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 世界の光コンピューティング市場 2026-2036年The Global Optical Computing Market 2026-2036 世界の光コンピューティング市場は、コンピューティング・インフラの歴史において最も重要な転換点の一つに立っています。数十年にわたる漸進的な進化を経て、3つの独立しながらも相互に補強し合う... もっと見る
出版社
Future Markets, inc.
フューチャーマーケッツインク 出版年月
2026年3月23日
電子版価格
納期
PDF：3-5営業日程度
ページ数
441
図表数
192
言語
英語
サマリー
世界の光コンピューティング市場は、コンピューティング・インフラの歴史において最も重要な転換点の一つに立っています。数十年にわたる漸進的な進化を経て、3つの独立しながらも相互に補強し合う構造的要因――人工知能による帯域幅とエネルギー需要の指数関数的な増加、フォトニック量子コンピューティングの着実な商用化、そして半導体ファウンドリ規模でのシリコンフォトニクス製造技術の成熟――が相まって、コンピューティング・スタックのあらゆるレベルにおける情報の処理、伝送、保存の方法に根本的な変革をもたらしています。
光コンピューティングは、最も広義の商業的定義において、相互接続、処理、センシング、および量子計算における主要な情報キャリアとして、電子ではなく光子を使用することを指す。この市場は、5つの主要な技術層にまたがっている。すなわち、CMOS互換プロセスを使用して300mmウェハ規模で製造される基盤となるハードウェア基板であるフォトニック集積回路（PIC）、AI推論のための行列乗算を含む光領域での直接計算を行う光プロセッサ、 光量子コンピューティング（フォトニック量子コンピュータ、量子鍵配送、量子乱数生成、量子センシングを含む）；チップ内およびチップ間、基板間、サーバー間で銅線による電気信号伝送を光リンクに置き換える光インターコネクトおよびコパッケージド・オプティクス；そして、LiDAR、生体医療診断、慣性航法、環境モニタリングにPIC技術を応用する光センシング。
成長は単一の技術移行によって牽引されるのではなく、フォトニクスの採用が連鎖的に広がる一連の波によって推進される。最初の波であり、すでに進行中のものは、AIに起因するデータセンターの帯域幅危機である。数百メガワットを消費するAIトレーニングクラスターには、800G以上の光インターコネクトが必要となる。これは、現代のGPUクラスターが持つ距離と密度において、銅線では必要な帯域幅を提供できないという物理的限界によるものである。 コパッケージド・オプティクス（光トランシーバーをスイッチASICパッケージに直接統合する技術）は、2026年から2028年にかけてパイロット導入から量産へと移行しており、データセンター1ドルあたりのフォトニクス関連コストの構造的な拡大をもたらすことで、2030年まで年平均成長率（CAGR）50%で市場を成長させるでしょう。
第2の波はフォトニックAI処理である。光マトリクス乗算エンジンは、最も計算負荷の高いAI演算――ニューラルネットワーク推論の中核となる線形代数――を物理レベルでピコ秒単位で実行し、同等のGPU演算に比べてエネルギー消費量を桁違いに低減する。 Lightmatter、Luminous Computing、Optalysysなどの企業は、2027年から2031年にかけて研究実証から商用展開へと移行しており、モデル規模が数兆パラメータにまで拡大する中で、エネルギー効率の面でフォトニックアーキテクチャが構造的に優位にあるAI推論コンピューティング市場における「勝者総取り」の競争を視野に入れている。
3番目にして最も可能性の高い波は、フォトニック量子コンピューティングである。2025年、フォトニックハードウェアは、民間資本調達額において超伝導システムを抜き、量子コンピューティングハードウェアの最大サブカテゴリーとなった。PsiQuantumの10億ドルのシリーズE資金調達、 XanaduのNASDAQ上場、そしてPhotonic Inc.のマイクロソフト支援による成長資金調達ラウンドが相まって、CMOSファウンドリと互換性のあるフォトニックアーキテクチャこそが、100万キュービット級のフォールトトレラント量子計算への最も信頼できる道筋であるという、投資家の確固たる確信を示しています。
『Global Optical Computing Market 2026–2036』は、世界の光コンピューティング産業に関する、最も包括的かつ技術的に厳密な市場調査レポートです。430ページ、110のデータ表、55の市場予測図からなる本レポートは、定量的な市場規模の推計、詳細な技術評価、98社の企業プロファイルにわたる競合分析、 主要な市場セグメント、応用分野、材料プラットフォーム、および地域ごとの10年予測を網羅しており、これらはすべて、PsiQuantum社の『Nature』誌掲載のOmegaチップセットの画期的な進展、ハイパースケールデータセンターにおける800Gコパッケージドオプティクスの商用展開、そして光量子コンピューティング企業として初めてNASDAQに上場したXanadu社など、2025年および2026年の決定的な構造的変化を反映して更新されています。
本レポートは、即座に活用可能な市場の概況、9つの主要な光コンピューティング分野にわたる技術状況の評価、および短期（2026～2028年）、中期（2029～2032年）、長期（2033～2036年）の予測を網羅した4つの表で構成された見通しを提示する詳細なエグゼクティブサマリーから始まります。 序論および主要概念のセクションでは、市場動向を正しく解釈するために必要な基礎的な技術的背景を提供しています。これには、光コンピューティングの物理学、商業的に関連するあらゆるパラメータにおけるフォトニクスとエレクトロニクスの詳細な比較、導波路や変調器からヘテロジニアス統合やコパッケージド・オプティクスに至るまでのPICアーキテクチャおよびコンポーネント技術、さらに超伝導、トラップイオン、フォトニック、中性原子、トポロジカル量子ビットシステムを含む量子コンピューティングアーキテクチャの包括的な解説が含まれます。
材料および製造のセクションでは、PIC材料プラットフォームの経済性と製造の軌跡について、公開されている情報の中で最も詳細な評価を提供しています。対象となるのは、SOI（絶縁膜上シリコン）、窒化ケイ素、リン化インジウム、薄膜ニオブ酸リチウム、チタン酸バリウム、ヒ素化ガリウム、およびダイヤモンド、窒化アルミニウム、電気光学ポリマーなどの新興プラットフォームです。 各プラットフォームの詳細な製造方法表、ヘテロジニアス統合技術の評価、2036年までのウェハサイズ縮小の推移、および13の商用PICファウンドリを網羅したベンチマーク付きファウンドリ能力マトリックスは、技術戦略や調達決定に必要な供給側の情報を提供します。
光コンピューティング技術のセクションでは、競合するどの出版物にも見られないほどの深さと厳密さで、4つの技術領域を網羅しています。PICアーキテクチャの進化は、2026年から2036年までの6世代にわたってマッピングされています。光プロセッサ技術（デジタル、アナログAI/ML、ニューロモーフィック、フーリエ光学）は、商用化段階にあるすべての企業を網羅した競合状況表を用いて評価されています。 量子光コンピューティングについては、融合型量子コンピューティング、GKP連続変数アプローチ、測定ベースの計算、および単一光子光源から高速電気光学スイッチ、導波路集積型SNSPDに至るまでの完全な量子PICコンポーネントのロードマップを網羅し、徹底的に解説しています。 コパッケージド・オプティクス（CPO）および先進パッケージングについては、専用のセクションを設け、CPOアーキテクチャのバリエーション、2036年までのCPO技術ロードマップ全体、および主要なCPOエコシステム参加企業すべての競合分析を網羅しています。
市場およびアプリケーションのセクションでは、データセンターおよびHPC、通信、量子コンピューティングおよび通信、自動車およびLiDAR、航空宇宙および防衛、ヘルスケアおよびバイオメディカル、産業用センシングおよびIoTという7つのエンドマーケットセグメントについて、体系的かつ定量的な分析を提供し、各セグメントごとに2036年までの市場規模予測表を掲載しています。 市場分析および予測セクションでは、本レポートの中核となる定量的な成果物として、技術タイプ、用途、地域、PIC材料プラットフォーム、トランシーバーデータレート、量子技術サブセグメント別に世界市場を網羅する30の予測表を提供しています。これらはすべて2026年から2036年までの期間で一貫して提示され、CAGR（年平均成長率）の算出およびサブセグメントごとの成長要因が示されています。
技術動向と将来展望、課題と機会、およびエネルギー効率基準と材料の持続可能性に関する詳細なセクションが、戦略的インテリジェンスの内容を締めくくっています。レポートの最後には、バリューチェーン全体にわたる93社の企業プロファイル、アクティブなハイパーリンク付き145項目の参考文献リスト、80以上の用語を含む包括的な用語集、および略語の完全なリストが掲載されています。
レポートの内容：
取り上げられた企業には、AIM Photonics、Akhetonics、Alpine Quantum Technologies、Arago、Astrape Networks、Atom Computing、Black Semiconductor、Celestial AI、Cognifiber、Cornerstone、Crystal Quantum Computing、Dawn Semiconductor、Duality Quantum Photonics、DustPhotonics、EFFECT Photonics、eleQtron、Ephos、Exail Quantum Sensors、 Finchetto、GlobalFoundries、Heguang Microelectronics Technology、Hongguang Xiangshang、HyperLight、IBM、ID Quantique、Infineon Technologies、Inflection、IonQ、Ipronics、Ligentec、Lightelligence、Lightium AG、LightMatter、LightON、Lightsolver、Liobate Technologies、LioniX、Lumai、Luxtelligence SA、 マイクロソフト、ミラエックス、エム・スクエアード・レーザーズ、ミリアス・オプティクス、ナノファイバー・クオンタム・テクノロジーズ、NcodiN、nEyeシステムズ、ニューロフォス、ニュー・オリジンなど...
