15강. 나노레이저가 AI 반도체가 될 수 있을까?
나노레이저와 광 뉴로모픽 컴퓨팅의 가능성
지금까지 우리는 반도체 미세화에서 시작해 나노기술, 화합물 반도체, 반도체 레이저, 나노레이저, 실리콘 포토닉스까지 살펴봤습니다.
이번 글에서는 한 단계 더 나아가 나노레이저가 단순히 빛을 만들어내는 광원이 아니라 AI 연산을 수행하는 소자로 활용될 수 있는지 알아보겠습니다.
최근에는 인공지능 모델이 점점 커지면서 연산량과 데이터 이동량이 급격하게 증가하고 있습니다. 이 때문에 기존 전자회로만으로 AI 연산을 처리하는 방식에서 벗어나 빛을 이용해 정보를 처리하는 광컴퓨팅(Photonic Computing)이 차세대 AI 하드웨어 후보로 연구되고 있습니다.
특히 나노레이저는 매우 작은 공간에서 빛을 발생시키면서 동시에 레이저의 비선형적인 특성을 활용할 수 있다는 점에서 광 뉴로모픽 컴퓨팅의 새로운 소자로 주목받고 있습니다.
나노레이저는 왜 AI 연산에 주목받을까?
AI의 핵심 연산 중 하나는 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)입니다.
신경망에서는 입력 데이터와 수많은 가중치를 곱하고 더하는 과정이 반복됩니다.
예를 들어 신경망의 기본적인 계산은 다음과 같이 표현할 수 있습니다.
출력 = 입력 × 가중치 + 편향
문제는 AI 모델이 커질수록 연산량뿐만 아니라 데이터 이동량도 함께 증가한다는 것입니다.
CPU나 GPU 같은 전자식 프로세서에서는 메모리와 연산장치 사이에서 데이터를 계속 이동시켜야 합니다. 이 과정에서 연산에 필요한 전력뿐만 아니라 데이터 이동에도 상당한 에너지가 사용될 수 있습니다.
광컴퓨팅은 이러한 문제를 다른 방식으로 접근합니다.
빛은 여러 파장과 채널을 이용해 데이터를 동시에 전달할 수 있고, 광학 시스템에서는 간섭, 위상, 진폭, 회절과 같은 물리적 현상을 정보 처리에 활용할 수 있습니다.
2025년 Advanced Materials 리뷰에서도 광 뉴로모픽 컴퓨팅이 빛의 병렬성과 빠른 응답 특성을 이용해 AI의 행렬 연산을 수행할 수 있는 차세대 하드웨어 후보로 정리됐습니다.
나노레이저와 AI 프로세서의 연결 개념
나노레이저는 얼마나 작을까?
나노레이저의 가장 큰 특징은 이름 그대로 나노미터 수준의 광공진 구조를 이용한다는 것입니다.
일반적인 반도체 레이저에서도 빛은 작은 공간에서 발생하지만, 나노레이저에서는 광공진기(Cavity)의 크기를 더욱 작게 만들어 빛과 물질의 상호작용을 강하게 만들 수 있습니다.
광공진기는 특정 파장의 빛을 내부에 가두거나 강화하는 역할을 합니다.
빛이 매우 작은 공간에 집중되면 전자기장과 물질 사이의 상호작용이 강해질 수 있습니다.
이와 관련된 대표적인 물리 현상이 Purcell 효과(Purcell Effect)입니다.
Purcell 효과는 특정한 광공진 환경에서 발광체의 자발방출 특성이 변화하는 현상입니다.
따라서 나노레이저는 단순히 크기가 작은 레이저라고만 볼 수 없습니다.
나노미터 수준에서 빛과 물질의 상호작용을 제어하는 광소자라는 점이 중요합니다.
나노레이저의 핵심 특징은 비선형성이다
AI 연산에서 나노레이저가 특히 관심을 받는 이유 가운데 하나는 비선형성(Nonlinearity)입니다.
레이저는 입력 에너지가 증가한다고 해서 출력이 단순하게 비례해서 증가하는 장치가 아닙니다.
