【コラム】GPUの次は「光」が主戦場に　台湾サプライチェーンが挑むAI「光速戦争」

AMDの時価総額が1兆ドルを突破した。表面的にはAI相場の再燃に見えるが、その背後にあるより重要なシグナルは、AI半導体産業が戦場を移しつつあるということだ。

9月21日、AMDの株価は9.6％急騰し、時価総額が初めて1兆ドルの大台を超えた。市場が見て取ったのは、同社が半導体メーカーから、AIシステム全体を手がける企業へと変わりつつある姿だ。ラック規模のプラットフォーム「Helios（ヘリオス）」は、GPU、CPU、ネットワーク、ソフトウエアを一体化している。

エヌビディア（NVIDIA）はとうにGPUから、NVLink、Spectrum-X、さらにはCUDAや「AIファクトリー」へと領域を広げてきた。ブロードコム（Broadcom）はクラウド事業者による独自のAI半導体「XPU」やイーサネット網の構築を支援し、中国の華為技術（ファーウェイ）も「昇騰（Ascend）」チップ、ソフトウエア基盤「CANN」、自社の相互接続アーキテクチャでAIコンピューティング基盤を築いている。競争の単位は、1個のチップからAI工場全体へと広がった。

各社が相次いでAIファクトリーの構築に乗り出す中、新たなボトルネックも浮かび上がってきた。チップの演算はますます速くなっているのに、データ転送が追いつくとは限らないのだ。

AI工場を急速に膨張する都市に例えるなら、GPUは林立する超高層ビル、HBM（広帯域メモリー）はビルに隣接する高速倉庫、相互接続ネットワークは道路や鉄道にあたる。

ここ数年、業界はビルの建設に追われてきた。「H100」から「Blackwell」「Rubin」へと、GPUは世代ごとに演算能力を押し上げてきた。AMD、グーグル、アマゾン・ドット・コム、メタ、ファーウェイもAIチップを増やし続けている。だが、ビルが10倍に増えても道路が同じように拡張されなければ、通勤時間帯には都市全体が渋滞する。AIがいま直面しているのは、まさにこの問題だ。

1基のGPUは極めて高速に計算できるが、10万基のGPUを協調して動かすのはまったく別の話だ。大規模モデルの学習では、各GPUが絶えずデータをやり取りし、パラメーターを同期させなければならない。ネットワークが詰まれば、高価なGPUは手を止めてデータを待つしかない。

だからこそエヌビディアはNVLinkを開発し、AMDは「UALink」（AIアクセラレーター間の接続規格）を推進し、ブロードコムはイーサネットに賭けている。各社が取り組んでいるのは、実は同じ課題だ。10万個、さらには100万個のAIチップを、いかにして1個のチップのように協調させるか。各社は自らの「AI都市」の道路整備に乗り出したのである。 （関連記事： AIデータセンターの次世代通信でCPOが台頭　TSMCや台湾企業が3.2T時代に布石 ｜ 関連記事をもっと読む ）

しかし、道路そのものにも限界がある。現在、チップとサーバーの間の大量のデータ伝送は、依然として電気信号に頼っている。短距離であれば、銅線は安価で技術も成熟しており、都市の高速道路のような存在だ。だが都市が大きくなり、貨物が増え続けるなかで、すべてをトラックによる高速道路輸送に頼っていては、効率はいずれ頭打ちになる。

高速の電気信号も同じだ。伝送速度が上がり、距離が長くなるほど、信号の損失や消費電力、発熱の問題は深刻になる。AIデータセンターが数万基、数十万基のGPUを抱える規模になると、データを運ぶこと自体が大量の電力を消費し始める。そこでAI都市は高速鉄道を敷き始めた。この高速鉄道こそが、光インターコネクト（optical interconnect）だ。

光は大量のデータを運ぶことができ、高速・長距離の伝送ではエネルギー効率の面で優位に立つ。本当に注目すべき潮流は、光が一歩ずつチップへと近づいていることだ。CPO（Co-Packaged Optics、コパッケージド・オプティクス）が急速に注目を集めているのも、そのためだ。

