AIのパワーハンガーが危機になる中、NTTリサーチは光に賭ける

NTTリサーチのPhysics & Informatics Labのリーダーシップ交代が4月15日、2026年に発表されました。これは、光子コンピューティングの必要性が今までで最も切実なときです。

NTTリサーチ – 日本の電気通信大手NTTのシリコンバレーを拠点とする研究部門 – は、5月1日から、Dr. Tetsuomi Sogawaが新しいPhysics & Informatics (PHI) Labのディレクターになることを発表しました。彼は、退職するDr. Yoshihisa Yamamotoに代わって、ディレクターの座を引き継ぎます。Yamamoto氏は、サニーベール、カリフォルニアを拠点とするラボを世界で最も信頼性の高い光子コンピューティング研究センターの1つに築き上げた功績で知られています。

この発表は、4月15日から16日にかけてシリコンバレーで開催されるNTTの年次研究およびイノベーションサミット「Upgrade 2026」で行われました。

「PHI Labの研究は、基本的に同じ方向性で進むでしょう。Dr. Sogawaの強力な研究管理バックグラウンドにより、PHI Labの研究が新しいリーダーシップの下で加速されることを期待しています」と、NTTリサーチの社長兼CEOであるKazu Gomi氏は、Upgrade 2026の記者会見で述べました。

この人事異動は、AI業界が深刻なエネルギー危機に直面している時期に発生しています。国際エネルギー機関は、2026年末までに世界のデータセンターの電力消費量が1,000 TWhを超えることを予測しています。これは、日本の年間電力使用量に相当します。

「PHI Labの焦点は、物理学を使用して、誰もが認識しているデジタル計算プラットフォームを新しい物理学ベースの計算プラットフォームに置き換えることです。最も簡単に想像できるのは、光物理学ベースの量子コンピューターです」と、Gomi氏は述べました。

米国のデータセンター aloneは、2024年に183テラワット時相当の電力を消費しました。これは、国の総電力消費量の4％以上に相当し、パキスタン全国の年間電力需要に相当します。この数字は、2030年までに133％増加する予測されています。

この危機の中で、Sogawa氏が登場します。彼は、NTTのコア研究部門で30年以上働き、NTTが信頼する光技術の開発に携わってきました。

創設期の終わり

Yamamoto氏は、特別な人物です。1970年代後半と1980年代初頭に、光学的通信と光増幅器リピーターの研究を先導し、後にCoherent Ising Machine (CIM)の開発に携わりました。CIMは、複雑な組み合わせ最適化問題を解くために設計された特殊な光学コンピューターです。彼のキャリアは、現代の光学の歴史をたどり、ラボはその深さを反映しています。

退任するディレクターの栄誉には、チャールズ・ハード・タウンズ・メダル、IEEE PS量子エレクトロニクス賞、オカワ賞、そして日本政府から紫綬褒章が含まれます。

2019年以来、PHI Labは150以上の論文を発表しており、そのうち5つはNatureに、1つはScienceに、20つはNatureの姉妹誌に掲載されています。これは、どの研究機関にとっても、特に企業機関にとって、驚異的な出版記録です。

エネルギーの壁

この人事異動が研究コミュニティを超えて重要になる理由を理解するには、シリコンベースのAIインフラストラクチャが世界の電力網に与えた影響を考えてみましょう。

2025年末までに、AIデータセンターは約29.6ギガワットの電力を使用していました。これは、ニューヨーク州のピーク電力需要に相当します。スタンフォード大学のAIインデックス2026によると、世界のAI計算能力は約3.3倍の速度で増加しており、政府とテクノロジー企業は新しいエネルギー源を探す必要に迫られています。

マイクロソフトは2ギガワットの原子力コミットメントを締結し、アマゾンはテキサスで大規模な太陽光発電を確保しています。しかし、世界最大のデータセンター市場であるバージニアのグリッドオペレーターは、2028年まで正式な容量警告を発令し、北バージニアでは新しいデータセンターの許可が事実上停止しています。

根本的な問題は、ハードウェア自体です。2021年から2024年にかけて、データセンターの平均ラック電力密度は2倍以上になりました。2025年以降、NVIDIA GB200 SuperchipなどのAIアクセラレータの商用展開により、ラック密度は50 kWを超え、場合によっては100 kWを超えることがあり、従来の空気冷却は使えなくなり、電力集約型の液体冷却システムへの移行が必要になりました。

全体として、伝統的なCMOSベースのコンピューティングは、スケーラビリティの限界に達しており、カーボンに優しい方法でこれらの巨大な需要を満たすのに苦労しています。これは、代替ハードウェアの必要性を強調しています。光子コンピューティングは、光学ドメインでのエネルギー効率的な計算能力により、有望な代替手段として浮上しています。

