【連載4/6】【ネットワーク編】AIインフラ投資、配線側から読む本命5社｜800G→1.6T移行の主役は誰か

はじめに：GPUを止めるのは、GPUではなくネットワーク

前回は、冷却編をお届けしました。

DLC。 液冷。 ダイキンの3層M&A戦略。 高砂熱学の現場対応力。

AIインフラ投資における 「冷却の主役化」を、 日米の有力企業から読み解きました。

今回は、ネットワーク編です。

正直に書きます。

この回は、私が一番書きたかったテーマです。

なぜなら、ネットワークは 私の本業そのものだからです。

20年近く、サーバーとサーバーの 「あいだ」を見てきました。

その目で見ると、 AIインフラ投資のなかで ネットワークは、 驚くほど多くの投資家に 見落とされています。

GPUの話は誰でもします。 電力の話も、最近は普通になりました。 冷却の話も、市場が気づき始めました。

でも、ネットワークの話は、 まだほとんど語られていません。

理由はシンプルで、 ネットワークは「見えない」からです。

サーバーの中で何が動いているかは、 誰でも想像できます。

GPUがどれだけ熱を出すかも、 体感で分かります。

でも、サーバーとサーバーの「あいだ」で 何が起きているかは、 普通の人には見えません。

その見えない領域で、 今、巨大なお金が動き始めています。

今回は、その「あいだ」を、 ネットワークエンジニアの目で 解剖していきます。

なぜ「ネットワーク」が見落とされるのか

ネットワークが投資家に見落とされる理由は、 3つあります。

ひとつ目は、用語が難しいこと。

Spectrum-X。 InfiniBand。 800G。 1.6T。 PAM4。 EML。 ROCEv2。 CPO。

これらの用語を、 普通の投資アナリストが 理解しているとは思えません。

ふたつ目は、地味なこと。

NVIDIAのGPUは、写真映えします。 データセンターの巨大な冷却塔も、 それなりに絵になります。

でも、サーバーラックの背面で 光ファイバーが束になっている光景は、 誰も写真に撮りません。

三つ目は、複雑なこと。

ネットワークサプライチェーンは、 スイッチメーカー、 半導体メーカー、 光部品メーカー、 EMS（受託製造）など、 複数の層に分かれています。

どこに投資すべきかが、 直感的に分かりにくい。

でも、この「見落とされている」状態こそが、 投資機会だと、私は考えています。

まず、AIネットワークの何が普通と違うのか

ここから、エンジニア視点で 基礎を整理します。

AIデータセンターのネットワークは、 普通のデータセンターのネットワークと 構造が違います。

何が違うのか。

それは、通信の方向です。

South-North通信とEast-West通信

普通のWebサービスでは、 通信の主役は South-North通信でした。

データセンターの外（ユーザー）から データセンターの中（サーバー）への 縦方向の通信。

YouTubeを見る。 Amazonで買い物をする。 Googleで検索する。

すべて、ユーザーとサーバーの間の 往復通信です。

ここでは、データセンター内部の通信は そこまで重要ではありません。

ところが、AI学習では、 通信の主役が完全に変わります。

主役になるのは、 East-West通信です。

データセンター内部の、 サーバーとサーバーの間の 横方向の通信。

LLM（大規模言語モデル）を学習させるとき、 何万個のGPUが、 お互いに計算結果をやり取りします。

GPU Aが計算する。 結果をGPU Bに送る。 GPU Bが受け取る。 さらに計算する。 GPU Cに送る。

これを、秒間何万回、 何百万回と繰り返します。

この内部通信が詰まると、 GPUは計算をやめて、 通信を待つだけになります。

GPUの稼働率問題

エンジニア視点で、 重要な事実をひとつ共有します。

AIデータセンターで、 GPUの稼働率は、 意外と低いです。

報告によっては、 GPU稼働率が30〜40%程度しか出ない、 というケースもあります。

残りの60〜70%は、 何をしているのか。

通信を待っているのです。

これは、F1マシンを揃えたのに、 ピットレーンが渋滞している状態に 似ています。

エンジンの性能は出ない。 タイヤを変えるのに、 無駄な時間を使っている。

つまり、AIデータセンターの性能は、 GPUの性能だけでは決まりません。

GPU同士の通信性能で、 大きく変わります。

ここに、巨額の投資が流れ始めています。

NVIDIAが「ネットワーク企業」になりつつある

ネットワークがどれだけ重要か。

その最大の証拠が、 NVIDIA自身の動きです。

NVIDIAは、GPUの王者です。

その王者が、 ここ数年、ネットワーク製品に 異常に力を入れています。

代表例が、Spectrum-Xです。

Spectrum-Xは、 NVIDIAが開発した AI向けのイーサネット基盤です。

従来、AI用の高速ネットワークは、 InfiniBandという特殊な規格が 主流でした。

NVIDIAは、2019年に InfiniBandの王者である Mellanox（メラノックス）を買収し、 この領域を押さえました。

ところが、ハイパースケーラーは、 徐々にInfiniBandから イーサネットへの移行を進めようとしています。

理由は、ベンダーロックインを避けたいから。 そして、イーサネットの方が、 運用ノウハウが業界全体に蓄積されているから。

