원글 링크: https://heisenberg.kr/e-tube/
1분 요약
거의 90% 이상의 사람들이 모르는 부분이 있는데, AI 데이터센터의 진짜 병목은 ‘연결부’에서 발생한다는 것이다. 데이터센터엔 구리도 광도 제대로 쓰지 못하는 구조적 공백이 존재한다. 구리는 고주파에서 손실이 폭증하고, 광은 짧은 거리에도 비싼 전기-광 변환 비용과 발열을 요구한다. 이 애매한 틈을 정확히 겨눈 해법이 바로 E-Tube이며, 카이스트 연구팀은 이걸 바탕으로 실리콘 밸리에 창업을 하였고, 상장을 준비 중이다. E-Tube는 전기를 빛으로 바꾸지 않고, 고주파 전파를 플라스틱 유전체 관 안에 가둬 보내는 방식이다. 완전히 막힌 도파관이 아니라 부분 개방 구조를 택해 분산 문제를 줄였고, 유전체 설계로 신호 누설을 제어했다. 기술 자체는 새롭지 않지만, 데이터센터라는 산업적 맥락에 정확히 맞춰 재배치했다.중요한 점은 이 기술이 유행을 좇은 결과가 아니라는 사실이다. AI 알고리즘이 아니라 연결부라는 물리적 병목을 먼저 본 선택이었다.
Chapter 1: 나의 생각
1-1. 유행이 아이덴티티가 되어버린 사회, 대한민국
한국 사회, 특히 청년층은 유행에 병적으로 민감하다. 나는 이 현상을 매우 경계한다. 그게 현재 대한민국의 아이덴티티가 된 것 같기도 하다. 무신사 오프라인 매장이 강남 한복판에 진출한 것도 신기하고, 심지어 많은 외국인들과 한국인들이 붐비면서 심지어 최근엔 중국인 관광객들이 무신사 스탠다드 앞에서 기념사진을 찍는 것을 보고서는 조금 소름이 돋았다. 무신사 옷은 개인적으로도 무난하면서도 가성비 있게 잘 입을 수 있어서 좋아하고 즐겨입긴 하지만 그렇게까지 핫할 일인가? 싶다. 무신사 오프라인 매장이 생기기 전, 무신사가 29CM든, 다른 오프라인 의류 브랜드를 인수합병하며 몸집을 키우기 전으로 돌아가보자. 무신사 유행의 시작은 현재 2030 남자들이 유행은 따라가고 싶지만, 너무 튀지 않고, 적당히 무난한 스타일을 찾다가 시작된 것이라 생각되기 때문이다. 하지만 어느 순간 집앞에도 생기고, 우리 엄마도 알게 되었다는 사실을 생각해보면, 그냥 그게 우리나라의 스타일이 아닌가 싶다.
1-2. 컴공과 열풍이 보여준 집단적 반사 신경
교육이나 과학 기술 분야에서도 마찬가지다. 코딩이 대세라고 하면서 우르르 몰려가고, 최근엔 데이터센터가 뜨니까 전력 문제가 거론되며 전력 연구에 뛰어든다. 하지만 유행이 눈이 보이기 시작했을 때 뛰어들면, 이미 늦었다.
2019년 쯔음 컴퓨터 공학과의 인기가 하늘을 치솟는 경험을 직접 체감한 사람으로써, 이를 더욱 실감한다. 19년도 쯤의 서울대 컴공과 정시 백분위가 이를 증명해준다. 19년도 기사에 따르면, 2019년 서울대 컴공과의 정시 백분위는 0.14% 수준이었다. 이는 고려대 의대와 비슷한 수준이었다. 불과 10년 전 16년도의 서울대 컴공과 정시 백분위는 1.25% 수준에 불과했다 [1]. 실제로 그런 선택을 한 사람이 있는지는 별개의 문제겠지만. 수치가 곧 경쟁률이고, 이러한 경쟁률은 실제 우리나라 학생들의, 혹은 학부모들이 얼마나 유행을 따르는지, 유행에 민감하게 반응하는지에 대한 실체를 보여줬다고 생각한다.
당시 입학한 학생들은 1학년때는 자유 전공이었고, 1학년 성적을 바탕으로 2학년 주전공을 선택하는 학교에 진학했었다. 1학년 성적을 망친 탓에, 흔히 말하는 전.화.기. 공대의 3대장이라 불리는 학과에 지원하지 못했다. 그래서 성적에서 밀려서, 컴공과에 진학하게 되었다. 그런데 전역을 하고 나니, 컴공과가 가장 들어가기 어려운 학과가 되어있었다. 그렇게 그 친구는 졸업 후 카카오에 입사했다.
