コンピューティング
シリコン以外のコンピューティング企業トップ10
シリコンから新しい形態のコンピューティングへ
計算機産業は、機械装置がそれまで人間の脳にしかできなかった微積分を実行し始めたときに誕生しました。しかし、真空管、そして後にトランジスタが登場したことで、本格的なコンピュータが作られ始めました。
次の革命はシリコン製コンピュータチップで、トランジスタ密度が増大し続け、計算能力も拡大し続けました。
出典: Mobile First
現在、半導体業界は5nm、さらには2nm領域のチップを作るために、ますます高性能なシステムを試験しています。これにより、ある時点でシリコントランジスタをさらに小さくすることが不可能になるという問題が近づいています。
シリコンの単一原子は理論上の限界ですが、実際のエンジニアリング上の課題により、その閾値に達する前に実現が不可能になる可能性があります。
では、ここから計算能力は止まってしまうのでしょうか？おそらくそうではありません。
しかし、解決策は全く新しい原理で計算を行うことです。シリコントランジスタに依存しない計算方法は実際に多数存在します。技術的な詳細に踏み込まず、最も有望なアイデアを見てみましょう。
シリコン以外の半導体
半導体とは、導電性（電流を伝え、二進数で「1」のデータを生成）と絶縁性（電流を遮断し、二進数で「0」のデータを生成）の間を切り替えることができる材料です。
シリコンは半導体チップを作る際の選択材料でしたが、現在は多くの代替材料が検討されています。バンドギャップという特性を示す材料は、良い候補となり得ます。
出典: Energy Education
バナジウム酸化物
長い間、バナジウム酸化物はシリコンの代替として有望視されてきました。これは「金属-絶縁体転移」と呼ばれる現象を起こし、その転移はわずか 1兆分の1秒 で完了するためです。
金属-絶縁体転移の速度は、従来のシリコンベースの電子機器に比べて、より高速かつ小型の電子機器を可能にするはずです。
最近の研究では、チタン酸化物基板上に堆積したバナジウム酸化物の研究に成功しました。
また、チタン酸化物も半導体になり得ることが判明しました。この発見により、ハードウェアレベルで学習できるニューロモルフィックチップの作成が可能となり、生体のニューロンにヒントを得た脳の仕組みを取り入れることができます。
非常に高速な絶縁体から金属への転移のおかげで、チタン酸化物を活性基板としたバナジウム酸化物は、ハードウェアレベルで生物学的ニューロンを再現できるMottニューロン様スパイクオシレーターの作成に利用できる可能性があります。
グラフェン
別の有望な候補はグラフェンです。これは電気伝導性が極めて高い2次元材料で、潜在的な超伝導体でもあり、「驚異の材料」と呼ばれ、その特性はリアルタイムでまだ発見されています。
グラフェンを半導体材料にする最初の成功事例については、当記事「グラフェン半導体 – ついに実現したのか？」をご覧ください。
有機材料
最近の発見によると、有機材料はグラフェンに似た2次元構造に強制的に形成できる可能性があります。これにより、自然に半導体特性を示しながら、グラフェンと同等の超伝導性を持たせることができます。グラフェンは「強制的に」そうする必要がありますが、有機材料は自然にそうなります。
この選択肢については「有機半導体はグラフェンとシリコンの利点を組み合わせられるか？」で詳しく学べます。
半導体の電力使用最適化
ますます高速かつ小型のトランジスタを使用する際の問題は、電力消費の増大です。
代替手段として「レドックスゲーティング」と呼ばれる手法があります。これは化学反応（レドックス）に依存し、電力需要を大幅に削減できる可能性があります。
もし計算コストがチップ自体よりも電力コストで上昇し始めたら、これも実装される可能性があります。このトピックに関する最新情報は「レドックスゲーティングが小型エレクトロニクスの新たな効率レベルをもたらす可能性」で取り上げました。
フォトニクス
代替半導体材料はシリコンの置き換えを目指しています。しかし、電子やトランジスタ、半導体を全く使わずに計算を行うとしたらどうでしょうか？
これがフォトニクスの概念で、光を直接利用して計算を行うことを目指します。
光は宇宙で最も速いものなので、シリコンや半導体ベースの計算よりも何桁も速くなる可能性があります。
実際には、フォトニクスは依然としてシリコンを含む可能性がありますが、結晶に依存することも可能です。
光は波動的性質を持つため、フォトニクス設計は曲線や独自の（まだ技術的に成熟していない）設計原理に依存し、半導体で使用されるものとは異なります。
出典: Synopsis
量子コンピューティング
計算は電流ではなく、粒子の量子状態を測定することで行うことも可能です。
