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AIデータセンターが新たなボトルネックに直面：光インターコネクト

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AIと暗号通貨のニュースによると、AIデータセンターでは光学インターコネクトが現在の主要なボトルネックとなっている。GPU通信の需要が高まる中、銅ケーブルはその対応に追われている。より高い帯域幅と低い遅延により、ファイバーオプティクスがそれらに置き換わっている。光学部品をGPUパッケージに統合するCPO技術が注目を集めている。Lumentum、Coherent、Tower Semiconductorがこの移行をリードしている。インフレーションデータは、インフラ整備の優先順位が高まっているため、二次的な関心事となっている。

整理・編集：深潮 TechFlow

司会：Nico

AI光インターコネクト：GPUの光に隠された次なる兆ドル市場？

ポッドキャストソース：Nico 前沿 Alpha

放送時間：2026年5月8日

編集者コメント

光インターコネクトは、GPUの「付属品」からAIデータセンターの核心的ボトルネックへと変化している。単一ラック内、ラック間、さらにはスーパーノードで数百〜数千枚のGPUが協調して動作する必要がある場合、計算能力の利用率を決定するのはもはやチップ自体ではなく、GPU間のデータ転送能力である。

本ポッドキャストでは、産業チェーンの投資研究の視点から、光モジュール、シリコンフォトニックPIC、CPO、外部レーザー、InPサブストレート、SOIサブストレート、受託製造およびパッケージング・テストを1つの図にまとめ、AVGO、MRVL、GLWからCOHR、LITE、TSEM、さらにSIVE、AAOI、AXTI、IQE、Soitecへの階層的配置フレームワークを提示します。

今回のコンテンツで最も注目すべきは、単一の株式推奨ではなく、AIインフラ競争が「どの企業がより多くのGPUを保有するか」から「どの企業がより希少な光インターコネクトサプライチェーンを確保できるか」へと拡大しているという判断であり、CPO（共封止光学）がその最大の増分要因となる可能性があるということである。

エッセンスの引用

なぜ光相互接続が突然重要になったのか

  • たとえNVIDIA GB300 GPUアクセラレータカードの計算能力がどれほど強大であっても、他の数千枚のGPUと高速に通信できないならば、その大部分の計算能力は無駄になる。
  • 相互接続の帯域幅が不足している場合、いくらGPUを購入しても効率が悪くなります。
  • トレーニングでも推論でも、協調作業を伴う場合、GPU間で高速にデータを交換する必要があり、このデータパスがインターコネクトです。
  • 光相互接続は概念の炒め物ではなく、AIデータセンターの相互接続要件は現実的で、緊急かつ不可逆的である。

銅線の撤退と光ファイバーの台頭

  • 銅線の伝送速度は物理的限界に近づいており、単一の銅線で可能な帯域幅はすでに上限に達しています。
  • 銅ケーブルが数メートルを超えると、信号の減衰や干渉が発生しますが、AIデータセンターの接続距離は数十メートルから数百メートルに及びます。
  • 光ファイバーの帯域幅は銅ケーブルの数十倍であり、数キロメートルの距離でも問題なく、消費電力は無視できるほど低い。

光モジュールの産業本質

  • 光モジュールは、機櫃内部のGPU間の通信ではなく、異なる機櫃間の通信を担当します。
  • 光モジュール産業チェーンとGPU産業チェーンは二つの独立した分野ではなく、GPUの出荷量が直接光モジュールの需要を駆動する。
  • 光モジュールの製造は、光学チップにInP化合物半導体を、DSPチップにシリコンを使用する、まったく異なる2つの半導体プロセス体系を横断します。

CPOの真の意味

  • CPOが革新的なのは光モジュール内の特定のコンポーネントではなく、光モジュールという製品そのものの形態である。
  • CPOは既存製品のアップグレードではなく、アーキテクチャレベルでの再構築です。
  • より正確には、CPOは既存の市場を単に置き換えるのではなく、プラグイン光モジュールよりもはるかに大きな新たな市場を開拓したということです。

産業チェーン投資フレームワーク

  • 光インターコネクト産業チェーンは、GPUのようにNVIDIAが独占するようなものではなく、非常に細分化され、ボトルネックが分散している産業チェーンです。
  • 上流に行くほど企業は小さくなり、柔軟性は高くなるが、確実性は低くなる。下流に行くほど企業は大きくなり、確実性は高くなるが、柔軟性は低くなる。
  • 高いリスクと高いボラティリティを受容できるのであれば、核心的なロジックはボトルネックを捉えることです。それぞれのボトルネックの背後には、通常、一社から二社しか対応できないものです。

GPU以外、AIインフラで本当に不足している「ニューラルネットワーク」

過去2〜3年間、ほぼすべての人がGPUと計算能力について議論してきた。ChatGPT（OpenAIが展開した生成AI製品で、大規模モデルアプリケーションの波を引き起こした）の登場とAI技術革命の勃発以降、NVIDIAの株価は3年間で15倍に上昇し、計算能力はAI大規模モデルにおいて避けて通れないキーワードとなった。GPUを核とする半導体産業チェーンも、経済サイクルを超越した全盛期を迎えた。

しかし過去1年間、GPUと同様に重要で、さらに希少な要素が静かに勃発しています。大規模なデータセンター導入において、NVIDIAのGB300 GPUアクセラレーターカードの計算能力がどれほど強力であっても、他の数千枚のGPUと高速に通信できない場合、その大部分の計算能力は無駄になります。インターコネクト帯域幅が不足すれば、いくらGPUを購入しても効率が悪くなります。この数千枚のGPUを高速で通信させる役割を担うのが、光インターコネクトです。

LightCounting（光通信分野の研究機関）のデータによると、2024年の世界光モジュール市場規模は2倍に拡大し、154億ドルに達しました。2025年にはさらに55%成長し、238億ドルになると予想されています。楽観的なシナリオでは、LightCountingは2030年までに光インターコネクト産業全体の市場規模が1,100億ドルを突破すると予測しています。

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しかし、この産業チェーン上の企業の多くは、多くの投資家がその名前すら知らない。SIVE/SIVEEの年間売上は約3,000万ドルで、2026年の年初から現在までに10倍に上昇した。TSEM（タワー・セミコンダクター、イスラエルの特殊受託製造業者）は「光インターコネクト分野のTSMC」と市場で称され、70%の生産能力が2028年までに既に予約済みである。COHR（コヒーレント、光学および材料分野の垂直統合企業）の年間売上は約58億ドルで、NVIDIAから20億ドルの戦略的投資を受けている。

本日のコンテンツでは、光インターコネクト産業チェーンを最初から最後まで徹底的に解説します。光インターコネクトとは何か、光モジュールには何が含まれているか、次世代技術のロードマップは何か、産業チェーンの主要なボトルネックはどこか、各企業はどの位置にいるか、そして投資家が自身のリスク許容度に応じてこのセクターをどのように構成すべきかを解説します。

トレーニング、推論、および相互接続：GPU間で高速通信が必要な理由

具体的企業について議論する前に、まず一つの問題を説明する必要があります。なぜ光インターコネクトが、AIインフラの中で最も重要で最も希少な要素の一つとなったのでしょうか？これは、AIがどのように動作するかから説明する必要があります。AIの動作は、トレーニングと推論の二つの段階に分けられます。

