광학 신경망 프로세서 시장 규모 및 점유율 2026-2035

광 신경망 프로세서 시장 규모

글로벌 광 신경망 프로세서 시장 규모는 2025년 4억3,860만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 5억4,460만 미국 달러로 추정되고, 2035년에는 59억 미국 달러에 이를 전망입니다. 2026년부터 2035년까지 연평균성장률(CAGR)은 약 30.3%로 예상됩니다.

AI 인프라에서는 데이터 이동과 전력 공급이 연산 처리량만큼이나 상업적으로 중요한 요소가 되고 있습니다. 국제에너지기구(IEA)는 AI 워크로드 확대로 전 세계 데이터센터 전력 수요가 2030년 약 945TWh에 이르러 2024년 수준의 약 두 배가 될 것으로 전망합니다 ^{[1]International Energy Agency (IEA), Energy and AI. iea.org}. 미국 데이터센터는 2023년 176TWh의 전력을 소비했으며, 로런스 버클리 국립연구소는 2028년 전력 소비량이 325~580TWh에 이를 것으로 전망합니다. 광 신경망 프로세서는 대역폭 집약적인 통신과 일부 선형대수 연산을 광자 기반 아키텍처로 옮겨 이러한 제약을 일부 완화합니다. 이 아키텍처는 기존 전기식 인터커넥트 경로보다 에너지 사용량을 줄일 수 있습니다.

잠재 시장에는 광자 집적회로, 변조기, 레이저 광원, 검출기, 제어 전자 장치, 광 인터커넥트 기판, 패키지 내 칩렛, 그리고 광자 하드웨어에서 신경망 워크로드를 컴파일하고 실행하는 데 필요한 소프트웨어가 포함됩니다. 실리콘 포토닉스는 기존 반도체 제조 및 패키징 생태계를 활용할 수 있어 가장 큰 기술 기반으로 자리 잡고 있습니다. 하이브리드 광자·전자 설계는 고객이 기존 컴퓨팅 아키텍처를 교체하지 않고도 광 입출력이나 연산 계층을 CMOS 로직과 나란히 배치할 수 있어 주목받고 있습니다.

상업 활동은 점차 두 가지 아키텍처를 중심으로 집중되고 있습니다. 광 인터커넥트 공급업체는 GPU, 메모리, 컴퓨팅 노드 간 대역폭 병목을 해소하는 데 주력하는 반면, 광 연산 개발업체는 광자 영역에서 행렬 연산을 직접 수행하는 방안을 모색하고 있습니다. Lightmatter는 2024년 10월 시리즈 D 투자 라운드에서 4억 미국 달러를 유치했으며, 당시 공개된 기업가치는 44억 미국 달러였습니다 ^{[2]Lightmatter, Lightmatter Raises USD 400M Series D; Quadruples Valuation to USD 4.4B as Photonics Leader for Next-Gen AI Data Centers. lightmatter.co}. Ayar Labs는 2024년 12월 1억5,500만 미국 달러를 유치했으며, 참여 투자자에는 AMD Ventures, Intel Capital, NVIDIA가 포함되었습니다. 이러한 투자 유치는 전략적 반도체 투자자들이 광자 입출력을 주변적인 연구 주제가 아닌 인프라 요건으로 보고 있음을 보여줍니다.

따라서 투자 근거는 단일 벤치마크보다 광자 하드웨어가 이기종 AI 시스템에 실제로 배포되는 속도에 더 크게 좌우됩니다. 광학 부품을 익숙한 전자 인터페이스와 결합해 패키징하는 공급업체는 당장의 인터커넥트 수요를 매출로 전환할 수 있습니다. 반면 광 연산을 추진하는 기업은 이론적인 효율성 우위를 폭넓게 수익화하기 전에 정확도의 지속성, 열 안정성, 관리 가능한 모델 컴파일 작업 흐름을 입증해야 합니다.

주요 성장 요인

고속·고효율 AI 처리 수요 증가

AI 인프라의 경제성은 프로세서, 메모리, 네트워크 구성 요소 간에 정보를 전송하는 데 필요한 에너지에 점점 더 크게 좌우되고 있습니다. IEA는 데이터 센터의 전력 수요가 2030년까지 약 945 TWh로 증가할 것으로 전망했으며, 이에 따라 상호 연결에 필요한 에너지를 줄이는 일이 클러스터 운영 비용과 직접적으로 연관됩니다. Intel은 통합 광학 입출력 칩렛이 양방향 각각 32 Gbps로 64개 채널을 지원하면서 비트당 5피코줄의 전력으로 작동한다고 발표했습니다 ^{[3]Intel Newsroom, Intel Unveils First Integrated Optical I/O Chiplet. newsroom.intel.com}. 이러한 설계는 시스템 설계자가 전기 입출력 전력을 그에 비례해 늘리지 않고도 대역폭 밀도를 높일 수 있는 길을 열어 줍니다.

