실리콘 포토닉스란? AI 데이터센터가 빛을 사용하는 이유

AI GPU의 성능이 높아질수록 데이터센터에서는 계산 자체보다 데이터를 옮기는 일이 더 어려워집니다. GPU 한 개가 아무리 빠르게 연산해도 다른 GPU, 다른 서버, 다른 Rack에서 필요한 데이터를 제때 받아오지 못하면 전체 AI Cluster는 Network를 기다리게 됩니다. 특히 수천 개에서 수십만 개의 Accelerator가 함께 동작하는 AI Infrastructure에서는 GPU의 FLOPS만큼 데이터를 얼마나 빠르고 적은 전력으로 이동시키느냐가 중요해지고 있습니다.

문제는 기존의 Electrical Interconnect입니다. PCB Trace와 Copper Cable은 짧은 거리에서는 저렴하고 Latency가 낮아 매우 효율적이지만, Data Rate가 올라가고 거리가 길어질수록 Signal Loss, Crosstalk, Reflection, Jitter 같은 Signal Integrity 문제가 커집니다. 이를 보완하려면 더 복잡한 SerDes, Equalizer, Retimer, DSP가 필요하고 그만큼 전력과 비용도 증가합니다. 400G에서 800G, 다시 1.6T Network로 올라갈수록 이 부담은 더 커집니다.

Silicon Photonics: Silicon Semiconductor Process를 이용해 빛을 전달하고 변조하고 검출하는 Optical Function을 Photonic Integrated Circuit에 집적하는 기술입니다. 쉽게 말하면 전자회로를 Chip으로 집적한 것처럼 광통신 기능도 작은 Semiconductor Chip 안에 집적하는 기술입니다.

Silicon Photonics가 중요한 이유는 단순히 전기 대신 빛을 사용하기 때문이 아닙니다. 핵심은 Optical Connectivity를 Semiconductor Manufacturing과 결합해 더 높은 Bandwidth Density와 더 낮은 Power per Bit를 구현할 수 있다는 점입니다. AI Network가 커질수록 이 차이는 System 전체의 성능과 전력효율에 직접 영향을 줍니다.

먼저 한눈에 보면

구분	Electrical Interconnect	Silicon Photonics 기반 Optical Interconnect
신호	전기	빛
주 전송매체	PCB, Copper Cable	Optical Fiber
짧은 거리	비용·Latency 측면에서 강점	Optical Conversion 비용이 부담일 수 있음
긴 거리·고속	Signal Loss와 Equalization 부담 증가	상대적으로 유리
Bandwidth Density	고속화할수록 배선·전력 부담 증가	WDM과 집적을 통해 확대 가능
주요 적용	Chip·Board·짧은 Cable	Optical Transceiver, CPO, Optical I/O
AI와의 연결	Rack 내부 Electrical Link	Scale-out·Scale-up Optical Connectivity

여기서 Silicon Photonics와 Optical Fiber는 구분해야 합니다. Fiber는 빛이 이동하는 물리적인 길이고, Silicon Photonics는 그 빛을 만들고 조절하고 받아들이는 기능을 Semiconductor 형태로 집적하는 기술입니다.

왜 전기신호만으로는 부족해질까요?

전기신호는 짧은 거리에서는 여전히 가장 경제적인 방법입니다. 문제는 신호가 빨라질수록 Channel Margin이 급격히 줄어든다는 것입니다. 같은 PCB를 사용하더라도 Data Rate가 높아지면 고주파 성분이 더 많이 감쇠되고, Connector와 Via, Trace에서 발생하는 작은 불연속도 신호 품질에 더 큰 영향을 줍니다.

이 때문에 고속 Electrical Link에서는 송신단이 Signal을 미리 보정하는 Pre-emphasis, 수신단이 약해진 Signal을 복원하는 Equalization, Clock과 Data를 다시 복구하는 Retimer 같은 기술이 필요합니다. 하지만 이런 기능을 추가할수록 Chip Area, Power Consumption, BOM이 늘어납니다.

