1.6T光モジュール、AIデータセンター、NVIDIA GPU通信、800G OSFP/QSFP-DD、低遅延——これらは2025年の高速通信を語る上で欠かせないキーワードです。生成AIの進化により、従来400Gネットワークの帯域は限界を迎えています。

2025年末、GPT-5やSoraなどの生成AIは膨大なGPU間通信を必要とし、次世代データセンターには倍速の帯域が求められています。1.6T光モジュールは200G PAM4技術により、AI学習性能向上に大きく寄与します。

具体的には、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）のパラメータ数は数兆規模に達しようとしており、その学習フェーズ（Training）および推論フェーズ（Inference）において、サーバー間で交換されるデータ量は幾何級数的に増大しています。
従来の100G/400Gベースのネットワークアーキテクチャでは、この膨大なデータフローがボトルネックとなり、高価なGPUの稼働率を低下させる要因となっていました。1.6T光モジュールへの移行は、単なる速度向上ではなく、AI投資対効果（ROI）を最大化するための必須条件となりつつあるのです。

・200G PAM4シングルレーン
・低遅延でGPU間通信を最適化
・高密度化によりラック効率向上
・熱対策と消費電力の大幅改善

フォームファクタと省電力技術の進化
1.6T時代のフォームファクタとしては、主にOSFP（Octal Small Form-factor Pluggable）が先行していますが、既存のインフラと互換性のあるQSFP-DDの拡張規格も検討されています。
また、データセンター運用の最大の課題である「消費電力」と「発熱」に対応するため、DSP（デジタル信号処理プロセッサ）を排除し、スイッチ側のASICで信号処理を行う**LPO（Linear Drive Pluggable Optics）**技術も注目されています。LPOを採用した1.6Tモジュールは、従来のDSP搭載型と比較して消費電力を大幅に削減できる可能性があり、グリーンデータセンターの実現に向けた切り札として期待されています。

スパイン・リーフ構造はAI計算向けに進化し、光接続需要は過去最大規模へ。
※シリコンフォトニクス（SiPh）については→ シリコンフォトニクス技術が光モジュール産業チェーンを再構築

日本市場における品質基準への適合
最先端の1.6T製品であっても、日本国内の通信インフラやデータセンターで採用されるためには、極めて高い信頼性が求められます。初期不良の排除はもちろん、長期的な温度サイクル試験や相互接続性（Interoperability）の検証が不可欠です。
多くの海外製モジュールが市場に流通する中、仕様書上のスペックだけでなく、実環境での安定動作を保証できるかどうかがサプライヤー選定の分かれ道となります。特に、次世代の高速通信では信号の整合性がよりシビアになるため、導入前の厳格なスクリーニング検査の重要性が増しています。

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