光ニューラルネットワークプロセッサ市場 サイズとシェア 2026-2035

光ニューラルネットワークプロセッサー市場規模

世界の光ニューラルネットワークプロセッサー市場は、2025年に 4億3,860万米ドル、2026年には 5億4,460万米ドルと推定され、2035年までに 59億米ドルに達すると予測される。2026年から2035年にかけて、年平均成長率（CAGR）約30.3%で拡大する見込みである。

AIインフラでは、データ移動と電力供給が、演算スループットと同様に商業上重要な要素となっている。国際エネルギー機関（IEA）は、AIワークロードの拡大に伴い、世界のデータセンターの電力需要が2030年までに約945 TWhへ増加し、2024年の水準の約2倍になると予測している^{[1]International Energy Agency (IEA), Energy and AI, 2025, iea.org}。米国では、データセンターが2023年に176 TWhを消費しており、ローレンス・バークレー国立研究所は、2028年までに325〜580 TWhに達すると予測している。光ニューラルネットワークプロセッサーは、帯域幅を大量に消費する通信と一部の線形代数演算をフォトニックアーキテクチャに移行することで、この制約の一部に対応する。これにより、従来の電気インターコネクト経路と比較して、消費エネルギーを削減できる可能性がある。

対象市場には、フォトニック集積回路、変調器、レーザー光源、検出器、制御電子機器、光インターコネクト基板、パッケージ内チップレット、およびフォトニックハードウェア上でニューラルネットワークのワークロードをコンパイルして実行するために必要なソフトウェアが含まれる。シリコンフォトニクスは、既存の半導体製造・パッケージングエコシステムを活用できるため、依然として最大の技術基盤となっている。ハイブリッド型のフォトニック・エレクトロニクス設計は、顧客に既存のコンピューティングアーキテクチャの置き換えを求めるのではなく、CMOSロジックの隣に光I/Oまたは演算プレーンを配置することで、勢いを増している。

商業活動は、2つのアーキテクチャを中心に集約されつつある。光インターコネクトサプライヤーは、GPU、メモリ、コンピューティングノード間の帯域幅ボトルネックを解消することを目指している。一方、光演算の開発企業は、フォトニック領域で行列演算を直接実行することを目指している。Lightmatterは2024年10月のシリーズDで 4億米ドルを調達し、報告された企業評価額は 44億米ドルに達した^{[2]Lightmatter, Lightmatter Raises USD 400M Series D; Quadruples Valuation to USD 4.4B as Photonics Leader for Next-Gen AI Data Centers, October 2024, lightmatter.co}。Ayar Labsは2024年12月に 1億5,500万米ドルを調達し、参加投資家にはAMD Ventures、Intel Capital、NVIDIAなどが含まれた。これらの資金調達は、半導体分野の戦略的投資家がフォトニックI/Oを周辺的な研究テーマではなく、インフラ要件と捉えていることを示している。

したがって、投資の成否は単一のベンチマークよりも、フォトニックハードウェアが異種混在型AIシステム内で導入可能になるまでの速度に左右される。光コンポーネントを使い慣れた電子インターフェースと組み合わせてパッケージ化するサプライヤーは、直近のインターコネクト需要を収益化できる。一方、光演算に取り組むベンダーは、理論上の効率優位性を幅広く投資可能な事業機会へと転換する前に、持続的な精度、熱安定性、管理可能なモデルコンパイルワークフローを実証する必要がある。

主要な成長要因

高速かつエネルギー効率の高いAI処理に対する需要の増加

AIインフラの経済性は、プロセッサー、メモリ、ネットワーク要素間で情報を移動させるために必要なエネルギーによって、ますます左右されるようになっている。IEAは、データセンターの電力需要が 2030年までに約 945 TWh に増加すると予測しており、相互接続に必要なエネルギーの削減は、クラスターの運用コストに直接関係する。Intelは、統合型光I/Oチップレットについて、各方向 32 Gbps で 64 チャネルをサポートし、1ビット当たり 5 ピコジュールで動作すると報告した ^{[3]Intel Newsroom, Intel Unveils First Integrated Optical I/O Chiplet, June 2024, newsroom.intel.com}。このような設計により、システムアーキテクトは、電気I/O電力を比例的に増加させることなく、帯域幅密度を高める道筋を得られる。

