최근 광학 관련 실적 발표를 분석하는 데 많은 시간을 보냈는데, 여러 곳에서 반복해서 등장하는 하나의 공통된 흐름이 있습니다.
이 흐름은 Ciena의 분산 AI 훈련 관련 언급에서 나타납니다.
Nokia의 AI 및 클라우드 주문에서도 나타납니다.
Lumentum의 펌프 레이저 및 협대역폭 부품 관련 코멘트에서도 나타납니다.
Coherent의 인듐 포스파이드 확장 계획에서도 나타납니다.
Corning의 장기 하이퍼스케일러 광섬유 계약에서도 나타납니다.
그리고 Lumen의 다크 파이버 계약에서도 나타납니다.
처음에는 이것들이 모두 별개의 이야기처럼 보일 수 있습니다.
한 회사는 광학 시스템에 대해 이야기하고, 다른 회사는 레이저에 대해, 또 다른 회사는 광섬유에 대해, 또 다른 회사는 물리적 경로에 대해, 또 다른 회사는 코히어런트 DSP에 대해 이야기합니다.
하지만 이 모든 것은 동일한 아키텍처 변화를 가리키고 있습니다.
이번 보고서에서 제가 설명드리고자 하는 것이 바로 이 레이어입니다.
이것은 제가 광학 슈퍼사이클에 노출되는 것을 선호하는 방식 중 하나이며, 종종 간과되곤 합니다.
하지만 최전선에 있는 기업들이 적극적으로 목소리를 높이고 있으며, 이제 귀 기울일 때입니다.
이 보고서에서는 이 레이어가 무엇인지, 우리가 듣고 있는 모든 신호, 이것이 왜 중요해지고 있는지, 이 시장의 중요성, 그리고 관련된 12개 기업에 대해 자세히 설명하겠습니다.
면책 조항
본 보고서는 교육 및 정보 제공 목적으로만 작성되었습니다. 이는 공개적으로 이용 가능한 정보에 대한 개인적인 연구 과정과 해석을 반영합니다. 재정적 조언, 투자 조언, 또는 특정 증권의 매수, 매도, 보유를 권장하는 것이 아닙니다. 저는 논의된 일부 기업의 지분을 보유하고 있을 수 있습니다. 자신의 위험 감수성, 투자 기간 및 재정 상황에 따라 스스로 조사하고 결정을 내리십시오.
주제는 스케일-어크로스(Scale-across) 입니다.
이전에 여러 다른 방식으로 이에 대해 글을 쓴 적이 있지만, 이번에는 이에 대한 포괄적인 보고서를 만들고자 합니다.
아이디어는 매우 간단합니다.
AI 클러스터가 너무 커져서 한 곳에 유지하기 어려워지고 있습니다.
특정 지점에 이르면 물리적 제약이 발생합니다. 전력, 부지, 냉각, 허가, 광섬유 접근, 경로 가용성 등 동일한 위치에 동시에 충분한 인프라를 구축하는 능력이 제한됩니다. 따라서 아키텍처는 분산되기 시작합니다.
하이퍼스케일러는 하나의 거대한 AI 데이터 센터를 짓고 모든 것을 한 부지에 강제로 집어넣는 대신, 여러 건물, 캠퍼스 또는 시설을 연결하여 하나의 더 큰 훈련 환경처럼 운영할 수 있도록 하기 시작합니다.
스케일-어크로스는 병목 현상을 드러냅니다. AI 컴퓨팅이 거리에 걸쳐 확장되면, 그 지점들 사이의 광학 인프라(코히어런트 광학, 광섬유, 펌프 레이저, 협대역폭 레이저, 광 증폭, 다크 파이버 경로, 그리고 가장 중요한 많은 부품의 기반이 되는 인듐 포스파이드 용량)가 제한 계층이 됩니다.
이것이 바로 아키텍처 변화입니다.
서로 다른 레이어들
이해를 돕기 위해 AI 네트워킹을 세 가지 레이어로 구분하는 것이 가장 쉬운 방법이라고 생각합니다.
스케일-업(Scale-up)
스케일-아웃(Scale-out)
스케일-어크로스(Scale-across)
이들은 투자 관점에서 매우 다릅니다.
스케일-업: 랙 내부
GPU가 서로 가까이 위치하여 하나의 더 큰 프로세서처럼 통신해야 하는 곳입니다.
여기서의 거리는 짧습니다. 센티미터에서 수 미터 정도입니다.
