AI 인프라를 위한 CPO(공동 패키지 광학) 시장 규모, 점유율 및 산업 분석, 배포 아키텍처별(스위치 공동 패키지 광학, 가속기 광학 I/O, 근접 패키지 광학, 온보드 광학), 데이터 속도별(800G, 800G, 1.6T 및 3.2T 이상), 구성 요소별(광 엔진, 스위치 ASIC 및 전기 IC, 레이저 소스, 커넥터 및 패키징), 애플리케이션별(AI 교육 클러스터, AI 추론 클러스터, HPC 시스템, AI 클라우드 데이터 센터), 최종 사용자별(하이퍼스케일 클라우드 서비스, GPU 클라우드 제공업체, 데이터 센터, 정부 및 국방) 및 지역 예측, 2026~2034년

AI 인프라를 위한 글로벌 CPO(공동 패키지 광학) 시장 규모는 2025년 1억 8,350만 달러로 평가되었습니다. 시장은 2026년 2억 4,450만 달러에서 2034년까지 33억 6,000만 달러로 성장하여 예측 기간 동안 CAGR 38.8%를 나타낼 것으로 예상됩니다.

시장은 광자 엔진, 광 I/O 모듈, 레이저 소스 및 관련 패키징 요소가 고성능 스위치 ASIC, GPU, XPU 및 AI 가속기 플랫폼 가까이에 배치되는 광 상호 연결 솔루션을 다루고 있습니다. 이러한 솔루션은 AI 훈련 클러스터, 추론 클러스터, GPU 클라우드 플랫폼, 하이퍼스케일 AI 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 환경의 극한 데이터 이동 요구 사항을 지원하도록 설계되었습니다. CPO는 전기 처리 실리콘과 광 전송 구성 요소 사이의 거리를 줄임으로써 AI 규모 네트워크 패브릭에서 대역폭 밀도를 향상시키고 신호 저하를 줄이며 상호 연결 전력 소비를 낮추는 데 도움이 됩니다.

AI 인프라가 더 큰 가속기 클러스터, 더 높은 내부 데이터 트래픽, 800G, 1.6T 및 향후 3.2T+ 아키텍처와 같은 더 빠른 네트워킹 속도로 전환함에 따라 시장의 중요성이 커지고 있습니다. 기존의 플러그형 광학 장치는 여전히 널리 사용되지만 AI 시스템이 랙과 데이터 홀 전체로 확장됨에 따라 전면 패널 공간, 전기 도달 범위 및 전력 효율성 제한이 더욱 어려워지고 있습니다. CPO는 광학 장치를 데이터 생성 소스에 더 가깝게 배치하여 스위치, 가속기, 메모리 시스템 및 스토리지 인프라 간의 보다 효율적인 연결을 지원함으로써 이 문제를 해결합니다. 따라서 이 기술은 네트워킹 효율성이 컴퓨팅 활용도와 운영 비용에 직접적인 영향을 미치는 차세대 AI 공장, GPU 클라우드 용량 및 하이퍼스케일 환경과 특히 관련이 있습니다.

Intel Corporation, Broadcom Inc., Cisco Systems 및 NVIDIA Corporation과 같은 주요 업체는 CPO 가치 사슬의 다양한 부분을 통해 이 시장 발전에 기여하고 있습니다. 인텔은 다음 사항에 중점을 두고 있습니다.실리콘 포토닉스고대역폭 컴퓨팅 연결을 지원할 수 있는 광 I/O 기술. Broadcom은 대용량 이더넷 스위칭 실리콘과 통합 광학 엔진을 결합하여 스위치 수준 CPO 플랫폼을 발전시키고 있습니다. Cisco는 고성능 스위칭 실리콘과 실리콘 포토닉스 통합을 중심으로 CPO 시스템 아키텍처를 개발하고 있습니다. NVIDIA는 대규모 GPU 클러스터 환경을 위해 설계된 AI 네트워킹 플랫폼을 통해 CPO 채택을 지원하고 있습니다. 두 회사는 함께 CPO를 연구 및 시연 단계 기술에서 전력 효율적인 고대역폭 AI 인프라를 위한 실용적인 아키텍처로 전환하는 데 도움을 주고 있습니다.

