旧パナ工場が大化け？GPUより足りないタワーセミコンダクター「6000億円計画」の全貌

「GPUより足りない」のは、計算する半導体ではなく、膨大なデータを運ぶ光の通り道だった。タワーセミコンダクターが旧パナソニック工場を軸に、富山・新潟で総額6,000億円超を投じる。狙うのはシリコンフォトニクス（SiPho）、シリコンゲルマニウム（SiGe）の量産拡大。AIデータセンターの電力・通信制約をどう突破するのか。熟練人材を抱える既存工場の強み、売上高36億ドル目標の現実味を見ていこう。

イスラエルの半導体受託製造会社タワーセミコンダクターは2026年7月14日、日本でシリコンフォトニクス（SiPho）、シリコンゲルマニウム（SiGe）、先端光パッケージングの研究開発・生産能力を拡張すると発表した。富山県魚津市と新潟県妙高市を舞台とする総事業規模6,000億円超の大型計画である。日本政府は最大約1,600億円を支援する。

半導体の巨額投資と聞けば、回路の線幅を細くする先端ロジックや、AIの計算を担うGPUを思い浮かべる人が多いだろう。ところが、今回の主役は演算チップではない。大量のGPUやサーバを高速かつ省電力でつなぎ、膨大なデータを運ぶ「光の通り道」である。

経済産業省の認定計画によると、300mmウエハー換算の生産能力はSiPhoが月1万6000枚、SiGeが月2000枚。供給開始はそれぞれ2027年5月と同年9月を予定し、10年以上の継続生産を掲げる。必要資金は約6,000億円で、助成額は最大約1,600億円。総事業規模に対する公的支援は3割弱となる。

重要なのは、政府がこれらを「従来型半導体」に分類しながら、経済安全保障上の重要物資として支援する点だ。最先端の線幅ではなくても、代替企業が少なく、AIインフラの性能や安定稼働を左右する。今回の6,000億円計画は、日本の半導体政策が「最先端チップを作る競争」から、「AIを動かす供給網を押さえる競争」へ広がったことを映している。

なぜ、光半導体がそれほど重要になるのか。AIデータセンターでは、多数のGPUが同時にデータをやり取りする。GPU単体の計算性能が高くても、GPU間やサーバ間の通信が詰まれば、設備全体の能力を引き出せない。さらに、電気信号を高速で長い距離へ送るほど、消費電力や発熱、信号劣化の問題が重くなる。

シリコンフォトニクスは、シリコン半導体の製造技術を使って、光を導く回路や変調器などを集積する技術だ。電気信号だけに頼らず、チップの近くから光で情報を運べるため、大容量通信と省電力化を両立しやすい。一方、SiGeはシリコンにゲルマニウムを組み合わせ、高速ネットワークに必要な高周波・低ノイズのアナログ回路を作る技術である。タワーはSiPhoとSiGeをそろえることで、光を扱う部分と、それを電気的に制御する部分の双方を提供する。

エヌビディアも光への移行を急ぐ。同社は光部品をスイッチ用半導体の近くに組み込むCPO（コパッケージド・オプティクス）について、着脱式の光トランシーバーと比べて電力効率を5倍に改善できると説明する。エヌビディアの主張に基づく数字ではあるが、GPUの増設だけでは大規模なAI基盤を維持できないことを端的に示す。

タワーは2026年2月、エヌビディア向けの1.6T光モジュールに対応するSiPho技術を発表した。従来の同社技術に比べて最大2倍のデータレートを実現するという。GPUメーカーが処理能力を引き上げるほど、その周囲でデータを運ぶ光半導体の性能も高めなければならない。AI特需の焦点が、演算から接続へ移り始めた格好だ。
構成：Seizo Trend編集部
https://news.yahoo.co.jp/articles/7edb9e51ee5693a12be2c9e66962dbae3346118d

無能な企業が公金を引っ張って博奕を打ってるだけにしか見えんぞ