IBM의 공동 패키징 광학 기술 시제품은 광자 기술이 시스템 차원에서 필요한 이유를 잘 보여 줍니다. IBM은 중급 전기식 상호 연결 방식과 비교해 전력 소비를 5배 이상 줄이는 동시에 광섬유 접속면 밀도를 6배 높였다고 발표했습니다 ^{[4]IBM Newsroom, IBM Brings the Speed of Light to the Generative AI Era with Optics Breakthrough. newsroom.ibm.com}. 광학 프로세서 공급업체에 가장 큰 사업 기회가 열리는 분야는 고객이 특정 클러스터 구성에서 절감할 수 있는 전력 및 냉각 비용과 랙 밀도 비용을 정량적으로 확인할 수 있는 경우입니다.

인공지능 및 머신러닝 워크로드 확대

신경망 추론과 학습은 반복적인 행렬 연산과 가속기 간 대량 통신을 중심으로 이루어집니다. 2025년 Nature에 발표된 연구에서는 광자 구성 요소를 16,000개 이상 탑재하고 최대 1 GHz의 연산 주파수를 구현한 집적 광자 가속기를 선보였습니다. 이 가속기는 선형 행렬 곱셈-누산 연산에서 사이클당 최저 3나노초의 지연 시간을 달성했습니다. 이 결과만으로 대중 시장에 출시할 준비가 됐다고 볼 수는 없지만, 광자 하드웨어가 첨단 신경망 워크로드에 활용될 수 있는 규모에 도달할 수 있음을 보여 줍니다.

수요는 모든 활용 분야에서 균등하게 발생하지 않을 것입니다. 고정 가중치 추론은 실시간 매개변수 업데이트가 덜 필요하므로 광자 가속 기술이 보다 단기간에 적용될 수 있는 분야입니다. 분산형 모델은 통신 수요를 높이기 때문에 학습 분야는 장기적으로 더 큰 기회를 제공하지만, 광학 구성 요소와 소프트웨어 프레임워크, 클러스터 관리 스택 간에 긴밀한 조율이 필요합니다.

데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 분야의 광자 기술 도입 증가

제조 역량의 가용성이 높아지면서 상용화를 가로막던 과거의 장벽 중 하나가 낮아지고 있습니다. GlobalFoundries는 200mm 및 300mm 웨이퍼 제조를 아우르는 확장 가능하고 양산 검증을 마친 실리콘 포토닉스 공정 플랫폼을 제공하며, 고밀도 파장 분할 다중화 기능도 지원합니다. TSMC는 전기 제어 칩과 광자 칩렛을 통합하는 컴팩트 범용 광자 엔진 프로그램을 포함해 첨단 패키징 로드맵에 실리콘 포토닉스를 포함했습니다.

이로 인해 형성되는 가치사슬에서는 칩 설계, 패키징, 광섬유 결합, 전자 제어를 초기 단계부터 조율할 수 있는 공급업체가 유리합니다. 파운드리를 이용할 수 있다고 해서 검증 리스크가 사라지는 것은 아니지만, 전용 제조 공정을 구축하는 데 따르는 부담을 줄이고 팹리스 공급업체가 아키텍처, 패키징 수율, 고객 통합에 자본을 집중할 수 있게 합니다.

기존 전자 프로세서의 한계를 극복해야 할 필요성 증가

AI 클러스터가 확장되면서 전기 시스템은 대역폭 밀도, 신호 전달 거리, 전력 소모 측면에서 실질적인 한계에 직면하고 있습니다. 광 인터커넥트는 특히 패키지, 기판, 랙 경계를 넘어 데이터가 전송되어야 하는 환경에서 구리 배선의 제약과 통신 대역폭을 분리할 수 있습니다. 따라서 기회는 단일 부품을 교체하는 데 그치지 않고 컴퓨트 다이, 메모리, 스위치, 광 입출력(I/O) 간의 관계를 재설계하는 데 있습니다.

이러한 차이는 공동 패키지형 및 패키지 내 광학 설계가 단기 상용화에서 두드러지는 이유를 설명합니다. 이러한 설계는 기존 소프트웨어와 프로세서 기반을 유지하면서 전기적 확장이 가장 큰 비용을 초래하는 시스템 구성 요소를 겨냥합니다. 신뢰성, 제조 용이성, 기존 칩렛 인터페이스와의 호환성을 입증할 수 있는 공급업체는 광학 성능 개선만을 내세우는 업체보다 시장 도입 경로에서 우위를 점할 수 있습니다.

광컴퓨팅 및 집적 포토닉스 기술의 발전

집적 포토닉스의 발전으로 실현 가능한 아키텍처의 범위가 넓어지고 있습니다. 실리콘 포토닉스는 수동 라우팅과 통합을 위한 확장 가능한 기반을 제공하고, 화합물 반도체와 새롭게 부상하는 전기광학 소재는 광 생성, 변조, 비휘발성 광 상태 제어 등의 기능을 구현할 수 있습니다. 미국 상무부는 Coherent Corp.의 인화인듐 제조 시설 확장을 위해 최대 3,300만 미국 달러, Infinera의 계획된 인화인듐 시설을 위해 최대 9,300만 미국 달러의 CHIPS 인센티브를 제안했다고 발표했습니다.

소재 개발과 더불어 알고리즘의 발전도 중요합니다. Nature는 기존의 물리적 광학 하드웨어에서 역전파를 구현하는 방식에 의존하지 않고 광자 시스템을 학습시키는 데 따르는 중요한 과제를 해결하는 완전 순방향 모드 학습을 2024년에 보고했습니다. 상용화 여부는 이러한 발전이 실험실 시연에 그치지 않고 반복 가능한 보정, 모델 이식성, 양산 수율로 이어지는지에 달려 있습니다.

