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CPO vs LPO vs NPO란? AI 데이터센터 광인터커넥트의 진짜 승자는 누구인가카테고리 없음 2026. 4. 12. 11:41반응형
이 글의 핵심 3가지
- AI 클러스터의 병목 이동: 이제 문제는 GPU 숫자보다 GPU끼리 얼마나 빠르고 안정적으로 연결되느냐입니다.
- CPO가 끝판왕, 하지만 당장 대세는 아님: 성능과 전력 면에서는 CPO가 가장 강력하지만, 상용화 속도와 서비스성은 아직 과제입니다.
- 투자 포인트는 기술 승자와 매출 승자가 다를 수 있다는 점: Broadcom, Nvidia, Marvell, Coherent, Lumentum, 실리콘 포토닉스 생태계까지 구분해서 봐야 합니다.
CPO vs LPO vs NPO란? AI 데이터센터 광인터커넥트의 진짜 승자는 누구인가
AI 데이터센터 투자에서 대부분의 시선은 여전히 GPU, HBM, 전력 설비에 쏠려 있습니다. 그런데 2025년 말부터 업계가 훨씬 더 진지하게 보기 시작한 병목이 있습니다. 바로 광인터커넥트(Optical Interconnect)입니다.
쉽게 말하면, AI 클러스터는 이제 “칩이 얼마나 빠르게 계산하느냐”보다 “칩끼리 얼마나 빠르고 안정적으로 대화하느냐”가 더 중요해지고 있습니다. 주방에 최고급 셰프 1,000명을 데려다 놔도 재료와 주문이 제때 오가지 않으면 레스토랑 전체는 느려지는 것과 같습니다. 지금 AI 인프라가 딱 그 상태입니다.
이 글에서는 CPO(Co-Packaged Optics), LPO(Linear Pluggable Optics), NPO(Near-Packaged Optics)가 각각 무엇인지, 왜 갑자기 주목받는지, 그리고 어떤 기업이 실제 수혜를 볼 수 있는지를 투자 관점까지 연결해서 정리하겠습니다.
왜 지금 광인터커넥트가 AI 데이터센터의 핵심 병목이 됐나
과거 데이터센터에서는 연산, 저장장치, 네트워크가 비교적 균형 있게 발전했습니다. 하지만 생성형 AI 시대에는 이야기가 달라졌습니다. GPU 성능과 메모리 대역폭은 폭발적으로 커졌는데, 이를 연결하는 전기 신호 기반 인터커넥트는 전력 소모, 발열, 거리, 신호 열화 문제를 동시에 맞고 있습니다.
특히 대규모 AI 클러스터에서는 다음 3가지가 치명적입니다.
1) 전력
데이터가 칩 사이를 오갈 때 드는 에너지가 빠르게 늘어납니다. 연산 자체보다 이동 비용이 더 아까운 구간이 생기는 것입니다.
2) 발열
전기 신호를 고속으로 밀어붙일수록 리타이머, DSP, 케이블, 스위치 주변에서 열이 커집니다. 결국 냉각 비용도 같이 뜁니다.
3) 장애 반경
AI 클러스터는 수천 개의 GPU가 하나의 거대한 시스템처럼 움직여야 합니다. 이때 광모듈 하나의 불안정성도 전체 학습 효율과 가동률을 흔듭니다.
에벤 포인트: 이제 네트워크는 주변 장치가 아닙니다. AI 팩토리에서 네트워크는 GPU 활용률을 결정하는 “수익률 레버”가 됐습니다. GPU를 더 사는 것보다, 연결을 더 잘 만드는 것이 더 큰 수익 개선으로 이어질 수 있습니다.
데이터센터 메모리 병목과 연결해서 보면 CXL 메모리 풀링이란? AI 데이터센터 핵심 기술과 수혜 종목 글과도 자연스럽게 이어집니다.
CPO, LPO, NPO란 무엇인가
이 세 가지는 모두 “전기 신호 중심 연결”의 한계를 줄이기 위한 방법입니다. 다만 칩과 광부품을 얼마나 가깝게 붙이느냐, 어느 정도까지 구조를 바꾸느냐에서 차이가 납니다.
LPO (Linear Pluggable Optics)
LPO는 기존 플러거블 광모듈 구조를 유지하면서 DSP를 줄이거나 없애 전력과 지연을 낮추려는 접근입니다. 핵심은 기존 생태계를 최대한 덜 흔들고 개선하는 현실적 대안이라는 점입니다.
