2026年のAI光学分野の動向：コパッケージド・オプティクスとシリコンフォトニクス

AIデータセンターにおける光インターコネクトは、従来のプラグイン式光モジュールから、LPO、CPO、OCSへと移行しつつあります。LPOは、プラグイン方式を維持しつつ信号チェーンを合理化して電力効率を向上させ、CPOは光モジュールをコパッケージ化することで高密度化と効率化を実現し、OCSは大規模で動的なAIネットワーク向けに光スイッチングを採用しており、これら3つが一体となって次世代インフラの基盤を形成しています。

主なハイライト

• 光インターコネクトは、AIトレーニングクラスターにおける帯域幅やスケーラビリティのボトルネックを解消するため、プラグイン式光モジュールからLPO、CPO、OCSへと進化しています。
• LPOはDSPを排除し、電気的経路を短縮することで、既存のモジュールエコシステムを維持しつつ、消費電力とコストを削減します。
• CPOは、スイッチパッケージに光エンジンを統合することで、効率と集積度を向上させ、次世代AIデータセンターの主要なアーキテクチャとなっています。
• OCSは電気スイッチングを光スイッチングに置き換え、大規模で動的なAIネットワークおよびファブリックを実現し、導入においてCPOを補完します。
• 光技術のアップグレードが進むにつれ、AIインフラの制約は、帯域幅の制約から、ネットワークではなく、演算リソースやメモリリソースへと移行しつつあります。

目次

• 1.光インターコネクトの市場需要と技術アップグレードの促進要因
• 2.プラグイン可能な光学部品から一体型光学部品および光スイッチングまで：多様化する相互接続の状況
• 3．光インターコネクト技術の多様化が産業に及ぼす影響：台湾のサプライチェーンにとっての機会とリスク
• 4. TRIの見解