전 세계적인 스토리지 부족으로 엔터프라이즈 AI (Enterprise AI) 도입 지연 우려
엔터프라이즈 기술 환경은 2026년에 심각한 하드웨어 병목을 맞이할 준비를 하고 있습니다. 필수 스토리지 구성 요소의 전 세계적인 부족으로 온프레미스 인공지능 프로젝트가 좌초될 위기에 놓여 있기 때문입니다. AI 모델의 끝없는 데이터 소비와 공급망의 긴축에 의해 DRAM 및 NAND와 같은 핵심 메모리 기술의 가격이 급등할 것으로 예상되며, IT 리더들은 인프라 로드맵을 재고해야 하는 상황에 직면하고 있습니다.
At Creati.ai, we are closely monitoring how these hardware constraints are reshaping the deployment of AI in the enterprise. 저장소가 학습과 추론 워크로드 모두의 기초 계층 역할을 하는 만큼, 임박한 부족 현상은 자체 데이터 센터 (data centers) 내에서 AI 역량을 확장하려는 조직에 중대한 장애물이 됩니다.
완벽한 폭풍: 공급 제약과 AI 수요의 충돌
제한된 제조 능력과 폭발적인 데이터 생성 증가의 융합은 스토리지 시장에 "완벽한 폭풍"을 만들어냈습니다. 업계 분석은 DRAM 및 NAND 스토리지 가격이 2026년에 50% 이상 급등할 수 있다고 예측합니다. 이 상승은 단순한 변동이 아니라, AI 서버용 고대역폭 메모리(HBM)의 우선 공급으로 인해 표준 엔터프라이즈 스토리지 구성요소의 구조적 재설정이 일어나고 있다는 신호입니다.
공급망 (supply chain) 전문가들의 데이터에 따르면, 메모리와 스토리지는 보조적인 범용 부품에서 주요 시스템 수준의 성능 제약으로 진화했습니다. 특히 하이퍼스케일러의 AI 인프라 수요가 가용 공급을 독점하면서 중소기업과 전통적 데이터 센터는 줄어드는 재고를 두고 경쟁해야 하는 상황입니다.
공급 부족의 주요 원인:
- AI 데이터 집약성: 복잡한 모델을 학습하려면 종종 페타바이트 규모에 이르는 방대한 데이터셋이 필요하며, 이는 고속·대용량 스토리지를 요구합니다.
- 생산 전환: 주요 제조업체들이 고수익 AI 서버 수요를 지원하기 위해 생산 라인을 재배치하면서 표준 서버 메모리 공급이 제한되고 있습니다.
- 레거시 단종: MLC NAND와 같은 오래된 스토리지 기술의 계획된 단종은 새롭고 공급이 제한된 대안으로의 이전을 촉진하고 있습니다.
치솟는 비용과 조달 지연
IT 조달팀에게 2026년 전망은 암울합니다. 이번 부족 사태의 비용 영향은 심각합니다. 업계 전망은 64-기가바이트 DIMM과 같은 표준 메모리 모듈의 가격이 4배까지 뛸 수 있다고 봅니다. 이전에 수백 달러 수준이던 구성 요소의 가격이 약 $800에 근접할 수 있어, 새로운 서버 도입의 총소유비용(TCO)이 급격히 상승합니다.
가격을 넘어서 가용성은 또 다른 중요한 문제입니다. 대용량 엔터프라이즈 SSD의 리드 타임은 크게 늘어나 일부 모델은 1년 이상 배송 지연을 겪고 있습니다. 공급망의 이 같은 지연은 2026년에 계획된 인프라 프로젝트들이 사전에 재고를 확보하지 않은 한 무기한 연기될 수 있음을 의미합니다.
