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今泉大輔です。2026年6月5日（金）に情報機構において、主に米国など海外のAIサーバー/AIデータセンターで使用されている液冷技術・液冷製品に関するセミナーをエンジニアの方々向けに実施しました。日本で初めて公開される内容を多数含んでいます。私の立ち位置はリサーチャーでありまして、前職で度々やらせていただいた高難易度（理系分野）の海外素材市場・海外技術市場等の調査と同じ姿勢で調査を行い、特に意思決定権を持つエンジニアの方々にレポートする内容のセミナーとしてお話しさせていただきました。

13時から16時まで3時間かけて最新技術情報をたっぷりお伝えするセミナーとなりました。総合電機大手、化学大手、素材大手などの企業からエンジニアの方々にご参加いただきました。

今回販売するのは、このセミナーで配布した資料一式プラスアルファです。前職でフィーベースの調査をやっていた経験から、今回の資料一式を専門の調査会社に発注すると、少なく見積もっても500万円、プレミアムの付く総研であれば1,000万円近い請求となる内容です。（Vertivに関する資料5は、これ1本だけでも300万円の価値があります）

調査に用いたAIはGoogle Gemini 3.5。Deep Research機能を併用し、独自の構造化プロンプトを噛ませて、米国等海外の最新動向をフルに抽出しました。また必要に応じてレポートの内容をGoogle NotebookLMに読ませて、高解像度のスライド資料を作成しています。このように最新のAIを駆使して作成した資料集であるため、今回お届けする2万2,000円という価格での頒布が可能となっています。

決済ツールとしてオンラインコンテンツ販売では定評のある Codoc を採用しました。資料一式をダウンロードしていただくためには、初回だけ、Codocへの会員登録（IDとパスワード）が必要になります。（さっつーのAIエージェントとしては、IDとパスワードをいただきません。決済ツール運営会社 Codoc が貴殿のIDとパスワードを保持する形になります。）　なおCodocでは決済エンジンとして世界最大手のStripeを使用しています。

同じ資料一式をnoteの今泉大輔のところでも購入できるようにします。2026年6月15日頃には準備が整いますので、noteに慣れている方はそちらをご利用ください。

簡易な領収書が発行される仕様ですが、別途、領収書が必要な場合は、　info@sattu-ai-agent.com までお問い合わせ下さい。

情報機構　オンラインセミナー　2026年6月5日開催（終了）13:00 – 16:00　受講料：3万8,000円

講師：株式会社インフラコモンズ　代表　今泉大輔

[内容見本]

配布した資料の点数も多く、A4で100ページ前後の分量である訳ですが、今泉のセミナーの特徴として、資料は全て「読めばお分かりいただけるスタイル」で記述しています。毎回のセミナーではA4 50ページ〜100ページの配布資料を作成し、好評をいただいています。

今回有償配布する資料一式をお配りしたセミナー（実施済み）の内容紹介：次世代AIデータセンターにおける冷却インフラと熱循環システム

～NVIDIA GPUアーキテクチャの進化に伴う材料の考察～

（なおセミナー会社の慣行として実施済みセミナーの案内ページは削除されています。誤った参加申込が発生するのを防ぐための業界慣行だと思われます。）

【イントロダクション】　（2026/6/5に終了したセミナー告知のイントロダクションです）

NVIDIAのGPUアーキテクチャは、H100からBlackwell、そして最新のVera Rubin（ヴェラ・ルービン）へと驚異的なスピードで進化を続けています。しかし、計算能力の爆発的向上は、同時に「熱」という巨大な物理的課題を突きつけました。GPU1基あたりの熱設計電力（TDP）は、かつての数百ワットから、最新世代では1,400Wを超え、データセンターの設計思想は「空冷」の限界を超えて「液冷」、さらには「熱循環」へとシフトしています 。

本セミナーでは、材料、素材、化学工学の第一線で活躍する皆様を対象に、AIデータセンターを「知能を製造する巨大な化学プラント」と定義し、その冷却インフラを支える材料科学の最前線を三つの世代にわたって詳解します。