- 장점: 기존 네트워크 장비 구조와 호환성이 비교적 높음
- 장점: 교체와 서비스가 쉬움
- 장점: 초기 상용화가 빠름
- 단점: 신호 품질과 거리, 시스템 최적화에서 한계가 있음
- 단점: 궁극적 효율 면에서는 CPO보다 불리할 수 있음
CPO (Co-Packaged Optics)
CPO는 광엔진을 스위치 ASIC 또는 XPU 패키지 바로 옆에 붙이는 방식입니다. 쉽게 말하면 “광모듈을 보드 바깥의 꽂는 부품”이 아니라 “칩 패키지 일부”처럼 가져오는 구조입니다.
- 장점: 전력 효율이 가장 좋음
- 장점: 대역폭 밀도를 크게 올릴 수 있음
- 장점: 장거리 전기 배선 구간을 줄여 신호 손실과 발열을 낮춤
- 단점: 제조 난도와 패키징 난도가 높음
- 단점: 고장 시 서비스성이 나쁠 수 있음
- 단점: 고객사 입장에서 아직 도입 리스크가 큼
NPO (Near-Packaged Optics)
NPO는 CPO와 플러거블의 중간쯤에 있는 개념입니다. 광부품을 칩 패키지 내부까지는 아니더라도 매우 가까운 위치에 배치해 효율과 서비스성 사이의 균형을 노립니다.
- 장점: CPO보다 현실적인 도입 경로
- 장점: 플러거블보다 높은 밀도와 효율 가능
- 장점: 유지보수 관점에서 절충안이 될 수 있음
- 단점: 표준화와 생태계가 아직 덜 성숙
- 단점: 가장 좋은 절충안이 될지, 애매한 중간지대에 머물지는 아직 검증 중
구분 LPO NPO CPO 기본 개념 기존 플러거블 모듈 개선 광부품을 칩 근처로 이동 광부품을 칩 패키지 수준으로 통합 장점 도입 빠름, 교체 쉬움 효율과 서비스성 절충 최고 전력 효율, 고밀도 단점 구조적 한계 명확 생태계 미성숙 제조, 수리, 고객 채택 장벽 높음 상용화 속도 가장 빠름 중간 가장 느리지만 파급력 큼 주요 적용 구간 현재 AI 클러스터 일부 확장 차세대 전환 구간 초대형 AI 팩토리 장기 해법 투자 포인트 당장 매출화 전환기 옵션 장기 구조적 승자 가능성 결국 이 싸움은 “무엇이 가장 우월한가”보다 무엇이 언제, 어떤 고객에게 먼저 채택되는가의 문제입니다.
왜 업계는 2025년을 CPO 전환의 원년처럼 보기 시작했나
LightCounting는 2025년을 사실상 CPO의 분기점으로 평가했습니다. Nvidia가 200G/lane 기반 CPO 스위치를 발표했고, Meta는 Broadcom CPO 세대 제품의 신뢰성 데이터를 공유했으며, Broadcom은 3세대 200G/lane CPO를 공개했습니다.
이 흐름에서 중요한 건 단순히 “더 빠르다”가 아닙니다.
핵심 변화 1) 전력 절감보다 신뢰성이 더 큰 가치가 됨
초기에는 CPO의 장점이 낮은 pJ/bit, 즉 전력 효율이라고 여겨졌습니다. 그런데 실제 AI 클러스터 운영에서는 고장률과 복구성, GPU 유휴시간 감소가 더 큰 가치로 부상하고 있습니다.
핵심 변화 2) 스위치에서 시작해 XPU 쪽으로 확장 중
현재 구현은 주로 스위치 중심 scale-out 네트워크에 집중돼 있습니다. 하지만 다음 싸움은 scale-up, 즉 랙 내부와 랙 간 초고속 저지연 연결입니다. 여기까지 가면 광인터커넥트는 주변 부품이 아니라 시스템 아키텍처 그 자체가 됩니다.
핵심 변화 3) 광부품 업체가 아니라 시스템 업체의 전쟁이 됨
예전에는 광모듈 업체 경쟁이었다면, 이제는 Broadcom, Nvidia, Marvell처럼 ASIC, 패키징, 포토닉스, 시스템 설계를 함께 묶을 수 있는 회사가 유리합니다.
핵심 수치: LightCounting는 CPO 엔진 시장이 scale-up과 scale-out을 합쳐 2030년 약 100억 달러 규모까지 갈 수 있다고 전망했습니다. 이 말은 단순 광모듈 업그레이드가 아니라, AI 인프라의 구조적 투자 축이 하나 더 생긴다는 뜻입니다.
AI 반도체 구조와 연결해서 보면 ASIC이란? GPU와 차이, 맞춤형 AI 칩 투자 포인트와 함께 읽을 때 더 입체적으로 보입니다.
