AI 스토리지 수요가 기존과 다른 이유는?

훈련은 TB/PB급 지속적 고대역폭 읽기, 추론은 초저지연 모델 로딩과 KV 캐시 I/O, 멀티테넌트는 엄격한 QoS 격리가 필요한데 기존 SSD로는 대응 불가.

Pascari의 핵심 기술은?

PCIe 5.0으로 14GB/s+ 대역폭, KV 캐시 IOPS 30-50% 향상, SSD 수준 데이터 전처리 컴퓨테이셔널 스토리지.

Phison이 지금 유럽에 진출하는 이유는?

EU Chips Act 430억+ 유로 지원, AI DC 건설 가속, 지정학적으로 미중 외 제3 선택지로서의 Phison 포지션.

Phison Expands Pascari AI Storage Ecosystem Across EU to Accelerate AI Infrastructure

배경

군련전자(Phison Electronics)는 2026년 클라우드 페스트(CloudFest)에서 유럽연합(EU) 전역에 걸쳐 '파스카리(Pascari)' 브랜드의 NAND 플래시 컨트롤러 및 저장 솔루션 라인업을 대폭 확장한다고 발표했다. 이 조치는 유럽 내 인공지능(AI) 데이터센터 인프라 구축 가속화를 위한 전략적 움직임으로, AI 워크로드가 기존 엔터프라이즈 SSD의 한계를 드러내면서 저장 장치의 역할이 단순한 데이터 보관소에서 시스템 성능의 핵심 결정 요인으로 재정의되고 있음을 보여준다. 특히 거대 언어 모델(LLM)의 훈련 과정에서는 테라바이트급 학습 데이터를 지속적으로 고속으로 읽어야 하므로, 저장 장치의 대역폭 병목 현상은 고가의 GPU가 대기 상태로 머물게 만드는 치명적인 요인이 된다. 또한 추론(Inference) 서비스에서는 모델 로드 시 초저지연이 요구되며, KV 캐시(KV Cache)의 읽기/쓰기 패턴에 최적화된 저장 시스템이 필수적이다. 다중 테넌트 AI 클라우드 서비스 환경에서는 서로 다른 고객의 워크로드 간 강력한 QoS(서비스 품질) 격리가 필요하며, 이는 전통적인 기업용 SSD로는 동시에 충족하기 어려운 요구사항이다.

이번 유럽 확장은 파스카리 시리즈가 AI 특수성을 고려해 설계된 제품임을 강조한다. 파스카리는 PCIe 5.0 인터페이스를 채택하여 14GB/s 이상의 순차 읽기 대역폭을 제공하며, 이는 기존 PCIe 4.0 대비 약 두 배 향상된 수치다. 또한 AI 추론 시 나타나는 KV 캐시 접근 패턴에 맞춰 스마트 캐시 관리 알고리즘을 통합하여 IOPS 성능을 30~50% 개선했다. 더 나아가 SSD 컨트롤러 내부에 경량 데이터 처리 엔진을 내장해 계산 저장소(Computational Storage) 기능을 지원함으로써, 데이터 전처리 작업을 저장 장치 수준에서 처리하여 호스트 CPU/GPU로의 데이터 전송 부하를 줄이고 전체 시스템 처리량을 높였다. 이러한 기술적 진보는 EU 칩스 법(EU Chips Act)과 각국의 AI 투자 계획이 맞물리며 유럽 AI 데이터센터 건설이 급속도로 진행되는 시점에서, 저장 인프라가 주요 병목 구간으로 부상한 가운데 Phison이 글로벌 AI 저장 전략의 일환으로 선택한 조치이다.

