IDC 엔터프라이즈 스토리지 시장 급등, 그러나 지출 증가는 비용 압박을 가린다

IDC에 따르면 IDC 엔터프라이즈 스토리지 시장은 2026년 2분기에 전년 동기 대비 33.6% 성장했다. 이 가속화는 단순한 수요 급증처럼 들린다. 그러나 고객들은 더 많은 비용을 지불하면서도 달러당 확보하는 용량은 줄어들고 있다.

전 세계 외장형 엔터프라이즈 스토리지 매출은 IDC의 추적 조사에서 두 번째로 높은 분기 수준에 도달했다. 2025년 전체 성장률이 3.9%에 그친 뒤, 성장률은 전 분기 28.7%에서 더 빨라졌다.

이 증가는 인공지능에 대한 실제 수요, 지연된 인프라 교체, 늘어나는 비정형 데이터에 따른 것이다. 하지만 부품 인플레이션과 선구매 역시 매출을 끌어올렸으며, 이에 따라 헤드라인 성장률은 처음 보이는 것만큼 단순하지 않다.

Dell Technologies는 압도적인 선두를 유지했고, Huawei, NetApp, Everpure, Hewlett Packard Enterprise가 나머지 상위권을 두고 경쟁했다. 이 순위는 AI 인프라 지출이 시장을 확대하는 동시에 모든 주요 공급업체에 대한 압박을 높이고 있음을 보여준다.

이는 스토리지가 서버 성장세를 뒤따른 또 하나의 분기에 그치지 않는다. 스토리지는 기업이 비싼 컴퓨팅 용량을 실제 작동하는 AI 애플리케이션으로 전환할 수 있는 속도를 제약하는 요소가 됐다.

IDC 엔터프라이즈 스토리지 시장 성장 가속

새 추적 조사는 광범위한 스토리지 확장을 보여주지만, 가장 강력한 수치는 올플래시 및 고급 시스템에 집중돼 있다.

IDC의 스토리지 추적 조사는 2분기 연간 매출 성장률을 33.6%로 집계했다. 이는 성장세가 더 빨라진 두 번째 연속 분기였다.

시장은 2025년 전체 3.9% 성장에서 2026년 초 28.7% 성장으로 확대됐다. 이후 가장 최근 분기에 성장률은 다시 4.9%포인트 가속했다.

이 흐름은 한 번의 이례적으로 강한 실적보다 더 중요하다. 이는 기업들이 서버, GPU, 지원 네트워크 인프라를 우선시한 뒤 스토리지 예산을 따라잡고 있음을 시사한다.

외장형 엔터프라이즈 스토리지 시스템은 서버 외부에 배치하기 위해 스토리지 벤더가 판매하는 전용 어레이다. 여기에는 데이터베이스, 파일, 애플리케이션, AI 파이프라인을 지원하는 올플래시, 하이브리드, 디스크 기반 플랫폼이 포함된다.

올플래시 어레이는 분기 시장 매출의 52.1%를 창출했다. 이 부문 매출은 42.9% 성장해 전체 시장 성장률을 크게 웃돌았다.

하이브리드 플래시 시스템은 플래시 미디어와 하드 드라이브를 결합한다. 이 부문은 25.5% 성장한 뒤 시장의 37.5%를 차지했다.

디스크 전용 어레이 역시 22.6% 성장했지만 전체 매출에서 차지하는 비중은 10.4%에 불과했다. 이들의 성장은 아카이브, 데이터 레이크, 지연 시간에 덜 민감한 워크로드에서 경제적인 용량이 여전히 중요함을 시사한다.

가장 강한 가속은 고급 부문에서 나타났다. 이 대형 시스템의 매출은 전 분기의 60.7% 성장에 이어 90.6% 증가했다.

미드레인지 시스템은 매출의 64.8%를 차지하며 여전히 시장 최대 구매 부문으로 남았다. 28.2% 성장은 확장이 가장 큰 AI 데이터센터를 넘어섰음을 보여준다.

엔트리 시스템은 반대 방향으로 움직였다. 매출이 14.6% 감소하면서 소규모 설치와 대규모 엔터프라이즈 구축 사이의 뚜렷한 격차가 형성됐다.

이러한 분화는 엔터프라이즈 스토리지의 모든 부문이 똑같이 호황이라는 주장을 약화한다. 대형 시스템이 시장을 주도하는 반면 최하위 부문은 위축되고 있다.

지역별 실적은 이례적으로 폭넓었다. IDC가 추적한 모든 지역에서 연간 성장이 보고됐지만, 확장 속도는 상당히 달랐다.

