전기 대신 빛으로 계산한다｜포토닉 AI 컴퓨팅 쉽게 알아보기

포토닉 AI 컴퓨팅은 전자 대신 빛의 성질을 이용해 인공지능의 일부 계산을 처리하는 기술입니다. 특히 AI가 반복하는 행렬 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 가능성이 있지만, 아직 모든 계산을 빛만으로 처리하거나 GPU를 완전히 대체하는 기술은 아닙니다. 작동 원리부터 장점, 한계, 활용 분야까지 쉽게 살펴보겠습니다.

핵심 요약

• 빛의 세기·위상·간섭 등을 활용해 AI 연산의 일부를 수행합니다.

• 많은 신호를 동시에 처리할 수 있어 속도와 에너지 효율 개선이 기대됩니다.

• 입출력과 제어에는 전자회로가 필요할 수 있어 전체 시스템 효율이 중요합니다.

• 현재는 연구·시제품과 특화 가속기 개발이 진행 중이며 GPU의 즉각적인 대체재는 아닙니다.

빛으로 계산한다는 것은 무슨 뜻일까요?

일반적인 컴퓨터 칩은 전기 신호로 정보를 표현하고 트랜지스터를 통해 연산합니다. 포토닉 컴퓨팅은 빛의 세기나 위상처럼 조절 가능한 특성에 정보를 담고, 빛이 지나가는 경로를 설계해 필요한 계산을 수행합니다.

예를 들어 두 빛이 만나면 서로 강화되거나 약해지는 간섭이 일어납니다. 광학 회로는 이러한 현상을 이용해 여러 입력값을 조합할 수 있습니다. 숫자를 사람이 직접 빛으로 읽는다는 뜻이 아니라, 계산 결과를 다시 전기 신호로 바꿔 활용할 수 있다는 의미입니다.

AI 계산에 빛이 유리한 이유

이미지 인식과 언어 모델에는 많은 숫자를 곱하고 더하는 행렬 연산이 반복됩니다. 포토닉 칩은 특정 행렬 연산을 광학 소자에 대응시켜 여러 신호를 병렬로 처리하도록 설계할 수 있습니다.

또한 서로 다른 파장의 빛을 한 경로로 전달하는 방식 등으로 처리량을 늘릴 여지가 있습니다. 다만 빛이 빠르게 이동한다는 사실만으로 전체 AI 작업이 무조건 빨라지는 것은 아닙니다. 데이터 입력·출력, 메모리 접근, 변환 회로까지 함께 고려해야 합니다.

기존 GPU와 무엇이 다를까요?

가령 AI 서버가 거대한 숫자 배열을 반복 처리한다고 가정해 보겠습니다. 배열의 일부 연산을 포토닉 칩에 맡기고, 데이터 관리와 나머지 계산은 전자식 프로세서가 처리하는 구성이 가능합니다. 다만 실제 이익은 해당 작업의 형태와 변환 횟수에 따라 달라집니다.

전기 사용량이 아예 없어지는 건가요?

그렇지 않습니다. 광원인 레이저, 신호 조절 장치, 검출기, 메모리, 제어회로에는 전력이 필요합니다. 빛을 전기 신호로 바꾸거나 그 반대로 변환하는 과정에서도 시간과 에너지가 듭니다.

특히 빛을 이용한 계산은 아날로그 방식인 경우가 많아 잡음과 오차의 영향을 받습니다. AI 모델이 커질수록 신호 손실, 계산 정밀도, 복잡한 연산을 구현하는 방법이 중요한 과제로 떠오릅니다. 따라서 칩 내부 특정 연산의 절감 효과와 서버 전체의 전력 절감 효과는 구분해서 봐야 합니다.

어디에 먼저 활용될 수 있을까요?

빠른 응답이 중요한 광통신 신호 처리, 센서 데이터 분석, 영상 인식, 특정 AI 추론 작업 등이 유망한 분야로 연구되고 있습니다. 2024년 MIT 연구진은 딥러닝의 주요 연산을 칩 위에서 광학적으로 수행하는 프로세서를 시연했습니다. 이는 기술적 진전이지만, 다양한 대형 AI 모델을 상용 환경에서 모두 처리한다는 의미는 아닙니다.

2026년 연구에서도 클라우드용 범용 가속기와 현장 장치용 특화 가속기를 구분하고, 성능뿐 아니라 전력·확장성·광전자 변환 비용을 함께 검토해야 한다고 설명합니다. 결국 초기 활용은 빛이 특히 잘하는 계산을 선택적으로 맡기는 방식이 현실적입니다.

앞으로 무엇을 확인하면 될까요?

포토닉 AI의 미래를 판단할 때는 ‘빛으로 계산했다’는 발표보다 실제 시스템 성능을 살펴보는 것이 좋습니다. 같은 AI 작업을 기준으로 정확도, 처리 속도, 전체 소비전력, 생산 가능성까지 비교해야 기술의 가치를 알 수 있습니다.

새로운 포토닉 AI 반도체 소식을 접한다면 칩 단위 성능인지, 시스템 전체 성능인지부터 확인해 보세요. 그 한 가지 질문만으로도 연구 성과와 실제 활용 가능성을 더 정확하게 구분할 수 있습니다.