광 트랜시버(Optical Transceiver) 기술
AI 및 GPU 발전에 따른 대역폭 수요 대응 관련 시장문제
AI, GPU, 그리고 데이터 센터 대역폭의 교차점
인공지능(AI)과 GPU 기술은 자율주행차, 의료 진단, 금융 모델링, 엔터테인먼트 등 다양한 산업을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술 발전은 높은 연산 능력과 대용량 데이터 처리에 기반하고 있으며, 이로 인해 데이터 센터의 데이터 처리 및 전송량이 전례 없이 증가하고 있습니다. 이러한 변화는 네트워크의 데이터 전송 용량을 의미하는 '대역폭' 측면에서 데이터 센터 인프라의 근본적인 재평가를 요구하고 있습니다.
전통적인 전기 기반 연결 방식은 오랫동안 데이터 센터에서 사용되어 왔으나, 증가하는 데이터 속도에는 한계가 있습니다. 전기 신호는 거리 증가에 따라 신호 손실과 감쇠가 발생하기 때문에 성능 및 확장성 측면에서 한계를 보입니다. 이에 따라 광 트랜시버는 이러한 한계를 극복할 수 있는 핵심 기술로 부상하고 있습니다. 광 트랜시버는 전기 신호를 광 신호로 변환한 후 광섬유를 통해 전송하고, 다시 전기 신호로 복원함으로써 신호 손실 없이 장거리 고속 통신을 가능하게 합니다. 이러한 기능은 복잡하고 분산된 AI 및 GPU 워크로드를 지원하는 데 있어 필수적이며, 차세대 데이터 센터 인프라의 중심 기술로 자리 잡고 있습니다.
AI와 GPU 시대의 대역폭 수요 급증
AI, 특히 대규모 언어 모델 학습은 데이터 센터 트래픽의 구조를 근본적으로 변화시키고 있습니다. AI 워크로드는 전통적인 고성능 컴퓨팅(HPC)보다 훨씬 많은 이스트-웨스트 트래픽(서버 간 내부 통신)을 생성합니다. 이는 과거 클라이언트와 서버 간의 노스-사우스 트래픽이 중심이었던 것과는 다른 양상입니다. 병렬 처리를 기반으로 하는 AI 학습은 수천 개의 GPU 간에 모델 파라미터와 그래디언트를 빈번하게 주고받아야 하며, 이에 따라 막대한 대역폭이 필요합니다.
또한 고성능 GPU와 커스텀 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)의 사용 증가로 인해 서버 간 통신 요구는 더욱 커지고 있습니다. 예를 들어, 고성능 GPU 여러 개가 장착된 단일 호스트는 지속적으로 100Gbps 이상의 트래픽을 생성할 수 있습니다. NVIDIA의 데이터 센터용 GPU는 모델에 따라 PCIe 대역폭 요구가 상이하며, RTX A30은 16GB/s, H100 PCIe 및 SXM5 모델은 최대 8192GB/s까지 요구합니다. 일반적으로 복잡한 AI 모델 학습에는 최소 48GB/s 이상의 대역폭이 필요하며, 초대형 모델의 경우 768GB/s 이상이 요구될 수 있습니다.
이러한 요구는 데이터 센터 아키텍처에도 영향을 미칩니다. 기존 네트워크 설계는 이러한 고강도 이스트-웨스트 트래픽을 처리하기에 부족할 수 있으며, 이에 따라 Fat-Tree, 멀티레일 InfiniBand 리프-스파인 구조와 같은 확장 가능한 네트워크 토폴로지가 도입되고 있습니다. 이러한 구조는 400G, 800G급 고속 광 인터커넥트를 기반으로 병목 현상을 줄이고 AI 학습에 필요한 대규모 데이터 흐름을 원활하게 처리합니다.
광 트랜시버: 고속 데이터 전송의 핵심
광 트랜시버는 데이터 센터 내 고속 데이터 전송의 핵심 요소입니다. 이 장치는 네트워크 장비의 전기적 영역과 광섬유의 광학 영역을 연결하며, 스위치에서 생성된 전기 신호를 광 신호로 변환해 전송하고, 다시 수신된 광 신호를 전기 신호로 복원하는 기능을 수행합니다.