トレーニングとは、大量のテキスト、画像、コードをモデルに与え、モデルが既存の内容に基づいて継続的に学習し進化させるプロセスです。大規模モデルのトレーニングパラメータは兆単位に達することがあり、単一のGPUでは収容できず、数千に分割して数千枚のGPUに分散して並列計算しなければなりません。各GPUが担当する部分を計算した後、中間結果を他のGPUに送信し、全員が協力して全体のタスクを完了させます。

推論とは、AIが学習した知識を用いて回答を生成することです。ChatGPTに質問すると、数十秒後に回答が返ってきます。これが推論です。多くの人が、推論は1枚のGPUが1つの質問に答えるだけで、相互接続は不要だと考えています。2023年まではこの状態に近かったかもしれませんが、2026年にはまったく異なる状況になります。

AIは単純な質問と回答から、深層推論とAgentic AI（エージェント型AI）へと進化しました。ユーザーが対話する対象は、単なるチャットボットではなく、複雑なエージェントとなり、タスクを計画し、複数ステップの推論を実行し、複数のデータソースを照会することがあります。毎回の対話の背後には、数百甚至数千枚のGPUが協調して動作している可能性があります。トレーニングでも推論でも、協調作業が関与する限り、GPU間で高速にデータを交換する必要があり、そのデータ通信路がインターコネクトです。

銅線がなぜ足りなくなっているのか

かつては主に銅線が使用され、電気信号を伝送していたが、現在、この接続は徐々に光ファイバーに置き換えられ、光信号を伝送している。銅線が不足している主な理由は3つある。

第一に、銅線の伝送速度は物理的限界に近づいています。材料や製造プロセスをいかに最適化しても、単一の銅線が扱える帯域幅はすでに上限に達しており、二車線の道路がどれだけ混雑しても、並走できるのは二台までと同じです。第二に、距離が長くなるほど信号は劣化します。銅線は数メートルを超えると減衰や干渉が発生し始めますが、AIデータセンターでの接続距離は数十メートルから数百メートルに及ぶことが多く、銅線では対応できなくなっています。第三に、銅線はより多くの電力を消費します。GPUの消費電力は世代ごとに増加しており、H100は700ワット、B200は1キロワットに向上し、GB300はさらに高くなります。このような消費電力レベルでは、GPU間の銅線接続自体が大量の電力を消費する可能性があります。

一方、光ファイバーはまったく異なります。1本の光ファイバーの帯域幅は銅線の数十倍に達し、数キロメートルの距離でも問題なく伝送でき、消費電力は無視できるほど低いです。光ファイバーは、異なる波長の光信号を同時に複数伝送することも可能で、まるで高速道路が8車線に分かれ、各車線が異なる色の光を走らせて互いに干渉しないようなものです。1本の光ファイバーは、数十本の銅線に相当します。

光相互接続の3段階

データセンターにおける光の使用は、突然現れた新しいものではなく、いくつかの明確な段階を経てきました。各段階で、光の適用範囲はチップに近づいてきました。

最初の段階は2020年以前であった。当時は、クラウドプロバイダーが北京と上海にそれぞれデータセンターを設置し、その間の距離は1000キロメートル以上あったため、光ファイバーで接続する必要があった。しかし、データセンター内部では、サーバー同士の接続は依然として主に銅ケーブルが使用されていた。

第2段階は2023年から2024年である。ChatGPTは2022年末にAI技術革命を引き起こし、翌年にはGPUが爆発的に売れたが、光モジュール市場は当初、明確な起動を見せなかった。その理由は、当時のNVIDIA GPUクラスタが主に銅ケーブルを使用しており、光モジュールがコアコンポーネントではなかったためである。さらに悪化したことに、2023年初頭、クラウドプロバイダーは経済不況への懸念から資本支出を削減し、Meta（Facebookの親会社で、世界最大のクラウドおよびAIインフラ購入者の1つ）は光モジュールの導入計画の半分以上を削除した。

真の転換点は2024年に訪れた。クラウドプロバイダーのGPUクラスターは数百台から数千台、さらには上万台へと拡大し、銅ケーブルの数メートル級の伝送距離はもはや耐えきれなくなった。NVIDIAは参照アーキテクチャで銅ケーブルをプラグイン可能な光モジュールに置き換え、このアーキテクチャレベルの変更が市場を爆発的に拡大させ、2024年には光モジュール市場規模が倍増した。

第三の段階は2025年から現在までである。NVIDIA Blackwell（NVIDIAの次世代AI GPUアーキテクチャ）の大規模な導入が開始され、消費電力が増加し、インターコネクト帯域幅の需要が拡大したことで、光モジュールの需要はさらに急増した。同時に、主要5大クラウドプロバイダーの前9か月の資本支出合計は3,000億ドルを超え、過去最高を記録し、光モジュールの需要は供給を2倍以上上回り、深刻な需給不均衡が発生した。今年3月、NVIDIAはLumentumおよびCoherentにそれぞれ20億ドルを投資した。GTC 2026（NVIDIAの年次開発者会議）で、NVIDIAはCPOソリューションと次世代Rubinアーキテクチャの光インターコネクト設計を公開し、光インターコネクトがニッチな分野からAIインフラの主要なナラティブへと転換したことを明確に示した。

光モジュールとは：電気信号と光信号の間の翻訳機

投資研究の本文に入る前に、いくつかの基本概念を説明します。まず、光モジュールです。GPUチップ自体は電気信号のみを認識しますが、光ファイバー内では光信号が伝送されます。両者は言語が異なるため、電気信号を光信号に変換して送信し、受信した光信号を再び電気信号に変換する翻訳機が必要です。この翻訳機がプラグイン可能な光モジュールです。

光モジュールはUSBメモリーほどの大きさで、一方の端をサーバーのネットワークカードに、もう一方の端をファイバーオプティックに接続します。大規模なAIデータセンターでは、数万から十数万ものこのような「小さなボックス」が使用されています。ここで誤解されやすい概念があります：光モジュールは、ラック間の通信を担っており、ラック内のGPU同士の通信ではありません。

NVIDIA GB300 NVL72（NVIDIAのラックレベルGPUシステム）を例に挙げると、1つのラックには72枚のGPUが搭載され、GPU同士はNVLinkとNVSwitch（NVIDIAの高速GPU相互接続技術およびスイッチチップ）を介して銅線の電気信号で接続され、距離は数十センチから1〜2メートル程度であり、光は不要である。データが1つのラックから別のラックへ移動し、距離が十数メートル、数十メートル、あるいはそれ以上になると、ようやく光モジュールが必要になる。

完全なAIクラスタでは、光モジュールは通常、サーバーネットワークカードとスイッチの2か所に挿入されます。各ファイバーの両端には1つずつ光モジュールを挿入します。GPUが増えるほど、ラックも増加し、ラック間の接続需要が高まるため、光モジュールの需要も増大します。光モジュールの産業チェーンとGPUの産業チェーンは独立した分野ではなく、GPUの出荷量が直接光モジュールの需要を牽引しています。

光モジュールの5つのコアコンポーネント

USBメモリほどのサイズの光モジュールには、通常、レーザーチップ、変調器チップ、検出器チップ、DSPチップ、およびレンズと光ファイバー結合コンポーネントの5つのコアコンポーネントが含まれます。

