元インテルCEOが光でムーアの法則を再起動、AIへの道を拓く

パット・ゲルシンガー（Pat Gelsinger）——かつてインテルを半導体業界の激動の中で率いた元CEOは、今や全く異なる計算媒体、すなわち「光」へと視線を向けている。先日の技術発表会で、ゲルシンガーは「微細な光ビームで従来の電子信号を置き換えることにより、ムーアの法則の物理的制約を打ち破り、急膨張する人工知能需要に対して継続的な算力を供給できる」と提唱した。

ムーアの法則の黄昏と光子の夜明け

ムーアの法則——チップ上のトランジスタ数が2年ごとに倍増するという古典的な予測——は、過去10年で明らかに失速している。プロセスが1ナノメートルに迫るにつれ、量子トンネル効果と放熱問題がシリコン半導体の前進を阻んでいる。一方、AIモデルの規模は指数関数的に拡大しており、GPT-3からGPT-5にかけて、学習に必要な計算量は18か月ごとに倍増している。このような「はさみ状の乖離」が、業界に代替手段の探索を迫っている。

ゲルシンガーが提示するのは「光子インターコネクト＋光子計算」のハイブリッドアーキテクチャだ。光子は伝送速度、帯域幅、エネルギー効率において本質的な優位性を持つと彼は主張する。光ファイバー内の光信号は抵抗や電磁干渉をほぼ受けず、複数の波長を同時に伝送できる（波長分割多重）ため、理論上はチップ間通信の帯域幅を100倍以上向上させながら、消費電力は電気信号の10分の1に抑えられる。「シリコンを捨てる必要はない」とゲルシンガーは講演で語った。「しかし、データを光速で流す必要がある。」

「ムーアの法則は死んでいない。ただ、エンジンを換える必要があるだけだ。そのエンジンこそが光だ。」——パット・ゲルシンガー

電気から光へ：技術的な溝と突破への道

光子をコンピュータに取り入れるという発想は新しくない。過去20年間、学術界と産業界（インテル自身のシリコンフォトニクス研究を含む）は光インターコネクト——銅配線を光ケーブルで置き換えてチップを接続すること——を探求してきた。しかし真の課題は「オンチップ光計算」にある。つまり、光がデータを伝送するだけでなく、論理演算そのものに参加することだ。

ゲルシンガーは現在、「Lightmatter」というスタートアップ企業の主席顧問を務めている。同社はすでに「フォトニックテンソルコア」をベースとしたAIアクセラレーターを発表しており、光の領域内でニューラルネットワークの最も基本的な演算である行列乗算を実行できる。ゲルシンガーによれば、プロトタイプチップは特定の推論タスクにおいてNVIDIA H100より2桁高いエネルギー効率を示すという。「これは漸進的な改善ではなく、飛躍的な変化だ」と彼は断言する。

しかし、光子計算も集積度、コスト、製造プロセスという課題に直面している。現在のソリューションは依然としてエッジ部分の電子-光変換器（シリコン変調器や光検出器など）に依存しており、システムの複雑さと消費電力を増大させている。ゲルシンガーは、今後10年以内に完全統合型の光子CPUが誕生し、ムーアの法則が「トランジスタの倍増」ではなく「光の跳躍」という形で復活すると考えている。

AIの「光への渇望」

AIの算力に対する飽くなき需要が、光子計算の直接的な推進力となっている。GPT-4を例にとると、1回の学習には約2万5000枚のA100 GPUが数十日間連続稼働する必要があり、消費電力は数万メガワット時に達する。OpenAIは、2030年までにAI学習の消費電力が世界の発電量の1%を占める可能性があると予測している。「データセンターをさらに建設することはできるが、電力網と冷却能力には限界がある。光子計算は根本からエネルギー消費を削減できる」とゲルシンガーは指摘する。

学習だけでなく、推論段階のレイテンシーも極めて重要だ。自動運転、リアルタイム翻訳、手術ロボットといった場面ではミリ秒単位の応答が求められる。光子計算の低レイテンシー特性（RC遅延をほぼ受けない）は、エッジAIに理想的な選択肢となる。ゲルシンガーのチームは現在、車載・モバイル機器向けに設計された「光子推論チップ」を開発中で、消費電力は1ワット未満を目指している。

編集後記：光の力と現実の重力

ゲルシンガーのビジョンは確かに胸躍るものだが、慎重な楽観主義を保つ必要がある。光子計算は実験室では驚異的な性能を示しているものの、大量生産と商業化には依然として大きな障壁が立ちはだかっている。現在のTSMCやサムスンの生産ラインは電子チップ向けに設計されており、光子チップの製造には全く新しいプロセスと材料（ニオブ酸リチウム、窒化シリコンなど）が必要となる。さらに、光子の論理ゲートの実装は複雑で、現時点では特定の演算（行列乗算など）に限られており、汎用計算を実行することはできない。

それでも、半導体業界のベテランであるゲルシンガーの影響力は侮れない。彼はインテル在任中に「シリコンフォトエレクトロニクス」プロジェクトを主導し、インテル退社後にはVMwareを創業した。「AIがあらゆる算力を飲み込み、既存技術ではそれに応えられない」という彼の業界トレンドの読みはすでに証明されている。光子計算がAIアクセラレーターにおいて先行して実用化されれば、ポストムーア時代への現実的な道が開かれるだろう。

おそらく、ゲルシンガーが言うように、ムーアの法則は死んでいない。ただエンジンを換える準備をしているだけだ。そして光ビームこそが、その新しいエンジンの燃料になるのかもしれない。

本稿はWIREDより編訳