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웨카가 자체 설계한 신형 시스템은 에너지 소비와 인프라 비용, 운영 복잡성, 데이터센터 설치 면적을 획기적으로 줄이면서 단일 랙에서 시장 대안보다 유효 용량 밀도를 267%, 성능 밀도를 114% 높여, 획기적인 경제성을 제공하는 고효율의 상용 배포 준비 완료 AI 팩토리 및 추론 인프라를 구현한다.
캠벨, 캘리포니아, 2026년 7월 22일 /PRNewswire/ -- AI 데이터 및 메모리 인프라 기업 웨카(WEKA)가 자체 설계한 맞춤형 섀시와 특허 출원 중인 하드웨어 혁신 기술을 적용해 현재 시장에서 가장 높은 성능 및 용량 밀도를 제공하는 3세대 WEKApod Nitro, WEKApod Prime, WEKApod Prime Max AI 스토리지 어플라이언스를 공개했다. 별도로 7월 21일 발표된 웨카의 신형 NeuralMesh 6 소프트웨어와 원활하게 연동되도록 설계된 이 시스템들은 AI 클라우드 사업자, 모델 개발사, 기업이 인프라 비용과 설치 공간, 전력 소비, 운영 복잡성을 줄이면서 상용 AI 워크로드를 확장할 수 있도록 지원하는 통합 AI 추론 인프라 플랫폼을 제공한다.
WEKApod is the world's densest AI storage and memory system
기업들이 킨 콘텍스트(long-context), 에이전틱(agentic), 검색 기반(retrieval-driven) AI 워크로드를 대규모로 배포하면서, 기존 엔터프라이즈 데이터 워크로드와 초기 머신러닝 시대의 학습을 위해 구축된 인프라 아키텍처는 현대적인 추론 경제성에 필요한 GPU 활용률과 토큰 처리량, 운영 규모, 인프라 효율성을 제공하는 데 어려움을 겪고 있다.
웨카가 이러한 과제를 해결하기 위해 특별히 설계한 새로운 WEKApod 시스템은 기존 랙 단위 데이터 스토리지 벤치마크 기록을 경신하고 AI 경제성의 모든 측면을 재정의함으로써 추론 시대 인프라의 새로운 평가 기준을 제시할 것으로 기대된다. 단일 WEKApod 시스템은 441.5PB의 원시 용량을 기반으로 NeuralMesh 데이터 절감 기능을 실행해 단일 랙에서 1.1엑사바이트의 유효 용량을 제공할 수 있으며, 이는 엑사바이트 장벽을 돌파한 최초의 단일 랙 시스템이다. 랙당 처리량은 10.2TB/s에 달하며, 랙당 IOPS는 2억 1000만에 이른다.
이를 실현하기 위해 웨카는 PCIe Gen 6 내부 패브릭, 케이블 기반의 백플레인 프리(backplane-free) 드라이브 인터커넥트, Spectrum-X 이더넷 데이터 플레인 연결을 지원하는 엔비디아(NVIDIA)® ConnectX® SuperNIC™ 네트워킹, 소프트웨어 관리형 열관리 아키텍처를 적용해 시스템을 설계했다. 이 시스템의 혁신적인 섀시 디자인과 기본 드라이브 인터커넥트, 열 관리, 유지보수 기술과 관련해 다수의 특허가 출원 중이다.
웨카의 공동 창립자인 리란 즈비벨(Liran Zvibel) 최고경영자(CEO)는 "기존 워크로드를 위해 구축된 AI 인프라로는 추론 시대를 뒷받침할 수 없다. 제약 조건이 달라졌기 때문이다. 이제 랙 공간과 에너지, 공급망, 운영 밀도에 따라 AI 배포가 수익을 창출할지, 아니면 수익성을 훼손할지가 결정된다"며 "우리는 이러한 제약 조건에 맞서기보다 그 안에서 작동하도록 WEKApod를 구축했다. 웨카가 추론 시대 컴퓨팅을 위해 특별히 설계하고 엔지니어링한 하드웨어와 당사가 직접 통제하는 공급망을 기반으로 한다. WEKApod는 AI 인프라의 모든 요구 사항 전반에서 최상의 총소유비용으로 이어지는 초기 경제성을 제공하며, 대규모 상용 AI를 운영하는 모든 고객이 머지않아 인프라 투자 결정을 평가할 때 활용하게 될 것으로 믿는 새로운 기준을 확립한다"고 말했다.
엔비디아의 제이슨 하디(Jason Hardy) 스토리지 기술 부문 부사장은 "AI 워크로드가 확대되고 데이터 센터 활용도가 계속 높아짐에 따라 현대적인 시스템은 더 많은 설치 공간이나 전력을 요구하지 않으면서 더 높은 성능과 용량, 효율성을 제공해야 한다"며 "NVIDIA Spectrum-X 이더넷 네트워킹은 WEKApod 3에 스토리지에서 GPU로 이어지는 데이터 경로를 대규모 환경에서도 원활하게 유지하는 데 필요한 고대역폭, 저지연 패브릭을 제공해 고객이 배포하는 모든 GPU를 더욱 효율적으로 활용할 수 있도록 지원한다"고 말했다.
