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'빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기

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2026.04.17

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핵심 구조

AI 데이터센터의 병목이 칩 밖으로 옮겨가며 광학의 자리도 달라진다

이 자료는 AI 데이터센터에서 데이터 이동이 연산 성능을 제한하는 이유와, 구리에서 광학으로 이어지는 기술·공급망·테스트의 변화를 연결한다. 광학의 채택 범위와 속도는 전력 절감만이 아니라 양산·수율·운영 조건에 따라 달라진다는 점이 중요하다.

병목은 단일 칩보다 칩 간 연결에 있다

AI 훈련은 수천 개 칩이 몇 ms마다 동기화하는 구조여서, 한 칩의 데이터 지연도 전체 연산을 멈추게 한다. 칩 간 연결이 병목이 되는 구조 때문에 더 많은 컴퓨팅과 메모리를 묶는 일과 함께 가속기 사이 대역폭을 키우는 일이 필요해졌다.

레인당 속도가 높아질수록 광학의 구간이 넓어진다

구리는 짧은 거리에서 저렴하고 효율적이지만, 200G/lane 이후에는 손실·전력·신호 무결성 관리가 어려워진다. 이는 구리의 물리적 한계 때문이며, DAC·ACC·AEC가 짧은 연결을 지키더라도 400G/lane으로 갈수록 랙 내부까지 광학이 들어갈 수 있다는 전망이다.

광학 엔진은 칩에 가까워질수록 전력은 줄고 제조 난도는 높아진다

플러그형은 교체가 쉬운 현재의 주력 제품이고 LPO·NPO·CPO는 전기 경로와 DSP 부담을 줄이는 방향이다. 다만 CPO는 광엔진과 칩을 함께 묶으므로 양산성과 고장 시 손실을 감당할 수 있어야 하며, 따라서 전력 절감만으로 적용을 판단할 수는 없다.

OCS는 링크가 아니라 패브릭 구성까지 바꾼다

OCS는 광-전기-광 변환을 줄여 직접 광 경로를 만들지만 패킷을 처리하는 전기 스위치를 없애는 기술은 아니다. 결국 트랜시버를 대체하기보다 연결 지점을 더하며, 실제 배포를 위한 소프트웨어 계층도 경쟁 요소가 된다.

테스트는 품질관리보다 수율과 실패 비용의 문제다

CPO에서는 결함이 모듈 하나의 교체로 끝나지 않아 웨이퍼·다이 단계에서 문제를 선별해야 한다. 테스트는 품질관리보다 수율과 실패 비용의 문제다. 최종 테스트 통과율의 차이는 대량생산 수익성과 고객에게 보장할 신뢰도의 차이로 이어진다.

가치사슬의 병목은 InP·레이저·고사양 트랜시버에 걸쳐 있다

InP 기판과 에피택시는 고성능 광원 공급의 제약이고, SiPh와 InP는 서로 다른 역할을 결합한다. 작성자는 AI 인프라 확장, 구리 대체, 800G·1.6T 전환이 수량과 가격의 성장을 함께 만드는 가운데 가격 경쟁 위험도 남는다는 조건을 제시한다.

발생·예정 사건과 출처별 관점

이슈 분석

이 자료가 이슈의 어떤 사실을 다루고, 작성자가 무슨 결론을 어떤 근거로 내렸는지 원문에 붙여 읽습니다.

발생발표·발생 후발생일 26-3-17

26-3 루멘텀의 다년 OCS 계약 체결

작성자의 핵심 판단

작성자는 이 계약이 루멘텀에 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 수 있으며, OCS가 단순 부품을 넘어 네트워크 구성 방식을 바꾸는 흐름과 연결된다고 평가한다.

근거 보기 2

원문 구간 1
여러 축을 함께 고려해야 합니다. OCS(Optical Circuit Switch) 한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS OCS : 네트워크를 더 직접적 효율적으로 바꾸려는 시도 OCS는 단순한 광학 부품의 밸류체인과는 조금 다른 시도입니다. 네트워크 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이는 방법으로 전기 스위칭을 광학 스위칭으로 바꾸려는 것입니다. 루멘텀(Lumentum, LITE)은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 "New multi-year, multi-billion-dollar OCS agreement"를 체결했다고 말했을 만큼 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 것을 시사합니다. FY25 매출이 $2.1B였던 것을 생각해보면 FY25 매출만큼이 추가되는 것입니다. 하이퍼스케일러들이 OCS를 도입하려는 이유는 기존 전기 기반 스위치들의 여러 문제점들을 한 번에 해결할 수 있기 때문입니다.
원문 구간 2
전반적으로는 광학이 모듈 수요를 높이기도 하지만, 네트워크 전체의 구성 방식 자체를 바꾸기 시작했다는 게 중요합니다. 링크를 결정하는 요소에서 벗어나서, 네트워크 토폴로지와 운영 모델을 관리하는 시스템입니다. 테스트가 중요해진다 비싼 칩에 가까워질수록 실패를 늦게 발견하는 비용이 증가한다 광학이 더 깊게 들어올 수록 테스트가 중요해진다 플러그형 → LPO → NPO → CPO로 전환되는 흐름이 결국에는 광학엔진을 더욱 더 칩에 가까이 배치하여 전기 신호가 이동하는 경로를 최소화하려는 것입니다. 이렇게 광학이 시스템에서 더 중요한 자리에 앉을수록 광학엔진이 실패할 때의 비용이 점점 더 커집니다. 장치를 만드는 것을 넘어서 제대로 작동한다는 것을 테스트해야 하고, 약한 부품들을 보다 초기에 걸러내야 하며, 더 큰 시스템에서도 전체가 잘 작동한다는 걸 검증해야 합니다.

이 자료에서 다룬 사실

루멘텀은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 다년·수십억달러 규모 OCS 계약을 체결했다고 밝혔다.

근거 보기 1

원문 구간 1
여러 축을 함께 고려해야 합니다. OCS(Optical Circuit Switch) 한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS OCS : 네트워크를 더 직접적 효율적으로 바꾸려는 시도 OCS는 단순한 광학 부품의 밸류체인과는 조금 다른 시도입니다. 네트워크 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이는 방법으로 전기 스위칭을 광학 스위칭으로 바꾸려는 것입니다. 루멘텀(Lumentum, LITE)은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 "New multi-year, multi-billion-dollar OCS agreement"를 체결했다고 말했을 만큼 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 것을 시사합니다. FY25 매출이 $2.1B였던 것을 생각해보면 FY25 매출만큼이 추가되는 것입니다. 하이퍼스케일러들이 OCS를 도입하려는 이유는 기존 전기 기반 스위치들의 여러 문제점들을 한 번에 해결할 수 있기 때문입니다.

그렇게 판단한 이유

작성자는 루멘텀 FY25 매출이 21억달러였다는 비교와, OCS가 광 경로와 패브릭 구성을 바꾼다는 설명을 근거로 계약의 규모와 의미를 연결한다.

근거 보기 3

원문 구간 1
여러 축을 함께 고려해야 합니다. OCS(Optical Circuit Switch) 한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS OCS : 네트워크를 더 직접적 효율적으로 바꾸려는 시도 OCS는 단순한 광학 부품의 밸류체인과는 조금 다른 시도입니다. 네트워크 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이는 방법으로 전기 스위칭을 광학 스위칭으로 바꾸려는 것입니다. 루멘텀(Lumentum, LITE)은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 "New multi-year, multi-billion-dollar OCS agreement"를 체결했다고 말했을 만큼 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 것을 시사합니다. FY25 매출이 $2.1B였던 것을 생각해보면 FY25 매출만큼이 추가되는 것입니다. 하이퍼스케일러들이 OCS를 도입하려는 이유는 기존 전기 기반 스위치들의 여러 문제점들을 한 번에 해결할 수 있기 때문입니다.
원문 구간 2
OCS는 전기 패킷 스위칭 계층을 통과하는 트래픽의 양을 줄이고, 데이터 전송 경로의 더 많은 부분만큼을 광케이블로 흘러가게 할 수 있으며, 특정 워크로드, 클러스터 설계에 맞춰서 패브릭을 구성하는 방식도 운영자가 더 세밀하게 제어할 수 있도록 해줍니다. OCS의 작동 방식 OCS는 두 지점 사이의 트래픽을 구성할 때 광 → 전기 → 광으로 바꿔가며(O-E-O) 여러 계층의 패킷 스위치를 통과시키는 대신, 더 직접적인 광 경로를 만들어주는 기술입니다. 전기를 광으로 바꾸는 횟수를 줄이면 전력 소모가 줄어들고, 지연시간이 크게 낮아지며, 스위칭 오버헤드가 줄어들고, 패브릭 구성 방식도 더 유연해집니다. OCS가 패킷을 직접 스위칭하는 건 아니기 때문에 전기 스위치를 대체하는 것은 아닙니다. 기존의 패킷 스위치처럼 패킷을 검사하고 전달하진 않습니다. 트래픽 자체를 처리한다기보다 트래픽이 이동하는 경로를 바꾸는 것입니다.
원문 구간 3
전반적으로는 광학이 모듈 수요를 높이기도 하지만, 네트워크 전체의 구성 방식 자체를 바꾸기 시작했다는 게 중요합니다. 링크를 결정하는 요소에서 벗어나서, 네트워크 토폴로지와 운영 모델을 관리하는 시스템입니다. 테스트가 중요해진다 비싼 칩에 가까워질수록 실패를 늦게 발견하는 비용이 증가한다 광학이 더 깊게 들어올 수록 테스트가 중요해진다 플러그형 → LPO → NPO → CPO로 전환되는 흐름이 결국에는 광학엔진을 더욱 더 칩에 가까이 배치하여 전기 신호가 이동하는 경로를 최소화하려는 것입니다. 이렇게 광학이 시스템에서 더 중요한 자리에 앉을수록 광학엔진이 실패할 때의 비용이 점점 더 커집니다. 장치를 만드는 것을 넘어서 제대로 작동한다는 것을 테스트해야 하고, 약한 부품들을 보다 초기에 걸러내야 하며, 더 큰 시스템에서도 전체가 잘 작동한다는 걸 검증해야 합니다.

사실·구조, 해석·전망, 시점 관찰, 판단 방법

지식·관점

사건 밖에서도 다시 참고하거나 다른 자료와 비교할 가치가 있는 내용을 대상과 반복 가능한 논점으로 묶습니다.

사실·구조AI 데이터센터의 칩 간 I/O 병목과 광학주 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터 광학 산업

AI 컴퓨팅에서 병목은 왜 단일 칩 성능에서 칩 간 데이터 이동으로 옮겨가는가?

이 자료가 더한 내용

대규모 훈련은 수천 개 칩이 몇 ms마다 동기화하고 가중치를 교환하므로 한 칩에 데이터가 늦게 도착해도 전체가 기다린다. 작성자는 칩 집적과 함께 가속기를 같은 도메인으로 묶는 대역폭 확대가 병행돼야 한다고 설명한다.

근거 보기 4

원문 구간 1
연산 자체는 빠르게 끝낼 수 있다고 하더라도 중간중간 데이터를 주고받으면서 가속기와 가속기를 오가는 시간마다 GPU가 쉬는 시간이 생기니 최대한 칩 가까이에 메모리를 많이 놓고 이들을 훨씬 더 큰 대역폭으로 옮길 수 있게 하는 것입니다. 이전에 전해드렸던 내용이었는데, 성능 향상에는 두 가지 축이 있습니다. 칩 : AI 컴퓨팅의 성능을 높이려면 더 많은 컴퓨팅과 메모리를 하나의 패키지로 묶는 것이 중요합니다. 그래서 칩 단위에서는 CoWoS로 단일 다이, 2개, 4개, 패널 규모로 발전하고 있습니다. 하나의 칩 위에 더 많은 컴퓨팅 다이와 메모리를 집적하는 방법에 대해서 다루고 있고 이 과정에서 하나의 패키지가 중요한 요소입니다. 도메인 : 두 번째 작업은 이러한 가속기들을 하나의 동일한 도메인으로 묶고 NVLink 같은 네이티브 초고대역폭, 초고속도로 연결하는 게 중요합니다. 컴퓨팅 성능이 높아질수록 데이터를 전송하는 데 필요한 대역폭도 동시에 늘려야 합니다.
원문 구간 2
총 8개의 100G 광학 레인을 넣어서 800G 트랜시버를 만들고 하는 것인데, 레인당 200G로 상향하여 1.6T 트랜시버를 만들고, 앞으로 2027년쯤에는 레인당 400G를 넣어서 3.2T 트랜시버로 발전할 것입니다. 이렇게 대역폭을 늘리는 작업이 병행됩니다. 병목이 발생하는 위치가 바뀌었다 광섬유는 이미 수십 년 동안 장거리 통신에 사용되어 왔습니다. 대륙과 대륙을 해저로 케이블도 광섬유이고, 대륙 내에서 국가와 국가, 국가 내에서의 연결, 도시 내에서의 연결도 모두 광섬유입니다. 인터넷이 광섬유를 통해서 가능했었음을 생각해보시면 광섬유는 이미 1990년대 후반부터 광범위하게 채택되어 있었습니다. 달라진 건 병목이 발생하는 위치입니다. 인터넷의 역사 동안 가장 어려운 통신은 대륙과 대륙, 도시와 도시, 건물과 건물 사이가 더 어려운 구간이었습니다. 데이터센터 내부 같은 경우는 충분히 구리선 연결로도 충분히 온라인시킬 수 있었습니다.
원문 구간 3
그러나 상황이 바뀌었습니다. AI Boom과 함께 이제는 데이터센터 내부에서 오가는 데이터의 양이 엄청나게 늘어나고 요구되는 속도도 매우 빨라지면서, 훨씬 높은 대역폭과 훨씬 낮은 지연시간으로 이동해야 합니다. 병목이 건물 외부에서 건물 내부로 옮겨온 것입니다. AI는 네트워크가 곧 연산의 일부이다 현 시대에 네트워킹은 단순히 가속기 간 연결의 기능적 의미를 넘어서서, 시스템 성능을 좌우하는 핵심 부품입니다. 예를 들어서, 훈련 과정을 보시더라도 대규모 AI 훈련을 돌리면 하나의 거대한 계산을 할 때에 이를 수천 개의 칩으로 나눠서 동시에 수행시킵니다. 그 칩들은 몇 ms마다 동기화하고, 업데이트된 가중치를 교환하며, 같은 모델을 함께 훈련시켜가는 것입니다. 이러한 모습은 AllReduce(여러 GPU, 여러 노드가 각자의 데이터를 공유하고 합산한 뒤 그 결과값을 다시 모든 기기에 분배하는 집합 통신 방식)으로 인해서 생기는 것인데, 훈련에서의 모델 훈련 속도를 획기적으로 높인 기술입니다.
원문 구간 4
매우 빠른 속도로 데이터를 주고 받고 동기화해야 하기 때문에, 데이터가 칩 하나에만 늦게 도착하더라도 전체 칩이 연산을 멈추고 기다리게 된다는 이유도 이것입니다. 200Gbps per lane이 되면서 물리의 문제가 된다 대역폭에 따라서 구리가 할 수 있는 영역은 구리가 쓰이고, 구리가 비효율적인 부분부터는 광학이 대체하게 됩니다. 그런데 점점 더 높은 대역폭으로 훨씬 낮은 지연시간으로 이동하기 시작하면서, 레인당 200G(보통 트랜시버게 레인을 8개 넣으므로 1.6T 트랜시버를 의미) 시대로 들어가면서부터 구리는 손실, 전력소모, 신호 무결성 차원에서 관리하기 어려운 인터커넥트가 됩니다. 구리 케이블 중에서도 아무것도 연결 안 된 Passive Copper(DAC)일 때는 훨씬 더 빨리 장벽에 부딪힙니다. DAC는 레인당 200G로 가면 단일 서버 랙 내인 2.2m도 연결하기가 어려워집니다 → 여기에 신호의 크기만 아날로그 방식으로 증폭시켜서 전송거리를 늘리면 ACC → 리타이머 + DSP까지 붙이면 AEC가 됩니다.