AI Network에서는 이 문제가 특히 빠르게 커집니다. Switch ASIC의 Total Bandwidth가 51.2Tbps에서 102.4Tbps 이상으로 증가하고, Endpoint Link도 400G에서 800G와 1.6T로 올라가고 있기 때문입니다. 수백 개의 고속 Lane을 Switch ASIC에서 Board 끝까지 Electrical로 끌고 가는 Architecture는 점점 더 많은 전력과 설계 난도를 요구합니다.

빛은 이 문제를 다른 방식으로 해결합니다. Optical Fiber는 긴 거리에서 높은 Bandwidth를 전달하기에 유리하고, 서로 다른 파장의 빛을 하나의 Fiber에 동시에 실어 보내는 WDM을 이용하면 Fiber 한 가닥의 Capacity도 높일 수 있습니다. 그래서 Network Bandwidth가 올라갈수록 전기를 빛으로 바꾸는 지점이 점점 Compute Chip 쪽으로 이동하고 있습니다.

Silicon Photonics Chip 안에는 무엇이 들어갈까요?

PIC(Photonic Integrated Circuit): Waveguide, Modulator, Photodetector, Multiplexer 같은 Optical Function을 하나의 Chip에 집적한 회로입니다.

Waveguide: Chip 내부에서 빛이 지나가는 통로입니다. 전자회로에서 Metal Interconnect가 전기신호를 운반한다면 Photonic Chip에서는 Waveguide가 빛을 전달합니다.

Modulator: Laser에서 나온 빛에 Electrical Data를 실어주는 Component입니다. 전기신호에 따라 빛의 세기나 위상 등을 변화시켜 Data를 Optical Signal로 바꿉니다.

Photodetector: Fiber를 통해 들어온 빛을 다시 Electrical Signal로 변환하는 Component입니다.

WDM(Wavelength Division Multiplexing): 여러 파장의 빛에 각각 Data를 실어 하나의 Fiber로 동시에 보내는 기술입니다. Fiber 수를 무작정 늘리지 않고도 Link Capacity를 키울 수 있어 High-bandwidth Optical Network에서 중요합니다.

이런 Component를 개별 부품으로 조립할 수도 있지만, Silicon Photonics는 가능한 많은 기능을 PIC 안에 집적해 크기와 Assembly Complexity를 줄이고 Semiconductor Manufacturing의 Scale을 활용하려 합니다.

Silicon이라고 해서 모든 Optical Component가 Silicon으로 만들어지는 것은 아닙니다

Silicon은 Transistor와 Waveguide를 만드는 데 매우 좋은 Material이지만 효율적인 Laser Light Source를 만드는 데는 한계가 있습니다. 그래서 실제 Silicon Photonics 제품에서는 InP(Indium Phosphide) 같은 III-V Semiconductor와 Silicon을 결합하는 방식이 많이 사용됩니다.

Laser를 별도의 External Light Source로 두고 Silicon Photonics Chip에 빛을 공급할 수도 있고, III-V Material을 Wafer에 Bonding해 Laser를 더 가깝게 Integration할 수도 있습니다. 어느 방식이 더 좋은지는 Cost, Reliability, Thermal, Packaging 구조에 따라 달라집니다.

따라서 Silicon Photonics의 본질은 “모든 것을 Silicon으로 만든다”가 아니라 Silicon 기반 대량생산 Platform 위에 필요한 Optical Material과 Electronic Circuit을 함께 통합하는 것에 가깝습니다.

현재 가장 익숙한 적용처는 Optical Transceiver입니다

Optical Transceiver: Switch나 NIC의 Electrical Signal을 Optical Signal로 바꿔 Fiber로 보내고, 반대편에서 받은 빛을 다시 Electrical Signal로 바꾸는 Module입니다.

Data Center Switch 앞면에 꽂혀 있는 QSFP, OSFP 계열 Module이 대표적입니다. Switch ASIC에서 나온 Data는 PCB와 SerDes를 통해 Optical Module로 이동하고, Module 내부에서 DSP와 Optical Engine을 거쳐 빛으로 변환됩니다. 반대편에서는 Photodetector와 Receiver가 빛을 다시 Electrical Data로 바꿉니다.