IBMのコパッケージド・オプティクスの試作機は、フォトニクスを採用するシステムレベルの根拠をさらに示している。同社は、中性能の電気相互接続と比較して電力を 5倍超削減するとともに、光ファイバーの実装密度を 6倍に高めたと報告した ^{[4]IBM Newsroom, IBM Brings the Speed of Light to the Generative AI Era with Optics Breakthrough, December 2024, newsroom.ibm.com}。光プロセッサーのサプライヤーにとって、商機が最も大きいのは、顧客が特定のクラスター構成に基づき、削減できる電力、冷却、ラック密度にかかるコストを測定できる分野である。

人工知能および機械学習ワークロードの拡大

ニューラルネットワークの推論および学習では、反復的な行列演算とアクセラレーター間の大量の通信が大きな割合を占める。2025年のNatureの研究では、16,000個を超えるフォトニック部品を搭載し、最大 1 GHz の演算周波数で動作するとともに、線形行列積和演算においてサイクル当たり最短 3ナノ秒のレイテンシーを実現する集積フォトニックアクセラレーターが実証された。この成果だけで大量市場への対応準備が整ったことを示すものではないが、フォトニックハードウェアが高度なニューラルネットワークワークロードに関連する規模に到達できることを示している。

需要は用途によって一様ではない。固定重み推論では、パラメーターをリアルタイムで更新する要件が少ないため、フォトニックアクセラレーションのより短期的な対象となる。学習は、分散モデルによって通信需要が増大するため、長期的にはより大きな機会をもたらすが、光コンポーネント、ソフトウェアフレームワーク、クラスター管理スタック間の緊密な連携も必要となる。

データセンターおよび高性能コンピューティングにおけるフォトニクスの採用拡大

製造体制の整備により、商用化における従来の障壁の一つが低減している。GlobalFoundriesは、200 mmおよび 300 mmウェハー製造に対応し、高密度波長分割多重化機能をサポートする、拡張性の高い実績あるシリコンフォトニクス・プロセスプラットフォームを提供している。TSMCは、電気制御チップとフォトニックチップレットを統合するコンパクト・ユニバーサル・フォトニック・エンジンプログラムなど、先端パッケージングのロードマップにシリコンフォトニクスを位置付けている。

その結果形成されるバリューチェーンでは、チップ設計、パッケージング、光ファイバー結合、電子制御を初期段階から統合できるベンダーが優位となる。ファウンドリーへのアクセスだけで認定リスクがなくなるわけではないが、専用の製造ルートを構築する負担が軽減され、ファブレスサプライヤーはアーキテクチャ、パッケージング歩留まり、顧客統合に資本を集中できる。

従来型電子プロセッサーの限界克服に対する需要の高まり。

AIクラスターの規模拡大に伴い、電気システムは帯域密度、信号到達距離、電力消費の面で実用上の限界に直面している。光インターコネクトは、特にパッケージ、ボード、ラック間でトラフィックを伝送する必要がある場合、通信帯域幅を銅配線の制約から切り離すことができる。したがって、この機会は単一部品の置き換えにとどまらず、演算ダイ、メモリ、スイッチ、光I/Oの相互関係を再設計することに及ぶ。

この違いが、近い将来の商用化において、コ・パッケージド光学およびパッケージ内光学の設計が注目される理由である。これらの設計は、既存のソフトウェアとプロセッサー基盤を維持しながら、電気的スケーリングのコストが最も高いシステム部分を対象とする。信頼性、製造可能性、既存のチップレットインターフェースとの互換性を実証できるサプライヤーは、光学性能の向上のみを個別に提示するベンダーよりも、導入に向けた強固な道筋を確保できる。

光コンピューティングおよび集積フォトニクス技術の進展。

集積フォトニクスの進展により、実用可能なアーキテクチャの範囲が広がっている。シリコンフォトニクスは、受動的なルーティングと統合のためのスケーラブルな基盤を提供する一方、化合物半導体や新たな電気光学材料は、光生成、変調、不揮発性光状態制御などの機能に対応できる。米国商務省は、Coherent Corp.のリン化インジウム製造拡張に最大 3,300万米ドル、Infineraが計画するリン化インジウム施設に最大 9,300万米ドルのCHIPS助成金を提案した。

材料開発と並んで、アルゴリズムの進展も重要である。Natureは2024年、光ニューラルネットワーク向けの完全フォワードモード学習を報告した。これは、物理的な光ハードウェアにおいて従来の誤差逆伝播の実装に依存せずにフォトニックシステムを学習させるという重要な課題に対応するものである。商用導入は、こうした進展が単なる研究室での実証にとどまらず、再現可能なキャリブレーション、モデルの可搬性、量産歩留まりにつながるかどうかに左右される。