특정 조건을 넘어가면 레이저 발진이 시작되고, 이득 포화(Gain Saturation)와 같은 비선형적인 현상이 나타납니다.
이러한 특성은 AI 신경망과 연결할 수 있습니다.
인공신경망에서는 ReLU, Sigmoid, Tanh와 같은 비선형 활성화 함수를 사용합니다.
만약 광소자 자체의 물리적인 비선형성을 AI 연산에 활용할 수 있다면, 전자식 계산에서 소프트웨어적으로 수행하는 일부 비선형 처리를 광학적으로 구현할 가능성이 생깁니다.
즉,
입력 빛 → 광학적 상호작용 → 비선형 변화 → 출력 빛
이라는 물리적 과정 자체를 하나의 계산 과정으로 활용하는 것입니다.
이러한 특성 때문에 나노레이저는 광 뉴런(Photonic Neuron)을 구현할 수 있는 후보 소자로 연구되고 있습니다.
여러 개의 나노레이저를 연결하면 어떻게 될까?
하나의 나노레이저보다 여러 개의 나노레이저를 서로 연결하면 더욱 흥미로운 광학 시스템을 만들 수 있습니다.
나노레이저 사이에 빛이 서로 영향을 주도록 결합하면 각각의 레이저가 독립적으로 동작하지 않고 하나의 결합된 광학 네트워크처럼 움직일 수 있습니다.
이때 각각의 나노레이저는 광학적인 뉴런과 비슷한 역할을 할 수 있습니다.
입력 신호가 들어오면 나노레이저 사이에서 빛이 결합되고, 간섭과 비선형 현상이 발생합니다.
그 결과 출력되는 빛에는 입력 데이터의 특징이 반영될 수 있습니다.
이러한 구조는 기존 인공신경망에서 여러 뉴런이 연결되어 정보를 처리하는 방식과 연결해서 생각할 수 있습니다.
특히 2025년 Nature Communications에 발표된 연구에서는 결합된 III-V 반도체 광결정 나노레이저 배열을 광 뉴로모픽 컴퓨팅에 활용하는 실험이 진행됐습니다.
결합된 나노레이저 기반 광 뉴로모픽 네트워크
실제 연구에서 XNOR 논리까지 구현됐다
나노레이저 기반 광컴퓨팅이 주목받는 가장 중요한 이유는 단순한 이론적 가능성에 그치지 않고 실제 실험이 진행되고 있다는 것입니다.
2025년 Nature Communications에 발표된 연구에서 연구진은 2×2로 구성된 결합 나노레이저 배열을 광 뉴로모픽 시스템의 비선형 은닉층처럼 활용했습니다.
그리고 대표적인 비선형 분류 문제인 XNOR 논리 게이트를 실험적으로 구현했습니다.
XNOR은 두 입력이 같을 때 1, 서로 다를 때 0을 출력하는 논리입니다.
예를 들어 다음과 같습니다.
0, 0 → 1
0, 1 → 0
1, 0 → 0
1, 1 → 1
이 문제는 단순한 선형 분류기로 해결하기 어려운 대표적인 비선형 문제입니다.
연구진은 결합된 나노레이저의 비선형성과 상호결합을 이용해 이러한 문제를 처리할 수 있음을 보여줬습니다.
또한 매우 압축된 손글씨 숫자 데이터를 분류하는 실험에서도 나노레이저 배열의 비선형 분류 능력을 확인했습니다.
광신경망을 이용한 숫자 분류 개념
나노레이저가 AI 연산을 수행하는 과정
나노레이저 기반 광 AI 시스템을 단순하게 표현하면 다음과 같습니다.
AI 데이터
↓
광 신호로 변환
↓
나노레이저 배열에 입력
↓
나노레이저 사이의 결합과 비선형 상호작용
↓
광 신호 출력
↓
광검출기에서 측정
↓
AI 결과
전자식 프로세서에서는 트랜지스터의 전기적 상태 변화를 이용해 연산하지만, 광컴퓨팅에서는 빛의 물리적 특성 자체를 계산 과정에 활용합니다.
이것이 광컴퓨팅이 기존 전자식 컴퓨팅과 다른 가장 중요한 특징입니다.
