인공지능(AI) 인프라의 병목이 연산에서 ‘연결’로 이동하고 있다. 그래픽처리장치(GPU) 성능이 고도화될수록 서버 간 데이터 전송 구간의 전력 소모와 발열 문제가 부각된다. 전기 신호 기반 구리선은 거리와 속도가 늘어날수록 손실이 커진다. 반면 광섬유는 더 적은 전력으로 더 많은 데이터를 전송할 수 있다. AI 데이터센터 확장이 본격화되면서 광학 인터커넥트가 핵심 기반 기술로 재평가받는 배경이다.

월스트리트저널(WSJ)은 175년 역사의 유리 기업 코닝(GLW)이 AI 데이터센터 확산의 대표 수혜주로 부상했다고 보도했다. 코닝은 메타와 약 60억달러 규모 공급 계약을 체결했으며 추가 계약도 논의 중인 것으로 전해졌다. 광섬유 사업의 가동률이 빠르게 상승하고 있으며 일부 제품은 수요가 공급을 상회하는 상황으로 알려졌다. 경영진은 광자 전송이 전자 대비 단거리에서도 약 3배, 장거리에서는 20배 가까이 효율적이라고 설명했다. 대형 AI 클러스터일수록 광학 전환의 경제성이 높아질 수 있음을 시사하는 대목이다.

광 모듈 속도는 800G에서 1.6T, 3.2T로 빠르게 진화 중이다. 800G는 초당 800기가비트, 1.6T와 3.2T는 각각 1.6테라비트, 3.2테라비트의 전송 능력을 뜻한다. 숫자가 커질수록 단위 시간당 처리 데이터량이 증가한다. 수천 개 GPU가 동시에 통신하는 AI 학습 환경에서는 이 전송 속도가 전체 성능과 전력 효율을 좌우한다. 고속 모듈 채택은 동일 전력 조건에서 더 많은 연산을 가능하게 해 데이터센터 총소유비용 절감으로 이어질 가능성이 높다.

향후 시장은 랙 간 연결을 넘어 서버 내부에 광학을 집적하는 공동 패키징 광학(CPO)으로 이동할 전망이다. 이는 스위치 칩과 광 모듈을 하나의 패키지로 통합해 전력 손실과 발열을 줄이는 기술이다. 광섬유뿐 아니라 레이저, 광 모듈, 네트워크 반도체 전반의 수요 확대를 의미한다. 관련 기업으로는 루멘텀(LITE), 코히어런트(COHR), 브로드컴(AVGO), 마벨(MRVL) 등이 거론된다. 광학 밸류체인은 단일 기업이 아닌 생태계 구조로 움직인다.

밸류에이션 측면에서 코닝은 전통 제조업 평균 대비 프리미엄 구간에 진입했다는 평가가 있다. 다만 AI 관련 매출 비중 확대와 수요 가시성 개선이 이어질 경우 EV/EBITDA(이자·세금·감가상각 전 영업이익 대비 기업가치) 기준 재평가 가능성은 남아 있다.

월가 애널리스트 평균 목표주가는 현 주가 대비 완만한 상단 여력을 제시한다. 최근 일부 광학 장비 기업의 수주 잔고가 빠르게 증가하고 있으며 AI 서버 증설 계획이 이어질 경우 부품 교체 주기 역시 단축될 가능성이 있다.

반면 공급 확대에 따른 가격 경쟁, 대형 고객 의존도, 기술 전환 속도는 주요 변수다. 그럼에도 연결 효율 개선은 구조적 과제로 남아 있어 중장기 수요 기반은 견조하다는 평가가 우세하다. 광학 전환이 가속화될수록 밸류체인 전반의 이익 체력이 점진적으로 개선될 가능성도 제기된다.

양현승 기자 hsyang@naeil.com