2025年12月、テクノロジー業界は一つの巨大な転換点に直面している。それは、長きにわたりコンピューティングの血流を支えてきた「銅線（Copper）」の限界と、それを代替する「光（Photonics）」への不可逆的なパラダイムシフトだ。
生成AIの学習モデルが爆発的な巨大化を続ける中、データセンターはもはや単なるサーバーの集合体ではなく、一つの巨大な演算装置である「AIファクトリー」へと変貌を遂げた。ここでボトルネックとなっているのは、GPUの演算能力そのものではなく、GPU間をつなぐデータの移動速度と、それに伴う莫大な消費電力である。
この課題に対し、業界の二大巨頭であるNVIDIAとBroadcomが、それぞれ異なるアプローチでありながら、同じ解にたどり着いた。それが、電子回路と光通信素子を一つのパッケージに統合する技術、CPO（Co-Packaged Optics）である。本稿では、2025年に発表された両社の最新動向から、なぜ今、シリコンフォトニクスがAIインフラの命運を握るのかを見ていきたい。
物理の壁：「銅」がAIの進化を阻む理由
なぜ、業界はこれほどまでに「光」へ急ぐのか。その背景には、電気信号伝送における物理的な限界が存在する。
これまでデータセンター内の短距離通信には、DAC（Direct Attach Copper）などの銅線ケーブルや、電気信号で駆動するプラガブルモジュールが使用されてきた。しかし、通信速度が800Gbps、1.6Tbpsへと高速化するにつれ、電気信号は銅線の中を通るだけで急激に減衰してしまう。この減衰を補うために強力な信号増幅（リタイマー）が必要となり、それが莫大な電力消費と発熱、そして遅延（レイテンシー）を引き起こすという悪循環に陥っていた。
NVIDIAのJensen Huang CEOが提唱する「AIファクトリー」の構想において、この通信ボトルネックは致命的である。数万、数十万というGPUが同期して一つのモデルを学習させる際、ネットワークの遅延はそのままシステム全体の性能低下に直結するからだ。
この解決策として研究が進められているのが、「CPO（Co-Packaged Optics）」という技術である。チップの至近距離まで光ファイバーを引き込み、電気信号の移動距離を極限まで短くするCPO技術は、消費電力の劇的な削減と、帯域幅密度の飛躍的な向上を同時に実現する唯一の解とされている。
NVIDIAの解答：AIファクトリーのための垂直統合
2025年3月、NVIDIAがGTCで発表した「NVIDIA Spectrum-X Photonics」および「NVIDIA Quantum-X Photonics」は、同社がネットワークインフラを「再発明」したことを意味する。
1. 驚異的な電力効率と集積度
NVIDIAが提示したデータは衝撃的だ。従来のプラガブル光トランシーバー方式と比較して、同社の新しいフォトニクススイッチは以下の数値を叩き出している。
- 電力効率：3.5倍向上
- シグナルインテグリティ（信号品質）：63倍向上
- ネットワークレジリエンス（回復力）：10倍向上
特筆すべきは、レーザー光源の統合効率である。NVIDIAは光学的イノベーションにより、必要なレーザーの数を従来の4分の1に削減することに成功した。これは故障率の低下に直結し、数百万のGPUが稼働する環境下での信頼性を担保する。
2. InfiniBandとEthernetの二刀流
NVIDIAの戦略は、用途に応じた2つのプラットフォーム展開にある。
- NVIDIA Quantum-X Photonics（InfiniBand）：
計算用ファブリック向け。液冷設計を採用し、200Gb/秒のSerDesをベースとした800Gb/秒ポートを144基搭載。前世代比で2倍の高速化を実現し、AIコンピューティングに特化した超低遅延ネットワークを提供する。こちらは2025年後半の市場投入が予定されている。 - NVIDIA Spectrum-X Photonics（Ethernet）：
マルチテナントやクラウド向け。最大1.6倍の帯域幅密度を提供し、128個の800Gb/秒ポート（または512個の200Gb/秒ポート）など柔軟な構成が可能。こちらはエコシステムパートナーを通じて2026年の展開が見込まれる。
この動きは、NVIDIAが単なるGPUベンダーから、データセンター全体の設計図を描く「プラットフォーマー」へと完全に進化したことを示している。
Broadcomの逆襲：Tomahawk 6 “Davisson” と信頼性の証明
一方、ネットワークスイッチ市場で圧倒的なシェアを持つBroadcomも、CPOの実用化において着実、かつ強力な手を打っている。2025年10月に公開された資料からは、同社のCPOプラットフォームが「実験段階」を脱し、「実戦配備」のフェーズに入ったことが読み取れる。
