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[서울=뉴스핌] 황숙혜 기자 = 반도체 칩 내부와 데이터센터 서버를 들여다 보면 머리카락보다 수천 배 가는 미세한 선들이 엉켜 있다. 다름 아닌 구리 배선이다. 칩의 뇌세포에 해당하는 트랜지스터를 서로 연결해 전기 신호, 즉 데이터와 전력을 전달하는 반도체의 혈관이다.

인공지능(AI) 시대가 가속화되면서 반도체의 혈관이 구리에서 빛으로 탈바꿈하고 있다. 거대한 AI 모델 학습과 추론을 감당하는 데 구리의 물리적 한계가 드러나면서 이른바 광반도체 시대가 열리기 시작한 것.

과거 알루미늄에서 2000년대 들어 전도성이 높고 저항이 상대적으로 낮은 구리가 반도체 배선의 표준이 됐고, AI 시대가 도래하면서 빛이 새로운 해법으로 부상했다. 교통량이 폭발적으로 늘어나자 관련 업계가 자갈길을 걷어내고 초고속 자기 부상 열차를 도입하고 나선 셈이다.

◆ 구리의 물리적 한계 = AI는 수 천에서 많게는 수 만개의 GPU(그래픽처리장치)가 동시에 엄청난 양의 데이터를 주고 받아야 작동하는 구조다.

전자를 이동시키는 방식의 구리 배선은 물리적 한계가 따를 수밖에 없다. 연산 장치는 빛의 속도로 발전하는데 데이터를 나르는 구리선이 느려 시스템 전체에 병목 현상이 발생하는 실정이다.

전력 손실도 구리의 치명적인 단점으로 꼽힌다. 전기 신호가 구리를 통과할 때 물리적인 저항이 발생하는데 전류가 강해지고 데이터 양이 많아질수록 저항 때문에 엄청난 열이 발생한다.

때문에 AI 데이터센터는 구리선의 저항을 이겨내고 열을 식히기 위해 별도의 냉각 시스템을 돌려야 한다. 소위 전기 먹는 하마로 통하는 데이터센터의 전력 소비 중 상당 부분이 냉각에 낭비되는 실정이라고 업계 전문가들은 말한다.

신호 감쇄, 즉 거리의 한계도 구리 배선의 단점으로 지목된다. 구리선은 길이가 조금만 길어져도 저항 때문에 신호가 약해지거나 왜곡된다. AI 데이터센터의 거대한 서버 랙 사이를 연결할 때 구리선이 제 성능을 내지 못하는 이유다.

문제는 속도와 발열에 그치지 않는다. 플러거블 광 트랜시버처럼 구리의 한계를 보완하기 위해 도입된 중간 단계 기술조차 고대역폭이나 고밀도 환경에서는 전력 소비와 물리적 공간이라는 새로운 병목을 초래한다.

영국의 시장 조사 업체 ID테크엑스(IDTechEx)는 데이터센터 광학 트랜시버의 진화 경로가 플러거블 방식에서 온보드 광학(Onboard Optics), 그리고 최종적으로는 코패키지드 옵틱스(Co-Packaged Optics, CPO)로 이어질 수밖에 없다고 주장한다. 구리를 단순히 더 굵게 만들거나 더 많이 까는 방식으로는 AI의 연산 욕구를 결코 충족시킬 수 없다는 얘기다.

◆ 빛이 제공하는 해결책 = 골드만 삭스는 2030년 전세계 데이터센터의 전력 수요가 2023년 대비 160% 성장할 것으로 예상하고, 맥킨지는 2030년까지 데이터센터 용량 수요가 연간 최대 22%씩 성장해 최대 219GW에 달할 수 있다고 주장한다.

추세를 가속화하는 결정적인 변곡점은 AI 가속기의 세대 교체다. 엔비디아의 호퍼(Hopper) 아키텍처 GPU(H100/H200)가 칩당 700와트 수준의 전력을 소비했다면, 차세대 블랙웰(Blackwell)은 칩당 약 1000와트로 크게 뛰었다. 단순히 더 많은 칩을 배치하는 것만으로도 전력 소비가 기하급수적으로 불어나는 구조다.

