ニューロフォス、コンパクト光学AIプロセッサ開発に向け1億1000万ドルを調達

20年前、デューク大学のデイビッド・R・スミス教授はメタマテリアルと呼ばれる人工複合材料を用いて、現実世界の「透明マント」を開発した。ハリー・ポッターに登場する架空の物とは異なり、この試作品は特定のマイクロ波波長からのみ物体を隠すという限定的な機能しか持たなかった。しかし、材料科学におけるこの基礎的な進歩が、その後の電磁気学研究における画期的な進展への道を開いた。

現在、オースティンに拠点を置くスタートアップ企業ニューロフォス（デューク大学とスミス教授が設立したメタセプト・インキュベーターからスピンアウトしたフォトニクス企業）がこの研究を推進している。同社の目標は、AI研究所やハイパースケールデータセンターが直面する最も重要な課題の一つ、すなわちエネルギー消費量の急増を伴わずに計算能力を拡張することに取り組むことである。

同社は独自の光学特性を持つ「メタサーフェス変調器」を開発し、テンソルコアプロセッサとして機能させることに成功した。これは行列とベクトルの乗算に特化しており、今日のAI作業、特に推論の多くを支える中核的な数学的演算である。 現在この処理はシリコンベースの専用GPUやTPUが担っている。Neurophosは、数千個の変調器を単一チップに高密度実装した「光処理ユニット（OPU）」が、現行データセンター用GPUと比較してAI推論において大幅な高速化とエネルギー効率向上を実現すると主張する。

チップ開発資金として、NeurophosはシリーズA資金調達ラウンドで1億1000万ドルを確保した。投資はビル・ゲイツのベンチャー企業Gates Frontierが主導し、MicrosoftのM12、Carbon Direct、Aramco Ventures、Bosch Ventures、Tectonic Ventures、Space Capitalなどが参加した。

フォトニックコンピューティングの概念自体は目新しいものではない。理論上、電気の代わりに光を利用するチップは、発熱が少なく、伝播速度が速く、温度変動や電磁干渉の影響を受けにくいという特性から、優れた性能を約束する。

しかし実用化には課題が山積していた。光部品はシリコントランジスタよりはるかに大きく、量産が困難である。さらにデジタル信号とアナログ信号を切り替えるデータ変換器が必要だが、これらは大型で消費電力が大きい傾向がある。

Neurophos社は、独自のメタサーフェス技術がこれらの課題を同時に解決すると主張している。鍵となるのは、コンポーネントの劇的な小型化だ——従来型光トランジスタの約1万分の1のサイズとされる。この微小化により、単一チップ上に数千個のユニットを統合可能となり、大規模並列計算を実現。従来のシリコン技術を超える効率の飛躍をもたらす。

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「光トランジスタを小型化することで、データを電子領域に変換し直す必要が生じる前に、光領域で飛躍的に多くの演算を実行できるようになります」と、NeurophosのCEO兼共同創業者であるパトリック・ボーウェン博士はTechCrunchのインタビューで説明した。 「高速化を実現するには、まずエネルギー効率の課題を解決しなければなりません。チップの速度を100倍にすると、通常は消費電力も100倍になります。真の高速化は、効率を劇的に改善して初めて達成できるのです」

Neurophosによれば、その結果生まれた光プロセッサは、NVIDIAのB200 AI GPUといった現行のトップ製品を大幅に凌駕する性能を発揮する。同社は自社チップが56GHzで動作し、675ワットの電力消費で235ペタ演算/秒（POPS）のピーク性能を達成すると主張する。対照的に、B200は1,000ワットで9POPSしか出せないとしている。

ボーウェン氏は、Neurophosが既に複数の設計採用顧客を獲得済み（企業名は非公開）であり、Microsoftなどの企業が同社の技術を真剣に評価中であることを明かした。

とはいえ、Neurophosが参入する市場はNVIDIAが支配する熾烈な競争の場だ。同社のシリコンGPUは現代のAIブームの基盤となっている。Lightmatterなど他の企業もフォトニックコンピューティングを模索しており、光インターコネクトに注力する動きも見られる。Neurophos自体はまだ開発段階にあり、チップの初商用出荷は2028年半ばを目標としている。

このタイムラインにもかかわらず、ボーウェン氏は自社のメタサーフェス変調器がもたらす性能と効率の向上が、大きな競争上の障壁を築くと確信している。

「NVIDIAを含む他社のアプローチは、TSMCのようなシリコンファウンドリの進歩に連動した漸進的・進化的な改善に依存しています。平均的に、TSMCの新プロセスノードは2年ごとにエネルギー効率を約15％向上させます」と彼は述べた。

「NVIDIAのアーキテクチャ改良を2028年の当社発売時期まで予測しても、我々は圧倒的な優位性を維持する。現行のブラックウェルアーキテクチャと比較し、純粋な速度と効率の両面で、約50倍のエネルギー効率と高速性を基盤としてスタートする」

フォトニックチップの製造における歴史的な障壁を克服するため、Neurophosは自社の設計が標準的なシリコンファウンドリの材料、ツール、プロセスと互換性があり、コスト効率の良い量産を可能にすると述べている。

新たな資金は、同社の初の統合フォトニックコンピューティングシステムの開発を加速させる。これにはデータセンター対応のOPUモジュール、完全なソフトウェアスタック、開発者向け早期アクセスハードウェアが含まれる。また、サンフランシスコに新たなエンジニアリング拠点を開設し、テキサス州オースティンの本社を拡張するためにも活用される。

マイクロソフトのコアAIインフラストラクチャ担当コーポレートバイスプレジデント兼テクニカルフェローであるマーク・トレンブレイ博士は次のように述べている。「現代のAI推論には膨大な電力と計算リソースが必要だ。AIモデルで実現した飛躍と同規模の計算上のブレークスルーが求められている。まさにNeurophosの技術と卓越した才能を持つチームが構築しているのはこれだ」