AIデータセンター向け光インターコネクト市場の規模、シェアおよび成長予測（2026年～2032年）

AIデータセンター向け光インターコネクト市場は、2026年に145億米ドルと推計されており、2032年までに458億米ドルに達すると予測されています。これは、2026年から2032年にかけてCAGR21.1％を示すものです。

光接続は、AIクラスタの規模拡大における主要な物理的制約の一つとなっています。アクセラレータは、勾配、パラメータ、活性化値、チェックポイントデータ、推論トラフィックをネットワークを介して交換しますが、そのネットワークは高いスループットを維持しつつ、予測可能なレイテンシを確保しなければなりません。アクセラレータの数が増えるにつれ、各スイッチに接続される総帯域幅は、従来の電気チャネルがボード、ラック、建物全体に拡張できる速度を上回るペースで増加します。そのため、光ファイバーは計算リソースに徐々に近づきつつあり、リンク速度は400Gや800Gから1.6T、さらには3.2Tへと移行しています。その結果、単一の光アーキテクチャではなく、距離、消費電力、保守性、帯域幅密度に合わせて最適化された階層的な相互接続製品群が形成されています。2026年においても、プラグイン可能なトランシーバーは、現場での交換可能性、マルチベンダーによる調達、そして確立された運用慣行を兼ね備えているため、市場の中心的な存在であり続けます。2026年2月時点のシスコの製品ポートフォリオは、この移行を如実に示しています。1.6T OSFP光モジュールは、スイッチとネットワークインターフェースカード間、およびスイッチとサーバー間のリンク向けに位置付けられています。800Gリニア・プラグガブル・オプティクスは、AIスケールアウト・ファブリックにおける低消費電力を目指しています。Lumentum社は、最大500メートルの伝送距離を持つ1.6T 2xDR4 OSFPモジュールを商用化しています。Marvell社のAraおよびNovaプラットフォームは、イーサネットおよびInfiniBandアーキテクチャにわたる1.6Tモジュールのエコシステムをサポートしています。また、市場は通常の建物内用プラグイン型モジュールの枠を超えて拡大しています。コヒーレント・ライト（Coherent-lite）アーキテクチャは、大規模なAIキャンパス内の建物間を結ぶ、およそ2～20キロメートルのリンクに対応しています。これにより、短距離のPAM4モジュールと従来のコヒーレントデータセンター相互接続の中間クラスが生まれています。CienaとMarvellは、いずれも800Gおよび1.6Tを中心にこの層の開発を進めています。より長距離にわたる接続では、複数のAIサイトを単一の分散型コンピューティング環境として接続するために、800Gおよび1.6Tのコヒーレント・プラグゲブルがますます採用されています。この光伝送距離の拡大により、伝送ビットあたりのコストが低下する一方で、AIキャンパスあたりの光伝送容量は増加しています。

市場促進要因

• AIファブリックは、800Gから1.6Tおよび3.2Tへと移行しつつあります。AIスケールアウトネットワークは、帯域幅の大きな転換期を迎えています。ブロードコムのレーンあたり400Gの「Taurus」光DSPは、1.6Tプラグインモジュールをサポートすると同時に、将来の3.2Tモジュールに向けた物理層を確立するように設計されています。マーベルも同様に、レーンあたり200Gの1.6T製品から、レーンあたり400Gの技術へと拡張を進めています。コヒーレント社は、8つの425G PAM4光レーンを使用した3.2Tプラグイン式アーキテクチャの実証に成功しました。帯域幅の拡大は、新世代モジュールの登場、スイッチ構成の高密度化、および低速リンクの置き換えを通じて、光通信分野の収益を増加させます。半導体の集積化と製造歩留まりの向上により、ビットあたりのコストは徐々に低下しています。
• 光リンクは、スケールアップおよびキャンパスネットワークへと拡大しています。スケールアウト型イーサネットとInfiniBandは、依然として最大の光リンク領域です。AIアーキテクチャにより、新たな場所に光接続が追加されています。密結合されたアクセラレータドメインがより多くのラックにまたがり、レーン速度が上昇するにつれて、銅線ケーブルの使用はますます困難になっています。大規模なAIキャンパスでは、建物間の大容量リンクが必要となりますが、その距離は通常の短距離ダイレクトディテクト光モジュールでは長すぎますが、必ずしもメトロクラスのコヒーレントシステムを必要とするわけではありません。コヒーレントライトや、新たに登場しているニアパッケージ光アプローチは、AIネットワークのより短い区間およびより長い区間の両方にファイバーを導入することで、対象市場を拡大しています。
• ビットあたりの消費電力が、新しいプラグイン可能なアーキテクチャを牽引しています。トランシーバーやスイッチングインフラが消費する1ワットごとに、アクセラレータに割り当てられる施設の電力が減少するため、ネットワークの消費電力は経済的に重要な要素となりつつあります。シスコ社は、同社の800G LPOアーキテクチャにより、リタイミング型光モジュールと比較して光モジュールの消費電力を50％削減できると述べています。Marvell社の送信側リタイミング方式は、受信側のDSP機能の一部を排除することで、モジュールの消費電力を低減します。リンクマージン、診断機能、相互運用性が依然として重要であるため、これらのアーキテクチャがすべてのアプリケーションにおいてリタイミング対応のプラグイン式モジュールに取って代わるわけではありません。しかし、通信事業者が電力効率を優先する分野において、新たな収益源を生み出しています。
• 製造能力は、AI向け光通信の需要拡大に伴い拡大しています。光通信のサプライチェーンは、はるかに大規模なAI導入に対応できるよう拡大しています。NVIDIAとコーニングは2026年5月、複数年にわたる提携を発表しました。これに基づき、コーニングは米国における光接続機器の製造能力を10倍に、光ファイバーの生産能力を50％以上拡大する計画です。部品およびモジュールサプライヤーも、レーザー、フォトニックデバイス、パッケージング、トランシーバーの組み立てにおいて生産能力を増強しています。これらの投資により、ハイパースケール展開に向けた供給安定性が向上し、以前の光通信世代への迅速な移行を妨げていた主要な制約の一つが解消されます。

