スーパーコンピューター（インフラ）に関するニュース一覧

Google DeepMindが開発したAI気象モデルが、2025年の大西洋ハリケーンシーズンで驚異的な予測精度を達成しました。マイアミ大学の研究者による暫定的なデータ分析によると、このAIモデルは米国の主要な従来型モデルを大きく上回り、人間の専門家による公式予報さえ凌駕する結果を示しました。AIが複雑な気象予測の分野に革命をもたらす可能性を示唆しています。

マイアミ大学のブライアン・マクノルディ上級研究員が公表したデータは衝撃的です。今シーズンの大西洋で発生した13のハリケーンについて、GoogleのAIモデル「GDMI」は、あらゆる予測時間において最も誤差の少ない、優れた進路予測を示しました。これはAIが気象予測の新たなチャンピオンになったことを示しています。

従来モデルとの差は歴然です。特に、米国国立気象局が運用する主要モデル「GFS」と比較すると、その差は一目瞭然でした。5日後の進路予測における平均誤差は、GFSが360海里だったのに対し、GoogleのAIモデルはわずか165海里。誤差を半分以下に抑える、圧倒的な性能です。

さらに驚くべきは、このAIモデルが人間の専門家をも上回った点です。米国国立ハリケーンセンターが発表する公式予報は、専門家が様々なモデルを総合的に判断して作成されます。しかし、GoogleのAIモデルは、単独でこの公式予報や、評価の高い『コンセンサスモデル』さえも上回る精度を記録したのです。

この成果は、AIが気象予測の世界に地殻変動を起こす可能性を強く示唆します。従来、スーパーコンピュータによる膨大な物理計算が主流だったこの分野で、AIがより速く、より正確な予測を提供する新たな標準となるかもしれません。今後の技術開発と、防災などへの社会実装が期待されます。

半導体大手NVIDIAが29日、株式市場で時価総額5兆ドル（約750兆円）を史上初めて突破しました。生成AIブームを背景に同社のGPU（画像処理半導体）への需要が爆発的に増加。CEOによる強気な受注見通しの発表や、米中間の取引協議への期待感が株価を押し上げ、4兆ドル達成からわずか3ヶ月で新たな大台に乗せました。

株価上昇の直接的な引き金は、ジェンスン・フアンCEOが発表した複数の好材料です。同氏は、最新AIチップ「Blackwell」と次世代「Rubin」について、2026年末までに累計5000億ドルの受注を見込むと表明。さらにアメリカ政府向けに7つのスーパーコンピュータを構築する計画も明らかにしました。

トランプ大統領の発言も市場の追い風となりました。同大統領は、中国の習近平国家主席とNVIDIAの高性能チップ「Blackwell」について協議する意向を示唆。これにより、現在輸出規制の対象となっている中国市場への販売再開に対する期待感が高まり、投資家の買いを誘いました。

NVIDIAの成長スピードは驚異的です。2022年末にChatGPTが登場して以降、同社の株価は約12倍に急騰しました。時価総額4兆ドルを突破したのが今年7月。そこからわずか3ヶ月で5兆ドルに到達し、AppleやMicrosoftといった巨大テック企業を突き放す形となっています。

同社は事業領域の拡大にも余念がありません。フィンランドの通信機器大手Nokiaに10億ドルを投資し、AIをネイティブに活用する次世代通信規格「5G-Advanced」や「6G」ネットワークの共同開発で提携。半導体事業に留まらない成長戦略を描いています。

一方で、市場ではAI関連株の急激な上昇を「バブルではないか」と懸念する声も根強くあります。しかし、フアンCEOは「我々が利用するAIモデルやサービスに対価を払っている。バブルだとは思わない」と述べ、実需に裏打ちされた成長であることを強調しました。

米半導体大手AMDは10月27日、米エネルギー省と10億ドル規模の契約を締結したと発表しました。この提携に基づき、テネシー州のオークリッジ国立研究所に2基のAIスーパーコンピュータ「Lux」と「Discovery」を開発します。「Lux」は2026年初頭、「Discovery」は2029年の稼働を目指しており、米国の科学技術と国家安全保障の強化が目的です。

