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経営者が読むNVIDIAのフィジカルAI / ADAS業界日報 by 今泉大輔

20年以上断続的にこのブログを書き継いできたインフラコモンズ代表の今泉大輔です。NVIDIAのフィジカルAIの世界が日本の上場企業多数に時価総額増大の事業機会を1つだけではなく複数与えることを確信してこの名前にしました。ネタは無限にあります。何卒よろしくお願い申し上げます。

アメリカの大型AIデータセンター20案件を日本の事業者向けに整理【AIで調査】

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トランプ政権と赤沢大臣との交渉で決まった対米80兆円の投融資。

また先日のトランプ大統領と高市首相の会談の前後で発表された「日米間の投資に関する共同ファクトシート」。

いずれもアメリカにおけるAIデータセンター建設プロジェクトが大きな柱になっています。

一方で我々日本人はソフトバンクの孫さんが主導者であるStargateプロジェクトぐらいは知っていても、その他のAIデータセンタープロジェクトは具体的に何があるのか？皆目知りません。

関連投稿：

OpenAIとソフトバンクのStargateに4.5GWの電源を供給するのはCrusoe【AIデータセンター】（2025/3/19）

【AIデータセンター】史上最大級5,000億ドルのインフラ案件「Stargate」はプロジェクトファイナンスで十分に資金調達可能（2025/3/7）

AIデータセンターの電源についてChatGPTに専門的な質問をしたらGoogle検索より300倍...（2025/3/4）

さて。どうすればいいでしょうか？そこでビズリーチ！ChatGPT 5をひたすら使うことです。様々な局面で、様々な事柄について尋ねる、調査する、レポートを求める、資料を要約させる、さらに突っ込んだ専門的な資料を探すように依頼する、などなど。とにかくひたすら使い込む。そうすれば彼とのやり取りの秘訣がわかってきます。

以下ではまず、アメリカにおける主なAIデータセンター案件を20リストアップしました。日本の事業者にとっても参考になる基本情報をカバーしてあります。また具体的な営業にも役立つ手がかり情報を付加しています。

各案件の固有名詞がわかったら、ググるのではなく、ChatGPT 5（有料版を使うのが秘訣です。出力の解像度が無料版とがぜん違います）ないしGoogle Gemini（同じく有料版を使うことがマスト。Deep Researchと組み合わせると1万字超の詳細な報告書が作成できます）をガンガン使って、多様な見地からの資料を複数作成させましょう。

見地の違う資料を複数見ているうちに、ご自身の頭の中で全体像がシャープに像を結ぶようになります。最後はもちろん自分の頭で咀嚼して理解します。

1. 「Stargate」フラッグシップ（テキサス・アビリーン）

  1. データセンター名：Stargate Abilene（仮）

  2. オーナー：OpenAI＋Oracle＋SoftBank のJV／連携枠 ザ・ガーディアン

  3. 規模：第1期だけで数GW級（全体では4.5GW超を追加と報道）

  4. AI半導体：NVIDIA Blackwell世代＋H100/H200後継と見られる（推定、OracleがNVIDIA密接）

  5. 総面積：未公表（テキサスでの大規模用地確保）

  6. 総投資額：全体構想で5,000億ドル規模＝約80兆円級（ただし全米分の数字） ザ・ガーディアン

  7. 電力：自前の電力確保を大統領が強調、送電網を並行整備と報道

  8. 日本へのインサイト：AI計算専用でここまで"電力を先に抑える"やり方は、今後の国内案件でも必須。

参考資料：

ソフトバンク公式　OpenAI、Oracle、ソフトバンクグループ、Stargate を推進 -- 新たに5つのAIデータセンター拠点を設立（2025/9/24）