まずレーザーチップです。その機能は光を発し、安定したレーザーを継続的に放出して光信号のキャリアとすることです。レーザーは、爪のサイズよりも小さい微型の懐中電灯のようなもので、発する光は非常に精密で純粋です。レーザーの最も重要な要素は材料です。GPUとCPOはシリコンを使用しますが、レーザーはリン化インジウム（InP）または砒化ガリウム（GaAs）を使用します。シリコンは元々発光に不向きであり、InPやGaAsのような化合物半導体の原子構造は光子の生成に適しているため、レーザーチップはTSMCのようなシリコンベースの受託製造業者が製造していない理由が説明されます。

次に変調器チップです。レーザーから発せられる光自体は情報を持たず、単に「空白の光」です。変調器の役割は、電気信号を光に書き込むことです。GPUから送られてくるのは0と1の2進電気信号であり、変調器はレーザーの点滅や強弱を制御して、光で0と1を表現します。先ほどの比喩を続けると、レーザーは常に点灯している懐中電灯であり、変調器はそのスイッチを毎秒数百億回操作する手です。場合によっては、変調器とレーザーが同じチップ上に統合されており、これはEML（Electro-absorption Modulated Laser、電気吸収変調レーザー）と呼ばれ、懐中電灯とスイッチを1つの部品に統合したようなものです。

第三は検出器チップです。変調器は電気信号を光信号に変換し、送信プロセスを担います。受信側では、光信号を再び電気信号に変換する必要があり、そのためには検出器が必要です。検出器は受信側の耳のように働き、光を検出したら1を出力し、光がなければ0を出力します。検出器も通常、InPまたはGaAs材料システムを使用します。

第四はDSPチップ（Digital Signal Processor、デジタル信号処理チップ）です。これは光モジュールの脳に相当し、エラー訂正、符号化、信号品質の均衡を担当します。光信号の伝送中にノイズや歪みが発生するため、渋滞の激しい大通りで電話をかけるように、相手の声が聞き取りにくくなることがあります。DSPは送信側で特殊な符号化を行い、受信側でノイズを除去し、再構成された0と1が元のデータと一致するようにします。DSPはシリコン基板のチップであり、GPUやCPOと同じ半導体プロセス体系に属し、通常はTSMCなどのシリコン受託製造業者によって製造されます。

800Gおよび1.6Tは光モジュールの伝送速度を示します。800Gは毎秒800ギガビットのデータを伝送し、1.6Tは毎秒1.6テラビットであり、速度は倍増します。光モジュールは400Gから現在の主流である800Gへ、さらに現在導入が進んでいる1.6Tへと進化しており、速度が速くなるほどチップ設計の難易度が高まり、DSPのコストと設計難易度も上昇し、場合によってはレーザー素子よりも高価になります。

第五はレンズとファイバーコープリングコンポーネントです。レーザーから発せられた光をファイバーの入力口に正確に合わせる必要があります。レーザーが発する光束は非常に細く、ファイバーのコアも髪の毛の十分の一ほどの太さであり、合わせる精度はマイクロメートル級です。これは、針の針穴に別の針で糸を通すような作業であり、工場の生産ライン上で何百万回も自動で行う必要があることを意味します。

5つのコンポーネントをつなげると、光モジュールの動作フローが明確になります。GPUが電気信号を送信し、まずDSPで符号化・誤り訂正が行われ、次に変調器へと進みます。変調器は、レーザーから発せられた光に電気信号を書き込みます。この光はレンズを通過してファイバーに導かれ、数十メートルから数百メートルを移動します。反対側に到達すると、光はファイバーから出てレンズで検出器に合わせられ、検出器が光を再び電気信号に変換します。その後、もう一方のDSPで復号・誤り訂正が行われ、最終的に別のGPUに送られます。

光モジュールの製造方法：2つの半導体プロセスが並存

多くの人が無意識に、チップはすべてTSMCが製造しているものだと思いがちで、光モジュール内のチップも同じようなものだと考えがちです。しかし、実際の状況はまったく異なります。光モジュールには、まったく異なる2種類のチップが含まれており、それぞれ異なる材料を使用し、異なる工場で製造されています。

第1類はDSPチップであり、光モジュールの脳に相当し、エラー訂正符号化を担当します。これはシリコン基板チップであり、GPUやCPOと同様の製造プロセスを使用し、TSMCなどのシリコン基板受託製造業者によって製造されます。DSP設計企業には、AVGO（Broadcom、ブロードコム、通信チップおよびカスタムAIチップの巨頭）、MRVL（Marvell Technology、マーベル・テクノロジー、データセンターおよびネットワークチップ企業）、CRDO（Credo、データインターコネクトチップ企業）が主に含まれます。

第2類は光学チップで、レーザー、変調器、検出器などのコンポーネントは、InPなどの化合物半導体材料で作られています。一部の企業は設計から製造まで自社で手がけており、例としてLITE（Lumentum、光通信デバイスおよびレーザー厂商）、COHR（Coherent、光学材料およびデバイス企業）、AAOI（Applied Optoelectronics、米国光モジュールおよび光デバイス企業）があります。また、SIVE/SIVEEのような専門的なレーザー設計を行う小規模企業もあり、最も難しいレーザー部分を極限まで最適化した後、サプライヤーに製造を委託しています。

光学チップを直接TSMCに製造させることはできません。なぜなら、TSMCの全体の生産ライン、装置、化学薬品、プロセスパラメータはすべてシリコン用に設計されているからです。InPは完全に異なる材料であり、ウエハサイズ、エッチング化学薬品、成長温度が異なり、TSMCの生産ラインでは動作しません。したがって、光学チップには独自の製造システムがあります。

サブストレートとエピタキシー：光学チップ製造の二つの基盤

光学チップの製造を理解するには、まず「基板」と「エピタキシャル成長」の二つの概念を理解する必要があります。基板は、すべての光チップ製造の出発点であり、その後のすべての機能構造がこの特殊な薄片の上に成長します。たとえば、発光するレーザーの木を育てる場合、普通の砂地に種をまくのではなく、種の分子構造と一致する特殊な土壌が必要です。そうすることで、種は根を張り、成長できます。一般的なシリコンは砂地にあたり、発光には不向きです。一方、InPがその特殊な土壌にあたります。

基板の品質は、その上に構築されるすべての構造の品質を直接決定します。基板に原子レベルの欠陥が存在すると、その欠陥は亀裂のように層ごとに上層へ伝播し、レーザーチップが仕様を満たさず、光モジュールの生産が不可能になります。高純度InP基板の製造は極めて困難であり、世界でこのレベルを安定して実現できる工場はわずか数社のみです。

基板があっても、そのままではチップを作ることはできません。基板の上に機能層を層状に成長させる必要があり、このプロセスをエピタキシャル成長と呼びます。レーザーが光を発するのは、基板自体が光を発するからではなく、基板上に成長させた特殊構造が光を発するからです。エピタキシャル層に電流を流すと、電子とホールが再結合して光子を放出し、これがレーザーの光源となります。

外延層は1層あたり数ナノメートルの厚さで、数十層が千層ケーキのように重なっています。各層の成分、厚さ、ドーピング濃度には非常に高い精度が求められ、1原子層でもずれると光の波長がずれ、レーザーが使用できなくなります。

