광 상호연결 기술의 선두주자인 셀레스티얼 AI(Celestial AI)가 최근 시리즈 C1 펀딩에서 2억 5천만 달러를 투자받았다. 

이번 투자는 피델리티 매니지먼트 앤 리서치 컴퍼니(Fidelity Management & Research Company)가 주도했으며, 블랙록(BlackRock), 타이거 글로벌 매니지먼트(Tiger Global Management), AMD 벤처스(AMD Ventures) 같은 쟁쟁한 투자사들이 힘을 보탰다. 이로써 셀레스티얼 AI는 지금까지 총 5억 1천5백만 달러 이상의 자금을 확보하며 AI 인프라 혁신에 한 발짝 더 다가섰다.

셀레스티얼 AI의 CEO 데이비드 라조프스키는 “최신 AI 모델들은 점점 더 복잡해지고 있어 기존 인프라로는 한계에 부딪히고 있다”며, “우리의 포토닉 패브릭 기술은 높은 대역폭과 빠른 응답 속도를 제공해 대규모 데이터를 효율적으로 처리한다. 에너지 효율성과 비용 절감까지 갖춘 이 기술로 AI의 미래를 열어가겠다”고 포부를 밝혔다. 그는 세계적인 투자자들과의 협력을 통해 이 비전을 현실로 만들겠다고 덧붙였다.

포토닉 패브릭, 어떤 기술일까?

포토닉 패브릭(Photonic Fabric™)은 빛을 활용해 데이터를 주고받는 광 상호연결 기술이다. 기존에 구리선으로 전기 신호를 보내는 방식과 달리, 광 신호를 사용해 더 빠르고 효율적인 데이터 전송을 가능하게 한다. 이 기술의 강점은 크게 네 가지로 요약된다.

먼저, 엄청난 대역폭을 자랑한다. 테라바이트 단위의 데이터를 순식간에 옮길 수 있어, 수십 개에서 수천 개에 이르는 AI 프로세서를 연결해야 하는 환경에서도 끄떡없다. 두 번째는 낮은 지연 시간이다. 빛은 전기보다 빠르게 전달되므로 데이터 처리 속도가 획기적으로 빨라진다. 세 번째는 에너지 효율성이다. 전력 소모가 적어 데이터센터 운영비를 줄이고 환경 부담도 덜어낸다. 마지막으로, 확장성이 뛰어나다. 칩 안에서부터 서버와 랙을 넘나드는 네트워킹까지 모두 지원하며, 고속·고용량 메모리 접근도 가능하게 해준다.

포토닉 패브릭의 활용 사례

포토닉 패브릭은 이미 다양한 분야에서 가능성을 보여주고 있다. 예를 들어, 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련시키는 데 필수적인 데이터센터에서는 수천 개의 프로세서가 동시에 작동해야 한다. 이때 포토닉 패브릭은 프로세서 간 데이터를 빠르고 안정적으로 전달해 학습 속도를 높이고 전력 비용을 절감한다. 실제로, 한 하이퍼스케일러는 이 기술을 도입해 AI 훈련 시간을 기존 대비 30% 줄였다는 사례도 있다.

또 다른 예는 자율주행 자동차다. 자율주행 시스템은 센서 데이터를 실시간으로 처리해 즉각적인 의사결정을 내려야 하는데, 포토닉 패브릭의 낮은 지연 시간과 높은 대역폭은 이를 완벽히 뒷받침한다. 차량 내 AI 칩과 클라우드 간 통신에서 발생하는 병목현상을 줄여 더 안전하고 빠른 주행을 가능하게 한다.

의료 분야에서도 빛을 발한다. AI 기반 진단 시스템은 방대한 의료 영상 데이터를 분석해야 하는데, 포토닉 패브릭은 이를 빠르게 처리해 의사가 더 신속히 결과를 받을 수 있도록 돕는다. 예컨대, 병원 네트워크에서 MRI 데이터를 실시간으로 분석해 암 진단 속도를 높이는 데 활용될 수 있다.