Broadcom, Nvidia, Marvell, 누가 어디서 유리한가
Broadcom
현재 가장 앞서 있는 쪽은 Broadcom입니다. 이유는 간단합니다. 스위치 ASIC, CPO, 이더넷 생태계, 고객 접근성을 동시에 갖고 있기 때문입니다. Meta와의 검증 스토리도 Broadcom 쪽 신뢰도를 높여줍니다.
Nvidia
Nvidia는 광인터커넥트를 단독 부품이 아니라 AI 팩토리 전체 아키텍처 일부로 밀고 있습니다. GPU, NIC, 스위치, 소프트웨어 스택을 다 쥔 상태라서, 광기술 채택 시 파급력이 매우 큽니다. 다만 고객 락인 구조가 강해질수록 일부 하이퍼스케일러는 경계할 수 있습니다.
Marvell
Marvell은 가장 흥미로운 플레이어입니다. 기존 광 DSP와 네트워크 반도체 역량 위에 Celestial AI 같은 광 인터포저 기술을 엮으려는 움직임이 보입니다. 다만 단기 상용화보다는 중장기 옵션 가치가 더 큽니다.
광부품/생태계 기업
Coherent, Lumentum, 각종 실리콘 포토닉스 및 레이저 밸류체인 기업들도 수혜 가능성이 있습니다. 다만 여기서는 “누가 최종 시스템 승자와 묶이느냐”가 중요합니다. 기술이 좋아도 플랫폼에서 밀리면 밸류가 제한될 수 있습니다.
기업/축 현재 강점 투자 포인트 리스크 Broadcom 스위치 ASIC + CPO 통합 역량 초기 상용화와 대형 고객 검증 고객 집중도, 경쟁사 추격 Nvidia AI 팩토리 전체 스택 보유 광연결을 시스템 아키텍처로 내재화 고객 락인 반감, 생태계 견제 Marvell 광 DSP와 포토닉스 확장 옵션 중장기 CPO/NPO 전환 수혜 상용화 속도 불확실성 광부품 밸류체인 레이저, 광엔진, 실리콘 포토닉스 생태계 확대 시 동반 성장 시스템 승자 종속 가능성 투자자는 무엇을 봐야 하나, 기술 승자와 매출 승자는 다를 수 있다
광인터커넥트 투자는 “어느 기술이 제일 좋아 보이냐”로 접근하면 오히려 위험합니다. 왜냐하면 기술 승자와 상용화 승자가 다를 가능성이 크기 때문입니다.
체크포인트 1) 누가 먼저 대규모 고객 승인을 받는가
CPO는 고객이 한 번 승인하면 파급력이 큽니다. 반대로 승인이 늦으면 몇 년씩 밀릴 수 있습니다.
체크포인트 2) 유지보수와 서비스 모델이 정리되는가
데이터센터 운영자는 성능만 보지 않습니다. 고장 났을 때 어떻게 교체하고, 어느 수준까지 장애를 격리할 수 있는지가 중요합니다.
체크포인트 3) scale-out에서 scale-up으로 넘어갈 수 있는가
진짜 큰 돈은 scale-up 구조 전환에서 나올 가능성이 높습니다. 이 구간은 단순 광모듈이 아니라 랙 설계, 스위치, 패키징, 냉각까지 함께 바뀝니다.
체크포인트 4) 고객이 Broadcom/Nvidia 종속을 감수할 것인가
고객은 성능을 원하지만 동시에 공급망 협상력도 지키고 싶어 합니다. 이 긴장이 향후 생태계 판도를 결정할 수 있습니다.
