エネルギー（インフラ）に関するニュース一覧

ロサンゼルスのスタートアップOrbitalが、AI推論に特化した宇宙データセンターの構築計画を発表しました。Andreessen Horowitz(a16z)の支援を受け、太陽光発電で稼働するGPU搭載小型衛星を低軌道に打ち上げ、地上データセンターが直面する電力不足を回避する構想です。創業者のEuwyn Poon氏は「地上の電力容量では足りない。唯一の道は宇宙だ」と語っています。

計画では、テニスコート大のソーラーパネルと同等サイズの放熱パネルを備えた冷蔵庫サイズの衛星を最大1万基配備します。各衛星は約100キロワットの電力でGPUサーバーラックを駆動し、衛星間はレーザー光通信で接続されます。ユーザーのリクエストは地上局から衛星に転送され、処理結果が同じ経路で返される仕組みです。

推論に特化している点は技術的に合理的です。大規模モデルの学習にはGPUクラスタの密結合が必要ですが、推論は1リクエストあたりの計算負荷が小さく、独立したノードへの分散が容易です。衛星1基あたり100キロワットに抑えることで設計も大幅に簡素化されるとPoon氏は説明しています。成功すればOpenAIやAnthropicといった大手AIラボにAPI経由で推論能力を提供する計画です。

一方、宇宙ならではの課題は山積しています。放射線がGPUにビットフリップなどのエラーを引き起こすリスク、空気のない環境での放熱の難しさ、故障時の修理困難性が大きな壁です。テキサスA&M;大学のAmit Verma教授は、チャットボットやレコメンド機能には数十ミリ秒の遅延は許容できるものの、リアルタイム株式取引のような用途には不向きだと指摘しています。

Orbitalは2027年にSpaceXのFalcon 9で試験衛星を打ち上げ、軌道上でのGPU稼働と商用推論処理を検証する予定です。2028年にはロサンゼルスに製造施設を建設する計画ですが、工学物理学者のAndrew Côté氏は宇宙データセンターの実用化には少なくとも10〜20年かかると予測しており、Orbitalの工程表は野心的と言えるでしょう。

カリフォルニア州知事選に出馬中のトム・ステイヤー氏が、AIによって職を失った労働者に福利厚生付きの雇用を保証する政策を発表しました。州全体の選挙で候補者がこうした公約を掲げるのは全米初です。同氏は3月に公表したAI政策の枠組みを拡充し、カリフォルニアを「世界初の雇用保証を実現する主要経済圏」にすると宣言しています。

財源にはAI企業へのトークン課税を充てます。これはAIが処理するデータ1単位あたりごくわずかな税を課す仕組みで、税収はゴールデンステート政府系ファンドに積み立てられます。資金は住宅建設、医療、エネルギーインフラの近代化といった分野の雇用創出に振り向けられる計画です。トークン課税の概念はAnthropicのダリオ・アモデイCEOやOpenAIも支持しており、産業界からも一定の理解を得ています。

計画にはさらに失業保険の拡充と、AI労働者保護局の設立が含まれます。同局は労働組合のリーダー、学者、技術者で構成され、労働者の権利を守る規則を策定します。民主党予備選の対立候補ベセラ氏もAI対策を打ち出していますが、具体的な財源は示していません。

一方、トランプ大統領は2025年12月にAI規制を進める州への連邦通信助成金停止を可能にする大統領令に署名しており、州レベルの規制と連邦政府の方針には緊張が生じています。ニューヨークではAI規制を掲げる議会候補にシリコンバレー系スーパーPACが対抗するなど、政治的対立も激化しています。ステイヤー氏は「AIを規制しないのは合理的ではない」と述べ、起業家だけが恩恵を受ける未来を拒否する姿勢を鮮明にしました。

2026年5月7日、SCSP AI+ Expoで米エネルギー省（DOE）のクリス・ライト長官とNVIDIA副社長イアン・バックが対談し、AI時代の米国エネルギー戦略「Genesis計画」の進捗を語りました。同計画はDOEの17国立研究所とNVIDIAが連携し、AIを科学的発見に応用する国家規模の取り組みです。

NVIDIAとDOEはアルゴンヌ国立研究所に2台のAIスーパーコンピュータを共同建設中です。1台目のEquinoxは1万基のGrace Blackwell GPUで現在構築中、2台目のSolsticeは次世代Vera Rubinチップ10万基を搭載し、5000エクサフロップスの演算能力を実現します。これは現在のTOP500スパコン合計の5倍に相当します。

具体的な成果として、NVIDIAは150万本の物理学論文で訓練し、10万本の核融合論文で微調整したオープンソースAIモデルを開発しました。DOE研究者はこの専門AIエージェントを使い、融合研究を加速できます。バック氏は「NVIDIAは世界中のAIラボが使うのと同じ技術を、すべての世界の科学に開放する」と述べました。

ライト長官はエネルギー面の課題を指摘しました。米国は過去20年で石油生産を3倍、天然ガスを2倍に増やしましたが、電力生産はほぼ横ばいです。対策として小型モジュール炉（SMR）3基を今年7月4日までに臨界させるほか、大型原子炉の新設や核融合戦略室の設置を進めています。

AI自体もエネルギー効率改善に貢献しています。NVIDIAはHopper世代からBlackwell世代でワットあたり性能を25倍向上させました。さらにAIは送電網の相互接続審査を年単位から数週間・数時間に短縮する可能性があります。ライト長官は「データセンター建設は電力コストを下げ、送電網を強化する仕組みだ」と強調し、AIとエネルギーの好循環を訴えました。

Googleは2026年5月7日、FitbitアプリをGoogle Healthアプリへリブランドし、GeminiベースのAIヘルスコーチの一般提供と、新型スクリーンレストラッカーFitbit Airの発売を同時に発表しました。5月19日からの展開で、既存Fitbitユーザーのアプリは自動更新されます。Googleはウェアラブル・健康データ・AI指導を統合し、パーソナライズされたヘルスケア体験を打ち出します。

Google Healthアプリは、Fitbitデバイス、Pixel Watch、Health Connect、Apple Healthに加え、米国では医療記録も統合できる包括的な健康プラットフォームです。Today・Fitness・Sleep・Healthの4タブ構成に刷新され、PelotonやMyFitnessPalなど数百の外部アプリとも連携します。将来的にはGarminやWhoop、Ouraなどサードパーティウェアラブルにも対応予定です。

Google Health CoachはGeminiモデルを基盤とし、フィットネス・睡眠・栄養・メンタルヘルスを横断的に分析して24時間対応のパーソナルコーチングを提供します。昨年10月のパブリックプレビューには約50万人が参加し、100万件超のフィードバックを反映して改良されました。月額9.99ドルまたは年額99ドルのGoogle Health Premium（旧Fitbit Premium）に含まれ、Google AI ProおよびUltraの加入者は追加費用なしで利用可能です。

新デバイスのFitbit Airは、わずか5.2g（本体のみ）の画面なしトラッカーで、心拍数・血中酸素・皮膚温度など主要センサーを搭載します。バッテリーは約1週間持続し、5分の急速充電で1日分の電力を確保できます。Pixel Watchとの同時ペアリングにも対応し、日中はスマートウォッチ、夜間はAirという使い分けが可能です。

NBA4度の優勝を誇るステファン・カリーがGoogleのパフォーマンスアドバイザーとしてAIコーチの開発に参画し、特別版バンドを共同デザインしました。特別版は129.99ドルで5月26日に店頭発売されます。GoogleはFitbitの健康データを広告に利用しないとの方針を維持しつつ、Whoop・Apple Watchなど競合がひしめくAIヘルス市場でプラットフォーム統合を武器に差別化を図ります。

Google DeepMindは2026年5月7日、Geminiを基盤とする進化的アルゴリズムエージェント「AlphaEvolve」が研究段階を超え、科学・ビジネスの実問題解決に本格展開していると発表しました。AlphaEvolveは1年前に公開され、複雑な問題に対して最適化されたアルゴリズムを反復的に発見する仕組みです。

科学分野では、DNA配列解析のエラー補正精度を向上させたほか、災害予測の精度改善や電力網の安定化シミュレーションで成果を上げています。さらに複雑な分子シミュレーションの高速化や、神経科学における新たな知見の獲得にも寄与しています。

ビジネス面では、Googleの自社インフラ効率化に加え、Google Cloudの顧客企業が機械学習モデルの改善、創薬の加速、サプライチェーンの改善、倉庫設計の最適化に活用しています。自己改善型アルゴリズムの実用範囲は着実に広がっています。

Googleは今後、AlphaEvolveの能力をさらに多くの実世界の課題に展開する計画です。研究成果を実用に転換する自己改善型AIの代表例として、企業のAI活用戦略に影響を与える可能性があります。

半導体受託製造最大手のTSMCは、カナダの電力大手Northland Powerとの間で、台湾海峡に位置する洋上風力プロジェクト「海龍（Hai Long）」の発電量100%を購入する30年間の電力購入契約を締結しました。対象となる3つの風力発電所の合計出力は1GWを超え、台湾の100万世帯以上に相当する電力を賄える規模です。

海龍プロジェクトは2025年にすでに台湾の送電網への電力供給を開始しており、2027年の全面稼働を予定しています。AI向け半導体の需要急増に伴い、TSMCの製造拠点では膨大な電力消費が見込まれるなか、再生可能エネルギーの長期確保に踏み切った形です。

この動きの背景には、台湾が直面する深刻なエネルギー危機があります。2026年3月、中東紛争の激化によりイランの無人機攻撃でカタールの天然ガス施設が損傷し、同国は生産を停止しました。台湾は電力の約半分を天然ガス火力に依存しており、通常のLNG供給の3分の1を一度に失う事態となりました。

台湾の燃料備蓄はわずか2週間分しかなく、政府はオーストラリアや米国など代替供給元の確保に奔走しています。TSMCの洋上風力契約は、こうしたエネルギー安全保障上のリスクを軽減し、化石燃料への依存から脱却する戦略的な一手といえます。

AnthropicとSpaceXAIは2026年5月6日、AnthropicがxAIのメンフィス所在データセンター「Colossus 1」の計算資源を利用する契約を締結したと発表しました。Anthropicは同社の年次開発者カンファレンスで発表し、SpaceXAI側もブログ記事で詳細を公開しています。この契約により、Anthropicは300メガワット超の電力容量と約22万基のNvidia GPU（H100、H200、GB200）へのアクセスを得ます。

