ラムリサーチは、シリコンフォトニクス革命に向けたウェーハ製造装置業界のアプローチの指針を策定し、精密光学製造を通じて持続可能なAIのスケーリングを可能にする特殊技術のブレークスルーを推進しています。
人工知能（AI）のブームはエネルギー危機を引き起こし、国家全体よりも多くの電力を消費する恐れがあります。データセンターがAIの飽くなき計算能力への欲求に追いつこうと競争する中、ラムリサーチのようなテクノロジーリーダーは、高性能コンピューティングに対する考え方を再定義する可能性のある根本的な変化を形作っています。解決策の1つは、何十年にもわたってコンピューティングを支えてきた電気配線を、はるかに効率的なもの、つまり光に置き換えることです。
AIのエネルギー危機：データセンターの電力需要が急増している理由
ゴールドマン・サックスは、データセンターの電力需要が2030年までに160%増加し、年間945テラワット時に達すると予測しています。これは日本の全電力消費量に相当します。
この問題は、ソフトウェアの非効率性だけにとどまりません。ブルームバーグによると、AIトレーニング施設には数十万個のNVIDIA H100チップが設置されており、それぞれ700ワットの電力を消費します。これは大型テレビの約8倍の消費電力に相当します。冷却システムと合わせると、一部のハイパースケール施設では現在、3万世帯分の電力を必要としており、テクノロジー企業は専用原子力発電所の建設を真剣に検討しています。
出典：NVIDIA。平均推定値を除き、ラックの電力データはNVIDIAの仕様に基づいています。2025年以降は推定値です。AIサーバーラックはGPUラックを指します。汎用ラックはCPUを指します。
パラダイムシフト
この課題に対処するには、チップの設計と接続方法を根本的に変える必要があります。光を使ってデータを伝送するシリコンフォトニクスは、従来の電気接続に比べて速度と効率を劇的に向上させる可能性があります。精密光学製造はこのシフトを可能にし、エネルギー効率に優れた高性能コンピューティングの次世代を支えるスケーラブルなプロセスを実現します。
シリコンフォトニクスは、コンピューティングシステム内におけるデータ移動の仕組みを根本的に再構築するものです。この技術は、銅線に電子を送る代わりに、光子（光の粒子）を用いて、チップ上に直接集積されたナノスケールの光ファイバーケーブルのように機能するシリコン導波路を通して情報を伝送します。
効率性の向上は劇的です。光インターコネクトは、伝送データ1ビットあたりわずか0.05～0.2ピコジュールしか消費しません。これは、同等の距離における電気インターコネクトのはるかに高いエネルギー要件と比較して大幅に低い値です。伝送距離が長くなるにつれて、単一パッケージ内であっても、フォトニクスのエネルギー優位性は圧倒的なものになります。
TSMCは2023年後半以降、シリコンフォトニクスに関する複数の研究論文を発表しています。同社は、次世代AIコンピューティング製品に光インターコネクトアーキテクチャを統合するため、NVIDIAとのパートナーシップを発表しました。ラム氏は、シリコンフォトニクスへの移行に向けた業界のアプローチを主導しています。精密製造における深い専門知識を持つテクノロジーリーダーとして、当社はシリコンフォトニクス製造のロードマップを策定し、大手ファウンドリやファブレス企業と緊密に連携して、光インターコネクト特有の課題に取り組んでいます。
Yole Groupによると、シリコンフォトニクス市場は2023年の9,500万ドルから2029年には8億6,300万ドル以上に成長すると予想されており、この技術の急速な商用化を反映して年間45%の成長率を記録しています。
銅の限界：従来のインターコネクトではAIの拡張に対応できない理由
このエネルギー危機の根底には、長年にわたって蓄積されてきた根本的なボトルネックがあります。コンピューティング性能は猛烈なスピードで進歩していますが、これらの強力なプロセッサを接続するインフラはそれに追いついていません。ハードウェア浮動小数点演算（FLOPS）は過去20年間で6万倍も向上しましたが、DRAM帯域幅はわずか100倍、インターコネクト帯域幅は同期間でわずか30倍しか増加していません。
これにより、エンジニアが「メモリウォール」と呼ぶ制約が発生します。これは、プロセッサとメモリ間でデータが十分な速度で移動できず、利用可能なコンピューティング能力を最大限に活用できないという制約です。膨大なデータセットをグラフィックプロセッサ、高帯域幅メモリ、その他のコンポーネント間でシームレスにやり取りする必要があるAIアプリケーションでは、これらのインターコネクトの制限が重大なパフォーマンスのボトルネックとなります。
以前の世代では有効だったソリューション、つまり銅インターコネクトを単に縮小し、より高密度に実装するという方法は、物理的な限界に達しつつあります。これらの銅トレースが縮小され、数が増えるにつれて、消費電力と発熱量が増加し、信号整合性の問題が生じ、管理がますます困難になります。データセンターの電力供給システムにおける電圧変換のたびに非効率性が生じ、銅インターコネクトはシステム全体でこれらの損失を増幅させます。
現代のAIアーキテクチャには、エンジニアが「スタック内での高速アクセス」と呼ぶものが求められます。チップは薄型化し、相互接続はシリコン貫通ビア（TSV）からハイブリッドボンディングへと進化し、メモリモジュールはかつてない速度でグラフィックプロセッサに直接接続する必要があります。しかし、高速メモリ接続が別のプロセッサに到達するために回路基板上の銅配線を経由しなければならない場合、帯域幅の利点の多くは失われてしまいます。