캐나다는 77.2% 성장했고, 일본과 중국을 제외한 아시아태평양 지역은 73.1% 성장했다. 중부 및 동부 유럽은 54.1% 확대됐다.

미국은 26.8% 성장 후 35.3%의 점유율을 유지하며 최대 지역 시장으로 남았다. 서유럽은 42.8% 증가했고, 중국은 20.7% 성장했다.

일본은 12.9%로 지역 성장률이 가장 낮았다. 그럼에도 이 수치는 플러스였으며, 회복세가 주요 지리적 시장 전반으로 확대되고 있다는 IDC의 결론을 뒷받침한다.

최신 시장 보도는 중요한 수정 사항도 강조한다. IDC는 이전에 1분기 성장률을 더 낮게 발표했으나, 이후 28.7%로 수정했다.

수정이 시장의 방향성을 무효화하는 것은 아니다. 다만 특히 공개 추적 조사 데이터가 바뀔 수 있는 상황에서는 분기별 비교에 주의가 필요함을 보여준다.

지속적으로 확인되는 사실은 엔터프라이즈 스토리지 지출이 기술, 벤더, 지역 전반에서 급격히 가속했다는 점이다. 더 어려운 질문은 이 증가분 중 얼마나 많은 부분이 용량 수요가 아닌 비용 상승에서 비롯됐는가다.

AI는 병목을 컴퓨팅에서 데이터로 옮겼다

기업들은 먼저 가속 컴퓨팅에 대규모로 지출했고, 이제 스토리지가 다음 제약 자원이 되고 있다.

AI 학습은 조직이 우선 충분한 컴퓨팅 용량을 확보해야 했기 때문에 초기 인프라 투자를 주도했다. GPU, 가속 서버, 고속 네트워크는 그렇지 않았다면 스토리지 교체에 쓰였을 예산을 흡수했다.

이러한 순서는 일반적인 스토리지 교체를 지연시켰다. 기업들은 가장 명백한 AI 제약 요소에 자본을 투입하는 동안 어레이를 더 오래 운용했다.

조직이 실험 단계를 넘어 추론과 프로덕션 배포로 이동하면서 균형은 바뀌었다. 추론은 학습된 모델에 새로운 입력을 적용해 답변이나 예측을 생성하는 과정이다.

프로덕션 추론에는 프로세서 성능 이상이 필요하다. 애플리케이션은 고가의 컴퓨팅 자원이 계속 가동되도록 문서, 기록, 미디어, 임베딩 및 기타 엔터프라이즈 데이터를 충분히 빠르게 가져와야 한다.

IDC 애널리스트 Natalya Yezhkova는 이러한 변화를 직접적으로 요약했다. “그 균형이 바뀌고 있다.” 그녀는 병목이 점점 컴퓨팅 용량만이 아니라 조직이 데이터를 활성화하는 방식에 관한 문제라고 주장했다.

이러한 전환은 올플래시 어레이의 강세를 설명한다. 플래시 스토리지는 디스크 기반 시스템보다 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 제공하므로, 까다로운 데이터 파이프라인에 유용하다.

AI 워크로드는 비정상적인 스토리지 패턴도 만들어낸다. 모델 학습은 체크포인트를 생성하고, 검색 시스템은 대규모 문서 및 벡터 데이터 컬렉션을 반복적으로 읽는다.

멀티모달 시스템은 기존의 텍스트 및 구조화된 기록에 이미지, 오디오, 비디오를 더한다. 이러한 형식은 용량 요구를 늘리는 동시에 예측 가능한 액세스 성능의 가치를 높인다.

스토리지 계층은 AI 워크플로의 여러 단계도 지원해야 한다. 데이터는 수집을 통해 들어오고, 준비 과정을 거쳐 학습에 투입되며, 평가와 추론 중에도 계속 이용 가능해야 한다.

이 단계들이 항상 같은 시스템을 사용하는 것은 아니다. 기업들은 서로 다른 환경에 걸쳐 오브젝트 스토어, 파일 시스템, 데이터베이스, 백업 플랫폼, 고성능 어레이를 함께 유지하는 경우가 많다.

이러한 분산은 운영 비용을 높인다. 또한 애플리케이션과 모델이 필요로 하는 귀중한 데이터를 고립시킬 수 있다.

조직이 이를 찾고, 관리하며, 검색할 수 있어야 내부 엔지니어링 문서가 AI 어시스턴트에 유용해진다. 유사한 문제는 고객 기록, 제품 연구, 지원 이력, 회의 아카이브에도 영향을 미친다.

이는 데이터 조직화를 스토리지 팀의 세부 사항이 아니라 비즈니스 문제로 만든다. 검색 가능한 지식 기반은 인프라 위에 구축되는 애플리케이션 계층을 보여준다.

