この章の要点
- ラック1台の電力が10倍以上に: 一般的なラックの最頻値は11kW。AI用のGB200 NVL72は1台で約120kW。2027年に出荷予定の次の世代は約600kWと予告されています。
- 10万GPUで約150MW: GPU1基あたり周辺機器込みで約1.3〜1.4kW。大型の学習用クラスターは中規模の発電所なみの電力を使います【推定】。
- 効率（PUE）は世界平均で横ばい、大手は1.1前後: 世界平均は1.5台半ば、Googleは1.09。日本は2030年度に事業者平均1.4以下が目標です。
- 冷却は空気から液体へ: 高密度のGPUラックはチップに冷却板を当てる「直接液冷」が前提になりつつあります。
1. なぜAIでGW級になるのか
サーバーが使った電気は、ほぼすべて熱になります。だから電力が増えると、冷却も同じだけ増えます。AI用のGPUは1基で数百W〜1kW超を使い、それを1ラックに数十基詰め込むため、ラックあたりの電力と熱が一気に上がりました。
| 対象 | 電力 | 出典・時点 |
|---|---|---|
| 一般的なラック（最頻値） | 11kW（2025年調査は9kW） | Uptime Institute 調査（2026年7月） |
| 一般的なラック（平均、30kW超向け施設を除く） | 7.8kW | 同上 |
| NVIDIA H100（GPU 1基） | 700W | 公開資料の値（二次） |
| NVIDIA B200（GPU 1基） | 1,000W | 公開資料の値（二次） |
| NVIDIA GB200 NVL72（GPU 72基＋CPU 36基のラック） | 約120kW（変換損失込み123.6kW） | SemiAnalysis（2025年） |
| 国内の高密度コロケーションの対応例 | ラックあたり最大150kW | MCデジタル・リアルティ NRT14（2026年4月） |
| NVIDIA Rubin Ultra NVL576（Kyberラック） | 約600kW（予告） | NVIDIA GTC 2025 の発表報道（2025年3月）。2027年後半出荷予定 |
10万GPUの電力感【推定】
H100を10万基並べたクラスターのIT電力は約150MWと推計されています（GPU 700Wに、CPU・ネットワーク・電源などで約575W、さらにストレージ・スイッチなどで約1割上乗せ）（NADDOD, 2024年）。GPU1基あたりにならすと約1.3〜1.4kWです。
実例として、米メンフィスのxAI「Colossus」は当初計画で約10万GPU・最大150MWで、地元の電力当局が2024年11月に150MWの案件を承認しました（CleanTechnica, 2024年12月）。2024年7月時点の受電は8MWしかなく、不足分を可搬型のガス発電機で補ったとされます（二次）。
さらに、AIのDCではサーバーの負荷が1秒以内に定格の50%超も変動することがあり、電力網や蓄電池との付き合い方も新しい課題になっています（IEA, 2026年4月）。
2. PUE（電力効率）の物差し
PUE ＝ データセンター全体の消費電力 ÷ IT機器の消費電力
理論上の下限は1.0。たとえばIT機器が10MWでPUEが1.4なら、施設全体は14MWで、差の4MWが冷却・電源ロス・照明などに使われています【換算例】。国際規格ISO/IEC 30134-2で定義されています。
理論上の下限は1.0。たとえばIT機器が10MWでPUEが1.4なら、施設全体は14MWで、差の4MWが冷却・電源ロス・照明などに使われています【換算例】。国際規格ISO/IEC 30134-2で定義されています。
| 対象 | PUE | 出典・時点 |
|---|---|---|
| 世界平均（Uptime Institute 年次調査） | 2007年 2.5 → 2014年 1.65 → 2018年 1.58 → 2024年 1.56。2025年は約1.54で「6年連続ほぼ横ばい」 | Uptime Institute の調査の整理（二次, 2025年） |
| Google（全社・通年） | 1.09（2024年）、1.10（2023年） | Google Data Centers（2025年） |
