光と3Dメモリで生成AIを省電力化。PFN・Tenstorrent計画は2031年度まで

この記事のポイント

2026年10月26日にPreferred NetworksとNEDOの公式情報を確認した。試作チップや計算環境は試していない。画像はAI半導体開発のイメージで、実際の製品ではない。

Preferred Networks（PFN）と米Tenstorrentの共同研究が、NEDOの「光電融合技術を実装したxPU設計開発」に採択された。生成AIの学習と推論を高性能かつ高効率に動かすプロセッサーのシステム化を目指す。

すぐ購入できる国産GPUの発表ではなく、2031年度まで続く研究開発計画である。期間終了後にAIエージェントなどで研究成果を事業化する想定だ。

電気だけで運ぶ負担を光で減らす

AI計算ではチップ間やメモリとの間で大量のデータを動かす。データ量が増えると通信の電力と発熱が大きくなるため、電気配線の一部へ光を取り入れる光電融合技術を使う。

PFNとTenstorrentは光電融合と先端パッケージングによるシステム化を共同で担う。PFNは3次元メモリ実装による高帯域AIチップレット、Tenstorrentは機密計算に対応するオープンアーキテクチャのCPUチップレットを開発する。

東京大学、神戸大学、東洋大学、海洋研究開発機構、日本原子力研究開発機構が、科学研究向けAIや機械を動かすフィジカルAIの領域別アプリを研究する。テンストレントジャパンはCPU設計と機密計算の実証用ソフトを担当する。

暮らしへの意味：消費電力を抑えながら大規模AIを動かせれば、計算費用やデータセンターの電力需要を下げる余地がある。ただし削減率や製品仕様は現時点で示されていない。