なぜ光ネットワークがスケーラブルなAIインフラの基盤となるのか

人工知能（AI）は、あらゆる業界で実験段階からミッションクリティカルなワークロードへと急速に進化しています。自律システム、予測診断、リアルタイムの不正検知など、AIの需要は急増しており、それに伴いインフラストラクチャの課題も拡大しています。GPUやアクセラレータに注目が集まる一方で、実はネットワークこそがAIのスケール化を支える鍵なのです。

AIのワークロードが複雑化・大規模化するにつれ、大量のデータを迅速かつ安全に、遅延なく移動させる能力が不可欠となります。これにより従来のネットワークでは限界が生じ、光伝送インフラが中心的な役割を果たすようになっています。

AIのボトルネックは計算能力ではなく接続性

従来の企業向けや消費者向けのトラフィックとは異なり、AIワークロードは常時高ボリュームかつ遅延に敏感なデータフローを生み出します。ペタバイト規模のモデルトレーニングから、エッジでのミリ秒単位の推論まで、AIインフラに求められる要件は、従来のバースト型やベストエフォート型のネットワークトラフィックとは根本的に異なります。

従来のパケット交換ネットワークでは、輻輳や遅延の変動、ジッターが発生し、数マイクロ秒の差が成功と失敗を分けるAIでは大きな問題になります。AIは単に高速なネットワークだけでなく、予測可能で確定的かつ安全なレイヤー1輸送を必要としているのです。

現実世界でレガシーネットワークが直面する課題

AIの主要ユースケースは、それが計算能力だけでなくネットワークに強く依存していることを示しています。

モデルトレーニング:
大規模な言語モデルやマルチモーダルモデルは、分散型GPUクラスター間で大容量データセットを継続的に転送する必要があります。都市間・地域間を跨ぐ大容量のデータ転送には、保証された配信速度と同期が不可欠です。

推論の配信:
リアルタイム医療診断や自律航行システムのようなアプリケーションでは、マイクロ秒単位の応答が要求されます。わずかな遅延でもサービス品質の低下やミッションクリティカルな障害を引き起こす可能性があります。

フェデレーテッドラーニング:
GDPRやHIPAAなどのプライバシー規制が強化される中、組織はモデルをローカルでトレーニングし、暗号化された更新のみを交換する手法が広がっています。この分散型AIフレームワークを支えるには、高速で安全なレイヤー1輸送が必要です。

これらのユースケースは、現在のAIが単に計算負荷が高いだけでなく、ネットワークに依存していることを示しています。

光ネットワーク：AIスケール化に最適な設計

こうした制約を克服するため、先進的な組織はパケット層の下で動作する光伝送技術を導入しています。レイヤー1システムは輻輳のない透明な接続を提供し、超低遅延、安定したスループット、物理層のセキュリティを実現します。

従来のIPルーティングではパフォーマンスや機密性を保証できない一方で、光インフラはミッションクリティカルなAI環境が求める確定的な動作と大規模データ転送を可能にします。

インテリジェントな基盤を支える主要技術

現代のAI規模の光インフラは、次の技術に支えられています。

DWDM（高密度波長分割多重）:
1本の光ファイバーで異なる波長を用い、複数の高速データストリームを同時に伝送し、帯域幅を飛躍的に拡大します。

OTN（Optical Transport Network）:
長距離AIデータフローの管理、SLAの順守、障害の隔離のため、フレーム化、スイッチング、エラー訂正機能を追加します。

ROADM（Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer）:
光ネットワーク全体で手動介入なしにリアルタイムのルーティング調整とワークロードの負荷分散を可能にします。

レイヤー1暗号化:
AES-256暗号化により機密データを保護し、QKD（量子鍵配送）などの量子安全手法で将来のサイバー脅威にも備えます。

光ファイバーモニタリング（OTDR、OSAなど）:
非侵入型のリアルタイム診断で、予防的な障害検出とサービス保証を実現します。

これらのテクノロジーを組み合わせることで、AIに必要な高速かつ安全な基盤が構築されます。

戦略的優位性：スピードだけではない

PacketLightの光ソリューションは、この次世代インフラを体現しています。1本の光ファイバーあたり最大8Tbpsの処理能力を備え、コンパクトで省電力な設計により、組織は高付加価値のAIサービスを提供しながらコスト削減と将来の拡張性を両立できます。

ビジネスへの効果は明確です

• 総所有コスト（TCO）の削減と投資利益率（ROI）の向上
• AIサービスの迅速な展開
• SLAに基づくTransport-as-a-Service（TaaS）による新たな収益機会の創出

図：AI用大容量ネットワークの例