2. 「Stargate Lighthouse」（ウィスコンシン州ポートワシントン）

  1. 名称：Stargate "Lighthouse" campus

  2. オーナー：OpenAI＋Oracle＋Vantage（Silver Lake, DigitalBridge系） Reuters

  3. 規模：数GW（Stargate全体の10GWの一部）

  4. AI半導体：NVIDIA GB200/GB300クラスを想定

  5. 面積：4,000人建設動員レベルのメガキャンパス

  6. 総投資額：Vantageだけで150億ドル超、全体で数百億ドル規模 Reuters

  7. 電力：湖岸の大容量系統＋新設変電が前提

  8. インサイト：日本企業が得意な「変電・系統連系・冷却」のエンジ系に入りやすいタイプ。

3. ペンシルベニア州 200億ドル級AIキャンパス（Salem / Falls）

  1. 名称：（仮）Pennsylvania AI Campus A/B

  2. オーナー：ハイパースケーラー（後にAWS/アマゾンが再確認） DataCenterKnowledge

  3. 規模：数百MW×複数、合計1〜2GWクラス

  4. AI半導体：NVIDIA Blackwell系を前提

  5. 面積：複数タウンにまたがるキャンパス

  6. 投資額：1サイトあたり100億ドル級、州全体で200億ドル超

  7. 電力：州として送電網と一体で整備、税優遇つき

  8. 報道：Data Center Knowledge, AP, Construction Dive DataCenterKnowledge

  9. インサイト：東海岸でも"電力が取れるところにAIが寄る"典型。日本の送電エンジ企業は入札余地あり。

4. Amazon ノースカロライナ AI & DC キャンパス（リッチモンド郡）

  1. 名称：Amazon Richmond County AI Campus

  2. オーナー：Amazon / AWS AP News

  3. 規模：500MW級（州史上最大）

  4. AI半導体：AWSの自社チップ（Trainium2）＋NVIDIA混載のはず

  5. 面積：州政府との協議でインフラも拡張

  6. 投資額：100億ドル

  7. 電力：水・下水・光ファイバーを公費で整備、電力は既存系統強化 AP News

  8. インサイト：自治体が"AIだからやる"と明言した数少ない案件。日本でも地方で同じ構図は作れる。

5. Microsoft "Fairwater" AIデータセンター（ウィスコンシン州マウントプレザント）

  1. 名称：Fairwater AI Datacenter

  2. オーナー：Microsoft The Official Microsoft Blog

  3. 規模：250MW級×2棟で500MW超、将来1GW化の布石

  4. 半導体：NVIDIA GB200系→GB300に段階移行と明言 Windows Central

  5. 面積：315エーカーで140万平方フィート超（約13万㎡） Built In

  6. 投資額：当初33億ドル→追加で70億ドル超に拡大 The Official Microsoft Blog

  7. 電力：前払いで送電設備を作る"電力先建て"モデル、再エネ＋冷涼気候利用 Reuters

  8. インサイト：日本企業が悩む「電力がないからDCが建てられない」を逆転させる手法。

「電力先建て」モデルとは：
通常、データセンターはこう作られます。
建屋を建てる → 電力会社に接続申請 → 系統工事 → 運用開始
ところがAIデータセンターは、1サイトで数百MW〜1GWという桁違いの電力を食うため、
「建ててから送電線を引く」では間に合わないのです。
そのため、データセンター事業者（例：Microsoft, Amazon, Google）が、送電網の建設費を前払いして、電力インフラを先に整備しておく。
これが「電力先建て（Power-first）」の意味です。
つまり、建屋より前に送電を建てる、電力会社に資金を前渡しして送電設備を増設させるという形です。
「前払いで送電設備を作る」仕組み：
事業者が電力会社に「このルートに新しい変電所と高圧線を引いてほしい」と依頼。
数年先に使うことを前提に、工事費を先払い。
電力会社はリスクを負わずに整備ができ、データセンターは完成と同時に電力を確保できる。
この構造が「pre-funded grid connection（前払い送電接続）」と呼ばれるものです。

6. Microsoft 全米AI DCネットワーク（80Bドル計画）

  1. 名称：US AI Datacenter Network 2025 Plan

  2. オーナー：Microsoft（全米分散型） The Official Microsoft Blog

  3. 規模：FY25だけで800億ドル投資、実質GW級キャンパスが全米に

  4. 半導体：NVIDIA＋自社CPU＋OpenAI連携向け

  5. 面積：各州に1〜2サイト

  6. 投資額：上記

  7. 電力：原子力の再稼働・前払い購入なども検討 AP News

  8. インサイト：個別案件ではなく"ポートフォリオ"で建てる。日本企業も一社一拠点発想を捨てるべき。

「前払い購入（pre-pay purchase）」とは、電力供給契約を通常より長期・大規模に、しかも建設前の段階で"前金を払って"確保する仕組み。AIデータセンターが急増して電力逼迫が深刻化しているため、マイクロソフトなどのハイパースケーラーが使い始めています。