에이전틱 AI에 새로운 접근법이 필요한 이유
오늘날 AI 인프라 투자 결정을 좌우하는 제약 요인은 물리적 측면과 조달 측면 모두에 존재한다. 2025년 미국의 데이터 센터 건설은 2020년 이후 처음으로 감소했다. 주요 시장의 전력망 연결 대기 기간은 4∼7년에 달한다. 모건 스탠리(Morgan Stanley)는 2028년까지 미국의 전력 부족 규모가 49기가와트에 이를 것으로 전망한다. 동시에 낸드(NAND) 시장의 공급 제약이 지속되고 있으며, OEM 유통망의 리드타임은 인프라 계획 주기로 감당할 수 있는 수준을 크게 넘어섰다. 랙 공간과 전력을 비효율적으로 소비하는 스토리지는 동일하게 제한된 물리적 자원을 두고 GPU와 직접 경쟁하게 된다. 또한 공급업체가 직접 통제하지 않는 하드웨어를 기반으로 구축된 스토리지는 공급망 위험까지 떠안게 된다.
WEKApod는 이러한 근본적인 문제에 대한 웨카의 해답이다. WEKApod는 토큰 처리량이나 워크로드 성능을 희생하지 않으면서 데이터센터 설치 면적을 줄이고 핵심 랙 공간을 확보하며 와트당 토큰 처리량을 높이도록 설계된 시스템이다. WEKApod는 랙 유닛당 용량 및 처리량 밀도에서 공개적으로 이용 가능한 모든 대안을 앞선다. 각 부문에서 두 번째로 우수한 시스템보다 유효 용량은 267%, 처리량은 114% 더 앞서 있다. 조달 측면에서도 웨카는 OEM 유통망에 대한 의존성을 상속받는 대신 부품 조달을 직접 통제해, AI 클라우드 사업자와 기업에 대규모 인프라 계획에 실제로 필요한 가격 안정성과 예측 가능한 리드타임을 제공한다.
소버린 AI 클라우드 사업자와 하이퍼스케일러는 이를 통해 랙당 더 많은 GPU와 테넌트를 운영할 수 있다. AI 개발사와 기업 팀은 기존 데이터센터 설치 면적 내에서 더 많은 추론 용량을 확보할 수 있다.
낸드 리서치(NAND Research)의 스티브 맥도웰(Steve McDowell) 수석 애널리스트는 "상용 규모의 추론은 학습과 근본적으로 다른 인프라 문제다. 가장 중요한 지표는 랙당 토큰, 와트당 토큰, 지속적인 부하에서의 추론당 비용이다. 이 분야에 속한 대부분의 공급업체는 워크로드가 이미 변화했음에도 기존 벤치마크에 맞춰 최적화를 진행해 왔다"며 "WEKApod는 고객에게 현재 가장 필요한 지표를 지원하도록 설계됐으며, 이를 반영하는 통합 하드웨어 및 소프트웨어 접근법을 채택했다. 오늘날과 같이 데이터 센터와 메모리 시장에 제약이 존재하는 상황에서 AI 인프라 확충을 계획하는 기업은 최종적으로 어떤 공급업체를 선택하든 모든 공급업체를 이 새로운 기준에 따라 평가해야 한다"고 말했다.
WEKApod Nitro: 최고의 성능, 추론 워크로드에 최적화
WEKApod Nitro는 스토리지 대역폭에 따라 GPU가 최대 가동률로 작동할지, 아니면 데이터를 기다리며 정지할지가 결정되는 최고 수준의 성능이 필요한 AI 워크로드를 위해 구축되고 구성됐다. 2U 4노드 섀시는 4개의 완전히 독립된 장애 도메인과 56개의 TLC 드라이브를 제공하며, 듀얼 포트 NVIDIA ConnectX 네트워킹과 결합해 800Gb/s의 처리량을 제공한다.
WEKApod Prime 및 WEKApod Prime Max: 대용량, 최소한의 설치 공간
- WEKApod Prime은 총 56개의 드라이브를 탑재한 2U 4노드 섀시에서 AlloyFlash TLC와 QLC 혼합 구성을 통해 용량과 성능의 균형을 제공한다.
- WEKApod Prime Max는 가능한 한 가장 작은 설치 면적에서 최대 용량을 제공하도록 구축되고 구성됐다. 2U 2노드 섀시에 70개의 NVMe 드라이브를 탑재한다. NeuralMesh의 고성능 객체 스토리지 및 상시 데이터 절감 기능에 마이크론(Micron)의 245.76TB 6600 ION 드라이브를 결합함으로써 WEKApod Prime Max는 단일 56U 랙에서 1.1엑사바이트의 유효 용량을 제공한다. 이는 어떤 경쟁업체도 따라올 수 없는 밀도다.
