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2026년 최고의 스토리지 어레이: AI 스토리지 분야 선두 기업 및 검증 결과

2026년 9월 1일 업데이트: MLPerf Storage v3.0 결과가 추가되었습니다. 19개 기업이 참여했으며, 1차 라운드에서는 학습, 체크포인트 생성 및 추론 과정을 다루었습니다. 감사 결과 표와 FAQ가 업데이트되었습니다.

모든 주요 스토리지 공급업체는 자사 제품이 최고의 스토리지 어레이라고 주장하며, 오랫동안 최고의 성능을 가늠하는 척도는 속도였습니다. 하지만 독립적인 테스트를 허용하는 업체는 거의 없습니다. Dell, Everpure(구 Pure Storage), VAST, Weka, IBM, NetApp, Huawei는 모두 성능 우위를 내세우지만, 이러한 주장의 근거가 되는 수치는 거의 모두 해당 업체의 자체 내부 테스트 결과이며, "실제 성능은 다를 수 있습니다"라는 각주가 붙어 있습니다.

이 페이지는 그러한 혼란을 해소하기 위해 만들어졌습니다. 스토리지 성능 관련 증거를 세 가지 범주로 나누고, 이 페이지의 모든 수치에는 그에 따른 표시를 했습니다. 첫째, 검증된 벤치마크 제출 자료 (MLPerf Storage, IO500, SPC-1 등 벤더가 공개된 규칙에 따라 결과를 제출하는 경우), 둘째, 벤더의 주장 (사양서 및 출시 수치 등 독립적인 검증이 없는 자료), 셋째, StorageReview 연구소에서 직접 측정한 결과입니다. 벤더가 자사 어레이 테스트를 허용하지 않는 경우, 그 이유를 명시합니다. 검증 가능한 데이터가 부족한 것 자체가 문제의 일부이기 때문입니다.

AI 스토리지 분야의 선두주자

AI 학습 클러스터나 네오클라우드 구축 시 등장하는 벤더들을 소개합니다. 단일한 평가 기준이 확립되지 않았기 때문에 순위를 매기지는 않습니다. 대신 각 벤더에 동일한 정보 세트를 제공합니다. 즉, 플랫폼의 실제 구성, 고객사 이름으로 배포된 사례, NVIDIA의 검증 여부, 공인 벤치마크 결과 보유 여부, 그리고 검증되지 않은 성능 관련 주장 등이 포함됩니다. 벤더가 이러한 정보 중 하나라도 주목받게 되면 해당 프로필을 업데이트합니다.

처음 네 곳은 AI 기반 스토리지 전문 업체입니다. 나머지는 AI 제품 라인을 보유한 기존 엔터프라이즈 스토리지 공급업체입니다. 두 그룹 모두 실제 구축 사례를 보유하고 있지만, 제시하는 증거의 양은 매우 다릅니다.

VAST 데이터

VAST Data Ceres NVMe 인클로저

플랫폼: VAST AI 운영 체제는 DASE(분리형, 공유형 모든 것) 아키텍처를 기반으로 구축되었습니다. 상태 비저장 컴퓨팅 컨테이너는 NVMe-oF를 통해 NVMe 인클로저 풀에 연결되어 파일, 객체 및 데이터베이스 액세스 전반에 걸쳐 단일 네임스페이스를 제공합니다. 스토리지 클래스 메모리 쓰기 버퍼를 갖춘 모든 QLC 미디어를 사용합니다.

주요 구축 사례로는 2025년 11월에 발표된 11억 7천만 달러 규모의 다년간 계약을 통해 CoreWeave에 솔루션을 제공한 것을 들 수 있으며, VAST는 CoreWeave를 자사의 최대 고객으로 소개하고 있습니다. 또한 VAST는 xAI Colossus Frontier AI Factory 확장 프로젝트에도 참여했으며, NVIDIA GB300 NVL72 기반의 Mistral Compute AI 팩토리에도 솔루션을 제공하고 있습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너이며, DGX SuperPOD 인증을 획득했습니다.

감사 결과: 없음. VAST는 MLPerf Storage에 데이터를 제출한 적이 없습니다.

