サイエンス
濃い色は暑いという常識を覆す、大気の隙間から宇宙へ放熱する放射冷却布の開発に成功
アデレード大学などの研究チームが、白綿より表面温度が4.2℃低くなる紫色テキスタイルを開発した。分子骨格材料MOFを活用し、大気の窓を介して宇宙へ熱を捨てることで、色彩の保持と高い冷却性能を両立させている。
サイエンスDEEPAIチップ1個がエアコン1台分の熱を出す時代、半導体業界は何を変えようとしているのか
AIチップのTDPが1 kWを超え、液冷採用率が3年間で6%から53%へ急伸する中、熱管理が性能向上に代わって半導体設計の最優先制約になった。imecのSTCO研究、SamsungのzHBM構想、KAISTのAI設計エージェントが示す、発熱との戦いの最前線を追う。
サイエンスIBMが二つの冷凍セルを結合し15ミリケルビン未満へ同時冷却、長距離量子配線の設備実証
IBMは二つのモジュール式量子冷凍セルを結合後も15ミリケルビン未満へ冷却した。実証の核心と、長距離量子配線・qLDPC実装に残る課題を一次資料から読み解く。
テクノロジー9社で8,867億ドル超、AIサーバー投資はGPUから電力・冷却へ広がる
TrendForceは2026年のAIサーバー出荷予測を約31%増へ上方修正した。大手CSP9社の設備投資は8,867億ドルを超え、需要は電力・冷却や独自ASICへ広がる。
サイエンス廃棄熱を電力に変える「原子のミルフィーユ」：東京科学大が超伝導体の薄膜をバルク化する新設計を発表
鉄セレニドのナノ薄膜を三次元的に積層し、鉄の欠陥を規則正しく配置した新構造の熱電材料が開発された。この秩序ある欠陥が電子状態を最適化して発電性能を従来の30倍に高め、同時に熱を運ぶ振動を強力に散乱させることで極めて低い熱伝導率を実現した。
サイエンス欧州で冷房エネルギーが6年で倍増、Fガスに頼らない固体冷却は間に合うか
EU家庭の冷房用エネルギーは6年で倍増した。Fガス規制が迫る一方、欧州の固体冷却計画は500W級にとどまり、中国・香港の1,284W実証を追う。
サイエンス100年来の物理法則を破る「一方通行の熱放射」：次世代デバイスが拓く排熱ゼロの未来
大阪公立大学などのチームは、磁気光学材料と相変化材料を組み合わせ、熱の吸収と放射の割合を独立して制御する非相反熱放射デバイスを開発した。ほぼ垂直な角度での動作に加え、電力供給なしで状態を保持できる不揮発性を実現し、熱利用効率を劇的に高めた。
テクノロジーNVIDIA、45度液冷でAIデータセンターの施設冷却水をほぼゼロへ
NVIDIAは次世代AIインフラ「Rubin」において、45度の高温液体を用いる全液冷設計を導入する。この方式はチップからネットワーク部品までを液体で冷却し、屋外のドライクーラーで放熱することで、施設冷却水の使用量をほぼゼロに抑えることが可能だ。
サイエンス原子炉の冷却技術をAIデータセンターに応用：MIT発スタートアップが描く「水ゼロ」の持続可能なインフラ
AIの電力消費と熱密度増大に対し、MIT発のスタートアップが原子炉の知見を応用した液浸冷却技術を開発した。有害物質不使用の特殊液で気泡を制御するこの手法は、既存設備への導入が容易で、水資源を消費せずに演算効率を劇的に向上させる。
テクノロジーExynos 2600のHPBが液体窒素Snapdragonを超える持続性能スコアを発揮
ゲームやアプリを長時間使っていると、スマートフォンが次第に遅くなるのを感じたことはないか。原因は熱だ。SamsungがExynos 2600に搭載した「HPB（Heat Pass Block）」が、液体窒素で冷却したSnapdragon 8 Elite Gen 5を持続性能で74.9%対53.8%という差で突き放した。パッケージング設計が次世代SoC競争の主戦場へシフトする局面を証明するデータだ。
テクノロジーもはや上から冷やすのは時代遅れ？SK hynix、HBMの中に冷却機構を直接埋め込む新技術「iHBM」を発表
AIデータセンターのGPUやAIアクセラレータは、高密度な電力消費による「熱」がボトルネックとなり性能が制限されている。これに対しSK hynixは、HBMパッケージ内部に直接冷却要素を埋め込む「iHBM」を発表し、熱源から直接冷却することで熱抵抗を30%削減、高負荷時でも安定した性能維持を可能にした。この技術は、次世代AIハードウェアの設計を根本から変える画期的なブレイクスルーである。
テクノロジーNVIDIAの次世代AIインフラ「Vera Rubin」システムの製造コストが急騰、メモリ価格の高騰が要因に
NVIDIAの次世代AIラック「VR200 NVL72」の製造原価は、メモリコストの435%上昇などにより約780万ドルに達すると推定されている。この高額なインフラ投資は、AI開発におけるハードルを高め、クラウド事業者のビジネスモデルやAIコンピューティングリソースの価格設定に大きな影響を与える見通しだ。