InPサブストレートはAXTI（米国化合物半導体サブストレートサプライヤー）が提供し、エピタキシャル層はIQE/IQEE（英国化合物半導体エピタキシャルウェハーサプライヤー）が製造します。エピタキシャル層製造後、レーザーチップの製造には2つのルートがあります。1つ目はFabless（設計と製造の分離）で、例えばスウェーデンのSIVE/SIVEEがレーザー設計を行い、台湾のWin Semi（穩懋半導體、化合物半導体受託製造業者）に製造を委託します。もう1つはIDM（Integrated Device Manufacturer、設計・製造一体化）で、LITE、COHR、AAOIはエピタキシャル層からレーザー、変調器、検出器、光モジュールの組立まですべて自社で行います。

したがって、光モジュールの製造は、InP化合物半導体で光学チップを、シリコンでDSPチップを製造する、まったく異なる2つの半導体プロセス体系にまたがっています。これらは互換性がなく、同じ生産ラインで製造することはできません。どの工程でも生産能力がボトルネックになると、光モジュール全体の出荷が不可能になります。

これは、光学企業が簡単にDSPに参入しない理由、およびデジタル半導体企業がレーザーに参入しない理由も説明している。光学チップ設計とデジタルチップ設計は、まったく異なる専門分野である。光学エンジニアはレーザー物理学、光導波路理論、量子井戸構造を理解しているのに対し、デジタルチップエンジニアは論理回路とデジタル信号処理アルゴリズムを理解している。両者のスキルは重複せず、心臓外科医と脳外科医がどちらも外科医であるが、手術を自由に交換できないのと同じである。

光インターコネクト産業の最も興味深い点はここにあります。これはGPUのようにNVIDIAが独占するのではなく、非常に細分化され、ボトルネックが分散した産業です。この分散性こそが、一般投資家に市場から見過ごされている小規模企業を見つける機会をもたらしています。

CPO：光学素子をサーバーの背面からチップの横に移動

交換可能な光モジュールは現在のソリューションにすぎません。より注目すべきは、この産業チェーンが根本的な再構築を迎えるところです。CPOという次世代技術が、光インターコネクトアーキテクチャ全体を一から再構築しようとしています。

CPOの完全な名称はCo-Packaged Opticsで、中国語では共封装光学と呼ばれます。これは、光モジュールがGPUから遠すぎるという問題を解決します。現在の標準的なソリューションでは、光モジュールはサーバーの背面に差し込む交換可能な小型ボックスとして設置され、GPUが生成する電気信号はまず数十センチの銅線を通過してサーバーの背面まで伝送され、その後光モジュール内で光信号に変換されます。この数十センチの銅線は、エネルギー損失、遅延、発熱を引き起こします。AIクラスタの密度が高まるにつれて、このわずかな損失が数十万倍に拡大され、深刻な問題となります。

CPOの発想は、光学部品をサーバーの背面からチップパッケージ内部に移動させ、GPUやスイッチチップに直接密着させることで、電気-光変換距離を数十センチから数ミリに短縮することです。たとえば、現在の方式はご飯とスープを別々に置くようなもので、GPUはご飯盒の中に、光モジュールは別のコップの中にあります。一方、CPOはスープをご飯盒の独立した仕切りに注ぎ込むことで、ご飯とスープは依然として分かれていますが、同じ盒の中に収まり、距離は数ミリだけになります。

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しかし、光学素子をチップパッケージ内部に取り込むには大きな障壁がある。従来の光モジュールでは光学チップにInPが使用され、GPUはシリコンを使用しているため、InPとシリコンのパッケージングプロセスは互換性がなく、InPチップとシリコンベースのGPUを単純に同じパッケージに統合することはできない。この解決策は、光学チップをシリコンで作ることであり、それがシリコンフォトニクスPICを生み出す。

PICはPhotonic Integrated Circuitの略で、中国語では光子集積回路と呼ばれます。私たちがよく知るICは、数十億個のトランジスタを1つのチップに集積して計算を行うものですが、PICは同様の発想で、トランジスタではなく光学素子を集積します。シリコンフォトニクスPICは、変調器、光波導、検出器などの機能をシリコン基板上の1つのチップに集積します。シリコンベースであるため、GPUと同様のパッケージング技術で統合することが可能であり、これはInP光学チップでは実現できません。

シリコンフォトニックPICには通常のシリコンウエハーではなく、SOI（Silicon-On-Insulator、絶縁体上シリコン）という特殊な三層構造のシリコンウエハーが使用されます。基板と上層シリコンの間に絶縁層を挟むことで、光信号は上層の薄いシリコン内で伝播し、下層に漏れることはありません。通常のシリコンウエハーは一塊の固体材料であり、光が入ると広がって制御できません。一方、SOIの中央の絶縁層は鏡のように機能し、光を上層に反射させて、設計された経路に沿って光を導きます。

SOIサブストレートという細分化分野において、フランスのSoitec（フランスのSOIサブストレートサプライヤー）は主要サプライヤーの1つであり、市場での地位はほぼ独占に近い。シリコンフォトニックPICの受託製造は主にTSEM、すなわちTower Semiconductorが担っている。TSEMは改良されたCMOSプロセスを用いてSOIサブストレート上でシリコンフォトニックチップを加工しており、このプロセスはTSMCは馴染んでおらず、この細分化分野ではTSEMが最も高いシェアを有する受託製造業者である。

しかし、シリコンには天然の欠陥があり、光を発しません。したがって、シリコンフォトニクスPICは光を制御することはできますが、光を生成することはできず、光源はInPレーザーによって供給される必要があります。これがCPOのコア構造を形成し、パッケージ内にはシリコンフォトニクスPICが配置され、光の変調、伝送、検出などの制御を担当します。このPICは先進的なパッケージング技術により、GPUと同一のパッケージ基板上に並べられ、距離は数ミリメートルしかなく、HBMメモリがGPUの横に配置されるのと似ています。

シリコンフォトニックPICの横には、GPUの電気信号とシリコンフォトニックPICの光信号の間で変換を行うドライバーチップが搭載されます。このチップもシリコンベースであり、本質的には従来の光モジュールにおけるDSPの大幅に簡素化されたバージョンです。CPOでは電光変換距離が数ミリメートルしかないため、DSPに必要な複雑な誤り訂正符号は不要で、シンプルなドライバーで十分です。

外部にはレーザーを外部光源（ELS：External Laser Source）として配置します。レーザーは光ファイバーを通じて、パッケージ内部のシリコンフォトニックPICに光を供給します。InPレーザーは発熱が大きいため、GPUやシリコンフォトニックPICと同時にパッケージ内に収容すると問題が生じます。また、レーザーには寿命があり、内部に統合してしまうと故障した際に数万ドルのチップ全体が廃棄されてしまいます。レーザーを外部交換可能形態にすることで、故障時にチップ本体に影響を与えることなく簡単に交換できます。

CPOが真に革命的なのは、光モジュール内の特定のコンポーネントではなく、光モジュールという製品そのものの形態である。現在のプラグイン型光モジュールは、レーザー、変調器、検出器、DSPを一つの独立した小さなボックスに収めている。CPOはこのボックスを分解するものであり、シリコンフォトニクスPICをチップ内部に直接パッケージ化し、レーザーを独立した外部光源にし、DSPを大幅に簡素化甚至削除する。これにより、サーバーの背面にある小さなボックスが不要になる。これは既存製品のアップグレードではなく、アーキテクチャレベルでの再構築である。