主な抑制要因

開発・導入コストの高さ。

光ニューラルネットワークプロセッサーには、従来型のデジタルアクセラレーターよりも幅広いエンジニアリング基盤が必要となる。開発者は、フォトニックプロセスデザインキット、レーザーと検出器の選定、パッケージ設計、光ファイバー結合、電子制御回路、キャリブレーションソフトウェアを調整しなければならない。これにより、非反復エンジニアリング費用が増大し、光学部品と電子部品の境界部分で歩留まりリスクが生じる。

コストは、特に生産量が少ない場合に大きな制約となる。サプライヤーは高性能なフォトニック回路を実証できても、それを経済的にパッケージ化し、試験し、温度変化や稼働期間を通じて性能を維持するための現実的な手段を持てるとは限らない。このため、資本、ファウンドリーとの提携、導入アーキテクチャの共同開発に前向きな顧客にアクセスできる企業が有利となる。また、インターコネクト製品から早期に得られる収益は、ネイティブ光コンピューティングシステムのより長期にわたる認定サイクルの資金となるため、戦略的価値も高い。

既存の半導体インフラとの統合の複雑さ。

顧客は光ハードウェアを単体で購入するわけではありません。光プロセッサや光インターコネクトは、データセンターへの導入をすでに規定している GPU、CPU、ASIC、メモリサブシステム、電気規格と連携して動作する必要があります。共同パッケージ化では、チップレベルの性能を超える光学アライメント、熱管理、信頼性試験、保守性に関する要件が生じます。

IBMは、ポリマー光導波路を用いた共同パッケージ光学のプロトタイプについて、温度サイクル、湿度暴露、機械試験を含む必要な信頼性ストレス試験を完了したと報告しました。このマイルストーンは、技術実証を導入可能なハードウェアへと移行する前に、ベンダーが乗り越えなければならない水準を示しています。ソフトウェアも同様の制約となります。光アクセラレーターには、機械学習チームがモデル開発ワークフローを再設計することなく利用できるようにするコンパイル、量子化、ドリフト補償、フレームワーク統合が必要です。

短期的な需要は、使い慣れたコンピューティング環境とソフトウェア環境を維持しながら、ワット当たり帯域幅を向上させる製品に向かう可能性が高いと考えられます。ハイブリッドアーキテクチャは、顧客に完全な光コンピューティングスタックに伴う精度、プログラミング、信頼性のリスクを受け入れるよう求めることなく、サプライヤーが現在進行している AI インフラ構築に参画できるため、商業的に重要です。製品認定の慣行が成熟するにつれて、成長の速い学習およびニューロモーフィックの各セグメントは、相互接続主導の初期段階を超えて市場を拡大する可能性があります。

光ニューラルネットワークプロセッサ市場のセグメント分析

技術別

シリコンフォトニクス

シリコンフォトニクスの市場規模は 2025 年に 2億3,370万米ドルに達し、2035 年には 29億2,000万米ドルに拡大すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 29.3%となる見込みです。同分野の規模拡大を支える要因は、半導体製造、ウェハーレベル加工、フォトニック設計およびパッケージングの成長するエコシステムを利用できる点にあります。GlobalFoundries の拡張性が高く量産実績のあるシリコンフォトニクス・プロセスプラットフォームや、TSMC によるフォトニックチップレットの開発は、ファブレス光ハードウェア開発企業にとって製造インフラへのアクセスが容易になりつつあることを示しています ^{[5]GlobalFoundries, Silicon Photonics Technology, 2024, gf.com}。

同セグメントの成長は、能動光機能と熱制御に伴うエンジニアリング上の負担によって抑制されています。シリコンは受動光ルーティングと高密度統合において特に優れていますが、商用の光ニューラルネットワークには、光源、変調器、検出器、重み安定化に関する堅牢なソリューションが依然として必要です。シリコンフォトニクスを成熟したパッケージングおよび制御電子機器と組み合わせるベンダーは、部品レベルの光効率だけに依存する設計に対して優位性を維持すると考えられます。

ハイブリッド光電子統合。ハイブリッド光電子統合の市場規模は 2025 年に 1億1,440万米ドルに達し、2035 年には 18億3,000万米ドルに拡大すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 32.6% となる見込みである。これらのシステムでは、高帯域幅通信または線形光演算をフォトニクスに担わせる一方、デジタル制御、メモリ管理、非線形機能、ソフトウェア互換性は CMOS 電子回路に保持する。

