엔비디아와 시스코, AI 팩토리 대역폭을 두 배로 늘리는 초고밀도 USFP 광모듈 공개

2026년 10월 12일, 엔비디아와 시스코는 가장 까다로운 AI 팩토리를 위해 설계된 새로운 광트랜시버인 초고밀도 소형 폼 팩터 플러그형(USFP)을 공개했습니다. 발표에서는 레인당 400 Gb/s 데이터 전송률을 강조했으며, 이는 현재 고성능 컴퓨팅 클러스터에서 주류를 이루는 200 Gb/s 레인 속도의 두 배에 해당합니다.

양사는 USFP를 기존 데이터센터 랙에 바로 끼워 넣을 수 있는 업그레이드로 설명했습니다. 공동 성명에 따르면, 이 모듈을 사용하면 전원, 냉각 또는 배선 구조를 전면 재구성하지 않고도 레인당 200 Gb/s에서 400 Gb/s로 전환할 수 있습니다.

기술 사양 및 성능 주장

첫 번째 USFP 트랜시버는 현재 OSFP 크기와 동일한 폼 팩터 내에 16개의 전이중 레인을 탑재합니다. 향후 개정판에서는 32레인 이상을 지원하도록 계획되어, 각 레인이 1.6 Tb/s의 집계 트래픽을 전달할 경우 단일 모듈이 총 12.8 Tb/s의 처리량에 도달할 수 있습니다.

레인 수와 레인당 대역폭을 동시에 두 배로 늘리면, 기존 200 Gb/s 모듈에 비해 전면 패널 대역폭 밀도가 네 배가 됩니다. 파트너가 공유한 내부 연구에 따르면, 이와 동시에 에너지 효율이 약 30 % 향상되어 기가비트당 와트가 감소합니다.

열 관리 측면에서는 USFP가 전용 냉각 회로 없이도 100 W 전력 소모 한계 내에서 동작하도록 설계되었습니다. 이 설계는 시스템 복잡성을 낮추고 모듈이 기존 랙 레이아웃과 호환되도록 합니다.

커넥터 혁신 및 생태계 구축

USFP는 두 단계 삽입 메커니즘을 사용하는 2차원 커넥터를 도입했습니다. 이 설계는 접점 마모를 줄이고 신호 무결성을 강화해, 장거리 광섬유에서도 오류 없는 400 Gb/s 운영을 보장합니다.

제조 파트너인 TE Connectivity와 Amphenol이 케이지, 커넥터 및 기타 기계 부품을 공급합니다. 엔비디아와 시스코는 생태계가 성장함에 따라 추가 공급업체가 참여할 것이라고 밝혔으며, 이는 개방형 다중 소스 사양 목표를 강화합니다.

양사는 또한 벤더, 연구자 및 운영자 커뮤니티가 관리하는 개방형 사양 프로젝트를 만들 계획이라고 발표했습니다. 이 이니셔티브는 USFP 인터페이스, 테스트 절차 및 펌웨어 업데이트를 표준화해 데이터센터 운영자가 기술을 대규모로 도입하기 쉽게 합니다.

• 레인당 400 Gb/s 데이터 전송률
• OSFP 크기 모듈 내 16전이중 레인(향후 32레인 옵션)
• 총 12.8 Tb/s 집계 처리량
• 전용 냉각 없이 100 W 열 방출

엔비디아 수석 부사장 길라드 샤이너는 전략적 의도를 이렇게 요약했습니다: “세계 최대 AI 팩토리를 구축하려면 가장 작은 연결부터 재고해야 합니다.” 이 발언은 물리 계층에서의 작은 개선이 AI 워크로드의 대규모 확장을 가능하게 한다는 믿음을 강조합니다.

한국 기업에 미치는 의미

USFP 모듈이 기존 레인당 200 Gb/s 구성을 400 Gb/s 로 전환할 수 있다는 점은, 데이터센터 설계 단계에서 물리적 재배치를 최소화한다는 전제 하에 검증된다. 실제 적용 시에는 기존 전원 공급 라인과 냉각 플레인에 과부하가 발생하지 않는지를 사전 시뮬레이션하고, 전력 한계인 100 W 내에서 열 방출이 안정적인지를 온도 센서와 열 이미지 분석을 통해 확인해야 한다. 이러한 검증 절차가 충족될 때 비로소 레인당 대역폭 두 배 확대가 실질적인 성능 향상으로 이어진다.

