エヌビディア、テキサス州に20億ドル投資 AIの光学的ボトルネック解消へ起工式

エヌビディア（Nvidia）とコヒーレント（Coherent）は火曜日、テキサス州シャーマンで工場拡張の起工式を行った。この工場では、数千ものAIチップを単一のコンピューティングシステムとして連携させるために必要な光インターコネクトを生産する。銅ケーブルでは大規模なシステムにおいて物理的なボトルネックが解消できなくなっている。

「AIファクトリーは新たな産業革命のインフラである」と、エヌビディアの最高経営責任者（CEO）であるジェンスン・フアン（Jensen Huang）氏は起工式で述べた。

今回の拡張により、世界初の6インチリン化インジウム（InP）ウェハー生産ラインが本格稼働する。リン化インジウムは、太陽表面に匹敵する光強度のレーザーを実現する化合物半導体だ。毎秒、数百億回の光パルスが人間の髪の毛ほどの太さのガラス繊維を通って伝送され、エヌビディアのGPUがラック間でデータを共有することを可能にする。これにより、高速伝送時に銅線で発生する信号劣化の問題を解決する。

この工場は、エヌビディアが3月に発表したコヒーレントへの20億ドル投資に基づく最初の具体的事業であり、高度なレーザーおよび光ネットワーキング製品に対する数十億ドル規模の購買契約も含まれている。コヒーレントはCHIPS法に基づき5000万ドル（バイデン政権下で承認された3300万ドルにトランプ政権下で追加された1700万ドル）の資金を受け取り、さらにテキサス州および地方政府から約1700万ドルのインセンティブを得ている。

銅がAI規模で機能しなくなる理由

576基のGPUが8ラックにまたがる単一システムとして構成される場合、エヌビディアの次期Vera Rubin Ultra NVL576では、銅ケーブルは信号調整とリタイミングに多大な電力を消費することなく、その距離を信号伝送することができない。光伝送では一度の電気-光変換コストがかかるが、その後は距離による追加コストがほとんど発生しない。

「AIはコンピュートで動作するが、スケールするのはコネクティビティだ。シャーマンはそのコネクティビティが作られる場所である」と、コヒーレントのCEO、ジム・アンダーソン（Jim Anderson）氏は述べた。

この工場では、USBドライブほどの大きさのプラガブル光モジュールに最終的にパッケージングされるInPウェハーを生産する。これらのモジュールは、Spectrum-X PhotonicsやQuantum-X Photonicsなどの共パッケージ光スイッチを含むエヌビディアのネットワークスイッチの前面パネルに直接接続され、銅線では到達できない距離でデータを伝送する。

消費電力は銅線ベースの代替品と比較して最大50％削減され、低コストでより高速な計算処理が可能になる。AI利用の単位であるトークンの価格が低下すれば、より多くのアプリケーションでのAI採用が加速する。

雇用、サプライチェーン、そして国内回帰への賭け

コヒーレントは、この拡張により1000人の雇用が創出され、そのうち約550人が高度な製造、エンジニアリング、技術的役割になると見積もっている。この建設は、エヌビディアのより広範な戦略の一環であり、チップ製造をアリゾナ州に、組み立てをテキサス州に集約することで、AIインフラの国内サプライチェーンを構築する。

エヌビディア幹部の一人は、匿名を条件に、個別のチップ販売から完全なAIシステム（「脳と神経系」と表現）の提供への移行について説明した。これにより、顧客はデータ処理だけでなく工場現場で「原子を動かす」ためにこれらのシステムを展開できるようになる。海外サプライヤーに依存するメーカーは、これらのシステムを活用して米国内での生産を回復できる可能性がある。

経済学者のジェシカ・ワクター（Jessica Wachter）氏とジョナサン・ワクター（Jonathan Wachter）氏が今月発表した論文によると、米国の大手テクノロジー企業5社は昨年、AI構築に3800億ドルを投資し、その額は今年ほぼ倍増する可能性があるという。現在、AIは米国の国内総生産（GDP）の約3％を占めているが、この数字は8％から39％に成長する可能性があると両氏は述べている。

現在、時価総額約5兆ドルで世界で最も価値のある企業となったエヌビディアは、AIコンピューティングへの需要が減速の兆しを見せない中で、垂直統合をさらに深めている。コヒーレントにとって、この提携は複数年にわたる収益の確実性と、次世代AIシステムに不可欠な部品の米国製造を拡大するための政府支援の使命を提供する。

LumentumやII-VIなどの光部品競合他社は、コヒーレントの生産能力とエヌビディアの購買コミットメントに対応する圧力に直面している。光インターコネクト分野は、チップ自体の性能と同様にデータ伝送の物理的限界が重要となるAIインフラにおいて、重要な戦場となりつつある。

本記事は情報提供のみを目的としており、投資助言を構成するものではない。