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AIの電力爆食を止める救世主？「光電融合半導体」が未来の省エネの鍵を握る理由

こちらのブログ　ネット企業に勤める人がほとんどかと思いきや、大手半導体関連メーカーの人もたくさん見ていたんですね・・・

 

「AIと光電融合半導体どう関係あるの？」

「うちのところの装置には関係あるの？」

 

という質問を多くいただいたのでリクエストにおこたえして解説

光電融合半導体の概念を説明しているサイトは多いけど、半導体製造にどう関係あるの？という説明にまで言及しているサイト少なくて情報不足かも。。。。

 

＊一応、、、私はプロセスエンジニアではないから、

Google Gemini2.5pro with deepresearchに調べてまとめてもらった（技術文書はgeminiの得意分野っぽい)

質問されてもこたえられないかも　あと基本ブログ公開前はハルシネーション気にしているから、内容を事前チェックしているけど、専門的すぎて、内容チェックしきれないからこの情報は自己責任で。。。

補足等あればこちらの記事へのコメントへ

 

＊今のAIはこういうレポートを自動で調べて、かけるほど発展してるよ・・・

AIを過小評価をしている人、、、AIが人間に勝てるはずはないと・・・（特に年配者・・・）もいるかもしれないけれど

もちろんAIが何も考えずに誰でも使いこなせるわけではなく、AIを使いこなすための、ツール選びのノウハウやプロンプトの書き方のノウハウが重要。

ノウハウを身につけ、AIを使いこなせる人は給料も爆増。「AIが人間に勝てるはずはない」と鷹をくくってる人は仕事なくなるかも。

だからと言って日本企業の大半がそうだけど、雇用を守ろうとAIを拒絶していると、ライバル企業（海外含む）に水をあけられてい、企業の体力が奪われ、ますます雇用が守れなくなる。

→全員がAI使いこなせるようになるのが、雇用を守れてベター

流行に踊らされているのではなく、まあそうなるわな・・という感想。

xtech.nikkei.com

 



AIの電力爆食を止める救世主？「光電融合半導体」が未来の省エネの鍵を握る理由



序章：データセンターで静かに進行する危機

 

私たちがChatGPTのような生成AIの驚異的な能力に目を見張るその裏側で、それを支える巨大なデータセンターでは静かな、しかし深刻な危機が進行しています。これは未来の話ではありません。AIの進化そのものの足かせとなりかねない、「今、そこにある危機」なのです。

AIのエネルギー消費に関する統計は、その深刻さを物語っています。AIサーバーは1台で10kW（10,000ワット）もの電力を消費することがあり、これは従来のサーバーの20倍近くです 1。問題は個々のサーバーにとどまりません。データセンター、AI、暗号資産を合わせた世界の総消費電力は、2022年の460TWh（テラワット時）から2026年には1,000TWh超へと倍増し、日本の年間総電力消費量に匹敵する規模に達すると予測されています 2。

さらに、この膨大な電力の多くは計算そのものではなく、強力なチップが発する強烈な熱を冷却するために使われます。データセンターのエネルギー予算のうち、実に40%近くが冷却設備のためだけに費やされているのです 1。

デバイスの種類

標準的な消費電力

ノートパソコン

40～50W

デスクトップパソコン

約200W

従来のデータセンターサーバー

数百W～1,000W

AIサーバー (例: NVIDIA DGX)

約10,000W (10kW)

この問題の根源は、物理的な限界にあります。AIモデルを動かすためにチップ上のトランジスタをより高密度に詰め込み、高速で動作させると、銅配線の電気抵抗によって膨大な熱と電力消費が発生します。これが技術の進歩と持続可能性の双方にとって、最大のボトルネックになりつつあるのです 4。