공동-AI 인프라 시장 동향을 위한 패키지 광학(CPO)

AI 데이터 센터 전력 제약으로 인해 전력 효율적인 네트워킹에 대한 관심 증가핵심 트렌드로 떠오르고 있습니다

AI 데이터 센터가 전력 가용성, 그리드 용량 및 냉각 요구 사항에 의해 점점 더 제한됨에 따라 전력 효율적인 네트워킹에 대한 관심이 AI 인프라를 위한 공동 패키지 광학 시장의 주요 추세로 떠오르고 있습니다. 대규모 AI 훈련 및 추론 클러스터에는 가속기, 스위치 및 스토리지 시스템 간의 고속 연결이 필요하며, 이는 대역폭이 1.6T 및 3.2T+로 확장됨에 따라 네트워크 전력 소비를 증가시킵니다. CPO는 광학 엔진을 스위칭 또는 컴퓨팅 실리콘에 더 가깝게 배치하여 전기 신호 손실을 줄이고 대역폭 밀도를 향상함으로써 이러한 변화를 지원합니다.

• 국제 에너지 기구(International Energy Agency)에 따르면 데이터 센터는 대규모의 집중된 전력 부하를 수반하고 종종 새로운 발전 자산과 그리드 투자를 필요로 하기 때문에 전력 경제성에 특별한 문제를 일으킬 수 있습니다.

이로 인해 AI 인프라 운영자는 에너지 효율적인 상호 연결 아키텍처의 우선 순위를 정하게 되면서 CPO 지원 네트워킹 시스템에 대한 수요가 더욱 높아졌습니다.

시장 역학

시장 동인

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하이퍼스케일 AI 데이터센터 및 GPU 클라우드 인프라 확장연료 시장 성장

AI 클러스터에는 가속기, 스위치 및 스토리지 시스템 간의 더 빠르고 효율적인 연결이 필요하기 때문에 하이퍼스케일 AI 데이터 센터 및 GPU 클라우드 인프라의 확장으로 AI 인프라용 공동 패키지 광학(CPO)에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 하이퍼스케일 클라우드 제공업체, AI 인프라 회사 및 GPU 클라우드 운영자는 모델 교육, 미세 조정 및 대규모 추론 워크로드를 지원하기 위해 고밀도 컴퓨팅 용량에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 이로 인해 데이터 센터 내부의 네트워크 트래픽이 증가하고 이에 대한 수요가 창출되고 있습니다.광 상호 연결전력 손실을 줄이면서 더 높은 대역폭을 지원할 수 있습니다.

• 2026년 6월, Walbridge는 미시간주에서 OpenAI 및 Oracle을 위한 160억 달러 규모의 Stargate 데이터 센터 캠퍼스 착공을 통해 AI 인프라 프로젝트가 개발되는 규모를 강조했습니다.
• RCR Wireless는 데이터 센터 상호 연결 광학 장비 지출이 2025년에 40% 증가했으며 AI 인프라가 확장됨에 따라 2026년에도 40% 더 증가할 것으로 예상된다고 밝혔습니다.

이러한 발전은 AI 데이터 센터의 성장이 고대역폭 광 네트워킹 아키텍처의 필요성을 직접적으로 증가시켜 CPO 지원 스위칭 패브릭 및 광 엔진에 대한 보다 강력한 성장 경로를 창출하고 있음을 나타냅니다.

시장 제약

서비스 가능성 및 수리 제한으로 인해 상업용 데이터 센터에 배포가 제한됩니다.

서비스 가능성 및 수리 제한으로 인해 상업용 데이터 센터의 AI 인프라용 공동 패키지 광학 장치 채택이 제한될 것으로 예상됩니다. 현재 데이터 센터 네트워크는 운영자가 전체 스위치 시스템을 제거하거나 방해하지 않고도 장애가 발생한 모듈을 독립적으로 교체할 수 있도록 플러그형 광 트랜시버에 크게 의존하고 있습니다. CPO는 광학 엔진을 스위치 ASIC 또는 컴퓨팅 패키지에 가깝게 배치하여 이러한 유지 관리 모델을 변경합니다. 이는 신호 효율성을 향상시키지만 오류 격리, 현장 교체, 예비 전략 및 수리 작업 흐름을 더욱 복잡하게 만듭니다. 이는 가동 중지 시간, 포트 수준 오류 및 유지 관리 지연이 서비스 가용성에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 하이퍼스케일 클라우드 공급자, GPU 클라우드 공급자 및 코로케이션 운영자에게 우려를 낳습니다.

