AI 인프라 인터커넥트 패러다임 전환 — CPO vs CPC

💻AI 인프라 인터커넥트 패러다임 전환 — CPO vs CPC AI 컴퓨트 규모 확대가 인터커넥트 아키텍처의 근본적 재설계를 요구 광 연결(Optical)은 이제 업그레이드 옵션이 아닌 스케일의 핵심 📌 CPO vs CPC 핵심 비교 CPO(Co-Packaged Optics) — 대역폭 밀도 ~2T/mm, 매우 짧은 전기 채널, 비재타이밍(선형) 인터페이스, 에너지 소비 ~4~6 pJ/b CPC(Co-Packaged Copper) — 대역폭 밀도 ~0.9T/mm, 긴 전기 채널, SerDes 또는 재타이밍 필요, 에너지 소비 <12 pJ/b CPO가 CPC 대비 대역폭 밀도 2.2배, 에너지 효율 2~3배 우위 📌 왜 지금 CPO로 전환이 불가피한가 AI 가속기 xPU 주변 HBM 스택 증가 → 패키지 내 열·전력 밀도 한계 도달 구리 채널 길이가 늘어날수록 신호 손실·전력 소비 기하급수적 증가 데이터센터 Pod 규모 확대 → 랙 간·서버 간 연결에서 광 인터커넥트 필수 지연(Latency)·에너지·신뢰성 세 가지 모두에서 CPO가 구조적 우위 📌 현실적 과제 — 속도가 아닌 제조·배포 속도 방향성은 명확 — 광이 컴퓨트에 얼마나 빨리 붙을 수 있느냐가 핵심 엔비디아 ISSCC 2026 CPO 인터포저 통합 시연이 이를 뒷받침 양산 전환의 병목: 광학 엔진 수율·ASIC-광학 통합 테스트·비용 💻반도체 소부장💻[그로쓰리서치] https://t.me/growth_semi