Nvidiaは、自社のSpectrum-6 ASICと専用Spectrum-Xソフトウェアを核とした、垂直統合型・CPOファースト・フルスタックのアプローチを主張。一方Broadcomは、Tomahawk 6、Tomahawk Ultra、Jericho 4、Thor Ultraといったマーチャントシリコンを基盤としたオープンなイーサネットエコシステムで対抗し、ハイパースケーラーが独自にネットワークを設計できるようにする構想を示しました。

このサミットで明確になったのは、業界もはやネットワークがボトルネックかどうかを議論しているのではなく、誰がそれを所有するのかを議論しているという点です。

Nvidiaのビジョン：垂直統合、CPOファースト、フルスタックの所有

Nvidiaのネットワーキング戦略の核は、ASICあたり102.4 Tbpsの性能を持つSpectrum-6イーサネットASICで、これを搭載したSN6000シリーズスイッチを展開しています。同社は、Co-Packaged Optics（CPO）とプラガブル光学系の両方のバリエーションでスイッチを提供し、200 GbpsのSerDesとポートあたり800 Gb/sをサポートします。

技術的アプローチ。 CPOベースのSpectrum-X Photonicsスイッチは、シリコンフォトニクス光学エンジンを直接ASICパッケージに統合し、プラガブルトランシーバーケージを排除します。最上位機種のSN6800-LDは5Uシャーシで、512個のMMC-12コネクタを備え、最大2048ポートの200GbEをサポートし、409.6 Tbpsの総合スループットを実現します。Nvidiaはまた、GPU間のスケールアップドメイン向けにQuantum-X800 InfiniBandプラットフォームも提供しており、144ポートの800Gb/sスイッチQ3450-LDなどを含みます。

Nvidiaのネットワーキング担当SVPであるGilad Shainer氏はサミットで、GPUの供給が正常化するにつれて、相互接続層がAIインフラの制約条件になっていると主張しました。NvidiaはネットワーキングをGPUロードマップと密に連携させており、Vera Rubinプラットフォームは2026年半ばにSpectrum-X Ethernet Photonicsと同時に発表されました。

パフォーマンスの主張。 NvidiaのCPOアプローチは、従来のプラガブル光学系と比較して約3.5倍の電力効率と約10倍の信頼性向上を主張しています。SN6800の409.6 Tbps帯域幅は、1つのシャーシ内の4つのSpectrum-6 ASICそれぞれが32のシリコンフォトニクスエンジンを駆動することで実現されます。また、Spectrum-Xは標準イーサネットと比較して最大1.6倍のAIネットワーキング性能を提供し、10,000基以上のGPUクラスタで最大95%のネットワーク効率を維持できるとしています。

コストへの影響。 Nvidiaの統合スタックはかなりのプレミアムを伴います。ハイパースケーラーは、パフォーマンス向上を享受するために、GPU、SuperNIC、スイッチ、ケーブル、ソフトウェアを含む完全なエコシステムを購入する必要があります。しかし、Nvidiaは、CPOによってポートあたりの消費電力が約65%削減され、光学系の故障率が劇的に低下するため、大規模な運用では総所有コスト（TCO）が低くなると主張しています。

戦略的賭け。 Nvidiaは、ハイパースケーラーが最大のパフォーマンスと実績のある単一ベンダーのスタックに対価を払うと賭けています。CPOスイッチの製造サプライチェーンは台湾に大きく依存しており、Shainer氏はサミットでこの点を強調しました。Nvidiaはネットワーキングソフトウェアを厳重に管理し、GPUロードマップと連動させています。

Broadcomのビジョン：オープンイーサネットエコシステム、マーチャントシリコン、ハイパースケーラーの選択肢

Broadcomは「AIのスケールアップ、スケールアウト、スケールアクロスのための業界唯一の完全なイーサネットポートフォリオ」と称するものを披露しました。同社の戦略は、ハイパースケーラーが独自のスイッチ設計に統合できるマーチャントシリコンを販売することです。