| Microsoft（最新世代の設計値） | 1.12 | Microsoft Azure Blog（2022年） |
| 北海道・石狩のDC（外気冷房） | 実績1.15（2012年3月時点） | さくらインターネット資料（2012年） |
| 日本国内の平均 | 約1.7（2021年度時点）。1.4以下は上位2割程度 | ビジネスネットワーク報道（二次） |
日本の省エネ法の目標と基準
- データセンター業の特定事業者には、2030年度までにPUE 1.4以下という目標（事業者が持つDCの平均）が設けられ、PUEの算出と報告が求められます。対象は、DC業のエネルギー使用量が原油換算で年1,500kl以上で、建物・付帯設備を管理する権限を持つ事業者です（資源エネルギー庁, 2026年）。
- 2029年度以降に新設するDCには、稼働開始から2年たった翌年度以降、PUE 1.3以下の基準がかかります。満たさない場合は合理化計画の作成の指示、従わなければ公表・命令の対象になると整理されています（資源エネルギー庁, 2026年）。
- 2026年度に提出する定期報告からDCの項目が加わり、テナント型のDC事業者も対象になりました（中部経済産業局, 2026年度）。
「目標」と「基準」では拘束力が違います。実際の適用は資源エネルギー庁の原文で確認してください。
3. 冷却方式の比較
| 方式 | しくみ | 目安・事例 |
|---|---|---|
| 空冷（CRAC／CRAH） | 空調機で冷気をつくり、ラックの吸気側（コールドアイル）と排気側（ホットアイル）を仕切って混ざらないようにする | サーバー吸気の推奨は18〜27℃（ASHRAEの指針。規制ではない） |
| 外気冷房 | 冷たい外気で冷やし、冷凍機の電力を減らす | 寒冷地が有利。北海道・石狩のDCは年間PUE 1.11を見込んで建設（2011年） |
| リアドア熱交換器 | ラック背面の扉に水冷コイルを付け、排熱をその場で冷やす | 製品の定格は1ラック14〜55kW（HPE）、最大78kW（nVent）、扉単位で10〜120kW（Supermicro） |
| 直接液冷（コールドプレート） | GPU・CPUに冷却板を密着させ、CDU（冷却液分配ユニット）を通して冷却液を循環させる | 53kWのラックの実験で熱の94%を液体側で回収（研究論文, 2024年）。GB200 NVL72は全面液冷 |
| 液浸冷却（単相／二相） | サーバーごと絶縁性の液体に沈める。単相は液体のまま循環、二相は沸騰と凝縮で冷やす | 国内で通信会社などが実証。二相は伝熱性能が高いが冷却液の選定が難しい |
出典: TechTarget（ASHRAEの指針の整理）、クラウドWatch、StorageReview・HPE、NSF PAR、ビジネス+IT。
4. 水と廃熱
- WUE（水使用効率）＝年間の水消費量（L）÷ IT機器の電力量（kWh）。単位はL/kWhです。米国のDCの平均は2023年で約0.36L/kWhと推計されています【推定】（Stanford の学生研究誌, 2025年）。
- Microsoftの全体平均のWUEは0.30L/kWh（2021年の0.49から39%減）。2024年8月以降に設計するDCは、チップを直接冷やす閉じた配管で、冷却のために水を蒸発させない方式を採ると発表しました。1拠点あたり年間1億2,500万L超の水を節約する一方、年間の電力は「わずかに増える」としています（DatacenterDynamics・ITPro, 2024年12月）。
- 廃熱の利用: 東京都の「データセンター廃熱利用実装促進事業」に東京電力ホールディングスが代表事業者として採択されました（2026年6月30日）。近くの温浴施設・工場への熱の供給などをめざします（東京都, 2026年7月16日）。NTTファシリティーズは、IT容量36MWのDCの廃熱で戸建て住宅約2,300戸などの暖房・給湯を賄えると試算しています（構想）（クラウドWatch, 2022年）。
5. 800V直流給電（次の世代の配電）
NVIDIAは、1MW級以上のラックに向けて800Vの直流（HVDC）給電への移行を主導し、2027年のKyber世代と同時に本格展開すると発表しました（NVIDIA Technical Blog, 2025年5月）。