Anthropicはこの計算資源を「Claude Pro」「Claude Max」の利用者向け容量拡大に充てる方針です。近年、Claude Codeなどのサービスでは利用制限やサービス中断への不満が高まっており、開発者は週平均20時間以上Claude Codeを使用しているとされます。また、Anthropicは軌道上AI計算基盤の共同開発にも関心を示しており、SpaceXAIの宇宙データセンター構想の将来的な顧客となる可能性があります。

この提携はxAIの戦略的転換を象徴しています。xAIはすでにトレーニングを新施設Colossus 2に移行済みで、旧施設を外部に貸し出すことで収益化を図りました。TechCrunchの分析によれば、画像生成問題でGrokの利用者が減少するなか、xAIは計算資源の販売を主軸とする「ネオクラウド」企業へと変貌しつつあります。GoogleやMetaが自社のAI開発のために計算資源を囲い込む戦略とは対照的です。

SpaceXAIにとって、この契約はIPOを控えた重要な実績となります。Anthropicという有力顧客の存在は、軌道データセンターを含む今後の大規模インフラ投資の収益性を投資家に示す材料になります。一方で、競合に計算資源を販売する姿勢は、xAI自身のソフトウェア開発やコーディングツールへの野心と矛盾するとの指摘もあります。

AI業界全体では計算資源の争奪が激化しています。AnthropicはGoogle Cloudに2000億ドル、Amazonに1000億ドル超のコミット契約を結んでおり、AnthropicとOpenAIの契約だけで主要クラウド事業者の受注残2兆ドルの半分以上を占めるとも報じられています。計算資源の確保がAI開発の成否を左右する時代が本格化しています。

Palantir共同創業者ピーター・ティール氏らシリコンバレーの投資家が、海洋波力でAIデータセンターを稼働させるスタートアップPanthalassaに1億4000万ドルの資金を投じました。陸上でのAIデータセンター建設が用地確保や電力供給の面で困難を増すなか、海上での演算処理という新たなアプローチが注目を集めています。

Panthalassaの「ノード」は、巨大な鋼鉄球が海面に浮かぶ構造で、下部に垂直の管状構造を備えます。波の動きが管内の水を加圧タンクへ押し上げ、放水時にタービンを回転させて再生可能エネルギーを生成します。この電力で搭載AIチップを直接駆動し、推論結果を衛星通信で世界中の顧客に送信する仕組みです。

ペンシルベニア大学のコンピュータアーキテクト、ベンジャミン・リー氏は「エネルギーの輸送問題をデータの輸送問題に変換する発想だ」と評価しています。海上ノードにAIモデルを転送し、プロンプトへの応答を返すという構成で、従来の送電インフラに依存しない点が革新的です。

冷却面でも大きな利点があります。陸上データセンターは冷却に大量の電力と淡水を消費しますが、海上ノードは周囲の海水で直接チップを冷却できるため、環境負荷を大幅に低減できます。今回の資金はオレゴン州ポートランド近郊のパイロット製造施設の完成と、ノード配備の加速に充てられる予定です。

Googleは2026年4月に実施した主要なAI関連発表をまとめた月次レポートを公開しました。同月はラスベガスで開催されたCloud Next '26を中心に、エンタープライズ向けAIエージェント基盤から開発者ツール、ヘルスケアまで多岐にわたる発表が行われ、参加者3万2,000人超に対して260以上の新機能が披露されました。

企業向けでは、自律型エージェントの構築と管理を可能にするGemini Enterprise Agent Platformが発表されました。また、エージェントAI時代の大規模計算需要に対応する第8世代TPUが登場し、電力効率と絶対性能の両面で大幅な向上を実現しています。Google CloudのAI利用率は顧客の約75%に達し、330以上の組織が過去1年で1兆トークン以上を処理していることも明らかになりました。

開発者向けには、パラメータあたりの知能で最高水準を誇るオープンモデルGemma 4がリリースされました。累計ダウンロード数は5億回を超えています。Google Colabには対話的なコーディング指導機能Learn Modeが追加され、コードの「なぜ」と「どうやって」をステップごとに説明します。さらにGoogle AI Studioの利用枠がPro・Ultra会員向けに拡大されました。

研究・分析分野では、高度なリサーチタスクを自律的に遂行するDeep Research Maxが発表されました。大量データの統合・分析にかかる作業負荷を大幅に削減する自律エージェントとして位置づけられています。

生活領域では、Google Vidsが無料で月10本の動画生成を開放し、Google翻訳は20周年を迎えて発音練習ツールを新搭載しました。ヘルスケア分野では、Google.orgとジョンソン・エンド・ジョンソン財団が1,000万ドルを投じて米国農村部の医療従事者向けAI研修を開始しています。Fitbitの健康コーチ機能もGeminiを活用してさらに個人最適化が進みました。

Google for Startups Acceleratorは2026年5月4日、AIを活用してエネルギー分野の課題解決に取り組むスタートアップの応募受付を開始しました。2年連続の開催となる本プログラムは、送電網の近代化やエネルギー利用の効率化・低コスト化をAIで推進する企業を対象としています。

プログラムは9月から11月まで実施され、参加企業はエクイティフリー（出資不要）で支援を受けられます。Google Cloudのインフラや最先端AIツールへのアクセスに加え、AI・機械学習、プロダクトデザイン、市場戦略、リーダーシップ開発に特化したカリキュラムが提供されます。20以上のエネルギー関連企業やVCもパートナーとして参加します。

2025年の第1期では具体的な成果が報告されています。米国のArtemisはGemini統合により太陽光画像の3D抽出エラー率を半減させ、スペインのDelfosは風力・太陽光設備の故障を最大300日前に予測するAIを構築しました。フランスのTilt Energyは2カ国に展開を拡大し、数百MWの分散型フレキシブル容量を運用しています。

対象領域は3つです。第1にエネルギー効率化と活用（家庭や産業のエネルギーコスト削減）、第2に送電網の近代化（送電分析やGET技術）、第3に需要の柔軟化と最適化（仮想発電所や負荷集約）。IEAの予測では今後5年間の世界の年間電力需要が過去10年比で50%増加する見通しで、AI活用による電力インフラ整備の重要性が一段と高まっています。

AIチップメーカーのCerebras Systemsは2026年5月4日、新規株式公開（IPO）の準備を正式に発表しました。2800万株を1株あたり115〜125ドルで売り出し、最大35億ドルを調達する計画です。上限価格で算出した時価総額は約266億ドルに達し、実現すれば2026年最大のテックIPOとなります。

Cerebrasの最大の強みはOpenAIとの深い関係です。OpenAIは2025年12月にCerebrasへ10億ドルを融資し、3300万株超を取得可能なワラントを保有しています。さらに複数年で100億ドル超の計算資源契約を締結しており、Cerebrasの主要顧客です。CEOのSam Altmanをはじめ、Greg Brockman、Ilya SutskeverらOpenAI創業メンバーも個人で出資しています。

同社はGPUベースの競合に対抗する独自チップ「Wafer-Scale Engine 3」を提供しています。推論処理でGPUより高速かつ省電力と主張しており、AI推論需要の急増を追い風にしています。投資家にはAlpha Wave、Benchmark、Eclipse、Fidelity、Foundation Capitalのほか、Tiger Global、Coatue、AMD、アブダビのG42など著名な機関投資家が名を連ねます。

Cerebrasは2024年にもIPOを試みましたが、G42からの投資に対する米連邦政府の審査で延期となった経緯があります。その後2025年9月に81億ドル評価で11億ドル、2026年2月に230億ドル評価で10億ドルを調達し、今回のIPOに至りました。Bloombergによれば、すでに募集額35億ドルに対し約100億ドルの注文が集まっており、公開価格が提示レンジを上回る可能性が高いとされています。

Googleは2026年4月30日、オクラホマ州の電力会社Oklahoma Gas and Electric（OG&E;）との長期エネルギー契約を発表しました。この契約は、同州マスコギーとスティルウォーターで建設中のデータセンターキャンパスへの電力供給を目的としており、データセンター拡大に伴うインフラ費用をGoogleが負担することで、地域の一般家庭や企業への電気料金転嫁を防ぐ仕組みです。

契約の核心は、Googleが自社の成長に必要なインフラ建設費用を長期的に負担する点にあります。これにより電力会社は新たな電源の開発や送電網の増強に必要な投資の裏付けを得られます。Googleはエネルギー需要の拡大と料金の手頃さは両立できるという立場を示しています。

クリーンエネルギーの導入も進めています。2025年11月にはステファンズ郡とマスコギー郡の太陽光発電所から電力を購入する契約を締結しました。Googleはこれらの施設の容量購入契約をOG&E;に提供し、地域全体の電力需要増加に対応するための新規エネルギー調達の一部を補う計画です。

Googleは2007年からオクラホマ州に拠点を構えており、地元の電気技師の育成支援や学校への省エネ設備寄付など、地域貢献を続けてきました。今回の契約はAI関連のデータセンター需要拡大に伴う電力コスト問題への対応策として、テック企業と地域社会の共存モデルを示す取り組みといえます。

Oracleが、OpenAIとの3000億ドル規模のデータセンター契約に社運を賭けています。創業者ラリー・エリソン氏の主導のもと、同社は伝統的なデータベース事業からAIインフラ事業へと大胆に舵を切りました。2026会計年度だけで430億ドルの負債を抱え、5つの大規模データセンター建設に乗り出しています。

この戦略の最大のリスクは、パートナーであるOpenAI自体の不安定さです。OpenAIは売上とユーザー成長の目標を達成できず、CFOが将来のコンピューティング契約の支払いに懸念を示していると報じられています。Stargateプロジェクトの主要幹部がMeta等に流出し、IPO計画にも不透明感が漂います。Oracleの残存履行義務5530億ドルのうち、3000億ドル超がOpenAI関連であり、同社の命運はOpenAIの経営に大きく左右されます。

外部環境もOracleに逆風を送っています。イラン戦争によるホルムズ海峡封鎖は、半導体製造に不可欠なヘリウムの供給やアルミニウム価格に影響を与え、データセンター建設コストを押し上げています。さらに、米国11州がデータセンター建設のモラトリアムを検討するなど、地域住民の反対運動も激化しています。

一方で明るい材料もあります。ByteDanceがNvidiaの輸出規制を回避するためにOracleからチップを借り受け、大口顧客に成長しています。米政府との契約も増加しており、メディケア・メディケイドや空軍との案件を獲得しました。エリソン氏が描く「プライベートAI」構想では、Oracleが既に保有する企業の機密データにAIを適用し、推論サービスで収益を上げるビジョンを掲げています。

