이미지 확대보기무어의 법칙 한계, 광학 기술로 돌파구 찾는다
13일(현지시각) 라이트웨이브에 따르면 반도체 산업은 오랜 기간 '무어의 법칙'에 따라 더 작은 아키텍처(반도체 집적회로의 구조)를 통해 칩 성능을 향상시켜 왔다. 그러나 최근 4nm 공정 도입으로 전자 분야 발전의 한계에 직면하면서, 처리량과 지연 시간 개선을 위한 새로운 돌파구로 광학 기술이 주목받고 있다.
광학 칩은 속도, 에너지 소비, 대역폭 면에서 기존 전자 칩보다 우수하며, 발열량도 적다. 특히 실온에서 효율적으로 작동하기 때문에 데이터센터의 냉각시스템 부담을 줄일 수 있다. 현재 광학 기술은 PLC(Planar Lightwave Circuits), SiN(Silicon Nitride), SiPH(Silicon Photonics) 등 세 가지 플랫폼을 기반으로 발전하고 있다.
엔비디아 등 AI 선두 기업, 광학 기술 적극 도입
엔비디아를 비롯한 AI 선두 기업들은 광학 기술을 통해 AI 인프라의 병목현상을 해결하고자 노력하고 있다. 과거 데이터센터 내 통신 기능에 국한되었던 광 트랜시버는 이제 AI 및 대규모언어모델(LLM) 개발을 위한 상호 연결 및 컴퓨팅 기능까지 지원하도록 확장되고 있다.
이에 따라 이네이블런스(Enablence), 루멘텀(Lumentum), 인피네라(Infinera) 등 광학 관련 기업들은 새로운 성장 기회를 맞이하고 있다. AI 발전은 LiDAR와 같은 첨단 비전 시스템 기술의 적용도 가속화하고 있으며, 이는 의료·항공우주·방위·자동차 등 다양한 분야의 혁신을 이끌 것으로 기대된다.
AI, 데이터 통신 혁신하며 광학산업 성장 견인
AI는 데이터 통신 분야를 혁신하며 광학산업 성장을 견인하고 있다.
첫째, LLM 등 생성형 AI 모델 학습 및 운영에는 막대한 컴퓨팅 파워와 데이터 처리량이 필요하다. 이는 네트워크 수요 증가로 이어져 네트워킹 광학에 대한 수요도 함께 증가시키고 있다.
둘째, LLM 학습은 그래픽처리장치(GPU) 포드로 구성된 데이터센터에서 이뤄지며, 이를 위해서는 높은 대역폭과 낮은 지연 시간의 상호 연결성이 필수적이다. 이에 따라 CPO(Co-Packaged Optics) 및 NxN 라우터 등 새로운 기술이 빠르게 등장하고 있다. 엔비디아의 GPU 생산량 증가는 상호 연결 수요를 더욱 증폭시키고 있으며, 이는 광 트랜시버 시장의 급성장으로 이어질 전망이다.
셋째, Lightmatter.ai 등 일부 기업들은 섀시 내부에 광학 장치를 도입해 처리량을 늘리고 전력 소비와 발열을 줄이는 혁신적인 솔루션을 선보이고 있다.
광학 시장 급성장 전망, AI 수요가 핵심 동력
이러한 AI 기반 수요 증가는 광학 기업들의 연구개발(R&D) 투자 방식을 변화시키고 있으며, 향후 10년간 전례 없는 성장을 이끌 것으로 예상된다. 특히 데이터센터 내 전력 효율성, 열, 용량 측면에서 강점을 가진 광학 기술은 AI 수요 급증과 함께 더욱 중요해질 것이다.
인피네라(Infinera), 루멘텀(Lumentum), 이네이블런스(Enablence), 비아비(Viavi) 등 광학 장치 공급업체들은 이미 AI 분야 고객과 협력해 변화를 주도하고 있다. 이네이블런스는 높은 전력 처리 용량, 낮은 손실, 효율적인 공간 활용을 통해 혁신적인 인터포저 및 NxN 라우터를 제공하며, AI 파트너들이 빠르게 솔루션을 시장에 출시할 수 있도록 지원하고 있다.
광학 기술, AI 넘어 다양한 분야 혁신 주도
광학 기술은 AI뿐만 아니라 의료, 항공우주, 방위, 자동차, 드론, 로봇 등 다양한 분야에서 첨단 비전 시스템의 핵심 구성 요소로 활용되고 있다. 이러한 분야들은 모두 레이저를 이용해 주변 환경을 감지하고 이해하는 고급 비전 기술을 필요로 한다.
오늘날 제조업체들은 PLC, SiN, SiPH 플랫폼을 결합한 다양한 하이브리드 광학 솔루션을 활용해 급증하는 AI 시장의 요구를 충족시키고 있다. 광학 기술은 통신, 상호 연결, 복잡한 컴퓨팅 작업 등 다양한 분야에서 혁신을 주도하며 미래 기술 발전에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com
