

PCパーツ・ガジェット専門
自作PCパーツやガジェットの最新情報を発信中。実測データに基づいた公平なランキングをお届けします。
2026 年、PC 自作市場やデータセンター業界において、かつて「未来の技術」とされていたシリコンフォトニクス(Silicon Photonics)が、徐々にその実用性を確立しつつある時代です。長らく演算処理能力を高めるために Moore の法則に依存してきた半導体業界ですが、近年のトランジスタ微細化の物理的限界により、電力効率や発熱の問題が深刻化しています。特に高速データ転送において、電気信号を銅線(Copper)で伝送する従来の方式は、高周波化に伴う損失増大と消費電力の急上昇という壁に直面しました。この状況を打破するために注目されているのが、光信号を用いた通信技術です。
シリコンフォトニクスとは、半導体製造プロセスを利用して、光を発生・変調・検出する機能を持つ回路(PIC:Photonic Integrated Circuit)をシリコン基板上に集積化させる技術を指します。これまで光学部品はガラスや結晶などを用いた独立したモジュールとして扱われてきましたが、これを IC 化することで、サイズと消費電力を劇的に削減し、帯域幅を飛躍的に拡大することが可能になります。2026 年の現在、NVIDIA や Intel、AMD といった主要な半導体大手がこぞって光インターコネクトへの投資を強化しており、データセンターから高価なワークステーションへと技術が浸透し始めています。
この記事では、2026 年時点の最新動向に基づき、シリコンフォトニクス技術が PC やサーバーにどのような変革をもたらすのかを詳しく解説します。波長分割多重(WDM)や CPO(Co-Packaged Optics)、主要企業の戦略比較など、具体的な技術要素に触れながら、従来の電気配線から光通信への移行の意義と課題について中立的かつ詳細な視点で分析していきます。これから PC 自作やシステム構築を計画する読者にとって、次世代のインフラを理解することは、将来の拡張性を考える上で不可欠な知識となります。
シリコンフォトニクス技術の本質を理解するためには、まず「光」と「電気」の違い、そしてなぜシリコンが選ばれるのかという点を明確にする必要があります。従来の PC やサーバー内部では、CPU からメモリや GPU へデータを送る際、銅製の配線(バス)を通じて電気信号を伝達していました。しかし、通信速度が 10Gbps を超え、さらに 100Gbps や 400Gbps へと高まるにつれて、銅線の抵抗や誘電損による熱の発生が増大し、信号品質が劣化する問題が発生しました。これを解決するため、光ファイバーのように光を用いてデータを送信する技術が求められたのです。
シリコンフォトニクスでは、シリコンウェハ上に導波路(Waveguide)と呼ばれる細い回路を形成し、その中を光が伝わります。これは電気信号の代わりに光子がデータキャリアとして機能することを意味します。光通信の最大の特徴は、帯域幅が極めて広いことです。可視光線や近赤外線を多用する波長を利用することで、銅線では不可能な Tbps(テラビット毎秒)規模の通信速度が可能になります。また、光信号は電磁波の影響を受けにくいため、ノイズ耐性にも優れており、高周波数領域での伝送損失も銅線に比べて圧倒的に低いのが特徴です。
しかしながら、シリコンそのものは発光効率が良い素材ではありません。このため、技術者は外部のレーザー光源(通常は III-V 族半導体)を使用するか、またはシリコン上で直接発光する構造の研究を続けています。2026 年の主流は、既存の CMOS プロセスと互換性のあるシリコン上に、変調器や検出器を集積し、外部から光を注入して制御するハイブリッド型が中心です。これにより、半導体メーカーは既存の製造ラインを活用しながら、光学部品を追加できるため、コストを抑えた量産化への道筋が見えてきました。
光通信における重要なキーワードの一つに「波長分割多重(Wavelength Division Multiplexing:WDM)」があります。これは、1 本の光ファイバーや導波路内に複数の異なる波長の光を同時に流すことで、伝送容量を増加させる技術です。例えば、赤色の光と青色の光が混在して伝わっても、受信側でそれぞれの波長を分離して検出できれば、2 つのデータストリームを同時に処理できることになります。
WDM には主に CWDM(粗波長分割多重)と DWDM(密波長分割多重)の 2 種類があります。CWDM は波長の幅が広く、安価な部品で実現可能ですが、帯域幅は限定的です。一方、DWDM は非常に狭い間隔で多数の波長を扱えるため、大容量データセンター向けに採用されています。2026 年の PC 応用においては、TeraPHY などと呼ばれる光トランシーバにおいて、複数の波長(通常 4〜8 チャンネル)を同時に扱うことで、単一リンクあたりの帯域幅を飛躍的に向上させています。
