· AI 투자의 핵심 축이 컴퓨팅에서 네트워킹과 전력 효율로 이동 중
· 수많은 칩과 서버를 지연 없이 전력 소모를 최소화하며 연결하냐가 핵심
1. AI 병목 현상의 중심 이동
- AI 시스템의 한계가 연산(컴퓨팅)에서 전력 소모와 데이터 연결속도(네트워킹)로 이동
- GPU 성능 고도화로 데이터 처리량은 폭증했으나, 칩 간 통신 속도와 전력 공급 효율이 따라가지 못해 병목이 발생
2. 구리선에서 광 연결(옵티컬 인터커넥트)로의 전환
- 전기 신호 기반의 구리선은 질량과 저항으로 인해 발열 및 전력 손실이 발생
- 이를 극복하기 위해 빛을 활용하는 광 연결 기술이 부상
- 데이터 전송 속도가 확장되는 환경에서는 구리선의 물리적 한계로 인해 광케이블 및 광 트랜시버 도입이 필수적
3. 플러거블에서 CPO 중심으로
- 전력 효율을 극대화하기 위해 플러거블 방식에서, AI 칩과 광 엔진을 통합하는 공동 패키징 기술로 발전 중
- 칩 간 물리적 거리를 줄여 전력 소모와 지연 시간을 최소화하려는 엔비디아, 브로드컴
4. 광학 밸류체인
- 시스템 및 칩 설계: 엔비디아, 브로드컴, 마벨
- 광 모듈 및 부품 제조: 루멘텀, 코히런트, 어플라이드 옵토일렉트로닉스
- 파운드리 및 기초 소재: TSMC, 글로벌파운드리, 타워 세미컨덕터, 코닝, AXT