TokyoBrainie | Independent Semiconductor Research
2026年10月19日執筆｜講演視聴に基づく独立した感想・研究ノート
AIデータセンターの成長について考えるとき、私はこれまでGPU、HBM、半導体製造装置、そして電力需要に目を向けることが多かった。しかし、計算能力を増やしても、チップや装置の間で大量のデータを効率よく運べなければ、その能力を十分に活用できない。
ビザスクの講演を視聴して、改めて意識したのは「計算する半導体」と「計算結果を運ぶ仕組み」は一体で考える必要がある、という点だ。
光電融合やシリコンフォトニクスは魅力的な技術だ。ただし、技術的に優れた光回路が作れることと、データセンター全体で費用対効果のある製品を大量に供給できることは同じではない。
半導体の研究では微細化や動作速度に注目しがちだが、実際のシステムではチップと光ファイバーを接続しなければならない。接続損失、位置合わせ、検査時間、歩留まり、長期信頼性。こうした一見地味な項目が、最終製品の価格と供給能力を左右する可能性がある。
私が今後研究したいのは、光電融合の「主役のチップ」だけではなく、その周辺の工程だ。光部品の製造装置、精密加工、パッケージング、検査、接続部材のどこで付加価値が生まれるのか。技術の採用が進んだ場合、どの工程に追加投資が必要になるのかを追いたい。
低電圧で動作する光変調器があっても、それだけでシステム全体の電力効率が決まるわけではない。光源、制御回路、温度管理、光電変換、冷却設備まで含めた比較が必要になる。
私は今後、製品発表を見る際に「高速化したか」だけではなく、「何を分母に、どこまでを含めて省電力と呼んでいるか」を確認したい。リンク当たり、ビット当たり、スイッチ全体、設備全体では数字の意味が違うからだ。
日本には精密加工、材料、製造装置、光学部品、電子部品、実装に関連する企業が存在する。だが、それらの企業が光電融合の成長から同じように利益を得るとは限らない。
私が追うべき順序は、技術の採用見通し、量産工程、必要な設備・材料、供給企業、受注、利益率、キャッシュフロー、最後に株価評価だと思う。「関連技術を持っている」ことと「顧客から量産受注を獲得する」ことの間には大きな距離がある。