16강. 실리콘 포토닉스란 무엇인가? 전자 대신 빛을 사용하는 반도체
실리콘 포토닉스란 무엇인가?
실리콘 위에서 빛을 움직이는 기술, AI 반도체의 새로운 연결고리
반도체 기술의 발전은 오랫동안 더 작은 트랜지스터를 더 많이 집적하는 방향으로 진행되어 왔습니다.
하지만 AI 시대가 되면서 새로운 문제가 등장하고 있습니다.
바로 데이터 이동입니다.
AI 반도체는 엄청난 양의 데이터를 처리해야 합니다. GPU와 AI 가속기 내부에서 연산 능력이 아무리 높아져도 메모리와 프로세서, 칩과 칩 사이에서 데이터를 충분히 빠르게 이동시키지 못하면 전체 시스템의 성능이 제한될 수 있습니다.
이 문제를 해결하기 위한 대표적인 기술 가운데 하나가 바로 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)입니다.
실리콘 포토닉스는 말 그대로 실리콘 반도체 기술 위에 광학 기술을 결합하는 기술입니다.
전기 신호만 이용하던 기존 반도체와 달리 빛을 이용해 정보를 전달하고 처리할 수 있도록 광도파로, 광변조기, 광검출기, 광필터 등의 소자를 하나의 칩에 집적합니다.
최근에는 인공지능과 고성능 컴퓨팅의 데이터 이동량이 급격하게 증가하면서 실리콘 포토닉스가 단순한 통신 기술을 넘어 AI 컴퓨팅 인프라의 핵심 기술 후보로 주목받고 있습니다.
실리콘 포토닉스란 무엇인가?
실리콘 포토닉스를 가장 쉽게 이해하는 방법은 전자회로와 광회로의 차이를 생각하는 것입니다.
기존 전자회로에서는 전압과 전류의 변화를 이용해 정보를 전달합니다.
트랜지스터가 전기 신호를 스위칭하고, 금속 배선이 전기 신호를 다른 회로로 전달합니다.
반면 실리콘 포토닉스에서는 정보 전달에 빛을 이용합니다.
빛을 발생시키고, 그 빛에 데이터를 실은 다음, 실리콘으로 만든 매우 작은 광도파로를 이용해 칩 내부에서 이동시킵니다.
그리고 마지막에는 광검출기가 빛을 다시 전기 신호로 변환합니다.
전체적인 흐름은 다음과 같습니다.
광원 → 광변조기 → 광도파로 → 광필터·공진기 → 광검출기
이러한 광학 부품들을 하나의 칩에 집적한 것이 광집적회로(PIC, Photonic Integrated Circuit)입니다.
2024년 npj Nanophotonics 리뷰에서는 실리콘 포토닉스가 기존 실리콘 반도체 제조 인프라를 활용할 수 있다는 점을 중요한 장점으로 설명하면서, 데이터센터용 고속 광트랜시버와 광신호 처리 기술의 핵심 플랫폼으로 소개했습니다.
왜 하필 실리콘을 사용하는 것일까?
여기에서 중요한 질문이 하나 생깁니다.
빛을 이용한다면 왜 굳이 실리콘을 사용하는 것일까요?
실리콘은 사실 빛을 내는 광원으로는 이상적인 물질이 아닙니다.
실리콘은 간접 밴드갭 반도체이기 때문에 효율적인 빛 방출에 불리합니다.
그래서 레이저 광원 자체는 III-V 계열 화합물 반도체가 더 적합한 경우가 많습니다.
그런데 실리콘에는 다른 강점이 있습니다.
바로 반도체 제조 기술과의 높은 호환성입니다.
실리콘은 오랫동안 CMOS 반도체 산업에서 사용되어 왔기 때문에 웨이퍼 제조, 리소그래피, 식각, 증착, 금속배선 등의 제조 인프라가 매우 발전해 있습니다.