당시에 많은 비전공자들 또한 흔히 말하는 ‘네베라쿠배당토’ 한국의 유명 IT 기업에 취업하는 것이 목표였으며, 이를 위해 6개월, 혹은 3개월 부트캠프만 하면 취업이 가능하다는 이야기를 내놓으면서 코딩 교육이 열풍이었다. 정부에서도 수천억 돈을 투자하며, 비전공자들의 코딩 교육을 장려했다. 지하철에 가면 코딩 교육 프로그램 홍보가 너무 많아서 현기증이 났었다. 그 결과, 프랑스어를 전공하면서 프론트엔드 개발 교육을 받아서 앱개발 직무로 입사하는 직장인들이 늘었다 [2]. (프랑스에 런칭할 앱이라면 그럴 수 있겠지만.)
편집자 (에스오디) 주: 2019~2022년 당시 코딩 교육 관련 광고도 엄청났던 걸로 기억합니다. 저희 역시 당시 꽤 높은 금액에 국비지원 코딩 부트캠프 광고를 여러 차례 진행한 바 있습니다. 또한 2023년에 ‘소우주’라는 어플리케이션을 만들었는데 당사 개발자 몸값이 금값이라 어플 개발에만 억 단위 돈이 소모되었던 기억이 납니다. 하지만 지금은 주니어 개발자를 쓰느니 GPT나 클로드가 훨씬 낫다는 이야기가 나오고 있지요.
1-3. 유행 열풍 이후 책임지지 않는 시스템
유행을 따라가는 것이 틀렸다는 것은 아니다. 나 또한 무신사 옷을 통해 소개팅 나가서도 옷으로 손해보는 일은 없었고, 그렇게 소개도 많이 받았다. 혹은 친구의 사례처럼 누군가에게는 취업을 잘할 수 있는 좋은 기회로 작용하기도 한다. 하지만 이로 인한 피해는 그 유행만 쫓다보면 언제 또 그 유행이 사그라들지 모르며, 그로 인한 피해는 오로지 우리들이 받게 될 것이다. 컴공과의 인기가 하늘을 찌르던 19년으로부터 불과 5년이 지난 지금, 벌써 인기는 다시 식었다. 개발자의 연봉이 억대 연봉이라며 모두가 개발자 취업을 했지만, 불과 4~5년이 지난 지금 이직하며 연봉을 높이는 것은 거의 불가능에 가깝다고 한다 [3]. 슬픈 현실이다. 이 연봉들을, 혹은 이렇게 구조조정된 인력들의 급여를 과거 코딩 교육해주던 기업들에서 책임져주는 것이 아닐텐데.
그래서 특히나 과학기술 연구 분야에서는 유행을 쫓지 않아야 한다고 생각한다. 유행을 피하라는 게 아니라, 유행보다 한 발 먼저 물성을 봐야 한다. 이전 “AI 비서 ‘에이닷’의 반란, 감히 주인인 아이폰을 넘본다” 글에서도 언급했었다 [4]. 현재 AI가 유행이라 한국에서도 많은 AI 연구가 진행되고 있지만, 이상하게 계속 미국의 꼬리만 쫓아가는 기분이 든다. 최근 LG AI 연구원이 최근 런던증권거래소그룹(LSEG)의 파트너십을 맺으면서, 정말 돈이 되는 AI 판매를 성공시켰다 [5]. 엄청난 성과이며, 유행을 따르면서도 그 속에서 우리나라만의 킥(Kick)을 찾는 대단한 기업들도 많지만, 더 많은 분야에서 이런 식의 엣지를 갖는 것이 필요하다고 생각된다.
이 글에서 내가 말하고 싶은 것은 단 하나다. 유행을 따라 성공한 사례는 기사에 남지만, 유행을 피해서 살아남은 기술만이 산업에 남는다.
바로 ‘E-tube’이다. 2020년 Nature 자매지에 카이스트 배현민 교수님의 논문이 하나 게재되었다. 임팩트 팩터가 엄청나게 높거나 최고 레벨의 저널에 기재된 것은 아니다. 하지만 최근 유행하는 AI 분야. 그 속에서도 데이터센터에서 정말 필요로 하는 신호선, 즉 케이블과 관련된 논문이다 [6].
배현민 교수와 그의 대학 동문인 박진호 대표는 2016년, 클라우드 및 AI 데이터센터용 초고속 저전력 인터커넥트 솔루션 개발을 위해 E-tube 기술을 바탕으로 딥테크 창업을 했고, 이 회사가 포인투테크놀로지라는 회사이다. 기사에 따르면[12], 업계 내부에선 23년부터 엔비디아의 인수합병 제안이 들어왔다는 이야기도 있다. 내년 코스닥 상장 또한 앞두고 있으며, 회사의 기업 가치는 약 3,000억원 정도로 발표되고 있다.