従来の光モジュールは通常、スイッチの前面パネルに配置されている。データはスイッチチップを出た後、まずプリント基板（PCB）上の電気配線という「道路」を進み、光モジュールに到達して初めて光へ変換される。CPOは、この高速鉄道の駅をスイッチチップのすぐ隣に移すものだと考えればよい。

データはチップを出てすぐに電気から光に変換されるため、高速の電気信号が走る距離が短くなり、その後は光ファイバーで大量のデータを伝送する。発想自体はシンプルだ。電気で運ぶのがますます苦しくなるのなら、データを早めに光に乗せればよい、ということだ。

データセンター間で使われてきた光接続は、次いでラック間へと広がり、今後はAIの演算密度が高まるにつれて、パッケージ、さらにはチップへと近づいていく可能性がある。こうしてAIをめぐる次のハードウエア戦争の問いが、次第に浮かび上がってきた。光は最終的に、GPUにどこまで近づくのか。

このことは、AIハードウエアでいま一段と鮮明になっている二つの技術の方向性も説明している。一方は「光の道を造る」こと、もう一方は「水の道を掘る」ことだ。

光の道を造るとは、シリコンフォトニクスやCPO、高速光インターコネクトによって、データ搬送の課題を解決することだ。水の道を掘るとは、液冷や微細流路（マイクロチャネル）、新素材によって、高密度のAIチップが生み出す膨大な熱を取り除くことだ。両者は同じ問題から生じている。AIは、より多くの演算能力と電力をより狭い空間に詰め込むと同時に、ますます多くのチップの協調動作を求めているのだ。

過去数十年、半導体産業は「いかに多くのトランジスタを1個のチップに詰め込むか」に力を注いできた。AI時代には、さらに大きな工学上の課題が加わった。10万個のチップを、いかにあたかも1個のチップのように動かすか、である。 （関連記事： AIデータセンターの次世代通信でCPOが台頭　TSMCや台湾企業が3.2T時代に布石 ｜ 関連記事をもっと読む ）

このため、AI競争における価値の源泉もGPUの外側へと広がり始めている。HBM、先端パッケージング、高速スイッチ、シリコンフォトニクス、CPO、電源、液冷の重要性がそろって高まっている。

これこそが、台湾が次の段階で最も注目すべき点だ。GPUの時代、台湾は台湾積体電路製造（TSMC）の先端プロセスとCoWoS（TSMCの先端パッケージング技術）に加え、鴻海精密工業、広達電脳（クアンタ・コンピューター）、緯創資通（ウィストロン）、緯穎科技（ウィウィン）などのAIサーバー製造能力によって、世界のAIハードウエア供給網の中核に立った。光インターコネクトの時代に入っても、これまでの強みをさらに前へと伸ばしていく必要がある。

中国メーカーは高速光モジュールの量産とコスト管理ですでに厚い基盤を持ち、米国はスイッチチップやSerDes（高速シリアル通信回路）、システムアーキテクチャなどの重要技術を握っている。台湾にとって次の焦点となるのは、半導体製造と先端パッケージングの能力を、シリコンフォトニクスやCPO、光電融合へと広げていくことだ。

光学部品がスイッチチップにますます近づくにつれ、半導体製造、先端パッケージング、光通信という本来は別々だった産業が交わり始めている。これこそが、台湾にとって次のチャンスになるかもしれない。

エヌビディアのジェンスン・フアン（黄仁勲）CEOは、いち早くGPU戦争を「AIファクトリー」戦争へと変えた。いまやAMDやブロードコムなどの競合も、それぞれ独自のエコシステムを築き始めている。AI工場がますます巨大になるにつれ、戦場はおのずと次の物理的なボトルネックへと移っていく。

AIの前半戦で台湾にとって最も重要だったのは、チップを作り上げる力だった。AIファクトリーの時代に入り、次に問われるのは、それらのチップを光でつなげるかどうかだ。このAIの「光速戦争」は、台湾がGPU時代に培った優位性を、次のAIハードウエアのサイクルへと持ち込めるかどうかも左右することになる。

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編集：梅木奈実 （関連記事： AIデータセンターの次世代通信でCPOが台頭　TSMCや台湾企業が3.2T時代に布石 ｜ 関連記事をもっと読む ）

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