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AMD가 주요 AI 기업들과 함께 차세대 AI 인프라를 위한 광학 인터커넥트 표준 개발에 나섰다. AI 데이터센터 규모가 빠르게 확대되는 가운데, 구리 기반 연결 기술의 물리적 한계를 극복하기 위한 산업 협력이 본격화되는 모습이다. 

AMD는 Broadcom, Meta, Microsoft, NVIDIA, OpenAI와 함께 광학 컴퓨트 인터커넥트(Optical Compute Interconnect, OCI) MSA(Multi-Source Agreement) 그룹을 출범한다고 밝혔다. 이 컨소시엄은 광학 기반 스케일업 인터커넥트를 위한 개방형 사양을 개발하고 다중 벤더 공급망을 구축하는 것을 목표로 한다. 

OCI MSA는 하이퍼스케일러와 반도체 기업이 공동으로 참여하는 개방형 산업 협력체로, AI 인프라 연결 구조를 구리 기반에서 광학 기반으로 전환하는 기술 로드맵을 마련한다. 개방형 사양을 기반으로 다양한 벤더가 참여할 수 있는 생태계를 구축해 차세대 AI 클러스터 확장성을 확보하는 것이 핵심 목표다. 

AI 모델 규모가 빠르게 증가하면서 기존 구리 인터커넥트 기술은 전송 거리와 전력 소비 측면에서 한계에 직면하고 있다. 특히 대규모 언어 모델(LLM)이 초대형 AI 클러스터 환경에서 구동되면서, GPU 간 연결 대역폭과 전력 효율을 동시에 확보해야 하는 요구가 커지고 있다. 업계에서는 이러한 구조적 제약이 AI 데이터센터 확장의 주요 병목 요인으로 작용하고 있다고 보고 있다. 

OCI는 이러한 문제를 해결하기 위해 구리 기반 스케일업 아키텍처를 광학 기반 구조로 전환하는 것을 목표로 한다. 새로운 사양은 전력 소비, 지연 시간, 비용 효율을 동시에 고려해 설계됐으며, 비제로 복귀(NRZ) 변조 방식과 파장 분할 다중화(WDM) 기술을 결합한 광학 인터커넥트 구조를 채택했다. 또한 연결 패러다임을 기존 모듈 중심에서 반도체 중심 모델로 전환해 광학 기술을 컴퓨팅 및 네트워크 반도체와 보다 밀접하게 통합한다. 

이를 통해 OCI는 대역폭 밀도와 시스템 확장성을 크게 향상시키면서도 구리 기반 연결이 요구하던 전력 효율 목표를 유지할 수 있도록 설계됐다. 광학 인터페이스가 컴퓨팅 아키텍처 내부로 통합되는 구조는 AI 데이터센터 설계 방식 자체를 변화시킬 가능성이 있다는 평가도 나온다. 

OCI MSA의 핵심 목표 중 하나는 상호 운용 가능한 광학 인터페이스 프로토콜을 구축해 ‘플러그 앤 플레이’ 방식의 생태계를 구현하는 것이다. 개방형 상호 운용 사양을 통해 하이퍼스케일러는 공통 광학 물리 계층(PHY)을 기반으로 최상위 프로세서 유닛(XPU)과 스케일업 스위치를 분리할 수 있다. 이를 통해 차세대 컴퓨팅 칩과 최신 광학 기술을 유연하게 결합할 수 있는 구조가 마련된다. 

또한 표준화된 로드맵은 AI 인프라 구축 과정에서 발생할 수 있는 통합 위험을 줄이고 개발 주기를 단축하는 효과도 기대된다. 특히 여러 세대의 하드웨어와 다양한 벤더 제품을 동시에 활용해야 하는 AI 데이터센터 환경에서 안정적인 공급망 확보가 가능해진다는 점이 중요하다. 

OCI MSA는 AI 랙 공급망 전반을 대상으로 확장 가능한 개방형 사양 로드맵도 제시했다. 초기 규격인 OCI Gen1은 4λ×50Gbps NRZ 구조를 기반으로 방향당 200Gbps 속도를 지원하며, Gen2에서는 양방향 400Gbps 인터페이스가 도입될 예정이다. 이를 통해 광섬유당 최대 800Gbps 전송 속도를 구현하는 것이 목표다. 

향후 로드맵에서는 파장 수와 데이터 전송 속도를 지속적으로 확장해 광섬유당 3.2Tbps 이상의 대역폭을 달성하는 구조가 제시됐다. 이는 GPU 수 증가와 GPU당 대역폭 확대가 동시에 요구되는 대규모 AI 클러스터 환경을 지원하기 위한 설계다. 

폼팩터 측면에서도 플러그형 모듈, 온보드 옵틱스, 코패키지드 옵틱스(CPO) 등 다양한 구현 방식을 지원한다. 이러한 유연한 설계는 데이터센터 환경에 따라 서로 다른 광학 인터커넥트 구조를 선택할 수 있도록 하기 위한 전략이다. 

업계에서는 OCI MSA 출범이 AI 인프라 경쟁이 반도체 성능을 넘어 데이터센터 연결 기술과 공급망 생태계 경쟁으로 확대되고 있음을 보여주는 사례로 보고 있다. AI 모델 규모와 데이터센터 전력 수요가 빠르게 증가하는 상황에서, 광학 인터커넥트 기술은 차세대 AI 인프라 확장의 핵심 요소로 부상하고 있다는 분석이다.