NVIDIAは、この流れを敏感に察知し、 自社製のAI向けイーサネットとして Spectrum-Xを投入してきました。

つまり、NVIDIAは 「GPUだけ売る会社」から、 「AIインフラ全体を提供する会社」へ シフトしつつあります。

そして、もうひとつ重要な動きが、 2026年3月に起きました。

2026年3月：NVIDIAが光部品に40億ドルを投じた

2026年3月、NVIDIAは、 光部品メーカー2社に対して、 合計40億ドルの戦略的投資を発表しました。

投資先は、次の2社です。

• Lumentum Holdings（LITE）：20億ドル

• Coherent Corp（COHR）：20億ドル

それぞれ20億ドルの株式投資に加え、 数十億ドル規模の購買コミットメントが 含まれています。

これは、何を意味しているのか。

エンジニア視点で読むと、 答えはひとつです。

NVIDIAは、AIインフラの次のボトルネックが "光通信"になると見ている。

そして、その供給を確保するために、 業界の上流である EML（電気光変調レーザー）のメーカーを 押さえに行った。

これは、NVIDIA自身が 「GPUの次の主戦場は、光部品だ」と 宣言したに等しい行動です。

ここまでが、ネットワーク編の全体像です

ここから先は、 具体的にどの企業が このテーマの本命になりそうかを、 最新決算と戦略から読み解いていきます。

取り上げるのは、次の5社です。

スイッチメーカー：

• Arista Networks（ANET）

ネットワーク半導体：

• Broadcom（AVGO）

光部品メーカー：

• Lumentum Holdings（LITE）

• Coherent Corp（COHR）

光トランシーバ製造：

• Fabrinet（FN）

それぞれについて、 最新の決算数字、 技術ポジション、 強みと注意点を、 ネットワークエンジニアの視点で 読み解いていきます。

決算書だけでは見えない 「配線側からの景色」をお届けします。

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本命①：Arista Networks（ANET）

最初に紹介するのは、 Arista Networksです。

Aristaは、データセンター向けスイッチの 専業メーカーです。

スイッチとは何か、 簡単に説明します。

スイッチは、 ネットワーク上で データの「交通整理」をする機械です。

サーバーAから送られたデータを、 正しい宛先であるサーバーBに ルーティングする。

これがスイッチの仕事です。

AIデータセンターでは、 このスイッチが 膨大な量のデータを 高速にさばかなければなりません。

Aristaは、その領域で、 ハイパースケーラー向けの 事実上の標準となりつつあります。

Arista Q1 2026決算：35%増収

2026年5月5日に発表された Arista Networksの 2026年第1四半期決算は、 極めて強い数字でした。

売上高：27.09億ドル（前年同期比**+35.1%**） 非GAAP EPS：0.87ドル 営業キャッシュフロー：16.9億ドル（過去最高）

注目すべきは、35%増収という数字です。

これは、AI需要の本物さを 最もクリーンに示す数字です。

なぜか。

Aristaの顧客は、 Microsoft、Meta、Google、Oracle、 そしてAnthropic。

つまり、ハイパースケーラーが AIに投じている設備投資が、 そのままAristaの売上に変わる構造です。

Aristaの売上が35%伸びている、ということは、 ハイパースケーラーのAI設備投資が 35%以上のペースで伸びていることの 直接的な証拠です。

2026年通期ガイダンスの上方修正

さらに重要なのが、 通期ガイダンスの上方修正です。

修正後の2026年通期売上ガイダンス： 約115億ドル（前年比**+27.7%**）

そして、AI Networkingセグメントの 2026年売上目標を、 32.5億ドル → 35億ドルへ さらに引き上げました。

これは、AI関連事業だけで、 2026年に約35億ドルを売り上げる、 という会社のコミットメントです。

Arista独占ポジションの理由

なぜAristaが、 ハイパースケーラーの事実上の標準になれたのか。

ネットワークエンジニア視点で、 理由を3つ挙げます。

理由1：EOS（OSの優位性）

Aristaの強みは、ハードウェアではありません。

**EOS（Extensible Operating System）**という、 ネットワークスイッチ用OSにあります。

EOSは、自動化とスクリプト化に 極めて強い設計になっています。

つまり、ハイパースケーラーは、 Aristaのスイッチを プログラムで自動管理できます。

ネットワーク機器を「手で設定する」のではなく、 「コードで管理する」時代に、 Aristaは早くから対応してきました。

これが、Cisco Systems や Juniper Networksに対する 構造的な優位性になっています。

理由2：AI向け専用設計

Aristaは、AI時代に合わせて、 スイッチアーキテクチャを進化させています。

直近では、 7800シリーズを中心とした 「ユニバーサルAIスパイン」を投入。

VOQ（Virtual Output Queuing）、 大容量バッファ、 PFCストーム防止など、 AI学習特有のトラフィックに 最適化された設計になっています。

