생성형 AI와 고성능 컴퓨팅이 빠르게 확산되면서 데이터센터의 병목 지점도 달라지고 있다.
과거에는 GPU와 CPU의 연산 성능이 데이터센터 성능을 결정하는 핵심 요소였다면, 최근에는 수천 개 또는 수만 개의 AI 가속기를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결할 수 있는지가 더욱 중요해지고 있다.
특히 대규모 AI 클러스터에서는 GPU 간, 서버 간, 랙 간에 막대한 양의 데이터를 지속적으로 전송해야 한다. 기존 구리 기반 전기 연결은 전송 거리가 길어지고 데이터 속도가 높아질수록 전력 소비와 신호 손실 문제가 커질 수밖에 없다.
이 때문에 AI 데이터센터에서는 전기 신호 대신 빛을 이용해 데이터를 전송하는 광인터커넥트가 빠르게 확대되고 있으며, 그 핵심 기술 가운데 하나가 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)다.
그리고 실리콘 포토닉스 칩을 제조하기 위한 중요한 기반 소재가 바로 Photonics-SOI 웨이퍼다.
2026년에는 이러한 변화가 실제 웨이퍼 시장에서도 뚜렷하게 나타나고 있다. AI 데이터센터용 고속 광트랜시버와 차세대 광인터커넥트 채택이 증가하면서 Photonics-SOI 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 관련 업계에서는 200mm뿐 아니라 300mm Photonics-SOI 생산 확대도 진행하고 있다.
왜 AI 데이터센터는 광인터커넥트를 필요로 하는가?
AI 서버에서 가장 중요한 변화 중 하나는 데이터 이동량의 급격한 증가다.
대규모 언어 모델을 학습하거나 추론하기 위해서는 하나의 GPU만 사용하는 것이 아니라 수백 개에서 수만 개의 GPU 또는 AI 가속기가 동시에 데이터를 교환해야 한다.
이 과정에서 연결 속도가 충분하지 않으면 아무리 높은 성능의 GPU를 사용하더라도 전체 시스템 성능이 제한될 수 있다.
기존 구리 기반 인터커넥트는 짧은 거리에서는 매우 경제적이고 효율적이지만 데이터 전송 속도가 증가하고 연결 거리가 길어질수록 여러 문제가 발생한다.
대표적인 문제가 다음과 같다.
- 신호 손실 증가
- 전력 소비 증가
- 발열 증가
- 고주파 신호 무결성 저하
- 케이블 및 연결 구조의 복잡성 증가
- 더 높은 대역폭 구현의 어려움
반면 광통신은 빛을 이용해 데이터를 전송하기 때문에 장거리에서도 높은 대역폭과 낮은 신호 손실을 구현하기에 유리하다.
따라서 AI 데이터센터가 커질수록 광트랜시버, 실리콘 포토닉스 칩, 광엔진 그리고 이를 제조하기 위한 Photonics-SOI 웨이퍼의 중요성도 함께 증가하게 된다.
Photonics-SOI 웨이퍼란 무엇인가?
SOI는 Silicon-On-Insulator의 약자로, 절연층 위에 단결정 실리콘층을 형성한 반도체 기판이다.
일반적인 Photonics-SOI 웨이퍼는 크게 세 개의 층으로 구성된다.
상부 실리콘층
광도파로와 다양한 광학 구조를 형성하는 핵심 영역이다.
매립 산화막층
BOX(Buried Oxide)라고 불리는 SiO₂ 절연층이다.
핸들 실리콘 기판
웨이퍼 전체의 기계적 지지 역할을 담당한다.
일반적인 벌크 실리콘 웨이퍼와 비교하면 SOI 웨이퍼는 상부 실리콘과 하부 실리콘 사이에 산화막층이 존재한다는 점이 가장 큰 차이다.
실리콘 포토닉스에서는 이 구조가 매우 중요하다.
상부 실리콘과 SiO₂ 사이에는 큰 굴절률 차이가 있기 때문에 빛을 매우 작은 영역에 가둘 수 있으며, 이를 이용해 미세한 광도파로를 형성할 수 있기 때문이다.