주요 제약 조건은 매우 높은 대역폭과 낮은 지연 시간으로 랙 전체에 데이터를 이동시키는 것입니다.
스케일-아웃: 데이터 센터 내부
스케일-아웃은 데이터 센터 홀입니다.
하나의 대형 건물 내에서 수천 개의 GPU 랙을 연결하는 네트워크입니다. 거리는 약 2킬로미터까지 가능합니다. 현재 800G 및 1.6T 트랜시버가 증가하고 있는 곳입니다.
여기서 주요 광학 기술은 PAM4입니다.
PAM4는 4레벨 펄스 진폭 변조(Pulse-Amplitude Modulation with four levels)를 의미합니다. 빛을 단순히 켜고 끄는 방식 대신 4가지 강도 레벨을 사용합니다. 이를 통해 시스템은 동일한 채널을 통해 더 많은 데이터를 전송할 수 있습니다.
PAM4는 건물 내부에서 잘 작동합니다. 비용 효율적이고 효율적이며 이미 대규모로 배포되었습니다.
현재 많은 광학 관련 거래가 이루어지는 곳이기도 합니다.
스케일-어크로스: 건물과 사이트 간
스케일-어크로스는 클러스터가 하나의 건물을 넘어 확장될 때 시작됩니다.
이 시점에서 PAM4는 특히 더 높은 속도에서 도달 거리 제한에 부딪히기 시작합니다. 1.6T 속도에서 일반적인 FR-class PAM4 링크는 약 2킬로미터 범위에 있습니다. 더 긴 직접 감지 변형은 더 멀리 확장될 수 있지만, 링크가 캠퍼스 및 DCI 거리로 이동함에 따라 코히어런트 및 코히어런트-라이트가 더 실용적이 됩니다.
DCI는 데이터 센터 상호 연결(Data Center Interconnect)을 의미합니다. 하나의 데이터 센터를 다른 데이터 센터에 연결하는 데 사용되는 광 네트워킹입니다.
이것이 바로 코히어런트 광학이 등장하는 지점이며, 이 보고서가 실제로 시작되는 지점입니다.
거리가 광학 스택을 변화시키는 이유
데이터 센터 내부에서는 비교적 짧은 거리로 막대한 양의 데이터를 이동시키는 것이 임무입니다.
데이터 센터 간에는 문제가 달라집니다.
데이터는 여전히 빠르게 이동해야 하지만, 이제 신호는 거리를 견뎌야 합니다. 광섬유 경로를 가로질러 이동하고 링크 길이가 길어질수록 훨씬 더 중요해지는 분산, 잡음, 손실, 증폭 및 신뢰성 요구 사항을 처리해야 합니다.
이것이 바로 코히어런트 광학이 필요한 이유입니다.
PAM4는 주로 빛의 강도를 읽는 반면, 코히어런트 광학은 광파에서 더 많은 정보를 읽습니다.
코히어런트 수신기는 들어오는 신호를 별도의 내부 레이저와 혼합합니다. 이를 통해 시스템은 광파의 강도와 위상(타이밍) 모두에 대한 정보를 복구할 수 있습니다.
강도와 위상을 모두 사용하면 동일한 광학 채널을 통해 훨씬 더 많은 정보를 전달할 수 있습니다. 또한 신호가 거리를 이동하면서 발생하는 왜곡을 교정하는 데 도움이 되는 고급 디지털 신호 처리(DSP)도 얻을 수 있습니다.
이것이 AI 데이터 센터가 캠퍼스나 대도시 지역으로 확장될 때 코히어런트 광학이 중요해지는 이유입니다.
400G에서 코히어런트 광학은 증폭 없이 약 80킬로미터까지 데이터를 이동할 수 있습니다. 증폭을 사용하면 도달 거리가 훨씬 더 멀어질 수 있습니다. 절충점은 복잡성입니다.
코히어런트 모듈은 협대역폭 레이저, 더 강력한 DSP 및 고급 광학 어셈블리를 필요로 합니다. 기본 단거리 광학보다 비용이 더 많이 들고 전력을 더 많이 사용합니다.
하지만 10, 50 또는 100킬로미터에 걸쳐 AI 건물을 연결하는 것이 임무라면 코히어런트가 실용적인 기본값이 됩니다.
그리고 이 안에는 발전 단계가 있습니다.
400ZR이 기본입니다. 초당 400기가비트를 전송하며 수년간 대량으로 출하되어 왔습니다.
