Name: AIデータセンター向けMCF光トランシーバー (MCF Optical Transceivers for AI DC)
Uploaded: 2025-11-15T01:14:52.000Z
Duration: 9 min 51 s
Description: VoiceTubeの動画で発音を聞きながら英語表現を覚えよう！学べる英語：

様態の副詞

So this is a diagram actually showing multiple forum, but

では、これは複数のフォーラムを示している図ですが、

程度の副詞

really just to show how complex the AI data center these days become.

実際には、今日のAIデータセンターがいかに複雑になっているかを示すためのものです。

分詞構句

Basically you're actually looking at multiple segment of the networking actually needed, enabling the AI compute to work.

基本的に、AIコンピューティングを機能させるために必要なネットワークの複数のセグメントを見ていることになります。

So this is actually have a scale up component, scale out component and scale across component just on the back end of AI networking.

これは、AIネットワーキングのバックエンドに、スケールアップコンポーネント、スケールアウトコンポーネント、スケールアクロスコンポーネントがあるということです。

And you still have to take care of the front end.

そして、フロントエンドのことも考慮する必要があります。

That's where all the data center service is interfaced to the end user request.

そこでは、すべてのデータセンターサービスがエンドユーザーリクエストとインターフェースされています。

So I won't dive in too much there, just set the background.

あまり深くは立ち入りませんが、背景を設定します。

So here just show you how intensive the fiber infrastructure needed for these AI data center.

ここでは、これらのAIデータセンターに必要なファイバーインフラストラクチャがいかに集中的であるかを示しています。

This is actually some of the pictures showing one of the AI data center.

これは、AIデータセンターの1つを示している写真の一部です。

You can see the dock above all the compute.

コンピュートの上にあるドックが見えます。

You actually have layers of layers of pathways for fibers, cables to actually lay out and pass through from one part of the computer, the other part of the compute.

コンピュートの、ある部分から別の部分へと、ファイバーやケーブルを実際に敷設し、通過させるための、ファイバー用の経路の層が何層にも重なっているのです。

Sometimes going from one side of building to the other side of building, even between buildings in campus.

時には、建物の片側から反対側へ、さらにはキャンパス内の建物間を移動することもあります。

So the fiber number now sheer fiber number inside the data center started to become huge.

そのため、データセンター内のファイバーの数は、文字通り膨大な数になり始めました。

Even though each segment could be just up to like 12 kilometer.

各セグメントは最大でも12キロメートル程度にしかならないにもかかわらずです。

But there are literally millions of these cables actually running between point A and point B.

しかし、文字通り数百万ものケーブルが点Aと点Bの間を実際に走っています。

So you add it up, actually start to become million kilometers right there.

それを合計すると、文字通り数百万キロメートルにもなります。

So this really become very large segment of fiber deployment.

これは、ファイバー展開の非常に大きなセグメントになります。

And to address these problems, certainly multi core fiber is one of the elements or tools now hyperscalers start to consider.

そして、これらの問題に対処するために、マルチコアファイバーは、ハイパースケーラーが検討し始めている要素やツールの1つです。

And like two by two is a really simple example.

そして、2x2のようなものは、非常にシンプルな例です。

But that's a very prime option for using multiple fiber address the pain point for these hyperscalers.

しかし、それはハイパースケーラーのペインポイントに対処するために、複数のファイバーを使用する非常に主要な選択肢なのです。

So you can actually have some key benefit just by deploying two by two versus a single core fiber.

ですから、シングルコアファイバーに対して2x2をデプロイするだけで、実際にいくつかの重要なメリットを得ることができます。

You can cut down the number count immediately by four and you can actually reduce the number interface between fiber.

ファイバーの数をすぐに4倍に減らすことができ、ファイバー間のインターフェース数を実際に減らすことができます。

And you can greatly reduce the weight of these fiber.

そして、これらのファイバーの重量を大幅に減らすことができます。

And you can also provide much higher density in terms of layout these fiber cables.

また、これらのファイバーケーブルのレイアウトに関して、はるかに高い密度を提供することもできます。

そのため、メリットは驚くほどです。

Some of these customers tell us just the sheer weights of these fiber cable can be 100 pound per foot.

お客様の中には、これらのファイバーケーブルの単なる重量が、1フィートあたり100ポンドにもなるとおっしゃる方もいます。

If you think about it, it will actually require very intensive foundational build up for each of these buildings.

そう考えると、これらの建物のそれぞれに非常に集中的な基盤構築が必要になります。

So as a result not only cost but also space, but

その結果、コストだけでなく、スペースも、

also the time actually to get this AI data center built.

そしてAIデータセンターを建設するための時間も、実際にかかります。

So there are these area of cost or pain point.

そのため、コストや課題となる領域があります。

You don't realize what fiber actually can do.

ファイバーが実際に何ができるのか、まだ気づいていないのです。

Or you can help these hyperscaler to actually do a better job.