この状況は単なるコストや環境問題にはとどまりません。AI開発の未来そのものを脅かす構造的な課題です。エネルギー供給は有限であり、地政学的な制約も受けます 6。このままエネルギー需要が指数関数的に増え続ければ、いずれ供給との衝突は避けられません。すでに大規模言語モデル（LLM）の学習と運用コストの大部分をエネルギーコストが占めており 9、この傾向が続けば、潤沢で安価なエネルギーを確保できる国家や巨大企業だけが最先端AI開発の競争に参加できる「エネルギー格差」が生まれる可能性があります。

この電力爆食という巨大な壁を打ち破る「救世主」として登場したのが、「光電融合半導体」です。これは、電力消費の激しい電子（エレクトロン）による通信を、高効率な光子（フォトン）に置き換えることで、問題を根源から解決するパラダイムシフトなのです。

 

第1章：光電融合半導体とは何か？電子から光子への転換

 

では、光電融合半導体とは一体何なのでしょうか。専門用語を避けて言えば、これは「計算」を得意とするエレクトロニクス（電子技術）の世界と、「通信」を得意とするフォトニクス（光技術）の世界を、一つのチップ上、あるいは同じパッケージ内で融合させる技術です 11。

強力なアナロジーを使うなら、こうイメージしてください。プロセッサチップは、すべての計算が行われる巨大な都市です。従来、私たちはこの都市の中で情報を移動させるために、渋滞しやすく熱を発生させる銅の高速道路（電気配線）を使っていました。光電融合は、この道路を光のトンネル（光導波路）に置き換えるようなものです。これにより、データは交通渋滞も熱の発生もほとんどなく、光の速さで移動できるようになります。

この技術がもたらす主なメリットは以下の通りです。

  • 劇的な低消費電力化：光による伝送は、電子を銅線に押し流すよりもはるかに少ないエネルギーで済み、発熱も大幅に抑制できます。これにより、AIの電力問題を根本から解決します 8。
  • 高速・大容量化：光は電気信号よりも速く、また異なる色（波長）の光を同時に使うことで、電気配線とは比較にならないほど大量の情報を伝送できます。これにより、通信のボトルネックが解消されます 14。
  • 低遅延：電気信号に伴う遅延をなくすことで、コンピューティングシステム内の異なる部品間の通信がほぼ瞬時に行えるようになります 12。

この技術を支える重要なコンセプトが二つあります。一つは「シリコンフォトニクス」です。これは、従来のコンピューターチップと同じシリコン材料と製造技術を使って、光の部品（光導波路や変調器など）を作る技術です。コストと拡張性の面で非常に重要です 15。もう一つが「コパッケージド・オプティクス（CPO）」で、これは光の出入り口となる部品をCPUやGPUといった主要なプロセッサのすぐ隣に、同じパッケージ内に実装する技術です。これにより、データが非効率な電気配線を移動する距離を最小限に抑え、すぐに光に変換できます 15。

この技術革新は、単なる省エネ以上の意味を持ちます。現代のAIプロセッサは計算能力自体は非常に高いものの、その性能はメモリや他のチップからいかに速くデータを受け取れるか、という点に制約されています 17。つまり、計算速度ではなくデータ供給がボトルネックとなっているのです。光電融合、特にCPOは、この通信のボトルネックを直接解消します。チップ間の通信をほぼ瞬時に、かつ大容量にすることで、プロセッサが「データ飢餓」に陥ることなく、その性能を最大限に引き出すことを可能にします。これは、コンピューティングの設計思想を「計算中心」から「通信中心」へと転換させる、根本的なアーキテクチャの変革なのです。

より視覚的に理解したい方のために、NTTが公開している「『光電融合技術』を解読[イラスト付き]」は、これらの概念を非常に分かりやすく解説しています 8。

 

第2章：製造プロセスの変化：2つの工程が織りなす物語

 

光電融合半導体の登場は、半導体製造の現場にどのような変化をもたらすのでしょうか。その答えは、半導体製造の伝統的な二つの工程、すなわちシリコンウエハー上に回路を形成する「前工程」と、ウエハーを個々のチップに切り出し、パッケージングして検査する「後工程」に分けて考えることで見えてきます 18。光電融合半導体の製造物語は、前工程における「進化」と、後工程における「革命」の物語です。