PHI Labが実際に何をしているのか

PHI Labの研究は、量子情報科学、神経科学、光学の交差点に位置しています。これは、次の計算パラダイムが現在のものと似ていないという信念を反映しています。

ラボのアイデンティティと商業的関連性の2つの研究スレッドが特に重要です。CIMと薄膜リチウムニオブエート (TFLN)です。

CIMは、現在のコンピューターが1つずつ問題を解決するのではなく、光パラメトリック発振器のネットワークを使用してすべての問題を同時に解決します。薬剤発見、ロジスティクス最適化、金融モデリングなどの、大量の変数を伴う計算に適しています。

研究によると、実験的なCIMは、複雑な最適化問題のベンチマークターゲットに70マイクロ秒で到達しました。一方、最先端のCPUは、同じターゲットに到達するのに2.1ミリ秒かかりました。CIMは、約30倍の速度で、電力消費量の小さな割合で動作しました。

TFLNの非線形特性は、新しい可能性を開きます。シリコンチップの限界が明らかになるにつれて、CIMは以前、実験室テーブルを占有していましたが、TFLNチップは、機械の光学構造全体を単一の光学プロセッサ上に配置することを可能にしました。

2025年12月、PHI Labは、リチウムニオブエートスラブ波導を使用した光学プロセッサを発表しました。このプロセッサは、約10,000のプログラム可能な空間自由度を提供し、単一のパスで全光学的ニューラルネットワーク推論を実行できます。

「このデバイスは、最初のそのようなデバイスであり、基本的に任意の光学回路を描くことができ、瞬く間に描くことができます」と、NTT Researchのポスドク研究員であるMartin Stein氏は述べました。

トーチキャリア

Sogawa氏は1991年にNTT Basic Research Laboratoriesに参加し、半導体量子ナノ構造の研究に従事し、組織内で着実に昇進しました。2013年にNTT-BRLのディレクターに就任し、2018年にはNTT Science and Core Technology Laboratory Groupのディレクターに就任しました。この部門では、IOWNの基礎技術の多くが最初に開発されました。

IOWN – NTTのイノベーティブ光学およびワイヤレスネットワークイニシアチブ – は、将来的に通信インフラストラクチャが光学的であるというNTTの長期的な賭けです。NTTは、IOWNの光学プラットフォームが、電力消費量を現在のレベルから100分の1に削減し、データ容量を増やし、待ち時間を短縮できるとしています。

現在、NTTは、2026年にブロードコムと他の企業と提携して、第2世代の光電子統合スイッチを商業化する予定です。ロードマップは、2028年から光学インターンリンク、2032年からチップ内接続に延びています。

Sogawa氏は、このロードマップの技術的信頼性を確立する上で重要な役割を果たしました。特に、フォトニッククリスタルを使用した超低電力光トランジスターの研究で、彼の任務は、学術研究を実用化することです。PHI Labは、現在、このギャップを埋める圧力に直面しています。

「私のキャリアは、基本的に、真正に影響力のある技術革新が、アイデア – 検証、改善、再検証が可能な理論 – から始まるという信念に基づいています」と、Sogawa氏は発表で述べました。彼は、PHI Labを「その信念の体現」と表現し、Yamamoto氏がチームを慎重に集め、育てたことを称賛しました。

日本のより大きなプレイ

Sogawa氏の任命は、より広い地政学的状況にも適合しています。日本は、電気ではなく光を使用した常温量子コンピューティング戦略を推進しています。これは、米国と中国が深低温冷却と特殊材料に依存する複雑なハードウェアを構築する一方で、よりシンプルでエネルギー効率的なルートであると位置付けられています。

NTTは、光子量子技術を、商業的に実用的な量子プラットフォームへの道として位置付け、スケーラビリティを実現しようとしています。IOWNの商業化タイムラインと日本の国家イノベーションアジェンダとの整合性は偶然ではありません。NTTは、不可避的なコンピューティングの移行における世界標準の担い手として自己を位置付け、PHI Labはその最も目立つ研究の最前線です。

次に何が起こるのか

Sogawa氏の最初の課題は、線形および非線形光学デバイスの研究を深め、NTTのグローバルR&Dネットワーク全体での協力を強化し、基礎研究を現実世界に応用することです。

AI企業がデータセンターを稼働させるために原子力契約を締結する時代に、光学コンピューティングからの提案 – 高速、低温、急激にエネルギー効率が向上する – は、学術的な関心事から真正の産業的緊急性へと移行しました。

Yamamoto氏の下で、PHI Labは科学的信頼性を築き上げました。Sogawa氏の下では、世界が実際に使用できるものに変える圧力がかかっています。