다음 표는 엔터프라이즈 구매자들이 직면할 주요 스토리지 구성 요소에 대한 예상 영향을 요약합니다:
Projected 2026 Storage Market Impact
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구성 요소 유형|예상 가격 상승|예상 리드 타임
DRAM 모듈 (DRAM Modules)|최대 400% (4배)|6-9개월
엔터프라이즈 SSD (NAND)|30% - 50%|>12개월
레거시 MLC NAND|해당 없음 (단종)|단종
QLC SSDs|중간 수준의 상승|사용 가능 (권장 대체품)
전략적 전환: 하드 드라이브 부족에 대한 적응
이러한 제약에 직면한 엔터프라이즈 리더들은 스토리지 전략을 전환하라는 권고를 받고 있습니다. 부족 현상은 Quad-Level Cell (QLC) 기술의 채택을 가속화하고 있습니다. QLC 드라이브는 더 작은 공간에 더 높은 용량을 제공하지만, 전통적으로 이전 세대보다 내구성이 낮습니다. 그러나 필요는 혁신을 촉진하고 있으며, QLC는 2026년 말까지 엔터프라이즈 스토리지의 표준으로 자리잡아 시장의 상당 부분을 차지할 것으로 예상됩니다.
IT 리더를 위한 최적화 전략:
- 비핵심 업그레이드 지연: AI 클러스터 확장이 즉시 필수적이지 않다면 스토리지 하드웨어 구매를 몇 달 미루는 것이 가용성 측면에서 유리할 수 있습니다. 가격은 여전히 높을 수 있습니다.
- 수명 연장: 소프트웨어 정의 스토리지 같은 기법을 도입해 쓰기 사이클을 최소화하면 기존 플래시 미디어의 수명을 연장할 수 있어 현재 자산을 더 오래 활용할 수 있습니다.
- 데이터 통합: 중복 데이터를 줄이고 효율적인 스토리지 티어링에 집중하면 당장의 신규 하드웨어 필요성을 완화할 수 있습니다.
업계 관계자들은 지금이 투기적 용량 구매를 할 시점이 아니라고 제안합니다. 대신 중견기업들은 요구사항을 정확히 파악해 즉시 필요한 AI 학습 또는 추론 지원에 필요한 것만 구매하도록 권장됩니다.
인간적 요소: 데이터 성장과 하드웨어 한계
현 위기는 현대 디지털 이니셔티브가 생성하는 데이터 양 때문에 더욱 악화되고 있습니다. 고해상도 3D 스캔과 역사적 아카이빙과 같은 "그라운드 트루스" 데이터 수집 프로젝트는 스토리지 요구를 페타바이트 범위로 밀어 올리고 있습니다.
조직이 연구와 분석을 위해 수백 테라바이트의 데이터를 축적함에 따라 "모든 것을 저장하라"는 구호는 하드웨어 한계라는 현실과 충돌하고 있습니다. 이는 데이터 과학의 발전이 하드웨어 산업이 채우기 어려운 스토리지 적자를 만들게 되는 자기실현적 예언을 만들어냅니다.
2026년 이후 전망
2026년이 깊어질수록 장기 공급 계약을 맺은 하이퍼스케일러("가진 자")와 그렇지 못한 중소기업("가지지 못한 자") 간의 격차는 더욱 벌어질 것입니다. 대규모 데이터 센터는 이미 2027년까지 연장된 용량 계약을 확보해 변동성의 최악의 영향을 어느 정도 차단했습니다.
보다 넓은 엔터프라이즈 시장에 대한 메시지는 분명합니다: AI 도입에는 스토리지에 대한 선견지명이 필요합니다. 저렴하고 풍부한 스토리지의 시대는 일시적으로 끝났습니다. 엔터프라이즈 AI를 유지하려는 조직은 스토리지를 단순한 소모품으로 보지 말고 신중한 계획, 예산 배정 및 아키텍처적 창의성이 필요한 전략적 자산으로 다뤄야 합니다.
Creati.ai는 이러한 공급망 역학을 계속 추적하며, AI 시대의 인프라 문제를 극복할 수 있도록 독자들에게 최신 통찰을 제공할 것입니다.
