삼성전자, 엔비디아 '베라 루빈'용 초고속 eSSD 'PM1763' 양산 개시

삼성전자가 2026년 7월 8일, 엔비디아(Nvidia)의 차세대 AI 플랫폼 '베라 루빈(Vera Rubin)'에 공급할 PCIe 6.0 기반의 기업용 SSD(eSSD) 'PM1763' 양산에 돌입했다고 공식 발표했다 ^SS. 이 제품은 전작인 PM1753 대비 약 2배 향상된 성능을 제공하며, 고대역폭메모리(HBM)를 넘어 AI 인프라 전반으로 삼성의 공급 범위를 확장하는 신호탄으로 평가된다 ^SF.

주요 성능 스펙 (16TB 모델 기준)

16TB 모델은 삼성전자가 '업계 최고 성능'이라고 자평하는 주력 제품이다 ^BB.

• 순차 읽기 속도: 최대 초당 28,400MB (28.4GB/s) ^CSB
• 순차 쓰기 속도: 최대 초당 21,900MB (21.9GB/s) (삼성 공식 제품 페이지에는 21,000MB/s로 기재) ^CSB
• 전작 대비 성능: PCIe 5.0 기반 PM1753보다 약 2배 향상 ^SB
• 초거대 AI 모델 전송 시간: 40GB 크기의 LLM(4비트 양자화 Llama 3 70B 모델 기준)을 단 1.4초 만에 전송 ^MBY
• 인터페이스: PCIe 6.0 (PAM4 신호 방식, PCIe 5.0 대비 대역폭 2배) ^CS

용량 및 폼팩터

초기 출시 용량은 3종이다 ^SMB:

• 4TB
• 8TB
• 16TB

삼성 반도체 공식 페이지에 따르면, 9세대 V-NAND와 4나노미터 공정 기반의 신규 컨트롤러를 탑재해 최대 64TB까지 지원 가능하며, E1.S, E3.S, U.2 등 다양한 폼팩터로 제공된다 ^CSF.

차세대 냉각 기술: D2C 액체 냉각

차세대 AI 서버는 발열 해소를 위해 액체 냉각 방식으로 전환되는 추세다. PM1763은 이에 최적화된 D2C(Direct-to-Chip) 액체 냉각 기술을 적용했다 ^MS.

• 작동 방식: 냉각판(콜드 플레이트)을 SSD 소자에 직접 부착하여 열을 효과적으로 식힘 ^MBS
• 효과: 고부하 상태에서도 장시간 최고 성능을 안정적으로 유지, 대규모 AI 학습 및 추론 작업의 안정성 확보 ^FM

전력 효율

데이터센터의 전력 소모와 냉각 비용은 주요 운영 부담이다. PM1763은 전작인 PM1753 대비 전력 효율을 1.8배 개선해 데이터센터의 전체 운영비 절감에 기여한다 ^MBI.

강화된 보안 기능

AI 데이터센터의 진화하는 보안 위협에 대응하기 위해, PM1763은 유휴 데이터, 전송 중 데이터, 사용 중 데이터를 보호하는 첨단 보안 기능을 탑재했다 ^ISL.

• 양자 내성 암호(PQC): 미래의 양자 컴퓨터 기반 해킹 공격으로부터 데이터를 보호하는 암호화 알고리즘 탑재 ^MSL
• TEE 디바이스 인터페이스 보안 프로토콜(TDISP): 가상화 및 AI 데이터센터 환경을 위해 신뢰할 수 있는 실행 환경(TEE) 보안을 지원, 링크 수준의 암호화 제공 ^SLL
• 추가 보안 규격: SPDM(Security Protocol and Data Model) 1.4 및 CNSA(Commercial National Security Algorithm Suite) 2.0도 지원 ^SL

공급 및 검증 현황

PM1763은 엔비디아의 베라 루빈 플랫폼에 대한 품질 검증을 통과했으며, 2026년 7월 7~8일자로 양산에 돌입했다 ^SS. 업계에 따르면 현재 베라 루빈용 eSSD를 양산 중인 업체는 삼성전자와 마이크론(Micron) 두 곳뿐이며, SK하이닉스는 아직 준비 단계에 머물러 있어 eSSD 물량을 공급하지 못하고 있는 것으로 알려졌다 ^TX.

종합적 의미: HBM4 인증과 AI 산업 트렌드

PM1763의 양산은 삼성전자가 HBM4 공급을 넘어 엔비디아 AI 플랫폼을 위한 '토털 메모리 솔루션' 제공자로 도약하는 전략의 일환이다 ^KN.

HBM4 인증 '빅3': 2026년 6월 5일, 젠슨 황 엔비디아 CEO가 삼성전자, SK하이닉스, 마이크론 세 업체 모두 베라 루빈 플랫폼용 HBM4 공급 업체로 인증받았다고 공식 확인했다 ^BBT. 이는 AI 공급망의 다변화와 안정성을 의미하는 중요한 이정표다.

산업 트렌드: AI 반도체 수요가 학습(Training)에서 추론(Inference)으로 확대되면서 낸드플래시(NAND) 메모리 수요도 크게 증가할 전망이다. 고성능 eSSD인 PM1763은 학습 및 추론 과정에서 스토리지와 CPU, GPU 간 데이터 전송 병목 현상을 줄여 AI 처리 속도와 효율성을 획기적으로 높여줄 것으로 기대된다 ^SSF.