“Compute cycles are reusable, but data compounds.
(연산 사이클은 재사용되지만, 데이터는 계속 쌓입니다)”
-웨스턴디지털 CEO
웨스턴디지털 CEO가 남긴 말인데요. 짧은 문장이지만 AI 산업의 구조를 꽤 정확하게 짚고 있다고 생각합니다.
GPU/CPU가 수행하는 연산은 작업이 끝나면 그 자원이 다시 다음 작업으로 넘어갑니다. 계속 돌고 도는 구조인 셈이죠. 반면 AI가 학습하고 생성해 낸 데이터는 어떨까요. 이건 돌지 않습니다. 어딘가에 남아 있어야 하고, 그 위에 또 새로운 데이터가 계속 쌓입니다. 그리고 그 데이터가 담기는 자리에는 메모리와 스토리지가 있죠.
AI 시대의 성장 스토리를 GPU/CPU같은 시스템반도체 한 축으로만 봐 왔다면, 이제는 그 옆에 나란히 놓인 또 하나의 축을 함께 볼 때가 되지 않았나 싶은데요. 2026년 9월 15일 상장하는 KODEX 미국AI메모리TOP2플러스ETF 가 바로 그 축을 담고 있습니다.
| 📌 KODEX 미국AI메모리TOP2플러스ETF 1️⃣ AI가 똑똑해질수록 저장해야 할 데이터도 빠르게 증가 2️⃣ 늘어나는 AI데이터는 모두 SSD와 HDD로 3️⃣ 마이크론, 샌디스크, 웨스턴디지털, 씨게이트에 집중투자 |
투자포인트 1️⃣
AI가 똑똑해질수록 저장해야 할 데이터도 빠르게 증가
앞서 말씀드린 순환과 누적의 구조를 조금 더 구체적으로 살펴볼게요.
AI 연산(GPU/CPU)은 하나의 작업(Task)이 끝나면 그 자원을 회수해 다음 작업에 다시 씁니다. 반복해서 쓰는 자원이죠. 하지만 AI가 만들어 낸 결과물은 성격이 정반대입니다. 지우는 게 아니라 보관되고, 기존 데이터 위에 새 데이터가 계속 쌓이거든요. 연산은 순환하지만, 데이터는 누적되는 비대칭 구조인 셈입니다.
시간이 지날수록 저장에 필요한 용량은 기하급수적으로 증가할 수밖에 없겠죠.
여기에 AI 자체가 고도화되는 흐름이 겹칩니다. 단계별로 다뤄야 하는 데이터의 성격과 양이 아예 달라지거든요.
AI가 고도화될수록 증가하는 데이터와 저장 수요
- 생성형 AI — 텍스트·이미지·영상 콘텐츠를 만드는 단계, 약 100ZB 수준의 데이터가 필요
- 에이전틱 AI — 장기 문맥을 기억하고 여러 작업을 이어서 추론하는 단계, 약 200~300ZB 수준의 데이터가 필요.
- 피지컬 AI — 영상·센서·3D 데이터를 실시간으로 활용하는 단계, 약 500ZB 이상의 데이터가 필요
* 1ZB=1,000,000,000TB
한 단계 올라갈 때마다 필요한 데이터가 몇 배씩 뛰는 구조라는 게 눈에 들어오실 텐데요. 그런데 이 흐름은 수요 한쪽에서만 나타나는 게 아닙니다. 공급과 수요 양쪽에서 동시에 확인된다는 점이 더 중요합니다.
✅수요 측면
AI 에이전트가 본격적으로 확산되고 추론 연산이 일상화되면서 개인과 기업의 토큰 사용량이 빠르게 늘고 있는데요. 토큰을 많이 쓴다는 건 곧 처리해야 할 데이터와 보관해야 할 데이터가 함께 늘어난다는 의미가 되죠.
✅공급 측면
빅테크의 AI 인프라 투자(CAPEX)가 늘어나고 있다는 건 익숙한 이야기지만, 그 안에서 메모리가 차지하는 비중이 더 빠르게 커지고 있습니다. 전체 투자 파이가 커지는 동시에, 그 파이 안에서 메모리 몫이 더 커지고 있다는 뜻이죠.
빅테크 CAPEX 내 메모리 비중은 2023년 9%에서 2027년 47%까지 확대될 것으로 전망
투자포인트 2️⃣
늘어나는 AI데이터는 모두 SSD와 HDD로
그럼 그 데이터는 어디에 담길까요? 답은 SSD와 HDD 둘 다입니다.
