최근 번스타인이 발표한 97페이지 분량의 심층 보고서에 따르면, AI 데이터 센터에서 구리 인터커넥트와 광 인터커넥트는 상호 배타적이지 않으며, 수직적 및 수평적 확장 시나리오 모두에서 오랫동안 공존할 것으로 예상됩니다. CPO 기술은 전력 소비 및 비용 측면에서 이점이 있지만, 제조 및 유지 관리 문제로 인해 광범위한 도입에 어려움이 있으며, 2028년 이전에는 대규모 채택이 어려울 것으로 보입니다. 따라서 전환기 동안에는 LPO/NPO 광 인터커넥트가 주도적인 역할을 할 가능성이 높습니다. 그러나 CPO는 근본적으로 가치 사슬을 재편하여 수익 중심을 기존 광 모듈 공급업체에서 칩 설계업체, 고급 패키징 회사 및 시스템 통합업체로 이동시키고 있습니다.

여기서 번스타인을 언급할 필요가 있습니다. 번스타인(샌포드 C. 번스타인)은 미국에 본사를 둔 세계적으로 유명한 투자 연구 및 자산 운용 회사 입니다. 1967년에 설립되었으며, 현재는 글로벌 자산 운용 대기업인 얼라이언스번스타인(AB)의 계열사입니다. 번스타인은 또한 가장 규모가 크고 역사가 오래된 독립적인 증권 분석 회사 중 하나입니다. 아래는 이 번스타인 보고서에 대한 자세한 분석입니다.

2월 중순, 우리는 AI 컴퓨팅 파워 산업 사슬에서 병목 현상을 일으키는 전송의 근본적인 논리에 대해 자세히 논의했으며, 광 인터커넥트가 2025~2026년 시장이 전환할 주요 AI 테마 중 하나라고 언급했습니다.

이에 대한 최초 언급은 작년 말에 있었는데, 그때 우리는 광 인터커넥트 분야에 본격적으로 집중하고 연구를 시작했습니다.

번스타인의 보고서는 세 가지 주요 측면에 초점을 맞추고 있습니다.

왜 컴퓨팅 성능을 제치고 연결성이 새로운 병목 현상이 되고 있을까요? 소비자 제품 소유권(CPO) 실현 속도는 어느 정도일까요? 2026년 성능 구현을 위한 더욱 현실적인 방향으로 PCB/ABF 기판이 제시되는 이유는 무엇일까요? 자세히 살펴보겠습니다.

이 보고서는 "CPO(최고 구매 책임자) 수가 급증할 것"이라고 말하려는 것이 아니라, 오히려 다음과 같은 점을 시사하려는 것입니다.

AI 데이터 센터의 병목 현상은 GPU/HBM/CoWoS에서 "연결 시스템"으로 이동하고 있습니다. 향후 투자는 소비자 제품 소유자(CPO)의 성공에만 초점을 맞추는 것이 아니라 광학, 전자, 구리, 보드, 패키징 및 테스트의 통합적인 업그레이드에 집중될 것입니다.

좀 더 직설적으로 말하자면:

과거에는 인공지능 분야에서 시장이 주로 GPU 컴퓨팅 성능 에 주목했습니다.

현재 시장은 GPU를 어떻게 연결할 수 있을지에 주목하고 있습니다.

미래는 연결된 시스템이 컴퓨팅 파워의 활용률을 끌어낼 수 있는지 여부 에 달려 있습니다.

이것이 바로 보고서 제목에서 "AI 데이터 센터 연결 전쟁" 이라고 부르는 것입니다.

1. "연결성"이 AI 데이터 센터의 새로운 병목 현상이 되는 이유는 무엇입니까?

AI 클러스터는 단순히 GPU를 쌓아 올리는 것만으로는 충분하지 않습니다. 진정한 과제는 이러한 GPU들이 고속으로 동기화되고, 파라미터를 교환하고, 활성화 값을 전송하고, AllReduce를 수행하고, 모델 및 데이터 병렬 처리를 활용할 수 있도록 보장하는 것입니다. 이론적인 컴퓨팅 성능이 아무리 강력하더라도 GPU 간 통신 속도가 따라가지 못하면 실제 활용률은 급격히 떨어질 수밖에 없습니다.

AI 클러스터를 거대한 공장이라고 생각할 수 있습니다.

왜 연결성이 컴퓨팅 성능을 제치고 새로운 병목 현상으로 떠오르는 걸까요?

이 문제의 근본 원인은 대규모 모델 학습 방법에 있습니다. 대규모 모델 학습에는 두 가지 병렬적인 방법이 있습니다.

한 가지 접근 방식은 텐서 병렬 처리라고 하고, 다른 하나는 전문가 병렬 처리라고 합니다. 두 방법 모두 GPU 간에 빈번하고 대규모의 데이터 교환이 필요하다는 공통점을 가지고 있습니다.

단일 학습 세션 동안 GPU 간에 교환되는 데이터 양은 천문학적입니다. 이것이 의미하는 바는 무엇일까요? 과거에는 단순히 GPU 개수를 늘리는 것으로 해결되었지만, 이제는 GPU를 추가할수록 GPU 간 통신 오버헤드가 커집니다. 특정 임계점에 도달하면 GPU를 추가해도 학습 속도가 향상되지 않고 오히려 통신 혼잡이 심화됩니다. 이것이 바로 연결 병목 현상입니다.

번스타인은 다음과 같은 비교를 제시했습니다. 표준 NVIDIA GB30 랙에서는 저렴하고 단거리에서 안정적인 구리 케이블이 GPU 사이에 사용됩니다. 그러나 구리 케이블은 2미터 이상에서는 신호 감쇠가 발생하기 때문에 랙 간에는 광섬유 케이블을 사용해야 합니다. 광섬유 케이블의 양쪽 끝에는 전기 신호를 광 신호로, 그리고 다시 전기 신호로 변환하는 광 모듈이 필요합니다.

