蘇州知芯伝感（Suzhou Chipsens Technology）が発表した「公版」MEMS大型ミラーアレイチップは、中国における光回路スイッチ（OCS）の国産化を部品レベルから支える製品だ。

この発表のポイントは、完成済みの400×400光スイッチが登場したことではない。これまで各システムメーカーが個別に開発する必要があった大型ミラーアレイについて、共通部品として利用できる標準品が提示されたことにある。今後、国内メーカーは光学エンジンや制御ソフト、パッケージングなどの統合に集中しやすくなり、用途に応じたOCSの開発や量産のハードルが下がる可能性がある。

発表されたチップの仕様

チップは静電駆動による2軸MEMS機構を採用し、1枚のシリコンダイ上に独立して動く416個のシリコン製マイクロミラーを集積する。ここでいう416はミラー素子の数であり、416×416ポートのスイッチマトリクスを意味するものではない。報告されているパッケージ寸法は33.6×20.85×0.66ミリメートルだ。23

公表された主な仕様は次の通り。

• X軸の機械的偏向角：±6.5度
• Y軸の機械的偏向角：±5.5度
• 赤外線反射率：96％以上
• 応答時間：10ミリ秒未満
• スイッチングサイクル：10億回超
• 量産時のダイ良品率：90％超
• 400×400ポート級のOCS製品に対応可能とする能力 23

これらは会社発表や業界報道に基づく数値であり、独立した第三者によるベンチマーク結果とは区別する必要がある。また、報道では温度範囲や温度ドリフト、ミラー表面の粗さなども説明されているが、現時点で広く検証された評価データが公開されているわけではない。

OCSはどのように動くのか

一般的な電子パケットスイッチは、データをいったん受信し、宛先や経路を処理したうえで、電気的なスイッチング回路を通して転送する。

一方、OCSは端末間に物理的な光路を設定する。MEMS方式では、制御ソフトウェアが接続先を選び、静電気で駆動される微小なミラーを傾ける。ミラーが入射側の光ファイバーから出た光を適切な出力側ファイバーへ反射することで、光信号はスイッチ内部を通過する間、何度も光・電気・光へ変換されずに済む。

OCSは、1パケットごとに経路を判断する仕組みではない。いったん設定した光路を、ネットワークが再構成するまで専用回線のように使う。そのため、次のような通信に適している。

1. 大容量通信：AI学習では、アクセラレーター群の間で大量のデータが移動する。
2. 通信パターンが予測しやすい処理：学習処理などでは、長時間続く大規模フローが発生しやすい。
3. ミリ秒単位の再構成を許容できる処理：ワークロードやスケジューリング単位でネットワークを組み替える用途に向く。

OCSはデータレートや波長に左右されにくく、低遅延で、電子的なスイッチング処理に伴う電力消費を抑えやすい点が利点だ。

ただし、OCSが電子ネットワークを置き換えるわけではない。短時間で発生するバースト通信や不規則なトラフィックにはパケットスイッチが適している。また、光ネットワークを運用するには、トポロジー管理、スケジューリング、監視、障害時の迂回制御が必要になる。

AIクラスタで注目される理由

AIアクセラレーターの数が増えるほど、固定的な1対1接続や大量のケーブルを管理するのは難しくなる。再構成可能な光ネットワーク層を設ければ、どのプロセッサー群同士を直接接続するかを処理内容に応じて変更できる。電気スイッチの階層や光電変換の回数を減らせる可能性もある。

Googleの第7世代TPU「Ironwood」は、OCSの代表的な事例だ。Googleは、単一のキューブを超えてTPUキューブ同士を接続するネットワークにOCSを利用すると説明している。また、光リンクやOCSに障害が発生した場合、該当箇所を迂回してTPUスライスの可用性を高める仕組みも文書化している。1721

Googleが公開したIronwood関連資料では、スーパーポッドは9,216個のチップまで拡張できるとされる。すべてのAIクラスタが同じ構成を採用するわけではないが、接続するアクセラレーターが増えるほど、物理的なネットワークトポロジーを動的に制御する価値が高まることを示している。21

消費電力についても注意が必要だ。業界資料では、特定のOCSアーキテクチャでネットワーク電力をおよそ40％削減できるとの説明がある。ただし、これはアーキテクチャ全体での結果であり、知芯伝感のミラーチップを搭載するだけで同じ削減効果が得られることを意味しない。

