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AIデータセンターにはNVIDIA製などのGPUが大量に並ぶ。 GPU（Graphics Processing Unit）は、もともとパソコンなどで画像処理を行う半導体だが、大量の計算を同時並行で処理する能力に優れ、現在では生成AIを動かす「頭脳」の中心になっている。 例えばソフトバンクが大阪・堺に構築するAIデータセンターは、土地だけで約45万㎡。 東京ドームが46,755㎡なので、実に東京ドーム約9.6個分の巨大拠点になる。 2026年中に受電容量150MW規模で稼働し、将来的には250MW超まで拡張する計画。 そして世界ではさらに桁が違う。 NVIDIAは次世代Vera Rubinで、100万GPU級のAIファクトリーを想定し、すでにCPOを使った光ネットワークの量産に入っている。 AIが巨大化すると、問題になるのはGPUそのものの計算能力だけではない。 GPUを何万、何十万、100万個とつなげば、 発熱 消費電力 GPU間通信 が巨大なボトルネックになる。 IEA（International Energy Agency／国際エネルギー機関）は、世界のデータセンター電力消費が2025年の約485TWhから2030年には約950TWhへほぼ倍増し、その中でもAI特化型データセンターの電力消費は約3倍になると予測している。AIサーバーの電力密度も2020～2025年で11倍になり、さらに2027年までに約4倍になる見通し。 つまり、次世代AIでは半導体そのものの性能・省電力化だけでは足りない。 GPU同士をつなぐ通信そのものを「電気」から「光」へ変えなければならない。 これが光電融合。 従来は半導体間を電気信号でやり取りしていたものを、できるだけ早く光信号へ変換し、光で大量のデータを低消費電力・高速で運ぶ。 GPU ↓ 電気信号 ↓ 光半導体で「電気→光」 ↓ 光で高速伝送 ↓ 光半導体で「光→電気」 ↓ 次のGPU という世界になる。 そして、その「電気⇄光」の変換を担う光半導体で重要になるのがInP（Indium Phosphide／インジウムリン）。 だから住友化学の8/31のInPエピウエハ量産開始が面白い。 AIデータセンターが巨大化してから光電融合を研究し始めたのではなく、NVIDIAが100万GPU級AIファクトリーとCPOを量産段階へ持ってきたまさにこのタイミングで、住友化学もInPエピウエハを量産・販売開始した。 ここに、 ラサ工業＝InP原料 ↓ JX金属＝InP基板、需要急増で7～10倍へ増産 ↓ 住友化学＝InPエピウエハ ↓ 光半導体 ↓ CPO・光電融合 ↓ 100万GPU級AIデータセンター という流れがつながる。 AIの次の主戦場は、GPUだけではない。「GPUをどう光でつなぐか」。 その世界最先端の変化に、日本ではJX金属と住友化学が材料側から入り始めている。 なお電力については、「堺1拠点だけで原発数基」ではありません。堺は将来250MW超です。一方、世界全体のAI・データセンター需要で見れば、IEAの2030年約950TWhという数字は原発数基どころではない巨大な電力量です。ここはこの書き方の方が、突っ込まれずにむしろインパクトがあります。 さらに、2026年7月には日本国内でもNVIDIA Rubin GPU 27,500基・140MWのAIファクトリー計画が正式発表されています。つまり「100万GPU」は遠い空想ではなく、すでに数万GPU・100MW級から実装が始まっています。

IOWN光コンピューティングを支えるDCI（Data Centric Infrastructure）は、次世代のコンピューティング基盤です。 これは、GPU（Graphics Processing Unit）などのアクセラレータを搭載するサーバおよび光電融合スイッチから成るハードウェア部と、GPUなどのアクセラレータを柔軟に制御するDCIコントローラのソフトウェア部から構成されます。