주요 제약 요인

높은 개발 및 구현 비용

광 신경망 프로세서에는 기존 디지털 가속기보다 폭넓은 엔지니어링 체계가 필요합니다. 개발자는 포토닉 공정 설계 키트, 레이저 및 검출기 선정, 패키지 설계, 광섬유 결합, 전자 제어 회로, 보정 소프트웨어를 조율해야 합니다. 이로 인해 비경상 엔지니어링 비용이 늘어나고 광학 부품과 전자 부품의 경계에서 수율 리스크가 발생합니다.

생산량이 적을수록 비용 부담은 특히 커집니다. 공급업체가 성능이 우수한 포토닉 회로를 시연하더라도, 이를 경제적으로 패키징하고 테스트하거나 온도 변화와 사용 기간에 걸쳐 성능을 유지할 방안이 없을 수 있습니다. 이에 따라 자본 조달 능력, 파운드리 파트너십, 배치 아키텍처 공동 개발 의지가 있는 고객을 확보한 기업이 유리합니다. 또한 인터커넥트 제품에서 조기에 매출을 창출하는 일이 전략적으로 중요합니다. 이를 통해 광학 연산 시스템의 장기적인 검증 절차에 필요한 자금을 마련할 수 있기 때문입니다.

기존 반도체 인프라와의 통합 복잡성

고객은 포토닉 하드웨어만 단독으로 구매하지 않습니다. 광 프로세서와 인터커넥트는 데이터센터 구축을 이미 뒷받침하는 GPU, CPU, ASIC, 메모리 하위 시스템 및 전기 표준과 함께 작동해야 합니다. 칩렛 패키징에는 칩 수준의 성능을 넘어서는 광 정렬, 열 관리, 신뢰성 테스트 및 유지보수성 요건이 수반됩니다.

IBM은 자사의 폴리머 광도파로 칩렛 패키징 광학 프로토타입이 열 사이클링, 습도 노출, 기계적 테스트를 포함한 필수 신뢰성 스트레스 테스트를 완료했다고 발표했습니다. 이 이정표는 기술 시연을 실제 배포 가능한 하드웨어로 발전시키기 위해 공급업체가 넘어야 할 기준을 보여줍니다. 소프트웨어도 비슷한 제약 요인으로 작용합니다. 광 가속기를 머신러닝 팀이 모델 개발 워크플로를 재설계하지 않고 사용할 수 있도록 하려면 컴파일, 양자화, 드리프트 보정 및 프레임워크 통합이 필요합니다.

단기적으로는 익숙한 컴퓨팅 및 소프트웨어 환경을 유지하면서 와트당 대역폭을 개선하는 제품에 수요가 집중될 가능성이 높습니다. 하이브리드 아키텍처는 고객에게 완전한 포토닉 컴퓨팅 스택의 정밀도, 프로그래밍 및 신뢰성 위험을 감수하도록 요구하지 않으면서 공급업체가 현재의 AI 인프라 구축에 참여할 수 있게 한다는 점에서 상업적으로 중요합니다. 인증 절차가 성숙해지면 성장세가 더 빠른 학습 및 뉴로모픽 부문이 시장을 초기 인터커넥트 중심 단계에서 더 넓은 영역으로 확장할 수 있습니다.

광 신경망 프로세서 시장 부문 분석

기술별

실리콘 포토닉스

실리콘 포토닉스 시장 규모는 2025년 2억3,370만 미국 달러였으며, 연평균성장률 약 29.3%로 성장해 2035년에는 29억2,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 반도체 제조, 웨이퍼 수준 공정, 확대되고 있는 포토닉 설계 및 패키징 생태계를 활용할 수 있어 규모 측면에서 유리합니다. GlobalFoundries의 확장 가능하고 양산 실적이 입증된 실리콘 포토닉스 공정 플랫폼과 TSMC의 포토닉 칩렛 개발은 팹리스 광 하드웨어 개발업체가 제조 인프라를 더욱 쉽게 활용할 수 있게 되고 있음을 보여줍니다 ^{[5]GlobalFoundries, Silicon Photonics Technology. gf.com}.

능동 광 기능과 열 제어에 필요한 엔지니어링 부담은 이 부문의 성장을 제약합니다. 실리콘은 수동 광 라우팅과 고밀도 통합에 특히 강점을 보이지만, 상용 광 신경망은 광원, 변조기, 검출기 및 가중치 안정화를 위한 견고한 솔루션을 여전히 필요로 합니다. 실리콘 포토닉스를 성숙한 패키징 및 제어 전자 장치와 결합하는 공급업체는 부품 수준의 광 효율성에만 의존하는 설계보다 우위를 유지할 전망입니다.

하이브리드 광자·전자 통합. 하이브리드 광자·전자 통합 시장 규모는 2025년 1억 1,440만 미국 달러로 평가되었으며, 연평균성장률(CAGR) 약 32.6%로 성장해 2035년에는 18억 3,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 이 시스템은 고대역폭 통신이나 선형 광 연산을 광자 기술에 맡기고, 디지털 제어, 메모리 관리, 비선형 기능 및 소프트웨어 호환성은 CMOS 전자회로에 유지합니다.