광 트랜시버의 가장 큰 강점은 매우 높은 속도의 데이터 전송이 가능하다는 점입니다. 이는 AI 워크로드에서 테라바이트, 페타바이트 수준의 데이터를 신속하게 전송해야 하는 상황에서 매우 중요합니다. 현재 기술은 400G, 800G까지 지원 가능하며, 업계는 초당 테라비트급 속도를 목표로 기술 개발을 지속하고 있습니다.
또한 광 트랜시버는 신호 손실 없이 장거리 전송이 가능하다는 점에서 구리 케이블보다 유리합니다. 대규모 데이터 센터 및 분산 AI 환경에서는 서버 및 GPU가 서로 다른 랙 또는 건물 내에 분산되어 있기 때문에 이러한 장거리 전송 성능은 안정성과 성능 확보에 매우 중요합니다. 800G 모듈 등 고급 광 트랜시버는 인프라 전면 교체 없이도 네트워크 업그레이드를 가능하게 해주며, 향후 확장성 측면에서도 탁월한 선택지입니다.
AI 혁신의 에너지 소비와 효율적 트랜시버의 중요성
AI 도입 확대는 데이터 센터의 전력 소비 증가를 야기하고 있습니다. 특히 대규모 모델 학습은 기존 컴퓨팅보다 훨씬 많은 전력을 필요로 하며, AI 모델에 대한 단일 쿼리는 일반 웹 검색 대비 10배에 가까운 전력을 소모합니다. 이에 따라 전 세계 데이터 센터의 전력 소비는 2030년까지 두 배 가까이 증가할 것으로 전망되고 있습니다.
예를 들어, NVIDIA의 DGX 시리즈는 AI 학습을 위해 특화된 시스템으로, A100, H100, GH200 모델의 경우 단일 6U 섀시 기준으로 약 6.5kW에서 최대 11kW에 이르는 높은 전력을 소비합니다. AI 데이터 센터는 기존의 CPU 기반 시스템보다 훨씬 높은 전력 소모를 특징으로 하는 GPU 클러스터를 중심으로 구성되며, 고성능 GPU 한 대는 일반 CPU에 비해 약 5배에서 10배에 달하는 전력을 요구합니다. 이로 인해 발열량 역시 대폭 증가하게 되며, 냉각 및 전력 공급 인프라에 대한 부담이 가중됩니다. 이러한 변화는 데이터 센터 전체의 에너지 수요에도 큰 영향을 미쳐, 기존의 초대형 센터가 통상적으로 소비하던 30~40MW 수준에서 100MW를 초과하는 수준으로 확대되는 추세입니다.
랙당 전력 밀도도 상승하고 있으며, 평균 15kW에서 AI 서버 기준 60~120kW, 일부 사례에서는 150kW를 초과하기도 합니다. 이러한 밀도 증가는 냉각, 전력 공급, 인프라 전반에 큰 부담을 주고 있습니다. 이에 따라 광 트랜시버 역시 고속 전송뿐 아니라 고효율 설계가 필수적입니다. 고속화가 진행됨에 따라 전력 소비도 증가하지만, 공간 제약과 발열 문제를 고려해 전력 밀도를 줄이는 기술이 중요합니다.
이를 해결하기 위해 단일 전원 솔루션(MPS MPM54313)이나 집적 전압 조정기(IVR) 등의 새로운 전력 관리 기술이 등장하고 있으며, 이는 트랜시버의 전력 효율과 소형화를 동시에 실현하고 있습니다.
고성능의 경제성: 첨단 광 트랜시버의 개발·제조 비용 및 시장 가격
고성능 광 트랜시버는 첨단 기능을 갖추고 있는 만큼 상당한 개발 및 제조 비용이 수반됩니다. 이러한 비용은 고정밀 레이저, 민감한 광 검출기, 고급 변조기 등 복잡한 구성요소에서 비롯되며, 이들 부품은 희토류 금속 및 특수 반도체 등 고가의 원자재와 정밀 제조 공정을 요구합니다.
