AIデータセンターがシリコンフォトニクスを採用する中、NVIDIAのCPOスイッチが生産開始

NVIDIAは、初のSpectrum-X Ethernet Photonicsスイッチが現在生産中であると述べており、量産に関する広く拡散されたGoogle Newsの見出しに具体的な根拠を与えている。この発表により、コパッケージド・オプティクス（CPO）は製品ロードマップの段階から商用AIインフラへと近づいた。ただしNVIDIAは、出荷台数、顧客への導入状況、製造歩留まり、一般提供されるシステム構成を公表していない。

この違いは重要だ。生産段階に入ったという事実は、NVIDIAとその製造パートナーが重要なエンジニアリング上の閾値を越えたことを示す。一方で、CPOがすでにデータセンター全体で従来のプラガブル光モジュールを置き換えたことを意味するものではない。

したがって本当の競争は、NVIDIAと単一のチップメーカーとの対決ではない。CPOと、運用者がすでに理解し、調達・交換・保守できる確立されたプラガブル光学アーキテクチャとの競争である。NVIDIAは、より大規模なGPUクラスタで求められる電力効率と信頼性が、着脱可能なトランシーバーの運用上の利点を上回ると賭けている。

Broadcomも数年にわたり同じアーキテクチャ転換を進めてきた。同社の初期CPOシステムは、NVIDIAの発表がシリコンフォトニクスの始まりではない理由も示している。変化したのは、NVIDIAがCPOをRubinコンピューティングプラットフォーム、Spectrum-Xネットワーキング、そしてより広範なAIファクトリー戦略に直接結び付けたことだ。

Google Newsの見出しが正しい点

NVIDIAはSpectrum-X Ethernet Photonicsを生産段階に移行させたが、「本格的な大量生産」という表現は、公表されている証拠が支持する範囲を超える。

NVIDIAは2025年、イーサネットとInfiniBandの両ネットワーキング製品群にシリコンフォトニクスを導入すると発表した。Spectrum-X Ethernet Photonicsは2026年後半、Quantum-X Photonicsはそれより早い時期の投入が予定されていた。

同社の新しいRubin生産アップデートでは、Spectrum-X Ethernet Photonicsを「生産中」と説明している。NVIDIAはこれを、スイッチ内部の高速電気インターフェースである200ギガビット/秒SerDesを搭載した初のCPOスイッチとも位置付けている。

これは、この見出しを裏付ける現時点で最も強い確認情報だ。この発言は匿名のサプライチェーン情報筋や金融掲示板ではなく、NVIDIA自身によるものである。

それでも表現には慎重な解釈が必要だ。「生産中」は、初期製造、顧客認定、限定的なシステム統合、より広範な商用立ち上げなど、複数の段階を指し得る。複数の顧客への大量出荷を自動的に意味するわけではない。

NVIDIAのリリースによると、システムビルダーはVera Rubin機器を本格生産している。パートナー一覧にはDell Technologies、HPE、Lenovo、Supermicro、Foxconn、Quanta、Wistron、Wiwynnが含まれる。ただし、すべてのパートナーがCPO搭載スイッチを同じ規模で製造しているとは記されていない。

同社は明確な提供時期も維持している。シリコンフォトニクスのページでは、Spectrum-X Ethernet Photonicsは2026年後半に提供開始予定とされている。顧客が広く利用可能なシステムを受け取る前に、生産が始まることはあり得る。

このため、Google Newsの表現を出荷報告として受け取るべきではない。生産台数、導入されたポート数、計上済み売上高、完成したスイッチを運用するクラスタを特定する公表情報はない。

業界調査は、広範な提供ではなく初期立ち上げを示唆している。TrendForceは7月下旬、NVIDIAとBroadcomが限定的なCPO出荷を開始したと報告した。また、光学エンジンの歩留まりと先端パッケージング能力を制約要因として挙げている。

TrendForceの評価によれば、NVIDIAはTSMCとともにSpectrum-Xスイッチを開発し、2026年後半に生産能力を拡大する見込みだ。このレポートは、NVIDIAが発表した最大構成と整合する、毎秒400テラビット級のシステムを説明している。

「限定出荷」と「本格的な大量生産」は同じ意味ではない。利用可能な情報を総合すると、より限定的な結論が導かれる。すなわち、生産は始まり、商用拡大は計画されているものの、その規模は明らかにされていない。