공개된 주장: VAST와 AMD는 벤더 테스트 결과, Instinct 아키텍처에서 KV 캐시 오프로드를 통해 첫 토큰 생성 시간이 9배 빨라졌다고 공동으로 주장했습니다. 2026년 4월에 진행된 시리즈 F 투자 유치에서 300억 달러의 기업 가치가 평가된 것은 기대감을 높이지만, 이는 성능 수치와는 무관합니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

위카

WEKA WEKApod 가전제품

플랫폼: NeuralMesh는 이전에는 WekaFS로 알려졌던 소프트웨어 정의 병렬 파일 시스템으로, 소프트웨어 및 WEKApod 어플라이언스로 판매됩니다. NeuralMesh Axon은 동일한 데이터 플레인을 GPU 서버 내부에 내장하여 로컬 NVMe 드라이브가 유휴 상태로 있지 않고 클러스터에 참여하도록 합니다.

주요 구축 사례: Nebius는 자사 AI 클라우드의 프리미엄 티어로 NeuralMesh를 운영하고 있습니다. Andromeda는 2026년 7월 약 50개 GPU 공급업체에서 NeuralMesh를 표준으로 채택했습니다. WEKA 또한 CoreWeave의 멀티벤더 스택에 포함되어 있습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너로서 DGX SuperPOD 및 BasePOD 인증을 획득했습니다.

감사 결과: WEKA는 2024년 9월 MLPerf Storage v1.0에 제출했지만 2025년 8월 v2.0에는 제출하지 않았습니다. 가장 최근의 감사 수치는 한 세대 전의 자료입니다.

공개된 데이터 클레임: NeuralMesh 6이 탑재된 WEKApod 3는 단일 랙에서 1.1 EB의 스토리지 용량과 10.2 TB/s의 처리 속도를 제공한다고 주장됩니다. 이는 공급업체 제공 수치이며, 검증된 자료는 없습니다.

참고 사항: HPE는 2025년 11월에 WEKA, Qumulo 및 Scality와의 파트너십을 종료했으므로 더 이상 HPE 채널을 통해 WEKA를 구매할 수 없습니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

DDN

DDN AI400X3 어플라이언스

플랫폼: 두 가지 라인이 있습니다. AI400X3 및 AI400X3M 어플라이언스의 기반이 되는 Lustre 기반 병렬 파일 시스템인 EXAScaler는 학습을 처리합니다. 2.4 버전에서 멀티테넌시 및 POSIX 지원이 추가된 키-값 객체 플랫폼인 Infinia는 추론 및 AI 팩토리 워크로드를 대상으로 합니다.

대표적인 구축 사례로는 2024년 11월에 발표된 20만 개의 GPU를 사용하는 EXAScaler 및 Infinia 기반의 xAI Colossus가 있습니다. DDN은 또한 AI 시대 이전에 구축된 수많은 국립 연구소 및 HPC 시스템 목록을 보유하고 있습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너로서 DGX SuperPOD 인증을 획득했습니다.

감사 결과: 예, 그리고 최신 정보입니다. MLPerf Storage v2.0에서 AI400X3는 여러 노드에 걸쳐 3D U-Net에서 120.68GB/s의 속도를 유지했으며, 2RU 어플라이언스에서 Llama3-8b 체크포인트를 읽기 30.6GB/s, 쓰기 15.3GB/s로 처리했습니다. 이러한 결과를 바탕으로 DDN이 이 목록에서 가장 강력한 성능을 보여줍니다.

공개된 주장: NVIDIA Dynamo를 통한 KV 캐시 가속은 독립 기관이 아닌 Nebul과 공동으로 검증되었습니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

DDN은 성능 밀도 측면에서 MLPerf Storage v2.0을 선도했지만 v3.0 라운드에는 참여하지 않았습니다.

해머스페이스

플랫폼: 해머스페이스 글로벌 데이터 플랫폼(Hammerspace Global Data Platform)은 GPU 서버 내부에 이미 존재하는 로컬 NVMe 스토리지를 공유 가능하고 체크포인트 기능을 갖춘 용량으로 전환하는 티어 0(Tier 0)입니다. 이 플랫폼은 표준 기반이며 병렬 NFS(FlexFiles를 지원하는 NFS 4.2)를 사용하고, 전용 어플라이언스가 아닌 일반 서버에서 실행됩니다. 해머스페이스 장비 사진을 찍을 수 없다는 점이 바로 이 아키텍처의 핵심입니다.

