문제는 전력이다.
AI 데이터센터 안에서 GPU들은 쉬지 않고 데이터를 주고받는다. 지금까지는 이 역할을 구리(전기 신호)가 맡아왔다. 그런데 ChatGPT 등장 이후 AI 추론(Inference) 수요가 약 1만 배 폭증하면서 구리가 버티질 못하고 있다.
왜 문제가 됐을까? 구리 기반 광학 트랜시버는 전기 신호를 빛으로 바꾸는 과정에서 전력을 엄청나게 먹고 열을 뿜는다. 포트 하나당 30W다. 수천 개 포트가 동시에 돌아가는 대형 데이터센터에선 이게 치명적인 병목이 된다.
더 큰 문제가 있다. 데이터센터의 전력 총량은 물리적으로 제한된다. 지금도 1GW(기가와트) 급 데이터센터가 건설되고 있지만, AI 추론 수요 증가 속도를 따라가기 어렵다. 젠슨 황이 GTC 2026에서 강조한 핵심 지표가 “전력당 토큰 생산량(Tokens per Watt)”이었던 이유가 여기 있다. 전력이 줄어야 같은 인프라에서 더 많은 AI 연산이 가능하다.
광반도체는 이 문제를 빛으로 푼다.
빛(광 신호)은 전기 신호보다 훨씬 빠르고, 열을 거의 발생시키지 않는다. 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)라고 불리는 이 기술은 반도체 칩 위에 빛을 이용한 데이터 전송 회로를 새기는 방식이다. 마치 고속도로에서 국도로 달리던 차들을 자기부상열차로 바꾸는 것과 같다. 속도는 빠르고, 마찰열은 없다. 게다가 같은 전력으로 훨씬 많은 데이터를 주고받을 수 있다.
그런데 문제는 광 부품이 기판 밖, 즉 서버 외부에만 적용됐다는 점이었다. 결국 서버 내부는 여전히 구리가 지배하고 있었다. 병목은 안에 있었던 셈이다.
CPO vs 기존 광 트랜시버 비교
Before (기존 광 트랜시버)
- 서버 외부에만 광 통신 적용
- 전기-빛 변환 거리가 길어 전력 손실 큼
- 포트당 소비 전력: 약 30W
- 서버 내부는 구리 기반 유지
After (CPO – 동반 패키징 광학)
- 초소형 광 변조기(MRM)를 기판에 직접 배치
- 프로세서와 광 부품의 물리적 거리 최소화
- 포트당 소비 전력: 약 9W (약 70% 절감)
- 절감 전력을 GPU 연산에 재투입 가능
[핵심 차이] 같은 전력으로 더 많은 AI 연산을 돌릴 수 있다. 데이터센터 입장에서는 인프라를 새로 짓지 않고도 AI 처리 용량을 대폭 확대할 수 있다는 뜻이다.
엔비디아는 왜 지금 광반도체에 올인했나
솔직히 말해서, 이건 선택이 아니라 생존 전략이다.
엔비디아는 GTC 2026에서 칩 하나를 발표하지 않았다. 7개의 칩과 5개의 랙으로 구성된 ‘AI 팩토리 시스템’ 전체를 하나의 제품으로 정의했다. GPU는 그 중 하나에 불과하다. 베라 CPU, 그로크의 LPU(언어처리장치), 그리고 스펙트럼-6 스위치에 상용화된 CPO가 함께 묶였다.
CPO 기술이 스펙트럼-6 스위치에 상용화되면서 포트당 전력이 30W에서 9W로 떨어졌다. 이 숫자가 단순해 보여도, 수천 포트가 돌아가는 대형 데이터센터에서는 수십 메가와트 단위의 절감이 가능해진다.
시장은 이 변화를 빠르게 읽었다. 뱅크오브아메리카(BofA) 애널리스트는 광 인터커넥트(광 신호를 이용한 데이터 연결 기술) 시장이 2030년까지 지금의 약 4배인 730억 달러(약 110조 원) 규모로 성장할 것으로 전망했다. 게다가 CPO가 서버 내부까지 도입되면 기존에는 서버 밖에서만 쓰이던 광 부품 수요가 서버 안으로까지 폭발적으로 확대된다.
그렇다면 한국 기업들의 기회는 어디에 있을까?
현재 광반도체 핵심 공급망은 루멘텀, 코히어런트, 마벨(Marvell) 같은 미국·글로벌 기업이 장악하고 있다. 엔비디아가 이미 루멘텀과 코히어런트에 각 20억 달러를 투자한 것도 공급망 선점 포석이다. 국내 기업 우리로, 기가레인 등은 광통신 부품과 RF(무선주파수) 소자 분야에서 수혜 기대를 받고 있다. 실제 CPO 공급망에 편입될 수 있느냐, 그리고 그 시점이 언제냐가 주가 장기 방향을 결정할 핵심 변수다.
시장은 기대감으로 먼저 올랐다. 실적이 그 기대를 따라잡을 수 있느냐는 별개의 질문이다.
