“추론형 AI 모델은 매월 두 배씩 성장하고 있습니다.”
국내 추론형 AI칩 스타트업 퓨리오사AI 관계자는 AI 추론 시장에 대해 이 같이 설명했다. 아울러 시장이 급속도로 성장함에 따라 반도체 시장 지형도에도 변화가 있을 것으로 예상했다.

16일 업계 안팎에서는 추론형 AI 시장 확대에 따른 시장 변화가 감지되고 있다. 시장조사업체 트렌드포스 보고서에 따르면 데이터센터 스토리지 시장에서 시그널이 나타나고 있다. 기존 시장 주류를 차지하던 니어라인 HDD(nearline HDD)가 심각한 공급 부족에 직면하면서, 차세대 저장장치인 QLC SSD가 대안으로 떠오르고 있다.
트렌드포스는 “인퍼런스 AI 수요 폭증으로 니어라인 HDD 리드타임이 수주에서 최대 52주로 늘어나며, 클라우드 서비스 제공업체(CSP)들의 스토리지 격차가 심화되고 있다”고 전했다.
HDD 제조사들이 최근 몇 년간 생산능력 확충에 소극적이었던 점도 공급난을 가중시킨 요인으로 지목된다. 이에 북미 CSP들은 원래 웜 데이터 중심으로 SSD 도입을 확대하려던 계획을 일부 조정, 콜드 데이터 저장에도 SSD 적용을 검토 중이다.
스토리지 분야에서는 데이터를 보통 핫(Hot), 웜(Warm), 콜드(Cold)로 나눠 관리한다. 핫 데이터는 실시간으로 자주 수정되는 데이터로, 지연에 매우 민감하다. 웜 데이터는 핫 데이터보다는 접근 빈도가 낮지만 필요할 때 빠르게 불러와야 하는 데이터로 주기적으로 조회되지만 실시간만큼 급하지는 않다. 콜드 데이터는 거의 접근하지 않는 장기 보관용 데이터를 뜻한다.
니어라인 HDD는 이 중 콜드데이터에 적합한 제품이며, 웜 데이터와 핫 데이터는 보통 SSD를 활용한다. 북미 CSP들이 콜드데이터에 대한 SSD 도입이 특별한 이유다.

트렌드포스는 “특히 QLC SSD는 HDD 대비 성능이 뛰어나고 전력 소비도 약 30% 낮다”며 점이 클라우드 업체에서 주목하는 이유에 대해 설명했다. 다만 비용과 공급망 제약은 여전히 걸림돌이다. QLC SSD 도입을 위해서는 데이터 관리 알고리즘 조정, 소프트웨어 스택 호환성 확보 등 추가적인 과제가 뒤따른다.
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트렌드포스는 “HDD 공급 부족이 SSD 업체에 수익성 개선 기회를 제공하고 있지만, 고용량 SSD 공급이 제한적이어서 가격 하락 가능성은 낮다”며 “올해 4분기 기업용 SSD 계약 가격은 전분기 대비 5~10% 상승할 것”이라고 전망했다.
한편 업계는 QLC SSD가 본격적으로 시장에 안착하는 시점을 2026년으로 보고 있다. HDD 공급난이 장기화되는 가운데, 데이터센터의 스토리지 구조 개편이 가속화될지 주목된다.