 근거로 들었다.

근거 보기 3

원문 구간 1
올해 메모리 3사에서 대략 ~70%정도의 하이퍼스케일러 수요만 충족시킨 상태인데, 이정도의 불균형이 내년에도 계속될 거라는 전망입니다. 모건스탠리 대만 공급망 체크 2026년 1월 6일, 대만 공급망 체크 이후 HDD 및 SSD 애널리스트 코멘트를 모아보면 이렇습니다. HDD 공급 부족 규모는 더 늘어날 것 HDD 공급부족 정도가 향후 12개월 동안 200EB까지 확장될 것으로 전망했습니다. 3개월 전에는 100~150EB가 부족할 거라 봤는데, 몇 개월 만에 하이퍼스케일러들이 스토리지 수요를 충족하거나 백업용으로 엔터프라이즈 SSD를 계속해서 요구하고 새로운 공급업체도 검증하고 있는 상황입니다.
원문 구간 2
eSSD는 HDD 대비 TCO 면에서 효율성이 크게 떨어지기는 하는데 임시방편으로 쓰기 위해서라도 eSSD 주문량이 크게 늘고 있는 상황입니다. HDD ↔ eSSD의 경쟁은 아니다 GB당 NAND 가격은 $0.10를 넘고, HDD의 평균 가격은 GB당 $0.013이기 때문에 4Q25까지 구매비용 차이가 최대 10배 가까이 나는 상황이라 서로가 서로의 자리를 해칠 것이라고 보이진 않습니다. eSSD가 HDD를 대체하는 구조라기보다는 서로 다른 영역에서 엄청난 수요를 보이고 있습니다.
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HDD를 대체하기 위한 eSSD 수요는 더 이상 메모리 제조업체들의 핵심 관심사가 아닙니다. 수요 충족률 40% CSP들의 SSD 수요 충족률은 아직 40%에 불과합니다. 미충족률이 60%란 의미입니다. 고객 수요 증가와 향후 전망에 대한 긍정적인 예측이 점점 더 강화되는 상황 속에서, SSD/HDD 공급 증가 여력은 제한적이기 때문에 그렇습니다. 공급 과잉은 없으며 계속해서 수요가 부족한 상태가 이어질 것으로 예상합니다.

사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

사실·구조AI 추론 컨텍스트 메모리주 대상 · 산업·업종 · AI 추론 메모리

HBM·DRAM·SSD는 KV Cache를 어떤 계층으로 나눠 처리하는가?

이 자료가 더한 내용

G1 GPU HBM은 활성 데이터, G2 System DRAM은 HBM 부족분의 임시 공간, G3 Local SSD는 재사용 가능성이 높은 Warm data, G4 Shared Object/File은 Cold data를 맡는 계층으로 설명한다. 컨텍스트가 커져 G4까지 이동하면 병목과 비용·전력 소비가 늘어난다고 정리했다.

근거 보기 3

원문 구간 1
decode에 비해서 prefill이 많아지기에 매 단계마다 컨텍스트를 다시 계산하는 prefill이 차지하는 비용과 지연시간 비중이 80~90%까지 높아지게 됩니다. KV Cache 자체가 HBM의 메모리 용량을 훌쩍 뛰어넘기게 되기에 HBM 용량을 보완하기 위해 서버 DRAM, NVMe SSD를 사용하고, 소프트웨어와 DPU를 통해서 KV Cache를 얼마나 잘 관리하느냐가 클러스터 전체의 TCO 대비 퍼포먼스를 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. HBM → System DRAM → Rack Local SSD → Shared File 엔비디아는 이전에 NVIDIA Dynamo를 통해서 스토리지 계층 전반에 걸쳐 추론 시 사용되는 KV Cache를 관리하고 있습니다. 구조적으로 보면 이렇게 되어 있었습니다.
원문 구간 2
G1 (GPU HBM) : 답변을 생성 중인 활성화된 데이터용입니다. 속도가 매우 빨라야 하고, 지연시간이 핵심인 작업에 사용됩니다. G2 (System DRAM) : HBM의 용량이 부족할 때 데이터를 임시로 옮겨두는 공간입니다. G3 (Local SSD) : 짧은 시간 안에 다시 사용될 가능성이 있는 Warm data를 저장합니다. G4 (Shared Object/File) : 당장 처리에 필요하진 않지만 보관이 필요한 Cold data를 보관합니다. G1은 접근 속도에 최적화되어 있고, G3와 G4는 데이터 보존에 최적화된 구조입니다. 그런데 문제는 AI가 다루는 컨텍스트 윈도우가 점점 더 커지다보니 데이터 양이 늘어남에 따라 KV Cache가 Local Storage였던 G1~G3를 빠르게 소진시키고 Enterprise Storage 레벨인 G4까지 데이터를 이동시킬 수밖에 없는데, 이 과정에서 병목이 커진다는 게 문제입니다.
원문 구간 3
비용과 전력 소비 모두를 증가시키는 길이었습니다. 위에서 HBM ↔ DRAM, SSD가 서로를 해치는 구조가 아님을 말씀드린 것처럼, G2와 G3, G3.5 레벨도 지금처럼 추론 컨텍스트가 점점 커지는 시기에 서로를 해치는 구조가 아닙니다. 2026년 1월 기준, 서버용 32GB DDR5-5600 RDIMM은 $600이며 이정도면 GB당 약 $19입니다. 같은 시점에 7.68TB Enterprise NVMe SSD 가격은 $1,500이며 GB당 $0.20입니다. 컨텍스트 데이터를 사용함에 있어서 수십TB 규모를 저장할 때 DRAM을 사용하는 것은 경제적으로 타당하지 않고, 반대로 토큰을 low latency 그리고 고대역폭으로 서비스하기 위해서 SSD에만 기우는 것도 맞지 않습니다.

사실·구조에이전트형 AI 추론주 대상 · 기술·제품 · 에이전트형 AI

에이전트형 AI는 왜 컨텍스트 처리 비용과 지연시간을 키우는가?

이 자료가 더한 내용

일반 챗봇과 달리 에이전트는 시스템 프롬프트·도구 사용·대화기록이라는 긴 공동 앞부분을 반복해 갖고, Manus AI 데이터의 대략 100:1 사례처럼 prefill 비중이 커질 수 있다고 설명했다. prefill이 비용과 지연시간의 80~90%를 차지할 수 있어 KV Cache 관리가 클러스터 TCO 대비 성능을 가른다는 관점이다.

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원문 구간 1
HBM을 대체하는 것이 아니라, HBM의 대역폭을 필요로 하지 않는 데이터들을 DRAM으로 이동시키고 → 상대적으로 가격이 비싼 DRAM에서 쓰지 않는 것들은 SSD로 이동시켜서 GPU의 옆에 있는 HBM이 고대역폭 컴퓨팅에 집중할 수 있도록 만들어주는 효과입니다. Agentic AI로 가면 추론 컨텍스트는 훨씬 커진다 CY26 Rubin은 Agentic AI에 특화시킨 하드웨어 플랫폼임을 여러 면에서 느낄 수 있는데, Rubin CPX에 이어서 이번 ICMS은 꼭 필요한 분야 중 하나였습니다. 일반 챗봇과 달리 에이전트는 반복되는 시스템 프롬프트, 도구 사용, 이전 대화기록 저장 등 공동된 앞부분이 매우 길어지기 때문입니다. Manus AI 데이터에 따르면 대략 100:1입니다.
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decode에 비해서 prefill이 많아지기에 매 단계마다 컨텍스트를 다시 계산하는 prefill이 차지하는 비용과 지연시간 비중이 80~90%까지 높아지게 됩니다. KV Cache 자체가 HBM의 메모리 용량을 훌쩍 뛰어넘기게 되기에 HBM 용량을 보완하기 위해 서버 DRAM, NVMe SSD를 사용하고, 소프트웨어와 DPU를 통해서 KV Cache를 얼마나 잘 관리하느냐가 클러스터 전체의 TCO 대비 퍼포먼스를 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다. HBM → System DRAM → Rack Local SSD → Shared File 엔비디아는 이전에 NVIDIA Dynamo를 통해서 스토리지 계층 전반에 걸쳐 추론 시 사용되는 KV Cache를 관리하고 있습니다. 구조적으로 보면 이렇게 되어 있었습니다.

사실·구조DRAM과 엔터프라이즈 SSD주 대상 · 산업·업종 · 엔터프라이즈 SSD관련 대상 · 산업·업종 · D램 산업

추론 컨텍스트의 비용과 지연시간을 어떤 가격 차이로 배분하는가?

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2026년 1월 기준 32GB DDR5-5600 RDIMM은 GB당 약 19달러, 7.68TB 엔터프라이즈 NVMe SSD는 GB당 0.20달러라고 비교했다. 수십TB 저장을 DRAM만으로 처리하는 것은 경제성이 낮고, 낮은 지연시간·고대역폭 서비스에 SSD만 쓰는 것도 맞지 않아 두 계층이 토큰 처리량과 경제성을 함께 결정한다고 설명했다.

