AI 인프라 고도화를 위한 전 세계 데이터센터 투자가 확대되는 가운데, 광학 기반 네트워크 전문 기업 아야랩스(Ayar Labs)가 주목받고 있다. 이 회사는 차세대 데이터 병목 문제를 해소하고, AI 클러스터의 연결성과 효율성을 극대화할 수 있는 광학 인터커넥트 솔루션 ‘Optical I/O’를 앞세워 시장 공략에 나섰다.

아야랩스 공동 창업자이자 최고기술책임자(CTO)인 블라디미르 스토야노비치(Vladimir Stojanovic)는 최근 NYSE와 더큐브가 공동 주최한 ‘AI 팩토리: 미래 데이터센터’ 행사에 참석해, 회사가 추진 중인 AI 스케일업 전략을 소개했다. 그는 지난 10년이 AI 모델 및 연산 엔진의 발전에 집중됐다면, 앞으로의 10년은 이들을 효율적으로 연결하는 인프라 구축이 핵심이 될 것이라고 강조했다.

아야랩스의 Optical I/O는 기존 전기 연결 방식 대비 대역폭은 높이고 지연 시간은 줄이는 데 탁월한 성능을 보인다. 스토야노비치 CTO는 “수천 개 GPU를 하나의 일관된 고성능 패브릭으로 묶을 수 있다”며 “이러한 구조는 강력한 병렬 스위칭을 가능하게 해 궁극적으로 AI 워크로드에 소요되는 전체 응답 시간을 줄이는 데 결정적”이라고 설명했다.

아야랩스가 제안하는 확장 전략은 단순한 규모 확대를 넘어 ‘밀도 기반 스케일링’을 추구한다. 특히 동사는 파트너사 알칩(Alchip)과 함께 고집적 AI 소켓 패키지 안에 광학 엔진을 통합하는 협업을 진행 중이다. 이를 통해 멀티 랙 클러스터 구성 시 한계로 꼽히던 냉각, 밀도, 데이터 병목 등의 문제를 뛰어넘는 획기적인 솔루션을 구현하겠다는 구상이다.

스토야노비치 CTO는 “지금 필요한 건 대량 제조에 최적화된 후공정 기술”이라며 “프론트엔드 설계는 해결됐고, 이제 주요 고객사가 대규모 AI 컴퓨팅 수요에 맞춰 빠르게 확장할 수 있도록 뒷단 제조 기반을 완성하는 것이 관건”이라고 말했다.

광학 기반 네트워킹 기술을 통해 아야랩스는 AI 서비스의 총소유비용(TCO)을 절감하면서도 성능은 강화하는 길을 제시하고 있다. AI 인프라의 진화가 단순히 GPU 수를 늘리는 문제를 넘어 연결성과 효율성 확보로 이동함에 따라, 이들의 기술은 차세대 데이터센터의 핵심 구성 요소로 자리매김할 가능성이 커졌다.