흔히 뉴스를 보고 투자한 사람은 가장 마지막에 문을 닫고 투자한 사람이라는 말이 있다. 이또한 마찬가지라고 생각한다. 지금은 “처음 들어본 기업이네”라고 지나칠 수 있지만, 그 중에 상당히 높은 레벨의 기술력을 자랑하는 기업들이 존재하고 그들이 사업적 퍼포먼스를 갖추게 되면 언젠가 천정을 뚫고 지나가곤 한다. 그리고 그 기업들은 굉장히 높은 확률로 일반 대중들은 모르거나 관심 밖에 있던 기업이다.
그래서 오늘은, 지금 이 글을 여기까지 읽은 분들 대부분의 ‘관심 밖’에 있었던 기업, ‘포인투테크놀로지’에 대해 어느 정도의 기술적 레벨과 해자를 갖추었는지 알아보고자 한다.
Chapter 2: 배경과 원리
2-1. 데이터센터의 진짜 병목은 전력이 아니다
우선 데이터센터를 가볍게 설명해야겠다. 최근 발열과 전력 문제로 많은 이슈를 몰고 온다. 가장 최근에 바이럴 됐던 것은 전자파 문제였다. 우리 집 앞에 데이터센터가 생기면 전자파가 너무 심해지는 것 아니냐면 반대했던 사례였다 [7].
일반적으로 우리가 ChatGPT를 사용하면 그 데이터가 데이터센터로 넘어간다. 데이터센터는 엄청나게 많은 여러 대의 컴퓨터가 있어서, 자동으로 이 모든 데이터를 처리해준다. 전자파 문제로 인해 데이터센터와 우리가 정보를 주고 받는 것은 모두 유선으로 이뤄진다. 정확히는 거대한 심해 해저 광케이블을 통해 주고 받아진다. 기지국처럼 데이터센터 근처에서 무선으로 전자파가 날라다니는 형상이 아니다. 간단하게 설명하면, 내가 ChatGPT에게 무언가를 물어보면, 무선으로 기지국을 통해 데이터가 전송되고, 기지국에 연결된 심해 해저 광케이블을 통해 ChatGPT의 데이터센터로 이어진다.
2-2. AI의 다음 병목은 ‘연결부’다
여기서 오늘 주목할 것은 전력이나 발열이 아니다. GPU나 NPU의 더 많은 연산을 위해 이제는 GPU와 NPU 단품의 성능을 높이는 것을 넘어서서, 프로세서 간의 네트워크 통신 기술 또한 중요해지고 있다. 아래 그림의 엔비디아 NVL4와 같이, 단품 GPU를 넘어서 GPU들끼리 모아서 하나의 제품화하여 판매하고 있다. 앞서, 엘우드님의 ‘엔비디아 제국에 균열을 낸 AI의 ‘신경망’, 아리스타 네트웍스’ 글을 보면 AI 네트워크와 관련하여 조금 더 이해하기 편할 수 있다.
결론부터 말하자면, 이제부터 AI의 진짜 병목은 연결부가 될 것이다. GPU들의 성능이 좋더라도, 그들끼리 연결해주는 부분이 천천히 데이터를 전송해준다면, 아무 의미 없는 행위가 될 것이다.
그럼 오늘 이야기할 것은 무엇인가? 지금 기업들에서 하고 있는 “AI 네트워크 싸움은 어떻게 하면 교통 체증을 원활하게 하도록 신호 체계를 바꾸는 것인가?”에 대한 싸움이다. 즉, 교통 법규를 새롭게 규정하거나 수정하는 일이다. 도로는 그대로 둔다.
하지만 오늘 이야기할 주제는, 그것보다 한 단계 더 기초적인 내용이다. 도로 자체에 대한 연구이며, 케이블에 해당한다. 교통 법규를 떠나서, 도로 자체를 잘 설계하는 행위인 것이다. 교통 법규를 아무리 잘 해 둬도, 비포장도로에서 달리는 것과 포장도로에서 달리는 것과는 차이가 있지 않겠는가?
2-3. 도로 비유로 이해하는 대역폭과 주파수
자동차 세상과 비유하자면, 다른 사람들은 모두 자동차를 잘 만드는 것을 연구하고 있다. 매연이 나지 않게 하거나, 빠르게 달려갈 수 있게 하거나, 신호를 잘 설계하거나 등등. 여기서 데이터들은 자동차에 해당하고, 케이블은 차가 다닐 수 있는 도로에 해당한다.