• 旧世代（空冷の時代）：AIデータセンターではない、従来型のデータセンター。日本では印西地区に集積しているほとんどのデータセンターにおいては、周知のように、サーバーの冷却方式は「空冷」と相場が決まっていました。NVIDIAのHopper, Blackwellを搭載したAIサーバー（GPUサーバー）の時代になり、電力密度や熱密度が桁違いの水準となり、冷却に求められるスペックが様変わりしています。
• 現行世代（Blackwell）： ダイレクト・ツー・チップ（DLC）や液浸冷却において、熱界面材料（TIM）や冷却液の化学組成がいかにチップの寿命と性能を左右しているのか。相変化材料（PCM）を用いたPTM（Phase Change Materials）の重要性を分析します 。
• 次世代（Vera Rubin）： NVIDIA Omniverseを用いたデジタルツイン上で、IT（情報技術）とOT（運用技術）をいかに物理的に高精度にシミュレートし、材料選定の最適化を行っているのかを解説します 。また、GTC 2026で発表された最新の「45°C温水冷却」という破壊的パラダイムに焦点を当てます 。排熱は廃棄物ではなく、地域冷暖房等に利用するエネルギー源として再利用されます。

本セミナーの受講対象者

1. 材料・素材・化学メーカーの研究開発・技術者

• 放熱材料・熱界面材料 (TIM) 開発者: NVIDIA Blackwell/Vera Rubin世代で不可欠となる高熱伝導相変化材料（PCM）や、ポンプアウト現象を抑制するポリマー複合材料の開発に携わる方。
• 冷却液・機能性流体開発者: ダイレクト・ツー・チップ（DLC）や液浸冷却に用いられる、誘電体流体、低GWP冷媒、インヒビター（腐食抑制剤）の組成設計を行う方 。
  
• 高機能樹脂・エラストマー開発者: 45°C以上の温水冷却環境下で、長期的な耐熱・耐加水分解性が求められる配管・シール部材の開発者 。
  
• 触媒・水素技術開発者: データセンター排熱をエネルギー源とする高温水蒸気電解（SOEC）用電極材料や、蓄熱用PCMの研究者 。

2. ハードウェア・インフラ設計エンジニア

• サーバー筐体・冷却デバイス設計者: GPUサーバーの熱設計電力（TDP）上昇に伴う、コールドプレート、ヒートシンク、ファン、CDU（冷却液分配ユニット）の材料選定や構造設計を担当する方。
• データセンター設備設計・施工者: 水冷・液浸冷却システムへの刷新や、排熱回収・地域暖房連携システムの機械・配管設計に携わるゼネコン・サブコンの技術者。

3. データセンター運用・企画・マネジメント層

• ITインフラ・AIプラットフォーム選定者: NVIDIAのロードマップ（Blackwell、Vera Rubin）に基づき、次世代AI Factoryの構築・運用管理を担当する情報システム部門の方。
• サステナビリティ・施設管理担当者: PUE（電力使用効率）の改善や、カーボンニュートラル実現のために排熱有効活用の技術評価を行う担当者 。

4. 戦略投資・事業開発担当者

• 新規事業開発者: AIデータセンター市場の急拡大を背景に、冷却インフラ市場や熱利用ビジネス（水素、地域暖房）への参入を検討している企業の企画担当者 。

このセミナーは、NVIDIAの最新Blueprint DSXがもたらす「45°C温水冷却」や「水素製造との統合」といった破壊的な技術変化を、材料科学の視点から紐解く構成となっています。そのため、これまでのデータセンタービジネスには縁がなかった化学・素材産業の方々にとっても、自社技術の新たな転用先を見出す重要な機会となります。

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NVIDIA AI半導体がBlackwell世代からVera Rubin世代へと移行する中で、AIサーバー/AIデータセンターの冷却技術が空冷から液冷へと大きく変化しつつあることはよく知られていますが、実際にどの技術がどのように実装されているかについては日本ではほとんど情報がない状況です。そこで本セミナーでは、過去に今泉が行った数回のAIデータセンター実務家向け（文系の方向け）セミナーの知見をベースに、液冷製品を開発する方々にも活用していただける最新の技術情報をふんだんに盛り込んだ資料を数点作成し、調べた内容について口頭で説明させていただく形にしました。

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セミナーで配布した/今回有償配布させていただく資料1〜資料6の内訳、PPT資料2本の内訳