고객이 이러한 파이프라인을 확장하면 스토리지 벤더가 수혜를 입는다. 그러나 이 수요가 구매된 모든 어레이가 성공적인 AI 배포를 직접 지원한다는 것을 입증하지는 않는다.

일부 구매는 일반적인 데이터베이스, 가상 머신, 파일 서비스를 위한 것이다. 다른 구매는 조직이 이전 지출 주기 동안 미뤄 둔 노후 장비를 교체하기 위한 것이다.

IDC는 두 요인을 모두 지목한다. AI는 새로운 수요를 만들고, 지연된 교체 지출은 오래된 백로그를 같은 분기에 풀어낸다.

따라서 시장은 서로 겹치는 두 주기를 반영한다. 하나는 데이터 집약적 AI로의 기술 전환이고, 다른 하나는 기존 인프라의 기한이 지난 교체다.

이 주기들은 고급 부문에서 서로를 강화한다. 대규모 고객은 교체 작업과 함께 AI 워크로드용 새 플래시 용량, 업데이트된 네트워킹, 데이터 서비스를 결합할 수 있다.

서버 지출은 중요한 비교 기준을 제공한다. IDC는 같은 분기에 가속 시스템과 평균 판매 가격 상승에 힘입어 서버 매출이 사상 최고치를 기록했다고 보고했다.

이러한 성장은 스토리지 팀에 대한 압박을 높인다. 더 많은 컴퓨팅 용량은 더 많은 데이터를 처리할 수 있지만, 주변 인프라가 이를 일관되게 공급할 때만 가능하다.

유휴 GPU는 시스템 균형이 나쁘다는 값비싼 증상이다. 스토리지 처리량, 네트워크 혼잡, 메타데이터 작업, 데이터 준비는 각각 활용률을 제한할 수 있다.

이것이 IDC 엔터프라이즈 스토리지 시장이 앞선 컴퓨팅 붐을 마침내 따라잡는 이유다. 구매 주기가 처리 용량에서 데이터 가용성으로 하류 이동했다.

같은 논리는 수요가 더 큰 시스템을 선호하는 이유도 설명한다. 프로덕션 AI 서비스에는 엔트리 제품이 제공할 수 없는 규모, 가용성, 거버넌스, 예측 가능한 성능이 필요한 경우가 많다.

스토리지가 컴퓨팅을 대체해 지배적인 인프라 비용이 된 것은 아니다. 컴퓨팅을 구매한 조직이 더는 무시할 수 없는 다음 제약 요소가 됐다.

Dell이 선두를 지키는 가운데 나머지 상위 5개사의 경쟁은 치열해진다

Dell의 규모는 여전히 도전하기 어렵지만, 가장 빠른 성장은 시장 선도업체가 아닌 더 작은 경쟁사에서 나왔다.

Dell Technologies는 해당 분기 전 세계 외장형 엔터프라이즈 스토리지 시장의 23.8%를 차지했다. 매출은 시장 전체의 33.6% 확장보다 빠른 42.5% 증가했다.

이 조합으로 Dell은 이미 상당한 선두를 더욱 강화할 수 있었다. IDC는 그 실적을 폭넓은 포트폴리오와 AI 인프라 판매에 스토리지를 결합하는 전략에 연결했다.

이점은 단일 제품 부문을 넘어선다. Dell은 대규모 인프라 계약 안에서 서버, 네트워킹, 데이터 보호, 파일 스토리지, 블록 스토리지, 배포 서비스를 결합할 수 있다.

AI 시스템을 구축하는 고객은 통합 경계가 더 적은 방식을 선호하는 경우가 많다. 컴퓨팅과 스토리지를 모두 공급할 수 있는 벤더는 조달과 지원을 단순화할 수 있다.

Huawei는 11.3%의 점유율로 2위를 차지했다. 매출은 29.4% 증가했으며, 절대적인 기준으로는 강한 수준이지만 전체 시장 성장률에는 못 미쳤다.

NetApp은 9.6%로 3위를 유지했다. 올플래시 사업과 통합 데이터 관리에 대한 지속적인 강조에 힘입어 35.7% 성장했다.

Everpure는 8.1%의 점유율로 4위를 차지했다. 5대 주요 벤더 가운데 가장 높은 50%의 성장률을 기록했다.

Everpure는 이전에 Pure Storage로 알려진 기업이다. 이 실적은 구독형 소비 모델과 AI 지향 플래시 시스템이 확대되는 시장에서 입지를 넓힐 수 있음을 보여준다.

Hewlett Packard Enterprise는 6.8%의 점유율로 상위 5개사를 마무리했다. 31.9% 성장은 전체 시장 성장률을 근소하게 밑돌았다.