中国のサプライチェーンにとっての意味

OCSシステムは、ミラーアレイだけで完成するものではない。光エンジン、ファイバーの位置合わせ、パッケージング、駆動回路、制御ソフト、信頼性評価など、複数の技術を組み合わせる必要がある。

標準化されたミラーアレイが供給されれば、中国の通信機器メーカーやデータセンター向けシステムメーカーは、最も専門性の高い光学部品をゼロから開発する代わりに、システム統合や顧客仕様への最適化にリソースを振り向けられる。国内のデータセンター、基幹通信網、大規模AI計算クラスタ向けに、カスタムOCSを開発する際の参入障壁を下げる効果が期待される。

さらに、輸入コア部品への依存を減らす可能性もある。ただし、その影響の大きさは、顧客による採用認定、長期的な歩留まり、システムの信頼性、実際の出荷量によって決まる。チップ単体の発表だけで、供給網全体の自立が達成されたと判断するのは早い。

知芯伝感は、2019年からMEMSアレイを使った光スイッチ技術に取り組み始めたと説明している。報道によれば、2025年には大型アレイの試作（テープアウト）に成功し、320×320チャンネルのOCSシステムで利用。2026年8月には、業界顧客向けに標準化した「公版」チップを正式投入した。124

同社は、ミラー設計、ウェハー加工、パッケージング、試験までをカバーする垂直統合型の技術基盤も掲げている。また、Pre-Aラウンドの資金調達を完了し、MEMSミラーアレイの開発やAIデータセンター向け光インターコネクトへの応用を加速すると報じられている。67

MEMS以外の方式と、MEMSが選ばれる理由

OCSには、MEMSミラー以外にも複数の技術方式がある。

• 液晶方式：安定性や低い光損失が強みだが、一般に再構成速度は遅い。
• 圧電方式・直接ビームステアリング：光学素子を高速に動かせる一方、制御の複雑さ、規模、コストにトレードオフがある。
• ロボット式ファイバースイッチ：ファイバー自体を物理的に位置合わせするため光損失を低くしやすいが、機械動作は遅い。
• シリコンフォトニクス・導波路方式：小型化と高速化が期待できるものの、ポート数、光損失、制御を大規模化することが課題となる。

MEMSは、高いポート密度、比較的低い挿入損失、広帯域動作、ミリ秒級の再構成をバランスよく実現しやすい。こうした理由から、多ポートの大規模OCSでは有力な方式とみられている。学術・業界比較では、320×320級のMEMS設計が大規模構成の実用的な選択肢として挙げられており、市場調査でも2026年以降、MEMSが主要な技術カテゴリーであり続けると予測されている。

一方、「MEMSがOCS市場の70％超を占める」という数字は慎重に扱うべきだ。市場の定義、対象年、調査会社の分類方法によってシェアは変わる。現時点の資料からは、MEMSが有力、あるいは支配的な方式だとは言えるが、世界市場で一律に70％超と確認できる独立した根拠までは示されていない。

1,024×1,024ポートは将来計画

知芯伝感が現在主力としているMEMSミラーアレイは、300×300および320×320級と報じられている。同社は将来的に1,024×1,024ポートへ拡張する計画も示しているが、これはロードマップであり、1,024×1,024製品がすでに出荷・認定済みであることを意味しない。79

同様に、10万枚以上のアクセラレーターカードを接続する大規模学習クラスタ向けの光ネットワーク層も、将来のシステム構想として理解する必要がある。その実現には、ミラーアレイの大型化だけでなく、光学パッケージ、制御プレーン、スケジューリング、障害処理、配線、熱設計、電子スイッチとの連携が欠かせない。Googleの資料も、光ファブリックそのものと並んで、障害時の迂回や可用性の仕組みが重要であることを示している。1721

今回の発表から最も確実に読み取れるのは、知芯伝感が、400×400ポート級の国内OCS設計を支援する仕様の標準化MEMS部品を報告したという点だ。性能、歩留まり、信頼性に関する主張が顧客認定や実運用で確認されれば、中国のOCSシステム開発はより取り組みやすくなり、AIインターコネクトの重要部品における国内供給も強化される可能性がある。

一方、40％の大幅な電力削減、10万カード級の光ネットワーク、1,024×1,024スイッチングは、今回のチップ発表だけで実証された成果ではない。これらは、今後のシステム設計や製品ロードマップにかかる機会であり、実際の効果はOCS全体の統合と導入実績によって決まる。

