[기고] AI 시대, HDD가 다시 주목받는 이유

스테판 만들 웨스턴디지털 아태 세일즈 마케팅 부문 부사장

인공지능(AI)은 이제 아시아태평양(APAC) 전역에서 더 이상 실험 단계에 머물지 않고, 업계 전반에 걸쳐 필수 기술로 자리 잡아가고 있다. 이러한 과정 속에서 각국은 인프라의 우선순위를 재편하고, 국가 차원의 디지털 아젠다를 한층 더 끌어올리고 있다. 한국 역시 예외가 아니다. 이재명 대통령의 집권당인 더불어민주당은 대선 공약집을 통해 AI를 국가 전략산업으로 공식 지정하고, 한국을 세계 3대 AI 강국으로 도약시키겠다는 비전을 천명했다.

이 비전은 구체적인 실행 계획으로 이어지고 있다. 최신 GPU 인프라를 갖춘 국가 AI 데이터센터 구축, 대통령실 내 국가 최고 AI 책임자 역할을 맡을 ‘AI정책 수석비서관’ 신설, 그리고 반도체, 로보틱스, 스마트 교통 등 전략 분야를 중심으로 한 특화 AI 클러스터 조성이 그 핵심이다. 한국은 이를 통해 국가 AI 혁신 허브로 도약하겠다는 야심찬 목표를 세우고 있다.

아태 지역의 역동적인 AI 트렌드에 뒤쳐지지 않도록 기업들은 고도화된 AI 애플리케이션을 뒷받침할 연산 및 고성능 인프라 수요를 확보하기 위해 치열하게 경쟁하고 있다. 그러나 AI 투자를 확장해 나가는 과정에서 자주 뒤로 밀려나는 과제가 있다. 즉, AI가 필요로 하고 끊임없이 생성하는 방대한 양의 데이터를 어떻게 저장할 것인가에 대한 질문이다.

많은 이들이 GPU와 플래시 스토리지의 성능만을 이야기하지만, 정작 그 방대한 양의 데이터가 어디서 생산되고 어디에 쌓이는지는 잘 언급되지 않는다. AI 파이프라인은 학습 데이터셋과 모델 체크포인트, 추론 로그, 원격 측정 데이터까지 끝없이 쏟아낸다. 따라서 각 특성에 맞는 스토리지 전략이 필수적이다. 하드디스크 드라이브(HDD)는 장기적이고 대용량의 데이터를 책임지는 저장 장치로, 고성능·저지연의 솔리드스테이트 드라이브(SSD)와 어깨를 나란히 하며 AI 인프라를 떠받치는 핵심 축으로 자리하고 있다.

최근 아시아에서 글로벌 기업들이 AI 역량을 빠르게 확장하면서, AI는 데이터의 생애주기 전반에서 방대한 데이터를 끊임없이 만들어내고 소비하고 있다. 그 결과 스토리지 수요도 폭발적으로 늘고 있다.

페타바이트(PB) 규모에 이르는 데이터는 AI 모델의 연료이자, 실시간으로 신속하고 정확한 의사결정을 지원하는 데이터 인텔리전스의 토대다. 데이터가 많을수록 AI가 생성하는 결과의 품질도 향상된다. 따라서 데이터 전처리와 수집, 모델 학습, 추론과 프롬프트, 콘텐츠 생성에 이르기까지 AI는 다양한 기능과 성능을 갖춘 스토리지 솔루션에 점점 더 의존하게 된다.

스토리지에서 성능은 분명 핵심이지만, 용량과 복원력, 확장성 같은 요소들 역시 똑같이 중요하다. 실제 데이터의 상당 부분은 한 번 기록해 두고 나중에 읽거나, 학습과 로깅 단계에서 쓰기 부하가 몰리는 식으로 활용된다. 또 이런 데이터는 규제 준수, 모델 재학습, 스냅샷 보존, 향후 감사 등을 위해 오랫동안 보관된다. 그렇다고 모든 데이터를 고성능 플래시에 둘 필요는 없다. AI 플랫폼은 플래시 기반의 고속 계층과 HDD 기반의 대용량 계층을 적절히 조합해 운영하는 것이 바람직하다.

HDD는 대용량과 비용 효율성을 동시에 갖춘 저장 장치로, 방대한 데이터셋을 담는 빅데이터와 데이터 레이크의 기반이다. 이러한 데이터셋은 로우 데이터 아카이브, 영상 콘텐츠, 오브젝트 스토리지, 시스템 로그, 메타데이터, 백업 등 다양한 출처로부터 생성된다. 결국 모든 AI 애플리케이션에는 스마트하고 확장 가능하며 비용 효율적인 스토리지가 요구되는데, 바로 이 지점에서 HDD의 진가가 드러난다.

첫째, 경제성이다. AI 스토리지 환경을 구축할 때 테라바이트(TB)당 비용은 결정적인 기준이 된다. 대부분의 AI 데이터는 웜·콜드 데이터이기 때문에, 대규모 환경에서는 대용량 HDD가 비용 효율성을 극대화할 수 있는 최적의 해법이다. 웨스턴디지털이 진행한 조사에 따르면 HDD는 플래시 스토리지보다 TB당 최대 6배의 비용 효율성을 제공하는 것으로 밝혀졌다. 여기에 HDD 아키텍처의 지속적인 혁신이 더해지면서 테라바이트당 가치는 꾸준히 높아지고, 시간이 지날수록 총소유비용(TCO)도 줄어들고 있다.

둘째, 성능이다. 최적의 스토리지를 선택하는데 가장 중요한 기준은 가격 대비 성능 지표를 얼마나 명확히 설정하느냐다. HDD는 AI 데이터 사이클 전반의 다양한 워크로드에서 안정적인 성능과 비용 효율성을 동시에 제공하며, 실제 필요에 맞춰 성능을 확보할 수 있게 한다. 덕분에 불필요한 용량에 과도한 비용을 지불할 필요가 없다. 웨스턴디지털과 같은 HDD 제공업체들은 합리적인 비용과 성능의 옵션을 제안하고, 기업들이 각자의 워크로드에 최적화된 스토리지 조합을 구축할 수 있도록 돕는다.

셋째, 혁신이다. HDD는 고용량과 고성능, 그리고 기업에 더 큰 효용과 가치를 제공하기 위해 끊임없이 진화하고 있다. 에너지 보조 자기기록(EAMR), 셰잉글 자기기록(SMR) 같은 기록 기술에서부터, 3.5인치 폼팩터 안에 최대 11개의 디스크를 담을 수 있게 한 헬륨 충전 기술에 이르기까지, HDD는 저장 밀도와 성능, 효율을 꾸준히 끌어올리고 있다. 앞으로 열보조 자기기록(HAMR)이 본격적으로 상용화되면 HDD 용량은 한층 더 커질 것이다.

AI 애플리케이션은 방대한 저장 용량을 요구한다. HDD는 장기적이고 대규모 스토리지 수요가 빠르게 늘어나는 오늘의 환경에서 여전히 핵심 인프라로 자리하고 있다. 이를 통해 조직들은 대규모 데이터 저장 수요를 비용 효율적인 방식으로 충족할 수 있다. HDD 솔루션은 더 이상 과거의 기술이 아니다. 끊임없이 진화하며 폭발적으로 늘어나는 AI 워크로드의 데이터 저장 요구를 안정적으로 뒷받침하는 데이터 인프라의 중추로 기능하고 있다.