CPO란? 광통신 원리와 AI 데이터센터에서 중요한 이유

[먼저 읽어보면 좋은 글]

AI 데이터센터란?｜구조·전력·냉각부터 관련 산업과 미래 전망까지

 

AI 데이터센터의 성능은 GPU가 얼마나 빨리 계산하느냐만으로 결정되지 않습니다. 여러 GPU가 함께 일하려면 필요한 데이터를 빠르게 주고받아야 합니다. 계산 능력이 아무리 좋아도 다른 장치의 데이터를 기다리는 시간이 길면 전체 작업은 느려집니다.

 

이때 중요한 기술이 광통신과 CPO입니다. 광통신은 빛으로 데이터를 전달하는 기술이고, CPO는 전기 신호를 빛으로 바꾸는 장치를 반도체 칩 가까이에 배치하는 방식입니다.

 

복잡한 용어보다 “데이터를 무엇으로 보내고, 어디에서 빛으로 바꾸는가?”라는 질문부터 시작하면 이해하기 쉽습니다.

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1. AI 데이터센터는 왜 데이터 이동이 중요할까?

그림 : AI의 데이터 이동 : 연결 구간부터 나누어서 이해하는게 좋습니다.

 

여러 GPU로 AI 모델을 처리할 때는 일을 나누고 결과를 주고받는 과정이 필요합니다. 학습에서는 계산 결과를 동기화하고, 추론에서도 모델을 여러 장치로 나눈 구성이라면 장치 사이에 데이터가 오갑니다.

 

GPU를 요리사라고 생각해 보겠습니다. 요리사가 많아도 재료와 완성된 요리를 나르는 통로가 좁으면 주방 전체의 처리량은 늘지 않습니다. GPU의 계산 능력이 충분히 발휘되려면 데이터가 오가는 통로도 함께 좋아져야 합니다.

 

다만 모든 AI 작업이 네트워크 때문에 느린 것은 아닙니다. 작업에 따라 계산량, 메모리 용량·대역폭, 데이터 이동 중 중요한 제약이 달라집니다.

 

데이터가 오가는 구간	무엇을 위한 연결일까?
GPU ↔ HBM	연산에 필요한 데이터를 바로 옆 고대역폭 메모리에서 읽고 쓰는 연결
가속기 ↔ 가속기	여러 연산장치가 긴밀하게 협력하도록 묶는 연결, 즉 스케일업
서버·랙 ↔ 서버·랙	더 큰 AI 클러스터로 확장하는 연결, 즉 스케일아웃
데이터센터 ↔ 데이터센터	건물·캠퍼스·지역 사이에서 데이터를 전달하는 연결

 

이 구간들이 모두 같은 방식으로 연결되는 것은 아닙니다. GPU–HBM은 현재 주로 패키지 내부의 짧은 전기 연결을 사용합니다. 반면 더 먼 거리나 높은 연결 대역폭이 필요한 구간에서는 광통신이 중요한 역할을 합니다. 스케일업도 여러 랙으로 확장될 수 있어, 단순히 ‘랙 안과 밖’만으로 구분하지는 않습니다.

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2. 광통신이란? 전기 데이터를 빛에 실어 보내는 기술

컴퓨터는 전자회로로 데이터를 처리하지만, 장치 사이의 전송에는 빛을 사용할 수 있습니다.

광통신의 기본 흐름은 전기 → 빛 → 전기입니다.

외부 광원과 변조기를 사용하는 구성의 예시입니다. 레이저 자체를 직접 변조하는 방식도 있습니다. 그림의 TIA는 광검출기의 작은 전류를 전압신호로 바꾸는 증폭기입니다.

 

① 송신 측 전자회로가 보낼 데이터를 준비합니다.

② 레이저가 빛을 공급하고 변조기가 데이터에 맞춰 빛의 상태를 바꿉니다.

③ 데이터가 실린 빛이 광섬유를 따라 이동합니다.