벤더 순위는 두 가지 별개의 경쟁을 보여준다. Dell은 1위를 방어하고 있으며, 그 뒤에서는 4개 벤더가 훨씬 좁은 격차 안에서 경쟁하고 있다.

Huawei는 NetApp보다 불과 1.7포인트 앞섰다. NetApp은 Everpure를 1.5포인트 앞섰고, Everpure는 HPE보다 1.3포인트 앞서 있었다.

그 격차는 한 번의 강력한 제품 주기나 대규모 지역 변화로 달라질 수 있다. Blocks & Files는 Huawei와 NetApp이 과거 2위와 3위 자리를 서로 바꾼 적이 있다고 전했다.

NetApp과 Everpure 역시 시간이 지나며 순위가 바뀌었다. HPE의 최근 Alletra 모멘텀은 다음 트래커 기간에 또 다른 변수가 된다.

시장은 공급업체에 명확한 전략적 선택지를 제시한다. 통합 인프라의 폭으로 경쟁하거나, 스토리지 성능과 데이터 서비스에 특화할 수 있다.

Dell은 폭넓은 포트폴리오의 이점을 누린다. 기존 고객 관계를 통해 전통적인 엔터프라이즈 워크로드에 대응하는 한편, 서버 구축에 스토리지를 함께 제공할 수 있다.

NetApp은 온프레미스와 클라우드 환경을 아우르는 데이터 서비스로 경쟁한다. 그 입지는 데이터 일관성 관리가 어레이 성능만큼 중요하다는 점을 구매자에게 설득하는 능력에 부분적으로 달려 있다.

Everpure는 플래시 아키텍처, 소비 모델, 운영 단순성을 강조한다. 더 빠른 성장세는 일부 구매자가 이러한 보다 집중된 제안에 호응하고 있음을 시사한다.

Huawei는 폭넓은 인프라 포트폴리오와 함께 중국 및 기타 해외 시장에서 특히 강점을 보유하고 있다. 지리적 여건은 미국 경쟁사들과는 다른 방식으로 Huawei의 경쟁적 위치를 형성한다.

HPE는 스토리지를 서버, 네트워킹, 프라이빗 클라우드 사업과 연결한다. 이 포트폴리오는 Dell과 유사한 교차 판매 기회를 만들지만, 스토리지 점유율은 여전히 훨씬 작다.

모든 지역에 적용되는 단일 경쟁 설명은 없다. 조달 규정, 기존 설치 기반, 채널 관계, 데이터 주권, 지원 요건이 공급업체 선택에 영향을 미친다.

나머지 시장도 여전히 매출의 40.5%를 차지했다. 따라서 IBM, Hitachi Vantara, Lenovo, Fujitsu 및 다수의 전문 업체는 집합적으로 여전히 중요하다.

이러한 분산성은 이 트래커를 5개 기업 간 경쟁으로 보는 관점의 유용성을 제한한다. 전문 플랫폼은 특정 데이터베이스, 메인프레임, 클라우드, 미디어 또는 고성능 컴퓨팅 워크로드에서 승리할 수 있다.

그럼에도 선도 업체들은 가격과 아키텍처에 대한 중요한 기대치를 설정한다. 이들의 투자는 플래시 도입, 구독형 구매, 사이버 복원력, AI 통합에 영향을 미친다.

Dell의 선두 지위는 엔드투엔드 AI 인프라 스택을 패키지화할 가장 뚜렷한 기회를 제공한다. 동시에 이 접근법은 고객이 단일 공급업체를 선호하는지, 아니면 전문화된 구성요소를 선호하는지를 시험한다.

Everpure의 실적은 반대 사례를 제공한다. 집중형 스토리지 공급업체가 통합형 선도 업체보다 더 빠르게 성장했지만, 규모는 여전히 훨씬 작았다.

따라서 핵심 경쟁은 폭넓은 포트폴리오와 전문화의 대결이다. Dell은 인프라 도달 범위로 선도하고, 집중형 경쟁업체들은 데이터 접근성, 효율성, 운영 모델을 통해 차별화를 시도한다.

매출 성장이 곧 용량 성장을 의미하지는 않는다

가장 큰 불확실성은 33.6% 증가분 중 실제 구축 증가가 차지하는 비중이 얼마인지, 그리고 인플레이션과 선구매가 차지하는 비중이 얼마인지다.

IDC는 NAND, DRAM, 디스크 및 기타 부품의 가격이 상승했다고 밝혔다. 이러한 인상은 올플래시, 하이브리드, 디스크 전용 시스템 모두에 영향을 미쳤다.