Lightmatter の Passage インターコネクト方式と Ayar Labs の TeraPHY 光 I/O アーキテクチャは、このセグメントの商業的意義を示している。すなわち、従来型のコンピュートチップを維持したまま、電気接続への負荷が最も大きい箇所にフォトニクスを導入できるのである^{[6]Ayar Labs, Ayar Labs Secures USD 155 Million in Series D to Address Urgent Need for Scalable AI Infrastructure, December 2024, ayarlabs.com}。このセグメントの拡大は、組立歩留まり、インターフェースの標準化、ならびにデータセンター顧客にとってマルチダイ光パッケージを運用上管理可能にする能力に大きく左右される。

自由空間光学

自由空間光学の市場規模は 2025 年に 6,070万米ドルとなり、2035 年には 7億1,030万米ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 28.5% となる見込みである。これらのアーキテクチャでは、回折光学素子、空間光変調器、レンズアレイ、またはフーリエ領域処理を用いて、ニューラルネットワークおよび信号処理における特定のタスクを実行する。強みは空間的な並列処理にあり、特に固定光路によって定義された演算を効率的に実行できる、制御された推論環境で有用である。

導入においては、アライメント、振動、環境変化に対する感度や、動的な再構成要件が制約となる。そのため、自由空間システムは、従来型 AI サーバーでパッケージ化されたフォトニックインターコネクトを広範に置き換えるよりも、専門的な画像処理、科学計算、信号処理用途に利用される可能性が高い。

新興フォトニック材料

新興フォトニック材料セグメントの市場規模は 2025 年に 2,980万米ドルとなり、2035 年には 4億1,570万米ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 30.8% となる見込みである。リン化インジウムは、純シリコンプラットフォームには本来備わっていないレーザー利得などの能動的な光機能を実現できるため、引き続き重要な材料である。Coherent と Infinera に対して発表された CHIPS インセンティブは、国内のリン化インジウム生産能力に対する政策支援が拡大していることを示している。

材料イノベーションによって光プロセッサーの技術的な適用範囲を拡大できるが、決定的な要素となるのは認定である。新たな変調器、相変化材料、ハイブリッド材料システムが主流のプロセッサーアーキテクチャを変えるには、デバイス動作の再現性、互換性のある製造工程、費用対効果の高い統合を実証する必要がある。

コンピューティングパラダイム別

アナログ光コンピューティング

アナログ光コンピューティングの市場規模は 2025 年に 2億3,310万米ドルとなり、2035 年には 26億8,000万米ドルに達すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 28.3% となる見込みである。主な利点は、逐次的なデジタル算術演算ではなく、光の干渉と伝搬によって線形行列演算を実行できる点にある。大規模なフォトニックアクセラレーター研究では、集積ハードウェアが高い周波数と極めて低いレイテンシーで行列の積和演算を実行できることが示されている。

一方、精度管理がトレードオフとなる。アナログ光システムでは、電子回路との境界におけるノイズ、熱ドリフト、部品のばらつき、変換オーバーヘッドを制御する必要がある。そのため、商業的に最も有望な用途は、量子化およびキャリブレーションのオーバーヘッドを許容しながら、エネルギー消費またはレイテンシーを大幅に削減できるモデルとなる。

デジタル光コンピューティング

デジタル光コンピューティングの市場規模は 2025 年に 1億2,200万米ドルに達し、2035 年には 16.7億米ドルに拡大すると予測され、年平均成長率（CAGR）は約 30.6%となる見込みです。離散的な光信号レベルを利用することで、この方式はノイズ耐性を高め、従来のデジタルエラー管理手法との互換性を促進できます。その商業的価値は、あらゆる電子演算機能を置き換えることよりも、決定論的な信号処理が求められる領域で光帯域幅と低遅延の利点を活用することにあります。

このセグメントは、効率性を高める電子アクセラレーターとの競争に直面し、フォトニクス統合層を追加する意義を示す必要があります。光伝送と光処理を一体的に設計できる領域で、導入が最も進むと考えられます。これは、既存の電子システムに変更を加えずに光技術を組み込む場合よりも有利です。

ニューロモーフィック光コンピューティング 

ニューロモーフィック光コンピューティングの市場規模は 2025 年に 8,360万米ドルであり、2035 年には 15.1億米ドルに達すると予測されています。年平均成長率は約 34.2%で、コンピューティング方式別では最も高い水準となります。このカテゴリーでは、低消費電力の推論およびセンサー処理ワークロードを実現するため、フォトニックシステムにおけるイベント駆動型またはスパイキング型の動作の活用を目指しています。