사실·구조구리와 광학의 속도·거리·전력 교환관계주 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터 광학 산업

대역폭이 높아질수록 구리와 광학의 적용 구간은 어떻게 달라지는가?

이 자료가 더한 내용

구리는 짧은 거리에서 저렴하고 효율적이지만 속도가 높아질수록 전력·발열, 감쇠, 신호 무결성 문제가 커진다. DAC·ACC·AEC는 신호 보정 수준에 따라 짧은 연결을 맡고, 레인당 200G 이후에는 광학이 랙 내부까지 침투할 수 있다는 작성자의 전망이 제시된다.

근거 보기 7

원문 구간 1
매우 빠른 속도로 데이터를 주고 받고 동기화해야 하기 때문에, 데이터가 칩 하나에만 늦게 도착하더라도 전체 칩이 연산을 멈추고 기다리게 된다는 이유도 이것입니다. 200Gbps per lane이 되면서 물리의 문제가 된다 대역폭에 따라서 구리가 할 수 있는 영역은 구리가 쓰이고, 구리가 비효율적인 부분부터는 광학이 대체하게 됩니다. 그런데 점점 더 높은 대역폭으로 훨씬 낮은 지연시간으로 이동하기 시작하면서, 레인당 200G(보통 트랜시버게 레인을 8개 넣으므로 1.6T 트랜시버를 의미) 시대로 들어가면서부터 구리는 손실, 전력소모, 신호 무결성 차원에서 관리하기 어려운 인터커넥트가 됩니다. 구리 케이블 중에서도 아무것도 연결 안 된 Passive Copper(DAC)일 때는 훨씬 더 빨리 장벽에 부딪힙니다. DAC는 레인당 200G로 가면 단일 서버 랙 내인 2.2m도 연결하기가 어려워집니다 → 여기에 신호의 크기만 아날로그 방식으로 증폭시켜서 전송거리를 늘리면 ACC → 리타이머 + DSP까지 붙이면 AEC가 됩니다.
원문 구간 2
그런데 이렇게 많은 것들을 추가하면, 그 나름대로 링크당 전력 소모가 많아지고 지연 시간이 늘어나고 비용도 증가합니다. 이런 흐름대로 레인당 400G로 가면 더더욱 광학이 더 많은 파이를 차지할 것이고, 랙 내의 연결까지도 침투할 것으로 예상합니다. 인터커넥트에 요구되는 품질 자체도 높아져서 그렇기도 합니다. 엔비디아가 레인당 200G부터 적극적으로 광학으로의 전환을 목표하는 이유입니다. 엔비디아가 먼저 가고, 브로드컴과 ASIC들이 6~12개월 뒤처져서 따라오는 구도입니다. 어느 정도 시점에, 어디까지 침투할 것인가 광학은 이미 존재했고, 데이터센터의 인터커넥트 중요도도 이미 존재했는데, 바뀌기 시작한 건 레인당 200G로 넘어가면서부터 구리가 한계에 부딪히기 시작한 부분이 바뀐 것입니다. 따라서 광학이 왜 필요한 것인가가 초점이 아니라 어느 시점에 데이터센터 내의 어디까지 침투할 것인가가 중요한 포인트입니다. 여기서 어디까지라는 건 이미 데이터센터 간 연결(DCI)은 광학이므로, 데이터센터 내의 랙 간 연결, 그리고 랙 내의 연결을 어느 시점에 어느 속도로 대체할 것인가를 의미하는 말입니다.
원문 구간 3
위에 200Gbps per lane에서 전해드린 것처럼, 구리가 담당할 수 있는 영역에서는 구리가 쓰이는 이유들이 있었습니다. 구리는 저렴하고, 다루기 쉬우며, 단거리 통신(단거리, 장거리는 대역폭에 따라 상대적으로 바뀌어왔던 개념)에서는 매우 효과/효율적입니다. 하지만 레인당 데이터 전송 속도가 빨라지기 시작하면 물리적 한계에 부딪힙니다. 전력 소모가 높습니다 : 구리는 데이터 전송 속도가 빨라질수록 더 많은 전력을 소모합니다. 이 추가된 전력들은 열로 발산됩니다. 밀집된 데이터센터에서는 이러한 열을 냉각시스템으로 제거해야 하는데, 이 과정에서 비용이 꽤나 많이 듭니다. 특히 단일 칩에 더 많은 compute die를, 단일 2.2m 높이의 서버 랙에 점점 더 굉장히 많은 GPU들을 넣고 있음을 생각해보시면 냉각 밀도를 비효율적으로 높여야 하는 작업들이 생깁니다. 즉, 열관리를 위한 전력이 따로 들어가기도 하고 냉각밀도가 높아짐으로써 난도 높은 솔루션을 써야 하는 패널티가 생긴다는 의미입니다.
원문 구간 4
거리에 따라 감쇠됩니다 : 구리는 거리에 따라 감쇠됩니다. 정확히는 구리라기보다 전기링크입니다. 광을 통해 연결하느냐 전기를 통해 연결하느냐입니다. 데이터 전송 속도가 빨라질수록 구리 케이블은 신호를 깨끗하게 유지하기가 점점 더 어려워집니다. 예를 들어, 800Gbps 트랜시버만 되더라도 Passive Copper Cables의 경우 설계에 따라 1~3m 정도만 연결할 수 있습니다. 신호 무결성에 취약합니다 : 단일 랙에 엄청나게 많은 케이블들이 연결되어 있고, 단일 트랜시버 기준 데이터 전송 속도는 800Gbps에 달합니다. 이정도의 속도가 되면 링크 속도나 케이블 밀도가 증가함에 따라 구리 케이블은 노이즈나 간섭 같은 신호 무결성 문제에 더욱 취약합니다. *데이터센터 내 연결이란 이런 모습을 상상하시면 됩니다. ⓐ랙 내의 연결, ⓑTop-of-Rack 연결, ⓒGPU 랙 간 연결, ⓓSwitch 랙 간 연결 등이 있습니다.
원문 구간 5
랙 내부의 1~3m 단위도 있지만, 랙과 랙 간에는 20~30m, 최대는 km 단위의 케이블도 있습니다. 스타게이트 애빌린을 예로 들자면 단일 데이터센터의 규모가 축구장 6개 크기입니다. 빛은 구리보다 현장에서 다루기 어려우며, 커넥터 부분의 먼지나 손상에 더 민감합니다. 부품들의 가격도 더 비쌉니다. 그래서 구리가 많이 쓰여왔습니다. 그러나 데이터 전송 속도를 높여야 하는 현 시점에서 광의 장점은 구리의 한계를 모두 극복함에서 나옵니다. 광은 세 가지 모두에서 뛰어납니다. 광섬유 자체에서 발생하는 열은 매우 적고, 거리에 따라 감쇠도 훨씬 적으며, 신호 무결성도 훨씬 뛰어납니다. 여러 파장의 빛이 동일한 광섬유 가닥을 통해 동시에 전송되더라도 각 파장은 마치 독립적인 레인처럼 작동합니다. 구리가 여전히 남아있는 이유 전력소모, 감쇠, 신호 무결성의 이슈가 부각되면서 구리가 광학으로 점점 더 대체되고 있기는 하지만, 위에 정리한 문단이 결국은 광학이 '항상' 정답은 아님을 말해주는 것입니다.
원문 구간 6
구리도 계속해서 진화하면서 더 짧은 구간들을 지켜가고 있습니다. 구리가 쓰이고 있는 지점들을 보면 이렇습니다. PCB 트레이스 : 보드나 모듈 내부에서 칩끼리 연결하는 가장 기본적인 전기적 배선입니다. PCB 기판 위의 배선입니다. 연결 거리는 보통 수 cm 수준으로 매우 짧습니다. 이런 짧은 거리에서는 고주파용 PCB 소재와 정교한 설계를 통해 신호 무결성을 유지합니다. DAC(Direct Attach Copper) : 양 끝단에 별도 신호처리 칩 없이, 구리선과 절연재만으로 구성된 패시브 구리 케이블입니다. 대체로 약 1m 이내의 매우 짧은 구간에 적합합니다. 과거 400G 이전 이더넷 세대에서는 널리 쓰였지만, 224G/800G 시대로 오면서 도달 거리가 1~3m정도로 더 짧아졌습니다. 비용이 낮고 전력 소모가 거의 없습니다. 구조도 단순해 가장 경제적인 단거리 연결 방식입니다. ACC(Active Copper Cable) : 구리 케이블 양 끝단에 아날로그 이퀄라이저(linear EQ)를 넣어 손실을 일부 보정하는 방식입니다.
원문 구간 7
DAC보다 신호 보정 능력이 좋아서 보통 약 2~3m 수준의 짧은 거리까지 지원합니다. DAC보다 더 긴 거리까지 갈 수 있으면서도, AEC처럼 복잡한 디지털 칩을 쓰지 않아 전력 효율이 좋습니다. AEC(Active Electrical Cable) : 케이블 양 끝단에 DSP나 retimer 같은 디지털 신호처리 칩을 넣은 전기 케이블입니다. 삽입손실, 크로스토크, 반사손실 등을 적극 보정할 수 있어, 더 높은 속도와 3~7m 정도까지 더 긴 거리 지원이 가능합니다. 400G와 800G 서버 랙에서 매우 널리 쓰이는 단거리 인터커넥트 방식입니다. 광학은 얼마나 칩에 가까워졌나 Pluggable → LPO → NPO → CPO 이제부터 시작된 광학의 시간 구리를 지나 광학으로 넘어왔는데, 광학 내에서도 빛을 얼마나 더 칩 쪽으로 가까이 끌어들이느냐가 중요합니다. 광학장치는 기본적으로 칩에서 나온 전기 신호를 빛으로 변환하고, 빛을 광섬유를 통해서 전송한 다음 다시 전기신호로 변환하여 다른 연산 장치에 넘겨주는 것입니다.

사실·구조광학 패키징의 칩 근접도주 대상 · 기술·제품 · CPO 기술관련 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터 광학 산업

Pluggable·LPO·NPO·CPO는 전력 절감과 양산·운영 부담을 어떻게 맞바꾸는가?

이 자료가 더한 내용

플러그형은 교체와 업그레이드가 쉬운 지배적 제품이지만 DSP 전력이 크다. LPO는 DSP를 줄여 전력·지연을 낮추나 호스트와 배포 부담이 커지고, NPO는 중간 단계, CPO는 칩과 광학 엔진을 한 패키지에 넣어 경로를 가장 짧게 하지만 양산성과 고장 시 전체 패키지 손실이 과제로 남는다.