Oracleの信用リスクを示すCDSは、AI業界全体のリスク指標として注目されています。債券市場では12月にジャンク債並みの価格で取引される場面もありました。今後の焦点は、データセンター建設を予定通り完遂できるか、そしてOpenAIが契約通りの支払いを履行できるかです。エリソン氏の大胆な賭けが成功するかどうかは、AI産業全体の行方を占う試金石となるでしょう。

ロンドン拠点のデータセンター開発企業Pure Data Centre Groupは、イランのミサイルまたはドローン攻撃により自社施設が損傷したことを受け、中東における全プロジェクトへの投資を凍結しました。同社のゲイリー・ウォイタシェクCEOはCNBCの取材に対し、「状況が落ち着くまで、誰も大規模な新規資本を投入しない」と語っています。Pure DCは欧州・中東・アジアで1ギガワット超のデータセンター容量を運営・開発しています。

今回の判断の背景には、2月28日の米国・イスラエルによるイラン攻撃を発端とするイラン戦争があります。イランはホルムズ海峡の封鎖による貿易妨害に加え、湾岸地域の米軍基地やエネルギーインフラへの攻撃で応酬しました。シリコンバレーの投資家やテック企業が湾岸諸国で進めてきた数兆ドル規模のAI・クラウド向けデータセンター建設計画は、根本的な見直しを迫られています。

イランはアラブ首長国連邦のAWSデータセンター2拠点を直接攻撃したほか、バーレーンの3拠点目も自爆ドローンの至近弾で損傷させました。AWSは3月1日にサービスダッシュボードを通じて、構造的損傷、電力供給の途絶、消火システム作動による水損害が発生したと報告しています。

この被害により、銀行や決済プラットフォーム、ドバイ拠点の配車アプリCareem、データクラウドのSnowflakeなど、AWSの顧客企業に広範なクラウドサービス障害が波及しました。戦争による被害は保険の適用対象外であり、データセンター開発企業が自らコストを負担せざるを得ない状況です。地政学リスクが、AIインフラの立地戦略そのものを揺るがしています。

スタンフォード大学の研究チームが、AIモデル内のゼロ値パラメータを活用する専用チップ「Onyx」を開発しました。大規模言語モデルでは重みや活性値の大半がゼロまたはゼロに近い値であり、この「スパース性」を利用すれば不要な演算を省略できます。Onyxは従来のCPUと比較して平均で消費エネルギーを70分の1に抑え、計算速度を8倍に向上させています。

AIモデルの巨大化が進む中、Metaの最新Llamaは2兆パラメータに達しています。モデルの大型化は性能向上につながる一方、エネルギー消費と処理時間の増大が深刻な課題です。低精度演算や小型モデルの利用といった対策が取られてきましたが、スパース計算はモデルの性能を維持しつつ効率を高める第三の選択肢として注目されています。Cerebrasの研究では、LLMのパラメータの最大70〜80%をゼロに設定しても精度を損なわないことが示されました。

しかし、既存のGPUやCPUはスパース計算に最適化されていません。NVIDIAのGPUは「4要素中2つがゼロ」という構造化スパースにしか対応しておらず、任意の位置にゼロが存在する非構造化スパースでは性能が大きく低下します。CPUはより柔軟ですが、圧縮データの間接参照によるメモリアクセスがボトルネックとなります。Appleは独自チップのプリフェッチャー改良で対応を試みていますが、汎用アーキテクチャの根本的な制約は残ります。

Onyxは粗粒度再構成可能アレイ（CGRA）をベースに設計されており、FPGAの柔軟性とCPUの効率性を両立しています。メモリタイルが圧縮行列を格納し、演算タイルが不要なゼロ演算をすべて省略します。専用コンパイラがソフトウェア命令をCGRA構成に自動変換するため、開発者は疎・密の両方のワークロードを同一チップ上で実行できます。エネルギー遅延積ではIntel Xeon CPUの最大565倍の効率を達成しました。

研究チームは次世代チップの開発を進めており、行列演算だけでなく正規化やソフトマックスなど全演算のスパース対応を目指しています。密・疎アーキテクチャのチップ上での統合効率化や、複数チップでの分散処理にも取り組んでいます。スパースハードウェアの普及は、AI計算の実行コスト・消費電力・環境負荷を大幅に低減する可能性があります。

アメリカの農村部で、AIやクラウドコンピューティング向けデータセンターの建設に対する住民の反発が広がっています。従来は都市部に集中していたデータセンターですが、安価な土地と税制優遇を求めて農村地域への進出が急増しており、Pew Research Centerの調査によると計画中のデータセンターの67%が農村部に立地する一方、既存施設の87%は都市部にあります。

イリノイ州タズウェル郡では、農家のマイケル・デパート氏が地元の地下水資源への影響を懸念し、反対運動の先頭に立ちました。同氏はカボチャやトウモロコシ、大豆の栽培に帯水層の水を利用しており、約13キロ先に計画されたデータセンターが同じ水源を使用することで、作物の収穫量や利益が損なわれることを恐れたのです。住民たちは市議会に押しかけ、署名活動を展開した結果、開発業者ウェスタン・ホスピタリティ・パートナーズによる計画は数カ月後に撤回されました。

こうした抵抗運動はタズウェル郡に限った話ではありません。調査会社Data Center Watchのミケル・ビラ氏は「農村コミュニティがターゲットになっている」と指摘しています。Bloombergのデータによれば、過去3年間で160以上のAI特化型データセンターが米国全土に新設され、総数は約70%増加しました。

データセンター産業の拡大に伴い、世論も厳しさを増しています。Pewの調査では、環境への影響、国内の電力コスト、周辺地域の生活の質のいずれにおいても、アメリカ人はデータセンターを有益よりも有害と見なす傾向が強いことが明らかになりました。AI需要の急成長を支えるインフラ整備と、地域住民の暮らしや環境の保全をどう両立させるかが、今後の大きな課題となりそうです。

MITとMIT-IBM Watson AI Labの研究チームが、データセンターで特定のAIワークロードを実行した際の消費電力を数秒で予測できるツール「EnergAIzer」を開発しました。ローレンス・バークレー国立研究所の推計では、2028年までにデータセンターが米国の総電力消費の最大12%を占めるとされており、AI時代のエネルギー効率改善は喫緊の課題です。

EnergAIzerは、AIワークロードに含まれる反復的なパターンに着目しています。ソフトウェア開発者がGPU上で効率的に動作するよう最適化を施す際、並列処理コアへの作業分散やデータ移動に規則的な構造が生まれます。この構造を捉えることで、従来のように個々のステップを逐一エミュレーションする必要がなくなりました。

ただし高速推定だけでは全コストを網羅できない課題もありました。GPUがプログラムを実行する際のセットアップコストや、帯域幅の競合による速度低下に伴う追加電力などです。研究チームは実際のGPUから測定データを収集し、補正項を推定モデルに組み込むことでこの問題を解決しました。

実際のAIワークロードとGPUを使ったテストでは、EnergAIzerの推定誤差は約8%にとどまり、数時間かかる従来手法と同等の精度を実現しています。ユーザーはAIモデルの種類や入力の数・長さといったワークロード情報を入力するだけで、GPU構成や動作速度を変えた場合の電力消費の変化も確認できます。

データセンター運営者にとっては限られたリソースの効率的な配分に、アルゴリズム開発者にとってはモデル展開前のエネルギー評価に活用が期待されます。研究チームは今後、最新GPU構成への対応や、複数GPUが協調するワークロードへのスケーリングを目指すとしています。本研究はIEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Softwareで発表されました。

Metaは、宇宙空間から地上のデータセンターへ夜間電力を供給する新たな取り組みを発表しました。バージニア州アッシュバーンに拠点を置くスタートアップOverview Energyと容量予約契約を締結し、最大1ギガワットの電力を宇宙から受け取る計画です。2024年時点でMetaのデータセンターは年間1万8000ギガワット時以上を消費しており、AI需要の拡大に伴い電力確保が急務となっています。

Overview Energyの技術は、宇宙空間で豊富な太陽光を集め、近赤外線に変換して地上の大規模太陽光発電所に照射するというものです。高出力レーザーやマイクロ波による送電と異なり、人体に無害な広域赤外線ビームを使用するため、安全性や規制面での課題を回避できるとしています。既存の地上太陽光インフラをそのまま活用できる点も大きな利点です。

同社は既に航空機からの地上への送電実験に成功しており、2028年1月には低軌道衛星からの初の宇宙送電実験を予定しています。本格的な衛星打ち上げは2030年に開始し、静止軌道上に約1000機の衛星群を構築する計画です。各衛星は10年以上の運用が見込まれています。

衛星群が完成すれば、地球の約3分の1をカバーし、米西海岸から西欧まで電力を届けられます。地球の自転に伴い、夜を迎える各地の太陽光発電所に順次宇宙からの光を供給することで、蓄電池や化石燃料への依存を軽減できます。CEO のMarc Berte氏は、発電と送電の両方を担えることが競争優位になると語っています。

Google DeepMindは2026年4月27日、韓国科学技術情報通信部（MSIT）との新たなパートナーシップを発表しました。10年前にソウルで行われた歴史的なAlphaGo対局を起点とし、AIを国家経済発展の柱に据える韓国政府の戦略を支援する枠組みです。韓国はスタンフォードAI Index 2026でAI革新密度世界一とされ、主要30カ国中で最も速いAI導入率を記録しています。

具体的な取り組みとして、Googleはソウルオフィス内にAIキャンパスを設立します。ここを拠点に韓国の大学・研究機関とGoogle DeepMindの研究者が共同で科学的ブレークスルーを目指します。ソウル大学（SNU）、KAIST、MSITのAIバイオイノベーションハブとの協業が最初の対象です。

提供されるAIモデルは多岐にわたります。アルゴリズム設計エージェントAlphaEvolve、ゲノム解析モデルAlphaGenome、タンパク質構造予測のAlphaFold（韓国で既に8万5千人以上が利用）、仮説生成を支援するAI co-scientist、気象予測のWeatherNextの5つです。生命科学、エネルギー、気候変動の分野で研究の加速が期待されます。

人材育成面では、韓国の学生にGoogle DeepMindでのインターンシップ機会を提供する方針です。これはGoogleが韓国で提供してきた5万件のAI Essentials奨学金に続く取り組みとなります。また、2024年のAIソウルサミットで表明したフロンティアAI安全コミットメントに基づき、韓国AI安全研究所（AISI）と安全性に関する研究やベストプラクティスの策定でも協力します。

韓国政府は5月に開所予定の国立AI for Science Center（NAIS）への投資も進めており、今回の提携はその基盤整備と連動しています。Google DeepMindの最先端モデルと韓国の科学人材の融合により、次世代の科学的発見を目指す大規模な官民連携が本格化します。