蘇州知芯伝感（Suzhou Chipsens Technology）が発表した「公版」MEMS大型ミラーアレイチップは、中国における光回路スイッチ（OCS）の国産化を部品レベルから支える製品だ。

この発表のポイントは、完成済みの400×400光スイッチが登場したことではない。これまで各システムメーカーが個別に開発する必要があった大型ミラーアレイについて、共通部品として利用できる標準品が提示されたことにある。今後、国内メーカーは光学エンジンや制御ソフト、パッケージングなどの統合に集中しやすくなり、用途に応じたOCSの開発や量産のハードルが下がる可能性がある。

発表されたチップの仕様

チップは静電駆動による2軸MEMS機構を採用し、1枚のシリコンダイ上に独立して動く416個のシリコン製マイクロミラーを集積する。ここでいう416はミラー素子の数であり、416×416ポートのスイッチマトリクスを意味するものではない。報告されているパッケージ寸法は33.6×20.85×0.66ミリメートルだ。23

公表された主な仕様は次の通り。

• X軸の機械的偏向角：±6.5度
• Y軸の機械的偏向角：±5.5度
• 赤外線反射率：96％以上
• 応答時間：10ミリ秒未満
• スイッチングサイクル：10億回超
• 量産時のダイ良品率：90％超
• 400×400ポート級のOCS製品に対応可能とする能力 23

これらは会社発表や業界報道に基づく数値であり、独立した第三者によるベンチマーク結果とは区別する必要がある。また、報道では温度範囲や温度ドリフト、ミラー表面の粗さなども説明されているが、現時点で広く検証された評価データが公開されているわけではない。

OCSはどのように動くのか

一般的な電子パケットスイッチは、データをいったん受信し、宛先や経路を処理したうえで、電気的なスイッチング回路を通して転送する。

一方、OCSは端末間に物理的な光路を設定する。MEMS方式では、制御ソフトウェアが接続先を選び、静電気で駆動される微小なミラーを傾ける。ミラーが入射側の光ファイバーから出た光を適切な出力側ファイバーへ反射することで、光信号はスイッチ内部を通過する間、何度も光・電気・光へ変換されずに済む。

OCSは、1パケットごとに経路を判断する仕組みではない。いったん設定した光路を、ネットワークが再構成するまで専用回線のように使う。そのため、次のような通信に適している。

1. 大容量通信：AI学習では、アクセラレーター群の間で大量のデータが移動する。
2. 通信パターンが予測しやすい処理：学習処理などでは、長時間続く大規模フローが発生しやすい。
3. ミリ秒単位の再構成を許容できる処理：ワークロードやスケジューリング単位でネットワークを組み替える用途に向く。

OCSはデータレートや波長に左右されにくく、低遅延で、電子的なスイッチング処理に伴う電力消費を抑えやすい点が利点だ。

ただし、OCSが電子ネットワークを置き換えるわけではない。短時間で発生するバースト通信や不規則なトラフィックにはパケットスイッチが適している。また、光ネットワークを運用するには、トポロジー管理、スケジューリング、監視、障害時の迂回制御が必要になる。

AIクラスタで注目される理由

AIアクセラレーターの数が増えるほど、固定的な1対1接続や大量のケーブルを管理するのは難しくなる。再構成可能な光ネットワーク層を設ければ、どのプロセッサー群同士を直接接続するかを処理内容に応じて変更できる。電気スイッチの階層や光電変換の回数を減らせる可能性もある。

Googleの第7世代TPU「Ironwood」は、OCSの代表的な事例だ。Googleは、単一のキューブを超えてTPUキューブ同士を接続するネットワークにOCSを利用すると説明している。また、光リンクやOCSに障害が発生した場合、該当箇所を迂回してTPUスライスの可用性を高める仕組みも文書化している。1721

Googleが公開したIronwood関連資料では、スーパーポッドは9,216個のチップまで拡張できるとされる。すべてのAIクラスタが同じ構成を採用するわけではないが、接続するアクセラレーターが増えるほど、物理的なネットワークトポロジーを動的に制御する価値が高まることを示している。21

消費電力についても注意が必要だ。業界資料では、特定のOCSアーキテクチャでネットワーク電力をおよそ40％削減できるとの説明がある。ただし、これはアーキテクチャ全体での結果であり、知芯伝感のミラーチップを搭載するだけで同じ削減効果が得られることを意味しない。