Lightmatter의 Passage 인터커넥트 방식과 Ayar Labs의 TeraPHY 광 입출력 아키텍처는 이 부문의 상업적 논리를 보여줍니다. 기존 컴퓨팅 칩은 그대로 유지하면서 전기적 연결에 가장 큰 부담이 발생하는 지점에 광자 기술을 도입할 수 있습니다^{[6]Ayar Labs, Ayar Labs Secures USD 155 Million in Series D to Address Urgent Need for Scalable AI Infrastructure. ayarlabs.com}. 이 부문의 성장은 조립 수율, 인터페이스 표준화, 그리고 데이터센터 고객이 멀티다이 광 패키지를 운영 측면에서 원활하게 관리할 수 있는지에 크게 좌우될 전망입니다.

자유공간 광학

자유공간 광학 시장 규모는 2025년 6,070만 미국 달러로 평가되었으며, 연평균성장률 약 28.5%로 성장해 2035년에는 7억 1,030만 미국 달러에 이를 전망입니다. 이 아키텍처는 회절 광학 소자, 공간 광 변조기, 렌즈 배열 또는 푸리에 영역 처리를 사용해 일부 신경망 및 신호 처리 작업을 수행합니다. 특히 고정된 광 경로로 정해진 연산을 효율적으로 수행할 수 있는 통제된 추론 환경에서 병렬 공간 처리가 강점을 발휘합니다.

다만 정렬, 진동, 환경 변화 및 동적 재구성 요구에 민감해 도입에 제약이 있습니다. 따라서 자유공간 시스템은 기존 AI 서버의 패키지형 광 인터커넥트를 광범위하게 대체하기보다 특수 이미지 처리, 과학 및 신호 처리 분야에 활용될 가능성이 높습니다.

신흥 광자 소재 부문의 시장 규모는 2025년 2,980만 미국 달러로 평가되었으며, 연평균성장률 약 30.8%로 성장해 2035년에는 4억 1,570만 미국 달러에 이를 전망입니다. 인듐 인화물은 순수 실리콘 플랫폼에는 본래 없는 레이저 이득을 비롯한 능동 광학 기능을 지원하므로 여전히 중요합니다. Coherent와 Infinera에 발표된 CHIPS 인센티브는 국내 인듐 인화물 생산능력에 대한 정책적 지원이 확대되고 있음을 보여줍니다.

소재 혁신은 광 프로세서의 기술적 적용 범위를 넓힐 수 있지만, 핵심은 여전히 검증입니다. 새로운 변조기, 상변화 소재 및 하이브리드 소재 시스템이 주류 프로세서 아키텍처를 바꾸려면 소자 성능의 재현성, 기존 제조 공정과의 호환성, 비용 효율적인 통합을 입증해야 합니다.

컴퓨팅 패러다임별

아날로그 광컴퓨팅

아날로그 광컴퓨팅 시장 규모는 2025년 2억 3,310만 미국 달러로 평가되었으며, 연평균성장률 약 28.3%로 성장해 2035년에는 26억 8,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 주요 강점은 순차적인 디지털 산술 연산 대신 광 간섭과 전파를 통해 선형 행렬 연산을 수행할 수 있다는 점입니다. 대규모 광 가속기 연구에서는 집적 하드웨어가 높은 주파수와 매우 낮은 지연 시간으로 행렬 곱셈 누산 연산을 수행할 수 있음을 보여주었습니다.

그에 따른 과제는 정밀도 관리입니다. 아날로그 광 시스템은 전자 인터페이스에서 노이즈, 열 드리프트, 부품 간 편차 및 변환 오버헤드를 제어해야 합니다. 따라서 유력한 상용 활용 분야는 양자화와 보정 오버헤드를 감당하면서 에너지 소비나 지연 시간을 유의미하게 줄일 수 있는 모델입니다.

디지털 광컴퓨팅

디지털 광컴퓨팅 시장은 2025년 1억 2,200만 미국 달러의 규모를 기록했으며, 연평균성장률(CAGR) 약 30.6%로 성장해 2035년에는 16억 7,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 이 패러다임은 이산적인 광 신호 수준을 활용해 잡음 내성을 높이고 기존 디지털 오류 관리 방식과의 호환성을 개선할 수 있습니다. 상업적 가치는 모든 전자 연산 기능을 대체하는 데 있기보다, 결정론적 신호 처리가 필요한 분야에 광대역폭과 저지연이라는 이점을 적용하는 데 있습니다.

이 부문은 효율성이 계속 높아지는 전자 가속기와 경쟁해야 하며, 광자 집적 계층을 추가하는 데 따른 비용과 복잡성을 정당화해야 합니다. 기존 전자 시스템을 그대로 둔 채 광학 기술을 추가하기보다 광 전송과 처리를 함께 설계할 수 있는 분야에서 도입이 가장 활발할 전망입니다.

신경모사 광컴퓨팅

신경모사 광컴퓨팅 시장은 2025년 8,360만 미국 달러로 평가되었으며, 컴퓨팅 패러다임 가운데 가장 높은 연평균성장률인 약 34.2%로 성장해 2035년에는 15억 1,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 이 분야는 저전력 추론 및 센서 처리 작업에 광자 시스템의 이벤트 기반 또는 스파이킹 동작을 활용하는 것을 목표로 합니다.