문제는 1.6T 광 모듈 하나가 약 30와트의 전력을 소모하는데, 그중 상당 부분이 DSP(디지털 신호 처리기)라는 칩에서 소비된다는 점입니다. 랙에 수백 개의 광 모듈이 설치되어 있는 상황에서 광 통신 자체의 전력 소모를 줄이는 것은 불가능합니다.

따라서 오늘날 AI 데이터 센터가 직면한 진정한 문제는 컴퓨팅 성능 부족으로 인한 전력 소비 증가가 아닙니다. 엔비디아는 자사의 차세대 CPU 스위치가 기존 광 모듈 대비 70%의 전력을 절감할 수 있다고 밝혔습니다. 51.2T 스위치의 경우, 이만으로도 500와트를 절약할 수 있으며, 절약된 전력으로 GPU를 추가할 수 있습니다.

NVIDIA 자체도 이러한 흐름을 강화하고 있습니다. 2025년 3월, NVIDIA는 Spectrum-X Photonics와 Quantum-X 실리콘 포토닉스 스위치를 출시하며, 이 제품들이 AI 팩토리에서 수백만 개의 GPU를 연결하고 전력 소비 및 유지 관리 비용을 절감할 수 있도록 설계되었다고 강조했습니다. NVIDIA는 자사의 포토닉스 스위치가 포트당 1.6Tb/s의 전송 속도, 3.5배 향상된 에너지 효율, 63배 향상된 신호 무결성, 그리고 10배 향상된 네트워크 복원력을 달성할 수 있다고 주장합니다.

번스타인의 보고서에 담긴 핵심 논리는 차세대 AI 투자 지출은 단순히 GPU를 더 많이 구매하는 것이 아니라, "GPU가 효과적으로 작동하도록 하는 연결성"을 강화하는 데에 달려 있다는 것입니다.

II. 보고서의 핵심 결론은 "구리 산업의 후퇴와 태양광 발전의 발전"이 아니라 "다양한 접근 방식의 공존"이라는 것이다.

시장에는 " 빛은 앞서 나가고 구리는 뒤로 물러난다" 라는 흔한 말이 있습니다.

하지만 이 보고서는 보다 미묘한 관점을 제시합니다. 구리와 광 인터커넥트는 단순한 대체재가 아니라, 서로 다른 거리, 대역폭, 유지보수 요구사항 및 비용 구조 하에서 오랫동안 공존할 것이라는 것입니다. 번스타인은 구리와 광 인터커넥트가 단순한 대체재가 아니라, 규모 확장 및 축소 시나리오에서 각각 별도로 발전할 것이라고 주장합니다. 이러한 판단은 매우 중요합니다.

1. 규모 확장: 구리는 랙 마운트/근거리 상호 연결에 여전히 강력한 옵션입니다.

스케일업이란 GPU 간, GPU와 스위치 간, 그리고 서버 랙 내부 또는 근처에서의 고속 상호 연결을 의미합니다. 여기서 가장 중요한 측면은 다음과 같습니다.

낮은 지연 시간, 저렴한 비용, 높은 신뢰성, 유지보수 용이성 및 단거리 전송 기능.

이 장면에서 구리는 즉시 죽지 않습니다.

황 CEO는 이전에 NVIDIA가 플래그십 GPU 간의 주요 연결에 당분간 CPO를 사용하지 않을 것이라고 밝힌 바 있습니다. 기존 구리 연결이 현재 CPO 광 연결보다 훨씬 더 안정적이기 때문입니다. NVIDIA는 우선 최고급 서버용 스위치에 탑재될 두 개의 새로운 네트워크 칩에 CPO를 적용할 예정입니다.

이 내용은 매우 중요합니다. CPO는 하나의 방향이지만, 구리를 즉시 그리고 완전히 대체하지는 못할 것이라는 의미입니다.

다시 말해, 적어도 현재로서는 NVIDIA의 논리는 다음과 같습니다.

스위치 측면에서는 CPO를 먼저 구현할 수 있지만, GPU/XPU 측면에서는 더 많은 주의가 필요합니다.

이유는 간단합니다. GPU는 시스템에서 가장 비싸고 중요한 자산이기 때문입니다. 광 인터커넥트가 에너지 효율이 좋다는 이유만으로 신뢰성을 희생할 수는 없습니다. AI 학습 클러스터에서 잦은 링크 오류는 하드웨어 비용 증가뿐만 아니라 학습 작업 중단, GPU 활용률 감소, 스케줄링 복잡성 증가로 이어집니다.

2. 확장성: 광 상호 연결은 랙/클러스터 간에 여러 이점을 제공합니다.

스케일아웃은 GPU 클러스터의 대규모 확장으로, 일반적으로 랙 간 또는 데이터 센터 내에서 더 긴 동서 방향 트래픽을 수반합니다.

이러한 시나리오에서는 광학 솔루션의 장점이 더욱 분명해집니다.

더 긴 전송 거리, 더 높은 대역폭, 더 가벼운 케이블, 더 낮은 전력 소비, 그리고 더 높은 배선 밀도.

그러므로 미래는 "구리가 빛으로 완전히 대체되는" 미래가 아니라, 오히려 다음과 같은 미래가 될 것입니다.

번스타인의 보고서에서 가장 가치 있는 부분은 단순히 "CPO 컨셉 주식" 수준에 머무르지 않고, AI 연결성을 여러 기술적 경로로 세분화했다는 점입니다.

