基礎から明かすAIインフラの通信技術：【第2回】銅線と光ファイバーの境界線

はじめに

前回のnoteでは、生成AIの台頭によりデータセンターが単なるサーバーの集合体から「巨大な単一の計算機」へと変貌を遂げた背景と、シリコンの限界を補完する化合物半導体を用いた光通信の基礎物理について解説しました。個別の計算能力（FLOPS）がいかに高くとも、データを同期する通信が滞ればシステム全体が停止してしまう現在、インフラの命運を分ける最大の要因はネットワークそのものにあります。

この巨大なAIインフラを設計する上で、世界のトップエンジニアたちが現在直面している最も過酷な物理的ジレンマが存在します。それは、「どこまでを電気信号（銅線）で運び、どこからを光信号（光ファイバー）で運ぶべきか」という境界線の策定です。

一般的に、「近距離は銅線、遠距離は光ファイバー」という大原則が存在することは広く知られています。しかし、大規模言語モデル（LLM）の学習に用いられる112Gbpsや224Gbpsといった超高速信号の世界では、この常識が複雑に歪み始めています。光通信の消費電力がシステム全体の首を絞める一方で、銅線はその物理的限界から数メートルはおろか、数センチメートルの伝送すら困難になりつつあるからです。

本noteでは、非技術者にも理解できる平易な視点と専門的な深みを両立させながら、銅線と光ファイバーの間に引かれた「見えない境界線」の正体を、電磁気学の基本法則から解き明かします。そして、NVIDIAが最新鋭のAIインフラ「GB300 NVL72」において、なぜ時代に逆行するかのように「5,000本の銅線」を中核に据えたのか、その驚くべき技術的背景とハイブリッド戦略の全貌を詳解します。