근거 보기 8

원문 구간 1
빛은 구리보다 거리, 속도, 손실, 무결성 측면에서 구리보다 뛰어나기 때문입니다. 그렇다면 이제 여기서 중요한 건 광학장치를 어디에 위치시킬 것인가가 중요하다는 것을 아실 수 있습니다. 플러그형 패키지는 광학 소자를 칩에서 멀리 떨어뜨려놓는 방식이고, LPO는 플러그형의 패키지 구조는 유지하되 내부 구조를 단순하하는 방식이며, NPO는 광학소자를 칩에 훨씬 더 가깝게 배치하되 하나로 패키징하진 않는 정도이고, CPO는 광학소자를 칩과 동일한 패키지에 넣어버리는 것입니다. 기술적으로는 CPO가 바로 적용 가능하지만 문제는 이 광학소자를 함께 보드 > 기판 > 칩에 함께 패키징하는 단계로 넘어감에 있어서 양산성이 얼마나 받쳐줄 것인가가 중요합니다. 플러그형 : Pluggable Optics 지난 두 번의 광학 자료(AI 인프라의 새로운 병목, OFC 2026)에서도 전해드렸던 내용이긴 한데, 여전히 지금도 플러그형이 지배적인 제품입니다.
원문 구간 2
플러그형 광모듈은 스위치 전면에 끼워넣는 탈착식 모듈입니다. 일반적인 모든 케이블 모듈들이 다 이렇게 생겼습니다. 스위치에서 들어오는 전기 신호를 빛으로 변환하여 광섬유를 통해 전송해주는 역할을 합니다. 탈착식이기 때문에 모듈을 빼내어 교체하면 되고, 더 빠른 성능의 차세대 모듈이 나오면 전체 시스템을 재구축하지 않고 모듈만 업그레이드해서 쓰는 경우들이 많습니다. 트랜시버 이름들을 보시면 QSFP-DD, OSFP 같은 형식이 붙어있습니다. ⓐQSFP-DD(Quad Small Form-Factor Pluggable Double Density)는 400G의 표준이었고, 800G 트랜시버에서도 사용됩니다. DD는 밀도를 더욱 높였다는 데에서 들어간 이름입니다. ⓑOSFP(Octal Small Form-Factor Pluggable)는 800G 및 1.6T용으로 설계된 더 큰 폼팩터입니다. 열관리 기능이 좋아졌고, 대부분의 하이퍼스케일러들 및 대규모 클러스터 운영자들은 신규 구축 시 OSFP 폼팩터 제품을 선호하고 있습니다.
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문제는 플러그형은 트래픽을 처리하는 스위치 ASIC(예를 들어 NVSwitch)이 모듈에서 멀리 떨어져있다는 점입니다. 광섬유를 통해 빛이 들어와 전기 신호로 바꾼 뒤에, 칩으로 향하려면 얼마나 많은 단계들을 거쳐야 하는지를 보실 수 있습니다. 보드 전체를 통과해야 하는데 경로가 길어지면 손실, 발열, 신호 품질 이슈가 생깁니다. 그래서 이를 극복하기 위해 DSP가 신호를 한 번 복구하고 타이밍을 조정해주는 역할을 하지만, 보시면 전체 플러그형 30W 광모듈(모듈 하나당입니다. 그래서 Switch-to-Switch라고 하면, 하나의 광섬유 케이블에 양쪽에 플러그가 달려있을테니 선 하나 기준으로는 60W입니다) 중 DSP가 20W나 차지하는 것을 아실 수 있습니다. 전력 소모가 많아지고, 전력소모가 많아진 만큼 각종 비용(데이터센터에 이만큼의 GPU를 더 넣었다면 돈을 더 벌 수 있었을 것인 기회비용, 전력기기 스펙업, 발열을 잡기 위한 냉각비용과 냉각밀도 스펙업 비용)이 발생하며, 지연시간도 증가합니다.
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LPO : Linear Pluggable Optics 플러그형 패키지가 다 좋은데, 광모듈 30W 전력소모 중 20W가 DSP에서 나온다고 전해드렸습니다. 그러면 DSP만 제거하면 되지 않을까? 하고 생각한 것이 LPO입니다. 기존 플러그형 모듈은 모듈 자체가 신호처리에 대한 부담을 지지만, LPO는 DSP를 제거 혹은 축소하여 신호처리의 대부분 작업을 스위치나 서버에서 해주는 것입니다. 전력소모가 줄어들고, 지연시간도 개선됩니다. 지연시간이 개선됨으로 인해서 생기는 퍼포먼스 향상을 생각해보면 여기도 사실은 기회비용 차원에서 이득보는 것들이 많습니다. 그런데, 단점은 광모듈에서의 실패확률까지 호스트 시스템에서 떠안는다는 것이 문제입니다. 원래는 플러그형의 장점이 쉽게 탈부착할 수 있다는 것이었습니다. 그런데 이제 DSP 작업에 대해서는 탈부착할 수가 없게 됐기에 호스트 칩이 더 강력해야 하고, 링크도 더 안정적이어야하며, 네트워킹 엔지니어들이 배포할 때에도 더 엄격하게 관리해야 합니다.
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이렇게 배포가 어려워지고 함으로 인해서 생기는 또 비용이 높아지다보니 LPO는 플러그형을 대체하기보다는 일부 전력 절감 조치 정도로만 받아들여져 있습니다. NPO : Near-Packaged Optics NPO는 광학 엔진만 front-panel pluggable에서 떼어내서 칩에 더 가까운 보드로 가져오지만, 아직 칩을 만들 때의 완전하게 함께 패키징하는(co-packaging) 것까지는 가지 않은 구조입니다. 플러그형과 CPO의 중간 단계입니다. 이렇게 되면 신호는 보드 전체를 가로지르지 않고 보드 내에서 이동하기 때문에 훨씬 더 짧은 경로를 거칩니다. 전력 효율을 높이고, 신호 품질도 높이며 대역폭 밀도를 높이기 때문에 더 좁은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 합니다. 플러그형과 CPO의 사이 정도 포지션이 모든 면에서 드러납니다. 유지보수에서는 플러그형보다 어렵습니다. 플러그형은 현장에서 분리하여 교체할 수 있지만, NPO는 시스템에 더 붙어있으니 고장 시 수리가 더 복잡합니다.
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그리고 양산에 있어서도 플러그형은 워낙 공급망 성숙도가 높지만, NPO는 공급망이 이제 램프업되고 있는 부분입니다. 대신 구분해보자면 CPO가 9W를 소모하고, 플러그형이 30W를 소모한다면, NPO는 그 중간인 15W정도를 소모합니다. 지연시간도 CPO보다는 덜 좋지만 플러그형보다는 훨씬 더 좋고, 양산과 고장 시 수리도 플러그형보다는 어렵지만 CPO보다는 훨씬 더 쉽습니다. *왼쪽은 전력소모, 오른쪽은 신호 손실을 보여줍니다. *플러그형은 30W에 signal loss 22dB / CPO는 9W에 4dB입니다. CPO : Co-Packaged Optics CPO는 광학엔진을 메인 칩과 같이 패키징하는 기술입니다. 전기 신호는 빛으로 바뀌기 전에 매우 짧은 거리만 이동하면 되기 때문에, 전기적 거리가 짧아진 만큼 전력소모, 신호 손실, 지연시간이 줄어들고 대역폭을 높일 수 있는 여유 공간도 충분히 확보됩니다.
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칩 간 데이터 이동이 시스템 전체에서 병목이 된 현 시점에 가장 중요하게 평가받고 있는 기술이 CPO인 이유입니다. CPO에서 자주 등장하는 용어는 ELS(External Laser Source, 외부 레이저 소스)입니다. 빛을 쏴주는 레이저 모듈 자체는 고온의 패키지 외부에다가 두고 다른 광학 기능들은 칩에 더 가깝게 배치하는 것을 의미합니다. 레이저와 광부품들은 온도에 민감하기 때문에 매우 뜨거운 컴퓨팅 칩과 함께 배치하면 상당한 문제가 생기기 때문에 그렇습니다. OFC 2026 자료에서 루멘텀이 UHP 레이저 칩만 팔다가, 향후 ELS 모듈까지 함께 판매하게 되면 매출은 UHP 레이저 칩만 팔 때에 비해서 2배가 될 것이라고 전해드린 부분은 ELS 모듈에서도 핵심은 UHP 레이저 칩이기에 칩만 먼저 팔다가 향후 필요할 때 ELS 모듈 전체를 팔겠다는 의미입니다. 모든 면에서 좋아지지만 문제는 CPO는 열 관리도 어렵고, 제조도 어렵고, 테스트도 어렵고, 수리도 어렵습니다.
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플러그형 광모듈은 고장나면 교체하면 되는데, LPO, NPO, CPO로 갈수록 점점 더 까다롭고 고장이 심각한 문제를 초래할 가능성도 높아집니다. 여러 특성이 복합적으로 작용하는 것이기 때문에 아까 전해드렸던 것처럼 그래서 광학과 NPO/CPO가 어느 시점에, 어디까지 침투할 것인가가 중요하다는 의미입니다. 시점과 시간 개념이 필요합니다. 예를 들어 엔비디아는 CY26부터 업계에서 가장 빠르게 네트워킹 스위치 칩(Spectrum-X)에 NPO/CPO를 도입할 계획이지만, 신뢰성과 유지보수가 안정화되기까지 GPU와 가까운 분야에서는 2028년 이후쯤에나 도입이 가능할 것이라 밝혔습니다. 엔비디아가 갖고 있는 여러 칩들 중에서도 하나의 칩에 도입이 되면 여러 칩에 동시에 도입되는 것이 아니라, 가장 필요한/가장 덜 예민한 쪽부터 적용하고 그다음 점점 더 공급망이 성숙하는대로 가장 예민한 GPU와 가까운 분야로 적용해간다는 의미입니다.

사실·구조OCS의 네트워크 패브릭 역할주 대상 · 기술·제품 · OCS 기술관련 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터 광학 산업

OCS는 패킷 스위치와 무엇이 다르며 광학 수요와 어떻게 연결되는가?

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OCS는 광-전기-광 변환과 패킷 스위치 계층을 줄여 두 지점의 직접 광 경로를 구성하지만 패킷을 검사·전달하는 전기 스위치를 대체하지는 않는다. 작성자는 OCS가 트랜시버를 없애기보다 연결 지점을 더하고, 성능·소프트웨어 상호운용성까지 갖춘 상위 사업자에 유리할 수 있다고 설명한다.

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여러 축을 함께 고려해야 합니다. OCS(Optical Circuit Switch) 한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS OCS : 네트워크를 더 직접적 효율적으로 바꾸려는 시도 OCS는 단순한 광학 부품의 밸류체인과는 조금 다른 시도입니다. 네트워크 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이는 방법으로 전기 스위칭을 광학 스위칭으로 바꾸려는 것입니다. 루멘텀(Lumentum, LITE)은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 "New multi-year, multi-billion-dollar OCS agreement"를 체결했다고 말했을 만큼 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 것을 시사합니다. FY25 매출이 $2.1B였던 것을 생각해보면 FY25 매출만큼이 추가되는 것입니다. 하이퍼스케일러들이 OCS를 도입하려는 이유는 기존 전기 기반 스위치들의 여러 문제점들을 한 번에 해결할 수 있기 때문입니다.
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OCS는 전기 패킷 스위칭 계층을 통과하는 트래픽의 양을 줄이고, 데이터 전송 경로의 더 많은 부분만큼을 광케이블로 흘러가게 할 수 있으며, 특정 워크로드, 클러스터 설계에 맞춰서 패브릭을 구성하는 방식도 운영자가 더 세밀하게 제어할 수 있도록 해줍니다. OCS의 작동 방식 OCS는 두 지점 사이의 트래픽을 구성할 때 광 → 전기 → 광으로 바꿔가며(O-E-O) 여러 계층의 패킷 스위치를 통과시키는 대신, 더 직접적인 광 경로를 만들어주는 기술입니다. 전기를 광으로 바꾸는 횟수를 줄이면 전력 소모가 줄어들고, 지연시간이 크게 낮아지며, 스위칭 오버헤드가 줄어들고, 패브릭 구성 방식도 더 유연해집니다. OCS가 패킷을 직접 스위칭하는 건 아니기 때문에 전기 스위치를 대체하는 것은 아닙니다. 기존의 패킷 스위치처럼 패킷을 검사하고 전달하진 않습니다. 트래픽 자체를 처리한다기보다 트래픽이 이동하는 경로를 바꾸는 것입니다.
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속도가 빠르고 대체하는 버전이라기보단 새로운 네트워킹 기능이라고 보시는 게 더 좋습니다. 구글이 시작한 기술, OCS (TPU v4부터 도입) OCS(Optical Circuit Switching, 광회로스위칭)는 광 신호를 전기 신호로 변환하지 않고 거울로 조향하여 직접 전송하는 새로운 네트워킹 기술입니다. 원래는 광통신은 광-전기-광으로 변환해야 했는데 이 과정을 한 단계 없앤 것입니다. 덕분에 초저지연, 저전력, 높은 신뢰성을 담보할 수 있습니다. 여러 기술 로드맵이 있습니다. 구글이 루멘텀과 함께 개발한 MEMS 방식의 스위치가 있습니다. 정밀성, 신뢰성, 비용 효율성을 모두 갖춘 스위치이기에 구글 TPU에 채택되어 있습니다. TPU BOM(TPU 칩당 $10,000이라면 $800~$1,000이 루멘텀 OCS란 의미)의 8~10%정도가 루멘텀의 OCS이라고 보시면 됩니다.
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그리고 코히런트(Coherent, COHR)가 개발하는 LCOS 기반이 있습니다. 코히런트의 기술은 통신분야에 오랫동안 사용되어 온 기술이고 움직이는 부품이 없어 신뢰성이 높지만, 생산비용으로 보자면 MEMS보다 2~4배 비쌉니다. 또한 루멘텀의 성공비결 중 하나는 단순히 광학 부품만 판매하는 것이 아니라, OCS가 실제 네트워크 환경에 통합될 수 있음을 증명한 데에 있습니다. 루멘텀은 SONiC 기반 SW 스택, gNMI API, 광범위한 도구들과 컨트롤러와 상호 운용성이 매우 뛰어남을 강조해왔습니다. OCS가 네트워크에서 실제로 제어, 스케줄링, 워크로드 이동 방식을 다룰 수 있도록 증명된 인프라가 있다는 게 중요한 포인트입니다. 하드웨어 성능만으로 결정되는 것이 아니라 실제로 고객이 이를 배포하고 서비스할 때 편하고 실질 성능이 좋아야 하는 것이므로, 소프트웨어 계층도 핵심 요소입니다.
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OCS가 여러 곳에 채택되는 중 광학이 구리를 대체하는 것 중에는 OCS로 인한 것도 있습니다. OCS는 일부 사용 사례에서 기존 구리 기반 스위치들을 대체할 수 있는 잠재력이 있습니다. 신규 데이터센터 구축 시 Spine 스위치를 대체하고, TPU 인터커넥트를 대체하고, 랙 내부에서의 Scale-up 애플리케이션으로도 쓰일 수 있다는 것이 루멘텀의 입장입니다. OCS에도 광트랜시버들이 필요합니다. OCS의 거울은 한 번 깔면 트랜시버만 바꿔가면서 계속 사용할 수 있습니다. 800G 트랜시버들을 꽂으면 800G로 이동하는 스위치가 되고, 1.6T를 꽂으면 1.6T가 됩니다. 하이퍼스케일러 입장에서도 좋은데 광트랜시버 기업들 입장에서도 좋습니다. OCS를 구축하면 트랜시버가 대체되는 것이 아니라 연결지점이 추가되는 효과입니다. 또한 OCS는 트랜시버 성능에 더 예민하기에 글로벌 기업들 중 Top Tier 광트랜시버 생산 기업들에게 유리한 효과이기도 합니다.
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전반적으로는 광학이 모듈 수요를 높이기도 하지만, 네트워크 전체의 구성 방식 자체를 바꾸기 시작했다는 게 중요합니다. 링크를 결정하는 요소에서 벗어나서, 네트워크 토폴로지와 운영 모델을 관리하는 시스템입니다. 테스트가 중요해진다 비싼 칩에 가까워질수록 실패를 늦게 발견하는 비용이 증가한다 광학이 더 깊게 들어올 수록 테스트가 중요해진다 플러그형 → LPO → NPO → CPO로 전환되는 흐름이 결국에는 광학엔진을 더욱 더 칩에 가까이 배치하여 전기 신호가 이동하는 경로를 최소화하려는 것입니다. 이렇게 광학이 시스템에서 더 중요한 자리에 앉을수록 광학엔진이 실패할 때의 비용이 점점 더 커집니다. 장치를 만드는 것을 넘어서 제대로 작동한다는 것을 테스트해야 하고, 약한 부품들을 보다 초기에 걸러내야 하며, 더 큰 시스템에서도 전체가 잘 작동한다는 걸 검증해야 합니다.

