エネルギー（インフラ）に関するニュース一覧

Googleが出資するテキサス州アームストロング郡の「Goodnight」データセンターが、年間450万トン以上の温室効果ガスを排出する大規模天然ガス発電設備で一部稼働する計画であることが、州の大気許可申請から明らかになりました。これは平均的なガス火力発電所の10倍以上、石炭火力をも上回る排出量です。

同キャンパスは全6棟で構成され、最初の4棟は送電網に接続する一方、5棟目と6棟目は敷地内ガス発電で賄われます。風力発電265MWも併設されますが、ガス発電は900MW超と圧倒的な規模です。AI基盤企業Crusoeが建設を担い、Googleは400億ドルのテキサスAI投資の一環として参画しています。

送電網への接続待ちが長期化するなか、データセンター各社は自家発電（Behind-the-Meter）に傾斜しています。米国では約100GWのガス火力がデータセンター専用に開発中で、OpenAIとOracleの「Project Jupiter」は年間1400万トン排出の許可を申請済みです。Microsoftも今週、シェブロンと最大2.5GWのガス供給契約を締結しました。

Googleは過去5年間で総排出量が約50%増加したにもかかわらず、昨年のサステナビリティ報告書ではデータセンター排出を12%削減したと主張しています。再生可能エネルギーへの公約を掲げつつ、AI競争の激化に伴い化石燃料投資へと回帰する実態が浮き彫りになっています。

米国では民主党の上院議員3名がxAI・OpenAI・Metaなど複数のAI企業に対し、大規模データセンターの環境影響について質問状を送付しました。一方、ホワイトハウスは電気料金保護の非拘束合意をテック各社と取り交わしましたが、専門家は実効性に懐疑的です。気候目標との整合性が厳しく問われる局面を迎えています。

MITの研究チームは、自律型AIシステムの倫理的整合性を自動評価する新手法「SEED-SET」を開発しました。電力配分や交通制御など高リスク領域でのAI判断が公平かどうかを、展開前に体系的に検証できます。

従来の評価手法は事前収集データに依存し、主観的な倫理基準のラベル付けが困難でした。SEED-SETは客観的な性能指標と主観的な倫理基準を階層的に分離し、少ない評価回数で最も情報価値の高いシナリオを効率的に特定します。

主観評価には大規模言語モデル（LLM）を人間の代理として活用します。各利害関係者の倫理的選好を自然言語プロンプトに変換し、シナリオ間の比較判定を行うことで、人間評価者の疲労による一貫性低下の問題を回避しています。

電力網と都市交通ルーティングの実験では、同じ時間内に基準手法の2倍以上の最適テストケースを生成し、他手法が見落としたシナリオも多数発見しました。たとえば高所得地域を優先するピーク時配電の不公平を自動的に検出できました。

研究チームは今後、実際の意思決定に役立つかを検証するユーザースタディを実施予定です。さらに大規模問題やLLMの意思決定評価にも拡張する計画で、研究は国際学習表現会議（ICLR）で発表されます。

Googleは2026年4月、リファービッシュ大手Back Marketと提携し、古いPCやMacにChromeOS Flexを簡単に導入できるUSBキットの販売を開始しました。価格は約3ドルで、インストール手順のガイドや動画チュートリアルも提供されます。

背景には、2025年10月にWindows 10のサポートが終了し、数億台のPCがセキュリティリスクにさらされている問題があります。ユーザーは高額な新端末の購入か、脆弱なまま使い続けるかの二択を迫られていました。

Googleは自社でもChromebookのアップデート期間を10年、Pixelスマートフォンを7年に延長するなど、ハードウェアの長寿命化に取り組んでいます。今回のキットはその延長線上にある持続可能性への新たな施策です。

環境面では、ノートPC製造時のCO2排出が大きな割合を占めるため、既存端末の延命は廃棄物削減と排出回避に直結します。さらにChromeOSは他の同等システムと比較して平均19%少ないエネルギーで動作するとされています。

Closing the Loopとの連携によりe-wasteの最小化も図られています。USBドライブは繰り返し使用可能で、対応端末はGoogleの認定モデルリストで確認できます。企業のIT部門にとっても、低コストで既存資産を活用できる選択肢となりそうです。

SpaceXは2026年4月1日、米証券取引委員会（SEC）にIPOの秘密申請を提出しました。SEC審査の通常期間を考慮すると、最短で6月にも上場が実現する見通しです。xAIを統合済みのSpaceXにとって、直後に控える裁判の行方がIPO評価に影響を及ぼす可能性があります。

Teslaのロボタクシー事業「Cybercab」では、製造責任者マーク・ラプキー氏を含む幹部3名が相次いで退社しました。プログラムマネージャーやライドヘイリング基盤の構築者も離脱しており、過去2年間の人材流出は深刻な状況です。

Cybercabの自動運転についても懸念が高まっています。2026年2月時点のデータでは、Teslaの自律走行車の事故率は人間ドライバーの約4倍に達しており、Waymoと比較して著しく劣る結果となりました。ステアリングもペダルもない2人乗り設計にも疑問の声が上がっています。

Tesla本体の業績も厳しい状況です。Cybertruckの販売は不振で、車両ラインナップの老朽化が進んでいます。マスク氏の政治活動によるブランド毀損も深刻で、FSD（完全自動運転）にはリコール調査の可能性も浮上しています。一方、エネルギー事業は英国での電力会社参入やインド展開など明るい材料もあります。

4月27日にはMusk対Altmanの陪審裁判が始まります。OpenAIの営利化をめぐる対立が争点ですが、マスク氏側はケタミン使用歴やトランプ政権との関係を証拠から除外するよう求めています。元OpenAI理事でマスク氏の子ども4人の母であるシヴォン・ジリス氏との関係も論点となっており、裁判の行方がSpaceX IPOにも波及しかねない状況です。

Metaは2026年4月、ルイジアナ州のAIデータセンター「Hyperion」向けに、新たに7基の天然ガス発電所を建設する計画を発表しました。既存の3基と合わせて計10基、合計約7.5ギガワットの発電能力を確保します。

完成時の電力消費量はサウスダコタ州全体に匹敵する規模です。AIデータセンターの電力需要が米国の州レベルに達する事例として、業界全体のエネルギー問題を象徴しています。

TechCrunchの試算によると、これらの発電所は年間約1,240万トンのCO2を排出します。これはMetaの2024年の全社カーボンフットプリントの約1.5倍に相当し、同社の気候目標に大きな影響を与えます。

さらに天然ガスの主成分であるメタンはCO2の84倍の温室効果があり、米国ではパイプラインからの漏洩率が約3%に達します。研究によれば、わずか0.2%の漏洩でも石炭より環境負荷が高くなる可能性があります。

Metaはこれまで太陽光発電や原子力発電所の20年契約など再生可能エネルギーの大口購入を進めてきました。一方でガスタービン価格が高騰するなか天然ガスへの大規模投資に踏み切った判断は、業界関係者の間でも疑問視されています。同社の最新サステナビリティ報告書にはメタンや天然ガスへの言及がなく、今後の情報開示が問われます。

NVIDIAとEmerald AIは、エネルギー分野の国際会議CERAWeekにおいて、AIデータセンター（AI工場）を送電網の柔軟な資産として運用する新構想を発表しました。AESやConstellation、NextEra Energyなど大手エネルギー企業6社がこの取り組みに参画しています。

この構想は、NVIDIA Vera Rubin DSXのAI工場リファレンス設計とEmerald AIのConductorプラットフォームを基盤としています。計算処理と電力制御を一体化し、送電網の状況に応じて動的に負荷を調整することで、ピーク需要に備えた過剰なインフラ建設を抑制します。

一方、送電網シミュレーションを手がけるThinkLabs AIは、Energy Impact Partners主導で2800万ドルのシリーズA資金調達を完了しました。NVIDIAの投資部門NVenturesやEdison Internationalも出資しており、送電網のAI活用に対する戦略的な期待の高さがうかがえます。

ThinkLabs AIの技術は、従来30〜35日かかっていた送電網の潮流解析を3分未満で完了し、精度99.7%を達成しています。物理法則に基づくAIモデルにより、1000万通りのシナリオを10分で処理でき、数十億ドル規模の設備投資判断の迅速化を支援します。

エネルギーインフラの現場でもAI活用が進んでいます。ロボティクス企業Maximoは100メガワット規模の自律型太陽光パネル設置を完了し、TerraPowerはNVIDIA Omniverseを用いた原子力発電所のデジタルツインで設計期間を数年から数カ月に短縮する取り組みを発表しました。

GE Vernova、Schneider Electric、Vertivもデジタルツインや検証済みリファレンス設計を通じ、AI工場を信頼性の高い送電網参加者として拡張する基盤を整備しています。電力からチップ、インフラ、モデル、アプリケーションに至る「5層のAIケーキ」全体での業界協力が加速しています。

Starcloudは宇宙空間にデータセンターを構築する米スタートアップで、シリーズAラウンドで1億7000万ドルを調達しました。BenchmarkとEQT Venturesが主導し、評価額は11億ドルに達してユニコーン企業の仲間入りを果たしています。

同社は2025年11月にNvidia H100 GPU搭載の初号衛星を打ち上げ済みで、軌道上でのAIモデル訓練に世界で初めて成功したと発表しています。今年後半には複数GPU搭載の「Starcloud 2」を打ち上げ予定で、Nvidia Blackwellチップも搭載されます。

将来的にはSpaceXのStarshipから打ち上げる3トン級の「Starcloud 3」を開発し、地上データセンターとコスト競争力を持つ水準を目指します。ただしStarshipの商用運用開始は2028〜29年と見込まれ、実現時期には不確実性が残ります。