④ 수신 측 광검출기가 빛을 전기 신호로 바꿉니다.

⑤ 수신 회로가 신호를 처리해 데이터를 복원합니다. 

 

레이저는 빛을 만드는 장치, 변조기는 빛에 정보를 싣는 장치, 광검출기는 빛을 읽는 장치라고 이해하면 됩니다.

 

하나의 광섬유에 여러 파장의 빛을 함께 보내는 WDM·파장분할다중화도 있습니다. 색깔이 다른 여러 차선으로 데이터를 나누어 보내는 것과 비슷합니다.

 

광통신은 단순히 ‘빛이라서 빠른 것’일까?

중요한 것은 많은 데이터를 필요한 거리까지, 감당할 수 있는 전력과 손실로 보내는 능력입니다. 전기 연결은 속도가 높아지고 거리가 길어질수록 신호 손실과 보정 부담이 커질 수 있습니다.

 

광통신은 이런 조건에서 유리할 수 있지만 빛으로 바꾸고 다시 읽는 장치에도 비용과 전력이 듭니다. 따라서 모든 구리 연결을 광섬유로 바꾸는 것이 정답은 아닙니다. 짧은 구간에서는 구리가 경제적이고 효율적인 선택일 수 있습니다.

 

[자주 나오는 용어를 먼저 정리하기]

용어	쉬운 설명
광트랜시버	광신호를 보내는 송신기와 받는 수신기를 합친 장치
광엔진·Light Engine	전기와 빛 사이의 변환을 담당하는 핵심 구성체. 제품별 포함 기능은 다름
PIC	Photonic Integrated Circuit. 빛을 다루는 소자를 집적한 회로
EIC	Electronic Integrated Circuit. 광소자 구동·수신 등 전자회로를 담은 칩
드라이버	변조기 등 송신 광소자를 구동하는 전기 신호를 만듦
TIA	광검출기의 작은 전류를 처리하기 쉬운 전압 신호로 바꾸는 증폭기
DSP	디지털 신호 처리기. 설계에 따라 신호 보정과 데이터 복원 등에 사용
SerDes	병렬 데이터를 빠른 직렬 신호로 보내고 다시 복원하는 인터페이스
ASIC·XPU	ASIC은 특정 용도 칩. XPU는 GPU 등을 포함하는 연산장치의 포괄적 표현

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3. CPO란? 빛으로 바꾸는 장소를 칩 가까이 옮긴다

CPO는 Co-Packaged Optics의 약자입니다. 스위치 ASIC이나 연산 칩과 광엔진을 같은 패키지에 배치하는 구조를 말합니다. ASIC은 특정 역할을 수행하도록 설계한 반도체이고, 광엔진은 전기 신호와 광신호 사이의 변환을 담당하는 핵심 구성체입니다.

 

위치는 개념적으로 단순화했습니다. 실제 구조와 거리는 제품마다 다르며, 반드시 이 순서대로 교체되는 것은 아닙니다.

 

방식	빛으로 바꾸는 위치	이해할 핵심
플러거블	장비 앞면의 탈착형 광모듈	모듈 교체와 유지보수가 비교적 편리
NPO	칩 패키지 가까운 위치	광엔진을 가까이 가져와 전기 구간을 줄임
CPO	칩과 같은 패키지	전기 구간을 더 짧게 만드는 통합 설계

 

전송속도가 높아질수록 PCB의 긴 전기 배선에서는 신호 감쇠, 왜곡, equalization 부담 등이 커집니다. 그래서 광엔진을 ASIC 가까이 가져오는 것이 CPO의 중요한 목적입니다.

 

CPO와 실리콘 포토닉스의 차이

실리콘 포토닉스는 빛을 다루는 회로를 실리콘 기반으로 집적하는 기술이고, CPO는 광학 부품과 전자 칩을 함께 배치하는 패키징 구조입니다. 즉 하나는 ‘어떤 기술로 광회로를 만드는가’, 다른 하나는 ‘어디에 함께 넣는가’에 관한 말입니다.