빛으로 AI 연산을 하면 어떤 장점이 있을까?
광컴퓨팅이 주목받는 이유는 빛이 가지고 있는 물리적 특성 때문입니다.
높은 병렬성
여러 광신호를 동시에 전달하고 처리할 수 있습니다.
특히 여러 파장을 동시에 이용하는 WDM 기술과 결합하면 하나의 광학 시스템에서 여러 데이터 채널을 병렬로 처리할 가능성이 있습니다.
빠른 신호 전달
빛을 이용하면 매우 빠른 신호 전달과 낮은 지연시간을 기대할 수 있습니다.
광 뉴로모픽 컴퓨팅 관련 연구에서는 이러한 광학적 병렬성이 AI 가속에 중요한 장점으로 평가되고 있습니다.
데이터 이동 병목 완화 가능성
AI 시스템에서는 연산 자체뿐 아니라 메모리와 연산장치 사이의 데이터 이동도 중요한 문제가 됩니다.
광인터커넥트와 광연산을 결합하면 데이터 이동 과정의 병목을 줄일 가능성이 있습니다.
비선형 연산
나노레이저의 이득 포화와 같은 물리적 비선형성을 AI의 비선형 활성화 기능에 활용할 수 있습니다.
높은 집적 가능성
나노레이저와 실리콘 포토닉스 기술이 발전하면 작은 공간에 많은 광소자를 집적할 가능성도 있습니다.
나노레이저 AI 반도체의 한계
그렇다면 나노레이저가 곧바로 GPU를 대체할 수 있을까요?
현재로서는 그렇다고 말하기 어렵습니다.
나노레이저 기반 광컴퓨팅은 아직 연구 단계이며 실제 AI 반도체로 활용하기 위해서는 여러 가지 기술적 문제가 해결되어야 합니다.
대표적인 문제는 소자 간 편차와 온도 안정성입니다.
나노미터 규모의 소자는 제조 과정에서 아주 작은 구조 차이에도 영향을 받을 수 있습니다.
또한 레이저는 온도 변화에 따라 발진 특성이 달라질 수 있기 때문에 대규모 칩에서는 안정적인 제어가 중요합니다.
또 다른 문제는 광소자와 전자회로의 연결입니다.
AI 시스템 전체를 빛으로만 구성하기는 어렵기 때문에 실제 시스템에서는 광학 회로와 CMOS 전자회로를 효율적으로 연결해야 합니다.
따라서 앞으로는
나노레이저
→ 광도파로
→ 광변조기
→ 광검출기
→ CMOS 회로
를 하나의 시스템으로 통합하는 기술이 중요해질 것입니다.
2024년 Nature Reviews Electrical Engineering 리뷰에서도 광 뉴로모픽 시스템의 주요 과제로 광-전 변환, 광학적 비선형성, 증폭, 시스템 통합 등을 제시하고 있습니다.
나노레이저와 실리콘 포토닉스의 결합
여기에서 앞서 살펴본 13강과 14강의 내용이 다시 연결됩니다.
III-V 반도체는 효율적인 광원을 만드는 데 유리하지만 실리콘은 대규모 반도체 집적과 광회로 제작에 강점이 있습니다.
따라서 두 기술을 결합하면 서로의 장점을 활용할 수 있습니다.
기술 흐름을 단순화하면 다음과 같습니다.
III-V 반도체
↓
나노레이저
↓
실리콘 포토닉스
↓
광도파로
↓
광신경망
↓
AI 가속기
이 구조가 완성되면 나노레이저는 단순한 통신용 광원이 아니라 AI 시스템의 광원과 비선형 연산소자 역할까지 담당할 가능성이 있습니다.
나노레이저 → 실리콘 포토닉스 → AI 반도체 연결 구조
최근 연구가 보여주는 방향
2025년 Nature Communications 연구는 나노레이저가 광 뉴로모픽 시스템의 비선형 소자로 활용될 가능성을 실험적으로 보여줬다는 점에서 의미가 있습니다.