アメリカ・メイン州のジャネット・ミルズ知事（民主党）は2026年4月、新規データセンターの建設許可を一時的に凍結する法案L.D. 307に対し、拒否権を行使しました。この法案は2027年11月1日まで新規許可を停止する内容で、成立すれば全米初の州単位でのデータセンター建設モラトリアムとなるはずでした。

ミルズ知事は州議会への書簡で、他州での大規模データセンターが環境や電力料金に与えている影響を踏まえると、建設の一時停止は「適切」であるとの認識を示しました。しかし、ジェイ町で計画されているデータセンター事業が地元の強い支持を得ていることを挙げ、この事業を適用除外とする条項が盛り込まれていれば「署名していた」と述べています。

AI需要の急増に伴い、アメリカ各地でデータセンター建設への住民反対運動が広がっています。ニューヨーク州でも3年間の新規建設停止法案が議論されるなど、エネルギー消費と環境負荷をめぐる懸念は全米規模の課題となりつつあります。

法案を提出した民主党のメラニー・サックス州議会議員は、知事の拒否権行使について「全ての電力料金支払者、電力網、環境、そしてエネルギーの将来に重大な影響を及ぼしうる」と批判しました。データセンター建設をめぐる規制の在り方は、今後も各州で激しい議論が続く見通しです。

カナダのAIスタートアップCohereがドイツのAleph Alphaを統合し、大西洋をまたぐ主権AI企業を設立すると発表しました。両社はそれぞれ自国のAI企業として注目を集めてきましたが、OpenAIなど米国勢に対抗するため、合併による規模拡大を選びました。新会社はCohereが主導し、当局と株主の承認を経て発足します。

資金面では、Aleph Alphaの主要株主であるスーパーマーケットチェーンLidlの親会社Schwarz Groupが全面的に支援します。同社は5億ユーロ（約6億ドル）の構造化融資を提供するとともに、CohereのSeries Eラウンドの主幹事として参画します。独経済紙Handelsblattによれば、評価額は約200億ドルに設定されました。Cohereの2025年ARRは2億4000万ドル、Aleph Alphaの収益は限定的であり、合算収益だけでは説明しにくい水準です。

新会社は防衛、エネルギー、金融、医療、製造、通信といった高度規制業種と公共部門をターゲットにします。プライバシーと独立性の要件を満たせない米国AI大手への代替として、企業の需要を取り込む戦略です。Schwarz GroupのIT部門が運営する主権クラウドサービスSTACKITの活用も見込まれています。

カナダとドイツの両政府もこの動きを歓迎しています。両国は最近「主権技術同盟」を立ち上げ、AI能力の強化と戦略的な技術依存の低減を掲げました。記者会見にはドイツのデジタル大臣とカナダのカウンターパートも登壇しています。ただし、欧州の組織がカナダを含む枠組みを十分に「主権的」とみなすかどうかは今後の課題です。

技術面では、Aleph Alphaの小規模言語モデルや欧州言語向けトークナイザーの専門性が、大規模言語モデルに強みを持つCohereと補完関係にあるとCEOのAidan Gomez氏は説明しました。Aleph Alphaの約250名のチームも新会社に合流する見通しです。一方で、IPOの可能性が残る中、将来的な所有構造がどうなるかは不透明な部分もあります。

The Verge編集長のNilay Patel氏は、Decoderポッドキャストで「ソフトウェア脳」という概念を提唱しました。これは世界をデータベースとコードの集合体として捉える思考様式を指し、ZillowやUberなど現代の主要サービスがこの発想で構築されてきたと指摘しています。Marc Andreessenが2011年に「ソフトウェアが世界を食う」と予言した流れがAIによって加速し、テック業界と一般市民の間に巨大な認識の溝が生まれていると分析しました。

AI嫌悪を示す世論調査の結果は深刻です。NBC Newsの調査ではAIの好感度がICE（移民・関税執行局）を下回り、Quinnipiacの調査では米国民の過半数がAIは害をもたらすと回答しました。特にZ世代はAIを最も多く使用しながら最も否定的で、Gallup調査によるとAIに希望を持つZ世代はわずか18%にとどまり、怒りを感じる割合は31%に上昇しています。

Patel氏は、テック業界がこの問題をマーケティングの課題と誤認していると批判します。OpenAIのAltman氏はTBPNポッドキャストに2億ドルを投じてAIの好感度向上を図りましたが、ChatGPTの週間利用者が9億人に達し、Google検索のAI Overviewを日常的に目にしている人々に対して、広告で体験への反応を変えることはできないとPatel氏は断じています。

「ソフトウェア脳」の限界は複数の事例で示されています。Elon MuskのDOGEは政府のデータベースを掌握しようとして失敗し、データベースが現実と一致しないという根本的な問題に直面しました。また法律分野でのAI活用についても、法体系の本質は曖昧性にあるためコードのように決定論的に処理できないと指摘しています。ミシガン州最高裁元長官のBridget McCormack氏が提案したAI仲裁システムも、ソフトウェア脳の典型例として紹介されました。

Patel氏の核心的な主張は、AI産業が人間にデータベースへの適合を求めている点にあります。Ezra Klein氏がシリコンバレーで観察したように、AI推進派はメール・カレンダー・メッセージをすべてAIに開放し、自分自身をAIに「読み取り可能」にしようとしています。しかしPatel氏は、人々がコンピュータに適応するのは失敗であり、コンピュータこそが人に適応すべきだと主張します。雇用喪失・エネルギー消費・サイバーセキュリティリスクを伴うAIの現状に対し、一般市民が反発するのは当然の帰結だと結論づけました。

AI需要の急増に伴い、米国各地でデータセンター専用のガス発電施設の建設が加速しています。WIREDの調査によると、米国内11か所のデータセンター向け天然ガスプロジェクトは、合計で年間1億2900万トン以上の温室効果ガスを排出する可能性があり、これは2024年のモロッコ一国の排出量を上回る規模です。送電網に接続せず自前で発電する「ビハインド・ザ・メーター」方式が、AI企業の間で主流になりつつあります。

排出規模が特に大きいのは、テキサス州アマリロ近郊に建設中のFermiの「ドナルド・J・トランプ先端エネルギー・知能キャンパス」で、年間4030万トン以上のCO2換算排出が見込まれます。OpenAIのStargate計画関連では3施設で年間2400万トン超、xAIのメンフィスとサウスヘイブンの2施設は合計で年間約1280万トンに達します。Microsoftがシェブロン系企業から電力購入を検討する西テキサスの施設は、単独でジャマイカ一国を超える年間1150万トンの排出が許可されています。

一方、Googleはオーストリアのクロンストルフに同社初のアルプス地域データセンターを発表しました。太陽光パネル付き緑化屋根、排熱回収システム、地元エンス川の水質改善基金など持続可能性を前面に打ち出しています。100人の直接雇用を創出し、上部オーストリア応用科学大学との人材育成連携も開始します。大手テック企業が環境負荷の大きいガス発電に依存する中、対照的なアプローチです。

気候への影響は深刻です。Metaはオハイオ州の3施設だけで年間最大550万トンを排出する可能性があり、同社が過去4年間で削減したとする2380万トンの10%超を相殺しかねません。エネルギー研究者ジョン・クーメイ氏は、データセンターは一般の発電所と異なり需要変動に応じた出力調整が不要なため、許可上の最大排出量に近い実排出になると指摘しています。さらに高効率タービンの世界的不足が、非効率な機器の使用を余儀なくさせています。

ただし、すべての計画が実現するとは限りません。Fermiは4月にCEOとCFOが相次いで退任し、株価が20%以上急落しました。OpenAIもStargate計画の英国展開を一時停止しています。各社は天然ガスを原子力への「橋渡し」と位置づけますが、ガスタービンの廃止時期は明示されていません。2026年初頭時点でビハインド・ザ・メーター方式のガス発電計画は100GWに達しており、2024年初頭の4GWから25倍に膨れ上がっています。研究者マイケル・トーマス氏は「これが10倍になったらどうなるか」と警鐘を鳴らしています。

日本の物質・材料研究機構の森孝雄副拠点長らの研究チームが、熱電発電素子の設計を従来の1万倍の速度で行えるAIツール「TEGNet」を開発しました。この研究成果は2026年4月15日付のNature誌に掲載されています。熱電発電素子は温度差から直接電力を生み出す固体素子で、タービンなどの可動部品が不要ですが、電気を通しつつ熱を遮断する材料の探索に時間がかかることが普及の障壁となっていました。

TEGNetはニューラルネットワークを基盤とし、熱電材料の熱流や電気輸送を記述する複雑な物理方程式を近似的に学習します。従来は1つの構成を評価するのに数日から数週間かかっていた作業を、ミリ秒単位で実行できるようになりました。これにより数千もの素子設計を網羅的にスクリーニングし、見落とされがちな最適構成を発見することが可能です。

研究チームはTEGNetを用いて2種類の発電素子設計を最適化しました。セグメント型ユニカップルと、n型・p型半導体を組み合わせた構成です。AIが特定した設計に基づき放電プラズマ焼結法で試作した結果、いずれも産業廃熱の典型的な温度条件下で約9%の変換効率を達成しました。これは熱力学的な上限であるカルノー限界の範囲内で最高水準の性能です。

コスト面でも大きな進展が見込まれています。従来の熱電素子は希少なテルルを含むビスマステルル化物に依存し、結晶成長の精密制御が必要でしたが、TEGNetが発見した設計の一部はより簡易な製造手法で作製でき、ビスマステルル化物を使わない構成も含まれます。森氏は「熱電発電の歴史上初めて、産業競争力のある発電コストを予測できる」と述べており、工場や製油所などの産業廃熱回収への実用化に道を開く成果です。

AI企業の無料・低価格提供の時代が終わりを迎えつつある。Anthropicが人気AIエージェントツールOpenClawの利用を大幅に制限し、OpenAIはChatGPTに広告を導入するなど、主要AI企業が相次いで収益化策を打ち出しています。投資家がOpenAIやAnthropicなどに注いだ数千億ドルの回収期が到来し、長年にわたる無料・格安アクセスの提供から方針転換を迫られている状況です。

Gartnerの試算によると、2024年から2029年にかけてAIデータセンターへの設備投資は約6.3兆ドルに達する見込みです。この投資に対して最低7%のROICを確保するには、2029年までに累計約7兆ドルのAI関連収益が必要とされます。現在のトークン処理量は年間100〜200京トークンですが、目標達成には5万〜10万倍の増加が求められるという途方もない数字です。

