자동차-유리 기술 파는 코닝이 왜 생성형AI를 강조할까?

[디지털투데이 황치규 기자]유리기술로 유명한 코닝이 최근 AI데이터센터, 한발 더 나아가 테크 분야 최대 핫이슈인 생성형AI 판에서 역할을 강조하고 나섰다. 나름 명분이 있다.

GPU 기반 AI 데이터센터가 확산될 수록 코닝이 제공하는 광섬유((optical fiber) 통신 기술을 더욱 필요로할 것이란 이유에서다.

코닝의 반 홀 한국 총괄 사장은 "이미 광통신은 회사 매출에서 가장 큰 비중을 차지하고 있다"면서 "AI 확산으로 데이터 사용이 급증하면서 데이터센터 분야에서 광섬유 수요도 빠르게 증가하고 있다"고 말했다.

그에 따르면 AI데이터센터에서 광섬유 수요 급증은 연결성((connectivity) 때문이다. AI데이터센터에 있는 GPU들이 작업을 제대로 수행하려면 GPU간, 데이터센터들간 데이터 전송 속도가 중요한데, 이걸 지원하려면 광섬유가 필요하다. 여기에서 중요한 것은 광섬유 밀도다. 밀도가 뛰어난 광섬유 써야 보다 많은 처리량을 지원할 수 있다.

반 홀 사장은 "코딩은 데이터센터 연결에 따르는 어려움을 해결할 수 있도록 지원하는 솔루션을 제공해왔다"면서 "AI 기반 거대 언어 모델(LLM)을 실행하는 데이터센터는 지금보다 최대 10배 많은 광 연결을 필요로 할 것이다 코닝 광섬유는 GPU 간 고속 데이터 전송 역량을 갖춰 고밀도 서버 환경에 적합하다"고 말했다.

생성형 AI에 필요한 고집적 광 연결망을 데이터센터에 제공해 고밀도 신경망을 구축할 수 있도록 지원한다는게 회사 측 설명이다.

반 홀 사장은 "코닝은 데이터센터를 상호 연결하는 장거리 네트워크를 위한 광섬유 기술도 제공한다"고 말했다.

그는 앞으로 AI데이터센터에서 광섬유 수요는 더욱 증가할 것이라는 점도 분명히 했다. 반 홀 사장은 "엔비디아 최신 칩은 블랙웰(Blackwell)과 같은 72개 GPU 노드가 점점 더 보편화되면서 기존 클라우드 스위치 랙 대비 광섬유가 16배 더 필요하다. 랙 크기는 그대로인 것을 감안하면 동일한 공간에 훨씬 더 많은 광섬유를 수용해야 하는 혁신이 필요하다"고 말했다.

코딩은 생성형 AI가 요구하는 집적도 문제를 해결하기 위해 지난 5년간 광섬유부터 케이블, 커넥터에 이르는 컴포넌트들을 개선했고 이를 기반으로 고객 맞춤형 AI 솔루션 글래스웍스AI(GlassWorks AI) 개발했다. 글래스웍스 AI는 데이터센터 운영자들이 고밀도 네트워크를 설계할 수 있도록 지원하는 제품 및 서비스 솔루션을 제공한다.

글래스웍스 AI는 기존 광섬유보다 40% 가는 코닝 컨투어(Contour), 기존 광케이블보다 2배 고밀도인 코닝 컨투어 플로우(Contour Flow) 케이블, 기존 광섬유 커넥터 대비 36배 고밀도를 지원하는 코닝 MMC 커넥터(MMC Connector), 각각의 고객 데이터센터 네트워크 설계에 맞춘 맞춤형 커넥티비티 솔루션(Connectivity Solution) 등으로 이뤄져 있다.

반 홀 사장은 "광섬유을 더 가늘게 만들면서 성능은 강화했다"면서 "특히 굽힘 성능이 크게 개선해 일반 광섬유보다 10배 작은 공간에서도 광 링크 성능 저하 없이 설치할 수 있다"고 말했다.

다양한 파트너들과 협력도 반 홀 사장이 강조하는 포인트다. 코닝은 다양한 파트너들과 협력해 공동 패키지 광학(Co-packaged Optics, CPO) 기술도 제공한다.

반 홀 사장은 "CPO는 생성형 AI 데이터센터를 한 단계 더 발전시킬 수 있는 제품으로 광섬유를 ASIC칩이나 GPU칩 옆까지 들어오도록 해 구리 배선을 통한 데이터 이동을 최소화, 신호 손실과 전력소모 그리고 데이터전송지연을 줄일 수 있도록 지원한다"면서 "코닝은 CPO 시스템을 위해 스위치 박스 내 광학 링크를 제공하며 브로드컴과 엔비디아 그리고 다른 많은 밸류체인 기업들과 CPO 시스템 개발을 위해 협력하고 있다"고 말했다.