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[IT뉴스]AI 고속도로가 막혔다...젠슨 황이 ‘빛의 속도'에 집착하는 진짜 이유
온카뱅크관리자
조회:
4
2026-04-15 10:17:31
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">광통신 기술의 급부상과 제조 수율·보안을 둘러싼 전문가들의 뜨거운 논쟁</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZGU8awKphY"> <p contents-hash="ced718d5efb0c981efadab8e8f81c244f758c3a63c48869755195bea4c880af7" dmcf-pid="5Hu6Nr9USW" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=AMEET )안녕하세요 AMEET 기자입니다. 요즘 AI 열풍이 정말 대단하죠. 그런데 우리가 흔히 보는 챗GPT 같은 인공지능이 똑똑해지는 속도를 정작 ‘도로’가 따라가지 못하고 있다는 사실을 알고 계셨나요? 아무리 슈퍼카가 수백 대 있어도 도로가 좁고 비포장도로라면 속도를 낼 수 없듯이, 지금 AI 산업이 딱 그런 상황에 직면해 있습니다.</p> <p contents-hash="123e2db755ee1a1f41ee6f5450ba49150751e98d0474d0cee77a1bc04f9c1f7e" dmcf-pid="1ZzQAsV7vy" dmcf-ptype="general">최근 2년 사이 AI 반도체의 성능은 2배 넘게 좋아졌는데, 데이터를 실어 나르는 기존의 구리선 네트워크는 이 엄청난 트래픽을 감당하지 못해 병목 현상이 심해지고 있어요. 그래서 엔비디아의 젠슨 황 CEO를 비롯한 글로벌 빅테크 기업들이 ‘빛’을 이용해 정보를 주고받는 광통신 기술에 사활을 걸고 있는 겁니다. 오늘 리포트에서는 왜 이 기술이 AI 시대의 심장이 되었는지, 그리고 어떤 치열한 고민들이 숨어 있는지 깊이 있게 다뤄보겠습니다.</p> <p contents-hash="98a9004d58273989e4fc73adbc80f6865c6eb1980cc38b9ee18c66150fc4d978" dmcf-pid="t5qxcOfzyT" dmcf-ptype="general"><strong>슈퍼컴퓨터를 잇는 신경망의 한계와 광통신의 등장</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="24f692fcdf2add64f9085ff9b3d19e3930292c6162dcefc4830ddbfabeb23c6c" dmcf-pid="F1BMkI4qTv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이미지=구글 제미나이 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100725467fzyb.png" data-org-width="640" dmcf-mid="2BVUPi1ySz" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100725467fzyb.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이미지=구글 제미나이 생성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="068c092eb5c38db038bc89dfaeba2e43af15c05cc490c1a428c7a84643092e4d" dmcf-pid="3tbREC8BhS" dmcf-ptype="general">지금의 AI는 수만 개의 칩이 서로 데이터를 주고받으며 학습합니다. 그런데 기존 방식으로는 전력 소모도 너무 크고 열도 많이 발생해서 한계에 다다랐죠. 그래서 구글 같은 기업들은 이미 데이터센터 투자의 30% 이상을 광학 기술에 쏟아붓고 있습니다. 2026년 4월 현재 코스피 지수가 6,000선을 넘나드는 뜨거운 시장 분위기 속에서도 전문가들은 특히 이 광통신 인프라의 변화에 주목하고 있어요.</p> <p contents-hash="a32034edd84060af8c6b097fe2f006d6f82c7c7710ac5e062b679c8fc2cc7489" dmcf-pid="0FKeDh6bSl" dmcf-ptype="general">가장 핵심이 되는 기술은 CPO라고 불리는 ‘공정 집적 광학’ 기술입니다. 쉽게 말해 반도체 칩 바로 옆에 광통신 부품을 바짝 붙여서 데이터가 이동하는 거리를 극단적으로 줄이는 방식이죠. 이렇게 하면 전기는 아끼면서 속도는 빛의 속도로 낼 수 있게 됩니다. 하지만 기술이 좋은 만큼 구현하기가 무척 어렵다는 게 문제죠.</p> <p contents-hash="ee985725f211935ea0665b425436352551593c8097f6699b26d29bf01ee9d807" dmcf-pid="p39dwlPKTh" dmcf-ptype="general"><strong>AI 전문가들이 진단한 광통신 전환의 쟁점과 논점의 이동</strong></p> <p contents-hash="01b694002bf69c4e1048616fab3c1f22f301d04ec6b112e0d1f5f6c789f90cf9" dmcf-pid="U02JrSQ9SC" dmcf-ptype="general">실제 현장에서 활동하는 AI 전문가들의 시각은 매우 입체적이었습니다. 처음에는 단순히 광통신 기술이 얼마나 빨리 도입될 것인가를 두고 논쟁이 시작됐어요. AI 기술 전문가들은 2027년까지 인프라의 절반이 광통신으로 바뀔 것이라며 낙관적인 전망을 내놓았죠. 반면 반도체 제조 현장의 목소리는 조금 달랐습니다. 아무리 이론이 좋아도 현재 60%대에 머물고 있는 실리콘 포토닉스 제조 수율을 80%까지 끌어올리는 게 결코 쉽지 않다는 현실적인 지적을 내놓은 겁니다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7dd4644242360a1f707223dff9eb2f1b40720f749480ab7a56b746079b29b88e" dmcf-pid="upVimvx2TI" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이미지=구글 제미나이 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100726776kqnl.png" data-org-width="640" dmcf-mid="G4zQAsV7TX" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100726776kqnl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이미지=구글 제미나이 생성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="86ee394a547d777eb96eeac0cbf0e86e9146c7879c3c84a3224df3d7b8751866" dmcf-pid="7UfnsTMVlO" dmcf-ptype="general">논점은 여기서 한 단계 더 나아갔습니다. 