具体的な数値として、従来の電気インターフェースでは 1 チェンネルあたり数十 Gbps が限界でしたが、WDM を導入した光接続では 1 チェンネルあたり 50Gbps〜100Gbps の伝送が可能となり、さらに波長数を増やすことで 1.6Tbps や 3.2Tbps といった超高速転送を実現しています。これにより、PC 内部でのデータボトルネックが解消され、CPU と GPU の間でも光ケーブルを介した高速通信が可能になりつつあります。
| WDM タイプ | 波長間隔 (nm) | 実装コスト | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| CWDM | 20nm | 低 | エンタープライズ LAN、PC 内接続 |
| DWDM | 0.8nm〜1.6nm | 高 | データセンター、長距離通信 |
| WDM-PON | - | 中 | FTTH インフラ |
| 光集積化 | 複数波長 | 中〜高 | CPO、オンチップ接続 |
この表からもわかるように、PC 内部での応用には CWDM や簡易的な WDM が採用されることが多く、コストと性能のバランスが重視されます。しかし、データセンターや AI クラスター向けには、より高密度な DWDM を使用した技術が主流となりつつあります。
シリコンフォトニクス応用の最も注目すべき進展の一つが、CPO(Co-Packaged Optics:同封光学素子)です。従来、ネットワークスイッチやサーバーでは、光通信モジュール(QSFP-DD や OSFP など)が基板に挿し込まれる「プラグ可能型」のインターフェースが主流でした。しかし、この方式は電気信号を光に変換する過程で大きな電力消費が発生し、かつ基板面積を占有するという課題がありました。CPO は、この問題を一挙に解決するアーキテクチャです。
CPO では、通信用 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)チップと光学エンジンが同じパッケージ内に封じ込められます。これにより、電気信号から光信号への変換を行う回路を基板の近く、あるいはチップのすぐ隣に配置することが可能になります。2026 年の最新データセンターでは、1.6Tbps の CPO モジュールが標準的に採用され始めており、従来のプラグ可能型と比較して、電力消費を最大で半分以下に削減できる成果を挙げています。
この技術の最大のメリットは、電気配線の短縮です。従来では、チップから基板へ、そしてモジュールへ至るまでの長い銅線を経由する必要がありましたが、CPO では光変換部がチップ直近にあるため、電気信号の伝送距離を数センチメートルに抑えることができます。これにより、高周波化による損失やノイズの影響を最小限に抑え、安定した超高速通信を実現しています。また、パッケージサイズの縮小により、高密度なサーバーラックへの配置も容易になりました。
| 技術仕様 | プラグ可能型 (Pluggable) | CPO (Co-Packaged Optics) |
|---|---|---|
| モジュール配置 | 基板表面(スロット) | ASIC チップ直近 |
| 電気配線距離 | 長い(数十 cm〜m) | 短い(数 mm〜cm) |
| 消費電力 | 高い(10W〜20W/ポート) | 低い(5W 以下/ポート) |
| 冷却負荷 | 高い | 低い |
| 交換性 | 容易(ホットスワップ可) | 困難(基板レベルで固定) |
このように、CPO は電力効率と密度において圧倒的な優位性を持ちますが、その分、モジュールの交換やアップグレードが難しくなるというトレードオフがあります。2026 年現在、データセンターでは固定構成のサーバー向けに採用が進んでいますが、PC 自作市場においては、まだプラグ可能な光学インターフェースとしての利用が検討されている段階です。
AI と機械学習の普及に伴い、GPU クラスター間の通信速度がボトルネックとなるケースが増加しています。この課題に対して、NVIDIA は「Quantum-X InfiniBand」や「Spectrum-X」と呼ばれる光ネットワークソリューションを推進しています。特に 2026 年時点で注目すべきは、NVIDIA が GPU とネットワークスイッチを一体化したアーキテクチャへと進化させている点です。
