データセンター電力
データセンター電力 2026年版 総合分析レポート（準備中）
AIデータセンターの制約が半導体から電力インフラへ移る中、1MWラックへ向かう800V直流給電、GaN/SiCの採用、変圧器・系統接続のボトルネックを一次ソースで整理する分析レポート。NVIDIA・OCP・TI/ST、EPRI・CISA、主要電源/デバイスベンダーの公表情報をもとに、設計・調達・立地の意思決定軸を提示します。
提供形式
社内共有や印刷に使いやすい固定レイアウト版。
Markdown
LLMへの投入、社内メモ化、比較表の再利用に向く編集可能なテキスト版。
JSONL
ファクトデータを1行1レコードで構造化。RAGやAPIパイプラインへの直接投入に対応。
このレポートで把握できること
需要×供給×デバイス
電力需要・系統制約・パワーデバイスを貫いてボトルネックを読む。
技術×供給網
市場規模ではなく、800V HVDC・変圧器・GaN/SiCの技術と供給網を深掘り。
PDF + Markdown + JSONL
読む・共有する・LLMに直接投入する用途をそれぞれの形式でカバー。
2026-2030
800V移行（2026サンプル〜2027量産）と系統制約の中期見通しを分けて確認。
主な収録内容
エグゼクティブサマリー
AIデータセンターの電力需要と系統の制約
800V直流給電アーキテクチャへの移行
GaN/SiCパワーデバイスのデータセンター採用
変圧器・系統接続のボトルネックと打ち手
結論と提言 — 設計・調達・立地の意思決定軸
章ごとの内容
AIデータセンターの電力需要と系統の制約
AIの計算需要が電力需要へ転化する構造を、需要側の伸びと供給側（系統）の制約に分けて整理します。律速がチップから電力インフラへ移ったことを一次ソースで確認します。
- 米データセンターの電力シェア見通し（EPRI Powering Intelligence 2026）
- 系統接続キューの長期化と受電までのリードタイム
- 需要の指数的増加と供給インフラの線形増加の落差
- 立地判断に効く電力確保の確実性という変数
800V直流給電アーキテクチャへの移行
1MWラックへ向かうラック内48/54V直流から800V直流（HVDC）への移行を、効率・変換段数・標準化の観点で解説します。NVIDIA・OCPの方向性と対応電源の公表状況を突き合わせます。
- NVIDIA 800VDCアーキテクチャと参照設計・移行時期
- OCPの分離型（サイドカー）電源ラック構想（±400/800V・100kW〜1MW）
- TI・ST・Schneider等の対応電源・電力供給ボード
- 絶縁・直流遮断・保護設計という新しい制約
GaN/SiCパワーデバイスのデータセンター採用
高電圧変換段のSiC、ラック内高周波降圧のGaNという使い分けと、供給側の競争を整理します。給電アーキテクチャの変更がデバイス採用判断と直結することを示します。
- SiC（UPS・PFC・HVDC変換）とGaN（PSU高周波段）の使い分け
- onsemi・Navitas・Infineon等のGaN/SiC供給と協業の動き
- 電圧帯別の選定基準と評価・認定のリードタイム
- 複数ソース確保と世代更新の調達リスク
変圧器・系統接続のボトルネックと打ち手
変圧器・遮断器の長納期と系統接続の制約という「電力が来ない」問題を整理し、オンサイト発電・定置用蓄電・固体変圧器などの打ち手を評価します。
- 大型変圧器・高電圧機器のリードタイム長期化（CISA等）
- オンサイト発電（ガスタービン・燃料電池）による系統待ち回避
- 定置用蓄電（BESS）による系統制約の緩和
- 固体変圧器（SST）など重電側の技術更新
結論と提言 — 設計・調達・立地の意思決定軸
電源設計・パワーデバイス選定・系統側の制約を貫く意思決定軸を提示します。立場別（設計・調達・技術企画・立地）に次の確認ポイントを整理します。
- 48/54V設計を1MWスケールへどこから切り替えるか
- 800V対応部材のリードタイムと複数ソース確保の時期
- 系統のみ／自家発併用／蓄電併用の構成判断
- 立場別の次の確認ポイント
読み始める前に持てる問い
- AIデータセンターの律速は、半導体と電力インフラのどちらにあるか。
- 800V直流への移行は、いつ・どの層から始まるか。
- SiCとGaNは、データセンター電源のどの変換段で使い分けるか。
- 変圧器・系統接続のリードタイムは、立地と工程をどう縛るか。
- 系統のみ／自家発併用／蓄電併用のどの構成を前提にすべきか。
- 800V対応部材の調達は、いつ複数ソースを確保すべきか。
PDF以外の形式を提供する理由
PDFは読みやすい一方で、社内の比較表、採用判断メモ、LLMを使った再整理には扱いにくい場面があります。Markdown版を併せて提供することで、必要な章だけを抜き出し、社内の観点に合わせて再構成しやすくします。JSONL版はファクトデータを1行1レコードで構造化しており、RAGパイプラインやAPIへの直接投入に対応します。