世代AIデータセンターの電力・冷却インフラと蓄電システムの動向および課題
～NVIDIA GPUアーキテクチャの進化に伴う要求の変化～
★2026年6月29日WEBオンライン開講。【インフラコモンズ： 今泉 大輔 氏】が、NVIDIA GPUアーキテクチャの進化からみる、AIデータセンターの電力と冷却システムへの対応と課題について解説します。
■本講座の注目ポイント
本講演では、NVIDIA GPUアーキテクチャの進化を軸に、AIデータセンターの構成が「サーバー単体」から「AI Factory（知能生産設備）」へと変化している実態を解説します。GPU単体性能ではなく、電力・冷却・システム統合を含めたインフラ全体設計が重要となっている背景を明確にし、電源・蓄電システムの技術課題と適用領域を解説します。
- 株式会社インフラコモンズ 代表取締役 リサーチャー AI×経営ストラテジスト 今泉 大輔 氏
●1名様 ：38,500円（税込、資料作成費用を含む）
●2名様以上：16,500円（お一人につき）
※受講料の振り込みは、開催翌月の月末までで問題ありません
定員：30名
※ お申し込み後、受講票と請求書のURLが自動で返信されます。基本的にはこちらで受付完了です。開催前日16：00までに再度最終のご連絡をいたします。請求書と受講票は郵送ではないため必ずダウンロードください。また、同時に送られるWEBセミナー利用規約・マニュアルを必ずご確認ください。
※ セミナー前日夕方16：00までにWEB会議のURL、事前配布資料のパスワードについて、別途メールでご案内いたします。基本的にはマイページからのダウンロードの流れとなります。なお、事前配布資料については、講師側の作成完了次第のお知らせになりますので、この点、ご理解のほどお願い申し上げます。
※ 請求書の宛名の「株式会社」や「(株)」の「会社名の表記」は、お客様の入力通りになりますので、ご希望の表記で入力をお願いします。
※ お支払いは銀行振込、クレジット決済も可能です。銀行振込でお支払いの場合、開催月の翌月末までにお支払いください。お支払いの際は、社名の前に請求書番号をご入力ください。
※ 領収書のご要望があれば、お申込み時、領収書要にチェックを入れてください。
※ 2名以上でお申し込みをされた場合は、受講票と請求書を代表者様にご連絡します。
※ 当講座では、同一部署の申込者様からのご紹介があれば、何名でもお1人につき16,500円で追加申し込みいただけます (申込者様は正規料金、お2人目以降は16,500円となります)。追加の際は、申し込まれる方が追加の方を取りまとめいただくか、申込時期が異なる場合は紹介者様のお名前を備考欄にお書きくださいますようお願いいたします。
※ なお、ご参加手続きの際、自宅住所やフリーアドレス、個人携帯番号のみで登録された場合は、ご所属確認をさせいただくことがございます。
【時間】 13:30-16:30
【講師】株式会社インフラコモンズ 代表取締役 リサーチャー AI×経営ストラテジスト 今泉 大輔 氏
【講演主旨】
「AIは半導体の進化である」――その常識は今、物理的な「熱」と「電力」の壁によって、劇的な転換期を迎えている。
NVIDIAのGPUアーキテクチャは、H100からBlackwell、そして最新のVera Rubin（ヴェラ・ルービン）へと、人類史上例を見ない速度で進化を続けている。しかし、この知能の爆発的向上を支えているのは、実は「いかに効率よく電気を届け、いかに素早く熱を捨てるか」という、極めて泥臭い物理層（フィジカル）の戦いである。
GPU1基あたりの熱設計電力（TDP）は、最新世代で1,500Wを超え、データセンターの設計思想は「空冷」の限界を突破した。今や、1ラックで一般家庭100軒分以上の電力を消費し、その熱を冷やすために巨大な冷却水循環システムが、あたかも「化学プラント」のように張り巡らされている。
本セミナーでは、AIデータセンターを単なるIT施設ではなく、「電力を知能へと変換する巨大なエネルギー変換工場（AI Factory）」と定義し、そのインフラを支える技術の最前線を以下の三つの視点から詳解する。
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1. 「計算効率」から「知能の生産効率」へ：デジタルツインを用いた次世代設計（NVIDIA DSX）の本質を解き明かす。
2. 「冷やす」ための材料・化学工学の重要性：液冷（ダイレクト・トゥ・チップ）から浸漬冷却へ。