왜 일반 실리콘 웨이퍼보다 SOI가 실리콘 포토닉스에 적합한가?
실리콘 포토닉스 칩에서는 전자를 이동시키는 회로뿐 아니라 빛을 이동시키는 구조를 동시에 만들어야 한다.
대표적인 구조는 다음과 같다.
광도파로
광변조기
광커플러
링 공진기
광스플리터
광검출기
이러한 구조에서는 빛이 지정된 경로를 따라 안정적으로 이동해야 한다.
SOI 구조에서는 상부 실리콘층이 높은 굴절률을 가지고 있고 그 아래의 SiO₂가 상대적으로 낮은 굴절률을 가지기 때문에 빛을 실리콘 도파로 내부에 효과적으로 가둘 수 있다.
따라서 매우 작은 크기의 광회로를 구현할 수 있다.
이것이 SOI 웨이퍼가 실리콘 포토닉스에서 널리 사용되는 가장 중요한 이유 중 하나다.
Photonics-SOI에서 상부 실리콘 두께가 중요한 이유
실리콘 포토닉스용 SOI 웨이퍼를 선택할 때 가장 중요한 사양 가운데 하나가 상부 실리콘층의 두께다.
일부 실리콘 포토닉스 플랫폼에서는 약 220nm급 실리콘층이 널리 사용되지만 실제 요구 두께는 소자 구조와 공정 플랫폼에 따라 달라질 수 있다.
중요한 것은 단순히 목표 두께를 맞추는 것만이 아니다.
웨이퍼 전체에서 실리콘층의 두께가 얼마나 균일한지도 매우 중요하다.
광도파로의 형상과 유효 굴절률은 상부 실리콘층의 두께에 영향을 받는다.
따라서 두께 편차가 커지면 동일한 웨이퍼에서도 광학 특성이 달라질 수 있다.
이는 다음과 같은 문제로 이어질 수 있다.
중심 파장 이동
결합 효율 변화
삽입 손실 증가
소자 간 성능 편차
공정 수율 저하
따라서 Photonics-SOI 웨이퍼에서는 매우 정밀한 상부 실리콘 두께 제어가 요구된다.
BOX 두께도 중요한 핵심 사양이다
상부 실리콘 아래에는 BOX라고 불리는 매립 산화막이 있다.
BOX층은 단순한 전기 절연층이 아니다.
광학적으로도 매우 중요한 역할을 한다.
BOX가 충분한 광학적 격리를 제공하지 못하면 상부 실리콘 도파로를 따라 이동해야 하는 빛 일부가 하부 실리콘 기판으로 누설될 수 있다.
이러한 누설은 광손실 증가로 이어진다.
반대로 지나치게 두꺼운 BOX는 일부 공정 구조와 열관리 측면에서 새로운 설계 문제를 만들 수 있다.
따라서 Photonics-SOI 웨이퍼를 선택할 때는 소자 구조에 적합한 BOX 두께와 웨이퍼 전체 두께 균일도를 함께 고려해야 한다.
표면 거칠기와 결함이 광손실에 미치는 영향
전자소자용 실리콘 웨이퍼에서도 표면 품질은 중요하지만 광자를 다루는 실리콘 포토닉스에서는 더욱 민감할 수 있다.
광도파로 내부를 이동하는 빛은 표면 또는 측벽의 미세한 불규칙성에 의해 산란될 수 있다.
따라서 웨이퍼 표면의 거칠기와 결함은 이후의 패터닝 공정뿐 아니라 최종 광학 성능에도 영향을 줄 수 있다.
Photonics-SOI 웨이퍼에서는 일반적으로 다음 항목들이 중요하게 관리된다.
표면 거칠기
파티클
스크래치
헤이즈
결정 결함
금속 오염
국부적인 두께 변화
상부 실리콘 균일도
특히 고성능 광회로에서는 낮은 전파 손실을 확보해야 하기 때문에 초기 기판 품질부터 정밀하게 관리할 필요가 있다.