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원문 구간 1
비용과 전력 소비 모두를 증가시키는 길이었습니다. 위에서 HBM ↔ DRAM, SSD가 서로를 해치는 구조가 아님을 말씀드린 것처럼, G2와 G3, G3.5 레벨도 지금처럼 추론 컨텍스트가 점점 커지는 시기에 서로를 해치는 구조가 아닙니다. 2026년 1월 기준, 서버용 32GB DDR5-5600 RDIMM은 $600이며 이정도면 GB당 약 $19입니다. 같은 시점에 7.68TB Enterprise NVMe SSD 가격은 $1,500이며 GB당 $0.20입니다. 컨텍스트 데이터를 사용함에 있어서 수십TB 규모를 저장할 때 DRAM을 사용하는 것은 경제적으로 타당하지 않고, 반대로 토큰을 low latency 그리고 고대역폭으로 서비스하기 위해서 SSD에만 기우는 것도 맞지 않습니다.
원문 구간 2
DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다. Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치 이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다. 지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.

해석·전망엔비디아 ICMS와 eSSD 수요주 대상 · 산업·업종 · 엔터프라이즈 SSD관련 대상 · 기업·종목 · 엔비디아

ICMS 도입 가정은 eSSD 수요를 어떤 규모로 계산하는가?

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연간 VR200 NVL72 5만 대 판매를 가정하면 60EB의 추가 NAND 수요가 생기며 이는 2026년 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20%라는 계산을 제시했다. 모든 ASIC 가속기에 GPU당 16.67TB 연결 구조가 채택된다는 가장 낙관적 가정에서는 2천만 개 가속기 기준 약 330EB가 된다고 했으나, 작성자는 그 정도의 추론 수요 증가는 아직 생각하지 않는다고 단서를 달았다.

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원문 구간 1
각 스토리지 섀시에는 12개의 스토리지 트레이가 있고, Pod당으로 보면 스토리지 트레이는 16개입니다. 각 스토리지 트레이에는 4개의 BlueField-4 DPU 칩이 있으며 각 BF4 DPU는 150TB의 SSD를 관리할 수 있습니다. 따라서 각 스토리지 트레이는 600TB의 SSD 용량을 갖고 있습니다. 16개를 곱하면 9,600TB입니다. 이를 GPU 576개(NVL72랙 8개)로 나누면 GPU 1개당 16.67TB가 추가로 연결되는 것입니다. NVIDIA ICMS가 eSSD 수요에 미치는 영향 이를 바탕으로 연간 50,000개의 VR200 NVL72가 판매된다고 하면 연간 60EB의 추가 NAND 수요가 발생합니다. 2026년 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20% 규모입니다.
원문 구간 2
그리고 아직 그정도로 추론 수요가 크게 증가할 거라 생각하진 않지만 가장 낙관적으로 볼 때, 엔비디아 및 모든 ASIC 칩마다 16.67TB씩 SSD를 연결하려는 구조가 채택된다면 2,000만 개의 가속기 기준 대략 330EB의 수요가 생기므로 이정도면 CY25 eSSD 전체 시장규모 ~300EB와 비슷해집니다. Base는 CY26 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20%만큼이 더해지는 것으로 가정하고 있습니다. 원래도 수요 초과가 심했던 상황에서 10~20%만큼의 수요가 더해지는 것이므로 SSD 밸류체인에 순풍입니다. 2025년 여름부터 추론 수요가 AI 컴퓨팅 내에서 차지하는 비중이 유의미하게 높아지기 시작했고, 앞으로 Agentic AI 워크로드가 본격 침투할 것을 예상해보면 메모리 순풍이 당분간 유지될 것으로 예상합니다.

사실·구조AI와 고용량 HDD 수요주 대상 · 산업·업종 · 니어라인 HDD

AI의 데이터 생성은 고용량 HDD 수요와 어떻게 연결되는가?

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씨게이트는 추론이 데이터를 소비하고 생성해 저장·모니터링·검증 뒤 학습 루프로 재통합한다고 설명했다. 대형 하이퍼스케일러의 월 토큰 소비가 1년 만에 50배 늘었다는 사례와, 1분 AI 동영상이 1천 단어 텍스트보다 최대 2만 배 크다는 구글 Veo 사례를 저장 수요 근거로 인용했다.

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원문 구간 1
"9월 분기에 당사는 데이터센터 고객에게 159EB의 HDD를 출하했으며, 이는 전 분기의 137EB보다 증가한 수치입니다. 클라우드향 EB 수요는 9분기 연속 증가하여 고객들이 고용량 드라이브로 전환함에 따라 니어라인 HDD 물량의 80%가 24TB 이상의 HDD 용량이었습니다." "고객들이 AI 애플리케이션에 대한 투자를 확대함에 따라 고용량 니어라인 HDD에 대한 수요가 증가하고 있다는 점에서 이러한 추세가 분명하게 드러납니다. 추론은 대량의 데이터를 소비하고 생성하며, 이 데이터는 저장, 모니터링, 검증 과정을 거쳐 무한 학습 루프에 재통합됩니다. 이미 클라우드 기업들이 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 입력을 활용하는 대규모 추론 애플리케이션을 배포하면서 이러한 추세의 긍정적인 영향을 확인할 수 있습니다."
원문 구간 2
"월별 토큰 소비량을 추론 도입률의 지표로 사용했을 때, 한 대형 하이퍼스케일러는 1년 만에 50배 증가 했다고 보고했습니다. 이러한 폭발적인 성장은 비정형 데이터 생성량의 급격한 증가를 초래하고 있으며, 이는 HDD 저장 공간에 대한 수요를 창출하고 있습니다. AI로 생성된 동영상은 이러한 수요 증가를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 구글은 Veo 플랫폼 출시 후 5개월 만에 2억 7,500만 개 이상의 동영상이 생성되었다고 보고했습니다. 1분 분량의 AI 동영상은 1,000단어 분량의 텍스트 파일보다 최대 2만 배나 크기 때문에 데이터 저장 용량 측면에서 상당한 부담이 될 수 있습니다. 이러한 도구들의 빠른 보급과 기능 향상은 이미 스토리지 수요 증가에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다."

해석·전망샌디스크 엔터프라이즈 SSD주 대상 · 기업·종목 · 샌디스크관련 대상 · 산업·업종 · 엔터프라이즈 SSD

스타게이트·BiCS8은 데이터센터 시장점유율 확대에 어떤 역할을 하는가?

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샌디스크는 3년 이상 엔터프라이즈 SSD 스토리지용 새 컨트롤러인 스타게이트를 개발했고, BiCS8 UltraQLC 노드와 결합해 2026년부터 경쟁력이 강해질 것이라는 CEO의 자신감을 전했다. 다만 두 하이퍼스케일러 인증은 진행 중이고 세 번째 인증은 2026년 시작 목표로, 확정 매출과 구분된다.

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원문 구간 1
이에 대해 씨게이트 CFO는 (1) 데이터센터용 대용량 저장장치에서 SSD는 HDD보다 6~8배 더 비싸며, (2) SSD 가격이 하락하는 속도보다 씨게이트가 HAMR 기술로 HDD 용량을 늘려 테라바이트당 비용을 낮추는 속도가 더 빠르기 때문에 데이터센터 내 Cold data 저장용으로 HDD의 수요는 굳건할 것임을 짚었습니다. 컴퓨팅을 위해 더 많은 DRAM, NAND가 필요할 것이고 더 많은 저장 공간을 위해서 HDD가 필요할 거라는 내용입니다. 샌디스크 Sandisk 지난 3년 이상 eSSD '스타게이트' 프로그램에 매진했다 엔터프라이즈 SSD 시장은 매우 큰 시장이자 매우 경쟁이 치열하고 IP 집약적인 시장인데, CEO는 샌디스크가 지난 3년 동안 엔터프라이즈 SSD 스토리지용 새로운 컨트롤러 개발에 매진해왔고 이것을 '스타게이트' 프로그램(이름이 같을 뿐 오픈AI의 스타게이트와는 직접적 연관이 없습니다)으로 불러왔음을 강조했습니다.
원문 구간 2
두 개의 하이퍼스케일러와 인증 절차를 진행 중이며, 세 번째 하이퍼스케일러도 2026년에 인증 절차를 시작할 예정입니다. 최종적으로는 엔터프라이즈 SSD 시장에서 상당한 시장점유율 확대를 기대한다고 말했고 고객들도 기술력이나 참여도가 매우 긍정적이라고 전했습니다. 엔터프라이즈 SSD 시장 내 경쟁력을 크게 끌어올리기 위해서 SSD 컨트롤러만 개발한 것이 아니라, 이 칩이 BiCS8 UltraQLC라는 노드와 만나면서 전체적인 그림이 2026년부터 강해지는 시기입니다. CEO는 샌디스크가 훌륭한 노드 + 훌륭한 컨트롤러를 바탕으로 점유율을 크게 높이겠다는 자신감을 많이 표하고 있습니다. 추론을 위한 HBF 설계

사실·구조HBF 추론용 NAND주 대상 · 기술·제품 · HBF관련 대상 · 기업·종목 · 샌디스크

샌디스크의 HBF는 어떤 문제를 겨냥하고 어느 단계에 있는가?

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HBF는 AI 추론에서 내구성과 대역폭을 높인 NAND로, 추론 컨텍스트 병목을 해소하려는 설계라고 설명한다. 샌디스크는 SK하이닉스와 개념을 발전시키며 2026년 하반기 메모리 샘플, 2027년 초 컨트롤러 샘플링을 목표로 했고, 원문은 샌디스크-SK하이닉스와 삼성전자의 두 축이 개발 중이라고 적었다.

