[뉴스] AI 데이터센터 병목? 전파 데이터통신·광반도체 주목해야

최근 AI 생성 모델과 데이터 활용이 폭발적으로 성장하면서, 데이터센터 내 병목 현상이 예상보다 3~4년 일찍 현실로 다가오고 있다는 사실이 점점 더 뚜렷해지고 있습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 자율주행 등 다양한 산업에서 AI의 활용도를 높이면서 발생하는 트래픽 증가와 맞물려 있으며, 결국 데이터 전송과 처리의 한계에 직면하게 만들고 있습니다.

이 문제의 핵심 원인 중 하나는 기존 통신 방식을 넘어선 혁신 기술의 필요성입니다. 바로 AI 데이터센터 병목? 전파 데이터통신·광반도체 기술이 주목받는 이유입니다. 구리선이나 광섬유 대신, 전파를 활용하는 데이터 전송 기술은 기존의 한계를 뛰어넘는 대안으로 떠오르고 있습니다. 예를 들어, 포인트투테크놀로지의 ‘e-튜브’ 기술은 플라스틱 도파관을 통해 전파를 송수신하며, 거리와 가격 문제를 동시에 해결하는 혁신적 솔루션을 제시하고 있습니다.

또한, GPU와 메모리 간의 데이터 전송 속도 병목을 해소하기 위한 광반도체(실리콘 포토닉스) 기술도 관심을 받고 있습니다. 소형 집적회로 내에서 빛을 이용한 신호 전달이 가능해지면서, 전력 소모와 지연 시간을 대폭 낮추는 것이 가능해졌습니다. 더 나아가, 인메모리 컴퓨팅 방식은 기존 CPU와 GPU의 ‘메모리 벽’을 허물고, AI 모델의 추론 속도와 효율성을 크게 높여줄 것으로 기대됩니다.

이처럼 AI 데이터센터 병목? 전파 데이터통신·광반도체 기술은 미래의 데이터 처리 방식을 크게 바꿔줄 핵심 열쇠입니다. 특히, 생성 AI와 산업 맞춤형 ‘버티컬 모델’이 수익의 주축이 될 미래에서는, 이러한 기술들의 발전이 더 이상 선택이 아닌 필수가 될 전망입니다.

생성 AI의 급성장으로 데이터센터 병목 현상이 3~4년 앞당겨졌다는 사실, 과연 어떤 기술이 이 문제를 해결할 수 있을까요? 지금이 바로, 혁신적 인프라 기술과 함께 디지털 미래로의 전환을 준비할 시간입니다.

전파 데이터통신과 광반도체가 바꾸는 AI 인프라의 미래

AI 데이터센터 병목? 전파 데이터통신·광반도체 주목해야

현재 인공지능 발전의 이면에는 ‘데이터 처리 병목’이라는 큰 장애물이 도사리고 있습니다. 특히, 데이터센터에서의 데이터 전송과 처리 속도가 인공지능 성능 향상의 관건이 되고 있는데요. 최근 실리콘밸리 전문가들의 연구와 기술 혁신은 이 문제를 해결할 새로운 방안을 제시하고 있습니다.

전파 데이터통신이 열어가는 새로운 길

전통적으로 데이터센터에서는 구리선이나 광섬유가 데이터 전송을 담당했지만, 이들의 한계에 부딪히고 있습니다. 구리선은 전송 거리가 2m 이상 넘어갈 경우 대역폭이 급격히 감소하는 문제가 있고, 광섬유는 뛰어난 성능에도 불구하고 가격이 상대적으로 비싸기 때문입니다. 이에, 2017년 KAIST 출신 기술자들이 개발한 ‘포인트투테크놀로지’의 전파 송수신 기술이 주목받고 있습니다.

이 기술은 플라스틱 도파관 내에서 밀리미터 웨이브 라디오 전파를 전송하는 방식으로, 종이컵 통화에서 영감을 받은 원리입니다. 여러 전파를 동시에 쏘아 간섭을 우회하면서도, 5~10미터 거리에서도 비용 부담 없이 데이터를 안정적으로 전송할 수 있어 데이터센터의 병목 현상을 완화하는 혁신적인 해결책이 되고 있습니다.

광반도체와 인메모리 컴퓨팅이 가져오는 변혁

또 다른 핵심 기술은 ‘실리콘 포토닉스’를 활용한 광반도체입니다. 기존의 전기 신호 대신 빛을 이용해 데이터를 전송하는 이 기술은 GPU와 메모리 간 데이터 전송 속도, 그리고 서버 간 통신 성능 개선에 혁신적 영향을 끼치고 있습니다. 한국 벤처기업 ‘아야랩스’는 이와 관련된 집적회로를 개발하여, 전력 소비를 줄이면서도 훨씬 빠른 데이터 전송이 가능하게 만들고 있습니다.

또한, 인메모리 컴퓨팅 기술은 ‘메모리 벽’을 제거하는 데 큰 역할을 합니다. 디매트릭스(d-Matrix)와 같은 스타트업은 연산기능을 중앙처리장치(CPU) 외부가 아닌, 바로 메모리 내부에 통합하여 데이터 이동을 최소화하고 추론 속도를 10배 이상 높이는 데 성공했습니다.

미래 AI 인프라의 핵심은 산업 맞춤형 모델

이러한 첨단 기술들이 결합되어 AI 데이터센터 병목 문제를 완화하는 것뿐만 아니라, AI 인프라의 전략도 변화하고 있습니다. 현재 대부분의 빅테크 기업들이 개발하는 ‘AI 파운데이션 모델’보다, 산업별 맞춤형 ‘버티컬 모델’이 수익 창출의 주역이 될 전망입니다. 예를 들어, 자동차, 의료, 금융 등 각 산업에 특화된 AI 모델이 시장을 주도하며, 모델 크기도 기존보다 훨씬 작아지면서 효율성도 높아질 것입니다.

이 모든 변화는 ‘구리선과 광섬유의 한계’를 뛰어넘는 전파 데이터통신과 실리콘 포토닉스, 그리고 인메모리 컴퓨팅이 주도하고 있습니다. 이들 기술이 결합할 때, AI 데이터센터의 성능은 비약적으로 향상될 것이며, 미래 인공지능의 가능성을 한층 더 확장시켜줄 것입니다.

이제는 AI 인프라의 혁신이 한층 가속화될 시점입니다. 다양한 기술의 융합이 만들어낼 미래를 기대해 주세요.

Reference

한국경제: https://www.hankyung.com/article/202602203757i