電力と投資の総合連載｜第2回
AIの利用が広がるほど、その裏側で使う電気も論点になります。半導体の性能向上や水冷・液冷は、電力消費をどこまで変えるのでしょうか。省エネで電力需要が減るのか、冷却や光通信、電源機器に新たな需要が生まれるのか。技術が効率化する工程によって、恩恵を受ける企業は変わります。
本記事では、計算、データ移動、電源、冷却という四つの段階に分けて解説します。銘柄は富士通（6702）、NTT（9432）、古河電工（5801）、ニデック（6594）を中心に、海外の技術比較としてNVIDIA（NVDA）とTSMC（台湾2330／米国ADR：TSM）も登場させます。
注目するのは「電力が何％減る」という宣伝文句だけではありません。どの範囲の電力が減り、顧客がいくら投資でき、その投資が供給企業のEPSへどうつながるのかを検討します。
1．AIの電気は、計算だけに使われているわけではない
データセンターではCPUやGPUが計算し、メモリがデータを保持し、ネットワークが別の機器へ情報を運びます。外から受けた電気は、機器に合う電圧へ変換されます。さらに発生した熱を屋外へ逃がすために、ファン、ポンプ、冷凍機などが動きます。
このため、GPUが効率化しても施設全体の電力が同じ割合で減るわけではありません。反対に、GPUの計算性能が変わらなくても、通信待ちを減らしたり、余分な冷却を抑えたりすることで、仕事一単位あたりの電力を減らせます。
| 段階 | 電力を使う主な理由 | 改善の方向 | 関連する企業例 |
|---|---|---|---|
| 計算 | 演算回路の動作 | 低電圧、専用化、低精度演算 | 富士通、NVIDIA、TSMC |
| データ移動 | メモリ・装置間の通信 | 近接配置、光化、再利用 | NTT、NVIDIA |
| 電源 | 変換・配電時の損失 | 変換段数削減、高電圧直流化 | 電源・配電機器各社 |
| 排熱 | 熱を機器から屋外へ移す | 液冷、高温冷却水、運用最適化 | 古河電工、ニデック |
企業名は各社の確認済み技術との対応であり、特定顧客への採用を推定したものではありません。複数の段階に関わる企業もあります。
「半導体を冷やす」と聞くと、冷却装置が発熱を消しているように感じるかもしれません。実際には熱を移動させています。消費された電力の多くは最終的に熱になるため、チップから取り出した熱を、施設の外まで運ぶ経路が必要です。チップ側だけを高性能にしても、建物側が熱を捨てられなければ設備は動きません。
2．半導体の微細化・低電圧化はどこに効くのか
回路の動的消費電力は、単純化すると容量、電圧の二乗、動作周波数に関係します。電圧を下げることは有力ですが、十分な速度と安定性を維持しなければ実用になりません。また、漏れ電流などもあるため、この式だけでCPU全体の電力を正確に予測することはできません。
微細化では、トランジスタを小さくするだけでなく、電流を制御しやすい構造や電源の配線方法が重要になります。TSMCはA16について、ナノシート構造と裏面電源供給を組み合わせる技術を発表しています。[1] 裏面から電源を供給すると、信号を運ぶ配線と電源配線の干渉や混雑を減らす方向に設計できます。
ただし、「2nm」「1.6nm」といった名称を、そのままトランジスタの一つの実寸法と理解するのは適切ではありません。また、半導体製造プロセスの改善率を、完成したサーバーや施設全体へそのまま掛けることもできません。メモリ、通信、電源、冷却が残るためです。
積層やチップレットも重要です。すべての回路を同じ製造技術で一枚に作るのではなく、機能ごとに適したチップを組み合わせます。高性能化や配線距離の短縮に役立つ一方、実装、歩留まり、放熱の設計が難しくなります。省電力技術の進歩が、新しい冷却需要を同時に生むことがあります。
3．富士通MONAKA：研究テーマから販売開始予定へ
富士通は2026年9月14日、FUJITSU-MONAKAと搭載サーバーを2026年11月から販売すると発表しました。サーバーは一部顧客への先行提供を経て、2027年4月以降の順次出荷を予定しています。[2] 過去の「2027年を目指す開発」という説明だけで止めず、販売と出荷を分けて現在地を読む必要があります。
