이 새로운 비전을 실현하는 대표 제품이 바로 파스카리 aiDAPTIV AI20EH SSD이다. 이 제품은 2026년 5월 21일, 컴퓨텍스 베스트 초이스 어워드에서 'AI PC 솔루션' 부문 수상작으로 선정되며 기술력을 인정받았다 .
aiDAPTIV 기술은 낸드 플래시를 전용 AI 키-값(KV) 캐시 계층으로 활용하는 것이 핵심이다. 파이슨의 미들웨어를 추가하면 GPU VRAM, 시스템 DRAM, 낸드 플래시를 하나의 동적 메모리 자원으로 통합하여, 대규모 모델이 일반 하드웨어에서도 막힘없이 실행될 수 있도록 기존의 로컬 메모리 장벽을 무너뜨린다 .
파이슨은 이 기술의 위력을 현장에서 직접 시연했다. 원래 최소 32GB의 DRAM이 필요한 260억 개의 파라미터를 가진 AI 모델이, aiDAPTIV의 플래시 메모리 계층을 활용하여 단 16GB의 DRAM만 장착된 시스템에서도 문제없이 구동되는 모습을 선보인 것이다 .
같은 전시회에서 파이슨과 인텔은 aiDAPTIV를 인텔 코어 울트라 시리즈 3 플랫폼에 도입하는 별도의 협력 발표도 진행했다. 이 파트너십은 인텔 기반 AI PC에서 Mixture-of-Experts(MoE) 모델이나 에이전트 AI 애플리케이션과 같은 더 까다로운 로컬 AI 워크로드를 가능하게 하는 것을 목표로 한다 .
AI 메모리로서의 이야기와는 별개로, 파이슨은 새로운 PCIe 6.0 X3 SSD 컨트롤러를 통해 저장 장치의 순수 성능 개발에도 여전히 박차를 가하고 있다.
톰스 하드웨어(Tom’s Hardware)의 보도에 따르면, 파이슨은 이 X3 컨트롤러를 자사의 컴퓨텍스 부스에서 직접 시연했다. 고객사 샘플링은 오는 12월에 시작될 예정이며, 양산은 2027년 중반으로 계획되어 있다 .
이 속도는 경쟁사들과의 치열한 접전을 예고한다. 실리콘모션의 몬타이탄(MonTitan) SM8466 컨트롤러 역시 28 GB/s를 달성했으며, 국내 기업 파두(FADU)의 시에라(Sierra) FC6161 컨트롤러는 28.5 GB/s와 690만 IOPS로 소폭 앞서고 있다 .
파이슨의 야망은 개별 SSD를 넘어 다중 공급업체가 참여하는 기업용 인프라 시장까지 뻗어 있다. 파이슨은 소프트웨어 통합 전문 기업 TPIsoftware, 하드웨어 제조사 **엘리트그룹 컴퓨터 시스템(ECS)**과 함께 강력한 신생 연합체 AISO(AI for Sovereignty, AI 주권) 컨소시엄의 공동 창립 멤버로 참여하고 있다 .
AISO의 사명은 데이터 주권과 물리적 통제 권한을 필요로 하는 기업과 정부 기관에 완전히 통합된 온프레미스 '올인원' AI 어플라이언스를 제공하는 것이다. 컴퓨텍스에서 세 공동 창립자는 파이슨의 aiDAPTIV 기술, TPIsoftware의 OrientAI 관제 센터, 그리고 ECS 하드웨어를 결합하여 바로 배포 가능한 형태로 만든 AISO 일체형 장비를 공동으로 선보였다 .
AISO 컨소시엄은 단순히 좋은 칩 하나 만으로는 기업 AI 계약을 따내기 어렵다는 파이슨의 인식을 보여준다. 2026년 3월에 출범한 AISO는 고고룩(Gogolook), 에이서 시너지 테크(Acer Synergy Tech), 한국의 공공 연구기관 격인 대만 산업기술연구원(ITRI)을 포함한 12개의 회원사가 지원하고 있으며, 이미 주요 고객사로 캐세이 파이낸셜 홀딩스(Cathay Financial Holdings)와 델타 일렉트로닉스(Delta Electronics)를 확보한 상태다 .
파이슨의 컴퓨텍스 발표는 독립적인 사건이 아니다. 이는 전통적인 스토리지 기업들이 너도나도 AI 인프라의 핵심 축으로 거듭나기 위해 질주하는, 명백한 업계 전반의 재편 움직임의 일부다. 이들의 공통된 명제는 하나다. AI 추론이 거대한 클라우드 데이터센터에서 엣지 기기와 온프레미스 서버로 이동함에 따라, 플래시 스토리지는 더 이상 수동적인 데이터 저장소가 되어서는 안 되며, 반드시 고성능 메모리 및 컴퓨팅 계층으로 진화해야 한다는 것이다 .
컴퓨텍스 2026과 그 주변에서 펼쳐진 경쟁 구도는 다음과 같다:
파이슨의 차별점은 단순한 속도가 아니다. aiDAPTIV를 통한 공격적인 소프트웨어 통합과 AISO 컨소시엄 등은 플래시를 단순히 더 빠른 저장소가 아닌, AI 연산 자체의 능동적인 참여자로 만드는 데 초점을 맞추고 있다는 점이다 .
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