희소하고 시간 민감도가 높은 데이터 스트림을 처리하는 애플리케이션에서는 기술적 가치가 크지만, 상용화의 제약 요인은 소프트웨어입니다. 개발자는 모델을 광 스파이킹 아키텍처에 매핑하고, 하드웨어 동작을 보정하며, 출력 결과를 기존 AI 작업 흐름에 통합할 수 있는 도구 체인이 필요합니다. 높은 성장률은 이 부문의 잠재적 활용 가능성을 보여주는 한편, 상대적으로 작은 시장 규모는 유망한 아키텍처와 성숙한 개발자 생태계 사이에 여전히 간극이 있음을 나타냅니다.

작업 부하 최적화별

추론 최적화 프로세서

추론 최적화 프로세서는 작업 부하 부문 중 가장 큰 규모로, 2025년 3억 3,520만 미국 달러에서 연평균성장률 약 28.9%로 성장해 2035년에는 40억 4,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 모델이 고정되어 있거나 업데이트 빈도가 낮으면 광학 가중치를 지속적으로 프로그래밍할 필요가 줄어들고, 추론당 에너지 소비량을 보다 명확하게 비교할 수 있습니다. 광 상호 연결 제품은 기본적인 모델 실행 환경을 바꾸지 않고 데이터 이동을 개선할 수 있어 추론 클러스터에 특히 적합합니다.

학습 최적화 프로세서

학습 최적화 프로세서 시장은 2025년 1억 340만 미국 달러에서 연평균성장률 약 33.9%로 성장해 2035년에는 18억 2,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 학습 작업 부하는 분산 가속기 간 고대역폭 통신 수요를 높이지만, 안정적인 동기화와 매개변수 업데이트, 소프트웨어 지원도 필요합니다. IBM은 70-billion-parameter 대규모 언어 모델의 학습 시간을 단축할 수 있는 방안으로 공동 패키징 광학 기술을 제시했으며, 이를 위해서는 시스템 차원의 대규모 구축이 전제되어야 합니다. 완전 순방향 모드 광학 학습 연구는 기술적 선택지를 넓히지만, 상용화 가능성은 실제 생산 환경에서의 모델 정확도와 재현성에 달려 있습니다.

애플리케이션별

AI/ML 가속

신경망 작업은 대규모 행렬 연산과 컴퓨팅, 메모리, 네트워크 자원 간 데이터 이동을 모두 많이 요구하므로 AI/ML 가속이 가장 큰 애플리케이션 부문입니다. 광학 하드웨어는 독립형 가속기로 작동하기보다 검증된 인프라 병목을 해소하는 경우에 상업적 활용 가치가 가장 큽니다.

이미지 인식 및 컴퓨터 비전

이미지 인식 및 컴퓨터 비전은 자유 공간 광학 및 집적 광학 시스템의 병렬 공간 처리 특성을 활용할 수 있습니다. 산업 검사, 감시, 센서 처리 분야의 통제된 환경에서 이뤄지는 도입은 범용 클라우드 작업 부하보다 운영 여건을 관리하기 쉽습니다.

자연어 처리

NLP 수요는 대규모 모델 서빙 및 분산 학습과 밀접하게 연관되어 있습니다. 단기적으로 광자 기술은 디지털 트랜스포머 연산을 완전히 대체하기보다 인터커넥트와 메모리 패브릭 기능을 통해 NLP 인프라에 도입될 가능성이 높습니다.

신호 처리

신호 처리 분야의 기회는 범용 프로그래밍 가능성보다 지연 시간, 대역폭, 병렬 변환이 더 중요한 곳에서 발생합니다. 여기에는 통신, 센싱 및 특수 분석 시스템의 고속 데이터 스트림이 포함됩니다.

기타

과학 컴퓨팅, 유전체 분석, 최적화 및 기타 특수 워크로드에서도 제한된 수학 연산을 맞춤형 광자 아키텍처로 구현할 만한 가치가 있는 경우 추가적인 기회가 있습니다.

최종 사용 산업별

데이터센터 및 클라우드 서비스 제공업체

클러스터 규모가 인터커넥트 에너지 소비량, 대역폭 밀도, 냉각 비용을 측정 가능한 조달 변수로 만들기 때문에 데이터센터와 클라우드 서비스 제공업체가 가장 큰 최종 사용 그룹입니다. 전력 수요가 증가하면서 시스템 차원의 전력 효율을 높이는 기술을 도입하려는 유인도 커지고 있습니다.

통신

통신 사업자는 고대역폭 스위칭, 네트워크 최적화, AI 기반 인프라 관리에 광자 처리 및 인터커넥트 기술을 적용할 수 있습니다. 도입 여부는 운영 안정성과 기존 네트워크 장비와의 통합에 달려 있습니다.

자동차

자동차 분야의 활용 사례는 센서 융합, 첨단 운전자 보조 시스템, 전력 제약이 있는 차량 내 추론을 중심으로 형성되어 있습니다. 인증 요건과 긴 제품 주기로 인해 신뢰성과 통합 측면에서 뚜렷한 이점이 있는 아키텍처에 한해 도입이 이루어질 전망입니다.

