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AI革命によるデータセンター戦略
液浸冷却、電力設計と省電力化、インフラ構造の変革

■ 消費電力爆増時代に対応する電源アーキテクチャと冷却技術の実装 ■
■ 液浸冷却・高電圧DC給電・デジタルツインが切り拓く次世代AIインフラ ■

受講可能な形式:【ライブ配信】のみ 
AIの急速な進展に伴い、データセンターは従来の「データを保存する場所」から、「トークンを生産する工場(AIファクトリー)」へと役割が変化しています。本セミナーでは、今大きな変革期にあるデータセンタを「インフラ構造」と「電力・冷却設計」の面から解説します。

 第1部では「液浸冷却の実証と課題」、第2部では「電力供給(GridからCore)と各電源段(PSU、BBU、IBC、VRM)の設計要件」、そして第3部では「次世代AI半導体「Vera Rubin」とデジタルツイン「DSX」によるインフラ革新」について解説します。

 ■ セミナー内容抜粋・要点 ■
 ・液浸冷却を含む冷却技術の現状と課題、実証実験
 ・AIデータセンターの電力需要拡大と将来アーキテクチャ
 ・高電圧DC給電やサーバーラック内電源構成(PSU〜VRM)の設計
 ・次世代AI基盤(Vera Rubin・DSX)の全体像
 ・AIデータセンターの将来インフラ像と設計思想、日本企業の参入機会
 
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日時 【ライブ配信】 2026年6月12日(金)  13:00~17:00
受講料(税込)
各種割引特典
49,500円 ( E-Mail案内登録価格 46,970円 ) S&T会員登録とE-Mail案内登録特典について
定価:本体45,000円+税4,500円
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オンライン配信Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認(申込み前に必ずご確認ください)
備考※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。
得られる知識・データセンターにおける冷却方式の違いとAIデータセンターでで求められる知識
・AIデータセンターの電力需要拡大とラックアーキテクチャの見通し
・必要となるサーバーラック内の機器とその要件
対象AIデータセンタ設計者、装置開発者
AIデータセンターや高性能、省エネのデータセンターを検討部門、技術者、サービス事業者
セミナーキーワード
液浸冷却、一相式、二相式、AIデータセンター、データセンター、PUE、省エネ、 CDU、コンテナ型、ファシリティ、IT
AIデータセンタ、高電圧DC、HVDC、VPD、IBC、SSCB、SST、

セミナー講師


【第1部】 NECネッツエスアイ株式会社 営業統括本部 キャリアソリューション営業本部 第二営業部 
     シニアアドバイザー 赤崎 好伸 氏 

 [ご専門]  データセンターIT、ファシリティ 通信、通信ネットワーク
 [ご略歴・ご研究内容]
 ・液浸コンテナPOC検証(2020年~)
 ・大型液浸データセンターPOC(2022年~)
 ・JDCC(日本データセンター会員) ・OCP-J会員
 

【第2部】インフィニオン テクノロジーズ ジャパン株式会社 バイスプレジデント 戦略室 室長 兼 社長補佐
 後藤 貴志​ 氏

 
【第3部】株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔​ 氏
 [ご専門]  AIデータセンターを初めとするエンタープライズAI動向全般
 [ご経歴]
 ITmedia内オルタナティブブログ:経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔(数回改名)を20年以上にわたって運営。現在ではエンタープライズAI関連の最有力メディアとなり、月間7万〜10万ページビューに成長。
さっつーのAIエージェント:監修 今泉大輔 を運用開始。

経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔 https://blogs.itmedia.co.jp/serial/
さっつーのAIエージェント:監修 今泉大輔 https://sattu-ai-agent.com/

セミナー趣旨

【第1部】「液浸データセンターにおける液浸冷却システムの開発と省電力化」
 近年データセンターで使用される、サーバーは、高性能化に伴い電力消費も大きく増えている。データセンタ―では、サーバーの性能を維持する為に、空調があるが、この空調についても高性能のサーバーの冷却性能を維持する為に、空調の電力消費も増えている。 ここでは従来の空調方式の空冷ではなく、大幅に小電力化が見込みる液浸霊薬について取組と現在の位置と課題を解説する。 

【第2部】「 AIデータセンター電源の最前線〜消費電力・効率・信頼性の設計と実装〜」
 AIデータセンターの電力需要拡大によるアーキテクチャ変革と、その課題解決に向けた インフィニオンの電力供給ソリューション(Grid to Core) を体系的に整理し紹介いたします。
 
