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AIサーバー電源：GaN採用で鍵を握る高周波数化と熱設計実務
AIサーバーの電源設計でGaNを採用するかどうかは、「次世代技術だから」という理由だけでは決まらない。求められるのは、スイッチング周波数・電力密度・熱設計という三つの軸でGaNがSiCやSiより明確に有利かどうかを確認することだ。
AIデータセンター：電源設計の高密度化と100kWラック対応
GPT-4を動かすためのサーバー1ラックの消費電力は、2020年時点で平均10〜15kW程度だったが、最新のAIアクセラレーターを搭載したラックでは100kWを超えるケースが報告されている。NVIDIA H100を密集配置したラックは単体で70kWに迫り、次世代のBlackwellアーキテクチャでは
Infineon：FY2026 Q2 AI・GaN・SiCで上方修正
通期ガイダンスを引き上げる判断は、半導体メーカーが慎重に扱うものだ。在庫調整と需要の読み違えで何度も足元をすくわれてきた業界では、上振れを見込んだ見通しの更新は株価だけでなく、サプライチェーン全体に波及する。Infineon TechnologiesがFY2026 Q2決算でその判断を下した背景には
onsemi：GaN全電圧帯へ本格参入
onsemiはPCIM 2026でGaN基盤「GaNEXUS」を打ち出し、GlobalFoundriesと650V、Innoscienceと40〜200VのGaNで協業すると公表。いずれも2026年上期サンプル予定で、用途にAIデータセンター電源を含む。全電圧帯を狙うGaN戦略を整理する。
AIデータセンター：2026年のパワーデバイス需要論点
生成AI投資を背景にデータセンターの電力消費量が急増している。電源効率の向上要求が厳しくなる中、SiCやGaN採用のUPS・PSUが主流化しつつある。電力インフラ関連のパワーデバイス需要と調達上の変化を整理する。
GaN-on-Si：産業用パワー半導体の次の10年
GaN-on-Siは650V以下の低・中電圧アプリケーションでシリコンを置き換えつつある。EVオンボードチャージャーで先行採用されたこの技術が、産業用モーター制御・通信電源・産業用UPSへと応用範囲を広げている。用途別の採用実態と調達上の論点を整理する。
GaNパワー半導体：効率を高める小型化と採用メリット
インバータ設計で電力変換効率を1ポイント改善しようと格闘した経験があるなら、GaN（窒化ガリウム）が何を変えたかは数字を見るだけで伝わる。シリコン製MOSFETのスイッチング周波数が数十kHzで頭打ちになるのに対し、GaNは数MHzまで扱える。周波数が上がれば受動部品（インダクタ・コンデンサ）のサイ
液冷時代のデータセンター電源設計
高密度AIラックで液冷が前提になる中、冷却方式の変化が電源・パワーデバイス設計をどう変えるかを一次ソースで整理。NVIDIA NVL72の液冷ラック、直接液冷CDU、コールドプレートのホットスポット低減、Tj低下が損失・信頼性余裕に効く設計論を、過度な断定を避けて読み解きます。