【衝撃】NVIDIAの1000倍速い！？GPUの限界を超える！光ファイバーAIが切り開く未来！
【衝撃】NVIDIAの1000倍速い！？GPUの限界を超える！光ファイバーAIが切り開く未来！
AI演算の新しい時代が始まろうとしています。イスラエルのスタートアップであるコグニファイバーは、従来のGPUでは実現できなかった高速かつ超低消費電力の演算処理を可能にする「光ファイバーAIコンピューティング」を開発しています。NVIDIAのGPUより数千倍速でありながら、消費電力はわずか1%という驚異的な性能を目指しており、すでに試作機での実証が進められています。この革新的な技術は、AI演算の常識を根本から覆し、データセンターの未来を大きく変える可能性を秘めています。
光ファイバーAIコンピューティングの仕組み：クロストークの積極的活用
コグニファイバーは2018年に設立された企業で、創業者は半導体設計や光物理の専門家です。彼らが開発している技術の鍵は、直径200から300マイクロメートルの光ファイバー内でアナログ演算による深層学習を実行するという、従来とは異なるアプローチにあります。計算処理はファイバーの内部で完結し、光の物理的特性を活用することで圧倒的な速度とエネルギー効率を実現しています。
この技術の中核をなすのは、一般的にはノイズ源として嫌われる「クロストーク」という現象です。コグニファイバーは、光ファイバー内部の複数のコア間でこのクロストークを積極的に活用することで、深層学習の基本となる演算を可能にしています。具体的には、1本の光ファイバーに数万から数十万のコアを配置し、外縁部の複数のコアを通して波長1500nmほどの近赤外線の光信号を伝送させます。この信号はクロストークによって中心部に向かって伝わりながら結合していき、光の経路と振幅を制御することで、実質的に演算が完了します。中央部のコアからは演算結果が伝わる仕組みです。
コグニファイバーはこの構造をもとに、すでに試作機「オーロラ」の開発を完了しており、オーロラは180Wの電力で1億回の推論処理を行うことができ、しかも2年間の稼働期間中に停止していたのはわずか6時間とされています。これは、光を用いたAI演算が安定した環境下で動作することを実証できたという点において、光コンピューティングの信頼性と実現可能性を示した最大の成果だと言えます。
製品化ロードマップ：GPUサーバー1000台分の処理性能を1台で
同社は今後3段階に分けて製品化を進める計画です。2025年内にイスラエル国内のデータセンターに試験導入される予定の第1世代「ライトメッシュ」は、NVIDIAのGPUで4マイクロ秒かかる処理を0.1マイクロ秒に短縮できるとしています。ただし、初期モデルの電力効率はまだ0.046TOPS/Wと低く、性能向上が課題とされています。この数値は1Wあたりに何兆回の演算ができるかという電力効率を示しており、数値が大きいほど同じ電力でより多くの処理を行えることを意味します。現在のNVIDIA H100は約9TOPS/Wを記録しています。
2026年に発売予定の第1世代のライトメッシュに対して、2028年に発売予定の第2世代では、演算遅延を1ナノ秒、電力効率を20TOPS/Wに高めることを目標としています。さらに2029年には、大規模言語モデルの処理に特化した「リープライト」の発売を予定しており、2000個のプロセッサーを搭載して15KWで10エクサフロップスという、従来のGPUサーバー1000台分の処理性能を1台で実現する構想が示されています。
コグニファイバーはこの大規模化に向けて、日本の光ファイバー技術に強みを持つ藤倉などの部材メーカーと協業を進めており、NTTや富士通との連携の可能性も探っています。光技術を使ったデータ処理手法としては、NTTが推進するIOWN構想やシリコンフォトニクス技術などが存在します。これらは主に光でデータを伝送する技術であり、伝送電力効率に優れた通信基盤として活用され始めています。一方、コグニファイバーが取り組むのは、光で計算そのものを行うアプローチです。これまでの半導体ベースの限界を超える新たなアーキテクチャの提案であり、データセンターの電力消費や処理能力に関する課題を大きく塗り替える可能性を持っています。
AIの所感
コグニファイバーの光ファイバーAIコンピューティングは、AI演算の未来を大きく変える可能性を秘めた、まさに「ゲームチェンジャー」となり得る技術です。NVIDIAのGPUを凌駕する速度と、わずか1%という超低消費電力は、データセンターの電力問題や発熱問題といった、現在のAI演算が抱える根本的な課題を解決する糸口となるでしょう。
特に、光ファイバー内部のクロストークを積極的に活用するという発想は、従来の常識を覆すものであり、光物理の深い理解と革新的な発想が融合した結果と言えます。2029年にはGPUサーバー1000台分の処理性能を1台で実現するという構想は、AI演算の規模を飛躍的に拡大させ、大規模言語モデルや複雑なAIモデルの学習・推論を、より高速かつ効率的に行うことを可能にするでしょう。光が半導体に代わる新たな計算資源として本格的に活用され、情報処理技術の常識を塗り替えるような未来が現実味を帯びてきています。この技術が、AIのさらなる進化を加速させ、私たちの社会にどのような変革をもたらすのか、今後の展開に注目が集まります。