7. Meta "Hyperion" 5GW AIデータセンター

  1. 名称：Hyperion

  2. オーナー：Meta（Facebook） datacenterfrontier.com+1

  3. 規模：5GWとザッカーバーグが明言

  4. 半導体：NVIDIA GB200級＋Meta自社チップ

  5. 面積：マンハッタン級と報道（実質メガキャンパス）（今泉注：「マンハッタン級」とは、第二次世界大戦中に米国が推進した原子爆弾開発計画「マンハッタン・プロジェクト」を指す比喩で、国家的規模で資金・人材・技術を総動員した、当時世界最大級の科学プロジェクトのこと）

  6. 投資額：累計で数百億ドル

  7. 電力：米最大級の送電増強を伴う計画

  8. 報道：Data Center Frontier datacenterfrontier.com

  9. インサイト：AIサービスが爆発すると「1社で5GW」が普通になるというショーケース。

8. Meta "Prometheus" クラスタ（オハイオ等）

  1. 名称：Prometheus

  2. オーナー：Meta datacenterfrontier.com

  3. 規模：複数州にまたがるマルチGW

  4. 半導体：NVIDIA＋自社ASIC

  5. 面積：未公表

  6. 投資額：Hyperionと合わせて数百億ドル

  7. 電力：自社で長期電源PPAを複数締結（今泉注：Power Purchase Agreement）

  8. 報道：Data Center Frontier

  9. インサイト：AIラボ（生成AI）を先に決めて、後ろから電力を追随させるやり方。

9. Google West Memphis（アーカンソー）AI DC

  1. 名称：Google West Memphis AI Campus

  2. オーナー：Google / Alphabet crn.com

  3. 規模：600MWソーラー＋350MW蓄電の電源を抱き合わせ

  4. 半導体：TPU v6世代＋一部NVIDIA

  5. 面積：1,000エーカー超

  6. 投資額：40億ドル

  7. 電力：Entergyと組んで新規600MW発電を起こすのがポイント

  8. 報道：CRN, EnergyConnects crn.com

  9. インサイト：DCと一緒に"地域の電力システム"を作ると許認可が速い。

10. Google "コロンビアリバー"拡張（オレゴン・The Dalles）

  1. 名称：The Dalles Phase 5

  2. オーナー：Google DataCenterKnowledge

  3. 規模：既存キャンパスに600Mドル追加投資、数十MWを積み上げ

  4. 半導体：TPU＋NVIDIA併用

  5. 面積：既存DC敷地を順次拡張

  6. 投資額：6億ドル

  7. 電力：水力＋送電を組み合わせた"安い電力"を固定

  8. 報道：Data Center Knowledge

  9. インサイト：古典的な"安電力地域にAIを載せる"モデル。（今泉注：米国では水力発電が利用できる地域では電力料金が安価。地域ごとのばらつきが大きい）

11. Google 全米25Bドル拡張（PJM向け）

  1. 名称：US AI Grid Expansion Program

  2. オーナー：Google Cloud Energy Connects+1

  3. 規模：2年で25GW級の系統側調整を前提

  4. 半導体：Gemini用TPUが主

  5. 面積：複数州

  6. 投資額：250億ドル

  7. 電力：PJMでの長期電源確保が目玉

  8. 報道：Energy Connects, CIO Dive Energy Connects

  9. インサイト：AI需要側が"送電網への投資"を先に言う、という新しいパターン。

PJMとは何か：
正式名称：PJM Interconnection, L.L.C.
本社：ペンシルベニア州バレー・フォージ
設立：1927年（当初は地域電力連携組織）
現在：米国最大の独立系送電系統運用機関（ISO / RTO）
PJMは、米国東部13州＋ワシントンD.C.の電力市場と送電網を統合的に運用している組織です。
加盟州の例：ペンシルベニア、オハイオ、バージニア、メリーランド、デラウェア、イリノイ、ニュージャージーなど。（米国GDPの約20％をカバー）