ここは、エンジニアにしか分からない部分ですが、 AI学習のトラフィックは、 普通のWebトラフィックとは 全く性質が違います。

短時間に巨大なデータが 同時多発的に発生する。

これを「マイクロバースト」と呼びます。

このマイクロバーストを処理するには、 スイッチに大容量バッファと 特殊なキューイング機構が必要です。

Aristaは、ここを設計レベルで 押さえています。

理由3：800Gポート出荷の加速

直近の決算で開示された数字で、 特に重要なのが、 800Gポートの出荷ペースです。

800Gポートの出荷比率は、 データセンタースイッチ売上の **約35%**に達しています。

これは、800G移行の波が 明確に立ち上がっていることを示します。

そして、その次に来るのが 1.6Tです。

ここに、後述するLumentumやCoherentが 関わってきます。

Aristaの注意点

Aristaにも、重要なリスクがあります。

最大のリスクは、 顧客集中です。

2025年の売上のうち、 上位2社の顧客で **42%**を占めています。

具体的には、 Microsoftが26%、 Metaが16%。

つまり、この2社のAI設備投資ペースが 鈍化すれば、Aristaの業績は 直接的に影響を受けます。

また、Aristaの株価PERは フォワードベースで約49倍。

これは、AI銘柄として プレミアム水準です。

成長率がわずかでも鈍化すれば、 大きな調整リスクがあります。

「需要は本物。ただし、織り込みも大きい」。

これが、Aristaへの評価です。

本命②：Broadcom（AVGO）

次に紹介するのが、 Broadcomです。

Broadcomは、半導体メーカーです。

ただし、半導体メーカーといっても、 NVIDIAとはまったく違います。

NVIDIAが「GPU」を作る会社だとすれば、 Broadcomは「ネットワーク半導体と カスタムAIチップ」を作る会社です。

そして、ネットワーク半導体の領域では、 Broadcomが圧倒的な独占的地位を持ちます。

Broadcomの隠れた独占ポジション

業界調査では、 Broadcomは ハイエンドスイッチング半導体の80%以上のシェアを 持っているとされます。

つまり、Aristaのスイッチも、 Ciscoのスイッチも、 中身の「半導体」は ほとんどがBroadcom製です。

さらに重要なのが、 光トランシーバ用の PAM4 DSP（デジタル信号処理チップ）。

800Gや1.6Tの光トランシーバには、 ほぼ全てBroadcom製のDSPが 入っています。

つまり、ネットワーク機器の 主要部品をすべて押さえている。

これがBroadcomの正体です。

Broadcomのもう一つの顔：カスタムAIチップ

Broadcomは、もうひとつの強い事業を持っています。

ハイパースケーラー向けの カスタムAIチップ設計です。

• GoogleのTPU

• MetaのMTIA

• ByteDanceのカスタムチップ

これらの設計を、 Broadcomがハイパースケーラーと 共同で進めています。

なぜハイパースケーラーが 自社チップを作るのか。

答えはシンプルで、 NVIDIA依存を減らしたいからです。

NVIDIAから一律の値段で GPUを買い続けるより、 自社用に最適化したチップを Broadcomと共同設計したほうが、 コストも性能も改善できる。

ここに、Broadcomが 深く食い込んでいます。

BroadcomのAI売上

Broadcomの2026年第1四半期の AI関連売上は、 約82億ドルと推定されています。

これは、前年同期比で 約2倍の水準です。

NVIDIAのAI売上には及ばないものの、 「NVIDIAの裏側で同じくらいの規模」が 動いていると考えると、 インパクトの大きさが分かります。

Broadcomの注意点

Broadcomへの懸念は、 評価の高さです。

すでに市場では 「NVIDIA以外の本命」として 強く意識されており、 PERや時価総額は高水準です。