技術的アプローチ。 Broadcomの2026年ポートフォリオは4つの主要製品で構成されます。

• Tomahawk 6 — 102.4 TbpsスイッチASIC、量産出荷中。CPOバリアントのTomahawk 6–Davissonも提供
• Tomahawk Ultra — スケールアップドメイン向けに250ナノ秒のカットスルーレイテンシを実現する超低遅延スイッチング
• Jericho 4 — データセンター間のAI接続向けイーサネットファブリックルーター。複数のデータセンターにわたって100万以上のXPUを相互接続するように設計
• Thor Ultra — 業界初の800G AIイーサネットNIC。AIバックエンドネットワーク専用にゼロから設計され、Ultra Ethernet Consortium（UEC）1.0仕様に準拠

Broadcomはこれらをマーチャントチップとして位置づけ、ハイパースケーラーがホワイトボックススイッチに統合できるようにしています。同社はOCPのESUN（Ethernet Scale-Up Networking）イニシアチブやScale-Up Ethernet（SUE）フレームワークと連携し、NvidiaのプロプライエタリなNVLinkやInfiniBandに対するオープンスタンダードのカウンターウェイトとして機能します。

パフォーマンスの主張。 Tomahawk 6は、生のスイッチング容量（102.4 Tbps）でNvidiaのSpectrum-6に匹敵します。Tomahawk Ultraは、スケールアップトラフィックに対して250ナノ秒のポート間レイテンシを主張し、これはイーサネットのクラスをリードするものです。Jericho 4は、データセンター間のレイテンシと大規模なルーティングスケールをターゲットにしており、単一システムで各3.2 Tb/sで動作する36,000のHyperPortにスケールします。Thor Ultraは、800 Gb/sのNICスループットを提供し、「AIトラフィックパターンのためのクリーンシート設計」です。

コストへの影響。 Broadcomの価値提案は、マーチャントチップによる低いポートあたりのシリコンコスト、マルチベンダー競争、ベンダーロックインがないことです。Meta、Google、Microsoftなどのハイパースケーラーは、Broadcom ASICを中心に独自のスイッチを設計し、価格を個別に交渉し、NICや光学系のベンダーを混在させることができます。BroadcomはCPOを、キャプティブシステムではなくオープンリファレンス（Tomahawk 6–Davisson）として提供しています。

戦略的賭け。 Broadcomは、特にMeta、Google、OpenAI、Anthropicのようなハイパースケーラーが、Nvidiaのプロプライエタリスタックよりもオープンで標準ベースのイーサネットエコシステムを好むだろうと賭けています。マルチギガワットクラスターの規模では、ハイパースケーラーは自社のネットワーク設計を制御し、ハードウェア調達を細分化し、単一ベンダーへのロックインを避けたいというのが、その論理です。UALinkコンソーシアムを離脱しOCPのESUNイニシアチブに加わったBroadcomの動きは、オープンガバナンスへのコミットメントを示しています。

主な違いの概要

主要ハイパースケーラーの動向

サミットの証拠と最近の業界の動きから、大まかな傾向が見えてきます。

• Metaは、オープンなイーサネットベースのAIネットワーキングを声高に支持しており、歴史的にBroadcomシリコンを中心に自社スイッチを構築してきました。BroadcomのSUE/ESUNへの連携は、Metaのアジェンダを直接的にサポートします。
• Googleも同様にカスタムネットワーキングを構築し、長い間マーチャントシリコンとオープンスタンダードを好んできました；GoogleはBroadcom ASICを中心に200G/400Gイーサネットを早期に採用していました。
• OpenAIとAnthropicは、インフラ事業者というよりAIモデル企業であり、ネットワーキングの多くをクラウドパートナー（OpenAIはMicrosoft Azure、AnthropicはGoogle Cloud）に委託しています。したがって、ネットワークの選択はクラウドプロバイダーの選択に媒介されます。
• Microsoftは社内でNvidia InfiniBandを使用していますが、イーサネットの代替案も模索しています。現在のAzureスタックはNvidia GPU上で動作しますが、Broadcomのオープンアプローチは第2の道を提供します。

結論

Nvidiaは、ターンキーで最大パフォーマンスのAIファクトリネットワークを販売しています。Broadcomは、ハイパースケーラーが独自のネットワークを構築するためのツールを販売しています。2026年のOCP APACサミットで明らかになったのは、AIネットワーキング市場がこれら2つの陣営に二分されたことであり、勝者は技術仕様だけでなく、ハイパースケーラーがマルチギガワット規模で統合と選択肢のどちらをより重視するかによって決まるでしょう。

