今年も台北でCOMPUTEXが開催された。今回のテーマは、AI TOGETHER。主役はやっぱりNVIDAだった。
しかし、会場で印象的だったのは、GPUそのものの展示より、そのGPUを冷やし、電力を供給し、ラックとして成立させる周辺技術の存在感だった。
実は数年前からこの傾向はあったのだが、今年は顕著に盛り上がりを見せていた。
当たり前のことだが、GPUやメモリーなど話題の企業ばかりに目を向けていても、ビジネスでは勝てない。
そこで、今回のCOMPUTEX2026レポートでは、GPUの次の技術について紹介し、巨大なマーケットへと成長したAIデータセンターにおける日本企業の勝ち筋も探る
まず、今回COMPUTEX 2026で見えてきた本当の変化はなんだろう。
単に「新しいGPUが出た」という話はなかった。昨年発表された、NVIDIAのVera Rubinが量産に入ったことを受け、AIインフラの競争軸が、計算性能そのものから、その計算性能をどう安定的に動かし続けるかへと移り始めていることだ。
言い換えれば、AIの主戦場は「演算速度」だけでなく、電力、冷却、ラック設計、配管、保守、施工、運用までを含めた、AIデータセンター全体の巨大なインフラ産業の競争へと進化しているのだ。
そのなかでも、いま急速に存在感を増しているのが液冷技術である。水冷コネクタ、冷却液、コールドプレート、CDU、バルブ、センサー、漏液検知、熱交換器と呼ばれる、一見すると地味な周辺技術が、AI時代の新しい利益の源泉になりつつある。
多くの人はNVIDIAのような誰もが知る主役だけを見ているが、それではこの変化は見落としやすい。しかし、AIデータセンター関連ビジネスで本当に儲けようとするなら、主役そのものではなく、主役が巨大化したことで新しく生まれる「不足している部分」に目を向ける必要があるのだ。
AIのボトルネックは、計算速度から「熱」へ移った
AIモデルの大規模化に伴い、データセンターに求められる計算量は急激に増えている。大規模言語モデルの学習、推論、AIエージェントの実行、シミュレーション、ロボティクス、生成AIサービスなど、AIの用途が広がるほど、GPUはより高密度に配置される。
その結果、従来のようにサーバールーム全体を空調で冷やすという発想だけでは、限界が見え始めているのだ。問題は、単に「部屋が暑くなる」という話ではない。GPU、CPU、メモリ、電源部品が高密度に詰め込まれたラックの内部で、局所的に膨大な熱が発生することだ。
NVIDIAが示したVera Rubin NVL72のようなラックスケールAIシステムは、この変化を象徴している。サーバー1台の性能を競うのではなく、ラック全体を1つの巨大な計算機として設計する時代に入っている。
このような構成になると、競争の焦点は「どのGPUが速いか」だけでは終わらない。GPUをどれだけ高密度に詰められるか。その熱をどう逃がすか。電力をどう供給するか。故障時にどう交換するか。保守員が安全に作業できるか。こうした設計全体が、AIインフラの性能と収益性を左右する。
実際、COMPUTEX 2026では、SupermicroやDelta Electronics、LITEONなどが、AIデータセンター向けの液冷や電源関連技術を前面に出していた。これは、液冷が一部の特殊な設備ではなく、次世代AIラックの前提条件になりつつあることを示している。
ここに、AI時代の構造変化がある。AIの進化は、半導体だけで完結しない。むしろ半導体が高性能化するほど、電力と熱という物理的な制約が前面に出てくる。
液冷とは、単にサーバーを水で冷やす話ではない
液冷というと、多くの人は「サーバーを水で冷やす技術」と考えるかもしれない。しかし、AIデータセンターにおける液冷は、それほど単純なものではない。
まず、GPUやCPUなどの発熱部品には「コールドプレート」と呼ばれる金属部品を接触させる。コールドプレートの内部には冷却液の流路があり、チップから出た熱を液体に移す。空気で冷やすのではなく、熱源のすぐ近くで液体に熱を渡すという考え方だ。
その冷却液をラック内で複数のサーバーや部品に分配するためには、配管や分配機構が必要になる。こうした冷却液の分配経路は「マニホールド」と呼ばれる。日本語で言えば、冷却液の分配管のようなものだ。
さらに、冷却液を循環させ、温度や圧力を管理し、外部の冷却設備と熱交換する装置が必要になる。これが「CDU」である。CDUはCoolant Distribution Unitの略で、冷却液分配ユニットと訳せる。簡単に言えば、AIラックの冷却液を管理する心臓部のような装置だ。
つまり液冷は、コールドプレート、配管、マニホールド、CDU、冷却液、センサー、バルブ、熱交換器などの部品が組み合わさって初めて成立する。GPUのように派手ではないが、どれか1つが弱ければ、AIラック全体の稼働率に影響するのだ。
なぜ、水冷コネクタと冷却液が次の投資テーマになるのか
液冷AIラックで重要なのは、冷やすことだけではない。漏れないこと、壊れないこと、止まらないこと、保守しやすいことが重要になる。