III. CPO: 방향성은 중요하지만, 2026년은 본격적인 성장의 해는 아닙니다.

이 보고서에서 시장이 가장 쉽게 오해하는 부분은 CPO(최고 구매 책임자)입니다.

많은 사람들이 CPO를 보고 즉시 다음과 같은 결론을 내립니다.

광 모듈이 곧 교체될 예정이며, CPO(구매 주문량)가 급증하고 기존 광 모듈 제조업체는 문을 닫게 될 것입니다.

이러한 이해는 너무 피상적입니다.

번스타인은 소규모 네트워크 환경에서 CPO의 도입이 2026년 하반기에 시작될 것으로 예상하며, 이는 주로 실제 성능 검증 및 공급망 성숙도 확인을 위한 것이라고 전망합니다. 그러나 보다 중요한 규모 확장 시나리오에서는 CPO 도입이 2028년 하반기 이후로 지연될 수 있는데, 이는 업계에서 고부가가치 및 내결함성이 더욱 강화된 XPU 시스템에 적용하기 전에 스위치 측 CPO의 장기적인 신뢰성을 먼저 검증해야 하기 때문입니다.

이는 젠슨 황의 이전 발언과 일치합니다. CPO는 대규모로 GPU 메인 연결에 직접 적용되기보다는 네트워크 스위칭 칩에 먼저 사용될 것입니다.

그러므로 시간의 리듬은 다음과 같이 이해해야 한다.

LightCounting은 "급격한 변화"보다는 "점진적인 진화"를 지지합니다. 향후 5년간은 기존의 리타이밍 플러그형 모듈이 지배적일 것으로 예측하지만, 2026년에서 2028년 사이에는 LPO/CPO가 800G 및 1.6T 포트에서 상당한 비중을 차지할 것으로 전망합니다. EDN의 업계 전망 요약에 따르면 Yole은 대규모 CPO 배포가 2028년에서 2030년 사이에 이루어질 수 있다고 보는 반면, LightCounting은 이번 10년 동안에도 광 모듈이 데이터 센터 광 링크의 대부분을 차지하겠지만 광 부품은 ASIC에 더욱 가까워질 것이라고 예측합니다.

그러므로 제 판단은 다음과 같습니다.

CPO는 중장기적인 추세이지만, 2026년에 더 확실한 수익을 창출할 수 있는 분야는 순수한 CPO 개념 관련 주식이 아니라, CPO 도입을 앞두고 업그레이드가 필요한 광원, 테스트, 패키징, PCB, ABF, CCL, 1.6T 광 모듈 및 LPO/NPO 관련 주식일 가능성이 높습니다.

IV. LPO/NPO: 이들은 CPO 붐이 일어나기 전의 "과도기적 주력"입니다.

이 보고서의 핵심은 기술 경로를 단순히 "기존 광 모듈 대 CPO"로 나누지 않는다는 점입니다.

그 사이에는 LPO와 NPO도 있습니다.

1. LPO란 무엇인가요?

LPO는 Linear Pluggable Optics의 약자입니다. 간단히 말해 , 플러그형 폼팩터는 유지하면서 DSP 기능을 제거하거나 약화시키고, 선형 구동과 호스트 측 이퀄라이제이션을 사용하여 전력 소비를 줄인 것입니다.

장점은 전력 소비 감소, 잠재적 비용 절감, 그리고 여전히 어느 정도 유지보수가 가능하다는 점입니다.

단점으로는 시스템 디버깅이 더 어려워지고, 링크 버짓이 더 빠듯해지며, 호스트 측 SerDes 및 시스템 엔지니어링에 대한 요구 사항이 더 높아진다는 점입니다.

공개된 초록에서는 LPO가 DSP를 제거하고 신호 처리를 선형 부품에 위임함으로써 기존 플러그형 모듈에 비해 전력 소비를 크게 줄일 수 있으며, 모듈식 유지 관리의 편리함은 그대로 유지된다고 언급하고 있습니다. 번스타인은 심지어 2030년까지 LPO 출하량이 CPO 출하량을 넘어설 수도 있다고 예상합니다.

2. 비영리단체(NPO)란 무엇인가요?

NPO는 Near-Packaged Optics의 약자로, 광학 엔진을 ASIC에 더 가깝게 배치하지만 CPO처럼 완전히 캡슐화하지는 않는다는 것을 의미합니다.

그 가치는 타협에 있다.

이는 향후 몇 년이 "CPO로 가는 단 한 단계"가 아니라 오히려 다음과 같은 양상을 보일 가능성이 높다는 것을 시사합니다.

기존 플러그형 → LPO/NPO → CPO → 광 I/O / 광 패브릭

이것이 바로 2026년의 CPO만 봐서는 안 되는 이유입니다. 진정으로 성과를 낼 수 있는 기업은 여러 단계에 걸쳐 공급망을 구축할 수 있는 기업일 가능성이 높습니다.

요약하자면, CPO는 2026년에 현실화되지 않을 것입니다. CPO는 2026년 하반기에 소량으로만 출하될 예정이며, 스케일아웃 시나리오에만 사용됩니다. 즉, 랙 간 대규모 배포는 2028년까지는 불가능할 것입니다.

왜 이렇게 느린 걸까? 번스타인은 세 가지 이유를 제시했다.

