2025年、光学並列コンピューティングの最前線：ムーアの法則を超える新時代の幕開け
ムーアの法則の終焉と新たな課題
皆さんは、ムーアの法則が2025年に物理的限界へ到達したことをご存知でしたか？トランジスタの微細化は限界に達し、量子トンネルや発熱、コストの高騰など、従来のアプローチではAIやビッグデータの計算需要に応えられなくなっています。データセンターの電力消費は世界全体の2%に迫り、AIチップだけで1.5%を超える可能性も指摘されています。これにより、従来の「小型化による性能向上」だけでは限界が明らかになりました。
GPUの限界とエネルギー問題
AIモデルのトレーニングや推論に不可欠なGPUですが、その消費電力は1チップあたり1,200W以上、今後はさらに増加が予想されています。冷却のためのイマージョンクーリングなど新技術も導入されていますが、電気代や環境負荷は増大する一方です。GoogleやMetaなどの大手企業も、持続可能な運用のために新たな計算技術を模索しています。
光学コンピューティングの台頭：OPUとは何か？
ここで注目されるのが光学コンピューティング、特に光学プロセッシングユニット（OPU）です。OPUはAIの行列演算や信号処理に特化し、電子の代わりに光子を使って超高速かつ低消費電力で計算を実現します。2025年には中国の研究チームが100以上の波長を用いた並列光学チップを発表し、従来のGPUを凌駕する性能を示しました。光は電子と違い、同じ空間を複数の信号が同時に通過できるため、並列処理に極めて有利です。
OPUとGPUの違いと補完関係
GPUは万能型の計算装置ですが、OPUはAIのコアとなる行列演算に特化したスペシャリスト。光子による計算は遅延がほぼゼロで、発熱や抵抗も最小限。データセンターやエッジデバイスでのAI処理を劇的に高速化・省エネ化できます。ただし、OPUは全ての計算に万能ではなく、GPUと組み合わせることで最適なパフォーマンスを発揮します。
物理的限界と普及への壁
OPUの最大の課題は、光を使うために必要なレンズや導波路などの部品サイズが、光の波長（数百～数千ナノメートル）より小さくできないことです。電子トランジスタが2nmまで小型化できるのに対し、フォトニック部品は物理的に限界があります。また、電子回路との統合や製造コスト、光学メモリの保持時間やスケーラビリティなど、実用化には多くの技術的ハードルが残っています。
最新動向：2025年の研究・産業界の取り組み
2025年は日本国内外で光学コンピューティングの研究会や展示会が多数開催されています。NTTやNEC、産業技術総合研究所などが中心となり、AI向け光半導体やオールフォトニクスネットワーク（APN）などの実証が進行中です。中国のMeteor-1チップや、IOWN構想の進展も話題となり、データセンター向けの導入が本格化しています。ガートナーやSHIFT ASIAなどの調査会社も、光学コンピューティングを2025年の注目トレンドに挙げています。
韓国コミュニティとブログの反応：期待と懸念
韓国の네이버や티스토리、더쿠、디시인사이드などのコミュニティでは、「AIの電力問題を解決する救世主」「ついにGPUの時代が終わるかも」といった期待の声が多く見られます。一方で「コストが高すぎる」「既存システムとの統合が難しい」「量産化にはまだ時間がかかる」など、現実的な課題を指摘する意見も根強いです。実際のブログ記事でも、技術解説や最新ニュースへの関心が高まりつつあります。
グローバルな文化的背景と今後の展望
光学コンピューティングは単なる技術革新にとどまらず、持続可能性やデジタル主権、国家間競争の象徴にもなっています。中国、米国、韓国、日本が激しく競い合い、次世代AIハードウェアの覇権を目指しています。国際的なファンやテックコミュニティにとって、OPUの進化はAIやデータセンター、家電まで幅広い分野に影響を与える「未来の常識」となるでしょう。2030年にはOPUがAIデータセンターで主流となる可能性も高く、今後の動向から目が離せません。