구체적인 구축 사례: Meta는 자사 엔지니어링 블로그에서 24,576개 GPU로 구성된 H100 클러스터 두 곳에 Hammerspace를 구축한 사례를 문서화했습니다. 이는 운영자가 직접 작성한 것으로, 이 페이지에 소개된 어떤 벤더의 사례보다 대규모 AI 스토리지 구축에 대한 가장 구체적인 사례입니다.

NVIDIA 인증: 없음. Hammerspace는 DGX SuperPOD, DGX BasePOD, NCP 참조 아키텍처 또는 NVIDIA 인증 스토리지 자격을 보유하지 않습니다.

감사 결과: 예, MLPerf Storage v1.0 및 v2.0 모두에서 그렇습니다. v2.0에서 Tier 0은 5개 노드에서 3D U-Net을 사용하여 96.4%의 가속기 활용률로 420.8GB/s의 성능을 달성했으며, 140개의 시뮬레이션된 H100을 처리했습니다. Hammerspace는 이 목록에서 가장 우수한 감사 참여 기록을 보유하고 있지만 NVIDIA 검증 결과는 가장 미흡한데, 이는 다른 거의 모든 업체와는 정반대입니다.

저희 보도 내용: Hammerspace는 StorageReview 랩에서 테스트를 거치지 않았으며, 최근 저희의 관련 기사도 부족합니다. 이는 저희 측의 공백이지 플랫폼 자체의 문제는 아닙니다.
v2.0 제출자였던 Hammerspace도 v3.0 라운드에는 참여하지 않았습니다.

Dell 기술

델 테크놀로지스 월드에서 전시된 델 파워스케일 올플래시 노드

플랫폼: 파이프라인의 각기 다른 부분을 겨냥한 세 가지 제품군이 있습니다. PowerScale은 올플래시 F 시리즈 노드를 사용하는 스케일아웃 NAS 제품군입니다. ObjectScale은 S3 레이어로, 2026년에 RDMA 기반 S3 및 KV 캐시 오프로드 기능을 도입했습니다. Lightning File System은 2026년 4월에 정식 출시된 새로운 병렬 파일 시스템으로, Dell이 DDN, VAST 및 WEKA에 대항하기 위해 내세우는 핵심 제품입니다.

구체적인 구축 사례: Dell 스토리지에 대규모 AI 학습 환경을 구축한 구체적인 사례는 확인되지 않았습니다. 가장 확실한 공개 사례는 Subaru가 PowerScale에서 운전자 안전 AI 연구소를 운영하는 경우입니다. 이 규모의 벤더에게 있어 이는 AI 네이티브 벤더들이 대대적으로 홍보하는 네오클라우드 성공 사례와 비교했을 때 상당히 눈에 띄는 공백입니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너이며, PowerScale은 2025년 7월에 NVIDIA 클라우드 파트너 프로그램 인증을 획득했습니다.

감사 결과: 없음. Dell은 MLPerf Storage에 데이터를 제출한 적이 없습니다.

공개된 주장: Dell은 자체 분석을 바탕으로 Lightning을 세계에서 가장 빠른 병렬 파일 시스템이라고 주장하며, Exascale Storage의 경우 랙당 수 테라바이트/초의 속도를 제공한다고 제시합니다. 두 가지 주장 모두 아래 주장 추적기에서 확인할 수 있습니다. 구매자를 위한 실질적인 유의 사항: Lightning은 현재 일반 출시(GA)되었지만, AI 팩토리 구축에만 적용되며 대부분의 견적서에는 포함되지 않습니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

HPE

HPE Alletra Storage MP B10000 스택

플랫폼: Alletra Storage MP는 블록용 B10000과 객체용 X10000으로 나뉘며, 파일용 GreenLake도 포함됩니다. HPE는 이러한 스토리지 주변의 컴퓨팅 및 네트워킹 솔루션도 판매하며, 실제로 HPE의 AI 스토리지 대부분은 이러한 솔루션을 통해 제공됩니다.