なぜCPOは2026年の投資テーマとなるのか

CPOの概念はすでに数年間存在してきたが、なぜ2026年になって突然注目される投資テーマとなったのか？ゴールドマン・サックスは、光相互接続の潜在的市場規模が現在の約150億ドルから2028年までに1,540億ドルへと約9倍に拡大すると報告し、そのうちCPOが910億ドルを占めるとした。その核心的な理由は一つだけである：NVIDIAの次世代アーキテクチャがCPOをオプションから必須要素へと変えたことである。

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現在のGB300 NVL72システムでは、72枚のGPUが1つのラックを構成し、ラック内ではGPU同士が銅ケーブルで接続されています。しかし、AIクラスタの規模が数百枚、さらには数千枚のGPUに拡大するにつれ、ラック間のネットワーク接続がボトルネックとなっています。NVIDIAは次世代のRubin（NVIDIAの次世代AIプラットフォームのコードネーム）プラットフォームで、ラック間のネットワークスイッチに従来の交換可能な光モジュールに代わってCPOソリューションを導入します。これはNVIDIAが自社プラットフォームでCPOを正式に採用する初めての事例です。

次世代のFeynman（NVIDIAの次期AIプラットフォームコードネーム）では、CPOは甚至柜内でのGPU間接続にまで進出する可能性がある。つまり、光は段階的に柜間からGPU間へと近づいている。LumentumのCEOは最新の決算電話会議で、CPOが大幅な需給不均衡に陥り、需要が供給を大きく上回っていることを確認した。CPOはLumentum最大の単一成長ドライバーであり、依然として非常に初期段階にある。

業界データによると、CPO市場の現在の実際の出荷量はまだ非常に小さく、2026年には約1億6千万ドルにとどまり、主にサンプルと小ロット製品です。しかし、ゴールドマン・サックスの予測が現実のものとなった場合、2028年には910億ドルにまで膨張し、ゼロから千億ドル規模への爆発的な成長曲線となります。NVIDIAは2026年初頭からCPOスイッチの量産を開始しており、Broadcomは2025年10月にCPO関連製品を顧客に納品しています。TSMCはCOUPE（TSMCのCPO先進パッケージングソリューション）を発表しました。NVIDIAとBroadcomがいずれもCPOを採用していることから、これは将来の概念ではなく、すでに現実になりつつあることが示されています。

ただし、CPOは短期間でプラグイン型光モジュールを完全に置き換えることはありません。CPOは、NVIDIAスーパーノード内のGPU相互接続など、超高密度AIクラスター内の接続要件を主に解決します。一方、データセンターにはラックからスイッチ、スイッチからスイッチ、データセンターからデータセンターへの多数の他の接続シナリオが存在し、これらのシナリオは今後見通せる範囲で引き続きプラグイン型光モジュールが使用されます。したがって、より正確な関係は、CPOがプラグイン型光モジュールよりもはるかに大きな新たな市場を開拓しているということであり、既存市場を単純に置き換えるものではありません。両者は異なるシナリオで共存します。

CPOの爆発後の5つの恩恵を受ける分野

CPOが今後本当に爆発し、スーパーサイクルが発生した場合、最も恩恵を受ける産業チェーンの环节は大きく五つある。

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第一はシリコンフォトニックPICの受託製造です。CPOアーキテクチャは、シリコンベースのチップのみがGPUとアドバンスドパッケージングを実現できるため、シリコンフォトニックPICの使用を必須とします。シリコンフォトニックPICの受託製造を手がける企業は非常に限られており、生産能力は最も深刻なボトルネックの一つとなります。

次に、シリコンフォトニクス基板です。すべてのシリコンフォトニクスPICにはSOI基板が必要であり、CPOの普及によりシリコンフォトニクスPICの需要が急増し、その結果、SOI基板の需要も急増します。一方、SOI基板の市場はほぼ世界で独占されています。

第三は外部レーザーおよびその背後の上流サプライチェーンである。CPOは、従来のプラグイン型光モジュールがレーザーをボックス内に統合するのに対し、CPOアーキテクチャではレーザーを独立させて外部光源として作成するという新製品カテゴリを生み出した。これまでこの市場はほぼ存在しなかった。

さらに、重要な生産能力のミスマッチがあります。大手レーザーメーカーの現在の生産能力は、発光と変調を1つのチップに統合したEML従来型レーザーの製造に集中しており、このレーザーはプラグイン型光モジュール用で、2027年から2028年までの注文契約がすでに締結されています。しかし、CPOには、変調を担わず、発光のみを行うよりシンプルなレーザーが必要です。変調作業はパッケージ内部のシリコンフォトニックPICが担当します。両方のレーザーはともにInPを使用していますが、設計も生産ラインも異なり、スムーズな切り替えは不可能です。大手メーカーの生産能力は従来型レーザーの契約に拘束されており、LumentumでさえもCPO用レーザーを公開市場で調達しなければならず、余剰需要は独立したレーザーサプライヤーへ流れます。

レーザー需要の急増は、上流へと引き続き波及する。より多くのレーザーは、より多くのInPサブストレートとより多くのエピタクシャルウエハーを意味する。ゴールドマン・サックスの報告は、InPサブストレートの供給逼迫が2027年まで続く可能性があると警告している。

第四はパッケージングと組立です。CPOは本質的にパッケージングの課題であり、シリコンフォトニクスPICと電子チップを高精度で統合する必要があります。CPOレベルのパッケージングと組立を実現できるメーカーは、今後非常に希少になります。

第五はテストと検証です。すべてのシリコンフォトニックPICは出荷前に光学性能テストと信頼性検証を実施する必要があります。CPOのテストは、光学と電子のハイブリッド検証を含むため、従来の光モジュールよりも複雑であり、この工程はCPOの量産拡大に伴い急速に増加します。

総じて、CPO需要の爆発的増加により、最も恩恵を受けるのは、シリコンフォトニクス受託製造、シリコンフォトニクス基板、外部レーザー、InP基板およびエピタキシャル成長、パッケージングおよび組立、テストおよび検査といったボトルネック工程である。

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サブストレート上流：AXTI および Soitec

上流から下流まで見ると、基板層で最も重要な2社はAXTIとSoitecである。両社は異なる技術路線を対象としており、競合関係ではなく、協力関係にある。AXTIはレーザー産業チェーンを対象とし、発光を担当する。Soitecはシリコンフォトニクス産業チェーンを対象とし、光の制御を担当する。光インターコネクトには両者の協力が必要である。

AXTIは、米国に拠点を置くInPおよびGaAsサブストレートを製造する企業である。同社の業務は、インジウム、リン、ガリウム、ヒ素などの希少元素を精製・合成し、単結晶インgotに引き伸ばしてから薄板に切断することである。AXTIの不可替代性は、高品質なInPサブストレートを製造できる企業が世界でごく少数であることにあり、AXTIの他には、日本の住友電工やドイツのFreibergerなどの少数のメーカーが存在する。AXTIの競争優位は、材料純度に関する技術の蓄積、数十年にわたるノウハウ、および長い顧客認証プロセスにある。下流企業がサプライヤーを変更する場合、製品ライン全体を再認証する必要があり、切り替えコストは非常に高い。