【第3部】「 次世代AI半導体NVIDIA「Vera Rubin」の構成及び Vera Rubin搭載次世代ギガワット級AIデータセンターの
      デジタルツイン設計プラットフォーム「DSX」と製品サプライヤー群。日本企業が参入できるのはどこか?」
次世代AI半導体NVIDIA「Vera Rubin」の構成 及び Vera Rubin搭載次世代ギガワット級AIデータセンターのデジタルツイン設計プラットフォーム『DSX』と製品サプライヤー群。日本企業が参入できるのはどこか?NVIDIA GTC 2026において、ジェンセン・フアン氏は「データセンターはもはやファイルを保存する場所ではなく、トークンを生成する『ファクトリー』になった」と宣言しました 。次世代AIプラットフォーム”「Vera Rubin」、そして巨大なAIインフラを仮想空間で構築する「DSX」”の発表は、単なるハードウェアの進化に留まらず、科学技術と産業の在り方を根本から再定義しようとしています 。

本セミナーでは、文系リサーチャーという独自の視点から、これら最新技術がもたらす「知能の工業化」の本質を読み解きます。
本セミナーの3つの核心
1. 「トークン・コスト」という新たな経営指標 ギガワット級のデータセンター建設には、たとえ中身が空であっても400億ドルの巨額コストが発生します 。この固定費を前提としたとき、企業競争力は「電力制約の中でいかに多くのトークンを生産できるか」という経済合理性に集約されます 。なぜ「無料のチップであっても、アーキテクチャが異なれば高すぎる」のか、その真意を詳解します 。
2. Vera Rubinが実現する「巨大な一つの計算機」 10年で4000万倍という驚異的な計算能力の進化を遂げたNVIDIAのロードマップを俯瞰します 。LPDDR5を採用した「Vera CPU」、第6世代「NVLink」、そしてトークン生成を劇的に加速させる「Gro 3 LPU」の統合により、AIが自律的に思考する「エージェンティックAI」時代の物理的な最適解を提示します 。
3. デジタルツイン設計基盤「DSX」と産業エコシステム 1ヶ月の建設遅延が数十億ドルの損失に直結するAIファクトリーの現場では、もはや「物理的な現物合わせ」は不可能です 。NVIDIA DSXは、熱・電気・ネットワークを仮想空間でシミュレーションし、構築・運用を最適化する「デジタル・ブループリント」です 。ダッソーやシーメンスといった伝統的エンジニアリング企業が参画するこの巨大なエコシステムの中で、日本企業が入り込むべき商機はどこにあるのかを考察します 。

セミナー講演内容

第1部 13:00~14:00
液浸データセンターにおける液浸冷却システムの開発と省電力化
 NECネッツエスアイ株式会社 赤崎 好伸 氏 氏
1.はじめに(データセンターの省エネの現状)
2.液浸冷却システムを活用したデータセンター実現に向けて取り組んだ経緯
3.液浸冷却技術に着目
4.実証実験の概要
5.実証実験で明らかになった効果
6.問題点、社会実装に向けた課題と解決策
7.社会実装を含めた今後の展望 


□質疑応答□
休憩 14:00~14:10
第2部 14:10~15:10
 AIデータセンター電源の最前線
〜消費電力・効率・信頼性の設計と実装〜』
 
インフィニオン テクノロジーズ ジャパン株式会社 後藤 貴志​ 氏
1. AI革命による電力需要の爆増 
 ・先端AIモデルの学習計算量は3.4か月ごとに2倍。 
 ・AIデータセンターの電力消費は 2030年に世界の消費電力の約7% に到達する可能性。 
 ・ハイパースケーラー(Meta, Microsoft, Amazon, Alphabet)は年間数百億ドル規模でCAPEXを増強。 
 
2. サーバーラック & プロセッサの消費電力は急増 
 ・GPU/AIアクセラレータは 2–4 kW/ユニットに増加。 
 ・サーバーラック当たりの消費電力は 
  60 kW → 100 kW → 150 kW → 600 kW – 1 MW+(2027〜2030)と急増。 
  これに対応するため、従来の単相PSU中心構成から高電圧DC給電へ移行。 
 
3. ラックアーキテクチャの進化 
 ・Gen1(現行)
  ITラックにPSU/BBU/ITが統合(<250 kW/rack) 
 ・Gen2(2027+) 
  3相HVDC PSU + サイドカー構成 → 約500 kW以上に対応 
 ・Gen3(2029+)  
  ハイブリッドDCマイクログリッド(SST + HVDC)
   → 1 MW超を中央電源で供給する次世代アーキテクチャ 
 
4. インフィニオンの役割:すべての電源段を提供(Grid → Core) 
インフィニオンは以下のすべての電力変換段にソリューションを持つ: 
 1.    変電(SST/SSCB) 
 2.    PSU(単相/三相、SiC・GaN採用) 
 3.    BBU(バッテリーバックアップ) 
 4.    中間バスコンバーター(IBC:48V/800V → 12V/6V) 
 5.    セカンドステージ(VRM:Vcore 0.8V) 
 すべてで 
 Si / SiC / GaN を最適組み合わせるハイブリッドアプローチ により、
 効率・電力密度・コスト・信頼性のバランスを最適化。 

