마이크로소프트와 3M이 7월 15일 AI 데이터센터 인프라와 기업 AI 전환을 위한 전략적 협력을 발표했다. 핵심은 Azure 클라우드와 AI 인프라가 3M의 확장빔 광학(Expanded Beam Optical·EBO) 기술을 도입하는 첫 발표된 하이퍼스케일 클라우드 사업자가 된다는 계획이다. 적용 시설과 물량, 상용 운영 시작일은 공개하지 않았다.
양사의 공식 발표에 따르면 EBO는 광섬유 접점에서 빛의 지름을 넓혀 연결하는 방식이다. 먼지와 오염에 대한 민감도를 낮추고 반복적인 청소·검사 부담을 줄여 안정적인 광학 성능을 지원한다는 것이 3M의 설명이다.
AI 서버가 늘수록 랙 내부와 랙 사이의 광연결 수가 증가하므로 연결부의 청결도와 정비성은 가속기 성능과 별개의 운영 변수다. 작은 오염이나 정렬 문제도 대규모 시설에서는 장애와 유지보수 시간으로 누적될 수 있다. 이번 협력은 GPU·전력뿐 아니라 물리적 광연결 관리가 AI 인프라 경쟁의 한 축이 됐음을 보여준다.
협력은 부품 공급에 그치지 않는다. 3M은 Microsoft 365 Copilot과 Azure AI Foundry 등 마이크로소프트의 AI·디지털 플랫폼을 연구개발, 제조와 공급망 업무에 활용할 계획이다. 한쪽은 Azure의 물리 연결을 개선하고 다른 쪽은 3M의 기업 운영에 AI를 적용하는 양방향 구조다.
다만 발표에는 EBO 도입 전후의 장애율, 연결 손실, 유지보수 시간과 총소유비용을 비교한 실측치가 없다. 더 빠르고 안정적이며 관리하기 쉽다는 효익은 양사의 기술 설명에 근거한다. 실제 효과를 판단하려면 Azure 적용 지역, 대량 배치 일정, 표준 호환성과 장기 오염 시험 결과를 확인해야 한다. 커넥터 교체 비용과 기존 배선과의 호환성, 고밀도 랙에서의 열·진동 조건도 운영 성능에 영향을 줄 수 있다. 초기 배치에서 청소 횟수가 줄더라도 장애 복구 시간과 부품 조달 비용까지 개선되는지는 별도 데이터가 필요하다. 협력 발표와 실제 대규모 운영 성과를 같은 단계로 보기는 이르다. 광연결 부품의 공급 안정성과 현장 기술자 교육도 대량 배치 단계에서 확인할 변수다.
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