Editor’s Note
여기서 재밌는 역설이 하나 있다.
광반도체가 전력을 70% 줄인다고 했다. 그런데 그 아낀 전력으로 뭘 할까? GPU를 더 돌린다. 더 많은 AI 연산을 처리한다. 결국 데이터센터 전체 전력 소비는 줄지 않는다. 오히려 늘어난다.
에너지 인프라를 오래 봐온 입장에서 이 부분이 핵심이라고 생각한다. 광반도체는 “배선 구간의 낭비”를 줄이는 기술이지, AI 전력 수요 자체를 줄이는 기술이 아니다. 젠슨 황이 강조한 “전력당 토큰 생산량”이 이걸 정확히 보여준다. 절대 전력을 아끼는 게 아니라, 같은 전력으로 더 많이 뽑아내는 효율의 문제다.
그래서 어떤 결론이 나오냐면 — 광반도체가 아무리 발전해도 발전소와 송전망, 데이터센터 전력 인프라 투자 테마는 흔들리지 않는다. 오히려 AI 연산이 더 효율적으로 돌아갈수록 수요가 더 빠르게 올라간다. 광반도체 관련주도 보되, 에너지 인프라 테마를 놓치지 말라는 이야기다.
3줄 요약
- 엔비디아는 차세대 AI 인프라 효율화를 위해 구리 배선을 대체하는 광반도체 CPO 기술 도입을 공식화했다.
- 광반도체는 서버 포트당 소비 전력을 70% 줄이며, 절감된 전력으로 더 많은 AI 연산을 수행하게 만들어준다.
- 우리로, 기가레인 등 국내 기업이 수혜주로 부각되었으며, 광 인터커넥트 시장은 2030년 110조 원 규모로 4배 성장할 전망이다.
자주 묻는 질문(FAQ)
Q1. 광반도체와 일반 반도체는 뭐가 다른가?
A: 일반 반도체가 전자(전기 신호)를 이용해 정보를 처리한다면, 광반도체는 빛(광자)을 이용해 정보를 전달한다. 핵심 차이는 전력 소모와 속도다. 빛은 전기 신호보다 빠르고 열 발생이 적다. 실리콘 포토닉스라는 기술로 구현하며, 데이터 전송 경로에서 구리를 대체하는 방식으로 AI 데이터센터에 적용된다.
Q2. CPO가 뭔가? 왜 중요한가?
A: CPO(Co-Packaged Optics, 동반 패키징 광학)는 프로세서와 광 부품을 하나의 기판 위에 직접 붙여 패키징하는 기술이다. 기존에는 서버 외부에만 광 부품이 있었는데, CPO는 서버 내부 칩 바로 옆에 광 소자를 배치한다. 결과적으로 전기-빛 변환 거리가 짧아져 전력 손실이 줄고, 데이터 전송 속도와 효율이 올라간다. 엔비디아가 GTC 2026에서 스펙트럼-6 스위치에 처음 상용화했다.
Q3. 우리로·기가레인이 급등한 이유가 뭔가?
A: 엔비디아의 광반도체 전략 공식화로 관련 공급망 기대감이 폭발했기 때문이다. 기가레인은 RF통신 부품과 반도체 공정 장비를, 우리로는 광통신 부품을 만드는 기업이다. 실제로 CPO 공급망에 편입될 가능성이 주가를 끌어올렸다. 다만, 기대감 선반영과 실제 납품 계약 확정 사이의 간극은 여전히 존재한다.
Q4. 광반도체 시장, 얼마나 커지나?
A: 뱅크오브아메리카에 따르면 광 인터커넥트 시장이 2030년까지 약 730억 달러(약 110조 원) 규모로 성장할 전망이다. 현재 대비 약 4배다. CPO가 서버 내부까지 확대되면 광 부품 수요가 외부에서 내부까지 두 배로 확장되기 때문이다. AI 추론 수요 폭증이 이 성장을 가속하는 핵심 동력이다.
Q5. 광반도체 테마, 단기 급등 이후 어떻게 볼까?
A: 기술의 방향성은 분명하다. 하지만 상용화 속도와 국내 기업의 공급망 실질 편입은 별개 문제다. 기가레인이 3월 한 달 270% 이상 폭등한 것은 기대감의 선반영이다. 실적 기반의 중장기 투자와 테마 단기 트레이딩을 구분해서 접근하는 것이 현명하다.
투자 유의사항: 본 콘텐츠는 기술 산업 현장 경험(전/현직 배터리·수소연료전지 산업 실무)을 바탕으로 한 정보 제공 목적이며, 금융 전문가의 투자 자문이나 권유가 아닙니다. 모든 투자 결정은 투자자 본인의 판단과 책임 하에 이루어져야 하며, 원금 손실 가능성이 있습니다. 제시된 데이터(BofA 등 인용)는 2026년 기준 추정치로 실제와 다를 수 있습니다. 필요 시 전문 투자자문사와 상담하시기 바랍니다.