 

실리콘 포토닉스는 플러거블 광모듈에도 쓰일 수 있습니다. 또한 레이저까지 모두 순수 실리콘으로 만든다는 뜻은 아닙니다. 다른 반도체 재료를 결합하거나 외부 레이저를 사용하는 설계도 있습니다.

 

광통신 모듈이 발전하면서 “빛으로 바꾸는 장치가 ASIC에 얼마나 가까워지는가”를 설명하는 이미지 출처 : ASE홈페이지 (https://ase.aseglobal.com/silicon-photonics/)

 

위 그림을 한 문장으로 요약하면

고속 광인터커넥트가 발전할수록 광엔진을 ASIC 가까이 배치해 고속 전기 신호가 이동해야 하는 거리를 줄이는 방향이 중요해지고 있습니다. ASE의 그림은 Pluggable → On-Board Optics → CPO → Optical I/O로 광기능이 칩 쪽으로 가까워지는 흐름을 보여줍니다. 

 

이 관점에서 보면 CPO는 최종 목적지라기보다 Pluggable → OBO(On-Board Optics)→ CPO → Optical I/O로 이어지는 광인터커넥트 통합 과정의 중요한 단계라고 이해하면 좋습니다.

 

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4. AI 데이터센터에서 CPO가 중요한 세 가지 이유

① 데이터를 옮기는 데 쓰는 전력을 줄일 여지

빠른 전기 신호가 긴 배선과 여러 연결부를 지나면 신호를 보정하는 부담이 커질 수 있습니다. 광엔진을 칩 가까이에 두면 이 부담을 줄이고 데이터 1비트를 전달하는 데 필요한 에너지를 낮출 수 있습니다.

 

다만 절감 효과는 설계와 비교 조건에 따라 다릅니다. 광연결의 전력 절감률을 GPU와 냉각까지 포함한 데이터센터 전체 절감률로 받아들이면 안 됩니다.

 

② 좁은 공간에 더 많은 대역폭

대역폭은 일정 시간에 보낼 수 있는 데이터의 양을 뜻합니다. 서버와 스위치 앞면에는 포트와 케이블을 무한히 늘릴 수 없습니다. CPO는 칩 주변의 광엔진과 연결 방식을 함께 설계해 제한된 공간에서 더 많은 데이터를 주고받는 것을 목표로 합니다.

 

③ 여러 가속기가 함께 일할 수 있는 연결 확장

AI 시스템이 커질수록 계산뿐 아니라 연결 가능한 거리와 대역폭도 중요해집니다. 광연결은 더 큰 가속기 집합을 구성하는 선택지를 넓힐 수 있습니다. CPO는 그 광연결을 높은 밀도와 효율로 구현하려는 방법 중 하나입니다.

 

여기서 기억할 점은 "네트워크가 두 배 빨라져도 AI가 항상 두 배 빨라지는 것은 아니다"라는 것입니다. 기존 작업이 통신 때문에 얼마나 기다렸는지에 따라 효과가 달라집니다.

800G·1.6T는 광연결에서 자주 보는 전송률 등급입니다. 800G는 보통 800Gb/s, 1.6T는 1.6Tb/s를 뜻합니다. 이는 실제 파일 전송속도나 AI 성능을 그대로 나타내는 숫자는 아닙니다.

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5. 그렇다면 왜 모든 장비가 CPO를 쓰지 않을까?

광엔진을 칩 가까이 옮기면 전기 구간은 짧아지지만, 제조와 운영에서 풀어야 할 문제도 생깁니다.

과제	쉽게 설명하면
열 관리	뜨거운 칩 근처에서도 광소자가 안정적으로 동작해야 함
정밀 연결	작은 광소자와 광섬유를 오차와 손실이 적게 연결해야 함
검사와 수율	전자회로·광회로·패키징을 합친 뒤 불량을 정확히 찾아야 함
유지보수	고장 난 부분을 찾아 적절한 단위로 교체할 수 있어야 함
호환성	여러 공급사의 부품과 인터페이스가 함께 동작해야 함

 

특히 고밀도 광연결은 성능뿐 아니라 많이 만들고, 검사하고, 안정적으로 운영하는 능력이 중요합니다.

