なぜ巨大テック6社はAI向け光インターコネクトで手を組んだのか
AMD、Broadcom、Meta、Microsoft、NVIDIA、OpenAIの6社は2026年3月12日、、AIインフラ向け光インターコネクトのオープン仕様を策定する業界団体「OCI（Optical Compute Interconnect）MSA」の設立を発表しました。
大規模言語モデルの訓練・推論に使われるGPUクラスタが急速に拡大する中、従来の銅線接続は物理的な到達距離や消費電力の面で限界に近づいています。AIの計算規模が拡大するほど、GPU間をつなぐインターコネクトの帯域幅とエネルギー効率が、システム全体の性能を規定する制約条件となる状況です。こうした背景のもと、半導体メーカーとハイパースケーラーが共同で光接続の標準化に乗り出したことは、AIインフラの設計思想そのものが転換期を迎えていることを示しています。
今回は、OCI MSAの技術的な設計思想と仕様の概要、銅線から光接続への移行が持つ産業構造上の意味やハイパースケーラーが仕様策定に参画する狙い、そして、今後の展望について取り上げたいと思います。
OCI MSAの設立と6社の座組み
2026年3月、光通信の国際会議OFC 2026の場で、OCI MSAの設立が正式に発表されました。創設メンバーは、半導体側からAMD、Broadcom、NVIDIAの3社、そしてAIインフラの需要側からMeta、Microsoft、OpenAIの3社という構成です。MSA（Multi-Source Agreement）という枠組みは、特定の標準化団体を経由せずに、業界の主要プレーヤーが直接合意して仕様を策定するアプローチであり、迅速な意思決定と実装を可能にする手法として通信業界では広く使われてきました。
この6社の座組みには明確な意図があります。NVIDIAはGPU間接続技術「NVLink」を自社で展開しており、AMDも独自のインターコネクト技術を持っています。Broadcomはネットワークスイッチ用ASICとCPO（Co-Packaged Optics）プラットフォームで実績を積んできました。一方、Meta、Microsoft、OpenAIは世界でも有数の規模でAIクラスタを運用する立場にあります。つまり、供給側と需要側の双方が初期段階から参画することで、実際の運用要件に即した仕様策定が期待されます。NVIDIAは「グローバルなAIインフラ全体にわたる共通の光接続標準を確立する」としており、自社の独自技術とオープン仕様の両立をどう図るかが、今後の焦点の一つとなるでしょう。
銅線接続の物理的限界とAIクラスタへの影響
OCI MSAの設立背景を理解するには、銅線インターコネクトが直面している技術的な壁を正確に把握する必要があります。AIクラスタでは、GPU間のデータ転送速度が1レーンあたり224Gbpsに達しつつあり、この速度域ではパッシブ銅線ケーブルの物理的な到達距離が1メートル未満にまで短縮されます。これは、GPU同士を同一ラック内でしか接続できないことを意味し、クラスタの規模拡張に対する構造的な制約となっています。
NVIDIAが計画しているシステムあたりのGPU数は、現行の72基から2027年までに576基への拡大が想定されます。こうした大規模クラスタでは、GPU間接続が複数のラックにまたがることが前提となるため、銅線の到達距離制限はシステム設計の根本的な障壁です。加えて、銅線ベースのインターコネクトはデータセンター全体のエネルギー消費の約30%を占めるとされており、高速化に伴う消費電力の増大も無視できない課題となっています。
Metaは「AIクラスタ設計における電力とコストの制約に対処する技術への需要は現実的かつ差し迫ったものである」としており、この発言は、ハイパースケーラーが銅線の限界を運用上の切実な問題として認識していることを示しています。
OCI仕様の技術的設計思想
OCI MSAが策定する仕様は、二つの技術的な柱で構成されています。一つは、NRZ（Non-Return-to-Zero）変調方式の採用です。現在のデータセンター向け光トランシーバではPAM4（4値パルス振幅変調）が主流ですが、OCI仕様はあえてNRZを選択しました。NRZはPAM4に比べて1レーンあたりのデータレートは低いものの、信号品質の面で優位性があり、消費電力とレイテンシの低減に貢献します。スケールアップ接続においては、到達距離よりも遅延と電力効率が優先されるため、この選択は合理的と考えられます。
もう一つの柱は、WDM（波長分割多重）技術との組み合わせです。OCI GEN1は4波長×50Gbps NRZで片方向200Gbps、OCI GEN2は片方向400Gbpsの双方向（BiDi）技術で、1本のファイバーあたり最大800Gbpsを実現するとしています。さらに、波長数とデータレートの拡張により、ファイバーあたり3.2Tbps以上への到達をロードマップに掲げています。
この仕様でもう一つ重要な点は、接続のパラダイムを「モジュール中心」から「シリコン中心」へ移行させるという設計思想です。従来の光接続はトランシーバモジュールを介して行われてきましたが、OCI仕様はプラガブル、オンボード、そしてCPO（Co-Packaged Optics）の三つの実装形態をサポートしています。CPOは光エンジンをスイッチASICやGPUのパッケージに直接統合する技術であり、従来のプラガブル方式と比較して消費電力を約3.5分の1、レイテンシを約10分の1に低減できるとされています。
ハイパースケーラーが仕様策定に参画する構造的意味