사실·구조CPO 테스트와 수율 경제성주 대상 · 기술·제품 · CPO 기술관련 대상 · 산업·업종 · 광학 테스트 산업

광학 엔진이 칩 가까이 들어갈수록 테스트는 왜 경제성의 핵심이 되는가?

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CPO에서는 광엔진 결함이 모듈 교체가 아니라 전체 패키지 폐기·재작업으로 이어질 수 있어 웨이퍼·다이 단계의 조기 선별이 중요해진다. SiPh는 웨이퍼 PIC, EIC+PIC, 광엔진, CPO 시스템의 네 단계 테스트를 거치며, 수율 차이가 대량생산 수익성과 고객 신뢰도를 가른다고 설명한다.

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칩이 나오기까지의 과정 광학 칩이 나오기까지의 과정을 보면 이렇습니다: 웨이퍼(wafer) → 다이(die) → 패키지(package) → 모듈/엔진(module/engine) → 시스템(system)순입니다. 웨이퍼에서 개별 다이를 잘라낸 뒤 이를 패키징하고, 다시 광 모듈 또는 광 엔진 형태로 조립한 다음, 최종적으로 더 큰 시스템에 통합하는 구조입니다. CPO 시대에 테스트가 병목이 되는 이유 칩과 광엔진을 하나의 패키지 안에서 함께 집적하기 때문에, 패키징 이전 단계에서 각종 문제를 최대한 조기에 걸러내는 것이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 제조가 상당 부분 진행된 뒤 숨어 있던 결함이 드러나면서 실패 비용이 급격히 커질 수 있기 때문입니다. 플러그형 광모듈 시절에는 불량이 발생해도 해당 모듈만 교체하면 됐습니다. 그러나 CPO에서는 광엔진에 문제가 생길 경우 전체 패키지 단위를 폐기하거나 재작업해야 할 수 있습니다.
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이 때문에 검사는 더 이른 웨이퍼/다이 단계에서 이뤄져야 하며, 검증 범위도 훨씬 넓어집니다. 단순한 동작 여부만 보는 것이 아니라 광 정렬(Optical Alignment), 전기적 특성(Electrical Characterization), 열 관리(Thermal Behavior)까지 함께 확인해야 합니다. Test Insertion의 4단계 그러게 위해서 크게 네 단계의 테스트 과정이 삽입(Test Insertion)되어 있습니다. SiPh 칩 테스트는 (ㄱ) 웨이퍼 레벨 PIC 스크리닝 → (ㄴ) EIC+PIC 통합 검증 → (ㄷ) 독립 모듈 형태의 광 엔진 테스트 → (ㄹ) SoC/ASIC과 통합된 후(CPO)의 전체 시스템 테스트 순으로 4단계 구성되어 있습니다. 먼저 광소자 자체를 웨이퍼 단계에서 선별하고, 이후 전자칩(EIC)과 광칩(PIC)을 결합해 통합 동작을 검증합니다.
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그다음 독립된 광엔진 단위에서 성능을 다시 확인하고, 마지막으로 SoC나 ASIC과 함께 묶인 CPO 상태에서 전체 시스템 수준의 검증을 진행하는 구조입니다. 초기 칩 증명 & 스트레스 선별 칩이 실제로 현장에서 안정적으로 쓰이기 위해서는 두 가지를 확인해야 합니다. 첫째는 지금 정상적으로 작동하는지이고, 둘째는 스트레스를 가한 이후에도 계속 정상적으로 작동하는지입니다. 칩이 제대로 작동하는지를 측정하는 기술을 가진 기업은 폼팩터(FormFactor, FORM)입니다. Insertion 1에서 주로 쓰이는 제품을 만듭니다. Advantest(테스터)~Tokyo Electron(프로버)~FormFactor(포토닉 계측)가 공동 개발한 장비인 "TRITON"이 핵심입니다. SiPh(실리콘 포토닉스) 칩이 웨이퍼에 있는 상태에서 테스트할 수 있도록 지원하는 제품입니다.
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측정 속도가 빨라야 하고, 일관성이 있어야 하고, 전체 생산량에 걸쳐서 자동화된 부분이 많아서 반복이 가능해야 합니다. 이러한 SiPh 칩 검증 시장은 미국의 FormFactor, 독일 ficonTEC, 대만 MPI 3강 구도였는데 최근에는 CPO 도입기에 앞서서는 FormFactor와 MPI 양강구도로 재편되고 있습니다. 2026년 4월 17일 Citi 추정치 기준 CPO 수혜를 반영하더라도 CY27 EPS가 $3.16으로 CY27 PER은 40배라 낮지 않습니다. 웨이퍼에 있는 칩에 고온/고전압의 스트레스를 가해서 초기에는 멀쩡해 보여도 실제 동작 환경에서 고장으로 이어질 수 있는 잠재 불량을 더 이른 시점에 걸러내는 기술을 가진 기업이 에흐르(Aehr Test Systems, AEHR)입니다. 어떤 칩은 초기 측정에선 멀쩡해보여도 실제 열과 전기적 스트레스를 가하면 약점이 드러납니다.
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실제 동작 환경에서도 잘 작동하는지를 확인하는 과정입니다. 이로서 웨이퍼 단계에서 Known Good Die를 더 정교하게 선별할 수 있습니다. 에흐르에 대해서는 <주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 13일~4월 17일)>에 생각들을 전해드린 바 있습니다. 시스템이 잘 작동하는가? 웨이퍼를 단위의 칩들을 테스트하고 나서 각종 제품에 녹여내서 다시 클러스터를 만든 뒤, 즉 모든 구성요소가 연결된 후 완성된 네트워킹을 검증하는 데에 도움을 주는 기업이 비아비(Viavi Systems, VIAV)입니다. 고속 이더넷, 트래픽 생성 및 분석, 광범위한 AI 네트워킹 검증이 가능한 기술을 갖고 있습니다. 하나하나의 제품으로 볼 때는 완벽했지만 전체 수천, 수만, 수십만 개의 링크가 함께 작동해야 하는 대규모 네트워크를 구성하고 나서도 이들이 잘 작동해야 한다는 게 핵심입니다.
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비아비 기업분석은 <비아비 솔루션스(VIAV) 기업분석 : 광학의 시대, 더 많은 테스트가 필요해>에서 전해드린 바 있습니다. 키사이트(Keysight Technologies, KEYS)도 비슷하지만, 키사이트는 칩~링크~시스템까지의 검증 체인을 갖고 있는 기업입니다. 개인적으로는 광학으로 인한 수혜강도 측면에서 키사이트는 다른 분야에 노출된 매출비중이 크고, 비아비로 충분하다 생각하기에 커버하진 않았는데 어쨌든 같은 데이터센터 단위 네트워킹 검증 및 관리 분야에서 비아비와 키사이트가 시장을 양분하고 있다고 보셔도 무방합니다. 광학의 가치사슬 재료~레이저~PIC~패키징~테스트~시스템 재료 및 기판 광학은 웨이퍼에서부터 시작됩니다. 웨이퍼는 2인치부터 6인치까지 크기는 다양한데 여기에 수백 개~수천 개의 칩이 그려집니다. 원래 다른 반도체들은 실리콘을 쓰지만, 실리콘은 빛을 방출하는 능력에 떨어진다는 근본적인 문제가 있어서 광학 제품들의 웨이퍼에는 InP(인듐인화물)을 주로 사용합니다.
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테스트 광학 테스트가 중요한 이유는 품질관리가 아니라 경제성 때문입니다. 테스트를 통과하는 칩이나 모듈의 비율이 매우 중요한 변수가 됩니다. EML 칩 중 60%가 최종 테스트를 통과할 수 있느냐, 85%가 최종 테스트를 통과할 수 있느냐의 차이는 대량생산 시 수익성과 고객에게 보장할 수 있는 신뢰도의 격차를 만드는 요인입니다. 특히 데이터 전송 속도가 더욱 더 빨라지면서 웨이퍼 단계에서 잡은 문제와 패키지나 시스템 단계에서 잡은 문제의 비용은 전혀 달라지고, 광학이 칩에 더 가까이 붙을수록 그 차이는 더욱 더 커집니다. 그래서 CPO 시대에는 웨이퍼 레벨의 테스트, 데이터센터 내 대규모 네트워크를 구축했을 때의 테스트 및 유지보수 작업이 더욱 더 중요해질 것으로 예상하고 있습니다.

사실·구조InP·에피택시와 고속 레이저 병목주 대상 · 산업·업종 · 광학 레이저 산업

고성능 광원 공급은 왜 InP 기판과 에피택시 역량에 좌우되는가?

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실리콘은 빛 방출에 한계가 있어 고성능 레이저·검출기에는 InP가 쓰이지만, InP는 비싸고 깨지기 쉬우며 인증과 설비 때문에 단기 증설이 어렵다. 작성자는 레이저 성능을 좌우하는 원자 단위 에피택시와 800G·1.6T·CPO가 의존하는 고성능 EML의 InP Optical Lane을 병목으로 든다.

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효율적으로 빛을 방출하고 감지하며, 정확한 파장에서 작동하고 고속 전송을 할 수 있기 때문에 고성능 레이저와 광검출기에 가장 적합합니다. 문제는 이것이 비싸고, 깨지기 쉽고, 제조가 실리콘에 비해서는 어렵다는 점입니다. 고압 설비가 필요하고, 규제로 인해서 18개월 수준의 인증 기간이 존재하다보니 단기간 증설이 어렵습니다. 고품질 InP 웨이퍼를 대규모로 생산할 수 있는 기업이 제한적인 이유인데, 크게 세 개의 기업이 꼽힙니다. 일본의 Sumitomo, 중국의 AXTI, 독일의 Freiberger입니다. *루멘텀은 스미토모 등 외부 장기공급계약을 통해서 충분한 InP 웨이퍼/기판을 공급받고 있습니다. *AXTI를 투자처로 고려하지 않는 이유는 ⓐ중국 기업이며 수출통제로 인해서 매출이 크게 하락할 리스크를 안고 있는 점, ⓑ성장성 대비 밸류로 평가하기에 가시성 및 상대매력도가 낮기 때문입니다.
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InP 웨이퍼가 있다고 해서 바로 좋은 레이저가 나오진 않습니다. 레이저의 성능을 결정하는 핵심은 그 위에 어떤 층을 얼마나 정밀하게 쌓았느냐인데, 에피택시(Epitaxy) 과정입니다. 에피택시는 원자 단위의 정밀도를 요구합니다. 그래서 장비와 공정 노하우가 축적된 업체만 의미 있는 물량을 생산할 수 있고, 레이저 수요가 늘더라도 에피택시 용량이 따라오지 못하면 병목은 그대로입니다. 레이저 및 광원 광을 통한 링크는 레이저로부터 시작됩니다. 전기 신호를 받아서 빛으로 변환하고, 빛은 광섬유 혹은 도파관을 통해서 반대쪽 끝의 검출기로 전달되어 다시 전기 신호로 변환됩니다. 데이터가 이동하는 경로입니다. 현재 시장이 가장 크게 병목을 호소하는 지점도 이 부분입니다. 800G, 1.6T급 광모듈, 그리고 많은 CPO 로드맵들이 여전히 고성능 EML에 의존하고 있는데 InP Optical Lane 생산이 병목입니다.
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다양한 레이저 칩들이 있습니다. 속도, 거리, 비용, 출력 요구사항에 따라 네 가지 유형으로 나뉩니다. ⓐ매우 정밀한 단일 파장의 빛만 방출하는 DFB 레이저, ⓑ제조비용이 저렴하지만 성능과 도달거리가 짧아 단거리에만 주로 쓰는 VCSEL, ⓒ장거리 전송 및 고성능이 요구되는 애플리케이션에서 널리 쓰이고 효율도 좋은 EML, ⓓ실리콘 포토닉스와 함께 주로 쓰이는 CW 레이저가 있습니다. 레이저 칩을 만드는 기업들은 있지만 하이퍼스케일러들이 원하는 1.6Tbps, CPO에 쓸 고품질의 레이저 칩 등을 만드는 기업은 많지 않습니다. 대표적인 기업이 루멘텀(LITE)입니다. 그리고 Tier 1의 루멘텀만으로 충족되지 않는 고속 트랜시버 수요를 채우기 위해서 하이퍼스케일러들이 옵토일렉트로닉스(AAOI)의 제품을 주문하고 있습니다.
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InP 레이저/CW 레이저 칩 등 직접 칩을 만들 수 있느냐 아니냐가 중요한데 옵토일렉트로닉스도 자체 레이저 칩을 생산할 수 있는 플레이어이기 때문에 현재 병목을 순풍삼아 매출이 빠르게 성장하는 중입니다. 주간전략보고나 광학 관련 자료들을 통해서 전해드리고 있는 내용들을 함께 참고하시면 좋습니다. 실리콘 포토닉스 PIC는 전자집적회로(EIC)의 광학 버전이라고 이해하시면 됩니다. 다만, PIC는 실리콘만을 뜻하는 개념이 아니라 SiPh와 InP 등 여러 재료 플랫폼을 포함합니다. SiPh PIC는 SOI 기반 CMOS 호환 공정을 활용해 도파관, 분배기, 다중화기, 변조기, 광검출기 등을 한 칩에 집적하며, 기존 반도체 제조 인프라를 활용할 수 있어 고집적화와 대량생산에 유리합니다. InP PIC는 direct bandgap 특성 덕분에 레이저와 증폭기 같은 능동 광소자까지 한 플랫폼에 통합하기 좋습니다.