CPOはInPサブストレートを回避するのではなく、需要を拡大する。CPOアーキテクチャでは、各GPUに外部レーザーが必要であり、レーザーの数はGPUの数に直接比例する。より多くのレーザーは、より多くのInPサブストレートを意味する。したがって、CPOはAXTIにとって明確な材料である。AXTIの投資特性は小規模株式でボラティリティが高く、需要の伝導には遅れがあるが、注文に反映されれば株価の弾力性は非常に大きくなる可能性がある。

Soitecはフランス・パリに本社を置く上場企業で、SOIシリコンフォトニクス基板を製造しています。Soitecは、シリコンフォトニクス専用SOI基板分野で圧倒的な市場シェアを有し、Smart Cut（SoitecのSOIウェハー製造技術）特許技術を発明しました。CPOの核心はシリコンフォトニクスPICであり、各シリコンフォトニクスPICにはSOI基板が必要であるため、SoitecはCPOのスーパーサイクルにおける明確な受益者の一つです。当時、Soitecの株価は帳簿価値の約1.4倍で、グローバル独占企業としては低めの水準でした。なお、Soitecはパリ証券取引所に上場しており、米国株ではありません。

エクステンションレイヤー：IQE/IQEE

以下はエクステンション層です。世界的に重要な独立エクステンションサプライヤーは、ロンドン証券取引所に上場しているIQE/IQEEです。IQEの競争優位性は、エクステンション層の製造そのものが極めて困難であることにあります。エクステンション層は、基板の上に千層パイのように数ナノメートルの厚さの機能層を重ねて成長させるプロセスであり、材料、温度、成長時間のわずかなずれでもレーザーが不良品になる可能性があります。これらのパラメータの組み合わせがエクステンションのレシピであり、IQEは数十年にわたりこれらのレシピを蓄積してきました。これは資金を投入すれば短期間で模倣できるものではありません。

CPOが爆発した後、IQEとAXTIの論理は類似している。CPOはレーザー需要を拡大し、より多くのレーザーにはより多くのエピタキシャルウェハーが必要になる。IQEのリスクは、顧客集中度が高いため、LITEが重要な顧客の一つである。もしLITEが今後自社でエピタキシャル製造を開始し、垂直統合を推進した場合、IQEの最大収益源が打撃を受ける可能性があり、これが投資前に注意すべき単一リスクである。

レーザーレイヤー：SIVE/SIVEE、LITE、COHR、AAOI

さらに下流のチップ層に進むと、最も希少なエレメントはレーザーです。主要企業にはSIVE/SIVEE、LITE、COHR、AAOIが含まれます。

SIVE/SIVEEは、過去1年で最も急激に上昇した光インターコネクト銘柄の1つです。同社はスウェーデンに上場する小規模企業で、時価総額は約15億ドル、年間売上高は約3,000万ドルです。同社はFablessモデルを採用し、独自のInP100プラットフォームと英国グラスゴーの小型ウェハーファブを保有しており、一定の製造能力を有しています。また、台湾のWin Semiと提携し、レーザー設計を成熟した受託生産能力に委託することで、高出力レーザーの量産を拡大しています。

SIVE/SIVEEには5つの核心的な優位性があります。第一に、InP100標準化プラットフォームにより、レーザーのコアモジュールを標準化し、積み木のように異なる仕様の製品を迅速に組み合わせることができます。第二に、ウェハレベルテストを実施しており、個別に切断してから1つずつテストするのではなく、ウェハ上で各チップを直接テストすることで、良品率を向上させ、コストを削減します。第三に、現在の技術と次世代技術の両方をカバーしており、プラグイン型光モジュールレーザーとCPO外部光源の両方の製品を提供しています。第四に、複数の分野で並行して事業を展開しており、AIデータセンターの光相互接続以外にも、LiDAR（ライダー）、衛星通信、防衛分野にも取り組み、単一市場への依存リスクを分散しています。第五に、軽資産拡張モデルを採用しており、小規模工場でコアの検証と小ロット生産を行い、大規模量産はWin Semiの生産能力を活用することで、大規模な設備投資を必要とせず、同時に核心的な製造能力を維持しています。

SIVE/SIVEEは、CPOスーパーサイクルにおいて非常に弾力性の高い銘柄です。その理由の一つは、大手メーカーの生産能力が従来のレーザー器注文に固定されているため、CPOの外部光源の需要過剰を独立したレーザー供給業者が受注していることです。もう一つの理由は、SIVEが複数のCPOプロジェクトのサプライチェーンに組み込まれていることです。AMDのCPOソリューションはGlobalFoundries（グローバルファウンドリーズ）プラットフォームを通じて推進されており、SIVEはそのエコシステム内での少数のレーザー供給業者の一つです。また、Marvell傘下のCelestial AI（シリコンフォトニクス接続スタートアップ）やAyar Labs（CPO/シリコンフォトニクス接続スタートアップ）などもその顧客です。

しかし、SIVE/SIVEEのリスクも明確です。収益が非常に低く、顧客の多くはまだ開発および検証段階にあり、本格的な大規模量産には至っていません。もし任意の2〜3社の顧客が実際の注文を確定すれば、株価はさらに上昇する可能性があります。一方、顧客が注文を遅らせたりキャンセルしたりすれば、株価は大幅に下落する可能性もあります。これは高配当の宝くじと捉えることができます。

LITE、すなわちLumentumは、レーザーIDMモデルの代表企業です。同社はレーザーの設計から製造、さらに完全な光モジュールの組立までを一手に担っています。LITEの最も注目される点は、NVIDIAからの20億ドルの戦略的投資および数十億ドルに及ぶ調達約束であり、これにより生産能力が確実に確保されています。また、LITEはGoogle TPU（Googleが自社開発したAIアクセラレーターエコシステム）と深く連携しており、GoogleのAIデータセンターではLITEの光スイッチ技術およびレーザーが広く採用されています。

LITEのCEOは四半期決算会議で以下の3つの重要な判断を述べた：CPOには大規模な需給の不均衡が発生するだろう；CPOはLumentumの最大の単一成長駆動要因である；CPOは依然として非常に初期段階にある。これは業界のトップCEOが自らCPOのスーパーサイクルを確認したことを意味する。LITEの生産能力は2028年まですでに予約済みであり、競争優位はNVIDIAとGoogleという2大顧客との密接な関係にある。リスクとしては、NVIDIAに生産能力が確保されているため、短期的な上限も固定され、売上はNVIDIAの注文に大きく依存し、企業の自発的な裁量が限られている。また、成長曲線はSIVE/SIVEEほど急峻ではない。

COHR、すなわちCoherentは、光インターコネクト分野で非常に希少なフルスタック対応企業である。材料からInPレーザー、シリコンフォトニックPIC、光モジュールに至るまで、業界全体のサプライチェーンをカバーしている。同社の光モジュールの市場シェアは世界トップクラスで、約20％を占めている。COHRはLITEと同様に、NVIDIAから20億ドルの戦略的投資および数十億ドルの調達コミットメントを受けている。

COHRの強みは、技術路線がどのように進化しても見逃すことがない点である。CPOにはシリコンフォトニクスPICが必要だが、それも製造可能である。CPOにはレーザーが必要だが、それも製造可能である。プラグイン型光モジュールが引き続き存在する場合でも、対応可能である。これがフルスタックカバレッジの価値である。COHRは、中規模時価総額で安全性が高い光インターコネクト銘柄に近く、確定性は非常に高いが、SIVE/SIVEEほどの弾力性はなく、変動は小さく、リスクは低い。