첫 번째 이유는 클라우드 서비스 제공업체들이 기존 광 모듈 교체를 꺼린다는 점입니다. 광 모듈에 문제가 생기면 유지보수 담당자가 간단히 제거하고 새 모듈로 교체하면 되므로 몇 분 안에 문제를 해결할 수 있습니다. 하지만 CPU는 스위치에 납땜되어 있습니다. 광 엔진 하나에 문제가 생기면 스위치 전체를 공장으로 보내야 합니다. 이로 인한 가동 중단 시간과 유지보수 비용은 아마존, 구글, 마이크로소프트와 같은 클라우드 서비스 제공업체에게 큰 부담입니다. 게다가 광 모듈의 고장률도 낮지 않습니다. 업계 표준은 10만 시간당 1건의 고장입니다. 이는 1만 개의 광 모듈을 기준으로 연간 9번의 교체가 필요하다는 것을 의미하며, 소프트웨어 오류는 고려하지 않은 수치입니다.

CPO는 광학 엔진을 칩에 통합하는 기술로, 클라우드 서비스 제공업체를 안심시키기 위해서는 신뢰성을 몇 배나 향상시켜야 합니다. 번스타인은 중국 광학 모듈 제조업체인 이노라이트 테크놀로지와 직접 소통했으며, 이노라이트 측은 2026년에서 2027년 사이에 CPO를 대규모로 도입할 계획이 있는 클라우드 서비스 제공업체는 없다고 밝혔다고 전했습니다. 이 발언은 상당한 의미를 지니지만, 시장은 이를 진지하게 받아들이지 않은 것으로 보입니다.

두 번째 이유는 과도기적 솔루션이 등장하면서 CPU가 더 이상 유일한 선택지가 아니게 되었기 때문입니다. 그 중간에는 LPO와 NPO라는 두 가지 기술이 있습니다. LPO는 광 모듈에서 전력 소모가 가장 많은 DSP 칩을 제거하고 더 간단한 부품으로 대체합니다. 이러한 감소를 통해 전력 소모를 기존 광 모듈의 3분의 1 수준으로 줄이면서도 플러그형 800G LPO의 장점을 유지하며, 현재 양산되고 있습니다.

NPO는 광학 엔진을 스위치 칩 옆의 PCB에 배치하지만, 여전히 분리 가능합니다. 엔비디아의 현재 CPU 제품은 엄밀히 말하면 NPO입니다. 이러한 두 가지 과도기적 솔루션은 2~3년 정도 지속될 수 있습니다. 따라서 클라우드 서비스 제공업체는 "먼저 LPU를 사용하고 CPO가 완전히 성숙해질 때까지 기다리겠다"라고 말할 충분한 이유가 있습니다.

세 번째 이유는 규모 확장 시나리오에서 구리 케이블이 여전히 사용 가능하다는 점입니다. GPU 간 연결을 규모 확장이라고 부르기도 합니다. 현재로서는 비용 및 신뢰성 측면에서 구리 케이블의 장점을 따라잡을 수 있는 대안이 없습니다.

번스타인은 2026년부터 2028년까지 구리 케이블이 스케일업 분야에서 여전히 지배적인 위치를 차지할 것이며, 럭스쉐어 프리시전이 이러한 추세의 수혜를 입을 것이라고 명확히 밝혔습니다. 럭스쉐어 프리시전은 엔비디아의 GP300 구리 커넥터 및 암페놀과 직접 경쟁하고 있습니다. 또한, 구리 케이블의 수명을 더욱 연장하는 CPC(코패키징 구리 케이블)라는 과도기적 기술도 존재합니다.

업계 컨설팅 회사인 라이트카운팅은 2029년에도 구리 케이블이 1.6T 연결 시장의 거의 절반을 차지할 것으로 예측합니다.

V. CPO의 가장 큰 영향: 단순히 비용 절감에 그치는 것이 아니라, 이익 분배 방식을 재조정하는 데 있습니다.

CPO의 산업적 중요성은 단순히 에너지 절약이나 광 모듈 교체에 그치지 않습니다.

이것이 진정으로 바꾸는 것은 수익이 창출되는 방식입니다.

기존의 플러그형 광 모듈 시대의 가치 사슬은 대략 다음과 같았습니다.

DSP / 광칩 / TOSA / ROSA / 모듈 패키징 / 광모듈 제조업체 / 스위치 제조업체 / 클라우드 공급업체.

CPO 시대는 다음과 같이 될 것입니다:

스위치 ASIC / 광 엔진 / 외부 레이저 소스 / FAU / 고급 패키징 / 웨이퍼 제조 / 테스트 / 시스템 통합

번스타인은 NVIDIA Quantum-X800 CPO 스위치의 비용을 분석했습니다. 이 스위치는 각각 18개의 광학 엔진을 통합한 4개의 스위치 ASIC과 18개의 외부 광원 모듈을 갖추고 있으며, Quantum-X800 CPO 스위치 한 대의 예상 비용은 약 57만 달러입니다. 또한, 초록에서는 CPO 아키텍처에서 DSP가 제거되고 광학 엔진이 스위치 칩과 함께 패키징되며, 가치 중심이 칩 설계, 고급 패키징 및 웨이퍼 제조로 이동한다고 지적합니다.

이러한 이유로 보고서는 해당 분야에 유리하게 작용할 것입니다.

상대적으로 볼 때, 기존 광 모듈 제조업체들은 다음과 같은 문제에 직면해 있습니다.

만약 가치가 모듈 패키징에서 ASIC, 패키징, 광학 엔진 및 시스템 통합으로 이동한다면, 수익 구조가 재편될 수 있습니다.

하지만 그렇다고 해서 기존 광 모듈 제조업체들이 당장 가치를 잃는다는 의미는 아닙니다. 2026년부터 2028년까지 800G, 1.6TbE, LPO/NPO에 대한 수요는 여전히 상당할 것이기 때문입니다. Cignal AI는 특히 800GbE와 새롭게 부상하는 1.6TbE 설계와 같은 고속 데이터 통신 모듈이 2026년에도 주요 성장 동력으로 작용할 것이라고 지적합니다.

그러므로 올바른 이해는 다음과 같습니다.