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원문 구간 1
AI Boom이 시작되고 나서 샌디스크는 그동안 NAND 업계에서 밀도에만 집중했었음을 깨달으며, AI 추론의 시대에 맞게 내구성과 대역폭을 크게 끌어올린 NAND를 설계하기 시작했습니다. 밀도를 높이는 로드맵은 이미 기존에 있으니 따로 AI를 위한 NAND를 설계한 것이 HBF입니다. 이 컨퍼런스 콜이 CES가 있기 한 달 전이었는데 인상깊었던 코멘트가 많았습니다. 샌디스크 CEO는 AI 혁신이 지속될수록 모델의 크기가 커지고, KV Cache의 크기가 커지며, 컨텍스트 윈도우의 크기가 커짐에 따라 추론에 필요한 메모리를 어떻게 늘릴 수 있을까가 중요해짐을 깨닫고 이런 고민으로 가고 있기 때문에 이미 데이터센터 고객들이 HBM, DRAM을 넘어서 NAND 레이어로까지 CAPEX 투자를 늘리고 있다는 것을 말했습니다.
원문 구간 2
HBF는 이런 추론 컨텍스트 병목의 문제를 어떻게 독창적인 방식으로 해소할 수 있을까에 대한 질문에서 시작됐다는 것입니다. 그리고 투자 유치 행사에서 기술을 발표했고 SK하이닉스와 협력하며 HBF 개념을 발전시켜나가는 중입니다. 스타게이트 컨트롤러와 BiCS8 UltraQLC 노드를 연구할 때도 키옥시아를 R&D JV로 끌어들여 연구했던 것처럼, HBF도 아키텍처를 재구상하여 확장성을 높이고 작은 칩 위에 엄청난 용량의 메모리를 제공할 수 있는 NAND의 장점을 살리려고 하는 프로젝트입니다. 이에 한편으로는 고객들과 협력하며 제품 설계에 어떻게 통합할 수 있을지 논의하고 있으며, 다른 한편으로는 칩 자체를 설계하고 컨트롤러를 만드는 작업도 계속해서 발전시키는 중인데 2026년 하반기에 HBF 메모리 샘플을 출시하고 → 2027년 초에 컨트롤러를 출시하여 고객에게 샘플링 하는 것이 목표입니다.
원문 구간 3
*HBF는 샌디스크-SK하이닉스, 삼성전자로 나뉜 두 축이 개발 중입니다. 53rd Annual Nasdaq Investor Conference 2025년 12월 9일에 웨스턴 디지털과 씨게이트가 말한 부분들도 인상적이었습니다. 두 기업이 말한 내용들이 결이 비슷해서 공통해서 묶어보면 이렇습니다. 웨스턴 디지털 & 씨게이트 Western Digital & Seagate WDC - 저장되는 데이터의 비율 2~3% → 6%대로 상승 중 최근 AI와 관련해서 HDD/QLC eSSD의 수요가 급증하는 이유는 두 가지에서 비롯되고 있습니다. 첫 번째는 AI 덕분에 데이터의 가치가 올라간 것입니다.

사실·구조HDD와 eSSD주 대상 · 산업·업종 · HDD관련 대상 · 산업·업종 · 엔터프라이즈 SSD

HDD와 eSSD의 수요를 대체 관계가 아닌 용도별 구조로 보는 이유는 무엇인가?

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씨게이트는 데이터센터 대용량 저장에서 SSD가 HDD보다 6~8배 비싸고 HAMR로 HDD 테라바이트당 비용을 낮추는 속도가 SSD 가격 하락보다 빠르다고 설명했다. 웨스턴디지털은 초기 구매비용은 HDD가 eSSD보다 6배, 건물·전력까지 포함한 TCO는 3.6배 저렴하다고 했으며, 원문은 Cold data·대용량 저장과 컴퓨팅용 메모리의 용도가 다르다고 정리한다.

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데이터센터 구축의 병목은 '전력' 지난 6개월간 수요와 공급의 격차는 훨씬 더 커진 상황인데, UBS 애널리스트는 HDD가 데이터센터 구축의 주요 병목인지를 물었고 CFO는 "그렇지 않다"고 답했습니다. 수요 우선순위상 상위에 있기는 하지만 병목을 일으키는 요소는"데이터센터 구축의 병목 원인은 전력(And right now is probably power)"이라고 답했습니다. 'SSD 가격이 떨어지면 HDD 수요는 줄어드는가?' 메타 등 주요 고객들이 HDD 대신 QLC SSD로 마이그레이션하고 있는 상황에서, UBS 애널리스트는 SSD 가격이 크게 떨어질 경우 HDD 수요가 줄어드는 게 아니냐는 질문을 했습니다.
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이에 대해 씨게이트 CFO는 (1) 데이터센터용 대용량 저장장치에서 SSD는 HDD보다 6~8배 더 비싸며, (2) SSD 가격이 하락하는 속도보다 씨게이트가 HAMR 기술로 HDD 용량을 늘려 테라바이트당 비용을 낮추는 속도가 더 빠르기 때문에 데이터센터 내 Cold data 저장용으로 HDD의 수요는 굳건할 것임을 짚었습니다. 컴퓨팅을 위해 더 많은 DRAM, NAND가 필요할 것이고 더 많은 저장 공간을 위해서 HDD가 필요할 거라는 내용입니다. 샌디스크 Sandisk 지난 3년 이상 eSSD '스타게이트' 프로그램에 매진했다 엔터프라이즈 SSD 시장은 매우 큰 시장이자 매우 경쟁이 치열하고 IP 집약적인 시장인데, CEO는 샌디스크가 지난 3년 동안 엔터프라이즈 SSD 스토리지용 새로운 컨트롤러 개발에 매진해왔고 이것을 '스타게이트' 프로그램(이름이 같을 뿐 오픈AI의 스타게이트와는 직접적 연관이 없습니다)으로 불러왔음을 강조했습니다.
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WDC - HDD는 eSSD보다 여전히 저렴하다 데이터센터에서 저장하는 데이터 중 80%가 HDD에 저장되어 있으며 이런 추세는 향후 4년 이상은 지속될 것으로 예상했습니다. 미래의 스토리지 랙 섀시를 보더라도 이 구조가 유지될 것이란 기대였습니다. 그리고 단순 초기 구매비용만 보면 HDD가 eSSD 대비 6배 저렴하고, 건물/전력 등 TCO를 모두 고려하더라도 HDD가 eSSD 대비 3.6배 저렴하다고 말했습니다. 고객들이 HDD을 우선적으로 확보하고 나서 대안으로 eSSD를 찾고 있다는 의미로도 해석할 수 있었습니다. WDC/STX - 원래 GPM 30% 초반, 현재 40% 중반, 곧 50% 이상 가능

해석·전망HDD 기업의 용량 확대와 마진주 대상 · 기업·종목 · 씨게이트관련 대상 · 기업·종목 · 웨스턴디지털

HDD 공급 확대 없이 용량을 높이는 전략은 수익성에 어떻게 연결되는가?

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웨스턴디지털과 씨게이트는 생산량을 크게 늘리기보다 기록밀도와 제품 믹스를 높이는 계획을 제시했다. 작성자는 AI 사이클 전 30% 초반이던 GPM이 현재 40% 중반으로 올라왔고 양사가 50% 이상 가능성을 언급했다고 정리하지만, 이는 회사·작성자의 전망이지 확정 실적이 아니다.

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WDC - HDD는 eSSD보다 여전히 저렴하다 데이터센터에서 저장하는 데이터 중 80%가 HDD에 저장되어 있으며 이런 추세는 향후 4년 이상은 지속될 것으로 예상했습니다. 미래의 스토리지 랙 섀시를 보더라도 이 구조가 유지될 것이란 기대였습니다. 그리고 단순 초기 구매비용만 보면 HDD가 eSSD 대비 6배 저렴하고, 건물/전력 등 TCO를 모두 고려하더라도 HDD가 eSSD 대비 3.6배 저렴하다고 말했습니다. 고객들이 HDD을 우선적으로 확보하고 나서 대안으로 eSSD를 찾고 있다는 의미로도 해석할 수 있었습니다. WDC/STX - 원래 GPM 30% 초반, 현재 40% 중반, 곧 50% 이상 가능
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AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다. 마이크론 4Q25 실적발표 2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.
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HDD 기업들은 용량 확장에 소극적이지만, 클라우드 및 니어라인 HDD 수요 확대에 대응하기 위해 제품 믹스를 적극적으로 바꾸는 중입니다. 씨게이트는 소비자 및 클라이언트 HDD 가격을 QoQ 10%씩 인상하면서도 시장 점유율을 높이고 있습니다. 샌디스크는 전체 출하량 중 eSSD 비중이 13%인데, 업계 평균이 각자 3분의 1정도를 eSSD향으로 납품하고 있음을 생각해보면 앞으로 eSSD향으로 출하할 비중이 매우 높다는 의미입니다.

해석·전망메모리 수요와 공급 제약주 대상 · 산업·업종 · 메모리 반도체관련 대상 · 기업·종목 · Micron

가격 상승과 제한된 증설은 메모리 수급을 어떻게 설명하는가?