それでもNVIDIAの発表は、実際の転換点を示す。CPOはもはやエンジニアリングサンプル、カンファレンス資料、将来の製品スケジュールだけで提示されるものではない。NVIDIAの次世代コンピューティングプラットフォームにおける製造段階へ入った。

ここに本記事の中心的な緊張関係がある。NVIDIAは製品を生産中と呼べるだけの技術的障壁を越えた一方、顧客には大規模導入時の経済性や保守性に関する公的な証拠がまだ不足している。

NVIDIAが光学エンジンをスイッチの隣へ移す理由

CPOは、スイッチシリコンと光電変換の間で広がる電気的距離に対処する。高速化するリンクでは電力消費が増え、保守も難しくなるためだ。

従来の光トランシーバーは、ネットワークスイッチの前面に差し込まれる。電気信号はスイッチの特定用途向け集積回路（ASIC）から回路基板を横断してモジュールへ到達し、トランシーバーがその信号を光に変換する。

この設計は、スイッチ全体を交換せずに故障したモジュールを技術者が交換できるため、データセンターで有効に機能してきた。運用者は複数ベンダーから互換コンポーネントを調達でき、スイッチパッケージを再設計せずに新しい光学部品を導入することもできる。

各レーンが運ぶデータ量が増えるにつれ、電気信号の経路はより困難になる。周波数の上昇に伴って信号損失は増加し、基板配線には追加の処理が必要となり、コネクターもさらなる損失を加える。リタイマーやデジタル信号プロセッサーはこうした弱点を補うが、電力を消費し、熱を発生させる。

CPOはこの電気的経路を短縮する。このアーキテクチャでは、シリコンフォトニクスエンジンを同一パッケージ内でスイッチASICの隣に配置する。データははるかに短い電気接続を介して光学エンジンに到達し、その後ファイバーを通って伝送される。

NVIDIAは、この方式によりネットワーキングの消費電力が低下し、プラガブル設計に見られる多くの能動部品を排除できるとしている。同社が公表する主張は製品世代や比較手法によって異なるため、比較の基準点が重要になる。

量産中のSpectrum-Xプラットフォームについて、NVIDIAは従来型トランシーバーを使用するネットワークと比べて電力効率が5倍向上すると主張している。また、持続的なアプリケーション実行時間が5倍に伸び、導入が1.3倍高速化するとしている。

これらの数値は依然として同社による主張である。NVIDIAは、外部のエンジニアが各比較を再現できる完全な実地データ、独立ベンチマーク、ワークロード定義、故障記録を公開していない。

以前のCPOエンジニアリング分析では、異なる世代と基準が提示されていた。そこでは、プラガブルトランシーバーと比べて電力効率は最大3.5倍、ネットワークのレジリエンスは10倍高いと説明されている。

数値の変化は、必ずしも矛盾を意味しない。NVIDIAは最初の発表以降、新しいスイッチとより高速なSerDesを導入している。ただし、これらは各性能主張を特定のプラットフォームに結び付けるべき理由を示している。

対象となる規模が、NVIDIAの切迫感を説明する。同社は、極めて大規模なGPU導入を接続するネットワークを設計している。この規模では、ネットワーキングは独立したサーバー間でデータを移動させるだけの役割ではない。

分散AIトレーニングでは、数千のアクセラレーターが部分的な結果を繰り返し交換する必要がある。リンクが停止または障害を起こせば、ジョブが待機する間にアクセラレーターがアイドル状態になる可能性がある。障害によって、ソフトウェアがチェックポイントから処理を再開せざるを得なくなることもある。

つまり、光学系の電力消費とリンク安定性は、スイッチ自体を超えて高価なコンピューティングリソースに影響する。ネットワークの省電力化は、追加アクセラレーター向けの電力および冷却能力を確保できる。リンク中断を回避できれば、連携して行う計算の数時間分を守れる可能性がある。

Spectrum-X Ethernet Photonicsは、NVIDIAのSpectrum-6スイッチASICを中心に構築されている。NVIDIAは、800ギガビット/秒で動作する128ポートを備えた、毎秒102.4テラビットのSN6810構成を発表している。

より大規模なSN6800設計は、同じ速度の512ポートを通じて毎秒409.6テラビットに達する。NVIDIAはこのシステムを、多数のコンピューティングラックを接続するスケールアウトネットワーク向けに位置付けている。