0と1（電流なしまたは電流あり）を生成する代わりに、量子ビット（qubit）と呼ばれる「量子ビット」を使用し、粒子データは同時に0かつ1、または1、または0のいずれかの状態を取ります。
計算の根本的な違いにより、量子コンピューティングは「通常」の計算の代替ではなく、むしろ補完です。
従来の計算は線形に動作し、気候モデル、暗号、タンパク質のような複雑な分子の3次元構成など、非常に複雑な計算に苦労します。これこそが量子コンピューティングが得意とされる計算タイプです。
したがって、シリコンを置き換えるわけではないものの、量子コンピュータは従来のシリコンチップではほぼ不可能だったタスクをより優れた形で実行できる可能性があります。
量子コンピューティングに関する最新ニュースは、当記事「量子コンピューティングの現状」をご覧ください。
生体オルガノイド
私たちの脳は本質的にスーパーコンピュータであり、少なくともパターン認識や言語などのプロセスにおいては、わずか数十ワットしか消費しません。
これは非常に新しい分野で、どこまで進展するかはまだ不明です。しかし、いつか自動運転装置がチップではなくニューロンで動作する日が来るかもしれません。
シリコン以外の株式トップ10
1. International Business Machines Corporation
(IBM )
International Business Machines Corporation（IBM）は、最初のメインフレームコンピュータの商業化を牽引した主要企業でした。しかし、Apple、TSMC、NVIDIAなど他のテック大手に比べて生産量で遅れを取っています。
しかし、量子コンピュータの開発の最前線に立っています。例えば、127量子ビットの「Eagle」量子コンピュータを開発し、その後「Osprey」と呼ばれる433量子ビットのシステムを発表しました。
そして現在、「Condor」— 1,121 超伝導量子ビットの量子プロセッサがクロスレゾナンスゲート技術に基づき、さらに「Heron」— 分野の最先端に位置する量子プロセッサと共に続いています。
IBMは、コンピューティングと半導体産業の他の最先端イノベーションの多くにも関与しています。これらには導電性有機材料、ニューロモルフィックコンピューティング、フォトニクスなどが含まれます。
ある程度、IBMは新しい計算手法の開発とそれらのライセンス提供に特化した「特許会社」になっています。
これまでのところ、IBMはシリコン以外の計算手法に関する主要特許をできるだけ多く保有しようと非常に意欲的であり、かつて半導体産業の発展に大きく貢献した成功を再現しようとしています。
2. Microsoft Corporation
(MSFT )
すでに「通常」のクラウドサービスでリーダーであるMicrosoftは、Azure Quantumを通じた量子コンピューティングクラウドサービスの提供で先駆者です。
将来的に量子コンピューティングの大部分が、量子コンピュータへの直接アクセスではなく、Microsoftのようなクラウドサービスを利用した「リモート」形態で行われる可能性は十分にあります。
特に、量子コンピューティングの応用は、生化学者、材料科学者、気候科学者、その他量子コンピューティングの専門知識を持たない専門家によって研究されることが多いため、こうした形態が期待されます。
したがって、IBM、Microsoft、Googleなどの企業に所属する専門家に計算部分を委託する方が、未経験者を雇用・訓練するよりも理にかなっています。
Microsoftのサービスは「ハイブリッドコンピューティング」— 量子コンピューティングと従来のクラウドベースのスーパーコンピュータサービスを組み合わせたものを提供しています。
出典: Microsoft
垂直統合に代わり、Microsoftの量子コンピューティングへのアプローチは、IonQ（IONQ）、Pasqal、Quantinuum、QCI（QUBT）、Rigetti（RGTI）など、量子コンピューティングを実現するために可能なほぼすべての技術分野のリーダーとパートナーシップを構築することです。
出典: Microsoft
Microsoftはまた、2023年末にPhotonic（量子コンピューティングとフォトニクスの統合に取り組む企業）との協業を開始しました。
Microsoftはさらに、金融業界向けのアナログフォトニックチップの開発にも取り組んでいます。
量子コンピューティングは現時点ではMicrosoftの事業の中心ではありませんが、同セクターの重要なプレイヤーであり、QCIやRigettiなど上場している量子コンピューティングパートナーの株式を直接取得するよりも「安全」な株式選択となり得ます。