「Lux」は、米国初となる科学、エネルギー、国家安全保障に特化した「AIファクトリー」と位置づけられています。AI基盤モデルの訓練や微調整、展開に特化しており、データ集約的なワークロードに最適化された設計です。これにより、発見や技術革新を加速させることが期待されます。

一方の「Discovery」は、エネルギー、生物学、先端材料、製造業など、幅広い分野での画期的な研究を推進します。次世代原子炉やバッテリー、半導体などの設計支援が主な用途です。「Bandwidth Everywhere」設計により、既存のスパコン「Frontier」を上回る性能とエネルギー効率を実現します。

AMDと米政府の協力は今回が初めてではありません。同研究所に設置されている世界最速級のスパコン「Frontier」の開発にもAMDは関与しています。今回のプロジェクトは、これまでの協力関係を基盤とし、米国のAI覇権と科学技術力をさらに強化する戦略的な一手と言えるでしょう。

Googleは2025年10月22日、世界で初めて「検証可能な量子超越性」を実証したと発表しました。新開発の量子アルゴリズム「Quantum Echoes」と高性能量子チップ「Willow」を用い、特定の問題でスーパーコンピュータを13,000倍上回る計算速度を達成。この成果は、創薬や新素材開発など実社会の課題解決に向け、量子コンピュータの実用化を大きく前進させるものです。

今回の成果の最大の意義は、計算結果が正しいことを確認できる「検証可能性」を世界で初めて示した点にあります。これまでの量子超越性の実証は、計算は速いものの、その答えが正しいかどうかの確認が困難でした。結果の信頼性が担保されたことで、量子コンピュータは実験的な段階から、実用的な科学ツールへと進化する新たな扉を開いたと言えるでしょう。

中核をなす新アルゴリズム「Quantum Echoes」は、量子系に信号を送り、その「反響（エコー）」を捉えることで、分子や磁石などのシステムの構造を解明します。Googleはこのアルゴリズムを使い、スパコンでは数千年かかる計算をわずかな時間で実行。その圧倒的な速度差が、量子コンピュータのポテンシャルを改めて示しました。

この画期的な計算を支えたのが、105量子ビットを搭載した最新チップ「Willow」です。極めて低いエラー率とナノ秒単位の高速なゲート操作を両立。このハードウェアの精度と速度があったからこそ、複雑かつ精密な計算が求められる「Quantum Echoes」の実行が可能になったのです。まさに、ソフトウェアとハードウェアの両輪が生んだ成果です。

具体的な応用として、医療分野で使われるNMR（核磁気共鳴）技術との連携が期待されています。量子コンピュータでNMRデータを解析することで、従来の方法では見えなかった分子構造の詳細な情報を得ることが可能になります。これは、効果的な新薬の発見や、高性能なバッテリー材料など新素材の開発を加速させる可能性を秘めています。

Googleは、誤り訂正機能を備えた大規模量子コンピュータの実現を目指すロードマップを掲げています。今回の「検証可能な量子超越性」の実証は、その道筋における重要な一歩です。実用的なアプリケーションの登場が視野に入り始めた今、各業界のリーダーは、この革新的技術が自社のビジネスに何をもたらすか、注視していく必要があるでしょう。

米半導体大手NVIDIAは2025年10月14日、デスクトップに置けるAIスーパーコンピュータ「DGX Spark」を発表しました。ジェンスン・フアンCEO自ら、テキサス州にあるSpaceXの宇宙船開発拠点「スターベース」を訪れ、初号機をイーロン・マスクCEOに手渡しました。AI開発の常識を覆すこの新製品は、15日から4,000ドルで受注が開始されます。

DGX Sparkの最大の特徴は、その小型な筐体に詰め込まれた圧倒的な性能です。1秒間に1000兆回の計算が可能な1ペタフロップスの演算能力と、128GBの大容量ユニファイドメモリを搭載。これにより、従来は大規模なデータセンターでしか扱えなかった最大2000億パラメータのAIモデルを、個人のデスク上で直接実行できます。

NVIDIAの狙いは、AI開発者が直面する課題の解決にあります。多くの開発者は、高性能なPCでもメモリ不足に陥り、高価なクラウドサービスやデータセンターに頼らざるを得ませんでした。DGX Sparkは、この「ローカル環境の限界」を取り払い、手元で迅速に試行錯誤できる環境を提供することで、新たなAIワークステーション市場の創出を目指します。

