テクノロジー
NVIDIAの最大30億ドル出資報道とAmazonの7.65GW計画、AI投資は電力へ
NVIDIAのLanciumへの最大30億ドル出資報道と、Amazonが取得したテキサス州GW Ranch計画は、AI投資が系統接続と自前電源の確保へ移ったことを示す。
テクノロジー米国データセンター4,283施設の97.5％が都市圏、発電容量との強い関連を確認
米国4,283施設の分析で、97.5％が都市・小都市統計圏に集中。発電容量との関連が最も強く、旧化石燃料地域でも開発中施設の比率が高かった。
テクノロジー中国Highstar、リチウム・ナトリウム電池群でAIデータセンターの電力変動を三層で受ける
Highstarは、AIデータセンターのラック内BBU、施設UPS／HVDC、系統側蓄電へリチウム系とナトリウム系セルを振り分けた。量産基盤はあるが、AIDCでの採用と統合実証は未開示だ。
サイエンス送電網は年間ほとんどの期間で7割が使われていない。AIが米国で示した650MWの実績と300GWという見通し
GridCAREのAI「Energize」が米送電網の遊休容量を発掘し、National GridとPGEで650MW超の実接続容量を確保した。CEOが語る300GWは、その実績とは次元の異なる将来予測にとどまる。
テクノロジー日立エナジー、米国最大の大型変圧器工場に着工 AIデータセンターの制約は電力設備の製造力へ
日立エナジーは、AIデータセンター急増に伴う電力網整備のため、米バージニア州で大型変圧器工場の拡張に着手した。AIインフラ投資の制約が半導体から重電機器へ広がる中、世界的な増産体制を敷くことで、送電網のボトルネック解消と供給網強化を狙う。
テクノロジーAI電力危機が深刻化する2026年、CHIPS法が2億5000万ドルで仕掛けた地熱×半導体の勝負
米商務省がCHIPS法に基づきI-Pulseとの2億5000万ドル確定合意を締結。同社のSiC半導体はパルス電力で地熱掘削コストを3分の1以下に削減する技術に転用され、BHP・Codelco・リオ・ティントなど鉱業大手が出資する「AI電力問題×地熱」の垂直統合戦略が注目を集める。
サイエンスAntares、次世代小型モジュール炉「Mark-0」で初の臨界達成：米エネルギー省主導プログラムで最速の商用化へ
米Antares Nuclearは、アイダホ国立研究所にて次世代マイクロ炉「Mark-0」のゼロ出力臨界を達成した。受動的冷却と堅牢な燃料を採用した本機の実証成功は、軍事や宇宙分野での活用が期待される超小型原子炉の商用化に向けた重要な一歩となる。
テクノロジーFuriosaAIとBroadcom、2nm推論チップでEthernet基盤を狙う
FuriosaAIとBroadcomが第3世代AI推論チップを共同開発。2nm演算ダイとHBM4/4E、Ethernet基盤でラック規模の推論効率を狙う。
テクノロジーDRAM消費を最大90%削減する設計：Metaが2年ぶりに公開したCacheLibの仕組み
DRAM価格の急騰を受け、Metaは2年間更新が途絶えていたオープンソースキャッシュエンジン「CacheLib」を再リリースした。高価なDRAMの使用を抑えつつキャッシュ性能を維持する「HybridCache」アーキテクチャは、DRAMとNVMを組み合わせることでコストを大幅に削減できるため、現在のメモリ市場において実用的な意味を持つ。
サイエンスナトリウムはバッテリーの主成分としてリチウムに取って代わることができるか？
リチウムイオン電池の課題解決のため、研究チームはリチウムとナトリウムの長所を組み合わせたデュアルカチオン電池を開発した。ナトリウムイオン電池の低エネルギー密度を克服し、持続可能性と高性能を両立させることで、クリーンエネルギーへの貢献が期待される。
テクノロジー石炭からプラスチック？中国、新疆ウイグル自治区の炭田に自動化石炭化学ハブを建設し中東原油依存脱却を目論む
中国は中東情勢の不安定化によるエネルギー輸入依存リスクを軽減するため、新疆ジュンガル盆地の膨大な石炭資源に着目し、液体燃料やプラスチック原料への転換計画を進めている。同地域の露天掘り炭鉱では、EACON社のORCASTRA®自律走行システムを搭載した電動自律走行トラックが24時間無人稼働し、採掘効率と安全性を高めている。この自律採掘技術と石炭化学産業の集積により、中国はエネルギー安全保障の強化を目指す一方で、大量の水消費やCO₂排出といった環境負荷への対応が課題となっている。
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。