광컴퓨팅이란? 전기 대신 빛으로 연산하는 컴퓨터 원리와 한계

---

안녕하십니까,
부매경입니다.

AI 데이터센터의 전력·발열 문제가 계속 화두입니다. 그런데 최근에는 아예 전기 신호 대신 '빛'으로 연산하고 통신하자는 기술이 주목받고 있습니다. 오늘은 광컴퓨팅(포토닉 컴퓨팅)이 무엇인지, 전기 방식과 뭐가 다른지, 그리고 왜 지금 AI 업계가 여기에 주목하는지 알아보도록 하겠습니다.

---

광컴퓨팅 정의

• 광컴퓨팅(Photonic/Optical Computing): 전자(전기 신호) 대신 빛(광자)을 이용해 정보를 처리·연산하는 컴퓨팅 방식
• 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics): 기존 반도체(실리콘) 공정을 기반으로, 빛을 이용해 데이터를 주고받는 광통신·광연산 소자를 만드는 기술. 광컴퓨팅의 핵심 플랫폼 중 하나

넓게 보면 두 갈래로 나뉨

1. 광 인터커넥트 — 칩과 칩, 서버와 서버 사이의 '통신'을 전기 대신 빛으로 하는 기술 (CPO 등)
2. 광 연산 — 아예 '계산' 자체를 빛으로 수행하는 기술 (순수 광컴퓨팅, 아직 연구 단계)

• 이 둘을 묶어 흔히 '광컴퓨팅'이라 부르지만, 두 기술의 성숙도는 상당히 다름 (뒤에서 다시 정리)

---

광컴퓨팅 원리 — 빛으로 어떻게 계산하나

• 전자 컴퓨팅은 트랜지스터를 켜고 끄는 전류의 흐름으로 0과 1을 표현하고, 클럭 신호에 맞춰 순차적으로 연산
• 광컴퓨팅(광 연산 방식)은 빛을 분할·재결합하는 광학 소자(빔스플리터, 위상변조기 등)를 통과시키는 것 자체가 연산이 되는 구조
• 대표적으로 마흐-젠더 간섭계(MZI, Mach-Zehnder Interferometer)를 대량으로 배열해 행렬 곱셈을 수행하는 방식이 있음. AI 스타트업 Lightmatter의 광 AI 가속기 'Envise'가 이 방식으로, 4개의 포토닉 칩이 512개의 광빔과 20만 개 이상의 광학 소자를 조작해 행렬 연산을 처리
• 행렬 곱셈이 빛의 물리적 성질에 거의 그대로 대응되기 때문에, 수천 번의 전자 클럭 사이클이 필요한 연산을 사실상 '한 타임스텝'에 처리하는 효과를 기대할 수 있음
• 다만 빛만으로는 비선형 연산과 데이터 저장(메모리)을 구현하기 까다로움. 그래서 현재 현실적인 접근은 전자 회로가 제어·저장·비선형 연산을 맡고, 광 소자는 행렬 곱셈 같은 선형 연산만 전담하는 '광전자 하이브리드' 구조

---

전자 컴퓨팅 vs 광컴퓨팅 비교

구분	전자 컴퓨팅	광컴퓨팅(포토닉)
신호 매개체	전자(전류)	광자(빛)
발열/전력	저항으로 인한 발열 큼, 멀티코어 설계 시 인터커넥트가 전력의 상당 부분 차지	이론상 발열·전력 소모 대폭 절감 잠재력
연산/통신 속도	클럭 사이클 기반 순차 처리	빛의 물리적 성질을 이용해 나노초급 처리 가능성 (연구 보고 기준)
비선형 연산·메모리	트랜지스터로 안정적 구현, 성숙한 기술	광 신호만으로 구현 어려움 → 전자 회로와 결합한 하이브리드 방식이 현실적 대안
기술 성숙도	완전 상용화, 전 산업 표준	광 인터커넥트(CPO)는 2026년 상용화 진입 단계 / 순수 광연산은 연구·프로토타입 단계

