コヒレント The Six Five Summit: AI Unleashed 2026

そうですね。ありがとう、Matt。またお話しできてうれしいですし、ここに来られて本当にうれしいです。

その本質は、Matt、光通信にあります。私は光通信、光ネットワーキング業界に30年近く携わってきましたが、フォトニクスと光ネットワーキングにとって、今はおそらく最もエキサイティングな時期だと言えます。さて、光通信の話に戻りましょう。光を使った通信の歴史は新しいものではありません。フェニキア人は何千年も前から光で合図を送っていましたよね。新しいものではありません。冗談はさておき、近代通信は電信から始まりました。その接続はすべて電気信号によるものでした。より長距離に伝送したい場合や、より高速に伝送したい場合、あるいは高速化と長距離化の両方を実現したい場合、それを可能にする唯一の方法は光です。物理法則上、光へと移行せざるを得ないのです。現在、世界の通信ネットワークの大半は光バックプレーン上に構築されています。それが光通信ネットワークの基幹部分です。

例を挙げましょう。スマートフォンを手に取り、写真を送ったり、シンガポールにいる友人と話したりするとします。スマートフォンとRF基地局の間の最初の通信には、RF信号が使われます。しかし現在では、どのRF基地局の根元にも光トランシーバーが設置されています。そこで電気信号を光信号に変換し、光ファイバーネットワークに送り込みます。そこから先は、データも音声も光の領域で伝送されます。データはアクセスネットワーク、メトロネットワーク、長距離ネットワークを通り、シンガポールまで届ける必要があるため、いずれかの時点で海底ケーブル陸揚局に入ります。今いる場所から100マイル離れたところに、その陸揚局があります。私が今いる場所の近くには、シンガポールまで伸びる海底ケーブルがあります。

信号は海底ケーブルを通っていきます。シンガポールに到着すると、同じような配信網を経由してRF基地局に入り、そこから再びスマートフォンへ届きます。そのすべてに光が使われています。ちなみにCoherentは、光業界で最も幅広く、充実した製品ポートフォリオの一つを擁しています。こうした通信をすべて実現するフォトニクス部品やモジュールを提供しています。ある携帯電話基地局から別の基地局までに必要となる部品を、すべて当社が提供できます。では、スケールアクロスの話に戻りましょう。最初にスケールアクロスについて質問されましたね。では、スケールアクロスとは何でしょうか。データセンターは電力の制約を受けています。ご存じのとおり、データセンターに関する議論は、何よりもまずエネルギーから始まります。エネルギー効率などが重要になります。

大規模なAIワークロードの場合、1つのデータセンターだけではこうした大規模ワークロードを処理するための電力が足りないため、複数のデータセンターに分散せざるを得なくなっています。その結果、データセンター間を結ぶ非常に広帯域な接続への需要が生まれます。

これが、業界で「スケールアクロス・ネットワーク」と呼ばれ始めているものです。

まず、光ネットワークは長年にわたって、ますますディスアグリゲーションが進んできたという点からお話しします。大規模で一体型のシステムは、小型で導入しやすい機能要素や機能ブロックへと移行しつつあります。スケールアクロスにとって重要な機能ブロックは2つあります。1つは、データセンター相互接続トランシーバー、すなわちDCIです。その定義どおり、データセンターの端に設置されるトランシーバーです。電気信号を光信号に変換して次のデータセンターへ送る、高帯域・大容量のトランシーバーです。同じくらい重要なのが、光伝送装置と呼ばれる別種の機器です。これは2つのデータセンターの間に設置されます。名前が示すとおり、光伝送装置は光信号の伝送を支援します。それはどういう意味か、と思われるでしょう。

光信号を光ファイバーに送り込むと、一定の距離を進んだ後、信号は弱まり始めます。減衰するのです。そのため、信号を再び増幅するアンプが必要になります。

信号の調整も必要です。信号の強度や状態を監視しなければなりません。光ファイバーインフラの状態も監視する必要があります。こうした機能はすべて、この伝送装置が担います。つまり、非常に重要な機器分野です。主な機能ブロックは2つ、データセンター相互接続トランシーバーと伝送装置です。どのような性能指標があるのか、というご質問ですね。顧客が重視するのは何か、ということですね。

私がこの市場に携わってきた過去30年間、いつも最初に問われるのは帯域幅です。帯域幅、帯域幅、そしてエネルギー効率です。それが長い間、基本方針でした。信頼性など、ほかの要素は当然備わっているものです。いわば、参入の前提条件です。しかし、AIデータセンターにおいては、エネルギーが非常に大きな焦点になっています。そのため顧客は、こうした機器のエネルギー効率を細部に至るまでどう改善できるかに注目しています。