推論コストの増大も収益圧迫の要因となっています。AIエージェントや推論モデルは従来のチャットボットに比べてはるかに多くのトークンを消費します。バックグラウンドでの思考プロセスやサブエージェントの起動、精度検証などにより、ユーザーが目にしない裏側で膨大なトークンが使われています。直接的なインフラ・電力コストだけなら妥当な利益率を確保できるものの、次世代モデルの訓練費用を加えると「持続不可能」な状態だとGartnerは指摘しています。

こうした状況を受け、企業顧客側も対応を進めています。オープンソースモデルへの移行やセルフホスティングの採用が広がり、用途に応じて高価な最新モデルと安価なモデルを使い分ける戦略が一般化しつつあります。法律AIスタートアップEveは、高コストな推論モデルの利用を25〜30%に抑え、残りをオープンソースや小型モデルで賄っています。

Gartnerのアナリストは、今後どの地域市場でも大規模言語モデル提供者は2社以下に集約されると予測しています。VC補助による成長期は市場獲得に必要だったものの、持続可能なビジネスモデルへの移行が急務です。AI技術がテック市場だけでなく看板やレジ端末など経済全体に浸透し、提供者がその取引から収益を得る構造が実現しなければ、評価額の下落や投資の枯渇につながるリスクがあると警告されています。

Googleは4月22日、Cloud Nextカンファレンスで第8世代TPU（Tensor Processing Unit）を発表しました。従来の単一チップ路線を転換し、訓練専用のTPU 8tと推論専用のTPU 8iの2チップ体制へ移行します。エージェントAI時代の異なるワークロード要件に対応するため、2024年にロードマップの分割を決断したと、同社SVPのAmin Vahdat氏が明かしました。

TPU 8tは大規模モデル訓練に特化し、1ポッドあたり9,600チップ、2ペタバイトの共有HBMを搭載します。前世代Ironwoodの約3倍となる121 FP4 EFlopsの演算性能を実現し、新開発のVirgoネットワークにより100万チップ超を単一論理クラスタとして接続可能です。フロンティアモデルの訓練期間を数カ月から数週間に短縮することを目指します。

TPU 8iはエージェントAIの推論ワークロードに最適化されています。288GBのHBMに加え、前世代の3倍となる384MBのオンチップSRAMを搭載し、大規模なKVキャッシュをチップ上に保持できます。新設計のBoardflyトポロジーでネットワーク径を50%以上削減し、リアルタイム推論のレイテンシを最大5倍改善しました。1ポッドあたり1,152チップで、前世代比80%の性能対コスト向上を実現します。

両チップとも自社設計のAxion ARMベースCPUをホストに採用し、前世代比2倍の電力効率を達成しました。Googleはシリコンからデータセンターまでの垂直統合設計により、OpenAIやAnthropicなどNvidia GPUに依存する競合が支払う「Nvidia税」を回避できる点を強調しています。JAX、PyTorch、SGLang、vLLMなど主要フレームワークをサポートし、ベアメタルアクセスも提供します。

両TPUの一般提供は2026年後半を予定しています。現時点ではGoogle自社ベンチマークのみで、独立した第三者検証はこれからです。また、CUDA/PyTorchエコシステムからの移行コストは依然として考慮すべき要素です。Citadel Securitiesなど先進企業がTPU採用を表明しており、フロンティアAI開発の競争軸が「GPUの調達力」から「スタック全体の設計力」へ移行しつつあることを示す発表となりました。

NVIDIAはアースデーに合わせ、AI技術で地球環境を保護する5つのプロジェクトを紹介しました。気候シミュレーション基盤「Earth-2」による高精度気象予測、絶滅危惧種オランウータンの保全、AIロボティクスによるリサイクル、津波早期警報、衛星画像のリアルタイム解析という5分野で、加速コンピューティングが環境課題の解決を後押ししています。

気象分野では、Earth-2がオープンなAI気象ソフトウェアスタックとして観測データの前処理から15日間の予測まで全工程を高速化します。Earth-2 Nowcastingは生成AIを活用し、国規模の予測をキロメートル解像度・6時間先までの局地予報に数分で変換します。データ同化モデル「HealDA」はNOAAやMITREと共同開発され、単一GPUで大気の全球スナップショットを数分で生成できます。

野生動物保全では、ボルネオとスマトラの熱帯雨林でGPU加速AIがオランウータンの巣をドローン画像から自動検出する研究が成果を上げています。従来は1時間のドローン飛行で30時間の画像分析が必要でしたが、AIモデルは1,800枚の画像を5分以内に処理します。InceptionV3ベースのモデルは99%超の精度を達成し、3種すべてが絶滅危惧種であるオランウータンの迅速な個体数モニタリングを可能にしています。

リサイクル分野では、NVIDIA InceptionメンバーのAMP社がAIロボティクスで廃棄物回収率90%を実現し、従来施設の約75%を大きく上回っています。これまでに20億ポンド以上の素材を埋立処分から転換し、推定73万9千トンのCO2排出を削減しました。NVIDIA Hopper GPUの採用でAI推論の消費電力も半減しています。

防災では、テキサス大学オースティン校のチームがカスカディア断層の津波予測でACMゴードンベル賞を受賞しました。物理モデルの事前計算とGPU処理により、従来手法の100億倍の速度で津波予測を完了し、沿岸住民の避難時間を確保します。また、Planet社はNVIDIAとの協業で衛星の生データからの画像処理パイプラインをGPUネイティブで構築し、山火事などの災害情報を従来の数時間から秒単位で提供する基盤を整えています。

スタートアップのVerkor.ioは、AIエージェントシステム「Design Conductor」を用いて、RISC-V CPUコア「VerCore」をわずか12時間で設計したと発表しました。219語の設計仕様書を入力するだけで、設計・実装・テスト・レイアウトまでを自律的に完了し、EDAソフトウェアで使用可能なGDSIIファイルを出力します。これはAIエージェントによるRISC-V CPUコアの完全設計として初の事例です。

Design Conductorは、LLMを構造化されたステップに沿って動作させるハーネスです。人間のチップ設計者が踏む工程を模倣し、仕様分析からRTL記述、電力供給やタイミング検証、レイアウトまでを段階的に処理します。一部のタスクではOpenROADなどの外部ツールも呼び出します。SynopsysやCadenceもAIツールを提供していますが、仕様から完成まで全工程を自律処理する点がDesign Conductorの特徴です。

VerCoreのクロック速度は1.48GHzで、CoreMarkベンチマークで3,261点を記録しました。これは2011年のIntel Celeron SU2300と同等の性能です。最先端CPUには及びませんが、RISC-Vはオープン標準で無償利用可能なため、コスト面での実用性があります。チップはまだ物理製造されておらず、RISC-Vリファレンスシミュレータ「Spike」と学術用7nmプロセスキット「ASAP7 PDK」で検証されています。

ただし、LLMには人間の直感が欠けるという限界もあります。タイミングエラーの修正で非効率な試行錯誤を繰り返すなど、経験ある設計者なら避けられる問題に陥ることがあります。Verkor.ioのDavid Chin副社長は「経験を計算資源で代替している」と表現しています。設計の複雑さが増すほど計算コストは非線形に増大するため、専門家の知見との併用が現実的です。

それでも、小規模チームでのチップ設計を可能にする点で大きな意義があります。Verkor.ioによると、現時点では5〜10人の専門家チームがあれば量産可能な設計に到達できるとのことです。同社は4月末に設計ファイルを公開し、6月のDAC(設計自動化カンファレンス)でFPGA実装のデモを予定しています。

AI向け原子力発電を手がけるスタートアップFermiの共同創業者兼CEOトビー・ノイゲバウアー氏とCFOマイルズ・エバーソン氏が突然退任し、2026年4月20日の取引で株価が22%急落しました。ノイゲバウアー氏は会長職も辞任しましたが取締役には残留し、筆頭独立取締役のマリウス・ハース氏が新会長に就任しています。

Fermiは元米エネルギー長官リック・ペリー氏が共同創業した企業で、テキサス州アマリロに原子炉でAIデータセンターに電力を供給する大型キャンパス「Project Matador」を建設中です。しかし近月、主要顧客との摩擦が報じられるなど、プロジェクトの進捗に懸念が出ていました。

同社はこの経営刷新をダラスへの本社移転などと合わせて「Fermi 2.0」と銘打ち、戦略的進化として投資家にアピールしています。しかし市場はCEO・CFO同時退任を深刻なリスクシグナルと受け止め、株価の大幅下落につながりました。

AI需要の急増に伴い、データセンター向け原子力発電は成長分野として注目を集めています。Fermiの経営混乱が同分野全体の信頼性にどう影響するか、今後の動向が注視されます。

2026年4月、Financial Timesが地理空間データ企業SynMaxの衛星画像を用いて、米国内のデータセンター建設計画の進捗を調査しました。土地の造成状況や基礎工事の進み具合を衛星から確認し、業界調査グループIIR Energyが集めた許認可書類や公式発表と照合した結果、約40%のプロジェクトが予定通りの完成に至らない見込みであることが明らかになりました。

遅延が確認されたのはMicrosoft、Oracle、OpenAIといった大手テック企業の主要プロジェクトです。これらの案件では完成予定日から3か月以上の遅れが生じる可能性が指摘されています。シリコンバレー各社がAI向けに数千億ドル規模の投資を進める中、計画と現実の乖離が浮き彫りとなりました。

建設業界の幹部十数人への取材からは、労働力・電力・機材の慢性的な不足が主因であると判明しています。特にOpenAI関連のプロジェクトでは、電気工や配管工といった技能労働者の確保が複数の現場で同時に困難になっている状況が報告されました。

電力面では、計画されたデータセンターが数十万世帯分に相当する電力を必要とするため、発電能力の増強と送電インフラの拡張が大きなボトルネックとなっています。さらに、トランプ政権が課した中国製変圧器などへの関税が機材調達のコストと期間を悪化させており、AI基盤整備の足かせとなっています。

AIの進歩によりソフトウェア開発コストが劇的に低下し、企業における「買うか作るか」の判断基準が大きく変化しています。Retoolが817人の開発者を対象に実施した2026年の調査によると、35%のチームがすでに少なくとも1つのSaaSツールを自社開発に置き換えており、78%が2026年中にさらなるカスタムツール開発を計画しています。

置き換えの対象として最も多いのはワークフロー自動化ツール（35%）と内部管理ツール（33%）です。これらは企業固有の業務プロセスに依存するため、汎用的なSaaS製品との相性が悪く、以前から課題を抱えていました。AI開発支援やローコードプラットフォームの成熟により、数週間かかっていた開発が数日で完了するようになったことが置き換えを後押ししています。