1. 第3世代CPOへの到達
BroadcomはCPO開発において明確なロードマップを歩んでいる。
- Gen 1 (Humboldt): 2022年、スイッチ容量25.6T、100G/lane
- Gen 2 (Bailly): 2024年、スイッチ容量51.2T、100G/lane（Tomahawk 5ベース）
- Gen 3 (Davisson): 2026年投入予定、スイッチ容量100Tクラス、200G/lane（Tomahawk 6ベース）
特に注目すべきは、最新の「Tomahawk 6 – Davisson」である。業界初となる100Tbps級のCPOイーサネットスイッチであり、レーンあたりの速度を200Gに引き上げている。これは、次世代のAIクラスターが要求する帯域幅に完全に対応するスペックだ。
2. 「信頼性」という最強の武器
Broadcomが強調するのは、カタログスペック上の速度だけではない。同社が公開したGen 2 (Bailly) のフィールドデータによると、「100万デバイス時間の稼働において、リンクフラップ（接続の不安定化）はゼロ」であったという。
これは、ダウンタイムが許されないハイパースケーラー（Google, Meta, Amazon等）にとって極めて重要な指標だ。従来のプラガブル方式と比較して、保守交換が必要な障害率（ALFR）は5分の1に激減しており、AIモデルのトレーニング効率を90%以上向上させると試算されている。
また、BroadcomのCPOは、従来のプラガブル光学系と比較して70%以上の消費電力削減を実現している。これは、数万台規模のスイッチが稼働するデータセンターにおいて、メガワット単位の電力削減に相当する。
覇権争いの構造分析：垂直統合 vs 水平分業
NVIDIAとBroadcomの動きを俯瞰すると、AIインフラ市場における二つの異なる哲学の衝突が見えてくる。
- NVIDIA（垂直統合・独自規格）：
GPU、NIC（ConnectX）、DPU（BlueField）、そしてスイッチ（Spectrum/Quantum）までを全て自社で設計し、最適化する。「NVIDIAのGPUを最大限活かしたければ、NVIDIAのネットワークを使え」というアプローチだ。これは性能を極限まで引き出せる反面、ユーザーはNVIDIAのエコシステムにロックインされる。 - Broadcom（水平分業・オープン標準）：
「最高性能のスイッチチップ」を、CiscoやArista、あるいはハイパースケーラーの自社製ボックス向けに提供する。Broadcomの強みは、あらゆるGPU、あらゆるCPUと接続できる汎用性と、巨大な製造スケールによるコスト競争力にある。
興味深いのは、両社ともにTSMCを中心とした台湾エコシステムに深く依存している点だ。
台湾サプライチェーンの重要性
ここで注目したいのが、TSMCの「COUPE（Compact Universal Photonic Engine）」技術やSoIC（System on Integrated Chips）といった先進パッケージング技術が、このCPO競争の影の主役である点だ。
NVIDIAやBroadcomが設計した複雑な光電融合チップを、物理的に製造・実装できるのは、現時点ではTSMCのエコシステム（Foxconn、Lumentum、Coherent、そして波若威や上詮といったパッケージング・テスト企業を含む）に限られていると言っても過言ではない。
2026年、光の時代が本格始動する
2025年の発表ラッシュを経て、2026年はCPO技術が「実導入」される元年となるだろう。
NVIDIAのSpectrum-X Photonicsの市場投入、およびBroadcomのTomahawk 6-Davissonの本格展開が重なるこの年は、AIファクトリーのアーキテクチャが根本から変わるタイミングだ。
短期的には、ハイパースケーラーによるAI学習クラスターへの採用が先行するが、中長期的には推論サーバーや一般企業のプライベートクラウドへも波及していくだろう。
我々が注目すべきは、「チップの処理速度」から「システム全体の接続効率」へと、競争の軸が完全にシフトしたという事実だ。もはや、単体のGPU性能だけでAIの進化を語ることはできない。NVIDIAとBroadcomが切り拓く「光のネットワーク」こそが、次なるAI革命の物理的な基盤となるのである。
Sources
- NVIDIA: NVIDIA シリコンフォトニクス
- Broadcom: Here. Now. Leading the future of Co-Packaged Optics (CPO)