NAND는 솔리드스테이트 드라이브에 사용되는 비휘발성 메모리다. DRAM은 서버와 스토리지 컨트롤러 전반에서 사용되는 더 빠른 작업용 메모리를 제공한다.

공급 제약으로 제조업체들은 수익성이 더 높은 메모리 제품을 우선시하게 됐다. 이러한 배분은 엔터프라이즈 솔리드스테이트 드라이브의 공급을 더 제한하고 완성 시스템의 비용을 높일 수 있다.

IDC는 구매자가 더 많이 지출하면서도 더 적은 스토리지 용량을 받을 수 있다고 분석했다. 이 구분은 매출 성장을 구축된 용량의 직접적인 척도로 해석하지 못하게 한다.

동일한 교체 구성에 더 많은 비용을 지출하는 기업도 시장 매출 증가에 기여한다. 하지만 사용 가능한 스토리지, 성능 또는 애플리케이션 역량이 더 늘어나는 것은 아닐 수 있다.

선구매는 결과를 더욱 복잡하게 만든다. 일부 조직은 예상되는 추가 부품 가격 인상 전에 구성을 확보하기 위해 주문 시점을 앞당긴 것으로 전해졌다.

이런 행동은 미래 수요를 현재 분기로 끌어온다. 지금은 예외적인 성장을 만들 수 있지만, 이후에는 더 약한 비교 기반을 남길 수 있다.

이는 인프라 책임자에게도 어려운 결정을 안긴다. 기다리면 더 높은 비용이나 납품 지연 위험이 있지만, 일찍 구매하면 워크로드가 완전히 구체화되기 전에 자본을 투입하게 된다.

IDC는 의미 있는 부품 가격 완화가 아직 멀었다고 예상한다. 또한 높은 비용이 기저 수요와 함께 가격 주도형 성장을 뒷받침할 것으로 전망한다.

이 전망은 단기 매출 전망을 강화하지만 성장의 질에 대한 의문을 제기한다. 인플레이션이 이끄는 성장은 추가 설치가 이끄는 성장과 다른 의미를 가진다.

고성능 부문은 이러한 모호성을 보여준다. 90.6% 증가는 대형 AI 프로젝트와 미뤄졌던 교체 수요에 부합하지만, 더 큰 구성은 부품 가격 변화도 증폭시킨다.

엔트리 부문은 또 다른 경고를 제공한다. 14.6% 감소는 소규모 구매자가 이러한 확장 국면의 혜택을 동등하게 누리지 못하고 있음을 시사한다.

이들은 교체를 미루거나, 워크로드를 클라우드 서비스로 옮기거나, IDC의 외부 어레이 범주 밖의 대안을 선택할 수 있다. 높은 부품 비용은 각 대응을 강화할 수 있다.

이 트래커는 고객 성과가 아니라 공급업체 매출을 측정한다. 구매한 AI 스토리지 시스템이 모델 정확도를 높이는지, 개발 기간을 단축하는지, 운영 비용을 줄이는지는 판단할 수 없다.

또한 고객이 확보한 용량을 얼마나 효율적으로 사용하는지도 보여주지 않는다. 과도한 용량 할당은 성능을 보호할 수 있지만 상당한 자원을 유휴 상태로 남길 수 있다.

클라우드 스토리지는 또 다른 경계를 만든다. 외부 엔터프라이즈 스토리지 범주는 데이터 서비스, 내부 서버 스토리지 또는 하이퍼스케일 인프라에 지출되는 모든 비용을 포착하지 않는다.

기업은 외부 어레이를 구매하지 않고도 데이터 규모를 확장할 수 있다. 또한 일부 애플리케이션을 퍼블릭 클라우드 서비스로 옮기면서 어레이를 구매할 수도 있다.

이러한 범주 경계가 IDC 데이터를 약화시키는 것은 아니다. 오히려 데이터가 뒷받침할 수 있는 결론의 범위를 정의한다.

이 트래커는 외부 스토리지 공급업체 매출이 빠르게 증가했음을 보여준다. 하지만 출하 용량이나 생산적인 AI 도입이 이에 상응해 증가했음을 독립적으로 증명하지는 않는다.

공개된 과거 비교에도 주의가 필요하다. Blocks & Files는 IDC가 공개한 분기별 수치에서 격차와 수정 사항을 발견했다고 전했다.

수정된 1분기 성장률은 가속도의 겉보기 속도를 바꿨다. 트래커 구독자에게 제공되는 더 완전한 데이터 세트는 공개 자료보다 더 일관된 비교를 제공할 수 있다.

공급업체 명칭 변경은 더 작은 표현상의 문제를 만든다. 과거 Pure Storage 실적과 현재 Everpure 수치를 비교하는 독자는 두 명칭이 같은 회사를 가리킨다는 점을 인식해야 한다.