 

前工程：革命ではなく、進化

 

「前工程の装置は対応不要なのか？」という疑問に対する答えは、単純な「はい」か「いいえ」ではありません。正しくは、完全な刷新ではなく、既存のインフラを活かした「進化」が求められる、ということです。

シリコンフォトニクスの最大の戦略的利点は、既存のCMOS（相補型金属酸化膜半導体）製造で使われている、成熟し、かつ莫大な投資によって築き上げられたインフラを活用できる点にあります 15。これにより、全く新しい製造工場をゼロから建設する必要がなくなり、コストを劇的に下げ、技術の普及を加速させることができます。この経済的な合理性こそが、この技術が研究室の特殊な技術から、商業的に大規模生産可能なソリューションへと飛躍する原動力となっています。

もちろん、変化が全くないわけではありません。露光やエッチング、成膜といった中核的な装置は共通ですが、新たなプロセスや材料が導入されます。

  • 光導波路の形成：ウエハー上に「光のトンネル」を形成する必要があります。これには、光を効率的に導くための特殊な構造を作るためのエッチングや成膜プロセスが追加されます 19。
  • 異種材料の集積：シリコンは光を導くのは得意ですが、光を生成するのは苦手です。そのため、レーザーや変調器を作るために、リン化インジウムのような化合物半導体をシリコンウエハー上に集積する必要があります。NTTの「メンブレン化合物半導体技術」は、これらの材料を超薄膜として集積することを可能にする重要な技術革新です 21。

結論として、前工程では全く新しい種類の製造装置が大規模に必要になるわけではありません。しかし、既存装置におけるプロセスフローの変更、新しい材料の取り扱い、そしてレシピの精密な調整は不可欠です。重要なのは、既存のエコシステムを最大限に活用し、ゼロからスタートするのではないという点です。

 

後工程：組み立ての新フロンティア

 

最も大きな変化と挑戦が待ち受けているのが、後工程です。ここは、光電融合革命のメインステージと言えるでしょう。

ここでの中心的な課題は、もはや単一のチップを保護することではありません。CPUやGPUといったロジックチップ、メモリ、そして光I/Oチップレットといった複数の異なる部品を組み合わせた、複雑な小型システム「システム・イン・パッケージ（SiP）」を組み立てることです。この変化は、半導体業界の力学を根本から変えつつあります。何十年もの間、半導体の進化はトランジスタを微細化する前工程の革新（ムーアの法則）が牽引してきました。後工程は単なる「パッケージング」と見なされがちでした。しかし、前工程の微細化が物理的・経済的限界に近づくにつれ、性能向上の主役は、異なる機能を持つチップレットを巧みに統合する後工程の技術（More than Moore）へと移っています。

光I/Oチップレットの統合は、この流れを決定づけるものです。これにより、後工程、特に高度なパッケージング技術を制する企業が、未来のコンピューティング性能を左右する鍵を握ることになります。後工程で求められる主要なプロセスと装置の進化は以下の通りです。

  • ダイボンディングと異種集積（2.5D/3D実装）：これが核心部です。電気チップと光チップという種類の異なるチップを、極めて高い精度で配置・接続する装置が必要になります。チップを横に並べる2.5D実装や、縦に積み重ねる3D実装といった先端技術が駆使され、チップ間の距離を極限まで縮めます 22。これは、ASEやAmkorといったOSAT（後工程受託企業）が専門とする領域です。
  • 超精密な光軸調整：これは従来の半導体パッケージングにはなかった、全く新しい挑戦です。電気配線はある程度の誤差が許容されますが、光ファイバーとチップ上の光導波路の位置が少しでもずれれば、信号は失われてしまいます。そのため、サブミクロン単位の精度で光ファイバーを位置決めし、固定する新しい高精度実装・接合装置が不可欠です 16。
  • 検査とプロービング：検査工程は格段に複雑になります。検査装置は、高速な電気信号と、光の強度や波長といった光信号の両方を、同じデバイス上でテストできなければなりません。これには、新しいハイブリッド検査プラットフォームが求められます 18。
  • パッケージングと封止：最終的なパッケージは、BGA（ボール・グリッド・アレイ）のような電気的な接続端子だけでなく、光ファイバーを接続するためのポートも備える必要があります。また、繊細な光部品を保護するための特別な封止技術も必要です 18。