- 理由: 今のラック内の54V配電はkW級のラック向けで、1MWのラックを54Vでまかなうと最大200kgの銅のバスバーが要るためです。
- 構成案: DCの外周で13.8kVの交流を、固体変圧器で直接800Vの直流に変えます。電源・半導体の大手など約20社が参加しています（Power Electronics News・DatacenterDynamics, 2025年）。
- NVIDIAは端から端で最大5%の効率改善、総保有コスト最大30%減を見込んでいます（メーカーの見通し）。国内でも石狩のDCが2011年に高電圧直流給電を実証し、交流より最大2割程度の電力削減を見込みました（さくらインターネット, 2011年）。
この章と一緒に使う計算アプリ
⚡電力・電気代（PUE）IT電力とPUEから、施設全体の電力と年間の電気代を概算します。近日公開
❄️冷却容量の換算（冷凍トン・BTU/h）発熱（kW）を冷凍トン・BTU/hに換算し、冷却の規模をつかみます。近日公開
📐ラック数→MW・GWと床面積ラック数とラックあたりkWから、MW・GWの規模に換算します。近日公開
出典
本文の数字は次の公開資料によります（かっこ内は資料の時点）。見通し・予測は【見通し】、推計や当サイトの換算は【推定】と書いています。
- Uptime Institute「Global Data Center Survey 2026」（2026年7月29日）
- SemiAnalysis「GB200 Hardware Architecture and Component」（2025年）
- Morph：NVIDIA H100の仕様（2026年10月確認・二次）
- GPUPerHour：B200の仕様（2026年10月確認・二次）
- ビジネスネットワーク：MCデジタル・リアルティ NRT14（2026年4月8日）
- DatacenterDynamics：Rubin Ultra NVL576は600kW（2025年3月）
- NADDOD：10万基のH100クラスター（2024年）
- CleanTechnica：xAI Colossusの電力（2024年12月19日）
- Glenn Klockwood：Colossusの整理（2026年10月確認・二次）
- IEA「Key Questions on Energy and AI」PDF（2026年4月）
- Rittal：PUEとISO/IEC 30134-2の解説（2026年10月確認・二次）
- Upsite：Uptime調査のPUE推移の整理（2025年・二次）
- mgrid.org：Uptime 2025年調査のPUE（2025年10月・二次）
- Google Data Centers「Efficiency」（2025年）
- Microsoft Azure Blog：データセンターの効率（2022年）
- さくらインターネット：石狩DCの資料（2012年6月21日）
- ビジネスネットワーク：国内のPUEの水準（IIJ連載・二次）
- 資源エネルギー庁「データセンター」特設ページ（2026年）
- 中部経済産業局：省エネ法 2026年度の定期報告（2026年度）
- TechTarget：データセンターの温度・湿度の指針（2026年10月確認）
- クラウドWatch：石狩DCの外気冷房（2011年）
- StorageReview：Supermicroのリアドア熱交換器（2025年）
- NSF PAR：直接液冷の実験論文（2024年）
- ビジネス+IT：液浸冷却の方式（2026年10月確認）
- Stanford Undergraduate Research Journal：米国DCのWUE（2025年）
- DatacenterDynamics：Microsoftの蒸発ゼロ冷却設計（2024年12月）
- ITPro：Microsoftの水を消費しない冷却設計（2024年12月）
- 東京都：データセンター廃熱利用実装促進事業（2026年7月16日）
- クラウドWatch：地方共生型高効率DCの廃熱試算（2022年）
- NVIDIA Technical Blog：800V HVDC（2025年5月）
- Power Electronics News：800V HVDCの構成（2025年）
- さくらインターネット：石狩DCの高電圧直流給電（2011年5月9日）