이 자료가 더한 내용

마이크론은 가격 상승이 계약가격에 반영되며 다음 분기 매출과 GPM 전망이 크게 높아졌다고 제시했다. 작성자는 빅3가 적극 증설에 나서지 않고, 다년 LTA가 있어야 본격 CAPEX를 늘릴 것으로 보며 주요 고객 수요의 50~75%만 충족 가능하다는 회사 전망과 대만 공급망의 HDD 200EB 부족·SSD 수요충족률 40% 전망을 함께 기록했다.

근거 보기 5

원문 구간 1
엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기" 이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다. 계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클
원문 구간 2
CY기준 3Q25, 4Q25, 1Q26까지 매 분기 GPM이 10%p 가까이씩 상승하고 있습니다. 마진율은 이제 2022년의 업사이클을 크게 넘기기 시작한 분기입니다. 그럼에도 불구하고 공급은 BIG 3가 모두 크게 늘릴 생각이 없는 상황이고, 업사이클에서 강력한 투자 확대를 이끌던 삼성도 제한적인 증설 및 전환 투자(1x/1y/1z/1a → 1b/1c)에만 소극적으로 나가고 있습니다. BIG 3 모두 추가 CAPEX를 하기 위해서는 하이퍼스케일러들과 구속력 있는 다년간의 장기공급계약(LTA)을 맺고 나서 캐파 투자를 본격적으로 늘릴 것으로 예상합니다. 이번 분기 서프라이즈 & 다음 분기 전망의 서프라이즈가 겹치다보니, 한 번에 매출과 이익 상승의 '기울기'가 바뀌었다는 게 큰 변화입니다.
원문 구간 3
직전 분기까지는 HBM 매출비중이 얼마인가가 그래도 중요했다면, 지금은 그렇지 않은 상태입니다. 이번 분기부터는 서버향 DRAM 가격이 워낙 크게 오르다보니 DDR5 3개를 HBM 하나로 바꾸는 구조상 서버향 DRAM을 더 많이 파는 게 더 마진율이 좋은 상황이기 때문입니다. 물론 확정된 공급계약이 없다는 면에서 리스크는 더 크지만 마이크론은 HBM3e 물량 대신 서버 DRAM 출하를 크게 늘림으로써 마진율을 극대화하고 있습니다. 중장기적으로는 주요 고객사들의 수요 대비 공급정도를 50~75%만 충족할 수 있을 것이라 예상(in the medium term, we are only able to meet about 50% to 2/3 of our demand from several key customers)했습니다.
원문 구간 4
올해 메모리 3사에서 대략 ~70%정도의 하이퍼스케일러 수요만 충족시킨 상태인데, 이정도의 불균형이 내년에도 계속될 거라는 전망입니다. 모건스탠리 대만 공급망 체크 2026년 1월 6일, 대만 공급망 체크 이후 HDD 및 SSD 애널리스트 코멘트를 모아보면 이렇습니다. HDD 공급 부족 규모는 더 늘어날 것 HDD 공급부족 정도가 향후 12개월 동안 200EB까지 확장될 것으로 전망했습니다. 3개월 전에는 100~150EB가 부족할 거라 봤는데, 몇 개월 만에 하이퍼스케일러들이 스토리지 수요를 충족하거나 백업용으로 엔터프라이즈 SSD를 계속해서 요구하고 새로운 공급업체도 검증하고 있는 상황입니다.
원문 구간 5
HDD를 대체하기 위한 eSSD 수요는 더 이상 메모리 제조업체들의 핵심 관심사가 아닙니다. 수요 충족률 40% CSP들의 SSD 수요 충족률은 아직 40%에 불과합니다. 미충족률이 60%란 의미입니다. 고객 수요 증가와 향후 전망에 대한 긍정적인 예측이 점점 더 강화되는 상황 속에서, SSD/HDD 공급 증가 여력은 제한적이기 때문에 그렇습니다. 공급 과잉은 없으며 계속해서 수요가 부족한 상태가 이어질 것으로 예상합니다.

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자료의 범위와 원문 보존

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.01.15. 오후 8:24
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260115202431051qi
[제목] 메모리 최근 컨콜 총정리 : HBM을 넘어 eSSD/HDD까지, 메모리 판이 바뀐다
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[구독 원문 본문]

안녕하세요 올바른입니다.

최근 메모리 기업들에게 영향을 주고 있는 부분들을 모아서 정리한 자료입니다. NVIDIA ICMS부터 공급망 체크까지 플레이어들이 어떤 말을 하고 있는지를 살펴봤습니다.

스토리지 수요와 연결 자료

사전훈련, 사후훈련, 다음 모델에 적용하기 위한 합성 데이터 생성, 추론으로까지 스토리지 수요가 크게 증가하고 있습니다. HDD 쇼티지는 더 강화되고, eSSD로의 순풍이 붑니다.

2027년 계약을 논하고 있는 상황들과 실제 계약으로 연결된 것, HBF을 개발하고 있는 주자들, 공급에 대한 생각들, 마진율 전망, 샌디스크가 집중하고 있는 분야를 알아봅니다.

AI HW : 메모리 코멘트

2026-01-12

주간전략보고 : 투자의 생각 (1월 12일~1월 16일) (바로가기)

2026-01-07

엔비디아 CES 2026 : Vera Rubin의 시대, ICMS가 불러올 메모리 지각변동 (바로가기)

2025-12-15

주간전략보고 : 투자의 생각 (12월 15일~12월 19일) (바로가기)

목차와 투자 유의사항

2025-12-08

주간전략보고 : 투자의 생각 (12월 8일~12월 12일) (바로가기)

2025-11-10

주간전략보고 : 투자의 생각 (11월 10일~11월 14일) (바로가기)

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추론의 시대 : DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다

HDD 및 SSD 밸류체인 실적발표 : 직전 분기 실적발표 살펴보기

추론 병목의 변화

한 달간의 컨퍼런스 콜 : Seagate, Western Digital, Sandisk, Micron, Taiwan Supply Chain

추론의 시대

DRAM, NAND가 추론의 루프로 편입되다

이제 DRAM, SSD가 Inference Inner Loop로 편입됐다

엔비디아 CES 2026에서 가장 중요했던 건 메모리였습니다. 젠슨황은 데이터센터에서의 핵심 병목이 컴퓨팅에서 컨텍스트로 바뀌었다고 강조하며,"HBM만으로 GPU의 컴퓨팅을 지원하기에는 턱없이 부족하며, 메모리 병목 현상은 더욱 더 심화되고 있다(With existing high-bandwidth memory, it’s far from sufficient to support GPUs, and the memory bottleneck is only getting worse)"고 말했습니다.

ICMS의 재설계 목적

이를 위해 스토리지 아키텍처를 재설계한 것이 ICMS입니다. 모델 규모가 커지고, 컨텍스트 윈도우가 커지고, 여러 턴에 걸쳐서 상호작용을 해야 하며 그 과정에서도 KV Cache를 모두 저장해야 하고, 동시에 진행하는 세션의 수가 증가함에 따라 컨텍스트 데이터를 어떻게 보존, 이동, 재사용하는지가 중요해진 것입니다.

DRAM, SSD를 늘려서 메모리단에서의 병목을 줄여주는 것이 GPU의 퍼포먼스와 MFU를 높일 수 있는 요소가 되었다는 말과도 같습니다. 원래는 저장을 담당하던 요소들이 이제는 실제로 메모리를 더 많이, 더 좋은 사양으로 집어넣어 추론 시 생기는 컨텍스트 병목을 빠르게 해결해주는 게 GPU와 HBM이 더 많은 고부가가치 일을 할 수 있도록 해주는 것이 됐습니다.

HBM·DRAM·SSD의 역할 분담

HBM을 대체하는 것이 아니라, HBM의 대역폭을 필요로 하지 않는 데이터들을 DRAM으로 이동시키고 → 상대적으로 가격이 비싼 DRAM에서 쓰지 않는 것들은 SSD로 이동시켜서 GPU의 옆에 있는 HBM이 고대역폭 컴퓨팅에 집중할 수 있도록 만들어주는 효과입니다.

Agentic AI로 가면 추론 컨텍스트는 훨씬 커진다

CY26 Rubin은 Agentic AI에 특화시킨 하드웨어 플랫폼임을 여러 면에서 느낄 수 있는데, Rubin CPX에 이어서 이번 ICMS은 꼭 필요한 분야 중 하나였습니다. 일반 챗봇과 달리 에이전트는 반복되는 시스템 프롬프트, 도구 사용, 이전 대화기록 저장 등 공동된 앞부분이 매우 길어지기 때문입니다. Manus AI 데이터에 따르면 대략 100:1입니다.

에이전트형 AI의 prefill 부담

decode에 비해서 prefill이 많아지기에 매 단계마다 컨텍스트를 다시 계산하는 prefill이 차지하는 비용과 지연시간 비중이 80~90%까지 높아지게 됩니다.

KV Cache 자체가 HBM의 메모리 용량을 훌쩍 뛰어넘기게 되기에 HBM 용량을 보완하기 위해 서버 DRAM, NVMe SSD를 사용하고, 소프트웨어와 DPU를 통해서 KV Cache를 얼마나 잘 관리하느냐가 클러스터 전체의 TCO 대비 퍼포먼스를 좌우하는 핵심 요소가 됐습니다.

HBM → System DRAM → Rack Local SSD → Shared File

엔비디아는 이전에 NVIDIA Dynamo를 통해서 스토리지 계층 전반에 걸쳐 추론 시 사용되는 KV Cache를 관리하고 있습니다. 구조적으로 보면 이렇게 되어 있었습니다.