• Broadcom은 플러그형 광 트랜시버가 시스템 전력의 약 50%, 기존 스위치 시스템 비용의 50% 이상을 차지한다고 지적했습니다. 이는 데이터 센터 네트워크 경제성에서 광 계층이 얼마나 중요한지 보여줍니다.

그러나 이 중요한 광학 계층을 교체 가능한 모듈에서 통합 패키지로 전환하면 신뢰성, 진단 및 교체 절차가 성숙되지 않은 경우 운영 위험이 증가합니다. 따라서 많은 상용 데이터 센터 운영자는 공급업체가 안정적인 현장 신뢰성, 실용적인 서비스 모델, 교체 가능한 광학 어셈블리 및 높은 가동 시간의 AI 인프라 환경을 지원할 수 있는 진단을 입증할 때까지 대규모 CPO 배포를 연기할 수 있습니다.

시장 기회

GPU 클라우드 및 AI-as-a-Service 플랫폼의 채택 증가로 고대역폭 광 상호 연결에 대한 수요 창출

GPU 클라우드 채택이 증가하고 있으며서비스형 AI플랫폼은 AI 인프라 시장 성장을 위한 공동 패키지 광학(CPO)에 강력한 기회를 창출할 것으로 예상됩니다. GPU 클라우드 제공업체는 값비싼 가속기 인프라를 직접 소유하고 싶지 않은 기업, 모델 개발자, 연구 기관 및 AI 기반 기업에 AI 교육, 미세 조정 및 추론 용량을 제공하기 위해 대규모 클러스터를 구축하고 있습니다.

이러한 플랫폼에는 GPU, 스위치, 스토리지 시스템 및 데이터 센터 클러스터 간의 조밀하고 대기 시간이 짧은 고대역폭 연결이 필요하므로 광학 상호 연결 성능이 인프라 확장성의 중요한 부분입니다. AI 워크로드가 실험적 배포에서 상업적 생산으로 이동함에 따라 GPU 클라우드 제공업체에는 전력 소비와 신호 손실을 줄이면서 더 높은 트래픽 볼륨을 지원할 수 있는 네트워킹 아키텍처가 필요합니다. 이는 광학 엔진을 스위칭 또는 컴퓨팅 실리콘에 더 가깝게 배치하고 기존 상호 연결 접근 방식에 비해 더 높은 대역폭 밀도를 가능하게 하므로 CPO에 기회를 창출합니다.

• 2025년 9월 CoreWeave는 고급 차세대 모델 교육을 지원하기 위해 OpenAI와의 계약을 최대 65억 달러까지 확대하여 전문 AI 클라우드 용량에 대한 상업적 수요 증가를 부각시켰습니다.

이러한 대규모 GPU 클라우드 계약은 AI 인프라 수요가 기존 하이퍼스케일러를 넘어 이동하고 있으며 CPO 지원 스위칭 패브릭, 광학 엔진 및 고급 패키징 솔루션에 대한 새로운 배포 기회가 열리고 있음을 나타냅니다.

세분화 분석

최종 사용자별

대규모 AI 인프라 투자로 인해 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체가 주요 구매자로 남아있습니다.

최종 사용자를 기준으로 시장은 하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체, GPU 클라우드 제공업체, 데이터 센터 및 코로케이션 제공업체, 정부 및 국방 등으로 분류됩니다.

하이퍼스케일 클라우드 서비스 제공업체 부문은 2025년 시장의 대부분을 차지했습니다. 이 부문은 고밀도 AI 인프라를 가장 초기이자 최대로 배치한 기업이기 때문에 40.7%의 점유율로 지배적이었습니다. 이들 기업은 대규모 AI를 운영하고 있다.데이터 센터GPU, 스위치, 스토리지 및 서버 간의 고급 네트워킹이 필요한 CPO는 대역폭 밀도를 향상하고 전력 손실을 줄이는 데 매력적입니다. 또한 스위치 CPO 및 광 I/O와 같은 새로운 아키텍처를 소규모 기업보다 먼저 테스트하고 채택하는 데 필요한 재정적 강점, 엔지니어링 역량 및 배포 규모를 갖추고 있습니다.

