結論：AI半導体の競争軸が、演算（GPU）そのものから、チップ同士をつなぐ「ネットワーク」へと静かに移りつつある。2026年6月初旬、Marvellが「業界初」をうたう102.4Tbps（テラビット毎秒）級のAI向けスイッチ半導体「Teralynx T100」の提供開始を発表した。すでに同クラスを量産するBroadcomの「Tomahawk 6」、年内投入が見込まれるNVIDIAの「Spectrum-X」と合わせ、最先端スイッチ市場は一気に三つ巴の様相を呈してきた。報道ベースの情報も含むが、ここで起きているのは単なる新製品競争ではない。AIの性能を縛る制約が「チップ単体の速さ」から「チップ同士をいかに速く・低消費電力でつなぐか」へと移る、構造転換そのものである。
なぜ「スイッチ」がAI半導体の主戦場になったのか
生成AIの学習・推論は、数千から数万個のGPUを束ねて初めて成立する。問題は、GPU単体がどれだけ高速でも、それらをつなぐ相互接続（インターコネクト）が詰まれば、クラスタ全体が「待ち」に入り遊んでしまうことだ。GPUのアイドル時間はそのまま電力とコストの浪費になる。つまりAIインフラの実効性能を決めるのは、もはや演算能力だけではなく、データをどれだけ滞りなく流せるかという「配管」の太さである。
この構図は既視感がある。GPUの内部では、演算ユニットへデータを供給する帯域の不足を、HBM（広帯域メモリ）が解いてきた。HBMをめぐる供給争いが半導体業界の主戦場になった経緯は、DRAM市場のHBMシフトが生む「二層化」の構造や、SK hynixの12層HBM4Eサンプル出荷で見てきた通りだ。いまその同じ「帯域の取り合い」が、GPUの「内側」から、GPU「同士」の外側へと舞台を移している。スイッチ半導体は、その新しいボトルネックの中心に座る部品である。
102.4Tスイッチ三つ巴 ― Broadcom・Marvell・NVIDIA
最先端スイッチの帯域は、いまや1チップあたり102.4Tbpsという水準に達した。先行したのはBroadcomで、2025年に3nmプロセスの「Tomahawk 6」を投入し、複数のハイパースケーラーで量産採用をすでに獲得しているとされる。これに対しMarvellは2026年6月、同じ102.4Tbps・3nmの「Teralynx T100」で3番手として参入した。競合比で最大25%低い消費電力と、512ポートのスケールアウト構成を打ち出し、サンプル出荷は当四半期、量産は2027年半ばを目標とする。NVIDIAも自社の「Spectrum-X1600」（102.4Tbps）を2026年後半に投入する見通しで、Broadcomに約1年遅れる格好だ。
ここで重要なのは、3社が横並びで「同じ帯域」に到達した点だ。スペックが拮抗すれば、勝敗を分けるのは消費電力・遅延（レイテンシ）・採用のしやすさといった「使われ方」の優劣になる。AIチップの複雑化に伴いテスト・検証の比重が増している流れはアドバンテストのEPIC Platform参画でも見たが、スイッチもまた、単体性能ではなくシステム全体での実効性能を競う段階に入った。AIを「製造現場」だけでなく設計全体へ織り込む動き（GTC Taipei/COMPUTEXでの全層AI化）とも、この潮流は地続きである。
「スケールアップ」と「スケールアウト」、囲い込み対オープン標準
AIネットワークには二つの層がある。GPUを密に束ねてあたかも1つの巨大プロセッサのように振る舞わせる「スケールアップ」と、ラックやデータセンター全体を横方向につなぐ「スケールアウト」だ。前者でNVIDIAは独自の「NVLink」で囲い込みを進めており、これに対抗してAMD・Intel・Meta・HPEらが「UALink」という業界共通のオープン標準を立ち上げた。報道ベースでは、この連合にAppleやAlibabaも名を連ねたとされる。後者のスケールアウトでは、汎用イーサネットを高度化する陣営（Broadcom、Marvellら）と、NVIDIAのInfiniBand/Spectrumが正面からぶつかる。
つまりスイッチ競争の本質は、半導体のスペック争いであると同時に、「NVIDIAによる垂直統合の囲い込み」対「オープン標準による多社連合」という、AI時代の覇権構造をめぐる代理戦争でもある。HBMでNVIDIAの主要サプライヤーとして実力を示したSK hynixのQ1決算やSamsungのQ1決算が示すように、NVIDIAの周辺に位置取りできるかどうかが各社の収益を大きく左右する。ネットワーク層でも、同じ「NVIDIA経済圏との距離」が問われている。
すべては3nmと「光」へ ― TSMCと共封止光学（CPO）
見逃せないのは、これら最先端スイッチがいずれもTSMCの3nmで製造され、さらに電気配線の物理的限界を越えるために「共封止光学（CPO）」へと向かっている点だ。Broadcomの「Tomahawk 6」は、光エンジンをASICの周囲に集積する構成（TSMCのCOUPE技術を用いるとされる）で、銅配線では届かない距離・帯域・省電力を狙う。先端ロジック・先端パッケージング・光技術が一体化しつつあり、これはTSMCにとって新たな成長ドライバーとなる。AI需要がファウンドリ支配力をさらに強めている状況はTSMCのQ1決算に表れており、露光装置を独占的に握るASMLのQ1決算とあわせ、ネットワーク半導体の高度化は装置・材料メーカーにも波及する。
構造的にまとめれば、AIの価値が「演算する力」から「つなぐ力」へと拡張したことで、半導体サプライチェーンの投資テーマはメモリ（HBM）だけでなく、スイッチ・光部品・先端パッケージング、そしてそれらを支える電力インフラへと一段広がった。Marvellの参入は、その地殻変動を象徴する1コマである。GPUの性能数値だけを追うのではなく、「データをどうつなぐか」という層に注目することが、今後のAI半導体を読み解く鍵になる。
出典：Marvell Technology ニュースルーム（2026年6月1日）、The Register（2026年6月2日）、Network World、HPCwire、Broadcom 製品資料、各社報道。一部は報道ベースの情報を含む。
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