この卓上スパコンは、多様なAI開発を加速させます。例えば、高品質な画像生成モデルのカスタマイズや、画像の内容を理解し要約する視覚言語エージェントの構築、さらには独自のチャットボット開発などが、すべてローカル環境で完結します。アイデアを即座に形にできるため、イノベーションのスピードが格段に向上するでしょう。

DGX Sparkは10月15日からNVIDIAの公式サイトやパートナー企業を通じて全世界で注文可能となります。初号機がマスク氏に渡されたのを皮切りに、今後は大学の研究室やクリエイティブスタジオなど、世界中のイノベーターの元へ届けられる予定です。AI開発の民主化が、ここから始まろうとしています。

NVIDIAが10月15日より、卓上で使えるパーソナルAIスーパーコンピューター「DGX Spark」の販売を開始します。価格は3999ドルで、オンラインや一部パートナー店で購入可能です。

同社最高峰のGB10 Grace Blackwellスーパーチップを搭載。AI性能は1ペタフロップに達し、最大2000億パラメータのモデルを扱える高い処理能力を備えています。

これまで大規模なデータセンターが必要だった計算能力を個人のデスクに。AI研究者や学生が手軽に高度なAI開発に取り組める環境を提供し、AIの民主化を目指します。

NVIDIAは他社によるカスタム版も認めており、AcerやASUS、デルなど主要PCメーカー各社が同様のモデルを同価格で展開。市場の拡大が見込まれます。

個人でも利用可能な高性能なAIスパコンの登場は、今後のAI開発やビジネス活用の加速に大きく貢献するでしょう。

マイクロソフトは2025年10月9日、NVIDIAの最新AIスーパーコンピューター「GB300 NVL72」を搭載した世界初の大規模クラスターを、パートナーであるOpenAI向けに稼働開始したと発表しました。このシステムは、OpenAIの最も要求の厳しいAI推論ワークロード向けに専用設計されており、次世代AI開発の基盤となります。巨大化するAIの計算需要を巡るインフラ競争が、新たな局面に入ったことを示しています。

今回導入された「GB300 NVL72」は、単なるサーバーの集合体ではありません。72基のNVIDIA Blackwell Ultra GPUと36基のGrace CPUを液冷式の単一ラックに統合した、まさに「AI工場」と呼ぶべきシステムです。これにより、巨大なAIモデルの学習と推論で圧倒的な性能を発揮し、特に複雑な推論やエージェント型AIの処理能力を飛躍的に向上させます。

このスーパーコンピューターは、4,600基を超えるGPUを一つの巨大な計算資源として束ねています。それを実現するのがNVIDIAの先進的なネットワーク技術です。ラック内は超高速の「NVLink」で、クラスター全体は「Quantum-X800 InfiniBand」で接続。データのボトルネックを解消し、システム全体の性能を最大化する設計が施されています。

この発表のタイミングは注目に値します。パートナーであるOpenAIは近年、独自に1兆ドル規模ともされるデータセンター構築計画を進めています。マイクロソフトは、世界34カ国に300以上のデータセンターを持つ自社のクラウド基盤「Azure」の優位性を改めて誇示し、AIインフラのリーダーとしての地位を確固たるものにする狙いがあると考えられます。

マイクロソフトは、今回の導入を「多くのうちの最初の一つ」と位置づけ、将来的には数十万基のBlackwell Ultra GPUを世界中のデータセンターに展開する計画です。AIモデルが数百兆パラメータへと大規模化する未来を見据え、インフラへの先行投資を加速させています。最先端AIの開発競争は、それを支える計算基盤の競争と一体化しているのです。

マサチューセッツ工科大学（MIT）リンカーン研究所は2025年10月2日、米国の大学で最も強力なAIスーパーコンピュータ「TX-GAIN」を公開したと発表しました。このシステムは、生成AIや物理シミュレーション、データ分析といった最先端分野の研究を加速させ、科学技術におけるブレークスルー創出を目的としています。研究者はこの圧倒的な計算能力を活用し、新たなイノベーションを追求します。