技術面では宇宙空間での冷却・電力生成・GPU間同期が大きな課題です。Starcloud 2には民間衛星として最大級の放熱パネルを搭載予定で、大規模な訓練ワークロードには衛星間レーザー通信の確立が不可欠とされています。

競合環境も激化しており、Aetherflux、Googleの「Project Suncatcher」、Aetheroなどが宇宙データセンター事業に参入しています。さらにSpaceX自身も100万基の分散コンピューティング衛星の許可を米政府に申請しており、業界最大の脅威となる可能性があります。

米内国歳入庁（IRS）は、税務調査対象の選定を効率化するため、データ分析企業Palantirに180万ドルを支払い、「SNAP（Selection and Analytic Platform）」と呼ばれるカスタムツールの改良を委託していたことが、WIREDの情報公開請求で判明しました。

IRSは現在、数十年にわたり構築された100以上の業務システムと700の手法を用いて税務調査の対象を選定しています。しかしシステムの断片化により、作業の重複やコスト増大、対象選定の最適化不足といった問題が深刻化しており、SNAPはこれらの課題を解決するパイロットプログラムとして導入されました。

SNAPは契約書や車両、取引先に関する非構造化データから重要情報を抽出し、人間の監査官が見逃しがちな税務申告上の不審点を特定する設計です。対象分野には災害地域の控除申請、住宅クリーンエネルギー税額控除、贈与税申告書（Form 709）の3つが含まれています。

専門家によると、IRSは従来「DIF（識別情報関数）スコア」を主な選定基準としてきましたが、その算出方法はブラックボックスです。近年はCoinbaseとの仮想通貨取引分析や、SNSの公開投稿からの所得過少申告の手がかり発見など、新たな手法も試みています。

一方で、IRSの技術近代化には構造的な障壁があります。トランプ政権下で約10万3000人の職員のうち2万5000人以上が退職し、長官の交代も頻繁なため、複数年にわたるプロジェクトの継続が困難です。国民からの不人気も相まって、政治的な支援を得にくい状況が続いています。

ウォーレン上院議員とホーリー上院議員は2026年3月、米エネルギー情報局（EIA）に対しデータセンターの年間電力使用量の包括的な義務報告制度を求める書簡を送付しました。EIAはテキサス州など4地域で自主的な試行調査を開始していますが、両議員はより広範な義務化を要求しています。

トランプ大統領はGoogle、Meta、Microsoft、Oracle、OpenAI、Amazon、xAIの7社をホワイトハウスに招き、「電気料金保護誓約」への署名を実現しました。各社はデータセンターの電力需要が周辺住民の電気料金を押し上げないよう、自社で電力供給を確保することを約束しています。

イラン紛争の激化により、世界の石油消費量の5分の1が通過するホルムズ海峡に機雷が敷設される事態となりました。エネルギー価格の上昇はデータセンターの運営コストに直結し、AI産業全体の電力戦略に深刻な影響を及ぼす可能性があります。

各地でデータセンター反対運動が活発化しています。オレゴン州ではAmazonのデータセンター周辺で飲料水の硝酸塩濃度が州基準の10倍に達し、がんや流産の増加との関連が指摘されています。ニューヨーク州では新規建設の3年間凍結法案が審議され、230以上の団体が全米規模の一時停止を議会に要求しました。

テック企業は新たな解決策を模索しています。Microsoftは高温超伝導体を用いたデータセンターの省スペース化を研究し、SpaceXとxAIは合併して宇宙データセンター構想を発表しました。Anthropicも電力網接続費用の全額負担を表明するなど、業界全体で地域社会との共存策が急務となっています。

エリザベス・ウォーレン上院議員（民主）とジョシュ・ホーリー上院議員（共和）は2026年3月26日、米エネルギー情報局（EIA）に対し、データセンターの電力使用量に関する包括的な年次報告を義務化するよう求める書簡を送付しました。

両議員は、電力需要が急増する中で標準化されたデータの欠如が送電網計画に重大なリスクをもたらすと指摘しています。現在、連邦機関でデータセンターの電力使用量を個別に収集している組織はなく、各社の自主開示に依存している状況です。

EIAは同日、テキサス州・ワシントン州・バージニア州の約200社を対象とした任意のパイロット調査を開始すると発表しました。ただし両議員が求めているのは、より広範な義務的報告であり、AI計算と一般クラウドサービスの消費電力の区別など詳細な情報収集を含みます。

一方、マーク・ワーナー上院議員（民主・バージニア州）は、データセンターへの課税によりAIによる雇用喪失対策の財源を確保する構想を提示しました。看護師育成やAIスキル向上プログラムへの充当を想定しており、バージニア州ヘンリコ郡がDC税収で手頃な住宅プロジェクトを開始した先例を挙げています。

NBCニュースの世論調査では、AIに対する否定的な見方が46%に達し、肯定的な26%を大きく上回っています。バージニア州では年間約20億ドルに上るデータセンター向け税優遇の廃止提案が浮上しており、他州にも波及する可能性があります。

前日にはバーニー・サンダース上院議員とAOC下院議員がデータセンター建設の全面モラトリアム法案を提出しており、ニューヨーク州でも3年間の建設一時停止法案が検討されるなど、全米で規制強化の動きが加速しています。ワーナー議員はモラトリアムには反対の立場で、中国との競争を理由に挙げています。

NVIDIAは2026年3月のGTCカンファレンスにおいて、ロボット・自動運転車・工場を対象とした物理AIの新たな基盤技術群を発表しました。Cosmos 3、Isaac GR00T N1.7、Alpamayo 1.5などのフロンティアモデルが公開され、単一用途から本格的な企業ワークロードへの拡大が示されました。

注目の発表の一つがPhysical AIデータファクトリーブループリントです。これは計算資源を大規模かつ高品質な学習データに変換するオープンな参照アーキテクチャで、Cosmos世界基盤モデルとOSMOオペレーターを基盤に、データのキュレーション・拡張・評価を単一パイプラインに統合します。

Omniverse DSXブループリントも発表され、AIファクトリーの熱設計・電力・ネットワーク負荷・機械系統をデジタルツインで一元的にシミュレーションできるようになります。ラック設置前に性能と効率を最適化でき、建設の時間とコストを大幅に削減します。

製造・物流分野ではMega Omniverseブループリントにより、工場全体をロボットシステムとして扱うデジタルツインの構築が可能になりました。KIONはAccentureやSiemensと協力し、GXO向けの自律フォークリフト群を訓練・検証する大規模倉庫デジタルツインを構築しています。

産業ロボット大手のABB、FANUC、KUKA、安川電機は、合計200万台超のロボット設置基盤を持ち、OmniverseライブラリとIsaacシミュレーションを活用して複雑なロボットアプリケーションの検証を進めています。各社はJetsonモジュールをコントローラーに統合し、リアルタイムAI推論を実現しています。

a16z（アンドリーセン・ホロウィッツ）は、自社ポッドキャスト「The a16z Show」でAIが産業・国防・医療・消費者市場に与える影響を多角的に取り上げる特集シリーズを一斉公開しました。投資家・起業家・政府関係者が登壇し、各分野の最前線を語っています。

AtlassianのCEOマイク・キャノンブルックスは、SaaS企業の株価急落について「すべてのソフトウェア企業が同じAIリスクに直面しているわけではない」と指摘しました。記録型からプロセス型へのシフトと、エンタープライズワークフローにおけるAIエージェントの信頼構築が鍵だと述べています。

消費者AI市場では、ChatGPTがウェブ利用でClaudeの30倍の規模を維持していることが判明しました。a16zのオリビア・ムーアは、3大プラットフォームがそれぞれ異なるユーザー層に特化しつつあり、メモリ機能が最も過小評価されている機能だと分析しています。

国防分野では、エミール・マイケル国防次官が技術優先分野を14から6に絞り込み、応用AIを第1位に据えたことを明かしました。前政権下で締結された商用AI契約がベンダーロック危機を生み、現役の軍事作戦にリスクをもたらしていた経緯も初めて詳細に語られています。

AGI研究に関しては、コロンビア大学のヴィシャル・ミスラがトランスフォーマーの内部動作を数学的に解明した最新研究を紹介しました。LLMはパターンマッチングに留まっており、AGI到達には訓練後も学習を続ける能力と因果関係の理解が不可欠だと指摘しています。

Emerald AIはNVIDIA、EPRI、National Grid、Nebiusと連携し、AIデータセンターが電力需要のピーク時に自律的に消費電力を調整する「電力柔軟型AIファクトリー」の実証実験をロンドンで実施しました。英国初の本格的な取り組みとして注目されています。

実験ではNVIDIA Blackwell Ultra GPU96基を搭載したクラスターで本番レベルのAIワークロードを稼働させ、EPRIとNational Gridが落雷や風力発電低下などの電力網ストレスシナリオをシミュレーションしました。Emerald AIのConductorプラットフォームが電力削減指示を受けて自動制御を行います。

象徴的なテストとして、EURO 2020のハーフタイムに英国全土で約1ギガワットの需要急増を引き起こした「TVピックアップ現象」を再現しました。AIクラスターは瞬時に電力消費を抑制し、電力網の衝撃吸収装置として機能することが実証されました。

結果として200以上の電力目標に対し100%の準拠率を達成し、高優先度のAIワークロードはピークスループットを維持しました。National Gridのスティーブ・スミス氏は、GPUだけでなくCPUやIT機器全体の総消費電力を含む包括的なテストに成功したと評価しています。