3. 「電源・電池」がAIのブレーキを外す：日立製作所をはじめとする日本勢の技術が、いかにしてAI Factoryの「心臓部」を支えるのか。
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「AIの進化は、半導体エンジニアだけの問題ではない」。 本講座を通じて、化学、材料、重電、建設など、広範な産業に携わる方々が、この数兆ドル規模の巨大市場で「どこに自社の技術を突き刺すべきか」を掴むための、最新かつ具体的な指針を提示する。
【講演者について】
天然ガス（LNG）および木質バイオマス発電所組成の経験があり、AIデータセンターを電力供給の上流から捉えることができ、かつ最新のNVIDIA動向をカバーしています。
【習得できる知識】
①NVIDIA GPUロードマップと「知能の生産効率」の理解②デジタルツイン（DSX）による「シミュレーション・ファースト」の設計手法
③次世代「液冷システム」と材料科学の接点
④800VDC直流配電と電力スパイクへの物理的対策
⑤系統共生型データセンターと蓄電池の戦略的活用
【プログラム】
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第1部：NVIDIA GPUアーキテクチャの変遷と「競争軸」の歴史的転換
～「サーバー1台」の性能から「AI Factory」の生産効率へ～
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GPUの進化に伴い、競争軸が「チップ性能」から「ラック統合性能」、「電力あたりのAI処理効率」へと移行している点を整理します。
サーバー単体ではなく、電力・冷却を含めたAIインフラ全体（AI Factory）で性能を評価する時代への転換を解説します。
1. Hopper世代：絶対的パフォーマンスの「独走」期 (2022-2023)
競争軸：計算力（FLOPS）とHBMメモリ容量の絶対値
2. Blackwell世代：追撃者の台頭と「ラック単位」へのシフト (2024-2025)
競争軸：ラック単位の統合性能（NVL72）とFP4精度による「推論スループット」
3. Vera Rubin世代：競争軸の「再定義」— 知能の生産効率 (2026〜)
競争軸：「1MW（メガワット）あたりの知能産出量」
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第2部：AI Factoryの設計革命
～3D CADの「静止画」から、OpenUSDによる「生きたデジタルツイン」へ～
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AIデータセンターでは高発熱・高密度化により従来設計が限界となり、デジタルツインとAIシミュレーションを用いた事前設計が不可欠となっています。
そこで、配線・配管・熱流体を統合的に最適化する設計手法（OpenUSD、AI-CFD）と、その実務への適用を具体的に解説します。
1.「現物合わせ」の終焉：シミュレーション・ファーストへの転換
2. OpenUSDが繋ぐ「インフラの統合設計」
3. 熱設計の進化：機器の組み合わせから、AI加速CFDへ
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第3部：電源・電池インフラの劇的変化と日本企業の勝機
～「非常用の保険」から「AI Factoryを支えるアクティブ・リソース」へ～
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電力需要増大により給電は48Vから800VDCへと高電圧化し、電源保護・負荷変動対応・蓄電制御が重要課題となっています。
UPS・蓄電池は単なるバックアップから電力系統を制御する役割の変化と、電源・蓄電分野での技術展望を示します。
1. 給電アーキテクチャの進化：48Vから「ネイティブ800VDC」へ
2.「負の過渡応答」への対策：キャパシタとダンプ回路による保護
3. バッテリーの役割変化：BESSとGiUPSによる系統連携
※受講料の振り込みは、開催翌月の月末までで問題ありません
※前日のお申込みでも対応させていただきます（早めにご登録いただけると助かります）
※講演日にご参加が難しい場合は、録画視聴をご案内しますのでご相談ください