TX-GAINの性能は、ピーク時で2 AIエクサフロップス（毎秒200京回のAI向け演算）に達します。AI処理に特化した600基以上のNVIDIA製GPUがこの計算能力を支え、米国の大学でトップ、北東部地域全体でも最強のAIシステムと評価されています。今夏オンライン化されて以来、研究者の注目を集めています。

TX-GAINの名称が示す通り、特に生成AIの開発と応用に力が注がれています。大規模言語モデルだけでなく、レーダー署名の評価、気象データの補完、ネットワークの異常検知、さらには新薬や新素材の設計といった多様な領域で活用が進みます。これまで不可能だった規模のシミュレーションやモデル訓練が可能になります。

リンカーン研究所スーパーコンピューティングセンター（LLSC）は、これまでも国の重要課題解決に貢献してきました。連邦航空局向けの航空機衝突回避システムや、国防総省向けの自律航法モデルの訓練など、社会の安全保障に直結する研究で数々の実績を上げています。TX-GAINはこれらの取り組みをさらに加速させる強力な基盤となります。

LLSCは、専門家でなくてもスパコンを利用できる「インタラクティブ性」を重視し、ラップトップPCのような手軽な操作性を実現。同時に、AIの膨大な電力消費という課題にも向き合い、エネルギー効率の高い運用と省電力化技術の研究にも取り組むなど、持続可能な研究環境の構築を目指しています。

Nvidia、Oracle、Softbankなどのシリコンバレー大手企業が、OpenAIのAI開発能力を強化するため、AIデータセンターに数千億ドル規模の巨額投資を行っていることが明らかになりました。この動きは、将来版ChatGPTなど、より高度なAIモデルのトレーニングとサービス提供に必要な計算能力を確保するもので、AIインフラを巡る覇権争いが激化していることを示しています。

中でも注目されるのが、半導体大手Nvidiaによる投資です。同社はOpenAIに対し、最大で1000億ドル（約15兆円）を投じる計画を発表しました。これはAIの計算処理に不可欠なGPUを供給するだけでなく、OpenAIとの関係を強化し、AIエコシステムの中心に位置し続けるための戦略的な一手と見られます。

一方、OpenAI自身もインフラ増強を加速させています。同社はOracleおよびSoftbankと提携し、「Stargate（スターゲイト）」と名付けられたAIスーパーコンピューターを含む、5つの新しいデータセンターを建設する計画です。これにより、今後数年間でギガワット級の新たな計算能力が確保される見込みです。

この巨大プロジェクトを資金面で支えるのがOracleです。同社はデータセンター建設費用を賄うため、180億ドル（約2.7兆円）という異例の規模の社債を発行しました。クラウド事業で後れを取っていたOracleにとって、OpenAIとの提携はAIインフラ市場での存在感を一気に高める好機となっています。

なぜこれほど大規模な投資が必要なのでしょうか。その背景には、OpenAIが直面する計算能力の制約があります。同社が最近発表した新機能「Pulse」は、ユーザーに合わせた朝のブリーフィングを自動生成しますが、膨大な計算量を要するため、現在は月額200ドルの最上位プラン加入者のみに提供が限定されています。

今回の一連の投資は、単なる設備増強にとどまりません。AIが社会インフラとなる未来を見据え、その基盤を誰が握るのかという、IT大手による壮大な主導権争いの表れと言えるでしょう。これらの投資が、どのような革新的なAIサービスを生み出すのか、世界が注目しています。