NVIDIA の戦略の核心は、「GPU Direct RDMA(Remote Direct Memory Access)」技術の強化にあります。これは、CPU を介さずに直接メモリ間やデバイス間でデータ転送を行う技術ですが、これに光インターコネクトを組み合わせることで、転送遅延をさらに削減しています。Quantum-X インフラでは、光トポロジーを利用して GPU ノード間の通信効率を最大化し、大規模 AI トレーニングにおける計算リソースの利用率向上を図っています。
具体的には、NVIDIA の最新 NIC(Network Interface Card)である ConnectX-8 以降の製品群において、シリコンフォトニクス技術が組み込まれ始めています。これにより、100GbE や InfiniBand のリンク速度を 200Gbps、400Gbps、そして次世代の 800Gbps〜1.6Tbps へと拡張しています。2026 年時点では、この技術はデータセンターだけでなく、高性能ワークステーション向けにも一部展開されており、自作 PC のハイエンドユーザーがローカルな GPU クラスタを構築する際にも利用可能です。
| ソリューション | タイプ | 最大帯域 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|
| Quantum-X InfiniBand | オープンイノベーション | 400Gbps〜800Gbps | 低遅延、高信頼性 |
| Spectrum-X Ethernet | エネルギー効率重視 | 1.6Tbps (ポート間) | GPU Direct RDMA 統合 |
| Mellanox (NVIDIA) | プラグ可能型 | 400Gbps〜800Gbps | 既存インフラ互換性 |
| NVIDIA CPO Switch | CPO 実装 | 1.6Tbps/ポート | 電力削減、高密度化 |
このように、NVIDIA は単なるハードウェアメーカーではなく、光ネットワーク全体を統括するプラットフォームプロバイダーとしての役割も果たしています。自作 PC ユーザーにとっても、GPU の選択だけでなく、通信ルートの最適化が重要視される時代へと移行しつつあります。
主要半導体ベンダーである Intel と AMD は、それぞれ異なる戦略でシリコンフォトニクスへの取り組みを進めています。Intel は長年「Integrated Photonics Research」を推進しており、自らシリコンフォトニックチップの設計と製造に関与しています。一方、AMD は自社での光通信回路開発に直接投資するよりも、Ayar Labs などのスタートアップ企業とのパートナーシップを通じて技術を導入する戦略をとっています。
Intel のアプローチは、自社のプロセス技術(FinFET など)を活用してシリコンフォトニクスを統合的に製造しようとするものです。これにより、CPU と光インターフェースの密結合が図られ、オンチップ間の通信速度向上が期待されています。2026 年現在では、Intel の Xe GPU や Xeon プロセッサの一部に、内部バス用の光学リンクが採用され始めており、データセンター向けサーバーの性能向上に貢献しています。
AMD は、Ayar Labs と提携し、PCIe オフロードや光インターコネクト技術の導入を進めています。特に AMD EPYC プロセッサと GPU の間での高速通信において、光ケーブルによる接続を標準化しようとしています。これにより、電気信号の伝送損失を抑えながら、システム全体のエネルギー効率を向上させることが可能となりました。両社の違いは、Intel が基盤技術の完全自社開発を目指すのに対し、AMD はエコシステム全体の最適化とパートナー活用を重視している点にあります。
| 企業 | 光通信戦略 | パートナー/研究機関 | メインターゲット |
|---|---|---|---|
| Intel | Integrated Photonics (自社開発) | Intel Labs, HYPH | データセンター、CPU 内部 |
| AMD | External Integration | Ayar Labs | GPU/CPU間通信、AI サーバー |
| NVIDIA | Proprietary Networking | Mellanox, CPO 開発 | AI クラスタ、GPUDirect |
このように、Intel と AMD ではアプローチが異なりますが、どちらも光インターコネクトの導入によって性能と効率の両立を目指しています。PC 自作市場においては、AMD のプラットフォームの方が、現時点では GPU とのプロトコル統合においてやや先行している印象を受けますが、Intel も後追いではなく独自の強みを活かした開発を続けています。