目次
1 概要
1.1 市場の概要
1.2 市場マップ
1.3 技術の現状
1.3.1 光コンピューティングの現在の市場状況
1.3.2 フォトニック集積回路 (PICs) の成熟度
1.4 将来展望
1.4.1 短期予測 (2025-2027)
1.4.2 中期展望 (2028-2031)
1.4.3 長期ビジョン (2032-2035)
2 はじめにおよび主要概念
2.1 技術的背景
2.1.1 光コンピューティングとは？
2.1.1.1 歴史的背景
2.1.1.2 光コンピューティングの基本原理
2.1.2 フォトニクス対エレクトロニクス
2.1.2.1 速度と帯域幅の比較
2.1.2.2 エネルギー効率に関する考察
2.1.2.3 統合における課題
2.1.3 電子集積回路とフォトニック集積回路の比較
2.1.3.1 アーキテクチャの違い
2.1.3.2 性能特性
2.1.3.3 製造上の考慮事項
2.1.4 光コンピューティングの利点と課題
2.1.4.1 速度と帯域幅の利点
2.1.4.2 エネルギー効率の利点
2.1.4.3 集積化と小型化の課題
2.1.4.4 コストに関する考慮事項
2.2 フォトニック集積回路 (PIC) 重要な概念
2.2.1 光I/O、結合および結合器
2.2.1.1 ファイバー・トゥ・チップ結合
2.2.1.2 オンチップ光結合器
2.2.2 発光および光子源/レーザー
2.2.2.1 半導体レーザー
2.2.2.2 PIC への光源の集積
2.2.3 検出および光検出器
2.2.3.1 光検出器の種類
2.2.3.2 検出器の集積における課題
2.2.4 変調および変調器
2.2.4.1 電気光学変調器
2.2.4.2 熱光学変調器
2.2.4.3 全光変調器
2.2.5 光の伝搬と導波路
2.2.5.1 導波路構造
2.2.5.2 光導波路における損失メカニズム
2.2.6 PIC アーキテクチャ
2.2.6.1 モノリシック集積
2.2.6.2 ハイブリッド集積
2.2.6.3 ヘテロジニアス集積
2.3 量子コンピューティングの概念
2.3.1 量子コンピューティング入門
2.3.1.1 量子ビット（Qubits）
2.3.1.2 量子ゲートと回路
2.3.2 量子コンピューティングアーキテクチャの概要
2.3.2.1 超伝導量子ビット
2.3.2.1.1 技術の説明
2.3.2.1.2 材料
2.3.2.1.3 市場プレイヤー
2.3.2.2 トラップイオン
2.3.2.2.1 技術の説明
2.3.2.2.2 材料
2.3.2.2.2.1 光学部品の統合
2.3.2.2.2.2 高品質なミラーおよび光学共振器の組み込み
2.3.2.2.2.3 真空パッケージングおよびカプセル化の設計
2.3.2.2.2.4 廃熱の除去
2.3.2.2.3 市場プレイヤー
2.3.2.3 フォトニック量子ビット
2.3.2.3.1 技術の説明
2.3.2.3.2 市場プレイヤー
2.3.2.4 中性原子
2.3.2.4.1.1 技術の説明
2.3.2.4.1.2 市場プレイヤー
2.3.2.5 トポロジカル量子ビット
2.3.2.5.1 技術の説明
2.3.2.5.2 市場プレイヤー
3 材料および製造
3.1 光コンピューティング用材料
3.1.1 シリコンおよびシリコン・オン・インシュレータ (SOI)
3.1.1.1 特性と利点
3.1.1.2 制限と課題
3.1.1.3 主要企業と開発動向
3.1.2 窒化ケイ素 (SiN)
3.1.2.1 光学特性
3.1.2.2 製造プロセス
3.1.2.3 用途と市場での普及
3.1.3 リン化インジウム
3.1.3.1 材料特性
3.1.3.2 集積化の課題
3.1.3.3 市場プレイヤーと製品
3.1.4 シリコン上の有機ポリマー
3.1.4.1 ポリマーベースの PIC の利点
3.1.4.2 製造技術
3.1.5 ニオブ酸リチウム薄膜
3.1.5.1 電気光学特性
3.1.5.2 製造方法
3.1.5.3 新たな用途
3.1.6 チタン酸バリウムおよび希土類金属
3.1.6.1 光コンピューティングのための新しい特性
3.1.6.2 統合の課題
3.1.6.3 将来展望
3.1.7 新しい PIC 材料
3.1.8 メタサーフェス
3.1.9 ニューロモーフィックフォトニクス
3.1.10 材料の比較とベンチマーク
3.1.10.1 コスト分析
3.1.11 ウェーハサイズと加工
3.1.11.1 現在のウェーハサイズの動向
3.1.11.2 スケーリングの課題
3.1.12 集積方式
3.1.12.1 モノリシック集積
3.1.12.2 ハイブリッド統合
3.1.12.3 ヘテロジニアス統合
3.1.13 ヘテロジニアス統合技術
3.1.13.1 ウェーハボンディング
3.1.13.2 フリップチップボンディング
3.1.13.3 マイクロ転写印刷
3.1.14 PIC 設計サイクル：マルチプロジェクトウェーハ
3.1.14.1 設計ツールおよびソフトウェア
3.1.14.2 製造サービス
3.1.14.3 テストおよびパッケージング
3.2 主要メーカーおよびファウンドリ
3.2.1 ピュアプレイ PIC ファウンドリ
3.2.2 統合デバイスメーカー (IDM)
4 光コンピューティング技術
4.1 フォトニック集積回路 (PIC)
4.1.1 PIC アーキテクチャ
4.1.1.1 平面光波回路
4.1.1.2 3D 集積フォトニクス
4.1.2 PIC の集積方式
4.1.3 光学材料の動作周波数ウィンドウ
4.1.3.1 可視光 PIC
4.1.3.2 近赤外 PIC
4.1.3.3 中赤外 PIC
4.2 光プロセッサ
4.2.1 デジタル光コンピューティング
4.2.1.1 全光ロジックゲート
4.2.1.2 光フリップフロップおよびメモリ
4.2.2 アナログ光コンピューティング
4.2.2.1 光行列乗算
4.2.2.2 フーリエ光学と信号処理
4.2.3 ニューロモーフィックフォトニクス
4.2.3.1 光ニューラルネットワーク
4.2.3.2 リザーバーコンピューティング
4.3 量子光コンピューティング
4.3.1 量子コンピューティングのためのフォトニックプラットフォーム
4.3.1.1 単一光子源
4.3.1.2 量子ゲートと回路
4.3.1.3 光子検出技術
4.3.2 他の量子コンピューティングアーキテクチャとの比較
4.3.2.1 フォトニック量子ビットの利点
4.3.2.2 スケーリングの課題
4.3.2.3 フォトニック量子コンピューティングにおけるエラー訂正
4.3.3 量子PICの要件とロードマップ
4.3.3.1 量子 PIC の現状
4.4 光インターコネクト
4.4.1 デバイス内インターコネクト
4.4.1.1 チップ間光インターコネクト
4.4.1.2 チップ内光インターコネクト
4.4.2 データセンター・インターコネクト
4.4.2.1 ラック間インターコネクト
4.4.2.2 データセンター間相互接続
4.5 高度なパッケージングおよびコパッケージド・オプティクス
4.5.1 半導体パッケージングの進化
4.5.1.1 2D から 2.5D パッケージング
4.5.1.1.1 シリコン・インターポーザー 2.5D
4.5.1.1.1.1 シリコン貫通ビア (TSV)
4.5.1.1.1.2 (SiO2) ベースの再配線層 (RDL)
4.5.1.1.2 2.5D 有機ベースのパッケージング
4.5.1.1.2.1 チップファーストおよびチップラストのファンアウト・パッケージング
4.5.1.1.2.2 有機基板
4.5.1.1.2.3 有機 RDL
4.5.1.1.3 2.5D ガラスベースのパッケージング
4.5.1.1.3.1 メリット
4.5.1.1.3.2 高度なパッケージングにおけるガラス Si インターポーザー
4.5.1.1.3.3 ガラス材料の特性
4.5.1.1.3.4 ガラス基板上の 2/2 μm ライン/スペースの金属ピッチ
4.5.1.1.3.5 3D ガラスパネル埋め込み (GPE) パッケージング
4.5.1.1.3.6 熱管理
4.5.1.1.3.7 ポリマー誘電体フィルム
4.5.1.1.3.8 課題
4.5.1.1.3.9 他の基板との比較
4.5.1.1.4 2.5D 対 3D パッケージング
4.5.1.1.5 メリット
4.5.1.1.6 課題
4.5.1.1.7 トレンド
4.5.1.1.8 市場プレイヤー
4.5.1.2 3D パッケージング技術
4.5.1.2.1 概要
4.5.1.2.1.1 従来の 3D パッケージング
4.5.1.2.1.2 シリコン貫通ビア (TSV) を用いた高度な 3D パッケージング
4.5.1.2.1.3 3 次元 (3D) ハイブリッドボンディング
4.5.1.2.1.4 ハイブリッドボンディングを採用したデバイス
4.5.1.2.2 3D マイクロバンプ技術
4.5.1.2.2.1 技術
4.5.1.2.2.2 課題
4.5.1.2.2.3 バンプレス銅-銅 (Cu-Cu) ハイブリッドボンディング
4.5.1.2.2.4 動向
4.5.2 共封装光学 (CPO) テクノロジー
4.5.2.1 CPO アーキテクチャ
4.5.2.2 CPO のメリットと課題
4.5.3 CPO 市場の主要企業と動向
5 市場と用途
5.1 データセンターおよびハイパフォーマンス・コンピューティング
5.1.1 データセンター向け光トランシーバー
5.1.1.1 現在および将来のデータレート
5.1.1.2 フォームファクタと規格
5.1.2 AIおよび機械学習向けPICベースのトランシーバ
5.1.2.1 AIアクセラレータの相互接続
5.1.2.2 高帯域幅メモリインターフェース
5.1.3 AI向けフォトニックエンジンおよびアクセラレータ
5.1.3.1 光マトリクス乗算エンジン
5.1.3.2 フォトニック・テンソル処理ユニット
5.2 電気通信
5.2.1 5G およびそれ以降
5.2.1.1 フロントホールおよびバックホールネットワーク
5.2.1.2 ミリ波フォトニクス
5.2.2 光ネットワーク機器
5.2.2.1 光スイッチおよびルーター
5.2.2.2 波長分割多重 (WDM) システム
5.3 量子コンピューティングおよび通信
5.3.1 量子鍵配送
5.3.1.1 離散変数対連続変数の QKD プロトコル
5.3.2 量子センシング
5.3.2.1 量子磁力計
