私は光通信関連の決算説明会を数多く聞いてきましたが、その中で、様々な場所に繰り返し現れる、ある共通のテーマがあります。
それは、Ciena の分散型 AI トレーニングに関する発言の中に。
Nokia の AI とクラウド関連の受注の中に。
Lumentum のポンプレーザーや狭線幅部品に関するコメントの中に。
Coherent のインジウムリン（InP）拡張計画の中に。
Corning のハイパースケーラー向け長期ファイバー契約の中に。
そして、Lumen のダークファイバー契約の中に。
一見すると、これらはそれぞれ別々の話のように見えるかもしれません。
ある企業は光システムについて話し、別の企業はレーザーについて、また別の企業はファイバーについて、さらに別の企業は物理的なルートについて、そしてまた別の企業はコヒーレント DSP について話しています。
しかし、それらはすべて、同じアーキテクチャの変革を指し示しています。
このレポートでは、そのレイヤーについて詳しく見ていきたいと思います。
これは、光スーパーサイクルに触れる上で私が最も好む方法の一つであり、しばしば見落とされがちです。
しかし、最前線に立つ企業たちは声高に主張しており、耳を傾ける時が来ています。
このレポートでは、このレイヤーが何なのか、私たちが耳にするすべてのシグナル、なぜこれが重要になってきているのか、この市場の重要性、そして関連する 12 の企業について詳しく解説します。
免責事項
このレポートは教育および情報提供のみを目的としています。これは私自身の調査プロセスと公開情報の解釈を反映したものです。これは財務アドバイス、投資アドバイス、または有価証券の売買・保有を推奨するものではありません。私は、ここで議論されている企業の一部にポジションを保有している可能性があります。ご自身で調査を行い、ご自身のリスク許容度、投資期間、財務状況に基づいて判断してください。
テーマは 「スケールアクロス（Scale-Across）」 です。
これまでにもいくつかの異なる形で書いてきましたが、今回は包括的なレポートとしてまとめたいと思います。
アイデアは非常にシンプルです。
AI クラスターは、一箇所に収容するには大きくなりすぎています。
ある時点で、物理的な制約が生じます。電力、土地、冷却、許認可、ファイバーアクセス、ルートの利用可能性。同じ場所に、同時に十分なインフラを整備できるかどうか。そのため、アーキテクチャは分散し始めます。
ハイパースケーラーは、1 つの巨大な AI データセンターを建設してすべてを 1 つのサイトに押し込む代わりに、複数の建物、キャンパス、または施設を相互接続し、それらが 1 つのより大きなトレーニング環境として機能するようにし始めています。
スケールアクロスは、ボトルネックを露呈します。AI コンピューティングが距離を超えて広がると、制約となるレイヤーは、それらのサイト間の光インフラ、すなわちコヒーレントオプティクス、ファイバー、ポンプレーザー、狭線幅レーザー、光増幅器、ダークファイバールート、そして最も重要なコンポーネントの多くを支えるインジウムリン（InP）容量になります。
これこそがアーキテクチャの変革です。
異なるレイヤー
これを理解する最も簡単な方法は、AI ネットワーキングを 3 つのレイヤーに分けることだと思います。
スケールアップ（Scale-Up）
スケールアウト（Scale-Out）
スケールアクロス（Scale-Across）
これらは、投資の観点から見ると大きく異なります。
スケールアップ：ラック内
これは、GPU が近接して配置され、あたかも 1 つの大きなプロセッサであるかのように通信する必要がある場所です。
ここでの距離は短く、数センチメートルから数メートルです。
主な制約は、非常に高い帯域幅と低レイテンシでラック内のデータを移動させることです。
スケールアウト：データセンター内
スケールアウトはデータセンターホールです。
これは、1 つの大きな建物内で数千の GPU ラックを接続するネットワークです。距離は最大約 2 キロメートルに及びます。ここでは、現在 800G および 1.6T トランシーバーが立ち上がっています。
ここでの主要な光技術は PAM4 です。
PAM4 は、4 レベルのパルス振幅変調を意味します。光をオン/オフだけで送信する代わりに、4 つの強度レベルを使用します。これにより、システムは同じチャネルを通じてより多くのデータを伝送できます。
PAM4 は建物内でうまく機能します。コスト効率が高く、効率的で、すでに大規模に導入されています。
現在の光通信関連の取引の多くは、ここに集中しています。
スケールアクロス：建物間およびサイト間
スケールアクロスは、クラスターが 1 つの建物を超えて広がるときに始まります。
その時点で、PAM4 は、特に高速になると到達距離の限界に達し始めます。1.6T の速度では、一般的な FR クラスの PAM4 リンクは約 2 キロメートルの範囲に留まります。より長距離の直接検波方式はさらに延長できますが、リンクがキャンパスや DCI 距離に及ぶにつれて、コヒーレントおよびコヒーレントライトがより実用的になります。
