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ByungJun Ahn
@dubidubabap
Founder of HAVILAH Research AI Infrastructure, Semiconductors & Macro Global Equities | Systematic Strategies TQQQK · BTCK
Joined January 2023
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5. 그래서 현재 $SIVE 투자 논리는 이전보다 훨씬 명확해졌다. 시장 쪽에서는 Goldman Optical TAM 대폭 상향 1.6T 이상 출하량 전망 상향 1.6T SiPh penetration 약 80% GPU·ASIC당 optical content 증가 800G → 1.6T → 3.2T 전환 2027–2028 CPO/NPO 확대 hyperscaler custom silicon 증가 가 모두 같은 방향을 가리키고 있다. Sivers가 증명해야 할 것은 회사 쪽 실행이다. 현재 가장 중요한 경로는 Jabil이다. 2026 Q4 beta build → qualification → 2027 H1 production order → 2027 H2 volume ramp 그리고 그 뒤에 추가 pluggable 고객의 sampling → qualification → production 전환이 붙어야 한다. 동시에 Glasgow의 연간 1억 개+ CW DFB capacity가 실제 주문과 함께 채워져야 한다. 결국 앞으로 볼 체크포인트는 명확하다. Jabil qualification → production order → 추가 고객 확보 → H2 2027 volume ramp → Glasgow capacity utilization → 실제 ASP와 gross margin → NPO/CPO design win 과거에는 “AI 데이터센터에서 CW laser 시장이 정말 크게 열릴까?”가 가장 큰 질문이었다. 이번 Goldman 리포트가 맞다면 시장 쪽 불확실성은 상당히 줄어든다. 이제 가장 중요한 질문은 “Sivers가 그 시장에서 실제 몇 %를 가져갈 수 있는가?” 다. 골드만 가정을 단순 적용하면 2027년 1.6T SiPh용 CW laser 수요만 약 2.28억 개다. Sivers가 이 시장에서 유의미한 점유율을 확보하고 이후 3.2T·NPO·CPO까지 연결한다면 회사의 매출 체급 자체가 달라질 수 있다. 그래서 앞으로 $SIVE는 주가보다 sample → qualification → production order → volume ramp → repeat order 이 다섯 단계를 보는 것이 훨씬 중요하다. 이게 실제로 연결되면 Sivers는 AI Photonics 기대주에서 대량생산 CW laser 공급업체로 재평가될 수 있다.
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4. $SIVE에서 더 흥미로운 부분은 Goldman의 CPO 전망과 Sivers의 제품 로드맵이 꽤 잘 맞는다는 점이다. 골드만은 CPO 출하량 전망을 2026년 -33% 2027년 +35% 2028년 +105% 로 수정했다. 즉 CPO가 당장 pluggable 시장을 통째로 대체하는 그림이 아니다. 먼저 800G·1.6T pluggable이 크게 성장하고, 그 뒤 2027–2028년부터 3.2T와 NPO/CPO가 빠르게 올라오는 구조다. Sivers 입장에서는 꽤 좋은 타이밍이다. 현재는 70mW·100mW CW DFB로 800G/1.6T pluggable 시장을 공략한다. 그 다음 NPO/CPO로 이동하면 200mW급 high-power CW laser와 laser array로 올라갈 수 있다. 즉 제품 흐름이 70/100mW pluggable → 200mW high-power laser → NPO/CPO laser array 순으로 이어진다. 시장도 비슷한 순서로 움직이고 있다. 여기에 $QCOM-$AMZN의 1.6T optical connectivity 협업, $GOOGL TPU 같은 hyperscaler custom ASIC 확대도 추가적인 수요원이 된다. NVIDIA GPU만 많이 팔리는 사이클이 아니다. Google TPU, Amazon Trainium, 각종 custom ASIC이 늘어날수록 각각의 accelerator cluster에는 다시 switch, transceiver, laser, fiber가 붙어야 한다. AI compute가 GPU 중심에서 다양한 accelerator로 확산될수록 optical demand source 역시 더 분산되고 더 커진다. 결국 광학은 GPU의 주변 부품이 아니라 AI cluster를 실제 하나의 컴퓨터처럼 움직이게 만드는 핵심 인프라로 바뀌고 있다.
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