5.3.2.2 量子重力計
5.3.2.2.1 アプリケーション
5.3.2.2.2 主要企業
5.4 自動車および LiDAR
5.4.1 PIC ベースの LiDAR システム
5.4.1.1 コヒーレント LiDAR
5.4.1.2 フラッシュ LiDAR
5.4.2 自動運転車アプリケーション
5.4.2.1 物体検出および追跡
5.4.2.2 HD マッピングおよび位置特定
5.5 航空宇宙および防衛
5.5.1 光学ジャイロスコープ
5.5.2 自由空間光通信
5.6 ヘルスケアおよび生物医学
5.6.1 PIC ベースのバイオセンサー
5.6.1.1 ラボ・オン・ア・チップ・デバイス
5.6.1.2 ポイント・オブ・ケア診断
5.6.2 医療用イメージング
5.6.2.1 光干渉断層法（OCT）
5.6.2.2 光音響イメージング
5.7 産業用センシングおよびIoT
5.7.1 ガスおよび化学センサー
5.7.1.1 環境モニタリング
5.7.1.2 製造におけるプロセス制御
5.7.1.3 構造健全性モニタリング
5.7.1.4 インフラ向け光ファイバーセンサー
5.7.1.5 分散型音響センシング
6 市場分析と予測
6.1 世界の光コンピューティング市場の概要
6.1.1 過去の市場動向
6.1.2 市場規模と成長予測（2025-2035年）
6.1.3 主な成長要因と阻害要因
6.2 市場セグメンテーション
6.2.1 技術タイプ別
6.2.1.1 フォトニック集積回路
6.2.1.2 光プロセッサ
6.2.1.3 量子光コンピューティング
6.2.2 用途別
6.2.2.1 データセンターおよびHPC
6.2.2.2 電気通信
6.2.2.3 自動車および LiDAR
6.2.2.4 ヘルスケアおよび生物医学
6.2.3 地域別
6.2.3.1 北米
6.2.3.2 ヨーロッパ
6.2.3.3 アジア太平洋
6.2.3.4 その他の地域
6.3 PIC 市場の予測
6.3.1 材料プラットフォーム別 PIC 市場
6.3.1.1 シリコンフォトニクス
6.3.1.2 リン化インジウム
6.3.1.3 窒化ケイ素
6.3.1.4 その他
6.3.2 PIC ベースのトランシーバー市場
6.3.2.1 データレート別
6.3.2.2 用途別
6.3.3 AIおよびデータセンター向けPIC
6.3.3.1 AIアクセラレータの相互接続
6.3.3.2 高性能コンピューティング
6.3.4 電気通信向けPIC
6.3.4.1 5Gおよびそれ以降
6.3.4.2 光ネットワーク機器
6.3.5 量子PIC市場
6.3.5.1 量子コンピューティング
6.3.5.2 量子通信
6.3.6 PIC ベースのセンサーおよび LiDAR 市場
6.3.6.1 自動車用 LiDAR
6.3.6.2 産業用センシング
6.4 光プロセッサ市場の予測
6.4.1 タイプ別（デジタル、アナログ、ニューロモーフィック）
6.4.2 用途別
6.5 量子光コンピューティング市場の予測
6.5.1 量子技術の種類別
6.5.2 応用分野別
7 技術動向と将来展望
7.1 光コンピューティングにおける新興技術
7.1.1 全光コンピューティング
7.1.2 ニューロモーフィックフォトニクス
7.1.3 量子フォトニクス
7.2 統合の動向
7.2.1 フォトニック・エレクトロニック統合
7.2.2 光コンピューティングのための3D統合
7.3 スケーラビリティと製造性の改善
7.3.1 先進的な製造技術
7.3.2 自動テストとパッケージング
7.4 量子光コンピューティングの進歩
7.4.1 スケーラブルな量子フォトニックアーキテクチャ
7.4.2 光学システムにおける量子エラー訂正
7.5 光コンピューティング設計における AI の役割
7.5.1 AI 支援による PIC 設計
7.5.2 光ニューラルネットワークの最適化
7.6 各種光コンピューティング技術のロードマップ
7.6.1 PIC 技術ロードマップ
7.6.2 光プロセッサのロードマップ
7.6.3 量子光コンピューティングのロードマップ
8 課題と機会
8.1 技術的課題
8.1.1 効率と消費電力
8.1.2 集積とパッケージング
8.1.3 スケーラビリティと歩留まり
8.2 市場の課題
8.2.1 コスト競争力
8.2.2 導入の障壁
8.2.3 標準化の問題
8.3 機会
8.3.1 データセンターおよび AI/ML アクセラレーション
8.3.2 5G および 6G 通信
8.3.3 量子技術
8.3.4 グリーンコンピューティングの取り組み
8.4 環境規制と持続可能性
8.4.1 エネルギー効率基準
8.4.2 材料の使用とリサイクルに関する方針
9 企業プロファイル (93社の企業プロファイル)
10 付録
10.1 用語集
10.2 略語一覧
10.3 調査方法論
11 参考文献
図表リスト
表の一覧
表1 光コンピューティング市場の概要
表2 世界の光コンピューティング市場規模および成長予測（2026-2036年）（10億米ドル）
表3 主要光コンピューティングセグメントの技術動向概要（2026年）
表4 期間別光コンピューティング市場の見通し（2026-2036年）
表5 主要パラメータの比較：電子コンピューティング対フォトニックコンピューティング
表6 エネルギー効率に関する考察：フォトニック相互接続と電子相互接続の比較
表7 エネルギー効率に関する考察
表8 統合における課題
表9 電子集積回路とフォトニック集積回路：主要な比較
表10 電子集積回路とフォトニック集積回路：性能比較
表11 電子集積回路と光集積回路の製造上の考慮事項
表12 コストに関する考察：光コンピューティングと電子コンピューティングの比較
表13 光結合メカニズム：比較
表14 PIC用レーザーの種類の比較
表15 光検出器の種類
表16 検出器における集積化の課題
表17 フォトニック集積回路用変調器タイプの比較
表18 導波路構造とその特性
表19 PIC集積化スキーム：長所と短所
表20 量子コンピューティングアーキテクチャの比較
表21 超伝導量子ビット市場の主要企業
表22 トラップイオン量子コンピュータにおける初期化、操作、および読み出し
表23 イオントラップ市場の主要企業
表24 光量子ビットの長所と短所
表25 光子の偏光状態とスクイーズド状態の比較
表26 フォトニックプラットフォーム量子コンピュータの初期化、操作、および読み出し
表27 光量子ビット市場の主要企業
表28 中性原子量子コンピュータの初期化、操作、および読み出し
表29 低温原子量子コンピュータおよびシミュレータの長所と短所
表30 中性原子量子ビットの市場プレイヤー
表31 トポロジカル量子ビットの初期化、操作、および読み出し
表32 トポロジカル量子ビットの市場プレイヤー
表33 光コンピューティングに使用される主要材料の特性
表34 シリコン・オン・インシュレータ（SOI）の特性と利点
表35 SOIの制約と課題
表36： によるSOIとSiNプラットフォームの比較
表37 窒化ケイ素（SiN）の製造プロセス
表38 リン化インジウムの材料特性
表39 リン化インジウムの集積化における課題
表40 ポリマー系PICの利点
表41 シリコン上への有機ポリマー形成技術
表42 ニオブ酸リチウム薄膜：主要特性と作製
表43 ニオブ酸リチウム薄膜の作製法
表44 ニオブ酸リチウム薄膜の新たな応用
表45 チタン酸バリウムと希土類金属の統合
表46 チタン酸バリウムと希土類金属の統合における課題
表47 新たなPIC材料：特性と展望
表48 材料コスト分析
表49 PICプラットフォーム別ウェハーサイズ
表50 2026-2036年のPICプラットフォーム別ウェハーサイズの現在の動向
表51 ウェハ微細化の課題
表52 ウェハPIC集積方式：技術的比較
表53 ヘテロジニアス集積技術の比較
表54 PIC設計エコシステム：ツール、ファウンドリ、および設計フロー
表55 主要なPICファウンドリとその能力
表56 統合デバイスメーカー（IDM）
表57 PICの集積方式：長所と短所
表58 動作周波数ウィンドウ：PICの材料と用途マトリックス
表59 全光ロジックゲートの実装
表60 光マトリクス乗算エンジンの比較
表61 ニューロモーフィックフォトニックアーキテクチャ
表62 量子コンピューティングアーキテクチャの比較
表63 量子PICコンポーネントとその機能
表64 量子コンピューティング向け光子検出技術
表65 光子検出技術
表66 フォトニック量子ビットの利点
表67 光量子コンピューティングにおける誤り訂正手法
表68 量子PICロードマップ（2026-2036年）
表69 データセンター相互接続の標準と仕様（2026年）
表70 2.5Dパッケージング技術：比較
表71 ファンアウト・パッケージングプロセスの概要
表72 電子相互接続基板用として主流の二酸化ケイ素（SiO2）と主要な有機誘電体の比較
表73 2.5Dガラスベースパッケージングにおけるガラスの利点
表74 半導体パッケージング用途で一般的に使用されるガラスとポリマー成形材料の主要特性の比較
表75 ガラス半導体パッケージングの課題
表76 パッケージング基板としてのシリコン、有機ラミネート、およびガラスの比較
表77 2.5Dパッケージングと3Dパッケージングの比較
表78 2.5Dパッケージングの課題
表79 2.5Dパッケージングの市場プレイヤー
表80：2.5D、3Dマイクロバンプ、および3Dハイブリッドボンディングの比較
表81 3Dパッケージングの長所と短所
表82 2.5D、3Dマイクロバンプ、および3Dハイブリッドボンディングの比較
表83 3Dハイブリッドボンディングの課題
表84 バンプの微細化における課題
表85 先進半導体パッケージングにおける銅-銅（Cu-Cu）ハイブリッドボンディングを実現するための主要な手法：
表86 マイクロバンプとCu-Cuバンプレス・ハイブリッドボンディングの比較
表87 共封装光学素子の利点と課題
表88 CPOのメリットと課題
表89 CPOの主要企業
表90 データセンターおよびHPCにおける光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表91 データセンター用トランシーバーのロードマップ、2026-2036年
表92 AIアクセラレータ相互接続の帯域幅の動向