항공우주 및 방위

항공우주 및 방위 분야에서는 저지연 신호 처리와 특수 광학 기능이 유용할 수 있지만, 조달 주기, 환경 적합성 인증, 시스템 보증 요건이 상용화에 상당한 장벽으로 작용합니다.

의료 및 생명과학

의료 영상, 유전체학, 분자 컴퓨팅은 행렬 연산 집약적 워크로드의 가속화로 이점을 얻을 수 있습니다. 공급업체가 규제 요건이 적용되고 특정 업무 흐름에 맞춰진 환경에서 검증된 성능을 입증할 때까지 도입은 제한적으로 이루어질 전망입니다.

엣지 컴퓨팅 및 사물인터넷(IoT)

엣지 컴퓨팅과 사물인터넷(IoT)은 저전력 뉴로모픽 광학 아키텍처의 잠재적 시장입니다. 특히 이벤트 기반 센싱과 지속적 추론으로 에너지 사용량이 엄격히 제한되는 환경에서 기회가 있습니다.

기타

연구기관, 국립 연구소, 금융 서비스 기업은 특수 광자 컴퓨팅 응용 분야의 규모는 작지만 영향력 있는 초기 도입자 그룹입니다.

광 신경망 프로세서 시장 지역별 분석

북미

북미 시장 규모는 2025년 2억 420만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 2억 5,460만 미국 달러로 추정되고, 2035년에는 28억 4,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 연평균성장률(CAGR)은 약 30.7%입니다. 이 지역의 시장 규모는 대규모 AI 인프라, 반도체 설계 활동, 벤처 투자를 유치한 포토닉스 기업이 집중되어 있다는 점이 뒷받침하고 있습니다. 미국 시장 규모는 2025년 1억 7,550만 미국 달러였으며, 연평균성장률 약 30.9%로 성장해 2035년에는 24억 6,000만 미국 달러에 이를 전망입니다.

이 시장을 형성하는 주요 세그먼트에 대해 자세히 알아보기

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북미 공급업체들은 가시화된 자금 조달과 제조업 정책 지원의 혜택도 받고 있습니다. Lightmatter의 2024년 자금 조달과 Ayar Labs의 전략적 투자자 그룹은 포토닉 인터커넥트 인프라에 대한 업계의 높은 관심을 보여줍니다. Coherent와 Infinera의 인화인듐 제조시설 확장에 대한 연방정부의 지원안은 능동형 광부품의 공급망 생산 역량을 높일 수 있습니다 ^{[7]National Institute of Standards and Technology, Biden-Harris Administration Announces Preliminary Terms with Infinera for InP Fab Expansion. nist.gov}. 캐나다 시장 규모는 2025년 2,870만 미국 달러였으며, 연평균성장률 약 29.8%로 성장해 2035년에는 3억 7,250만 미국 달러에 이를 전망입니다.

유럽

유럽 시장 규모는 2025년 1억 1,440만 미국 달러를 기록했으며, 2026년에는 1억 4,020만 미국 달러로 추정되고, 2035년에는 13억 3,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 연평균성장률은 약 28.4%입니다. 반도체 연구, 포토닉스 설계 역량, 특화 컴퓨팅 개발업체가 유럽 시장의 성장을 뒷받침하고 있습니다. 다만 상업적 규모 확대는 북미보다 국가별로 분산되어 있습니다.

독일 시장 규모는 2025년 3,170만 미국 달러에서 2035년 4억 1,880만 미국 달러로 증가할 전망이며, 연평균성장률은 약 30.1%입니다. 영국은 2,500만 미국 달러에서 3억 980만 미국 달러로 증가해 연평균성장률 약 29.2%를 기록할 전망이며, 프랑스는 1,800만 미국 달러에서 2억 1,140만 미국 달러로 증가해 연평균성장률 약 28.5%를 기록할 전망입니다. 이탈리아, 스페인, 네덜란드 및 기타 유럽 시장은 2025년 각각 1,070만 미국 달러, 850만 미국 달러, 700만 미국 달러, 1,360만 미국 달러에서 2035년 각각 1억 1,580만 미국 달러, 8,570만 미국 달러, 6,630만 미국 달러, 1억 2,390만 미국 달러로 성장할 전망입니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 시장 규모는 2025년 8,650만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 1억 880만 미국 달러로 추정되고, 2035년에는 13억 1,000만 미국 달러에 이를 전망입니다. 연평균성장률은 약 31.9%입니다. 이 지역의 성장은 AI 인프라 투자 확대, 국내 반도체 개발, 집적도가 높아지는 컴퓨팅 인프라의 전력 부담을 줄여야 할 필요성과 맞물려 있습니다.

중국 시장 규모는 2025년 3,740만 미국 달러에서 2035년 5억 9,950만 미국 달러로 확대될 전망이며, 연평균성장률은 약 32.6%입니다. 일본은 1,510만 미국 달러에서 2억 2,600만 미국 달러로 증가해 연평균성장률 약 31.7%를 기록할 전망입니다. 인도는 1,280만 미국 달러에서 2억 1,730만 미국 달러로 증가해 연평균성장률 약 33.3%를 기록할 전망입니다. 한국, 호주 및 기타 아시아 태평양 시장은 2035년 각각 1억 1,370만 미국 달러, 5,070만 미국 달러, 1억 720만 미국 달러에 이를 전망입니다.