DCI はデータセンターインターコネクトを意味します。これは、あるデータセンターを別のデータセンターに接続するために使用される光ネットワーキングです。
ここでコヒーレントオプティクスが登場し、このレポートが本格的に始まるところです。
距離が光スタックを変える理由
データセンター内では、比較的短い距離で膨大な量のデータを移動させることが仕事です。
データセンター間では、問題が変わります。
データは依然として高速に移動する必要がありますが、今度は信号が距離に耐えなければなりません。信号はファイバールートを通過し、リンクが長くなるにつれてはるかに重要になる分散、ノイズ、損失、増幅、信頼性要件に対処する必要があります。
ここでコヒーレントオプティクスが登場します。
PAM4 は主に光の強度を読み取ることに関するものですが、コヒーレントオプティクスは光波からより多くの情報を読み取ります。
コヒーレント受信機は、入力信号を別の内部レーザーと混合します。これにより、システムは光波の強度と位相（タイミング）の両方に関する情報を回復できます。
強度と位相の両方を使用すると、同じ光チャネルを通じてはるかに多くの情報を伝送できます。また、より高度なデジタル信号処理（DSP）が可能になり、信号が距離を超えて伝搬する際に生じる歪みを補正するのに役立ちます。
そのため、AI データセンターがキャンパスやメトロエリアに広がる場合、コヒーレントオプティクスが重要になります。
400G では、コヒーレントオプティクスは増幅なしで約 80 キロメートルのデータを移動できます。増幅を使用すれば、到達距離はさらに延長できます。トレードオフは複雑さです。
コヒーレントモジュールには、狭線幅レーザー、より強力な DSP、およびより高度な光アセンブリが必要です。基本的な短距離光モジュールよりもコストが高く、消費電力も大きくなります。
しかし、10、50、または 100 キロメートル離れた AI 建物を接続することが仕事であれば、コヒーレントが実用的なデフォルトになります。
そして、この中には進化の過程があります。
400ZR がベースです。毎秒 400 ギガビットを伝送し、何年も前から量産出荷されています。
800ZR および 800ZR+ は現在立ち上がっているものです。毎秒 800 ギガビットを伝送し、クラウドおよび DCI ネットワークにとってますます重要になっています。
Ciena は特に、3 つのハイパースケーラーが分散型 AI トレーニングに同社の光ソリューションを使用していると述べ、その需要に対応する製品として RLS プラットフォームと 800ZR プラガブルを挙げました。
そして、1600ZR、1600ZR+、1600CL があります。
これらは毎秒 1.6 テラビットを目標としています。1600ZR、1600ZR+、1600CL に関する OIF の作業は 2025 年から 2026 年にかけて進み、現在製品開発が進められており、相互運用性の作業もまだ進行中です。
私が特に興味深いと思うのは、コヒーレントライト（Coherent-Lite）です。
コヒーレントライトは中間領域向けに構築されています。コヒーレント技術を採用し、キャンパスリンクには不要な長距離伝送機能の一部を取り除いています。
目標は、外部増幅なしで、約 2 ～ 20 キロメートル、約 30 ワットです。
これは、AI コンピューティングが複数の建物やキャンパスに広がる場合に重要になり始める、ちょうど良い距離と言えます。
PAM4 では限界があり、フルコヒーレント ZR ではリンクに必要な以上のリーチとオーバーヘッドが生じる可能性があり、コヒーレントライトはその中間に位置します。
マルチレールが需要をさらに拡大する
マルチレールネットワーキングには、まだ過小評価されている別のレイヤーがあります。
レールとは、GPU クラスターに接続された、完全で独立したネットワークファブリックです。
NVIDIA の HGX AI ファクトリー向けリファレンスアーキテクチャでは、各 GPU が 2 つの独立したネットワークプレーンに接続されます。トポロジによっては、これらのプレーンは冗長性、総帯域幅、またはその両方を向上させることができます。
各レールは独自の光ファブリックです。つまり、別のセットのスイッチ、トランシーバー、および一連のファイバー配線が必要です。そして、距離が増えると、別のセットの増幅要件も追加されます。
これが、マルチレールが光需要を何倍にも増幅させる可能性がある理由です。
Lumentum は 2026 年 5 月の決算説明会で、マルチレールの機会は「巨大」であり、人々がモデル化しているものよりもさらに大きくなる可能性があると述べました。
Michael Hurlston（CEO）はさらに、Lumentum はおそらく EML よりもスケールアクロス向けコンポーネント、特にポンプレーザーと狭線幅レーザーにおいて、より大きな制約に直面していると付け加えました。
これは重要なコメントです！
