2026년 6월 29일, 네이처 포토닉스에 논문 한 편이 실렸습니다. 사람 머리카락 절반 두께의 결정 조각에서 빛 알갱이를 정확히 하나씩 꺼내는 데 성공했다는 내용이었습니다. 15년간 MIT, 케임브리지, 도쿄공업대가 모두 실패했던 그 목표를 서울대 지하 실험실이 달성했다는 소식을 제가 처음 접했을 때, 솔직히 논문 제목을 세 번 다시 읽었습니다. 이 기술이 왜 삼성전자와 SK하이닉스를 특허 협상 테이블로 불러냈는지, 그리고 광반도체 투자 지형을 어떻게 바꾸고 있는지 제 생각을 정리했습니다.
세계 최초 단일광자원
양자 통신이라는 말을 들어보셨을 겁니다. 원리는 생각보다 단순합니다. 빛을 다발이 아니라 알갱이 하나씩 쪼개서 보내는 방식입니다. 물리학에서 이 빛 알갱이 하나를 광자(Photon)라고 부르는데, 광자는 자연의 법칙상 복제가 불가능합니다. 누군가 중간에 훔쳐보는 순간 원래 상태가 깨지고, 수신자는 즉시 도청 사실을 알아챌 수 있습니다. 2013년 스노든 사건 이후 각국 정보기관이 양자 통신에 사활을 건 이유가 바로 여기에 있습니다.
문제는 광자를 원할 때 정확히 하나만 뽑아내는 장치, 즉 단일 광자원(Single Photon Emitter)을 만드는 일이 지독하게 어렵다는 점이었습니다. 여기서 단일 광자원이란 명령이 들어올 때마다 광자 한 개만 정확히 방출하는 소자를 의미합니다. 기존 방식은 약한 레이저를 흐리게 켜서 광자가 하나씩 나오기를 확률적으로 기다리는 방법이었는데, 어쩌다 광자가 두 개 동시에 나오면 도청자가 하나를 슬쩍 빼돌려도 수신자가 눈치채지 못하는 치명적인 허점이 생겼습니다. 미국 정부는 국가 양자 이니셔티브(National Quantum Initiative) 명목으로 12억 달러 이상을 쏟아부었고, 중국은 그보다 훨씬 큰 규모의 자금을 투입한 것으로 알려져 있습니다.
후보 재료로 가장 많이 연구된 것이 페로브스카이트(Perovskite)였습니다. 페로브스카이트란 특정 결정 구조를 가진 화합물군을 가리키는데, 빛을 흡수하는 성능과 빛을 뿜어내는 성능을 동시에 갖춰 차세대 태양전지와 발광 소자 분야에서 이미 기적을 일으키고 있던 재료입니다. 이론상으로는 이 재료를 원자 몇 겹 두께로 얇게 벗겨내면 빛 알갱이가 하나씩 튀어나오는 완벽한 시나리오가 가능했습니다. 하지만 실제 실험실에서는 세 개의 벽이 기다리고 있었습니다. 결정이 공기 중에 며칠만 있으면 부스러지는 안정성 문제, 광자마다 파장이 제각각인 순도 문제, 그리고 광자가 결정 어디서 나올지 예측할 수 없는 위치 제어 문제였습니다. 제가 관련 논문들을 찾아 읽어보니, 어느 팀도 이 세 가지를 동시에 해결한 사례가 없었습니다.
서울대 박홍규 교수 팀이 선택한 접근은 달랐습니다. 재료 내부가 아니라 가장자리, 즉 엣지 상태(Edge State)에 주목한 것입니다. 엣지 상태란 위상 절연체 연구에서 발견된 현상으로, 물질 내부는 전기가 통하지 않는데 가장자리에서만 전자들이 특별한 방식으로 움직이는 상태를 말합니다. 원자 몇 겹으로 얇게 벗긴 2차원 페로브스카이트는 온통 가장자리로만 이루어진 셈이었고, 그 가장자리에 자연스러운 에너지 함정을 만들면 전자가 딱 한 개씩만 자리 잡을 수 있게 됩니다. 결과적으로 광자가 하나씩 나오는 구조가 완성되는 거였습니다. 2026년 3월 네이처 포토닉스에 실린 논문에서 이 팀이 측정한 G2 값은 기존 다이아몬드 결함 방식의 세계 최고 기록에 버금가는 수준이었고, 측정 조건은 상온이었습니다. 다이아몬드 방식이 영하 270도에 가까운 극저온 냉각 장치를 요구하는 것과 비교하면, 이건 차원이 다른 이야기입니다.