市場抑制要因

• 製品の急速な世代交代は、技術的および商業的なリスクをもたらします。通信事業者は、マルチベンダー間の相互運用性を維持しつつ、さまざまなスイッチASIC、ネットワークインターフェースカード、ファイバープラント、熱環境において、800G、1.6T、そして今後の3.2Tモジュールの認定を行う必要があります。また、高速化された光モジュールは、リンクバジェットの厳格化、熱的制約、およびコネクタの清浄度要件の厳格化をもたらす可能性もあります。各世代のスケールアップに伴い平均販売価格は低下するため、出荷帯域幅がより急速に増加しても、収益の伸びは制限されます。2つ目の構造的な課題は、アーキテクチャの代替です。リニア・プラグガブル、送信側リタイミング型光モジュール、コパッケージ型光モジュール、および光I/Oが、特定のリンククラスにおいて競合しています。このため、サプライヤーとしては、2032年まであらゆる高速接続において同じモジュールアーキテクチャが維持されると想定することは困難です。

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

• 市場機会と主な調査結果
• 光インターコネクトの移行スケジュール
• 主な収益源

第2章 市場概要

• AIデータ転送とネットワーク帯域幅の要件
• 400Gおよび800Gから1.6Tおよび3.2Tへの進化
• プラグイン型、リニア型、およびコヒーレント型光アーキテクチャ
• スケールアップ、スケールアウト、およびスケールアクロスによる接続性

第3章 市場規模と予測（2026年～2032年）

• 世界の市場売上高
• 年間成長率の分析
• リンク帯域幅別の売上高
• ネットワークの役割別売上高

第4章 市場：インターコネクト製品別

• リタイミング対応プラグイン型トランシーバー
• リニア・プラグイン型光モジュール
• 送信・リタイミング型光モジュール
• アクティブ光ケーブルおよび特殊な短距離リンク
• Coherent-Liteプラグイン型光モジュール
• コヒーレント・データセンター・インターコネクト・モジュール

第5章 市場：データ転送速度別

• 400G
• 800G
• 1.6T
• 3.2T以上

第6章 市場：ネットワークの役割別

• AIスケールアウト・ネットワーキング
• AIスケールアップ・ネットワーキング
• キャンパス／スケール・アクロス・コネクティビティ
• データセンター間相互接続

第7章 市場：リーチ別

• 100メートル未満
• 100～500メートル
• 500メートル～2キロメートル
• 2～20キロメートル
• 20キロメートル以上

第8章 市場：顧客タイプ別

• ハイパースケール・クラウド・プロバイダー
• NeocloudおよびGPUクラウド事業者
• コロケーション・プロバイダー
• ソブリンAIインフラ
• エンタープライズおよびハイパフォーマンス・コンピューティング

第9章 地域市場

• 北米
  • 米国
  • カナダ
• 欧州
• アジア太平洋
• 中東および世界のその他の地域

第10章 市場力学

• 促進要因
  • 800Gから1.6Tへのネットワーク移行
  • スケールアップおよびキャンパスネットワークへの光通信の展開
  • ビットあたりの消費電力の低減
  • AI光学製造の拡大
• 抑制要因
  • 急速な世代交代と適格性リスク
  • ビットあたりのコスト低下と平均販売価格（ASP）への圧力
  • 相互運用性とリンク・バジェットの複雑性
  • 集積光学によるアーキテクチャ上の競合

第11章 競合情勢

• バリューチェーン
• ネットワークおよびスイッチングプラットフォーム
• 光DSPおよび半導体のサプライヤー
• トランシーバーおよびモジュールメーカー
• コヒーレントおよびキャンパス・インターコネクトのサプライヤー
• ファイバー、接続性、および製造エコシステム

第12章 企業プロファイル

• Cisco
• NVIDIA
• Broadcom
• Marvell Technology
• Coherent
• Lumentum
• Ciena
• Arista Networks
• Innolight
• Eoptolink Technology
• Fabrinet
• Corning
• Intel
• TSMC
• Accelink Technologies

第13章 最近の動向

第14章 付録