구체적인 구축 사례: HPE가 풀 스택을 제공하는 Sovereign AI 및 AI 팩토리 구축. 위의 VAST, WEKA 또는 DDN 사례와 같은 구체적인 네오클라우드 구축 성공 사례는 없습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너로서 DGX BasePOD 및 SuperPOD 인증을 획득했습니다.

감사 결과: HPE는 MLPerf Storage v1.0과 v2.0 모두에 포함되어 Dell, NetApp, Everpure보다 참여율에서 앞서 있습니다. 하지만 파일 관련 항목을 주의 깊게 살펴보십시오. HPE의 가장 강력한 AI 파일 결과는 WEKA와의 공동 제출을 통해 얻어졌는데, HPE는 2025년 11월에 WEKA, Qumulo, Scality와의 파트너십을 종료했습니다. 따라서 해당 결과는 HPE가 현재 판매할 수 있는 제품을 더 이상 제대로 반영하지 못합니다.

지난 한 해 동안 저희가 진행한 작업: 저희는 Alletra 플랫폼을 직접 사용해 보았습니다.

IBM

IBM 스토리지 스케일 시스템 어플라이언스

플랫폼: IBM Storage Scale은 GPFS 계열의 병렬 파일 시스템으로, 소프트웨어 및 Storage Scale System 어플라이언스 형태로 판매되며, Fusion을 통해 Kubernetes 및 AI 파이프라인용으로 패키징할 수 있습니다.

주요 구축 사례: CoreWeave의 멀티벤더 스택의 일부입니다. IBM 클라우드는 또한 Together AI와 함께 2억 4천만 달러 규모의 HGX B300 추론 클러스터를 구축 중이며, 이는 2026년 8월에 발표되었지만 스토리지 계층은 공개되지 않았습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 인증 스토리지 출시 파트너.

감사 결과: 예, MLPerf Storage v2.0에서 체크포인트 워크로드를 포함하여 Llama 3.1 1T 모델에 대해 Storage Scale이 656.7 GiB/s의 읽기 속도를 기록했습니다. 체크포인트 복원은 장애 발생 시 Frontier 학습 실행에서 손실되는 부분을 결정하는 지표이며, 이에 대한 감사 결과를 공개한 벤더는 매우 드뭅니다.

공개된 정보: 가장 빠른 어레이 부문에서 특별히 눈에 띄는 점은 없습니다. IBM은 스토리지 스케일을 최고 처리량 기록보다는 확장성과 통합성을 강조하며 마케팅합니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

에버퓨어(구 퓨어 스토리지)

Everpure FlashArray XL 엔터프라이즈 스토리지 어레이

플랫폼: FlashBlade//EXA는 AI 기반 제품으로, 메타데이터와 데이터 경로를 분리하여 데이터 플레인이 독립적으로 확장되도록 합니다. FlashBlade//S와 FlashArray는 나머지 제품군을 포괄합니다. Everpure는 완제품 SSD를 구매하는 대신 자체적으로 DirectFlash 모듈을 제작하기 때문에 밀도 및 내구성 수치가 시장의 다른 제품들과 차이가 있습니다. 이 회사는 2026년 2월 23일에 법적으로 Everpure로 사명을 변경했습니다.

명시된 배포: CoreWeave의 멀티벤더 스택의 일부입니다. FlashBlade//EXA에 대한 특정 AI 학습 배포는 확인되지 않았습니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 인증 스토리지 출시 파트너.

감사 결과: MLPerf 스토리지 제출 기록은 없지만, Everpure는 MLPerf 외에서 현재 감사 결과를 보유한 유일한 공급업체입니다. Everpure는 2026년 2월 17일에 발표된 SPECstorage Solution 2020_ai_image에서 6,300개의 AI 작업으로 기록을 보유하고 있습니다. 벤치마크와 워크로드 모델은 다르지만, 공개된 규칙 세트에 따라 검토 프로세스를 거쳐 제출된 실제 기록이므로 유효합니다.