Silicon Photonics는 이 Optical Engine을 작게 만들고 대량생산하기 위한 중요한 방법입니다. Intel은 이미 수백만 개 단위의 Silicon Photonics PIC를 Data Center용 Pluggable Transceiver에 출하해왔고, 현재는 400G·800G·1.6T 세대까지 Component Portfolio를 확장하고 있습니다.

즉 Silicon Photonics는 아직 상용화되지 않은 미래기술이 아니라 이미 Data Center Optical Module 안에서 사용되는 양산기술입니다.

그런데 Pluggable Optics에도 새로운 한계가 생깁니다

Pluggable Optical Module의 장점은 명확합니다. 고장 난 Module만 교체할 수 있고, 표준 Form Factor를 사용하므로 Vendor간 호환과 유지보수가 쉽습니다. 하지만 Bandwidth가 올라갈수록 Switch ASIC에서 Front-panel Module까지 Electrical Signal을 전달해야 하는 구간이 부담이 됩니다.

즉 빛을 사용하고 있지만, 빛으로 바꾸는 위치가 Switch ASIC에서 너무 멀리 있다는 점이 새로운 문제로 등장합니다. 그래서 Industry는 Optical Engine을 Switch Chip 가까이 가져오기 시작했습니다.

여기서 CPO가 등장합니다

CPO(Co-Packaged Optics): Optical Engine을 Switch ASIC이나 XPU와 동일한 Package 또는 매우 가까운 위치에 배치해 고속 Electrical Signal이 이동해야 하는 거리를 줄이는 Architecture입니다.

CPO에서는 Electrical Signal이 Board 끝까지 이동한 뒤 빛으로 바뀌는 것이 아니라 ASIC 근처에서 빠르게 Optical로 변환됩니다. 그 결과 가장 Loss가 큰 High-speed Electrical Channel을 짧게 만들 수 있고, 더 긴 구간은 Fiber가 담당합니다.

Silicon Photonics가 CPO에서 중요한 이유는 높은 Optical Bandwidth를 작은 면적에 집적하기에 적합하기 때문입니다. Switch ASIC 주변의 제한된 Package 면적 안에 수많은 Optical Lane을 넣으려면 Photonic Integration과 Packaging 기술이 동시에 필요합니다.

2026년에는 CPO도 연구실 수준에서 실제 Production 단계로 이동하고 있습니다. NVIDIA는 Vera Rubin Platform과 연결되는 Spectrum-X Ethernet Photonics를 Production에 올렸고, Broadcom은 102.4Tbps Tomahawk 6 계열과 CPO Architecture를 확대하고 있습니다. 이 변화는 Silicon Photonics가 Pluggable Module 안에서 끝나는 것이 아니라 AI Switch Package의 일부로 들어가기 시작했다는 의미입니다.

CPO 다음 단계는 Optical I/O입니다

Optical I/O: CPU, GPU, XPU 같은 Compute Chip의 I/O 자체를 Optical Link 중심으로 구성하려는 기술입니다.

CPO가 주로 Switch ASIC 주변의 Electrical Reach를 줄이는 데 초점을 맞춘다면 Optical I/O는 Compute Package에서 Data가 나오는 시점 자체를 Optical로 바꾸려는 접근입니다. 이렇게 되면 GPU와 Switch, GPU와 GPU 사이의 연결에서도 Board-level High-speed Electrical Channel의 비중을 크게 줄일 수 있습니다.

Intel은 Optical Compute Interconnect(OCI)를 통해 수 Tbps급 Optical I/O Chiplet을 Compute Package와 Co-package하는 방향을 개발하고 있습니다. 앞으로 이런 Architecture가 실제 GPU나 XPU에 대량 적용된다면 Silicon Photonics의 시장은 Network Switch를 넘어 Compute Silicon 자체의 I/O Layer까지 확대될 수 있습니다.

왜 AI에서 Silicon Photonics가 특히 중요할까요?