後工程、特に先端パッケージングと検査は、新しい装置と技術が最も求められる領域です。ここで主役となるのは、ダイボンディング、光軸調整、ハイブリッド検査に特化したOSATや装置メーカーとなるでしょう 22。

 

第3章：全体像：NTTのIOWN構想と光が動かす未来への競争

 

光電融合は、単なる部品レベルの技術革新ではありません。それは、インターネットとコンピューティングの未来に向けた、より壮大な構想を実現するための核心的な要素です。その最も代表的な例が、NTTが推進する「IOWN（Innovative Optical & Wireless Network）」構想です 27。

IOWNとは、よりスマートで持続可能な世界を創造することを目指す次世代の通信基盤です。その目標は、現在のネットワークに比べて「電力効率100倍、伝送容量125倍、エンド・ツー・エンド遅延200分の1」という、極めて野心的なものです 29。これらの数字は、核となる技術として光電融合がなければ達成不可能です。

この技術は、IOWN構想の3つの主要な柱を支えています。

  • オールフォトニクス・ネットワーク（APN）：データが発信源から宛先まで、途中で電力消費の大きい電気信号に変換されることなく、一貫して光のまま伝送されるネットワークを構築します 29。
  • デジタルツインコンピューティング（DTC）：現実世界をリアルタイムかつ高精細にサイバー空間上に再現する技術で、APNが提供する超大容量・低遅延通信が不可欠です 32。
  • コグニティブ・ファウンデーション（CF）：これらすべてのICTリソースを賢く統合管理する基盤です 31。

しかし、これは日本だけのプロジェクトではありません。光電融合をめぐる競争は、世界的なものとなっています。この技術競争は、単に優れた製品を作るというレベルを超え、次世代のインターネットとコンピューティング基盤の標準を誰が定義し、支配するかをめぐる地政学的な戦いの様相を呈しています。

NTTがこの分野のパイオニアである一方、他の巨大IT企業も多額の投資を行っています。シリコンフォトニクスに関する特許保有数ではIntelがトップを走り、世界最大の半導体製造受託企業であるTSMCは、NVIDIAやBroadcomといった主要顧客向けに独自のCPOプラットフォームを開発しています 33。これは、この技術が成熟期に入り、すべての主要プレイヤーがその重要性を認識していることの証です。

NTT、Intel、Sonyによって設立された「IOWNグローバルフォーラム」は、業界標準を構築しようとする動きを示しています 31。NTTのIOWN構想は、日本の技術革新を核とした新しいアーキテクチャを世界に提案する大胆な試みであり、その成否は21世紀のAI駆動型経済における国際的な力関係に大きな影響を与える可能性があります。

 

結論：次世代AIを、持続可能な形で動かすために

 

AIの爆発的な成長は、持続不可能なエネルギー危機を生み出しました 2。光電融合半導体は、コンピューティングシステム内でのデータの移動方法を根本的に変えることで、この危機に対する強力な解決策を提示します 12。

本稿で見てきたように、この技術はチップ上で光と電気を融合させ、消費電力を劇的に削減します。その製造には変化が伴いますが、それは前工程における既存技術の「進化」と、後工程における先端パッケージング技術を中心とした「革命」です。装置対応の主戦場は、高精度なチップと光ファイバーの位置合わせやハイブリッド検査が求められる後工程となります。