GPU 클라우드 제공업체는 예측 기간 동안 49.4%의 가장 높은 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.

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배포 아키텍처별

온보드 광학은 상업적 성숙과 간편한 시스템 통합으로 인해 채택을 주도했습니다.

배포 아키텍처를 기반으로 시장은 스위치로 분류됩니다.공동 패키지 광학, 가속기 광학 I/O, 거의 패키지 광학, 온보드 광학 등.

온보드 광학은 2025년 시장의 대부분을 차지했습니다. 이 부문은 스위치 CPO 및 가속기 광학 I/O에 비해 상업적으로 가장 성숙하고 운영상 친숙한 아키텍처이기 때문에 31.6%의 점유율로 지배적이었습니다. 데이터 센터 운영자는 이미 보드 수준 광학 통합을 사용하여 완전히 공동 패키지된 광학 장치와 관련된 더 깊은 패키징, 열 및 서비스 가능성 문제를 피하면서 대역폭 밀도를 향상시켰습니다.

가속기 광학 I/O 부문은 예측 기간 동안 51.1%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

데이터 속도별

성숙한 광 인터커넥트 아키텍처의 광범위한 사용으로 인해 800G 이하 세그먼트가 주요 점유율을 차지함

데이터 속도를 기준으로 시장은 800G 미만, 800G, 1.6T, 3.2T 이상으로 분류됩니다.

800G 이하가 2025년 시장의 대부분을 차지했습니다. AI 인프라 시장의 CPO가 아직 초기 상용화 단계에 있기 때문에 이 부문은 46.3%의 점유율로 지배적이었습니다. 여기서 대부분의 배포 시스템은 400G, 초기 800G 전환 및 하위 800G 광학 아키텍처에 연결되어 있습니다. 많은 데이터 센터는 1.6T 및 3.2T+ 시스템에 비해 비용, 가용성, 호환성 및 낮은 운영 위험으로 인해 입증된 저속 상호 연결에 계속 의존하고 있습니다. 더 높은 데이터 속도의 CPO 아키텍처가 여전히 등장하고 있으며 고급 광학 엔진, 패키징, 열 설계 및 생태계 준비가 필요합니다.

3.2T 이상 세그먼트는 예측 기간 동안 53.8%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

구성요소별

고속 신호 변환 역할로 인해 광학 엔진이 핵심 수익원으로 남아 있음

구성 요소를 기준으로 시장은 광학 엔진, 스위치 ASIC 및 전기 IC, 레이저 소스, 커넥터 및 패키징, 기타 구성 요소로 분류됩니다.

광학 엔진은 2025년 시장의 대부분을 차지했습니다. 이 부문은 CPO 시스템에서 광학 데이터 전송을 가능하게 하는 핵심 기능 블록이기 때문에 38.4%의 점유율로 지배적이었습니다. AI 인프라에서 광학 엔진은 스위치 ASIC 또는 가속기의 고속 전기 신호를 광학 신호로 변환하므로 대역폭 밀도, 낮은 대기 시간 및 전력 손실 감소에 매우 중요합니다. 커넥터, 패키징, 레이저 및 수동 소자에 비해 광학 엔진은 고급 광자 통합, 변조, 신호 변환 및 패키징 복잡성을 포함하므로 더 높은 가치를 전달합니다.

레이저 소스 부문은 예측 기간 동안 43.1%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

애플리케이션 별

AI 훈련 클러스터는 모델 훈련의 막대한 대역폭 수요로 인해 선두 점유율을 차지했습니다.

애플리케이션을 기반으로 시장은 AI 훈련 클러스터, AI 추론 클러스터, HPC 시스템, AI 클라우드 데이터 센터 등으로 분류됩니다.

AI 훈련 클러스터는 2025년 시장의 대부분을 차지했습니다. 대규모 AI 모델을 훈련하려면 GPU, 스위치, 메모리 및 스토리지 시스템 간의 대규모 데이터 이동이 필요하기 때문에 이 부문은 35.8%의 점유율로 지배적이었습니다. 이러한 클러스터에는 매우 높은 대역폭과 낮은 지연 시간의 상호 연결이 필요하므로 CPO 채택을 위한 가장 초기의 강력한 사용 사례 중 하나입니다. 추론과 비교하거나엣지 AI워크로드, 교육 워크로드는 대역폭 집약적이며 대규모 하이퍼스케일 및 GPU 클라우드 환경에 집중되어 있습니다.

