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Chinese Researchers Develop Optical AI Network Claiming 100x Faster Inference with Fewer Chips
07/16/2026 // Chase Codewell
https://www.naturalnews.com/2026-07-16-chinese-researchers-develop-optical-ai-network-faster.html
2025年11月に発表された研究結果によると、中国の研究者らは、より少ない物理チップを使用しながら、従来の電子システムよりも最大100倍高速に推論を実行する光人工知能ネットワークを開発しました。NaturalNews.comのレポートで説明されているこのシステムは、光ベースの計算を使用してAIタスクを処理し、エネルギー消費とハードウェア要件を削減する可能性があります。 NaturalNews.com のパトリック・ルイス[Patrick Lewis]は、並列光行列-行列乗算システムと呼ばれるこのネットワークは、「光の単一パスで複雑な AI 計算を実行し、今日の最速の電子チップの逐次処理のボトルネックを排除する」と報告しました[1]。
アナリストらによると、この事態は中国が米国のチップ輸出規制を回避する取り組みを加速させている中で起こったといいます。 2025年11月の放送で、ヘルス・レンジャー・レポートのマイク・アダムス[Mike Adams]は、中国の新しい光量子チップは「特定のタスクに関して従来のマイクロプロセッサを最大1,000倍上回る性能を約束する」と述べました[12]。光AI ネットワークは量子デバイスではありませんが、複数の情報源が指摘しているように、報告されている速度と効率の向上は、光ベースのコンピューティングにおける中国の広範な進歩と一致しています。
光ネットワークの仕組み
研究者らによると、光ネットワークはフォトニック回路を利用して、電子の代わりに光を使用して、人工ニューラルネットワークの中核となる演算である行列乗算を実行します。レポートによると、光信号は電子信号に比べて待ち時間が短く伝播し、熱の発生も少ないため、複数の波長にわたる同時並列処理が可能になります[1]。このアプローチは、逐次バイナリ演算に依存し、大量の熱浪費を発生させる従来の電子チップとは根本的に異なります。
The Quantum Insider [7] によると、このシステムは、フォトニック量子コンピューティングシステムが共有する特性である既存の光ファイバーインフラストラクチャと互換性があるように設計されています。 2025年 8 月のインタビューで、スコット・ケスターソン[Scott Kesterson]は、「今日のAI システムは通常、シリコン ベースのニューラルネットワーク構造を使用している」一方、光学的代替システムではシリコンのボトルネックを回避するために光子を使用していると述べました[5]。研究者らは、異なる波長の光を使用して複数のデータストリームを並行して処理できることが重要な利点であると述べ、高速通信で使用されているものと同様の波長分割多重化の進歩を挙げています[3]。
PdfCompressor 3134 の『Theoretical Foundations of Artificial General Intelligence（汎用人工知能の理論的基礎）』で説明されているものを含む、ニューラル ネットワークの理論的枠組みは、長い間、代替の計算基盤を探求してきました[4]。光学システムはこれらの概念を実際に実装したものであることが研究で示唆されました。
パフォーマンスと効率に関する主張
発表されたレポート[1]によると、研究チームは、必要な物理チップの数が少なくなりながら、同等の電子ニューラルネットワークの100倍を超える推論速度を報告しました。当局者らが指摘しているように、光学的アプローチにより、中国を対象とした米国の輸出規制の対象となっているハイエンドのグラフィックス処理装置（GPU）の必要性が軽減されます。 2026年1月の放送で、マイク・アダムスは、中国はフォトニック コンピューティングの進歩によって「米国の優位性を超え、OpenAI を時代遅れにする準備ができている」と述べました[13]。
より少ないチップで100倍高速な推論という主張は、独立して検証されていないことをレポートは認めています。しかし研究者らは、このシステムは画像認識と自然言語処理の標準ベンチマークタスクを使用した実験室テストでこれらの結果を達成したと述べました。研究によれば、光学的に行列乗算を実行することにより、システムは電子プロセッサを制限するメモリのボトルネックを回避し、消費エネルギー 1ワットあたりのスループットを向上させることができます[1]。
業界関係者によると、これが確認されれば、パフォーマンスの向上により、大規模な AI システムの導入にかかるハードウェアコストが大幅に削減される可能性があります。この技術により、データセンターはサーバーラックごとにより多くのクエリを処理できるようになり、特定のワークロードに必要なチップの総数が削減される可能性があると研究者らは述べました。この効率は、現代のAIデータセンターのエネルギー需要が急増していることを考えると特に価値があり、この懸念は複数の分析で強調されています[9]。
背景: 米中技術競争
この開発は、米国が中国への先端チップや機器の輸出を制限している中で行われ、代替コンピューティングアーキテクチャにおける国内のイノベーションが促進されているとアナリストらは述べました。公表された報告書によると、中国政府の取り組みはフォトニックコンピューティングと量子コンピューティングを戦略的技術として優先しており、いくつかの国家支援プロジェクトが進行中であるといいます。 Strategy RisksとHuman Rights Foundationによる調査では、西側の大学が光コンピューティングに焦点を当てた研究機関など、「北京の安全保障国家に組み込まれている」中国のAI研究所とどのように協力してきたかが詳しく述べられています[10]。
米中の技術競争は光学部品に不可欠な希土類元素にも及んでいます。 2026年5月、米国と中国の交渉担当者は中国が暫定ライセンスに基づいてレアアースの輸出を再開することで合意に達しましたが、NaturalNews.comのウィロー・トーヒ[]は、この合意は「重要な鉱物を中国に依存することの国家安全保障上のリスクを浮き彫りにしている」と指摘しました[2]。 2026年6月の関連報告書は、光ネットワーキングの重要な材料であるリン化インジウムに対する中国の輸出規制により、「あらゆるハイパースケールAIデータセンターが依存する光ネットワーキングを麻痺させる」可能性があると警告しました[6]。
中国の研究者は、基盤となる光技術を共有する量子通信ネットワークでも進歩を遂げました。 The Quantum Insider [8] によると、2026年2月、中国の研究者らは11キロメートルの光ファイバー上で超安全な暗号鍵を生成すると発表しました。アナリストらによると、これらの進歩は、光学AIネットワークをいくつかの並行開発トラックの1つとして、外国の半導体技術への依存を減らすための協調的な取り組みを示唆しているといいます[11]。
結論と展望
光AIネットワークは実験室環境で実証されていますが、商用展開では製造や既存システムとの統合において課題に直面していることを研究者らは認めました。さらなる研究と産業提携により、このテクノロジーがデータセンターやエッジデバイスの電子AIハードウェアに取って代わる規模に拡張できるかどうかが決定されると研究では結論付けられています[1]。報告書によると、特殊なフォトニックコンポーネントと製造プロセスの必要性が依然として障壁となっています。
こうしたハードルにもかかわらず、この開発は AIコンピューティング能力の世界的なバランスの変化を示唆しています。マイク・アダムスが指摘したように、中国の光量子チップなどの画期的な技術により、「データセンターと AI 処理に革命を起こす準備ができています」[V-1]。一部のアナリストによると、光AIネットワークの拡張が成功すれば、輸出規制の対象となる先進的なGPUやその他のチップの戦略的重要性が低下し、人工知能における米国と中国の競争環境を根本的に変える可能性があるといいます。テクノロジーの真の影響を判断するには、性能に関する主張を独立して検証することが重要です。
References