技術面では、2nmの演算部分と5nmのキャッシュ・I/O部分を組み合わせる3D積層構造、低電圧動作、ソフトウェア最適化などを説明しています。AI推論性能や省電力の比較も示されていますが、CPU同士の会社公表比較です。[2] GPUを使うあらゆる大規模AI処理を置き換えると解釈してはいけません。
筆者が注目するのは、空冷の既存施設など、導入可能な環境を広げる価値です。最高性能だけを追うのではなく、電力や冷却設備に制約がある顧客が必要なAI処理を実行できるなら、機器とサービスを組み合わせた販売機会になります。
| 富士通の検討項目 | 確認する理由 |
|---|---|
| 販売開始と実出荷 | 受注受付と売上計上には時間差がある |
| 顧客の実利用での性能 | モデル、応答時間、精度、利用率で比較結果が変わる |
| CPU単体とサーバー・サービスの売上 | どの収益を獲得するかで利益率が違う |
| 開発費・製造費・販売数量 | 技術が優れていても初期費用を回収する必要がある |
上昇仮説は、顧客採用が進み、CPUやサーバーの販売だけでなく関連サービスの利益も増えることです。反証は、出荷の遅延、実利用での優位性不足、ソフトウェア対応の負担、価格競争です。現時点で公表されていない販売数量や製品利益率を置いて、特定のEPS上振れ額を算出することはしません。
4．量子化・小型モデル・専用半導体：同じ仕事を軽くする
量子化は、モデルの数値を表すビット数を減らす方法です。保存する情報量と演算負担を減らせる可能性があります。NVIDIAのTensorRT資料は、低精度の形式と量子化の扱いを説明しています。[3] ただし、精度低下、対応ハードウェア、変換処理の負担まで評価する必要があります。
たとえば、大きなモデルを使わなくても十分に答えられる仕事なら、小型モデルや用途特化モデルのほうが合理的です。全ての処理で全パラメータを使う代わりに必要な部分を選ぶ設計や、過去の計算結果を再利用する方法もあります。効果はモデル構造と仕事の内容によって変わるため、一律の省電力率は置けません。
専用半導体は、対象を絞って処理効率を高める方向です。ただし、使い方が変わると強みが薄れる可能性があります。柔軟性、ソフトウェア資産、開発費、量産規模まで含めて、CPU・GPU・専用機器の組み合わせを選びます。
投資家が見るべき指標も、演算回数だけでは不十分です。一定の品質と応答時間を満たして、実際に利用できる回答を何件処理したか。そのために何kWh、いくらの設備費が必要だったか。この単位で比較しないと、精度や仕事内容が異なる性能値を並べることになります。
効率化で利用料金が下がれば需要が増える可能性がありますが、これは条件付きの仮説です。利用者が増えない場合や企業が設備投資を抑える場合には、実際に総電力が減る可能性もあります。省電力化を常に需要拡大へ結びつける説明には注意が必要です。効率が上がるニュースを見たときにも、使い方が広がるのか、同じ仕事を少ない電気で済ませるのかを分けて読みたいです。
5．NTTのIOWNと光電融合：計算の外側にある電力を減らす
高速な計算機でも、データの到着を待つ時間が長ければ性能を使い切れません。メモリを近くに置く、高帯域のメモリを使う、必要なデータを再利用するなど、演算器以外の改善が重要になります。
装置間の情報伝送では、光を利用する範囲を広げる技術が注目されています。NTTのIOWNでは、光電融合デバイスを段階的に導入し、チップ間や将来のチップ内部へ対象を広げるロードマップが示されています。[4] これは一つの製品を置けばすべて完成する話ではなく、段階ごとに実装と検証が必要です。
同社が説明する大きな省電力目標は、将来の構想・比較条件を伴うものです。現在の日本の全データセンター電力を同じ割合で減らせる実績としては扱いません。
NVIDIAも、通信チップの近くに光部品を配置するCPO（Co-Packaged Optics）を展開しています。[5] 電気信号を長く運ぶ区間を短くする方向ですが、レーザー、変換回路、温度管理、保守性は残ります。光になるから電力がゼロになるわけではありません。
NTTの株式を考える場合、技術目標の大きさと連結利益への寄与は分けます。外部顧客への販売、新しいサービス、社内設備の運用費削減など、どこで経済的な利益を得るかが重要です。共同研究や展示が進んでも、売上規模と採算が分からなければ、EPSへの寄与は未確定です。
NTTの上昇仮説は、既存通信事業の収益に加えて、光技術の商用化が新たな利益源や投資効率の改善につながることです。反証は、導入コストや互換性の負担が大きく、顧客採用と収益化が遅れることです。技術の期待だけで、通信事業全体の評価を置き換えません。