AI 클라우드 데이터센터는 예측 기간 동안 42.2%의 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다.

공동-AI 인프라 시장 지역 전망을 위한 패키지 광학(CPO)

지역별로 시장은 북미, 남미, 유럽, 중동 및 아프리카, 아시아 태평양으로 분류됩니다.

북아메리카

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북미는 하이퍼스케일 클라우드 제공업체, GPU 클라우드 운영자, AI 모델 개발자, 반도체 회사 및 고급 데이터 센터 인프라가 집중되어 있기 때문에 AI 인프라 시장 점유율을 위한 공동 패키지 광학(CPO)의 대부분을 차지하고 있습니다. 이 지역은 GPU, 스위치, 스토리지 및 서버 간의 대규모 동서 트래픽으로 인해 대역폭 효율적인 광 상호 연결에 대한 수요가 높아지는 고밀도 AI 클러스터의 초기 채택자였습니다. 미국은 또한 클라우드 플랫폼, AI 연구소, 칩 개발자, 광 네트워킹 공급업체, 코로케이션 캠퍼스 등 AI 인프라 투자를 위한 가장 심층적인 생태계를 보유하고 있습니다.

• CBRE는 하이퍼스케일 수요, AI 워크로드 및 제한된 전력 지원 용량으로 인해 북미의 주요 데이터 센터 시장 공급이 2025년 상반기에 8,155MW에 도달하여 전년 대비 43.4% 증가했다고 보고했습니다. 이렇게 대규모로 설치되고 확장되는 AI 데이터 센터 기반은 북미 지역을 초기 CPO 채택의 선두 지역으로 만듭니다.

북미 시장은 2025년 기준 8,740만 달러로 가장 큰 시장을 차지했다.

AI 인프라 시장을 위한 미국 공동 패키지 광학 장치(CPO)

북미의 강력한 기여도와 미국의 이 지역 지배력을 감안할 때, 미국 시장은 2025년 기준 약 7,200만 달러로 매출의 약 39.2%를 차지할 것으로 추정됩니다.

유럽

유럽은 향후 몇 년 동안 37.1% 성장하고 2025년에는 가치가 2,080만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.AI 인프라보다 규제되고, 권력을 의식하며, 주권 컴퓨팅 중심의 경로를 통해. 영국, 독일, 프랑스, ​​북유럽 및 베네룩스는 AI 지원 데이터 센터 용량을 확장하고 있지만 채택 여부는 전력 가용성, 허용, 지속 가능성 규칙 및 데이터 현지화 요구 사항으로 인해 더 많이 측정됩니다. 유럽의 AI 클러스터는 네트워크 전력 소비를 급격히 증가시키지 않으면서 더 높은 대역폭을 필요로 하기 때문에 CPO에 대한 꾸준한 수요가 발생합니다.

유럽의 채택은 공격적인 그린필드 AI 공장 구축보다는 점진적인 하이퍼스케일 확장, 국가 AI 프로그램, HPC 업그레이드, 코로케이션 주도 AI 인프라에 의해 주도되기 때문에 성장은 중요하지만 아시아 태평양이나 중동 및 아프리카 지역보다 더 안정적입니다.

AI 인프라 시장을 위한 영국 공동 패키지 광학(CPO)

2025년 영국 시장의 가치는 약 310만 달러로 전 세계 매출의 약 1.6%를 차지했습니다.

AI 인프라 시장을 위한 독일 공동 패키지 광학(CPO)

독일 시장은 2025년에 약 320만 달러에 이르렀으며 이는 전 세계 매출의 약 1.7%에 해당합니다.

아시아 태평양

아시아 태평양 지역은 가장 높은 CAGR로 성장하여 2025년에 6,410만 달러의 가치에 도달할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 AI 인프라 계획에서 중국, 인도, 일본, 한국, ASEAN 및 대만과 연계된 대규모 실행으로 이동하고 있습니다.반도체공급망. 이 지역은 AI 데이터 센터 확장, 클라우드 지역 구축, 반도체 제조, 광학 부품 생산, 고급 패키징, GPU 클라우드 수요 증가 등이 강력하게 결합되어 CPO 채택에 유리한 기반을 마련합니다.