마이크론 코어 데이터 센터 사업부의 제러미 워너(Jeremy Werner) 수석 부사장 겸 총괄책임자는 "에이전틱 AI와 추론은 밀도와 전력, 성능을 함께 확장할 것을 요구하면서 데이터 센터 효율성의 기준을 높이고 있다"며 "새로운 WEKApod 아키텍처와 Micron 245TB SSD를 통해 고객은 2U 설치 면적에서 15.8페타바이트를 제공할 수 있어, 추가 컴퓨팅 자원을 위한 전력과 공간을 유지하면서 스토리지 용량을 극대화할 수 있다"고 말했다.
WEKApod의 주요 기능 및 이점
- 맞춤 설계된 2U 섀시: 가능한 한 가장 작은 설치 공간에서 현재 시장에서 이용할 수 있는 최고 수준의 성능 및 용량 밀도를 제공한다. 동일한 인클로저가 4노드 구성과 2노드 구성을 모두 지원한다.
- PCIe Gen 6 내부 패브릭 기반: 모든 드라이브가 동시에 최대 활용률로 작동할 수 있도록 충분한 대역폭 여유 공간을 제공한다.
- 고밀도 드라이브를 위한 마이크로 장애 도메인 설계: 백플레인이 없는 환경에서 완전히 독립된 장애 도메인을 구성하고 장애를 단일 드라이브로 제한해 클러스터 단위의 개입이 필요하지 않도록 한다.
- 35°C 주변 온도에서 작동하도록 설계된 열관리 아키텍처: 열 스트레스가 발생하면 소프트웨어가 NVMe 전력을 제한해 시스템이 종료되는 대신 성능을 점진적으로 낮춘다. 상용 AI 규모에서는 이것이 단순한 성능 이슈와 SLA 위반을 가르는 차이가 된다.
- 내장형 유지보수 기능: GUI 안내에 따라 교체할 수 있는 맞춤형 인터포저 방식의 핫플러그 부팅 드라이브를 제공한다. 대칭형 NIC 포트 배치로 유지보수 중에도 드라이브 베이에 접근할 수 있다. 드라이브 교체는 2시간의 유지보수 작업이 아니라 10분 만에 자체적으로 수행할 수 있는 작업이다.
- 헤드리스(headless) 배포: NeuralMesh Home을 통해 클라우드 기반 랙 규모 설치를 지원한다.
- 1PB 미만에서 100PB 이상까지 구성 가능한 어플라이언스: 3세대 WEKApod Nitro, WEKApod Prime, WEKApod Prime Max는 구성 가능한 SKU로 판매되는 최초의 WEKApod 제품이다. 고객이 섀시 유형과 메모리, 드라이브 용량, 드라이브 수를 선택할 수 있다. 모든 구성에서 동일한 운영 편의성을 제공한다.
출시 일정
WEKApod Nitro, WEKApod Prime, WEKApod Prime Max는 현재 WEKA의 전 세계 유통업체 및 VAR 네트워크를 통해 주문할 수 있으며, 배송은 2026년 가을부터 시작된다. NeuralMesh 6는 첫 번째 시스템과 함께 출하될 예정이다.
새로운 WEKApod 어플라이언스에 관한 자세한 내용은 다음 웹사이트에서 확인할 수 있다. https://www.weka.io/product/wekapod/
웨카 NeuralMesh x WEKApod: 완벽한 조화를 이루도록 설계
웨카는 이날 자사의 주력 NeuralMesh 소프트웨어 플랫폼 6세대도 공개했다. 이 신규 버전에는 네이티브 멀티테넌시, 통합 파일 및 객체 프로토콜 스택, 지능형 메타데이터 우선 데이터 복원력, 계약상 성능 보장을 제공하는 상시 데이터 효율화, Kubernetes 네이티브 운영, 통합 가시성 등 새로운 엔터프라이즈급 기능이 포함됐다. 자세한 내용은 이날 발표된 NeuralMesh 6 관련 자료에서 확인할 수 있다. https://www.weka.io/news/neuralmesh-6-enterprise-agentic-ai
웨카 소개
웨카는 에이전틱 AI의 경제성을 혁신하는 AI 데이터 및 메모리 인프라 기업이다. NeuralMesh™ 플랫폼은 고성능 데이터 스토리지와 확장 GPU 메모리를 통합해 기업과 AI 클라우드 공급업체, AI 개발자에게 학습과 추론, 에이전틱 워크로드를 위한 단일 기반을 제공한다. NeuralMesh는 Augmented Memory Grid를 통해 GPU 메모리 용량을 1000배 확장하고 첫 토큰 생성까지 걸리는 시간을 최대 20배 단축하며, 동일한 GPU 인프라 규모에서 동시 사용자 수를 10배 늘린다. 이러한 성능은 실제 운영 벤치마크에서 입증됐다. 포춘 50대 기업(Fortune 50) 중 30%가 신뢰하는 웨카는 조직이 AI를 더욱 빠르게 확장하고 GPU 활용도를 최적화하며 처리되는 토큰당 비용을 절감하도록 지원한다. www.weka.io을 방문하거나 링크드인과 X에서 웨카를 팔로우하면 더 자세한 내용을 확인할 수 있다.
WEKA, The Foundation for Enterprise & Agentic AI Innovation
