[산업보고서] CPO, AI 인프라에서 혁신이자 새로운 패러다임

AI 인프라는 지난 몇 년 동안 급격한 발전을 이뤘지만, 이제 새로운 기술적 병목 현상에 직면하고 있다. 과거에는 GPU의 성능 향상에 집중했다면, 최근에는 연결의 효율성이 AI 인프라의 핵심 요소로 떠오르고 있다. Co-Packaged Optics (CPO)는 이 문제를 해결할 수 있는 중요한 기술로 주목받고 있으며, 데이터센터의 구조적 변화를 이끌고 있다.

초기 AI 인프라는 대규모 모델 학습을 위한 고성능 GPU의 확보와 연산 성능 확장에 집중했다. 그러나 최근에는 추론(Inference) 수요의 폭발적 증가와 함께 데이터센터의 구조가 근본적으로 변화하고 있다. 특히 Agentic AI의 확산은 수만 개의 GPU가 하나의 유기체처럼 상호작용하며 데이터를 처리하는 구조를 요구하게 되었다. 이로 인해, 데이터 간 실시간 상호작용의 중요성이 커지며, GPU 간 연결 효율성이 AI 인프라의 성능을 좌우하는 핵심 요소로 부상했다.

그동안 GPU의 성능은 급격히 발전했지만, 이를 연결하는 네트워크의 속도는 이를 따라가지 못해 구조적 병목이 발생했다. 데이터 통신은 전체 작업 시간의 60%를 차지하며, 이는 GPU가 연산을 수행하는 시간보다 데이터를 기다리는 시간이 더 길어짐을 의미한다. GPU의 유휴 시간이 대부분 연결 문제에서 비롯되며, 이는 결국 AI 인프라의 비효율성으로 이어진다. 이 문제를 해결하는 것이 AI 인프라의 효율성을 높이고 경쟁력을 갖추는 데 중요한 열쇠가 될 것이다.

AI 인프라의 핵심 문제는 연결 효율성이다. 전통적인 구리선 기반의 데이터 전송 방식은 물리적인 한계에 도달했다. 구리선의 유효 전송 거리는 불과 2~3미터로 제한되었고, 이에 따라 광 인터커넥트 기술이 필수적으로 요구된다. 기존의 광 트랜시버 방식은 전송 거리와 효율성에서 한계가 있었지만, CPO는 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 기술로 떠오르고 있다.

CPO는 광 엔진을 칩에 직접 통합하는 방식으로, 데이터 전송 거리를 최소화하고 전력 효율과 대역폭을 동시에 개선할 수 있다. CPO를 통해 GPU 간의 연결 지연 시간이 수 나노초 단위로 단축되며, 전력 소비는 3배 이상 절감된다. 이는 대규모 GPU 환경에서 성능을 극대화하고, 운영비 절감을 가능하게 한다. 또한, CPO는 광학 부품의 통합을 통해 빠르게 성장하는 광 기반 통신 시장에서 새로운 표준을 만들어가고 있다.

기존의 광 트랜시버는 스위치 외부에 설치되어 데이터 전송을 담당했지만, CPO는 광 엔진을 칩 내부에 패키징하는 기술이다. 이로 인해 광-전자 통합 기술이 급격히 발전하고 있으며, AI 인프라의 구조적인 변화를 일으키고 있다.

CPO의 도입은 단순한 기술적 혁신을 넘어, AI 데이터 트래픽 폭증을 해결하는 핵심 대안이 되고 있다. 특히 1.6T 전송 속도 이상의 고속 장비들이 도입되면서 CPO 생태계는 폭발적인 성장을 예고하고 있다. 이를 통해 기존의 구리 기반 네트워크에서 광 기반 네트워크로의 전환이 가속화될 것이다.

CPO의 확산은 단순히 광학 부품에만 영향을 미치는 것이 아니다. CPO 기술은 반도체 설계와 테스트 전반에 걸쳐 구조적 변화를 일으키고 있다. CPO가 상용화됨에 따라, 전기 신호와 광 신호의 통합 테스트가 필수적이며, 이를 위한 정밀 테스트 장비와 광 정렬 기술이 급격히 중요해지고 있다.

광학 부품과 전자 칩이 동시에 작동하는 구조는 새로운 테스트 기준을 필요로 하며, 이로 인해 광학 부품 시장과 정밀 검사 장비 시장의 급성장이 예상된다. 특히, 고부가 테스트 소켓과 광 정렬 기술은 향후 CPO의 성공적인 상용화와 대규모 생산에 중요한 역할을 할 것이다.

CPO 기술이 상용화되면서, 관련 기업들은 빠르게 변화하는 산업 환경에서 구조적 수혜를 입고 있다. 예를 들어, 티에프이는 고속, 고주파 CPO 테스트 소켓에 대한 경쟁력을 확보하고 있으며, 성호전자는 광모듈 장비를 통해 CPO의 생산에 필수적인 기술적 도약을 이루고 있다. 이들 기업들은 CPO 관련 부품의 공급망을 선도하며, 향후 글로벌 빅테크와 협력하여 CPO 생태계에서 중요한 역할을 할 것이다.

CPO는 AI 인프라의 연결 문제를 해결하는 중요한 기술로, AI의 빠른 발전과 데이터 트래픽 폭증을 해결할 수 있는 핵심 기술로 자리매김할 것이다. 기존의 구리선 기반 네트워크에서 광 기반 인터커넥트로의 전환은 반도체 산업, 광학 부품 시장, 그리고 AI 인프라 경쟁에서 큰 변화를 가져올 것이다. CPO 기술이 본격적으로 확산됨에 따라, 관련 기업들의 성장은 물론, 전 세계 데이터 센터의 효율성과 성능 향상을 기대할 수 있다.

따라서 CPO는 단순히 기술적 혁신을 넘어, AI 산업과 반도체 생태계의 구조적 재편을 이끄는 중요한 원동력이 될 것이다. CPO의 도입은 이제 선택이 아닌 필수로, 산업 전반에서 빠르게 확산될 전망이다.

■ 필자인 한용희 그로쓰리서치 연구원은 투자자산운용사 자격증을 보유하고 있으며, SBS Biz 방송에 출연중이다.

[편집자주] 독립 리서치 기업인 '그로쓰리서치'의 분석을 담은 내용입니다. 뷰어스는 글과 관련한 투자 결과에 책임을 지지 않습니다.