IEEE Spectrum은 NVLink Fusion 생태계에 Ayar Labs, Marvell, Lightmatter 같은 포토닉스 기업들이 합류했다고 보도했다. NVLink Fusion은 하이퍼스케일러와 클라우드 제공자가 엔비디아의 스케일업 패브릭을 중심으로 커스텀 AI 시스템을 만들 수 있게 해주는 프로그램이다. 그런데 올해 파트너 명단에 광학 전문 기업들이 늘어난 건 단순한 부품 교체 이상의 신호로 보인다.
엔비디아는 단일 상호연결 시스템에 들어가는 GPU 수를 2027년까지 576개로 늘릴 계획이다. 그러면서 전기 링크도 테라비트급 시그널링으로 밀리고 있다. 문제는 주파수가 높아질수록 케이블 감쇠와 전력, 발열이 함께 커진다는 점이다. 엔비디아의 제시 클레이튼은 현재 구리 케이블이 NVL72 랙 안에서만 유효하고 한계에 다가가고 있다고 말한다. 이른바 ‘구리 벽’이 다가온 것이다.
스케일업 네트워크는 여러 GPU를 하나의 거대한 컴퓨터처럼 묶는 연결이다. NVLink처럼 짧은 거리에서 극단적으로 낮은 레이턴시를 요구한다. 핵심은 ‘누가 누구와 직접 연결되는가’다. 모든 GPU가 서로를 피어(peer)로 보고 데이터를 주고받는다는 점에서, 이는 사실상 데이터센터 안의 초고속 P2P 메시다. 광학 인터커넥트가 그 메시의 물리 계층을 바꾸는 중이다.
규모를 키울수록 전기 신호는 거리 제약을 받지만, 빛은 그 제약이 훨씬 작다. Ayar Labs는 GPU와 같은 프로세서 바로 옆에 앉는 광학 칩렛을, Lightmatter는 프로세서를 얹는 기판 자체를 포토닉 인터포저로 만드는 방식을 택했다. 두 접근 모두 전기와 광학을 최대한 가까이 붙이려는 시도다. 분산 시스템에서 물리 계층의 설계는 결국 네트워크 토폴로지의 한계를 결정한다. 그래서 이 변화는 P2P 기술을 다루는 우리에게도 남의 일이 아니다.
내가 보기에 이 소식의 핵심은 ‘광학이 승리했다’는 선언이 아니라, 컴퓨팅 자원을 하나의 시스템으로 묶는 방식이 물리 법칙을 우회하기 시작했다는 점이다. 우리가 만드는 PonsLink와 PonsWarp는 피어끼리 실시간 데이터를 주고받는 초기 MVP다. 데이터센터 스케일의 광학 전환은 당장 우리 제품에 들어오는 기술은 아니다. 하지만 분산 컴퓨팅의 단위가 랙에서 건물, 건물에서 지역으로 커질수록, 피어 간 연결을 제어하고 모니터링하는 계층의 중요성도 함께 커진다.
엔비디아는 전체 플랫폼을 한 번에 광학으로 옮기는 대신 스케일아웃에서 먼저 적용하고, 나중에 스케일업으로 이동하는 점진적 방식을 취하고 있다. 이건 현명한 접근이다. 광학 칩렛과 인터포저가 아무리 성숙해도, 레이저 통합과 양산 비용 문제가 남아 있기 때문이다. 우리도 제품을 만들 때 ‘한 번에 다 바꾸기’보다는 기존 P2P 인프라에 자연스럽게 스며드는 기능부터 검증하고 있다. 같은 이유로 이 흐름은 우리 방향을 재확인해준다.
광학 스케일업이 실제로 상용화되면, GPU 피어 간 거리 제약이 줄어들면서 분산 AI 학습과 추론의 지형도 달라질 수 있다. 하지만 여전히 변수는 많다. 레이저를 실리콘 위에 직접 올리는 방식이 양산에서 안정적인지, NVLink Fusion 생태계가 하이퍼스케일러의 다른 광학 솔루션과 어떻게 경쟁할지 지켜봐야 한다.
우리 같은 작은 팀이 이 흐름에서 얻을 수 있는 건 단순하다. 물리 계층이 빨라질수록 그 위에서 동작하는 P2P 신호 교환, NAT 통과, 세션 관리 같은 문제는 더 중요해진다. 인프라가 커질수록 에지에서 피어를 찾고 연결하는 소프트웨어의 가치도 커진다. 우리는 오늘도 피어 간 연결의 신뢰성을 테스트하고 있다. 언젠가 그 피어가 광학으로 이어진 GPU가 될 수도 있다고 생각하면 재미있다.
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