また、カスタムAIチップ事業は、 ハイパースケーラーの内製化の動きに 大きく依存します。

ここが急減速すれば、 業績にも影響します。

ただし、ネットワーク半導体の 80%シェアという構造は、 すぐには崩れにくい。

ここが、Broadcom保有の根拠です。

本命③：Lumentum Holdings（LITE）

ここから、いよいよ 光部品の本命に入ります。

最初は、Lumentum Holdingsです。

Lumentumが何をしている会社か、 端的に説明します。

光トランシーバの「心臓部」を作る会社です。

光トランシーバは、 電気信号を光信号に変換する装置です。

サーバーから出てきたデータを レーザー光に変えて、 光ファイバーで送る。

その「電気を光に変える」中核部品が、 **EML（電気吸収変調レーザー）**です。

そして、Lumentumは このEMLで、世界トップシェアを持ちます。

特に、1.6T光トランシーバ用の 200G-per-lane EMLで、 グローバルシェア**50〜60%**を持つ、 ほぼ独占企業です。

なぜ200G-per-lane EMLが重要なのか

ここは少し技術的な話になりますが、 重要なので解説します。

800G光トランシーバは、 100G-per-lane × 8レーンで 構成されてきました。

これを、より高速な1.6Tに上げるには、 2つの選択肢があります。

選択肢A：レーン数を増やす（8 → 16） 選択肢B：1レーンあたりの速度を上げる（100G → 200G）

現実的に採用されつつあるのは、 選択肢Bです。

理由は、レーン数を増やすと 光トランシーバが物理的に大きくなり、 スイッチ前面に収まらないからです。

そして、200G-per-laneを実現するには、 EMLを2倍の速度で 変調させる必要があります。

これが、技術的に極めて難しい。

世界中で、 これを量産できる会社は、 事実上Lumentumだけです。

Lumentumの最新業績

Lumentumの直近の業績は、 驚異的なペースで伸びています。

• 直近四半期売上：5.34億ドル（前年同期比**+58%**）

• 次四半期ガイダンス：6.30〜6.70億ドル（QoQで年率換算**+120%**）

これは、10年来最速の成長ペースです。

そして、2026年3月に NVIDIAから20億ドルの戦略投資を受け、 S&P500にも組み入れられました。

1.6T光トランシーバの需要見通し

2026年初頭、業界アナリストの 1.6T光トランシーバ出荷予測は、 約1,000万台でした。

それが、半年で 2,000万台に倍増。

そして直近では、 3,500万台まで上方修正されています。

つまり、半年で 需要見通しが3.5倍に膨らんだ。

これは、ハイパースケーラーが 1.6Tネットワーク構築を 急ピッチで進めていることの証拠です。

そして、その1.6T供給の ボトルネックになっているのが、 Lumentumの200G EML生産能力です。

Lumentumは、200G EMLの生産能力を、 2025年に40%、2026年にもさらに40%拡大する 計画を発表しています。

それでも、複数の業界アナリストが 「少なくとも5年間は需要が供給を上回る」と 予測しています。

Lumentumの注意点

Lumentumへの最大のリスクは、 1.6T以降の技術転換です。

光トランシーバの世界は、 徐々にCPO（Co-Packaged Optics、共パッケージ光学） への移行が始まりつつあります。

CPOとは、 光トランシーバを別パッケージにせず、 スイッチ半導体と一体化する技術です。

これが普及すると、 従来型のEMLや光トランシーバの 需要構造が変わる可能性があります。

ただし、業界予測では 2030年でもCPOのシェアは35%程度で、 従来型光トランシーバが大半を占め続けると 見られています。

つまり、CPOは長期リスクですが、 向こう数年は影響限定的、というのが 現時点の見方です。

本命④：Coherent Corp（COHR）