12. CoreWeave ランカスター郡AI DC（ペンシルベニア）

  1. 名称：CoreWeave Lancaster GPU Campus

  2. オーナー：CoreWeave（Nasdaq上場後の拡張） DataCenterKnowledge

  3. 規模：数十万GPU＝数百MWクラス

  4. 半導体：NVIDIA GB300 NVL72を40,000GPU導入と発表 coreweave.com

  5. 面積：未公表

  6. 投資額：60億ドル級（周辺取得を含むともっと増える）

  7. 電力：州内の新設変電・系統が前提

  8. インサイト：GPU特化クラウドでも"電力は自前で押さえる"時代に入った。

13. PowerHouse / Pennsylvania Data Center Partners のカーライル3サイト

  1. 名称：Carlisle Hyperscale Campus 1〜3

  2. オーナー：PowerHouse DC + PA Data Center Partners DataCenterKnowledge

  3. 規模：3サイト合計で数百MW

  4. 半導体：利用者による（ハイパースケーラーを想定）

  5. 面積：3サイトで数十エーカー

  6. 投資額：未公表

  7. 電力：既存州内系統にぶら下げる

  8. 報道：Data Center Knowledge

  9. インサイト：土地を束ねて"ハイパースケーラーに売る"ビジネス。日本のデベロッパーが真似できる。

14. Blackstone "AI & Energy" Pennsylvania 250億ドルパッケージ

  1. 名称：Blackstone PA AI-Energy Package

  2. オーナー：Blackstoneインフラファンド DataCenterKnowledge

  3. 規模：複数キャンパス合算でGW級

  4. 半導体：テナント依存

  5. 面積：州内各地

  6. 投資額：250億ドル

  7. 電力：電源投資とセットで行うのが特徴

  8. 報道：Data Center Knowledge, PYMNTS DataCenterKnowledge

  9. インサイト：不動産＋電力をワンパッケージにする金融モデル。日本のREIT系にもヒント。（今泉注：大型AIデータセンター案件に金融最大手がファンドを組んで投資するケース。従来のインフラ案件<キャッシュフローが手堅いインフラ案件>でもあまり見られなかった展開。）

15. DOE（米エネルギー省）AI DC on Federal Lands

  1. 名称：DOE Federal AI DC Initiative（Department of Energy、アメリカ合衆国エネルギー省）

  2. オーナー：米エネルギー省（DOE）＋民間事業者公募 The Department of Energy's Energy.gov

  3. 規模：詳細未公表（ただし複数サイト）

  4. 半導体：NVIDIA想定（国防・エネルギーAI向け）

  5. 面積：連邦土地を使用

  6. 投資額：公募ベース

  7. 電力：連邦施設に電力網を一緒に引き込むのがポイント

  8. インサイト：連邦土地でやると許認可が早い。日本の防衛省案件にも通じる。

16. NVIDIA × DOE 7台のAIスパコン計画

  1. 名称：US AI Supercomputing Sites (7 sites)

  2. オーナー：DOE＋NVIDIA Reuters

  3. 規模：それぞれ数十MW〜

  4. AI半導体：NVIDIA Blackwell

  5. 面積：国立研究所内

  6. 投資額：未公表（総額数十億ドル級）

  7. 電力：既存研究所の高信頼系統を利用

  8. インサイト：軍・原子力・エネルギーのAI需要もDCを押し上げている、という示し。（同上）

17. Oracle AI DC（Stargateとは別の自社分）

  1. 名称：Oracle US AI Capacity Add-on

  2. オーナー：Oracle constructiondive.com

  3. 規模：4.5GW追加のうち一部を自社リージョンに

  4. 半導体：NVIDIA＋Ampere/Armサーバ

  5. 面積：各州

  6. 投資額：未公表

  7. 電力：地方電力会社とのPPAが前提

  8. 報道：Construction Dive

  9. インサイト：SaaSベンダーもAIで"電力確保ゲーム"に参入。

18. Amazon / AWS アリゾナ〜フェニックス圏AI DC群

  1. 名称：Phoenix AI Cluster

  2. オーナー：AWS（米国内1,240DCの中核地域の一つ） Business Insider

  3. 規模：数十MW×多数

  4. 半導体：AWS自社＋NVIDIA

  5. 面積：マリコパ郡内に点在

  6. 投資額：未公表

  7. 電力：砂漠地帯のため水・電力の両方を拡張

  8. 報道：Business Insider Business Insider

  9. インサイト：高温地帯でも"AI向けに液冷前提"で建ててしまうのが2025年型。

19. Northern Virginia "AI版Ashburn"拡張

  1. 名称：NOVA AI Expansion 2025（Ashburn アッシュバーンは、アメリカ・バージニア州北部にある 世界最大級のデータセンター集積地。AIデータセンター以前からDCの集積地だった。AIデータセンター時代に入り、ここが密集して来ている）