800ZR 및 800ZR+는 현재 증가하고 있는 단계입니다. 초당 800기가비트를 이동시키며 클라우드 및 DCI 네트워크에 점점 더 중요해지고 있습니다.
Ciena는 특히 세 곳의 하이퍼스케일러가 분산 AI 훈련을 위해 자사의 광학 솔루션을 사용하고 있다고 밝혔으며, RLS 플랫폼과 800ZR 플러거블을 해당 수요를 충족시키는 제품으로 지목했습니다.
그 다음으로 1600ZR, 1600ZR+ 및 1600CL이 있습니다.
이들은 초당 1.6테라비트를 목표로 합니다. 1600ZR, 1600ZR+ 및 1600CL에 대한 OIF 작업은 2025년과 2026년에 걸쳐 진행되었으며, 현재 제품이 개발 중이고 상호 운용성 작업이 계속 진행 중입니다.
제가 특히 흥미롭게 생각하는 부분은 코히어런트-라이트(Coherent-lite)입니다.
코히어런트-라이트는 중간 지점을 위해 설계되었습니다. 코히어런트 기술을 가져와 캠퍼스 링크에 불필요한 장거리 기능 중 일부를 제거합니다.
목표는 외부 증폭 없이 약 30와트에서 약 2~20킬로미터입니다.
이는 AI 컴퓨팅이 여러 건물이나 캠퍼스에 걸쳐 확산될 때 중요해지기 시작하는 최적의 거리 범위입니다.
PAM4는 한계에 도달하고, 풀 코히어런트 ZR은 링크에 필요한 것보다 더 많은 도달 거리와 오버헤드를 가져올 수 있으며, 코히어런트-라이트는 그 중간에 위치합니다.
멀티-레일이 수요를 더욱 확대시킴
멀티-레일 네트워킹에는 아직 과소평가되고 있다고 생각하는 또 다른 계층이 있습니다.
레일은 GPU 클러스터에 연결된 완전하고 독립적인 네트워크 패브릭입니다.
NVIDIA의 HGX AI 팩토리 참조 아키텍처에서 각 GPU는 두 개의 독립적인 네트워크 플레인에 연결됩니다. 토폴로지에 따라 이러한 플레인은 중복성, 집계 대역폭 또는 둘 다를 개선할 수 있습니다.
각 레일은 자체 광학 패브릭입니다. 즉, 또 다른 스위치, 트랜시버 및 광섬유 런 세트를 의미합니다. 그리고 거리가 증가하면 또 다른 증폭 요구 사항 세트가 추가됩니다.
이것이 멀티-레일이 광학 수요를 배가시킬 수 있는 이유입니다.
Lumentum은 2026년 5월 실적 발표에서 멀티-레일 기회가 "엄청나다"며 사람들이 예측하는 것보다 훨씬 더 클 수 있다고 말했습니다.
Michael Hurlston(CEO)은 Lumentum이 EML보다 스케일-어크로스 부품, 특히 펌프 레이저와 협대역폭 레이저에서 더 큰 제약을 받고 있을 가능성이 높다고 덧붙였습니다.
이는 매우 중요한 발언입니다!
EML은 800G 및 1.6T 트랜시버에 대해 모두가 이미 이야기하는 레이저 칩입니다. 그러나 Lumentum은 스케일-어크로스 부품 계층이 훨씬 더 빡빡할 수 있다고 말하고 있습니다.
Nokia는 또한 OFC 2026에서 물리적 인프라를 확장하지 않고도 밀도를 8배 향상시킨다고 주장하는 멀티-레일 인라인 증폭기를 출시했습니다.
이는 고객이 동일한 물리적 공간을 통해 더 많은 광섬유 용량을 확보하려고 할 때 출시하는 제품입니다.
따라서 멀티-레일은 동일한 논리의 일부입니다.
더 많은 분산 컴퓨팅은 더 많은 광학 링크를 생성합니다. 더 많은 레일은 링크 수를 배가시킵니다. 거리는 증폭을 추가합니다.
이는 병목 현상을 다시 레이저, 광학 부품 및 광섬유로 가져옵니다.
병목 현상 아래의 병목 현상: InP
스케일-어크로스는 광학 시스템에 대한 더 많은 수요를 창출합니다.
이러한 시스템에는 레이저, 코히어런트 부품, 펌프 레이저, 협대역폭 어셈블리, 게인 칩 및 광검출기가 필요합니다.
해당 공급망의 상당 부분은 인듐 포스파이드와 관련이 있습니다.