OCI MSAの特徴は、AIインフラの「調達者」であるMeta、Microsoft、OpenAIが、仕様策定の段階から創設メンバーとして参画していることです。従来、インターコネクト技術の標準化は半導体メーカーや光部品メーカーが主導し、クラウド事業者は完成した製品を選定する立場にありました。この力学が変化しつつあります。
Microsoftは「スケールアップに特化した光技術、プロトコル、スイッチアーキテクチャは、スケーラブルでマルチラック対応の高性能AIコンピュートドメインを構築するための基盤である」としています。この発言は、ハイパースケーラーがインターコネクト技術を「購入する部品」ではなく「設計する基盤」として位置づけ始めたことを反映しています。
この動きには、ベンダーロックインの回避という戦略的意図も読み取れます。現状では、NVIDIAのNVLinkがGPU間スケールアップ接続において支配的な地位を占めており、AMDやその他のアクセラレータベンダーとの相互運用性は限定的です。オープンな光接続仕様が確立されれば、ハイパースケーラーはGPUベンダーの選択肢を広げ、調達の柔軟性を確保できる可能性があります。半導体メーカー側にとっても、共通仕様に基づくエコシステムが形成されることで市場全体の規模が拡大するというメリットが想定されます。AMDは「今後10年間で大規模AIシステムを支える光スケールアップ・インターコネクトの必要性は明確である」と述べており、オープン仕様への参画を通じて自社アクセラレータの競争力を高める意図がうかがえます。
マルチベンダーサプライチェーンの形成と産業構造への影響
OCI MSAが掲げる「マルチベンダーサプライチェーンの構築」という目標は、光部品産業の構造にも影響を及ぼす可能性があります。現在、AIクラスタ向け光トランシーバ市場はII-VI（現Coherent）、Lumentum、InnoLightなどの限られたメーカーが主要な供給源となっており、需要の急増に対して供給能力が追いつかないという状況が続いています。
OCI仕様がオープンに公開され、複数のベンダーが同一仕様に基づいて製品を開発できるようになれば、供給源の多様化が進み、価格競争と安定供給の両立が期待されます。Broadcomは「マルチジェネレーションのCPOプラットフォームと業界パートナーシップを活用してOCI仕様の推進に貢献する」としており、自社のCPO技術をオープン仕様のリファレンス実装として位置づける戦略が見て取れます。
ただし、オープン仕様の策定から実際の製品出荷までには相当の時間が必要となります。CPOの量産には、光エンジンとシリコンチップの高精度なパッケージング技術が求められ、歩留まりの確保やテスト手法の確立など、製造面での課題も残されています。OCI GEN1の200Gbps仕様は比較的早期に実装可能と考えられますが、GEN2の800Gbpsやその先の3.2Tbpsに向けては、光部品とパッケージング技術の両面で段階的な成熟が求められるでしょう。
標準化競争の中でのOCI MSAの位置づけ
AIインフラ向けインターコネクトの標準化をめぐっては、OCI MSA以外にも複数の取り組みが並走しています。UALink（Ultra Accelerator Link）コンソーシアムはGPU間のスケールアップ接続プロトコルの標準化を進めており、こちらもAMDやIntelが参画しています。また、CXL（Compute Express Link）はメモリ拡張とキャッシュ共有のための接続規格として普及が進んでいます。
OCI MSAはこれらとは異なり、物理層の光接続仕様に特化している点が特徴です。つまり、UALinkやNVLinkといった上位のプロトコルが定義するデータ転送の「論理的な道」を、光ファイバーという「物理的な道」に載せるための規格と位置づけることができます。この棲み分けにより、OCI仕様は既存のプロトコル規格と競合するのではなく、補完関係を築ける立場にあります。
しかし、各標準化団体の参加企業は重複しており、技術的な整合性の確保は容易ではない状況です。NVIDIAはOCI MSAに参画しつつも、自社のNVLinkエコシステムの優位性を維持する方針を持っていると考えられます。Intelが創設メンバーに含まれていないことも、今後の展開に影響を与える可能性があります。オープン仕様がどこまで実効性を持つかは、各社の事業戦略との整合性にかかっているといえるでしょう。
今後の展望
OCI MSAの設立は、AIインフラの設計原理が「銅線の制約内での最適化」から「光接続を前提とした再設計」へと移行する転換点を示しています。2027年以降、NVIDIAが計画する576GPU規模のシステムが実装段階に入れば、光スケールアップ接続への移行は選択肢ではなく前提条件となることが想定されます。
産業構造の観点では、半導体メーカー、光部品メーカー、ハイパースケーラーの三者間で、仕様策定から製品供給までの新たなバリューチェーンが形成される過程が始まっています。CPO技術の成熟度が鍵を握っており、量産可能な品質と価格水準を達成できるかどうかが、オープン仕様の普及速度を規定するでしょう。
国際競争の力学も見逃せない要素です。AIインフラの光接続標準が米国の6社を中心に策定されることで、光部品のサプライチェーンにおいて日本や台湾の部品メーカーがどのような役割を担うかも問われることになります。OCI仕様への対応力が、今後の光部品産業における競争力の指標となる可能性があります。制度面では、データセンターのエネルギー消費に対する規制が各国で強化される中、光接続によるエネルギー効率の改善は環境規制への対応策としても重要となります。技術、産業、制度の三つの軸が連動することで、AIインフラの基盤設計は今後数年で大きく再編されていくことが予想されるところです。
