800Gから1.6Tに拡大する AIクラスタでは 光通信インフラストラクチャが 次世代のデータセンターの支柱になっています2つの先進的な材料が前例のない注目を集めている: インディアム・フォスフィード (InP) と薄膜リチウムニオバート (TFLN)

多くの業界議論では,この2つの技術が競合していると考えられています.実際には,高速光学システム内では根本的に異なる用途に役立ちます.一つは光を発生させます.もう一方はそれを制御する.

シンプルに言うと

• インディアム・フォスフィードは光通信のエンジンを構築する
• 薄膜リチウムニオバートは,トランスミッションと加速システムとして機能します

互いを置き換えるのではなく 同じ高性能光学モジュールに 統合されていきます

労働の分断を理解する: 光発電と光調節

光通信がリレーレースだったら

• InPはスタートランナーで 信号を発信する責任がある
• TFLNは,速度,帯域幅,および伝送効率の最大化を担当する中間ランナーとなる.
• シリコンフォトニクスはシステム統合器として機能し すべてのコンポーネントをスケーラブルなアーキテクチャに接続します

インディウム リン酸: 光学 エンジン

InPは,以下のような高性能レーザーチップの製造のための基礎材料です.

• EML (電子吸収調節レーザー)
• CWレーザー
• 高速光学送信機

その主な利点は,次の点で効率的に光を放つ能力である.

• 1310nm
• 1550nm

これは光ファイバー通信における 最低損失のトランスミッション窓です

InPがなければ,現代の800Gまたは1.6T光学モジュールには効率的な光源がありません.

薄膜リチウムニオバート: 光学加速器

TFLNは光を発生させない.代わりに,光波に電気信号をコードすることによって超高速調節を実行する.

その利点は以下の通りです.

• 超高帯域幅
• 低挿入損失
• 低電力消費
• 優れた電光効率
• 遠隔通信能力

AIデータセンターは遅延が低く 処理能力が高くなり 調節性能がますます重要になります

なぜ インディウム リン酸 は 戦略 的 な 材料 に なり ます か

AIコンピューティングの爆発的な成長は 上流の光学サプライチェーンに 重大な圧力を及ぼしています

オムディアとヨーレの複数の業界予測によると

• 世界的需要InP 基質供給を急速に上回っています
• 2025年の実質容量は依然として非常に限られている
• 供給不足は2027年まで続くと予想されています

高速光学モジュールでは,光学チップはBOM総コストの半分以上を占め,InP基材は最も重要な基礎材料の一つです.

インプールの需要の主要な要因

1AIデータセンター拡大

巨大なGPUクラスタには,次のことが必要です.

• より高速な光学接続
• チャンネル密度が高い
• 低遅延通信

InPベースのレーザーへの需要を増加させる

2シリコン光学はまだ外部のレーザーが必要です

シリコンフォトニクスは急速に成長しており,特に:

• 800Gモジュール
• 1.6Tアーキテクチャ
• コパックされた光学

しかし,シリコン自体は 効率的に光を放つことはできない.

これは,シリコン光子プラットフォームは,依然として外部InPベースのCWレーザーに依存していることを意味します.

シリコンフォトニクスの普及が増加するにつれて InPの需要も増加します

3集中したグローバルサプライチェーン

全世界のインプ基板の生産は,主に以下のような少数メーカーに集中しています.

• 日本
• アメリカ合衆国

一方,生産拡大サイクルには,通常,次のことが必要です.

• 2〜3年
• 高級の結晶培養専門知識
• 厳格な収穫量管理

容量拡大が非常に困難になります

薄膜 の リチウム ナイオバート が 加速 し て いる 理由

InPは"光源"の課題を解決する一方,TFLNは次のボトルネックに対処します.

速さ と 電力 効率

伝統的なモジュレーション技術は,次の物理的限界に近づいています.

• 帯域幅
• エネルギー効率
• 熱性能

TFLNは次世代のモジュレーションプラットフォームの 最も強力な候補者の1つとして出現しています

最近 の 技術 的 な 進歩

最近の産業実証は示しています

• 超広い光学帯域幅のカバー
• 電気光学帯域幅が67GHzを超える
• 240Gbps以上の単車線送信 PAM-4
• 低電圧での改善

これらの進歩により,TFLNは次の分野における有望な技術分野として位置づけられています.

• 1.6T オプティカルモジュール
• 3.2Tアーキテクチャ
• 未来のAI相互接続プラットフォーム

TFLN の 未来 の 光学 システム の 役割

TFLNは特に魅力的な:

• 遠距離伝送
• 超高速モジュレーション
• エネルギー効率の良い光学接続
• コパックされた光学
• 次世代のAIネットワーク

商業化はまだ進行中ですが エンジニアリングの成熟度は急速に向上しています

未来 は 代替 ではなく 統合 です

業界で最も誤解されているのは 未来における光通信は 単一の素材プラットフォームが支配するということです

現実では より協力的なものです

未来の光学システムは 混合生態系へとどんどん進んでいます

マルチマテリアル オプティカル アーキテクチャ

インディアム・フォスフィード

責任は:

• レーザー発電
• オプティカル・エミッション
• 高性能光源

シリコンフォトニクス

責任は:

• 大規模な統合
• パッケージの効率性
• システムレベルのスケーラビリティ

薄膜リチウムニオバート

責任は:

• 高速調節
• 低功率トランスミッション
• 先進的な信号コード化

これらの技術は相互に排他的ではありません.多くの先進的な光学モジュールでは,それらは同じパッケージ内に共存します.

1.6Tと3.2Tの光学モジュールは,この協力を強化する

移行は:

• 800G → 1.6T
• 1.6T → 3.2T

専門化がさらに重要になるのです

伝達速度の増加により,光学システムは次のことを必要とする.

• より良いレーザー
• より速いモジュール
• より高度な統合
• 低電力消費

これらの課題を 単独で解決できる 素材プラットフォームはありません

AI オプティカル ネットワークの未来は,複数の材料とデバイス アーキテクチャの連携によるイノベーションに依存する.

終わり の 考え方

インディアム・フォスフィードと薄膜リチウム・ニオバートは 同じ役割に競合していない.

同じ光通信システム内で 異なる技術問題を解決します

• InPは光を生成します
• TFLNは光を制御する
• シリコンフォトニクスはシステムを統合します

AIの次世代の相互接続インフラストラクチャの テクノロジーの基盤となります

AIコンピューティングの需要が急増するにつれ,光通信業界は"材料の代替"から"機能的なコラボレーション"へと移行しています.

次の光学ネットワークの時代は ひとつの勝者によってではなく これらの技術がいかに効果的に連携するかによって 決まるでしょう