---

광컴퓨팅 장점 — AI·데이터센터가 주목하는 이유

• 멀티코어 설계에서는 이미 전기적 인터커넥트가 마이크로프로세서 전력 예산의 80% 이상을 차지한다는 분석이 있음. 코어 수 증가와 AI 학습 클러스터의 테라비트급 통신 수요를 감안하면, 광학적 대안으로의 전환이 구조적으로 필요해지는 상황
• 그래서 최근 가장 뜨거운 영역은 '연산'보다 '통신'에 빛을 쓰는 CPO(Co-Packaged Optics, 공동 패키징 광학). 광학 엔진을 스위치 반도체(ASIC) 패키지에 직접 통합해, 기존 분리형 광트랜시버 방식보다 신호 손실을 줄이는 기술
• NVIDIA에 따르면 기존 분리형 광트랜시버는 200Gb/s 채널 기준 최대 22dB의 전기적 신호 손실이 발생하는데, CPO는 이를 약 4dB 수준으로 줄임
• NVIDIA는 CPO 적용 시 포트당 전력 소모가 약 30W에서 최대 9W로 줄고, 전체 시스템 전력 효율은 3.5배, 신호 무결성은 64배, 안정성은 10배 개선된다고 발표
• NVIDIA는 CPO 기반 스위치인 Quantum-X Photonics(2026년 초 출시 목표), Spectrum-X Photonics(2026년 하반기 출시 목표) 제품 라인업을 공개. Spectrum SN6800은 최대 409.6Tb/s 대역폭에 512개 포트(800Gb/s)를 지원한다고 밝힘

---

광컴퓨팅 상용화 난관

• 비선형 연산·메모리 부재: 광 신호만으로는 효율적인 논리 게이트·메모리 구현이 어려워, 전자 회로와 결합한 하이브리드 구조가 불가피함
• 잦은 신호 변환 부담: 전자-광, 광-전자 신호 변환을 칩 경계나 연산 레이어 사이마다 반복해야 하는 구조적 비효율이 남아있음
• 집적도 한계: 2022년 MIT 링컨 연구소 로드맵 기준으로 최대 650개의 광·전자 소자를 결합한 칩이 현재 규모의 벤치마크로 제시되는 수준. 아직 대규모 집적에는 이르지 못함
• 광 메모리의 짧은 유지시간: 현재 연구 중인 광 메모리는 휘발성이 강해 유지 시간이 나노초 단위에 그치는 경우가 많아, 지속적인 리프레시가 필요함
• 정리하면, '광 통신(CPO)'은 2026년 상용 제품 출시 일정이 구체적으로 잡혀 있는 반면, '광 연산(순수 광컴퓨팅)'은 여전히 연구·프로토타입 단계. 상용화 시점을 단정하기는 이릅니다.

---

광컴퓨팅 관련 사례 — 누가 만들고 있나

• NVIDIA: CPO 기반 스위치(Quantum-X Photonics, Spectrum-X Photonics) 상용화를 준비 중이며, 광부품 공급사 코히런트·루멘텀에 각각 20억 달러 규모 지분 투자
• Lightmatter(미국): 광 AI 가속기 'Envise'와 광 인터커넥트 플랫폼 'Passage'(M1000 인터포저, 총 114Tbps 광대역폭) 개발. 2024년 10월 시리즈D로 기업가치 44억 달러 달성, 누적 투자유치액 8.5억 달러. 2026년에는 Synopsys, Cadence와 광 인터커넥트 통합 협력 발표
• 오이솔루션(한국): 광트랜시버 국내 1위 제조사. CPO에 쓰이는 외부광원 기술 'ELSFP'를 공개했고, 2026년 800G 매출 확대·하반기 1.6T 투입, 2027년 ELSFP로 CPO 시장 진입이라는 로드맵을 제시
• 이 밖에도 Celestial AI, Ayar Labs 등 광 인터커넥트 스타트업들이 상업적 파트너십을 확보하며 시장에 진입 중

---

광컴퓨팅 시장 규모

• 실리콘 포토닉스 시장은 2026년 기준 약 23~40억 달러 수준(조사기관별 편차)으로 추정되며, 2030년대 중반까지 연평균 23~25%대 성장이 예상됨
• 광 트랜시버 시장만 놓고 보면 2026년 120억 달러를 넘어설 것으로 전망되며, AI 인프라 수요가 핵심 성장 동력
• CPO 시장은 2026년 약 8,700억 원에서 2032년 약 4조 1,800억 원 규모로 성장할 것이라는 전망도 나오는데, 이 수치는 2차 인용 자료라 원 출처 확인이 필요함

---

광컴퓨팅은 '빛으로 통신'하는 영역(CPO, 실리콘 포토닉스)과 '빛으로 연산'하는 영역(순수 광컴퓨팅)으로 나눠 봐야 합니다. 앞쪽은 2026년 상용 제품 출시가 예정된 반면, 뒤쪽은 아직 연구·프로토타입 단계에 머물러 있습니다. 두 영역 모두 아직 초기 단계인 만큼, 상용화 시점을 단정하기보다는 기술 발전 속도를 꾸준히 지켜볼 필요가 있습니다. 관련 기업들의 투자 관점은 세테식(관련주 블로그)에서 별도로 다뤄보겠습니다.

이상입니다. 감사합니다.