[イーデイリーSOYEON KIM 記者] 人工知能（AI）半導体の競争が、高帯域幅メモリ（HBM）の性能向上から、AIシステム全体の効率を最大化する方向へと拡大しています。個々の半導体の性能だけでなく、半導体とサーバー間でデータをどれだけ迅速かつ効率的にやり取りできるかが、新たな競争要素として浮上してきました。サムスン電子とSKハイニックスも、光でデータを伝送する光接続技術により研究開発の領域を広げ、次世代AIインフラ市場に対応しています。

9日、業界によると、米国の半導体企業マーベルは最近、光学部品メーカーのルーメンタムを約1150億ドル（企業価値基準）で買収することで合意しました。データ接続用半導体とレーザー・光通信技術を組み合わせ、AIデータセンター市場を先取りしようとする戦略です。

AIデータセンターが数千個のグラフィックス処理装置（GPU）を接続する超大型システムへと発展するにつれ、データ伝送が新たなボトルネックとして浮上しました。光接続は、銅ベースの電気信号の代わりに光でデータを伝送し、速度を高め、電力消費を削減する技術です。大容量データを高速で伝送しつつ、電力消費と信号損失を低減できるため、次世代AIデータセンターの中核技術として注目されています。

サムスン電子は去る3月、シリコンフォトニクス・ファウンドリ事業への参入を正式に発表し、光集積回路（PIC）の生産プラットフォームの構築を推進しています。 シリコンフォトニクスは、既存の半導体製造技術を活用し、光を伝送したり、電気信号を光に変換したりする光学素子を1つのチップに集積する技術です。サムスン電子はこれを通じて、2027年に光エンジンを発表し、2029年には共同光学パッケージング（CPO）のターンキーサービスを提供することを目標としています。

光エンジンは、光を利用してデータを伝送する光集積回路（PIC）と、電気信号を処理する電子集積回路（EIC）を組み合わせたデバイスです。CPOは、このような光エンジンをGPUやネットワークスイッチなどの主要半導体と一つのパッケージに統合する技術です。電気信号が移動する距離を短縮することで、データ伝送に必要な電力消費を抑えることができます。

サムスン電子はすでに光通信半導体の顧客を確保しており、主要顧客とのCPO商用化プロジェクトについても協議中です。メモリからファウンドリ、先端パッケージングまでを網羅する事業力を、光接続技術と組み合わせることで、AIシステム全体のデータ伝送効率を高めるという戦略です。

SKハイニックスは去る8月、米国の大学研究チームと共同で作成したCPO技術ロードマップを、国際学術誌『ネイチャー・エレクトロニクス』に発表しました。光接続を活用し、複数のAIアクセラレータが大規模なメモリリソースを共有する構造を提示しました。これは、メモリ企業の技術開発領域が、個々の半導体の性能改善にとどまらず、AIシステム全体のデータ転送構造を最適化する方向へと拡大していることを示しています。

業界関係者は、「データセンター全体の効率を高める方向へ、競争の重心がかたよっている」とし、「データのボトルネックを解消し、AIシステムをどれほど効率的に運用できるように支援できるかが、新たな技術競争力となるだろう」と述べました。