사실·구조SiPh·InP PIC의 하이브리드 구조주 대상 · 기술·제품 · 실리콘 포토닉스

데이터센터 광모듈은 왜 SiPh와 InP의 다른 강점을 함께 쓰는가?

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PIC는 전자집적회로의 광학 버전이며 SiPh만을 뜻하지 않는다. SiPh PIC는 CMOS 호환 공정으로 집적·대량생산에, InP PIC는 레이저·증폭기 같은 능동 소자 통합에 유리해 현재 상용 데이터센터 모듈에는 InP 광원과 SiPh PIC를 결합한 구조가 널리 쓰인다고 설명한다.

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그래서 현재 데이터센터용 상용 광모듈에서는 InP 계열 광원과 SiPh PIC를 결합한 하이브리드 구조가 널리 사용되고 있습니다. 트랜시버 및 광모듈 현재의 가장 큰 매출은 트랜시버와 광모듈에서 나옵니다. 앞으로 2~3년 동안에도 마찬가지입니다. 하이퍼스케일러가 데이터센터를 지을 때 실제로 수십만~수백만 개 단위로 사들이는 것은 플러그형 광모듈입니다. 트랜시버 분야의 주력 플레이어들을 보면, Fabrinet, Eoptolink, Coherent, Lumentum이 있습니다. 여기서 중요한 건 루멘텀은 트랜시버에 들어가는 레이저 칩을 만드는 기업이면서 가장 고부가가치인 경우엔 트랜시버'까지도' 만드는 기업인 포지션입니다. 병목의 주도권은 루멘텀에게 있다는 것입니다. 2026년 3월 기준, 모건스탠리 애널리스트는 AI 광트랜시버 TAM가 2025년 $18B → 2028년 $50B로 2.8배 가까이 성장할 것으로 예상했습니다.

해석·전망AI 광트랜시버 수요와 고사양 믹스주 대상 · 산업·업종 · AI 데이터센터 광학 산업

광트랜시버 시장의 수량 성장과 ASP 상승은 어떤 전제에서 함께 나타나는가?

이 자료가 더한 내용

작성자는 모건스탠리의 2025년 180억달러에서 2028년 500억달러 TAM 전망과 800G·1.6T 비중 확대를 소개한다. AI 인프라 증가·구리 대체가 수량 성장을, 고사양 전환이 가격 성장을 만든다는 해석이며, 가격 경쟁·커머디티화 압력과 수요 초과 국면도 함께 적었다.

근거 보기 3

원문 구간 1
그래서 현재 데이터센터용 상용 광모듈에서는 InP 계열 광원과 SiPh PIC를 결합한 하이브리드 구조가 널리 사용되고 있습니다. 트랜시버 및 광모듈 현재의 가장 큰 매출은 트랜시버와 광모듈에서 나옵니다. 앞으로 2~3년 동안에도 마찬가지입니다. 하이퍼스케일러가 데이터센터를 지을 때 실제로 수십만~수백만 개 단위로 사들이는 것은 플러그형 광모듈입니다. 트랜시버 분야의 주력 플레이어들을 보면, Fabrinet, Eoptolink, Coherent, Lumentum이 있습니다. 여기서 중요한 건 루멘텀은 트랜시버에 들어가는 레이저 칩을 만드는 기업이면서 가장 고부가가치인 경우엔 트랜시버'까지도' 만드는 기업인 포지션입니다. 병목의 주도권은 루멘텀에게 있다는 것입니다. 2026년 3월 기준, 모건스탠리 애널리스트는 AI 광트랜시버 TAM가 2025년 $18B → 2028년 $50B로 2.8배 가까이 성장할 것으로 예상했습니다.
원문 구간 2
전 세계적으로 AI 트랜시버 수는 2025년 4,100만 개 → 2028년 9,500만 개로 2.3배 성장할 것이고, 800G, 1.6T 트랜시버의 물량은 2025년 2,000만 개(49%) → 2028년 8,000만 개(84%)까지 빠르게 늘어날 것으로 예상합니다. 1.6T로의 전환이 빠르면 빠를수록 ASP가 2배씩 상승할 것이므로 사실 TAM은 $50B 이상으로 더 커질 가능성이 높습니다. 현재 광트랜시버 업계는: ⓐAI 인프라가 빠르게 늘면서 인터커넥트 부분이 늘어나며 생기는 Q성장, ⓑ구리를 광으로 대체하는 과정에서 생기는 Q성장, ⓒ800G, 1.6T 등 고사양 광학 제품으로의 업그레이드 사이클이 가속되며 생기는 P성장이 함께 나오고 있습니다. 800G 트랜시버 ASP는 $400, 1.6T는 $700~800이므로 고사양으로의 전환이 빨라지는 것도 꽤나 중요한 요소입니다.
원문 구간 3
객관적으로 보자면, 가격 경쟁이나 커머디티화 압력이 큰 층이기도 합니다. 그러나 현재로서는 루멘텀 기준으로 CY28 말까지 주문이 꽉찰 정도로 수요가 높고, 데이터 속도를 더 빠르게 만들려는 과정에서 구리케이블을 광케이블로 대체하려는 수요가 공급을 초과하고 있는 국면입니다. 그렇기에 옵토일렉트로닉스 입장에서는 현재의 수요 초과 국면을 이용하여 순풍을 누릴 수 있는 구간이라고 보고 있습니다. (물론 CW를 통한 CPO 제품도 말하고 있긴 한데, 현재 하이퍼스케일러로부터 퀄 테스트를 통과한 제품은 800G이고, 1.6T는 오라클이 테스트 중입니다) 따라서 옵토일렉트로닉스 같은 경우는 광트랜시버 시장의 수요-공급의 초과 정도에 따라 펀더멘탈이 바뀌는 기업인 점을 기억하시면 좋습니다.

시간흐름대로 모든 내용을 살려 정리

자료의 성격과 범위

[원문 유형] 네이버 프리미엄 콘텐츠
[채널] 올바른 미국주식 by SAPIENS
[게시일] 2026.04.17. 오후 3:16
[원문 URL] https://contents.premium.naver.com/sapiens/sapiensasset/contents/260417151600393jg
[제목] '빛💡'의 시대 : 광학 밸류체인 한 눈에 보기
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[구독 원문 본문]

안녕하세요 올바른입니다.

광학 투자자를 위한 Primer입니다. 왜 광학인지부터 전체 밸류체인까지 정리한 자료입니다. 구리의 한계를 극복하는 빛의 특성, CPO, 테스트, 밸류체인까지를 짚어봤습니다.

광학 산업 투자자분들이 아니시더라도 AI 산업 동향에 대해서 이해하기 위해서도 도움이 되실 자료라고 생각합니다. 병목이 발생하는 위치가 어디인지를 알 수 있기 때문입니다.

DAC, ACC, AEC, Pluggable, LPO, NPO, CPO, InP 웨이퍼, Epitaxy, SiPh, 테스트, 트랜시버, 시스템까지를 살펴보실 수 있기에 도움이 되실 거라 생각합니다.

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왜 지금 광학인가 : 데이터센터의 주요 병목이 단일 칩 → 칩 간 I/O로 이동하다

구리의 한계를 극복하는 빛 : Copper vs Optics

광학은 얼마나 칩에 가까워졌나 : Pluggable → LPO → NPO → CPO

OCS(Optical Circuit Switch) : 한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS

테스트가 중요해진다 : 비싼 칩에 가까워질수록 실패를 늦게 발견하는 비용이 증가한다

광학의 가치사슬 : 재료~레이저~PIC~패키징~테스트~시스템

왜 지금 광학인가

데이터센터의 주요 병목이 단일 칩 → 칩 간 I/O로 이동하다

단일 칩만 강해진다고 해결되지 않는다

컴퓨팅 수요가 워낙 커지다보니 수요 대비 컴퓨팅 병목이 이제는 단일 칩의 성능이 더 좋아지는 것으로는 해결되지 않고 있습니다. 칩과 칩 사이를 오가는 데이터의 속도는 그 속도를 따라가지 못하고 있기에 그 칩들을 얼마나 더 빠르고 효율적으로 연결할 수 있느냐가 중요해졌습니다.

칩 간 데이터 이동의 병목

연산 자체는 빠르게 끝낼 수 있다고 하더라도 중간중간 데이터를 주고받으면서 가속기와 가속기를 오가는 시간마다 GPU가 쉬는 시간이 생기니 최대한 칩 가까이에 메모리를 많이 놓고 이들을 훨씬 더 큰 대역폭으로 옮길 수 있게 하는 것입니다.

이전에 전해드렸던 내용이었는데, 성능 향상에는 두 가지 축이 있습니다.

칩 : AI 컴퓨팅의 성능을 높이려면 더 많은 컴퓨팅과 메모리를 하나의 패키지로 묶는 것이 중요합니다. 그래서 칩 단위에서는 CoWoS로 단일 다이, 2개, 4개, 패널 규모로 발전하고 있습니다. 하나의 칩 위에 더 많은 컴퓨팅 다이와 메모리를 집적하는 방법에 대해서 다루고 있고 이 과정에서 하나의 패키지가 중요한 요소입니다.

도메인 : 두 번째 작업은 이러한 가속기들을 하나의 동일한 도메인으로 묶고 NVLink 같은 네이티브 초고대역폭, 초고속도로 연결하는 게 중요합니다. 컴퓨팅 성능이 높아질수록 데이터를 전송하는 데 필요한 대역폭도 동시에 늘려야 합니다.

집적과 도메인 연결의 두 축

총 8개의 100G 광학 레인을 넣어서 800G 트랜시버를 만들고 하는 것인데, 레인당 200G로 상향하여 1.6T 트랜시버를 만들고, 앞으로 2027년쯤에는 레인당 400G를 넣어서 3.2T 트랜시버로 발전할 것입니다. 이렇게 대역폭을 늘리는 작업이 병행됩니다.

병목이 발생하는 위치가 바뀌었다

광섬유는 이미 수십 년 동안 장거리 통신에 사용되어 왔습니다. 대륙과 대륙을 해저로 케이블도 광섬유이고, 대륙 내에서 국가와 국가, 국가 내에서의 연결, 도시 내에서의 연결도 모두 광섬유입니다. 인터넷이 광섬유를 통해서 가능했었음을 생각해보시면 광섬유는 이미 1990년대 후반부터 광범위하게 채택되어 있었습니다.

달라진 건 병목이 발생하는 위치입니다. 인터넷의 역사 동안 가장 어려운 통신은 대륙과 대륙, 도시와 도시, 건물과 건물 사이가 더 어려운 구간이었습니다. 데이터센터 내부 같은 경우는 충분히 구리선 연결로도 충분히 온라인시킬 수 있었습니다.

광섬유가 쓰이던 위치의 변화

그러나 상황이 바뀌었습니다. AI Boom과 함께 이제는 데이터센터 내부에서 오가는 데이터의 양이 엄청나게 늘어나고 요구되는 속도도 매우 빨라지면서, 훨씬 높은 대역폭과 훨씬 낮은 지연시간으로 이동해야 합니다. 병목이 건물 외부에서 건물 내부로 옮겨온 것입니다.

AI는 네트워크가 곧 연산의 일부이다

현 시대에 네트워킹은 단순히 가속기 간 연결의 기능적 의미를 넘어서서, 시스템 성능을 좌우하는 핵심 부품입니다. 예를 들어서, 훈련 과정을 보시더라도 대규모 AI 훈련을 돌리면 하나의 거대한 계산을 할 때에 이를 수천 개의 칩으로 나눠서 동시에 수행시킵니다. 그 칩들은 몇 ms마다 동기화하고, 업데이트된 가중치를 교환하며, 같은 모델을 함께 훈련시켜가는 것입니다. 이러한 모습은 AllReduce(여러 GPU, 여러 노드가 각자의 데이터를 공유하고 합산한 뒤 그 결과값을 다시 모든 기기에 분배하는 집합 통신 방식)으로 인해서 생기는 것인데, 훈련에서의 모델 훈련 속도를 획기적으로 높인 기술입니다.

AI 훈련에서 네트워크가 하는 일

매우 빠른 속도로 데이터를 주고 받고 동기화해야 하기 때문에, 데이터가 칩 하나에만 늦게 도착하더라도 전체 칩이 연산을 멈추고 기다리게 된다는 이유도 이것입니다.

200Gbps per lane이 되면서 물리의 문제가 된다

대역폭에 따라서 구리가 할 수 있는 영역은 구리가 쓰이고, 구리가 비효율적인 부분부터는 광학이 대체하게 됩니다. 그런데 점점 더 높은 대역폭으로 훨씬 낮은 지연시간으로 이동하기 시작하면서, 레인당 200G(보통 트랜시버게 레인을 8개 넣으므로 1.6T 트랜시버를 의미) 시대로 들어가면서부터 구리는 손실, 전력소모, 신호 무결성 차원에서 관리하기 어려운 인터커넥트가 됩니다.

구리 케이블 중에서도 아무것도 연결 안 된 Passive Copper(DAC)일 때는 훨씬 더 빨리 장벽에 부딪힙니다. DAC는 레인당 200G로 가면 단일 서버 랙 내인 2.2m도 연결하기가 어려워집니다 → 여기에 신호의 크기만 아날로그 방식으로 증폭시켜서 전송거리를 늘리면 ACC → 리타이머 + DSP까지 붙이면 AEC가 됩니다.

200G/lane에서 시작되는 구리의 제약

그런데 이렇게 많은 것들을 추가하면, 그 나름대로 링크당 전력 소모가 많아지고 지연 시간이 늘어나고 비용도 증가합니다.

이런 흐름대로 레인당 400G로 가면 더더욱 광학이 더 많은 파이를 차지할 것이고, 랙 내의 연결까지도 침투할 것으로 예상합니다. 인터커넥트에 요구되는 품질 자체도 높아져서 그렇기도 합니다. 엔비디아가 레인당 200G부터 적극적으로 광학으로의 전환을 목표하는 이유입니다. 엔비디아가 먼저 가고, 브로드컴과 ASIC들이 6~12개월 뒤처져서 따라오는 구도입니다.