CPO는 광 모듈 산업 사슬의 수익 분배 방식을 바꿀 것이지만, 2026년에 플러그형 광 모듈이 당장 사라지지는 않을 것입니다.

VI. 보고서에서 PCB, ABF, CCL이 2026년까지 달성해야 할 보다 현실적인 방향이라고 강조하는 이유는 무엇입니까?

제가 생각하기에 여러분의 관심을 가장 기울일 만한 부분은 바로 이것입니다.

CPO는 큰 잠재력을 가지고 있지만, 실현 주기가 비교적 깁니다. 반면 PCB, ABF, CCL의 업그레이드는 현재 주문량에 더 가깝습니다.

그 이유는 CPO가 아직 대규모로 상용화되지는 않았지만, AI 서버와 스위치는 이미 업그레이드되고 있기 때문입니다.

Rubin, Rubin Ultra, GB300, 클라우드 벤더 ASIC 및 차세대 스위치 ASIC 모두 성능이 향상되고 있습니다.

단일 보드 속도, 패키지 면적, 전원 공급 밀도, 신호 무결성 요구 사항, 열 방출 요구 사항 및 낮은 재료 손실 요구 사항.

이 보고서에서 가장 직관에 반하는 부분이면서도 가장 간과하기 쉬운 부분입니다. 2026년 진정한 수익 창출원은 PCB, HDI, ABF 및 기판과 같은 기존 산업 분야에 있을 것입니다.

왜 이것이 일반적인 통념에 반하는 것으로 여겨질까요? 바로 이 산업이 너무 전통적이기 때문입니다. PCB는 수십 년 된 산업으로, 2025년까지 세계 시장 규모가 850억 달러에 달할 것으로 예상됩니다. 전혀 매력적으로 들리지 않죠. 모두가 CPO, 광 모듈, 엔비디아에만 집중하고 있습니다. 인쇄회로기판(PCB)에 대해 연구하는 데 시간을 투자하려는 사람은 거의 없습니다. 하지만 번스타인의 데이터에 따르면, 이 산업은 이미 2025년에 조용히 성장하기 시작할 것으로 예상됩니다.

번스타인은 몇 가지 수치를 제시했습니다. HDI 고밀도 인터커넥트 보드를 제조하는 Sheng Hong Technology는 2025년에 전년 대비 63%의 매출 증가를 기록했습니다. WUS Electric의 NVIDIA GB300MPCB 매출은 45% 증가했습니다. Gold Circuit의 AWS Trinium 연간 공급량은 40% 증가했으며, Shengyi Electronics의 AWS 공급망에 속한 또 다른 공급업체도 40% 증가를 보였습니다. 이는 예상치가 아닌 실제 결과입니다. 이 분야가 성장하는 이유는 무엇일까요? 고려해야 할 세 가지 측면이 있습니다.

첫 번째 변화는 AI 서버의 PCB 콘텐츠 양이 두 배로 늘었다는 점입니다. 이전에는 80개의 GPU와 HDI(고강도 분배기) PCB를 탑재한 NVIDIA H10 서버의 경우 GPU당 약 100달러에서 150달러 정도의 비용이 들었습니다. 하지만 GB200VL72 랙으로 전환하면서 이 가격은 PCB당 300달러로 급증했습니다. 이는 무엇을 의미할까요? 동일한 GPU를 기준으로 PCB 제조업체가 두 배의 수익을 올린다는 뜻입니다.

이게 전부가 아닙니다. 차세대 베라 로빈 플랫폼은 기존의 구리 케이블 연결 방식을 다층 PCB로 대체하는 미드플레인이라는 새로운 구조를 채택할 예정입니다. 이 미드플레인은 최고급 M8 등급 동박 적층판을 사용하는 44층 기판입니다. 차세대 베라 로빈 울트라는 78층 M9 등급 기판을 사용할 가능성도 있습니다. 층수를 두 배로 늘리고, 소재를 업그레이드하여 가치를 두 배로 높이는 것입니다.

두 번째 병목 현상은 상류 재료 공급입니다. ABF 기판에는 T-유리라는 핵심 재료가 포함되어 있는데, 이는 열팽창 계수가 낮은 유리 섬유입니다. 이 재료는 AI 칩이 고온에서 변형되는 것을 방지하여 납땜 접합부 불량을 예방하는 역할을 합니다.

현재 전 세계적으로 최고급 사양의 T-유리를 생산할 수 있는 회사는 니토보(Nittobo) 단 한 곳뿐입니다. 니토보의 열팽창계수(CTE)는 2.8%로, 다른 제조업체들이 따라올 수 없는 수준입니다. 니토보의 새로운 생산 시설은 2026년 말에야 가동될 예정이며, 출하는 2027년에나 가능할 것으로 예상됩니다. 따라서 2026년 내내 T-유리 부족 현상이 지속될 것으로 보입니다.

T-유리 부족 현상이란 무엇일까요? 이는 ABF 기판 제조업체들이 합법적으로 가격을 인상할 수 있다는 것을 의미합니다. 유니미크론 이머징 일렉트로닉스는 이미 고객들과 가격 재협상을 진행했습니다. 번스타인의 모델에 따르면 ABF 기판의 평균 판매 가격(ASP)은 2026년에 분기별로 5~7% 상승할 것으로 예상되며, 연간 누적 상승률은 20%를 넘어설 가능성도 있습니다.

세 번째 층은 ABF 필름의 숨겨진 독점 기업입니다. ABF 필름은 ABF 기판의 핵심 소재 중 하나입니다. 이 소재의 발명자는 MSG를 판매하는 일본 식품 회사인 아게노모토입니다. 1990년대에 MSG 연구 개발 과정에서 우연히 반도체 기판의 열팽창층으로 사용할 수 있는 특수 아미노산 유래 박막을 발견했습니다. 그 이후로 전 세계 ABF 필름의 95%가 아게노모토에서 생산되고 있습니다.

