2026.10.22

PFNと米Tenstorrentが、光の技術を使った生成AI向けの部品を共同開発へ。国（NEDO）の研究開発事業に選ばれ、2031年度まで

キラ

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・国産のAI開発を手がけるPreferred Networks（PFN）と米Tenstorrentが2026年10月20日、国の研究機関NEDOの研究開発事業に選ばれ、生成AI向けの新しいAIの部品（プロセッサー）の共同開発を始めると発表した

・電気の信号と光の信号を組み合わせる「光電融合」の技術や、メモリを立体的に積む技術で、学習も推論も、速く少ない電力でこなせるAIの部品を目指す

・研究開発は2031年度まで。終わったあとは、AIエージェントなどでの活用を見込んだ事業化を目指す。東京大学などの大学や研究機関も加わる

Preferred Networks（PFN）と米国のTenstorrentは2026年10月20日、生成AI向けの新しいAIの部品を共同で開発すると発表しました。

生成AIやAIエージェントが広がり、AIを動かす部品と、それを集めたデータセンターへの需要は、急に伸びています。一方で、AIの部品は電気を多く使い、データの受け渡しの速さが限界になりつつあります。今回の共同開発は、光の技術などを使って、その壁を越えることを目指すものです。

この記事では、PFNの発表で分かったことを整理したうえで、ふだんの仕事がどう変わるのかを考えます。

国（NEDO）の研究開発事業に選ばれた

まずは、事業の位置づけです。

PFNの発表によると、2社の共同研究は、国の研究機関である新エネルギー・産業技術総合開発機構（NEDO）の研究開発事業で、「光電融合技術を実装したxPU設計開発」という課題に選ばれました。

・目指すのは、AIエージェントや、現実の機械を動かすAI（フィジカルAI）、科学の研究向けのAIなどに使える、生成AI向けのAIの部品

・学習と推論の両方を、速く、少ない電力で行えるようにする

・研究開発は2031年度まで行い、そのあとは事業化を目指す

2社の役割分担

次に、2社がそれぞれ何を受け持つかです。

担当	中身
PFNとTenstorrent	光電融合の技術と、最先端の部品の組み立て（パッケージング）の技術を使って、AIの部品を1つのシステムにまとめる技術
PFN	メモリを立体的に積む技術で、データを受け渡す速さがとても高いAI用の小さな部品（チップレット）を作る
Tenstorrent	仕様が公開された設計（オープンアーキテクチャ）をもとに、データを守りながら計算できるCPUの小さな部品を作る

このほか、東京大学、神戸大学、東洋大学、海洋研究開発機構、日本原子力研究開発機構が、科学の研究や機械を動かすAIに向けた使い道の研究で加わります。

2社はどんな会社か

ここで、2社のことも見ておきます。

・PFNは、2014年創業の日本の会社。AIの部品「MN-Core」、AI向けのクラウド、国産の生成AIの基盤モデル「PLaMo」などを開発している

・Tenstorrentは、AIの計算の会社。AMDやApple、Teslaの部品の設計に携わったJim Keller氏がCEOを務め、10億ドルを超える資金を集めている。東京にも拠点がある

仕事はどう変わるか：AIの「料金」と「使える量」を決める部品の競争に、日本の会社も加わる

ここからは、公式の発表をもとにした僕の見方です。

今回の発表で変わるのは、AIの部品の「選択肢」だと考えています。

AIを使う料金や、1日に使える量は、AIを動かす部品の性能と、使う電気の量に大きく左右されます。今はNVIDIAの部品が中心で、MicrosoftやGoogleも自社で部品を作り始めています（Maia 300の記事）。PFNとTenstorrentの共同開発は、そこに日本の会社が加わり、光の技術という別の道で挑むものです。

2031年度までの長い研究で、すぐに私たちの仕事に届く話ではありません。ただ、AIを安く、たくさん使える未来のためには、こうした部品の競争が欠かせません。

国産の生成AIを仕事で使うことを考えている人にとっても、モデルだけでなく、それを動かす部品まで日本で作ろうとする動きがあることは、知っておく価値がありそうです。

あわせて、知っておきたいこともあります。

・研究開発は2031年度までの長い計画。製品として使えるようになる時期は決まっていない

・発表は研究開発の始まりで、性能の目標の数字は示されていない

・国の事業で、PFNの発表にはNEDOの実施体制の案内へのリンクがある