환율 변동도 지역 및 공급업체 비교에 영향을 줄 수 있다. IDC는 전 세계 결과를 미국 달러로 보고하므로, 현지 구매 변화와 무관하게 보고된 성장률이 달라질 수 있다.

이러한 단서들이 시장 방향을 뒤집지는 않는다. 모든 기술 부문이 성장했고, 9개 지역 모두 확대됐으며, 4개 선도 업체는 약 30% 이상 성장했다.

다만 해석은 달라진다. 해당 분기는 수요 증가, 미뤄진 교체, 공급 제약, 가격 상승이 결합된 결과다.

따라서 엔터프라이즈 구매자는 헤드라인 성장률을 지출 기준으로 사용해서는 안 된다. 요구 사항은 워크로드, 지연 시간, 복원력, 성장, 데이터 배치에 따라 달라진다.

또한 용량 계획과 조달 시점을 분리해야 한다. 조기 구매는 공급 위험을 줄일 수 있지만, 요구 사항이 안정되기 전에 특정 아키텍처에 조직을 묶어둘 수 있다.

AI 프로젝트에서는 이러한 위험이 특히 중요하다. 데이터 형식, 모델 설계, 검색 전략, 배포 위치는 계속 변하고 있다.

학습 중심으로 규모를 산정한 시스템은 이후의 추론 패턴에 맞지 않을 수 있다. 중앙화된 데이터 레이크는 여러 클라우드, 사무실, 엣지 위치에서 운영되는 애플리케이션의 요구를 충족하지 못할 수 있다.

지출 붐은 현실이지만, 그 지속성은 부품 가격 이상의 요인에 달려 있다. 고객이 스토리지 구매를 유용한 데이터 인프라로 계속 전환해야 한다.

올플래시 성장이 엔터프라이즈 스토리지 구성을 바꾼다

성능 요구와 부품 경제성이 플래시 기반 엔터프라이즈 플랫폼을 점점 더 선호하면서, 올플래시 어레이는 매출 점유율 과반을 넘었다.

올플래시 어레이가 기록한 52.1% 점유율은 단순한 제품 대체 이상의 의미를 갖는다. 이는 기업이 스토리지 스택 내에서 어디에 가치를 부여하는지 보여준다.

전통적인 하드 드라이브는 여전히 경제적인 용량을 제공한다. 아카이브, 백업, 대규모 미디어 컬렉션, 애플리케이션이 드물게 접근하는 데이터에 유용하다.

플래시는 다른 역할을 한다. 낮은 지연 시간은 긴 접근 지연을 감당할 수 없는 데이터베이스, 가상화 애플리케이션, 분석, 데이터 파이프라인을 지원한다.

AI는 이러한 구분의 중요성을 높인다. 학습 및 추론 시스템은 긴 지연 없이 고가의 프로세서에 데이터를 반복적으로 공급해야 한다.

예를 들어 검색 증강 생성 시스템은 모델이 답변을 생성하기 전에 외부 정보를 검색한다. 그 응답성은 인덱싱된 엔터프라이즈 데이터 전반에서의 빠른 검색에 부분적으로 달려 있다.

같은 원칙은 추천 시스템, 사기 탐지, 과학 분석, 컴퓨터 비전에도 적용된다. 느린 스토리지는 작업 완료 시간을 늘리거나 대화형 성능을 낮출 수 있다.

하지만 구매자가 모든 바이트가 플래시에 있어야 한다고 가정해서는 안 된다. 스토리지 아키텍처는 여전히 미디어를 접근 패턴과 비즈니스 가치에 맞춰야 한다.

자주 조회되는 벡터 인덱스는 저지연 스토리지를 정당화할 수 있다. 규정 준수 목적으로만 쓰이는 오래된 원시 파일은 경제적인 디스크나 아카이브 미디어에 더 적합할 수 있다.

하이브리드 시스템은 이러한 역할을 결합하기 때문에 여전히 중요하다. 37.5%의 시장 점유율은 많은 고객이 더 빠른 계층과 느린 계층을 아우르는 하나의 플랫폼을 여전히 선호한다는 점을 보여준다.

디스크 전용 시스템도 점유율은 작지만 성장했다. AI는 즉각적 접근이 필요한 데이터가 일부에 불과하더라도 용량 수요를 확대할 수 있는 대규모 데이터 컬렉션을 만든다.

따라서 시장은 단순한 플래시 전용 미래로 향하는 것이 아니다. 플래시가 성능 민감형 지출의 더 큰 부분을 차지하는 계층형 아키텍처로 이동하고 있다.