シリコンフォトニクスの実用化には、単に回路設計だけでなく、製造プロセスの革新も不可欠です。台湾の TSMC(TSMC)は、「COUPE(Compact Universal Photonic Engine)」というプラットフォームを公開し、ファウンドリとして光通信チップの製造を提供しています。これにより、半導体メーカーは独自の ASIC 設計に加え、光学機能を持つチップを TSMC のラインで製造することが可能になりました。
TSMC の COUPE は、従来の CMOS プロセスとの互換性を重視しており、既存のファウンドリ設備を活用できるため、コスト削減に貢献しています。2026 年時点では、このプラットフォームを利用した光トランシーバや PIC が多数量産されており、高性能な通信モジュールの供給が安定しています。特に、TSMC の 5nm や 3nm プロセスとの組み合わせにより、高周波数での動作が可能となり、帯域幅の拡大が実現されています。
Broadcom(ブラッドコム)も「Humboldt」と呼ばれる光スイッチング技術で注目を集めています。これは、データセンター内のスイッチ間やサーバー内での高速光通信を実現するためのアーキテクチャです。Broadcom の Humboldt は、高密度な配線と低遅延を両立させるために、シリコンフォトニクス技術を積極的に採用しています。2026 年現在では、Humboldt を搭載したスイッチがデータセンターのバックボーンとして広く導入されており、ネットワーク全体のパフォーマンス向上に寄与しています。
| プラットフォーム | 開発元 | 技術特徴 | 製造プロセス |
|---|---|---|---|
| COUPE | TSMC | コンパクト、汎用性 | CMOS 互換 (3nm〜28nm) |
| Humboldt | Broadcom | スイッチング最適化 | 専用プロセス融合 |
| CPO Platform | NVIDIA | GPU/ASIC統合 | 7nm/5nm |
| Intel Photonics | Intel | 完全自社開発 | FinFET/Nanosheet |
この表からもわかるように、各社が自社の強みを活かして製造プラットフォームを確立しています。TSMC のようなファウンドリ企業との連携が進むことで、シリコンフォトニクス技術の普及速度は加速しており、2030 年以降には一般的な PC でも採用される可能性が高まっています。
Apple は長らく独自の半導体設計(M シリーズチップなど)において高い評価を得てきましたが、その戦略の中に光インターコネクトの導入も含まれているという噂があります。2026 年現在では、MacBook Pro や Mac Studio の内部通信において、従来の copper 配線から光学リンクへの移行が一部で開始されていると推測されています。
Apple の独自開発の目的は、デバイスの薄型化と発熱抑制です。特にノート PC では、バッテリー駆動時間や冷却ファンのノイズ低減が重要な課題です。光通信であれば、発散する熱量が少ないため、バッテリー消費を抑えつつ、高性能な CPU や GPU を長時間稼働させることが可能になります。また、内部配線の簡素化により基板スペースを節約でき、よりコンパクトな設計が可能になります。
コンシューマ PC への波及については、2030 年以降の実用化が予想されています。現時点ではコスト高や製造プロセスの複雑さから、一般向け PC への導入は限定的ですが、Apple のような高付加価値製品からはじまり、徐々にミドルレンジへと広がっていく見込みです。例えば、光ケーブルによる外部接続(Thunderbolt の光版など)が主流となり、PC とディスプレイやストレージ間の通信速度が飛躍的に向上する未来が期待されています。
シリコンフォトニクス技術の最大のメリットの一つに、電力消費の削減があります。特にデータセンターのような大規模な環境では、通信機器全体の消費電力は巨大な課題となっています。2026 年時点でのデータによると、従来の電気インターフェースに比べ、光インターフェースを使用することで通信あたりのエネルギー効率が数倍向上しています。
具体的には、1Gbps のデータを転送する際に必要な電力(Energy per Bit)が、銅線では数 pJ/bit でしたが、光リンクを利用すると数百 fJ/bit にまで削減されています。これは、データセンター全体の消費電力量を削減し、冷却コストを大幅に下げることに直結します。また、発熱が少ないため、ファンの回転数を下げることができ、騒音低減にも寄与しています。
デスクトップ PC においてもこの恩恵は避けられません。自作 PC のハイエンドユーザーにとって、CPU や GPU から発生する熱の処理は重要な問題です。光インターコネクトが内部バスや外部接続に採用されることで、配線自体が発熱しにくくなり、ケース内の空気の流れを改善できます。これにより、水冷システムの負荷を下げたり、空冷での冷却効率を上げたりすることが可能になります。