表93 AIアクセラレータ相互接続におけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表94 フォトニック・テンソル処理ユニット：競合状況（2026年）
表95 通信分野における光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表96 光ネットワーク機器におけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表97 量子光コンピューティングおよび通信の世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表98 離散変数対連続変数QKDプロトコル
表99 主要パラメータの比較：磁場センサー
表100 量子磁場センサーの市場機会、2026-2036年（百万米ドル）
表101 量子重力計の応用
表102 量子重力計の主要企業
表103 量子重力計の応用分野
表104 量子重力センシングと地下マッピングに一般的に使用されるその他の技術との比較表
表105 量子重力計の主要企業
表106 自動車およびLiDAR向け光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表107 2026-2036年のPICベースの自動車用LiDAR市場（百万米ドル）
表108 航空宇宙・防衛分野における光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表109 自由空間光通信：主要パラメータと用途
表110 医療・バイオメディカル分野における光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表111 産業用センシングおよびIoTにおける光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表112 世界の光コンピューティング市場規模および成長予測、2026-2036年（10億米ドル）
表113 主要な成長要因と阻害要因
表114 フォトニック集積回路の世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表115 光プロセッサの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表116 量子光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表117 データセンターおよびHPCにおける光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表118 通信分野における光コンピューティングの世界市場、2025-2035年（10億米ドル）
表119 自動車およびLiDAR向け光コンピューティングの世界市場、2025-2036年（10億米ドル）
表120 医療・バイオメディカル分野における光コンピューティングの世界市場、2025-2036年（10億米ドル）
表121 北米における光コンピューティングの世界市場 2025-2036年（10億米ドル）
表122 欧州における光コンピューティングの世界市場 2025-2036年（10億米ドル）
表123 アジア太平洋地域の医療・バイオメディカル分野における光コンピューティングの世界市場、2026-2036年（10億米ドル）
表124 その他の地域における光コンピューティングの世界市場 2025-2036年（10億米ドル）
表125 材料プラットフォーム別PIC市場：シリコンフォトニクス、2026-2036年（百万米ドル）
表126 材料プラットフォーム別PIC市場 – リン化インジウム、2026-2036年（百万米ドル）
表127 材料プラットフォーム別PIC市場：窒化ケイ素、2026-2036年（百万米ドル）
表128 材料プラットフォーム別PIC市場：その他、2026-2036年（百万米ドル）
表129 データレート別PICベースのトランシーバー市場 2025-2036年（百万米ドル）
表130 アプリケーション別PICベースのトランシーバー市場、2026-2036年（百万米ドル）
表131 AIアクセラレータ相互接続におけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表132 2026-2036年の高性能コンピューティングにおけるPIC市場（百万米ドル）
表133 5G/6GにおけるPIC市場、2025-2036年（百万米ドル）
表134 光ネットワーク機器におけるPIC市場、2025-2036年（百万米ドル）
表135 量子コンピューティングにおけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表136 量子通信におけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表137 自動車用LiDARにおけるPIC市場、2025-2036年（百万米ドル）
表138 産業用センシングにおけるPIC市場、2026-2036年（百万米ドル）
表139 タイプ別光プロセッサ市場予測、2025-2036年（10億米ドル）
表140 用途別光プロセッサ市場予測、2026-2036年（10億米ドル）
表141 量子技術の種類別量子光コンピューティング市場予測、2026-2036年
表142 量子光コンピューティング市場予測：用途別、2025-2036年
表143 全光コンピューティング：現状と開発ロードマップ
表144 ニューロモーフィックフォトニクス技術の動向と予測
表145 量子フォトニクス技術の技術成熟度レベル、2026-2036年
表146 フォトニクス・エレクトロニクス統合技術のロードマップ（2026-2036年）
表147 PIC製造における先進製造技術（2026-2036年）
表148 自動試験およびパッケージング：進捗状況
表149 スケーラブル量子フォトニクスアーキテクチャの比較
表150 フォトニックシステムにおける量子誤り訂正の進展、2026-2036年
表151 PICの設計および製造におけるAIの応用
表152 PIC技術ロードマップ（2026-2036年）
表153 光プロセッサ技術ロードマップ（2026-2036年）
表154 量子光コンピューティングのロードマップ（2026-2036年）
表155 光コンピューティングにおける技術的課題と潜在的な解決策
表156 光コンピューティングにおける技術的課題と潜在的な解決策
表157 集積化およびパッケージングの課題
表158 光コンピューティングにおけるスケーラビリティと歩留まりの課題
表159 コスト比較：光コンピューティングシステムと電子コンピューティングシステム
表160 用途分野別の導入障壁
表161 光コンピューティングの標準化状況とロードマップ
表162 データセンターおよびAIにおける光コンピューティングの機会（2026-2036年）
表163 光コンピューティングにおける量子技術の機会（2026-2036年）
表164 光コンピューティングに関連するエネルギー効率基準
表165 エネルギー効率基準
表166 材料の使用およびリサイクルに関する方針
表167 用語集
表168 略語一覧
図一覧
図1 光コンピューティングの主要なマイルストーンの年表
図2 フォトニック集積回路（PIC）の基本アーキテクチャ
図3 超伝導量子コンピュータ
図4 超伝導量子コンピュータの概略図
図5 超伝導量子ビットに使用される構成要素と材料
図6 イオントラップ型量子コンピュータ
図7 イオンをトラップする様々な方法
図8 ユニバーサル・クオンタム社のペニングトラップにおけるシャトル型イオンアーキテクチャ
図9 様々な配置に配列された中性原子
図10 PIC材料プラットフォームのベンチマークスコアカード（1 = 低、5 = 優秀）
図11 PICアーキテクチャの進化、2025-2035年
図12 2Dチップパッケージング
図13 インターポーザーを利用した2.5D ICパッケージの典型的な構造
図14 ファンアウト・チップファースト・プロセスフローとファンアウト・チップラスト・プロセスフロー
図15 ガラスインターポーザーの製造プロセス
図16 3Dガラスパネル埋め込み（GPE）パッケージ
図17 コパッケージド・オプティクス（CPO）技術ロードマップ
図18 データセンタ用トランシーバのロードマップ（2025-2035年）
図19 量子重力計
図20 量子光コンピューティング：技術成熟度レベル
図21 ColdQuantaの量子コア（左）、フィジックスステーション（中央）、および原子制御チップ（右）
図22 IonQのイオントラップ
図23 PT-2 フォトニック量子コンピュータ
図24 PsiQuantumのモジュール化量子コンピューティングシステムネットワーク
Summary
The global optical computing market stands at one of the most consequential inflection points in the history of computing infrastructure. After decades of incremental evolution, the convergence of three independent but mutually reinforcing structural forcesー the exponential bandwidth and energy demands of artificial intelligence, the progressive commercialisation of photonic quantum computing, and the maturation of silicon photonics manufacturing at semiconductor foundry scaleー is driving a fundamental transition in how information is processed, transmitted, and stored at every level of the computing stack.