• JLL은 아시아 태평양 데이터 센터 확장으로 2025년부터 2030년까지 코로케이션, 하이퍼스케일 자체 구축, 온프레미스 시설을 포함해 24GW의 용량이 추가될 것으로 예상하고 있습니다. 또한 Google은 인도에 150억 달러 규모의 AI 인프라 허브를 발표하여 하이퍼스케일 AI 투자가 점점 더 아시아 태평양 시장으로 이동하고 있음을 보여줍니다.

낮은 성장률, AI 지원 데이터 센터 확장, 강력한 전자/광자 제조 역량이 결합되어 아시아 태평양 지역은 AI 인프라 부문에서 CPO가 가장 빠르게 성장하는 지역이 되었습니다.

AI 인프라 시장을 위한 일본 공동 패키지 광학(CPO)

2025년 일본 시장의 가치는 약 870만 달러로 전 세계 매출의 약 4.7%를 차지했습니다.

AI 인프라 시장을 위한 중국 공동 패키지 광학(CPO)

중국 시장은 2025년 매출이 약 2,360만 달러로 추산되며, 이는 전 세계 매출의 약 12.9%를 차지해 전 세계에서 가장 큰 시장 중 하나가 될 것으로 예상됩니다.

AI 인프라 시장을 위한 인도 공동 패키지 광학(CPO)

2025년 인도 시장은 약 810만 달러로 추정되며, 이는 세계 시장 점유율의 약 4.4%를 차지한다.

남미, 중동 및 아프리카

중동 및 아프리카 지역은 GCC 국가, 이스라엘, 터키 및 남아프리카 전역의 신속한 주권 AI 투자, 하이퍼스케일 클라우드 확장 및 AI 지원 데이터 센터 개발로 인해 두 번째로 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 이 지역은 상대적으로 낮은 기반에서 시작하므로 새로운 AI 데이터 센터 및 GPU 인프라 프로젝트는 성숙한 시장에 비해 더 빠른 성장률을 보이고 있습니다. 특히 GCC 국가들은 국가 AI 전략을 지원하기 위해 AI 인프라에 투자하고 있으며,스마트 도시, 아랍어 AI 모델 및 정부 디지털 혁신.

남아메리카는 느리고 꾸준한 CAGR로 성장할 것으로 예상되며, 이 지역의 CPO 채택은 주로 대규모 AI 공장 배포보다는 점진적인 클라우드, 코로케이션 및 엔터프라이즈 AI 인프라 확장에 달려 있습니다. 브라질, 칠레, 콜롬비아는 수요를 지원할 것이지만 대부분의 프로젝트는 고급 국내 CPO 지원 클러스터 대신 호스팅된 AI 컴퓨팅 및 지역 데이터 센터 용량에 중점을 둘 것입니다.

AI 인프라 시장을 위한 GCC 공동 패키지 광학 장치(CPO)

GCC 시장은 2025년에 약 310만 달러에 이르렀으며 이는 전 세계 매출의 약 1.7%를 차지합니다.

경쟁 환경

주요 산업 플레이어

시장에서 혁신과 전략적 확장을 주도하는 주요 산업 플레이어

Intel Corporation, Broadcom, Cisco Systems 및 NVIDIA를 포함하여 AI 인프라 시장을 위한 공동 패키지 광학 분야의 주요 업체들이 솔루션을 발전시키고 있습니다. 이는 AI 훈련 클러스터, 추론 클러스터, GPU 클라우드 플랫폼 및 하이퍼스케일 AI 데이터 센터에서 고대역폭, 낮은 대기 시간 및 전력 효율적인 광학 상호 연결에 대한 수요 증가를 지원하는 것입니다. 선도적인 기업들은 스위치 ASIC, AI 가속기, 실리콘 포토닉스 플랫폼, 외부 레이저 소스, 고급 기술과 광학 엔진의 통합에 주력하고 있습니다.포장및 대규모 AI 네트워크에서 대역폭 밀도를 향상하고 전력 손실을 줄이는 광섬유 연결 솔루션입니다. 또한 공급업체는 AI 인프라 운영자의 성능 및 운영 요구 사항을 해결하기 위해 스위치 공동 패키지 광학 장치, 가속기 광학 I/O, 광학 칩렛, 1.6T 및 3.2T+ 상호 연결, 서비스 가능한 CPO 아키텍처를 중심으로 제품 포트폴리오를 강화하고 있습니다.