シリコンフォトニクスとAIの融合：次世代のパフォーマンスを実現する共パッケージ化光学部品
シリコンフォトニクスは全く新しい技術ではありません。データセンターのラックを接続するプラガブルトランシーバーを通じて、長年にわたり通信ネットワークを支えてきました。これらの実績のあるシステムは、シリコンフォトニックダイと、個別のレーザーおよびマイクロレンズ技術を組み合わせ、故障した場合に簡単に交換できるモジュールにパッケージ化しています。
しかし、AIの要求はフォトニクスを未知の領域へと押し進めています。単に個別のシステムを接続するのではなく、エンジニアが「コパッケージドオプティクス」と呼ぶ方法で、プロセッサ、メモリ、その他のコンポーネントと直接統合する技術が求められています。このアプローチは、光インターコネクトを実際の計算に近づけ、帯域幅を最大化し、エネルギー消費を最小限に抑えることを約束します。
課題は信頼性です。プラガブルトランシーバーは故障しても簡単に交換できますが、コパッケージドオプティクスシステムは高価なグラフィックプロセッサや高帯域幅メモリと直接統合されるため、より信頼性の高い選択肢となります。このようなシステムで光コンポーネントが故障すると、修理は飛躍的に複雑化し、コストも高くなります。大手チップ開発会社による初期実装はまだパイロット段階にあり、本格展開前に長期的な信頼性を慎重に評価しています。
シリコンフォトニクス向け精密光学製造におけるラム社の役割
ラム社のような企業は、まさにこの分野で次世代コンピューティングを定義づけるブレークスルーを推進しています。ラムリサーチは、特殊技術への重点的な投資と注力により、フォトニクス用途向けに特別に設計された高度なソリューションの開発を可能にしました。これは、お客様の最も困難な課題を解決するために、最も競争力のある製品とサービスのポートフォリオを提供するという当社の戦略を体現する能力です。エッチング、デポジション、クリーンプロセスには難しい要件がありますが、当社の重点分野の一つはエッチング技術です。当社の導体エッチング、誘電体エッチング、ディープシリコンエッチングは、シリコンフォトニクスに求められる超精密製造を可能にします。
これは、以前の技術世代における銅配線の導入に類似した、非常に破壊的な移行を表しています。基本的な構成要素が整いつつあり、ひとたび確立されれば、アプリケーションの数は膨大になります。
シリコンフォトニクスが特に魅力的なのは、既存の半導体製造インフラを活用しながら、精密さに対して根本的に新しいアプローチを必要とする点です。今日のシリコンフォトニックデバイスのほとんどは、最先端技術より数世代遅れたCMOS（相補型金属酸化膜半導体）設計ルール（通常45～65ナノメートル）を用いて製造されています。これは、導波路、変調器、検出器などの物理コンポーネントが、最小のトランジスタに比べて比較的大きいためです。
しかし、製造要件は決して単純ではありません。効果的なシリコン導波路を作成するには、シリコンウェーハ上にナノスケールの光ファイバーケーブルを製造する必要があり、光散乱を防ぐための超平滑な側壁も備えています。これらの構造に少しでも粗さがあると、光損失が発生してシステム性能が低下するため、従来のCMOS製造で求められる性能をはるかに超える精密エッチング能力が求められます。
導入の加速：業界のタイムラインが予想よりも急速に進んでいる理由
かつて2035年までの能力を予測していた業界ロードマップは、主要メーカーによって既に達成されています。切迫した市場ニーズ、巨額の投資、そして30年にわたるフォトニクス研究の蓄積が相まって、商業化に向けたまさに完璧な状況が生み出されました。
その影響はデータセンターだけにとどまりません。光インターコネクトのコスト効率が向上し、確立されるにつれて、自動運転車からエッジコンピューティングデバイスまで、あらゆるものに革命を起こす可能性を秘めています。持続可能なAIのスケーリングを可能にする同じ技術が、最終的には、ほぼすべてのアプリケーションにおける電子システムの通信方法を変革する可能性があります。
出典：Yole Group
コンピューティングの未来は、持続可能なAIの成長のための光インターコネクトです
問題は、それをどれだけ迅速に実装し、拡張できるかです。大手メーカーがすでに数十億ドルを投資し、パイロットシステムがデータセンターに導入されていることから、光速のコンピューティングの未来はもはや遠い未来ではありません。Lamのような企業は、顧客中心のアプローチと高度な製造ソリューションを通じて、商用シリコンフォトニクスを可能にする精密ツールを提供することで、この変革を実現しています。
シリコンフォトニクスは、デジタル革命の次の段階をどの企業がリードするかを決定づける可能性のある、根本的な技術転換を表しています。銅配線の導入が前世代の性能向上を可能にしたように、光配線はAI開発の制約となる障壁を打ち破る可能性を秘めています。
急激なAIの普及に伴う持続可能性の課題に取り組む業界にとって、シリコンフォトニクスは、性能と環境への責任のどちらかを選ぶ必要のない、前進への道筋を提供します。電気的な非効率性を光学的な精度に置き換えることで、この技術はAIの継続的な進歩を可能にすると同時に、環境負荷を大幅に削減することができます。
革命はまだ始まったばかりですが、一つ確かなことがあります。それは、高性能コンピューティングの未来はますます明るくなっており、Lam氏がその中心にいるということです。
David Haynesは、スペシャリティテクノロジーおよびマーケティング担当バイスプレジデントです。
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