6．空冷・水冷・液冷・液浸の違い
水冷は液冷の一種です。液冷という言葉には、チップに接する冷却板に液体を流す方式と、絶縁性の液体に機器を浸す方式などが含まれます。同じ「液冷」でも、設置方法と保守の手順が違います。
| 方式 | 熱の取り出し方 | 強み | 確認すべき制約 |
|---|---|---|---|
| 空冷 | ヒートシンクから空気へ熱を渡す | 既存設備との相性、保守経験 | 高密度化、風量、ファン電力 |
| 直接液冷 | チップ上の冷却板へ液体を流す | 高い熱密度への対応 | 配管、漏れ、流量、水質 |
| 液浸冷却 | 絶縁性液体へ機器を浸す | 機器全体から熱を取り出しやすい | 部材適合、液体管理、保守方法 |
| 二相冷却 | 蒸発・凝縮の潜熱を利用する | 熱を運ぶ能力を高められる | 圧力・冷媒・回収・運用設計 |
直接液冷でも、メモリや電源などを空気で冷やす構成があります。液冷化したサーバーが全てファンレスになるとは限りません。また、液浸なら必ず最も安い、という結論も出せません。設備の密度、保守体制、既存建物の制約、使用する冷媒で最適解は変わります。
CDUは冷却液を循環・制御し、サーバー側から受け取った熱を施設側へ渡す装置です。冷却板だけではなく、配管、継ぎ手、熱交換器、ポンプ、監視機器、施設側の放熱設備まで必要になります。投資機会は複数の部品と設備へ広がります。
7．45℃の水で冷やせる理由と、水使用量の落とし穴
人間には温かい45℃の液体でも、それより高温のチップからは熱を受け取れます。重要なのは、冷却液と部品の温度差、流量、熱の伝わりやすさ、機器の許容温度です。冷たいほど常に施設全体として有利というわけではありません。
NVIDIAは2026年、Vera Rubinをめぐる説明で45℃の冷却液を使う液冷設計を紹介しました。[6] 冷却液の温度を高くできれば、外気へ熱を捨てやすくなり、条件によっては冷凍機の負担を減らせます。ただし、あらゆる地域・季節・機器で冷凍機が不要になるという意味ではありません。
サーバー内部のファンをなくしても、屋外の放熱設備にファンがあれば、その電力は残ります。ポンプも動きます。電気を使わず冷えるという説明は誤りです。
水の評価にも境界があります。サーバー側を閉じた循環回路にしても、施設側の冷却塔で水を蒸発させる設計なら、水は消費されます。乾式の放熱器は蒸発による水消費を抑えられますが、外気温、設置面積、騒音、ファンの電力との兼ね合いがあります。水冷と「水を大量消費すること」は同義ではなく、閉ループと「施設全体で水を使わないこと」も同義ではありません。
冷却の評価ではPUEに加え、水の使用量、立地の水資源、電源由来の間接的な水使用も考える必要があります。排熱利用についても、近くに継続的な熱需要があるか、温度を上げる追加設備が必要かで採算は変わります。取り出せる熱量が、そのまま売れる熱量になるわけではありません。
8．古河電工とニデック：開発段階を分けて分析する
古河電工は2026年3月30日、水冷モジュールと空冷ヒートシンクに約550億円の追加投資を決定しました。水冷向けが約510億円です。追加投資による水冷の量産開始予定はフィリピン2027年1月、タイ2028年1月としています。[7] 以前の工場計画と今回の追加計画を重複して数えないことが重要です。
同じ資料では、水冷モジュールの売上を2027年度1,000億円以上、2030年度4,000億円とする計画を示しています。[7] これは実績や確定受注額ではありません。会社が成長規模を具体化している材料であり、実際の顧客採用と出荷で検証する数字です。
筆者の上昇仮説は、液冷採用の拡大と工場の立ち上がりが重なり、高付加価値製品の販売が利益を押し上げることです。反対に、歩留まり、価格競争、顧客の設備投資延期、償却費の増加で、売上計画に対して利益が伸びない可能性があります。売上目標に任意の利益率を掛けただけでは、妥当なEPS予想にはなりません。
ニデックは2026年6月9日、最大300kWの冷却能力を持つIn-Rack CDUのプロトタイプを公表しました。量産開始は同社表記で2027年第1四半期を目指しています。[8] 300kWは冷却能力であり、その装置が300kWの電気を消費するという意味ではありません。