この技術により、AIデータセンターは大規模なインフラ増強を待たずに既存の電力網へ迅速に接続できるようになります。Emerald AIとNVIDIAは今年中にバージニア州のAurora AIファクトリーで実運用を開始する予定であり、英国でも経済成長を後押しする基盤として期待が高まっています。

バーニー・サンダース上院議員とアレクサンドリア・オカシオコルテス下院議員は2026年3月、ピーク電力負荷20メガワット超のAI用データセンターの新規建設を禁止する法案を上下両院にそれぞれ提出しました。包括的なAI規制が議会で成立するまで凍結は無期限で継続されます。

法案は環境負荷の抑制にとどまらず、AIの安全性全般に踏み込んでいます。AIモデルのリリース前審査・認証制度の導入、AI起因の雇用喪失への保護措置、データセンター建設における組合労働の義務化などを求めています。さらにAIで生まれた富を国民と共有する仕組みの整備も盛り込まれています。

法案には類似規制のない国への先端半導体チップの輸出禁止も含まれています。サンダース議員はイーロン・マスク氏やサム・アルトマン氏、ダリオ・アモデイ氏らテック業界の著名人がAIの危険性を自ら警告している点を根拠に挙げ、規制の必要性を訴えています。

Pew Researchの2026年3月の調査では、米国人の過半数がAIに対して期待より懸念を感じており、約4割がデータセンターは環境や電気料金に悪影響と回答しました。2025年第2四半期だけで980億ドル相当のデータセンター計画が住民の反対により凍結または中止されています。

データセンターへの反発は超党派に広がっています。共和党のジョシュ・ホーリー上院議員は電気料金高騰を抑える法案を提出し、フロリダ州のデサンティス知事はAI権利章典の制定を推進しました。一方、業界団体は建設凍結がインターネット容量や雇用に深刻な影響を与えると反論しており、法案成立の見通しはトランプ政権のAI推進姿勢もあり不透明です。

Armは、同社初となる自社設計・製造のデータセンター向けCPU「Arm AGI CPU」を発表しました。これまで設計ライセンス事業に徹してきた同社にとって、自社シリコンへの参入は創業以来最大の戦略転換となります。初期顧客としてMetaが採用を決定しています。

CEO のルネ・ハース氏は、ArmがIP企業から「コンピュートプラットフォーム企業」に進化したと説明しました。MicrosoftがSurfaceでWindowsエコシステムを強化し、GoogleがPixelでAndroidを推進するのと同様に、Armも自社チップでエコシステム全体を底上げする狙いがあると述べています。

新CPUの最大の強みは電力効率です。モバイルチップで培った省電力設計のDNAを活かし、AI時代のデータセンターが直面するエネルギー問題に対応します。さらに、エージェントAIの実行にはGPUではなくCPUが不可欠であり、この需要拡大がArm参入の追い風となっています。

製造はTSMCが担当し、Super MicroやFoxconnと協力してサーバー参照設計も提供します。ハース氏は約2,000人のエンジニアを関連部門に増員したと明かしました。既存のコンピュートサブシステムで実績があるため、初号機から高い完成度を自信を持って見込んでいます。

この動きはIntelとAMDのx86勢にとって直接的な脅威となります。一方、NvidiaのVera CPUもArm ベースであるため、Armエコシステムの拡大はNvidiaにもプラスに働くとハース氏は主張。ソフトバンクの孫正義会長とは日常的に連携しており、今回の決断もパートナーとしての議論を経て進めたと語りました。

OpenAIは2026年3月、動画生成アプリSoraの終了を発表しました。アプリとAPI双方が廃止対象で、具体的な終了日は未定ですが、ユーザーの作品保存方法については後日案内するとしています。発表はX上で突如行われました。

Soraは2024年2月のプレビューで世界を驚かせ、同年12月に正式公開されました。TikTok風のソーシャル機能やディープフェイク的な「カメオ」機能を搭載し、2025年11月にはダウンロード数が333万件に達しましたが、2026年2月には113万件まで急減していました。

最大の影響はDisneyとの提携破綻です。わずか4カ月前に発表された10億ドル規模の出資契約は白紙となりました。DisneyキャラクターをSoraで生成可能にする計画でしたが、実際の資金移動は行われておらず、Disney側は今後も他のAIプラットフォームとの連携を続けると表明しています。

OpenAIは終了の理由として、Soraの基盤技術をロボティクスや物理世界シミュレーション研究に転用する方針を示しました。競合AnthropicのClaudeが企業向けで急成長する中、ChatGPTを核とした「スーパーアプリ」構想に経営資源を集中させる狙いがあります。

背景には米国・イスラエル対イラン戦争によるエネルギー価格高騰もあり、動画生成は特に計算コストが高い分野です。エンターテインメント領域から撤退し、製造・物流など収益性の高い市場へ舵を切る戦略転換といえます。同時に発表された非営利部門の再編では、ライフサイエンスや雇用分野に10億ドルを投資する方針も示されました。

Mozillaの開発者ピーター・ウィルソン氏は、AIコーディングエージェント向けの知識共有プラットフォーム「cq」を発表しました。同氏はこれを「エージェント版Stack Overflow」と位置づけています。

現在のコーディングエージェントは、学習データの時期的な制約により、廃止済みのAPIを呼び出すなど古い情報に基づいた判断をしがちです。RAGなどの手法で最新情報を取得する場合もありますが、必要な場面で常に機能するわけではありません。

さらに、複数のエージェントが同じ問題に個別に取り組み、すでに解決済みの課題に対して大量のトークンとエネルギーを消費している現状があります。cqはこの非効率を解消し、一度得た知見を全エージェントで共有することを目指します。

cqの仕組みでは、エージェントが未知の作業に着手する前にcommonsと呼ばれる共有知識基盤に問い合わせます。たとえばStripe APIの特殊な挙動を別のエージェントが発見済みなら、その知見を即座に活用できます。新たな発見は提案として共有され、他のエージェントが有効性を検証します。

ただし、実用化に向けてはセキュリティ、データ汚染、正確性の担保が大きな課題です。現状ではclaude.mdなどの手動設定ファイルが主流ですが、cqはこれを自動化・体系化する試みとして注目されています。

MicrosoftとNVIDIAは、原子力発電所の許認可・設計・建設・運用を一貫して支援するAI for nuclear協業を発表しました。デジタル時代の電力需要急増に対応し、カーボンフリー電源の展開を加速する狙いです。

原子力発電所の許認可には数年の期間と数億ドルの費用がかかり、エンジニアは数万ページにおよぶ文書の整合性確認に膨大な時間を費やしています。今回の協業では生成AIを活用し、文書作成やギャップ分析を自動化することで、規制当局が安全判断に集中できる環境を整備します。

設計段階ではデジタルツインと高精度シミュレーションにより、実際の着工前に設計変更の影響を即座に検証できます。建設段階では4D・5Dシミュレーションで工程と費用を仮想的に構築し、遅延やコスト超過を未然に防止します。運用段階ではAIセンサーが異常を早期検知し、予知保全を実現します。

すでに具体的な成果が出ています。Aalo AtomicsはMicrosoftの許認可向け生成AIソリューションを導入し、許認可プロセスを92%短縮、年間推定8000万ドルの削減を達成しました。Southern NuclearはCopilotをエンジニアリングやライセンス業務に展開し、意思決定の質を向上させています。

技術基盤にはNVIDIA Omniverse、Earth 2、CUDA-X、PhysicsNeMoなどと、Microsoftの許認可ソリューションアクセラレータおよびPlanetary Computerが統合されています。EverstarやAtomic Canyonといったスタートアップもエコシステムに参画し、Azure上で原子力業界向けAIの実用化を推進しています。

英Armは2026年3月、サンフランシスコで開催したイベントにおいて、創業以来初となる自社製CPU「Arm AGI CPU」を発表しました。同社はこれまでチップ設計のライセンス供与に徹してきましたが、AI需要の急拡大を受けて自社製造に踏み切りました。

AGI CPUはAIエージェントの推論処理に特化したデータセンター向けプロセッサです。最大136コアを搭載し、TSMCの3nmプロセスで製造されます。従来のx86アーキテクチャ製品と比較して、ワットあたり性能が2倍に達すると同社は主張しています。

Metaが共同開発パートナー兼最初の顧客として名乗りを上げました。Meta基盤部門責任者のサントシュ・ジャナルダン氏は「チップ業界を複数の軸で拡大する」と期待を示しています。同社は「パーソナル超知能」の実現に向け、電力効率の高いシリコンを求めています。

OpenAI、Cerebras、Cloudflare、SAP、SK Telecom、Rebellionsなども採用を表明しました。Nvidia、Amazon、Googleの幹部もビデオメッセージで支持を表明しましたが、購入の確約には至っていません。量産出荷は2026年後半を予定しています。

調査会社Creative Strategiesは、データセンター向けCPU市場が2026年の250億ドルから2030年には600億ドルに成長すると予測しています。エージェントAI向けCPUを含めると市場規模は1000億ドルに達する見通しです。一方、Armが自社チップを投入することで、既存ライセンス先との競合関係が生じるリスクも指摘されています。

Tenstorrentは、独自開発のBlackhole AIアクセラレータ4基を搭載したワークステーション「QuietBox 2」を発表しました。価格は約9,999ドルで、2026年第2四半期に発売予定です。

QuietBox 2は合計384GBのメモリを備え、MetaのLlama 3.1 70Bを毎秒約500トークンで実行できます。消費電力は最大1,400Wで、一般家庭のコンセントでも使用可能な設計となっています。

対するNvidiaのDGX Stationは最大748GBのメモリを搭載し、MSI製モデルは約8万5,000ドルで販売されます。消費電力は1,600Wと、家庭用ブレーカーの上限に近い水準です。

