미래에셋증권 웹진(2026년 5월) 첫 페이지

1. CPO란?

현재 데이터센터의 스위치는 '플러거블(pluggable)' 방식으로 광학 모듈을 사용합니다. 이를 쉽게 비유하면 다음과 같습니다. USB 메모리를 컴퓨터에 꽂아서 사용하는 것처럼, 광학 모듈(QSFP-DD, OSFP 등)을 스위치에 '꽂아서' 사용합니다. 이 모듈 안에는 레이저, 변조기, 드라이버 등 데이터를 빛으로 바꾸는 모든 부품이 들어있습니다. 이 방식의 장점은 모듈을 쉽게 교체할 수 있다는 것입니다. 하나가 고장나면 뽑고 새것을 꽂으면 됩니다. 하지만 치명적인 단점이 있습니다.

1) 전력 낭비: 스위치 칩(ASIC)에서 나온 전기 신호가 긴 PCB 트레이스를 따라 모듈까지 이동해야 합니다. 이 거리가 10~30cm이며, 이 과정에서 상당한 전력이 낭비됩니다.
2) 밀도 한계: PCB 트레이스를 통한 고속 전기 신호 전송에 한계가 있어, 포트 수를 늘리는 데 물리적 제약이 있습니다.
3) 지연시간: 전기 신호가 긴 경로를 이동하면서 지연이 발생합니다.

CPO는 다릅니다. CPO는 이 광학 모듈을 스위치 칩의 기판(substrate) 위에 직접 올리는 것입니다. 비유하자면 USB 메모리를 컴퓨터에 꽂는 것이 아니라, 메모리 칩을 컴퓨터의 메인 보드에 직접 납땜하는 것과 같습니다. 이렇게 하면 스위치 칩에서 광학 엔진까지의 거리가 수 mm로 줄어듭니다. 기존 10~30cm의 PCB 트레이스가 불필요해 전력이 크게 절감되고 지연시간도 최소화됩니다.

왜 65%나 절감되는가?

1) SerDes/리타이머 제거(~40%): 기존에 ASIC에서 모듈까지 10~30cm의 PCB 트레이스를 통해 고속 전기 신호를 전송할 때 필요한 리타이머, CDR, 이퀄라이저가 필요하지 않습니다. 이것만으로 전체 전력의 약 40%가 절감됩니다.

2) 드라이버 전력 감소(~15%): 짧은 전기 경로는 더 낮은 전압의 드라이버로도 충분합니다. 구동 전압이 낮아지면 전력은 전압의 제곱에 비례하여 감소합니다.

3) DSP 간소화(~10%): 신호 품질이 좋아져 복잡한 DSP 처리가 줄어들고, 이에 따른 전력 절감 효과가 추가됩니다.

3. 핵심 기술 요소 심층 분석

CPO가 실제로 작동하려면 여러 핵심 기술이 동시에 성숙해야 합니다. OFC 2026에서는 이 기술들의 괄목할 만한 진전이 확인되었습니다.

외부 레이저 소스(External Laser Source, ELS)

레이저는 빛을 만들어내는 장치인데, 작동할 때 상당한 열을 발생시킵니다. 만약 레이저를 스위치 칩 바로 옆에 두면, 칩의 열과 레이저의 열이 합쳐져 열 관리가 극도로 어려워집니다. 따라서 CPO에서는 레이저를 외부에 별도로 배치하고, 광섬유를 통해 빛만 전달합니다.

이 외부 레이저 소스를 '현장에서 교체할 수 있는 모듈'로 만든 것이 ELSFP(External Laser Small Form-Factor Pluggable)입니다. 기존 플러거블 방식의 교체 편의성을 레이저 부분에만 적용한 셈입니다. 접합 온도 65°C 미만 유지가 핵심인 이유는 반도체 레이저의 수명이 온도에 지수적으로 의존하기 때문입니다. 온도가 10°C 올라갈 때마다 레이저 수명이 절반으로 줄어드는 것으로 알려져 있습니다. 따라서 CPO 환경에서 열 관리는 기술적 성패를 가르는 핵심 요소입니다.

수직 광 결합 테이퍼(Vertical Optical Coupling)

광학 시스템에서 가장 어려운 부분 중 하나는 '빛을 정확히 원하는 곳에 보내는 것'입니다. 쉽게 말해, 광섬유에서 나오는 빛을 칩 위의 광검출기에 정확히 맞춰야 하는데, 이때 정렬(alignment) 정밀도가 매우 중요합니다. Polleux 연구팀은 멀티모드 파이버에서 고속 광검출 기로의 수직 광 결합 테이퍼를 시연했습니다. 핵심 성과는 다음과 같습니다.

