[SK증권=한동희 연구원] AI 사이클이 견인하는 스토리지 수요의 성격은 데이터의 누적과 데이터 계층의 중요성의 변화에서 비롯된다고 판단한다. AI 사이클에서의 지속적인 학습 및 추론은 데이터의 총량을 기하급수적으로 누적시킨다.

신규 생성되는 데이터와 가공된 데이터 및 구버전, 신버전 데이터가 쌓이며 EB(엑사바이트) 단위 수요가 증가하게 되므로, 이는 HDD가 낮은 용량 당 가격과 대용량 단품의 강점을 바탕으로 Cold data 계층에서 최저 비용의 대용량 스토리지 시장을 주도하게 만드는 요인으로 작용한다.

◆ “HDD 수요 강세 vs. 낮은 공급 탄력성”

또한 AI 사이클은 과거 ‘보관’ 목적의 Cold data 중심의 전통 사이클과 달리 데이터의 ‘반복 사용’이 중요하다. AI 학습 및 추론은 대용량 데이터를 반복 재사용을 수반하기 때문이다. 이는 Hot/Warm 데이터의 중요성이 높아진다는 것을 의미한다.

AI 설비투자 강세 지속과 Cold data의 누적 지속, HDD의 용량 당 가격 우위와 높은 데이터 저장 신뢰성 등을 감안하면 HDD 수요 강세는 자연스럽고, HDD의 낮은 공급 탄력성을 감안하면 수급 상황은 지속 타이트 할 것으로 전망한다.

사실상 씨게이트(Seagate), 웨스턴 디지털(Western Digital)의 2강 체제로 재편된 공급자, Media/Head 등 핵심 부품의 긴 Lead-time, Hyperscaler들과의 장기공급계약 구조를 감안하면 단기 공급 여건의 급격한 변화는 어렵기 때문이다.

씨게이트, 웨스턴 디지털 모두 신고가를 기록하고 있다는 점은 이런 구조를 반영하고 있다고 판단한다. 아울러 AI 사이클 내 데이터 누적과 HDD 공급 부족 지속은 Nearline SSD의 수요 진작 요소로 작용할 것으로 전망한다.

HDD 공급 부족은 ‘용량 당 가격’이라는 SSD의 최대 약점을 희석시킬 수 있으며 ‘용량 당 전력’, ‘랙 당 용량’ 등의 SSD 강점을 부각시킬 수 있다고 판단하기 때문이다.

◆ “중장기적인 SSD 강점 부각”

SK증권은 AI 사이클 지속 및 설비투자 강세와 더불어 HDD의 타이트한 업황이 쿼드레벨셀(QLC) 기반 고용량 SSD 수요를 견인할 것으로 전망하는 바, 해당 국면에서 고용량 솔루션의 유무와 정도가 낸드 업계의 실적 차별화 포인트로 자리를 잡을 것으로 판단한다.

또한 GPU의 유휴비용을 좌우하는 핵심 중 하나인 빠른 속도(Tail latency(p=99)), 여러 Que, 병렬성을 감안하면 점점 중요해질 Hot/Warm 데이터 계층에서의 중장기적인 SSD 강점 부각을 전망한다.