Tenstorrentはオープンソースのソフトウェアスタックとx86互換のAMDプラットフォームを採用し、Nvidiaの独自CUDAエコシステムとは異なるアプローチで差別化を図っています。

一方、AI基盤の液冷化も急速に進んでいます。Solidigmは、空冷と液冷の混在が二重コスト構造と熱設計の矛盾を生む「構造的負債」だと指摘しています。

SolidigmはNvidiaと協力し、液冷環境でホットスワップ可能なSSDの開発を進めています。ストレージがGPUの冷却資源を圧迫しない設計が、AI基盤の性能最大化に不可欠とされています。

業界ではOCPやSNIAが主導し、液冷AIシステムの相互運用性を確保する標準化が進行中です。カスタム冷却から標準準拠の設計への移行が加速しています。

OpenAIのCEOサム・アルトマン氏が出資する核融合スタートアップHelion Energyが、OpenAIへの電力供給について初期段階の交渉に入っていることが報じられました。Axiosの報道によると、2030年までに5GW、2035年までに50GWの供給が検討されています。

この取引が実現すれば、Helionは生産量の12.5%をOpenAIに供給することになります。同社は2023年にすでにMicrosoftと同様の電力購入契約を締結しており、2028年からの供給開始を目指しています。AI企業の電力需要拡大を背景に、核融合エネルギーへの期待が高まっています。

報道の数字が正確であれば、Helionは2030年までに800基、2035年までにさらに7200基の炉を建設・設置する必要があります。各炉の発電能力は50MWとされており、商用規模での急速なスケールアップが求められます。競合他社の多くが2030年代前半の商用化を目指す中、Helionは数年先行する可能性があります。

利益相反を回避するため、アルトマン氏はHelionの取締役会長を10年以上務めた末に退任しました。同氏は2025年にも小型モジュール炉企業Okloの会長職を同様の理由で退いており、AI企業とエネルギー企業の提携を促進するパターンが見られます。

Helionは他社と異なり、核融合反応の熱を蒸気タービンで変換するのではなく、磁気を用いて融合エネルギーを直接電気に変換する独自の方式を採用しています。砂時計型の炉内でプラズマを磁場で加速・衝突させ、融合反応の反発力を発電に利用します。2026年2月にはPolaris試作機で1億5000万度のプラズマ生成に成功し、商用運転に必要な2億度に迫っています。

Microsoft ResearchのDoug Burger氏が新ポッドキャスト「The Shape of Things to Come」を開始し、第1回では同社研究員のNicolò Fusi氏とNumentaのSubutai Ahmad氏を招き、現在のAIシステムが本当に知的かを議論しました。

トランスフォーマーの仕組みについてFusi氏は、注意層がトークン間の関係性を把握し、フィードフォワード層が知識を格納する二層構造だと説明しました。さらにLLMを情報理論的な無損失圧縮器と捉える見方を示し、より良い生成モデルの構築は最適な圧縮器の探索と等価であると主張しました。

Ahmad氏は脳の千脳理論を解説し、大脳新皮質には約10万個の皮質コラムが存在し、それぞれが独立した感覚運動処理システムとして完全な世界モデルを構築していると述べました。成体マウスの研究では4日ごとにシナプスの30%が入れ替わることが判明しており、脳は投機的に新しい接続を形成し不要なものを刈り込む継続学習を行っています。

効率性の面では、脳はわずか約12ワットで70兆のシナプスを動かしている一方、同規模のパラメータを持つモデルをGPUで動かすとメガワット級の電力が必要になるとAhmad氏は指摘しました。ニューロンの活動は常時わずか1%で、接続も1%しか使われておらず、極めてスパースな表現が省エネの鍵となっています。

Fusi氏はLLMを「既に知的だが凸凹な知能」と評価する一方、Ahmad氏は3歳児が持つ好奇心と継続学習能力がLLMには欠けていると反論しました。Burger氏は小型の「デジタル皮質コラム」を大量に配置し感覚運動ループで結合する構想を提示し、Ahmad氏はそれこそが超知能システム構築の道筋だが、現在のアプローチとは根本的に異なると結論づけました。

欧州各国がAI向けデータセンターの新設を急ぐ中、最大の障壁は発電量ではなく送電網の容量不足であることが明らかになりました。英国の送電事業者ナショナル・グリッドには、合計30GW超の接続申請が滞留しています。

送電網への接続待ちが長期化し、欧州各地でデータセンター計画の中止が相次いでいます。新たな送電線の建設には計画・法的手続き・施工を含め7〜14年を要するため、短期的な解決は困難です。英国では2024年末以降、申請件数が3倍に急増しました。

こうした状況を受け、ナショナル・グリッドは既存送電網から追加容量を引き出す動的線路容量（DLR）技術の導入を進めています。気象条件に応じて送電量をリアルタイムで調整する仕組みで、EU調査では送電容量を最大40%向上できると試算されています。

ただしDLRには課題もあります。猛暑時にはデータセンターの冷却需要が増す一方、送電線の容量は低下するという矛盾が生じます。そのためナショナル・グリッドは混雑回路の迂回技術や、AIデータセンターの電力消費を柔軟に調整する仕組みとの併用を計画しています。

英国の規制当局Ofgemは、投機的な接続申請を排除する改革を準備中で、期限内に容量拡大を達成できない事業者への罰則も導入します。しかし専門家は、AI時代のデータセンター需要に対応するには最終的に大規模な送電インフラの新設が不可欠だと指摘しています。

Sightline Climateの調査によると、発表済みデータセンター計画の最大50%が遅延する可能性があり、最大の原因は電力供給の不足であることが明らかになりました。AI投資の最善策はエネルギー技術かもしれないと報告書は指摘しています。

同社が追跡する190ギガワット分のデータセンター計画のうち、実際に建設中なのはわずか5ギガワットです。2025年には約36%のプロジェクトでスケジュールの遅延が発生しており、この供給不足は企業のAI活用にも波及する恐れがあります。

Googleはミネソタ州の新データセンターで、風力・太陽光発電とForm Energyの30ギガワット時の大型蓄電池を組み合わせる方式を採用しています。Amazon、Oracleなども送電網への依存を減らすため、オンサイト電源やハイブリッド方式の導入を進めています。

送電網の老朽化とガスタービンの不足が代替エネルギー技術への道を開いています。米国の蓄電池容量は年末までに約65ギガワットに達する見通しで、Form EnergyはIPOに向けて5億ドルの資金調達を計画しています。

データセンターの電力密度が1メガワットに達すると、電力機器がサーバーラック自体の2倍のスペースを占めるようになります。この課題に対し、固体変圧器スタートアップが注目を集めており、140年前の鉄銅技術に代わるシリコンベースの電力変換装置の開発が進んでいます。

蓄電池や変圧器企業への投資規模はAI業界の大型ラウンドと比べまだ小さく、投資家にとって参入しやすい領域です。輸送から重工業まであらゆる分野の電化が進む中、エネルギー技術はAIバブル崩壊へのヘッジにもなると専門家は分析しています。

MITで開催されたAIシンポジウムにおいて、ジャーナリストのKaren Hao氏と研究者のPaola Ricaurte氏が基調講演を行い、現在のAI開発の方向性に疑問を呈しました。300人以上が参加し、AIの恩恵を誰が受けるのかという根本的な問いが議論されました。

Hao氏は、大規模言語モデルの開発に使われる膨大なデータセットと計算資源の規模が不必要であると主張しました。ハイパースケールデータセンターのエネルギー消費や水資源の大量使用、さらにギグエコノミー労働者への人的負担といったトレードオフを具体的に指摘しています。

代替モデルとして、ノーベル賞を受賞したAlphaFoldを例に挙げました。タンパク質構造の予測に特化した小規模モデルは、厳選されたデータセットのみを使用し、高速なスーパーコンピューティングも不要でありながら、巨大な恩恵を生み出していると説明しました。

一方、The Vergeの調査報道によれば、企業がAI導入を急ぐ一方で消費者の反応は冷ややかです。Pew Researchの調査では多くの人がAIの影響を懸念しており、NBCの世論調査でも過半数がリスクが利点を上回ると回答しました。消費者が対価を払いたいと思う画期的なユースケースがいまだ登場していないことが背景にあります。

Ricaurte氏は、コミュニティのニーズに応えない技術に意味はないと述べ、目的駆動型のAI開発を訴えました。Hao氏もAIという用語の曖昧さが建設的な議論を妨げていると指摘し、「自転車からロケットまで」という比喩で具体的な議論の必要性を強調しました。両氏は聴衆に対し、技術の軌道はまだ固定されておらず、市民一人ひとりが積極的に関与すべきだと呼びかけました。

約20年前に開発された光メタマテリアル技術を応用し、米スタートアップ2社がAI向けデータセンターの高速化と光コンピューティングの実用化に挑んでいます。従来「透明マント」として知られた技術が、いよいよ産業応用の段階に入りました。

ワシントン州のLumotiveは、銅構造と液晶素子を組み合わせたメタマテリアルチップを3月19日に発表しました。標準的な半導体製造技術で作られたこのチップは、可動部なしで光ビームの方向・形状・分割をリアルタイムに制御できます。

同社のチップは業界標準の256×256ポートに対応するだけでなく、1万×1万ポートへの拡張も可能とされています。既存の光スイッチ技術が抱えるシリコンフォトニクスのエネルギー効率問題やMEMSの信頼性問題を解決する手段として注目されています。

