AI가 바꾼 메모리 판도, 이번엔 낸드입니다

AI가 바꾼 메모리 판도, 이번엔 낸드입니다
RISE 글로벌AI낸드메모리반도체 ETF (0233N0)

26.09.01(화) 신규 상장

 

달라진 낸드(NAND)의 지위

2026년 8월, 미국의 낸드·플래시 메모리 전문기업 샌디스크가 투자자의 날에서 장기 재무 목표를 공개했습니다. 가장 눈에 띈 것은 주주환원 방침이었습니다. 사업에 필요한 투자를 집행하고 남는 현금은 전액 주주에게 돌려주겠다는 것입니다. 함께 제시한 2028~2030 회계연도 목표에는 조정 잉여현금흐름 마진 약 50%가 포함됐습니다.

​• 출처: 뉴스1

대규모 설비투자가 상시적으로 필요한 메모리 산업에서 이 정도 수준의 환원 계획은 흔치 않습니다. 앞으로 벌어들일 현금을 그만큼 예측 가능하다고 판단했다는 뜻입니다. 무엇이 이런 자신감의 근거가 됐을까요?

​

출발점은 ‘수급’입니다. AI 데이터센터가 확대되면서 기업용 SSD 수요가 빠르게 늘었습니다. 반면 공급은 그 속도를 따라가지 못하고 있는데요. 주요 낸드 업체들이 직전 불황기를 지나며 신규 증설에 신중해진 데다, 한정된 투자 재원을 상대적으로 수익성이 높은 DRAM에 우선 배분해 왔기 때문입니다.

​

시장조사기관 트렌드포스(TrendForce)는 2026년 낸드 시장이 4~5%가량 공급 부족 상태에 놓일 것으로 전망했습니다. 공급 증가율이 수요를 앞지르며 이 제약이 완화되는 시점은 2027년 하반기로 내다봤습니다. 그전까지는 대규모 신규 공장 건설보다 공정 미세화와 기존 설비의 선별적 증산으로 대응할 가능성이 높다는 분석입니다. 수요가 늘어나는 속도를 공급이 단기간에 따라잡기 어렵다는 거죠.

​

주목할 점은 이 국면을 단순한 수급 불균형으로만 보기 어렵다는 것입니다. 낸드를 사가는 주체가 달라졌기 때문인데요. 오랫동안 낸드 수요를 떠받친 것은 스마트폰과 PC 제조사였습니다. 지금 수요를 끌어올리는 쪽은 AI 데이터센터를 운영하는 빅테크 기업들이고, 이들이 원하는 것은 대용량·고성능 기업용 SSD입니다.

​

이 변화는 기업의 실적을 넘어 국가 차원에서도 확인됩니다. 중국은 반도체 자립을 국가 과제로 추진하며 낸드 생산능력을 빠르게 키워왔고, 2026년 2분기에는 양쯔메모리테크놀로지(YMTC)가 비트 출하량 기준 점유율 14%로 처음 세계 3위에 올랐습니다. 저장 부품에 머물던 낸드가 국가가 직접 챙기는 전략 산업으로 다뤄지기 시작했다는 뜻입니다.

​

​​• 출처: 카운터포인트리서치(Counterpoint Research Memory Tracker, 2026.08)

그렇다면 AI는 왜 이렇게까지 낸드를 필요로 하는 걸까요. 답은 AI 시스템의 구조 안에 있습니다.

​

---

왜 GPU가 낸드를 찾게 됐을까

​

AI 반도체 논의는 오랫동안 연산 성능을 중심으로 이뤄졌습니다. 그런데 GPU가 빠르게 진화하는 동안, 정작 그 연산에 필요한 데이터를 공급하는 메모리의 속도와 용량은 그 흐름을 따라가지 못했습니다. 이렇게 메모리가 시스템 전체의 발전을 가로막는 현상을 ‘메모리 월(memory wall)’이라고 부릅니다. GPU가 아무리 빨라져도 필요한 데이터가 제때 도착하지 않으면 연산을 멈추고 기다려야 하는 것이죠.

​

지금까지 이 병목을 해결할 열쇠로 지목된 것이 HBM이었습니다. 다만 HBM이 해결한 것은 속도의 문제였습니다. 대역폭은 크게 넓혔지만 쌓을 수 있는 용량이 제한적이고, 같은 용량을 낸드로 구성할 때보다 비용이 훨씬 높습니다. 특히 요즘처럼 AI가 다루는 데이터가 커질수록 모든 데이터를 HBM에 올려두기는 어려워집니다.

​

이 한계가 가장 뚜렷하게 드러나는 곳이 생성형 AI의 대화입니다. 생성형 AI는 답을 만들 때 앞서 나온 단어와 문장을 계속 참조합니다. 매번 처음부터 다시 계산하면 속도가 크게 떨어지기 때문에, 이전 계산 결과의 핵심을 임시로 저장해 둡니다. 이를 ‘KV 캐시’라고 합니다. 문제는 대화가 길어지고 동시 접속자가 늘어날수록 KV 캐시의 용량도 함께 불어난다는 점입니다. 대화가 길어질수록 AI를 운영하는 비용이 올라가는 이유이기도 합니다.

​

그래서 주목받는 접근이 ‘오프로딩’입니다. 자주 참조하는 데이터는 HBM에 두고, 당장 쓰지 않는 데이터는 낸드 기반 SSD로 내려보냈다가 필요한 시점에 다시 불러오는 방식입니다. 물론 낸드는 HBM보다 느립니다. 한 번에 주고받을 수 있는 데이터의 양이 적고, 요청한 데이터가 도착하기까지 걸리는 시간도 깁니다. 특히 응답 시간은 HBM이 나노초 단위인 반면 낸드는 마이크로초 단위로, 자릿수 자체가 다릅니다. 하지만 속도를 포기하면서까지 이 방식이 쓰이는 건, 애초에 모든 데이터를 HBM에 올릴 수 없기 때문입니다. 용량이 물리적으로 정해져 있으니 어딘가에는 내려놔야 하고, 그 자리에 적합한 것이 낸드였습니다.