심층 분석

파스카리 시리즈의 기술적 아키텍처는 AI 워크로드의 세 가지 차원에서 기존 저장 솔루션과 근본적으로 다르다. 첫째, 훈련 단계에서의 고대역폭 연속 읽기 요구사항을 충족하기 위해 PCIe 5.0 인터페이스를 도입하여 데이터 로딩 시간을 절반으로 단축했다. 이는 AI 모델 훈련 시 저장 장치 병목으로 인한 GPU 가동률 저하를 방지하는 핵심 요소다. 둘째, 추론 단계에서의 KV 캐시 접근 패턴 최적화다. 일반적인 파일 시스템 접근 패턴과 달리 AI 추론은 대량의 중간 크기 순차 쓰기와 그 후의 랜덤 읽기가 혼합된 형태를 띠는데, 파스카리의 컨트롤러 펌웨어는 이러한 패턴에 특화되어 있어 일반 SSD 대비 추론 성능을 크게 높였다. 셋째, 다중 테넌트 환경에서의 QoS 격리다. 하나의 대규모 훈련 작업이 발생하는 I/O 폭풍이 다른 추론 서비스의 지연 시간(latency)에 영향을 주지 않도록 저장 시스템 수준에서 엄격한 격리를 제공한다.

Phison이 유럽 시장에 대규모로 진입한 타이밍은 여러 전략적 계산을 반영한다. EU 칩스 법이 유럽 반도체 공급망 개발을 위해 430억 유로 이상을 배정했으며, 프랑스, 독일, 네덜란드, 북유럽 국가들이 AI 데이터센터 클러스터를 적극적으로 구축하면서 저장 수요가 폭발적으로 증가하고 있다. 경쟁 구도 측면에서도 삼성과 SK하이닉스가 소비자용 SSD 시장에서 압도적인 브랜드 우위를 점하고 있는 반면, AI 특화 저장 부문은 상대적으로 공평한 경쟁 환경이 조성되어 있다. Phison은 독립적인 컨트롤러 설계 기업으로서 NAND 플래시 칩을 자체 생산하지 않기 때문에, 삼성, SK하이닉스, 마이크론, YMTC 등 다양한 공급업체로부터 칩을 조달할 수 있는 유연성을 보유해 고객에게 더 나은 공급망 회복력을 제공할 수 있다.

지정학적 요인 또한 중요한 변수다. 미중 기술 분리가 심화되는 가운데, 유럽 기업들은 주요 기술 부품에 대한 단일 지역 의존도를 줄이려는 경향이 강해지고 있다. 대만 기업인 Phison은 미국과 중국 공급업체 사이의 '제3의 옵션'으로 작용하며 유럽 시장에서 독특한 매력을 지닌다. 이는 Phison이 단순한 하드웨어 공급자를 넘어, AI 인프라의 안정성과 다양성을 보장하는 전략적 파트너로 포지셔닝되고 있음을 의미한다. 2026년 1분기, OpenAI의 1,100억 달러融资, Anthropic의 3,800억 달러 평가액, xAI와 SpaceX의 합병 등으로 AI 산업이 '기술 돌파기'에서 '대규모 상용화기'로 전환하는 과정에서, 저장 인프라의 전문화는 이러한 거시적 흐름의 자연스러운 결과물이다.

산업 영향

Phison의 파스카리 확장 조치는 AI 저장 생태계에 광범위한 연쇄 반응을 일으키고 있다. 상류 공급망 측면에서, GPU 공급이 여전히 긴박한 상황에서 컴퓨팅 자원 배분의 우선순위가 재조정될 수 있다. 저장 장치의 성능 향상은 GPU가 데이터 로딩 대기 시간을 최소화하고 계산 작업에 더 집중할 수 있게 함으로써, 전체 AI 클러스터의 유효 활용률을 90%에서 50%대로 떨어뜨릴 수 있는 비효율을 해소하는 데 기여한다. 이는 AI 인프라 구축 시 저장 장치 선택이 GPU 선택만큼이나 중요한 의사결정이 되고 있음을 시사한다. 하류 개발자 및 최종 사용자 입장에서는, '백모대전(수많은 AI 모델 경쟁)' 구도 속에서 기술 선택 시 단순한 성능 지표뿐만 아니라 공급업체의 장기 생존 가능성과 생태계 건강성을 고려해야 하는 압박이 커졌다.