| 項目 | 電気配線 (Copper) | 光インターコネクト (Silicon Photonics) |
|---|---|---|
| エネルギー/ビット | 数 pJ/bit | 数百 fJ/bit |
| 最大伝送距離 | 短(基板内) | 長(メーター以上) |
| ノイズ耐性 | 低い | 高い |
| 発熱量 | 高い | 低い |
| コスト (2026) | 低 | 中〜高 |
このように、電力と熱の面で圧倒的な優位性を持つ光インターコネクトですが、コスト面での課題もまだ残っています。しかし、量産が進むにつれてその差は縮まっており、近い将来にはコストメリットが明確になるでしょう。
シリコンフォトニクスの普及を阻んでいる最大の要因は、製造コストとパッケージングの複雑さです。光学部品を半導体チップ上に集積するには、極めて精密な製造プロセスが必要であり、従来の電子回路とは異なる管理基準が求められます。2026 年現在でも、光インターフェース付きのモジュールは、一般的な電気モジュールに比べて高価であり、これが一般 PC への普及を阻んでいます。
また、パッケージング技術も課題です。CPO では ASIC と光学エンジンが同じパッケージ内に封じ込められますが、この際、熱膨張係数の違いによる歪みや、光結合の精度維持が難しくなります。不良品率が高くなれば製造コストは跳ね上がり、最終的な製品価格に反映されてしまいます。現在、業界はこれらの課題を解決するために、新しい接合技術やパッケージ設計の開発を進めています。
標準化の問題も残っています。光通信規格は多岐にわたり、企業間で互換性が確保されていない場合があります。特にデータセンターと PC の間で統一された光学インターフェースが確立されておらず、これが普及の障壁となっています。しかし、IEEE や OIF などの団体による標準化の動きが活発化しており、2030 年までにはある程度の統一が見込まれています。
本記事では、2026 年時点におけるシリコンフォトニクス技術の現状と将来像について詳細に解説しました。電気配線から光通信への移行は、単なる通信速度の向上だけでなく、電力効率や発熱抑制など、PC の根本的な性能と環境を改善する革命です。主要メーカーがこぞって取り組むこの技術は、今後さらに進化し、データセンターだけでなくコンシューマ PC にも普及していくでしょう。
以下に本記事の要点をまとめます。
PC 自作市場においても、今後光インターコネクトを利用したケーブルやモジュールが登場する可能性があります。高性能なシステムを構築する際は、通信ルートの最適化も重要な要素となるため、本記事の内容を参考にしながら最新技術の動向を追いかけることを推奨します。
Q1. シリコンフォトニクスは自作 PC にすぐにでも導入できますか? A1. 現時点ではまだ困難です。2026 年現在、シリコンフォトニクス技術は主にデータセンターやサーバー向けに採用が進んでおり、一般向けの自作 PC パーツとしての実用化はまだ限定的です。コストが高く、互換性のあるマザーボードやケーブルが市販されていないため、まずはデータセンター環境での普及を待つか、一部のハイエンドワークステーション向け製品が出るのを待つ必要があります。
Q2. 光通信による速度向上の具体的な効果はどれほどですか? A2. 従来の電気配線に比べ、帯域幅は数倍から数十倍に拡大します。具体的には、[PCIe 5.0 や 6.0 の伝送速度をより効率的に利用できるようになり、データ転送時間の短縮が期待されます。また、1.6Tbps 以上の通信も可能となり、大規模なファイル転送やリアルタイムストリーミングにおいて顕著な効果が発揮されます。
Q3. CPO(Co-Packaged Optics)のデメリットは何ですか? A3. 最大のデメリットは交換の難しさです。CPO は ASIC と光学エンジンが同じパッケージに封じ込まれているため、通信速度や規格を変更する際にモジュールごと交換できず、基板レベルでのアップデートが必要になる可能性があります。また、初期コストが高額であり、一般ユーザー向けの製品化には時間がかかるという点も挙げられます。
Q4. 光インターコネクトを使用すると冷却負荷は本当に下がりますか? A4. はい、大幅に下がると期待されています。電気配線は信号の変換や伝送時に熱を発生しますが、光通信では光子がデータキャリアとなるため発熱量が少ないです。これにより、PC ケース内の温度上昇を抑えられ、冷却ファンの回転数を下げることができます。結果として、静音性と省電力性が高まります。