3. Alphabet Inc.
(GOOGL )
Googleは量子コンピューティングに非常に積極的で、主にGoogle Quantum AIラボとサンタバーバラのQuantum AIキャンパスを通じて活動しています。
Googleの量子コンピュータは2019年に「量子優位性」を達成したと主張し、Sycamoreマシンで200秒で計算を完了しましたが、従来のスーパーコンピュータでは1万年かかる計算でした。
しかし、Googleの最大の貢献はハードウェアよりもソフトウェア分野にあるかもしれません（検索、G Suite、Androidなどで実績があります）。GoogleのQuantum AIは、科学者が量子アルゴリズムを開発する支援ツールとしてソフトウェアスイートを提供しています。
Googleはまた、Lightmatterなどのフォトニクス企業の積極的な支援者でもあります。
Googleは量子コンピューティングのソフトウェアとプログラミングの標準を設定する企業の一つとなり、分野の将来の方向性を左右する特権的な立場を持つでしょう。その強力なネットワークとベンチャーキャピタル活動は、他のシリコン以外のコンピューティング形態にも影響を与える可能性があります。
4. Intel
(INTL )
Intelは主要なチップメーカーであり、この強みを量子コンピューティング領域に活かすことを目指しています。
最近、Intelは「Tunnel Falls」— 「最先端のシリコンスピンキュービットチップ」を発表しました。注目すべきは、これは試作機ではなく、ウェハ全体で95％の歩留まりと電圧均一性を実現した量産チップである点です。これにより、現在はまだ新興で急速に変化する業界において、量子コンピューティングチップの大量生産への道が開かれました。
出典: Intel
Intelは自社のルーツに忠実に、チップを活用するためのソフトウェアも開発しており、Intel Quantum SDKをリリースしました。これは、プログラマーがIntelの量子チップ設計に適合した量子コンピューティングソフトウェアを開発するためのガイドラインを提供し、従来のチップ事業において長年強力かつ収益性の高いビジネス防壁となってきました。
出典: Intel
スケーラブルな量子チップ製造の到来は、他の技術的な科学的ブレークスルーと同様に業界に革命をもたらし、コスト削減や共通のプログラミング標準・チップアーキテクチャの設定につながるでしょう。
2023年末に、Intelはフォトニクス事業を Jabil（JBL）に売却することを決定しました。
全体として、Intelは量子コンピューティングで進展を見せており、フォトニクスや他の代替技術よりもこの分野に注力する明確な戦略を持っているようです。
5. Nvidia
(NVDA )
グラフィックカード、そして最近では暗号通貨マイニングリグやAIチップの主要メーカーであるNvidiaは、PC部品メーカーから世界的なテックジャイアントへと本格的に進化しました。
Nvidiaは量子コンピューティング分野でも活動しており、NVIDIA DGX Quantumは、オープンソース化されたCUDA量子ソフトウェアプラットフォームを使用して、通常のチップと量子コンピューティングを組み合わせています。
出典: Nvidia
AI分野でのリーダーシップを強化するため、Nvidiaはデータセンター向けAI最適化ネットワーク用QuantumX-800もリリースしました。
フォトニクスに関しては、NvidiaはTSMCとBroadcomと提携し、従来のシリコンチップとフォトニクスを統合したコパッケージド光学（CPO）による単一モジュールの作成を目指します。
全体として、Nvidiaの成功は現在のAIブームと密接に結びついており、量子コンピューティングとフォトニクスは二番手です。しかし、これらのセクターの成長からも恩恵を受け、レースに残り続けようとしています。
6. Quantinuum / Honeywell
(HON )
Quantinuumは、Honeywell Quantum SolutionsとCambridge Quantumの合併により誕生した企業で（前述の通り）Microsoftの量子クラウドコンピューティングのパートナーでもあります。
Quantinuumは現在、他の量子コンピューティングシステムがあまり手を付けていない分野、特に金融やサプライチェーン関連の分析に注力しており、2023年9月に開始されたQuantum Monte Carlo Integration（QMCI）エンジンを提供しています。
QMCIは、金融デリバティブの価格設定や高エネルギー粒子物理実験の結果シミュレーションなど、解析解が存在しない問題に適用され、ビジネス、エネルギー、サプライチェーン物流、その他のセクターにおける計算的進歩を約束します。
Microsoftと同様に、量子コンピューティングはHoneywellの主力事業ではなく、同社は航空宇宙、オートメーション、特殊化学品・材料の製品に重点を置いています。
しかし、これらの事業セグメントすべてが量子コンピューティングの恩恵を受ける可能性があることを考えると、Honeywellが関与するビジネスケースは明白です。