이 모델에서 데이터 관리는 중요해진다. 조직에는 무엇을 활성 상태로 유지할지, 무엇을 더 저렴한 스토리지로 옮길지, 무엇을 삭제할 수 있는지를 결정하는 정책이 필요하다.

이런 규율이 없으면 기업은 중복되거나 오래됐거나 거의 접근하지 않는 정보로 고가의 어레이를 채울 수 있다. 그 결과 지출은 용량을 늘리지만 데이터 가용성을 개선하지 못한다.

비정형 데이터는 문제를 더 어렵게 만든다. 문서, 이미지, 녹화물, 로그, 코드는 전통적 데이터베이스에 적용되는 정돈된 수명 주기 규칙이 없는 경우가 많다.

지식 근로자는 일상 활동을 통해 이러한 증가에 기여한다. 모든 프로젝트는 프레젠테이션, 회의 녹화, 초안, 조사 파일, 반복적인 내보내기 파일을 만들 수 있다.

AI 애플리케이션은 소프트웨어가 이런 자료를 검색하고 종합할 수 있게 하므로 그 가치를 높인다. 동시에 정보를 적절히 분류하고 보호하며 보존해야 한다는 압력도 높인다.

이는 인프라 의사결정을 개인 및 팀의 정보 관리 관행과 연결한다. 효과적인 지식 관리는 스토리지 팀이 하드웨어로 문제를 해결하기 전에 중복을 줄일 수 있다.

보안은 최신 플랫폼이 필요한 또 다른 이유다. 기업은 랜섬웨어, 실수로 인한 삭제, 악의적인 내부자, 탈취된 자격 증명으로부터 증가하는 데이터 저장소를 보호해야 한다.

최신 어레이는 일반적으로 스냅샷, 복제, 불변성, 이상 탐지, 복구 통합을 통해 경쟁한다. IDC의 매출 수치는 이러한 기능을 기본 용량과 분리해 보여주지 않는다.

AI는 가치와 노출을 모두 높일 수 있다. 더 폭넓게 접근 가능한 데이터 풀은 애플리케이션을 개선할 수 있지만, 잘못된 권한 설정의 결과도 확대한다.

따라서 거버넌스는 처음부터 스토리지 계획에 포함되어야 합니다. 팀은 원본 데이터, 파생 인덱스, 모델 체크포인트, 생성된 결과물에 누가 접근할 수 있는지 파악해야 합니다.

위치 역시 중요합니다. 계약상 및 규제상 의무 때문에 일부 데이터는 특정 국가, 산업 환경 또는 통제된 네트워크 내에 유지되어야 합니다.

이러한 제약은 자체 인프라에 대한 기업 투자를 지속시키는 요인입니다. 또한 프라이빗 시스템과 클라우드 서비스를 아우르는 하이브리드 설계를 촉진합니다.

구독형 스토리지 모델은 또 다른 절충안을 제공합니다. 장비를 기업 환경 내에 유지하면서도 유연한 소비 방식을 제공할 수 있습니다.

IDC는 이러한 모델이 AI 배포에서 계속 주목받고 있다고 말합니다. 현 업사이클에서는 자본 지출 기반 구매가 여전히 더 빠르게 성장했으며, 이는 소유 모델의 매력이 유지되고 있음을 보여줍니다.

공급업체들은 이러한 아키텍처 선택지를 차별화 수단으로 활용할 것입니다. Dell은 통합 인프라를 강조할 수 있고, NetApp은 여러 위치에 걸친 데이터 서비스를 내세울 수 있습니다.

Everpure는 플래시 효율성과 소비 모델에 집중할 수 있습니다. Huawei와 HPE는 스토리지를 더 폭넓은 데이터센터 포트폴리오와 연결할 수 있습니다.

고객은 공급업체 분류가 아니라 워크로드의 실제 동작을 기준으로 이러한 주장을 검증해야 합니다. 성능, 복원력, 관리 노력, 마이그레이션 비용은 벤치마크 최고치보다 더 중요한 경우가 많습니다.

올플래시 시장의 확대는 성능에 민감한 데이터로의 전환을 확인해 줍니다. 그러나 이것이 티어링, 라이프사이클 관리, 체계적인 정보 거버넌스의 필요성을 없애지는 않습니다.

호황의 지속 여부를 시험할 세 가지 신호

다음 분기에는 초기 구매 이후에도 수요가 유지되는지, 그리고 공급업체 경쟁과 부품 비용이 시장의 근본적인 강도를 드러내는지가 확인되어야 합니다.

첫 번째 신호는 2분기 구매 급증 이후의 전분기 대비 스토리지 성장입니다. IDC는 일부 고객이 추가 가격 인상을 예상해 구매 시점을 앞당겼다고 말합니다.