특히 중국 AI 시장의 반응도 주목할 만하다. 미중 AI 경쟁이 격화되는 가운데, 중국 AI 기업들은 딥시크(DeepSeek), 퉁이치엔원(Tongyi Qianwen), 킴이(Kimi) 등의 국산 모델 급부상을 통해 더 낮은 비용, 빠른 반복 속도, 현지 시장 요구에 밀접한 제품 전략으로 차별화된 경로를 모색하고 있다. Phison의 유럽 진출은 이러한 글로벌 경쟁 구도에서 공급망의 다변화를 추구하는 유럽 기업들에게 새로운 선택지를 제공하며, 결과적으로 글로벌 AI 저장 시장에서의 기술 표준과 공급망 구조 재편에 영향을 미칠 전망이다.

인재 유동성 측면에서도 파급 효과가 예상된다. AI 산업의 주요 사건은 항상 인재 이동을 동반하며, 최고 수준의 AI 연구원 및 엔지니어들은 각사의 핵심 경쟁 자원으로 각축전을 벌이고 있다. Phison의 전략적 이동은 저장 기술에 특화된 인력 수요를 증가시켜, 컨트롤러 설계 및 AI 워크로드 최적화 분야의 인재 경쟁을 더욱 치열하게 만들 것이다. 이는 궁극적으로 AI 저장 기술의 발전 속도를 가속화하는 동력이 될 것으로 보인다.

전망

단기적으로(3~6개월), Phison의 발표는 경쟁사의 빠른 대응을 유도할 것이다. AI 산업에서 주요 제품 발표나 전략 조정은 수주 내에 유사 제품의 가속 출시나 차별화 전략 수정으로 이어지는 경우가 많다. 또한 독립 개발자와 기업 기술 팀들은 향후 몇 달 동안 파스카리 솔루션을 평가하고 채택 여부를 결정할 것이며, 이들의 피드백은 해당 기술의 실제 시장 영향력을 가늠하는 중요한 지표가 될 것이다. 투자 시장에서도 관련 섹터의 자금 조달 활동이 단기적으로 변동할 수 있으며, 투자자들은 최신 기술 동향을 바탕으로 각사의 경쟁력을 재평가할 것이다.

장기적으로(12~18개월), Phison의 전략은 AI 저장 산업의 구조적 변화를 촉매제 역할을 할 것이다. 첫째, AI 능력의 상품화 가속이다. 모델 간 성능 격차가 좁혀짐에 따라 순수한 모델 능력만으로는 지속 가능한 경쟁 우위가 되기 어렵고, 수직 산업 특화 AI 심화 및 AI 네이티브 워크플로우 재설계가 주요 경쟁 축이 될 것이다. 둘째, 저장 장치가 '수동적 데이터 창고'에서 '능동적 컴퓨팅 노드'로 진화하는 추세다. 계산 저장소(Computational Storage) 및 메모리 내 처리(PIM) 기술은 향후 수년간 AI 시스템 아키텍처를 근본적으로 재편할 것이다. Micron, Western Digital, Kioxia 등 주요 저장 기업들도 AI 최적화 제품 라인업을 가속화하고 있어, Phison의 파스카리는 이러한 경쟁 구도에서 'AI 특화, 고성능, 공급망 유연성'을 강점으로 내세운 포지셔닝을 유지해야 한다.

향후 발전을 추적할 때 주목해야 할 신호들은 다음과 같다. 주요 AI 기업들의 제품 출시 리듬과 가격 전략 변화, 오픈소스 커뮤니티의 관련 기술 재현 및 개선 속도, 규제 기관의 정책 조정, 기업 고객의 실제 채택률 및 갱신률 데이터, 그리고 관련 인재의 이동 방향과 급여 변동 등이다. 이러한 지표들은 Phison의 유럽 확장이 단순한 시장 진출을 넘어, AI 인프라의 저장 계층에서 어떤 구조적 변화를 주도할지 판단하는 데 중요한 단서가 될 것이다. AI 산업이 기술 시범 단계를 넘어 대규모 상용화로 진입하는 과정에서, 저장 인프라의 전문화와 다변화는 성공적인 AI 비즈니스 모델 구축의 필수 조건으로 자리 잡을 것으로 예상된다.