(케이블은 우리가 사용하는 휴대폰 충전 케이블을 생각해도 된다. 케이블은 차폐가 되어있다. 즉, 케이블은 내부는 전기가 잘 통하는 구리선으로 되어있지만, 외부(절연 피복)는 고무 같은 재질로 되어있어서 그 케이블을 만져도 전기가 통하진 않는다.)
데이터센터가 엄청나게 커지고 있고, 더 많이 필요로 하고 있다. 그만큼 처리해야 하는 데이터양이 늘어난다는 뜻이다. 도로의 혼잡함이 늘어나고 있다는 뜻이다. 도로가 혼잡해지면 간단하게 생각할 수 있는 것이 차선이다. 그래서 차선을 늘리는 행위가 데이터센터에도 적용된다.
이를 데이터 세상에서는 대역폭(Bandwidth, BW)이라 부른다. 대역폭을 늘리면, 하나의 케이블에서도 주파수를 여러 개 사용해서 여러 신호, 여러 데이터를 한 번에 전송할 수 있다. 이를 위해서 주파수 자체를 높이는 행위도 필요하다. 낮은 주파수에서 대역폭을 늘리는 것보다 높은 주파수에서 대역폭을 늘리는 것이 더욱 편하다.
비율로 표현하면 조금 더 직관적으로 이해가 될 것이다. 같은 대역폭 1GHz라도, 100GHz 주파수 대역에서의 1GHz 대역폭은 1%에 불과하지만, 1GHz 주파수 대역에서 1GHz 대역폭은 100%이다. 통신 시장에서 3G, 4G, 5G 세대로 넘어가면서 점점 주파수가 높아지고, 이렇게 주파수를 계속해서 높이려고 하는 것이 이러한 이유 때문이다. 더 많은 신호를 주고 받을 수 있게 되기 때문이다.
(하지만 주파수가 높아지면 신호의 손실이 증가하고, 신호 누설이 증가하는 등 trade-off도 존재하기 때문에 그것을 잘 조절하는 것이 보통 이러한 안테나, 전송선로 연구 분야에서 핵심이고, 5G와 6G가 시장에 당장 체감되기 어려운 이유다.)
다시 본론으로 돌아가서. 주파수를 높이고, 대역폭을 늘리면 되는 것을 알았다. 하지만 여기서부터 문제가 생긴다. 우리가 깔아놓은 도로, 즉 케이블의 물리적 한계가 드러나기 시작한 것이다. 마냥 주파수를 높이거나 대역폭을 늘릴 수 없다.
2-4. 구리와 광, 둘 다 완벽하지 않은 이유
그렇다면 왜 그런지, 지금의 데이터센터에서는 어떻게 이 문제를 해결하고 있는지, 그래서 E-tube는 어떻게 이 문제를 해결해서 주목 받고 있는지에 대해 알아보자. 현재 데이터센터의 도로는 크게 두 가지 재료로 만들어진다. 하나는 구리선(Copper)이고, 다른 하나는 광케이블(Optical Fiber)이다. 이 둘은 각자 명확한 장단점을 가지고 ‘적당히’ 구역을 나눠 쓰고 있다.
구리선 (Copper)
가장 전통적이고 저렴한 방식이다. 전기를 그대로 흘려보내면 되니 복잡할 게 없다. 하지만 치명적인 단점이 있다. 주파수가 높아질수록 전기가 전선 표면으로만 흐르려는 성질인 표피 효과(Skin Effect)가 심해진다. 이는 전자기학에 기본으로 나오는 구리의 성질에 해당한다. 물리적인 현상이라는 뜻이다.
즉, 주파수가 높아질수록 구리선이 더 이상 신호를 전송하는 선로로 동작하지 않고, 그 선로들의 저항이 조금씩 커지고 이로 인해 선로를 통하는 신호들이 점점 약해지며, 목적지에 도달하기 전에 이미 사라질 수 있다. 선의 단면적을 넓게 만들면 해결할 수 있긴 하다. 하지만 효율적이지 못하고, 데이터센터처럼 상상 이상의 빽빽한 케이블이 적용되는 곳에는 해결책이라고 언급하기 어렵다. 그래서 구리선은 1~2m 이내의 아주 짧은 거리에서만 사용한다. 엔비디아의 케이블 제품 라인 설명에 의하면 [8], 2.5m까지는 구리선을 사용하고 그 이상부터는 광케이블을 추천한다고 명시되어있다.
광케이블 (Optical Cable)
앞서 언급한 구리선의 한계를 극복하기 위해 빛을 쓴다. 광케이블이 사용된다. 광케이블은 기본적으로 전기신호를 빛으로 변환하여, 빛을 아주 얇은 유리 케이블에 넣어서, 내부의 유리 거울을 통해 반사시켜가며 전송시킨다.