따라서 광학 소자를 실리콘 위에 집적하면 기존 반도체 제조 기술을 활용해 대량 생산을 추진할 수 있습니다.
2026년 Nature Reviews Electrical Engineering의 최신 리뷰 역시 CMOS와 실리콘 포토닉스를 결합하는 기술이 고대역폭·저에너지 광인터커넥트를 구현할 수 있는 현실적인 경로라고 평가하고 있습니다.
실리콘 포토닉스의 핵심은 광도파로다
빛을 칩 안에서 움직이려면 광도파로(Waveguide)가 필요합니다.
광도파로는 쉽게 말하면 빛을 원하는 방향으로 이동시키는 아주 작은 통로입니다.
일반적인 실리콘 포토닉스에서는 실리콘과 산화실리콘 사이의 굴절률 차이를 이용해 빛을 작은 영역에 가둡니다.
이 구조에서 대표적인 플랫폼이 SOI(Silicon-On-Insulator)입니다.
SOI에서는 얇은 실리콘 층 아래에 절연층이 있고 그 아래에 실리콘 기판이 위치합니다.
빛은 주로 위쪽 실리콘 영역을 따라 이동합니다.
이 구조는 실리콘 안에 빛을 강하게 가둘 수 있기 때문에 매우 작은 광회로를 만들 수 있다는 장점이 있습니다.
2024년 npj Nanophotonics 리뷰에서도 SOI 기반 실리콘 광회로가 높은 집적도를 구현하는 핵심 플랫폼으로 설명되고 있습니다.
광변조기는 전기 데이터를 빛에 기록한다
실리콘 포토닉스에서 또 하나의 중요한 부품이 광변조기(Modulator)입니다.
레이저가 빛을 만들어낸다고 해서 그 빛에 바로 데이터가 들어가는 것은 아닙니다.
빛에 데이터를 기록하려면 빛의 상태를 변화시켜야 합니다.
예를 들어 빛의
- 세기
- 위상
- 주파수
- 편광
등을 변화시킬 수 있습니다.
이 역할을 담당하는 것이 광변조기입니다.
전자회로에서 트랜지스터가 전기 신호를 제어하는 것처럼, 광변조기는 빛의 정보를 제어하는 역할을 합니다.
이렇게 변조된 광신호는 광도파로를 따라 이동하고 이후 광검출기에 도달합니다.
실리콘 포토닉스 연구에서는 Mach-Zehnder Interferometer(MZI), 마이크로링 기반 변조기 등 다양한 구조가 사용되고 있습니다.
최근 연구에서는 실리콘 포토닉스의 고속 변조기 성능을 높여 개별 데이터 채널의 전송 속도를 크게 높이는 연구가 계속되고 있습니다.이미지 자료
빛은 어떻게 다시 전기 신호가 될까?
빛으로 데이터를 보냈다면 마지막에는 다시 전기 신호로 변환해야 합니다.
이 역할을 담당하는 것이 광검출기(Photodetector)입니다.
실리콘 포토닉스에서는 게르마늄(Ge)과 같은 물질을 이용한 광검출기가 중요한 역할을 합니다.
광검출기는 들어온 광자를 전기적인 신호로 변환합니다.
즉,
전기 데이터
↓
광변조
↓
광신호
↓
광도파로 전송
↓
광검출
↓
전기 데이터
라는 변환 과정이 이루어집니다.
이 구조를 이용하면 칩 내부 또는 칩과 칩 사이에서 데이터를 광학적으로 이동시킬 수 있습니다.
이러한 광-전 변환 기술은 앞으로 AI 가속기와 메모리 사이의 데이터 이동에서도 중요한 역할을 할 가능성이 있습니다.
마이크로링 공진기는 왜 중요한가?
실리콘 포토닉스에는 광도파로와 변조기 외에도 매우 중요한 소자가 있습니다.
바로 마이크로링 공진기(Microring Resonator)입니다.
