AIラック間の通信が1年で400Gから800Gに変わった、光トランシーバの正体

AIの学習を支えるデータセンターでは、何千〜何万台ものサーバーが光ファイバーで結ばれています。どのGPUサーバーも、スイッチと接続するポートに光モジュールを挿し、電気信号を光に変えてから通信します。GPUをどう「つなぐか」の全体構造は「AIの学習速度を決めるのは、GPUより"つなぎ方"だった」で扱いました。本記事はその配線の主役であるプラガブル光トランシーバ（差し込み型光モジュール）に焦点を当て、仕組み・速度進化・市場・次世代技術を解きます。

なぜデータセンター内の配線が「光」になったのか

銅線の電気配線は、距離が伸びるほど信号が崩れ、崩れを補正する回路が電力と発熱を増やすからです。チップ内部や基板上の数センチなら銅で十分ですが、ラックからラック、フロアからフロアという数十センチ〜数十メートルの距離になると、光に置き換えるほうが有利になります。

光ファイバーの信号は1300〜1550nm帯の赤外線で、損失が極めて小さく（1550nmで約0.2dB/km）、電磁ノイズも受けません。「光ファイバーは、光を閉じ込めて遠くまで運んでいた」で解説した通り、全反射によって光を損失なく導くのが光ファイバーの物理原理です。

データセンター内では、スイッチやハイパースケールサーバーのポートにプラガブル光トランシーバを挿し、そこからパッチコードの光ファイバーケーブルを延ばします。プラガブル（pluggable）は「差し込める」という意味で、コネクタ式で取り外せる交換可能な部品です。この方式が普及した理由は、世代交代のたびに部品だけ挿し替えればよく、スイッチ本体を丸ごと廃棄しなくて済む運用コストの低さにあります。

光トランシーバとはどんな部品か

光トランシーバは、電気→光の変換（送信）と光→電気の変換（受信）を1個のモジュールに収めた部品です。内部にはレーザーダイオード（電気パルスを光に変える）と、フォトダイオード（光を電気に変える）が搭載されています。

さらに、崩れた信号を整える頭脳として、DSP（デジタル信号処理チップ）も内蔵されています。このDSPチップの大半は、BroadcomとMarvellの2社が供給しています。

形状規格の主なものは次の通りです。

800Gを実現するOSFP（Octal Small Form-factor Pluggable）はQSFP-DDより約20%大きい形状です。光部品を多く収容でき放熱スペースも広いため、高消費電力の高速製品に向いています。そのため、AIデータセンターでは放熱の余裕を重視してOSFPが選ばれるケースが増えています（Optical Internetworking Forum）。

100G→400G→800G→1.6T、速度進化の歴史

光トランシーバの1ポートあたり速度は約10年で16倍以上に増えました。進歩を支えた最大の変化は変調方式の刷新です。

PAM4（4値パルス振幅変調）とは、信号の振幅を4段階（00・01・10・11）に割り振り、1回の変化で2ビットを伝える変調方式です。従来のNRZ（2値・1ビット/変化）に比べ、同じ電気帯域幅で2倍のデータを運べます。

したがって800Gは、業界団体のOIFが定めた「1チャネル約112Gbps」の電気規格を8チャネル束ねることで実現しています（Optical Internetworking Forum）。

AI DCでなぜ800Gが標準になったのか

AIクラスタの大規模化が直接の引き金です。NVIDIAのGB200 NVL72はラック1台に72基のGPUを収め、ラック間接続のポートに400G〜800Gクラスの帯域を要求します。何万台ものGPUサーバーをつなぐスパインファブリック（バックボーン）には、数百〜数千本のポートが必要です。

ポート速度を2倍にできれば、同じ本数のファイバーで2倍のトラフィックを捌けます。だからこそ、この論理が800Gへの移行を2024〜2025年に加速しました。

GPUをつなぐ「スケールアウト」用途だけでなく、推論（学習済みAIを使う処理）のクラスタでも応答速度を左右するネットワーク帯域が重要です。推論需要は2026年に全AI計算の約2/3に達するとも予測されています（業界解説）。

光トランシーバはどこに挿さるのか

データセンターのネットワーク構造はスパイン・リーフ型が主流です。サーバーに近いリーフスイッチと、リーフを相互につなぐスパインスイッチの2層が基本で、接続点ごとに光トランシーバが必要になります。

• サーバー〜ToRスイッチ（ラック最上部に置くスイッチ）: 400G〜800G
• ToRスイッチ〜スパイン（ネットワークの幹の部分）: 800G〜1.6T
• AI専用クラスタどうしをつなぐ接続: 800G以上

大規模なAIクラスタ1つでも数万ポート規模の光トランシーバが使われます。トランシーバは消耗品であり、光出力や受光感度が劣化すると交換が必要です。世代交代のたびに旧品を抜いて新品を挿すだけで済むプラガブル方式の強みがここにあります（Coherent Corp.）。

誰が作っているのか

光トランシーバの製造は、レーザー・フォトダイオードなどの光デバイスとDSPを統合する複合技術です。市場は少数の専業ベンダーに集中しています。

CoherentはII-VIがFinisar（光通信大手）を買収して改称した企業で、光デバイスから組み立てまでを一貫して内製できる数少ない存在です。中国勢のInnolight・Hisenseは価格競争力で市場シェアを伸ばし、一部のハイパースケールDC運営者はコスト最適化のために中国製を採用しています（Mordor Intelligence）。

DSPチップを供給するBroadcomは光接続関連の売上も持ち、Marvellは800G/1.6T移行でシリコンフォトニクスに参入しています。このように、設計・部品・組み立てにまたがるサプライチェーンで各社が役割を分担しています。

CPO（共パッケージ光学）とプラガブルの違い

CPO（Co-Packaged Optics）は光エンジンをスイッチASICと同じパッケージに封入し、電気配線を数センチに縮めて変換ロスと消費電力を大幅削減する次世代方式です。NVIDIAのSpectrum-X Photonicsスイッチ（2025年発表、144ポート800G）やBroadcomのTomahawk 6（102.4Tbps CPO）が代表例です。光部品消費電力を約65%削減するとされています（NVIDIA Newsroom）（Broadcom）。

プラガブルと最も大きく異なる点は交換可否です。プラガブルは抜き挿しで交換できるため既存設備に後から適用しやすい一方、CPOは内蔵型で取り外せず、新設のデータセンターや設備更新時にのみ採用できます。CPOの仕組みと市場詳細は「AIチップは、銅の配線をやめて光でつながり始めた」で扱っています。

当面はプラガブルが市場の量を支えます。CPOの普及には設備更新サイクル（5〜10年）がかかるため、800G・1.6Tのプラガブルは今後数年間、AI DCの標準部品で居続けます。

光トランシーバは、AI半導体を支える配線部品の一つです。AI半導体そのものの基礎から知りたい場合は「AI半導体とは何か」を参照してください。

この記事のまとめ

• 光トランシーバはデータセンターのポートに差し込む交換型部品で、電気↔光を変換しサーバー間の高速通信を実現する。
• PAM4変調の採用で400G→800Gへ速度が倍増し、800GはAI DCの2024〜2025年標準として定着した。
• 形状はOSFP（大型・放熱優位）とQSFP-DD（小型・互換性優位）が主流で、次世代1.6Tの規格化も進行中。
• 製造はCoherent・Lumentum（米）とInnolight・Hisense（中国）が担い、内蔵DSPはBroadcom・Marvellが供給する。
• CPO（共パッケージ光学）は電力を大幅削減する次世代方式だが、既存設備への適用が限定的で当面はプラガブルが量の主流。