中, 전자 아닌 광자 컴퓨터서 두각…AI 전력 문제 해소할까 작성일 02-01 11 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="XIhg9K3GiS"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c4947c6884d460c997a468277b41c3d94320d59915641140b65972a4a60310ca" dmcf-pid="Zb9ZDEnQil" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="광학 칩은 전자가 아닌 빛의 입자인 광자를 이용해 정보를 전송한다. 광자는 에너지를 열로 방출하지 않아 에너지 효율이 뛰어나다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/dongascience/20260201180126421dvbo.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="H0uTagx2Jv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/01/dongascience/20260201180126421dvbo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 광학 칩은 전자가 아닌 빛의 입자인 광자를 이용해 정보를 전송한다. 광자는 에너지를 열로 방출하지 않아 에너지 효율이 뛰어나다. 게티이미지뱅크 제공 </figcaption> </figure> <p contents-hash="5bd3acce3b7eaa2877295660d4102dcc7a76914fdc11365c3f0a9bf97a7be1e8" dmcf-pid="5K25wDLxRh" dmcf-ptype="general">인공지능(AI) 모델 규모가 커지면서 구동에 필요한 전력 소모량이 급증하고 있다. 중국 과학자들이 전기 대신 빛으로 작동해 에너지 효율이 높은 광학 컴퓨터 칩 연구를 통해 돌파구를 찾고 있다.</p> <p contents-hash="34ab5ffd2cc95ec4b5da000f342430186e171a7253454cba67d5cd1c6c294cf6" dmcf-pid="19V1rwoMRC" dmcf-ptype="general"> 국제학술지 '네이처'는 1월 30일(현지시간) 중국의 광학 칩 연구개발 현황을 조명했다.</p> <p contents-hash="e3ba8d0eb8dde45761cadbd2e2cd2632b53a821666cb8f82530ff20810523e3c" dmcf-pid="t2ftmrgRnI" dmcf-ptype="general"> 광학 칩은 전자가 아닌 빛의 입자인 광자를 이용해 정보를 전송한다. 광자는 에너지를 열로 방출하지 않아 에너지 효율이 뛰어나다. 일부 센서나 통신 시스템, 생체 의학 장치에는 이미 널리 사용되는 방식이다.</p> <p contents-hash="e2048ae7bfc0fdba5eb9b4859baa6277edefd9265ad50f34ba5862605e3665be" dmcf-pid="FV4FsmaenO" dmcf-ptype="general"> 빛의 성질인 진폭과 위상, 간섭 패턴을 제어하는 광학 칩은 트랜지스터로 전압을 조작하는 전자 칩보다 생성형 AI 같은 복잡한 작업을 구현하는 데 기술적 장애물이 높다.</p> <p contents-hash="a9dd80d6aa28ad91f66954cc3c4d4cca5d2f170f52b36017f99a0bc5af718811" dmcf-pid="3f83OsNdns" dmcf-ptype="general"> 중국은 광학 칩 연구에 인력과 자원을 투입하며 앞서 나가고 있다. 네이처는 지난해 중국 연구팀이 광학 칩 관련 논문 476편을 발표해 최다 기록을 세웠다고 분석했다. </p> <p contents-hash="a0c444af25748f62b9306be26110581331a8a58c80df9f803d82f5afe4199e70" dmcf-pid="0460IOjJem" dmcf-ptype="general"> 주목할 만한 성과도 나오고 있다. 이통 첸 중국 상하이교통대 정보과학 및 전자공학부 교수팀은 고급 생성형 AI 모델을 실행해 이미지와 동영상을 생성할 수 있는 라이트젠(LightGen)이라는 광학 칩을 개발하고 연구결과를 지난해 12월 18일(현지시간) 국제학술지 '사이언스'에 공개했다.</p> <p contents-hash="9aa647ab0f9c316788858161889a6e3894992e6d3a0dec243e4595b2187f0b18" dmcf-pid="p8PpCIAier" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 빛을 미세 조작하도록 설계된 고밀도 다층 메타표면을 활용해 칩에 수백만 개의 광학 '신경세포'를 집적했다. 메타표면은 자연에 없는 특성을 내는 구조를 말한다.</p> <p contents-hash="b66ee55467ad6e9aa1def7976716c82188f9e2ff714e244fafcba9a0bbe4e88f" dmcf-pid="U6QUhCcndw" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 광학 시스템에 특화된 훈련 알고리즘을 개발해 라이트젠에 적용한 결과 AI 생성 과제에서 미국 엔비디아의 그래픽처리장치(GPU)인 A100 같은 고성능 프로세서의 성능과 효율을 능가했다고 주장했다.</p> <p contents-hash="f751509729fac84217c16df2db84dea34d17c8a22b59cb70b1b36ef5b4de17b4" dmcf-pid="uPxulhkLnD" dmcf-ptype="general"> 쳉 젱광 중국 상하이 푸단대 재료과학과 교수는 미국의 첨단 장비 수출 제한 등으로 중국이 고성능 컴퓨팅을 위한 대체 경로를 모색하는 동기가 더욱 강해졌다고 봤다. 그는 "중국 정부가 라이트스탠다스(LightStandard)와 이노라이트(InnoLight) 등 광학 칩 스타트업을 포함한 산업계와 학계의 긴밀한 협력을 장려해 광학 칩 상용화를 가속하고 있다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="1bedb2919c3558dc4988aa5cd177d588eb52fc012be0f75fe0d3bac14a01d40d" dmcf-pid="7BKXEkiPLE" dmcf-ptype="general"> 광학 칩에 남은 숙제는 아직 많다. 구동 자체의 에너지 효율은 높지만 레이저, 검출기, 신호 변조기 등 구현에 필요한 부품이 에너지 효율을 상쇄할 수 있다는 시각도 있다. 벤 애글턴 호주 시드니대 교수는 "광학 칩이 실용적으로 투입된 후에야 답을 확인할 수 있을 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="19f944254315703a85f186aaefd23ba9e5b514909975fc36bb2014051a21794f" dmcf-pid="zb9ZDEnQRk" dmcf-ptype="general"> 확장성 측면에서도 제한적이다. 전자 칩은 보통 단일 제품이 범용적으로 사용되지만 광학 칩은 용도에 따라 구조가 달라져야 한다.</p> <p contents-hash="d57f3e8bf23ae058a9d103c634904a5b884858fe1ca472272ab3c3b8b60cd28c" dmcf-pid="qK25wDLxic" dmcf-ptype="general"> 애글턴 교수는 "광학 칩이 전자 칩을 완전히 대체할 가능성은 낮다"며 "하이브리드 컴퓨팅 생태계에서 특수한 구성 요소로 자리 잡을 것"이라고 전망했다.</p> <p contents-hash="2234014b4b754d4b56cfc0e30669390ad17f4c53dcb61370efb2282c5681d63c" dmcf-pid="B9V1rwoMJA" dmcf-ptype="general"> <참고 자료><br> - doi.org/10.1126/science.adv7434</p> <p contents-hash="e20777700dba62506151d983697d1cd6793e4a37456186e123437e70a228ae3c" dmcf-pid="b2ftmrgRLj" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 13일부터 챗GPT서 GPT-4o 못 써…"GPT-5.2에 선택과 집중" 02-01 다음 "조립PC 2배 가량 비싸져"… 마진 안남고 손님도 뚝[현장르포] 02-01 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
