生成AIの次は光電融合・人型ロボット・量子、実用化を徹底比較
生成AIの普及で電力と通信、労働力、計算能力の制約が表面化する中、光電融合はAI基盤を省電力化し、人型ロボットは知能を現場へ運び、量子は古典計算が苦手な領域を補完します。NTT、BMW、Google、IBMなどの実装例から、3技術の成熟度、事業機会、導入リスク、企業が今から整えるべき準備を比較して解説。
生成AIの普及で電力と通信、労働力、計算能力の制約が表面化する中、光電融合はAI基盤を省電力化し、人型ロボットは知能を現場へ運び、量子は古典計算が苦手な領域を補完します。NTT、BMW、Google、IBMなどの実装例から、3技術の成熟度、事業機会、導入リスク、企業が今から整えるべき準備を比較して解説。
IEAはデータセンター電力消費が2030年に約950TWhへ倍増すると予測します。電気配線を光配線へ置き換える光電融合は、CPOやIOWN、NEDO事業を通じてAI基盤の省電力化を狙う技術です。電力制約が投資の上限になる中、次世代データセンター設計、日本勢の勝ち筋と量産、熱設計、標準化の課題まで読み解く。
NTT島田社長がMWC26の基調講演で打ち出した光電融合デバイスとAIエージェント戦略。ドコモ改革からNTTデータの新会社まで、グループ再編の全体像を解説します。