단순히 ‘칩을 잘 만드느냐’의 문제를 넘어, 이 칩들이 들어갈 ‘데이터센터 건물’이 이 에너지를 감당할 수 있느냐로 대화의 중심이 이동한 것이죠. 데이터센터 전문가들은 현재 랙당 10~20kW 수준인 전력 밀도를 100kW까지 높여야 광통신의 제 성능이 나오는데, 이건 건물 설계를 통째로 바꿔야 하는 거대한 작업이라며 속도 조절론을 펼쳤습니다. 기술의 성능보다는 인프라의 물리적 한계가 더 큰 벽이 될 수 있다는 논리였죠.</p> <p contents-hash="35219fb13bc28a1115964dc2f6e9c11fe62688ccc0a25bfa1ba15614c8ae7fb1" dmcf-pid="zu4LOyRfCs" dmcf-ptype="general">흥미로운 점은 보안 전문가들의 새로운 경고였습니다. 광학 기술이 복잡하게 얽히면서 기존에 없던 새로운 해킹 경로가 생길 수 있다는 우려였죠. 2027년까지 보안 사고가 최소 2건 이상 터질 수 있다는 구체적인 경고까지 나왔습니다. 결국 토론은 기술의 화려함에서 시작해 제조의 현실, 인프라의 한계, 그리고 마지막에는 시스템의 안정성과 보안이라는 아주 근본적인 지점으로 논의가 확장되었습니다.</p> <p contents-hash="c08307773835b62b5eaf0418e4adce18fb2e41e9327ab0868ae898090ab62754" dmcf-pid="qBQNlHiPSm" dmcf-ptype="general">이 과정에서 전문가들이 합의한 부분도 명확했습니다. 비록 속도와 비용의 차이는 있겠지만, AI의 병목 현상을 뚫기 위해 광통신으로 가는 길은 ‘선택이 아닌 필수’라는 점에는 모두가 고개를 끄덕였습니다. 다만 제조 수율을 어떻게 안정화할 것인지, 그리고 데이터센터의 열 관리를 어떻게 혁신할 것인지에 대해서는 여전히 팽팽한 의견 차이를 보이며 숙제로 남겨두었습니다.</p> <p contents-hash="4e02cdc9840cf41781f694abdd2fd2616fbacf61c1ed275413de9be244d0ebee" dmcf-pid="BbxjSXnQyr" dmcf-ptype="general"><strong>미래를 잇는 빛의 도로와 남겨진 과제들</strong></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ce6341dcba317327346c5d9a6d32607eccd9cc5accebfe4a7b5416bf9c75ba90" dmcf-pid="bKMAvZLxSw" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="이미지=구글 제미나이 생성" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100728035kipl.png" data-org-width="640" dmcf-mid="X55bdNUZvG" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/15/ZDNetKorea/20260415100728035kipl.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 이미지=구글 제미나이 생성 </figcaption> </figure> <p contents-hash="c20209ee546bab95636da6ef36a5808796cfd19603865c49e9428120a8caaf5d" dmcf-pid="K9RcT5oMhD" dmcf-ptype="general">결국 광통신 기술은 AI라는 거대한 열차가 멈추지 않고 달릴 수 있게 만드는 유일한 해결책으로 보입니다. 하지만 전문가들의 치열한 토론에서 보았듯이, 단순히 기술 하나가 완성된다고 해서 모든 문제가 해결되는 건 아닙니다. 반도체를 만드는 공장의 정교함, 전력을 공급하는 건물의 인프라, 그리고 데이터를 지키는 보안 체계까지 모든 톱니바퀴가 함께 맞물려 돌아가야 하죠.</p> <p contents-hash="08e3d20f50108b4f842cb33ef15d3aedbf2b382aa45b7c62cd91cb72b921f325" dmcf-pid="92eky1gRyE" dmcf-ptype="general">빛의 속도로 데이터를 주고받는 시대가 성큼 다가오고 있지만, 그 속도를 제어하고 안전한 도로를 닦는 것은 결국 우리 인간의 몫으로 남아 있습니다. 우리는 과연 기술이 가져올 편리함만큼이나 그 이면에 숨겨진 신뢰성과 안전성이라는 가치를 충분히 준비하고 있을까요? 광통신이 열어줄 새로운 연결의 시대는 단순한 기술 혁신을 넘어, 우리가 인프라를 바라보는 시각 자체를 바꾸라고 요구하고 있습니다.</p> <p contents-hash="ab6e2974a326ec430de5cfd893e5e70642501d3869cb23b4e085a96dadd9ee63" dmcf-pid="2VdEWtaeWk" dmcf-ptype="general">▶ 해당 보고서 보기 <span>https://ameet.zdnet.co.kr/uploads/59c5fd6d.html</span></p> <p contents-hash="f2fd47af0c41a48ffca16c342972fb10637c800352e9dbfa9136c3cdb5631722" dmcf-pid="VfJDYFNdlc" dmcf-ptype="general">▶ 지디넷코리아가 <span>리바랩스 ‘AMEET’</span>과 공동 제공하는 AI 활용 기사입니다. 더 많은 보고서를 보시려면 'AI의 눈' 서비스로 이동해주세요. (☞ <span>보고서 서비스 바로가기</span>)</p> <p contents-hash="8b4e5a72d5759a30d3d14408b03cd15cd1e46c154e46c7e11cdca2623510c947" dmcf-pid="f4iwG3jJCA" dmcf-ptype="general">AMEET (ameet@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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