この製品は開発中の具体例として扱います。展示・試作から量産、顧客採用、継続出荷へ進めるかが焦点です。製品の技術的可能性と、ニデック全体の利益・財務・開示状況に基づく投資評価は分ける必要があります。本記事では製品発表だけから同社の予想PERや割安度を算出しません。
| 銘柄 | 対象技術の現在地 | 次に必要な証拠 | 収益化の仮説 |
|---|---|---|---|
| 富士通 | 販売開始時期を公表[2] | 顧客採用、出荷、事業利益 | 機器とサービスの利益拡大 |
| NTT | 光電融合を段階開発[4] | 商用導入、外販・費用削減の規模 | 通信・計算基盤の収益改善 |
| 古河電工 | 大型増産投資を決定[7] | 量産の立ち上がり、出荷、利益率 | 液冷製品の売上と採算の拡大 |
| ニデック | 新型CDUの試作を公表[8] | 量産開始、採用、売上寄与 | 新製品の継続供給 |
9．PUE改善の経済効果を、仮定を置いて計算する
PUEは、施設全体の電力量をIT機器の電力量で割った指標です。PUE1.40なら、IT機器が100使うとき、施設全体は140使います。ただし、差の40は冷却だけではなく、電源や配電などの損失も含みます。ITの測定範囲に含まれるファンなどもあり、施設間の比較では測定境界をそろえる必要があります。[9]
次は実在施設の試算ではなく、仕組みを理解するための仮定です。IT設備容量100MW、平均負荷率80％、年間8,760時間、電力量料金20円/kWhと置きます。
| 項目 | PUE1.40 | PUE1.15 |
|---|---|---|
| 年間IT電力量 | 700.80GWh | 700.80GWh |
| 年間施設電力量 | 981.12GWh | 805.92GWh |
| IT以外の電力量 | 280.32GWh | 105.12GWh |
| 仮定の電力量料金 | 196.224億円 | 161.184億円 |
差は175.20GWh、料金換算では年間35.04億円です。これはPUE差による施設全体の削減額であり、液冷装置一台の効果でも、冷却だけの削減額でもありません。単価には需要料金、税、各種賦課金などを別建てで織り込んでいません。
投資回収を判断するには、追加設備費、保守費、更新周期、工事中の停止、残存価値、金利を加えます。既存施設を改修する場合と、新設時に最適設計する場合でも差が出ます。節電額だけで高額な機器の購入を正当化することはできません。
一方、接続できる電力が限られている施設では、節電の価値は料金だけではありません。同じ受電容量でより多くの仕事を処理できれば、売上機会を増やせる可能性があります。冷却投資が「電気代を減らす支出」だけでなく「販売可能な計算能力を増やす支出」になるところに、成長の余地があります。
10．800V直流化と、残る設備投資
高密度化が進むと、電源の運び方も課題になります。同じ電力を送るなら電圧を高くすることで電流を抑えられ、配線損失や導体の負担を減らせる方向です。ただし、安全対策、絶縁、遮断、変換装置が必要です。
NVIDIAは、2027年以降の高密度ラックに向けた800V直流の電源基盤を説明しています。[10] これは全ての施設がすぐにその方式へ切り替わるという予測ではなく、設計の方向性です。既存設備との互換性、規格、機器の調達、保守体制が導入を左右します。
電力需要が増えるから従来型の製品が同じ比率で売れる、と考えるのも危険です。変換段数や機器配置が変われば、必要な製品の構成も変わります。電源メーカーを追加評価する際には、一般的な製品ラインアップだけでなく、当該方式への対応製品と顧客採用の開示を確認する必要があります。
11．技術ロードマップと、弱気・中立・強気の見方
| 時間軸 | 公表資料に基づく観察点 | 注意点 |
|---|---|---|
| 2026年後半 | 富士通の販売開始予定、既存液冷製品の導入 | 販売開始と本格出荷は異なる |
| 2027～2028年 | 古河電工の追加工場、ニデックの新型CDU、800V設計 | いずれも計画と実績を区別 |
| 2028年以降 | NTTのチップ間光化など段階的な開発 | システム全体の採算と顧客評価が必要 |
| 2030年代 | 光電融合の適用範囲拡大、運用全体の最適化 | 技術目標を売上・利益へ直結させない |
各社の公表時点の計画を整理したもので、同時に完成する統一工程表ではありません。