テキサス州のNeurophosは、メタマテリアルを用いて従来の1万分の1サイズの光変調器を開発しました。5×5ミリのチップ上に1000×1000の光変調器アレイを搭載し、完全にCMOSプロセスで製造できる点が強みです。

Neurophosは自社チップがNVIDIAのBlackwell世代GPUと比べ演算密度・電力効率ともに50倍を達成すると主張しています。2026年中にハイパースケーラー各社が概念実証チップを評価予定で、2028年前半のシステム投入、同年中頃の量産開始を目指しています。

Googleは、米国内の複数の電力会社との長期エネルギー契約に合計1ギガワットのデマンドレスポンス（需要応答）容量を統合したと発表しました。これにより、データセンターが電力網にとって有用な資産として機能する新たな段階に入ります。

デマンドレスポンスとは、データセンターで稼働する機械学習ワークロードの一部を制限または時間帯をずらすことで、全体の電力需要を削減する仕組みです。これにより電力会社は需給バランスの調整や将来の容量計画をより効率的に行えるようになります。

Googleは昨年のIndiana Michigan PowerやTVAとの初期契約に続き、Entergy Arkansas、Minnesota Power、DTE Energyとも新たな契約を締結しました。需要応答を組み込むことで、新規データセンターの地域送電網への接続を迅速化しています。

調査によれば、大規模電力負荷にわずかな柔軟性を持たせるだけで、電力システム全体のコスト削減につながります。ピーク使用時のみに必要な新規インフラ建設を抑えられるため、すべての電力利用者の料金負担が軽減される効果が期待されます。

GoogleはEPRI DCFlexの創設メンバーとして、需要応答を送電網の容量資源として正当に評価する枠組みの策定にも取り組んでいます。太陽光や地熱、長時間エネルギー貯蔵と併せ、責任あるエネルギー成長の実現を目指す方針です。

Nvidiaの研究チームは、消費電力5ミリワット以下で人間の顔を1ミリ秒未満で検出できる常時稼働型ビジョンシステムを開発しました。電気技術者のBen Keller氏が2月18日、サンフランシスコで開催されたIEEE ISSCCで発表しました。

従来のビジョン処理には約10ワットが必要とされていましたが、常時稼働には消費電力が大きすぎるという課題がありました。今回のSoCは60fpsのフレームレートで動作しながら、消費電力を約2000分の1に抑えることに成功しています。

中核技術は「Alpha-Vision」と呼ばれる常時低消費電力アクセラレータです。深層学習アクセラレータ、小型CPU、データ近傍演算サブシステムで構成され、16.7ミリ秒ごとに画像を更新しますが、実際に電力を消費するのは全体のわずか5%の時間です。

電力効率の鍵は「Race to Sleep」と呼ばれるアプローチです。顔認識に必要なデータを2MBのSRAMにローカル保存し、787マイクロ秒で検出処理を完了した後、即座にSRAMを低電力スリープモードに移行させることで、メモリリーク電力を最小限に抑えています。

応用先としては、ノートPCのディスプレイをユーザーの離席時に自動消灯しパスワード不要で復帰する機能や、自動運転車・ドローン・ロボットへの常時ビジョン搭載が想定されています。消費者向けデバイスの省電力化に大きく貢献する可能性があります。

ニコラス・バーンズ元駐中国米大使は、MITエネルギーイニシアティブの講演で、米中関係の現状と今後について語りました。両国は世界最大の経済大国かつ最大の炭素排出国であり、競争と協力の両立が不可欠だと訴えました。

バーンズ氏は米中関係を「競争的・厳しい・敵対的」の3語で要約し、軍事・技術・貿易経済・価値観の4分野で競争が激化していると指摘しました。2025年の関税戦争では米国145%、中国125%の関税が課され、貿易がほぼ停止する危機に直面しました。

エネルギー分野では、中国がリチウム電池・太陽光パネル・EVに不可欠なレアアースの生産加工で圧倒的な優位にあります。米国のほかインド・EU・カナダなども関連製品に関税を課しており、バーンズ氏は供給源の多様化を支持する姿勢を示しました。

技術競争においては、AI・量子コンピューティング・バイオテクノロジーが中心になっています。中国の大学1年生のSTEM専攻率は36%で、米国の5%を大きく上回ります。バーンズ氏は中国の教育重視と技術適応力の高さを評価し、技術開発だけでなく政策との統合が競争力の鍵だと述べました。

一方で気候変動は米中協力の有望な領域とされます。中国はクリーンエネルギー技術で先行しつつも石炭使用を続けるという矛盾を抱えています。バーンズ氏は、破壊的な衝突を避けながら競争を管理するために対話と関与の正常化が急務であると強調しました。

NVIDIAは GTC 2026において、AT&T;、Comcast、Spectrum、Akamai、Indosat、T-Mobileの通信大手6社と連携し、地理的に分散したAI推論基盤「AIグリッド」の構築を発表しました。通信網をAI配信の中核に据える構造的転換が進んでいます。

世界の通信事業者は約10万カ所の分散データセンターを運営しており、余剰電力は100ギガワット超に達します。AIグリッドはこの既存資産を活用し、ユーザーやデバイスの近くでAI推論を実行することで、応答速度の向上とトークンあたりコストの最適化を同時に実現します。

AT&T;はCiscoおよびNVIDIAと提携し、IoT向けAIグリッドを構築します。公共安全などミッションクリティカルな用途で、リアルタイムのAI推論をネットワークエッジで処理し、機密データの顧客管理を維持しながら検知・警報・対応を高速化します。

ComcastはNVIDIAやHPEと連携し、会話エージェントやクラウドゲーミングの需要急増時でも高スループットと低コストを維持できることを実証しました。Akamaiは4400超のエッジ拠点に数千基のBlackwell GPUを配備し、リクエストごとに最適な計算層へ振り分けるオーケストレーション基盤を構築しています。

インドネシアのIndosatは国内にソブリンAI基盤を整備し、現地語対応のAIプラットフォーム「Sahabat-AI」を展開します。T-Mobileはスマートシティや配送ロボットなど物理AIの実証を進めており、セルサイトが5G通信と分散AI処理を両立できることを示しています。

NVIDIAはAIグリッドリファレンスデザインを公開し、分散拠点でのAI展開に必要なコンピューティング・ネットワーキング・ソフトウェアの構成要素を定義しました。Cisco、HPE、Armada、Rafayなどのパートナーがフルスタックソリューションの市場投入を進めており、通信事業者がAIバリューチェーンで新たな収益源を確保する動きが加速しています。

イスラエル・テルアビブ発のスタートアップNiv-AIが、GPU電力消費を最適化する技術で1200万ドルのシード資金を調達し、ステルスモードから正式に登場しました。CEOのTomer Timor氏とCTOのEdward Kizis氏が昨年設立した同社です。

AIデータセンターでは、GPUが計算タスクと通信を切り替える際にミリ秒単位の電力サージが頻発しています。NVIDIAのジェンスン・ファンCEOも「AI工場では膨大な電力が浪費されている」と指摘しており、業界全体の深刻な課題となっています。

データセンター事業者はサージに対応するため、一時的な蓄電設備の導入やGPU使用率のスロットリングを余儀なくされています。いずれの対策も高価なチップへの投資効率を最大30%低下させ、収益機会の損失につながっています。

Niv-AIはまずラックレベルの高精度センサーを設置し、ミリ秒単位でGPUの電力プロファイルを把握します。収集データをもとにAIモデルを構築し、データセンター全体の電力負荷を予測・同期する「コパイロット」の開発を目指しています。

同社は6〜8カ月以内に米国の複数のデータセンターで運用を開始する予定です。Glilot CapitalやGrove Venturesなどが出資しており、新規DC建設が用地確保やサプライチェーンの問題で難航するなか、既存施設の容量を最大限に引き出す「知能レイヤー」として注目を集めています。

Googleは、ミシガン州の電力会社DTE Energyの管轄エリアに新たなデータセンターを建設する計画を発表しました。同社は24時間稼働のクリーンエネルギーを送電網に直接供給し、州の電力信頼性向上とインフラ革新を推進します。

エネルギー供給の中核となるのは、太陽光発電、先進蓄電技術、需要柔軟性を組み合わせた2.7GWの新規電力資源です。DTE Energyとの「クリーン容量加速協定」により、石炭火力からクリーンエネルギーへの移行を加速させる構造となっています。

地域社会への貢献として、Googleは1000万ドル規模の「エネルギーインパクト基金」を設立します。住宅の断熱改修、省エネ技術革新、エネルギー人材育成など、住民の電気料金削減を目的としたプロジェクトに資金を提供します。

また、廃棄物処理企業AMPとの提携により、2030年までに20万トンのCO2除去を目指す契約を締結しました。AMP社のAI選別技術は、埋立地に送られる有機廃棄物を回収し、炭素を数百年固定できるバイオ炭に変換する仕組みです。

この技術は、バージニア州南東部公共サービス局と連携し、米国最大規模のリサイクルプロジェクトとして展開される予定です。廃棄物からのメタン放出を抑制し、周辺地域の大気質改善にも寄与することが期待されています。

Nvidiaは2026年のGTCにおいて、AIエージェント向けの新たなモジュラー型リファレンスアーキテクチャ「BlueField-4 STX」を発表しました。GPUと従来型ストレージの間に専用のコンテキストメモリ層を挿入し、推論時のボトルネックを解消する設計です。

STXが解決を目指すのは、KVキャッシュデータの処理遅延です。KVキャッシュとは、LLMが推論時に保存する中間計算結果であり、エージェントがセッションやツール呼び出しを跨いで文脈を維持するために不可欠です。コンテキストウィンドウの拡大に伴いキャッシュも肥大化し、従来のストレージ経由ではGPU利用率が低下していました。

