AI 스케일업 광인터커넥트 기술 비교

AI 데이터센터의 광 인터커넥트 기술을 둘러싼 경쟁 지형이 새로운 국면에 접어들고 있다. 최근 LightCounting Market Research가 주최한 온라인 기술 포럼에서 광부품 기업 Lumentum은 스케일업(scale-up) 인터커넥트 기술을 한눈에 비교하는 슬라이드를 공개해 주목받았다. 이 자료는 VCSEL, 실리콘 포토닉스(SiPh), 인화인듐(InP), 그리고 박막 리튬나이오베이트(TFLN) 등 네 가지 광 기술을 속도, 배치 물량, 비용, 전력, 신뢰성, 전송 거리, 집적도 등 핵심 지표별로 정리했다. 각 플랫폼이 서로 다른 강점과 약점을 지니고 있어, 어느 하나의 기술도 모든 항목에서 우위를 점하지 못한다는 점이 핵심 시사점으로 제시됐다. 주목할 부분은 기술 선택이 결국 애플리케이션 특성에 따라 달라진다는 점이다. AI 클러스터가 수백 개에서 수만 개의 GPU 규모로 확장되면서, 경쟁의 초점은 단순히 더 빠른 광 엔진을 만드는 것을 넘어 성능, 양산성, 비용, 신뢰성, 시스템 확장성 사이의 최적 균형을 찾는 방향으로 이동하고 있다. 이러한 흐름은 광 트랜시버 및 광부품 공급 업체들에게 기술 포트폴리오 다변화의 필요성을 시사한다. 차세대 AI 인프라 구축이 가속화될수록 각 광 기술의 트레이드오프를 이해하고 적재적소에 배치하는 역량이 산업 경쟁력을 좌우할 전망이다.