AAOIは、米国国内で少数の垂直統合光インターコネクト企業の一つである。同社はMBE（分子線エピタキシー）装置を用いてInP基板上にエピタキシャル層を成長させ、レーザーチップの製造、光素子のパッケージング、および完成品光モジュールの組立を自社で行っている。現在の核心事業は800Gおよび1.6Tプラグイン光モジュールである。トランスクリプトによると、AAOIは3月に1.6Tデータセンター光モジュールの初の大規模注文を受注し、初期注文額は2億ドルを超えた。4月には800Gモジュール向けに7,100万ドルの注文をさらに獲得した。

AAOIはCPOの影響を必ず受けるとは限らない。第一に、プラグイン型光モジュールはCPOの爆発的成長によって消えることはない。CPOはスーパーノード内部の接続を解決するものであり、ラック間の大量接続には依然としてプラグイン型光モジュールが必要である。第二に、AAOIはCPOサプライチェーンに参入している。CPOアーキテクチャではレーザーをパッケージ内部に配置できず、外部に小さなモジュールとして設置し、ファイバーを通じて光を供給する必要がある。AAOIが提示した新製品は、CPO向けの外部レーザーソースである。総合的に見ると、AAOIの強みは垂直統合と米国国内製造によるサプライチェーンセキュリティの物語、そしてレーザー技術をCPO外部光源に応用する拡張可能性である。しかし、それは小規模な時価総額で高ベータの銘柄でもあり、ボラティリティが高く、弾力性も大きいが、リスクも高い。

受託製造業者：Win Semi と TSEM

レーザーの説明が終わったので、受託製造会社を見てみましょう。最も重要な2社はWin SemiとTSEMです。

Win Semiは、GaAsおよびInPの受託製造を提供する、世界最大の化合物半導体ファウンドリの一つです。SIVE/SIVEEレーザーの量産は主にWin Semiによって行われています。次世代CPOアーキテクチャにより、外部レーザーへの需要が拡大しており、Win Semiはこれらのレーザー設計企業にとって最も重要なファウンドリパートナーです。最終的にどのレーザー設計企業が勝ち残るかにかかわらず、製造はほぼ確実にWin Semiが担うことになります。

TSEMはイスラエルの特殊受託メーカーで、市場では「光インターコネクト分野のTSMC」と呼ばれている。CPOスーパーサイクルの恩恵を最も直接的に受ける企業の一つである可能性がある。CPOの核となるのはシリコンフォトニクスPICであり、TSEMはシリコンフォトニクスPIC受託生産分野で最も高いシェアを有している。CPOがシリコンフォトニクスPICを強制的に採用することで、TSEMのシリコンフォトニクス受託生産事業はニッチ分野からサプライチェーンの中心へと押し上げられた。

TSEMの大部分の生産能力は2028年までに既に予約済みであり、それでも予想PERは16〜18倍にとどまり、CPOの高い成長見込みを踏まえればさらなる上昇余地があります。主なリスクは地政学的要因であり、同社はイスラエル企業で中東に所在しているため、地政学的対立の影響を受ける可能性があります。

Win Semi と TSEM はどちらも受託製造企業であるが、核心的な違いは使用材料と製造対象が異なる点にある。Win Semi は InP と GaAs を使用してレーザーを製造し、発光を担当する。一方、TSEM は SOI サブストレートを使用してシリコンフォトニック PIC を製造し、光の制御を担当する。両者の材料体系は互換性がなく、競合関係ではなく、サプライチェーンの異なる工程における受託製造者である。

DSPとスイッチチップ層：BroadcomとMarvell

その下はDSPおよびスイッチチップ層で、主にブロードコムとマーベルです。

博通（AVGO）是市值万亿美元级别的美股巨头，业务涵盖交换芯片、定制AI加速芯片、企业软件等。与光互连直接相关的业务主要有两项：第一是DSP芯片，即光模块中的“大脑”，负责纠错编码；博通是这一领域最重要的供应商之一。第二是CPO交换机，博通的第三代CPO交换机已进入量产，这是一种将光学引擎直接封装在交换芯片旁的新型交换机。在CPO商业化进程上，博通甚至比英伟达更早。

しかし、投資の観点から見ると、光相互接続は Broadcom の多くの事業の一つに過ぎず、全体の売上高に占める割合は小さいです。CPOの爆発的成長によって株価が数倍になることはありません。Broadcom に投資することは、光相互接続産業の単一ポイントの弾力性ではなく、AIインフラ全体の確実性を買うことです。

MRVL、すなわちMarvell Technologyは、カスタムAIアクセラレーションチップ、データセンター用ネットワークチップ、ストレージチップなど、多様な事業を展開する半導体企業です。光インターコネクトと直接関連する分野は二つあります。第一にDSPチップで、MarvellとBroadcomがこの分野の主要なサプライヤーとして直接競合しています。第二にCPOで、MarvellはCelestial AIを買収し、シリコン光インターコネクト分野における能力を大幅に強化しました。

今回の内容の核心的なロジックは、GPU同士の通信が従来銅ケーブルを使用していたのを、今後は光に置き換えることである。Celestial AIも同様の方向性で取り組んでおり、ただし距離はさらに短く、チップパッケージ内部で銅を光に置き換えることを目指している。今回の買収により、MarvellのCPOにおける戦略的ポジションは明確に強化された。

Broadcomと比較して、Marvellは光インターコネクト分野への露出がより集中している。Broadcomは兆ドル級の企業であり、光インターコネクトはその一部に過ぎない。一方、Marvellは規模が小さく、過去1会計年度の売上は82億ドルで、前年比42％増加した。経営陣は今後2会計年度で約150億ドルを予想している。光インターコネクトとCPOはMarvellの全体売上における割合が大きく、弾力性も高い。Marvellは光インターコネクトの純粋な銘柄ではないが、DSPとCPOの両分野にまたがり、包括的な露出が優れた選択肢かもしれない。

ファイバーの基盤：コーニング

最後に、下層企業であるGLW、つまりコーニングです。コーニングは世界最大の光ファイバー企業です。多くの人がコーニングを知っているのは、Apple iPhoneの画面ガラスのためですが、実際には光通信はコーニング最大かつ最も成長が速い部門の一つとなっています。1970年に通信用光ファイバーを発明して以来、コーニングは数百万マイルに及ぶ光ケーブルを敷設してきました。

どの光モジュール企業が勝利しても、技術路線が交換可能かCPOかにかかわらず、コーニングのファイバーが必要である。CPOアーキテクチャでは、レーザーとシリコンフォトニックPICの間も依然としてファイバーで接続され、異なるキャビン間でもファイバーが引き続き使用される。ファイバーは、技術路線の争いの影響を受けない、業界全体で数少ない环节である。

コーニングは最近、顧客との結びつきが非常に強い。今年1月、メタはコーニングの光ファイバー工場の拡張を最大60億ドルで支援すると発表した。また、NVIDIAもコーニングと複数年にわたる協業契約を締結し、5億ドルを投資してコーニングの新株購入権を取得した。コーニングは、米国における光学接続の生産能力を10倍に、光ファイバーの生産量を50％以上増加させ、新たに3つの工場を建設すると約束している。