STXはNvidia自身が直接販売する製品ではなく、ストレージパートナー向けのリファレンスアーキテクチャです。新型BlueField-4プロセッサにVera CPUとConnectX-9 SuperNICを統合し、Spectrum-X Ethernet上で動作します。ソフトウェア面ではDOCAプラットフォームに「DOCA Memo」を追加し、プログラマブルな最適化基盤を提供します。

パートナーにはDell、HPE、NetApp、VAST Dataなどストレージ大手12社が共同設計に参加し、CoreWeave、Oracle Cloud、LambdaなどAIネイティブクラウド8社も採用を表明しています。IBMはSTX共同設計者であると同時に、Nvidia自身がIBM Storage Scale System 6000をGPU分析基盤に採用したことも発表されました。

STXの登場は、エンタープライズAI基盤においてストレージ層がGPU調達と同等の重要な意思決定対象になることを示唆しています。ただし、性能値の比較ベースラインは未公開であり、導入判断には詳細な検証が必要です。2026年下半期にパートナー各社からSTXベースの製品が提供開始される見通しで、今後12カ月以内にストレージ更新を検討する企業は選択肢として考慮すべきです。

Tower SemiconductorとScintil Photonicsは2026年3月、AIデータセンター向けとして世界初となる単チップDWDM（高密度波長分割多重）光エンジンの量産を発表しました。この技術により、1本の光ファイバーで複数の光信号を同時に伝送でき、消費電力と遅延を大幅に削減します。

AIデータセンターでは、数十基のGPUとメモリを一体的に動作させるスケールアップネットワークが求められています。従来の銅線接続では帯域幅と遅延の限界があり、光接続への移行が急務となっていますが、レーザーそのものをシリコンチップに統合する技術が欠けていました。

ScintilのSHIP技術は、標準的な300mmシリコンフォトニクスウェハー上にレーザー、フォトダイオード、変調器を統合します。InP系半導体ダイをウェハーの必要箇所にのみ接合することで、高価な材料の使用量を最小限に抑えつつ、フォトリソグラフィで高精度な波長安定性を実現しています。

完成品のLEAF Lightチップは、1ファイバーあたり8または16波長を出力し、最大1.6Tbpsのデータ速度を達成します。従来の単一チャネル400Gbps伝送に対し、50Gbpsを8チャネルに分散する「遅く広く」のアーキテクチャにより、電力効率とファイバーあたりのデータ容量が飛躍的に向上します。

最大の利点はGPU利用率の改善です。高帯域チャネルでの誤り訂正処理が遅延を増大させるのに対し、低帯域DWDMで複数GPUを接続すれば利用率を倍増できます。Scintilは2026年末までに数万個を出荷し、翌年には生産量を10倍に引き上げる計画で、2028年の本格導入に向けサプライチェーンを整備しています。

Googleは2026年後半、ロンドンのキングスクロス駅隣接地に新たなAI研究開発拠点「Platform 37」を開設すると発表しました。同施設にはAIについて市民が学べる公開スペース「The AI Exchange」も併設されます。

施設名の「Platform 37」は、駅の隣という立地と、2016年にDeepMindのAlphaGoが囲碁世界王者イ・セドル氏に勝利した際の画期的な一手「Move 37」に由来しています。この勝利は現代AI時代の幕開けとされています。

AlphaGoの成功以降、DeepMindは材料科学、核融合エネルギー、数学的推論、生物学など多分野でAIによる科学的発見を加速させてきました。Platform 37ではこうした研究をさらに推進する方針です。

建築はビャルケ・インゲルス氏とヘザウィック・スタジオが設計を担当し、Google史上最も野心的な建物となります。低炭素建材を使用し、柱のない柔軟な内部空間を実現する革新的な吊り構造を採用しています。

1階に設置される「The AI Exchange」では、無料の教育プログラムやインタラクティブ展示、文化イベントを通じて、一般市民がAIの社会的影響について学び議論できる場を提供します。ロンドン野生生物トラストと連携した屋上庭園も整備されます。

米オレゴン州ポートランドのスタートアップCanopiiは、種まきから収穫まで人手を一切介さない完全自律型ロボット温室の開発に成功したと発表しました。創業者のDavid Ashton氏がカリフォルニアの干ばつを目の当たりにした経験が着想の原点です。

同社の温室はバスケットコート1面分の面積で年間約1万8千キログラムの農産物を生産できます。水道の蛇口1本分の水量と家庭用電力（100アンペア・240ボルト）だけで稼働し、資源効率の高さが大きな特徴となっています。

現在はハーブやチンゲンサイ、カイランなどの特殊葉物野菜の栽培に対応しています。温室はGK Designs社が製造を担当しており、自動車のように量産可能な設計を目指しています。

これまでの調達額は約360万ドルで、うち230万ドルは米国立科学財団（NSF）などの助成金が中心です。Bowery FarmingやPlentyなど巨額調達後に破綻した垂直農業企業の失敗を教訓に、VC資金に頼らず慎重に開発を進めてきました。

今後はポートランド中心部に初の商用農場を建設する計画です。学校やレストラン、カジノなどからの引き合いもあり、将来的にはフランチャイズ方式での全国展開とベンチャー資金の調達も視野に入れています。

NVIDIAのジェンセン・ファンCEOは2026年1月のダボス会議で、AIを「5層のケーキ」として定義しました。エネルギー・チップ・インフラ・モデル・アプリケーションの5層が相互に依存し、これが人類史上最大のインフラ整備になると宣言しました。

従来のソフトウェアは人間が記述したアルゴリズムを実行するだけでしたが、AIは非構造化情報を理解しリアルタイムで知能を生成します。この根本的な変化がコンピューティングスタック全体の再設計を必要とした、とファン氏は説明しました。

現在は数千億ドルの投資が行われていますが、必要なインフラの大半はまだ存在しません。世界各地でチップ工場・コンピュータ組立工場・AIファクトリーが空前の規模で建設されており、電気工事士や配管工など高技能・高待遇の職が大量に必要とされています。

AIは知識労働の生産性も向上させます。放射線科医の例では、AIがスキャン読み取りを支援しても診断医の需要は増加しています。生産性が容量を生み、容量が成長を生むというサイクルが実証されています。

オープンソースモデルは世界中の研究者・企業・国家がAIに参加する基盤となっています。DeepSeek-R1のような強力な推論モデルの無償公開はアプリ層の採用を加速し、インフラ・チップ・エネルギー全層への需要を押し上げた好例です。

ファン氏はAIをもはや一企業・一国の問題ではなく、すべての企業が活用しすべての国が構築する現代世界の基礎インフラと位置づけました。今後の構築速度・参加の広さ・責任ある展開がこの時代の形を決めると締めくくりました。

MITメディアラボのジョセフ・パラディソ教授が、センシング技術を芸術・医療・生態学の分野横断的に応用する研究でIEEEフェローに選出されました。同氏は物理学の博士号を持ち、レスポンシブ・エンバイロメンツ研究グループを率いています。

パラディソ教授はウェアラブルセンシングの先駆者として、1997年に片足16個のセンサーを埋め込んだ靴を開発しました。装着者の動きがアルゴリズムを通じてリアルタイムで音楽を生成する仕組みで、拡張ダンスパフォーマンスを実現しました。

当時は多数のセンサーを列挙すると笑われたと同教授は振り返りますが、現在ではスマートウォッチが同様の計測を日常的に行っています。初期のプロトタイプから日用技術への進化は、同教授の研究が現代のウェアラブル機器の基盤を築いたことを示しています。

研究は個人から集団へと拡大し、ダンスアンサンブルが集合的な動きで音楽を創るプラットフォームを開発しました。2006年にはエリートアスリートを支援する医師と連携し、小型ウェアラブルセンサー群で怪我リスク・パフォーマンス・回復を現場で評価する技術を実用化しています。

近年はナショナルジオグラフィックの探検家と協力し、ボツワナのライオンやハイエナ、チリのヤギに低電力追跡デバイスを装着しています。さらにパタゴニアではAI搭載音響センサーで絶滅危惧のミツバチ個体群を監視し、生態系の変化を把握する新たな手段を提供しています。

パラディソ教授の研究は、技術の目新しさ自体が目的ではなく、人間がより知覚的になり、より深くつながり、大きなシステムの中での自分の位置を認識するための増幅装置としてテクノロジーを活用する姿勢を貫いています。MITの基礎研究が長期にわたり新分野を開拓する好例です。

米国とイスラエルがイランへの攻撃を開始し紛争が激化する中、エネルギーインフラが戦争の重要な焦点となっています。イランはホルムズ海峡への機雷敷設を開始し、世界の石油消費量の5分の1が通過する同海峡の安全な航行が脅かされています。

原油価格はアジア市場で1バレル120ドル近くまで急騰しました。当初は船舶の保険料上昇が主な問題でしたが、現在は航行の安全そのものが懸念されており、ホルムズ海峡を通過する船舶はほぼゼロとなっています。多くの産油国が生産停止を始めています。

米国は世界有数の石油生産国であり、エネルギー自給戦略が当初の価格上昇から消費者を一定程度守りました。しかし米国は石油輸出を通じて国際市場に参加しているため、紛争が長期化すればガソリン価格への上昇圧力は避けられないと専門家は指摘します。

天然ガスについては、米国は国内生産・消費が主体のため欧州や日本ほどの価格感応度はありません。ただし米国はLNG主要輸出国でもあり、海外のガス価格上昇が輸出を促進し、国内価格にも上昇圧力を生む構造があります。