光電融合は、単なる省エネ技術ではありません。それは、私たちが電力の物理的な制約や地球環境への負荷に縛られることなく、さらに強力なAIモデルやインテリジェントなシステムを構築し続けることを可能にする鍵です。より速く、より賢く、そしてより持続可能なデジタル社会を実現するための、まさに基盤となるテクノロジーなのです。

引用文献

  1. AIと消費電力、水冷データセンターの課題 - YouTube, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=rDty-zI45YE
  2. 【2025年最新】世界がデータセンターだらけに？！生成AIによる電力需要爆増と各国のデータセンター設立状況について！ ｜サステナブル・トゥデイ - Sustainable Today, 8月 22, 2025にアクセス、 https://sa-today.jp/articles/many-datacenter
  3. データセンターの電力消費量 2030年に日本超え IEA報告書 | 一般社団法人 日本原子力産業協会, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.jaif.or.jp/information/ai_energy
  4. 生成AIが引き起こす深刻な｢電力不足｣解決のカギ 検索エンジンと比べても生成AIは電力爆食, 8月 22, 2025にアクセス、 https://toyokeizai.net/articles/-/857080?display=b
  5. AIは電力食い。5年後には日本の電力消費量をぶっちぎる | ギズモード・ジャパン, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.gizmodo.jp/2025/05/ai-is-very-power-hungry.html
  6. AIは経済成長をけん引し続けるために、電力をもっと必要とする, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.imf.org/ja/Blogs/Articles/2025/05/13/ai-needs-more-abundant-power-supplies-to-keep-driving-economic-growth
  7. AI需要で電力逼迫、アメリカ大陸の半数以上が10年先までエネルギー不足のリスクに直面, 8月 22, 2025にアクセス、 https://ledge.ai/articles/ai_power_demand_energy_shortage
  8. 圧倒的な低消費電力化を実現する「光電融合技術」デバイス製造 新 ..., 8月 22, 2025にアクセス、 https://group.ntt/jp/magazine/blog/photonics_electronics_convergence_pressconference/
  9. LLM(GPT-3)と人の消費電力の比較｜imash - note, 8月 22, 2025にアクセス、 https://note.com/imashroom/n/nb31229ff8f83
  10. 生成AIの課題、消費電力 – グリーンAIから「Green Micro AI」へのアプローチがもたらす解決策, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.fronteo.com/ai-learning/green-micro-ai
  11. business.ntt-east.co.jp, 8月 22, 2025にアクセス、 https://business.ntt-east.co.jp/bizdrive/column/post_310.html#:~:text=%E5%85%89%E9%9B%BB%E8%9E%8D%E5%90%88%E3%81%A8%E3%81%AF%E3%80%81%E5%BE%93%E6%9D%A5,%E3%81%A8%E5%91%BC%E3%81%B0%E3%82%8C%E3%82%8B%E3%81%93%E3%81%A8%E3%82%82%E3%81%82%E3%82%8A%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82
  12. 光電融合とは？次世代通信・AI社会を支える革新技術 - トナリズム株式会社, 8月 22, 2025にアクセス、 https://tonarism.co.jp/media/media_detail.php?b_id=168
  13. 光電融合とは？次世代技術の可能性と活用事例を徹底解説 - 計測エンジニアリングシステム, 8月 22, 2025にアクセス、 https://kesco.co.jp/blog/12661/
  14. 光電融合とは？：光の高速性と電子の制御性を利用 ｜半導体Times - note, 8月 22, 2025にアクセス、 https://note.com/semicontimes/n/nf5b2ede6bd7d
  15. 新たなデジタル社会を切り拓く「光電融合」：世界で開発が加速－前編－ | NTT技術ジャーナル, 8月 22, 2025にアクセス、 https://journal.ntt.co.jp/article/35349
  16. 光電融合とは？シリコンフォトニクスで必要となる高精度加工技術 ..., 8月 22, 2025にアクセス、 https://orbray.com/magazine/archives/8114
  17. 通信インフラ200年目の大変革IOWNと光電融合技術とは？ | サイエンス リポート, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.tel.co.jp/museum/magazine/report/202308_01/