트랜시버가 시장에 출시되기까지는 설계, 성능 검증, 신뢰성 테스트 등 다양한 엔지니어링 개발 비용이 발생합니다. 또한 제품의 원가를 구성하는 요소에는 레이저, 광 검출기, 전기 신호를 제어하는 칩셋 등이 포함된 원자재 및 부품(BOM: Bill of Materials)뿐만 아니라 임대료, 유틸리티, 영업/마케팅, 기술 지원 등 간접비용도 존재합니다.
시장 가격은 단순히 생산 원가뿐 아니라 여러 요소에 의해 결정됩니다. 브랜드 신뢰도에 따라 프리미엄 가격이 형성될 수 있으며, 일부 기업은 자사 하드웨어에만 호환되도록 제한하는 '벤더 종속(Vendor Lock-In)' 전략을 통해 가격을 높이기도 합니다. 광 트랜시버는 구리 기반 모듈보다 복잡한 기술이 요구되므로 일반적으로 더 높은 가격대를 형성하며, 전송 거리 및 속도에 따라 가격이 상승합니다.
예를 들어, 100G QSFP28 SR4(100m) 모듈은 약 $220~$295이며, 100G QSFP28 LR4(10km) 모듈은 $700~$850에 달할 수 있습니다. 하지만 기술의 성숙도 증가와 규모의 경제 실현에 따라 기가비트당 비용은 지속적으로 감소하고 있습니다. 이는 네트워크 업그레이드가 필요한 기업들에게 점차 매력적인 옵션이 되고 있으며, 수익성과 경쟁력 확보에도 긍정적인 영향을 미치고 있습니다.
2024년 데이터 센터용 광 트랜시버 시장은 약 18억 7천만 달러 규모로 평가되며, 2025년에는 21억 5천만 달러로 성장할 전망입니다. 광 트랜시버 전체 시장은 2023년 기준 100억 달러 이상으로, 2024~2032년 사이 연평균 성장률(CAGR) 15% 이상이 예상됩니다. 이는 고속 데이터 전송 수요 증가에 따른 강력한 성장 잠재력을 보여줍니다.
시장 과제와 기회: AI 시대 광 트랜시버의 현실과 가능성
AI로 인해 급격히 성장 중인 광 트랜시버 시장은 동시에 몇 가지 중요한 과제에 직면하고 있습니다. 첫 번째는 고속 데이터 전송을 달성하기 위한 전력 소비의 증가입니다. 대역폭 수요가 높아질수록 광 모듈의 전력 요구도 증가하며, 이는 데이터 센터의 운영 비용과 발열 관리에 부담을 주고 있습니다.
또한 일부 환경, 예를 들어 다세대 주택(MDU)과 같은 장소에서는 광섬유 기반 인프라의 구축이 물리적 공간 제약과 기존 배선 문제로 인해 설치 비용이 증가할 수 있습니다. 네트워크 인프라 간의 다양한 프로토콜 및 표준으로 인해 호환성 문제가 발생할 수 있으며, 초고속 트랜시버의 설계 및 제조에 필요한 기술적 복잡성은 공급자 수를 제한하여 전체 비용을 높이는 요인이 됩니다.
공패키지 광학(Co-Packaged Optics)의 도입은 새로운 가능성을 열어주지만 동시에 새로운 설계 과제를 야기합니다. 예를 들어, 하나의 스위치당 관리해야 하는 광섬유 수가 증가하며 시스템 통합 난이도도 상승합니다.
반면 이러한 도전과제에도 불구하고, AI 기반 수요 증가에 따른 기회는 매우 큽니다. 5G, IoT, 클라우드 컴퓨팅의 확산은 빠르고 효율적인 데이터 전송 수단으로서 광 트랜시버의 수요를 가속화하고 있습니다. 글로벌 주요 기업들이 AI 및 ML 전용 데이터 센터를 건설하고 있으며, 이는 고속 광 연결 기술의 도입을 촉진합니다.
특히 MDU와 같은 환경에 광섬유 인프라가 확대되면서 통신 서비스 제공자와 광 트랜시버 시장 모두에게 새로운 기회가 창출되고 있습니다.