マイクロソフトは2025年9月18日、米ウィスコンシン州にある鴻海（Foxconn）の旧工場跡地に、33億ドルを投じて「世界で最も強力」と謳うAIデータセンターを建設すると発表しました。2026年初頭の稼働を予定しており、AIのトレーニング能力を飛躍的に向上させる狙いです。この計画は、かつて頓挫したプロジェクト跡地を最先端のAIインフラ拠点として再生させるものです。 この巨大なデータセンターは、一体どれほどの性能を持つのでしょうか。施設にはNVIDIAの最新GPU「GB200」を数十万基搭載し、その性能は現行の最速スーパーコンピュータの10倍に達すると同社は説明しています。この圧倒的な計算能力により、AIモデルのトレーニングが劇的に加速されることが期待されます。 施設の規模も桁外れです。データセンターは315エーカー（約127ヘクタール）の敷地に3棟の建物が建設され、総面積は120万平方フィート（約11万平方メートル）に及びます。内部には地球4.5周分に相当する長さの光ファイバーが張り巡らされ、膨大なGPU群を接続します。 近年、AIの膨大なエネルギー消費が問題視される中、マイクロソフトは環境への配慮を強調しています。水を一度充填すれば蒸発しないクローズドループ冷却システムを採用し、水資源への影響を最小限に抑えるとしています。持続可能性への取り組みをアピールする狙いもあるようです。 建設地は、かつて鴻海が液晶パネル工場を建設すると発表しながらも計画が大幅に縮小された因縁の場所です。今回の投資は、この未利用地を米国のAI産業を支える重要拠点へと生まれ変わらせる試みといえるでしょう。地域経済への貢献も期待されています。 マイクロソフトはウィスコンシン州の拠点に加え、米国内で複数の同様のAIデータセンター「Fairwater」を建設中であることを明らかにしました。これは、生成AIの普及に伴う爆発的な計算需要に対応する全社的な戦略の一環であり、今後のAI開発競争における同社の優位性を強固にするものです。

米国巨大テック企業群が、英国のAIインフラ構築に向け、同時期に巨額の投資計画を発表しました。特にマイクロソフトは300億ドル（約4.5兆円）という過去最大規模の投資を公表し、AI競争の主導権を握る構えです。これは英国のAI競争力強化、経済成長を目的としており、グーグルやOpenAI/NVIDIAもこれに追随する形で大規模なデータセンターやスーパーコンピューター構築を進めます。

マイクロソフトは2025年から2028年にかけ、総額300億ドルを投じます。このうち約半分を投じて、パートナー企業Nscaleと共同で23,000基超のGPUを搭載した英国最大のスーパーコンピューターを建設する計画です。同日にグーグル（アルファベット）も2年間で68億ドル（約1兆円）の投資と新データセンター開設を発表しましたが、マイクロソフトはこれを大きく上回る規模を強調しています。

一方、OpenAIはNVIDIA、Nscaleと提携し、「Stargate UK」と呼ばれるAIインフラパートナーシップを発表しました。これは英国の「主権コンピューティング能力」の強化を目的としています。OpenAIの最先端AIモデルを、公共サービスや金融、国家安全保障といった機密性の高い専門的なユースケースに利用するため、国内のローカルなコンピューティング能力で実行可能にします。

これらの投資は、ドナルド・トランプ大統領の訪英に合わせて発表され、米英両国間の強力な技術提携を象徴しています。英国政府は、AI分野で世界的なリーダーシップを確立することを目指しており、今回の巨額投資を「英国経済への強力な信任投票」と評価しています。計画には、北東部地域にAI成長ゾーンを指定する施策も含まれています。

AIインフラ構築に加え、各社は英国の労働力強化にも貢献します。OpenAIは、AI教育プログラムである「OpenAI Academy」を導入し、2030年までに750万人の労働者のスキルアップを目指す政府の目標を支援します。また、これらの投資は、データセンター関連事業を中心に、数千人規模の新規雇用創出につながる見込みです。

しかし、データセンターの乱立に対する懸念も高まっています。大規模なハイパースケールデータセンターは膨大な電力と水を消費するため、環境団体や市民団体は、気候目標達成の妨げや電力価格の高騰につながると強く批判しています。英国政府に対し、電力・水利用に関する戦略の見直しを求める声が上がっています。

NVIDIAは英国のAIエコシステムとの広範なパートナーシップを強調し、英国の国家戦略である「AIメーカー」としての地位確立を強力に支援しています。ジェンスン・ファンCEOの英国訪問に際し、物理AI、ロボティクス、ライフサイエンス、エージェントAIなど最先端領域における具体的な協業事例が公表されました。

英国のAI基盤強化の核となるのは、NVIDIA Grace Hopper Superchipsを搭載した国内最速のAIスーパーコンピューター「Isambard-AI」です。これにより、公的サービスの改善を目指す独自の多言語LLM（UK-LLM）や、早期診断・個別化医療に向けた医療用基盤モデル（Nightingale AI）など、重要な国家プロジェクトが推進されています。

