艾可薩は2018年に設立され、宇宙機用データストレージシステムの開発に注力している。産業用NAND型フラッシュメモリーの放射線耐性の強化や衛星間のデータ共有、宇宙で取得したデータの構造化という3つの大きな技術的課題の解決に取り組んでおり、宇宙機用SSDコントローラチップからストレージモジュール、衛星搭載ストレージシステムに至る幅広い技術体系を構築してきた。

中国は2020年以降、新型インフラとして、低軌道衛星を使ったインターネットの構築を加速させている。34年までに約1万3000基の低軌道衛星を配備する計画を国際電気通信連合（ITU）に提出したほか、低軌道衛星網「G60」に1万2000基の衛星を投入する計画だ。海通証券（Haiton Securities）は、30年に中国の衛星打ち上げ数が年間6000基に達すると予測し、中国最大のシンクタンク「賽迪（CCID）」のデータによると、軌道に配備される衛星は世界で5万基を超え、うち中国の衛星が約25％を占めると見られている。また、リモートセンシングのデータ量が20TBに増加するのに伴い、ストレージシステムの容量や信頼性、リアルタイムの処理能力に求められるレベルも高まる見通しだ。

宇宙機用ストレージは、極限環境でのデータ損失ゼロを保証する必要があり、技術的なハードルが極めて高いため、使われるチップは長らくフランスの3D Plus社など海外企業が独占してきた。中国の従来型ソリューションでは、高軌道・深宇宙探査のニーズを満たすことが難しいうえ、衛星コンピュータシステムのアップグレードによって、標準化されたストレージの需要も生まれている。中国ではこの分野に携わっている企業が数社にとどまり、依然として主導しているのは政府だ。

創業者の朱栄臻氏は、宇宙機用ストレージには明確な課題があると指摘する。産業用フラッシュメモリーは、放射線の強い環境での信頼性が不足しているため、コントローラチップやアレイシステム、ファイルシステムなどさまざまな分野で強化する必要がある。また、衛星間のデータ共有効率が低下し、衛星に搭載する分散式ストレージの需要が高まったほか、膨大な宇宙のデータを構造化して管理するシステムが不足しており、地上でのデータ処理の負担が増している。

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朱氏は「単に宇宙機用ストレージの環境に対する耐性を強化するのではなく、チップレベルから構成を見直さなければならない」と強調する。65ナノメートル（nm）プロセスを採用した同社の宇宙機用SSDコントローラはロット生産を実現し、中国のブロードバンドインターネット構築や深宇宙探査など多くのプロジェクトの衛星に活用されている。また、今年中にテープアウトを計画している28nmプロセスのSSDコントローラチップは、衛星搭載コンピューターやアルゴリズムの環境適応力を向上させられるという。

同社が独自に開発した衛星搭載ストレージシステム「AS3」は、容量が最大1ペタバイト（PB）、通信速度が300Gbpsで、JPEG-LSによるリアルタイムの画像圧縮や人工知能（AI）によるデータ前処理に対応し、帯域幅の使用率を50％減らす。また、分散クラウドサービス「SpaceFS」は、衛星間のデータ共有効率を60%向上させるという。

製品はすでに、中国で多くのリモートセンシングと通信衛星で活用されているほか、多くの衛星開発企業にも供給されている。海外では東欧や中央アジアに進出しており、欧州や東アジアの市場開拓を加速している。

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朱氏は「宇宙機用ストレージは衛星データベースの中核を担う。宇宙産業はこの2年間に、過去数十年と比べられないほど大きく変わった」と話す。宇宙産業の発展に伴って、衛星の打ち上げ数は向こう数年で年間1000基まで大きく増える見込みで、業界全体に大きな生産能力と高い品質が求められるとの考えを示した。

＊1元＝約20円で計算しています。

（翻訳・大谷晶洋）

長江存儲科技は世界をリードするメモリー装置ソリューション企業で、清華大学の科学研究に依拠し2017年に中国初の国産3D NANDフラッシュメモリーの研究開発に成功している。同社はこの3年で32層から128層までたどり着いたとの見解を示した。標準レベルのSSDにまず応用されたあと、段階的に企業のサーバー、データセンターなどの分野で応用される。

解説

5G、AI(人工知能)のテクノロジーの発展は多元化されたデータメモリー需要の成長をけん引している。標準レベルのSSD容量が512GB以上になっていることで、QLCフラッシュメモリーの今後の見通しは明るい。コンサルタント企業GARTNERは、半導体需給関係も新型コロナウイルスの感染拡大の影響を受け、2020年世界の半導体収益は0.9％下がるが、メモリー市場のNANDフラッシュメモリー収益は逆に40％増になると予測している。長江存儲の新技術はAI、機械学習などの読取り集約型アプリにはより適しており、今後企業側の市場がさらに開拓されると思われる。

※本記事は「中国商業新聞CBNS」の提供です。