인듐 포스파이드(InP)는 많은 고속 광학 레이저, 게인 칩, 코히어런트 광학 부품 및 특정 광검출기에 사용되는 화합물 반도체 재료입니다.
의미 있는 InP 에피택셜 웨이퍼 및 소자 생산 능력은 범용 CMOS 파운드리 생산 능력 외부에 있습니다. 제조 기반은 더 작고, 더 전문화되어 있으며, 역사적으로 통신 수요를 중심으로 구축되었습니다. 이것이 빠르게 확장하기 어려운 이유입니다.
이번 실적 시즌 동안 여러 회사가 동일한 광범위한 제약을 지적했습니다.
Fabrinet은 레이저, 메모리 및 ASIC의 부품 부족으로 인해 출하량과 매출이 수요 수준에 미치지 못했다고 말했습니다. Fabrinet은 위탁 생산 업체이기 때문에 이는 유용한 정보입니다. 광학 공급망 전반에 걸쳐 많은 회사를 위해 제품을 생산하므로, 그들의 코멘트는 광범위한 시각을 제공합니다.
Coherent는 인듐 포스파이드가 여러 분기 동안 주요 제약 조건이었다고 말하며 이를 업계 전반의 제약 조건으로 설명했습니다.
Lumentum은 레이저 칩 공급-수요 불균형이 30% 이상이며, 고객들이 회사가 공급할 수 있는 것보다 더 많은 생산량을 원한다고 말했습니다. 또한 스케일-어크로스용 펌프 레이저와 협대역폭 부품이 EML보다 더 큰 제약을 받고 있다고 말했습니다.
Nokia는 업계가 인듐 포스파이드를 구축하는 규모가 수요를 다시 공급망으로 밀어넣고 더 많은 용량을 필요로 한다고 말했습니다.
Applied Optoelectronics는 업계의 InP 레이저 부족이 내부 역량 확장을 가속화해야 할 필요성을 강화한다고 말했습니다.
Semtech는 새로 인수한 HieFo 사업을 통해 게인 칩 수요가 생산 능력을 약 3배 초과하고 있다고 말했습니다.
InP 생산 능력 추가가 어려운 이유
실리콘 스케일링은 더 큰 산업 기반을 가지고 있습니다. 더 많은 장비 공급업체, 더 많은 팹, 더 많은 공정 지식, 그리고 훨씬 더 큰 생태계가 있습니다.
InP는 더 전문화되어 있습니다. 제조 공정은 종종 MOCVD(유기 금속 화학 기상 증착법)를 사용합니다. 이는 웨이퍼 위에 화합물 반도체 층을 성장시키는 데 사용되는 공정입니다.
지식 기반은 더 좁습니다. 웨이퍼 크기는 더 작습니다. 공급망은 3인치에서 4인치, 6인치 웨이퍼로 이동하고 있는 반면, 고급 실리콘 제조는 훨씬 더 큰 300밀리미터 웨이퍼에서 실행됩니다.
Coherent는 이러한 전환이 중요한 경제적 이유를 제시했습니다. 경영진은 3인치에서 6인치 생산으로 전환하면 절반 미만의 비용으로 4배 이상의 소자를 생산할 수 있다고 말했습니다.
이는 주요 생산 능력 레버입니다. 그러나 이러한 확장에는 시간이 걸립니다. 새로운 팹은 공정 이전, 검증, 수율 학습, 장비 및 고객 승인이 필요합니다.
이것이 공급 대응이 진행 중이면서도 제약이 지속될 수 있는 이유입니다. Coherent는 2026년 말까지 내부 InP 생산량을 두 배로 늘리고, 2027년 말까지 다시 두 배 이상 늘리는 것을 목표로 하고 있습니다.
Lumentum은 Greensboro 시설을 인수하여 갈륨 비소에서 인듐 포스파이드로 전환하고 있으며, 생산까지는 약 6분기가 남았습니다.
Nokia는 2026년 후반에 San Jose InP 생산 능력을 늘릴 예정이지만, 경영진은 해당 생산 능력이 장기적으로 더 의미 있다고 말했습니다.
Semtech는 2026년 말까지 HieFo 생산 능력을 3~4배 확장한 다음, 2027년 말까지 다시 3~4배 확장하려고 노력하고 있습니다.
AAOI는 2027년까지 InP 레이저 제조를 약 350% 확장할 계획입니다.
업계는 대응하고 있습니다. 문제는 충분히 빠르게 대응할 수 있느냐입니다.
이 글은 매우 깁니다.
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