어느 정도 시점에, 어디까지 침투할 것인가

광학은 이미 존재했고, 데이터센터의 인터커넥트 중요도도 이미 존재했는데, 바뀌기 시작한 건 레인당 200G로 넘어가면서부터 구리가 한계에 부딪히기 시작한 부분이 바뀐 것입니다. 따라서 광학이 왜 필요한 것인가가 초점이 아니라 어느 시점에 데이터센터 내의 어디까지 침투할 것인가가 중요한 포인트입니다. 여기서 어디까지라는 건 이미 데이터센터 간 연결(DCI)은 광학이므로, 데이터센터 내의 랙 간 연결, 그리고 랙 내의 연결을 어느 시점에 어느 속도로 대체할 것인가를 의미하는 말입니다.

400G/lane 이후의 침투 범위

광학과 구리 인터커넥트 대체를 이해하기 위해서는 시간과 속도 개념이 필요합니다.

구리의 한계를 극복하는 빛

Copper vs Optics

빛으로 정보를 보내고 처리하고 읽어내다

포토닉스(Photonics)란 광자(Photon)을 이용하는 기술입니다. 전자 대신 빛을 이용해서 빛을 방출, 전송, 변조, 신호처리, 스위칭, 증폭, 감지하는 작업입니다. 광통신이란 레이저를 사용하여 매우 정밀하게 광자를 생성하고, 이 광 신호에 정보를 인코딩한 다음, 사람 머리카락보다도 가는 유리 섬유를 이용해 빛을 쏘면 수신하는 쪽에서 이를 검출하는 것입니다. 빛 신호를 더 빠르게 변조할수록 초당 더 많은 데이터를 전송할 수 있습니다. 이 기술이 무르익어감에 따라 트랜시버 기준 초당 1Mbps 수준에서 1Gbps를 지나, 이제는 100Gbps, 400Gbps, 800Gbps, 1.6Tbps, 3.2Tbps를 향해가고 있습니다.

구리 VS 빛 (광케이블)

포토닉스와 속도 발전

위에 200Gbps per lane에서 전해드린 것처럼, 구리가 담당할 수 있는 영역에서는 구리가 쓰이는 이유들이 있었습니다. 구리는 저렴하고, 다루기 쉬우며, 단거리 통신(단거리, 장거리는 대역폭에 따라 상대적으로 바뀌어왔던 개념)에서는 매우 효과/효율적입니다. 하지만 레인당 데이터 전송 속도가 빨라지기 시작하면 물리적 한계에 부딪힙니다.

전력 소모가 높습니다 : 구리는 데이터 전송 속도가 빨라질수록 더 많은 전력을 소모합니다. 이 추가된 전력들은 열로 발산됩니다. 밀집된 데이터센터에서는 이러한 열을 냉각시스템으로 제거해야 하는데, 이 과정에서 비용이 꽤나 많이 듭니다. 특히 단일 칩에 더 많은 compute die를, 단일 2.2m 높이의 서버 랙에 점점 더 굉장히 많은 GPU들을 넣고 있음을 생각해보시면 냉각 밀도를 비효율적으로 높여야 하는 작업들이 생깁니다. 즉, 열관리를 위한 전력이 따로 들어가기도 하고 냉각밀도가 높아짐으로써 난도 높은 솔루션을 써야 하는 패널티가 생긴다는 의미입니다.

구리의 전력·열 부담

거리에 따라 감쇠됩니다 : 구리는 거리에 따라 감쇠됩니다. 정확히는 구리라기보다 전기링크입니다. 광을 통해 연결하느냐 전기를 통해 연결하느냐입니다. 데이터 전송 속도가 빨라질수록 구리 케이블은 신호를 깨끗하게 유지하기가 점점 더 어려워집니다. 예를 들어, 800Gbps 트랜시버만 되더라도 Passive Copper Cables의 경우 설계에 따라 1~3m 정도만 연결할 수 있습니다.

신호 무결성에 취약합니다 : 단일 랙에 엄청나게 많은 케이블들이 연결되어 있고, 단일 트랜시버 기준 데이터 전송 속도는 800Gbps에 달합니다. 이정도의 속도가 되면 링크 속도나 케이블 밀도가 증가함에 따라 구리 케이블은 노이즈나 간섭 같은 신호 무결성 문제에 더욱 취약합니다.

*데이터센터 내 연결이란 이런 모습을 상상하시면 됩니다. ⓐ랙 내의 연결, ⓑTop-of-Rack 연결, ⓒGPU 랙 간 연결, ⓓSwitch 랙 간 연결 등이 있습니다.

전기 링크의 감쇠와 무결성

랙 내부의 1~3m 단위도 있지만, 랙과 랙 간에는 20~30m, 최대는 km 단위의 케이블도 있습니다. 스타게이트 애빌린을 예로 들자면 단일 데이터센터의 규모가 축구장 6개 크기입니다.

빛은 구리보다 현장에서 다루기 어려우며, 커넥터 부분의 먼지나 손상에 더 민감합니다. 부품들의 가격도 더 비쌉니다. 그래서 구리가 많이 쓰여왔습니다. 그러나 데이터 전송 속도를 높여야 하는 현 시점에서 광의 장점은 구리의 한계를 모두 극복함에서 나옵니다. 광은 세 가지 모두에서 뛰어납니다. 광섬유 자체에서 발생하는 열은 매우 적고, 거리에 따라 감쇠도 훨씬 적으며, 신호 무결성도 훨씬 뛰어납니다. 여러 파장의 빛이 동일한 광섬유 가닥을 통해 동시에 전송되더라도 각 파장은 마치 독립적인 레인처럼 작동합니다.

구리가 여전히 남아있는 이유

전력소모, 감쇠, 신호 무결성의 이슈가 부각되면서 구리가 광학으로 점점 더 대체되고 있기는 하지만, 위에 정리한 문단이 결국은 광학이 '항상' 정답은 아님을 말해주는 것입니다.

데이터센터 안 연결 거리

구리도 계속해서 진화하면서 더 짧은 구간들을 지켜가고 있습니다. 구리가 쓰이고 있는 지점들을 보면 이렇습니다.

PCB 트레이스 : 보드나 모듈 내부에서 칩끼리 연결하는 가장 기본적인 전기적 배선입니다. PCB 기판 위의 배선입니다. 연결 거리는 보통 수 cm 수준으로 매우 짧습니다. 이런 짧은 거리에서는 고주파용 PCB 소재와 정교한 설계를 통해 신호 무결성을 유지합니다.

DAC(Direct Attach Copper) : 양 끝단에 별도 신호처리 칩 없이, 구리선과 절연재만으로 구성된 패시브 구리 케이블입니다. 대체로 약 1m 이내의 매우 짧은 구간에 적합합니다. 과거 400G 이전 이더넷 세대에서는 널리 쓰였지만, 224G/800G 시대로 오면서 도달 거리가 1~3m정도로 더 짧아졌습니다. 비용이 낮고 전력 소모가 거의 없습니다. 구조도 단순해 가장 경제적인 단거리 연결 방식입니다.

ACC(Active Copper Cable) : 구리 케이블 양 끝단에 아날로그 이퀄라이저(linear EQ)를 넣어 손실을 일부 보정하는 방식입니다.

짧은 거리에서 남는 구리

DAC보다 신호 보정 능력이 좋아서 보통 약 2~3m 수준의 짧은 거리까지 지원합니다. DAC보다 더 긴 거리까지 갈 수 있으면서도, AEC처럼 복잡한 디지털 칩을 쓰지 않아 전력 효율이 좋습니다.

AEC(Active Electrical Cable) : 케이블 양 끝단에 DSP나 retimer 같은 디지털 신호처리 칩을 넣은 전기 케이블입니다. 삽입손실, 크로스토크, 반사손실 등을 적극 보정할 수 있어, 더 높은 속도와 3~7m 정도까지 더 긴 거리 지원이 가능합니다. 400G와 800G 서버 랙에서 매우 널리 쓰이는 단거리 인터커넥트 방식입니다.

광학은 얼마나 칩에 가까워졌나

Pluggable → LPO → NPO → CPO

이제부터 시작된 광학의 시간

구리를 지나 광학으로 넘어왔는데, 광학 내에서도 빛을 얼마나 더 칩 쪽으로 가까이 끌어들이느냐가 중요합니다. 광학장치는 기본적으로 칩에서 나온 전기 신호를 빛으로 변환하고, 빛을 광섬유를 통해서 전송한 다음 다시 전기신호로 변환하여 다른 연산 장치에 넘겨주는 것입니다.

ACC·AEC의 신호 보정

빛은 구리보다 거리, 속도, 손실, 무결성 측면에서 구리보다 뛰어나기 때문입니다. 그렇다면 이제 여기서 중요한 건 광학장치를 어디에 위치시킬 것인가가 중요하다는 것을 아실 수 있습니다.

플러그형 패키지는 광학 소자를 칩에서 멀리 떨어뜨려놓는 방식이고, LPO는 플러그형의 패키지 구조는 유지하되 내부 구조를 단순하하는 방식이며, NPO는 광학소자를 칩에 훨씬 더 가깝게 배치하되 하나로 패키징하진 않는 정도이고, CPO는 광학소자를 칩과 동일한 패키지에 넣어버리는 것입니다. 기술적으로는 CPO가 바로 적용 가능하지만 문제는 이 광학소자를 함께 보드 > 기판 > 칩에 함께 패키징하는 단계로 넘어감에 있어서 양산성이 얼마나 받쳐줄 것인가가 중요합니다.

플러그형 : Pluggable Optics

지난 두 번의 광학 자료(AI 인프라의 새로운 병목, OFC 2026)에서도 전해드렸던 내용이긴 한데, 여전히 지금도 플러그형이 지배적인 제품입니다.

광학 엔진 배치의 네 단계

플러그형 광모듈은 스위치 전면에 끼워넣는 탈착식 모듈입니다. 일반적인 모든 케이블 모듈들이 다 이렇게 생겼습니다. 스위치에서 들어오는 전기 신호를 빛으로 변환하여 광섬유를 통해 전송해주는 역할을 합니다. 탈착식이기 때문에 모듈을 빼내어 교체하면 되고, 더 빠른 성능의 차세대 모듈이 나오면 전체 시스템을 재구축하지 않고 모듈만 업그레이드해서 쓰는 경우들이 많습니다.

트랜시버 이름들을 보시면 QSFP-DD, OSFP 같은 형식이 붙어있습니다. ⓐQSFP-DD(Quad Small Form-Factor Pluggable Double Density)는 400G의 표준이었고, 800G 트랜시버에서도 사용됩니다. DD는 밀도를 더욱 높였다는 데에서 들어간 이름입니다. ⓑOSFP(Octal Small Form-Factor Pluggable)는 800G 및 1.6T용으로 설계된 더 큰 폼팩터입니다. 열관리 기능이 좋아졌고, 대부분의 하이퍼스케일러들 및 대규모 클러스터 운영자들은 신규 구축 시 OSFP 폼팩터 제품을 선호하고 있습니다.

플러그형의 교체성과 폼팩터

문제는 플러그형은 트래픽을 처리하는 스위치 ASIC(예를 들어 NVSwitch)이 모듈에서 멀리 떨어져있다는 점입니다. 광섬유를 통해 빛이 들어와 전기 신호로 바꾼 뒤에, 칩으로 향하려면 얼마나 많은 단계들을 거쳐야 하는지를 보실 수 있습니다. 보드 전체를 통과해야 하는데 경로가 길어지면 손실, 발열, 신호 품질 이슈가 생깁니다.

그래서 이를 극복하기 위해 DSP가 신호를 한 번 복구하고 타이밍을 조정해주는 역할을 하지만, 보시면 전체 플러그형 30W 광모듈(모듈 하나당입니다. 그래서 Switch-to-Switch라고 하면, 하나의 광섬유 케이블에 양쪽에 플러그가 달려있을테니 선 하나 기준으로는 60W입니다) 중 DSP가 20W나 차지하는 것을 아실 수 있습니다. 전력 소모가 많아지고, 전력소모가 많아진 만큼 각종 비용(데이터센터에 이만큼의 GPU를 더 넣었다면 돈을 더 벌 수 있었을 것인 기회비용, 전력기기 스펙업, 발열을 잡기 위한 냉각비용과 냉각밀도 스펙업 비용)이 발생하며, 지연시간도 증가합니다.

플러그형 DSP의 전력 부담

LPO : Linear Pluggable Optics

플러그형 패키지가 다 좋은데, 광모듈 30W 전력소모 중 20W가 DSP에서 나온다고 전해드렸습니다. 그러면 DSP만 제거하면 되지 않을까? 하고 생각한 것이 LPO입니다. 기존 플러그형 모듈은 모듈 자체가 신호처리에 대한 부담을 지지만, LPO는 DSP를 제거 혹은 축소하여 신호처리의 대부분 작업을 스위치나 서버에서 해주는 것입니다. 전력소모가 줄어들고, 지연시간도 개선됩니다. 지연시간이 개선됨으로 인해서 생기는 퍼포먼스 향상을 생각해보면 여기도 사실은 기회비용 차원에서 이득보는 것들이 많습니다.

그런데, 단점은 광모듈에서의 실패확률까지 호스트 시스템에서 떠안는다는 것이 문제입니다. 원래는 플러그형의 장점이 쉽게 탈부착할 수 있다는 것이었습니다. 그런데 이제 DSP 작업에 대해서는 탈부착할 수가 없게 됐기에 호스트 칩이 더 강력해야 하고, 링크도 더 안정적이어야하며, 네트워킹 엔지니어들이 배포할 때에도 더 엄격하게 관리해야 합니다.

LPO가 줄이는 것과 떠안는 것

이렇게 배포가 어려워지고 함으로 인해서 생기는 또 비용이 높아지다보니 LPO는 플러그형을 대체하기보다는 일부 전력 절감 조치 정도로만 받아들여져 있습니다.