この技術は、データが疎で時間的制約の大きいデータストリームを扱う用途において魅力的な価値を持ちますが、商業化に向けた制約はソフトウェアにあります。開発者には、モデルを光スパイキングアーキテクチャーにマッピングし、ハードウェアの動作をキャリブレーションし、出力を従来型の AI ワークフローに統合できるツールチェーンが必要です。このセグメントの成長率はこうした選択肢の広がりを反映する一方、基盤規模が小さいことは、有望なアーキテクチャーと成熟した開発者エコシステムとの間に距離があることを示しています。

ワークロード最適化別

推論最適化プロセッサー

推論最適化プロセッサーは最大のワークロードセグメントであり、市場規模は 2025 年に 3億3,520万米ドル、2035 年には 40.4億米ドルに達すると予測されています。年平均成長率は約 28.9%となる見込みです。固定モデルまたは更新頻度の低いモデルでは、光学的な重みの継続的なプログラミングの必要性が低減するため、推論あたりのエネルギー消費をより容易に比較できます。光インターコネクト製品は、モデル実行環境の基本構造を変更せずにデータ移動を改善できるため、推論クラスターとの適合性が特に高いといえます。

学習最適化プロセッサー

学習最適化プロセッサーの市場規模は、2025 年の 1億340万米ドルから 2035 年には 18.2億米ドルに拡大すると予測され、年平均成長率は約 33.9%となる見込みです。学習ワークロードでは、分散アクセラレーター間の高帯域幅通信に対する需要が高まりますが、堅牢な同期処理、パラメーター更新、ソフトウェアサポートも必要となります。IBM は、70-billion-parameter 大規模言語モデルの学習時間を短縮する手段として、システムレベルでの大規模導入を前提に、光電融合パッケージを活用する可能性を示しています。完全フォワードモードの光学的学習に関する研究は技術的な選択肢を広げますが、商業的な適用性は、生産環境におけるモデル精度と再現性に左右されます。

用途別

AI/ML アクセラレーション

AI/ML アクセラレーションは、ニューラルワークロードが高密度な行列演算と、コンピューティング、メモリ、ネットワークの各リソース間における大量のデータ移動を組み合わせるため、最大の用途カテゴリーとなっています。光学ハードウェアは、単独のアクセラレーターとして機能する場合よりも、検証済みのインフラストラクチャー上のボトルネックを低減する場合に、商業的な関連性が最も高くなります。

画像認識およびコンピュータービジョン

画像認識およびコンピュータービジョンは、自由空間光学システムおよび集積光学システムが持つ空間並列処理の特性から恩恵を受ける可能性があります。産業検査、監視、センサー処理における管理された導入環境は、汎用クラウドワークロードよりも運用条件を管理しやすいという利点があります。

自然言語処理

自然言語処理（NLP）の需要は、大規模モデルの提供と分散学習に密接に結び付いている。短期的には、フォトニクスがNLPインフラに導入される経路は、デジタルトランスフォーマー計算を全面的に置き換えることよりも、インターコネクトやメモリファブリックの機能を通じたものになる可能性が高い。

信号処理

信号処理の機会は、汎用的なプログラマビリティよりも、レイテンシー、帯域幅、並列変換が重視される領域で生じる。これには、通信、センシング、専門分析システムにおける大容量データストリームが含まれる。

その他

科学計算、ゲノム解析、最適化、その他の専門ワークロードでは、限定された数学的演算によってカスタマイズされたフォトニックアーキテクチャの導入が正当化される場合があり、追加の機会が見込まれる。

最終用途産業別

データセンター・クラウド事業者

データセンター・クラウド事業者は、クラスターの規模が大きく、インターコネクトのエネルギー消費、帯域幅密度、冷却コストが調達時に測定可能な評価項目となるため、最大の最終用途グループである。電力需要の増加により、システム全体の電力効率を改善する技術を導入するインセンティブが高まっている。

通信

通信事業者は、大容量スイッチング、ネットワーク最適化、AIを活用したインフラ管理に、フォトニック処理技術やインターコネクト技術を適用できる。導入の進展は、運用の信頼性と既存のネットワーク機器との統合に左右される。

自動車

自動車分野のユースケースは、センサーフュージョン、先進運転支援システム、電力制約のある車載推論を中心としている。認定要件と製品サイクルの長さにより、信頼性と統合面で明確な優位性を持つアーキテクチャに導入が限定される。