あるいは、これらのハイパースケーラーがより良い仕事をするのを助けることができます。

And additional benefit I mentioned, I think Alan mentioned earlier about ieee because if you go to the next level of Data speed from 200 git per lane now to 400 git per lane, you actually start to hit dispersion problems.

そして、先ほどアランが言及したIEEEに関する追加のメリットですが、レーンあたり200ギットから400ギットへとデータ速度が次のレベルに進むと、実際に分散の問題に直面し始めます。

And traditionally we use cwdm, basically coarse WDM wavelengths to take care of this use less fiber.

そして従来は、cwdm、つまり粗波長分割多重化を使用して、より少ないファイバーでこれに対処していました。

But now if you just use cwdm, you're going to start to see dispersion problems actually even just for one or two kilometers.

しかし、cwdmだけを使用すると、わずか1〜2キロメートルでも分散の問題が見え始めるようになります。

So these are the area I think we really had to start a plan.

ですから、これらは私たちが本当に計画を始めなければならない領域だと思います。

And one more additional benefit is we all know right now the channel counts of these data center optics start to go up a lot.

そしてもう一つの追加のメリットは、現在、これらのデータセンターオプティクスのチャネル数が増加していることは皆さんもご存知の通りです。

Right now we're really eight lanes and people already started talking about 16 lanes, even 64 lanes.

現在、私たちは本当に8レーンであり、人々はすでに16レーン、さらには64レーンについても話し始めています。

So the more you go, the fiber interface also start to become a bottleneck.

ですから、進めば進むほど、ファイバーインターフェースもボトルネックになり始めます。

So this additional benefit, you can actually reduce the footprint just on the fiber coupling side.

ですから、この追加のメリットとして、ファイバーカップリング側だけでもフットプリントを削減できます。

You may not see it about when we build transceivers, we had to worry about these things.

トランシーバーを構築する際に、これらのことを心配しなければならなかったことについては、まだ見えていないかもしれません。

ですから、これは追加のメリットです。

Here's just to show why we had to build transceivers.

なぜトランシーバーを構築しなければならなかったのかを示すために、ここにあります。

実際、インフラストラクチャを見てみましょう。

Because you can actually build these boxes to do single mode to multimode sorry to multi core converters.

なぜなら、シングルモードからマルチモード、すみません、マルチコアコンバーターを行うこれらのボックスを実際に構築できるからです。

Sometimes in industry people call it FIFO box, But

業界では、これをFIFOボックスと呼ぶこともありますが、

these are come with expense of additional costs, additional box, additional reinforcement, additional cost to actually build these boxes in the infrastructure.

これらは追加のコスト、追加のボックス、追加の補強、これらのボックスをインフラストラクチャに実際に構築するための追加コストを伴います。

So again, all our AI data center customer they are focusing on to produce the largest basically token per second or token per dollar token per watts for customers.

ですから、改めて、私たちのAIデータセンターのお客様は皆、顧客のために最大のトークン/秒、またはトークン/ドル、トークン/ワットを生成することに注力しています。

So any space allocate to other things they can allocate for compute.

ですから、他のものに割り当てられたスペースは、コンピュートに割り当てることができます。

So this has become one of the bottlenecks.

これがボトルネックの1つになっているのです。

So we are basically here to develop a native so called multi core fiber native transceiver.

そこで私たちは、いわゆるネイティブなマルチコアファイバーネイティブトランシーバーを開発しています。

So customer does not know how to do conversion.

お客様は変換方法がわからないのです。

They can directly plug multicore fiber directly into transceiver.

マルチコアファイバーをトランシーバーに直接接続できます。

So so you can actually have much cleaner deployment at much lower cost and space efficient.

これにより、はるかに低いコストではるかに省スペースで、はるかにクリーンな導入が可能になります。

And at OFC this year we actually demonstrated we can build now 800 gig transceivers with multiple fibers.

そして今年のOFCでは、複数のファイバーを使用して800ギガビットトランシーバーを構築できることを実証しました。

So this is actually built inside of transceiver with a multi core fiber converter.

これは、マルチコアファイバーコンバーターを内蔵したトランシーバーの中に実際に構築されています。

So we can actually terminate it directly at the receptacles of the transceiver with a multi core input and output battery industry first 1,6T multicore fiber transceivers.

マルチコア入出力バッテリー業界初の1.6Tマルチコアファイバートランシーバーで、トランシーバーのレセプタクルに直接終端処理できます。

Now these are just to show you a snapshot of, you know, how we build these transceivers and actually produce really really good performance on the transmitter and receiver.

これは、これらのトランシーバーをどのように構築し、実際に送信機と受信機で非常に優れたパフォーマンスを発揮するかを示すスナップショットです。

So customer basically can deploy these transceiver without worry about additional link budget, additional pain.

