NVIDIAジェンセン・フアンCEO、「銅と光のロードマップ」で2028年までにCPOがAIインフラの主軸に

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概要

NVIDIAのジェンセン・フアンCEOは、COMPUTEX TAIPEI 2026でAIインフラ向けの「銅と光のロードマップ」を発表し、データセンター内の接続が銅線から光ファイバーへ移行することを示唆しました。このロードマップでは、2027年までは銅と光インターコネクトが共存し、2028年までにFeynmanアーキテクチャでコパッケージドオプティクス（CPO）がスケールアップ接続に広く採用されると予測されています。これは、800G/1.6T光モジュールの需要増加に牽引されており、AI時代のデータ転送における電力効率と帯域幅の課題解決を目的としています。

詳細

主要成果

NVIDIAのジェンセン・フアンCEOは、COMPUTEX TAIPEI 2026でAIインフラの未来を定義する「銅と光のロードマップ」を提示しました。このロードマップは、データセンター内の高速接続が従来の銅線から光ファイバーへと大きく移行する戦略的ビジョンを示しています。特に、2028年までにFeynmanアーキテクチャにおいてコパッケージドオプティクス（CPO）がスケールアップ接続の主要技術として広く採用されると予測されており、これはAIワークロードの増大に伴う電力効率と帯域幅の課題を解決する鍵となります。

技術・臨床詳細

「銅と光のロードマップ」は、短距離接続においては引き続き銅線が利用されるものの、より長距離のラック間接続やシステムレベルの接続においては光技術が主導的な役割を果たすことを示唆しています。CPO技術は、光トランシーバーをスイッチやGPUのパッケージに直接統合することで、電気信号の伝送距離を劇的に短縮し、信号損失と消費電力を最小限に抑えます。このロードマップの達成は、800Gおよび1.6T光モジュールの需要が加速することによって推進されます。NVIDIAのFeynmanアーキテクチャは、CPOを標準的な構成要素として組み込むことで、AIスーパーコンピューターのパフォーマンスとエネルギー効率を最適化するように設計されています。

背景・業界文脈

AIの急速な発展は、データセンターの電力消費と冷却能力に前例のない圧力をかけています。従来の電気的なインターコネクトは、高帯域幅と長距離化に伴う信号減衰と電力損失の問題に直面しています。このため、NVIDIAはLumentumやCoherent、Corningといった主要な光部品メーカーに大規模な投資を行い、光サプライチェーンを強化しています。これは、AIインフラ全体を最適化し、将来のAIの成長を支えるための不可欠な戦略であり、BroadcomやIntelなどの競合企業も同様に光技術への取り組みを強化しています。

今後の展望

ジェンセン・フアンCEOが示した「銅と光のロードマップ」は、AIデータセンターの将来的な設計原則を明確にし、光通信業界に大きな影響を与えるでしょう。2028年までにCPOが広く採用されるという予測は、光コンポーネントメーカーや関連技術プロバイダーにとって、今後数年間の大きなビジネス機会を示しています。この戦略的な移行が実現すれば、AIシステムはより高速かつエネルギー効率の高いデータ転送が可能となり、より大規模で複雑なAIモデルのトレーニングと展開が加速されるでしょう。これにより、AI技術のイノベーションがさらに促進され、様々な産業分野への応用が拡大することが期待されます。