기존 메모리 계층과 병목

G1 (GPU HBM) : 답변을 생성 중인 활성화된 데이터용입니다. 속도가 매우 빨라야 하고, 지연시간이 핵심인 작업에 사용됩니다.

G2 (System DRAM) : HBM의 용량이 부족할 때 데이터를 임시로 옮겨두는 공간입니다.

G3 (Local SSD) : 짧은 시간 안에 다시 사용될 가능성이 있는 Warm data를 저장합니다.

G4 (Shared Object/File) : 당장 처리에 필요하진 않지만 보관이 필요한 Cold data를 보관합니다.

G1은 접근 속도에 최적화되어 있고, G3와 G4는 데이터 보존에 최적화된 구조입니다. 그런데 문제는 AI가 다루는 컨텍스트 윈도우가 점점 더 커지다보니 데이터 양이 늘어남에 따라 KV Cache가 Local Storage였던 G1~G3를 빠르게 소진시키고 Enterprise Storage 레벨인 G4까지 데이터를 이동시킬 수밖에 없는데, 이 과정에서 병목이 커진다는 게 문제입니다.

DRAM·SSD의 가격 차이

비용과 전력 소비 모두를 증가시키는 길이었습니다.

위에서 HBM ↔ DRAM, SSD가 서로를 해치는 구조가 아님을 말씀드린 것처럼, G2와 G3, G3.5 레벨도 지금처럼 추론 컨텍스트가 점점 커지는 시기에 서로를 해치는 구조가 아닙니다.

2026년 1월 기준, 서버용 32GB DDR5-5600 RDIMM은 $600이며 이정도면 GB당 약 $19입니다. 같은 시점에 7.68TB Enterprise NVMe SSD 가격은 $1,500이며 GB당 $0.20입니다. 컨텍스트 데이터를 사용함에 있어서 수십TB 규모를 저장할 때 DRAM을 사용하는 것은 경제적으로 타당하지 않고, 반대로 토큰을 low latency 그리고 고대역폭으로 서비스하기 위해서 SSD에만 기우는 것도 맞지 않습니다.

Rubin Pod의 ICMS 배치

DRAM과 SSD는 지속적인 추론 시 토큰 Throughput과 경제성을 결정하는 요소입니다.

Pod 내의 Inference Context Memory Storage의 위치

이에 엔비디아가 Rubin부터는 컴퓨팅 Pod을 구성할 때 ICMS를 통해 SSD를 GPU와 직접적으로 연결한 것처럼 쓸 수 있게 했습니다. 위의 VR200 DGX SuperPod 구성을 보시면, 양 옆으로 Context Memory 랙을 확인하실 수 있습니다. 이번 Rubin 플랫폼부터 새롭게 추가된 부분입니다.

지금보다 훨씬 더 메모리 집약적인 추론을 위해서 대규모 SSD를 마치 직접 GPU에 연결된 수준으로 가져다 쓸 수 있게끔 인프라를 짠 것입니다. ICMS을 통해서 BlueField-4 DPU 4개와 150TB 규모의 NVMe SSD를 탑재하면 GPU Pod당 PB 규모의 공유 스토리지가 생깁니다.

ICMS의 성능·전력 설명

각 GPU당 추가로 16TB의 Context Memory를 얻게 되는 효과이며, Latency에 민감한 KV Cache의 상당부분이 이젠 ICMS에서 제공되므로 TPS는 5배 높아지고 기존 스토리지 연결구조 대비 전력 효율은 5배 높아지는 효과를 얻습니다.

추론 컨텍스트 처리가 GPU에서 멀어지면 멀어질수록 지연시간은 높아지고, 에너지 사용량과 토큰당 비용이 상승하며 전체적인 효율이 떨어지는 문제가 생기에, 아예 Pod 레벨에서 통합된 특수한 컨텍스트 메모리 계층을 만든 것이 NVIDIA ICMS입니다. G3.5 레벨입니다. KV Cache 데이터 액세스가 훨씬 더 빨라지고 GPU가 쓸 수 있는 메모리의 규모가 크게 증가하는 만큼 효율이 높아집니다.

NVIDIA ICMS를 가능케하는 HW + SW

ICMS의 소프트웨어·하드웨어

ICMS는 엔비디아가 소프트웨어 및 하드웨어 End-to-End를 설계했기에 가능했습니다.

추론 워크로드를 실행할 때 NVIDIA Dynamo와 NIXL(NVIDIA Inference Transfer Library)이 어떤 데이터를 언제 옮기고 어디에 옮길지 결정하는 소프트웨어 역할을 합니다. KV를 미리 옮겨 decode 병목을 줄입니다. 그리고 BlueField-4 DPU와 NVIDIA DOCA 프레임워크는 데이터 이동을 전담 처리하여 GPU의 부하를 줄이는 역할을 합니다. 네트워킹에서는 Spectrum-X Ethernet이 Rubin 컴퓨팅 노드(VR200 NVL72 or R200 HGX)과 BlueField-4 ICMS 스토리지 노드를 전체를 오가며 지연시간이 짧고 대역폭이 높은 패브릭 역할을 합니다.

DPU와 NVL72 기본 SSD

*DPU는 마치 GPU와 SSD가 Local에서 직접 연결된 것처럼 만들어주는 여러 기능을 하나의 칩에 넣은 것입니다.

NVL72 랙에 들어가는 SSD & ICMS에 들어가는 SSD

기본 VR200 NVL72에는 8TB SSD 12개가 장착되어 출고됩니다. GPU 하나당 1.3TB의 SSD 용량을 Rack-local SSD에서 끌어다 쓸 수 있습니다. 엔비디아가 제공하는 것 외에 확장 슬롯까지 하면 NVL72 랙에는 총 44개의 SSD 슬롯이 있어서 더 확장하여 쓸 수도 있습니다. Max로 채택하면 랙 하나에서 GPU 하나당 4.9TB까지 SSD 저장용량을 연결할 수 있습니다. 평균적으로는 대략 GPU 하나당 3~4TB정도를 쓴다고 보면 적절합니다.

Pod을 구성할 때에는 NVL72 랙 8개와 스토리지 섀시 1.5개가 있습니다.

Pod당 SSD 용량 계산

각 스토리지 섀시에는 12개의 스토리지 트레이가 있고, Pod당으로 보면 스토리지 트레이는 16개입니다. 각 스토리지 트레이에는 4개의 BlueField-4 DPU 칩이 있으며 각 BF4 DPU는 150TB의 SSD를 관리할 수 있습니다. 따라서 각 스토리지 트레이는 600TB의 SSD 용량을 갖고 있습니다. 16개를 곱하면 9,600TB입니다. 이를 GPU 576개(NVL72랙 8개)로 나누면 GPU 1개당 16.67TB가 추가로 연결되는 것입니다.

NVIDIA ICMS가 eSSD 수요에 미치는 영향

이를 바탕으로 연간 50,000개의 VR200 NVL72가 판매된다고 하면 연간 60EB의 추가 NAND 수요가 발생합니다. 2026년 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20% 규모입니다.

eSSD 수요의 두 가정

그리고 아직 그정도로 추론 수요가 크게 증가할 거라 생각하진 않지만 가장 낙관적으로 볼 때, 엔비디아 및 모든 ASIC 칩마다 16.67TB씩 SSD를 연결하려는 구조가 채택된다면 2,000만 개의 가속기 기준 대략 330EB의 수요가 생기므로 이정도면 CY25 eSSD 전체 시장규모 ~300EB와 비슷해집니다.

Base는 CY26 전체 eSSD 수요 예상치의 10~20%만큼이 더해지는 것으로 가정하고 있습니다. 원래도 수요 초과가 심했던 상황에서 10~20%만큼의 수요가 더해지는 것이므로 SSD 밸류체인에 순풍입니다. 2025년 여름부터 추론 수요가 AI 컴퓨팅 내에서 차지하는 비중이 유의미하게 높아지기 시작했고, 앞으로 Agentic AI 워크로드가 본격 침투할 것을 예상해보면 메모리 순풍이 당분간 유지될 것으로 예상합니다.

HDD·SSD 실적발표로 전환

*샌디스크는 Compute에 쓰이는 eSSD 수요와, Storage에 쓰이는 eSSD의 수요로 나뉠 것이라고 전망했었습니다.

HDD/SSD 밸류체인 실적발표

직전 분기 실적발표 살펴보기

씨게이트(STX)

"글로벌 클라우드 서비스 제공업체들이 수요 강세를 주도했으며, 9월 분기에는 엔터프라이즈 고객 부문에서도 의미 있는 매출 성장을 기록했습니다. 니어라인 HDD 판매로 구성된 데이터센터 최종 시장은 전체 매출의 80%를 차지했습니다. 이러한 수요 개선 추세에 힘입어 당사의 고용량 니어라인 HDD 생산은 2026년까지 대부분 주문 생산 계약으로 확보되어 있습니다. 또한, 당사가 전 세계 데이터 센터 고객과 체결한 장기 계약을 통해 2027년까지의 전망을 명확히 확인할 수 있으며, 이는 이러한 유리한 수요 환경이 지속될 것이라는 당사의 견해를 뒷받침합니다."

