Marvellは、ECOC 2026においてAIデータセンター向けの2nmベース光相互接続技術を展示しており、400G/レーンPAM4、800Gおよび1.6Tプラガブル、そして102.4Tコパッケージド・オプティクス・プラットフォームを網羅している。見出しはプロセスノードだが、真の焦点はAIインフラにおける価値がどこへ移行しているかだ。

この2年間、業界の物語はGPUとHBMを中心に展開されてきた。しかしこのフレーミングは今や不完全である。クラスターが数万台のアクセラレーターへと成長するにつれ、スループットは生の計算能力ではなく、チップ間、ラック間、建物間のファブリックをデータがいかに迅速に横断できるかによって制限されるようになっている。銅配線はこうした速度と電力予算では限界に達しており、これによりオプティクスはネットワークエッジからパッケージそのものへと押し寄せられている。コパッケージド・オプティクスが重要なのは、電力あたりビット数の問題に取り組むからだ。この問題が、電力と熱によって上限に達する前に、コヒーレントな訓練クラスターが物理的にどれだけ大きくなれるかを決定する。相互接続層を制御する者が、これまで市場が主にアクセラレーターベンダーに割り当ててきたマージンを獲得する。

戦略的には、これは少数の接続サプライヤーの周囲の堀を深め、AIサプライチェーンの価格を再設定する。カスタムシリコンを設計するハイパースケーラーも、シリアライゼーション、コヒーレント・オプティクス、MACsecグレードのセキュリティを大規模に解決する誰かを必要としている。相互接続IPとDSPは争奪される調達カテゴリーになると予想され、オプティクスのロードマップがGPUのロードマップと同程度に次世代データセンターの展開ペースを決定すると予想される。

日本にとって、これはまさに歴史的強みの領域にある。日本企業は、まさにこの移行を支える光学コンポーネント、レーザー、コネクタ、精密材料、フォトニクス製造において深い地位を占めている。機会は現実だが狭い。ディスクリートコンポーネントにおけるリーダーシップが、価値が集中している統合モジュールやDSP駆動システムの制御に自動的に転換するわけではない。問題は、日本のサプライヤーが上流部品ベンダーにとどまるのではなく、コパッケージド・アセンブリに向けてスタックを上っていくかどうかだ。

国内SIerや企業ITチームにとって、その意味は製品ではなく計画にある。日本でソブリンおよび企業向けAIデータセンタープロジェクトが進展するにつれ、相互接続アーキテクチャ、電力密度、熱設計が後付けではなく第一次的な意思決定となる。オプティクスを意識したファブリック設計を仕様化でき、大規模クラスターのレイテンシと帯域幅の現実を考慮するRPAおよび自動化チームは、AIインフラをGPU数の演習としてまだ範囲設定しているチームよりもはるかに有利な立場に立つことになる。