Nvidiaは、自社のSpectrum-6 ASICと専用Spectrum-Xソフトウェアを核とした、垂直統合型・CPOファースト・フルスタックのアプローチを主張。一方Broadcomは、Tomahawk 6、Tomahawk Ultra、Jericho 4、Thor Ultraといったマーチャントシリコンを基盤としたオープンなイーサネットエコシステムで対抗し、ハイパースケーラーが独自にネットワークを設計できるようにする構想を示しました。

このサミットで明確になったのは、業界もはやネットワークがボトルネックかどうかを議論しているのではなく、誰がそれを所有するのかを議論しているという点です。

Nvidiaのビジョン：垂直統合、CPOファースト、フルスタックの所有

Nvidiaのネットワーキング戦略の核は、ASICあたり102.4 Tbpsの性能を持つSpectrum-6イーサネットASICで、これを搭載したSN6000シリーズスイッチを展開しています。同社は、Co-Packaged Optics（CPO）とプラガブル光学系の両方のバリエーションでスイッチを提供し、200 GbpsのSerDesとポートあたり800 Gb/sをサポートします。

技術的アプローチ。 CPOベースのSpectrum-X Photonicsスイッチは、シリコンフォトニクス光学エンジンを直接ASICパッケージに統合し、プラガブルトランシーバーケージを排除します。最上位機種のSN6800-LDは5Uシャーシで、512個のMMC-12コネクタを備え、最大2048ポートの200GbEをサポートし、409.6 Tbpsの総合スループットを実現します。Nvidiaはまた、GPU間のスケールアップドメイン向けにQuantum-X800 InfiniBandプラットフォームも提供しており、144ポートの800Gb/sスイッチQ3450-LDなどを含みます。

Nvidiaのネットワーキング担当SVPであるGilad Shainer氏はサミットで、GPUの供給が正常化するにつれて、相互接続層がAIインフラの制約条件になっていると主張しました。NvidiaはネットワーキングをGPUロードマップと密に連携させており、Vera Rubinプラットフォームは2026年半ばにSpectrum-X Ethernet Photonicsと同時に発表されました。

パフォーマンスの主張。 NvidiaのCPOアプローチは、従来のプラガブル光学系と比較して約3.5倍の電力効率と約10倍の信頼性向上を主張しています。SN6800の409.6 Tbps帯域幅は、1つのシャーシ内の4つのSpectrum-6 ASICそれぞれが32のシリコンフォトニクスエンジンを駆動することで実現されます。また、Spectrum-Xは標準イーサネットと比較して最大1.6倍のAIネットワーキング性能を提供し、10,000基以上のGPUクラスタで最大95%のネットワーク効率を維持できるとしています。

コストへの影響。 Nvidiaの統合スタックはかなりのプレミアムを伴います。ハイパースケーラーは、パフォーマンス向上を享受するために、GPU、SuperNIC、スイッチ、ケーブル、ソフトウェアを含む完全なエコシステムを購入する必要があります。しかし、Nvidiaは、CPOによってポートあたりの消費電力が約65%削減され、光学系の故障率が劇的に低下するため、大規模な運用では総所有コスト（TCO）が低くなると主張しています。

戦略的賭け。 Nvidiaは、ハイパースケーラーが最大のパフォーマンスと実績のある単一ベンダーのスタックに対価を払うと賭けています。CPOスイッチの製造サプライチェーンは台湾に大きく依存しており、Shainer氏はサミットでこの点を強調しました。Nvidiaはネットワーキングソフトウェアを厳重に管理し、GPUロードマップと連動させています。

Broadcomのビジョン：オープンイーサネットエコシステム、マーチャントシリコン、ハイパースケーラーの選択肢

Broadcomは「AIのスケールアップ、スケールアウト、スケールアクロスのための業界唯一の完全なイーサネットポートフォリオ」と称するものを披露しました。同社の戦略は、ハイパースケーラーが独自のスイッチ設計に統合できるマーチャントシリコンを販売することです。

