AIデータセンター、銅配線から光インターコネクトへ本格移行 BroadcomとNvidiaがCPO、1.6T光トランシーバーで主導

2026年7月26日

MLQ News アメリカ

概要

AIデータセンターは、電気I/Oの物理的限界に直面し、銅配線から光インターコネクトへの大規模な移行を本格化しています。BroadcomのDavisson CPO製品やLightmatterのL20光エンジンといったコパッケージドオプティクス（CPO）技術が採用され、NvidiaとCiscoは2026年後半に1.6T光トランシーバーの展開を計画しています。この移行は、データ転送速度と効率を劇的に向上させ、次世代AIインフラの性能を解き放つ鍵となります。Optical Compute Interconnect (OCI) Multi-Source Agreementの仕様発表も、業界の標準化を加速させています。

詳細

主要成果

AIデータセンターは、その性能を飛躍的に向上させるため、従来の銅配線から光インターコネクトへの大規模な転換期を迎えています。特に、コパッケージドオプティクス（CPO）やニアパッケージドオプティクス（NPO）といった先進的な光技術が、電気I/Oの物理的限界を克服する手段として広く採用され始めています。Broadcomは既にDavisson CPO製品を展開し、Lightmatterは革新的なL20光エンジンを発表しており、これらが次世代AIシステムの基盤を形成しつつあります。

技術・臨床詳細

電気I/Oは、AIチップ間の高速データ転送において、消費電力の増大、信号劣化、および物理的な配線密度の限界という課題に直面しています。これに対し、光インターコネクトは、より低い消費電力で圧倒的な帯域幅と長距離伝送能力を提供します。CPO技術では、光エンジンがプロセッサと同一パッケージ内に統合され、電気信号と光信号の変換がチップの極めて近くで行われるため、伝送損失と遅延が大幅に削減されます。LightmatterのL20光エンジンは、特にAI/HPCワークロードに最適化された光コンピューティングアプローチを提供し、電力効率と性能を両立させます。NvidiaとCiscoは、2026年後半には1.6T光トランシーバーの展開を予定しており、これはAIネットワークのデータ転送能力を飛躍的に向上させるでしょう。さらに、業界ではOptical Compute Interconnect (OCI) Multi-Source Agreementが策定され、異なるベンダー間の相互運用性を保証し、技術の普及を後押ししています。

背景・業界文脈

AIモデルの規模が拡大し、データ処理量が爆発的に増加するにつれて、データセンター内のインターコネクトは深刻なボトルネックとなっていました。数テラバイト/秒の帯域幅を要求するGPUクラスタやAIアクセラレータは、従来の銅配線では効率的に接続することが困難です。この状況が、光通信技術、特にCPOやシリコンフォトニクスの採用を加速させています。大手半導体メーカーやクラウドプロバイダーは、AIワークロードの要求を満たすために、インパッケージ光学や光I/Oソリューションへの投資を強化しています。これは、AIコンピューティングの未来において、光が不可欠な要素となることを明確に示しています。

今後の展望

光インターコネクト技術の進化は、AIデータセンターのアーキテクチャに革命をもたらす可能性を秘めています。CPOの量産化が進み、NvidiaやCiscoのような主要プレイヤーが次世代光トランシーバーを市場に投入することで、AIモデルの学習速度や推論能力は飛躍的に向上するでしょう。将来的には、光インターコネクトは、チップ間だけでなく、ラック内、さらにはデータセンター間の接続にも拡大し、AIインフラ全体の効率とスケーラビリティを最大化すると予測されます。これにより、より大規模で複雑なAIモデルの開発が可能になり、自律運転、創薬、気候変動モデリングといった様々な分野でのAIの応用が加速されることになります。

元記事: https://mlq.ai/news/inside-the-copper-to-optics-shift-in-ai-data-centers/

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