씨게이트 출하와 장기계약

"9월 분기에 당사는 데이터센터 고객에게 159EB의 HDD를 출하했으며, 이는 전 분기의 137EB보다 증가한 수치입니다. 클라우드향 EB 수요는 9분기 연속 증가하여 고객들이 고용량 드라이브로 전환함에 따라 니어라인 HDD 물량의 80%가 24TB 이상의 HDD 용량이었습니다."

"고객들이 AI 애플리케이션에 대한 투자를 확대함에 따라 고용량 니어라인 HDD에 대한 수요가 증가하고 있다는 점에서 이러한 추세가 분명하게 드러납니다. 추론은 대량의 데이터를 소비하고 생성하며, 이 데이터는 저장, 모니터링, 검증 과정을 거쳐 무한 학습 루프에 재통합됩니다. 이미 클라우드 기업들이 텍스트, 오디오, 비디오와 같은 멀티모달 입력을 활용하는 대규모 추론 애플리케이션을 배포하면서 이러한 추세의 긍정적인 영향을 확인할 수 있습니다."

AI 데이터 생성과 HDD

"월별 토큰 소비량을 추론 도입률의 지표로 사용했을 때, 한 대형 하이퍼스케일러는 1년 만에 50배 증가 했다고 보고했습니다. 이러한 폭발적인 성장은 비정형 데이터 생성량의 급격한 증가를 초래하고 있으며, 이는 HDD 저장 공간에 대한 수요를 창출하고 있습니다. AI로 생성된 동영상은 이러한 수요 증가를 더욱 가속화할 것으로 예상됩니다. 구글은 Veo 플랫폼 출시 후 5개월 만에 2억 7,500만 개 이상의 동영상이 생성되었다고 보고했습니다. 1분 분량의 AI 동영상은 1,000단어 분량의 텍스트 파일보다 최대 2만 배나 크기 때문에 데이터 저장 용량 측면에서 상당한 부담이 될 수 있습니다. 이러한 도구들의 빠른 보급과 기능 향상은 이미 스토리지 수요 증가에 긍정적인 영향을 미치고 있습니다."

웨스턴디지털의 AI 저장 설명

2025-10-29, 씨게이트 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中

웨스턴 디지털(WDC)

"AI는 단순히 데이터를 소비하는 존재일 뿐만 아니라, 합성 데이터와 실제 데이터를 모두 방대하게 생성하는 존재이기도 합니다. AI는 데이터 생성, 확장, 저장 및 수익화 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 데이터는 AI를 구동하는 연료이며, HDD는 AI 기반 경제에서 생성되는 제타바이트 규모의 방대한 데이터를 저장하는 데 필수적인 역할을 하는 가장 안정적이고 확장 가능하며 비용 효율적인 데이터 저장 솔루션입니다."

"당사의 상위 7개 고객사가 2026년 상반기 전체에 걸친 구매 주문을 완료했으며, 그중 5개 고객사는 2026년 전체 기간에 대한 구매 주문을 체결했습니다.

웨스턴디지털 주문·매출

또한, 당사의 최대 규모 하이퍼스케일 고객사 중 한 곳이 2027년 전체 기간에 대한 계약을 체결했다는 기쁜 소식을 전해드립니다."

"고객에게 공급한 스토리지 용량은 204EB로 YoY 23% 증가했습니다. 클라우드 부문은 총 매출의 89%인 $2.5B를 기록하며 YoY 31% 증가했습니다. 이는 고용량 니어라인 HDD 제품 포트폴리오에 대한 강력한 수요에 힘입은 결과입니다."

"FY1Q26(CY3Q25) 동안 샌디스크의 잔여 지분을 현금화하지 않았습니다. 현재 750만 주를 보유하고 있습니다. 분할 1주년이 되는 2026년 2월 21일 이전에 해당 지분을 현금화할 계획입니다. 지난번 지분 현금화 때는 부채를 주식으로 전환하는 방식을 사용했습니다. 이번에는 어떤 방식으로 할지 아직 결정하지 않았지만, 첫 번째와 유사한 거래 방식이 될 가능성이 있습니다." (이미 6월에 상당부분을 '매끄럽게' 매각했던 경험을 생각하면, 샌디스크 주가에 미치는 영향은 매우 제한적일 것으로 예상합니다)

HDD CAPEX와 저장 비중

"AI 관련 투자의 대부분은 GPU, HBM, 그리고 전력 효율 개선에 집중되는 것은 분명합니다. 하지만 HDD에 대한 CAPEX 비율은 한 자릿수 초반에서 4~5% 수준으로 증가하는 추세를 보이고 있습니다."

"AI는 방대한 양의 데이터를 생성하기 때문에 데이터의 가치가 상승함에 따라 저장되는 데이터 양도 증가하고 있습니다. 따라서 모든 저장 장치의 수요가 증가하고 있습니다. 그 결과 NAND 플래시 메모리, HDD, 심지어 테이프에 대한 수요까지 증가하고 있습니다. 물론 SSD를 사용하는 것이 타당한 특정 사용 사례도 있습니다. 하지만 근본적으로 데이터센터 데이터의 약 80%는 여전히 HDD에 저장될 것으로 전망합니다."

2025-10-30, 웨스턴 디지털 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中

샌디스크 수급·인증 현황

샌디스크(SNDK)

"FY1Q26(CY3Q25)에도 NAND 제품 수요가 공급을 지속적으로 앞질렀으며, 이러한 추세는 2026년 말 이후에도 계속될 것으로 예상됩니다. 업계 최고 수준의 용량, I/O 성능 및 에너지 효율성을 제공하는 BiCS8은 전체 출하량의 15%를 차지했으며, FY2026 말(CY2Q26)에는 전체 출하량의 대부분을 차지할 것으로 예상됩니다. 데이터센터 사업은 글로벌 하이퍼스케일러, 네오클라우드 및 OEM 고객들이 샌디스크와의 파트너십을 강화하고자 함에 따라 매출이 QoQ 26% 증가했습니다. 스토리지 중심의 SSD 제품군인 코드명 스타게이트는 수요가 증가하고 있으며, 현재 두 곳의 하이퍼스케일러 인증을 진행 중(메타, 구글)이고, 2026년에는 세 번째 하이퍼스케일러 및 주요 스토리지 OEM과의 인증을 추가로 추진할 계획입니다."

샌디스크 장기계약 논의

"고객들의 문의 내용과 방식은 크게 두 단계로 나눌 수 있다고 생각합니다. 첫 단계는 2026년 상반기까지 이어지는 장기적인 물량 및 가격 계약을 체결하는 단계입니다. 고객들은 안정적인 공급을 원하기 때문입니다. 이는 과거처럼 모든 계약이 분기별로 이루어지던 방식과는 차이가 있습니다. 특히 데이터센터가 성장함에 따라 고객들은 선제적으로 연락을 취해 2027년까지의 수요를 예측하고 있으며, 우리가 보유한 신제품 라인을 고려하여 수요에 맞춰 공급을 어떻게 조정할 수 있을지 논의하기를 원하고 있습니다. 지금은 상황이 매우 다릅니다. 특히 두 번째 단계는 아직 초기 단계라고 할 수 있으며, 앞으로 몇 달 동안 이러한 논의를 지속하고 진행 상황을 알려드리겠습니다." *Wells Fargo 애널리스트 콜을 보면 예상은 2Q26쯤*

샌디스크 점유율·수요 전망

"그리고 데이터센터 분야에서 아직 시장 점유율(eSSD 시장점유율 삼성 34.6%, SK 26.7%, 마이크론 14.3%, 키옥시아 13.7%, 샌디스크 3.9%)이 낮은 상황에서 사업을 확장할 수 있을 것이라고 매우 낙관하고 있으며, 이전 회의에서도 이 부분에 대해 논의했습니다. 이를 위한 방법은 혁신입니다. BiCS8 인증을 앞두고 있고, 저희 제품들도 인증을 획득하고 있습니다. 특히 컴퓨팅 성능에 특화된 엔터프라이즈 SSD는 꾸준히 좋은 성과를 내고 있으며, 도입 고객 수도 지속적으로 증가하고 있습니다."

"데이터센터 수요가 매우 강력합니다. 저장되는 데이터 양은 끊임없이 증가하고 있으며, 데이터가 점점 더 많은 모델을 학습하는 데 사용됨에 따라 데이터의 가치도 높아지고 있습니다.

가동률과 데이터센터 전환

그리고 이제 비디오 생성 모델이 훨씬 더 정교해지면서 데이터 생성 속도가 더욱 빨라지고 있습니다. 따라서 데이터센터 시장의 장기적인 전망에 대해 매우 긍정적으로 보고 있습니다. NAND 시장은 현재 매우 흥미로운 전환기를 맞고 있다고 생각합니다. 2026년은 데이터센터 시장이 NAND 시장에서 가장 큰 비중을 차지하는 첫 해가 될 것입니다. 지금까지는 모바일 시장이 가장 큰 비중을 차지해 왔습니다."

"저희는 가동률 100%에 도달했습니다. 공장들은 최대 생산 능력으로 가동 중이며, 보시다시피 재고가 상당히 감소했기 때문에 최대한 생산량을 늘리기 위해 계속해서 노력하고 있습니다."

"우리의 초점은 분명히 GPM 향상에 맞춰져 있으며, 이 부분에서 이루어지고 있는 진전에 대해 긍정적으로 평가하고 있습니다.