기술 혁신: 실리콘 포토닉스와 공패키지 광학의 영향
광 트랜시버 시장은 현재 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)와 공패키지 광학(Co-Packaged Optics)이라는 기술적 혁신을 중심으로 급변하고 있습니다. 실리콘 포토닉스는 광학 부품을 실리콘 칩 상에 통합하는 기술로, 특히 데이터 센터 내 단거리 애플리케이션에서 비용 효율성과 대량 생산 가능성을 동시에 제공합니다.
이 기술은 CMOS 공정 기반 제조 인프라를 활용하여 고집적·고성능 광 트랜시버를 보다 저렴하게 생산할 수 있도록 합니다. 실리콘 기반 포토닉 집적 회로(PIC)는 이미 1.6Tbps 이상의 전송 속도를 구현 가능하며, AI 엑셀러레이터와 데이터 센터의 대역폭 요구를 충족시키는 핵심 기술로 부상하고 있습니다.
한편, 공패키지 광학(CPO)은 스위치 ASIC과 광 모듈을 하나의 패키지로 통합함으로써, 전기 신호가 전송되는 거리를 최소화하여 전력 효율을 최대 30~50% 향상시킬 수 있습니다. 또한 대역폭 밀도 증가와 지연 시간 감소라는 장점을 제공하여 미래 AI 인프라의 요구를 충족시킵니다. NVIDIA, Intel, Broadcom, Cisco 등 주요 기업들은 CPO 기반 고속 네트워크 기술을 개발 중이며, 이 시장은 향후 빠르게 성장할 것으로 기대됩니다.
경쟁 구도: 주요 기업과 전략
광 트랜시버 시장은 Coherent Corp., Lumentum Operations, Sumitomo Electric, Fujitsu Optical Components, Cisco Systems 등 글로벌 대기업과 혁신 스타트업이 혼재하는 경쟁 환경을 보이고 있습니다. 이들 기업은 고속, 저전력, 비용 효율적인 트랜시버를 개발하여 데이터 센터와 통신 네트워크의 변화하는 요구를 충족시키고자 합니다.
Coherent Corp.는 800G ZR/ZR+ 광 트랜시버를 출시하며 차세대 통신 네트워크 기술력을 선보였으며, Lumentum은 NVIDIA와 협력하여 AI 클러스터용 고속 광 인터커넥트를 개발하고 있습니다. 이처럼 AI 시장에 특화된 제품 개발과 전략적 제휴가 증가하고 있습니다.
주요 전략으로는 제품 포트폴리오 확장, 기술 제휴 및 협업, 에너지 효율성을 고려한 설계 최적화 등이 있으며, 개방형 표준(Open Standards)과 상호 운용성 확보를 통해 고객의 비용 부담을 줄이고 시장 유연성을 높이려는 움직임도 활발합니다. 또한 개발도상국과 중소 네트워크 환경을 겨냥한 보급형 트랜시버 전략도 병행되고 있습니다.
향후 전망: AI 시대 광 트랜시버 시장의 성장 동력
AI 애플리케이션의 급성장에 힘입어 광 트랜시버 시장은 향후 수년간 강력한 성장이 예상됩니다. 특히 AI 클러스터 전용 광 트랜시버 시장은 단기간 내 두 배 이상 성장할 수 있다는 전망이 제시되고 있습니다. 400G 이상 고속 트랜시버의 출하량 증가 또한 빠르게 진행될 것으로 보입니다.
성장 동력은 다양하지만, 클라우드 컴퓨팅과 데이터 센터의 지속적인 확장, 5G 도입, 인터넷 트래픽 증가가 핵심 요인입니다. 특히 AI 및 GPU 기술의 발전은 고대역폭 요구를 가속화하며, 실리콘 포토닉스 및 공패키지 광학 기술의 채택을 촉진하고 있습니다. 전 세계 통신 및 브로드밴드 서비스 확대 또한 고속 데이터 네트워크에 대한 수요를 강화하고 있으며, 이에 따라 광 트랜시버의 필요성은 더욱 높아질 것입니다.