공개된 주장: FlashBlade//EXA는 업계 최고 성능의 데이터 스토리지 플랫폼으로 홍보되고 있으며, 단일 네임스페이스에서 10TB/s 이상의 처리량을 제공할 것으로 예상됩니다. 이는 예상치이며, 실제 측정된 수치는 아닙니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

넷앱

NetApp AFX 분산형 올플래시 시스템

플랫폼: 2025년 10월에 발표된 AFX는 AI 데이터 파이프라인을 위해 설계된 분산형 올플래시 ONTAP이며, 그 위에 AI 데이터 엔진이 계층화되어 있습니다. AIPod는 NVIDIA에서 검증한 레퍼런스 디자인입니다.

구체적인 배포 사례: AI 학습 규모로 배포된 사례는 확인된 바 없습니다. 가장 확실한 공개 자료는 고객사 이름이 아닌 검증된 아키텍처이며, 여기에는 2026년 6월 시스코와 협력하여 진행한 FlexPod AI 설계가 포함됩니다.

NVIDIA 인증: NVIDIA 공인 스토리지 출시 파트너로서 DGX SuperPOD 인증을 획득했습니다.

감사 결과: 없음. NetApp은 MLPerf Storage에 데이터를 제출한 적이 없습니다.

지난 한 해 동안 저희가 보도한 내용:

화웨이에 대한 참고 사항

화웨이는 MLPerf Storage v2.0에서 8U 듀얼 노드 OceanStor A800을 255개의 시뮬레이션된 H100에 연결하여 3D U-Net 환경에서 698GiB/s라는 최고 절대 처리량을 기록했으며, 이는 아래 검증된 표에 명시되어 있습니다. 하지만 미국, 유럽 및 이 페이지에서 다루는 대부분의 시장에서 실질적인 구매가 어렵기 때문에 리더 프로필에서는 제외했습니다. 수치 자체는 정확하지만, 실제 구매 가능 여부는 장담할 수 없습니다. 2026년 가트너 매직 쿼드런트는 북미 이외 지역에서 OceanStor의 강점을 바탕으로 화웨이를 리더 사분면에 유지함으로써 동일한 균형을 유지하고 있습니다.

분석가들의 의견

애널리스트 평가는 그 자체로 하나의 독립적인 증거입니다. 이는 검증된 벤치마크가 아니라 실행력과 비전에 대한 평가이며, 이러한 시스템이 실제로 구매되는 방식에 더 가깝습니다. 2026년 가트너 엔터프라이즈 스토리지 플랫폼 매직 쿼드런트 에서 리더 쿼드런트는 작년과 마찬가지로 Everpure, Huawei, HPE, NetApp, Dell, IBM 등 6개 업체가 차지했습니다. 특히 Everpure는 2년 연속 실행력과 비전 완성도에서 최고점을 기록했습니다. 이 보고서와 관련하여 두 가지 유의할 점이 있습니다. 가트너는 기본 스토리지 시장과 고성능 파일 및 객체 스토리지 시장을 별도의 연구에서 분석하는데, 앞서 언급한 AI 기반 스토리지 전문 업체들은 바로 이 고성능 파일 및 객체 스토리지 시장에 속합니다. 따라서 이들이 쿼드런트에 포함되지 않은 것은 시장 경계를 나타내는 것이지, 시장 전체를 평가하는 것은 아닙니다. 또한 평가 대상 8개 업체 중 6개 업체가 리더로 선정된 경우, 리더라는 명칭 자체만으로는 구매자에게 큰 의미를 전달하지 못합니다. 중요한 것은 상대적인 위치입니다.

무엇이 이 목록을 바꿀 수 있을까요?

