AIデータセンタにおける電力・電源システムの最新動向と展望

第1部 AIデータセンター電源システムの最新パワーエレクトロニクス技術動向

(2026年10月27日 10:30〜12:00)

　データセンター用パワーエレクトロニクス技術における市場動向並びに技術動向を幅広くポイントを抑えることができます。特に大容量トランスからデータセンター用ラック、さらにはGPU/CPU用電源までの最新パワーエレクトロニクス回路、システム、冷却を含めた技術の概要を解説し、今後の市場参入の可能性を含めて議論していきます。 　データセンター用パワーエレクトロニクス技術における最新技術動向を大容量からGPU用電源まで広く知ることができる。

1. AIデータセンターの概要
2. AIデータセンターの電源システム
3. AIデータセンター電源の技術ロードマップ
4. GPU/CPU用電源
5. Integrated Voltage Regulator (IVR) の最新技術動向
6. 48Vから低電圧への電力変換用パワーエレクトロニクス最新技術
7. Trans-Inductor Voltage Regulator (TLVR) の最新技術動向
8. 800Vから48Vへの電力変換用パワーエレクトロニクス最新技術
9. Sidecar Rackの最新技術動向
10. 三相AC-DCコンバータの最新技術動向
11. SSCB (Solid-State Circuit Breaker) の最新技術動向
12. Solid State Transformer (SST) の最新技術動向
13. GaNパワー半導体のデータセンター電源への応用可能性
14. Infineonの取り組み事例紹介
15. TSMCの取り組み事例紹介
16. ロームの取り組み事例紹介
• 質疑応答

第2部 AIデータセンタ向け電源・給電システムの最新動向と将来展望

(2026年10月27日 13:00〜14:15)

　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。

1. AI革命による電力需要の爆増
   1. 先端AIモデルの学習計算量は3.4か月ごとに2倍。
   2. 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
   3. 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
   1. GPU/AIアクセラレータは 2-4 kW/ユニットに増加
   2. サーバーラック当たりの消費電力は 60 kW → 100 kW → 150 kW → 600 kW-1MW+ (2027年〜2030年) 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
   1. Gen1 (現行) 、 ITラックにPSU/BBU/ITが統合
   2. Gen2 (2027+) 、 3相HVDC PSU + サイドカー構成 → 約500 kW以上に対応
   3. 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)
   1. 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)
   2. 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
   1. 伝統的変圧器より 40倍軽量、14倍コンパクト、工期50%短縮。
   2. 2030年に >10億USDの新市場へ成長見込み。
   3. Hyperscaler向けにすでに共同開発が進行。
6. PSUの進化 (3kW → 30kW)
   1. 単相で12kW (三相へ拡張で30kW級)
   2. 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
   1. 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
   2. 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)
   1. HV IBC (±400/800V) と MV IBC (48V) の両方に対応
   2. 多彩なトポロジー
      • Interleaved Buck
      • xSC
      • LLC
      • HSC
      • DR-HSC
   3. 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
   1. VRMをASIC背面に実装 (Vertical Power Delivery)
   2. PDN損失を20% → 3%へ (85%削減)
   3. 電流密度は 0.4 → 4A/mm2 へ (10倍成長ロードマップ)
10. まとめ
    1. AIの爆発的拡大は、電力供給インフラの全面革新を要請
    2. 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
    3. 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
    4. 環境配慮 (効率、サイズ、廃熱対応) とコスト最適化を両立
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第3部 次世代データセンター電源供給の現状と課題:最新トレンドと今後の動向

(2026年10月27日 14:25〜15:40)

　AIの普及とそれに伴うデータ量の増大により、大電力化が進むとともにデータセンターそのものの需要も高まっている。これらのニーズを満たすため、電源供給システムは構成部品も含め大電力化への対応、工期短縮・省力化が求められる。今後、1ラックあたり必要な電源が100kwから250kW超にもなるといわれる電源供給の課題とシステムについて説明する。

1. データセンター市場の現状と成長予測
   1. 国内データセンター市場の拡大
   2. AI需要による消費電力増加
   3. データセンター事業者が直面する課題
2. AIサーバー時代の電源インフラ要件と電源システム構成
   1. NVIDIAを中心とした高密度AIサーバーの動向
   2. サーバーラックへの電源供給方式:RPP (分電) 盤方式とバスダクト方式
   3. サーバーへの電源供給方式:PDU (ラック用電源タップ) とパワーシェルフ (集中電源) 方式
   4. TCO・拡張性・工期の観点からの評価
3. 人手不足と工期短縮への対応
   1. モジュラー化・コネクタ化の進展
   2. 配線工数削減と施工品質向上
   3. 電源ハーネス活用による効率化事例
4. 次世代電源コネクタ技術
   1. IECコネクタの課題
   2. 大電流対応・省スペースの新型コネクタ
5. 今後の技術トレンドと将来展望
   1. 100A・200A・400A時代への対応
   2. DC400V給電の可能性
6. まとめ
• 質疑応答