| シナリオ | 技術・市場の状況 | 銘柄分析への含意 |
|---|---|---|
| 弱気 | AI投資減速、液冷移行遅延、価格競争 | 設備負担が先行しEPS上振れが遠のく |
| 中立 | 量産と導入が段階的に進む | 売上は増えるが利益改善の確認が必要 |
| 強気 | 顧客採用と増産が進み、品質・採算を維持 | 出荷と利益率の改善がEPSを押し上げる |
これは筆者の条件付き分析です。株価が既に強気シナリオを織り込んでいれば、計画達成だけでは評価が上がらないこともあります。PERは一時的な立ち上げ費用で高く見える場合がある一方、将来利益を楽観的に置けば安く見せられてしまいます。実際の出荷と利益率の更新が不可欠です。
PBRを見るときも、新工場という資産の増加だけでなく、投下した資本が利益を生むかを確認します。研究開発の価値は帳簿に全て表れませんが、だからといって技術の存在だけで任意の高評価を正当化することもできません。
まとめ：省電力化は、電力テーマの中身を変える
AI半導体、光電融合、電源、冷却は、それぞれ異なる場所の損失や制約を減らします。効率の良い技術が普及すれば総電力を抑える可能性がある一方、限られた電力でより多くの仕事を処理する投資も生まれます。私は、効率化で投資先が消えるという話より、必要な設備の中身がどう変わるかに関心があります。
富士通は販売・出荷、NTTは段階的な商用化、古河電工は大型投資の立ち上がり、ニデックは試作から量産への移行が確認点です。技術の説明と決算の分析をつなぐには、顧客の採用、数量、単価、利益率、開発・設備負担を追う必要があります。技術の性能から商売の採算へつながるところまで見えると、関連銘柄という言葉の先を考えられそうです。
冷却能力と消費電力、部品の効率と施設全体の効率、技術目標と売上実績を分ける。これが、省電力関連銘柄を期待だけで選ばないための基本になります。冷やせることと利益が残ることの間には、まだ問いがあります。次の資料でもその間を埋めていきたいです。
出典・計算方法
- [1] TSMC：A16などの技術発表（2024年4月24日）。ナノシート・裏面電源供給。
- [2] 富士通：MONAKA・搭載サーバーの販売開始発表（2026年9月14日）。性能値は会社公表条件。販売と出荷予定を区別。
- [3] NVIDIA：TensorRT・量子化の技術資料（2026年9月27日確認）。
- [4] NTT：IOWN実用化に向けたDCIの技術開発（2025年5月）。段階的な光化のロードマップ。
- [5] NVIDIA：Silicon Photonics Networking（2026年9月27日確認）。
- [6] NVIDIA：45℃冷却液を用いる設計の解説（2026年）。メーカーによるシステム説明。
- [7] 古河電工：冷却製品の設備投資に関する適時開示（2026年3月30日、同社原文）。追加投資額、量産予定、売上計画。
- [8] ニデック：300kW In-Rack CDUの試作発表（2026年6月9日）。「2027年第1四半期」は原文表記。
- [9] LBNL：2024 United States Data Center Energy Usage Report（2024年）。施設電力・冷却などの評価方法。旧需要予測を最新値として使用していない。
- [10] NVIDIA：800VDC電源基盤の技術解説（2025年）。2027年以降に向けた設計方針。
試算は100MW×0.8×8,760時間＝700,800MWh。施設電力量はIT電力量×PUE、料金差は175,200,000kWh×20円。税・需要料金・工事費などを含まない説明用の仮定です。
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情報確認日：2026年9月27日。メーカーの性能値はメーカー公表の比較条件に基づくものです。実際の施設で一律に再現される効果とは区別します。
本記事は情報提供を目的とし、特定銘柄の売買や将来の収益を保証するものではありません。予測や計画は変更される可能性があります。本記事は情報提供を目的としたもので、特定の銘柄の売買を推奨するものではありません。投資判断はご自身の責任でお願いいたします。記載の数値は、本文中に示した日付時点の決算短信・会社のIR資料などの公開情報に基づきます。最新の情報は各社の開示でご確認ください。