したがって、Honeywellは量子コンピューティングサービスの提供者であると同時に、実際のビジネスケースへの量子コンピュータ適用から利益を得る可能性のある企業でもあり、Quantinuumの統合は産業競合他社よりも速いペースで進むことを支援すると考えられます。
7. Synopsys
(SNPS )
フォトニックシステムは少なくとも初期段階ではシリコンシステムとできるだけシームレスに統合される必要があり、Synopsysはその支援が可能です。
同社はシリコン設計と検証の専門家であり、そのソフトウェアは5nm以下の超先進チップを含む新しいチップ設計に使用されています。
同社はフォトニクス向けソフトウェアも提供しており、\”業界唯一のフォトニックデバイス、システム、集積回路のシームレス設計フロー\”と説明されています。これにより、新しいフォトニックデバイスの設計とシミュレーションが可能になります。
出典: Synopsis
同社はJuniper Networkと共同で、インジウムリン酸化物を使用したフォトニクス企業OpenLightを設立しました。
8. Juniper Network
(JNPR )
Juniperは、クラウドネイティブのワイヤレスソリューションでナンバーワン、かつ唯一のAI駆動WiFiネットワークを提供すると主張しています。これにより、Ciscoなどの古くからの大手と直接競合しています。Juniperの技術であるJuniper Mistは、Ciscoの同等製品に比べて、よりスケーラブルで柔軟性が高く、異常検知にも優れているとされています。
同社のソリューションはAIに大きく依存しており、AIエンジン「Marvis」はユーザーからデータセンターまでネットワーク全層で使用されています。
出典: Juniper
セキュリティに関して、Juniperはファイアウォール、脅威防御、エクスプロイト防御で卓越した成果を示し、Fortinet、Palo Alto、Zscalerなど多くのベンダーを上回っています。
Juniperはまた、フォトニック集積回路（PIC）も提供しており、現在は主にデータ伝送やセンサーに使用されていますが、将来のフォトニクスベースのコンピュータの重要な構成要素になると期待されています。
出典: Synopsis
9. Rigetti Computing, Inc.
(RGTI )
Rigettiは量子コンピューティング企業であり、「画期的なマルチチッププロセッサと、現在主流となっているハイブリッド量子-古典アプローチに関する重要なIPを保有しています」と述べています。
同社は、チップ設計・製造から計算能力のクラウド提供まで、量子コンピューティングに必要なすべての工程を統合しています。
出典: Rigetti
同社は、Intelなどの大手が行うようにできるだけ多くの量子ビットを追加することよりも、既存製品の完成度を高め、非常に高い忠実度と速度を実現することに注力しており、より信頼性の高い商用製品となっています。
最新バージョンである84量子ビットのAnkaa-3は、2024年後半に発表される予定です。Ankaaコンセプトに基づき、同社は長期的に336以上の量子ビットシステムを目指しています。
出典: Rigetti
2023年12月、Rigettiは9量子ビットシステム Noveraの販売を開始しました。この「ミニ量子コンピュータ」は90万ドルで、納期は4〜6週間です。
最初の顧客にはFermilabのSQMSセンター、米空軍研究所、Horizon Quantum Computingが含まれます。
同社は2024年春にRussell 3000指数に組み入れられることを発表しました。
10. IPG Photonics
(RGTI )
IPGは、ファイバーレーザー、ダイオードレーザー、UVレーザー、深紫外線レーザーなど、事実上すべてのタイプのレーザーを製造するメーカーです。従業員は6,200人で、年間42,000台以上のレーザー装置を出荷しています。
同社の得意分野はファイバーレーザーで、高精度かつフェムト秒（1兆分の1秒）という極めて短いレーザーパルスを実現できます。
IPGレーザーは現在、以下の用途で使用されています：
- 先進的な科学応用（分光法、顕微鏡、干渉計、光トラッピングなど）
- 電気自動車のバッテリーおよび電動モーターの製造。
- 材料加工、特に金属切断、彫刻、洗浄、レーザー3D印刷
- レーザーマイクロプロセッシング、超小型構造の作成にレーザーを使用
フォトニクスチップの進歩が完全なフォトニクスベースのコンピュータを作るために必要ですが、既に多くの特定かつ一般的な部品であるレーザーが統合されることは分かっています。
フォトニックコンピューティングに必要な光は、レーザーが放つ非常に安定した光である必要があります。そのため、IPGのようなレーザー業界のリーダーは、半導体産業が段階的にフォトニクスへとシフトすることで、レーザー需要の急増から恩恵を受けるでしょう。
そして、この新興セグメントでは、超短パルスレーザーが超高速計算能力に変換され得ます。