NPO : Near-Packaged Optics

NPO는 광학 엔진만 front-panel pluggable에서 떼어내서 칩에 더 가까운 보드로 가져오지만, 아직 칩을 만들 때의 완전하게 함께 패키징하는(co-packaging) 것까지는 가지 않은 구조입니다. 플러그형과 CPO의 중간 단계입니다. 이렇게 되면 신호는 보드 전체를 가로지르지 않고 보드 내에서 이동하기 때문에 훨씬 더 짧은 경로를 거칩니다. 전력 효율을 높이고, 신호 품질도 높이며 대역폭 밀도를 높이기 때문에 더 좁은 공간에 더 많은 데이터를 저장할 수 있게 합니다.

플러그형과 CPO의 사이 정도 포지션이 모든 면에서 드러납니다. 유지보수에서는 플러그형보다 어렵습니다. 플러그형은 현장에서 분리하여 교체할 수 있지만, NPO는 시스템에 더 붙어있으니 고장 시 수리가 더 복잡합니다.

NPO의 중간 위치

그리고 양산에 있어서도 플러그형은 워낙 공급망 성숙도가 높지만, NPO는 공급망이 이제 램프업되고 있는 부분입니다. 대신 구분해보자면 CPO가 9W를 소모하고, 플러그형이 30W를 소모한다면, NPO는 그 중간인 15W정도를 소모합니다. 지연시간도 CPO보다는 덜 좋지만 플러그형보다는 훨씬 더 좋고, 양산과 고장 시 수리도 플러그형보다는 어렵지만 CPO보다는 훨씬 더 쉽습니다.

*왼쪽은 전력소모, 오른쪽은 신호 손실을 보여줍니다.

*플러그형은 30W에 signal loss 22dB / CPO는 9W에 4dB입니다.

CPO : Co-Packaged Optics

CPO는 광학엔진을 메인 칩과 같이 패키징하는 기술입니다. 전기 신호는 빛으로 바뀌기 전에 매우 짧은 거리만 이동하면 되기 때문에, 전기적 거리가 짧아진 만큼 전력소모, 신호 손실, 지연시간이 줄어들고 대역폭을 높일 수 있는 여유 공간도 충분히 확보됩니다.

NPO의 전력·손실 비교와 CPO

칩 간 데이터 이동이 시스템 전체에서 병목이 된 현 시점에 가장 중요하게 평가받고 있는 기술이 CPO인 이유입니다.

CPO에서 자주 등장하는 용어는 ELS(External Laser Source, 외부 레이저 소스)입니다. 빛을 쏴주는 레이저 모듈 자체는 고온의 패키지 외부에다가 두고 다른 광학 기능들은 칩에 더 가깝게 배치하는 것을 의미합니다. 레이저와 광부품들은 온도에 민감하기 때문에 매우 뜨거운 컴퓨팅 칩과 함께 배치하면 상당한 문제가 생기기 때문에 그렇습니다. OFC 2026 자료에서 루멘텀이 UHP 레이저 칩만 팔다가, 향후 ELS 모듈까지 함께 판매하게 되면 매출은 UHP 레이저 칩만 팔 때에 비해서 2배가 될 것이라고 전해드린 부분은 ELS 모듈에서도 핵심은 UHP 레이저 칩이기에 칩만 먼저 팔다가 향후 필요할 때 ELS 모듈 전체를 팔겠다는 의미입니다.

모든 면에서 좋아지지만 문제는 CPO는 열 관리도 어렵고, 제조도 어렵고, 테스트도 어렵고, 수리도 어렵습니다.

CPO와 외부 레이저 소스

플러그형 광모듈은 고장나면 교체하면 되는데, LPO, NPO, CPO로 갈수록 점점 더 까다롭고 고장이 심각한 문제를 초래할 가능성도 높아집니다. 여러 특성이 복합적으로 작용하는 것이기 때문에 아까 전해드렸던 것처럼 그래서 광학과 NPO/CPO가 어느 시점에, 어디까지 침투할 것인가가 중요하다는 의미입니다. 시점과 시간 개념이 필요합니다.

예를 들어 엔비디아는 CY26부터 업계에서 가장 빠르게 네트워킹 스위치 칩(Spectrum-X)에 NPO/CPO를 도입할 계획이지만, 신뢰성과 유지보수가 안정화되기까지 GPU와 가까운 분야에서는 2028년 이후쯤에나 도입이 가능할 것이라 밝혔습니다. 엔비디아가 갖고 있는 여러 칩들 중에서도 하나의 칩에 도입이 되면 여러 칩에 동시에 도입되는 것이 아니라, 가장 필요한/가장 덜 예민한 쪽부터 적용하고 그다음 점점 더 공급망이 성숙하는대로 가장 예민한 GPU와 가까운 분야로 적용해간다는 의미입니다.

CPO의 도입 시점과 적용 순서

여러 축을 함께 고려해야 합니다.

OCS(Optical Circuit Switch)

한 단계 위로, 링크를 넘어 패브릭을 바꾸는 OCS

OCS : 네트워크를 더 직접적 효율적으로 바꾸려는 시도

OCS는 단순한 광학 부품의 밸류체인과는 조금 다른 시도입니다. 네트워크 효율성을 높이고 전력 소비를 줄이는 방법으로 전기 스위칭을 광학 스위칭으로 바꾸려는 것입니다. 루멘텀(Lumentum, LITE)은 2026년 3월 17일 OFC 2026에서 "New multi-year, multi-billion-dollar OCS agreement"를 체결했다고 말했을 만큼 몇 년 동안 상당한 신규 매출원이 될 것을 시사합니다. FY25 매출이 $2.1B였던 것을 생각해보면 FY25 매출만큼이 추가되는 것입니다.

하이퍼스케일러들이 OCS를 도입하려는 이유는 기존 전기 기반 스위치들의 여러 문제점들을 한 번에 해결할 수 있기 때문입니다.

OCS 계약과 패브릭 전환

OCS는 전기 패킷 스위칭 계층을 통과하는 트래픽의 양을 줄이고, 데이터 전송 경로의 더 많은 부분만큼을 광케이블로 흘러가게 할 수 있으며, 특정 워크로드, 클러스터 설계에 맞춰서 패브릭을 구성하는 방식도 운영자가 더 세밀하게 제어할 수 있도록 해줍니다.

OCS의 작동 방식

OCS는 두 지점 사이의 트래픽을 구성할 때 광 → 전기 → 광으로 바꿔가며(O-E-O) 여러 계층의 패킷 스위치를 통과시키는 대신, 더 직접적인 광 경로를 만들어주는 기술입니다. 전기를 광으로 바꾸는 횟수를 줄이면 전력 소모가 줄어들고, 지연시간이 크게 낮아지며, 스위칭 오버헤드가 줄어들고, 패브릭 구성 방식도 더 유연해집니다.

OCS가 패킷을 직접 스위칭하는 건 아니기 때문에 전기 스위치를 대체하는 것은 아닙니다. 기존의 패킷 스위치처럼 패킷을 검사하고 전달하진 않습니다. 트래픽 자체를 처리한다기보다 트래픽이 이동하는 경로를 바꾸는 것입니다.

OCS의 작동 범위

속도가 빠르고 대체하는 버전이라기보단 새로운 네트워킹 기능이라고 보시는 게 더 좋습니다.

구글이 시작한 기술, OCS (TPU v4부터 도입)

OCS(Optical Circuit Switching, 광회로스위칭)는 광 신호를 전기 신호로 변환하지 않고 거울로 조향하여 직접 전송하는 새로운 네트워킹 기술입니다. 원래는 광통신은 광-전기-광으로 변환해야 했는데 이 과정을 한 단계 없앤 것입니다. 덕분에 초저지연, 저전력, 높은 신뢰성을 담보할 수 있습니다.

여러 기술 로드맵이 있습니다. 구글이 루멘텀과 함께 개발한 MEMS 방식의 스위치가 있습니다. 정밀성, 신뢰성, 비용 효율성을 모두 갖춘 스위치이기에 구글 TPU에 채택되어 있습니다. TPU BOM(TPU 칩당 $10,000이라면 $800~$1,000이 루멘텀 OCS란 의미)의 8~10%정도가 루멘텀의 OCS이라고 보시면 됩니다.

구글의 OCS 도입과 MEMS

그리고 코히런트(Coherent, COHR)가 개발하는 LCOS 기반이 있습니다. 코히런트의 기술은 통신분야에 오랫동안 사용되어 온 기술이고 움직이는 부품이 없어 신뢰성이 높지만, 생산비용으로 보자면 MEMS보다 2~4배 비쌉니다.

또한 루멘텀의 성공비결 중 하나는 단순히 광학 부품만 판매하는 것이 아니라, OCS가 실제 네트워크 환경에 통합될 수 있음을 증명한 데에 있습니다. 루멘텀은 SONiC 기반 SW 스택, gNMI API, 광범위한 도구들과 컨트롤러와 상호 운용성이 매우 뛰어남을 강조해왔습니다. OCS가 네트워크에서 실제로 제어, 스케줄링, 워크로드 이동 방식을 다룰 수 있도록 증명된 인프라가 있다는 게 중요한 포인트입니다. 하드웨어 성능만으로 결정되는 것이 아니라 실제로 고객이 이를 배포하고 서비스할 때 편하고 실질 성능이 좋아야 하는 것이므로, 소프트웨어 계층도 핵심 요소입니다.

LCOS와 소프트웨어 통합

OCS가 여러 곳에 채택되는 중

광학이 구리를 대체하는 것 중에는 OCS로 인한 것도 있습니다. OCS는 일부 사용 사례에서 기존 구리 기반 스위치들을 대체할 수 있는 잠재력이 있습니다. 신규 데이터센터 구축 시 Spine 스위치를 대체하고, TPU 인터커넥트를 대체하고, 랙 내부에서의 Scale-up 애플리케이션으로도 쓰일 수 있다는 것이 루멘텀의 입장입니다.

OCS에도 광트랜시버들이 필요합니다. OCS의 거울은 한 번 깔면 트랜시버만 바꿔가면서 계속 사용할 수 있습니다. 800G 트랜시버들을 꽂으면 800G로 이동하는 스위치가 되고, 1.6T를 꽂으면 1.6T가 됩니다. 하이퍼스케일러 입장에서도 좋은데 광트랜시버 기업들 입장에서도 좋습니다. OCS를 구축하면 트랜시버가 대체되는 것이 아니라 연결지점이 추가되는 효과입니다. 또한 OCS는 트랜시버 성능에 더 예민하기에 글로벌 기업들 중 Top Tier 광트랜시버 생산 기업들에게 유리한 효과이기도 합니다.

OCS의 채택 구간과 트랜시버

전반적으로는 광학이 모듈 수요를 높이기도 하지만, 네트워크 전체의 구성 방식 자체를 바꾸기 시작했다는 게 중요합니다. 링크를 결정하는 요소에서 벗어나서, 네트워크 토폴로지와 운영 모델을 관리하는 시스템입니다.

테스트가 중요해진다

비싼 칩에 가까워질수록 실패를 늦게 발견하는 비용이 증가한다

광학이 더 깊게 들어올 수록 테스트가 중요해진다

플러그형 → LPO → NPO → CPO로 전환되는 흐름이 결국에는 광학엔진을 더욱 더 칩에 가까이 배치하여 전기 신호가 이동하는 경로를 최소화하려는 것입니다. 이렇게 광학이 시스템에서 더 중요한 자리에 앉을수록 광학엔진이 실패할 때의 비용이 점점 더 커집니다. 장치를 만드는 것을 넘어서 제대로 작동한다는 것을 테스트해야 하고, 약한 부품들을 보다 초기에 걸러내야 하며, 더 큰 시스템에서도 전체가 잘 작동한다는 걸 검증해야 합니다.

광학 심화와 테스트의 중요성

칩이 나오기까지의 과정

광학 칩이 나오기까지의 과정을 보면 이렇습니다: 웨이퍼(wafer) → 다이(die) → 패키지(package) → 모듈/엔진(module/engine) → 시스템(system)순입니다. 웨이퍼에서 개별 다이를 잘라낸 뒤 이를 패키징하고, 다시 광 모듈 또는 광 엔진 형태로 조립한 다음, 최종적으로 더 큰 시스템에 통합하는 구조입니다.

CPO 시대에 테스트가 병목이 되는 이유

칩과 광엔진을 하나의 패키지 안에서 함께 집적하기 때문에, 패키징 이전 단계에서 각종 문제를 최대한 조기에 걸러내는 것이 매우 중요합니다. 그렇지 않으면 제조가 상당 부분 진행된 뒤 숨어 있던 결함이 드러나면서 실패 비용이 급격히 커질 수 있기 때문입니다.

플러그형 광모듈 시절에는 불량이 발생해도 해당 모듈만 교체하면 됐습니다. 그러나 CPO에서는 광엔진에 문제가 생길 경우 전체 패키지 단위를 폐기하거나 재작업해야 할 수 있습니다.

제조 단계와 CPO의 조기 선별

이 때문에 검사는 더 이른 웨이퍼/다이 단계에서 이뤄져야 하며, 검증 범위도 훨씬 넓어집니다. 단순한 동작 여부만 보는 것이 아니라 광 정렬(Optical Alignment), 전기적 특성(Electrical Characterization), 열 관리(Thermal Behavior)까지 함께 확인해야 합니다.

Test Insertion의 4단계

그러게 위해서 크게 네 단계의 테스트 과정이 삽입(Test Insertion)되어 있습니다.

SiPh 칩 테스트는 (ㄱ) 웨이퍼 레벨 PIC 스크리닝 → (ㄴ) EIC+PIC 통합 검증 → (ㄷ) 독립 모듈 형태의 광 엔진 테스트 → (ㄹ) SoC/ASIC과 통합된 후(CPO)의 전체 시스템 테스트 순으로 4단계 구성되어 있습니다.

먼저 광소자 자체를 웨이퍼 단계에서 선별하고, 이후 전자칩(EIC)과 광칩(PIC)을 결합해 통합 동작을 검증합니다.

테스트 삽입의 네 단계

그다음 독립된 광엔진 단위에서 성능을 다시 확인하고, 마지막으로 SoC나 ASIC과 함께 묶인 CPO 상태에서 전체 시스템 수준의 검증을 진행하는 구조입니다.

초기 칩 증명 & 스트레스 선별

칩이 실제로 현장에서 안정적으로 쓰이기 위해서는 두 가지를 확인해야 합니다. 첫째는 지금 정상적으로 작동하는지이고, 둘째는 스트레스를 가한 이후에도 계속 정상적으로 작동하는지입니다.

