Huaweiの新しいAI基盤「Atlas 960E SuperPoD」、なぜ4096基のチップを光でつなぐ方式を選んだのか。10兆パラメータ対応の中身を確かめる

まず初めに

チップとチップを「光」でつなぐというと聞こえはカッコいいが、要するに「電気配線だと間に合わないくらいデータをやり取りしたい」という切実な事情の裏返しだ。おまけに次世代チップの投入時期まで前倒ししてきた。性能の数字自体は第三者の実機検証待ちだが、「無ければ作る、遅れているなら前倒しする」の勢いだけは本物だろう。※個人の感想です

何が起きているのか

Huaweiは2026年9月17日、中国・上海で開催した自社イベント「HUAWEI CONNECT 2026」の基調講演で、AIの学習・推論向けの新しいコンピューティングシステム「Atlas 960E SuperPoD」を発表しました。基調講演「Advancing the Agentic World, Building a Solid Silicon Foundation」を行ったのは、同社取締役副会長でローテーション会長を務めるDavid Wang氏です。

Atlas 960E SuperPoDは、自社開発のAI向けチップ「Ascend 960」を最大4,096基、新開発の光インターコネクト技術でつなぐ構成です。チップ同士を基板パッケージに近い距離で光接続する「近接パッケージ光学(NPO、Near-Packaged Optics)」という技術を、業界で初めて採用したとしています。システム全体は液冷方式を採用しています。

性能面では、8ビット浮動小数点演算(FP8)で最大8エクサFLOPS、4ビット浮動小数点演算(FP4)で最大16エクサFLOPSの演算性能を持つとしています。メモリー容量は、AIチップのそばに配置して高速にデータをやり取りできるHBMえいちびーえむ(高帯域幅メモリー)を最大1ペタバイト搭載し、最大10兆パラメータ規模のAIモデルの学習・推論に対応するとしています。同じ基調講演で、既存の「TaiShan 950 SuperPoD」も刷新し、相互接続技術「UnifiedBus」を使うことで、最大100万基のNPU(AI処理専用の半導体チップ)規模の「スーパークラスター」を構築できるとしました。

Huaweiはさらに、チップの開発計画も前倒ししました。次世代チップ「Ascend 960DT」は、当初予定していた2027年第3四半期から、2027年第1四半期へ前倒しします。後継の「Ascend 960PR」も、2027年第4四半期予定から第3四半期へ1四半期前倒ししました。その先については、年1世代のペースでチップを更新する計画で、「Ascend 970」を2028年に、「Ascend 980」を2029年に投入するとしています。

なぜ重要なのか

AIモデルの学習・推論に使われる計算基盤は、個々のチップの性能だけでなく、大量のチップをいかに高速かつ効率的に連携させるかという相互接続の技術が、全体の性能を大きく左右します。電気配線では転送速度や発熱の面で限界が近づいているため、光を使った接続技術の実用化は、業界全体が注目する分野です。

今回あわせて開発計画を前倒しした背景として、Huaweiのローテーション会長の一人であるEric Xu氏は、現状では中国国内のAI需要に対して、同社のAIコンピューティング機器の供給が追いついていないと説明しています。足りないなら前倒しする、という発想が出てくる時点で、よほど注文が殺到しているのだろう。 NVIDIAなど海外製の最先端AIチップを調達しにくい立場にあるHuaweiにとって、自社設計のAscendチップとその周辺技術の強化は、事業継続に直結する課題になっています。

私たちへの影響

一般の消費者が今回の発表を直接利用する場面はありませんが、AI開発を行う企業・研究機関にとっては、NVIDIA製品以外の選択肢が増えることを意味します。特に中国国内でAI開発を行う企業にとっては、調達できるAI計算基盤の性能上限が引き上げられる可能性があります。

日本の企業にとっては、AI計算基盤をめぐる国際的な競争環境を把握するうえで参考になる発表です。計算資源のコスト・性能の国際比較は、クラウドサービスの料金設定などを通じて、間接的に影響が及ぶ可能性があります。

初心者が知っておくべきこと

「SuperPoD」とは、多数のAIチップを高速な配線でひとまとめにし、1つの巨大なコンピューターのように扱えるようにしたシステムの呼び方です。チップを増やすほど、理論上はより大きなAIモデルを学習・実行できるようになります。

「HBMえいちびーえむ(高帯域幅メモリー)」とは、AIチップのすぐそばに積み重ねるように配置し、極めて高速にデータをやり取りできるようにした特殊なメモリーです。AIモデルの規模が大きくなるほど、処理速度を支えるHBMの容量・性能が重要になります。

IT Postの見方

IT Postでは、Huaweiのような自社チップ・自社相互接続技術への投資が、AI計算基盤の選択肢を広げる一方で、仕様上の数値と実際の使用感には差が生じやすい点に注意が必要だと考えます。エクサFLOPSやペタバイトといった数値は、あくまでメーカー発表の理論値であり、第三者機関による独立したベンチマーク検証が今後どこまで進むかを見極める必要があるのではないかというのがIT Postの見方です。「元・白物家電の王国」と呼ばれた時代からものづくりの地力を蓄えてきたことが、今回のような基板レベルの技術刷新にも表れているようにも見えます。

今後どうなりそうか

Atlas 960E SuperPoDの具体的な出荷時期や、第三者による独立したベンチマーク結果については、今後明らかになる見通しです。前倒しされた「Ascend 960DT」の2027年第1四半期投入に向けた進捗も注目されます。IT Postでは、新しい発表があり次第あらためて取り上げます。