Lumentumの最大の競合が、 Coherent Corpです。

Coherentは、Lumentumよりも 事業領域が広い点が特徴です。

Lumentumが「EMLの王様」だとすれば、 Coherentは「光部品の総合商社」。

具体的には、

• InP（インジウムリン）レーザー

• シリコンフォトニクス

• 光トランシーバ

• 光回線スイッチ（OCS）

これらをすべて自社で持っています。

Coherentの最新業績

Coherentのデータセンター事業は、 直近四半期で**前年比+23%**成長。

ただし、これは InPレーザーの供給制約による数字。

つまり、需要はもっと強いが、 作れない、という状態です。

InP（インジウムリン）レーザーは、 2027年まで完売しているとされます。

NVIDIAから20億ドル投資の意味

2026年3月、Coherentも NVIDIAから20億ドルの戦略投資を受けました。

これは、NVIDIAが LumentumとCoherentの 両社に同時投資した、ということです。

エンジニア視点で読み解くと、 これはNVIDIAの戦略を示しています。

NVIDIAは、光部品の供給を 1社に依存させない。

LumentumとCoherentの 両方に投資することで、 光部品の供給網全体を確保する。

これは、AIインフラ全体の ボトルネック解消が NVIDIAの優先事項になっている証拠です。

LumentumとCoherentの使い分け

ネットワークエンジニア視点で、 LumentumとCoherentの違いを 端的に整理します。

観点 Lumentum Coherent 強み 200G EML独占 光部品の幅広いポートフォリオ 成長率 直近+58% 直近+23%（供給制約） リスク CPO移行 統合管理の複雑さ 投資意図 EML特化への賭け 光部品全般への賭け

両社とも、AIネットワーク投資の 重要な選択肢です。

ポートフォリオに組み込むなら、 「LITE + COHR」を セットで持つのが リスク分散として効きます。

本命⑤：Fabrinet（FN）

最後に紹介するのが、 Fabrinetです。

Fabrinetは、光部品の **EMS（電子機器受託製造）**の大手です。

LumentumやCoherentが設計した光部品を、 実際に組み立てて 量産する役割を担います。

つまり、光トランシーバ需要が伸びれば、 組み立てを引き受ける Fabrinetの売上も伸びる。

Fabrinetの強みと特徴

Fabrinetの本社は米国、 主要工場はタイにあります。

これは、中国製造リスクを 回避したいハイパースケーラーにとって、 極めて魅力的なロケーションです。

光部品のEMSは、 極めて精密な工程と クリーンルーム環境が必要で、 新規参入が難しい領域です。

Fabrinetは、ここで 世界的に圧倒的な地位を持っています。

Fabrinetの位置づけ

ネットワークエンジニア視点で見ると、 Fabrinetは 「光ネットワーク全体への分散投資」として 機能します。

Lumentumに賭けると、EML特化のリスクを取る。 Coherentに賭けると、統合管理リスクを取る。

でも、Fabrinetは どの光部品メーカーが勝っても、 組み立てを引き受けるポジション。

つまり、光トランシーバ市場全体に 広くベットできる銘柄です。

5社の比較まとめ

ここまで紹介した5社を整理します。

企業 役割 強み 注意点 Arista（ANET） AI向けスイッチ EOSのOS優位性、35%増収 顧客集中(Microsoft+Meta=42%) Broadcom（AVGO） ネットワーク半導体 スイッチ用半導体80%シェア 高い時価総額 Lumentum（LITE） 200G EML 1.6T用EMLで50-60%シェア CPO移行（長期） Coherent（COHR） 光部品総合 幅広いポートフォリオ 供給制約 Fabrinet（FN） 光部品製造 タイ拠点、参入障壁高 顧客集中