中国のサプライチェーンにとっての意味

OCSシステムは、ミラーアレイだけで完成するものではない。光エンジン、ファイバーの位置合わせ、パッケージング、駆動回路、制御ソフト、信頼性評価など、複数の技術を組み合わせる必要がある。

標準化されたミラーアレイが供給されれば、中国の通信機器メーカーやデータセンター向けシステムメーカーは、最も専門性の高い光学部品をゼロから開発する代わりに、システム統合や顧客仕様への最適化にリソースを振り向けられる。国内のデータセンター、基幹通信網、大規模AI計算クラスタ向けに、カスタムOCSを開発する際の参入障壁を下げる効果が期待される。

さらに、輸入コア部品への依存を減らす可能性もある。ただし、その影響の大きさは、顧客による採用認定、長期的な歩留まり、システムの信頼性、実際の出荷量によって決まる。チップ単体の発表だけで、供給網全体の自立が達成されたと判断するのは早い。

知芯伝感は、2019年からMEMSアレイを使った光スイッチ技術に取り組み始めたと説明している。報道によれば、2025年には大型アレイの試作（テープアウト）に成功し、320×320チャンネルのOCSシステムで利用。2026年8月には、業界顧客向けに標準化した「公版」チップを正式投入した。124

同社は、ミラー設計、ウェハー加工、パッケージング、試験までをカバーする垂直統合型の技術基盤も掲げている。また、Pre-Aラウンドの資金調達を完了し、MEMSミラーアレイの開発やAIデータセンター向け光インターコネクトへの応用を加速すると報じられている。67

MEMS以外の方式と、MEMSが選ばれる理由

OCSには、MEMSミラー以外にも複数の技術方式がある。

• 液晶方式：安定性や低い光損失が強みだが、一般に再構成速度は遅い。
• 圧電方式・直接ビームステアリング：光学素子を高速に動かせる一方、制御の複雑さ、規模、コストにトレードオフがある。
• ロボット式ファイバースイッチ：ファイバー自体を物理的に位置合わせするため光損失を低くしやすいが、機械動作は遅い。
• シリコンフォトニクス・導波路方式：小型化と高速化が期待できるものの、ポート数、光損失、制御を大規模化することが課題となる。

MEMSは、高いポート密度、比較的低い挿入損失、広帯域動作、ミリ秒級の再構成をバランスよく実現しやすい。こうした理由から、多ポートの大規模OCSでは有力な方式とみられている。学術・業界比較では、320×320級のMEMS設計が大規模構成の実用的な選択肢として挙げられており、市場調査でも2026年以降、MEMSが主要な技術カテゴリーであり続けると予測されている。

一方、「MEMSがOCS市場の70％超を占める」という数字は慎重に扱うべきだ。市場の定義、対象年、調査会社の分類方法によってシェアは変わる。現時点の資料からは、MEMSが有力、あるいは支配的な方式だとは言えるが、世界市場で一律に70％超と確認できる独立した根拠までは示されていない。

1,024×1,024ポートは将来計画

知芯伝感が現在主力としているMEMSミラーアレイは、300×300および320×320級と報じられている。同社は将来的に1,024×1,024ポートへ拡張する計画も示しているが、これはロードマップであり、1,024×1,024製品がすでに出荷・認定済みであることを意味しない。79

同様に、10万枚以上のアクセラレーターカードを接続する大規模学習クラスタ向けの光ネットワーク層も、将来のシステム構想として理解する必要がある。その実現には、ミラーアレイの大型化だけでなく、光学パッケージ、制御プレーン、スケジューリング、障害処理、配線、熱設計、電子スイッチとの連携が欠かせない。Googleの資料も、光ファブリックそのものと並んで、障害時の迂回や可用性の仕組みが重要であることを示している。1721

今回の発表から最も確実に読み取れるのは、知芯伝感が、400×400ポート級の国内OCS設計を支援する仕様の標準化MEMS部品を報告したという点だ。性能、歩留まり、信頼性に関する主張が顧客認定や実運用で確認されれば、中国のOCSシステム開発はより取り組みやすくなり、AIインターコネクトの重要部品における国内供給も強化される可能性がある。

一方、40％の大幅な電力削減、10万カード級の光ネットワーク、1,024×1,024スイッチングは、今回のチップ発表だけで実証された成果ではない。これらは、今後のシステム設計や製品ロードマップにかかる機会であり、実際の効果はOCS全体の統合と導入実績によって決まる。