Optical computing, in its broadest commercial definition, encompasses the use of photons rather than electrons as the primary carrier of information for interconnection, processing, sensing, and quantum computation. The market spans five primary technology layers: photonic integrated circuits (PICs), which are the foundational hardware substrate manufactured at 300 mm wafer scale using CMOS-compatible processes; optical processors, which perform computation directly in the optical domain including matrix multiplication for AI inference; quantum optical computing, encompassing photonic quantum computers, quantum key distribution, quantum random number generation, and quantum sensing; optical interconnects and co-packaged optics, which replace copper electrical signalling with photonic links within and between chips, boards, and servers; and optical sensing, which applies PIC technology to LiDAR, biomedical diagnostics, inertial navigation, and environmental monitoring.
Growth is not driven by a single technology transition but by a cascading sequence of photonic adoption waves. The first and already underway wave is the AI-driven data centre bandwidth crisis: AI training clusters consuming hundreds of megawatts require optical interconnects at 800G and beyond simply because copper physics cannot deliver the required bandwidth at the distances and densities of modern GPU clusters. Co-packaged opticsー integrating optical transceivers directly onto switch ASIC packagesー is transitioning from pilot deployments to volume production between 2026 and 2028, representing a structural expansion of photonic content per data centre dollar that will grow the market at 50% CAGR through 2030.
The second wave is photonic AI processing: optical matrix multiplication engines perform the most computationally intensive AI operationsー the linear algebra at the core of neural network inference― at the physical level in picoseconds, with energy consumption orders of magnitude below equivalent GPU operations. Companies including Lightmatter, Luminous Computing, and Optalysys are transitioning from research demonstrations to commercial deployments in the 2027–2031 period, targeting a winner-takes-most competition for the AI inference compute market that photonic architectures are structurally positioned to win on energy efficiency grounds as model sizes grow to trillions of parameters.
The third and highest-optionality wave is photonic quantum computing. In 2025, photonic hardware overtook superconducting systems as the largest quantum computing hardware sub-category by private capital raised, with PsiQuantum's $1 billion Series E, Xanadu's NASDAQ listing, and Photonic Inc.'s Microsoft-backed growth round collectively signalling decisive investor conviction that CMOS foundry-compatible photonic architectures represent the most credible path to million-qubit fault-tolerant quantum computation.
The Global Optical Computing Market 2026–2036 is the most comprehensive and technically rigorous market intelligence report available on the global optical computing industry. Spanning 430 pages, 110 data tables, and 55 market forecast figures, the report provides quantitative market sizing, granular technology assessments, competitive intelligence across 98 company profiles, and ten-year forecasts for every major market segment, application area, material platform, and geographic region― all updated to reflect the decisive structural shifts of 2025 and 2026 including PsiQuantum's Nature-published Omega chipset breakthrough, the commercial ramp of 800G co-packaged optics at hyperscale data centres, and Xanadu's NASDAQ listing as the first publicly traded photonic quantum computing company.
The report begins with a detailed executive summary providing an immediate-use market snapshot, technology status assessment across nine major optical computing segments, and a four-table structured outlook covering short-term (2026–2028), medium-term (2029–2032), and long-term (2033–2036) projections. The introduction and key concepts section provides the foundational technical grounding required to interpret market dynamics correctlyー covering the physics of optical computing, a detailed comparison of photonics versus electronics across every commercially relevant parameter, PIC architecture and component technology from waveguides and modulators through to heterogeneous integration and co-packaged optics, and a comprehensive treatment of quantum computing architectures including superconducting, trapped-ion, photonic, neutral atom, and topological qubit systems.
The materials and manufacturing section provides the most detailed publicly available assessment of PIC material platform economics and manufacturing trajectories, covering silicon-on-insulator, silicon nitride, indium phosphide, thin-film lithium niobate, barium titanate, gallium arsenide, and emerging platforms including diamond, aluminium nitride, and electro-optic polymers. Detailed fabrication method tables for each platform, heterogeneous integration technique assessments, wafer size scaling trajectories to 2036, and a benchmarked foundry capability matrix covering thirteen commercial PIC foundries provide the supply-side intelligence required for technology strategy and procurement decisions.
The optical computing technologies section covers four technology domains with depth and rigour not available in any competing publication. PIC architecture evolution is mapped across six generations from 2026 to 2036. Optical processor technologiesーdigital, analog AI/ML, neuromorphic, and Fourier optical― are assessed with competitive landscape tables covering every commercial-stage company. Quantum optical computing receives exhaustive treatment covering fusion-based quantum computing, GKP continuous-variable approaches, measurement-based computation, and the full quantum PIC component roadmap from single-photon sources through fast electro-optic switches to waveguide-integrated SNSPDs. Co-packaged optics and advanced packaging receives a dedicated section covering CPO architecture variants, the full CPO technology roadmap to 2036, and competitive analysis of all major CPO ecosystem participants.
The markets and applications section provides structured, quantitative treatment of seven end-market segments― data centres and HPC, telecommunications, quantum computing and communications, automotive and LiDAR, aerospace and defence, healthcare and biomedical, and industrial sensing and IoT― with individual market sizing tables for each segment forecasting to 2036. The market analysis and forecasts section provides the report's core quantitative deliverable: thirty forecast tables covering the global market by technology type, application, geography, PIC material platform, transceiver data rate, and quantum technology sub-segment, all presented consistently from 2026 to 2036 with CAGR calculations and sub-segment growth drivers.
Technology trends and future outlook, challenges and opportunities, and detailed sections on energy efficiency standards and material sustainability round out the strategic intelligence content. The report concludes with 93 company profiles organised across the full value chain, a 145-entry reference list with active hyperlinks, a comprehensive glossary of 80+ terms, and a complete list of abbreviations.
Report contents:
Companies profiled include AIM Photonics, Akhetonics, Alpine Quantum Technologies, Arago, Astrape Networks, Atom Computing, Black Semiconductor, Celestial AI, Cognifiber, Cornerstone, Crystal Quantum Computing, Dawn Semiconductor, Duality Quantum Photonics, DustPhotonics, EFFECT Photonics, eleQtron, Ephos, Exail Quantum Sensors, Finchetto, GlobalFoundries, Heguang Microelectronics Technology, Hongguang Xiangshang, HyperLight, IBM, ID Quantique, Infineon Technologies, Infleqtion, IonQ, Ipronics, Ligentec, Lightelligence, Lightium AG, LightMatter, LightON, Lightsolver, Liobate Technologies, LioniX, Lumai, Luxtelligence SA, Microsoft, Miraex, M Squared Lasers, Myrias Optics, Nanofiber Quantum Technologies, NcodiN, nEye Systems, Neurophos, New Origin and more...