레인 수와 레인당 대역폭을 동시에 확대함에 따라 네트워크 스위치와 라우터의 포트 집계 용량도 재평가가 필요하다. 현재 포트당 처리량이 제한적인 장비는 새로운 USFP 모듈과 매칭되지 않을 가능성이 크며, 이 경우 인터페이스 변환 어댑터나 펌웨어 업데이트가 요구된다. 따라서 전체 인프라의 호환성을 검증하기 위해서는 엔드‑투‑엔드 트래픽 테스트와 프로토콜 스택의 스트레스 테스트를 수행해 병목 현상을 사전에 파악해야 한다.

USFP의 2차원 커넥터 메커니즘은 접점 마모 감소와 신호 무결성 향상을 목표로 하지만, 실제 장거리 광섬유 연결에서는 삽입 손실과 반사 손실이 미세하게 증가할 위험이 있다. 이를 최소화하기 위해서는 광섬유 케이블의 정밀한 폴리싱과 커넥터 정렬 정확도 검증이 필수적이며, 광학 파라미터 측정 장비를 활용한 정기적인 품질 검사 프로세스가 도입돼야 한다. 이러한 절차가 없을 경우 초고속 전송 시 오류율이 상승해 전반적인 시스템 가용성이 저하될 수 있다.

에너지 효율이 약 30 % 개선된다는 주장은 전력 소비 대비 처리량 비율을 기준으로 한 상대적 평가이다. 실제 운영 환경에서는 전력 관리 소프트웨어와 데이터센터 전력 인프라의 동적 부하 분산 기능이 이 효율을 실현할 수 있는지 여부가 관건이다. 따라서 전력 사용량을 실시간으로 모니터링하고, 부하 변동에 따라 전압 및 주파수를 최적화하는 제어 로직을 추가해야 한다. 이러한 제어 체계가 구축되지 않으면 기대되는 비용 절감 효과가 부분적으로만 실현될 위험이 있다.

USFP 도입으로 랙당 트랜시버 슬롯 수가 감소하면, 물리적 공간 확보가 가능해 추가 컴퓨팅 노드나 스토리지 배치를 확대할 수 있다. 그러나 슬롯 감소가 곧바로 전체 시스템 용량 증가로 이어지려면, 남은 슬롯에 배치되는 장비가 동일하거나 높은 처리량을 제공해야 한다. 따라서 신규 노드 선택 시에는 CPU·GPU·가속기 성능과 메모리 대역폭을 종합적으로 평가하고, 기존 네트워크 토폴로지를 재구성해 데이터 흐름이 균형을 이루도록 설계해야 한다. 이러한 설계 최적화가 이루어질 때 비로소 레인 대역폭 확대가 전체 워크로드 처리 시간 단축으로 연결된다.

개방형 다중 소스 사양을 기반으로 한 생태계 구축은 공급망 리스크를 낮추는 동시에 가격 경쟁을 촉진한다. 그러나 다수의 공급업체가 동일한 사양을 따르더라도 제조 공정 차이와 품질 관리 수준이 다를 수 있다. 따라서 데이터센터 운영자는 입고된 모듈에 대해 일관된 품질 검증 절차를 적용하고, 사양 준수 여부를 자동화된 테스트 베드에서 확인해야 한다. 이러한 검증 체계가 확립될 경우, USFP 기반 인프라의 확장성을 보장하면서도 장기적인 유지보수 비용을 최소화할 수 있다.

AI 전용 데이터센터를 운영하는 국내 기업 및 클라우드 서비스 제공업체에게 USFP는 레인 대역폭을 두 배로 늘리면서 랙 밀도와 전력 예산을 크게 변경하지 않을 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 전면 패널 밀도가 높아지면 랙당 트랜시버 슬롯 수가 감소해 추가 컴퓨팅 노드나 스토리지를 배치할 공간이 확보됩니다. 에너지 효율이 향상되면 전력 및 냉각 비용이 절감돼 운영 비용이 낮아집니다. 또한 개방형 사양 덕분에 여러 공급업체로부터 모듈을 조달할 수 있어 공급망 위험을 완화하고 경쟁적인 가격을 기대할 수 있습니다. 실제로 USFP 도입 시 전형적인 AI 클러스터는 최소한의 하드웨어 재설계만으로 6 Tb/s에서 12 Tb/s 이상의 노드 간 대역폭으로 확장되어 학습 사이클이 가속화되고 복잡한 모델을 실시간으로 운영할 수 있게 됩니다.