はじめに — AIの電力危機と「光」という答え 2026年、世界中のデータセンターが直面している問題は「計算力」ではなく「電力」だ。 ChatGPTの登場以降、生成AIの利用は爆発的に増加している。GPT-4クラスのモデルを訓練するには数ギガワット時の電力が必要とされ、国際エネルギー機関（IEA）の予測では、データセンターの世界電力消費は2026年までに1,000TWhに達する可能性があるという。これは日本の年間発電量の約4分の1に相当する規模だ。 問題は、AIの進化スピードに対して半導体の進化が追いつかなくなっていることにある。長らくテクノロジー産業を牽引してきた「ムーアの法則」——トランジスタの集積度は18〜24ヶ月で倍増するという経験則——は、物理的な限界に達しつつある。微細化はすでに原子レベルに迫り、これ以上の集積密度向上は困難になりつつある。 つまり、これまで「半導体を小さくすれば速くて省電力になる」という前提で成り立っていた計算のパラダイムが、終わりを迎えようとしているのだ。 この壁を突破するアプローチとして、世界中の研究者と企業が注目しているのが「光コンピューテ