  18. 光半導体の製造 その工程と品質管理 – TECH TIMES | 製造系 ..., 8月 22, 2025にアクセス、 https://techtimes.dexerials.jp/photonics/semiconductor_process/
  19. 半導体製造を高精度化・安定化させるには - 計測エンジニアリングシステム, 8月 22, 2025にアクセス、 https://kesco.co.jp/blog/9979/
  20. 光導波路の製造方法および光導波路の製造装置 | 特許情報 - J-Global, 8月 22, 2025にアクセス、 http://jglobal.jst.go.jp/public/201503027739014156
  21. 光電融合デバイス技術 | NTT R&D Website, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.rd.ntt/iown_tech/post_6.html
  22. 光電融合分野におけるOSAT（後工程受託企業）とは | T&M ..., 8月 22, 2025にアクセス、 https://tm-co.co.jp/glossary/%E5%85%89%E9%9B%BB%E8%9E%8D%E5%90%88%E5%88%86%E9%87%8E%E3%81%AB%E3%81%8A%E3%81%91%E3%82%8Bosat%EF%BC%88%E5%BE%8C%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%8F%97%E8%A8%97%E4%BC%81%E6%A5%AD%EF%BC%89%E3%81%A8%E3%81%AF/
  23. 光電融合に向けた次世代コパッケージ技術と 光集積・接続技術の最新動向 - イーコンプレス, 8月 22, 2025にアクセス、 https://ecompress.co.jp/event/%E5%85%89%E9%9B%BB%E8%9E%8D%E5%90%88%E3%81%AB%E5%90%91%E3%81%91%E3%81%9F%E6%AC%A1%E4%B8%96%E4%BB%A3%E3%82%B3%E3%83%91%E3%83%83%E3%82%B1%E3%83%BC%E3%82%B8%E6%8A%80%E8%A1%93%E3%81%A8-%E5%85%89%E9%9B%86/
  24. 【半導体製造プロセス入門】後工程装置の種類と概要 | アイアール技術者教育研究所, 8月 22, 2025にアクセス、 https://engineer-education.com/semiconductor-processes-24_post-process/
  25. IOWN構想特集 - NTT技術ジャーナル, 8月 22, 2025にアクセス、 https://journal.ntt.co.jp/wp-content/uploads/2020/09/JN20200804_all.pdf
  26. 世界中が熱い！半導体政策・動向を紐解く－後編－ | NTT技術ジャーナル, 8月 22, 2025にアクセス、 https://journal.ntt.co.jp/article/22769
  27. NTTのIOWN構想とは？何がすごいのかをわかりやすく解説 - sellwell(セルウェル), 8月 22, 2025にアクセス、 https://sellwell.jp/column/new-business/ntt-iown/
  28. IOWNってなぁに？ - NTT Group, 8月 22, 2025にアクセス、 https://group.ntt/jp/group/iown/whats.html
  29. IOWN構想とは？次世代の光通信技術をわかりやすく紹介 - Akkodis, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.akkodis.com/ja/trends/insights/what-is-iown
  30. 光電融合技術：デジタル社会の未来を変革する革新技術, 8月 22, 2025にアクセス、 https://ogawahirofumi.com/optical-electronics-convergence-technology-iown/
  31. IOWN｜NTT R&D Website, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.rd.ntt/iown/
  32. IOWN構想とは？ その社会的背景と目的 - NTT R&D Website, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.rd.ntt/iown/0001.html
  33. 光が世界を変える!!光電融合へ、TSMC動く!!IOWNへの影響は? NTT - YouTube, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.youtube.com/watch?v=x5DOiCMxTXc&pp=0gcJCfwAo7VqN5tD
  34. AIの普及により電力需要が急増！ 電力不足を防ぐ取り組みを解説 - JOGMEC, 8月 22, 2025にアクセス、 https://www.jogmec.go.jp/publish/plus_vol27.html?mid=hp250327
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