AIラックには、非常に高価なGPU、メモリ、ネットワーク機器、電源部品が詰め込まれている。そこに冷却液を流す以上、漏液は重大なリスクになる。単に床が濡れるという話ではない。GPUの故障、ラック停止、サービス停止、復旧作業、顧客への影響まで含めると、損失は極めて大きい。
だからこそ、液冷コネクタ、バルブ、シール材、冷却液、漏液検知センサーの価値が高まる。
たとえばSupermicroは、COMPUTEX 2026でNVIDIA Vera Rubin NVL72向けのラックとあわせて、新しい非フッ素系冷却液を示している。フッ素系の冷却液は環境破壊の問題や、液漏れ時に人体に影響があるとされていて、すでに規制の動きも出ているからだ。同社はこの冷却液について、標準的な冷却液よりも電気的な影響を抑えやすく、小さな漏れが起きた場合でもシャットダウンや部品損傷のリスクを抑える狙いがあると説明している。
ここで重要なのは、冷却液が単なる「水」ではなくなっていることだ。熱を運ぶだけでなく、電気的安全性、腐食対策、材料との相性、長期安定性まで含めて設計される材料になっている。
水冷コネクタも同じである。サーバーモジュールを交換するとき、配管を着脱しなければならない。そのときに、素早く接続でき、漏れず、繰り返し使っても劣化しにくいことが求められる。つまり水冷コネクタは、単なる部品ではなく、AIラックの稼働率を守る保険のような存在になる。
実際、液冷専業に近いCoolIT Systemsのような企業は、コールドプレートやCDUなどを含むシステムレベルの液冷ソリューションを展開している。AIインフラが高密度化するほど、こうした冷却専門企業の存在感は増していく。
COMPUTEX 2026で見えた「ラック化」の本質
今回のCOMPUTEX 2026で見るべきポイントは、AIインフラがサーバー単位からラック単位へ、さらにデータセンター単位へと移行していることだ。
これまでのサーバービジネスでは、CPUやGPUを搭載したサーバー単体の性能が重視されてきた。しかし、生成AIやAIエージェントの時代には、膨大なGPUを高速なネットワークでつなぎ、1つの巨大な計算基盤として動かす必要がある。そのため、ラック全体の設計が重要になる。
ラック単位になると、考えるべきことは一気に増える。GPUをどのように配置するか。電源をどのように供給するか。熱をどの経路で逃がすか。液冷配管をどう設計するか。保守時にどのモジュールをどう交換するか。工場でどこまで事前検証するか。現地でどれだけ短時間に立ち上げられるか。
たとえばDelta Electronicsは、電源と熱管理の両方に強みを持つ企業であり、AIデータセンター向けにCDUや高電圧電源関連技術を展開している。LITEONも、電源ラックやCDUなどを組み合わせ、AIデータセンターの電力と冷却を一体で捉えようとしている。
ここで重要なのは、冷却だけを見ても不十分だということだ。AIラックでは、電力と熱は切り離せない。電力密度が上がるから熱密度が上がる。熱密度が上がるから冷却が重要になる。そして冷却が複雑になるほど、保守や運用の難易度も上がる。
これは、単なるIT機器の話ではない。工場設備、空調、電源、配管、材料、センサー、保守サービスを含む、総合的な産業システムの話である。
その意味で、「AIファクトリー」という言葉は象徴的だ。AIデータセンターは、単にサーバーを並べた場所ではなく、AIという知的生産物を大量に生み出す工場になっている。そして工場である以上、重要なのは生産設備の稼働率、保守性、エネルギー効率、品質管理である。
この視点に立つと、AIビジネスの見え方は大きく変わる。AIで儲けるとは、生成AIツールを使って業務効率化することだけではない。AIが社会に広がることで、どの設備が必要になり、どの部品が足りなくなり、どの運用ノウハウに価値が生まれるかを読むことでもある。
GPUを作れない企業にも、AIで儲ける道はある
多くの企業は、NVIDIA、AMD、TSMC、SK hynix、Micronといった企業に注目する。もちろん、それは間違っていない。AIインフラの中核にあるのはGPUであり、HBMであり、先端半導体製造である。
しかし、そこだけを見ていても、多くの日本企業にとって現実的な事業機会は見つかりにくい。最先端GPUを作ることも、先端半導体の製造ラインに参入することも、簡単ではない。すでに巨大な資本、技術、人材、サプライチェーンを持つ企業が激しく競争している領域だからだ。
AIラックが高密度化すれば、冷却が足りなくなる。液冷化が進めば、コネクタやバルブが必要になる。冷却液を循環させれば、流量や圧力を監視するセンサーが必要になる。漏れのリスクがあれば、漏液検知が必要になる。設備が複雑になれば、施工、保守、運用のノウハウが必要になる。
これは、日本企業にとって決して遠い話ではない。精密部品、材料、樹脂、金属加工、センサー、流体制御、空調、プラントエンジニアリング、保守サービスなど、日本企業が長年積み上げてきた技術領域と重なる部分が多い。