마이크로링 공진기는 이름처럼 작은 원형의 광공진 구조입니다.
광도파로를 따라 이동하는 빛 중 특정 파장의 빛이 공진 조건을 만족하면 링 내부에서 빛의 에너지가 강하게 결합될 수 있습니다.
이러한 특성을 이용하면 특정 파장의 빛을 선택하거나 제거하거나 변조하는 것이 가능합니다.
이 기술은 이후 설명할 WDM(파장분할다중화)과도 밀접하게 연결됩니다.
WDM에서는 서로 다른 파장의 빛을 각각 다른 데이터 채널로 사용할 수 있습니다.
마이크로링 공진기는 특정 파장을 선택하거나 제어하는 데 활용될 수 있기 때문에 여러 파장의 데이터를 하나의 광회로에서 처리하는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다.
Science 계열 Intelligent Computing의 2024년 리뷰에서는 실리콘 마이크로링 공진기가 광신경망에서 광 뉴런 또는 가중치 소자로 활용될 가능성을 상세하게 설명합니다. 특히 공진 특성과 비선형성을 이용해 광학적 신경망을 구성할 수 있다는 점이 중요합니다.
실리콘 포토닉스는 단순한 광통신 기술이 아니다
실리콘 포토닉스를 처음 접하면 대부분 광통신용 기술이라고 생각하기 쉽습니다.
실제로 초기부터 데이터센터와 통신 네트워크의 광트랜시버가 중요한 응용 분야였습니다.
하지만 최근에는 활용 범위가 빠르게 넓어지고 있습니다.
대표적으로
광통신
데이터센터
AI 가속기
고성능 컴퓨팅
광신호 처리
광컴퓨팅
센싱
양자 포토닉스
등으로 확대되고 있습니다.
2024년 Nature Communications에 발표된 실리콘 포토닉스 로드맵에서는 현재 실리콘 포토닉스가 수천 개에서 수백만 개 수준의 집적 광소자를 포함하는 데이터센터용 트랜시버로 확산됐으며, 앞으로 통신뿐 아니라 신호처리와 컴퓨팅으로 응용 영역이 확대될 것으로 전망했습니다.
왜 AI 시대에 실리콘 포토닉스가 중요해졌을까?
AI가 발전하면서 GPU와 AI 가속기의 연산 능력은 빠르게 증가하고 있습니다.
하지만 AI 시스템의 성능을 결정하는 것은 연산 능력만이 아닙니다.
데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 이동시킬 수 있는가도 매우 중요합니다.
예를 들어 여러 AI 가속기가 하나의 서버나 데이터센터 안에서 함께 작동한다고 생각해보겠습니다.
각 가속기는 서로 데이터를 주고받아야 합니다.
이때 데이터가 전기 배선을 통해 이동하면 거리가 길어질수록 신호 손실과 전력 소모, 대역폭 등의 문제가 커질 수 있습니다.
특히 AI 모델이 커질수록 이러한 데이터 이동량은 더욱 증가합니다.
그래서 AI 시스템에서는 광인터커넥트(Optical Interconnect)가 중요한 기술로 떠오르고 있습니다.
빛을 이용하면 높은 대역폭과 낮은 지연 특성을 활용할 수 있기 때문입니다.
2026년 Nature Reviews Electrical Engineering 리뷰는 AI·머신러닝·고성능 컴퓨팅 workload가 전기식 I/O의 대역폭 밀도와 에너지 효율에 압력을 가하고 있으며, CMOS 기반 실리콘 포토닉스가 이를 해결하기 위한 현실적인 기술 경로라고 설명합니다.
전기 배선과 광인터커넥트의 차이
전기 배선은 오랫동안 컴퓨터 시스템의 핵심적인 데이터 전달 수단이었습니다.
하지만 AI 시스템이 점점 대규모화되면서 높은 대역폭을 작은 공간에서 구현해야 하는 문제가 중요해졌습니다.