중요도 순으로 네 가지를 꼽자면 다음과 같습니다. 첫째, 벤더가 자사 플랫폼을 당사의 방법론에 따라 테스트할 수 있도록 접근 권한을 제공하는 경우입니다. 여기에는 당사가 직접 호스팅할 수 있는 하드웨어 또는 대규모 배포 환경에 대한 접근 권한이 포함됩니다. 둘째, 벤더가 MLPerf Storage 또는 SPECstorage와 같은 최신 인증 심사에 참여하는 경우입니다. 셋째, 벤더가 아닌 운영자가 Meta가 Hammerspace와 협력했던 것처럼 배포 사례를 문서화하는 경우입니다. 넷째, 벤더가 현재의 입지를 유지하는 데 중요한 역할을 하는 인증 또는 파트너십을 잃는 경우입니다. WEKA와 HPE의 분리가 두 회사의 AI 구매자 확보 방식에 변화를 가져온 것처럼 말입니다. 이러한 상황이 발생하면 프로필을 업데이트합니다.

감사 대상 벤치마크가 실제로 보여주는 것은 무엇일까요?

2026년 스토리지 성능 경쟁의 진정한 핵심은 AI 학습과 이를 지원하는 네오클라우드 제공업체 분야에서 펼쳐질 것이며, 이 분야는 검증된 벤치마크인 MLCommons MLPerf Storage가 있는 유일한 분야입니다. 현재 공개된 버전은 3.0(2026년 9월)으로, 19개 기관이 제출하고 143개의 결과가 집계되었습니다. 이번 벤치마크는 처음으로 전체 AI 파이프라인을 포괄합니다. 학습 처리량, 체크포인트, 그리고 두 가지 새로운 추론 테스트(벡터 데이터베이스 및 KV 캐시)가 포함되었으며, 제출된 데이터의 약 6분의 1이 S3 객체 스토리지를 사용했습니다. 3.0 버전에서는 시뮬레이션 가속기가 H100에서 B200으로 변경되었기 때문에 이전 버전과의 결과 비교는 불가능합니다. MLPerf Storage는 단일 승자를 가리지 않으며, 각 시스템이 서로 다른 워크로드와 지표에서 우위를 점합니다.

시스템 감사 결과 (MLPerf Storage v3.0) 클래스
에버퓨어 플래시블레이드//EXA 30개 데이터 노드에서 체크포인트 쓰기 속도 877.5 GiB/s, 읽기 속도 833 GiB/s, KV 캐시 읽기 속도 1,623 GiB/s 체크포인트 및 추론 리더
얀롱테크 F9000X 3D U-Net에서 543.9 GiB/s의 데이터 전송 속도를 99개의 모의 B200 가속기에 적용했습니다. 제출된 최고 훈련 처리량
튜링데이터 F9200 3D U-Net에서 3개의 스토리지 노드를 사용하여 541.5 GiB/s의 속도를 기록했으며, Checkpoint-70B는 읽기 539.9 GiB/s, 쓰기 307.1 GiB/s의 속도를 기록했습니다. 성능 밀도 신규 제품
Azure 관리형 광택 4,096TiB 관리형 클라우드 배포 환경에서 642.2GiB/s의 체크포인트 쓰기 속도 최초의 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제출됨
NVIDIA AIStore OCI, AWS 및 GCP의 S3 객체 스토리지에 20건의 제출이 이루어졌습니다. 병렬 파일 시스템 영역에서의 객체 스토리지

HPC 분야에서는 IO500 리스트(ISC 2026 에디션)에서 SCNet의 Sugon ParaStor가 500개 클라이언트 노드에서 측정된 대역폭 26,888GiB/s로 선두를 차지했으며, Intel DAOS 시스템(Argonne Aurora, LRZ)이 여러 상위권을, Weka는 Samsung SSC-24를 통해 이름을 올렸습니다. v3.0의 변화는 수치만큼이나 주목할 만한데, v2.0에서 처리량 부문 선두였던 DDN, Huawei, Hammerspace, Lightbits는 이번 라운드에 참여하지 않았고, Azure와 NVIDIA를 포함한 11개 업체가 처음으로 데이터를 제출했습니다. MLPerf Storage v3.0에 대한 자세한 분석은 관련 기사 를 참조하십시오.

네오클라우드에 실제로 전력을 공급하는 주체는 누구인가?

구축 성공 사례는 벤치마크는 아니지만, 성능을 최우선으로 생각하는 운영자들이 실제로 무엇을 구매하는지 보여주는 중요한 증거입니다. 가장 큰 규모의 AI 팩토리는 여러 공급업체의 제품을 사용하고 있으며, 어느 한 스토리지 회사도 이러한 사이트를 완전히 소유하고 있지 않다는 점에 유의해야 합니다.