SSD는 ‘속도’를 담당합니다. AI 학습과 추론에 필요한 데이터를 빠르게 주고받는 역할이죠. HDD는 ‘용량’을 담당하고요. 누적되는 AI 생성 데이터를 오래 보관하는 핵심 저장소입니다.
| 구분 | 초고속연산 SSD | 대용량저장 HDD |
| 성능 | 50~250MBps | 0.1~1.7MBps |
| 경제성 (1ZB 저장공간 생성 시) | 약 81조원 | 약 1.5조원 |
| 보존성 | 1~2년 (서버 장기분리 시) | 10년 이상 영구 아카이빙에 적합 |
※ 자료 : 삼성자산운용 ※ 상기 내용은 향후 달라질 수 있습니다.
속도만 놓고 보면 SSD가 압도적이지만, 1ZB짜리 저장공간을 만든다고 하면 비용 차이가 50배 넘게 벌어집니다. 그래서 “SSD로 전부 바꾸자”가 아니라, 성격에 따라 나눠 담는 쪽으로 시장이 움직이고 있는 거예요.
최근에는 추론 사용량이 급증하면서 KV캐시(Key-Value Cache : AI가 처리한 대화·문맥 정보를 잠시 저장해 두는 공간)데이터가 빠르게 증가하고 있는데요. AI와의 대화가 길어질수록 맥락을 기억하기 위한 데이터가 폭발적으로 늘어나는데, 이걸 전부 고가의 SSD에만 담아두기는 부담스럽죠.
AI와의 대화가 길어질수록 기억해 둘 데이터(KV캐시)가 폭증하고, 이를 감당하기 위해 SSD 와 HDD가 캐시·장기보관으로 역할을 나눠 맡습니다.
그래서 등장한 것이 SSD와 HDD를 결합한 ‘하이브리드 스토리지’입니다. 자주 쓰는 데이터는 SSD가 캐시로 받아두고, 용량이 부족해지면 HDD로 옮겨 장기 보관하는 방식인데요. 제조사에 따르면 하이브리드 스토리지를 적용했을 때 응답 속도(TTF)가 평균 75% 이상 개선된 것으로 나타났습니다.
(출처: Seagate & SK Hynix White Paper, 기준일: 2026.06.23).
결국 AI 고도화는 ‘더 많은 데이터 + 더 빠른 처리’를 동시에 요구하고, 그 요구는 SSD와 HDD의 중요성을 함께 끌어올리고 있는 셈입니다.
투자포인트 3️⃣
마이크론, 샌디스크, 웨스턴디지털, 씨게이트에 집중투자
KODEX 미국AI메모리TOP2플러스 ETF는 이 구조를 그대로 담았습니다.
✅ SSD 축의 대표 기업인 마이크론과 샌디스크
마이크론은 최근 16건의 전략적 고객 계약(SCA) 체결과 향후 5년간 약 1천억달러(약 155조원) 규모의 공급 계약을 확보했다고 발표했는데요. 26~30년 매출의 25%를 확보했고 장기적으로는 40%까지 확대될 수 있다는 전망도 덧붙였습니다. (출처: Micron, 기준일: 2026.06.24)
샌디스크는 미국 유일 NAND메모리 퓨어플레이어인데요. AI 데이터센터향 매출은 분기 평균 39%성장하며 전체 매출보다 더 빠른 성장을 보여주고 있습니다. (출처: Sandisk, 기준일: 2026.08.05).
마이크론은 AI 메모리 수요를 장기 공급계약으로 선점: SCA16건 체결, 향후 5년간 약 $1천억 규모의 공급계약 확보했습니다.
✅HDD 축에는 씨게이트, 웨스턴디지털이 있습니다.
HDD는 이 두 회사가 시장의 83%를 차지하는 대표적인 과점 시장이라 핵심 기업에 수혜 집중이 기대되는 분야기도 합니다. 방대한 데이터를 저장하기 위해 HDD는 고용량화되고 있고 총 용량 출하량도 중장기적으로 증가세를 보이고 있습니다. (출처: Coughlin, 기준일: 2026.02.02)
HDD 시장의 83%를 점유하는 두 기업 씨게이트 40% / 웨스턴디지털 43%
AI가 만들어 내는 데이터는 앞으로도 계속 쌓일 텐데요. 그 방대한 데이터가 만들어낼 투자 기회가 궁금하시다면 KODEX 미국AI메모리TOP2플러스 ETF를 한 번 살펴보셔도 좋겠습니다.
상품정보
| 상품명 | KODEX 미국AI메모리TOP2플러스ETF |
| 종목코드 | 0238F0 |
| 기초지수 | Akros U.S. AI Memory TOP2 Plus Index |
| 총보수 | 연 0.55% (운용 0.519%, 판매 0.001%, 신탁 0.02%, 사무 0.01%) |
| 상장일 | 2026년 9월 15일 |
| 위험등급 | 2등급 (높은 위험) |
*상장 후 랜딩 링크 삽입 예정입니다.