Table of Contents
1 EXECUTIVE SUMMARY
1.1 Market snapshot
1.2 Market map
1.3 Technology Status
1.3.1 Current Market State of Optical Computing
1.3.2 Photonic Integrated Circuits (PICs) Maturity
1.4 Future Outlook
1.4.1 Short-term Projections (2025-2027)
1.4.2 Medium-term Outlook (2028-2031)
1.4.3 Long-term Vision (2032-2035)
2 INTRODUCTION AND KEY CONCEPTS
2.1 Technology Background
2.1.1 What is Optical Computing?
2.1.1.1 Historical Context
2.1.1.2 Basic Principles of Optical Computing
2.1.2 Photonics versus Electronics
2.1.2.1 Speed and Bandwidth Comparison
2.1.2.2 Energy Efficiency Considerations
2.1.2.3 Integration Challenges
2.1.3 Electronic and Photonic Integrated Circuits Compared
2.1.3.1 Architectural Differences
2.1.3.2 Performance Characteristics
2.1.3.3 Manufacturing Considerations
2.1.4 Advantages and Challenges of Optical Computing
2.1.4.1 Speed and Bandwidth Advantages
2.1.4.2 Energy Efficiency Benefits
2.1.4.3 Integration and Miniaturization Challenges
2.1.4.4 Cost Considerations
2.2 Photonic Integrated Circuit (PIC) Key Concepts
2.2.1 Optical IO, Coupling and Couplers
2.2.1.1 Fiber-to-Chip Coupling
2.2.1.2 On-Chip Optical Couplers
2.2.2 Emission and Photon Sources/Lasers
2.2.2.1 Semiconductor Lasers
2.2.2.2 Integration of Light Sources on PICs
2.2.3 Detection and Photodetectors
2.2.3.1 Types of Photodetectors
2.2.3.2 Integration Challenges for Detectors
2.2.4 Modulation and Modulators
2.2.4.1 Electro-optic Modulators
2.2.4.2 Thermo-optic Modulators
2.2.4.3 All-optical Modulators
2.2.5 Light Propagation and Waveguides
2.2.5.1 Waveguide Structures
2.2.5.2 Loss Mechanisms in Optical Waveguides
2.2.6 PIC Architecture
2.2.6.1 Monolithic Integration
2.2.6.2 Hybrid Integration
2.2.6.3 Heterogeneous Integration
2.3 Quantum Computing Concepts
2.3.1 Introduction to Quantum Computing
2.3.1.1 Quantum Bits (Qubits)
2.3.1.2 Quantum Gates and Circuits
2.3.2 Quantum Computing Architectures Overview
2.3.2.1 Superconducting Qubits
2.3.2.1.1 Technology description
2.3.2.1.2 Materials
2.3.2.1.3 Market players
2.3.2.2 Trapped Ions
2.3.2.2.1 Technology description
2.3.2.2.2 Materials
2.3.2.2.2.1 Integrating optical components
2.3.2.2.2.2 Incorporating high-quality mirrors and optical cavities
2.3.2.2.2.3 Engineering the vacuum packaging and encapsulation
2.3.2.2.2.4 Removal of waste heat
2.3.2.2.3 Market players
2.3.2.3 Photonic Qubits
2.3.2.3.1 Technology description
2.3.2.3.2 Market players
2.3.2.4 Neutral Atoms
2.3.2.4.1.1 Technology description
2.3.2.4.1.2 Market players
2.3.2.5 Topological Qubits
2.3.2.5.1 Technology description
2.3.2.5.2 Market players
3 MATERIALS AND MANUFACTURING
3.1 Optical Computing Materials
3.1.1 Silicon and Silicon-on-Insulator (SOI)
3.1.1.1 Properties and Advantages
3.1.1.2 Limitations and Challenges
3.1.1.3 Key Players and Developments
3.1.2 Silicon Nitride (SiN)
3.1.2.1 Optical Properties
3.1.2.2 Manufacturing Processes
3.1.2.3 Applications and Market Adoption
3.1.3 Indium Phosphide
3.1.3.1 Material Characteristics
3.1.3.2 Integration Challenges
3.1.3.3 Market Players and Products
3.1.4 Organic Polymer on Silicon
3.1.4.1 Advantages of Polymer-based PICs
3.1.4.2 Manufacturing Techniques
3.1.5 Thin Film Lithium Niobate
3.1.5.1 Electro-optic Properties
3.1.5.2 Fabrication Methods
3.1.5.3 Emerging Applications
3.1.6 Barium Titanate and Rare Earth Metals
3.1.6.1 Novel Properties for Optical Computing
3.1.6.2 Integration Challenges
3.1.6.3 Future Prospects
3.1.7 Emerging PIC materials
3.1.8 Metasurfaces
3.1.9 Neuromorphic photonics
3.1.10 Materials Comparison and Benchmarking
3.1.10.1 Cost Analysis
3.1.11 Wafer Sizes and Processing
3.1.11.1 Current Wafer Size Trends
3.1.11.2 Scaling Challenges
3.1.12 Integration Schemes
3.1.12.1 Monolithic Integration
3.1.12.2 Hybrid Integration
3.1.12.3 Heterogeneous Integration
3.1.13 Heterogeneous Integration Techniques
3.1.13.1 Wafer Bonding
3.1.13.2 Flip-Chip Bonding
3.1.13.3 Micro-Transfer Printing
3.1.14 The PIC Design Cycle: Multi-Project Wafers
3.1.14.1 Design Tools and Software
3.1.14.2 Fabrication Services
3.1.14.3 Testing and Packaging
3.2 Key Manufacturers and Foundries
3.2.1 Pure-Play PIC Foundries
3.2.2 Integrated Device Manufacturers (IDMs)
4 OPTICAL COMPUTING TECHNOLOGIES
4.1 Photonic Integrated Circuits (PICs)
4.1.1 PIC Architectures
4.1.1.1 Planar Lightwave Circuits
4.1.1.2 3D Integrated Photonics
4.1.2 Integration Schemes of PICs
4.1.3 Operational Frequency Windows of Optical Materials
4.1.3.1 Visible Light PICs
4.1.3.2 Near-Infrared PICs
4.1.3.3 Mid-Infrared PICs
4.2 Optical Processors
4.2.1 Digital Optical Computing
4.2.1.1 All-Optical Logic Gates
4.2.1.2 Optical Flip-Flops and Memory
4.2.2 Analog Optical Computing
4.2.2.1 Optical Matrix Multiplication
4.2.2.2 Fourier Optics and Signal Processing
4.2.3 Neuromorphic Photonics
4.2.3.1 Optical Neural Networks
4.2.3.2 Reservoir Computing
4.3 Quantum Optical Computing
4.3.1 Photonic Platform for Quantum Computing
4.3.1.1 Single-Photon Sources
4.3.1.2 Quantum Gates and Circuits
4.3.1.3 Photon Detection Technologies
4.3.2 Comparison with Other Quantum Computing Architectures
4.3.2.1 Advantages of Photonic Qubits
4.3.2.2 Scaling Challenges
4.3.2.3 Error Correction in Photonic Quantum Computing
4.3.3 Quantum PIC Requirements and Roadmap
4.3.3.1 Current State of Quantum PICs
4.4 Optical Interconnects
4.4.1 On-Device Interconnects
4.4.1.1 Chip-to-Chip Optical Interconnects
4.4.1.2 On-Chip Optical Interconnects
4.4.2 Data Center Interconnects
4.4.2.1 Rack-to-Rack Interconnects
4.4.2.2 Inter-Data Center Interconnects
4.5 Advanced Packaging and Co-Packaged Optics
4.5.1 Evolution of Semiconductor Packaging
4.5.1.1 2D to 2.5D Packaging
4.5.1.1.1 Silicon Interposer 2.5D
4.5.1.1.1.1 Through Si Via (TSV)
4.5.1.1.1.2 (SiO2) based redistribution layers (RDLs)
4.5.1.1.2 2.5D Organic-based packaging
4.5.1.1.2.1 Chip-first and chip-last fan-out packaging
4.5.1.1.2.2 Organic substrates
4.5.1.1.2.3 Organic RDL
4.5.1.1.3 2.5D glass-based packaging
4.5.1.1.3.1 Benefits
4.5.1.1.3.2 Glass Si interposers in advanced packaging
4.5.1.1.3.3 Glass material properties
4.5.1.1.3.4 2/2 μm line/space metal pitch on glass substrates
4.5.1.1.3.5 3D Glass Panel Embedding (GPE) packaging
4.5.1.1.3.6 Thermal management
4.5.1.1.3.7 Polymer dielectric films
4.5.1.1.3.8 Challenges
4.5.1.1.3.9 Comparison with other substrates
4.5.1.1.4 2.5D vs. 3D Packaging
4.5.1.1.5 Benefits
4.5.1.1.6 Challenges
4.5.1.1.7 Trends
4.5.1.1.8 Market players
4.5.1.2 3D Packaging Technologies
4.5.1.2.1 Overview
4.5.1.2.1.1 Conventional 3D packaging
4.5.1.2.1.2 Advanced 3D Packaging with through-silicon vias (TSVs)
4.5.1.2.1.3 Three-dimensional (3D) hybrid bonding
4.5.1.2.1.4 Devices using hybrid bonding
4.5.1.2.2 3D Microbump technology
4.5.1.2.2.1 Technologies
4.5.1.2.2.2 Challenges
4.5.1.2.2.3 Bumpless copper-to-copper (Cu-Cu) hybrid bonding
4.5.1.2.2.4 Trends
4.5.2 Co-Packaged Optics (CPO) Technology
4.5.2.1 CPO Architectures
4.5.2.2 Benefits and Challenges of CPO
4.5.3 CPO Market Players and Developments
5 MARKETS AND APPLICATIONS
5.1 Data Centers and High-Performance Computing
5.1.1 Optical Transceivers for Data Centers
5.1.1.1 Current and Future Data Rates
5.1.1.2 Form Factors and Standards
5.1.2 PIC-based Transceivers for AI and Machine Learning
5.1.2.1 AI Accelerator Interconnects
5.1.2.2 High-Bandwidth Memory Interfaces
5.1.3 Photonic Engines and Accelerators for AI
5.1.3.1 Optical Matrix Multiplication Engines
5.1.3.2 Photonic Tensor Processing Units
5.2 Telecommunications
5.2.1 5G and Beyond
5.2.1.1 Fronthaul and Backhaul Networks
5.2.1.2 Millimeter-Wave Photonics
5.2.2 Optical Networking Equipment
5.2.2.1 Optical Switches and Routers
5.2.2.2 Wavelength Division Multiplexing (WDM) Systems
5.3 Quantum Computing and Communications
5.3.1 Quantum Key Distribution
5.3.1.1 Discrete Variable vs. Continuous Variable QKD Protocols
5.3.2 Quantum Sensing
5.3.2.1 Quantum Magnetometers
5.3.2.2 Quantum Gravimeters
5.3.2.2.1 Applications
