해해랑달·Founder Analyst2026년 6월 7일읽기 22분AI 연결성, Scale-up, Scale-out, CPO, AEC, 동봉 구리, 광통신, 가치사슬, 해랑달의 시각
AI 인프라의 세 번째 병목 '연결성(connectivity)'을 기초(Scale-up·Scale-out)부터 8단계 가치사슬까지 분해 — 구리의 시간과 빛의 시간이 갈리는 지점
AI 연결성은 한 종목이 아니라 '층'으로 사는 테마다. 지금의 무게중심은 구리·연결 실리콘·기판·조립, 길게는 빛이다. 그리고 빛은 '랙 안'이 아니라 '랙과 랙 사이'부터 온다.
2026년 6월 Computex에서 엔비디아 젠슨 황이 연결성을 다음 병목으로 공식화하고 Marvell을 '다음 1조 달러 기업'으로 부르자, 연결성이 독립된 투자 축으로 가격에 반영되기 시작했다.
구리·연결 실리콘 무게중심 — Credo(AEC 약 73%)·Astera Labs(연결 실리콘)·Amphenol(커넥터). 기판·조립 — 이수페타시스(한국 글로벌 빅3)·Fabrinet(광 조립). 빛의 레버리지(2028년 이후) — Coherent·Lumentum(외부광원)·Marvell(구리·빛 양다리). 트리거 — NVL576 랙 간 연결 방식·Feynman 동봉 구리 여부·외부광원 공급사 락인.
AI 뉴스에는 GPU 이야기가 빠지지 않는다. 그런데 ChatGPT 같은 큰 모델은 GPU 한 개로 돌아가지 않는다. 모델이 너무 커서 칩 하나의 메모리에 다 들어가지 않는다. 그래서 데이터센터는 GPU 수십~수천 개를 한 개의 거대한 컴퓨터처럼 묶어서 쓴다.
이때 칩과 칩 사이에 데이터를 끊임없이 주고받아야 한다. 이 '서로 연결하는 일'이 연결성()이다. 칩이 아무리 빨라도 데이터가 제때 오가지 못하면 칩은 논다. 젠슨 황도 "데이터가 빠져나가지 못하면 GPU는 외딴섬일 뿐"이라고 말했다. 섬과 섬을 잇는 다리가 연결 기술이다.
AI의 힘은 GPU 한 개의 속도가 아니라, 많은 GPU를 얼마나 잘 묶느냐에서 나온다.
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