​

그런데 여기서, 낸드의 역할이 달라지고 있습니다. 오랫동안 낸드는 데이터를 보관하는 쪽에 가까웠습니다. 하지만 AI 추론에서는 연산에 쓰일 데이터를 필요한 시점에 내어주는 역할까지 맡기 시작했습니다. 보관에 머물던 자리가 공급하는 자리로 확장되고 있는 것입니다.

---

​재편되는 메모리 계층 구조

컴퓨터의 메모리는 오래전부터 계층으로 구성돼 왔습니다. 빠르지만 비싸고 용량이 작은 쪽을 연산장치 가까이에 두고, 느리지만 저렴하고 용량이 큰 쪽을 바깥에 두는 구조입니다. GPU 옆의 HBM, 그 아래 DRAM, 다시 그 아래 낸드 기반 SSD로 이어지는 순서가 여기에 해당합니다.

​

AI가 다루는 데이터가 커지면서 이 계층의 간격이 문제가 됐습니다. HBM은 빠르지만 담을 수 있는 양이 적고, 이에 비해 SSD는 용량은 넉넉하지만 속도가 느립니다. 그 사이가 비어 있다 보니 데이터를 옮기는 동안 GPU의 가동률이 떨어집니다.

​

현재 개발 중인 기술들은 이 빈 구간을 새로 채우거나, 각 층의 용량과 속도를 다시 배분하려는 시도입니다. 가장 낮은 층에 머물렀던 낸드가, 이제 계층 구조의 중심부로 자리를 옮기고 있습니다.

---

​

글로벌 메모리 기업들이 준비하는 해법

이제 남은 과제는 낸드 자체의 성능입니다. 제시된 방식은 형태가 제각각이지만, 어떤 문제를 풀려고 하는지 놓고 보면 겨냥하는 지점이 분명합니다.

​

 

​

​

접근은 다르지만 방향은 하나로 모입니다. 모든 데이터를 HBM에만 의존하는 대신, 낸드의 대역폭을 끌어올리거나(HBF), 기기 안에서의 응답 속도를 높이거나(zNAND-O), 같은 면적에 담는 용량을 늘리는(고단 낸드) 방식으로 낸드의 한계를 넘어서려는 시도입니다. 개별 부품의 성능 경쟁을 넘어, 저장 계층 전체를 끌어올리려는 움직임입니다.

---

​

저장이 곧 성능이 되는 시대

낸드의 배역이 바뀌고 있습니다. 샌디스크가 앞으로 벌어들일 현금을 자신하는 것도, 낸드 공급이 수요를 따라가지 못하는 것도, 메모리 기업들이 계층 구조를 새로 그리는 것도 모두 같은 변화의 단면입니다.

더 나은 AI를 만드는 일은 이제 얼마나 빨리 계산하느냐에만 달려 있지 않습니다. 방대한 데이터를 감당할 수 있는지, 그리고 필요한 순간에 정확히 꺼내 쓸 수 있는지​가 함께 좌우합니다.

​

산업의 변화를 읽는 것과, 그 변화에 투자로 접근하는 것은 다른 문제입니다. 특히 지금처럼 기술 표준과 경쟁 구도가 동시에 움직이는 국면에서는 어느 기업이 앞서갈지 가려내기가 쉽지 않습니다.

한국·미국·일본의 낸드 생산기업부터 반도체 장비, SSD 컨트롤러, 저장 인프라까지!
저장 밸류체인 전반을 한 번에 담는 방법이 궁금하다면?

---

[상품정보]

KB RISE 글로벌AI낸드메모리반도체증권상장지수투자신탁(주식) | 총 보수: 연 0.450% (운용회사: 0.409%, 지정참가: 0.001%, 수탁보수: 0.020%, 사무관리보수: 0.020%) | 위험등급: 1등급(매우 높은 위험)

​

[유의사항]

- 이 금융상품은 예금자보호법에 따라 보호되지 않습니다.

- 집합투자증권은 자산가격 변동, 환율 변동, 신용등급 하락 등에 따라 투자원금의 손실(0~100%)이 발생할 수 있으며, 그 손실은 투자자에게 귀속됩니다.

- 투자자는 금융투자상품에 대하여 금융상품판매업자로부터 충분한 설명을 받을 권리가 있으며, 투자 전 (간이)투자설명서 및 집합투자규약을 반드시 읽어보시기 바랍니다.

- 합성총보수 비용 및 증권거래비용을 함께 고려하시기 바랍니다.

- ETF 거래수수료는 별도로 발생할 수 있으니 거래증권사 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

- 과세 기준 및 방법 등은 향후 세법개정 등에 따라 변경될 수 있습니다.

- 재무실적 및 영업실적 등의 수치는 광고 시점 및 미래에는 이와 다를 수 있습니다.

- 증권거래비용 및 기타비용이 추가로 발생할 수 있습니다.

- 본 광고물은 ‘금융투자회사의 영업 및 업무에 관한 규정’ 온라인 투자 광고 심사기준에 따라 유효기간 종료 후에도 해당 투자광고를 유지합니다.

- KB자산운용 준법감시인 심사필 '투자광고 2026_1444(다)' (2026.08.28 ~ 2027.08.27)