AI 클라우드 스토리지 세부 정보
코어위브 VAST Data (스택에 WEKA, DDN, IBM Storage Scale, Everpure 포함) 11억 7천만 달러 규모의 다년 계약, 2025년 11월 체결, VAST의 최대 고객사
xAI 콜로서스 Frontier AI Factory 확장팩에 VAST Data가 추가된 DDN EXAScaler 및 Infinia DDN은 2024년 11월에 10만 개의 GPU를 발표했으며, 2025년 말에는 여러 공급업체 제품을 지원할 예정입니다.
네비우스 WEKA 뉴럴메쉬 Nebius AI 클라우드의 프리미엄 등급, 2025년 6월 발표
함께하는 AI IBM 클라우드(HGX B300 시스템) 2억 4천만 달러 규모의 계약이 2026년 8월에 발표되었으며, 스토리지 계층은 아직 공개되지 않았습니다.

청구 추적기

다음은 현재 AI 스토리지 분야에서 "가장 빠르다"고 주장하는 업체들의 목록입니다. 하지만 이들 업체는 독립적인 검증을 거치지 않았으며, 각 항목은 해당 업체가 자체 테스트 결과를 바탕으로 작성했다고 명시하고 있습니다.

벤더 클레임 번호 Status
에버퓨어 플래시블레이드//EXA, "업계 최고 성능의 데이터 스토리지 플랫폼" (2025년 3월 출시) 단일 네임스페이스에서 10TB/s 이상의 읽기 속도가 예상됩니다. 벤더 예측 자료; 감사 제출 자료 없음
델 라이트닝 파일 시스템, "세계에서 가장 빠른 병렬 파일 시스템"(2026년 4월 정식 출시) 델 내부 분석에 따르면 랙 유닛당 최대 150GB/s의 속도를 제공합니다. 벤더 주장; 감사 제출 없음
델 엑사스케일 스토리지(GTC 2026) 랙당 최대 6TB/s 벤더 주장; 감사 제출 없음
화웨이 차세대 오션스토르 도라도(2024년 9월 출시) 사양표상 최대 성능은 100억 IOPS이며, 지연 시간은 0.03ms입니다. 벤더 사양; 화웨이가 의뢰한 Omdia 테스트에서 실제 Oracle RAC 워크로드에서 70마이크로초 간격으로 2.58만 IOPS의 지속적인 성능을 측정했습니다. 이는 사양표상의 최대치에 대한 유용한 현실 검증 사례입니다.
WEKA, NeuralMesh 6를 탑재한 WEKApod 3, 단일 랙 엑사바이트급 성능 (2026년 7월 출시 예정) 1.1 EB 및 10.2 TB/s를 하나의 랙에 담았습니다. 벤더 측 주장: WEKA는 v1.0에서 MLPerf Storage에 마지막으로 제출되었으며 v2.0에서는 건너뛰었습니다.
VAST Data와 AMD, Instinct의 KV 캐시 오프로드 (2026년 7월 출시 예정) 첫 토큰 획득 시간 9배 단축 공동 벤더 테스트; VAST는 MLPerf Storage에 제출한 적이 없습니다.
DDN 및 Nebul, NVIDIA Dynamo를 사용한 KV 캐시 가속 (2026년 7월) 벤더가 밝힌 추론 워크로드 속도 향상 파트너 검증이며 독립적인 감사가 아닙니다. DDN은 현재 MLPerf Storage v2.0 결과를 보유하고 있습니다.

SPC-1은 어떻게 되었을까요?