- 세계 최초 2차원 페로브스카이트 단일 광자 방출 달성 (2026년 3월, 네이처 포토닉스)
- 상온 작동 — 냉장고 크기 극저온 장치 불필요
- 제조 방식이 단순: 용액을 붓고 말린 뒤 테이프로 벗기는 것이 전부
- 화학 조성 변경만으로 광자 파장을 자유롭게 조절 가능 → 기존 다이아몬드 방식으로는 불가능한 유연성
- 현재 삼성전자·SK하이닉스 팹 공정과 직접 호환 가능
◈ 요약: 15년간 전 세계가 막힌 단일 광자원 문제를, 서울대 팀이 상온·저비용·양산 가능한 방식으로 처음 돌파했습니다.
실리콘포토닉스 투자, 지금 어디를 봐야 하나
그렇다면 이 기술이 실제 투자와 어떻게 연결될까요? 먼저 광반도체가 왜 갑자기 화두가 됐는지부터 짚어야 합니다. AI 데이터센터는 지금 이상한 문제를 안고 있습니다. GPU 연산 성능은 매년 폭발적으로 늘어나는데, GPU끼리 연결하는 구리선(Copper Interconnect)이 병목이 되고 있습니다. 쉽게 말해 GPU는 100을 처리할 수 있는데 구리선이 60밖에 못 나르는 상황입니다. 이 병목을 해결하는 기술이 바로 실리콘 포토닉스(Silicon Photonics)입니다. 실리콘 포토닉스란 빛을 이용해 칩과 칩 사이, 서버와 서버 사이의 데이터를 주고받는 광반도체 기술을 말합니다. 빛은 구리선보다 훨씬 빠르고, 발열이 적고, 장거리에서도 신호 손실이 거의 없습니다. 출처: Research and Markets에 따르면 실리콘 포토닉스 시장은 향후 5년간 두 자릿수 성장률을 이어갈 것으로 전망됩니다.
제가 직접 관련 기업들의 실적 자료를 들여다봤을 때, 가장 먼저 느낀 건 "기술 발표와 실제 매출 사이의 거리"였습니다. 광반도체라는 테마만으로 주가가 급등하는 종목들이 생기는데, 고객사가 실제로 있는지, 양산 매출이 발생하고 있는지를 반드시 확인해야 합니다. 이 부분을 건너뛰면 테마주 추격매매가 됩니다. 저는 그 실수를 한 번 해봤기 때문에 더 강조하게 됩니다.
수혜 구간을 크게 나눠 보면 AI 데이터센터, 초고속 통신(800G→1.6T→3.2T 광모듈 전환 구간), 자율주행 LiDAR 센서, 양자 컴퓨터 순으로 정리됩니다. 업계에서는 특히 1.6T 광모듈 전환이 가장 중요한 성장 구간으로 평가받고 있습니다. 글로벌 기업 중에서는 NVIDIA, Broadcom, Intel, Lumentum, Coherent, Marvell Technology가 AI 데이터센터용 광모듈과 광네트워크 시장의 핵심 위치를 차지하고 있습니다. 출처: KPMG 보고서는 AI 데이터센터의 병목이 연산이 아닌 데이터 이동으로 이미 전환됐다고 분석하고 있습니다.