가격이 다시 급격히 오르지 않는 상황에서도 매출이 견조하게 유지된다면, 이는 지속적인 용량 수요를 뒷받침할 것입니다. 반대로 큰 폭의 둔화는 구매자들이 이후 분기 수요를 앞당겨 집행했음을 시사할 수 있습니다.

비교에는 올플래시 성장과 하이엔드 부문이 포함되어야 합니다. 이들 범주는 프로덕션 AI 인프라가 추가적인 스토리지 구매를 창출하고 있는지를 가장 명확하게 보여줍니다.

엔트리 시스템의 실적도 주목할 필요가 있습니다. 지속적인 감소는 호황이 대기업과 데이터 집약적 배포에 집중되어 있음을 보여줄 것입니다.

두 번째 신호는 매출, 출하 용량, 시스템 가격 간의 관계입니다. 매출만으로는 고객이 실제로 얼마나 많은 추가 인프라를 설치했는지 알 수 없습니다.

확보 가능한 단위 또는 용량 지표는 인플레이션과 실제 배포를 구분하는 데 도움이 됩니다. 건전한 물량과 함께 가격 상승률이 둔화한다면 수요 논리를 강화할 것입니다.

용량 확대가 부진한 가운데 매출 성장만 이어진다면 비용 주도 시장을 가리킬 수 있습니다. 이 경우 공급업체가 강한 매출을 보고하더라도 고객 예산에는 압박이 될 수 있습니다.

메모리 공급 여건이 이 비교를 좌우할 것입니다. NAND와 DRAM 제약이 지속된다면 스토리지 공급업체들은 시스템 가격을 계속 인상하거나 제품 배정을 신중하게 관리할 수 있습니다.

세 번째 신호는 공급업체 순위 내의 변동입니다. Dell의 23.8% 점유율은 모든 경쟁업체에 의미 있는 기준점이 됩니다.

시장 평균을 웃도는 분기가 다시 이어진다면, 스토리지를 더 광범위한 AI 인프라 판매에 결합하는 Dell의 전략이 검증될 것입니다. 점유율 하락은 전문 공급업체에 기회를 만들 수 있습니다.

Everpure의 50% 성장률은 특히 중요합니다. 이 같은 성과가 반복된다면 특화된 플래시 아키텍처와 구독형 소비 모델이 통합 포트폴리오에 도전할 수 있음을 시사할 것입니다.

NetApp은 올플래시 확대가 점유율 상승으로 이어진다는 점을 입증하는 동시에 3위 자리를 지켜야 합니다. Huawei와 HPE도 시장 성장률을 밑돈 뒤 유사한 압박에 직면해 있습니다.

제품 출시가 이러한 순위에 영향을 미치겠지만, 상업적 실행력도 그에 못지않게 중요합니다. 공급, 채널 도달 범위, 설치 역량, 고객 지원은 발표된 플랫폼 중 어떤 것이 매출로 이어질지를 결정할 수 있습니다.

다음 트래커에서는 2위부터 5위까지의 격차가 계속 좁혀지고 있는지도 명확히 해야 합니다. 이 그룹에서는 작은 점유율 변동만으로도 공급업체 순위가 바뀔 수 있습니다.

기업 구매자에게 당면한 과제는 승리할 공급업체를 예측하는 것이 아닙니다. 어떤 워크로드가 더 빠른 스토리지를 정당화하는지, 어떤 구매가 단지 가격 상승에 대한 두려움에 반응한 것인지를 파악하는 일입니다.

실제 애플리케이션 동작부터 시작해야 합니다. 플랫폼을 선택하기 전에 지연 시간, 처리량, 데이터 증가, 복구 요건, 컴퓨팅 중단 비용을 측정해야 합니다.

그다음 각 공급업체가 마이그레이션, 티어링, 보안, 하이브리드 운영, 향후 확장을 어떻게 처리하는지 살펴봐야 합니다. 유리한 도입 결정은 현재의 부품 사이클이 끝난 뒤에도 실행 가능해야 합니다.

IDC의 엔터프라이즈 스토리지 시장은 의심할 여지 없이 더 빠른 성장 국면에 진입했습니다. 이 국면이 지속적인 AI 인프라 사이클로 발전할지는 매출 수치 아래에서 어떤 일이 일어나는지에 달려 있습니다.

용량 배포, 부품 가격, 공급업체 점유율 변동을 이 순서로 지켜보십시오. 이 세 가지를 함께 보면 기업이 더 많은 데이터 인프라를 필요로 해서 스토리지가 확대되는 것인지, 아니면 기존 인프라의 비용이 단순히 더 비싸진 것인지 알 수 있습니다.