Q5. Apple の PC にシリコンフォトニクスが使われるという噂は本当ですか? A5. 信頼性の高い情報源によると、Apple は M シリーズチップの設計において光通信技術の研究を進めています。2026 年時点では一部の Mac モデルで内部バスや外部接続に光学リンクを採用している可能性がありますが、完全な実装はまだ一部に限られています。将来的には、より多くの製品で採用されるでしょう。
Q6. Intel と AMD の光インターコネクト戦略の違いは何ですか? A6. Intel は自社で光子集積技術を開発し、CPU や GPU に直接組み込む「統合型」アプローチをとっています。一方、AMD はスタートアップである Ayar Labs と提携し、外部モジュールやシステムレベルでの導入を進める「連携型」アプローチです。この違いにより、Intel は自社のプロセスを最大化しますが、AMD は柔軟なパートナーシップで市場対応を図っています。
Q7. 光通信ケーブルは従来の銅線と交換可能ですか? A7. 基本的には直接の交換はできません。光インターコネクトを使用するには対応したポートやトランシーバが必要です。現在の PC は銅線ベースであるため、光化するには NIC やマザーボードの変更が必要になります。ただし、Thunderbolt の光版など、既存規格と互換性を持つ製品も開発中です。
Q8. 2030 年までに一般 PC で光通信が普及する可能性はありますか? A8. 高い可能性があります。製造コストの低下や標準化の進展により、2030 年以降にはミドルレンジ以上の PC でも光インターコネクトが採用される見込みです。特にノート PC や超薄型デバイスでは発熱抑制の観点から優先的に導入されるでしょう。ただし、完全な普及にはまだ時間がかかります。
Q9. シリコンフォトニクスは電気配線を完全に置き換えるのですか? A9. 現時点では置き換えではなく併用です。PC 内部の低速バスや電源供給などは依然として電気配線が中心ですが、高速通信部分から光化が進んでいます。将来的には内部バスの一部でも光化される可能性がありますが、完全な置き換えには技術的・コスト的な課題が残っています。
Q10. コスト面での課題はいつ解決する見込みですか? A10. 2026 年現在も高価ですが、量産効果により徐々に低下しています。主要メーカーの生産ライン拡大や標準化が進めば、2030 年頃には一般 PC でも導入可能な価格帯になると予測されます。現在はデータセンター向け製品の価格下落が先行しており、それがコンシューマ市場へ波及していくでしょう。
ゲーミングギア
Intel(インテル) Core i5-11500 デスクトッププロセッサー 6コア 最大4.6GHz LGA1200 (インテル500シリーズ&セレクト400シリーズチップセット) 65W
¥40,045CPU
AMD versus Intel (English Edition)
¥1,250ゲーミングデスクトップPC
【2026最新ミニPC】TOPGRO T1 MAX ゲーミングPC Core i9-13900HX/RTX4070 8GB GDDR6/32GB DDR5-5600Hz 1TB SSD PCIe4.0/ Wi-Fi 6E 2.5G LAN デュアル4K画面出力 AI PC 小型 ゲーム用/デスクトップMINIPC【ワイヤレスゲーミングマウス付き】 取扱説明書
¥289,999CPU
CPUを止めるな!: 爆発進化レトロPC画面表示回路の歴史
¥299GPU・グラフィックボード
Fedora 43: System Internals & Programming: A Deep Dive into the Wayland-Only GNOME 49 Desktop, Kernel 6.17's "Attack Vector Controls," and New Hardware ... (Intel Xe & AMD HFI) (English Edition)
¥1,087その他
PASOUL 煌 ゲーミングPC デスクトップパソコン NVIDIA GeForce RTX 4060 8GD6 第5世代 Ryzen 7 5700X 3.40GHz 最大4.60GHz Windows11 NVMe M.2 SSD500GB メモリ16GB マザーボード A520M デスクトップPC eスポーツ
¥126,000フォトニック開発者がLightmatter・光学AIで使うPC構成を解説。
フォトニクス・FDTDエンジニアのPC構成。Lumerical FDTD・COMSOL Wave Optics、シリコンフォトニクス、メタサーフェス、量子フォトニクス。
PCIe 6.0のコンシューマ導入ロードマップを解説。PAM4変調、128GT/s、帯域幅、Intel/AMD対応時期、SSD・GPU対応予測を紹介。