빛을 거울에 반사시킨다? 우리가 일상생활에서 생각하는 거울을 생각하면 된다. 거울에 빛을 비출 때 멀리 있다고 해서 그 빛이 안보이나? 내 시야에 가려지지 않는 이상, 즉 케이블 내부에 먼지 같은 이물질이 없는 이상, 손실이 거의 없다고 봐도 된다. 구리선과 가장 큰 차이점이다. 그래서 보통 가정집의 인터넷 선이 광케이블로 되어있는 것이다. 아주 먼 거리의 신호를 전송해도 손실이 거의 없기 때문이다.
수십 km 떨어진 데이터센터끼리 연결하는 해저 케이블이 바로 이것이다. 완벽해 보인다. 하지만 여기엔 통행료가 붙는다. 컴퓨터 칩은 ‘전기’를 쓰고 케이블은 ‘빛’을 쓰니, 입구와 출구에서 전기를 빛으로, 빛을 전기로 바꿔주는 변환기(Transceiver)가 필수적이다. GPU에서 처리하는 신호들은 모두 전기 신호이다. 이 빛은 반도체들이 인식할 수 없다. 이 때 사용되는 변환기가 비싸고, 전력도 잡아먹으며, 전력이 소모되기 때문에 열도 발생한다.
실제 회사에서 근무할 당시, 군용 레이다 HW에 사용되는 케이블도 크게 두 종류였다. 광케이블과 RF 케이블. 즉, 구리선이다. 군용 레이다에서 광케이블을 사용하는 이유는 명확했다. 대형 레이다의 경우, 긴 거리를 케이블로 구성해야되는 경우가 많은데, 이를 극복하기 위해 사용되는 것이다. 손실이 없이 신호를 끝에서 끝까지 전달해야, 레이다에서 고출력으로 신호를 송출할 수 있고, 이를 통해 적기 탐지 추적을 원활하게 할 수 있기 때문이다.
중간 중간의 경로에서 손실이 크면, 그만큼 신호를 더 세게 송출하면 되긴 하다. 하지만, 이로 인해 또 발열이 생기고, 더 많은 전력이 필요로 해진다. 그렇게 되면 냉각시스템이 더 거대해지고, 악순환인 것이다. 단순히 손실이 크다라는 사실이 전체 시스템 성능을 좌지우지할 수 있다는 것이다.
다시 데이터센터로 돌아가보자. 그렇다면 데이터 센터에서는 어떻게 문제가 될까? 여기서 딜레마 구간이 등장한다. 바로 서버 랙(Rack) 내부다.
보통 데이터센터는 거대한 철제 프레임(Rack)에 서버를 층층이 쌓아 올린다. 맨 꼭대기에 있는 스위치에서 바닥에 있는 서버까지 연결하는 거리는 대략 2m에서 3m 남짓이다. 이 3m가 골치 아프다.
구리선을 쓰자니: 3m 거리에서 고속 데이터(예: 100Gbps 이상)를 보내면 신호가 다 죽어버린다. 케이블이 너무 두꺼워져서 랙 내부의 공기 흐름(냉각)을 막아버리기도 한다.
광케이블을 쓰자니: 고작 3m 연결하자고 비싼 광전 변환 모듈을 쓰는 건, 동네 편의점 가는데 비행기를 띄우는 격이다. 배보다 배꼽이 더 크다.
이러지도 저러지도 못하는 이 애매한 3m의 틈새. 배현민 교수의 E-Tube는 정확히 이 지점을 타격했다.
Chapter 3: 결과와 전망
3-1. E-Tube는 새로운 기술이 아니라, 재해석한 기술이다
기술적으로는 굉장히 간단하다. 구리선은 저항 때문에 안 되고, 광케이블은 변환 비용 때문에 안 된다면, 전파(RF)를 플라스틱 관(Tube)에 가두어 보내자는 것이다. 전문 용어로는 유전체 도파관(Dielectric Waveguide) 기술이다. 이 기술은 안테나를 공부하는 사람이라면 흔히 볼 수 있는 1951년 전공서적에서도 작성되어있는 기술이다. 그만큼 오래된 기술이고, 특별한 기술은 아닌 것이다.
3-2. 왜 partially-enclosed 구조가 핵심인가
E-tube를 조금 더 자세히 살펴보면 아래와 같다. RF IC라고 되어있는 칩에서 나온 고주파 신호(전자기파)를 그대로 플라스틱 튜브 안으로 쏘아 보낸다. 튜브는 전파가 밖으로 새 나가지 않게 가이드 역할만 한다.