  2. オーナー：AWS / Google / Meta / Equinix / Digital Realty 複数社

  3. 規模：州全体で300サイト以上＝合計数GW Business Insider

  4. 半導体：テナント依存

  5. 面積：既存DC群をさらに高密度化

  6. 投資額：案件分散のため合算が出ていない

  7. 電力：既存送電網がボトルネックになり始めている

  8. 報道：Business Insider, Construction Dive

  9. インサイト：世界最大のDC集積地でも"AI用の電力"は足りなくなる、という実例。

20. "AI Factory"としてのMicrosoft以外のコロケーション改装（Digital Realty, Equinix）

  1. 名称：US AI Retrofit Program（Microsoftのような自社専用AIデータセンター（ハイパースケーラー）ではなく、他社に貸し出すタイプのデータセンター（コロケーション）をAI対応に改装しているプロジェクト）

  2. オーナー：Digital Realty / Equinix / QTSなど 174 Power Global

  3. 規模：1サイトあたり10〜30MWをAI対応に

  4. 半導体：NVIDIA H100→Blackwellへの換装需要が中心

  5. 面積：既存建屋

  6. 投資額：1社数十億ドル

  7. 電力：既設系統の増強が肝

  8. 報道：各社IR・業界誌

  9. インサイト：日本の通信系DCも"AI版リフィット"からやれば参入しやすい。

日本のAIデータセンター関係者へのインサイト

  • 電力が先、建屋が後になっている（Fairwater, Google West Memphis, PA案件）。日本も送電会社との並走設計がマスト。Reuters

  • 1GWを一気に建てるときは、ハイパースケーラー単独よりJVのほうが政治的に通りやすい（Stargate型）。ザ・ガーディアン

  • GPU世代がBlackwell/GB200/300になったことで"液冷標準"が前提化しており、配管・冷媒・監視は日系が入ることができる可能性。

  • 地方紙も必ず追うので、案件発見は米ローカル紙＋Construction Dive＋Data Center Knowledgeの3本でほぼ網羅できる。constructiondive.com

    Data Center Knowledge

各ローカル紙を特定するには、例えば、以下のようなプロンプトを使う。（ChatGPT 5有料版で）

XXXXのYYYYY AIデータセンター案件に関して情報を発信しているローカル紙をいくつかリストアップして下さい。

リストアップできたら、そのローカル紙を指名して、以下のプロンプトで個別記事を抽出する。（ChatGPT 5有料版で）

ZZZZ紙で報道しているXXXXのYYYYY AIデータセンター案件に関する記事のうち、情報量が豊富なもの、かつ最近のものを5本リストアップして下さい。また個々の記事の要約を下さい。弊社はAAAA事業がメインなので、AAAA事業にとって特に意味のある記事があれば、別枠で抽出して要約して下さい。

同じことはデータセンター専門誌でもできます。

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講義内容

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１．イントロダクション

　・海外市場調査における生成AI 活用の可能性

　・無料版ChatGPT・Gemini の特徴と制約

２．ユースケース別の活用法

　・ニッチ市場調査（インドの豆腐流通状況）

　・海外金融市場レポートの調査（ドイツ証取の自動車セクター値動き）

　・現地語による情報収集と翻訳要約（台湾華語によるTSMC 給与水準）

　・M&A 候補企業の探索（ドイツのロボティクス企業買収候補）

　・EU 規制の要点把握（EU サイバーレジリエンス法の概要）

　・各国・各業界の動向トラッキング（特定国特定業界の情報収集）

　・防衛・戦争リスクに関する情報収集（例：ドローン戦術米中比較）

３．まとめと留意点

　・情報の信頼性・出典確認の重要性

　・無料版AI でできること／できないこと

　・実務への応用と今後の展望

４．質疑応答

従来、調査会社に発注すると100万円〜500万円かかっていた海外市場調査を、必要な時に、必要とする人が、直接手を動かして調査する事ができるようになるノウハウを伝授します。

調査のコスト削減ができる意味も大きいですが、業務の現場で必要が出てきた都度、フレッシュな海外情報を手元に入手できること。また、追加の情報ニーズがあればそれもすぐに入手できるという俊敏性が、過去には得られなかったものです。

これにより海外事業に関する意思決定が飛躍的に精度の高いものになります。

ふるってご参加下さい。

今泉 大輔 2025/10/30 11:05:13 Comment(0)