POET vs LWLG — 어느 쪽이 더 유망할까? 🤔

안녕하세요, 포토닉스와 AI 연결 분야를 눈여겨보고 있습니다. POET Technologies와 Lightwave Logic(LWLG) 중 현재 어느 쪽에 더 낙관적인지, 그리고 그 이유가 무엇인지 궁금합니다.

특히 기술 수준, 경영진 능력, 그리고 상업화(대량생산)로 가는 경로를 비교해보고 싶습니다. 두 회사 모두 가능성은 있어 보이지만 리스크도 상당하다고 느껴집니다.

제조·상업화 측면에서의 차이, 기술 데모와 실제 양산 간의 간극, 그리고 재무·파트너십 상황을 중심으로 다른 의견이나 인사이트 있으면 공유 부탁드립니다.

🧐 배경 설명 및 요약

왜 이 글이 나왔나: 작성자는 AI 데이터센터와 통신용 광(포토닉스) 기술에 관심이 있으며, 같은 분야의 소규모 기업 두 곳을 비교하려고 합니다. AI 모델과 서버 간 초고속 연결 수요가 커지면서 관련 광소자·모듈의 상업화 가능성이 중요한 이슈가 됐습니다.

작성자가 실제로 묻고 걱정하는 것: 작성자는 단순히 어느 기업이 '더 좋다'고 묻는 것이 아니라, 기술 성숙도(연구실 단계 vs 제품화), 경영진이 실제로 양산과 매출로 이어낼 능력이 있는지, 그리고 상업화 과정에서의 제조 병목(생산 수율·공정 문제) 등 리스크를 어떻게 평가해야 할지 조언을 구하고 있습니다.

중요 개념 쉽게 풀이: 포토닉스(광학기술) — 전기를 쓰지 않고 빛으로 데이터를 주고받는 기술로, 속도가 빠르고 전력 효율이 좋은 대신 제조 공정이 까다롭습니다. AI 연결 — 데이터센터·서버·가속기 간 대용량·초저지연 연결이 필요해 광통신 소자가 중요합니다. 제조 병목 — 연구실에서 가능한 기술이라도 대량생산으로 넘어갈 때 공정상 문제나 수율 저하로 양산이 지연되는 현상입니다. 상업화 로드맵 — 실험실 → 시제품 → 제품 인증(qualification) → 대량생산까지의 단계이며, 각 단계마다 기술·자금·파트너가 필요합니다.

따라서 투자 판단 포인트는 기술 데모의 현실성(실환경 성능), 경영진의 실행력과 파트너십(특히 제조·유통 파트너), 자금조달 능력, 그리고 실제로 병목을 해소할 수 있는 제조 역량입니다. 댓글 하나는 POET가 제조 병목 완화에 도움이 된다는 관점을 제시해 POET 쪽에 더 우호적인 의견이 있음을 보여줍니다.