2026년, AI 반도체 판이 흔들리고 있다.

2026년, AI 반도체 판이 흔들리고 있다.

“구리선을 빛으로 바꾼다” 실리콘 포토닉스. 젠슨 황이 GTC 2026에서 직접 꺼낸 카드다.

젠슨 황은 GTC 2026 기조연설 후 기자간담회에서 NVIDIA와 TSMC가 실리콘 포토닉스와 전자 회로 통합 기술을 공동 개발했으며 공급망 전반에 걸쳐 약 100건의 특허를 출원했고, 현재 양산 준비(production ramping)가 진행 중이라고 밝혔습니다.

이게 HBM 1위 SK하이닉스랑 무슨 상관이냐고?

먼저 HBM이 뭔지. AI 연산할 때 GPU 옆에 딱 붙어서 엄청난 속도로 데이터를 쏴주는 메모리. 챗GPT가 빠른 이유, 이미지 생성이 되는 이유 — 다 HBM 덕분이다.

SK하이닉스의 HBM 시장점유율은 약 57%. 압도적 1위다.

그런데 최근 변화가 일어나고 있다 

실리콘 포토닉스... GPU끼리 대화할 때 구리선 대신 레이저 빛을 쓰는 기술. 속도 ↑↑ 전력 1/3.5로 ↓↓ 광케이블이 건물 밖 인터넷을 연결하듯 이제 서버 내부, GPU 사이까지 빛이 파고들기 시작한 것이다. NVIDIA는 2028년 Feynman 아키텍처부터 실리콘 포토닉스를 GPU에 본격 적용할 계획이다.

근데 진짜 문제는 따로 있지. 지금: GPU마다 HBM을 최대한 많이 붙임 미래: 광네트워크로 메모리를 여러 GPU가 공유 “굳이 GPU마다 HBM이 필요한가?” 라는 질문이 생기기 시작한다. 이렇게 되면 HBM 수요 구조 자체가 흔들릴수 있다 

NVIDIA는 지난 3월 2일 광학 부품 기업 Coherent와 Lumentum에 각각 20억 달러씩, 총 40억 달러 투자를 발표했다. 그리고 실리콘 포토닉스 기반 CPO는 선택사항이 아니라 차세대 AI 데이터센터의 구조적 필수 요소가 될 것이라고 못 박았다.

실리콘 포토닉스 시대에도 HBM 수요는 계속 늘어난다. 그러나 광 인터커넥트가 충분히 빨라지면 → 메모리를 GPU에 직접 붙이는 대신, 풀링(pooling)해서 네트워크로 공유하는 방식이 현실적 대안이 될수 있다.

이 경우 HBM 수요 구조 자체가 흔들릴 수 있다. 실리콘 포토닉스 + CXL이 결합하면 광학 CXL 메모리 풀이 된다. HBM이 담당하던 고대역폭 메모리 역할 일부를 이 구조가 가져갈 수 있는 것이다.

 

HBM업계에서는 HBM4에서 로직 다이를 TSMC 또는 자체 선단 공정으로 커스터마이징하는 방향이 그 대응책 중 하나로 들고 있다. 메모리 단독 부품 공급자에서 시스템 수준 설계 역량을 갖춘 플레이어로 진화하지 않으면, 장기적으로 광학 기반 아키텍처에서 설 자리가 좁아질 수 있다는 위기의식이 존재하기 때문이다.

 

현재는 GPU 간 통신에 빛을 쓰는 단계지만, Ayar Labs와 Lightmatter 같은 스타트업들은 연산 자체를 빛으로 처리하는 올-옵티컬 컴퓨팅을 연구 중입니다. 2028년까지 “인터커넥트 병목”이라는 말 자체가 사라질 것이라는 전망도 나오고 있습니다.