 

레이저를 패키지 바깥의 교체하기 쉬운 위치에 두는 방식도 있습니다. CPO라고 모든 광부품을 뜨거운 칩 위에 올리는 것은 아닙니다. 외부 레이저와 연결 인터페이스의 표준화도 진행되고 있습니다.

 

플러거블 역시 계속 발전하고 있습니다. 기존 장비와의 호환성, 교체 편의성, 비용이 중요한 곳에서는 여전히 유용합니다. 따라서 CPO는 모든 연결을 한 번에 바꾸기보다 필요한 대역폭과 거리, 전력, 운영 조건에 맞춰 적용하는 기술로 이해하면 좋습니다.

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6. 광통신·CPO 산업 지도: 어느 기업이 무엇을 하는가?

같은 ‘CPO 관련주’라는 이름으로 묶여도 매출이 생기는 지점은 다릅니다. 부품 공급, 반도체 설계, 위탁생산, 시스템 판매를 구분해야 합니다.

산업 단계	기업·기술 예시	매출을 읽는 관점
광연결 반도체 설계	Marvell의 DSP·광엔진·커스텀 실리콘	광연결 매출과 전체 AI·커스텀 칩 매출을 구분
특화 공정·위탁생산	GlobalFoundries의 SiGe·실리콘 포토닉스	증설 계약이 실제 가동률·웨이퍼 출하로 이어지는지
스위치 ASIC·CPO 제품	Broadcom, NVIDIA	제품 출하와 고객의 대규모 채택을 구분
레이저·광부품	Coherent, Lumentum 등	CPO용인지 플러거블용인지, 고객·제품 구성을 구분
광섬유·연결 부품	Corning, SENKO 등	공급 범위와 설계 채택, 반복 생산능력 확인
패키징·시스템 제조	TSMC, Foxconn 등 생태계 참여사	실제 담당 공정과 고객 제품의 생산 단계 확인

 

이 표는 독점 공급 관계나 모든 회사의 CPO 매출 발생을 뜻하지 않습니다. NVIDIA가 공개한 포토닉스 생태계에도 반도체·레이저·광섬유·커넥터·제조 파트너가 함께 등장합니다. (출처 : https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-spectrum-x-co-packaged-optics-networking-switches-ai-factories : NVIDIA 포토닉스 생태계 발표)

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7. 투자 관점의 핵심: 산업 성장과 주가 상승은 다른 질문

여기서부터는 앞선 사실을 바탕으로 한 산업 해석입니다. ‘AI에는 광통신이 필요하다’와 ‘특정 기업을 지금 가격에 사면 좋은 수익을 얻는다’ 사이에는 여러 확인 단계가 있습니다.

 

 

👁️‍🗨️​ 인사이트 1 — ‘CPO’라는 이름보다 실제 매출 경로를 보자

광통신 관련 기업이라도 성장 동력이 800G·1.6T 플러거블인지, 장거리 DSP인지, CPO 광엔진인지 다를 수 있습니다. 전체 데이터센터 매출을 CPO 매출로 해석하면 기대를 과대평가하기 쉽습니다.

 

👁️‍🗨️​ 인사이트 2 — 물량 증가와 부품당 이익 증가를 나누자

광연결 수요가 늘어도 가격 경쟁, 부품 통합, 설계 변경으로 특정 부품의 단가와 탑재 수가 줄 수 있습니다. CPO가 일부 DSP·리타이머 기능을 줄이는 구조라면 가치가 다른 부품으로 옮겨갈 수도 있습니다. 시장 전체가 성장해도 모든 공급사가 같은 비율로 성장하지는 않습니다.

