【液冷と液浸、ハイパースケールとユニットモデルの分岐点】AIデータセンター設計のリスクとビジネスモデル変革

テーマ

データセンター

日付

2026年08月18日

時間

10:00~12:00

場所

SSK セミナールーム 東京都港区西新橋2-6-2 ザイマックス西新橋ビル4F

概要

事前に、セミナー講師へのご期待、ご要望、ご質問をお受けしております。
可能な限り講義に盛り込んでいただきますのでお申込フォームの質問欄を是非ご活用ください。

■ライブ配信について
<1>Zoomにてライブ配信致します。
<2>お申込時にご登録いただいたメールアドレスへ視聴用URLとID・PASSを開催前日までにお送り致しますので、開催日時にZoomへご参加ください。

■アーカイブ配信について
<1>開催日より3~5営業日後を目安にVimeoにて配信致します。
<2>お申込時にご登録いただいたメールアドレスへ収録動画配信のご用意ができ次第、視聴用URLをお送り致します。
<3>動画は公開日より2週間、何度でもご都合の良い時間にご視聴頂けます。

※会場又はライブ配信受講者様で、アーカイブ配信もご希望の場合は
 追加料金11,000円(税込)で承ります。
 ご希望の場合は備考欄に「アーカイブ配信追加受講希望」と記入ください。
※複数名でお申込の際は、アーカイブ配信追加受講者様の各ご芳名を
 備考欄に追記をお願い致します。


桑津調査房 代表
立命館大学 大学院経営研究科 客員教授
桑津 浩太郎(くわづ こうたろう) 氏

従来のハイパースケーラーは、床面積の拡大で空調効率と収益性を高める「恐竜」に似たビジネスモデルと言える。しかし、現在、GPUの発熱増や装置コスト高騰、エネルギー調達などが大規模投資の不透明感を強めており、ハイパースケーラーと同じ感覚で、AIデータセンターの大規模化が進むことへのリスクが懸念されている。
特に、冷却技術において、注目される水冷方式では5~10年以内のGPU要件に耐えられず、液浸方式が有力視されるが、これにともない建築全般、インフラの見直しが必要となる。結果として短期の需要増対応と中期の構造設計見直しのバランスをとるアプローチが必要となり、熱・エネルギー・重量を制御できるコンテナ等の小規模ユニット群運用が当面の現実解として浮上している。

1.AIデータセンター市場の現状
2.AIデータセンターのビジネスモデルとリスク
 ・冷却  
 ・水  
 ・社会受容性  
 ・投資  
 ・規制
3.ユニット型データセンターモデルの評価
 ・見劣りする収益構造  
 ・液浸冷却との親和性
 ・大規模AIデータセンターとの棲み分け
4.質疑応答/名刺交換

桑津 浩太郎(くわづ こうたろう) 氏
2024年6月 株式会社野村総合研究所 退職 研究理事。
2006年から、コンサルティング事業本部情報通信コンサルティング部部長。
情報通信分野での調査、コンサルティングに従事。
現在、桑津調査房 代表、立命館大学客員教授、総務省情報通信審議会委員等。

主催者

株式会社新社会システム総合研究所

受講料

有料

詳細・
お申し込み

https://www.ssk21.co.jp/S0000103.php?gpage=26438