一方で深刻な問題も浮上しています。60%の開発者がIT部門の管理外でツールやワークフローを構築しており、いわゆるシャドーITが拡大しています。回答者の64%はシニアマネージャー以上であり、経験豊富な人材でさえ既存の調達プロセスよりも開発速度を優先している実態が明らかになりました。

シャドーITの拡大はセキュリティリスクを増大させます。IBMの調査ではAI関連のデータ漏洩コストは1件あたり65万ドル以上に達しており、Deloitteの調査でも73%の企業がデータプライバシーとセキュリティを最大のAI懸念事項に挙げています。35%の組織がAIの生産性指標を持たないことも、投資対効果の証明を困難にしています。

調査は、データ接続性・セキュリティモデル・デプロイ審査プロセスの3要素を備えたチームが本番稼働に成功していると指摘しています。開発者のエネルギーをガバナンスが確立された環境に誘導することが、シャドーITのリスクを抑えながら自社開発の恩恵を享受する鍵となります。

MIT リンカーン研究所の研究チームが、水中で人間のダイバーと自律型無人潜水機（AUV）が協力して任務を遂行するための技術開発を進めています。海底ケーブルの点検・修理、捜索救助、港湾進入、機雷除去といった軍事・民間の海洋ミッションにおいて、人間の優れた器用さ・物体認識力とロボットの高速移動・演算能力・持久力を組み合わせることが狙いです。

航法面では、MIT海洋ロボティクスグループが開発したダイバー・AUV連携アルゴリズムを実任務向けのAUVに統合しました。しかし実際の海流環境では、ダイバーとAUVの双方の位置を推定する最適化問題が急速に複雑化することが判明し、ダイバー側にも追加のセンシング能力が必要であることがわかりました。チームは圧力・深度センサーや慣性計測装置、測距モデムを搭載した筒型プロトタイプ端末「チューブレット」を開発しています。

認識面では、光学センサーとソナーの両方のデータを処理できるAI分類器の開発が進んでいます。分類器が不確実な物体を検出した場合、ダイバーに画像情報を送って確認を求めるフィードバックループを構築する構想です。水中音響通信の低帯域・高遅延という制約の中で、有用な情報を最小限に圧縮して伝送する手法も研究されています。

実証試験はニューハンプシャー大学の調査船を代替ダイバーとして使った外洋テスト、チャールズ川での小型ボートによる試験、さらにミシガン工科大学の五大湖研究センターでの実ダイバーとの試験を段階的に実施してきました。五大湖の透明度の高い水中では、光学分類器でソナー分類器を訓練する「知識転移」の研究も進められています。

研究チームは現在、内部資金による研究プログラムの終了に伴い、軍や民間パートナーへの技術移転に向けた外部スポンサーを探しています。主任研究者のマデリン・ミラー氏は、海底通信・電力ケーブルが破壊的な行為者に対して脆弱であることを指摘し、AIと人間の能力を組み合わせることがアメリカの海中領域での戦略的優位性を維持する鍵になると述べています。

Google.orgは2026年4月14日、AI（人工知能）が社会に与える影響を研究するため、シンクタンクや学術機関を対象とした総額1500万ドル（約22億円）の新たな助成金を発表しました。2023年に開始した「Digital Futures Fund」の第2期にあたり、累計の助成総額は世界全体で3500万ドルを超えます。

今回の助成対象となる研究は、3つの柱で構成されています。第1の柱「労働と経済」では、AIが労働市場や製造業・医療などの特定セクターに与える変革を分析し、労働者の機会を最大化する政策環境を探ります。第2の柱「イノベーションとインフラ」では、AI推進に必要なインフラ・エネルギー需要と国家競争力への波及効果を研究します。

第3の柱「安全保障とガバナンス」では、責任あるイノベーションの枠組み開発と、AIが重要機関・企業のセキュリティをどう強化できるかを評価します。2026年の新規助成先には、American Compass、戦略国際問題研究所（CSIS）、Urban Institute、チリの国立AI研究センター（CENIA）などが含まれています。

第1期の助成先はすでに成果を出しており、農業従事者から科学者まで幅広い労働者へのAI活用、サイバー脅威への対応策、イノベーション促進と規制のバランスといったテーマで研究を進めてきました。Googleは産業界・学界・政府・市民社会のマルチステークホルダー対話を通じ、AIの恩恵を広く届けることを目指すとしています。

カナダのKepler Communicationsは、2026年1月に打ち上げた衛星10基からなる軌道上最大の計算クラスタを商用顧客に開放しました。同クラスタはNvidia Orin エッジプロセッサ約40基を搭載し、衛星間をレーザー通信で接続しています。現在18社の顧客を抱え、最新の顧客としてSophia Spaceとの提携を発表しました。

Kepler CEOのMina Mitry氏は、同社をデータセンター企業ではなく宇宙アプリケーション向けインフラと位置づけています。他の衛星や航空機向けにネットワークサービスを提供するレイヤーとなることを目指しており、合成開口レーダーなど高負荷センサーの処理オフロード需要を見込んでいます。米軍のミサイル防衛向け衛星にも宇宙対空レーザーリンクをデモ済みです。

提携先のSophia Spaceは、大規模宇宙データセンターの課題であるプロセッサの放熱問題を受動冷却で解決する技術を開発中です。今回の提携ではKepler衛星上に独自OSをアップロードし、2機の衛星にまたがる6基のGPUでの起動・設定を軌道上で初めて試みます。2027年末の自社衛星打ち上げに向けたリスク低減が狙いです。

SpaceXやBlue Originが構想する大規模宇宙データセンターの実現は2030年代とされる中、Keplerは訓練よりも推論ワークロードに特化した分散型GPUアーキテクチャで差別化を図ります。Mitry氏は「キロワット級の消費電力で稼働率10%のGPUより、常時100%稼働する分散GPUの方が有用」と述べています。米国では地上データセンター建設を禁止する自治体も出始めており、宇宙計算への関心が高まる背景となっています。

Amazonは2026年4月7日、配車サービス大手UberがAWSとのクラウド契約を拡大し、自社設計チップの利用を増やすと発表しました。Uberは低消費電力のARMベースCPU「Graviton」の利用を拡大するとともに、Nvidiaに対抗するAI半導体「Trainium3」の試験運用を新たに開始します。ライドシェア関連機能の多くをAWS上で稼働させる方針です。

Uberは2023年にオンプレミスのデータセンターからクラウドへ移行する方針を打ち出し、OracleおよびGoogle Cloudと大型契約を締結していました。特にOracle Cloud上ではAmpere製ARMチップを活用し、x86中心だった環境からの転換を進めていました。今回のAWS契約拡大は、こうしたマルチクラウド戦略の中でAmazon独自チップの競争力が評価された結果といえます。

この契約はAWSにとって、Oracleの主要顧客を引き寄せた象徴的な成果です。Oracleは2024年末にチップ設計企業Ampereの持ち分をSoftBankに売却し、自社でのチップ設計から撤退しています。一方のAWSはTrainiumを軸に独自半導体戦略を推進しており、クラウド各社の差別化競争が激化しています。

AWSの独自チップを採用する大手企業は増え続けており、Anthropic、OpenAI、AppleもすでにTrainiumの利用を開始または拡大しています。AmazonのCEOアンディ・ジャシー氏は2025年12月、Trainiumがすでに数十億ドル規模の事業に成長していると述べており、Nvidiaに依存しないAIインフラの選択肢として存在感を高めています。

シンガポール拠点のAIデータセンター企業Firmusは2026年4月7日、Coatueが主導する5億500万ドルの資金調達ラウンドを完了したと発表しました。ポストマネー評価額は55億ドルに達し、過去6カ月間の累計調達額は13億5000万ドルに上ります。前回ラウンドではNvidiaも投資家として参加していました。

同社はオーストラリアおよびタスマニアにおいて、エネルギー効率の高いAIデータセンターネットワーク「Project Southgate」の構築を進めています。新たなデータセンターにはNvidiaのリファレンス設計が採用されており、Blackwellアーキテクチャの後継となる次世代AIコンピューティング基盤「Vera Rubin」プラットフォームが導入される予定です。

Firmusはもともとビットコインマイニング向けの冷却技術を提供していた企業です。暗号資産関連企業からAIインフラ事業者へと転換を遂げた点は、CoreWeaveやRunPodなど同様の経路をたどる企業群の一つとして注目されています。

Vera Rubinプラットフォームは2026年下半期の出荷が見込まれており、Firmusのデータセンター稼働時期もそれに合わせて進められるとみられます。AI計算需要の急拡大を背景に、アジア太平洋地域におけるAIインフラ投資の活発さを示す事例となっています。

AIの訓練には膨大なエネルギーが必要であり、データセンターの炭素排出量は増加の一途をたどっています。大手テック企業は原子力発電への関心を高めていますが、実用化にはまだ時間がかかります。こうした背景のもと、研究者や企業がAI訓練の分散化という手法でエネルギー問題に取り組んでいます。分散化とは、単一のデータセンターに依存せず、遊休サーバーや太陽光発電住宅のコンピュータなど既存のリソースを活用してモデル訓練を行う仕組みです。

NvidiaはSpectrum-XGSイーサネットを発表し、地理的に離れたデータセンター間での大規模訓練を可能にしました。Ciscoも分散AIクラスタ接続用のルーターを投入しています。一方、Akash Networkはオフィスや小規模データセンターの遊休GPUを貸し出すピアツーピア型クラウドマーケットプレイスを運営しており、「データセンターのAirbnb」を標榜しています。

ソフトウェア面では、Google DeepMindが開発したDiLoCoアルゴリズムが注目を集めています。DiLoCoは「計算の島」と呼ばれるチップ群を形成し、島同士の同期頻度を抑えることで通信コストと障害耐性の課題を解決します。改良版のStreaming DiLoCoでは、訓練と並行してバックグラウンドで知識を段階的に同期し、帯域幅の要件をさらに低減しました。Prime Intellectはこの手法で5カ国にまたがる100億パラメータモデルを訓練し、0G Labsは1070億パラメータの基盤モデルの分散訓練に成功しています。

Akash NetworkはStarclusterプログラムを立ち上げ、太陽光パネルを備えた住宅のデスクトップやノートパソコンをAI訓練に活用する構想を推進しています。参加にはバッテリーや冗長なインターネット接続が必要ですが、業界パートナーとの協力でバッテリーコストの補助を検討中です。2027年までに住宅がプロバイダーとして参加できるようになることを目指しており、学校やコミュニティ施設への展開も視野に入れています。