앞으로의 전망

셀레스티얼 AI는 이번 자금을 대량 생산 공급망을 구축하는 데 투입할 계획이다. 이 기술은 산업 표준 제조 방식과 2.5D 패키징에 맞춰 설계돼 기존 시스템과의 호환성도 뛰어나다. 이미 여러 하이퍼스케일러와 AI 프로세서 업체들과 협력 중인 만큼, 상용화 속도가 빨라질 전망이다.

블랙록의 토니 킴은 “포토닉 패브릭은 데이터센터의 폭발적인 수요를 충족할 게임체인저”라며 긍정적인 평가를 내렸다. 이사 다이앤 브라이언트도 “이 기술은 AI 컴퓨팅의 한계를 넘어 업계 전체를 바꿀 혁신”이라며 자부심을 드러냈다. 셀레스티얼 AI가 포토닉 패브릭으로 그리는 AI의 미래가 기대된다.

주요 경쟁 스타트업과 최근 투자 내역 

셀레스티얼 AI(Celestial AI)는 포토닉 패브릭(Photonic Fabric)을 앞세워 AI 인프라 혁신을 이끌고 있다. 이 기술은 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)를 기반으로 하지만, 단순한 칩 레벨 광학 연결을 넘어 칩 내부에서부터 랙 간 네트워킹까지 통합적으로 해결하는 시스템 솔루션이라는 점에서 차별화된다. 실리콘 포토닉스는 빛을 활용한 데이터 전송의 핵심 기술로, 포토닉 패브릭 같은 상위 플랫폼의 토대가 된다. 이런 차이를 고려하면, 셀레스티얼 AI의 경쟁사는 실리콘 포토닉스 기술을 개발하는 기업뿐 아니라, 광학 기반으로 더 큰 시스템 문제를 풀려는 스타트업까지 포함된다. 이에 따라 경쟁사 현황을 다시 정리해보았다.

셀레스티얼 AI의 포토닉 패브릭은 실리콘 포토닉스를 넘어선다. Ayar Labs는 실리콘 포토닉스를 활용해 칩 간 연결에 집중하지만, 랙 간 네트워킹까지 확장하지는 않는다. 반면, 셀레스티얼 AI는 칩 내부부터 데이터센터 전체를 아우르는 솔루션을 제공한다. Lightmatter는 광학을 컴퓨팅에 적용해 AI 연산을 가속화하지만, 네트워킹보다는 프로세서 자체에 초점을 맞춘다. 이 차이는 포토닉 패브릭이 시스템 전반을 최적화하려는 셀레스티얼 AI의 야심을 보여준다.

PsiQuantum은 포토닉 기술을 양자 컴퓨팅에 특화시켜 셀레스티얼 AI와 직접 경쟁하지는 않지만, 광학 기술의 잠재력을 공유한다. Luminous Computing은 AI 슈퍼컴퓨터라는 목표에서 셀레스티얼 AI와 유사성이 있지만, 최근 투자 소식이 없어 성장 속도가 느려 보인다. Xscape Photonics는 데이터센터 네트워킹을 공략하며 포토닉 패브릭과 겹치지만, 칩 내부 연결보다는 외부 네트워크에 더 중점을 둔다.

Lightmatter의 2024년 4억 달러 유치는 이 분야의 뜨거운 관심을 반영한다. 셀레스티얼 AI의 2025년 2억 5천만 달러도 이에 뒤지지 않는 규모로, AI 인프라 수요가 폭증하며 자금이 몰리고 있음을 보여준다. Ayar Labs는 엔비디아와의 협력으로 기술적 신뢰를 쌓았고, Xscape Photonics는 시스코와 엔비디아의 지원을 받으며 빠르게 성장 중이다. 반면, PsiQuantum과 Luminous는 최근 투자 소식이 뜸해 상용화 속도가 관건이다.

셀레스티얼 AI는 포토닉 패브릭으로 실리콘 포토닉스의 한계를 뛰어넘어 AI 데이터센터의 통합 솔루션을 제시한다. 경쟁사들은 각자 칩 연결(Ayar Labs), 광학 연산(Lightmatter), 양자 컴퓨팅(PsiQuantum) 등 특정 영역에서 강점을 보이지만, 포괄적인 시스템 접근은 셀레스티얼 AI가 앞선다. 앞으로 이들 간 기술 경쟁과 투자 유치 싸움이 시장 판도를 가를 전망이다.