번스타인의 자료에 따르면 아지노모토의 ABF(대체 향료) 사업은 60%의 매출총이익률을 기록하고 있으며, 2026 회계연도에는 32%의 성장률을 보였고, 2027 회계연도에는 45%까지 성장률이 가속화될 것으로 예상됩니다. 이 회사의 ABF 사업은 30년 동안 경쟁사 없이 독보적인 위치를 유지해 왔습니다.

그러므로 2026년에 더 확실한 것은 "갑자기 CPO가 급증하는 것"이 ​​아니라, 오히려 다음과 같은 현상일 것입니다.

고속 PCB를 업그레이드해야 합니다. ABF 기판을 업그레이드해야 합니다. CCL을 저손실 재질로 업그레이드해야 합니다. 구리 호일, 유리 섬유 천, 저유전율/저방출률 재질을 업그레이드해야 합니다. 테스트 및 검증 프로세스를 업그레이드해야 합니다.

따라서 2026년을 위한 보다 현실적인 전략은 세 가지 유형의 확실한 요소에 집중하는 것입니다 . 즉, 1.6T에서 LPO/NPO로의 전환으로 인한 광학 수요, Rubin/ASIC으로 인한 PCB/ABF/CCL 업그레이드, 그리고 CPO 시범 생산 전에 투자해야 하는 테스트/FAU/광원/고급 패키징입니다.

자본 시장은 종종 실수를 저지르기 때문입니다.

그들은 가장 먼 미래의 개념에 투자하는 것을 좋아하지만, 실제로 가장 먼저 결과를 내는 것은 종종 "장기적인 개념에 앞서 구축해야 할 인프라"입니다.

CPO는 미래의 고속철도역과 같습니다.

하지만 고속철도역이 완전히 운영되기 전까지는 도로 건설, 선로 부설, 전력 공급, 신호 시스템 및 시험 장비 관련 기업들이 먼저 수익을 올릴 가능성이 높습니다.

VII. 이 보고서로부터 산업 공급망이 얻는 이점의 순서

인공지능과 연결된 산업 사슬을 네 단계로 나누면 다음과 같습니다.

1등급: 플랫폼 수준에서 가장 강력한 우승자

이 회사들은 단순히 부품 하나만 판매하는 것이 아니라, 전체 제어 아키텍처를 판매합니다.

엔비디

NVIDIA의 강점은 단순히 GPU에만 있는 것이 아니라, GPU, NVLink, InfiniBand, 이더넷, Spectrum-X, Quantum-X, 그리고 소프트웨어 생태계 전반에 걸쳐 있습니다. NVIDIA가 공식적으로 공개한 실리콘 포토닉스 네트워킹 스위치에는 이미 TSMC, Coherent, Corning, Fabrinet, Foxconn, Lumentum, SENKO, SPIL, Sumitomo Electric, TFC Communication 등 여러 제조업체가 참여하고 있습니다.

이는 NVIDIA가 한 가지 일을 하고 있다는 것을 보여줍니다.

단순히 GPU를 판매하는 것이 아니라, AI 공장의 네트워크 아키텍처를 자사 플랫폼의 통제하에 두는 것이 목표입니다.

TSMC 는 이 이야기 전체의 보이지 않는 핵심 연결고리입니다.

CPO 플랫폼은 하이브리드 집적 기술을 사용하여 전자 칩과 광자 칩을 결합합니다. 엔비디아, 브로드컴, AI 랩을 비롯한 모든 주요 고객사가 TSMC로 전환하고 있습니다. TSMC는 CPO 자체에서 큰 수익을 얻지는 못하지만, 이를 통해 첨단 패키징 및 웨이퍼 파운드리 분야에서의 지배력을 강화하고 있습니다.

브로드컴

브로드컴의 논리는 다릅니다. 오히려 다음과 같습니다.

이더넷 스위치 ASIC + 맞춤형 ASIC + CPO + 클라우드 벤더 맞춤형 칩 생태계.

2025년 10월, 브로드컴은 102.4Tbps의 스위칭 용량을 갖춘 3세대 CPO 이더넷 스위치인 토마호크 6 데이비슨(Tomahawk 6 Davisson)을 발표하고 이미 출하 중이라고 밝혔습니다. 브로드컴은 TSMC COUPE 광 엔진과 고급 멀티칩 패키징 기술을 통합하여 광 인터커넥트 전력 소비를 70% 절감하는 동시에 2계층 네트워크에서 512개의 XPU와 10만 개 이상의 XPU로 확장할 수 있다고 주장했습니다.

이는 NVIDIA 외에도 TSMC와 Broadcom이 AI 네트워킹 및 CPO 가치 사슬에서 매우 중요한 기업임을 보여줍니다.

두 번째 계층: 결정론적 광학 및 고속 상호 연결

여기에는 다음이 포함됩니다.

1.6T 광 모듈, LPO/NPO, 실리콘 포토닉스, 레이저, 외부 광원, FAU, 광 커넥터.

이 분야의 대표적인 기업으로는 Coherent, Lumentum, Fabrinet, Innolight, Eoptolink, SENKO, Corning, Sumitomo 등이 있습니다. NVIDIA의 공식 에코시스템 목록에는 광학, 패키징 및 연결 분야의 수많은 기업이 포함되어 있습니다.

이 단계에서의 초점은 "누가 CPO와 가장 유사한가"가 아니라, 오히려 다음과 같습니다.