5.3.2.2.2 Key players
5.4 Automotive and LiDAR
5.4.1 PIC-based LiDAR Systems
5.4.1.1 Coherent LiDAR
5.4.1.2 Flash LiDAR
5.4.2 Autonomous Vehicle Applications
5.4.2.1 Object Detection and Tracking
5.4.2.2 HD Mapping and Localization
5.5 Aerospace and Defense
5.5.1 Optical Gyroscopes
5.5.2 Free-Space Optical Communications
5.6 Healthcare and Biomedical
5.6.1 PIC-based Biosensors
5.6.1.1 Lab-on-a-Chip Devices
5.6.1.2 Point-of-Care Diagnostics
5.6.2 Medical Imaging
5.6.2.1 Optical Coherence Tomography (OCT)
5.6.2.2 Photoacoustic Imaging
5.7 Industrial Sensing and IoT
5.7.1 Gas and Chemical Sensors
5.7.1.1 Environmental Monitoring
5.7.1.2 Process Control in Manufacturing
5.7.1.3 Structural Health Monitoring
5.7.1.4 Fiber Optic Sensors for Infrastructure
5.7.1.5 Distributed Acoustic Sensing
6 MARKET ANALYSIS AND FORECASTS
6.1 Global Optical Computing Market Overview
6.1.1 Historical Market Trends
6.1.2 Market Size and Growth Projections (2025-2035)
6.1.3 Key Growth Drivers and Inhibitors
6.2 Market Segmentation
6.2.1 By Technology Type
6.2.1.1 Photonic Integrated Circuits
6.2.1.2 Optical Processors
6.2.1.3 Quantum Optical Computing
6.2.2 By Application
6.2.2.1 Data Centers and HPC
6.2.2.2 Telecommunications
6.2.2.3 Automotive and LiDAR
6.2.2.4 Healthcare and Biomedical
6.2.3 By Geography
6.2.3.1 North America
6.2.3.2 Europe
6.2.3.3 Asia-Pacific
6.2.3.4 Rest of the World
6.3 PIC Market Forecasts
6.3.1 PIC Market by Material Platform
6.3.1.1 Silicon Photonics
6.3.1.2 Indium Phosphide
6.3.1.3 Silicon Nitride
6.3.1.4 Others
6.3.2 PIC-based Transceiver Market
6.3.2.1 By Data Rate
6.3.2.2 By Application
6.3.3 PIC for AI and Data Centers
6.3.3.1 AI Accelerator Interconnects
6.3.3.2 High-Performance Computing
6.3.4 PIC for Telecommunications
6.3.4.1 5G and Beyond
6.3.4.2 Optical Networking Equipment
6.3.5 Quantum PIC Market
6.3.5.1 Quantum Computing
6.3.5.2 Quantum Communications
6.3.6 PIC-based Sensor and LiDAR Markets
6.3.6.1 Automotive LiDAR
6.3.6.2 Industrial Sensing
6.4 Optical Processor Market Forecasts
6.4.1 By Type (Digital, Analog, Neuromorphic)
6.4.2 By Application
6.5 Quantum Optical Computing Market Forecasts
6.5.1 By Type of Quantum Technology
6.5.2 By Application Area
7 TECHNOLOGY TRENDS AND FUTURE OUTLOOK
7.1 Emerging Technologies in Optical Computing
7.1.1 All-Optical Computing
7.1.2 Neuromorphic Photonics
7.1.3 Quantum Photonics
7.2 Integration Trends
7.2.1 Photonic-Electronic Integration
7.2.2 3D Integration for Optical Computing
7.3 Scalability and Manufacturability Improvements
7.3.1 Advanced Manufacturing Techniques
7.3.2 Automated Testing and Packaging
7.4 Advances in Quantum Optical Computing
7.4.1 Scalable Quantum Photonic Architectures
7.4.2 Quantum Error Correction in Optical Systems
7.5 The Role of AI in Optical Computing Design
7.5.1 AI-assisted PIC Design
7.5.2 Optimization of Optical Neural Networks
7.6 Roadmaps for Various Optical Computing Technologies
7.6.1 PIC Technology Roadmap
7.6.2 Optical Processor Roadmap
7.6.3 Quantum Optical Computing Roadmap
8 CHALLENGES AND OPPORTUNITES
8.1 Technical Challenges
8.1.1 Efficiency and Power Consumption
8.1.2 Integration and Packaging
8.1.3 Scalability and Yield
8.2 Market Challenges
8.2.1 Cost Competitiveness
8.2.2 Adoption Barriers
8.2.3 Standardization Issues
8.3 Opportunities
8.3.1 Data Center and AI/ML Acceleration
8.3.2 5G and 6G Communications
8.3.3 Quantum Technologies
8.3.4 Green Computing Initiatives
8.4 Environmental Regulations and Sustainability
8.4.1 Energy Efficiency Standards
8.4.2 Material Usage and Recycling Policies
9 COMPANY PROFILES (93 company profiles)
10 APPENDICES
10.1 Glossary of Terms
10.2 List of Abbreviations
10.3 Research Methodology
11 REFERENCES
List of Tables/Graphs
List of Tables
Table1 Market snapshot for Optical Computing
Table2 Global Optical Computing Market Size and Growth Projections, 2026–2036 (Billions USD)
Table3 Technology Status Summary for Key Optical Computing Segments, 2026
Table4 Optical Computing Market Outlook by Time Horizon, 2026–2036
Table5 Comparison of Key Parameters: Electronic vs. Photonic Computing
Table6 Energy Efficiency Considerations: Photonic vs. Electronic Interconnects
Table7 Energy Efficiency Considerations
Table8 Integration Challenges
Table9 Electronic and Photonic Integrated Circuits: Key Comparisons
Table10 Electronic and Photonic Integrated Circuits: Performance Comparison
Table11 Electronic and Photonic Integrated Circuits Manufacturing Considerations
Table12 Cost Considerations: Optical vs. Electronic Computing
Table13 Optical Coupling Mechanisms: Comparison
Table14 Comparison of Different Laser Types for PICs
Table15 Types of Photodetectors
Table16 Integration Challenges for Detectors
Table17 Comparison of Modulator Types for Photonic Integrated Circuits
Table18 Waveguide Structures and Their Characteristics
Table19 PIC Integration Schemes: Pros and Cons
Table20 Comparison of Quantum Computing Architectures
Table21 Superconducting qubit market players
Table22 Initialization, manipulation and readout for trapped ion quantum computers
Table23 Ion trap market players
Table24 Pros and cons of photon qubits
Table25 Comparison of photon polarization and squeezed states
Table26 Initialization, manipulation and readout of photonic platform quantum computers
Table27 Photonic qubit market players
Table28 Initialization, manipulation and readout for neutral-atom quantum computers
Table29 Pros and cons of cold atoms quantum computers and simulators
Table30 Neural atom qubit market players
Table31 Initialization, manipulation and readout of topological qubits
Table32 Topological qubits market players
Table33 Properties of Key Materials Used in Optical Computing
Table34 Silicon-on-Insulator (SOI) Properties and Advantages
Table35 SOI Limitations and Challenges
Table36 Comparison of SOI and SiN Platforms
Table37 Silicon Nitride (SiN) Manufacturing Processes
Table38 Indium Phosphide Material Characteristics
Table39 Indium Phosphide Integration Challenges
Table40 Advantages of Polymer-based PICs
Table41 Organic Polymer on Silicon Manufacturing Techniques
Table42 Thin-Film Lithium Niobate: Key Properties and Fabrication
Table43 Thin Film Lithium Niobate Fabrication Methods
Table44 Thin Film Lithium Niobate Emerging Applications
Table45 Barium Titanate and Rare Earth Metal Integration
Table46 Barium Titanate and Rare Earth Metals Integration Challenges
Table47 Emerging PIC Materials: Properties and Prospects
Table48 Materials Cost Analysis
Table49 Wafer Sizes by PIC Platform
Table50 Current Wafer Size Trends by PIC Platform, 2026–2036
Table51 Wafer Scaling Challenges
Table52 Wafer PIC Integration Schemes: Technical Comparison
Table53 Heterogeneous Integration Techniques Comparison
Table54 PIC Design Ecosystem: Tools, Foundries, and Design Flow
Table55 Top PIC Foundries and Their Capabilities
Table56 Integrated Device Manufacturers (IDMs)
Table57 Integration Schemes of PICs: Pros and Cons
Table58 Operational Frequency Windows: PIC Material and Application Matrix
Table59 All-Optical Logic Gate Implementations
Table60 Optical Matrix Multiplication Engine Comparison
Table61 Neuromorphic Photonic Architectures
Table62 Comparison of Quantum Computing Architectures
Table63 Quantum PIC Components and Their Functions
Table64 Photon Detection Technologies for Quantum Computing
Table65 Photon Detection Technologies
Table66 Advantages of Photonic Qubits
Table67 Error Correction Approaches in Photonic Quantum Computing
Table68 Quantum PIC Roadmap, 2026–2036
Table69 Data Centre Interconnect Standards and Specifications (2026)
Table70 2.5D Packaging Technologies: Comparison
Table71 Fan-out packaging process overview
Table72 Comparison between mainstream silicon dioxide (SiO2) and leading organic dielectrics for electronic interconnect substrates
Table73 Benefits of glass in 2.5D glass-based packaging
Table74 Comparison between key properties of glass and polymer molding compounds commonly used in semiconductor packaging applications
