さらばシリコン：Nvidiaの牙城を崩すか？中国が「光」で動くプロセッサ『LightGen』を発表

今、世界のテクノロジーエコシステムは、生成AIの爆発的な計算需要によって引き起こされた、静かだが避けられないインフラの危機に直面しています。 大規模言語モデル（LLM）のパラメータ数が数兆の桁へと膨れ上がる中、長年続いてきたシリコン半導体への依存は、物質物理学の限界点に達しようとしています。問題はもはや、モデルのトレーニングに必要な計算能力だけではありません。深刻なのは「推論（インファレンス）」のフェーズ、つまり私たちが日々テキストや音声、動画を生成するためにAIを利用するその瞬間にあります。このプロセスは天文学的なエネルギーを消費しており、たった1,000枚の画像をAIで生成するだけで、ガソリン車で6キロ以上走行するのと同等の二酸化炭素を排出すると言われています。この現実は、再生可能エネルギーによる環境負荷の低減努力を無に帰す脅威となりつつあります。

半導体業界は今、「熱」という乗り越えがたい壁に直面しています。 何十年もの間、「ムーアの法則」に従ってトランジスタを微細化し性能を倍増させてきましたが、ナノメートル単位の世界では、従来の電子アーキテクチャは制御不能な熱抵抗を生み出します。銅やシリコンの中を電子が移動する際の摩擦熱はハードウェアを劣化させ、巨大な液冷システムを必要とします。さらに、古典的なフォン・ノイマン型アーキテクチャは「メモリの壁」と呼ばれる遅延問題を引き起こし、データは計算そのものよりも、プロセッサとメモリ間の移動に多くの時間とエネルギーを浪費しています。汎用人工知能（AGI）への道を進み続けるためには、業界は「電子」を捨て、「光子（フォトン）」を受け入れるという、根本的なパラダイムシフトを必要としています。

ここで登場するのが、情報処理の物理的媒体そのものを変える「光コンピューティング」です。 熱を発してオン・オフを切り替えるトランジスタに依存する電子チップとは異なり、光チップは光の固有の性質を利用します。質量も電荷も持たない光子は、抵抗や熱を生じることなく導波路を移動できるため、大規模な冷却システムが不要になります。さらに、異なる色の光を使って同じ物理チャネル内で複数のデータストリームを同時に処理する「波長分割多重方式」により、銅線では不可能なレベルの並列処理を実現します。

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半導体工学の歴史的転換点となる成果として、上海交通大学と清華大学の研究チームが「LightGen」を発表しました。 科学界に衝撃を与えたこの完全な光プロセッサは、シリコンハードウェアでは到達不可能な効率で大規模な生成AIモデルを実行できる世界初のデバイスです。陳益通（Chen Yitong）教授率いるチームは、光密度の歴史的な限界を克服し、高度な3Dパッケージング技術を駆使して、わずか136.5平方ミリメートルのデバイスに200万個以上の光「ニューロン」を集積することに成功しました。これにより、光コンピューティングは実験室の好奇心から、複雑なタスクを実行可能な実用システムへと昇華しました。

LightGenの真の革命は、画像をデジタル的に断片化することなく、全体として処理（ホリスティック処理）できる点にあります。 Nvidia製などの従来のGPUは、処理のために画像を数千の小さな断片（パッチ）に分割する必要があり、これによって重要な統計的関係性が失われ、過剰なメモリを消費していました。対照的に、LightGenは「光潜在空間（Optical Latent Space）」を利用します。極薄の回折メタサーフェスを使用し、アナログ領域で光を連続的に変調することで、視覚情報を圧縮・処理します。これにより、データの完全性が保たれるだけでなく、従来のコンピュータビジョンを遅らせていたアナログ・デジタル変換のボトルネックも解消されます。

実験室でのテスト結果は、現在のシリコン覇権に対する破壊的な可能性を示唆しています。 意味的画像生成や3D空間レンダリングといった複雑なタスクにおいて、LightGenのプロトタイプはNvidia A100 GPUと比較して100倍以上のエネルギー効率と計算速度を記録しました。Nvidiaはその後、Blackwell B200のようなさらに高度なアーキテクチャをリリースしていますが、基礎物理学の観点からは長期的には光に分があります。シリコンが熱とレイテンシ（遅延）に苦戦する一方で、光技術は無視できるほどの低発熱と、理論上無制限の帯域幅で動作するからです。

この技術的躍進は、「半導体戦争」と中国の技術主権戦略という文脈を抜きにしては語れません。 最先端のEUV（極端紫外線）露光装置や高性能GPUへのアクセスを遮断する米国の輸出規制に直面し、中国政府は並行して独自のイノベーションを推進してきました。LightGenは、シリコンのリソグラフィにおけるボトルネックを回避可能であることを証明しています。光チップは必ずしもナノメートル以下の微細なトランジスタを必要としないため、より旧式で入手しやすい設備を使用して高度なアクセラレータを製造できるのです。清華大学の「ACCEL」チップや光量子コンピューティングの進展と合わせ、中国は西側の封鎖を乗り越えるための「ヘテロジニアス（異種混合）コンピューティング」エコシステムを構築しつつあります。

「光」へのシフトは国境を越えた世界的な現象であり、欧州でも材料科学において重要な進展が見られます。 エディンバラ大学の研究者たちは、効率的な発光を可能にし、既存のシリコン製造プロセスと互換性のあるゲルマニウム・スズ（GeSn）合金の安定化に成功しました。これは、チップ上に直接レーザーや微細な光学部品を作成するという長年の課題を解決するものであり、LightGenのようなプロセッサの大量商用化に向けた不可欠なステップです。

しかし、実験室から大量生産への移行には、依然として巨大な課題が立ちはだかっています。 これらのシステムをスケールアップするには、環境ノイズへの敏感さを制御し、数百万個の光学部品を必要な精度で製造するという難題を解決しなければなりません。光技術向けのファウンドリ（製造拠点）のインフラは、成熟したシリコン業界に比べればまだ黎明期にあり、NvidiaはCUDAソフトウェアエコシステムによって強固な「堀」を維持しています。アナリストたちは、物理的な裏付けは確かであるものの、LightGenを即座に「Nvidiaキラー」と呼ぶのは時期尚早だと警告しています。とはいえ、もし中国のファウンドリが西側の輸出規制の及ばないところでこれらの製造プロセスを確立できれば、計算能力における地政学的なバランスは不可逆的に変化する可能性があります。

宇宙の物理的制約によって決定づけられるコンピューティングの未来は、「光」によって描かれることになるでしょう。 短期的には電子チップが商業的な支配を続けるでしょうが、AIのエネルギー持続可能性の欠如と、マルチモーダルな汎用知能への需要は、必然的に業界を光技術へと押し流しています。LightGenは、シリコンの独占が永遠ではないこと、そして次なるハードウェア革命がすでに始まっていることの証明なのです。

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