米国のデータセンター建設の大半は天然ガスで電力を賄っており、短期的に電力価格が危機的水準に達する可能性は低いとされます。しかし紛争長期化でガス価格が上昇すれば電気代に波及し、データセンターが消費者の電気料金を押し上げているとの住民の不満をさらに強めると見られています。

2016年3月、DeepMindのAIシステムAlphaGoがソウルで囲碁世界王者イ・セドルを破り、専門家の予測より10年早くAI史の転換点を刻んだ。2億人以上がその対局を見守った。

第2局のムーブ37は、人間の棋譜から逸脱した前例のない一手であり、プロ解説者が最初は誤りと判断するほど奇抜だった。しかし約100手後、その石は勝利の要となり、AIが人間の模倣を超えた独自戦略を生み出せることを証明した。

AlphaGoの技術的核心は深層強化学習と高度な探索アルゴリズムの組み合わせだ。その後継のAlphaZeroはチェス・将棋・囲碁を自己対戦のみでマスターし、専用チェスエンジンのStockfishをも凌駕する戦略を独自に発見した。

この手法は生命科学へ転用され、2020年にAlphaFold 2がタンパク質折り畳み問題を解決。全200万種のタンパク質構造をオープンデータベースで公開し、現在300万人超の研究者がマラリアワクチンから耐性菌研究まで活用している。2024年にはノーベル化学賞受賞につながった。

DeepMindは今後、Geminiの世界モデル、AlphaGoの探索・計画技術、AlphaFoldなどの専門AIツールの組み合わせがAGI実現の鍵と見ており、クリーンエネルギーや未解明疾患の克服を目指す「科学の黄金時代」の到来を宣言している。

Anthropicは、アジア太平洋地域で4番目となるオフィスをシドニーに開設すると発表しました。既存の東京、ベンガルール、ソウルに加え、オーストラリアとニュージーランドの企業からの強い需要に応える形での進出となります。

同社の国際事業責任者クリス・チアウリ氏は、金融サービス、農業技術、クリーンエネルギー、ヘルスケアなど国家的重要分野でのAI活用に期待を示しました。現地チームの採用を進め、地域固有の課題に対応したClaudeの開発を目指します。

すでにCanva、Quantium、コモンウェルス銀行など豪NZの革新的企業との協業実績があります。AgTech、物理AI、気候テックなど多様な分野のスタートアップとも連携を拡大していく方針です。

Anthropicの経済指標によると、人口比でのClaude.ai利用率は豪州が世界4位、NZが8位です。両国ではコーディング、教育、研究分野での利用が顕著であり、これらのトレンドに沿った現地パートナーシップの構築を進めています。

さらに同社は、オーストラリアでの計算基盤拡充も検討しています。民主主義国家がAI開発を主導すべきという信念のもと、サードパーティパートナーの既存インフラを活用した現地容量の追加を計画しており、データ主権要件を持つ企業・政府機関の要望に応えます。

Anthropicは2026年3月、強力なAIが社会にもたらす課題に取り組む新組織「The Anthropic Institute」の設立を発表しました。共同創業者のジャック・クラーク氏が「公益担当責任者」として同研究所を率います。

同研究所は、AIシステムの限界を検証するフロンティア・レッドチーム、実社会での利用状況を調査する社会影響チーム、雇用・経済への影響を追跡する経済研究チームの3部門を統合・拡充して発足します。AI進歩の予測や法制度との関係についても新たな研究を進めます。

Anthropicは設立から5年間でAI開発が急速に進展したと指摘しています。同社のモデルは深刻なサイバーセキュリティ脆弱性の発見や幅広い実務の遂行、さらにはAI開発自体の加速にも活用されるまでに至りました。今後2年間でさらに劇的な進歩が続くと予測しています。

創設メンバーとして、イェール大学法科大学院・元Google DeepMindのマット・ボトヴィニック氏がAIと法の支配の研究を、バージニア大学のアントン・コリネック教授が変革的AIによる経済活動の本質的変容の研究を、元OpenAIのゾーイ・ヒッツィグ氏が経済研究とモデル開発の橋渡しをそれぞれ担当します。

研究所と並行して公共政策チームも拡充されます。元Stripe・ホワイトハウス国家安全保障会議出身のサラ・ヘック氏が政策部門を統括し、2026年春にはワシントンDCに初の拠点を開設予定です。モデルの安全性・透明性やエネルギー政策、輸出管理、民主的AI統治を重点課題として取り組みます。

RunwayのCEOであるSiqi Chen氏は、AI投資がバブルかどうかという議論の本質的な誤りを指摘しました。同氏によれば、人間はパターン認識に優れているため、AIをドットコムや暗号通貨と同じ「バブル崩壊」の物語に当てはめがちですが、AIは知的労働そのものを代替する初の技術であり、過去の類推は成り立たないと論じています。

市場がAIを正しく評価できない理由として、既存のバリュエーション手法が漸進的成長を前提としている点が挙げられています。DCF法や比較企業分析は、カテゴリ自体が変化する非連続的な技術革新に対応できず、四半期決算の論理で10年規模の投資判断を下そうとするため、資本の過剰投入と極端な結果のばらつきが生じるのです。

過去の汎用技術との比較についても、電力・コンピュータ・インターネット・モバイルはすべて人間の能力を拡張したものの、人間の認知がボトルネックであり続けました。AIはその認知作業自体を実行できるため、「優秀な人材を何人投入できるか」という従来の制約が根本的に変わります。新たな制約は何を問うべきかという判断力に移行しています。

実務の現場では変化がすでに進行しています。あるCFOの事例では、Claudeを使ってSQLクエリを即座に生成し、アナリストの役割が作業者から戦略助言者へ転換しました。対応する関係者は3人から15人に増加し、人員削減なく生産性が向上しています。GitHub Copilotのようなツールはジュニアエンジニアの即戦力化を実現し、使うほど改善される点がハンマーなどの従来の道具と決定的に異なります。

懐疑論者の指摘するハイプの過熱は事実としつつも、それがAIの本質的な影響を否定する根拠にはならないと同氏は結論づけています。ドットコムバブルでPets.comは破綻しましたが、インターネットは世界を変えました。最も早く自動化される業務は「専門性を要するが反復的」「戦略業務のボトルネック」「検証は容易だが生成は困難」という3つの特性を持ち、すでに変革が静かに進んでいます。

英国のAIインフラ企業Nscaleは2026年3月、シリーズCラウンドで20億ドルを調達し、企業評価額が146億ドルに達したと発表した。同社の元Meta COOシェリル・サンドバーグ、元英国副首相ニック・クレッグらが新たに取締役会に加わった。

今回の調達はNvidiaやDell、Blue Owlなどが参加するプレシリーズCのSAFE4億3300万ドルを含む総額であり、Goldman SachsとJPMorganが支援に関与していることからIPO準備との見方が広がっている。CEOのジョシュ・ペイン氏は「今年中にも上場を検討」と述べた。

Nscaleはノルウェーの上場企業Akerとの合弁事業「Stargate Norway」を完全管理下に移行することで合意した。同プロジェクトは2026年末までにNvidiaのGPU10万基稼働を目指し、OpenAIが初期顧客として名を連ねている。

事業提携面ではMicrosoftとの契約拡大により、欧州3拠点と米国1拠点のデータセンターに約20万基のNvidia GPUを展開することが決まっている。DellやNvidiaも今回のシリーズCに出資しており、戦略的連携が一段と深まっている。

Nscaleはエネルギーからデータセンター、コンピューティング、オーケストレーションソフトウェアまでの垂直統合モデルを採用し、低コストの再生可能エネルギーを活用しながら欧州・北米・アジアでのインフラ拡充を加速させる方針だ。

Google、Meta、Microsoft、Oracle、OpenAI、Amazon、xAIの7社が2026年3月4日、ホワイトハウスでトランプ大統領の「料金支払者保護誓約」に署名しました。AIデータセンターの急増による電気料金高騰から一般家庭を守ることが目的です。

誓約の核心は、データセンターに必要な新規発電設備と送電インフラの増強費用をテック企業が全額負担する点にあります。データセンターが想定ほど電力を使わなかった場合でも、企業側が費用を負担するため、地域住民が座礁資産のリスクを背負うことはありません。

背景には、AIデータセンターへの反対運動の広がりがあります。2025年には全米の家庭用電気料金が前年比13%上昇し、エネルギー省はデータセンターの電力需要が2028年までに2〜3倍に増加すると推計しています。一部の地域ではデータセンター建設計画が住民の反対で頓挫する事例も出ていました。

各社は緊急時にバックアップ電源を地域の送電網に提供することも約束しました。厳冬や猛暑による電力需要のピーク時にデータセンターの使用量を抑制し、停電リスクを軽減する措置です。テキサス州では昨年、緊急時にデータセンターの電力使用を制限できる法律が成立しています。

xAIの親会社SpaceXのショットウェル社長は、1.2ギガワットの発電所をスーパーコンピューターの主電源として開発すると表明しました。ただし同社はテネシー州とミシシッピ州で無許可のガスタービンによる大気汚染をめぐり、NAACPから2度の訴訟警告を受けています。誓約は法的拘束力を持たず、各社が電力会社や州政府と自主的に交渉する必要があります。

NXPは2026年3月5日、組み込みプラットフォーム上でロボットAIを動作させるための実践ガイドをHugging Faceと共同で公開しました。データ収録からVLAモデルの微調整、オンデバイス最適化までの一連の手法を体系的に示しています。

Vision-Language-Action（VLA）モデルは、視覚と言語の理解に基づきロボットの動作を生成する次世代技術です。しかし組み込み環境では計算資源やメモリ、消費電力の制約があり、リアルタイム制御との両立が大きな課題となっています。

