GPU 확장전, 광통신 연결 기술로 무게중심 이동

AI 데이터센터가 수천 개에서 수만 개의 GPU를 묶는 규모로 커지면서 경쟁의 핵심이 GPU·고대역폭메모리 확보에서 장치 간 연결 성능으로 이동하고 있다. 삼일PwC는 13일 발간한 광통신 기술 보고서에서 네트워크 대역폭과 전력 효율이 AI 인프라의 새로운 병목으로 부상했다고 진단했다. 데이터 전송 방식도 구리 기반 전기 연결에서 광통신으로 전환되는 흐름이 뚜렷해지고 있다.

구리 케이블은 대역폭이 증가할수록 전력 효율이 낮아지고, 주요 AI 데이터센터의 고대역폭 환경에서는 유효 전달 거리가 수 미터 이내로 제한될 수 있다. 시설 대형화로 랙 사이 거리가 길어지면 전기 신호가 약해지는 문제도 커진다. 첫 번째 대안은 랙 간 전송 구간에서 전기 신호를 빛으로 바꿔 광섬유로 보내는 방식이다. 신호 감쇠가 적은 광섬유와 변환 장치인 광트랜시버를 이용해 저지연·저전력의 중장거리 통신 환경을 구현한다.

다음 단계인 공동패키징 광학(CPO)은 광학 엔진과 스위치 칩을 같은 패키지에 넣어 장비 내부의 전기 신호 구간을 크게 줄이는 기술이다. 초기 상용화 단계에 들어선 CPO의 세계 시장은 연평균 38% 성장해 2030년 5억8000만달러에 이를 것으로 전망됐다. 마지막 단계는 GPU 칩 사이 인터페이스 자체를 광통신으로 전환하는 것으로, 연산 칩의 물리적 거리 제약을 완화해 AI 시스템 구조까지 바꿀 기술로 평가된다.

글로벌 기업의 투자도 구체화됐다. 엔비디아는 지난 3월 루멘텀과 코히런트에 각각 20억달러를 투자했고, TSMC는 실리콘 포토닉스 칩을 포함한 CPO 제조 기반을 구축하고 있다. 국내에서는 대한광통신이 수직계열화를 바탕으로 미국 AI 인프라용 광케이블 공급 계약을 맺었으며, 오이솔루션과 빛과전자는 광트랜시버 제품을 개발하고 있다. 광통신이 확산되면 GPU와 HBM을 가깝게 배치해야 했던 제약이 줄어 시스템이 집적 중심에서 유연한 분산 구조로 바뀔 가능성이 있다. 국내 기업에는 광통신 환경에 맞춘 메모리 구조 연구와 함께 실리콘 포토닉스, 고속 인터커넥트 칩으로 기술 영역을 넓히는 전략이 요구된다.