
미국·홍콩 증시 스토리지 산업
미국·홍콩 증시 스토리지 산업 특집은 인공지능과 데이터센터 발전이 이끄는 스토리지 수요에 초점을 맞추고, HBM, DRAM, NAND, SSD, HDD 등 기술 및 산업 동향을 지속적으로 정리합니다. 미국 및 홍콩 증시 관련 기업의 제품 개발 진척도, 재무 실적, 산업 사이클, 시장 경쟁 및 밸류에이션 변화를 다룹니다. 기업 분석, 실적 발표 해석 및 산업 지식을 통해 독자들이 스토리지 산업망, 주요 참여자와 관련 투자 기회 및 위험을 이해할 수 있도록 돕습니다.
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마이크론(Micron)에는 어떤 가격 인상이 더 중요한가: DRAM인가 NAND인가?
DRAM과 NAND 가격 상승 모두 Micron에 영향을 미치지만, 그 방식은 서로 다릅니다. DRAM, NAND, HBM, 엔터프라이즈 SSD, 그리고 AI 데이터 센터 수요가 Micron의 실적과 메모리 사이클을 어떻게 재편하는지 알아보세요.

AI 추론에 훈련보다 더 많은 스토리지가 필요한가? 서버 메모리와 데이터 보존 수요 분석
AI 추론은 반드시 학습보다 더 많은 원시 데이터를 필요로 하는 것은 아니지만, 서버 메모리, KV 캐시, RAG 데이터베이스, 로그 보존, SSD/HDD 계층화, 콜드 데이터 아카이빙에 대한 더 지속적인 수요를 창출합니다. 이 가이드는 AI 학습과 추론 간의 스토리지 차이를 분석하여 AI 서버 수요와 스토리지 공급망을 이해하는 데 도움을 드립니다.

AI 데이터 센터는 왜 엔터프라이즈 SSD를 두고 경쟁하고 있을까요? 훈련 데이터에서 벡터 데이터베이스까지
AI 데이터 센터는 학습 데이터, 체크포인트, 추론 캐시, RAG 및 벡터 데이터베이스가 모두 낮은 지연 시간, 높은 IOPS, 안정적인 처리량을 요구하기 때문에 엔터프라이즈 SSD를 두고 경쟁하고 있으며, 이로 인해 엔터프라이즈 SSD 공급이 매우 타이트해지고 있습니다.

Why Are Cloud Providers Signing Long-Term HDD Contracts? Demand Visibility for Western Digital and Seagate
Cloud providers are signing long-term HDD contracts to secure high-capacity nearline HDD supply for AI data centers, control $/TB storage costs, and improve expansion certainty. This article analyzes Western Digital and Seagate’s demand visibility, pricing power, technology roadmaps, and key investment indicators.

마이크로소프트, 아마존, 구글, 메타의 AI 자본 지출은 스토리지 주식에 어떤 영향을 미칠까?
Microsoft, Amazon, Google, Meta의 AI 인프라 투자(Capex)가 저장장치 관련주의 투자 논리를 재편하고 있습니다. 클라우드 인프라 지출이 HBM, DRAM, SSD, HDD 및 엔터프라이즈 스토리지 기업으로 어떻게 흘러가는지 알아보세요.

삼성전자 2분기 잠정 실적 전망: HBM, DRAM, NAND의 회복은 어디까지 왔나?
삼성전자 2분기 잠정 실적 전망은 HBM, DRAM, NAND 회복 동향에 초점을 맞추며, 삼성전자의 1분기 실적, 로이터(Reuters) 시장 기대치, TrendForce 메모리 가격 전망을 활용해 AI 스토리지 수요, 마진 회복, 주요 리스크를 분석합니다.

올플래시 어레이란 무엇인가? Pure Storage가 기존 스토리지 벤더와 다른 점
올플래시 어레이는 SSD / NVMe 플래시 미디어를 중심으로 구축된 엔터프라이즈 스토리지 시스템입니다. 올플래시 어레이가 무엇인지, Pure Storage / Everpure가 DirectFlash와 Evergreen을 통해 어떻게 차별화되는지, Dell, NetApp, HPE, IBM 같은 전통적인 벤더들이 어떻게 경쟁하는지, 그리고 기업과 투자자들이 주목해야 할 사항은 무엇인지 알아보세요.

콜드 데이터란 무엇인가? AI가 학습 및 추론 후에도 여전히 장기 스토리지가 필요한 이유
콜드 데이터는 쓸모없는 데이터가 아닙니다. 콜드 데이터는 AI 학습, 추론, 감사 및 재학습을 위한 장기 자산입니다. 콜드 데이터가 무엇을 의미하는지, HDD가 여전히 중요한 이유, AI 스토리지 티어링이 어떻게 작동하는지, 그리고 장기 보관이 비용, 규정 준수 및 데이터 가치에 어떤 영향을 미치는지 알아보세요.






