ボトルネック・ヒューリスティック——OCSロードマップの分岐、Google V8i・NVIDIA Feynman・MicroLED Pt.6

■ワークロードによるOCSロードマップの分岐
OCSの技術ロードマップはワークロードによって分かれ始めています。高ラディックス(多ポート)のMEMSスイッチは、スケジューリングされた再構成を優先するスケールアウト層や学習クラスタに適している一方、より低遅延なシリコンフォトニクス(SiPh)スイッチは、推論システムのスケールアップ層向けに開発が進められています。
■Google V8iと2.4T Coherent Liteの先進的導入
GoogleのV8iアーキテクチャは、光回路スイッチング(OCS)を初めてスケールアップ領域へと推し進め、2.4T Coherent Liteモジュールと組み合わせています。この組み合わせは、従来のCPO中心の設計と比較して、パフォーマンスと効率の両面を改善することを目的としています。
■NVIDIA FeynmanのCPO+OCS二刀流アプローチ
2028年をターゲットとするNVIDIAのFeynmanアーキテクチャは、高密度・短距離接続にはCPOを採用し、大規模クラスタの接続性にはOCSを採用する二重アプローチを採る見通しです。近期のデプロイメントは成熟したMEMSスイッチに依存すると予想され、挿入損失が改善された段階でシリコンフォトニクスが長期的な選択肢となります。
■25億ドル規模への市場拡大とサプライチェーンの変容
広義のOCS市場は、2025年の約4億ドルから2029年には25億ドル以上に成長すると予測されています。既存の有力企業が強力な特許と製造ポジションを握るMEMSと比較して、シリコンフォトニクスは比較的オープンな競争環境を提供しています。
■CPOの挽回策とMicroLEDという並列伝送の選択肢
CPOは終了したわけではありませんが、単一のルートではなく複数の技術およびサプライヤーパスが必要です。また、MicroLEDは少数の高速チャネルではなく多数の低速並列チャネルを使用する革新的な代替手段です。物理的制約により用途は短距離スケールアップリンクに限定されますが、まさに銅線と現行CPOアプローチの双方が最も大きな圧力に直面している領域で威力を発揮します。
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6. 短期市場の動向:V8iがトレンドを決定し、Feynmanがバトンを受け継ぐ
6.1 全体像:学習と推論の分離によるロードマップの分岐
AIインフラの需要が「事前学習中心」の時代から、大規模な学習と推論の両方をサポートする時代へと移行するにつれて、光回路スイッチ(OCS:Optical Circuit Switching)の技術ロードマップは使われ方によって枝分かれし始めています。
AIモデルを育てる「学習(Training)クラスタ」では、今後も接続口(ポート数)が多い大規模なMEMS(メムス)光スイッチが使われ続ける見込みです。これらのシステムは、高いラディックス(多ポート接続性)と、あらかじめスケジュールされた再構成を優先しており、ミリ秒(1,000分の1秒)単位の切り替えスピードであっても実用上十分に許容されます。
対照的に、ユーザーからの質問に瞬時に回答する「推論(Inference)クラスタ」では、ナノ秒(10億分の1秒)範囲という超高速で動作可能なシリコンフォトニクス(SiPh)導波路スイッチへの移行が進んでいます。MEMSが持つ物理的な機械鏡の切り替え速度は、MoE(Mixture of Experts)モデルの推論やAIエージェントのワークロードで求められる、迅速かつ頻繁なデータの相互やり取りに対して遅すぎるためです。シリコンフォトニクスは、こうした高頻度なアクセス要求により一層適しています。
ただし、これは一方の技術が他方を完全に淘汰することを意味しているわけではありません。そうではなく、各アプローチがAI計算スタックの異なる層(レイヤー)に最適化され、それぞれ並行して進化していく「世代的な層別化(階層分け)」が進んでいるのです。
【初心者向け補足:学習用と推論用でなぜスイッチが変わるのか?】
- 学習用(MEMS): 何千個ものGPUが一斉に数時間〜数日間かけて巨大な計算をするため、スイッチの切り替え速度(ミリ秒)よりも「何千本もの光ファイバーを一気に束ねて繋げる大ポート数(高ラディックス)」が一番重要になります。
- 推論用(シリコンフォトニクス): ユーザーからの質問に対して「一瞬(ナノ秒単位)」で回答を切り替えて処理を回す必要
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