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Physical Foundation Models: Fixed hardware implementations of large-scale neural networks

本論文は、自然物理ダイナミクスを活用して大規模ニューラルネットワークを固定ハードウェア実装として直接実現し、兆規模のAIモデルにおいて前例のないエネルギー効率、速度、およびパラメータ密度を達成するパラダイムである「物理基盤モデル（PFMs）」を提案する。

原著者： Logan G Wright, Tianyu Wang, Tatsuhiro Onodera, Peter L. McMahon

公開日 2026-05-01

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CC BY 4.0

原著者： Logan G Wright, Tianyu Wang, Tatsuhiro Onodera, Peter L. McMahon

原論文は CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) でライセンスされています。 ✨ これは以下の論文のAI生成解説です。著者が執筆または承認したものではありません。技術的な正確性については原論文を参照してください。免責事項の全文を読む

「Physical Foundation Models」という論文を、平易な言葉と創造的な比喩を用いて解説します。

大きなアイデア：スイスアーミーナイフから専用ツールへ

あなたがスイスアーミーナイフを持っていると想像してください。それは非常に多用途で、切断、ネジ回し、ボトルオープナー、ノコギリなど何でもできます。しかし、「すべて」をこなさなければならないため、単一のタスクにおいては絶対的に最善ではありません。また、重く、ポケットのスペースを占有します。

現在の AI モデル（ChatGPT や Gemini を動かしているものなど）は、まさにそのスイスアーミーナイフのようなものです。これらは、ほぼ何でもできるように訓練された巨大な汎用「ファウンデーションモデル」です。これらを動かすために、強力なプログラム可能なコンピュータチップ（GPU）を使用します。これらは工具でいっぱいの作業場のような役割を果たします。これらのチップは柔軟ですが、エネルギーを大量に消費し、遅いです。なぜなら、指示とデータを常に取得し、冷蔵庫とコンロの間を走るシェフのように、それを行き来させなければならないからです。

著者たちは、根本的に新しいアイデアを提案しています： 柔軟な作業場を構築する代わりに、なぜ各 AI モデルごとにカスタムメイドの単一目的の機械を構築しないのでしょうか？

彼らはこれをPhysical Foundation Models（物理的ファウンデーションモデル：PFM） と呼びます。

比喩：「凍結」された彫刻

標準的なコンピュータチップを粘土の彫刻だと考えてください。あなたはそれを成形し、再成形し、いつでも変更することができます。これは柔軟性において優れていますが、何か新しいことをするたびにそれを再成形するには時間と労力がかかります。

著者たちは、粘土の使用を止め、凍ったガラスの使用を始めようとしています。

従来の方法： 私たちはソフトウェアで AI モデルを訓練し、その後、そのモデルをシミュレートできるチップを作ろうとします。チップはそのモデルのように振る舞うようにプログラムされなければなりません。
新しい方法（PFM）： 私たちは、最終的に訓練された AI モデルを取り出し、チップが作られる前に、それをハードウェア自体に刻み込みます。AI の「脳」は指示の集合ではなく、材料の物理的な形状そのものです。

チップが製造されると、AI はデバイスの物理法則に「ハードワイヤード」されます。新しいものを作るためにガラスを溶かさない限り、モデルを変更することはできません。しかし、モデルがハードウェアそのものであるため、「考える」ことやデータを「取得」する必要はありません。入力の流れをそのまま通過させるだけで、材料の物理法則が自然に答えを生み出します。

仕組み：光の管

この論文では、光を主な例として挙げています。特殊なガラスで作られた長く透明な管を想像してください。

入力： 管の一方の端に、光のパターンを照射します。
「脳」： 管の中、ガラスは滑らかではありません。特定の AI モデルと完全に一致するように彫り込まれた、微小な微細な凹凸や曲線（ナノスケールの構造）を持っています。
プロセス： 光が管の中を進むにつれて、それらの微小な凹凸に基づいて、光は跳ね返り、曲がり、自身と干渉します。これはコンピュータが数字を計算しているのではなく、光が光が自然に行うことを行っているのです。
出力： 光が他方の端に到達すると、パターンは変化しています。その新しいパターンこそが、あなたの問いに対する答えなのです。

光が光速で移動し、「計算」が光が移動するだけで行われるため、このプロセスはデジタルコンピュータと比較して信じられないほど高速で、ほぼ電気を使用しません。

なぜこれを行うのか？（3 つの大きな勝利）

著者たちは、もしこれらの「凍結」された機械を構築できれば、3 つの巨大なメリットが得られると主張しています。

エネルギー効率： デジタルコンピュータは、本を読み、メモを書き、戻ってくるために図書館を往復する人のようなものです。PFM は、目の前の壁に本が直接印刷されているようなものです。あなたはそれを見るだけです。これにより、莫大な量のエネルギーが節約されます。
速度： 「計算」が材料を通過する光や電子の物理的な移動であるため、それはプロセッサの速度ではなく、信号の速度によってのみ制限され、ほぼ瞬時に起こります。
サイズと規模： デジタルコンピュータはデータを保存し、移動させるために多くのスペースを必要とします。PFM は、データが材料自体の 3 次元構造に保存されているため、膨大な量の「知能」を小さなスペースに詰め込むことができます。