技術的アプローチ。 Broadcomの2026年ポートフォリオは4つの主要製品で構成されます。

• Tomahawk 6 — 102.4 TbpsスイッチASIC、量産出荷中。CPOバリアントのTomahawk 6–Davissonも提供
• Tomahawk Ultra — スケールアップドメイン向けに250ナノ秒のカットスルーレイテンシを実現する超低遅延スイッチング
• Jericho 4 — データセンター間のAI接続向けイーサネットファブリックルーター。複数のデータセンターにわたって100万以上のXPUを相互接続するように設計
• Thor Ultra — 業界初の800G AIイーサネットNIC。AIバックエンドネットワーク専用にゼロから設計され、Ultra Ethernet Consortium（UEC）1.0仕様に準拠

Broadcomはこれらをマーチャントチップとして位置づけ、ハイパースケーラーがホワイトボックススイッチに統合できるようにしています。同社はOCPのESUN（Ethernet Scale-Up Networking）イニシアチブやScale-Up Ethernet（SUE）フレームワークと連携し、NvidiaのプロプライエタリなNVLinkやInfiniBandに対するオープンスタンダードのカウンターウェイトとして機能します。

パフォーマンスの主張。 Tomahawk 6は、生のスイッチング容量（102.4 Tbps）でNvidiaのSpectrum-6に匹敵します。Tomahawk Ultraは、スケールアップトラフィックに対して250ナノ秒のポート間レイテンシを主張し、これはイーサネットのクラスをリードするものです。Jericho 4は、データセンター間のレイテンシと大規模なルーティングスケールをターゲットにしており、単一システムで各3.2 Tb/sで動作する36,000のHyperPortにスケールします。Thor Ultraは、800 Gb/sのNICスループットを提供し、「AIトラフィックパターンのためのクリーンシート設計」です。

コストへの影響。 Broadcomの価値提案は、マーチャントチップによる低いポートあたりのシリコンコスト、マルチベンダー競争、ベンダーロックインがないことです。Meta、Google、Microsoftなどのハイパースケーラーは、Broadcom ASICを中心に独自のスイッチを設計し、価格を個別に交渉し、NICや光学系のベンダーを混在させることができます。BroadcomはCPOを、キャプティブシステムではなくオープンリファレンス（Tomahawk 6–Davisson）として提供しています。

戦略的賭け。 Broadcomは、特にMeta、Google、OpenAI、Anthropicのようなハイパースケーラーが、Nvidiaのプロプライエタリスタックよりもオープンで標準ベースのイーサネットエコシステムを好むだろうと賭けています。マルチギガワットクラスターの規模では、ハイパースケーラーは自社のネットワーク設計を制御し、ハードウェア調達を細分化し、単一ベンダーへのロックインを避けたいというのが、その論理です。UALinkコンソーシアムを離脱しOCPのESUNイニシアチブに加わったBroadcomの動きは、オープンガバナンスへのコミットメントを示しています。

主な違いの概要

主要ハイパースケーラーの動向

サミットの証拠と最近の業界の動きから、大まかな傾向が見えてきます。

• Metaは、オープンなイーサネットベースのAIネットワーキングを声高に支持しており、歴史的にBroadcomシリコンを中心に自社スイッチを構築してきました。BroadcomのSUE/ESUNへの連携は、Metaのアジェンダを直接的にサポートします。
• Googleも同様にカスタムネットワーキングを構築し、長い間マーチャントシリコンとオープンスタンダードを好んできました；GoogleはBroadcom ASICを中心に200G/400Gイーサネットを早期に採用していました。
• OpenAIとAnthropicは、インフラ事業者というよりAIモデル企業であり、ネットワーキングの多くをクラウドパートナー（OpenAIはMicrosoft Azure、AnthropicはGoogle Cloud）に委託しています。したがって、ネットワークの選択はクラウドプロバイダーの選択に媒介されます。
• Microsoftは社内でNvidia InfiniBandを使用していますが、イーサネットの代替案も模索しています。現在のAzureスタックはNvidia GPU上で動作しますが、Broadcomのオープンアプローチは第2の道を提供します。

結論

Nvidiaは、ターンキーで最大パフォーマンスのAIファクトリネットワークを販売しています。Broadcomは、ハイパースケーラーが独自のネットワークを構築するためのツールを販売しています。2026年のOCP APACサミットで明らかになったのは、AIネットワーキング市場がこれら2つの陣営に二分されたことであり、勝者は技術仕様だけでなく、ハイパースケーラーがマルチギガワット規模で統合と選択肢のどちらをより重視するかによって決まるでしょう。