分散型AI訓練は、新たなデータセンターを建設せずに既存の処理能力を活かすことで、AIのエネルギー消費問題に対する有望な解決策となります。Akash共同創業者のGreg Osuri氏は「エネルギーをAIのところに持っていくのではなく、AIをエネルギーのあるところに持っていく」とその理念を語っています。

米国電気電子学会（IEEE）の技術誌IEEE Spectrumは2026年4月7日、AIシステムがクラッシュせずに静かに障害を起こす問題について解説する記事を公開しました。自律的に動作するAIシステムでは、すべての監視指標が正常を示しているにもかかわらず、出力が徐々に誤った方向へ逸脱する「静かな障害」が増えていると指摘しています。

記事では具体例として、金融アナリスト向けの規制情報要約AIを挙げています。文書取得・要約生成・配信のすべてが技術的には正常に機能しているものの、更新された文書リポジトリが取得パイプラインに追加されないまま、古い情報に基づく要約を出し続けるケースです。アラートは一切発生せず、外部からはシステムが正常稼働しているように見えます。

従来のオブザーバビリティ（可観測性）は稼働率・レイテンシ・エラー率といった指標に依存しており、個々のリクエスト処理の正否を判定するには有効です。しかし自律型AIシステムでは、連続的な推論ループの中で各判断が次の行動に影響を与えるため、単一の計算結果だけでは正確さを評価できないと論じています。

解決策として記事が提唱するのは「行動制御」という考え方です。航空機の飛行制御や電力網運用で使われてきた監督制御システムをAIに応用し、出力パターンの変化や行動ドリフトを継続的に監視します。許容範囲を逸脱した場合には動作の制限や人間によるレビューへの回付など、リアルタイムで介入する仕組みを構築すべきだとしています。

筆者は、AIシステムの信頼性に対する工学的思考の転換が必要だと結論づけています。コンポーネントの正常動作を保証するだけでなく、システム全体の行動が目的と整合し続けているかを能動的に監視・制御する手法が、クラウド基盤・ロボティクス・大規模意思決定システムなど多くの領域で求められるようになると述べています。

MIT.nanoは2025年に16社のスタートアップが同組織のアクセラレータープログラム「START.nano」に新規参加したと発表しました。これは前年の新規参加数から2倍以上に増加した数字です。同プログラムはハードテック分野のイノベーションを市場に届けることを目的としており、MIT.nanoの共有施設の割引利用やMITのイノベーションエコシステムへのアクセスを提供しています。

新規参加の16社は、医療、気候変動、エネルギー、半導体、新素材、量子コンピューティングといった幅広い領域で課題解決に取り組んでいます。たとえばAcorn Geneticsはポータブルな遺伝子解析デバイスを、Quantum FormaticsはAIを活用した超伝導体発見の加速を、Vertical Semiconductorは高電圧・高効率のGaN半導体の商用化をそれぞれ目指しています。

2021年に開始されたSTART.nanoは、ハードテックスタートアップの生存率向上を目標に掲げています。施設利用だけでなく、MIT主催カンファレンスでの展示機会や、新設されたPITCH.nanoコンペティションへの参加など、事業成長を後押しする場を提供しています。

MIT関係者でなくても参加は可能ですが、新規16社のうち5社はMIT卒業生が率いており、さらに3社がMIT関連の企業です。プログラム全体では参加企業の49%がMIT卒業生による設立となっています。現在、START.nanoは累計32社以上が参加し、11社がプロトタイピング段階を超えて卒業、一部は商用化に至っています。

OpenAIは2026年4月6日、超知能（スーパーインテリジェンス）時代に向けた産業政策の提言書を公開しました。提言は、AI主導の繁栄をより広く分配すること、システミックリスクへの安全策を構築すること、AI能力への広範なアクセスを確保することの3つの目標を柱としています。同社は最大10万ドルのフェローシップや最大100万ドルのAPIクレジットを提供する研究助成プログラムも発表しました。

税制面では、AIの普及により法人利益が拡大する一方で労働所得が縮小し、社会保障やメディケイドなどの財源が空洞化するリスクを指摘しています。対策として、法人税やキャピタルゲイン税の引き上げに加え、人間の労働者を代替したロボットに同等の税負担を課すロボット税の導入を提案しました。さらに、AI企業やインフラへの公的持分を通じて市民に利益を直接分配する公的資産ファンドの設立も盛り込んでいます。

労働政策としては、給与を維持したままの週4日勤務への補助制度を提案しています。企業に対しては退職金の上乗せ拠出、医療費負担の拡大、育児・介護費用の補助などを求めています。ただし、TechCrunchの報道によると、これらは企業責任として位置づけられており、AIによって職を失った人々が企業ベースの福利厚生を同時に失うリスクが指摘されています。ポータブルな福利厚生口座の提案もありますが、政府保証の普遍的保障には踏み込んでいません。

安全保障面では、AIの悪用やシステムが人間の制御を超えて動作するリスクを認め、危険なAIの封じ込め計画や新たな監視機関の設置、サイバー攻撃・生物兵器などの高リスク用途への対策を提案しています。同時に、AIを公益事業として扱い、電力インフラの拡充やAI基盤整備への補助金・税控除を通じて、少数の企業に集中しない広いアクセスを確保する方針も示しました。

今回の提言は、ライバルのAnthropicが半年前に発表した政策提言に続くものです。OpenAIは非営利から営利企業に転換した経緯があり、「AIは全人類に恩恵をもたらす」という設立理念と株主への受託者責任の整合性を問う声も上がっています。同社はこれらの提案を最終的な勧告ではなく議論の出発点と位置づけ、5月にワシントンDCで開設する「OpenAI Workshop」での対話を呼びかけています。

イラン革命防衛隊（IRGC）は4月3日、OpenAIがアラブ首長国連邦アブダビに建設中のStargateデータセンターを攻撃対象とする動画を公開しました。動画にはGoogle Mapsから取得したとみられる衛星画像が含まれ、アメリカがイランの民間インフラを攻撃した場合、中東地域のアメリカ関連エネルギー・テクノロジー企業を「完全に殲滅する」と警告しています。

StargateプロジェクトはOpenAI、SoftBank、Oracleによる総額5000億ドル規模のAIデータセンター共同事業です。アブダビ施設だけで300億ドル以上の投資が見込まれ、16ギガワットの計算能力を備える計画ですが、建設は現在も進行中の段階にあります。

この脅迫は、トランプ大統領がイランに対しホルムズ海峡の再開を要求し、応じなければ火曜日までに発電所や橋梁を攻撃すると警告したことへの対抗措置です。イラン外務省は「あらゆる力をもって国家安全保障と主権を守る決意」を表明しました。

中東のデータセンターはすでに実際の被害を受けています。イランのミサイルがバーレーンとドバイのAWS施設を直撃し、ドバイのOracle施設にも着弾しました。先週にはNvidiaやAppleも名指しで脅迫されており、AI産業の中東展開における地政学リスクが急速に高まっています。

Intelが先端チップパッケージング事業をAI時代の成長エンジンとして本格的に推進しています。同社のファウンドリ部門責任者ナガ・チャンドラセカラン氏はWIREDの取材に対し、AIの普及により先端パッケージングが「シリコンそのもの以上に」半導体革命の鍵を握ると語りました。CFOのデイブ・ジンスナー氏は、パッケージング収益の見通しを数億ドル規模から「10億ドルを大きく超える」水準に上方修正しています。

複数の情報筋によると、IntelはGoogleとAmazonの少なくとも2社と先端パッケージングサービスの大型契約について交渉を進めています。両社はいずれも独自設計のカスタムチップを持ちながら、製造工程の一部を外部委託しており、Intelにとって理想的な顧客です。ジンスナー氏はモルガン・スタンレーの会議で「年間数十億ドル規模の契約締結に近づいている」と明らかにしました。

技術面では、Intelが2025年5月に発表したEMIB-T（組み込みマルチダイ相互接続ブリッジの次世代版）が差別化の要となっています。従来のEMIBを進化させ、チップ間の電力効率と信号品質を改善するもので、元Intel社員はTSMCの手法と比べて「より外科的」なアプローチだと評しています。2026年中に量産ラインへ投入される予定です。

Intelはニューメキシコ州リオランチョのFab 9とFab 11Xを先端パッケージングの中核拠点として数十億ドルを投資し、米国CHIPS法から5億ドルの助成金も獲得しました。さらにマレーシア・ペナンでも組立・テスト能力の拡張を進めており、グローバルな生産体制を構築しています。

ただし課題も残ります。業界アナリストのジム・マクレガー氏は、パッケージングの成功は実際に顧客との契約を獲得できるかにかかっていると指摘します。潜在顧客がIntelとの提携を公表しない背景には、Intelの量産能力への懸念や、TSMCからのウェーハ配分が減るリスクへの警戒があるとされています。チャンドラセカラン氏は「設備投資の大幅な増加が、顧客獲得の明確なシグナルになる」と述べています。

CiscoのChuck Robbins CEOは、The Vergeのインタビューで、AI時代のインフラ戦略と宇宙データセンター構想について語りました。同氏は宇宙空間でのデータセンター建設を「実現する」と断言し、製品チームがすでに宇宙環境への対応を検討していることを明らかにしました。AIデータセンター向けネットワーキング需要の急増を背景に、ハイパースケーラー向け事業は数十億ドル規模に成長しています。

Ciscoの競争力を支えるのは、2016年にイスラエルの半導体企業Leabaを買収して獲得した自社設計シリコンです。Robbins氏は「この技術がなければAI時代の成長には参加できなかった」と述べました。現在、GPU接続に必要なネットワーキングシリコンを製造できる企業は世界でわずか3社しかなく、これがCiscoの最大の差別化要因となっています。

宇宙データセンターについてRobbins氏は、Elon Muskの構想を積極的に支持しました。宇宙では電力が無制限かつ遮るものがなく、地上で課題となる住民反対や電力供給の制約を根本的に回避できると説明しています。Ciscoの製品チームは2〜3か月前から宇宙環境での大気条件や温度への対応を検討し始めています。

社内でのAI活用も急速に進んでいます。今年中に5〜6製品が完全にAI生成コードで開発される予定で、来年にはコード全体の70%がAI生成になる見通しです。ただし、30年前のC++コードの変換では「徹底的なテストが不可欠」と慎重さも見せました。

Robbins氏は現在のAIブームをドットコムバブルと比較しつつ、「当時と異なりデータセンターは稼働初日からフル稼働している」と指摘しました。エージェント時代のセキュリティではネットワーク層での認証が必須とし、セキュリティ事業を持つ唯一のネットワーク企業であるCiscoの優位性を強調しました。