전기 신호를 빛으로 바꿀 필요가 없으니 전력 소모가 획기적으로 줄어든다. 다만, 기존의 구리선과 비교해서는 전력소모가 있다. 대외적으로 알려지진 않았지만, 추측하기로는 RF IC에서 신호를 어느정도 증폭해서 보내야 하기 때문일 것이다. E-tube의 구성을 논문을 통해 조금 더 자세히 살펴보자. 논문에서 사용된 기술력은 크게 두 가지이다.
그림의 왼쪽 구조는 사면이 모두 금속으로 막힌 신호가 지나가는 ‘전통적인’ 금속 파이프다. 이런 구조는 신호를 잘 가두는 장점이 있지만, 고속 데이터 전송에서는 치명적인 문제가 생긴다. 고속으로 데이터를 보내려면 하나의 주파수만 쓰는 것이 아니라 여러 주파수를 동시에 사용하는데, 사면이 막힌 구조에서는 이 주파수들마다 이동 속도가 달라진다.
어떤 주파수는 빨리 도착하고, 어떤 주파수는 늦게 도착하면서, 함께 보내진 데이터의 도착 순서가 흐트러지고 결국 신호가 깨지게 된다. 이를 분산(dispersion)이라고 하며, 한마디로 말하면 “주파수에 따라 신호 속도가 달라지는 현상”이다. 대역폭을 넓힌다는 것은 더 많은 주파수를 써서 교통체증을 줄이겠다는 뜻인데, 이 주파수들이 서로 다른 속도로 도착하면 오히려 데이터 품질이 망가지는 역설이 생기는 것이다.
위 그래프는 이를 보여주는데, 부분적으로만 막힌 도파관에서는 주파수가 달라도 신호 지연이 거의 일정한 반면, 사면이 막힌 도파관에서는 주파수에 따라 지연이 크게 달라진다. 중요한 점은 이 문제가 설계 미세조정으로 해결될 성질이 아니라, 사면이 모두 막힌 물리적 구조 자체에서 필연적으로 발생한다는 것이다.
그래서 논문에서는 위아래만 금속으로 막고 좌우는 열린 partially-enclosed waveguide 구조를 채택했다. 이렇게 하면 주파수별 속도 차이가 줄어들어 분산 문제가 크게 완화되고 고속 데이터 전송이 가능해진다. 다만 직관적으로 보듯이 좌우가 열려 있는 만큼 신호가 옆으로 새어나갈 위험이 커지는데, 이처럼 분산을 줄이는 대신 신호 누설이라는 새로운 과제를 안게 되며, 바로 이 트레이드오프를 어떻게 해결했는지가 이 논문의 핵심이라고 이해하면 된다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내부 유전체, 즉 위 그림에서 회색에 해당하는 부분이다. 논문에 의하면, 내부 유전체를 PTFE 소재를 사용했으며, foaming process를 조금 달리 적용한 것으로 보인다. 이 부분이 나름 핵심이라면 핵심일 것이다.
유전체 자체에서도 손실이 존재하기 때문에, 이를 줄이기 위해 foaming 공정이라는 것을 사용하여 air bubble을 내부에 만들었다. PTFE는 일반적으로 플라스틱 소재라고 생각하면 되지만, 이에 공기 구멍을 만드는 행위로, 케이블의 꼬임에도 안정성을 유지하며 실제 케이블로써의 활용도를 증가시킨 것이다.
논문에서는 언급되지 않았지만, 이렇게 유전체를 특수 공정을 사용해서 제작한 것은 기계적 변형을 위함도 있겠지만, 이로 인해 partially-enclosed waveguide 내부에 전파를 가둬서 길을 안내하는 역할도 한다.
그림에서 회색으로 표시된 부분은 유전체라고 하는 부분이다. 유전체에는 유전율이라고 하는 물질 고유의 특성이 있다. 이는 공기에도 존재한다. 그래서 두 물질의 유전율 차이로 인해서, 금속이 사면으로 케이블을 둘러싸지 않아도 신호를 안정적으로 송수신할 수 있게 되는 것이다. 그래서 공기 구멍을 너무 많이 넣게 되면 공기와 유전율이 비슷해져서, 케이블로써 역할을 잘 못할 것이다. 개인적인 생각으로는 이 부분이 추후 양산 단계에서는 걸림돌이 될 것이라 생각된다.
3-3. 기술보다 어려운 건 양산과 신뢰성이다
하지만 우리는 여기서 멈추지 않고, 조금 더 비판적인 시선으로 이 기술을 바라볼 필요가 있다. 혁신의 이면, 그리고 ‘3미터’의 딜레마 논문이 발표된 지 수년이 지났지만, 우리는 아직 시중에서 E-Tube를 볼 수 없다. 이유는 무엇일까?