航空宇宙・防衛

航空宇宙・防衛用途では、低レイテンシーの信号処理や専門的な光機能が評価される可能性がある。一方で、調達サイクル、環境認定、システム保証要件が商用化に向けた大きな障壁となる。

医療・ライフサイエンス

医療画像、ゲノミクス、分子計算では、行列演算を多用するワークロードの高速化による効果が期待される。サプライヤーが、規制対象の環境やワークフロー固有の環境において検証済みの性能を実証するまで、導入は限定的なものにとどまる。

エッジコンピューティング・IoT

エッジコンピューティングとIoTは、低消費電力のニューロモルフィック光アーキテクチャにとって潜在的な市場を形成する。特に、イベント駆動型センシングと継続的な推論によってエネルギー使用量が厳しく制限される領域でその可能性が高い。

その他

研究機関、国立研究所、金融サービス利用企業は、専門的なフォトニックコンピューティング用途において、規模は小さいものの影響力を持つ可能性のある初期導入グループである。

年平均成長率（CAGR）が約32.6%に達するハイブリッド型フォトニック・電子統合の並行成長は、戦略的に重要である。これにより、ネイティブな光コンピューティングおよびニューロモルフィックプラットフォームが成熟するまでの間、ベンダーは既存のAIインフラ内で顧客の導入と統合経験を積み上げることができる。この構造では、ソフトウェア、パッケージング、顧客のワークフローを、販売後のエンジニアリング依存要素ではなく、製品の一部として捉える企業が有利となる。

光ニューラルネットワークプロセッサ市場の地域別分析

北米

北米の市場規模は 2025 年に 2億420万米ドルに達し、2026年には 2億5,460万米ドルと推定され、2035年までに 28億4,000万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約30.7%となる見込みです。同地域の市場規模は、ハイパースケールAIインフラ、半導体設計活動、ベンチャーキャピタルの支援を受けるフォトニクス企業の集積に支えられています。米国の市場規模は 2025 年に 1億7,550万米ドルで、2035年までに 24億6,000万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約30.9%となる見込みです。

北米のサプライヤーは、顕著な資本形成と製造業政策による支援からも恩恵を受けています。Lightmatterによる2024年の資金調達や、Ayar Labsの戦略的投資家グループは、フォトニックインターコネクト・インフラに対する業界の関心の高さを示しています。CoherentおよびInfineraによるリン化インジウム製造拡張に対して提案されている連邦政府の支援は、アクティブ光コンポーネントのサプライチェーン能力の向上につながる可能性があります^{[7]National Institute of Standards and Technology, Biden-Harris Administration Announces Preliminary Terms with Infinera for InP Fab Expansion, October 2024, nist.gov}。カナダの市場規模は 2025 年に 2,870万米ドルで、2035年までに 3億7,250万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約29.8%となる見込みです。

欧州

欧州の市場規模は 2025 年に 1億1,440万米ドルとなり、2026年には 1億4,020万米ドルと推定され、2035年までに 13億3,000万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約28.4%となる見込みです。同地域の市場は、半導体研究、フォトニクス設計能力、専門コンピューティングの開発企業に支えられています。一方、商用規模への拡大は、北米と比べて各国市場間で分散しています。

ドイツの市場規模は、2025年の 3,170万米ドルから2035年には 4億1,880万米ドルへ拡大すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約30.1%となる見込みです。英国は 2,500万米ドルから 3億980万米ドルへ、年平均成長率（CAGR）約29.2%で拡大すると予測されています。フランスは 1,800万米ドルから 2億1,140万米ドルへ、年平均成長率（CAGR）約28.5%で拡大する見込みです。イタリア、スペイン、オランダ、その他欧州地域の市場規模は、2025年のそれぞれ 1,070万米ドル、850万米ドル、700万米ドル、1,360万米ドルから、2035年にはそれぞれ 1億1,580万米ドル、8,570万米ドル、6,630万米ドル、1億2,390万米ドルへ拡大すると予測されています。

アジア太平洋

アジア太平洋の市場規模は 2025 年に 8,650万米ドルとなり、2026年には 1億880万米ドルと推定され、2035年までに 13億1,000万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約31.9%となる見込みです。同地域の成長は、AIインフラ投資の拡大、国内の半導体開発、さらなる高密度化が進むコンピューティング導入に伴う電力負担の軽減ニーズと結び付いています。