ですから、お客様は追加のリンクバジェットや手間を気にすることなく、これらのトランシーバーを導入できます。

They need have to deploy these multi core fiber.

マルチコアファイバーを導入する必要があります。

And this is a chart to show if you really want to scale the data center, you actually had to go a lot bigger.

そして、データセンターを実際にスケールアップしたい場合は、もっと大規模にする必要があることを示すのがこのチャートです。

Now these days, not only just one building, you're talking about these multi gigawatt level AI data centers.

最近では、一つの建物だけでなく、ギガワット級のAIデータセンターについて話しています。

You actually had to have many buildings in a campus site and sometimes you had to go a few kilometers and at times you even need to string together a few buildings about 10 to 20 kilometer apart.

キャンパスサイトに多くの建物を配置する必要があり、時には数キロメートル離れることもあり、時には数棟の建物を10〜20キロメートル離して接続する必要さえあります。

So these are the area also start to see fiber issues.

これらの領域でもファイバーの問題が見られるようになります。

And you can actually again meaningfully address a dispersion problem by Deploy MCF.

MCFを導入することで、分散の問題に意味のある対処ができます。

Because you can almost go four times longer distance with just a single wavelength like 13:10 instead of using a CWDM typically.

通常CWDMを使用する代わりに、13:10のような単一波長で約4倍長く伝送できるからです。

Now these days deploy in this kind of networks and higher density.

最近では、このようなネットワークや高密度化が進んでいます。

We are talking about for scale up AI data center right now.

現在、スケールアップAIデータセンターについて話しています。

Like I said earlier, the scale up portion is where you have the highest bandwidth density actually coming out of the compute.

先ほども申し上げたように、スケールアップ部分ではコンピュートから最も高い帯域幅密度が出てきます。

If you're looking at like Nvidia GB200, they call it Mel 72.

例えばNvidia GB200、彼らはそれをMel 72と呼んでいます。

Each one of these servers, basically each one of these Nvidia GPUs they actually have 7.2 terabit per second coming out of each of these server chips.

これらのサーバー、つまりNvidia GPUのそれぞれから、サーバーチップあたり毎秒7.2テラビットが出てきます。

So literally you have 10x more bandwidth.

つまり、文字通り帯域幅が10倍になります。

So what that means is if you are running at 200 git per lane, you literally had to have 10 like 36 or 32 lanes coming out of these transceivers.

これは、1レーンあたり200ギットで実行している場合、トランシーバーから36または32レーンが10個必要になることを意味します。

So literally if you're looking at how much lane coming out, you really start to worry about how much density you need.

つまり、どれだけのレーンが出てくるかを見ると、どれだけの密度が必要になるかを本当に心配し始めることになります。

So we are talking about you can have 4x improvement if you use multicore fiber as a again coupling elements and then directly coupled to multi core fiber.

MCFを使用することで、カップリング要素として、そして直接マルチコアファイバーに結合することで、4倍の改善が得られるということです。

So this additional area you can actually use multicore fiber for this kind of applications.

この追加の領域では、このようなアプリケーションにマルチコアファイバーを使用できます。

And then looking at the multi core fiber deployment status, standardization is important.

そして、マルチコアファイバーの展開状況を見ると、標準化が重要です。

Earlier commented ITU traditionally has been the standard body to write the spec for fiber.

以前、ITUがファイバーの仕様を策定する標準団体であったとコメントがありました。

But unfortunately I think multicore fiber right now I heard about starting a project but not yet get started.

しかし残念ながら、マルチコアファイバーについては、プロジェクトが開始されたと聞きましたが、まだ始まっていないと思います。

So this is the kind of area I think the community need to come together and really start to work on it.

ですので、コミュニティが団結して、この分野に真剣に取り組む必要があると考えています。

And I think the ecosystem building is important.

そして、エコシステムの構築が重要だと思います。

So this kind of need to get the whole end to end infrastructure in place.

ですから、エンドツーエンドのインフラ全体を整備する必要があります。

Fiber transceivers, termination, splicing connectors.

ファイバートランシーバー、終端処理、スプライシングコネクタなどです。

So all these need to come together and for deployment because we do anticipate because of AI growth in the next couple years, they will start to have one or two hyperscalers.

これらすべてが連携して展開される必要があります。なぜなら、AIの成長により、今後数年間で1つか2つのハイパースケーラーが登場すると予想されるからです。

Really started thinking about deploy in the next 23 years.

本当に今後2、3年で展開を考え始めるでしょう。

So if ITU are not acting fast enough, then maybe start to have activities like multi source agreement.

もしITUが十分に迅速に行動しないのであれば、マルチソースアグリーメントのような活動を開始するかもしれません。

So at least we start to get a commonality of this is called a networking elements, including fiber to be somewhat standardized.

少なくとも、ファイバーを含むネットワーク要素が、ある程度標準化されるようになります。

So this is the activity we're anticipating coming up.

ですので、これが私たちが今後予想している活動になります。