Funny Restaurant　犬とレストランとイタリア料理: 光チップの量産は米国が先に始めた――日本が生んだ光電融合を、他国に作らせるな

まとめ

AIの電力問題の中心は、計算そのものから、データを動かす通信の電力へ移りつつある。
10月20日、NTTイノベーティブデバイスなど国内4社の通信電力低減の核心的技術となる光チップ量産技術の開発が、NEDOの事業に採択された。鍵は試作の性能ではなく、組み立てと検査を同じ品質で回し続ける量産の力である。
世界の顧客が買い続ける条件は、品質、価格、供給量の3点である。我が国がどの工程で存在感を持てるかが、世界のAI供給網に入れるかどうかを決める。

今日11月10日、パシフィコ横浜で光技術の展示会「Photonics Innovation 2026」が開幕する。初日の講演会では、「AI時代を支える光電融合技術（CPO）の最新動向と実用化への課題」と題する講演が行われ、AIに向けた光電融合の現状と実用化の壁が正面から論じられる。光電融合とは、半導体チップ同士のデータのやり取りの一部を、電気信号から光信号に置き換える技術である。

なぜ今、光なのか。理由は電力である。そして、この展示会に先立つ10月20日、光電融合デバイスの量産に向けた国内の大きな一歩が発表された。試作の段階から、量産の段階へ。我が国の企業は、世界のAI供給網に食い込めるのか。本稿では、その条件を工程ごとに見る。

1️⃣AIは、計算より「移動」で電力を食う

AIの電力消費は、政治の争点にまでなった。先の米国の中間選挙では、データセンターの拡大と電気料金の上昇が有権者の怒りを買い、共和党の敗因の一つとして、データセンター設立の推進への反発が挙げられている。共和党のテッド・クルーズ上院議員は選挙後の分析で、データセンターの建設が富裕層をさらに富ませる一方、一般の米国民の電気料金は5年で30パーセント上がった趣旨を述べている。AIがどれだけ電力を使うかは、もはや技術者だけの話題ではない。

では、その電力はどこで使われるのか。計算そのものだけではない。AIの計算に使う半導体（GPU）は、膨大なデータを隣のチップとやり取りし続ける。データを動かすだけでも、電力を使うのである。産総研への取材に基づく解説によれば、GPUのパッケージが消費する全電力のうち1割から2割が、データを動かすためだけに費やされているとされる。計算の規模が大きくなるほど、この「移動」の電力も膨らむ。

クリックすると拡大します

電気の配線でデータを送ると、距離が長くなり速度が上がるほど、配線を流れる信号を保つために電力が要る。信号を増幅し、波形を整え直すたびに、電力が食われる。これに対して光は、ファイバーや細い通路（導波路）の中を、ほとんど力を失わずに進む。光電融合の要であるCPO（コパッケージド・オプティクス、光部品を演算チップのすぐ近くに組み込む方式）は、電気で運ぶ区間をミリ単位まで短くし、残りを光に任せる。通信の電力を抑える仕組みは、この距離の短縮にある。

演算する側でも、電力との闘いは進んでいる。ラピダスは2ナノメートル世代の半導体で、計算そのものの消費電力を大きく下げることを目指す。小池淳義社長は、現在の3ナノから5ナノメートル級から2ナノメートルへ移ることで、消費電力を約13分の1にできると説明する。2025年7月には千歳の拠点で試作の動作確認に成功し、量産は2027年度後半の計画である。

だが、ここに限界がある。演算の電力が下がれば下がるほど、全体の中で「データを動かす」電力の割合は相対的に大きくなる。省電力のチップを作るだけでは、データセンター全体の電力問題は閉じないのである。だからこそ、通信を光に置き換える光電融合が避けて通れない。そして勝負は、原理の優劣から、その部品を実際に作り続けられるかどうかに移る。

ただし、置き換えは段階的である。ラックの中でGPU同士をつなぐ近距離の接続は、コストと電力の面から銅が2028年ごろまで主流であり続けると見られており、光の主戦場はまず、ラックとラックの間やスイッチの側から始まる。

2️⃣量産の鍵は、組み立てと検査にある

10月20日、NTT、NTTイノベーティブデバイス、ジャパンセミコンダクター、古河電工、新光電気工業の5社は、光電融合デバイスの量産技術開発を本格化すると発表した。NEDO（新エネルギー・産業技術総合開発機構）の「ポスト5G情報通信システム基盤強化研究開発事業」で、NTTイノベーティブデバイスを代表提案者とする4社の共同提案が採択されたもので、NTTは助言役として参画する。目標は、研究開発の時点と比べて生産性を10倍以上に高めることであり、実際の工場への適用を見据えた試験生産ライン（パイロットライン）の構築が掲げられている。