GPM 개선과 계약 비중

한 분기 사이 350bp, 두 분기 동안 720bp를 추가했습니다. 그럼에도 불구하고, 여전히 저희 예상치보다는 4개 분기 뒤처져 있습니다. 우리는 GPM에 매우 집중하며, 이를 끌어올리기 위해 노력하고 있습니다." *장기계약은 10% 미만이고, 90% 이상이 분기보다 더 짧은 스팟가 계약입니다*

2025-11-06, 샌디스크 CY3Q25 실적발표 컨퍼런스 콜 中

최근 한 달간의 컨퍼런스콜

Seagate, Western Digital, Sandisk

모든 컨퍼런스콜, 모든 기업의 코멘트를 정리하는 것은 아니고 전체 기업들을 살펴본 뒤 종합적으로 유의미하다 생각한 코멘트들을 모아서 정리한 자료입니다.

UBS Global Techology and AI Conference 2025

UBS 씨게이트 예약·용량 전략

2025년 12월 2일 컨퍼런스에서 핵심들만 쭉 추려봅니다.

씨게이트 Seagate

CY2027까지 계약 받는 중

2026년 물량은 11월 말 기준 예약이 모두 끝났고, 2027년 물량에 대한 논의가 진행 중이라 말했습니다. 원래 30~45일 전만 해도 2026년 상반기 물량을 예약하고 있었음을 감안하면 굉장한 속도로 예약이 진행된 것입니다. 빅테크들이 물량을 확보하기 위해 장기 계약을 서두르기 시작한 때입니다.

그럼에도 불구하고 씨게이트는 HDD 생산을 늘릴 생각은 없고, 대신 HDD당 용량을 늘려서 수요에 대응할 예정이라고 말했습니다. 예를 들어서, 공장을 증설하면 고정비가 늘고 공급 과잉을 우려해야 하지만 20TB → 50TB식으로 용량을 키워서 매출과 이익률을 높이는 전략을 지키겠다는 것입니다.

전력 병목과 SSD 대체 질문

데이터센터 구축의 병목은 '전력'

지난 6개월간 수요와 공급의 격차는 훨씬 더 커진 상황인데, UBS 애널리스트는 HDD가 데이터센터 구축의 주요 병목인지를 물었고 CFO는 "그렇지 않다"고 답했습니다. 수요 우선순위상 상위에 있기는 하지만 병목을 일으키는 요소는"데이터센터 구축의 병목 원인은 전력(And right now is probably power)"이라고 답했습니다.

'SSD 가격이 떨어지면 HDD 수요는 줄어드는가?'

메타 등 주요 고객들이 HDD 대신 QLC SSD로 마이그레이션하고 있는 상황에서, UBS 애널리스트는 SSD 가격이 크게 떨어질 경우 HDD 수요가 줄어드는 게 아니냐는 질문을 했습니다.

HDD 비용 경쟁력과 스타게이트

이에 대해 씨게이트 CFO는 (1) 데이터센터용 대용량 저장장치에서 SSD는 HDD보다 6~8배 더 비싸며, (2) SSD 가격이 하락하는 속도보다 씨게이트가 HAMR 기술로 HDD 용량을 늘려 테라바이트당 비용을 낮추는 속도가 더 빠르기 때문에 데이터센터 내 Cold data 저장용으로 HDD의 수요는 굳건할 것임을 짚었습니다. 컴퓨팅을 위해 더 많은 DRAM, NAND가 필요할 것이고 더 많은 저장 공간을 위해서 HDD가 필요할 거라는 내용입니다.

샌디스크 Sandisk

지난 3년 이상 eSSD '스타게이트' 프로그램에 매진했다

엔터프라이즈 SSD 시장은 매우 큰 시장이자 매우 경쟁이 치열하고 IP 집약적인 시장인데, CEO는 샌디스크가 지난 3년 동안 엔터프라이즈 SSD 스토리지용 새로운 컨트롤러 개발에 매진해왔고 이것을 '스타게이트' 프로그램(이름이 같을 뿐 오픈AI의 스타게이트와는 직접적 연관이 없습니다)으로 불러왔음을 강조했습니다.

스타게이트 인증과 BiCS8

두 개의 하이퍼스케일러와 인증 절차를 진행 중이며, 세 번째 하이퍼스케일러도 2026년에 인증 절차를 시작할 예정입니다. 최종적으로는 엔터프라이즈 SSD 시장에서 상당한 시장점유율 확대를 기대한다고 말했고 고객들도 기술력이나 참여도가 매우 긍정적이라고 전했습니다.

엔터프라이즈 SSD 시장 내 경쟁력을 크게 끌어올리기 위해서 SSD 컨트롤러만 개발한 것이 아니라, 이 칩이 BiCS8 UltraQLC라는 노드와 만나면서 전체적인 그림이 2026년부터 강해지는 시기입니다. CEO는 샌디스크가 훌륭한 노드 + 훌륭한 컨트롤러를 바탕으로 점유율을 크게 높이겠다는 자신감을 많이 표하고 있습니다.

추론을 위한 HBF 설계

HBF의 설계 배경

AI Boom이 시작되고 나서 샌디스크는 그동안 NAND 업계에서 밀도에만 집중했었음을 깨달으며, AI 추론의 시대에 맞게 내구성과 대역폭을 크게 끌어올린 NAND를 설계하기 시작했습니다. 밀도를 높이는 로드맵은 이미 기존에 있으니 따로 AI를 위한 NAND를 설계한 것이 HBF입니다.

이 컨퍼런스 콜이 CES가 있기 한 달 전이었는데 인상깊었던 코멘트가 많았습니다. 샌디스크 CEO는 AI 혁신이 지속될수록 모델의 크기가 커지고, KV Cache의 크기가 커지며, 컨텍스트 윈도우의 크기가 커짐에 따라 추론에 필요한 메모리를 어떻게 늘릴 수 있을까가 중요해짐을 깨닫고 이런 고민으로 가고 있기 때문에 이미 데이터센터 고객들이 HBM, DRAM을 넘어서 NAND 레이어로까지 CAPEX 투자를 늘리고 있다는 것을 말했습니다.

HBF 협력과 샘플 목표

HBF는 이런 추론 컨텍스트 병목의 문제를 어떻게 독창적인 방식으로 해소할 수 있을까에 대한 질문에서 시작됐다는 것입니다. 그리고 투자 유치 행사에서 기술을 발표했고 SK하이닉스와 협력하며 HBF 개념을 발전시켜나가는 중입니다. 스타게이트 컨트롤러와 BiCS8 UltraQLC 노드를 연구할 때도 키옥시아를 R&D JV로 끌어들여 연구했던 것처럼, HBF도 아키텍처를 재구상하여 확장성을 높이고 작은 칩 위에 엄청난 용량의 메모리를 제공할 수 있는 NAND의 장점을 살리려고 하는 프로젝트입니다.

이에 한편으로는 고객들과 협력하며 제품 설계에 어떻게 통합할 수 있을지 논의하고 있으며, 다른 한편으로는 칩 자체를 설계하고 컨트롤러를 만드는 작업도 계속해서 발전시키는 중인데 2026년 하반기에 HBF 메모리 샘플을 출시하고 → 2027년 초에 컨트롤러를 출시하여 고객에게 샘플링 하는 것이 목표입니다.

HDD·eSSD 수요의 공통 배경

*HBF는 샌디스크-SK하이닉스, 삼성전자로 나뉜 두 축이 개발 중입니다.

53rd Annual Nasdaq Investor Conference

2025년 12월 9일에 웨스턴 디지털과 씨게이트가 말한 부분들도 인상적이었습니다.

두 기업이 말한 내용들이 결이 비슷해서 공통해서 묶어보면 이렇습니다.

웨스턴 디지털 & 씨게이트 Western Digital & Seagate

WDC - 저장되는 데이터의 비율 2~3% → 6%대로 상승 중

최근 AI와 관련해서 HDD/QLC eSSD의 수요가 급증하는 이유는 두 가지에서 비롯되고 있습니다.

첫 번째는 AI 덕분에 데이터의 가치가 올라간 것입니다.

저장 비율과 영상 데이터

역사적으로 저장되는 데이터의 비율이 2~3%정도였는데, 이것이 최근 ~6%대로 상승했습니다. 모델을 훈련하고 추론하는 데 필요한 데이터의 가치가 높아지면서 발생하는 일입니다.

두 번째는 비디오입니다. Sora 같은 AI 비디오 생성도 마찬가지이지만 다른 산업에도 비디오의 중요도가 올라가는 중입니다. 예를 들어서, 웨이모 자율주행차 같은 경우는 이제 모든 주행 영상을 녹화하고 저장하고 있는데, 이제 모델 훈련에 필요한 데이터가 부족해지니 기존 영상과 AI를 활용해 합성 영상 데이터를 생성하고 이를 기반으로 모델을 훈련하는 과정에서 영상 데이터 사용량이 급증하고 있습니다.

WDC 장기주문과 생산 리드타임

WDC/STX - 2026~27년 주문은 확정적, 29년까지 논의

웨스턴 디지털은 2026~2027년까지는 5개 고객사로부터 받은 주문은 확정적인 계약이며 재정적 의무도 있는 주문이라 말했습니다. 그리고 이제 2026년을 맞이하면서 2029년까지 장기 계약을 연장하려는 Top 10 고객사와도 논의 중이라 말했습니다.

