インフラ・ハードウェア

NVIDIAとGoogleは、新興企業Emerald AIとともに、電力網の状況に応じて消費電力を動的に制御する「柔軟なデータセンター」の普及を目指す新団体「AEMA」を設立した。Anthropicも参加する。送電網の容量不足や住民の電気料金高騰への懸念がAIインフラ拡充の壁となるなか、計算処理の分散や専用ソフトの活用によって既存電力網の効率運用と系統接続期間の短縮を図るとしている。

米国には30万マイルを超えるガス輸送管が張り巡らされており、AI 需要でガス火力が再評価されている。Sapphire Technologies は、石油・ガス業界で流体を冷却するために使われてきたターボエキスパンダーをパイプラインに応用し、Anax Power と組んで管路上にモジュール型データセンターを設置する構想を示した。輸送に必要な圧力を電力と冷却の両方に転用する狙い。

ラック単体で 1MW を超える AI 計算需要により従来の交流配電が限界に近づくなか、Siemens と NVIDIA が共同執筆した白書。直流は効率と銅使用量で優位だが高密度化には保護戦略が要るとして、半導体遮断器 (SSCB) が 0.5ms 未満で事故電流を遮断し健全なサーバへの電圧降下を防ぐ仕組みや、アーク放電エネルギーの低減、UL 489i・IEC 60947-10 といった新規格への対応を解説する。

Google が米ニューメキシコ州リー郡で新たなデータセンター事業を「検討中」と発表した。立地の詳細や設備仕様は明らかにしていない。実現すれば同州で初の自社建設案件となる。リー郡はテキサス州境に近い州南東部に位置する。ニューメキシコはアリゾナやテキサスに比べデータセンター市場が小さく、アルバカーキ周辺が中心で、Stack や Meta が拠点を持つ。

欧州の事業者 NorthC が、ドイツ・フランクフルト西部のマインツァー・ランド通りで新データセンター「FRA01」の準備工事に着手したと LinkedIn で明らかにした。総容量は 6MW で、第1期は2028年1月の稼働を予定する。同社はフランクフルト周辺で稼働中の Frankfurt 3 に加え3拠点を開発中で、うち Frankfurt 2 はノイイーゼンブルクに 4.5MW 規模を計画している。

Aligned Data Centers が米ペンシルベニア州シッピングポートで、2GW 規模のデータセンター拠点「Project Phoenix」に着工した。ビーバー郡の工業団地内に3棟を建設する計画。隣接地には石炭火力だったシッピングポート発電所を天然ガス主体のエネルギー拠点へ再開発する事業があり、データセンターは地域の送電網ではなく専用の自家電源から給電する。

Google、NVIDIA、AI 制御企業 Emerald AI が、データセンターの需要応答能力を高める業界団体「AI Energy Management Alliance (AEMA)」を設立した。Anthropic や National Grid、RWE、Constellation など電力・データセンター両分野の企業が参加する。年100時間未満の系統引き込み削減で数十 GW の容量を引き出せるとする研究を掲げ、Google は全米で 1GW の需要応答を実装済みだとしている。設立にあわせ Brattle Group と Aurora Energy Research の報告書も公開された。

欧州のデータセンター企業 Magnora が、エネルギー基盤企業 Sunly AS と合意し、エストニアの「Risti Kampus」データセンター事業の権益50%を取得した。取得額は非公表。用地はタリンの南約60km のエストニア西部にあり、第1期で 180MW、最終的に 400MW 規模を見込む。送電網に加え、太陽光 244MWp・蓄電池 144MW・風力 44MW を開発中の隣接エネルギーパークとも接続できるとしている。

設計・エンジニアリング大手 Arcadis が、データセンター人材を育てる研修事業「Data Center Growth Lab」を立ち上げた (スポンサード記事)。Lovinklaan 財団の資金で、社内の約1500人にデータセンター案件を担う技能を習得させる。DCD の研修部門 DCD Academy との提携で提供し、旺盛な市場需要を実際の受注・遂行能力に変えることを狙う。

NVIDIA が、Blender の 3D シーンをロボティクス用シミュレーション対応 OpenUSD に仕上げるエージェント型ワークフローを解説。Codex や Claude が全体を統括し、NemoClaw 経由の専門サブエージェントが Omniverse Libraries を呼んでシーン調査・ラベル付与・物理設定・プリフライト描画・SimReady 検証を分担する。安全な不備は自動修復し、曖昧な判断は人へ回す。

NVIDIA の GPU 販売は送電網の容量に縛られるとして、同社が電力効率を高める基盤「DSX」を AI Infra Summit で公開した。データセンターは設計容量の8割程度しか使わず、残りは活用できない余剰として滞留する。DSX MaxLPS は計算機と受配電・冷却設備を連携させて消費に応じた運転を可能にし、DSX Exchange は Vertiv や Schneider Electric の設備や建物管理システムから情報を取り込む API として働く。同イベントでは Lambda と組んだ実証も示された。

NVIDIA は MLPerf Inference v6.1 の Edge Agentic ベンチで、Qwen3.6-27B を Jetson AGX Thor 1 台で走らせ 1,007 ターンを 24 分 36 秒で完走。llama.cpp 参照実装 (2 時間 37 分) の 6.4 倍で、BFCL 精度は 87.94%。NVFP4 量子化、ツリー型 MTP、KV キャッシュ再利用の併用による。

スコットランド議会が、新規のハイパースケールデータセンターについて事実上の一時的なモラトリアムを支持した。新しい計画ガイダンスが公表されるまで、新規計画は承認されない。データセンター立地をめぐる規制圧力が強まるなか、英国内でも建設計画の前提が揺らぐ可能性がある。

データセンターの SLA (サービス品質保証) を概観する解説記事。SLA 条件の変動をどう読み解くか、事業者がキャッシュフローを守るために契約上どこに注意すべきかを整理している。需給が逼迫し契約条件が動きやすい局面に向けた実務寄りの内容。

NVIDIA が、GPU カーネルを Rust で安全に記述するタイル基盤 cuTile Rust と、既存の cuTile Python / Triton-TileIR カーネルをそこへ翻訳する AI エージェントスキルを公開。解析・カーネル・ホスト/FFI・ベンチマークの各段を機械検証する多段パイプラインで変換し、TileGym の公開 24 演算子 (約 40 カーネル) を全移植、cuTile Python 比で平均 99.5% の性能に達したという。

AI 需要の拡大により、データセンターの次の制約はネットワークだとする論考。英国で新たなデータセンター拠点を立ち上げる際、光ファイバ接続の確保が立地条件として決定的になると指摘する。電力に続く供給制約として回線容量が注目されている。

豪 Goodman が香港のデータセンターパートナーシップ向けに 4 億 5500 万ドルを調達した。資金は 2028 年に開業予定の香港データセンターの建設に充てられる。アジア太平洋でのデータセンター開発をめぐる大型調達が続いている。