IT 업계가 찾아낸 해법은 빛이다. 광섬유는 유리 또는 플라스틱 코어를 통해 빛을 전달하는데 이 과정에서 전자기 간섭(EMI)에 전혀 영향을 받지 않고, 신호 손실이 지극히 미미하다. 보도에 따르면 현재 상용화된 광 링크는 400~800Gbps의 지속 전송 속도를 달성하고, 최신 고성능 광 인터커넥트 제품군은 이미 1.6Tbps를 지원하기 시작했다. 이는 구리가 단거리에서 구현할 수 있는 최대 10Gbps를 수백 배 뛰어넘는 수준이다.

전력 효율 역시 판도를 바꾼다. IDC의 조사 보고서는 전력 비용이 기업형 데이터센터 총지출의 46%, 서비스 제공업체의 경우 60%에 달한다고 밝혔다. 이는 이 문제가 단순한 기술 선택이 아니라 사업 모델 자체에 직결된 변수라는 사실을 보여준다.

광섬유 인프라는 구리 기반 시스템에 비해 냉각 비용을 유의미하게 낮출 수 있다. 빛이 전달 과정에서 열을 거의 발생시키지 않기 때문이다. EE타임스의 조사에 따르면 2025년 말 기준 신규 백본 배선의 약 85%가 이미 구리가 아닌 광섬유로 구축됐고, 이 같은 전환이 이미 돌이킬 수 없는 추세로 자리잡았다.

◆ 엔비디아와 MS의 선택 = 세계 최대의 AI 칩 설계 기업인 엔비디아(NVDA)가 추세적인 전환의 구체적인 청사진을 제시했다. 2025년 3월 개최된 GTC에서 젠슨 황 최고경영자(CEO)는 TSMC와 공동 개발한 코패키지드 옵틱스(CPO) 실리콘 포토닉스 시스템을 공식 발표했다.

마이크로 링 공명기(Micro Ring Resonator) 기반의 기술은 파장당 200Gbps의 PAM4 변조를 구현하는 한편 하나의 패키지 안에 512개 레인의 전기 신호 처리를 집약한다. 기존에 별도로 장착되던 플러거블 트랜시버를 ASIC과 동일한 패키지로 통합, 전력 효율을 5배 향상시키고 네트워크 복원력(Resiliency)을 10배 높인다고 업체는 밝혔다.

엔비디아의 기술 로드맵은 TSMC의 COUPE(Co-packaged Ultra-integrated Photonics Engine) 프로그램과 긴밀하게 맞닿아 있다. 로드맵은 현재 1.6Tbps 수준의 광 엔진에서 출발해 칩 수준의 12.8Tbps 통합으로 나아가는 경로를 제시하는데 차세대 AI 가속기인 GB300급 제품군에 이미 적용이 시작됐다.

반도체 전문 매체 세미엔지니어링은 향후 5년 내 AI 데이터센터의 모든 인터커넥트가 광학 기반으로 전환될 것으로 예상했다.

엔비디아만의 움직임이 아니다. 마이크로소프트(MSFT)는 MOSAIC라는 마이크로LED 기반 광학 인터커넥트 시스템을 개발해 2025년 ACM SIGCOMM 학술대회에서 공식 발표했다.

기존 레이저 기반 광 케이블이 갖는 높은 전력 소비 문제를 해결하기 위해 MOSAIC는 값비싼 레이저 대신 저가의 마이크로LED와 의료 내시경 영상에서 사용되는 멀티코어 이미징 광섬유를 접목한 '광대역-저속(Wide-and-Slow, WaS)' 아키텍처를 채택했다.

800Gbps의 처리량을 8개의 고속 채널이 아닌 400개 이상의 2Gbps 병렬 채널로 분산함으로써, MOSAIC는 기존 레이저 기반 광 케이블 대비 전력 소비를 최대 68% 줄이면서도 구리 대비 10배에 달하는 50미터의 전송 거리를 달성한다.

shhwang@newspim.com