SPC-1은 업계의 대표적인 블록 스토리지 벤치마크였지만, 현재는 사실상 비활성화 상태입니다. 미국 업체들이 2018년경부터 SPC-1 참여를 중단하면서 중국 업체들이 시장을 장악하고 있습니다. 현재 공식적으로 인정된 기록은 널리 알려진 화웨이의 결과가 아닙니다. ExponTech의 WDS V3가 2,720만 IOPS(2023년 11월 공식 인정)로 최고 기록을 보유하고 있으며, Inspur가 2,300만 IOPS로 그 뒤를 잇고 있습니다. 화웨이가 2020년에 기록한 2,100만 IOPS는 현재 4위입니다. FlashNexus가 제출한 3,000만 IOPS는 2025년 2월부터 검토 중이며, 스토리지 성능 위원회(Storage Performance Council)에서 공식적으로 인정하기 전까지는 기록으로 간주하지 않습니다.

이 페이지는 어떻게 작동하나요?

세 가지 규칙이 있습니다. 첫째, 모든 수치는 증거 유형(감사 제출 자료, 벤더 주장, StorageReview 측정)으로 표시됩니다. 둘째, 최신 데이터로 뒷받침되지 않는 최상급 표현은 반복하지 않습니다. 이 페이지에 있는 유명한 "가장 빠른" 주장 중 일부는 수년 전의 것이므로 해당 사실을 명시했습니다. 셋째, 모든 벤더는 이 페이지의 검증된 부분에 참여할 수 있습니다. MLPerf Storage 또는 IO500에 제출하거나, 당사의 표준 방법론에 따라 테스트할 수 있도록 접근 권한을 제공하면 됩니다. 이 페이지는 AI 및 네오클라우드 스토리지만 다룹니다. 일반 엔터프라이즈 블록 및 파일 스토리지, 그리고 SMB 스토리지는 각 부문별로 이용 가능한 증거가 다르기 때문에 이 페이지에 포함하지 않고 별도의 페이지로 제공됩니다. 새로운 소식이 있을 때마다 리더 프로필을 업데이트하고, 새로운 감사 라운드가 발표될 때마다 전체적으로 수정합니다.

가장 빠른 스토리지 관련 FAQ

세계에서 가장 빠른 스토리지 어레이는 무엇입니까?

정확한 정답은 없으며, 정답을 제시하는 사람은 모두 특정 벤더의 주장을 인용하는 것일 뿐입니다. 2026년 9월 기준 검증된 데이터에 따르면, Everpure의 FlashBlade//EXA는 MLPerf Storage v3.0에서 877.5 GiB/s의 쓰기 속도로 최고 체크포인트 성능을 기록했고, YanRongTech의 F9000X는 543.9 GiB/s의 학습 처리량으로 선두를 차지했으며, Sugon ParaStor는 IO500 대역폭 부문에서 1위를, ExponTech는 SPC-1 IOPS 부문에서 공인된 최고 기록을 보유하고 있습니다. Dell의 랙당 엑사스케일 스토리지 예상치를 포함하여, 주장되는 가장 높은 수치들은 아직 독립적으로 검증되지 않았습니다.

AI 학습에 가장 빠른 저장 장치는 무엇인가요?

유일하게 검증된 AI 스토리지 벤치마크인 MLPerf Storage v3.0에 따르면, 학습 처리량 부문에서는 YanRongTech, TuringData, UBIX가 선두를 차지했으며, 체크포인팅 및 키-값 캐시 추론 부문에서는 Everpure가, 클라우드 서비스 부문에서는 Azure가 선두를 기록했습니다. 주요 AI 운영사들이 실제로 사용하는 스토리지를 기준으로 보면, 네오클라우드 부문에서는 VAST, DDN, WEKA가 강세를 보였지만, 이 세 업체 모두 v3.0 벤치마크에는 참여하지 않았습니다. 두 가지 유형의 결과는 위에 표시되어 있습니다.

기업용 어레이에 대한 독립적인 벤치마크 연구가 왜 이렇게 적을까요?

대부분의 엔터프라이즈 스토리지 공급업체는 계약상 벤치마크 결과 공개를 금지하고 있으며, 주요 스토리지 어레이 제조업체들은 2018년경부터 SPC-1을 비롯한 기존에 사용하던 공개 벤치마크를 중단했습니다. 하지만 AI 분야 공급업체들은 MLPerf Storage 참여를 판매 필수 조건으로 삼으면서 이러한 추세를 부분적으로 되돌렸습니다. 새로운 검증 결과가 발표되면 이 페이지를 업데이트하겠습니다.

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