光チップに光ファイバーを精密に接続する、組み立てと検査の工程（イメージ、AI生成画像）

量産の何が難しいのか。光の部品は、電気の部品と違い、位置がわずかにずれるだけで光が通らなくなる。半導体チップに1000本近い光ファイバーを精密につなぐような作業は、これまでの半導体の製造にはなかった工程である。試作品を1つ作ることと、同じ品質のものを何万個と作り続けることは、まったく別の仕事なのである。鍵は、精密に組み立てる技術と、工程の途中で不良を見つける検査の技術、この2つに集約される。

4社の役割分担は、この課題にそのまま対応している。NEDOの公募で採択された体制では、NTTイノベーティブデバイスが光チップレットの量産に必要となる製造・検査・実装の技術開発を担い、ジャパンセミコンダクターが異なる材料同士の集積に適したシリコンフォトニクス（シリコンの上に光の回路を作る技術）の量産技術を担う。古河電工は光チップレット向けの化合物光半導体の量産技術、新光電気工業は光チップレットの実装技術と、工程内検査を含む量産プロセスの開発を担う。

この事業は突然始まったのではない。2023年度から、同じNEDOの事業の中で光チップレットの実装技術の研究開発が進められてきた。今回の採択で、段階は「作れるか」から「作り続けられるか」へ進んだ。展示会の華やかさの裏で、勝負の場は工場の現場に移っている。

3️⃣世界の顧客が買い続ける条件は何か

だが、世界の量産はすでに始まっている。調査会社のTrendForceによれば、エヌビディアはCPOを組み込んだスイッチ製品の出荷を特定の顧客向けに開始し、BroadcomもCPOスイッチの量産体制に入った。光エンジンを実装する基盤は、TSMCの先端パッケージング技術である。エヌビディアはさらに、レーザー部品の大手であるルメンタムとコヒレントの2社に合計40億ドルを投じ、部品の供給を先に押さえにかかっている。もっとも、出荷が始まったのはデータの行き先を振り分けるスイッチ側の製品であって、計算する半導体そのものに光を組み込む本格的な普及は、2027年から2028年にかけてと見られている。

クリックすると拡大します

皮肉な構図がある。光電融合は、もともと我が国が掲げた構想である。NTTは2019年にIOWN構想を発表し、その中核に光電融合を据えた。概念では先行した。だが、製品と供給網の主導権は、米国のプラットフォーム企業とTSMCが握りつつある。我が国の4社の事業は、試験生産ラインの構築を目指す段階にとどまる。構想は日本、製品化は米国。半導体で繰り返されてきた構図が、ここでも現れている。

顧客は、世界の巨大なデータセンターを運営する米国の大手IT企業であり、その中核の企業自身が光の製品化を進めている。彼らが外部から買い続ける条件は単純で、品質が安定していること、価格が見合うこと、必要な量が滞りなく届くこと、この3点である。試作品の性能がいかに優れていても、量と品質が伴わなければ、供給網には入れない。しかも、顧客側の製品計画は2026年から2028年にかけて固まっていく。入るなら、この時期を逃せない。

では、我が国はどの工程で存在感を持てるのか。答えは、全部を一国で担うことではない。第2章で見た分担のように、化合物光半導体、シリコンフォトニクスの製造、実装、工程内検査といった、一つひとつの工程で「ここは日本でなければ作れない」という場所を持つことである。部品の供給は、工程ごとの積み重ねで決まる。強い工程を持つ国は、供給網の中で外されにくい。

逆に言えば、量産の段階でつまずけば、技術が我が国で生まれても、作る場所は他国に移る。半導体の歴史が繰り返し示してきたのは、この現実である。政府の役割は、NEDOの事業のような研究開発の後押しを通じて、企業が量産の設備投資に踏み出せる条件を整えることにある。判断の基準は、支援の額の大きさではなく、国内で作り続ける力が実際に育つかどうかである。

6月の記事では、銅という「AIを支える素材」を取り上げた。NTTが「都市鉱山」に乗り出す日――AI時代、寺の屋根まで盗まれる銅を日本の武器にせよである。素材の次に問われるのは、その素材を部品に仕上げ、同じ品質で供給し続ける力である。今回の光チップの量産は、まさにその力の試金石になる。