SpaceXが秘密裏にIPO申請を行い、750億ドルを調達して時価総額1.75兆ドルでの上場を目指していることが報じられました。CEOのイーロン・マスク氏は、軌道上データセンターを同社の将来の成長の柱として掲げています。

宇宙データセンター構想を巡っては、Y Combinator出身のStarcloudが1億7000万ドルのシリーズAを調達しユニコーン企業となったほか、ジェフ・ベゾス氏率いるBlue Originも衛星ネットワークの展開を進めています。半年から1年の間に急速にトレンド化しています。

背景にあるのは、全米各地で拡大する地上データセンターへの反対運動です。用地確保や電力供給の社会的課題が深刻化するなか、「工学的課題のほうが社会的課題より小さいかもしれない」との認識が宇宙DCへの関心を高めています。

一方で、軌道上DCの計算能力は地上施設と比べ「バケツの一滴」に過ぎず、地上DCを置き換えるシナリオは非現実的との指摘もあります。また打ち上げ事業自体がSpaceXの収益となるため、マスク氏の構想には自社利益との利益相反が潜むとの見方もあります。

IPOを控えたSpaceXにとって、宇宙DC構想は投資家の期待を喚起する「未来のビジョン」として機能します。現時点の収益力ではなく将来の可能性で企業価値を訴求するマスク氏の手法が、今回も発揮されている形です。

NVIDIAは全米ロボティクス週間に合わせ、AIを物理世界に応用する「物理AI」分野の最新技術と成果を公開しました。農業、製造、エネルギーなど幅広い産業でロボット活用が進んでいる現状を紹介しています。

同社が注力するのは、ロボットの学習・シミュレーション・基盤モデルの3領域です。これらの技術進歩により、仮想環境での訓練から実世界への展開がこれまでにない速度で可能になっていると説明しています。

NVIDIAはシミュレーション、合成データ生成、AI駆動のロボット学習の各プラットフォームを開発者に提供しています。これにより複雑な環境下で認識・推論・行動できるロボットの構築が可能になります。

同社は全米ロボティクス週間を通じて、物理AI技術に関する最新情報を継続的に発信する方針を示しており、今後の具体的な技術発表にも注目が集まっています。

米国では現在94基の原子炉が稼働し、国内電力の約20%を供給しています。MITのDean Price助教授は、化石燃料に代わるクリーンエネルギーとして原子力の重要性が高まる中、次世代原子炉の設計と実用化に取り組んでいます。

Price氏の研究の中心はマルチフィジクスモデリングと呼ばれる手法です。原子炉内の中性子挙動と熱流体の相互作用を統合的に解析することで、さまざまな条件下での炉の挙動を予測できます。従来の大型炉では確立された手法ですが、小型モジュール炉やマイクロ炉への適用はまだ発展途上です。

こうした高度なシミュレーションにはスーパーコンピュータが必要で、膨大な計算コストが課題となっています。そこでPrice氏は2025年のMIT着任以降、AIと機械学習を活用して複雑な非線形微分方程式を解かずに同等の結果を得る手法の研究を進めています。

具体的には、AIが原子炉の出力レベルから3次元温度分布を予測するなど、データに隠れたパターンを発見する能力を活用します。これにより新型炉の設計初期段階でより良い判断が可能になり、開発期間の短縮が期待されています。

安全性に関しては、AIが直接安全上重要な判断を行うのではなく、過去50年間に構築された安全評価の枠組みを補完する形で活用されます。既存の安全基準を維持しつつ、知識のギャップを埋める役割をAIが担います。

Price氏はMITでの教育にも力を入れており、次世代の原子力エンジニアの育成を重要な使命と位置づけています。原子力工学コミュニティの協力的な文化を次世代に継承し、クリーンエネルギーの未来を担う人材を輩出することを目指しています。

MicrosoftはChevronらと提携し、テキサス州西部で最大5GWの天然ガス発電所の建設を進めています。GoogleはCrusoeと組み北テキサスで933MWの発電所を計画し、Metaはルイジアナ州のデータセンターに7基を追加して7.46GWまで拡張しました。

ガスタービンの需要急増により、価格は2019年比で195%上昇する見通しです。新規発注は2028年まで不可能で、納入には6年を要するとWood Mackenzieが報告しています。設備コストの20〜30%をタービンが占めるため、建設費全体への影響も甚大です。

一方、トランプ政権の対中関税がデータセンター建設を阻んでいます。Bloombergによると、2026年に予定されていたデータセンターの約半数が遅延または中止の見込みです。変圧器や配電盤など中国製の電力機器に長年依存してきた構造が裏目に出ています。

これらの電力機器は2020年以前には納品まで24〜30カ月でしたが、現在は最大5年の待ち時間が発生しています。米国内の製造能力では需要を満たせず、多くの企業が関税を承知で中国からの調達を試みています。

天然ガスは米国の電力の約40%を賄っており、テック企業の大量消費は一般家庭の電気料金上昇につながる懸念があります。寒波による供給途絶リスクや、有限資源への過度な依存という構造的な問題も指摘されています。

Googleが出資するテキサス州アームストロング郡の「Goodnight」データセンターが、年間450万トン以上の温室効果ガスを排出する大規模天然ガス発電設備で一部稼働する計画であることが、州の大気許可申請から明らかになりました。これは平均的なガス火力発電所の10倍以上、石炭火力をも上回る排出量です。

同キャンパスは全6棟で構成され、最初の4棟は送電網に接続する一方、5棟目と6棟目は敷地内ガス発電で賄われます。風力発電265MWも併設されますが、ガス発電は900MW超と圧倒的な規模です。AI基盤企業Crusoeが建設を担い、Googleは400億ドルのテキサスAI投資の一環として参画しています。

送電網への接続待ちが長期化するなか、データセンター各社は自家発電（Behind-the-Meter）に傾斜しています。米国では約100GWのガス火力がデータセンター専用に開発中で、OpenAIとOracleの「Project Jupiter」は年間1400万トン排出の許可を申請済みです。Microsoftも今週、シェブロンと最大2.5GWのガス供給契約を締結しました。

Googleは過去5年間で総排出量が約50%増加したにもかかわらず、昨年のサステナビリティ報告書ではデータセンター排出を12%削減したと主張しています。再生可能エネルギーへの公約を掲げつつ、AI競争の激化に伴い化石燃料投資へと回帰する実態が浮き彫りになっています。

米国では民主党の上院議員3名がxAI・OpenAI・Metaなど複数のAI企業に対し、大規模データセンターの環境影響について質問状を送付しました。一方、ホワイトハウスは電気料金保護の非拘束合意をテック各社と取り交わしましたが、専門家は実効性に懐疑的です。気候目標との整合性が厳しく問われる局面を迎えています。

MITの研究チームは、自律型AIシステムの倫理的整合性を自動評価する新手法「SEED-SET」を開発しました。電力配分や交通制御など高リスク領域でのAI判断が公平かどうかを、展開前に体系的に検証できます。

従来の評価手法は事前収集データに依存し、主観的な倫理基準のラベル付けが困難でした。SEED-SETは客観的な性能指標と主観的な倫理基準を階層的に分離し、少ない評価回数で最も情報価値の高いシナリオを効率的に特定します。

主観評価には大規模言語モデル（LLM）を人間の代理として活用します。各利害関係者の倫理的選好を自然言語プロンプトに変換し、シナリオ間の比較判定を行うことで、人間評価者の疲労による一貫性低下の問題を回避しています。

電力網と都市交通ルーティングの実験では、同じ時間内に基準手法の2倍以上の最適テストケースを生成し、他手法が見落としたシナリオも多数発見しました。たとえば高所得地域を優先するピーク時配電の不公平を自動的に検出できました。

研究チームは今後、実際の意思決定に役立つかを検証するユーザースタディを実施予定です。さらに大規模問題やLLMの意思決定評価にも拡張する計画で、研究は国際学習表現会議（ICLR）で発表されます。

Googleは2026年4月、リファービッシュ大手Back Marketと提携し、古いPCやMacにChromeOS Flexを簡単に導入できるUSBキットの販売を開始しました。価格は約3ドルで、インストール手順のガイドや動画チュートリアルも提供されます。

背景には、2025年10月にWindows 10のサポートが終了し、数億台のPCがセキュリティリスクにさらされている問題があります。ユーザーは高額な新端末の購入か、脆弱なまま使い続けるかの二択を迫られていました。

Googleは自社でもChromebookのアップデート期間を10年、Pixelスマートフォンを7年に延長するなど、ハードウェアの長寿命化に取り組んでいます。今回のキットはその延長線上にある持続可能性への新たな施策です。

環境面では、ノートPC製造時のCO2排出が大きな割合を占めるため、既存端末の延命は廃棄物削減と排出回避に直結します。さらにChromeOSは他の同等システムと比較して平均19%少ないエネルギーで動作するとされています。

Closing the Loopとの連携によりe-wasteの最小化も図られています。USBドライブは繰り返し使用可能で、対応端末はGoogleの認定モデルリストで確認できます。企業のIT部門にとっても、低コストで既存資産を活用できる選択肢となりそうです。

SpaceXは2026年4月1日、米証券取引委員会（SEC）にIPOの秘密申請を提出しました。SEC審査の通常期間を考慮すると、最短で6月にも上場が実現する見通しです。xAIを統合済みのSpaceXにとって、直後に控える裁判の行方がIPO評価に影響を及ぼす可能性があります。

Teslaのロボタクシー事業「Cybercab」では、製造責任者マーク・ラプキー氏を含む幹部3名が相次いで退社しました。プログラムマネージャーやライドヘイリング基盤の構築者も離脱しており、過去2年間の人材流出は深刻な状況です。

Cybercabの自動運転についても懸念が高まっています。2026年2月時点のデータでは、Teslaの自律走行車の事故率は人間ドライバーの約4倍に達しており、Waymoと比較して著しく劣る結果となりました。ステアリングもペダルもない2人乗り設計にも疑問の声が上がっています。

Tesla本体の業績も厳しい状況です。Cybertruckの販売は不振で、車両ラインナップの老朽化が進んでいます。マスク氏の政治活動によるブランド毀損も深刻で、FSD（完全自動運転）にはリコール調査の可能性も浮上しています。一方、エネルギー事業は英国での電力会社参入やインド展開など明るい材料もあります。

4月27日にはMusk対Altmanの陪審裁判が始まります。OpenAIの営利化をめぐる対立が争点ですが、マスク氏側はケタミン使用歴やトランプ政権との関係を証拠から除外するよう求めています。元OpenAI理事でマスク氏の子ども4人の母であるシヴォン・ジリス氏との関係も論点となっており、裁判の行方がSpaceX IPOにも波及しかねない状況です。