📈 강세 근거 (Bull Case)
- AI 클러스터의 병목이 명확해지고 있음: 인터커넥트는 더 이상 옵션이 아니라 필수 인프라
- CPO 신뢰성 데이터가 누적되는 중: 기술 데모 단계를 넘어 실제 운영 검증 단계로 이동
- 시스템 기업 주도 시장으로 재편: Broadcom, Nvidia, Marvell처럼 통합 역량을 가진 기업에 프리미엄 부여 가능
- 장기적으로 scale-up 확장 시 시장이 커짐: 스위치뿐 아니라 XPU 인접 광연결까지 확장 가능
📉 약세 근거 (Bear Case)
- 고객 승인 지연: 대형 클라우드 사업자 한 곳이 미루면 시장 전개 속도가 늦어질 수 있음
- 서비스성과 수리성 문제: CPO는 현장 교체와 장애 대응 측면에서 여전히 불안 요소 존재
- 기술은 뛰어나도 생태계가 못 따라갈 수 있음: 패키징, 테스트, 레이저, 열관리 전부 함께 성숙해야 함
- LPO/NPO가 중간 해법으로 시간을 벌 가능성: CPO가 최종 승자여도 투자 타이밍은 더 늦을 수 있음
시나리오 의미 수혜 가능성이 큰 축 강세 (Bull) 2026~2027년에 대형 고객 승인 본격화 Broadcom, Nvidia, 광부품 고급 밸류체인 기본 (Base) LPO/NPO가 먼저 깔리고 CPO는 점진 확산 Marvell 포함 전환 수혜주, 혼합형 생태계 약세 (Bear) 고객 승인 지연, 유지보수 이슈 부각 기존 플러거블 중심 업체가 방어적 우위 앞으로 봐야 할 촉매 이벤트
- 하이퍼스케일러의 본격 채택 발표
- Broadcom, Nvidia, Marvell의 차세대 광연결 제품 로드맵 구체화
- scale-out을 넘어 scale-up 네트워크에서 광통합이 실제 적용되는지 여부
- CPO 고장 대응 및 서비스 모델 표준화
- 실리콘 포토닉스, 광엔진, 광패키징 관련 M&A 확대
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자주 묻는 질문 (FAQ)
Q. CPO가 LPO를 완전히 대체하게 되나요?
장기적으로는 CPO가 더 강력한 구조일 가능성이 큽니다. 다만 단기적으로는 고객 승인, 서비스성, 생태계 성숙도 때문에 LPO가 훨씬 현실적인 선택지일 수 있습니다. 즉, 최종 승자와 당장 매출 승자는 다를 수 있습니다.
Q. NPO는 왜 중요한가요?
NPO는 CPO와 플러거블 사이의 절충안이기 때문입니다. 고객 입장에서는 성능 개선과 유지보수성 사이에서 균형을 원하기 때문에, NPO가 실전형 해법이 될 수 있습니다.
Q. 광인터커넥트 투자에서 가장 중요한 기업 유형은 무엇인가요?
단순 광모듈 업체만 볼 것이 아니라, ASIC, 패키징, 포토닉스, 시스템 설계를 함께 묶을 수 있는 플랫폼 기업을 같이 봐야 합니다. 지금은 부품 경쟁이 아니라 시스템 아키텍처 경쟁으로 넘어가고 있기 때문입니다.
Q. 왜 지금 이 주제가 중요한가요?
AI 데이터센터는 점점 더 거대한 단일 컴퓨터처럼 변하고 있습니다. 이때 네트워크가 느리거나 불안정하면 GPU를 더 많이 사도 효율이 안 나옵니다. 그래서 인터커넥트는 비용 항목이 아니라 수익성 항목이 되고 있습니다.
마무리
정리하면, CPO, LPO, NPO의 경쟁은 단순한 광모듈 세대교체가 아닙니다. AI 인프라의 병목이 연산에서 연결로 이동하는 순간에 벌어지는 구조 변화입니다.
에벤 관점에서 가장 중요한 포인트는 이것입니다. 앞으로 AI 데이터센터에서 비싼 것은 GPU만이 아닙니다. GPU를 제대로 일하게 만드는 연결 구조도 같은 급의 전략 자산이 됩니다. 그래서 광인터커넥트는 “좋아 보이는 부품 이야기”가 아니라, AI 인프라 수익률을 좌우하는 핵심 투자 축으로 봐야 합니다.
기술적으로는 CPO가 가장 매력적입니다. 하지만 투자에서는 “누가 가장 좋은 기술을 가졌나”보다 “누가 고객 승인과 운영 현실을 먼저 통과하나”가 더 중요합니다. 결국 승부는 연구실이 아니라, 실제 AI 팩토리 현장에서 결정될 것입니다.
여러분의 생각은 어떠신가요? 댓글로 의견 나눠 주세요!
참고 자료:
- LightCounting, 2025 was the year of CPO (2025.12)
- LightCounting, January 2026 CPO Waiting for Green Light from Customers (2026.01)
- Broadcom, Showcases industry-leading solutions for scaling AI infrastructure at OFC 2026 (2026.03)
- LightCounting, December 2025 Marvell enters the CPO race (2025.12)
면책 조항: 이 글은 정보 제공 목적으로 작성되었으며 투자 권유가 아닙니다. 기술 및 시장 해석은 공개 자료를 바탕으로 정리한 것이며, 실제 기업 실적과 고객 채택 속도는 달라질 수 있습니다. 투자 판단은 반드시 별도 검증을 거쳐 진행하시기 바랍니다. 본문 내 시장·기술 해석 기준일은 2026년 4월 12일입니다.
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