AI Training에서는 Gradient와 Activation이 GPU 사이를 이동하고, MoE(Mixture of Experts) Model에서는 All-to-All Communication이 커질 수 있습니다. Inference에서도 Model이 여러 Accelerator에 분산되거나 KV Cache, Storage, Memory Resource가 Disaggregation되면 Data Movement가 증가합니다.

따라서 AI Data Center에서는 단순히 “얼마나 빠른 Network인가”보다 얼마나 많은 Bandwidth를 얼마나 적은 전력으로 제공하는가가 중요합니다. Data Center 전체의 Power Budget이 제한돼 있다면 Network가 소비하는 전력이 늘어날수록 같은 전력 안에 배치할 수 있는 GPU 수가 줄어들 수 있습니다.

이 때문에 Silicon Photonics와 CPO의 경제성은 Peak Bandwidth보다 Power per Bit, Bandwidth Density, Reach, Reliability로 평가해야 합니다. AI Cluster가 커질수록 아주 작은 pJ/bit 차이도 수만 개 Port 전체에서는 큰 전력차이가 될 수 있습니다.

그렇다고 Copper가 사라지는 것은 아닙니다

Silicon Photonics가 성장해도 모든 Electrical Connection이 Fiber로 바뀌지는 않습니다. 짧은 거리에서는 Copper가 여전히 저렴하고 Latency가 낮으며 Optical Conversion이 필요하지 않습니다. Chip 내부와 Board의 짧은 Link에서는 Electrical Interconnect가 계속 강하고, Rack 내부 수 m 영역에서는 Passive Copper, Retimer, AEC가 경쟁할 수 있습니다. 더 긴 Rack-to-rack과 대규모 Scale-out 영역에서는 Optical의 비중이 커집니다.

중요한 것은 특정 기술이 완전히 사라지는 것이 아니라 Data Rate가 높아질수록 Optical이 경제성을 갖는 거리가 짧아지고 있다는 점입니다. 100G Lane에서 Copper로 가능했던 거리가 200G Lane에서는 더 어려워질 수 있고, 이 변화가 CPO와 Optical I/O Adoption을 밀어주는 힘이 됩니다.

Silicon Photonics의 가장 어려운 부분은 Packaging입니다

Photonic Device가 빠르다고 제품이 완성되는 것은 아닙니다. Laser, PIC, Electrical IC, Fiber를 매우 정밀하게 연결해야 하고, Optical Alignment 오차가 Loss로 이어질 수 있습니다. Logic Chip과 Photonic Engine이 모두 정상이어야 하므로 Yield Management도 어렵습니다.

또 AI Switch와 GPU 주변은 높은 Heat Density를 갖습니다. Optical Component는 Temperature 변화에 민감할 수 있기 때문에 Thermal Isolation과 Control이 필요합니다. Pluggable Module은 고장 나면 쉽게 교체할 수 있지만 CPO에서는 Serviceability도 새롭게 설계해야 합니다.

따라서 Silicon Photonics의 경쟁력은 Modulator Speed 하나로 결정되지 않습니다. Foundry, Advanced Packaging, Laser, Fiber Coupling, Wafer-level Test, Thermal, System Design을 모두 연결하는 능력이 중요합니다.

주요 기업은 어느 Layer에서 연결될까요?

NVIDIA는 Spectrum-X Ethernet Photonics를 통해 GPU, Switch, SuperNIC, Optics를 하나의 AI Factory Platform으로 묶으려 합니다. Silicon Photonics는 NVIDIA가 GPU 주변 Networking Content를 더 많이 가져갈 수 있게 하는 기술입니다.

Broadcom은 Tomahawk Switch ASIC과 SerDes, Optical DSP, Silicon Photonics, CPO를 동시에 보유하고 있다는 점이 강점입니다. Switch Bandwidth가 커질수록 ASIC 주변 Optical Content까지 공급할 수 있는 구조입니다.