5. ソリッドステート変圧器(SST)の市場性 
 ・伝統的変圧器より 40倍軽量、14倍コンパクト、工期50%短縮。 
 ・2030年に >10億USDの新市場へ成長見込み。 
 ・Hyperscaler向けにすでに共同開発が進行。 
 
6. PSUの進化(3kW → 30kW) 
 ・単相で12kW(三相へ拡張で30kW級) 
 ・効率98%超、100W/in³以上の高密度
  → SiC/GaNを用いたトーテムポールPFCとLLCが中核 
 
7. BBU(バッテリバックアップ)の革新 
 ・従来 12 kW が上限 → インフィニオンの新トポロジーで 25 kW級に拡張可能 
 ・ 部分電力変換(Partial Power Conversion)
   → 効率99.5%・電力密度4倍・BOMコスト40%削減 
 
8. 中間バスコンバーター(IBC) 
 ・HV IBC(±400/800V) と MV IBC(48V) の両方に対応 
 ・多彩なトポロジー: Interleaved Buck / xSC / LLC / HSC / DR-HSC 
 ・48Vシステム故障の約50%が電源関連であり、インフィニオンは**高信頼性(MTBF向上)**を重視 
 
9. セカンドステージ(垂直給電VPD)による革新 
 ・VRMをASIC背面に実装(Vertical Power Delivery) 
 ・PDN損失を20% → 3%へ(85%削減) 
 ・電流密度は 0.4 → 4 A/mm² へ(10倍成長ロードマップ) 
 
10. まとめ 
 ・AIの爆発的拡大は、電力供給インフラの全面革新を要請 
 ・高電圧DC化・サイドカー化・マイクログリッド化が不可避の流れ 
 ・インフィニオンは SST → PSU → IBC → VRM(Vcore)まで全段をカバーする唯一の企業のひとつ 
 ・環境配慮(効率、サイズ、廃熱対応)とコスト最適化を両立 

 □質疑応答□
休憩 15:10~15:20
第3部 15:20~17:00
『 次世代AI半導体NVIDIA「Vera Rubin」の構成
及び Vera Rubin搭載次世代ギガワット級AIデータセンターの
デジタルツイン設計プラットフォーム「DSX」と製品サプライヤー群。
日本企業が参入できるのはどこか?
 
株式会社インフラコモンズ 代表取締役 今泉 大輔​ 氏
1. データセンターから「トークン・ファクトリー」への変容
 ・「計算」から「生産」へ
   従来のデータセンター(ファイル保存)と、現代のAIファクトリー(トークン生成)の違い。
 ・新しいコモディティ「トークン」
   知能を生成する最小単位としてのトークン。その生産コストが企業の競争力を決める時代。
 ・「無料でも高すぎる」アーキテクチャ
  ギガワット級施設の建設コスト(400億ドル)を前提としたとき、
  いかに「ワットあたりのトークン数」を最大化するかが唯一の解であることの解説。

2. Vera Rubin:エージェンティックAI時代の物理基盤
 ・10年で4000万倍の進化
  Pascal世代(DGX-1)からVera Rubinに至るまでのスケーリング法則の軌跡。
 ・「チップ」から「システム」への垂直統合
   Vera CPU: LPDDR5を採用し、シングルスレッド性能と電力効率を極めた理由。
   第6世代NVLink: 液体冷却、260TB/sの広帯域がいかに「巨大な1つのGPU」を実現するか。
   Gro 3 LPUの統合: SRAMを活用した「トークン・アクセラレータ」がもたらす35倍のスループット。
 ・運用革新
   設置時間を2日から2時間へ。液冷による45度温水活用のメリット
  (施設全体のエネルギー最適化)。

3.NVIDIA DSX:AIファクトリーの「デジタル・ブループリント」
 ・DSXが必要とされる背景
  複雑すぎて「現場で合わせる」ことが不可能なシステム設計。
  仮想空間での「事前出会い(Virtual Commissioning)」の必要性。
 ・デジタルツインによる収益最大化
   1ヶ月の建設遅延が数十億ドルの損失を生む世界での、Omniverseの役割。
 ・4つの主要APIとエコシステム
   DSX SIM / Exchange: 熱、電気、ネットワークの物理シミュレーションと運用データの統合。
   DSX Flex / Max Q: 電力グリッドとの動的な連携と、トークン排出量の最大化。
 ・異業種連携の深化
   ダッソー、シーメンス、ケイデンスなどの伝統的エンジニアリング企業と
  NVIDIAが「AIファクトリー」という目的で合流する産業的意義。

 □質疑応答□