中国第2位の受託チップメーカーであるHua Hong Graceは、次の生産能力拡張においてシリコンフォトニクスに進出し、AIデータセンター内のデータ転送を担う光学モジュールを標的にすると発表した。

この戦略的論理は一見する以上に鋭い。GPUクラスターの規模が拡大するにつれ、制約要因は純粋な演算能力からアクセラレーター間のインターコネクトへと移行している。銅線は高速データ転送では限界に達し、スイッチやアクセラレーターと一体化されることが増えている光学リンクが、トレーニングクラスターを結ぶファブリックとなる。シリコンフォトニクスは、光学機能をエキゾチックなノードではなく成熟したCMOSラインで製造できる。米国の輸出規制により最先端ロジックから締め出されているHua Hongのようなファウンドリにとって、これは好機となる。7nm未満のプロセスなしでもAIインフラで競争でき、中国が積極的に構築してきた後工程世代の設備基盤を活かせるのだ。

グローバルな含意は、AIの光学レイヤーにおけるサプライチェーンの二極化だ。米国と台湾の既存モジュールメーカーやファウンドリは依然として共同パッケージ光学のロードマップで主導的地位にあるが、信頼できる中国本土のフォトニクス基盤により、中国のハイパースケーラーは光学インターコネクトの国内調達経路を得て、二軌道のAIスタックが強固になる。中国が規模参入してきた全セグメントと同様に、価格圧力と供給過剰リスクが後に続く。実行力が未知数だ。フォトニクスの歩留まり、パッケージング、レーザー統合は難易度が高く、決算説明会での表明は生産とは別物である。

日本にとって、これは真の強みに直結する領域だ。日本のサプライヤーは光学部品、レーザー、精密コネクタ、そしてフォトニクスパッケージングが依存する材料や装置において深い地位を占めている。本土でのフォトニクス増強は両刃の剣となる。短期的には上流部品や工具の需要増となる一方、中期的には中国の生産能力が現地化するにつれて代替リスクが生じる。日本の部品・装置企業はHua Hongの動きを対応すべき需要シグナルとして扱う一方、国内代替政策がどこで影響するかを注視すべきだ。

日本企業やSIerにとって、業務上の影響は間接的だが現実的だ。日本におけるAIデータセンター設計は、光学インターコネクトの選択、共同パッケージ光学のタイムライン、モジュールのマルチベンダー調達に左右されることが増えていく。国内クライアント向けにAIインフラを構築するSIerは、光学レイヤーを商品化された項目ではなく第一級のアーキテクチャおよび調達決定として扱い始め、ベンダーロードマップに地政学的サプライ二極化を織り込むべきだ。