特に物理AIとロボティクス分野での応用が加速しています。Extend Roboticsは製造業向けに安全なロボット遠隔操作システムを開発。Humanoid社は倉庫や小売店向けの汎用ヒューマノイドロボットを開発しており、いずれもNVIDIAのJetsonやIsaacプラットフォームが活用されています。

ライフサイエンス分野では、AIによる創薬の加速が目覚ましいです。Isomorphic LabsはAI創薬エンジンを構築し、英国CEiRSIはNVIDIA技術を用いて複雑な患者のデジタルツインを作成。これにより、大規模かつ多様な患者集団に対する新しい治療法のテストを可能にしています。

エージェントAIおよび生成AIのイノベーションも活発です。Aveniは金融サービスに特化したLLMを開発し、コンプライアンスを確保しながら顧客対応やリスク助言を行うエージェントフレームワークを構築しました。ElevenLabsやPolyAIは、超リアルな音声生成や、大規模な顧客サポート自動化を実現しています。

また、AIスキルギャップ解消への取り組みも重要です。技術ソリューションプロバイダーのSCANは、NVIDIA Deep Learning Instituteと連携し、コミュニティ主導型のトレーニングプログラムを展開しています。これにより、英国全土でAIや専門的なワークロードに対応できる人材育成が進められています。

Google Researchが開発したAIモデル「NeuralGCM」が、インドのモンスーン（雨季）予測を革新し、3800万人の農家の生産性向上に貢献しています。このAIを活用した予報は、インド農業・農民福祉省との連携により、今夏、農家へSMSで提供されました。モンスーンの開始時期を正確に把握することで、農家は作付け計画を最適化し、収益と気候変動へのレジリエンスを高めています。

NeuralGCMは、従来の物理ベースの気象モデリングと機械学習（ML）を融合させた複合型AIです。過去数十年の気象データで訓練され、物理法則に基づきながらも、パターン認識により精度と効率を大幅に向上させました。特筆すべきは、従来の予測モデルがスーパーコンピューターを必要とするのに対し、NeuralGCMは単一のラップトップでも動作可能な設計である点です。

シカゴ大学の研究チームは、NeuralGCMをECMWF（欧州中期予報センター）の先進モデルなどと組み合わせ、インドのモンスーン予測に適用しました。熱帯地域の小規模農家にとって、長期・局所的な雨季開始時期の予測は長年の課題でした。しかし、このAIブレンドモデルは、最大1ヶ月前までの正確な予測に成功し、進行中の特異な干ばつ期間まで捕捉しています。

この画期的な予測は、インド全土の3800万人の農家に対して、個別にパーソナライズされた情報としてSMS配信されました。農家はモンスーンの異常な遅延に対しても、事前に植え付け時期の調整や、種子の購入判断、作物の切り替えといった対応を講じることができました。これにより、気候変動に適応する能力が劇的に向上しています。

シカゴ大学の先行研究によると、正確な長期予報を提供することで、農家は天候に応じた適切な判断を下せるようになり、年間所得がほぼ倍増するという結果も示されています。本プロジェクトは、基礎研究から生まれたAI技術が、世界中のコミュニティの気候レジリエンス構築と経済的成長に直結する、強力な実用例として注目されています。

英国のUK-LLMイニシアチブは、NVIDIAのAI技術を活用し、ウェールズ語で推論可能なAIモデルを開発しました。これにより、医療や教育などの公共サービスが母語で利用可能となり、言語の継承とアクセシビリティ向上に貢献します。

このモデルはNVIDIAのNemotronを基盤としています。ウェールズ語のデータが少ない課題を克服するため、AIを使い英語データから大量のウェールズ語データを生成。この手法が開発の鍵となりました。

モデルの学習には、英国最強のスーパーコンピューター「Isambard-AI」が活用されました。NVIDIAの最新チップを搭載するこのインフラにより、短期間での高品質なモデル開発が実現しました。

言語学的な正確性を担保するため、ウェールズ語話者の割合が最も高い地域にあるバンガー大学が協力。AIが苦手とする語頭の変化など、言語のニュアンスを精査しました。

今回のフレームワークは、アイルランド語やスコットランド・ゲール語など、他の英国の少数言語へも応用される予定です。将来的にはアフリカや東南アジアの言語にも展開が期待されます。