第4部 データセンタの動向と電源システム、パワーエレクトロニクス

(2026年10月28日 13:00〜14:15)

　AIの普及により、データセンタへの大電力供給の需要が高まり、電源システムの高性能化が進んでいる。 本講演ではデータセンタの動向、高性能電源システムやパワーエレクトロニクスの概要について講演する。

1. 社会課題と拡大するパワーエレクトロニクス
2. 世界経済と高性能電源システム
3. AI 革命とデータセンター
4. AI 革命による半導体産業と電子部品への影響
5. データセンターの動向と新パワーエレクトロニクス
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第5部 AIデータセンタ給電・冷却の課題と対策

(2026年10月28日 14:25〜15:40)

　クラウドやデータセンターはAIを中心に急速に進展しNvidiaに加えハイパースケーラ独自GPUも急増しデータセンターも給電や冷却、エネルギー管理で今までに無い課題に直面しています。 　本セミナーでは各社のGPU動向やそれに伴うデータセンターの課題とそれを解決する技術について解説します。AIアクセラレータアーキテクチャや実装の新しい方向性とそれに伴う冷却や給電への影響にも触れます。給電関連では1500VDC/800VDC給電、それに伴う脈動対策、I2R損失削減、冷却関連では液冷 (DLC) と配管や熱交換器、バッファタンクなどの周辺技術、熱源方向性、電力グリッド関連ではBTM (Behind The Meter) の動向とワットビット連携、そして結果としての「省エネから定エネへ」というトレンドを解説します。

1. データセンター市場動向
   1. データセンターの分類
   2. データセンター市場
   3. ハイパースケーラの動向
   4. データセンター形態の動向
   5. 集中と分散
2. AIの最新動向とそれに伴うAI処理向けプロセッサの動向
   1. NVIDIA GTC Taipei 2026 Keynote
   2. Computex Taipei 2026 Keynote
   3. Agentic AIとサーバ構成、そして各社の狙う領域
3. GPU最新動向と今後の方向性
   1. nvidia GPU、ハイパースケーラ独自アクセラレータ最新動向
   2. GPU/AIアクセラレータはAI処理毎に最適化されたチップへ深化
   3. 新たなAIアクセラレータアーキテクチャ (Frozen) や3D実装の兆し (zHBM、HBC)
   4. 光電変換融合とCPOの動向
   5. GPU/AIアクセラレータの消費電力、発熱量、熱密度の方向性
4. GPUサーバはRack ScaleそしてPod Scale Architectureへ
   1. 現状のGPUサーバ
   2. 「光は遅い」→「距離を最短に」
   3. Rack Scale Architecture
   4. Pod Scale Architecture
   5. AIラックの消費電力、発熱量、熱密度の方向性
5. AIデータセンターの給電課題と対策 (脈動対策、I2R損失削減)
   1. ラック当たり消費電力は120kW→250kWそして1MWへ
   2. I2R損失巨大化の策としてのMVAC、LVDC給電
   3. 脈動の原因と対策
      • スーパキャパシタ
      • BBU
      • GPU Burnソフト
   4. I2R損失削減の手段としてのSide CarそしてSST
   5. I2R損失をゼロに (HTSケーブル)
   6. 冷却設備も高電圧化
6. AIデータセンターの冷却課題と対策 (DLC、熱源方向性、新監視項目)
   1. AIデータセンターの空冷技術の現状と課題
   2. 液体冷却 (DLC: Direct Liquid Coolingなど) の現在地
   3. 圧損増大と高流圧/高出力CDU
   4. 粒度の考え方
   5. 配管関連センサーの多様化と新監視項目、そしてシステム化
   6. 大容量熱源の方向性
7. ワットビット連携、BTMの動向と「省エネから定エネ」への流れ
   1. マルチギガデータセンターとテント型データセンター
   2. 電力の地産地消 (米国) 、東数西算 (中国) 、ワットビット連携 (日本)
   3. BTM (Behind The Meter) とTake or Pay条項、省エネモチベーションの喪失
   4. 「省エネから定エネへ」
   5. 定エネに必要な新技術
   6. データセンター排熱利用の現状と方向性
• 質疑応答