KEY Co 목록-AI 인프라를 위한 패키지 광학(CPO) 회사 프로필

• 브로드컴(미국)
• 엔비디아 주식회사(우리를.)
• Marvell Technology, Inc.(미국)
• 시스코 시스템즈(미국)
• 인텔사(우리를.)
• 코히런트사(미국)
• 루멘텀 홀딩스 주식회사(우리를.)
• 아야르 연구소, Inc.(우리를.)
• RANOVUS Inc. (캐나다)
• Lightmatter, Inc.(미국)
• POET Technologies Inc.(캐나다)
• Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited(대만)
• GlobalFoundries Inc.(미국)

주요 산업 발전

• 2026년 6월:NVIDIA는 Quantum-X Photonics 공동 패키지 광학 스위치를 공개했으며, Lambda는 프로덕션 GPU 클러스터의 초기 배포 고객 중 하나로 보고되었습니다. 이번 발표는 랩 규모의 시연에서 AI 클러스터 배포 환경으로의 CPO 움직임을 반영했습니다. 이 스위치는 구리 및 기존 광학 접근 방식이 확장 한계에 직면한 대규모 AI 워크로드에서 네트워킹 효율성을 향상시키는 데 적합합니다.
• 2026년 5월:GlobalFoundries는 고급 AI 데이터 센터 애플리케이션을 목표로 하는 공동 패키지 광학용 SCALE 광학 모듈 솔루션을 출시했습니다. 이 회사는 SCALE을 AI 스케일업 아키텍처를 위한 실리콘 포토닉스 공동 패키지 고급 조명 엔진 솔루션으로 포지셔닝했습니다. 이 플랫폼은 생태계 수준 채택에 중요한 Optical Compute Interconnect 다중 소스 계약을 지원하도록 설계되었습니다.
• 2026년 3월:코히런트는 로스앤젤레스에서 열리는 OFC 2026에서 여러 공동 패키지 광학 기술을 시연할 계획을 발표했습니다. 이 회사는 실리콘 포토닉스, 인듐 인화물 레이저, VCSEL 및고급 포장차세대 데이터센터 아키텍처를 위한 CPO 채택은 레이저, 광자 집적 회로 및 패키징 솔루션의 성숙한 스택에 달려 있기 때문에 개발은 AI 인프라와 관련이 있습니다.
• 2025년 5월:코닝은 Broadcom과 협력하여 AI 데이터 센터 CPO 배포를 위한 광학 인프라를 지원했습니다. 코닝은 Broadcom의 Bailly CPO 광학 엔진에 광섬유를 공급하는 데 필요한 광학 인프라의 적격 공급업체가 되었습니다. CPO를 채택하려면 스위치 실리콘 및 광학 엔진뿐 아니라 패키지에 대한 안정적인 광섬유 연결도 필요하기 때문에 이번 협력은 중요합니다.
• 2025년 3월:Ayar Labs는 AI 확장 아키텍처를 위한 업계 최초의 UCIe 광 상호 연결 칩렛을 발표했습니다. 이 칩렛은 UCIe 전기 인터페이스를 통해 고객 칩 설계에 통합되면서 대기 시간과 전력 소비를 줄이도록 설계되었습니다. 이 솔루션은 스위치 수준 CPO를 넘어 AI 가속기를 위한 광 I/O로의 전환을 지원합니다.
• 2025년 1월:Marvell은 XPU 컴퓨팅 실리콘, HBM, 칩렛 및 3D 실리콘 포토닉스 엔진을 동일한 기판에 결합하는 맞춤형 AI 가속기를 위한 공동 패키지 광학 아키텍처를 발표했습니다. 이 아키텍처는 구리 케이블이나 인쇄 회로 기판을 통해 전기 신호가 이동하는 필요성을 줄이는 것을 목표로 합니다.

보고서 범위

AI 인프라 시장 보고서의 CPO는 주요 시장 참가자와 전반적인 경쟁 환경에 초점을 맞춰 업계에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 이는 현재 시장 동향, 기술 발전 및 중요한 산업 발전에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다. 이 보고서는 시장 확장에 영향을 미치는 주요 성장 동인, 제약, 기회 및 과제를 추가로 조사합니다.

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보고서 범위 및 세분화