主要成果
ムーアの法則の減速が顕著になるにつれて、人工知能（AI）クラスターの性能向上は、水平スケーリング（スケールアウト）に大きく依存するようになりました。これにより、従来の電気インターコネクトは、帯域幅、遅延、そして消費電力において物理的な限界に直面しています。この状況を受け、2026年にはデータセンター構築において銅から光への移行が決定的なトレンドの一つとして確立されました。特にコパッケージドオプティクス（CPO）は、この移行を加速させる主要技術であり、800Gポートの消費電力を従来のプラグインソリューションの14〜16Wから5.2〜5.6Wへと大幅に削減し、最大60%〜68%という劇的な電力効率の改善を実現します。
技術・臨床詳細
CPOは、光トランシーバーの主要コンポーネントをスイッチASICやGPUチップと同じパッケージ内に統合する技術です。これにより、光と電気の変換がチップに極めて近い場所で行われるため、電気信号の経路長が最小限に抑えられ、信号損失、遅延、そして最も重要な消費電力が大幅に削減されます。従来のプラグイン型光モジュールと比較して、CPOは信号が電気で移動する距離を数センチメートルから数ミリメートルへと短縮し、その結果、800Gポートあたりで約10Wの電力削減を達成します。この電力削減は、数百から数千のポートを持つ大規模AIデータセンターにとって、年間数メガワットもの電力節約に繋がり、運用コストと環境負荷を劇的に低減します。1.6T光モジュールの普及は、CPO技術の成熟と、AIワークロードが求める高帯域幅と低消費電力の要件が合致した結果です。
背景・業界文脈
AI、特に大規模言語モデル（LLM）や生成AIのトレーニングと推論は、数千から数万のGPUを低遅延かつ高帯域幅で相互接続することを要求します。このデータ移動が、現在、AIシステムの全体的な性能と電力効率の主要なボトルネックとなっています。データセンターの電力消費の大部分が冷却とデータ移動に費やされている現状を鑑みると、CPOのような技術は、AIの持続可能な成長にとって不可欠です。主要なハイパースケーラーや半導体企業は、CPO技術の開発と導入に巨額の投資を行っており、2020年代後半にはこれがデータセンター相互接続の主流になると予測されています。
今後の展望
CPOによる電力効率の劇的な改善は、AIデータセンターの設計と運用に革命をもたらすでしょう。1.6T光モジュールの普及は、CPOが提供する性能と効率の恩恵をAIインフラストラクチャ全体に拡大し、より高密度で、エネルギー効率の高いGPUクラスターの構築を可能にします。この技術の進展は、AIの計算能力をさらに向上させ、新たなアプリケーションの創出を可能にするだけでなく、データセンターの運用コスト削減と環境負荷の低減に大きく貢献します。CPOは、AIの未来を形作る上で不可欠な要素となり、次世代のデジタルインフラストラクチャの基盤を築くことになるでしょう。
元記事: https://www.siplus-semi.com/en/detail/1328.html
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