이런 케이블과 같은 하드웨어가 학계가 아닌 산업계에서 인정 받고 큰 매출을 얻기 위해서는 뛰어난 기술력이 아닌 안정성이 1순위 요소라고 생각한다.
새로운 저렴하고 성능 좋은 케이블을 사용했는데, 1~2년 사용하다가 문제가 생기면 큰 손해이다. 하드웨어는 미리 충분한 검증을 거치고 대량으로 구매하여 사용하게 되는데, 사용하다가 예상치 못한 문제가 발견되면 남은 재고에 대한 불신도 커진다. 이로 인한 손해는 만만치 않을 것이다. 기존 사용되던 구리선이나 광케이블은, 비싸고, 손실이 크고 이런 단점을 각각 가지고 있지만, 수십 년간 국제 표준으로 자리잡으며 사용되는 하드웨어들이다. 미리 예상되는 단점은 다른 부분에서 극복하면 되기 때문에, 문제라고 인식되지 않는다. 다만, 예상되지 않는 문제가 정말 큰 문제다.
이런 부분에서 E-tube는 시간이 가져다주는 신뢰성을 높여야 될 것이라 생각된다. 더 나아가, 대량 생산 수율에 대한 문제 또한 실제 매출로 이어지기까지는 큰 걸림돌이 될 것이다.
“수만 번 굽혔다 펴도 튜브가 깨지지 않는가?” (내구성)
“먼지가 들어가도 신호가 안 끊기는가?” (신뢰성)
“기존 장비와 호환되는 커넥터를 싼값에 찍어낼 수 있는가?” (양산성)
엔비디아나 인텔 같은 거대 기업들이 이 기술을 덥석 물지 않는 이유는 성능 의심 때문이 아니라, 바로 이 대량 생산의 불확실성과 더불어 신뢰성의 문제가 있을 것이다.
3-4. 투자의 가치는?
말 나온 김에 냉정하게 교수 창업의 현실과 이 긴 글을 요약해서 말햐보고자 한다.
공식적인 전국 단일 통계가 존재하는 것은 아니지만, 교수 창업은 폐업률이 다소 높은 경향이 있다고 VC 업계에서 흔히 알려져 있다. 한 VC는 오프더레코드로 교수들은 망해도 도망갈 곳이 존재하기 때문이라고 말한 적도 있을 정도다. 이를테면 포인투테크놀로지가 망해도 카이스트 교수로 돌아오면 그만이다. 성공하면 백만장자가 되는 것이다. 그렇기에 그들에겐 상대적으로 절박함이 없다. 무엇보다 교수들은 사업가로 훈련받지 않았다. 그렇다면 왜 VC는 교수 창업을 싫어하지만 반복적으로 거액을 투자하는가?
이는 기술은 최소한 물리적으로 틀릴 가능성이 낮고, 망해도 변명할 건덕지가 존재하기 때문이며 무엇보다 정부 자금과의 연결성 때문이다. 카이스트 교수 창업은 TIPS나 국책과제, 출연연과 대기업 공동 과제와 자동으로 연결되는데 VC 입장에선 “어? 우리가 10억 넣으면 정부에서 30억 넣네?”같은 상황이 오게 되고, VC에게 돈을 대주는 쩐주들인 ‘LP’들에게도 “이 회사 카이스트 OO 교수가 만든 딥테크 스타트업입니다!”라며 설득하기에 좋다.
총장님들 입장에선 대학도 결국 비즈니스다. 그런데 미국의 스탠포드나 MIT를 보니 교수 창업으로 대박나고, 초기에 투자했던 대학들은 수백 배의 수익을 얻게 되는 것을 보며, 학교의 운영의 차원에서도 교수 창업을 시키고 초기에 지분 투자를 해서 가지고 있다가 엑싯하면 수십, 수백 배의 수익을 얻을 수 있다. 특히 국립대는 정부라는 든든한 뒷배가 있는 경향이 있으니 교수 창업을 장려하는 것이 이득다. 즉 현재의 구조에선 교수들 역시 절박할 이유가 없다. 그런데 역설적이게도 절박하지 않은 사람은 성공하기 어렵다.
요약하자면 내 생각에 포인투테크놀로지는 기술 선택은 아주 잘했지만 산업적 성공은 아직 증명 단계다. 즉 기술적으로는 매수, 사업적으로는 매도라고 보면 된다. 교수들은 공부를 잘 한 사람들이지 사업을 잘 하는 사람들은 아니다.