Marvell은 Optical DSP, SerDes, Silicon Photonics와 Custom XPU Connectivity를 함께 확대하고 있습니다. 특히 Custom AI Accelerator와 Optical Connectivity를 결합하는 방향에서 Silicon Photonics의 적용범위가 커질 수 있습니다.

Intel은 오랜 Silicon Photonics 양산경험과 OCI를 통해 Pluggable Optics에서 Optical I/O로 이동하려 하고 있습니다. TSMC는 COUPE 같은 Photonic Integration Platform을 통해 Logic과 Photonics를 Advanced Packaging 안에서 통합하려 합니다.

이처럼 Silicon Photonics는 한 업체가 독점하는 단일 Product Market이라기보다 Switch ASIC, Optical Engine, Foundry, Packaging, Laser, Fiber, Test가 연결되는 Value Chain입니다.

투자 관점에서 무엇을 봐야 할까요?

첫 번째는 800G에서 1.6T로의 실제 Volume 전환입니다. Link Speed가 올라갈수록 더 빠른 Optical Engine과 DSP, Laser가 필요하고 Silicon Photonics Content가 증가할 가능성이 있습니다.

두 번째는 CPO의 Production Ramp입니다. 발표와 Demo보다 실제 Hyperscaler가 얼마나 많은 CPO Switch를 배치하는지가 중요합니다. CPO가 Power와 Reliability에서 경제성을 증명하면 Switch Architecture 자체가 바뀔 수 있습니다.

세 번째는 Optical I/O가 XPU에 들어가는 시점입니다. Switch용 CPO보다 더 큰 변화는 GPU와 Custom Accelerator Package 자체에 Optical I/O가 채택되는 것입니다. 이 단계에 들어가면 Silicon Photonics의 TAM은 Network Module을 넘어 Compute Package로 확장될 수 있습니다.

네 번째는 Power per Bit와 Reliability입니다. Bandwidth가 아무리 높아도 Power와 Failure Rate가 높으면 AI Factory 전체 TCO가 나빠집니다. 따라서 실제 고객 Adoption에서는 pJ/bit, Link Uptime, Field Replaceability가 매우 중요한 지표가 됩니다.

핵심 정리

질문	답
Silicon Photonics란?	Silicon 기반 Semiconductor Process로 Optical Function을 PIC에 집적하는 기술입니다
왜 AI에서 중요한가?	GPU Cluster의 Bandwidth가 커지면서 Electrical I/O의 Power와 Reach 한계가 빠르게 커지고 있기 때문입니다
Optical Fiber와 같은가?	아닙니다. Fiber는 빛이 이동하는 길이고 Silicon Photonics는 빛을 다루는 Chip 기술입니다
현재 어디에 쓰이나?	Pluggable Optical Transceiver에 이미 사용되고 있으며 CPO와 Optical I/O로 확대되고 있습니다
CPO와 같은 기술인가?	아닙니다. Silicon Photonics는 기반기술이고 CPO는 Optical Engine의 위치를 ASIC 가까이 옮기는 Architecture입니다
Copper를 완전히 대체하나?	아닙니다. 짧은 거리는 Copper가 강하고 고속·장거리로 갈수록 Optical 비중이 커집니다
투자포인트는?	1.6T 전환, CPO Volume, Optical I/O Adoption, Power per Bit, Packaging Ecosystem입니다

Silicon Photonics의 핵심은 “전기 대신 빛을 쓴다”는 문장보다 Optics가 Data Center 바깥에서 점점 Compute Chip 가까이 이동하고 있다는 변화에 있습니다. AI가 더 많은 Data를 계산할수록 계산능력뿐 아니라 Data Movement 능력이 System Performance를 결정하고, 그 과정에서 Electrical I/O의 전력과 Reach가 새로운 병목이 됩니다.

그래서 Silicon Photonics는 단순 광통신 기술이 아니라 AI Compute의 I/O Bottleneck을 해결하는 Semiconductor Technology로 봐야 합니다. 앞으로 CPO와 Optical I/O가 실제 대규모 AI Infrastructure에 얼마나 빠르게 들어가는지가 이 Layer의 가장 중요한 변화가 될 것입니다.