 

👁️‍🗨️​ 인사이트 3 — 제조 병목이 수익 기회인지, 비용 부담인지 확인하자

생산능력 확보는 긍정적인 수요 신호일 수 있지만, 새 설비가 충분히 가동되지 않으면 감가상각과 고정비 부담이 남습니다. 증설 뉴스 다음에는 출하·수율·가동률·현금흐름을 확인해야 합니다.

 

👁️‍🗨️​ 인사이트 4 — 효율이 좋아져도 전체 전력은 늘 수 있다

데이터 1비트당 소비전력이 줄어도 총 처리량이 훨씬 크게 늘면 전체 네트워크 전력은 증가할 수 있습니다. 반대로 모델 최적화와 사용량 변화로 예상보다 수요가 적을 수도 있습니다. ‘모델 개발이 느려져도 데이터 이동과 발열은 반드시 계속 증가한다’는 주장은 확정 사실이 아닌 시나리오입니다.

 

실적 발표에서 확인할 질문

확인 항목	질문
제품 단계	연구·시연·샘플·고객 인증·초기 출하·대량 양산 중 어디인가?
매출 구분	CPO, 플러거블, 기타 데이터센터 매출을 따로 확인할 수 있는가?
고객 집중	특정 고객이나 특정 플랫폼 일정에 얼마나 의존하는가?
수량과 가격	출하량 증가가 단가 하락을 상쇄하는가?
제조 경제성	수율·가동률·패키징·검사 비용이 개선되는가?
현금흐름	설비투자와 재고 증가를 감당하면서 현금을 만드는가?
가치평가	미래 성장 기대가 현재 주가에 얼마나 반영되어 있는가?

 

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🙋‍♂️​ FAQ

Q1. CPO를 쓰면 GPU가 빛으로 계산하나요?

→ 아닙니다. 여기서 설명하는 CPO는 데이터를 주고받는 광연결 기술입니다. 계산 자체를 빛으로 수행하는 광컴퓨팅과는 구분해야 합니다.

 

Q2. CPO가 HBM을 대체하나요?

→ 역할이 다릅니다. HBM은 메모리이고 CPO는 연결 구조입니다. CPO의 발전이 현재 GPU–HBM 연결을 모두 광통신으로 바꾼다는 뜻은 아닙니다.

 

Q3. CPO와 LPO는 무엇이 다른가요?

→ CPO는 광엔진의 패키징 위치에 관한 말입니다. LPO·Linear Pluggable Optics는 탈착형 광모듈 내부의 DSP·디지털 신호 처리기를 없애 전력을 줄이는 접근입니다. 분류 기준이 달라 단순히 구형·신형 관계로 볼 수 없습니다.

 

Q4. 광통신이 늘면 구리선은 사라지나요?

→ 아닙니다. 짧은 구간에서는 구리 연결이 유리할 수 있고, 광통신 장치 안에도 전자회로가 필요합니다. 두 방식은 용도에 맞게 함께 사용됩니다.

광통신과 CPO를 이해하는 기준은 간단합니다. 광통신은 ‘빛으로 데이터를 보내는 것’, CPO는 ‘빛으로 바꾸는 장치를 칩 가까이 두는 것’입니다. AI 데이터센터에서는 이렇게 연결의 제약을 줄여야 여러 GPU의 계산 능력을 더 잘 활용할 수 있습니다.

 

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공부를 마치며

 

광통신·CPO 산업의 핵심은 GPU를 대체하는 새 주인공이 아니라,
여러 연산장치가 함께 일하도록 연결 비용과 제약을 낮추는 기술이라는 점입니다.

 

앞으로 ‘CPO 양산’, ‘1.6T 확대’, ‘실리콘 포토닉스 증설’이라는 뉴스를 만나면 세 가지를 물어보면 좋겠습니다. 어느 연결 구간인가?
어떤 부품이 바뀌는가?
시연에서 반복 매출까지 어디에 도달했는가?
이 질문을 붙이면 유행하는 용어보다 실제 산업의 움직임이 보이기 시작합니다.