1. これは何の話？
中国・上海交通大学の科学者チームが、情報転送に電気ではなく光を用いる新しいAIチップ「LightGen」を発表しました。このチップはNVIDIAの最先端GPU「A100」と比較して100倍の処理速度と100分の1の消費電力を実現したと報告されています。
AIチップの開発動向を追う技術者やデータセンター運用者にとって、光コンピューティングの実用化レベルを判断する重要な研究成果です。研究結果はScience誌に掲載されており、査読済みの学術論文として発表されています。
2. 何がわかったか
LightGenは136.5平方ミリメートルのチップ上に200万個以上の光子「ニューロン」を集積しています。これらのニューロンは従来のトランジスタのようなオンオフスイッチではなく、情報を並列処理する設計で、人間の脳を模倣した特殊部品とされています。
ベンチマークテストでは、最大3万5700TOPS（Tera Operations Per Second）の演算能力と、ワットあたり664TOPSのエネルギー効率を達成しました。これがNVIDIA A100の100倍の処理速度と100分の1の消費電力に相当すると報告されています。ただし、この比較条件の詳細は記事中で明示されていません。
3. 他とどう違うのか
従来の電子チップは電気信号でデータを転送するため、熱を発し膨大な電力を消費します。光コンピューティングの概念自体は以前から知られていましたが、画像合成や動画生成といった複雑な生成AIタスクの処理は困難でした。
LightGenのチームは、新しいアーキテクチャの構築、新しいトレーニングアルゴリズムの開発、高い集積密度の実現という3つの領域に注力し、「光潜在空間」を活用した情報の効率的な圧縮と再構築を可能にしたと説明されています。
4. なぜこれが重要か
AIコンピューティングの最大の課題は電力消費です。データセンターは膨大な電力を消費しており、環境負荷が問題視されています。光チップが電子チップに対して100分の1の消費電力を達成できるなら、この課題に対する根本的な解決策になり得ます。
また、NVIDIAのGPUに依存する現在のAIインフラ構造に対して、全く異なるアプローチからの代替技術が登場した意義は大きいです。
5. 未来の展開・戦略性
このチップが商用化されれば、データセンターの環境負荷を大幅に軽減する可能性があります。ただし、研究段階から商用展開までには技術的・製造的な課題が残されています。
光コンピューティングはIntelやTSMCも取り組んでいる分野であり、競争が激化する可能性があります。中国発の技術として米国の輸出規制との関係も今後の動向に影響を与える要素です。
6. どう考え、どう動くか
例えば、大規模モデルを運用するインフラ担当者が、将来的なハードウェア選定の選択肢として光コンピューティング技術を視野に入れる局面です。
指針：
- この研究を起点に光AIチップの動向をウォッチリストに追加する。
- 商用化のタイムラインや実用条件に関する続報を追跡する。
- 自社のワークロードがどのようなチップ特性で最適化されるか再評価する。
次の一歩：
- 今日やること：Science誌の原著論文のアブストラクトを確認する。
- 今週やること：IntelやTSMCなど他社の光コンピューティング動向を3件調べる。
7. 限界と未確定
- 「100倍高速」「100分の1消費電力」の比較条件（ベンチマーク環境、ワークロード種類）の詳細が公開されていない。
- 商用化のタイムラインや製造コストは不明。
- 実際の生成AIタスク（画像生成、動画生成など）での性能検証の詳細は確認が必要。
8. 用語ミニ解説
- 電気ではなく光を使って情報を転送・処理するコンピューティング方式。熱や電力消費を抑えられる。（光コンピューティング / Optical Computing）
- データを最もコンパクトな形で高速に流すための光学的な情報空間。（光潜在空間 / Optical Latent Space）
9. 出典と日付
GIGAZINE（公開日：2025-12-24 / 最終確認日：2025-12-31）：https://gigazine.net/news/20251224-ai-chip-lightgen/
Science誌論文：https://www.science.org/doi/10.1126/science.adv7434