1) 결합 효율: 95% 이상의 결합 효율 달성 - 빛의 손실이 5% 미만이라는 의미
2) 정렬 허용: ±25μm 이상의 정렬 허용 범위 - 조립 공정의 실용성 대폭 향상
3) 소형화: 15~30μm 광학 개구부, <10μm 하부 폭으로 소형화

이 수치가 왜 중요한지 설명하면 ±25μm는 사람 머리카락 두께의 약 절반입니다. 기존에는 ±5μm 이하의 정밀도가 필요했는데, 이를 5배 이상 완화한 것입니다. 이는 대량 생산에서 수율(양품률)을 크게 높이고 비용을 낮추는 핵심 요소입니다.

표준화 진전

OIF(Optical Internetworking Forum)는 OFC 2026에서 두 가지 핵심 문서를 발표했습니다.

1) Co-Packaging Framework Document: CPO 생태계 전반의 인터페이스, 열 관리, 전기/광학 사양을 정의. 여러 벤더의 부품을 조합할 수 있는 기반 마련

2) ELSFP Implementation Agreement: 외부 레이저 소스 모듈의 폼팩터, 전기/광학 인터페이스 표준. 현장 교체(field-replaceable) 가능한 PLS(Pluggable Laser Source)의 규격 정의

표준화가 완료되었다는 것은 산업계가 CPO 도입을 위한 생태계 구축에 본격적으로 합의했다는 의미입니다. 과거 플러거블 광학 모듈이 MSA(Multi-Source Agreement) 표준화를 거쳐 대량 보급된 것과 같은 경로를 CPO도 밟고 있습니다.

SerDes/리타이머 제거(~40%): 기존에 ASIC에서 모듈까지 10~30cm의 PCB 트레이스를 통해 고속 전기 신호를 전송할 때 필요한 리타이머, CDR, 이퀄라이저가 필요 없습니다. 이것만으로 전체 전력의 약 40%가 절감됩니다.

- 드라이버 전력 감소(~15%): 짧은 전기 경로는 더 낮은 전압의 드라이버로도 충분합니다. 구동 전압이 낮아지면 전력은 전압의 제곱에 비례하여 감소합니다.

- DSP 간소화(~10%): 신호 품질이 좋아져 복잡한 DSP 처리가 줄어들고, 이에 따른 전력 절감 효과가 추가됩니다.

핵심 업체별 포지션

Scale-Out 인터커넥트는 광 전환이 필수 불가결한 영역입니다. 800G가 2025~2026년에 본격 배치되고, 1.6T(2027~2028), 3.2T(2029~)로 진화하는데, 이 모든 세대에서 구리는 거리와 대역폭 한계로 역할을 수행할 수 없습니다. HCF는 35~40% 증폭 전력 절감과 30% 지연시간 감소를 달성하는 게임체인저이며, OCS 기반 광학 네트워크는 전기 패킷 스위치 대비 최대 1,049% 성능 개선을 입증했습니다.

10,000+ GPU를 연결하는 AI 클러스터에서 Scale-Out 네트워크는 All-Reduce, All-toAll 등의 집합 통신(collective communication)을 수행합니다. OFC 2026에서 발표된 데이터에 따르면, Meta 프로덕션 환경에서 DNN 훈련 시 통신 오버헤드가 이터레이션 시간의 최대 60%를 차지하는 경우가 관측되었습니다. 이는 구리 기반 Scale-Out 네트워크의 대역폭이 GPU 연산 속도를 따라가지 못한다는 직접적 증거입니다.

OCS(Optical Circuit Switching) 기반 Scale-Out 네트워크는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. OFC 2026의 RON(Reconfigurable Optical Network) 연구에서 광학 네트워크는 전기 패킷 스위치 대비 All-Reduce 통신 시간을 656.7% 단축했고, 65,000 GPU 규모에서는 1,049.3%의 개선을 달성했습니다. 이는 대규모 AI 클러스터에서 광학이 '더 나은 선택'이 아니라 유일한 선택'임을 의미합니다.

Scale-Out이란?

Scale-Out은 서로 다른 서버(또는 랙) 사이를 연결하는 네트워크를 의미합니다. AI 훈련에서 여러 대의 서버가 협력하여 하나의 모델을 훈련시키는데, 이때 서버 간에 기울기(gradient) 데이터를 교환해야 합니다. Scale-Out 네트워크의 속도가 느리면, GPU들이 서로 기다리느라 실제 연산 시간보다 통신 대기 시간이 더 길어질 수 있습니다. 비유하자면 Scale-Out은 여러 개의 공장이 부품을 주고받는 '물류 도로'에 해당합니다. 이 도로가 좁으면 아무리 공장이 빠르게 만들어도 부품 전달이 늦어져 전체 생산성이 떨어집니다.