データ収集ではカメラの固定設置、照明の統一、対象物とのコントラスト確保が重要とされています。特にグリッパーに装着したカメラが精密操作の成功率を大幅に向上させることが確認されました。作業空間を11クラスタに分割し、各クラスタで多様な開始位置を記録する手法が推奨されています。

最適化ではVLAモデルをビジョンエンコーダ、LLMバックボーン、アクションエキスパートの3ブロックに分解し、それぞれ独立に量子化を適用しました。ビジョンとLLM部分は4〜8ビット量子化が可能な一方、ノイズ除去を繰り返すアクション部分は高精度を維持する必要があります。

NXP i.MX 95プロセッサ上でACTポリシーを実行した結果、最適化モデルで推論レイテンシ0.32秒、テストセット精度100%、全体精度89〜96%を達成しました。非同期推論により動作中に次の指令を並行生成でき、滑らかなロボット制御を実現しています。今後はシミュレーション環境や強化学習を活用し、より複雑なタスクへの展開を目指します。

洋上風力開発企業のAikidoは、ノルウェー沖の浮体式風力タービンの水中ポッドに100キロワット規模のデータセンターを沈設する実証実験を今年中に実施すると発表しました。AI向けデータセンターの電力不足が深刻化する中、海上での新たな解決策を提示しています。

実証が成功すれば、2028年には英国沖に15〜18メガワットの風力タービンと10〜12メガワットのデータセンターを組み合わせた大型版の展開を計画しています。洋上風力は陸上より風が安定しており、小型蓄電池で無風時も補えるとされます。

海中データセンターの最大の利点は、電源との近接性です。風力タービンが真上にあるため送電損失がほぼなく、冷たい海水による自然冷却も可能です。宇宙空間では真空中の放熱が難題ですが、海中ではこの問題を回避できます。

住民の反対運動、いわゆるNIMBY問題も洋上なら解消されます。陸上データセンターは騒音や環境汚染への懸念から地域住民の反発を招きがちですが、沖合であればそうした摩擦は生じません。

一方で海洋環境特有の課題もあります。海水の腐食性に対し、筐体や電力・通信接続部の防食処理が不可欠です。マイクロソフトは2018年にスコットランド沖で同様の実験を行い、850台超のサーバーのうち故障はわずか6台と好成績でしたが、2024年までにプロジェクトを終了しています。

MITの研究チームは、数百の設計変数を持つ複雑なエンジニアリング問題を従来手法の10〜100倍の速度で解く新たな最適化手法を開発しました。国際学習表現会議（ICLR）で発表される本研究は、古典的なベイズ最適化に基盤モデルを組み合わせた点が革新的です。

本手法の中核は「表形式基盤モデル」と呼ばれる生成AIです。大規模言語モデルがテキストを扱うように、この基盤モデルは膨大な表形式データで事前学習されており、スプレッドシート版ChatGPTとも形容されます。エンジニアリング分野ではテキストより表形式データが一般的であり、実務との親和性が高い点が特徴です。

従来のベイズ最適化では反復ごとに代理モデルの再学習が必要で、変数が増えると計算コストが急増していました。新手法では事前学習済みの基盤モデルをそのまま使用するため再学習が不要であり、異なる問題にも一つのアルゴリズムで対応できます。設計空間のうち結果に最も影響する変数を自動的に特定し、探索を集中させる工夫も施されています。

60件のベンチマーク問題で5つの最先端手法と比較した結果、電力系統設計や自動車の衝突試験シミュレーションなど現実的な課題で一貫して最良の解を高速に発見しました。問題の次元数が増えるほど優位性が拡大する傾向も確認されています。ただしロボット経路計画など一部の課題では既存手法を上回れず、訓練データの網羅性が課題として残ります。

研究チームは今後、表形式基盤モデルの性能向上手法を研究するとともに、数千から数百万変数を持つ艦船設計などへの適用を目指しています。基盤モデルを言語や画像認識だけでなく科学・工学ツール内部のアルゴリズムエンジンとして活用する潮流を示す成果として、創薬や材料開発など高コスト評価を伴う分野への波及が期待されます。

Amazon、Google、Meta、Microsoft、xAI、Oracle、OpenAIの米テック大手7社は、ホワイトハウスで開催されるイベントにおいて、データセンター向け電力を送電網に頼らず自社で発電する誓約に署名する予定です。

トランプ大統領は先週の一般教書演説でこの計画を称賛し、「AIデータセンターの電力需要によって誰の電気料金も上がらない」と約束しました。しかし業界幹部らは、この誓約に拘束力はないと示唆しています。

専門家はデータセンターの電力需要増加から消費者を完全に守ることは事実上不可能と警告しています。ハーバード大学ロースクールのアリ・ペスコー氏は、接続方式に関わらず需要増加は避けられないと指摘しました。

実際に米国の住宅用電気料金は2月に前年比6%上昇しており、データセンターが集中するニュージャージー州では16%、ペンシルベニア州では19%の値上げが報告されています。老朽化したインフラ更新やイラン情勢も価格上昇要因です。

BloombergNEFのデータによると、米国のデータセンター電力需要は2024年の約35GWから2035年には106GWへと3倍超に拡大する見通しです。自前発電の主力となるガスタービンは供給不足で、継続的な電力供給にも課題が残ります。

トランプ大統領は2026年3月、ホワイトハウスでMicrosoft、Meta、OpenAI、xAI、Google、Oracle、Amazonの代表者を集め、データセンターの電力コストを消費者に転嫁しないとする「電気料金保護誓約」への署名式を開催しました。

この誓約は法的拘束力を持たない自主的なもので、各社が自社の電力需要を自前で賄い、送電網の強化やクリーンエネルギーへの投資を進めることを約束しています。Googleはブログで原子力や地熱エネルギーへの投資、電力会社との費用負担枠組みなど具体策を公表しました。

しかしハーバード大学のアリ・ペスコー氏は「これは演劇だ」と指摘します。電力料金は公益事業規制当局が管理しており、ホワイトハウスや個別企業が消費者の電気料金を実質的に変える手段は限られているためです。電力会社のビジネスモデルはコストを全利用者に社会化する構造になっています。

データセンター問題は有権者の関心事として急浮上しています。世論調査では自宅近くへの建設を支持する有権者は30%未満にとどまり、複数の州で建設モラトリアム法案が提出されています。ジョージア州では消費者へのコスト転嫁を禁じる法案が電力大手ジョージアパワーの反対で頓挫する事態も起きました。

連邦レベルでは上院で超党派の消費者保護法案が提出されていますが、中間選挙の年には成立が困難との見方もあります。専門家は、誓約の最大の意義は問題の存在を認めたこと自体にあると評価しつつ、実効性ある対策には立法措置が不可欠だと強調しています。

Microsoftは、量子コンピュータで生成した高精度な電子挙動データをAIの学習に活用し、化学シミュレーションの精度と速度を飛躍的に向上させるハイブリッド手法を提案しました。従来の古典計算では近似に頼らざるを得なかった電子相関の問題を根本的に解決する狙いです。

この構想は物理学者パーデュー氏が提唱した計算複雑性の階層「ヤコブの梯子」を拡張したものです。梯子の下段は高速だが低精度、上段は高精度だが計算コストが膨大という従来の制約を、量子計算で上段の精度を現実的なコストで実現し、AIで高速化するという二段階で克服します。

実績として、Microsoftは太平洋北西国立研究所（PNNL）と共同で3200万種以上の電池材料候補をAIで評価しました。従来手法では約20年かかる探索を1週間未満で完了し、最終的にナトリウムを使用しリチウムを70%削減した固体電解質のプロトタイプ電池を製作・試験しています。

将来的には、量子精度のAIモデルが触媒設計や創薬、大気中の炭素固定、永久化学物質の除去など幅広い分野で活用される見通しです。反応経路のエネルギー障壁を正確に計算することで、有望な候補物質を初回で正しく特定する「ファーストタイムライト」の実現が期待されます。

ただし実用化には約100万個の物理量子ビットと1000兆分の1という極めて低いエラー率が必要です。DARPAの見通しでは高忠実度量子計算機は10年以内に実現可能とされており、化学者・量子計算・AI研究者の分野横断的な協力が不可欠だとMicrosoftは強調しています。

米Nvidiaは2026年3月2日、フォトニクス技術を開発するLumentumとCoherentの2社にそれぞれ20億ドル、合計40億ドルを投資すると発表しました。AIデータセンターの高速データ通信を支える光学技術の確保が目的です。

両社との契約は複数年にわたる非独占的なもので、先進レーザー部品の大規模購入契約と将来の生産能力へのアクセス権が含まれます。研究開発や製造拡大の支援も盛り込まれており、Nvidiaの長期的な光学戦略が明確になりました。

背景には、AnthropicのClaude CoworkやMicrosoftのCopilot Tasksなどエージェント型AIの普及があります。複数タスクの同時実行に必要な帯域幅が急増しており、銅線ケーブルでは対応が困難になりつつあります。

光ファイバーは銅線と比べて大幅に高い帯域幅と低遅延を実現でき、消費電力も少ないという利点があります。Nvidiaは2020年に買収したMellanoxのネットワーク技術でNVLinkを強化した実績があり、今回の投資はその延長線上にあります。

フォトニクスへの注目はNvidiaに限りません。DARPAは先月、AI向けフォトニックコンピューティングの研究提案を公募しました。競合のAMDも2025年にシリコンフォトニクス企業Enosemiを買収しており、業界全体で光学技術への投資が加速しています。