こうしたポート数が、CPOが解決しようとする物理的問題を生む。数百個の高速プラガブルモジュールは、スイッチのフェースプレート周辺に大きな電力・冷却負荷を課す可能性がある。また、監視と保守を要する数百の着脱可能な接続部も生じる。

NVIDIAはスイッチに外部レーザー光源を組み合わせている。最も高温になるスイッチ部品からレーザーを分離することで、熱管理を改善し、技術者が光源を独立して保守できる可能性がある。

ただし、この選択によって光学経路全体がモジュール化されるわけではない。フォトニックエンジンはスイッチパッケージと密接に統合されたままだ。そのため、このアセンブリ内部の故障は、前面パネルのトランシーバー故障とは異なる修理上の影響を伴い得る。

CPOの仕組みは、非常に高い帯域幅で説得力を持つ。その運用上の価値は、必ずしも自明ではない。運用者は、低いリンク電力と少ない能動部品を、より集中したパッケージングおよび保守リスクと比較検討する必要がある。

プラガブル光学系はフルスタックの競合に直面する

NVIDIAは、光スイッチングを自社のGPU、ネットワークアダプター、ソフトウェア、Rubinシステムの完全なロードマップに結び付けることで、プラガブルモデルに圧力をかけている。

コンポーネントベンダーは、データセンターのネットワーク調達方法を変えずに、より効率的な光学エンジンを提供できる。NVIDIAは異なる道を取る。GPU、サーバーアーキテクチャ、ネットワークアダプター、スイッチ、管理ソフトウェア、通信ライブラリを一体で規定できる。

この統制はNVIDIAにいくつかの優位性をもたらす。既知のスイッチ動作を前提に集団通信を最適化できる。パートナーネットワーク全体でシステム認定を調整できる。また、顧客に単独のコンポーネント採用を求めるのではなく、CPOを完全なRubin導入の一部として提供できる。

このアプローチは、初期技術の立ち上げ期間に未解決のインターフェースを減らす。NVIDIAは、考え得るすべてのサーバー設計をサポートする前に、自社のプラットフォームとソフトウェアスタックに対してネットワークを検証できる。

同じ統合は、NVIDIAのアーキテクチャに対する顧客の依存度を高める可能性もある。Spectrum-Xを採用する運用者はすでに、NVIDIAの輻輳制御、テレメトリー、ネットワークアダプター、ソフトウェアを受け入れている。CPOは、そのスタックにパッケージングと光学部品の供給関係を追加する。

プラガブル光学系は、よりモジュール型のモデルに従う。スイッチ供給企業、トランシーバーメーカー、ケーブルベンダー、クラウド運用者は、コンポーネントを個別に認定できる。顧客はスイッチASICパッケージを交換せずに、光モジュールを交換できる。

このモジュール性は競争と現場修理を支える。一方で、特にポート速度が上がるにつれて、より多くの電気インターフェースと能動デバイスが導入される。したがって、確立されたモデルが圧力を受けているのは、NVIDIAがより大きな市場を望むからだけではなく、技術的な理由によるものでもある。

Broadcomは、CPOがNVIDIAだけの発明ではなく、業界全体の方向性であることを示している。同社は、51.2テラビットのTomahawk 5 Baillyシステムを開発する前に、初期の毎秒25.6テラビットHumboldtプラットフォームを披露した。

Broadcomは、8基の毎秒6.4テラビット光エンジンを搭載するBaillyを2024年に投入したと述べている。そのアーキテクチャは、512の光チャネルをTomahawk 5スイッチと統合するものだ。

その後のCPO製造に関するアップデートで、Broadcomは自動化された光ファイバー接続、製造テストの開発、プロトタイプ段階を超えるために必要な実務的取り組みを説明した。こうした詳細は、すべてのサプライヤーが直面する課題を浮き彫りにしている。

Broadcomの経験は、NVIDIAが単独でシリコンフォトニクス時代を始めたという主張も複雑にする。Spectrum-X Photonicsが量産に入る以前から、CPOシステム、プロトタイプ、顧客向けプログラムは存在していた。

NVIDIAの貢献は異なる。同社はこの技術を、広く期待されるGPUプラットフォームと拡大するEthernet製品群に結び付けている。これにより、CPOはAIクラスター全体の購買判断に組み込まれる可能性がある。