E-Tube는 ‘구리선의 한계’와 ‘광케이블의 비효율’ 사이, 그 좁디좁은 3m의 틈새를 비집고 들어가야 하는 운명을 가졌다. 해당 논문과 기사들을 보며, 연구의 방향을 너무 잘 잡았고, 틈새시장을 잘 노렸다고 생각된다. 모두가 유행이라서 따라가는 연구가 아닌, 기존에 내가 하던 연구를 어떻게 하면 현재 유행에 맞춰 적용시킬 수 있을지에 대한 것이 공학자로써는 더 알맞은 방향성이 아닌가 생각된다.
그렇기에 이 연구는 가치 있다가 아니라, 꼭 필요하다. 앞으로 AI가 발전하면 장담컨대 이 문제에 거의 무조건 부딪히게 된다. 그때 해결법을 가지고 있는 기업이나 연구원은 큰 혜택을 보게 될 것이다. AI 시대의 병목은 알고리즘이 아니라 연결부이고, 남들이 이미 포화된 AI 알고리즘이나 전력 효율 소프트웨어에 몰려갈 때, E-tube는 그 병목을 정면으로 겨눈 드문 하드웨어 해법이기 때문이다.
사업적 리스크는 존재한다. 하지만 물리적 한계(구리의 손실, 광의 비용)는 깡통 전세나 주식 폭락처럼 사라지는 것이 아니라 극복해야만 하는 상수다. 이 불변의 상수에 베팅했기에 그들의 기술은 가치가 있다고, 적어도 나는 그렇게 생각한다.
연구자 의견
포인투테크놀로지가 상장한다면 투자할 가치가 있을까?
E-tube를 AI 데이터센터 인프라에서 드물게 ‘정확한 병목’을 겨냥한 기술이라고 생각한다. 포인투테크놀로지라는 사명으로 미국에 본사를 두고, 26년 한국 코스닥에 상장을 목표로 하고 있다. 나는 이 회사가 상장한다면 주주가 될 의향이다. 물론 상장 이후의 주가나 빅테크 채택 여부는 예측하기 어렵다. 하지만 기술 기업이 운을 만나는 조건은 분명하다. 이유는 다음과 같이 정리해볼 수 있다.
- 틈새시장을 잘 노렸다고 생각한다. 사실 회사에서 연구개발을 하면서 광케이블이라는 분야가 상당히 생소했고, 기존에 계시던 수석님들 조차도 그랬다. 광케이블 자체는 그냥 사용하면 된다. 하지만 광케이블로 인해 중간중간에 전기 신호와 변환하는 과정에서 미지의 부분이 꽤 많았다. 즉, 불편함을 느끼고 있으나 대안이 없던 지점을 직접 건드리는 기술이다. 이런 기술은 결국 기회를 받을 것이다.
- 이 기술이 좋은 이유는 특별해서가 아니라, 특별하지 않아도 되는 구조이기 때문이다. 케이블 시장에서 중요한 것은 혁신이 아니라, 고장발생률과 디버깅 가능성이다. 하지만, 학계와 산업계를 모두 경험하면서 느낀 점은, 학계에서는 특별한 기술만이 특별하고 대단해질 수 있다고 생각하는 경향이 있다. 학계에서 좋은 연구를 하던 친구들도 기업에 들어오게 되면 그런 부분들이 필요하다고 착각하는 경향이 있다. 하지만 시장에서 매출과 직결되는 것은 특별함 보다는 안정성과 양산성이다. 케이블의 특성 상, 대량생산이 가능해야 하며 추후 고장이 발생했을 때 디버깅이 가능해야 한다. 이런 부분에서, 특별한 기술 없이 틈새 시장에 필요한 기술을 잘 접목시킨 것이 주목할만한 부분이라 생각한다.
- 마지막으로 이 기업을 긍정적으로 보는 이유는, 다소 개인적이지만 중요하다. 어찌보면 이 이유가 가장 클 수도 있다. 너무 유행을 따르는 공부와 연구를 하지 않고도, 나의 연구에 몰입한다면, 유행하는 기술 트렌드에 나만의 해자를 가질 수 있다는 것을 사람들에게 보여주는 적절한 예시라고 생각된다. 그렇기 때문에, 소액이지만 자본적으로 조금이나마 도움이 되어 먼훗날 혹은 가까운 미래에 한국 공대에 긍정적 영향을 끼치는 기업이 되었으면 좋겠는 마음이다.
E-tube는 유행을 쫓지 않아도, 오히려 그렇기 때문에 산업에 필요한 기술이 될 수 있음을 보여준다. 나는 이런 사례가 더 많이 나와야 한국의 공대가 살아남는다고 생각한다. 그래서 이 회사가 상장한다면, 나는 주주가 될 것이다.