국내에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 가장 안정적인 수혜처입니다. 삼성전자는 실리콘 포토닉스 파운드리 사업 로드맵을 공개하며 관련 시장 진입을 본격화했습니다. 그 외에 OE Solutions 같은 광통신·광부품 기업들도 눈여겨볼 수 있지만, 국내 현실에서는 광반도체 자체보다 광모듈, 광부품, 패키징, 통신장비를 포함한 밸류체인 전체를 함께 보는 시각이 더 현실적이라고 생각합니다. 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체 분야도 빼놓을 수 없습니다. 뉴로모픽이란 인간 뇌의 신경망 신호 처리 방식을 흉내 낸 반도체 구조를 말하는데, 박홍규 팀의 인공잎 소자가 이 분야의 유력 후보로 거론되고 있습니다. 빛과 전기 사이를 자유롭게 오가는 소자가 필요한 자리에 정확히 들어맞기 때문입니다. 이 소자가 파킨슨병 환자의 뇌 자극이나 심박 조율기 전선 없는 구동에도 적용될 수 있다는 실험 결과가 이미 논문에 실려 있다는 걸 보고, 이건 반도체 산업 하나에 국한된 이야기가 아니라는 생각이 들었습니다.
◈ 요약: 광반도체 투자는 테마가 아니라 실제 매출과 고객사 확보 여부로 걸러야 하며, 단기보다 AI 인프라 밸류체인 전체를 장기로 보는 시각이 유효합니다.
광반도체 투자, 상용화와 관련 기업 등
광반동체 현재 기술 수준은 실험실 검증 단계입니다. 삼성전자·SK하이닉스가 특허 협상에 나섰다는 점은 상용화 가능성을 진지하게 검토하고 있다는 신호입니다. 하지만 단일 광자원이 실제 상용화되려면 최소 3~5년의 검증 과정이 필요합니다. 기술 자체보다 공정 호환성과 수율이 관건이 될 겁니다.
그리고 광반도체 관련 국내 종목 중 가장 먼저 봐야 할 기업은 안정성 측면에서는 삼성전자와 SK하이닉스가 첫 번째 선택지입니다. AI 투자 확대에 따른 메모리·첨단 패키징 수혜와 광반도체 사업 확장 효과를 함께 기대할 수 있습니다. 그다음으로는 실제 매출이 발생하고 있는 광모듈 기업을 살펴보되, 고객사와 양산 여부를 반드시 먼저 확인하시길 권합니다.
참고로 뉴로모픽 반도체와 광반도체가 어떻게 연결되는지 보면 뉴로모픽 반도체는 인간 뇌의 신경 신호 처리 방식을 흉내낸 칩인데, 이를 구현하려면 빛과 전기 신호를 자유롭게 변환하는 소자가 필요합니다. 박홍규 팀의 인공잎 소자와 광트랜지스터가 이 역할의 후보로 주목받는 이유입니다. 두 분야는 별개처럼 보이지만 같은 소자 기술을 공유할 가능성이 큽니다.
그리고 페로브스카이트 단일 광자원이 기존 다이아몬드 방식과 다른 점은 작동 온도와 제조 비용입니다. 다이아몬드 결함 방식은 영하 270도에 가까운 극저온 냉각 장치가 필수인 반면, 페로브스카이트 방식은 상온에서 작동합니다. 제조도 용액을 붓고 말린 뒤 테이프로 벗기는 것이 전부여서, 현재 반도체 팹 공정과 직접 호환이 가능하다는 점이 핵심입니다.
원자 한 겹짜리 조각 하나가 15년 묵은 벽을 허물었습니다. 제가 이 기술에서 가장 인상 깊었던 건 결과 자체가 아니라 접근 방식이었습니다. 물리학자가 화학과 문을 두드리고, 재료 내부 대신 가장자리를 봤고, 값비싼 장비 대신 테이프 한 장을 썼습니다. 예상하지 못한 방향에서 답이 나올 때 기술의 판이 바뀝니다.
투자 관점에서는 지금 당장 수익이 터지는 구간이라기보다, AI 인프라가 연산 병목에서 데이터 이동 병목으로 전환되는 구조적 변화를 장기로 보는 시각이 맞다고 생각합니다. 단기 테마주 추격보다는 실제 고객사와 양산 매출이 확인된 기업을 중심으로, 밸류체인 전체를 천천히 공부하면서 들어가는 방식이 제가 접근하는 순서입니다.