800G/1.6T, LPO/NPO, CPO 시험 생산, 외부 광원 및 FAU의 요구 사항을 동시에 충족할 수 있는 업체는 어디입니까?

여러 단계를 순조롭게 헤쳐나갈 수 있는 기업은 단일 컨셉만 가진 기업보다 성공률이 더 높습니다.

세 번째 레이어: PCB, ABF, CCL, 재료

이 분야는 2026년에 가장 저평가될 가능성이 높은 영역입니다.

공개된 정보에 따르면 원래 보고서에서는 Chroma, Luxshare, Unimicron, NVIDIA, Broadcom, TSMC, Ibiden과 같은 회사들을 다루거나 언급했습니다.

유니미크론이나 이비덴처럼 기판/PCB 공급망에 속한 기업들은 특히 주목할 만한데, AI 서버가 더욱 복잡해짐에 따라 PCB와 패키징 기판이 더 이상 단순한 보조 부품이 아니라 성능 제약 조건 자체가 되기 때문입니다.

네 번째 단계: 테스트 장비, 수율, 신뢰성

최고제품책임자(CPO)에게 가장 큰 어려움은 파워포인트 프레젠테이션이 아니라 대량 생산입니다.

대량 생산은 다음 사항들을 해결해야 합니다:

옵토커플러 수율;

외부 레이저 소스의 안정성;

고온 환경에서의 신뢰성;

캡슐화 응력;

현장 유지보수;

시험 시간;

일관성;

오류 발생 후 복구 모드.

따라서 시험 장비 및 신뢰성 검증은 훌륭한 "투자 유치 수단"이 될 수 있습니다.

이러한 유형의 회사는 가장 매력적인 기업은 아닐 수 있지만, CPO가 시험 생산 단계에 진입하면 주문을 가장 먼저 받는 경우가 많습니다.

8. 이 보고서의 투자 시사점: "가장 개념적인" 주식을 사지 말고, "가장 피할 수 없는" 주식을 사십시오.

이 보고서에서 투자와 관련하여 가장 중요한 핵심 사항은 다음과 같습니다.

AI 연결성은 단일 지점에서의 기술 혁명이 아니라 병목 현상의 해소입니다. 투자는 특정 경로 하나가 아니라 공통적인 병목 현상에 집중해야 합니다.

흔히 발생하는 병목 현상은 무엇인가요?

이는 최종 제품이 CPO, LPO, NPO이든, 기존 플러그형 장치의 지속적인 업그레이드 버전이든 관계없이 피할 수 없는 문제입니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

반대로, 단일 경로를 택하는 것은 더 큰 위험을 수반합니다.

예를 들어, "순수 CPO 개념" 주식만 매수할 경우 다음과 같은 위험이 있습니다.

CPO 대량 생산이 지연되고 주문이 이행되지 않으면서 기업 가치가 이미 하락하고 있습니다.

기존 광 모듈만 구매할 경우 다음과 같은 위험이 있습니다.

CPO/NPO/LPO는 플랫폼 제조업체와 칩/패키징 제조업체가 장기적인 이익을 확보하는 방식으로 가치 사슬을 재편하고 있습니다.

PCB/재료만 구매할 경우의 위험은 다음과 같습니다.

고객들이 생산량을 너무 빠르게 늘렸고, 공급이 특정 시기에 집중되면서 총 이익률이 역전되었다.

그러므로 더 나은 조합은 다음과 같습니다.

2026년에는 확실성을 확보하고, 2027년에는 주문 유연성을 확보하며, 2028년 이후에는 구조적 옵션을 확보하십시오.

IX. 본 보고서의 타당성에 대한 저의 개인적인 평가

매우 합리적입니다

• 첫째, AI 병목 현상을 GPU에서 연결된 시스템으로 옮기는 것은 매우 올바른 방향입니다. NVIDIA와 Broadcom의 제품 출시가 이를 뒷받침하고 있습니다.
• 둘째, "구리는 퇴보하고 광 기술은 발전한다"는 단순한 주장에 반대하는 것이 중요합니다. 젠슨 황에 대한 로이터 통신 의 보도는 단기적으로 GPU/XPU 코어 인터커넥트에서 구리가 여전히 신뢰성 측면에서 우위를 점하고 있음을 분명히 밝혔습니다.
• 셋째, CPO가 올바른 방향이지만 대규모 배포에는 신뢰성 검증이 필요하다는 평가 또한 타당합니다. LightCounting과 Yole/EDN에 대한 업계 평가는 모두 "즉각적이고 포괄적인 교체보다는 점진적인 마이그레이션"을 지지하는 경향을 보입니다.
• 넷째, PCB/ABF/CCL, 테스트, 광원과 같은 "프런트엔드 공정"이 2026년까지 성과를 낼 가능성이 더 높으며, 이는 투자에 더 유리하다는 점을 강조합니다 . 자본 시장은 단기적인 주문 창출 요인을 과소평가하면서 가장 먼 미래에 대한 거래에 과도하게 집중하는 경향이 있기 때문입니다.

유의사항

첫째, 번스타인의 견해를 공개적으로 전달하면 "투자 관련"이거나 선정적인 헤드라인으로 비춰질 수 있습니다. 예를 들어, "AI의 진정한 격전지는 칩이 아니라 연결성이다"라는 발언은 입소문을 탈 가능성이 있지만, 엄밀히 말하면 GPU/HBM/CoWoS가 여전히 핵심 병목 현상입니다. 다만 연결성의 중요성이 상대적으로 커지고 있을 뿐, 칩이 중요하지 않다는 의미는 아닙니다.

둘째, CPO의 가치 이전 방향은 올바르지만, 시장에서 그 속도를 과대평가하고 있을 수 있습니다. CPO는 제조, 포장, 현장 유지보수, 고장 교체, 신뢰성 등의 문제를 해결해야 하므로, 기자 회견 직후 바로 대량 생산할 수 있는 기술이 아닙니다.