エヌビディアは以前、LITEとCOHRにそれぞれ20億ドルを投資し、今回さらにコーニングに5億ドルを投資した。これはエヌビディアがAIインフラ競争をチップから光ファイバーへと拡大し、光インターコネクトサプライチェーン全体を体系的に確保しようとしていることを示している。コーニングは、光インターコネクト産業チェーン全体の中で、確定性が最も高く、弾力性が最も低い資産である。

3つの設定案：保守的、バランス型、攻撃的

ここまで多くの企業について説明しましたが、最後に「どのように投資するか」に答えましょう。最も重要な法則は、上流に行くほど企業は小さく、弾力性は高いですが、確定性は低く、下流に行くほど企業は大きく、確定性は高いですが、弾力性は低くなることです。AXTIやIQEのような最上流のサブストレートおよびエピタキシャル企業は、時価総額が小さく、需要の伝導に遅れがありますが、需要が急増した場合、弾力性は非常に大きくなる可能性があります。一方、下流のAVGOのような大手企業は確定性が非常に高いですが、1年で5倍に成長することを期待するのは難しいです。

最初のポートフォリオは保守型配置で、核心銘柄はAVGO、MRVL、GLWです。これらの企業はすべて大規模な時価総額を有しており、博通の時価総額はすでに約2兆ドルに達し、米国株式市場でトップ10入りしています。Marvellと康寧もいずれも千億ドル級の時価総額を有しています。博通とMarvellは事業が多様化しており、光インターコネクトはその一部にすぎません。康寧はより専念していますが、ファイバーは技術路線の競争の影響を受けない必須要素です。このポートフォリオの特徴は、下落リスクが限定的であることです。たとえ光インターコネクトの発展が予想より鈍くても、他の事業が株価を支えるため、大きな変動を避けたい長期投資家に適しています。

第2のポートフォリオはバランス型で、中心銘柄はCOHR、LITE、TSEMです。これら3社はそれぞれの分野でトップ企業であり、規模は中程度ながら、安定性と柔軟性を兼ね備えています。COHRはフルスタックをカバーする光学企業で、業界の動向にかかわらず機会を逃しにくく、NVIDIAからの20億ドルの投資が安全マージンを提供しています。LITEはNVIDIAの生産能力を確保するレーザーの核心サプライヤーで、CEO自らCPOの需給不均衡を確認しています。TSEMはシリコンフォトニクスPIC受託製造分野で最大シェアを有するファウンドリで、評価額は比較的安価です。光インターコネクトに投資し、若干の変動を受け入れられるのであれば、この組み合わせが比較的適しています。

第3のポートフォリオは積極型配置で、核心銘柄はSIVE/SIVEE、AAOI、SOI/Soitec、AXTI、IQEです。この5社はすべてサプライチェーンの上流におけるボトルネック段階に位置しています。SIVE/SIVEEはCPO外部光源レーザーの希少サプライヤーであり、複数のCPOプロジェクトのサプライチェーンに組み込まれています。AAOIはプラガブル光モジュールの高ベータ銘柄であり、CPO外部光源への参入能力も有しています。Soitecはシリコンフォトニクス基板分野で圧倒的な支配地位を有するサプライヤーです。AXTIはレーザー製造に必要なInP基板を提供しています。IQEはレーザー製造に不可欠なエピタキシャルウェハーを手がけています。もしCPOのスーパーサイクルがゴールドマン・サックスの予測する速さで勃発した場合、このポートフォリオは最も高い弾力性を示す一方で、リスクも最大となります。

これらの小規模銘柄では、1日で20%～30%下落することも珍しくありません。ポジションは総投資ポートフォリオの5%～10%以内に抑えるのがベストです。また、多くの光インターコネクト関連の小規模銘柄は米国株式市場に上場されていません。Soitecはパリ証券取引所、IQEはロンドン証券取引所、SIVEはスウェーデン、Win Semiは台湾に上場しています。Interactive Brokersを使用する場合、ほとんどの銘柄を取引できますが、対応する市場の取引権限を有効化する必要があります。

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レースリスク：CPO進捗、NVIDIAの選択、小規模銘柄の変動

このセクターにも明確な投資リスクがあります。

第一に、CPOの商業化進捗は不確実である。ゴールドマン・サックスが予測した910億ドルのCPO市場は非常に過剰な判断である。この数字を達成するには、NVIDIAの次世代アーキテクチャが予定通りリリースされ、CPOの良品率が基準を満たし、InPサブストレートの供給が追いつき、クラウド事業者が継続的に高い資本支出を維持し、産業チェーンに絶え間なく資金が流入する必要がある。どの环节でも遅れが生じれば、実際の数値は大幅に下方修正される。

第二に、NVIDIAの選択が極めて重要である。NVIDIAの次世代Rubinプラットフォームがどの光インターコネクト方式を採用するかは、全体のサプライチェーンの構図に直接影響を与える。現在、NVIDIAはCPOをRubinの参照アーキテクチャに組み込んでいるが、具体的なサプライヤーの選定や量産スケジュールには不確定要素が残っている。

第三に、小規模市場価値の資産には固有のリスクがあります。多くの光インターコネクト産業関連企業の時価総額は小さく、こうした資産には大口投資をせず、さらにレバレッジをかけるべきではありません。

三つの核心的な判断と結論

最後に、私が光インターコネクト分野についての三つの判断をまとめます。

第一に、光インターコネクトは概念の炒め物ではない。AIデータセンターのインターコネクト需要は現実的で、緊急かつ不可逆的である。GPUが売れるほど、光インターコネクトの需要は高まり、これはGPUサプライチェーンと密接に結びついた確実な分野である。

第二に、CPOはこの分野の今後の最大の成長要因である。ゴールドマン・サックスは、光インターコネクト市場が9倍に成長する可能性があると予測しており、そのうちCPOは910億ドルを占める。ルメンタムのCEOは、CPOの需要と供給の大幅な不均衡が存在し、まだ初期段階であることを明言した。ナビダはCPOを次世代アーキテクチャに組み込んでおり、これは遠い将来の話ではなく、現在進行形の出来事であることを示している。

第三に、高いリスクと高いボラティリティを受容でき、高いリターンを追求したい場合、核心的なロジックはボトルネックを捉えることです。光インターコネクト産業チェーンはGPUとは異なり、NVIDIAが独占するのではなく、分業が極めて細分化され、ボトルネックも極めて分散しています。各ボトルネックの背後には、通常1〜2社しか対応できません。これらのボトルネックを見つけることが、このセクターにおける最大のアルファを捉えることです。

最後に一言まとめると、GPUはAIの脳だが、脳と脳をつなぐ神経ネットワークこそ、システム全体の速度を決定する鍵である。光インターコネクトこそがAIの神経ネットワークだ。これがない限り、いくらGPUを増やしても、それぞれが孤立した島にすぎない。GPUの光に隠されながらも、将来兆ドル規模に達する可能性のあるこの産業チェーンは、次の大規模な投資機会を育んでいるかもしれない。

もちろん、光インターコネクトセクターの変動とリスクも非常に大きくなります。上記の内容はすべて投資アドバイスを構成するものではありません。投資前に、その裏にあるリターンとリスクをよく考え、自身の実際のポジションとキャッシュフローを踏まえて判断してください。

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