中国の市場規模は、2025年の 3,740万米ドルから2035年には 5億9,950万米ドルへ拡大すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約32.6%となる見込みです。日本は 1,510万米ドルから 2億2,600万米ドルへ、年平均成長率（CAGR）約31.7%で拡大すると予測されています。インドは 1,280万米ドルから 2億1,730万米ドルへ、年平均成長率（CAGR）約33.3%で拡大する見込みです。韓国、オーストラリア、その他アジア太平洋地域の市場規模は、2035年までにそれぞれ 1億1,370万米ドル、5,070万米ドル、1億720万米ドルに達すると予測されています。

ラテンアメリカ

ラテンアメリカの市場規模は 2025 年に 2,040万米ドルとなり、2026年には 2,480万米ドルと推定され、2035年までに 2億2,080万米ドルに達すると予測されており、年平均成長率（CAGR）は約27.5%となる見込みです。ブラジルとメキシコは同地域の最大市場であり、2035年までに市場規模はそれぞれ 9,890万米ドルと 6,510万米ドルに達すると予測されています。アルゼンチンとその他ラテンアメリカ地域は比較的小規模な市場にとどまり、成長は主にクラウド投資、接続性の向上、AIインフラの選択的な導入によって形作られる見込みです。

中東・アフリカ

中東・アフリカ市場は、2025年に1,310万米ドル、2026年には1,630万米ドルと推定され、年平均成長率（CAGR）約29.7%で成長し、2035年には1億6,830万米ドルに達すると予測される。UAEは2035年までに6,780万米ドル、サウジアラビアは5,280万米ドルに達すると予測される。南アフリカとその他の中東・アフリカ地域は、それぞれ2,830万米ドルと1,940万米ドルに達すると予測される。

同地域の市場機会は、大規模な既存フォトニック処理基盤の置き換えではなく、新たなAIおよびデータセンターインフラに関連している。冷却、エネルギーの利用可能性、高性能ハードウェアを輸入する場合の経済性が、フォトニックシステムがまず専門的なインターコネクトインフラとして採用されるのか、それともより広範なコンピューティングプラットフォームとして採用されるのかを左右する。

北米は、ハイパースケーラーのエコシステムが先進的なインターコネクトアーキテクチャに大規模な資金を投じ、検証できるため、絶対額ベースで最大の収益規模を維持している。アジア太平洋地域のより速い成長は、異なる競争要件を生み出している。ベンダーは、地域ごとのサプライチェーン、国内の技術優先事項、さまざまな導入モデルに適応する必要がある。欧州は、専門性の高いフォトニクス能力において引き続き戦略的に重要であるが、より分散した市場構造により、地域全体で単一の調達サイクルが進むよりも、対象を絞った協業や用途別の導入が有利になる可能性がある。

光ニューラルネットワークプロセッサー市場のシェアと競争環境

2025年の市場は中程度に集中していた。Lightmatterが市場収益の約21.4%を占め、Lightelligenceが11.4%、Celestial AIが9.6%、Intelが7.1%、Ayar Labsが6.8%で続いた。これら5社を合わせると、市場の約56.3%を占めた。

世界の主要企業

Lightmatter。Lightmatterは市場リーダーであり、2025年の市場シェアは推定21.4%である。同社のPassageフォトニックインターコネクト戦略は、電子コンピューティング基盤を維持しながら、従来型AIチップ間の帯域幅の制約に対応する。同社が2024年10月に実施した4億米ドルのシリーズD資金調達は、この導入経路に対する投資家の支持を示している。

IBM Corporation。IBMの光技術活動は、コパッケージド・オプティクスとシステムレベルのインターコネクト研究を中心としている。同社が2024年12月に発表したプロトタイプは、信頼性試験を実証するとともに、電気インターコネクト方式と比較した電力および集積度の改善を報告した。IBMは、研究、システムエンジニアリング、エンタープライズインフラの能力を結び付けられることにより、その地位を強化している。

Lightelligence。Lightelligenceは、2025年に推定11.4%の市場シェアを占めた。同社は、光処理と電子制御を組み合わせたフォトニックコンピューティングシステムを中心に事業を展開しており、フォトニクスの用途を接続性からニューラルネットワークの実行へと拡張しようとするベンダーのセグメントに位置付けられる。

Celestial AI。Celestial AIは、2025年に市場の約9.6%を占めた。同社のPhotonic Fabricプラットフォームは、コンピューティングリソースとメモリリソース間の大容量接続を実現するよう設計されている。

2024年3月の 1億7,500万米ドルのシリーズC資金調達には、戦略的投資家および機関投資家が参加し、同社はハイパースケールデータセンター企業および半導体企業の顧客を対象とした設計採用活動を開示した ^{[8]BusinessWire / Celestial AI, Celestial AI Closes USD 175 Million Series C Funding Round Led by U.S. Innovative Technology Fund, March 2024, businesswire.com}.

