株価が最高値を更新！コーニングがCPO光インターコネクト市場を狙う

TL;DR

· コーニングのGlassBridgeは、ファイバーからフォトニックチップへの接続を主軸とし、NPO、CPO、高密度フォトニックモジュールを対象としています。

· 公開資料によると、Oバンドで1.5dBの結合を実証済みで、ガラスIOXイオン交換導波路を採用しています。

· この技術は、量産、歩留まり、コスト、顧客プラットフォーム検証といった課題をまだ克服する必要があり、大規模受注と同義ではありません。

コーニングの株価はすでに高値圏にあります。6月24日の米国株式市場終値時点で、コーニング（GLW）は205.83ドルで引け、前日比約6.1％上昇し、取引時間中には最高値217.09ドルを記録しました。AIデータセンターにおける光相互接続需要が、この老舗ガラス・光ファイバー企業を市場が再評価する主要な手がかりの一つとなっています。

6月24日のソウルAIデータセンター光通信会議の資料によると、コーニングはGlassBridgeガラスベース光ブリッジを発表し、光ファイバー接続をフォトニック集積回路の近くまで押し進めようとしています。コーニング公式サイトの製品ページでは、これを「fiber-to-PICコネクタプラットフォーム」と位置づけ、NPO、CPO、高密度フォトニックモジュールなどの用途を想定しています。

これは、従来のプラガブル光モジュールよりもさらにチップに近い光相互接続コンポーネントに属します。AIデータセンターのGPUクラスターが大規模化するほど、チップ、サーバー、ラック間のデータ転送負荷が高まり、電気接続や従来の光接続では、密度、消費電力、遅延、実装の複雑さの面でボトルネックが生じます。CPO（Co-Packaged Optics）は、まさにこの光接続をチップ近くに押し進める問題を解決するためのものです。

今回コーニングが前面に押し出したGlassBridgeの注目点は、同社が長年培ってきたガラスと光ファイバーの能力を、チップレベルのパッケージ相互接続にまで押し進めた点にあります。公開資料によると、このプラットフォームはガラスとウェハーレベルのIOXイオン交換導波路に基づいており、Oバンドでのファイバーからフォトニックチップへの1.5dB結合性能を実証済みで、パッシブアライメント、着脱可能、高密度接続をサポートしています。

ガラスブリッジが解決するのは、ファイバーとチップの「位置ずれ」

光相互接続は、光ファイバーをチップに接続するだけのように聞こえますが、真の難しさはスケールの違いにあります。

フォトニックチップ上の導波路は通常、幅が数百ナノメートルしかないのに対し、光ファイバーのコア径は数マイクロメートルです。光ファイバーからフォトニックチップに信号が入る際、光路、角度、位置にわずかなずれが生じると、結合損失が発生します。高密度AIサーバーにとって、これはリンク効率、実装、テスト、パッケージングの難易度に同時に影響を及ぼします。

GlassBridgeのアプローチは、ガラス内にあらかじめ光路を形成し、光ファイバー信号をフォトニックチップのインターフェースに導くというものだ。公開資料には、カスタマイズ可能なPICピッチとして、40μm、80μm、127μm、165μmなどの口径が列挙されている。ファイバーアレイをチップに直接位置合わせする方法と比較して、このようなガラスブリッジは実装の難易度を下げ、中間接続の一部を削減することを目指している。

1.5dBは今回最も注目すべき性能のフックだが、これはあくまで公開資料に示された指標であり、すでに大規模量産の検証が完了したことを意味するわけではない。実際のデータセンターに導入される前に、このコンポーネントは実装歩留まり、長期信頼性、熱安定性、および保守の容易性についての検証を受けなければならない。

CPOがチップに近づくほど、実装の難易度は高まる

CPOがAIデータセンターで重視されるのは、高帯域幅インターコネクトの消費電力とレイテンシを低減できる可能性があるからだ。従来のネットワーク接続では、光トランシーバーは通常スイッチやサーバーのパネルに挿入され、電気信号はチップとモジュールの間をある程度の距離移動する必要があった。AIクラスターの帯域幅需要がさらに高まると、この電気接続はより高コストで、より多くの電力を消費するようになる。