競争の領域は完成品のスイッチにとどまらない。CPOでは電子回路とフォトニクスを緊密に統合したアセンブリーに組み込むため、TSMCのパッケージング能力は中核となる。光エンジンの供給企業、光ファイバーの専門企業、レーザーベンダー、テスト装置メーカーも、生産公差を満たさなければならない。

従来型トランシーバーのベンダーが単純に消えるわけではない。CPOシステムにもレーザー、光ファイバー接続、コネクター、光学部品が必要だ。また、データセンターは、CPOの高密度化による利点が統合コストを正当化しないネットワーク層では、引き続きプラガブル光学部品を使用する。

移行は選択的に進む可能性が高い。最大規模のAIスケールアウト・ファブリックは、電力と帯域幅の両面で最も強い圧力にさらされている。一方、エンタープライズネットワーク、ストレージシステム、小規模クラスターでは、経済性や保守要件が異なる。

NVIDIA自身の製品デモも、この混在環境を反映している。同社は、トポロジー内の別の場所でOSFPプラガブルモジュールも使用するシステムを、CPOスイッチで接続する構成を示している。CPOは、すべてのトランシーバーを置き換えずに、ネットワークの一層へ導入できる。

このハイブリッドな道筋は、既存の光学サプライチェーンに対する当面の脅威を抑える。同時に、運用事業者は、使い慣れた役割でプラガブル部品を維持しながら、CPOの利点が最も大きい場所で試験できる。

中心となる競争は、明確な勝者総取りの戦いではない。どのネットワークリンクが、より緊密な光学統合を正当化するほど高密度、高発熱、かつ障害に敏感になるかが争点だ。

NVIDIAのフルスタックの立場は、この判断において同社に優位性を与える。Rubinシステムを購入する顧客は、CPOを独立したネットワーク購入ではなく、クラスター全体の性能の一部として評価するかもしれない。

量産化は信頼性の問題を解決しない

決定的な試験は、CPOが許容できない製造、修理、サプライヤー集中のコストを生まずに、クラスターの稼働率を改善できるかどうかだ。

NVIDIAは、CPOが故障し得る部品を取り除くと強調している。電気経路が短くなることで必要な信号調整が減り、統合された光エンジンにより、ASICと光変換の間にあるコネクターの数も減る。

この主張は、信頼性の一形態に対応するものだ。アクティブデバイスが少なく、信号経路が短ければ、リンク中断の回数を減らせる可能性がある。NVIDIAはこの利点を「link flap-free」ランタイム、すなわちリンクが繰り返し切断・再接続されることなく長時間動作することとして説明している。

しかし、信頼性には修理のコストと範囲も関わる。技術者は故障したプラガブルトランシーバーをスイッチ前面から取り外せる。一方、不具合のあるコパッケージド光エンジンは、高価なスイッチシリコンのはるか近くに配置される。

設計者は交換可能な光ファイバーコネクターや外部レーザー光源を導入できるが、そうした選択をしても、すべての故障が現地保守可能になるわけではない。運用事業者は、どの部品が故障するのか、故障をどう切り分けるのか、何を交換しなければならないのかについての証拠を必要としている。

製造歩留まりも関連する懸念事項だ。先進的なスイッチシリコン、フォトニックエンジン、パッケージング、光ファイバー接続、熱設計を組み合わせることで、不具合が実用的な生産量を低下させる要因が増える。

自動化された組み立ては再現性を改善できる。NVIDIAは、その製造プロセスにおいて、精密機械を用いた最終生産段階で光ファイバーを接続すると述べている。ただし同社は、生産歩留まりや不良率を公表していない。

TrendForceは、初期出荷期間における制約として、光エンジンの歩留まりと先進パッケージングの能力を具体的に挙げた。この警告が重要なのは、CPOの経済性が複雑なアセンブリーを一貫して生産できることに依存しているためだ。

歩留まりの低い光エンジンは、その部品自体のコストを押し上げるだけではない。統合が早い段階で行われる場合、1つの不良部品がパッケージ内のほかの部品の価値にも影響を及ぼし得る。メーカーはテストや組み立て順序によってその影響を抑えられるが、結果を左右するのは実行力だ。

熱挙動も現場での検証が必要になる。スイッチASICは大きな熱を発生させる一方、レーザーやフォトニック部品は温度変化に反応し得る。外部レーザー光源は、熱に敏感な主要要素の1つを、パッケージ直近から取り除く。