この5社で、 AIネットワーク投資の 主要レイヤーをすべてカバーできます。

スイッチ → Arista 半導体 → Broadcom EML → Lumentum 光部品 → Coherent 製造 → Fabrinet

「配線図を全部押さえる」という意味では、 この5社のバスケット投資が 最も合理的です。

投資判断において、ここを見たい

ネットワークテーマでも、 私が重視している視点は4つです。

1. 受注残高とBook-to-Bill

光部品メーカーは、 すでに供給制約に直面しています。

InPレーザーは2027年まで完売。 200G EMLは少なくとも5年は需要超過。

つまり、生産能力の拡大ペースが、 そのまま将来売上の天井になります。

決算発表時に、 「生産能力を何%拡大するか」 「新工場の稼働時期」 を必ず確認すべきです。

2. ハイパースケーラー顧客の動向

Arista、Broadcom、Lumentum、Coherent。 これらの会社の業績は、 Microsoft、Meta、Google、Amazonの 4社のAI設備投資ペースに 強く連動します。

ハイパースケーラー各社の四半期決算で、 CapEx（設備投資）ガイダンスの推移を 継続的にウォッチすることが必要です。

3. 技術移行のタイミング

ネットワーク領域は、 技術移行が早いです。

400G → 800G → 1.6T → 3.2T

そして、その先に CPO（Co-Packaged Optics）が控えています。

CPOが本格化すると、 従来型光トランシーバの 需要構造が変わる可能性があります。

ここは、5年以上の長期では 必ず意識すべきポイントです。

4. 株価織り込み度

Arista、Broadcomは、 すでに大きく買われています。

PERは高水準。

需要は本物ですが、 株価との比較では 慎重さも必要です。

一方、LumentumやCoherentは、 NVIDIAからの戦略投資により 注目度が一段上がりました。

ここは「需要 vs 織り込み」の バランスを定期的に見直すべきです。

まとめ：ネットワークは「見えないインフラ」の主役

今回のまとめです。

AIインフラ投資のなかで、 ネットワークは 最も見落とされやすく、 最もエンジニア視点が効くテーマです。

GPUの稼働率は、 ネットワーク性能で決まります。

そして、ネットワークの主役は、 今、800Gから1.6Tへの移行期にあります。

その供給ボトルネックを握っているのが、 LumentumとCoherent。

そのスイッチをまとめているのが、 Arista。

そのネットワーク半導体を独占しているのが、 Broadcom。

そして、それを組み立てているのが、 Fabrinet。

この5社で、 AIネットワークの全レイヤーを カバーできます。

特に印象的だったのが、 2026年3月、NVIDIA自身が LumentumとCoherentに合計40億ドルを 投じたという事実です。

これは、NVIDIAが 「光部品が次のボトルネックになる」と 判断した証拠です。

GPUの王者が、 GPUの外側にも資本を投下し始めた。

ネットワーク領域は、 これからさらに重要になります。

次回予告

次回は、第5回として 立地編をお届けします。

AIデータセンターは、 どこに、なぜ建つのか。

印西、苫小牧、北米DCクラスター。 土地、電力、冷却水、ネットワーク接続性。

これらの「立地条件」が、 データセンター事業の 収益性を決めます。

そこから派生する投資テーマも、 意外と広い。

エンジニア視点で、 地図と建設現場から AIインフラ投資を読み解いていきます。

最後に

ネットワークは、 AIインフラの「見えない神経」です。

その神経が太くないと、 どれだけGPUを並べても、 性能は出ません。

その神経を作っている会社が、 今回紹介した5社です。

GPUに張りつつ、 電力に張り、 冷却に張り、 ネットワークにも張る。

これが、私の提案する 「GPU + α のポートフォリオ思考」の 具体的な形のひとつです。

次回も、その「α」の部分を、 エンジニアの目で、 投資家の言葉で、 丁寧に解説していきます。

お付き合いいただき、ありがとうございました。

※この記事は連載 「AIインフラ投資 — エンジニア × 投資家の視点」 の第4回です。

※第1回〜第3回もご覧いただけます。

※この記事は売買推奨ではありません。 銘柄は分析の例として挙げています。 投資判断は必ずご自身でお願いします。