칩이 제대로 작동하는지를 측정하는 기술을 가진 기업은 폼팩터(FormFactor, FORM)입니다. Insertion 1에서 주로 쓰이는 제품을 만듭니다. Advantest(테스터)~Tokyo Electron(프로버)~FormFactor(포토닉 계측)가 공동 개발한 장비인 "TRITON"이 핵심입니다. SiPh(실리콘 포토닉스) 칩이 웨이퍼에 있는 상태에서 테스트할 수 있도록 지원하는 제품입니다.

초기 동작·스트레스 선별과 FormFactor

측정 속도가 빨라야 하고, 일관성이 있어야 하고, 전체 생산량에 걸쳐서 자동화된 부분이 많아서 반복이 가능해야 합니다. 이러한 SiPh 칩 검증 시장은 미국의 FormFactor, 독일 ficonTEC, 대만 MPI 3강 구도였는데 최근에는 CPO 도입기에 앞서서는 FormFactor와 MPI 양강구도로 재편되고 있습니다. 2026년 4월 17일 Citi 추정치 기준 CPO 수혜를 반영하더라도 CY27 EPS가 $3.16으로 CY27 PER은 40배라 낮지 않습니다.

웨이퍼에 있는 칩에 고온/고전압의 스트레스를 가해서 초기에는 멀쩡해 보여도 실제 동작 환경에서 고장으로 이어질 수 있는 잠재 불량을 더 이른 시점에 걸러내는 기술을 가진 기업이 에흐르(Aehr Test Systems, AEHR)입니다. 어떤 칩은 초기 측정에선 멀쩡해보여도 실제 열과 전기적 스트레스를 가하면 약점이 드러납니다.

Aehr와 시스템 검증

실제 동작 환경에서도 잘 작동하는지를 확인하는 과정입니다. 이로서 웨이퍼 단계에서 Known Good Die를 더 정교하게 선별할 수 있습니다. 에흐르에 대해서는 <주간전략보고 : 투자의 생각 (4월 13일~4월 17일)>에 생각들을 전해드린 바 있습니다.

시스템이 잘 작동하는가?

웨이퍼를 단위의 칩들을 테스트하고 나서 각종 제품에 녹여내서 다시 클러스터를 만든 뒤, 즉 모든 구성요소가 연결된 후 완성된 네트워킹을 검증하는 데에 도움을 주는 기업이 비아비(Viavi Systems, VIAV)입니다. 고속 이더넷, 트래픽 생성 및 분석, 광범위한 AI 네트워킹 검증이 가능한 기술을 갖고 있습니다. 하나하나의 제품으로 볼 때는 완벽했지만 전체 수천, 수만, 수십만 개의 링크가 함께 작동해야 하는 대규모 네트워크를 구성하고 나서도 이들이 잘 작동해야 한다는 게 핵심입니다.

비아비·키사이트와 가치사슬 시작

비아비 기업분석은 <비아비 솔루션스(VIAV) 기업분석 : 광학의 시대, 더 많은 테스트가 필요해>에서 전해드린 바 있습니다.

키사이트(Keysight Technologies, KEYS)도 비슷하지만, 키사이트는 칩~링크~시스템까지의 검증 체인을 갖고 있는 기업입니다. 개인적으로는 광학으로 인한 수혜강도 측면에서 키사이트는 다른 분야에 노출된 매출비중이 크고, 비아비로 충분하다 생각하기에 커버하진 않았는데 어쨌든 같은 데이터센터 단위 네트워킹 검증 및 관리 분야에서 비아비와 키사이트가 시장을 양분하고 있다고 보셔도 무방합니다.

광학의 가치사슬

재료~레이저~PIC~패키징~테스트~시스템

재료 및 기판

광학은 웨이퍼에서부터 시작됩니다. 웨이퍼는 2인치부터 6인치까지 크기는 다양한데 여기에 수백 개~수천 개의 칩이 그려집니다. 원래 다른 반도체들은 실리콘을 쓰지만, 실리콘은 빛을 방출하는 능력에 떨어진다는 근본적인 문제가 있어서 광학 제품들의 웨이퍼에는 InP(인듐인화물)을 주로 사용합니다.

InP 기판의 성질과 증설 제약

효율적으로 빛을 방출하고 감지하며, 정확한 파장에서 작동하고 고속 전송을 할 수 있기 때문에 고성능 레이저와 광검출기에 가장 적합합니다.

문제는 이것이 비싸고, 깨지기 쉽고, 제조가 실리콘에 비해서는 어렵다는 점입니다. 고압 설비가 필요하고, 규제로 인해서 18개월 수준의 인증 기간이 존재하다보니 단기간 증설이 어렵습니다. 고품질 InP 웨이퍼를 대규모로 생산할 수 있는 기업이 제한적인 이유인데, 크게 세 개의 기업이 꼽힙니다. 일본의 Sumitomo, 중국의 AXTI, 독일의 Freiberger입니다.

*루멘텀은 스미토모 등 외부 장기공급계약을 통해서 충분한 InP 웨이퍼/기판을 공급받고 있습니다.

*AXTI를 투자처로 고려하지 않는 이유는 ⓐ중국 기업이며 수출통제로 인해서 매출이 크게 하락할 리스크를 안고 있는 점, ⓑ성장성 대비 밸류로 평가하기에 가시성 및 상대매력도가 낮기 때문입니다.

에피택시와 고속 레이저 병목

InP 웨이퍼가 있다고 해서 바로 좋은 레이저가 나오진 않습니다. 레이저의 성능을 결정하는 핵심은 그 위에 어떤 층을 얼마나 정밀하게 쌓았느냐인데, 에피택시(Epitaxy) 과정입니다. 에피택시는 원자 단위의 정밀도를 요구합니다. 그래서 장비와 공정 노하우가 축적된 업체만 의미 있는 물량을 생산할 수 있고, 레이저 수요가 늘더라도 에피택시 용량이 따라오지 못하면 병목은 그대로입니다.

레이저 및 광원

광을 통한 링크는 레이저로부터 시작됩니다. 전기 신호를 받아서 빛으로 변환하고, 빛은 광섬유 혹은 도파관을 통해서 반대쪽 끝의 검출기로 전달되어 다시 전기 신호로 변환됩니다. 데이터가 이동하는 경로입니다. 현재 시장이 가장 크게 병목을 호소하는 지점도 이 부분입니다. 800G, 1.6T급 광모듈, 그리고 많은 CPO 로드맵들이 여전히 고성능 EML에 의존하고 있는데 InP Optical Lane 생산이 병목입니다.

레이저 종류와 공급자

다양한 레이저 칩들이 있습니다. 속도, 거리, 비용, 출력 요구사항에 따라 네 가지 유형으로 나뉩니다. ⓐ매우 정밀한 단일 파장의 빛만 방출하는 DFB 레이저, ⓑ제조비용이 저렴하지만 성능과 도달거리가 짧아 단거리에만 주로 쓰는 VCSEL, ⓒ장거리 전송 및 고성능이 요구되는 애플리케이션에서 널리 쓰이고 효율도 좋은 EML, ⓓ실리콘 포토닉스와 함께 주로 쓰이는 CW 레이저가 있습니다.

레이저 칩을 만드는 기업들은 있지만 하이퍼스케일러들이 원하는 1.6Tbps, CPO에 쓸 고품질의 레이저 칩 등을 만드는 기업은 많지 않습니다. 대표적인 기업이 루멘텀(LITE)입니다. 그리고 Tier 1의 루멘텀만으로 충족되지 않는 고속 트랜시버 수요를 채우기 위해서 하이퍼스케일러들이 옵토일렉트로닉스(AAOI)의 제품을 주문하고 있습니다.

SiPh·InP PIC의 결합

InP 레이저/CW 레이저 칩 등 직접 칩을 만들 수 있느냐 아니냐가 중요한데 옵토일렉트로닉스도 자체 레이저 칩을 생산할 수 있는 플레이어이기 때문에 현재 병목을 순풍삼아 매출이 빠르게 성장하는 중입니다. 주간전략보고나 광학 관련 자료들을 통해서 전해드리고 있는 내용들을 함께 참고하시면 좋습니다.

실리콘 포토닉스

PIC는 전자집적회로(EIC)의 광학 버전이라고 이해하시면 됩니다. 다만, PIC는 실리콘만을 뜻하는 개념이 아니라 SiPh와 InP 등 여러 재료 플랫폼을 포함합니다.

SiPh PIC는 SOI 기반 CMOS 호환 공정을 활용해 도파관, 분배기, 다중화기, 변조기, 광검출기 등을 한 칩에 집적하며, 기존 반도체 제조 인프라를 활용할 수 있어 고집적화와 대량생산에 유리합니다.

InP PIC는 direct bandgap 특성 덕분에 레이저와 증폭기 같은 능동 광소자까지 한 플랫폼에 통합하기 좋습니다.

트랜시버 시장과 수요 전망

그래서 현재 데이터센터용 상용 광모듈에서는 InP 계열 광원과 SiPh PIC를 결합한 하이브리드 구조가 널리 사용되고 있습니다.

트랜시버 및 광모듈

현재의 가장 큰 매출은 트랜시버와 광모듈에서 나옵니다. 앞으로 2~3년 동안에도 마찬가지입니다. 하이퍼스케일러가 데이터센터를 지을 때 실제로 수십만~수백만 개 단위로 사들이는 것은 플러그형 광모듈입니다.

트랜시버 분야의 주력 플레이어들을 보면, Fabrinet, Eoptolink, Coherent, Lumentum이 있습니다. 여기서 중요한 건 루멘텀은 트랜시버에 들어가는 레이저 칩을 만드는 기업이면서 가장 고부가가치인 경우엔 트랜시버'까지도' 만드는 기업인 포지션입니다. 병목의 주도권은 루멘텀에게 있다는 것입니다.

2026년 3월 기준, 모건스탠리 애널리스트는 AI 광트랜시버 TAM가 2025년 $18B → 2028년 $50B로 2.8배 가까이 성장할 것으로 예상했습니다.

수량·가격 성장과 경쟁 압력

전 세계적으로 AI 트랜시버 수는 2025년 4,100만 개 → 2028년 9,500만 개로 2.3배 성장할 것이고, 800G, 1.6T 트랜시버의 물량은 2025년 2,000만 개(49%) → 2028년 8,000만 개(84%)까지 빠르게 늘어날 것으로 예상합니다. 1.6T로의 전환이 빠르면 빠를수록 ASP가 2배씩 상승할 것이므로 사실 TAM은 $50B 이상으로 더 커질 가능성이 높습니다.

현재 광트랜시버 업계는: ⓐAI 인프라가 빠르게 늘면서 인터커넥트 부분이 늘어나며 생기는 Q성장, ⓑ구리를 광으로 대체하는 과정에서 생기는 Q성장, ⓒ800G, 1.6T 등 고사양 광학 제품으로의 업그레이드 사이클이 가속되며 생기는 P성장이 함께 나오고 있습니다. 800G 트랜시버 ASP는 $400, 1.6T는 $700~800이므로 고사양으로의 전환이 빨라지는 것도 꽤나 중요한 요소입니다.

AAOI의 수요 초과 조건

객관적으로 보자면, 가격 경쟁이나 커머디티화 압력이 큰 층이기도 합니다. 그러나 현재로서는 루멘텀 기준으로 CY28 말까지 주문이 꽉찰 정도로 수요가 높고, 데이터 속도를 더 빠르게 만들려는 과정에서 구리케이블을 광케이블로 대체하려는 수요가 공급을 초과하고 있는 국면입니다.

그렇기에 옵토일렉트로닉스 입장에서는 현재의 수요 초과 국면을 이용하여 순풍을 누릴 수 있는 구간이라고 보고 있습니다. (물론 CW를 통한 CPO 제품도 말하고 있긴 한데, 현재 하이퍼스케일러로부터 퀄 테스트를 통과한 제품은 800G이고, 1.6T는 오라클이 테스트 중입니다) 따라서 옵토일렉트로닉스 같은 경우는 광트랜시버 시장의 수요-공급의 초과 정도에 따라 펀더멘탈이 바뀌는 기업인 점을 기억하시면 좋습니다.

테스트 수율이 만드는 경제성

테스트

광학 테스트가 중요한 이유는 품질관리가 아니라 경제성 때문입니다. 테스트를 통과하는 칩이나 모듈의 비율이 매우 중요한 변수가 됩니다. EML 칩 중 60%가 최종 테스트를 통과할 수 있느냐, 85%가 최종 테스트를 통과할 수 있느냐의 차이는 대량생산 시 수익성과 고객에게 보장할 수 있는 신뢰도의 격차를 만드는 요인입니다.

특히 데이터 전송 속도가 더욱 더 빨라지면서 웨이퍼 단계에서 잡은 문제와 패키지나 시스템 단계에서 잡은 문제의 비용은 전혀 달라지고, 광학이 칩에 더 가까이 붙을수록 그 차이는 더욱 더 커집니다. 그래서 CPO 시대에는 웨이퍼 레벨의 테스트, 데이터센터 내 대규모 네트워크를 구축했을 때의 테스트 및 유지보수 작업이 더욱 더 중요해질 것으로 예상하고 있습니다.

시스템 및 네트워크 장비

시스템 및 네트워크 장비

운영자가 구매하는 스위치·라우터

더 나아가면 이러한 광학 부품들을 갖고 조립시켜서 네트워크 운영자가 실제로 구매하고 운영하는 스위치, 라우터들이 있습니다. 시스코, 아리스타, 주니퍼, 엔비디아, 브로드컴 같은 기업들이 설계하고 판매하고 있는 스위치들입니다.

스위치의 데이터 전달

네트워크 스위치는 여러 링크에서 들어오는 데이터를 수신하여, 각 데이터가 어디로 가야할 지를 파악 후 출력 링크로 내보내는 제품입니다.

포트 수와 트랜시버 수요

최신 데이터센터 스위치는 128~512개의 포트를 가지며, 각 포트는 800G~1.6T 속도로 작동하고 각 포트마다 트랜시버들이 필요합니다.

그럼에도 빠진내용 정리

잡담·곁다리 내용

잡담, 화면 설명, 불확실한 표현을 무작정 버리지 않는다.

생략 기록

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