中国、光子チップでAI演算の優位性を追求、電子ハードウェアの支配に挑戦

先進的な人工知能（AI）分野において、従来の電子ハードウェアからの脱却が重要な転換期を迎えている。この潮流の中で、中国は光、すなわち光子を利用して情報を処理する光子チップを強力に推進し、既存のグラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）の優位性に正面から挑んでいる。この戦略的な動きは、技術的な自立性の追求と、拡大する国内AIインフラストラクチャにおけるエネルギー効率の最適化という、中国の国家目標と深く結びついている。

上海交通大学と清華大学の共同研究チームは、この光コンピューティングの分野で具体的な成果を上げている。2025年12月、彼らは生成AIタスクに特化した全光コンピューティングチップ「LightGen」を発表した。このLightGenチップは、136.5mm²の単一チップ上に200万個以上の光ニューロンを集積するという、従来困難とされてきた大規模集積のボトルネックを突破した。この研究成果は、2025年12月19日付の学術誌『Science』に掲載され、その革新性が国際的に認められた。

LightGenの性能は、従来の電子ハードウェアと比較して、特に生成AIの計算において大幅な向上が見られる。研究チームの発表によれば、現在のI/Oデバイスを使用した場合でも、速度とエネルギー効率の両方で約100倍（2桁）の向上が達成された。さらに、理論上のピーク性能では、速度で1000万倍、エネルギー効率で1億倍の向上が可能であると試算されている。この飛躍的な性能は、光信号が電子信号のような抵抗による発熱や伝送遅延をほとんど起こさないという光の物理的特性を最大限に活用し、光路内で直接計算を完結させる「全光路処理」を実現したことに起因する。

また、清華大学の研究者らは、光コンポーネントとアナログ電子回路を融合させた「ACCEL（All-Analogue Chip Combining Electronics and Light）」という別のアーキテクチャも開発している。ACCELは、特に特定のビジョンタスクにおいて、NVIDIAのA100 GPUと比較して3,000倍の速度を達成したと報告されている。このハイブリッド設計の利点は、従来のハイブリッドシステムで発生するアナログ・デジタル変換器による遅延とエネルギー消費を回避できる点にある。ACCELは、画像分類ワークロードにおいてNvidia A100のピーク性能1,248 TOPSに対し、4,600 TOPSを達成し、エネルギー効率では1ワットあたり74.8ペタオペレーションを達成可能とされている。

これらの技術開発は、中国のAIインフラストラクチャのエネルギー消費問題への対応という側面も持つ。中国は技術的自立を目指す戦略の一環として、AIインフラへの大規模な投資を進めている。例えば、上海市は2025年末までに5つの新しいデータセンターを稼働させる計画であり、これらは全国的な「光バックボーン」ネットワークによって支えられることになる。これは、中国がデータ生成を東部に集中させ、西部地域で処理を行う「東数西算」構想とも連携し、持続可能なデジタルインフラの構築を目指す動きと一致する。また、中国全体では、赤道の周長を上回る約5万5000kmに及ぶ分散型AIコンピューティングプール「未来網絡基礎設（CENI）」が開設されており、光ネットワークの強化が国家レベルで進められている。

現時点では、汎用的なGPUが直ちに陳腐化するわけではないが、これらの光子チップの進展は、将来の高度な光ベースのコンピューティングシステムの実現に向けた決定的な一歩を示している。光チップの需要は、データセンターや通信分野でのアップグレード需要に牽引され、光通信チップセット市場は2030年までに110億ドル超に成長すると予測されている。