問題は、自社の技術を「従来の市場」の中だけで見ていることだ。たとえば、コネクタメーカーがコネクタ市場だけを見る。材料メーカーが既存用途だけを見る。設備会社が従来の空調設備だけを見る。そうしている限り、AIインフラという新しい需要には気づけない。
必要なのは、自社の技術をAIファクトリーの構成要素として見直すことだ。自社の部品、材料、センサー、施工技術、保守ノウハウは、AIラックのどこに入るのか。AIデータセンターのどのリスクを下げるのか。顧客のどのコストを減らすのか。そこから考える必要がある。
日本企業が見るべき5つの勝ち筋
1. 高信頼コネクタ・バルブ・シール材
液冷AIラックでは、冷却液を安全に循環させるための接続部品が重要になる。コネクタ、バルブ、シール材は、一見すると地味な部品だが、漏れが許されないAIインフラでは極めて重要な役割を担う。
とくに保守時には、サーバーモジュールを取り外したり、交換したりする場面が発生する。その際に、短時間で接続・切断でき、液漏れを防ぎ、繰り返し使用しても性能を維持できることが求められる。これは、精密加工や材料技術を持つ企業にとって大きな機会になり得る。
2. 冷却液・絶縁材料・腐食対策
冷却液は、AIインフラの信頼性を左右する材料になる。熱伝導性だけでなく、電気的な安全性、腐食の起こりにくさ、配管やシール材との相性、長期間使用した際の安定性が問われる。
AIラックの価値が高まるほど、冷却液に求められる性能は上がる。単に熱を逃がすだけではなく、万が一の漏れに備えて、システム停止や部品損傷のリスクを低減することも重要になる。材料メーカーにとっては、既存の熱管理材料や絶縁材料の知見をAIインフラ向けに展開する余地がある。
3. 温度・流量・圧力・漏液検知センサー
液冷ラックは、導入して終わりではない。運用中に、温度、流量、圧力、漏れ、ポンプの状態、冷却液の劣化などを継続的に監視する必要がある。
ここはIoTの得意領域である。センサーで状態を取得し、異常の兆候を検知し、故障する前に保守する。AIインフラが高価になればなるほど、予兆保全の価値は高まる。
これまで工場設備やプラント、ビル空調向けに使われていたセンシング技術は、AIデータセンター向けに再定義できる可能性がある。
4. AIデータセンター向け冷却インテグレーション
液冷化は、部品を買えば終わる話ではない。データセンター全体の設計に関わる。どこにCDUを置くか。配管をどう通すか。既存施設に液冷ラックをどう導入するか。空冷と液冷をどう併用するか。保守動線をどう確保するか。こうした設計・施工のノウハウが必要になる。
これは、空調設備、建設、プラントエンジニアリング、工場設備の企業にとって大きな機会である。AIデータセンターは、IT企業だけで完結するものではない。むしろ、物理インフラを扱える企業の役割が増していく。
5. 冷却運用を最適化するソフトウェア
最後に重要なのが、ソフトウェアである。冷却はハードウェアの問題に見えるが、実際には運用データの問題でもある。
GPUの負荷、ラックごとの温度、冷却液の流量、外気温、電力価格、PUE、水使用量、故障履歴を統合して見れば、冷却運用をより効率化できる。どのラックをどの負荷で動かすか、どのタイミングで保守するか、どこに異常の兆候があるかを判断するには、データ活用が欠かせない。
つまり、冷却は単なる設備ではなく、データビジネスになる。ここに、IoT、AI、データ分析、デジタルツインの事業機会がある。
AI時代の利益は、GPUの周辺にも広がっている
COMPUTEX 2026で見えたのは、AIの競争がGPU単体の性能競争から、AIファクトリー全体の設計競争へ移り始めているということだ。
NVIDIAを見ることは重要だ。しかし、NVIDIAだけを見ていても、多くの企業にとって自社の勝ち筋は見えてこない。むしろ見るべきは、NVIDIAが巨大化したことで新しく必要になった周辺技術である。
水冷コネクタ、冷却液、コールドプレート、CDU、マニホールド、配管、バルブ、センサー、電源、熱交換、施工、保守、運用ソフトウェア。こうした領域に、次のAIインフラ市場の利益の源泉が広がっている。
AIで儲けるとは、AIツールを導入することだけではない。AIが普及することで、どの産業構造が変わり、どの部品・材料・設備・運用に新しい需要が生まれるかを読むことだ。
その意味で、今回のCOMPUTEX 2026は、半導体の展示会であると同時に、AI時代の周辺産業が主役に近づき始めた展示会でもあった。
自社の技術は、AIそのものではなく、AIを動かし続けるインフラのどこに入れるのか。
この問いを持てる企業だけが、AIブームを「使う側」ではなく、「儲ける側」に回ることができる。
IoTNEWS代表
1973年生まれ。株式会社アールジーン代表取締役。
フジテレビ Live News α コメンテーター。J-WAVE TOKYO MORNING RADIO 記事解説。など。
大阪大学でニューロコンピューティングを学び、アクセンチュアなどのグローバルコンサルティングファームより現職。
著書に、「２時間でわかる図解IoTビジネス入門（あさ出版）」「顧客ともっとつながる(日経BP)」、YouTubeチャンネルに「小泉耕二の未来大学」がある。
