네트워킹과 광학 인터커넥트: 컴퓨트 다음의 제약

네트워킹이 병목이 되는 이유

프런티어 모델을 훈련하려면 수만 개의 GPU에 걸쳐 가중치를 동기화해야 한다. 클러스터 규모가 커질수록 all-reduce 연산이 훈련 시간을 지배한다. 클러스터 간 통신에서 1밀리초의 지연은 훈련 단계당 수백만 번의 연산에 걸쳐 누적된다. 컴퓨트가 아니라 대역폭이 실질적인 클러스터 활용률을 점점 더 제한한다. 대규모 추론도 동일한 역학에 직면한다 — 다단계 추론 체인을 가진 에이전틱 워크로드는 노드 간 트래픽을 지속적으로 발생시킨다.

스택 구조

• 스위칭 실리콘: Broadcom(Tomahawk, Jericho), Marvell(Teralynx). 랙 간 패킷을 라우팅하는 칩.
• 광 트랜시버: Lumentum, Coherent, Fabrinet, InnoLight, Eoptolink. 전기 신호를 광섬유 전송을 위한 광 신호로 변환한다.
• 네트워킹 시스템: Arista, Cisco, NVIDIA Spectrum, Juniper. 랙 및 클러스터 단위로 조립된 스위치.
• 케이블 및 커넥터: TE Connectivity, Amphenol. 부족 현상이 발생하기 전까지 흔히 간과되는 물리 계층.

광학으로의 전환

구리 인터커넥트는 짧은 거리와 낮은 대역폭에서 작동한다. GPU 클러스터가 확장되고 랙 전력 밀도가 높아지면서 광학이 그 자리를 대신한다 — 먼저 랙 간(inter-rack)에서, 이후에는 공동 패키지 광학(co-packaged optics)을 통해 랙 내부(intra-rack)에서도 마찬가지다. 이러한 전환은 AI 이전에는 규모 있게 존재하지 않았던 순수 광학 종목(LITE, COHR, FN)에 새로운 매출 라인을 열어준다. 광학에서 포트당 매출 비중은 구리 대비 몇 배나 높으며, 램프업은 이제 막 시작되었다.

공동 패키지 광학(CPO)

다음 아키텍처 전환은 광학 엔진을 스위치 칩과 동일한 패키지에 통합하는 것이다 — 이를 통해 긴 전기 트레이스를 없애고 대역폭과 전력 효율을 크게 개선한다. Broadcom과 Marvell은 2026~27년 배치를 목표로 CPO 설계를 양산 단계로 밀어붙이고 있다. CPO는 다음 네트워킹 사이클에서 누가 승자가 될지를 결정하는 전환점이다. 또한 광학 TAM을 구리가 도달할 수 없는 영역까지 확장시킨다.

리스크 요인

고객 집중: NVIDIA, Google, Meta, Microsoft가 수요의 대부분을 차지한다. 기술 전환은 기존 강자를 뛰어넘을 수 있다(CPO의 실패는 Broadcom의 기회가 되며, 그 반대도 마찬가지다). 광학 부문의 재고 사이클은 역사적으로 매우 가혹했다 — 2022~23년에는 AI 램프업이 사이클을 재개시키기 전 급격한 하락이 있었다. 가장 명확한 구조적 성장 설정을 가진 종목들은 동시에 역사적으로 가장 높은 낙폭 변동성을 가진 종목들이기도 하다.