웨스턴디지털 같은 경우 출하량의 90%가 데이터센터향일 정도로 매우 높습니다. 원래 2019~2020년까지만 해도 50%정도였는데 이제는 90%에 달할 정도로 다른 기업이 됐습니다. 이들은 HDD를 하나 생산하는 데 6~9개월 정도가 걸리기 때문에 미리 4~5분기에 대한 주문을 미리 확보하는 데 집중하고 있습니다.

HDD와 eSSD의 TCO 비교

WDC - HDD는 eSSD보다 여전히 저렴하다

데이터센터에서 저장하는 데이터 중 80%가 HDD에 저장되어 있으며 이런 추세는 향후 4년 이상은 지속될 것으로 예상했습니다. 미래의 스토리지 랙 섀시를 보더라도 이 구조가 유지될 것이란 기대였습니다. 그리고 단순 초기 구매비용만 보면 HDD가 eSSD 대비 6배 저렴하고, 건물/전력 등 TCO를 모두 고려하더라도 HDD가 eSSD 대비 3.6배 저렴하다고 말했습니다. 고객들이 HDD을 우선적으로 확보하고 나서 대안으로 eSSD를 찾고 있다는 의미로도 해석할 수 있었습니다.

WDC/STX - 원래 GPM 30% 초반, 현재 40% 중반, 곧 50% 이상 가능

기록밀도와 HDD GPM

AI 사이클 이전에는 웨스턴디지털과 씨게이트의 원래 GPM이 30% 초반대였으나, 현재 수요가 워낙 높아지고 데이터센터향으로 출하하다보니 장당 기록 밀도가 점점 높아져서서 GPM이 계속해서 높아지는 중입니다. 두 기업 모두 공급을 늘리지 않고 전체 팹의 기록밀도 출하량을 높이겠다는 계획이라 투자는 최소화하면서도 매출과 마진은 늘리는 구조를 유지할 예정임을 말하고 있고, GPM이 50% 목표이긴 하지만 사실상 60~70%까지도 충분히 열려있다는 뉘앙스로 말하기도 했습니다.

마이크론 4Q25 실적발표

2025년 12월 17일, 마이크론 CY4Q25 실적발표는 실제 메모리 슈퍼사이클의 수혜강도를 보여줬습니다.

마이크론 가격 반영과 전망

엄청난 가격상승의 수혜를 느끼는 "첫 분기"

이번 분기가 유의미했던 것은 스팟가격 상승 이후 계약가격에 이를 차근차근 반영해나가면서, 엄청난 가격상승의 수혜를 느낀 첫 분기였다는 데 있습니다. 다음 분기인 CY1Q26(FY2Q26) 매출은 YoY 132%까지 급증하고 GAAP GPM 67%/Non-GAAP GPM 68%까지 상승할 것을 전망했습니다. 분기마다 GPM이 10%p에 가깝게 상승하는 추세인데, 이정도면 2026년 하반기쯤에는 엔비디아 Non-GAAP GPM인 75%대에 가까워질 수'도' 있을 것으로 예상할 수 있습니다.

계속해서 P 상승이 이끄는 업사이클

제한적 증설과 업사이클

CY기준 3Q25, 4Q25, 1Q26까지 매 분기 GPM이 10%p 가까이씩 상승하고 있습니다. 마진율은 이제 2022년의 업사이클을 크게 넘기기 시작한 분기입니다. 그럼에도 불구하고 공급은 BIG 3가 모두 크게 늘릴 생각이 없는 상황이고, 업사이클에서 강력한 투자 확대를 이끌던 삼성도 제한적인 증설 및 전환 투자(1x/1y/1z/1a → 1b/1c)에만 소극적으로 나가고 있습니다. BIG 3 모두 추가 CAPEX를 하기 위해서는 하이퍼스케일러들과 구속력 있는 다년간의 장기공급계약(LTA)을 맺고 나서 캐파 투자를 본격적으로 늘릴 것으로 예상합니다.

이번 분기 서프라이즈 & 다음 분기 전망의 서프라이즈가 겹치다보니, 한 번에 매출과 이익 상승의 '기울기'가 바뀌었다는 게 큰 변화입니다.

매출·EPS 전망과 클라우드 성장

그리고 (1) 단기적으로는 FY2026 내내 매 분기 매출, GPM이 상승할 것 (2) 중장기적으로도 고객 수요의 50~75%정도만 충족시킬 수 있을 것으로 예상하는 등 강세 코멘트를 이어갔습니다. 덕분에 애널리스트들의 마이크론 FY26 EPS 추정치가 $18.4 → $35~$40까지 상승했습니다. EPS Revision & Growth 모두를 바꾼 실적발표였습니다.

클라우드향 YoY 100%, HBM 물량은 이제 크게 중요하지 않다

클라우드향 매출이 3Q25 YoY 214% → 4Q25 YoY 100%로 가파른 성장세를 이어가고 있습니다.

서버 DRAM 믹스와 공급 제약

직전 분기까지는 HBM 매출비중이 얼마인가가 그래도 중요했다면, 지금은 그렇지 않은 상태입니다. 이번 분기부터는 서버향 DRAM 가격이 워낙 크게 오르다보니 DDR5 3개를 HBM 하나로 바꾸는 구조상 서버향 DRAM을 더 많이 파는 게 더 마진율이 좋은 상황이기 때문입니다. 물론 확정된 공급계약이 없다는 면에서 리스크는 더 크지만 마이크론은 HBM3e 물량 대신 서버 DRAM 출하를 크게 늘림으로써 마진율을 극대화하고 있습니다.

중장기적으로는 주요 고객사들의 수요 대비 공급정도를 50~75%만 충족할 수 있을 것이라 예상(in the medium term, we are only able to meet about 50% to 2/3 of our demand from several key customers)했습니다.

대만 공급망의 HDD 부족 전망

올해 메모리 3사에서 대략 ~70%정도의 하이퍼스케일러 수요만 충족시킨 상태인데, 이정도의 불균형이 내년에도 계속될 거라는 전망입니다.

모건스탠리 대만 공급망 체크

2026년 1월 6일, 대만 공급망 체크 이후 HDD 및 SSD 애널리스트 코멘트를 모아보면 이렇습니다.

HDD 공급 부족 규모는 더 늘어날 것

HDD 공급부족 정도가 향후 12개월 동안 200EB까지 확장될 것으로 전망했습니다. 3개월 전에는 100~150EB가 부족할 거라 봤는데, 몇 개월 만에 하이퍼스케일러들이 스토리지 수요를 충족하거나 백업용으로 엔터프라이즈 SSD를 계속해서 요구하고 새로운 공급업체도 검증하고 있는 상황입니다.

eSSD의 임시 수요와 가격 차이

eSSD는 HDD 대비 TCO 면에서 효율성이 크게 떨어지기는 하는데 임시방편으로 쓰기 위해서라도 eSSD 주문량이 크게 늘고 있는 상황입니다.

HDD ↔ eSSD의 경쟁은 아니다

GB당 NAND 가격은 $0.10를 넘고, HDD의 평균 가격은 GB당 $0.013이기 때문에 4Q25까지 구매비용 차이가 최대 10배 가까이 나는 상황이라 서로가 서로의 자리를 해칠 것이라고 보이진 않습니다. eSSD가 HDD를 대체하는 구조라기보다는 서로 다른 영역에서 엄청난 수요를 보이고 있습니다.

SSD 충족률과 공급 여력

HDD를 대체하기 위한 eSSD 수요는 더 이상 메모리 제조업체들의 핵심 관심사가 아닙니다.

수요 충족률 40%

CSP들의 SSD 수요 충족률은 아직 40%에 불과합니다. 미충족률이 60%란 의미입니다. 고객 수요 증가와 향후 전망에 대한 긍정적인 예측이 점점 더 강화되는 상황 속에서, SSD/HDD 공급 증가 여력은 제한적이기 때문에 그렇습니다. 공급 과잉은 없으며 계속해서 수요가 부족한 상태가 이어질 것으로 예상합니다.

제품 믹스와 가격 인상

HDD 기업들은 용량 확장에 소극적이지만, 클라우드 및 니어라인 HDD 수요 확대에 대응하기 위해 제품 믹스를 적극적으로 바꾸는 중입니다. 씨게이트는 소비자 및 클라이언트 HDD 가격을 QoQ 10%씩 인상하면서도 시장 점유율을 높이고 있습니다. 샌디스크는 전체 출하량 중 eSSD 비중이 13%인데, 업계 평균이 각자 3분의 1정도를 eSSD향으로 납품하고 있음을 생각해보면 앞으로 eSSD향으로 출하할 비중이 매우 높다는 의미입니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

별도 참고사항이 없습니다.

생략 기록

별도 생략 기록이 없습니다.

그럼에도 빠진내용 정리

원문 보존 범위	본문의 제목·날짜·외부 링크·투자 유의사항과 URL은 flow에 원문 순서대로 남겼다.
시각 자료	보존 원문은 이미지·첨부를 별도 미디어 원장에 둔다고 안내하지만, 현재 초안에는 읽을 수 있는 시각 근거가 없어 텍스트 밖의 의미를 보태지 않았다.
계산과 전망	ICMS 수요·마진·공급 부족 수치는 원문이 제시한 가정과 전망이며, 확정 계약·실적과 구분해 flow와 분석에 남겼다.

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