라틴 아메리카

라틴 아메리카 시장 규모는 2025년 2,040만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 2,480만 미국 달러로 추정되고, 2035년에는 2억 2,080만 미국 달러에 이를 전망입니다. 연평균성장률은 약 27.5%입니다. 브라질과 멕시코는 이 지역의 최대 시장으로, 2035년 시장 규모가 각각 9,890만 미국 달러와 6,510만 미국 달러에 이를 전망입니다. 아르헨티나와 기타 라틴 아메리카 시장은 규모가 더 작으며, 성장은 주로 클라우드 투자, 연결성 개선, 선별적인 AI 인프라 도입에 따라 좌우될 전망입니다.

중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 시장 규모는 2025년 1,310만 미국 달러로 평가되었으며, 2026년에는 1,630만 미국 달러로 추정되고, 연평균성장률(CAGR) 약 29.7%로 성장해 2035년에는 1억 6,830만 미국 달러에 이를 전망입니다. 아랍에미리트 시장은 2035년까지 6,780만 미국 달러, 사우디아라비아 시장은 5,280만 미국 달러에 이를 전망입니다. 남아프리카공화국과 중동 및 아프리카 기타 지역 시장은 각각 2,830만 미국 달러와 1,940만 미국 달러에 이를 전망입니다.

이 지역의 시장 기회는 대규모 기존 광자 처리 시스템 기반의 교체보다는 새로운 AI 및 데이터센터 인프라 구축과 관련이 있습니다. 냉각, 에너지 가용성, 고성능 하드웨어 수입의 경제성이 광자 시스템이 전문 인터커넥트 인프라로 먼저 도입될지, 아니면 더 광범위한 컴퓨팅 플랫폼으로 활용될지를 좌우할 것입니다.

GMI 애널리스트 견해

GMI는 지역별 성장이 광자 기술 제조 역량만이 아니라 AI 인프라 투자 지역, 시스템 통합 인력, 신규 하드웨어를 검증하려는 고객의 의향에 따라 좌우될 것으로 봅니다. GMI의 지역별 모델에 따르면 인도는 2035년까지 연평균성장률 약 33.3%를 기록해 중국의 약 32.6%를 웃돌 전망입니다. 인도 시장은 2025년 기준 규모가 비교적 작지만, 이 성장률은 조달 표준이 확립되기 전에 현지 엔지니어링, 파트너 지원, 시장 진출 역량을 구축하는 공급업체에 기회가 확대되고 있음을 보여줍니다.

북미는 하이퍼스케일러 생태계가 첨단 인터커넥트 아키텍처를 대규모로 개발하고 시험할 수 있어 절대 매출 규모가 가장 큰 시장으로 남아 있습니다. 아시아 태평양의 빠른 성장세는 이와 다른 경쟁 요건을 제시합니다. 공급업체는 지역 공급망, 국내 기술 우선순위, 다양한 구축 모델에 맞춰야 합니다. 유럽은 전문 광자 기술 역량 측면에서 여전히 전략적으로 중요하지만, 시장 구조가 더 분산되어 있어 지역 전체에 걸친 단일 조달 주기보다는 집중적인 협력과 용도별 구축에 유리할 수 있습니다.

광 신경망 프로세서 시장 점유율 및 경쟁 구도

2025년 시장은 중간 수준의 집중도를 보였습니다. Lightmatter가 시장 매출의 약 21.4%를 차지했고, Lightelligence가 11.4%, Celestial AI가 9.6%, Intel이 7.1%, Ayar Labs가 6.8%를 차지했습니다. 이 5개 기업의 시장 점유율을 합하면 약 56.3%입니다.

글로벌 주요 기업

Lightmatter. Lightmatter는 2025년 시장 점유율이 약 21.4%로 추정되는 시장 선도 기업입니다. Lightmatter의 Passage 광자 인터커넥트 전략은 전자 연산 기반을 유지하면서 기존 AI 칩 간 대역폭 제약을 해결합니다. 2024년 10월에 유치한 4억 미국 달러 규모의 시리즈 D 투자는 이러한 상용화 경로에 대한 투자자의 지지를 보여줍니다.

IBM Corporation. IBM의 광 기술 활동은 공동 패키지 광학과 시스템 수준의 인터커넥트 연구에 중점을 둡니다. 2024년 12월 공개된 시제품은 신뢰성 시험을 거쳤으며, 전기 인터커넥트 방식보다 전력 효율과 집적도가 개선되었다고 보고했습니다. 연구, 시스템 엔지니어링, 엔터프라이즈 인프라 역량을 연계할 수 있다는 점이 IBM의 입지를 강화합니다.

Lightelligence. Lightelligence는 2025년 시장 점유율이 약 11.4%로 추정됩니다. Lightelligence는 광 처리와 전자 제어를 결합한 광자 컴퓨팅 시스템에 주력하며, 광자 기술을 연결성에서 신경망 연산으로 확장하려는 공급업체 부문에 속합니다.