셋째, LPO/NPO는 상당한 전환 가치를 제공하지만 시스템 디버깅은 상당히 어렵습니다. LPO는 단순히 "플러그형의 저전력 버전"이 아니라, 복잡성의 상당 부분을 호스트 측과 시스템 수준 디버깅으로 옮겨놓습니다.

넷째, PCB/ABF/CCL 라인은 높은 안정성을 제공하지만, 생산 능력 확장 주기를 경계해야 합니다. 소재 및 기판 산업이 호황을 누리는 시기에는 생산량을 쉽게 늘릴 수 있지만, 이후 고객 플랫폼의 성장세가 둔화되면 총마진이 악화될 수 있습니다.

10. 이 타임라인은 향후 2~3년간의 진행 상황을 추적하는 데 사용할 수 있습니다.

2026년: 최고구매책임자(CPO)만 보지 말고, 세 가지 확실한 사실을 살펴보세요.

2026년에는 CPO(최고 구매 책임자)의 급증이 아니라 오히려 다음 사항에 초점이 맞춰질 것입니다.

1.6T 플러그형 광 모듈의 생산량이 증가하고 있습니까?

LPO/NPO는 클라우드 벤더/스위치 플랫폼으로부터 더 많은 인증을 획득합니까?

PCB/ABF/CCL 가격은 계속 상승할까요, 아니면 생산 능력이 확대될까요?

CPO 관련 테스트 장비, FAU 및 외부 광원에 대한 실제 주문이 있었습니까?

이러한 현상이 발생하면 보고서의 논리가 실현 단계에 접어들었음을 나타냅니다.

2027년: CPO 시범 프로그램이 "프로토타입"에서 "고객 배포"에 이르기까지의 여정을 지켜보다

주요 지표는 다음과 같습니다.

NVIDIA Quantum-X/Spectrum-X Photonics의 실제 고객 구축 사례;

브로드컴 데이비슨/토마호크 CPO의 고객 확장;

CoreWeave, Lambda, Meta, Google, Microsoft, Amazon 등이 이를 채택할지 여부와 관계없이;

CPO 외부 광원, FAU 및 테스트 장비는 수익 인식에 포함되어야 합니까?

2028년 이후: CPO가 규모 확장 모드에 진입했는지 확인하십시오.

가장 중요한 전환점은 다음과 같습니다.

CPO가 스위치 측에서 XPU/GPU 근처로 이동합니까?

광학 I/O가 고급 ASIC/GPU 패키지에 포함되는지 여부;

OCS/광 패브릭은 데이터 센터 네트워크 토폴로지를 변경하기 시작합니까?

이 단계에 도달한다면 CPO는 단순히 광학 모듈을 대체하는 것을 넘어 AI 컴퓨팅 아키텍처 자체를 혁신할 것입니다.

XI. 본 보고서를 기반으로 한 투자 프레임워크: 네 가지 자산 유형, 네 가지 투자 논리

만약 제가 이 보고서를 미국 주식, 홍콩 주식, 그리고 A주 투자에 대한 지침으로 활용한다면, 저는 이들을 네 가지 유형으로 분류할 것입니다.

제가 개인적으로 가장 선호하는 전략은 다음과 같습니다.

핵심 포지션은 플랫폼 승자를 매수하는 것이고, 유연한 포지션은 확실성을 위해 광학 및 PCB를 매수하는 것이며, 옵션 포지션은 소량으로 CPO 선물 방향을 매수하는 것입니다.

모든 자금을 "순수한 CPO 컨셉 주식"에 바로 투자하는 것은 바람직하지 않습니다.

12. 이 보고서의 가장 중요한 다섯 가지 요점

• 첫째, AI 데이터 센터의 병목 현상은 "고속 컴퓨팅"에서 "빠르고 안정적이며 에너지 효율적인 연결성"으로 이동하고 있습니다.
• 둘째, 빛이 구리를 즉시 파괴하는 것도 아니고, 모든 상황에서 구리가 영원히 남아있는 것도 아닙니다. 거리와 시스템 수준에 따라 적절한 해결책이 달라집니다.
• 셋째, CPO는 하나의 방향이지만, 2026년에는 1.6T, LPO/NPO, 광원, 테스트, PCB, ABF 및 CCL에서 보다 현실적인 수익이 발생할 것입니다.
• 넷째, CPO의 진정한 영향은 광 모듈 가격을 낮추는 것이 아니라, 수익 풀을 기존 모듈 패키징에서 칩, 패키징, 광 엔진, 광원, 테스트 및 시스템 플랫폼으로 옮기는 데 있습니다.
• 다섯째, AI 연결성에 투자할 때는 가장 인기 있는 개념에 투자하지 말고, 극복하기 가장 어려운 병목 현상에 투자하십시오.
• 이 보고서는 "AI 레이어 2 인프라"에 대한 매우 유용한 자료입니다. GPU 이후 가격 재조정의 다음 대상은 단일 부품이 아니라 전체 AI 연결 스택이라는 점을 시장에 다시 한번 상기시켜 줍니다.

하지만 이를 단순히 "CPO가 즉시 폭발했다"라고 해석해서는 안 됩니다. 더 정확하게 해석하자면 다음과 같습니다.

2026년 전망: 플러그형/LPO/NPO/PCB/ABF/테스팅;

2027년 CPO 시범 사업 주문을 살펴보면;

2028년 이후에 CPO와 광학 I/O가 진정으로 AI 컴퓨팅 아키텍처의 핵심 구성 요소가 될지 여부를 확인할 수 있을 것입니다.