연구진은 결합된 III-V 반도체 나노레이저 배열을 사용해 XNOR과 같은 비선형 분류 문제를 해결했으며, 압축된 손글씨 숫자 데이터에서도 분류 가능성을 확인했습니다.
또한 2025년 Advanced Materials의 광 뉴로모픽 컴퓨팅 리뷰에서는 AI 가속을 위한 광신경망의 핵심 요소를 선형 시냅스 소자, 비선형 뉴런 소자, 네트워크 아키텍처로 구분하고, 실제 시스템 구현을 위해 재료·소자·패키징 기술의 발전이 필요하다고 설명합니다.
따라서 나노레이저 연구는 단순히 작은 레이저를 만드는 기술에서 끝나는 것이 아니라 빛 자체를 계산에 활용하는 새로운 반도체 구조로 발전할 가능성이 있습니다.
나노레이저가 미래 AI 반도체가 될 수 있을까?
결론적으로 가능성은 있지만 아직 상용 AI 프로세서 단계는 아닙니다.
현재 나노레이저 연구의 가장 중요한 의미는 기존 트랜지스터를 계속 작게 만드는 방식과 다른 새로운 계산 방법을 보여준다는 데 있습니다.
기존 전자식 컴퓨팅에서는 전자의 이동과 트랜지스터의 스위칭을 이용합니다.
반면 광컴퓨팅에서는 빛의
간섭
위상
진폭
파장
비선형성
등을 계산에 활용할 수 있습니다.
그리고 나노레이저는 이 과정에서 매우 작은 공간에서 빛을 만들고, 동시에 비선형적인 광학 반응을 만들어낼 수 있는 소자입니다.
따라서 미래에는
반도체
→ 나노기술
→ III-V 광반도체
→ 나노레이저
→ 실리콘 포토닉스
→ 광신경망
→ 광컴퓨팅
→ AI 반도체
라는 기술적 연결이 만들어질 가능성이 있습니다.
이러한 관점에서 보면 나노레이저는 단순히 “더 작은 레이저”가 아닙니다.
빛을 만들고, 빛을 전달하고, 빛을 제어하고, 궁극적으로 빛으로 계산하는 기술로 발전할 수 있다는 점에서 차세대 AI 반도체 연구에서 중요한 의미를 갖습니다.
마무리
이번 15강에서는 나노레이저가 왜 AI 반도체와 연결될 수 있는지 살펴봤습니다.
핵심은 나노레이저의 비선형 광학 특성입니다.
특히 최근 연구에서는 결합된 나노레이저 배열을 이용해 XNOR 논리와 이미지 분류 같은 비선형 문제를 처리하는 실험까지 진행됐습니다.
물론 현재 기술이 GPU나 NPU를 바로 대체할 수 있는 것은 아닙니다.
하지만 나노레이저와 실리콘 포토닉스, 광인터커넥트, 광신경망을 결합한다면 기존 전자식 AI 반도체와는 다른 형태의 광 AI 가속기가 등장할 가능성이 있습니다.
앞으로 AI가 더욱 거대한 데이터를 처리해야 한다면, 단순히 트랜지스터 숫자를 늘리는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다.
그때 중요한 대안 중 하나가 바로 빛을 이용한 계산이며, 나노레이저는 그 시작점이 될 수 있습니다.
참고문헌
Ji, K. et al.
“Photonic neuromorphic computing using symmetry-protected zero modes in coupled nanolaser arrays.”
Nature Communications 16, 9203 (2025).
DOI: 10.1038/s41467-025-64252-x.
Wang, G. et al.
“Integrated Neuromorphic Photonic Computing for AI Acceleration: Emerging Devices, Network Architectures, and Future Paradigms.”
Advanced Materials (2025).
DOI: 10.1002/adma.202508029.
Farmakidis, N., Dong, B. & Bhaskaran, H.
“Integrated photonic neuromorphic computing: opportunities and challenges.”
Nature Reviews Electrical Engineering 1, 358–373 (2024).
Li, R. et al.
“Photonics for Neuromorphic Computing: Fundamentals, Devices, and Opportunities.”
Advanced Materials 37 (2025).
DOI: 10.1002/adma.202312825.
유트