1. 데이터 속도 로드맵: 800G → 1.6T → 3.2T

800G가 현재 배치 중이며, 1.6T는 2027~2028년 주류화, 3.2T는 2029년 이후 도래할 전망입니다. 레인당 속도는 100G → 200G → 400G+로 진화하며, 변조 방식도 PAM4에서 PAM8/10으로 고도화됩니다.

1) 800G 세대(2025~2026)

800G는 레인당 100G × 8레인 또는 200G × 4레인으로 구분됩니다. 기존 400G 대비 대역폭이 2배 증가하며, 데이터센터 내 Spine-Leaf 토폴로지에서 대규모 배치가 시작되고 있습니다. 핵심 과제는 800G 모듈의 비용 절감과 전력 효율화이며, LPO(Linear Pluggable Optics)가 DSP 전력을 줄이는 대안으로 부상했습니다. OFC 2026에서 Alibaba가 102.4 Tbps 스위치 기반 LPO vs CPO 비교를 발표했고 BER 1E-9~1E-13 범위에서 LPO의 DSP-less 아키텍처가 전력 절감 효과를 입증했습니다.

2) 1.6T 세대(2027~2028)

1.6T는 레인당 200G × 8레인으로 구성되며, 이 세대에서 CPO와 코히어런트 기술이 본격 결합됩니다. 1600ZR+는 장거리에서 1.6T를 코히어런트 방식으로 전송하는 표준입니다. 이 세대가 '핵심 변곡점'인 이유는 레인당 200G에서 구리의 한계가 명확해지기 때문입니다. 200G/레인은 구리 DAC으로 2~3미터가 최대이며, 이는 랙 간 연결에 전혀 부족합니다.

3) 3.2T 세대(2029~)

3.2T는 레인당 400G 이상을 요구하며, PAM4를 넘어 PAM8이나 PAM10 등 고도 변조방식이 필요합니다. 이는 실리콘 포토닉스 변조기의 성능이 핵심이며, 현재 OFC 2026에서 448 Gbps PAM4까지 시연된 상태입니다. 이 세대에서는 CPO가 사실상 필수 아키텍처가 되며, 플러거블 방식으로는 전력/밀도 한계를 감당할 수 없습니다.

Broadcom-Micas: Mach-Zehnder 채택했고 공랭식으로 이미 양산 중입니다.
Nvidia: Microring 채택했고, 액체냉각 방식으로 26년 양산 예정입니다.

Nvidia Quantum-X(InfiniBand)·Spectrum-X(Ethernet) 이원화 전략을 구사하고 있고, 11개 파트너와 공동 최적화하고 있어, 생태계를 만들고 있습니다. Microring은 면적 효율은 우수하나 온도 민감도가 높아 열 제어 난이도 상승 → 기술 진입장벽이 존재합니다. 현재 차세대 확장 방향은 Lithium Niobate·Indium Phosphide 이종 소재 통합하거나 광인터커넥트의 GPU 패키지 내 확장하는 방식으로 접근합니다(Ayar Labs, Lightmatter 등).

2. HCF(Hollow-Core Fiber): 광섬유의 게임체인저

기존 광섬유는 유리로 된 코어(core)에 빛을 가두어 전송합니다. 빛이 유리 속을 이동하면서 약간의 흡수와 산란이 발생하여 손실(감쇠)이 생깁니다. HCF(Hollow-Core Fiber)는 이름 그대로 코어가 비어 있는(hollow) 광섬유입니다. 빛이 유리가 아닌 공기(또는 진공) 속을 이동합니다.

왜 이것이 혁명적일까요? 빛은 유리보다 공기에서 더 빠르고 더 적은 손실로 이동합니다. 유리에서의 빛의 속도는 공기의 약 2/3이므로, HCF에서는 빛이 약 1.5배 빠르게 이동합니다(정확히는 유리의 굴절률 차이만큼).

감쇠율이 0.2에서 0.1 dB/km로 줄어드는 것은 단순히 '두 배 더 멀리 보낼 수 있다'는 것 이상의 의미가 있습니다. 장거리 광통신에서는 감쇠된 신호를 증폭하기 위해 일정 간격으로 증폭기(EDFA)를 설치하는데, 감쇠율이 절반으로 줄면 증폭기 간격을 2배로 늘릴 수 있습니다. 이는 다음을 의미합니다.