Intel Corporation。Intel は 2025年に市場の約 7.1% を占めた。同社は、3,200万個超の集積レーザーを搭載したフォトニック集積回路を 800万個超出荷したと報告しており、光I/Oチップレットの実証では、将来のプロセッサ・パッケージ・アーキテクチャにおける光リンクの役割が示された。Intel の製造およびパッケージング能力は、商用シリコンフォトニクスにおける重要な既存企業としての地位を支えている。

Ayar Labs。Ayar Labs は 2025年に約 6.8% の市場シェアを占めた。同社の TeraPHY 光I/Oチップレットは、パッケージ内の高帯域幅接続向けに位置付けられており、主要な半導体およびAIインフラ投資家から戦略的支援を受けている。

地域企業

Luminous Computing。Luminous Computing はフォトニックAIコンピューティングシステムを開発しており、垂直統合型の光コンピューティング・アーキテクチャを追求する地域企業の一社である。

Xanadu Quantum Technologies。Xanadu Quantum Technologies は、プログラマブル光システムおよび先進的なコンピューティング・アーキテクチャに関連するフォトニックハードウェアとソフトウェアの専門知識を提供している。

Optalysys。Optalysys は、大規模な数学演算、画像処理、信号処理のワークロードに適用可能な自由空間光学コプロセッシング技術を開発している。

iPronics。iPronics は、構成可能な光処理トポロジーを支援するよう設計されたプログラマブル・フォトニック集積回路を開発している。

OpenLight。OpenLight は、ファブレス半導体設計企業による光機能の組み込みを支援することを目的とした、シリコンフォトニクス・プラットフォームおよびライセンス供与可能なフォトニックIPを開発している。

ニッチ企業

PhotonicX AI。PhotonicX AI は、エネルギー制約のあるエッジAI用途向けの光ニューラルネットワーク・アクセラレーターに注力している。

SiEPIC。SiEPIC は、シリコン電子・フォトニック集積回路の設計およびフォトニック設計ツールの開発を支援している。

Photon Bridge。Photon Bridge は、AIワークロードの高速化に向けたフォトニック・インターコネクト技術を開発している。

Mixx Technologies。Mixx Technologies は、混合精度の光ニューラルネットワーク・ワークロード向けのフォトニック行列乗算アーキテクチャを開発している。

Neurophos。Neurophos は、超低消費電力の推論およびイベント駆動型センシング向けのニューロモーフィック・フォトニックコンピューティング・アーキテクチャに注力している。

競争優位性は今後、フォトニックコンポーネントの性能を実用化可能なシステムへ転換する能力にますます左右される見込みである。資本、ファウンドリーへのアクセス、パッケージングにおける提携、ソフトウェア統合、顧客認定の対応能力は、光デバイスのイノベーションと同等に重要になる可能性が高い。インターコネクト製品に注力する企業は、より早期に商業関係を構築する可能性がある一方、ネイティブ光コンピューティングに注力する企業は、自社アーキテクチャが顧客規模で精度、安定性、運用要件を満たせることを示す必要がある。

最近の業界動向

2026年4月、University of Southern California は、最高 1,300°F（700°C）の温度に耐えられる新たなフォトニックチップを発表した。これにより、ジェットエンジンや宇宙空間などの極限環境でのAI処理が可能になる可能性がある。2026年3月、Nokia は、大規模言語モデルに必要な膨大なデータスループットに対応するため、「AI時代のネットワーク」向けに特別に設計されたアプリケーション最適化光ソリューション群を発表した。2026年3月、Huawei は MWC Barcelona で次世代光ネットワーク・ソリューションを発表し、AI処理と高速データ伝送を融合する「AI中心のオールフォトニックネットワーク」の構築を目指した。

2025年—Nature、大規模な統合フォトニックアクセラレーターを報告。Nature誌の研究では、16,000個を超えるフォトニックコンポーネント、最大1GHzの周波数、1サイクル当たり最短3ナノ秒のレイテンシを備えた統合フォトニックアクセラレーターが報告された。