光学デバイスをパッケージ内またはチップの近くに配置することで、理論的には信号経路を短縮し、帯域幅密度を高めることができる。しかし、チップに近づくほど、技術的な難易度は通常の光トランシーバーというよりも、高度なパッケージングエンジニアリングに近づく。光電変換、ファイバー結合、熱管理、パッケージング材料、実装精度、製造可能性がすべて同じシステム内で処理されることになる。

コーニングが発表した次世代CPOガラス基板アーキテクチャは、ガラス基板、光導波路、ガラス貫通ビア（TGV）を同一の構想に組み込み、フリップチップ実装に対応したフォトニックデバイスをサポートする。重要な変化は、コーニングがガラスを伝送材料からパッケージングプラットフォームへと押し上げようとしている点にある。

これにより、GlassBridgeがガラスコアパッケージングと同時に登場する理由も説明できる。ガラス材料は、寸法安定性、光学特性、加工性において優位性を持ち、高密度の光回路を搭載するのに適している。しかし、高度なパッケージングが最終的に実用化されるかどうかは、量産歩留まり、コスト曲線、サプライチェーン機器、顧客による検証サイクルに依存する。

コーニングは光インターコネクトソリューションを販売したい

GlassBridgeは、コーニングのより広範なAIデータセンター向け光通信戦略の中に位置づけられている。コーニングはOFC 2026のプレスリリースで、AIデータセンター向けの光ファイバー、ケーブル、コネクタ、CPO関連ソリューションをすでに発表している。GlassWorks AIプラットフォームは、光ファイバー、ケーブル、コネクタ、ファイバーアレイユニット（FAU）、位置合わせコンポーネントを、ラック間およびキャンパス間接続をカバーするAIデータセンター向け光通信ソリューションに統合している。

これは、コーニングがAIインフラストラクチャにおいて「光ファイバーおよびケーブルサプライヤー」から、システム内部に近い光インターコネクトサプライヤーへとその位置づけを拡大していることを反映している。AIデータセンターの建設は、光ファイバー、コネクタ、高速インターコネクトの需要を押し上げており、CPOとガラスコアパッケージングは、その需要をさらにチップ近くへと押し進めている。

顧客基盤と生産能力の拡充こそが、コーニングがこの路線を推進する原動力である。コーニングはGlobalFoundriesと協力し、GF Fotonixプラットフォーム上で着脱可能な光ファイバ接続ソリューションを開発しており、AIデータセンター向けの高帯域幅・低消費電力の光接続を目指している。また、同社はMetaと最大60億ドルの複数年契約を締結し、NVIDIAとも米国のAIインフラ製造能力の拡大に関わる長期的なビジネスおよび技術提携を発表している。

しかし、これらの背景が直ちにGlassBridgeが大規模な導入受注を獲得したことを意味するわけではない。今回の資料では、本コンポーネントの量産時期、最終的な歩留まり、顧客リスト、収益貢献は開示されておらず、次世代のスイッチングチップ、AIサーバー、またはパッケージングプラットフォームのどの世代に採用されるかについても明確な節目は示されていない。

ガラス路線の前進には、顧客によるプラットフォーム検証が待たれる

コーニングは今回、ガラス材料、光ファイバ接続、そして先進パッケージングの交差点をAIデータセンターの目前に提示した。GlassBridgeが高密度相互接続において、低損失、容易な組み立て、量産可能性を同時に実現できれば、CPOパッケージングにおける重要なコンポーネントの一つとなる可能性がある。

制約も明確である。現時点での公開情報は、製品プラットフォームや技術デモンストレーションに重点が置かれており、量産時期、歩留まり、コスト競争力、大口顧客による導入のペースは未開示である。路線競争も依然として続いており、AIデータセンターの光相互接続には、シリコンフォトニクス、ガラス基板パッケージング、ハイブリッド相互接続アーキテクチャなど、複数の方式が並行して推進されている。

クラウド事業者やチップメーカーが最終的にどの路線を採用するかは、個別の結合損失指標、マシン全体の設計、消費電力予算、供給安定性、保守性を総合的に判断する必要がある。GlassBridgeは、コーニングがAIチップレベルの光相互接続に向けて踏み出した一歩に過ぎず、ガラスベースのCPOが勝利するには、さらなる顧客による検証が必要である。

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