AIインフラ

はじめに私たちはスマートフォンで写真を撮るとき、イメージセンサーの存在を意識することはほとんどありません。しかし、この小さな半導体は、AIが現実の世界を理解し、ロボットや自動運転車が自律的に動く未来に向けて、これまでとは違う役割を担おうとし...

1. はじめに：AIサーバーは「熱の壁」に直面しているAIモデルの大型化に伴い、GPUの発熱は急増している。現在のハイエンドGPUは 1,000〜1,500W級が一般化し、 2030年代には 2,000W級が主流になると予測されている。この...

はじめにNVIDIAは新世代プラットフォーム「Vera Rubin」を、AMDは「Helios」を市場へ投入し、次の時代のAIインフラをめぐる競争が本格化し始めました。関連記事：【2030年・2040年の半導体業界】NVIDIAが描く未来と...

1．はじめにAI市場では、NVIDIAのGPU、TSMCの最先端ファウンドリ、OpenAIのLLMといった「AIの頭脳」を作る企業が注目を集めています。しかし、前編・中編で見てきたように、2035年のAI社会では、これらの巨大な計算装置を安...

1．はじめに前編では、AIという巨大な「脳」を支えるためには、物理世界の状態を正確にデジタル化する計測技術が不可欠であることを解説しました。AIが高度化するほど、サイバー空間とフィジカル空間をつなぐ計測の不確かさが、システム全体の効率や安全...

1．はじめにAIの進化は、私たちの想像をはるかに超える速度で進んでいます。文章生成やプログラミングの自動化といったソフトウェア領域だけでなく、半導体の設計支援、新素材の探索、巨大データセンターの運用など、これまで専門家だけが扱ってきたリアル...

はじめに生成AIの進化を支えてきたのは、高性能GPUや大容量メモリといった半導体技術です。世界では巨大なAIデータセンターが次々と建設され、AIの能力は年々向上しています。しかし最近、AIの性能を左右する要因として「通信」が大きく注目される...

はじめに生成AIの普及によって、多くの人はAIを「ソフトウェアの進化」と捉えがちです。しかし本連載で述べてきたように、AIの本質はソフトウェアにとどまらず、国家インフラ全体を巻き込む大きな変化です。第1〜4回では、AI競争が電力・半導体・材...

はじめに生成AIブームの裏側で、ある技術が静かに注目を集めています。それが「液浸冷却（Immersion Cooling）」です。近年、AIモデルの大規模化に伴い、データセンターで使用されるGPUの消費電力は急激に増加しています。かつてのサ...

はじめに「生成AIの普及により、世界ではこれまでにない規模でAIインフラ投資が進んでいます。その象徴として注目されているのが、GPUや半導体を中心としたAI関連産業です。しかし、その一方で見落とされがちな重要な変化もあります。それは、『AI...