「永遠」の問題

この論文が率直に認めている通り、欠点があります。これらの機械はハードウェアに「凍結」されているため、新しいことを学習することができません。

昨日起きた新しい出来事について AI を更新したい場合、ソフトウェアのアップデートをダウンロードするだけでは済みません。古いガラス管を捨て、新しい設計が彫り込まれた全く新しい管を製造する必要があります。

著者たちは、これは実際には問題ないと提案しています。

ファウンデーションモデル（GPT-5 や Llama 4 など）は、年に一度程度しか更新されません。
私たちは、新しい電話モデルをリリースするのと同じように、年次スケジュールでこれらの「AI 管」を量産する工場を建設できるかもしれません。
彼らが構築された特定のタスクにおいては、今日私たちが持っているどんなものよりもはるかに優れているでしょう。

未来のビジョン

この論文は、以下のような未来を想像しています。

データセンターは、これらの巨大な固定ハードウェア管を使用して世界中の AI を実行し、現在の電力のほんの一部で済ませます。
エッジデバイス（スマートフォン、ロボット、自動車など）は、内部に組み込まれた独自の小さなカスタム AI 管を持つことができ、インターネットに接続する必要なく、驚くほど賢くなることができます。
巨大なモデル： 私たちは、現在、電力とメモリが多すぎてデジタルコンピュータで実行不可能な、数兆、あるいは数京のパラメータ（接続数）を持つ AI モデルを構築できるかもしれません。

まとめ

この論文は、（柔軟だが非効率的な）プログラム可能なコンピュータから、（硬直だが驚くほど効率的な）物理的機械への転換を提案しています。ガラスやシリコンなどの材料の物理法則に AI を直接刻み込むことで、今日私たちが持っているどんなものよりも速く、小さく、エネルギー効率の高い「物理的ファウンデーションモデル」を作成できるかもしれません。これにより、現在ではほとんど想像もできない規模の AI システムを構築する能力が、潜在的に解き放たれる可能性があります。

以下は、Wright らによる論文「Physical Foundation Models: Fixed hardware implementations of large-scale neural networks（物理的基盤モデル：大規模ニューラルネットワークの固定ハードウェア実装）」の詳細な技術的サマリーです。

1. 問題提起

本論文は、大規模な AI 基盤モデル（GPT-4、Gemini、Llama 4 など）のトレーニングおよび展開に伴う計算コスト、エネルギーコスト、資本コストの増大に焦点を当てています。

エネルギーおよびコストの危機: 現在のデータセンターにおける AI ワークロードは約 44 GW の電力を消費しており、2030 年までに 150 GW を超えると予測され、資本コストは 5 兆ドルを超えています。
フォン・ノイマンのボトルネック: 従来のデジタルアーキテクチャはメモリと処理を分離しており、データ移動（重みと活性化の移動）に起因する莫大なエネルギー損失と遅延ペナルティを招いています。
スケーラビリティの限界: 現在のデジタルハードウェアは、 $10^{12}$ パラメータを大幅に超えるモデルのサポートに苦慮しています。仮に $10^{18}$ パラメータのモデルが存在した場合、現在のメモリ帯域幅では読み取るのにエクサバイト級のメモリと数十年を要することになり、分離されたメモリアーキテクチャでの推論は非現実的となります。
エッジ制約: 高いエネルギー需要により、電力制約のあるエッジデバイス（ロボット、センサー、モバイル端末）への大規模基盤モデルの展開が妨げられています。

2. 手法と中核概念

著者らは、AI ハードウェア実装の根本的な見直しである「物理的基盤モデル（PFM）」を提案します。

定義: PFM は、製造時にニューラルネットワークのアーキテクチャとパラメータがナノ構造ガラスや半導体などの物理的基盤に直接「ハードワイヤリング」される、固定された単一用途のハードウェアデバイスです。
主要な相違点: プログラミング可能なデジタルチップ（GPU）や、固定重みのデジタル ASIC（Taalas の HC1 など）とは異なり、PFM はデジタル論理による数学的演算のシミュレーションではなく、ハードウェアの自然な物理的ダイナミクス（光の伝播、電子の流れなど）を用いて計算を行います。
哲学: このアプローチは、ファインマンの「底部には広大な余地がある（ナノスケール製造）」と、ライサーソンが提唱した「頂上には広大な余地がある（抽象化レイヤーの排除）」を融合させます。ハードウェア自体をソフトウェアとみなし、推論タスクに対して物理システムを直接最適化します。
トレードオフ: PFM は、製造後の重み更新能力（プログラマビリティ）を犠牲にすることで、パラメータ密度、エネルギー効率、速度において莫大な向上を実現します。これらは、新しい基盤モデルのリリースサイクルに合わせるため、約 1 年ごとのペースで製造されるように設計されています。