資料1　A4 24ページ　次世代AIデータセンターにおける冷却技術の体系的分析：熱流体ダイナミクス、配管アーキテクチャ、および環境規制への移行ロードマップ

目次

【技術1】 2
AIデータセンターにおける熱密度の急増と冷却アーキテクチャの遷移 2
【用語解説】PUE（Power Usage Effectiveness：電力使用効率） 4
1. 指標の読み方 4
2. なぜ「冷却」と「材料」の文脈で重要なのか？ 4
3. 補足 5
【技術2】 5
ダイレクト・トゥ・チップ（DTC）冷却技術の配管構造と圧力損失特性 5
【技術3】 6
中間冷却層の熱力学：冷却水循環装置（CDU）とプレート式熱交換器（BPHE） 6
【補足説明】CDUのわかりやすい説明 8
【技術4】 9
液浸冷却（Immersion Cooling）における相変化と流路設計の比較分析 9
一相式液浸冷却（SLIC） 10
二相式液浸冷却（2-PIC） 10
【技術5】[ここが最重要！] 11
ASHRAE温湿度設計基準とファシリティレベルの排熱設計 11
【用語解説】　ASHRAE 12
【用語解説】チラーフリー 14
【用語解説】NVIDIA Omniverse DSX Blueprint for AI Factory Digital Twins 16
【用語解説】データセンターの熱流体解析（CFD） 17
【技術6】 20
化学物質規制に伴うポストPFAS液浸冷却流体の選定と移行の熱力学的課題 (Vera Rubin世代のGPUサーバーででファクトスタンダードが45度温水による冷却になった間接的な理由) 20
【用語解説】PFAS（有機フッ素化合物）とは？ 20
結論：次世代AIデータセンターにおける統合冷却アーキテクチャの提言 23
引用文献 23

[ダウンロードしていただける資料1]　（見本の画像）

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資料2　A4 26ページ　AIデータセンターとAIサーバーにおける冷却技術の革新と市場動向分析

目次

1. AIサーバー高密度化に伴う熱管理のパラダイムシフト 2
   1.1 空冷システムの物理的限界とファシリティインフラへの波及効果 2
   【用語解説】NVIDIAのラックスケールシステム 「Blackwell GB200 NVL72」 3
2. 概念を覆すシステムアーキテクチャ 3
3. 驚異的な計算スペックとメモリ帯域 3
4. 電源および物理インフラの要求仕様 4
5. 極限の熱管理とダイレクト液冷技術 4
   【用語解説】ORV3（Open Rack Version 3） 8
   1.2 次世代半導体の熱設計電力（TDP）と液冷必須化 of トレンド 9
   【用語解説】ASICアクセラレータ 11
6. なぜASICアクセラレータが必要なのか（GPUとの決定的な違い） 12
7. 主要なAIハードウェア（CPU/GPU/FPGA/ASIC）の比較 12
8. 代表的な実例 12
9. メリットとデメリット（最大のトレードオフ） 12
   メリット 12
   デメリット 13
   【用語解説】パッシブOAM (Passive OAM) 13
   【用語解説】OCP ORV3規格準拠のクイックディスコネクト（QD） 14
10. 主要な冷却技術・方式の分類と構造的特性 15
    [スキップ] 2.1 ダイレクト・トゥ・チップ（DTC/DLC）技術と構成要素 15
    [スキップ] 2.2 液浸冷却（Immersion Cooling）システムの一相式と二相式 15
    2.3 ハイブリッドおよび空気支援型液冷（AALC）システム 16
11. 熱力学的・水力学的設計仕様と制御パラメータ 17
    3.1 NVIDIA GB200 NVL72 / MGX プラットフォームの液冷設計仕様 18
    3.2 負圧吸引技術と自動制御 19
12. 主要インフラベンダーの製品群と市場構造分析 20
    4.1 冷却市場の急成長トレンドとVertivの事業展開 20
    4.2 サプライヤ各社の差別化技術と製品スペック 21
    [スキップ] 5. ハイパースケーラーの独自液冷戦略と垂直統合モデル 23
    5.1 AWS（Amazon Web Services）の「IRHX」システムとサプライチェーンの垂直統合 23
    5.2 Metaの「$65B」インフラ投資計画とサイト別展開戦略 23
    5.3 Google（Alphabet）のTPU冷却進化マイルストーンと標準化イニシアチブ 25
13. 総括と熱管理インフラの将来展望 25
    引用文献 26

[内容の見本1]

[内容の見本2]

[ダウンロードしていただける資料2]　（見本の画像）

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資料2 B 　PPTスライドで17ページ　AIデータセンター 冷却技術の真相調査　熱管理のパラダイムシフトとハイパースケーラーの市場動向（資料2をスライド化したもの）

[ダウンロードしていただける資料2 B]（見本の画像）

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資料3　A4 15ページ　NVIDIA Blackwell世代におけるAIデータセンター・AIサーバー冷却技術総覧