液冷は別の依存要素を加える。NVIDIAの最大規模のSpectrum-X Photonics構成は、液冷ネットワーキングが実用的になる高密度AIシステムを対象としている。顧客はこうしたスイッチを、施設の冷却設備や保守手順と統合しなければならない。

問われているのは、技術者がシステムを動作させられるかどうかではない。NVIDIAの量産宣言は、同社が製造可能な設計を実現したことを示している。問題は、大規模導入において、設置、保守、数年にわたる運用を通じて、約束された利点を維持できるかどうかだ。

独立したワークロード比較も重要になる。NVIDIAの5倍の効率という主張は、データセンター全体の電力を5分の1にできるという意味ではない。ネットワーキングはクラスター全体の電力負荷の一部にすぎない。

ポート当たりの節電でも、数百または数千のリンクにまたがれば価値を持ち得る。ただし、ネットワークトポロジー、利用率、冷却のオーバーヘッド、比較対象プラットフォームを把握せずに、その数値を施設全体の節電効果に換算すべきではない。

稼働率に関する主張にも文脈が必要だ。リンク安定性の向上はアプリケーションの実行時間を改善し得るが、ジョブの完了はGPU、メモリー、ストレージ、ソフトウェア、電力供給、冷却にも依存する。光ネットワーキングが解決するのは、故障モードの一部にすぎない。

標準化と相互運用性も不確実性をもたらす。ハイパースケール事業者は、サプライヤーの多様性が供給の安定性と価格競争を守るため、可能な限り複数の供給元を好む。緊密に統合されたCPOパッケージでは、標準化されたプラガブルモジュールの交換よりも代替が難しくなる可能性がある。

NVIDIAは、認定済みの製造パートナーと予測可能なシステムサポートを通じて、この懸念を相殺できる。同社の広範なRubinパートナー一覧は助けになる。それでも同社は、顧客が複数のサプライヤーから提供される光エンジン、レーザー光源、交換用アセンブリーを組み合わせられるかどうかを明らかにしていない。

CPOの広範なエコシステムは、引き続き発展している。Broadcomは第3世代CPO向けにレーン当たり200ギガビットの技術を発表し、Baillyから得た量産上の教訓を説明した。同社の第3世代プラットフォームは、NVIDIAと並行して競合各社のロードマップも進展していることを示している。

この競争は、価値ある証拠を生むはずだ。複数のベンダーが安定した歩留まりと相互運用可能なサプライチェーンを実現すれば、CPOは1社の製造モデルへの依存度が低くなる。

導入が厳格に管理されたクラスターに限定されたとしても、この技術は成功し得る。その対象となる役割が、見出しが示唆するシリコンフォトニクス時代より狭くなるだけだ。

したがってNVIDIAが勝ち取ったのは重要なエンジニアリング上の一局面であり、アーキテクチャ競争のすべてではない。量産化は、主張が顧客のワークロード、修理チケット、供給制約に直面し始める地点だ。

CPO時代の到来を示す3つのシグナル

出荷規模、顧客の運用データ、競合製品の立ち上がりが、NVIDIAの量産マイルストーンが業界移行へと発展するかを決める。

第1のシグナルは、2026年後半における幅広いシステム提供だ。NVIDIAは、Rubinの一般的な量産発表を超えて、出荷されるSpectrum-X Photonics構成、システムパートナー、導入スケジュールを示すべきだ。

製品カタログだけでは不十分だ。より強い証拠となるのは、標準的に発注可能な構成、文書化されたリードタイム、対応するネットワークトポロジー、顧客受け入れのマイルストーンだろう。

こうした詳細が複数のシステムベンダーにわたって示されれば、量産という説明の信頼性は高まる。提供が評価用システムや選ばれた顧客に限られる場合、量産の主張は限定的に捉えるべきだ。

出荷台数や売上の情報は、さらに明確な尺度となる。NVIDIAは現時点で、CPOスイッチの台数や売上を公開資料の中で分けて開示していない。そのため、パートナーによるコメントが最初の有用な数量指標となる可能性がある。

第2のシグナルは、稼働中のAIクラスターから得られる現場の証拠だ。購入者には、ネットワーク電力、リンク中断率、アプリケーション完了時間、冷却要件、修理手順を網羅するデータが必要となる。

最も有用な比較は、CPOネットワークとプラガブルネットワークを、類似したワークロードと導入条件の下で比較するものだ。ポート速度、ケーブル距離、利用率、および各電力値に含まれる部品を定義する必要がある。