광인터커넥트는 이 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나입니다.
특히 실리콘 포토닉스를 이용하면 광학 회로를 반도체 칩에 직접 집적하거나 전자회로와 가까운 위치에 배치할 수 있습니다.
이렇게 되면 기존의 긴 전기 연결을 짧은 광학 연결로 대체할 수 있는 가능성이 생깁니다.
최근 연구에서는 이러한 방향이 더욱 구체화되고 있습니다.
2025년 Nature Photonics에서는 3차원 광집적 기술을 이용한 초저에너지·고대역폭 칩 간 데이터 링크가 발표됐습니다. 이는 광소자를 3차원적으로 집적해 칩 사이 데이터 이동을 효율화하려는 방향을 보여줍니다.
실리콘 포토닉스와 AI 반도체는 어떻게 연결될까?
앞서 15강에서는 나노레이저가 광 뉴로모픽 컴퓨팅에 활용될 가능성을 살펴봤습니다.
이번 16강에서는 그 기술이 어디로 연결되는지 볼 수 있습니다.
나노레이저는 빛을 만들어냅니다.
실리콘 포토닉스는 그 빛을 칩 내부에서 이동시키고 제어합니다.
광변조기는 데이터를 빛에 기록합니다.
마이크로링 공진기와 같은 광소자는 특정 파장을 선택하거나 광신호를 처리합니다.
광검출기는 다시 빛을 전기 신호로 변환합니다.
따라서 전체 기술을 연결하면 다음과 같은 구조가 됩니다.
나노레이저
↓
실리콘 포토닉스
↓
광도파로
↓
광변조기
↓
광신호 처리
↓
광검출기
↓
AI 프로세서
이러한 구조가 발전하면 실리콘 포토닉스는 단순히 데이터를 전달하는 기술을 넘어 AI 연산 자체와 연결되는 광컴퓨팅 플랫폼으로 발전할 수 있습니다.
실제 연구에서는 어디까지 발전했을까?
최근 연구는 실리콘 포토닉스를 단순한 광통신 부품 수준에서 벗어나 하나의 통합 광연산 플랫폼으로 발전시키는 방향으로 진행되고 있습니다.
2025년 Nature Communications에서는 실리콘 포토닉스 공정을 이용해 광변조기, 광필터, 광검출기, 튜너블 레이저 등을 하나의 칩에 통합한 단일 칩 광엔진이 발표됐습니다. 이 연구는 하나의 포토닉 칩이 광신호와 마이크로파 신호를 처리하고 서로 변환할 수 있다는 가능성을 보여줬습니다.
또 다른 2025년 Nature Communications 연구에서는 AI 가속 실리콘 포토닉 slow-light 기술을 이용해 파장당 400 Gb/s급 전송을 탐구했습니다. 이처럼 실리콘 포토닉스는 AI 데이터센터가 요구하는 고속·고밀도 광통신 기술로 발전하고 있습니다.
그리고 2025년 Nature에는 대규모 집적 포토닉 가속기를 이용한 연구도 발표됐습니다. 이는 실리콘 포토닉스를 포함한 집적 포토닉 기술이 실제 AI·신호처리 가속기로 발전하고 있음을 보여주는 중요한 사례입니다.
실리콘 포토닉스의 한계는 무엇일까?
그렇다고 실리콘 포토닉스가 모든 문제를 해결하는 것은 아닙니다.
가장 큰 문제 가운데 하나는 레이저 통합입니다.
앞서 설명했듯 실리콘은 효율적인 광원으로 사용하기에는 한계가 있기 때문에 III-V 반도체와 같은 다른 광원 재료를 결합하는 방법이 중요합니다.
또한 광소자는 온도 변화에도 민감할 수 있습니다.
특히 마이크로링 공진기처럼 특정 파장에 민감한 소자는 온도 변화에 따라 공진 파장이 이동할 수 있기 때문에 안정적인 제어가 필요합니다.