目次

NVIDIA Blackwell世代におけるAIデータセンター・AIサーバー冷却技術総覧 1

1. イントロダクション：Blackwell/Blackwell Ultraアーキテクチャと極限の熱設計要求 2
2. 冷却技術のパラダイムシフト：空冷限界の超越と直接液冷（DTC）の必然性 3
3. 直接液冷（DTC）を構成するコアコンポーネント技術 4
   3.1 極限熱流束に対応する超精密コールドプレート 4
   3.2 インナーマニホールドとラックマニホールドの設計トポロジー 5
   3.3 OCP ORV3規格準拠のクイックディスコネクト（QD） 5
4. 特殊冷却制御テクノロジーと超高密度展開 6
   4.1 漏水を物理的に不可能にする陰圧吸引型冷却システム 6
   4.2 液対気（L2A）サイドカー技術による空冷レトロフィット：AWS IRHXの事例 6
5. 水質管理と冷媒化学要件：超高密度ループの長期稼働維持 7
   5.1 電気伝導度の制御とガルバニック腐食 7
   5.2 有機酸技術（OAT）に基づくインヒビターとLC25グリコール 7
   【補足事項】その他の冷媒について 9
6. データセンターインフラの再構築：物理荷重・電気供給・リファレンス設計 10
   6.1 床荷重、電気配線、および電源バックアップの技術的課題 10
   6.2 主要液冷リファレンスアーキテクチャの構造比較 10
   Vertiv 7MW ハイブリッドリファレンスデザイン (Design ID: RD020) 10
   Schneider Electric 142kW 超高密度液冷設計 11
   6.3 将来プラットフォームへのフォワード・コンパティビリティ（前方互換性） 11
7. 冷却技術サプライチェーンの構造と業界展望 11
   今泉注：複雑化・微細化するAIデータセンター向け液冷周り。製品・モジュール・システムの設計に不可欠なNVIDIA OmniverseのAIデータセンター用テンプレート「NVIDIA Omniverse Blueprint for AI Factory」。社内にリテラシーがない場合の解決法は、台湾企業との提携ないし買収 12
   ―― B100/B200搭載AIDCで発生する「現場の悪夢」 12
   1. 竣工直前の「電力死（パワー・デス）」 12
   2. サーバー室が「巨大なサウナ」と化す（液冷の設計ミス） 13
   3. 床の「物理的崩落」リスク 13
   4. 収益性をトドメ刺す「メンテナンス不能」のスパゲッティ状態 13
   教訓： 「デジタルツインは『保険』ではなく『必須の設計図』」 13
   7.1 グローバル液冷パートナーシップと主要ベンダーの製品ライン 14
   7.2 大規模スケールアウト展開の具体的事例 14
8. 結論：中長期データセンターロードマップへの提言 15

[ダウンロードしていただける資料3]（見本の画像）

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資料3 B 　PPTスライドで13ページ　NVIDIA Blackwell世代の熱の特異点　AIデータセンター冷却技術総覧とインフラ再構築へのロードマップ（資料3をスライド化したもの）

[ダウンロードしていただける資料3B]（見本の画像）

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資料4　A4 11ページ　[事例研究] ニデックの液冷ソリューションに関する専門的アナリシス

目次
[事例研究] ニデックの液冷ソリューションに関する専門的アナリシス 1

1. イントロダクションと市場の背景：空冷から液冷への不可避的なパラダイムシフト 4
2. ニデック製CDU（冷却液分配装置）の流体・熱力学システム設計 4
   In-Rack型CDUの仕様と設計思想 4
   In-Row型CDU（NIR 2.0 / Google Deschutes）の設計と大容量冷却 5
3. 熱管理工学および流体力学に基づく流路設計と圧力損失管理 6
   アプローチ温度差（ATD）の最小化と熱伝達方程式 6
   マイクロチャネル内の圧力損失とDarcy-Weisbachの適用 6
   マグネットドライブシールレスポンプによる漏水リスクの排除 7
4. 電気システムと制御：VFD高調波歪みの抑制と高信頼性制御 7
   高調波ノイズ（THD）がファシリティに与える影響 8
   セントラル制御とRedfishモニタリング統合 8
5. モーター精密加工技術の転用とクイックディスコネクト（QD）の極微細設計 8
   流体動圧軸受（FDB）で磨かれた高精度シールと全数検査技術 8
   クイックディスコネクト（QD）における流体シールと自動アライメント機構 8
6. グローバル生産インフラとアライアンス戦略 9
   生産能力の拡大と世界最適地への拠点分散 9
   国内外におけるアライアンスの展開と実績 9
   富士通・Supermicro・ニデック 3社協業 9
   国内AIデータセンター液冷国産アライアンス（ニデック・第一実業・カンネツ） 10
7. 総合結論と今後のデータセンター物理インフラ設計への提言 10
   引用文献 11