Celestial AI. Celestial AI는 2025년 시장의 약 9.6%를 차지했습니다. Celestial AI의 Photonic Fabric 플랫폼은 컴퓨팅 리소스와 메모리 리소스 간 고대역폭 연결을 위해 설계되었습니다.

2024년 3월 진행된 1억7,500만 미국 달러 규모의 시리즈 C 투자에는 전략적 투자자와 기관 투자자가 참여했습니다. 또한 이 회사는 하이퍼스케일 데이터센터 및 반도체 고객사와 설계 채택을 추진하고 있다고 밝혔습니다 ^{[8]BusinessWire / Celestial AI, Celestial AI Closes USD 175 Million Series C Funding Round Led by U.S. Innovative Technology Fund. businesswire.com}.

Intel Corporation. Intel은 2025년 시장 점유율 약 7.1%를 차지했습니다. 이 회사는 3,200만 개가 넘는 레이저를 집적한 광집적회로를 800만 개 넘게 출하했다고 밝혔습니다. 또한 광 I/O 칩렛 시연을 통해 미래 프로세서 패키지 아키텍처에서 광 링크가 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줬습니다. Intel은 제조 및 패키징 역량을 바탕으로 상용 실리콘 포토닉스 시장에서 중요한 기존 업체로 자리하고 있습니다.

Ayar Labs. Ayar Labs는 2025년 시장 점유율 약 6.8%를 차지했습니다. 이 회사의 TeraPHY 광 I/O 칩렛은 패키지 내 고대역폭 연결을 위해 설계되었으며, 주요 반도체 및 AI 인프라 투자자로부터 전략적 지원을 받았습니다.

지역 기업

Luminous Computing. Luminous Computing은 포토닉 AI 컴퓨팅 시스템을 개발하며, 광 컴퓨팅 아키텍처를 수직 통합하려는 지역 기업입니다.

Xanadu Quantum Technologies. Xanadu Quantum Technologies는 프로그래밍 가능한 광학 시스템과 첨단 컴퓨팅 아키텍처에 필요한 포토닉 하드웨어 및 소프트웨어 전문성을 제공합니다.

Optalysys. Optalysys는 대규모 수학 연산, 이미지 처리 및 신호 처리 작업에 적용할 수 있는 자유 공간 광학 공동 처리 기술을 개발합니다.

iPronics. iPronics는 구성 가능한 광 처리 토폴로지를 지원하도록 설계된 프로그래밍 가능 광집적회로를 개발합니다.

OpenLight. OpenLight는 팹리스 반도체 설계 기업이 광학 기능을 통합할 수 있도록 실리콘 포토닉스 플랫폼과 라이선스 제공이 가능한 포토닉 지식재산(IP)을 개발합니다.

틈새 기업

PhotonicX AI. PhotonicX AI는 에너지 제약이 있는 엣지 AI 애플리케이션을 위한 광 신경망 가속기에 주력합니다.

SiEPIC. SiEPIC은 실리콘 전자·포토닉 집적회로 설계와 포토닉 설계 도구 개발을 지원합니다.

Photon Bridge. Photon Bridge는 AI 작업 가속을 위한 포토닉 인터커넥트 기술을 개발합니다.

Mixx Technologies. Mixx Technologies는 혼합 정밀도 광 신경망 작업을 위한 포토닉 행렬 곱셈기 아키텍처를 개발합니다.

Neurophos. Neurophos는 초저전력 추론과 이벤트 기반 센싱을 위한 뉴로모픽 포토닉 컴퓨팅 아키텍처에 주력합니다.

앞으로 경쟁 우위는 포토닉 부품의 성능을 실제로 배치 가능한 시스템으로 구현하는 역량에 점점 더 좌우될 것입니다. 자본, 파운드리 이용 기회, 패키징 파트너십, 소프트웨어 통합 및 고객 인증 역량은 광학 소자 혁신만큼 중요해질 가능성이 큽니다. 인터커넥트 제품을 보유한 기업은 더 일찍 상업적 관계를 구축할 수 있지만, 광학 연산을 기반으로 하는 기업은 고객 규모에서 자사 아키텍처가 정확도, 안정성 및 운영 요건을 충족할 수 있음을 입증해야 합니다.

최근 업계 동향

2026년 4월, University of Southern California는 최대 1,300°F(700°C)의 온도에서도 작동할 수 있는 새로운 포토닉 칩을 발표했습니다. 이 칩은 제트 엔진이나 우주와 같은 극한 환경에서 AI 처리를 가능하게 할 잠재력이 있습니다. 2026년 3월, Nokia는 대규모 언어 모델에 필요한 방대한 데이터 처리량을 지원하기 위해 ‘AI 시대 네트워크’를 겨냥한 애플리케이션 최적화 광 솔루션 제품군을 출시했습니다. 2026년 3월, Huawei는 MWC Barcelona에서 차세대 광 네트워크 솔루션을 공개하고, AI 처리와 고속 데이터 전송을 결합하는 ‘AI 중심 전광 네트워크’ 구축을 목표로 제시했습니다.

2025년, Nature는 대규모 통합 광자 가속기를 보도했습니다. Nature에 게재된 연구에서는 광자 구성 요소가 16,000개 이상이고, 주파수가 최대 1GHz이며, 사이클당 지연 시간이 3나노초에 불과한 통합 광자 가속기를 보고했습니다.

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