제조 수율도 중요한 문제입니다.
AI 데이터센터에 들어가는 대규모 광칩을 생산하려면 수많은 광소자가 일정한 성능으로 동작해야 합니다.
2026년 Nature Reviews Electrical Engineering에서는 실리콘 포토닉스의 다음 단계에서 열 관리와 제조 수율이 중요한 병목으로 남아 있다고 지적했습니다.
실리콘 포토닉스의 미래
실리콘 포토닉스의 미래는 단순히 “빛으로 데이터를 보내는 기술”에 머물지 않을 가능성이 높습니다.
앞으로는
광통신
↓
광인터커넥트
↓
광신호 처리
↓
광컴퓨팅
↓
AI 가속
이라는 방향으로 발전할 가능성이 있습니다.
특히 AI 데이터센터에서는 GPU와 GPU, GPU와 메모리, 서버와 서버 사이에서 이동하는 데이터의 양이 계속 증가하고 있습니다.
이러한 환경에서는 전기 배선만으로 모든 데이터를 처리하기보다 필요한 구간에 광인터커넥트를 사용하는 하이브리드 구조가 현실적인 방향이 될 수 있습니다.
더 나아가 광신경망에서는 실리콘 포토닉스 자체가 행렬연산을 수행하는 연산 플랫폼으로 활용될 수도 있습니다.
Science 계열 Intelligent Computing의 광신경망 리뷰에서도 실리콘 포토닉 집적회로가 높은 병렬성, 낮은 지연, 파장 다중화 등의 장점을 활용해 신경망 연산을 구현할 수 있는 후보로 설명됩니다.
16강 핵심 정리
실리콘 포토닉스는 실리콘 반도체 기술과 광학 기술을 결합한 집적 기술입니다.
핵심 구성요소는 다음과 같습니다.
광원
빛을 생성합니다.
광변조기
전기 데이터를 빛에 기록합니다.
광도파로
빛을 칩 내부에서 이동시킵니다.
마이크로링 공진기
특정 파장의 빛을 선택하고 제어합니다.
광검출기
빛을 다시 전기 신호로 변환합니다.
이러한 소자들을 하나의 칩에 집적하면 광집적회로(PIC)가 만들어집니다.
그리고 이 기술이 AI와 연결되면 다음과 같은 흐름이 만들어집니다.
반도체
→ 나노기술
→ 나노레이저
→ 실리콘 포토닉스
→ 광인터커넥트
→ 광신호 처리
→ 광컴퓨팅
→ AI 반도체
바로 이 연결이 지금 우리가 만들고 있는 25강 전체 시리즈의 핵심 기술 흐름입니다.
다음 17강에서는 이번 16강에서 등장한 핵심 요소 가운데 하나인 광도파로(Waveguide)를 집중적으로 살펴보겠습니다.
참고문헌 및 최신 연구
Nature 계열
Wan, Y. et al.
“Integrating silicon photonics with complementary metal–oxide–semiconductor technologies.”
Nature Reviews Electrical Engineering, 3, 15–31 (2026).
DOI: 10.1038/s44287-025-00223-0.
Daudlin, S. et al.
“Three-dimensional photonic integration for ultra-low-energy, high-bandwidth interchip data links.”
Nature Photonics (2025).
Deng, H. et al.
“Single-chip silicon photonic engine for analog optical and microwave signals processing.”
Nature Communications 16, 5087 (2025).
Nature Communications 논문 원문 보기
Wu, Y. et al.
“Exploring 400 Gbps/λ and beyond with AI-accelerated silicon photonic slow-light technology.”
Nature Communications 16, 6547 (2025).
Nature Communications 논문 원문 보기
Science 계열
Biasi, S. et al.
“Photonic Neural Networks Based on Integrated Silicon Microresonators.”
Intelligent Computing 3, 0067 (2024).
유트