[ダウンロードしていただける資料4]（見本の画像）

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資料5　A4　12ページ　[事例研究] NVIDIA Vera RubinおよびOmniverse DSX Blueprint準拠：Vertiv 45℃温水冷却・デジタルツイン統合ソリューション技術調査レポート

目次

1. Vera Rubinがもたらす「45℃温水冷却」の熱力学的アプローチ 2
   1.1 次世代AIアクセラレータにおける熱密度の臨界点 2
   1.2 45℃温水入水動作の熱力学的メカニズム 2
   1.3 チラーループ排除がもたらすCAPEX、OPEX、PUEへの直接的変革 3
2. 45℃高温度帯・フリークーリング対応「Vertiv™ CoolLoop Trim Cooler」の解剖 3
   2.1 定格冷却容量と超省スペース・フットプリント特性 3
   2.2 出口水温（LWT）とpPUE、エネルギー効率向上の相関 4
   2.3 -20℃から52℃におよぶグローバル環境適応性 5
3. チップレベル熱管理「Vertiv™ CoolChip CDU」 5
   3.1 一次側ループと二次側ループの熱力学的分離 5
   3.2 高温サプライ水路における精密流量・差圧・温度制御 5
   3.3 戻り水高温度帯排熱の再利用（Heat Reuse）の可能性 7
4. プレハブ・モジュール式AIインフラの統合 7
   4.1 Vertiv™ OneCore Rubin DSX 7
   4.1.1 12.5MW標準ブロックによる最大1GWへのスケールアウト 7
   4.1.2 統合物理システムとしての優位性 7
   4.1.3 定量的メリットの比較 8
   4.2 Vertiv™ MegaMod™ CoolChip 9
   4.2.1 コンテナ・ポッドスタイル液冷ソリューションの構造 9
   4.2.2 統合ドッキングプロセスの優位性と現地リスクの最小化 9
5. NVIDIA Omniverse DSX Blueprintに対応する「SimReady」デジタルツイン資産 10
   5.1 「SimReady」デジタルツイン資産の概念 10
   5.2 Dassault Systèmes 3DEXPERIENCEプラットフォームおよびOmniverseでのマルチフェーズデジタル検証 10
   5.2.1 動的過渡現象（電力・熱サージ）への適応検証 11
   5.2.2 仮想コミッショニングによる「Time to First Token」の極小化 12
6. 総括と推奨設計アクション 12
   参考文献一覧 (References) 12

[ダウンロードしていただける資料5]（見本の画像）

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資料6　A4　8ページ　次世代AIデータセンターの設計パラダイム：Vera Rubin世代におけるNVIDIA Omniverse DSX Blueprintの革新と日立製作所の戦略的役割

目次

次世代AIデータセンターの設計パラダイム：Vera Rubin世代におけるNVIDIA Omniverse DSX Blueprintの革新と日立製作所の戦略的役割 1
序論：AIデータセンターから「AIファクトリー」への変革 1
第一章：Omniverseデジタルツインによる物理シミュレーションの必然性 2
1. 「サーマル・ウォール」の克服と熱流体シミュレーション 2
2. 電力過渡応答と電気回路シミュレーション 3
第二章：45度温水冷却（Warm-Water Cooling）の技術的合理性 3
1. チラーレス運用の実現とエネルギー効率の向上 3
2. 半導体動作温度との整合性 4
3. 二相式直接冷却（Two-Phase Cooling）への最適化 4
第三章：循環型社会を見据えた排熱利用メカニズム 4
1. 高品位排熱のメリット 4
2. Trane Technologiesとの共同開発による熱回収リファレンスデザイン 5
第四章：サプライヤー・エコシステムと日立製作所の存在感 5
1. デジタルモジュール・サプライヤーの網羅的リスト 5
2. 日立製作所による「Grid-to-Rack」の革新 6
800V VDC配電シミュレーションの統合 6
第五章：DSX Blueprintがもたらす設計・運用のワークフロー変革 7
1. 「デジタルツイン・ファースト」の徹底 7
2. 役割を超えたコラボレーション 7
結論：知能の製造拠点としてのAIファクトリー 8
引用文献 8

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