3. 主要な貢献

概念的枠組み: 基盤モデル（トレーニング後は静的である）に対して固定ハードウェアが最適解であると主張する、PFM パラダイムの導入。
概算計算: 特定の光学 PFM（屈折率変動をパラメータとして符号化した 3 次元ナノ構造ガラス媒体）のスケーリング分析を行い、最先端のデジタル GPU（NVIDIA B200 クラスなど）と比較しています。
プラットフォームの探求: 光学以外にも、ナノエレクトロニクス（クロスバーアレイ、逆設計された抵抗性ワイヤ、半導体）や機械的アプローチを含む、実現可能性のある実装の検討。
研究ロードマップ: 大規模物理的逆設計、固定ハードウェア向けのトレーニング戦略、製造ばらつきへの対処など、PFM を実現するために必要な重要な課題の特定。

4. 結果および性能推定

3 次元光学 PFM の例（パラメータを符号化する屈折率変動を有するナノ構造ガラス）を用いて、 $10^{12}$ から $10^{18}$ パラメータのモデルに対する性能を推定しました。

指標	光学 PFM（ $10^{12}$ パラメータ）	光学 PFM（ $10^{18}$ パラメータ）	デジタル GPU ベースライン（ $10^{12}$ パラメータ）
体積	$\sim (1 \text{ mm})^2 \times 1 \text{ m}$	$\sim (10 \text{ cm})^2 \times 100 \text{ m}$	$\sim (17 \text{ cm})^3$
推論あたりのエネルギー	$\sim 100 \, \mu\text{J}$	$\sim 10 \text{ mJ}$	$\sim 1 \text{ J}$
推論あたりの時間	$\sim 100 \text{ ns}$	$\sim 10 \, \mu\text{s}$	$\sim 25 \text{ ms}$

エネルギー効率: PFM は、デジタルハードウェアと比較して推論あたりのエネルギーを $10^4$ から $10^8$ 倍削減します。たとえ $10^{18}$ パラメータの PFM であっても、 $10^{12}$ パラメータのデジタルシステムと比較して約 100 倍少ないエネルギーしか消費しません。
速度: 推論レイテンシは $10^3$ から $10^5$ 倍短縮されます（ミリ秒対ナノ秒/マイクロ秒）。
スケーリング: デジタルシステムではエネルギーがパラメータ数に比例して線形に増加する（ $E \propto P$ ）のに対し、光学 PFM のエネルギーは光の伝播の 3 次元体積的性質と、パラメータ数を増やすことなく入出力次元を増加させる能力により、 $E \propto P^{1/3}$ としてスケーリングします。
実現可能性: 計算結果は、 $10^{18}$ パラメータのモデルが管理可能な体積（例：100m 長のチューブ）に物理的に収まり、携帯用エネルギー源で駆動可能であることを示唆しており、エッジデバイスにおける「トリリオンパラメータ」AI を可能にします。

5. 意義と将来展望

超巨大モデルの実現: PFM は、 $10^{15}$ から $10^{21}$ パラメータの AI システムを構築するための妥当な道筋を提供します。これは現在デジタルハードウェアでは不可能な、人間の脳（ $10^{14}$ シナプス）の複雑さに迫る、あるいはそれを超える規模を可能にする可能性があります。
エッジ AI の革命: 電力消費を劇的に削減することで、PFM は基盤モデルをロボット、自動車、センサー上でローカルに実行可能にし、クラウド推論に伴う遅延やプライバシー懸念を排除します。
新たな研究課題: 本論文は、物理的逆設計という巨大な研究課題を提起しています。これは、抽象的な重みではなく、ハードウェアの物理パラメータ（屈折率パターンなど）に対して直接ニューラルネットワークをトレーニングすることを意味します。
特定された課題:
- トレーニング: 高価すぎるデジタルシミュレーションなしに、 $10^{18}$ パラメータの物理システムをどのようにトレーニングするか。提案される解決策には、「ネットワークのネットワーク（PFM のミクスチャー）」やデジタル「マネージャー」モデルの使用が含まれます。
- 製造ばらつき: 製造された各 PFM はわずかな物理的差異を持つため、システムは欠陥に対して堅牢であるか、製造後の調整（例：小さなデジタル補償器）を使用する必要があります。
- 非線形性: 物理媒体（例：光学ケラー効果など）において必要な非線形活性化関数を実装し、信号の壊滅的な劣化を防ぐこと。
- I/O ボトルネック: デジタル入力をアナログ物理信号に変換し、逆に変換する速度が、依然として潜在的なボトルネックとなっています。

結論:
本論文は、基盤モデルの時代が、汎用プログラマブルハードウェアから、専用かつ固定された物理的ハードウェアへの転換を必要とすると主張しています。材料（光学、電子）の自然な物理法則を活用して計算を行うことで、PFM はデジタルコンピューティングの根本的な限界を克服し、より高速で、エネルギー効率が高く、以前は不可能と考えられていた規模を達成できる次世代の AI を実現する可能性があります。