EML は、誰もがすでに 800G および 1.6T トランシーバーについて話題にするレーザーチップです。しかし、Lumentum は、スケールアクロス向けコンポーネントレイヤーの方がさらに逼迫している可能性があると述べています。
Nokia はまた、OFC 2026 でマルチレール対応のインライン増幅器を発表し、物理インフラを拡張することなく 8 倍の密度向上を実現すると述べています。
これは、顧客が同じ物理フットプリントにより多くのファイバー容量を押し込もうとしている場合に投入される製品です。
したがって、マルチレールは同じテーゼの一部です。
より分散されたコンピューティングは、より多くの光リンクを生み出します。より多くのレールはリンク数を倍増させます。距離は増幅を追加します。
これにより、ボトルネックはレーザー、光部品、ファイバーに戻ります。
ボトルネックの下にあるボトルネック：InP
スケールアクロスは、光システムへの需要を増大させます。
これらのシステムには、レーザー、コヒーレント部品、ポンプレーザー、狭線幅アセンブリ、利得チップ、フォトディテクタが必要です。
そのサプライチェーンの多くは、インジウムリン（InP）に関係しています。
インジウムリン（InP）は、多くの高速光レーザー、利得チップ、コヒーレント光部品、および特定のフォトディテクタに使用される化合物半導体材料です。
意味のある InP エピおよびデバイス製造能力は、汎用 CMOS ファウンダリー能力の外側にあります。製造基盤はより小さく、より専門的であり、歴史的に通信需要に基づいて構築されてきました。そのため、迅速に拡大することが困難です。
今回の決算シーズン中に、いくつかの企業が同じ広範な制約を指摘しました。
Fabrinet は、レーザー、メモリ、ASIC の部品不足により、出荷と収益が需要レベルを下回ったと述べました。Fabrinet は受託製造会社であり、光サプライチェーン全体の多くの企業向けに製品を製造しているため、そのコメントは広範な洞察を提供します。
Coherent は、インジウムリンが複数の四半期にわたって主要な制約となっており、業界全体の制約であると説明しました。
Lumentum は、レーザーチップの需給ギャップが 30% を超えており、顧客は同社が供給できる以上の生産量を望んでいると述べました。また、スケールアクロス向けのポンプレーザーと狭線幅部品は EML よりも逼迫していると述べました。
Nokia は、業界がインジウムリンを構築している規模がサプライチェーンに需要を押し戻し、より多くの容量を必要としていると述べました。
Applied Optoelectronics は、業界全体の InP レーザー不足が、内部能力拡大を加速する必要性を強化していると述べました。
Semtech は、新たに買収した HieFo 事業を通じて、利得チップの需要が能力を約 3 倍上回っていると述べました。
InP 容量の追加が難しい理由
シリコンのスケーリングには、より大規模な産業基盤があります。より多くの装置サプライヤー、より多くのファブ、より多くのプロセス知識、そしてはるかに大きなエコシステムがあります。
InP はより専門的です。製造プロセスではしばしば MOCVD（有機金属化学気相成長法）が使用されます。これは、ウェーハ上に化合物半導体層を成長させるために使用されるプロセスです。
知識基盤はより狭いです。ウェーハサイズはより小さいです。サプライチェーンは 3 インチから 4 インチ、6 インチウェーハへと移行していますが、高度なシリコン製造ははるかに大きな 300 ミリメートルウェーハで実行されています。
Coherent は、この移行が重要である経済的な理由を示しました。経営陣は、3 インチから 6 インチ生産に移行することで、半分以下のコストで 4 倍以上のデバイスを生産できると述べました。
これは主要な能力拡大の手段です。しかし、これらの立ち上げには時間がかかります。新しいファブでは、プロセス移転、認定、歩留まり学習、装置、顧客受け入れが必要です。
そのため、供給対応は進行中ですが、制約が依然として続く可能性があります。Coherent は、2026 年末までに社内 InP 生産量を 2 倍にし、2027 年末までにさらに 2 倍以上にすることを目標としています。
Lumentum はグリーンズボロの施設を買収し、ガリウムヒ素からインジウムリンへの転換を進めており、生産開始まで約 6 四半期かかります。
Nokia は 2026 年後半にサンノゼの InP 容量を立ち上げていますが、経営陣はその容量は長期的にはより意味があると述べています。
Semtech は、2026 年末までに HieFo の容量を 3 ～ 4 倍に拡大し、その後 2027 年末までにさらに 3 ～ 4 倍に拡大しようとしています。
AAOI は、2027 年までに InP レーザー製造を約 350% 拡大しています。
業界は対応しています。問題は、それが十分な速さで対応できるかどうかです。
この記事は非常に長いです。
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