Table75 Challenges of glass semiconductor packaging
Table76 Comparison between silicon, organic laminates and glass as packaging substrates
Table77 2.5D vs. 3D packaging
Table78 2.5D packaging challenges
Table79 Market players in 2.5D packaging
Table80Comparison: 2.5D, 3D Microbump, and 3D Hybrid Bonding
Table81 Advantages and disadvantages of 3D packaging
Table82 Comparison between 2.5D, 3D micro bump, and 3D hybrid bonding
Table83 Challenges in 3D Hybrid Bonding
Table84 Challenges in scaling bumps
Table85 Key methods for enabling copper-to-copper (Cu-Cu) hybrid bonding in advanced semiconductor packaging:
Table86 Micro bumps vs Cu-Cu bumpless hybrid bonding
Table87 Benefits and Challenges of Co-Packaged Optics
Table88 Benefits and Challenges of CPO
Table89 Key Companies in CPO
Table90 Global Market for Optical Computing in Data Centers and HPC, 2026–2036 (Billions USD)
Table91 Data Centre Transceiver Roadmap, 2026–2036
Table92 AI Accelerator Interconnect Bandwidth Trends
Table93 Market for PIC in AI Accelerator Interconnects, 2026–2036 (Millions USD)
Table94 Photonic Tensor Processing Units: Competitive Landscape (2026)
Table95 Global Market for Optical Computing in Telecommunications, 2026–2036 (Billions USD)
Table96 Market for PIC in Optical Networking Equipment, 2026–2036 (Millions USD)
Table97 Global Market for Quantum Optical Computing and Communications, 2026–2036 (Billions USD)
Table98 Discrete Variable vs. Continuous Variable QKD Protocols
Table99 Comparison of Key Parameters: Magnetic Field Sensors
Table100 Market Opportunity for Quantum Magnetic Field Sensors, 2026–2036 (Millions USD)
Table101 Applications of Quantum Gravimeters
Table102 Key Players in Quantum Gravimeters
Table103 Applications of quantum gravimeters
Table104 Comparative Tablebetween quantum gravity sensing and some other technologies commonly used for underground mapping
Table105 Key players in quantum gravimeters
Table106 Global Market for Optical Computing in Automotive and LiDAR, 2026–2036 (Billions USD)
Table107 Market for PIC-Based Automotive LiDAR, 2026–2036 (Millions USD)
Table108 Global Market for Optical Computing in Aerospace and Defence, 2026–2036 (Billions USD)
Table109 Free-Space Optical Communications: Key Parameters and Applications
Table110 Global Market for Optical Computing in Healthcare and Biomedical, 2026–2036 (Billions USD)
Table111 Global Market for Optical Computing in Industrial Sensing and IoT, 2026–2036 (Billions USD)
Table112 Global Optical Computing Market Size and Growth Projections, 2026–2036 (Billions USD)
Table113 Key Growth Drivers and Inhibitors
Table114 Global Market for Photonic Integrated Circuits, 2026–2036 (Billions USD)
Table115 Global Market for Optical Processors, 2026–2036 (Billions USD)
Table116 Global Market for Quantum Optical Computing, 2026–2036 (Billions USD)
Table117 Global Market for Optical Computing in Data Centers and HPC, 2026–2036 (Billions USD)
Table118 Global market for Optical Computing in Telecommunications 2025-2035 (Billions USD)
Table119 Global market for Optical Computing in Automotive and LiDAR 2025-2036 (Billions USD)
Table120 Global market for Optical Computing in Healthcare and Biomedical 2025-2036 (Billions USD)
Table121 Global market for Optical Computing in North America 2025-2036 (Billions USD)
Table122 Global market for Optical Computing in Europe 2025-2036 (Billions USD)
Table123 Global Market for Optical Computing in Asia-Pacific, 2026–2036 (Billions USD)
Table124 Global market for Optical Computing in Rest of the World 2025-2036 (Billions USD)
Table125 PIC Market by Material Platform — Silicon Photonics, 2026–2036 (Millions USD)
Table126 PIC Market by Material Platform — Indium Phosphide, 2026–2036 (Millions USD)
Table127 PIC Market by Material Platform — Silicon Nitride, 2026–2036 (Millions USD)
Table128 PIC Market by Material Platform — Others, 2026–2036 (Millions USD)
Table129 PIC-based Transceiver Market 2025-2036 (Millions USD), By Data Rate
Table130 PIC-Based Transceiver Market, 2026–2036 (Millions USD), By Application
Table131 Market for PIC in AI Accelerator Interconnects, 2026–2036 (Millions USD)
Table132 Market for PIC in High-Performance Computing, 2026–2036 (Millions USD)
Table133 Market for PIC in 5G/6G, 2025-2036 (Millions USD)
Table134 Market for PIC in Optical Networking Equipment, 2025-2036 (Millions USD)
Table135 Market for PIC in Quantum Computing, 2026–2036 (Millions USD)
Table136 Market for PIC in Quantum Communications, 2026–2036 (Millions USD)
Table137 Market for PIC in Automotive LiDAR, 2025-2036 (Millions USD)
Table138 Market for PIC in Industrial Sensing, 2026–2036 (Millions USD)
Table139 Optical Processor Market Forecasts By Type, 2025-2036 (Billions USD)
Table140 Optical Processor Market Forecasts by Application, 2026–2036 (Billions USD)
Table141 Quantum Optical Computing Market Forecasts by Type of Quantum Technology, 2026–2036
Table142 Quantum Optical Computing Market Forecasts, By Application Area 2025-2036
Table143 All-Optical Computing: Current Status and Development Roadmap
Table144 Neuromorphic Photonic Technology Trends and Forecast
Table145 Quantum Photonics Technology Readiness Levels, 2026–2036
Table146 Photonic-Electronic Integration Technology Roadmap, 2026–2036
Table147 Advanced Manufacturing Techniques in PIC Production, 2026–2036
Table148 Automated Testing and Packaging: State of Progress
Table149 Scalable Quantum Photonic Architecture Comparison
Table150 Quantum Error Correction Advances in Photonic Systems, 2026–2036
Table151 AI Applications in PIC Design and Manufacturing
Table152 PIC Technology Roadmap, 2026–2036
Table153 Optical Processor Technology Roadmap, 2026–2036
Table154 Quantum Optical Computing Roadmap, 2026–2036
Table155 Technical Challenges in Optical Computing and Potential Solutions
Table156 Technical Challenges in Optical Computing and Potential Solutions
Table157 Integration and Packaging Challenges
Table158 Scalability and Yield Challenges in Optical Computing
Table159 Cost Comparison: Optical vs. Electronic Computing Systems
Table160 Adoption Barriers by Application Area
Table161 Standardisation Status and Roadmap for Optical Computing
Table162 Optical Computing Opportunities in Data Centers and AI, 2026–2036
Table163 Quantum Technology Opportunities for Optical Computing, 2026–2036
Table164 Energy Efficiency Standards Relevant to Optical Computing
Table165 Energy Efficiency Standards
Table166 Material Usage and Recycling Policies
Table167 Glossary of Terms
Table168 List of Abbreviations
List of Figures
Figure1 Timeline of Major Milestones in Optical Computing
Figure2 Basic Architecture of a Photonic Integrated Circuit (PIC)
Figure3 Superconducting quantum computer
Figure4 Superconducting quantum computer schematic
Figure5 Components and materials used in a superconducting qubit
Figure6 Ion-trap quantum computer
Figure7 Various ways to trap ions
Figure8 Universal Quantum’s shuttling ion architecture in their Penning traps
Figure9 Neutral atoms (green dots) arranged in various configurations
Figure10 PIC Material Platform Benchmarking Scorecard (1 = Poor, 5 = Excellent)
Figure11 PIC Architecture Evolution, 2025-2035
Figure12 2D chip packaging
Figure13 Typical structure of 2.5D IC package utilizing interposer
Figure14 Fan-out chip-first process flow and Fan-out chip-last process flow
Figure15 Manufacturing process for glass interposers
Figure16 3D Glass Panel Embedding (GPE) package
Figure17 Co-Packaged Optics (CPO) Technology Roadmap
Figure18 Data Center Transceiver Roadmap, 2025-2035
Figure19 Quantum Gravimeter
Figure20 Quantum Optical Computing: Technology Readiness Levels
Figure21 ColdQuanta Quantum Core (left), Physics Station (middle) and the atoms control chip (right)
Figure22 IonQ's ion trap
Figure23 PT-2 photonic quantum computer
Figure24 PsiQuantum’s modularized quantum computing system networks
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