키옥시아, 10세대 낸드 샘플링으로 AI 데이터센터 공략…주가 10% 급등

키옥시아의 332단 낸드 칩, 비트 밀도 59% 향상 및 데이터 전송 속도 30% 개선…삼성전자·SK하이닉스와 AI 스토리지 시장서 경쟁

키옥시아 홀딩스가 AI 데이터센터용 10세대 BiCS FLASH 메모리 샘플링을 시작했다. 이 제품은 332단 적층 구조로 비트 밀도가 59% 높아졌고 인터페이스 속도는 4.8Gb/s에 달해, 낸드 시장에서 삼성전자 및 SK하이닉스와 정면 승부를 벌이게 된다.

히로오 오타 최고경영자(CEO)는 미디어 행사에서 "데이터센터 고객들의 수요 약화 조짐은 전혀 보이지 않는다"며 AI 스토리지 수요에 대응하기 위해 자본지출을 늘릴 가능성이 있다고 밝혔다.

이와테현에 위치한 키옥시아의 기타카미 공장 Fab2에서 생산된 1Tb TLC 디바이스는 CMOS 직접 본딩(CBA) 기술을 적용해 8세대 대비 인터페이스 속도를 33% 개선했다. 회사 측에 따르면 쓰기 전력 효율은 18%, 읽기 전력 효율은 30% 각각 향상됐다. 양산은 2027년 예정이다.

키옥시아의 시가총액은 올해 들어 7배 이상 급증하며 2500억 달러를 돌파, 도요타자동차를 추월했다. AI 훈련에서 추론으로의 전환이 고용량 낸드 스토리지 수요를 견인한 결과다. 키옥시아는 고대역폭메모리(HBM) 제품 라인업이 없다는 전략적 약점을 안고 있지만, 이와이코스모 증권의 애널리스트 카즈요시 사이토는 키옥시아가 낸드 성능 및 전력 효율에서 2~4년 앞서 있다고 평가했다.

왜 400단이 아닌 332단인가

경쟁사들이 400단 이상을 추진하는 가운데 키옥시아가 332단에서 멈춘 것은 의도적인 트레이드오프의 결과다. 키옥시아 메모리사업부 총괄manager 아츠시 이노우에에 따르면 400단 이상으로 적층을 늘리면 읽기·쓰기 동작 시 더 많은 저장 셀이 활성화되면서 전력 소비가 증가하고, 셀 층이 얇아지면 전하 보유 능력이 저하될 수 있다. 이노우에 총괄은 332단 설계가 400단 이상 대비 기가바이트당 비용이 약 10% 낮고, 전력 효율은 10%, 신뢰성은 35% 더 우수하다고 설명했다.

8세대에서 처음 도입된 CBA 기술은 인터페이스 속도를 3.6Gb/s에서 4.8Gb/s로 끌어올렸다. EE Times Japan은 이 기술력이 데이터 전송 성능에서 키옥시아에 약 1년의 경쟁 우위를 제공한다고 분석했다.

한국 경쟁사, 생산능력 확대 박차

키옥시아가 기술 진보에 나선 가운데 SK하이닉스와 삼성전자는 낸드 생산능력 확장에 나서고 있다. SK하이닉스는 지난 7월 2일 청주 신규 단지에 100조 원(6150억 달러)을 투자하고, 이 중 80조 원을 M17 낸드 생산시설에 배정한다고 발표했다. 곽노정 CEO는 낸드 수요가 빠르게 증가하는 반면 공급은 여전히 타이트하다며, 내년 착공해 2029년 상반기 가동을 목표로 한다고 밝혔다.

삼성전자도 평택 P5 캠퍼스에 신규 낸드 생산라인을 계획 중이며, 내년 중 클린룸 완공이 예상된다고 더벨(The Bell)이 4월 보도했다. 낸드 3강의 동시다발적 증설은 잠재적 공급 과잉과 가격 압력에 대한 우려를 키웠고, 이는 이번 발표 전까지 키옥시아 주가에 부담 요인으로 작용했다.

옴디아의 애널리스트 아키라 미나미카와에 따르면 키옥시아의 데이터센터용 낸드 시장 점유율은 약 10%로, 삼성전자 약 40%, SK하이닉스 약 30%에 크게 미치지 못한다. 그러나 미나미카와는 키옥시아의 칩이 경쟁사 제품보다 데이터 처리 속도가 빠르며, 이는 미국 하이퍼스케일 데이터센터 사업자들이 가장 중요시하는 지표라고 강조했다. 그는 "10세대 칩은 이 부분에서 획기적인 돌파구를 마련했다"며 "경쟁력이 매우 높다"고 평가했다.

키옥시아 주가는 장중 12%까지 하락했다가 반등해 10% 이상 상승 마감하며 제품 이정표 달성과 오타 CEO의 수요 안심 발언 효과를 반영했다. 올해 누적 상승률은 680%를 넘어섰다. 회사는 액면분할을 검토 중이며 2027년 4월 시작되는 회계연도 초반 미국 거래소에 미국예탁주식(ADS) 상장을 추진, 투자자 기반 확대를 목표로 하고 있다. SK하이닉스도 최대 294억 달러 규모의 미국 상장을 추진 중이며, 아시아 반도체 기업들이 AI 주도 확장 자금 조달을 위해 더 깊은 자본 시장을 활용하는 추세다.

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