[제20260708-TT-01호] 2026년 7월 8일 반도체 기술 관련 주요 뉴스 요약

삼성전자, AI용 eSSD 'PM1763' 본격 양산 "엔비디아 베라루빈에 탑재"

(2026년 7월 8일, 뉴시스, 홍세희 기자)

[핵심 요약]

[1] 삼성전자, AI 서버용 eSSD 'PM1763' 양산 시작

삼성전자가 AI 인프라에 최적화된 PCIe 6.0 기반 기업용 SSD 'PM1763' 양산을 시작했으며, AI 데이터센터와 서버 환경에서 대용량 데이터를 안정적으로 처리하는 핵심 스토리지 솔루션으로 공급 확대

[2] 엔비디아 차세대 '베라루빈' 플랫폼에 탑재

PM1763은 엔비디아 차세대 AI 플랫폼인 '베라루빈(Vera Rubin)'에 탑재되는 제품으로, 삼성전자는 HBM4와 SOCAMM2에 이어 AI 메모리 솔루션 포트폴리오를 더욱 확대

[3] 9세대 V낸드와 4나노 컨트롤러 적용

9세대 V낸드와 4나노 기반 신규 컨트롤러를 적용해 성능과 전력 효율을 크게 개선했으며, 16TB 제품 기준 연속 읽기 속도 2만8400MB/s, 쓰기 속도 2만1900MB/s를 구현해 전작 대비 약 2배 높은 성능 확보

[4] AI 데이터 처리 효율과 냉각 성능 강화

40GB 규모의 대형 언어모델(LLM)을 약 1.4초 만에 전송할 수 있으며, 차세대 AI 서버의 액체 냉각 환경에 최적화된 D2C(Direct-to-Chip) 냉각 방식을 적용해 고부하 환경에서도 안정적인 성능 유지

[5] AI 메모리 시장 경쟁력 확대 기대

AI 학습과 추론에 필요한 데이터 처리량이 급증하는 가운데 PM1763 양산을 통해 AI 서버용 스토리지 시장 경쟁력을 강화하고 글로벌 AI 플랫폼 고객사 확대에도 속도를 낼 것으로 기대

(2026년 7월 8일, ZDNET Korea, 권봉석 기자)

[핵심 요약]

[1] AMD, CPU 중심 경쟁보다 시스템 인프라 전략 제시

AMD는 에이전틱 AI 시대에는 특정 CPU 성능 경쟁보다 CPU와 GPU, 메모리, 네트워크를 유기적으로 결합한 인프라 설계가 핵심 경쟁력이 될 것이라는 전략을 제시

[2] 에이전틱 AI는 복합 워크플로 환경으로 변화

AI 에이전트는 작업 계획, 추론, 코드 실행, 데이터 검증 등 여러 과정을 반복 수행하기 때문에 단일 연산 성능보다 다양한 시스템 자원의 효율적인 협업이 중요하다는 점을 강조

[3] CPU와 GPU의 역할 분담 최적화 강조

데이터센터 경쟁력은 GPU 수를 늘리는 것이 아니라 CPU와 GPU를 각각 적합한 워크로드에 배치해 전체 시스템 성능과 비용 효율을 높이는 데 달려 있다고 설명

[4] 모든 CPU가 동일한 특성을 가질 필요는 없어

에이전틱 AI 환경에서는 일부 작업은 높은 클럭이, 다른 작업은 많은 코어와 넓은 메모리 대역폭이 요구되는 만큼 목적에 맞는 CPU 구성이 필요하다고 분석

[5] 차세대 AI 플랫폼 공개 앞두고 인프라 전략 부각

AMD는 이달 말 개최하는 '어드밴싱 AI' 행사에서 차세대 EPYC '베니스' 프로세서와 인스팅트 MI455X GPU, AI 서버 플랫폼을 공개할 예정이며, 이번 인프라 중심 전략이 향후 AI 사업의 핵심 방향이 될 것으로 전망