고저항 실리콘 기판은 왜 사용되는가?
일부 Photonics-SOI 구조에서는 고저항 실리콘이 사용된다.
이는 광학 회로와 함께 고주파 전기 회로가 집적되는 경우 기생 손실이나 기판 커플링을 줄이는 데 도움이 될 수 있기 때문이다.
실리콘 포토닉스는 단순히 빛만 다루는 기술이 아니다.
실제 광트랜시버에는 드라이버, 변조기, 검출기, 신호 처리 회로와 같은 전자 부품도 함께 필요하다.
따라서 향후 실리콘 포토닉스 플랫폼에서는 광학 특성과 전기적 특성을 동시에 고려한 엔지니어드 기판의 중요성이 더욱 커질 가능성이 있다.
200mm에서 300mm Photonics-SOI로
실리콘 포토닉스 산업에서는 오랫동안 200mm SOI 웨이퍼가 중요한 역할을 해왔다.
그러나 AI 데이터센터용 광통신 시장이 빠르게 확대되면서 300mm Photonics-SOI 플랫폼에 대한 관심도 높아지고 있다.
2026년에는 실제로 300mm Photonics-SOI 양산 확대가 진행되고 있으며, 기존 200mm 생산과 함께 300mm 플랫폼을 사용하는 고객도 증가하는 흐름이 나타나고 있다.
300mm 웨이퍼의 가장 큰 장점은 하나의 웨이퍼에서 더 많은 칩을 생산할 수 있다는 것이다.
물론 웨이퍼 직경이 커진다고 무조건 제조 비용이 낮아지는 것은 아니다.
300mm 플랫폼을 사용하려면 노광, 식각, 증착, 세정, 검사 등 전체 제조 인프라가 이를 지원해야 한다.
하지만 대규모 생산에서는 300mm 반도체 제조 생태계를 활용할 수 있다는 점이 중요한 장점이 될 수 있다.
특히 실리콘 포토닉스가 틈새 광통신 기술에서 대규모 AI 데이터센터 인프라 기술로 이동할수록 300mm 웨이퍼의 중요성은 더욱 커질 가능성이 있다.
Pluggable Optics에서 Co-Packaged Optics까지
현재 데이터센터 광통신에서는 플러거블 광트랜시버가 널리 사용되고 있다.
그러나 데이터 전송 속도가 계속 증가하면서 광엔진을 스위치 ASIC 또는 다른 연산 칩에 더욱 가까이 배치하려는 움직임이 나타나고 있다.
그 대표적인 기술이 CPO(Co-Packaged Optics)다.
CPO는 광학 엔진을 스위치 칩 가까이에 배치함으로써 고속 전기 신호가 이동해야 하는 거리를 줄이는 것을 목표로 한다.
이를 통해 데이터센터의 대역폭과 에너지 효율을 개선할 가능성이 있다.
2026년 Photonics-SOI 시장에서는 기존 플러거블 광트랜시버뿐 아니라 Near-Package Optics와 CPO 구조도 중요한 수요 요인으로 언급되고 있다.
결국 광학 기능이 패키지와 더 가까워질수록 웨이퍼의 균일도와 품질에 대한 요구도 더욱 높아질 수 있다.
Photonics-SOI 웨이퍼 선택 시 확인해야 할 주요 사양
실리콘 포토닉스용 SOI 웨이퍼를 구매하거나 개발 프로젝트에 적용할 때는 단순히 직경과 두께만 확인해서는 안 된다.
다음과 같은 항목을 함께 검토해야 한다.
1. 웨이퍼 직경
일반적으로 200mm 또는 300mm 플랫폼을 확인한다.
사용하려는 파운드리와 장비 규격에 맞아야 한다.
2. 상부 실리콘 두께
광도파로 설계와 직접적인 관련이 있다.
목표 두께뿐 아니라 두께 허용오차와 균일도도 확인해야 한다.
3. BOX 두께
광학적 격리와 소자 구조에 영향을 미친다.
4. 핸들 웨이퍼 저항률
광학 회로와 RF 또는 고속 전기 회로의 통합 요구사항에 따라 중요할 수 있다.