独立したテストは、NVIDIAの効率と稼働率に関する主張を強化する。顧客の証言も、プラットフォームへの一般的な支持ではなく、具体的な運用条件を含んでいれば役立つ。

保守記録も同じく重要になる。CPOスイッチは消費電力を抑えられても、光学的な故障によって高価なアセンブリーの交換や、より大きなネットワーク区間の停止が必要になれば、運用上の摩擦を生みかねない。

迅速な障害切り分け、交換可能な外部レーザー、予測可能な修理時間、安定した光エンジン性能の証拠は、NVIDIAの中心的な主張を裏付ける。低い歩留まりや困難な現地修理は、プラガブル光学部品の大きな優位性を維持することになる。

第3のシグナルは、Broadcomなどネットワーク機器サプライヤーの反応だ。Broadcomはすでに量産経験を持ち、CPOをより高速なレーン当たり信号伝送へ拡張するロードマップを示している。

発注可能なシステムがより幅広く登場すれば、顧客がCPOをRubinの一機能ではなく、アーキテクチャのカテゴリとして捉えていることを示す。複数のプラットフォームは、標準、製造ツール、サプライヤーの多様性も加速させ得る。

競合の対応は、NVIDIAのフルスタック戦略を模倣する必要はない。Broadcomは、システム設計により大きな制御を求めるハイパースケーラーやスイッチメーカーに対応できる。ほかのシリコンおよび光学部品のサプライヤーは、ネットワークの専門的な層を狙える。

競合製品が力強く立ち上がれば、NVIDIAの差別化を弱めたとしても、その仕組み自体を裏付けることになる。NVIDIA以外での採用が弱ければ、CPOは、1社のベンダーがコンピューティング、ネットワーキング、ソフトウェアを統括する場合に最も機能することを示唆する。

プラガブル光学部品ベンダーも、もう1つの重要な対応を示すだろう。低消費電力のリニア・プラガブル光学部品や改良型トランシーバーは、光エンジンをASICパッケージ内へ移さずに信号処理のオーバーヘッドを抑え、既存アーキテクチャを延命できる。

こうした代替策は、現地交換と確立された調達パターンを維持する。CPOの電力面での優位性を縮小できれば、顧客はコパッケージド設計を最も高密度なスイッチにだけ留保するかもしれない。

このため、2026年をシリコンフォトニクス時代の始まりと呼ぶには留保が必要だ。シリコンフォトニクスはすでに多くのプラガブルトランシーバーを支えており、CPOにはNVIDIAの量産発表より前からの歴史がある。

意味のある変化はアーキテクチャにある。NVIDIAは光変換をスイッチシリコンの隣へ移し、その設計を量産AIプラットフォームの一部として提供している。

読者はGoogle Newsの見出しを、移行が完了した証拠ではなく、その移行を検証するきっかけとして捉えるべきだ。NVIDIAは量産を確認し、大きな性能上の主張を公表し、この製品をRubinに結び付けている。

フルスケールでの採用を確認するために必要な生産量、歩留まり、導入状況、運用実績は開示されていない。こうした不足はハードウェアの立ち上げ初期には一般的だが、依然としてこの話の核心にある。

今後3カ月は、注文可能なパートナー製システム、顧客名が明らかな導入事例、比較可能な現場測定値に注目したい。いずれも、CPOが専門的なプログラムから主流のAIインフラへ移行しつつあるという見方を強める材料となる。

こうしたシグナルが現れなければ、生産自体は実在していても、商業規模への拡大はより緩やかに進む可能性がある。その結果はCPOを否定するものではないが、プラガブル光学部品が担う役割をより大きく残すことになる。

開発者やAIプロダクトチームにとって、その影響は間接的ながら重要だ。ネットワーキングの改善により、アクセラレータがデータ待ちや不安定なリンクからの復旧に費やしていたインフラの無駄を減らせる可能性がある。

エンタープライズの購買担当者にとって、この判断はさらに上流にある。インフラ提供企業に対し、性能に関する主張のどの部分がGPU、ネットワーキング、ソフトウェア、そしてワークロード固有の最適化によるものなのかを確認すべきだ。

NVIDIAは生産テストを始めた。次は顧客、システムパートナー、競合サプライヤーが、コパッケージド・オプティクスが実際のデータセンターという、より制御の難しい環境で耐えられるかどうかを示す番だ。