1) 비용 절감: 증폭기 수가 절반으로 줄어들어 설치/유지 비용 감소
2) 전력 절감: 각 증폭기가 소모하는 전력이 절약됨 (Tbps당 35~40%)
3) 성능 향상: 비선형 왜곡이 줄어들어 더 높은 변조 차수 사용 가능
4) 지연 감소: 지연시간이 30% 감소하여 AI 분산 훈련의 동기화 효율 향상

HCF의 가장 큰 과제는 제조 비용입니다. 기존 SSMF는 수십 년의 양산 경험과 규모의 경제를 통해 km당 비용이 매우 낮습니다. HCF는 아직 양산 초기 단계이므로 비용이 높지만, 생산 규모가 확대됨에 따라 빠르게 하락할 것으로 예상됩니다. 또한 기존 SSMF 인프라와의 접속(splice) 기술이 필요한데, OFC 2026에서 이에 대한 진전도 보고되었습니다.

3. 공간 분할 다중화(SDM)와 다중 코어 파이버

MCF(Multi-Core Fiber)는 단일 파이버 내 복수 코어를 배치하여 전송 용량을 배가하는 기술입니다. 8코어 MCF가 <-40dB/km 크로스토크를 달성하여 데이터센터 파이버 밀도를 혁신적으로 높일 수 있습니다.

SDM이란?

기존 광섬유는 하나의 코어(빛이 지나가는 통로)를 가지고 있습니다. 더 많은 데이터를 보내려면 더 많은 광섬유를 설치해야 합니다. SDM은 하나의 광섬유 안에 여러 개의 코어를 넣는 기술입니다. 비유하자면 기존 광섬유가 1차선 도로라면, MCF는 8차선 고속도로를 하나의 케이블에 넣는 것입니다. 물리적으로 같은 공간에 8배의 데이터를 보낼 수 있습니다.

AI 데이터센터의 규모가 커지면서, 서버 간 연결에 필요한 광섬유 수가 폭발적으로 증가하고 있습니다. 예를 들어 10,000대의 서버를 Fat-Tree 토폴로지로 연결하면 수만 가닥의 광섬유가 필요합니다. 이 광섬유들이 케이블 트레이를 가득 채우면 냉각 공기의 흐름을 방해하고, 케이블 관리가 극도로 복잡해집니다. MCF를 사용하면 8가닥의 광섬유가 하나로 대체되므로, 케이블 수가 1/8로 줄어듭니다. 이는 데이터센터 설계와 운영에 혁명적인 변화를 가져올 수 있습니다.

4. 광 증폭 기술과 AI 분산 훈련

다중코어 EDFA가 C+L 대역에서 22.1~26.4 dBm 출력을 달성하고, 600km LLM 분산 훈련이 시연되어 광학 인터커넥트의 AI 적용 가능성이 검증되었습니다.

광 증폭기의 역할

광섬유를 통해 데이터를 보내면 거리가 멀어질수록 빛이 약해집니다(감쇠). 중간에 약해진 빛을 다시 강하게 만들어주는 장치가 광 증폭기입니다. EDFA(Erbium-Doped Fiber Amplifier)는 에르븀이 첨가된 특수 광섬유에 펌프 레이저를 쏘아 빛을 증폭합니다. 전기로 변환하지 않고 빛 상태 그대로 증폭하므로 속도 저하가 없습니다.

OFC 2026에서 600km 거리에서의 LLM(대규모 언어 모델) 분산 훈련이 시연되었습니다. 이것이 왜 중요할까요? 현재 AI 훈련은 하나의 데이터센터 내에서 이루어지는 것이 일반적입니다. 하지만 데이터센터의 전력 용량 한계, 부지 확보 어려움, 재해 복구 필요성 등으로 인해 여러 지역에 분산된 데이터센터를 연결하여 훈련하는 수요가 증가하고 있습니다.

600km는 서울~부산 거리에 해당합니다. 이 정도 거리에서 AI 훈련이 가능하다는 것은 서울과 부산의 데이터센터를 하나의 AI 클러스터로 운영할 수 있다는 의미입니다. 이는 전력과 부지 제약을 극복하는 핵심 수단이 될 수 있습니다.

물론 600km 거리에서의 지연시간은 약 2~3ms이며, 이는 로컬 연결(수 μs) 대비 1,000배 이상 큽니다. 따라서 모든 AI 워크로드가 아닌 지연시간에 상대적으로 덜 민감한 데이터 병렬 훈련이나 파이프라인 병렬 훈련에 적합합니다.