5. 표면 거칠기
후속 리소그래피 및 광학 성능을 위해 매우 낮은 표면 거칠기가 요구될 수 있다.
6. TTV
총두께변화(Total Thickness Variation)는 웨이퍼 평탄도와 후속 공정 안정성에 영향을 준다.
7. Bow와 Warp
대구경 웨이퍼에서는 노광, 본딩 및 자동화 이송 과정에서 중요한 관리 항목이다.
8. 파티클 및 금속 오염
실리콘 포토닉스도 첨단 반도체 공정과 유사하게 높은 수준의 청정도를 요구한다.
9. Edge 품질
웨이퍼 에지 결함은 자동 이송 과정에서 파티클이나 파손 위험을 증가시킬 수 있다.
AI 데이터센터가 SOI 시장의 구조를 바꾸고 있다
최근 Photonics-SOI 수요 증가는 단순한 단기 유행으로 보기 어렵다.
AI 데이터센터의 구조 자체가 변화하고 있기 때문이다.
AI 연산량이 증가하면 더 많은 GPU가 필요하고, 더 많은 GPU를 연결하려면 더 높은 대역폭이 필요하다.
대역폭이 높아질수록 전기 연결의 전력 소비와 신호 무결성 문제가 커지고, 결국 광통신 적용 영역이 확대된다.
이러한 흐름은 다음과 같이 연결된다.
AI 모델 확대
→ GPU 및 AI 가속기 증가
→ GPU 간 데이터 이동 증가
→ 네트워크 대역폭 증가
→ 광인터커넥트 확대
→ 실리콘 포토닉스 칩 생산 증가
→ Photonics-SOI 웨이퍼 수요 증가
실제로 2026년 관련 소재업체들은 AI 데이터센터용 고속 광연결 수요를 Photonics-SOI 성장의 핵심 배경으로 언급하고 있으며, 관련 매출과 생산능력을 확대하고 있다.
Photonics-SOI는 단순한 기판이 아니다
반도체 산업에서 기판은 때때로 단순한 지지 소재처럼 생각되기도 한다.
하지만 실리콘 포토닉스에서는 기판 자체의 구조가 광학 소자의 성능을 결정하는 중요한 요소가 된다.
상부 실리콘의 두께 균일도, BOX 두께, 결정 품질, 표면 거칠기, 저항률 및 파티클 수준은 이후 광도파로와 광학 소자의 성능 및 제조 수율에 영향을 줄 수 있다.
따라서 Photonics-SOI는 일반 실리콘 웨이퍼에 절연층을 추가한 단순한 소재가 아니라, 광학 소자 구조에 맞춰 정밀하게 설계된 엔지니어드 반도체 기판으로 보는 것이 더 정확하다.
결론
AI 데이터센터 경쟁은 이제 GPU 연산 성능만의 경쟁이 아니다.
수많은 AI 가속기 사이에서 데이터를 얼마나 빠르고 낮은 전력으로 이동시킬 수 있는지가 전체 시스템 성능을 결정하는 중요한 요소가 되고 있다.
이 때문에 데이터센터 네트워크는 점차 더 많은 광학 기술을 도입하고 있으며, 실리콘 포토닉스는 이러한 변화의 핵심 기술 가운데 하나로 자리 잡고 있다.
그리고 실리콘 포토닉스의 기반에는 Photonics-SOI 웨이퍼가 있다.
향후 플러거블 광트랜시버에서 800G, 1.6T급 고속 광통신, Near-Package Optics와 Co-Packaged Optics로 기술이 발전할수록 SOI 웨이퍼에 요구되는 두께 균일도, 표면 품질, 대구경화 및 결함 제어 수준도 더욱 높아질 것으로 예상된다.
따라서 AI 데이터센터 시대의 반도체 소재를 이해하려면 GPU와 HBM만 볼 것이 아니라, 그 뒤에서 데이터의 이동을 가능하게 하는 Photonics-SOI와 실리콘 포토닉스 소재 생태계도 함께 주목할 필요가 있다.