生成AI向けサーバーの高密度化で発熱が増し、データセンターの冷却は空冷から液冷へ移りつつあります。液冷関連製品の市場は2024年に前年比57.1%増が見込まれ、高発熱ラックでは2027年に液冷が53.3%を占めると予測されています。省エネ法のPUE基準とあわせ、冷却技術と効率がどこまで進むかを整理します。
JEITAは、高発熱ラックのうち液冷が2027年に53.3%を占めると予測しています。内訳はサーバーに冷却液を直接当てるDLCが41.0%、ラック背面の扉で冷やすリアドアが12.3%で、液冷計の53.3%はJEITAの原文に「半数以上を占めると予測」として明示された値です。DLCとリアドアを当方で足し合わせた数値ではありません。 液冷が高発熱ラックの半数以上に広がる背景には、生成AI向けサーバーの発熱量の大きさがあります。高発熱のラックでは空冷だけでは冷却が追いつかず、液冷が現実的な選択肢になります。この予測はあくまで高発熱ラックの中での比率で、データセンター全体のすべてのラックが液冷化するという意味ではありません。
省エネ法はデータセンターの効率の到達目標をPUEで示しています。対象事業者の平均PUEを2030年度に1.4以下（加重平均）、2029年度以降の新設データセンターは稼働2年経過の翌年度以降に1.3以下、設計時には1.28以下を望ましい取組としています。 これらの数値は、冷却を含む効率改善が技術的に目指す到達点にあたります。空冷中心の従来型データセンターのPUEは一般に高めで、外気冷却や液冷の導入、機器配置の最適化などで数値を下げていきます。本ページは効率の到達目標としてこの水準を扱い、これが事業者の競争条件をどう変えるかという規制の観点は脱炭素のページで扱います。
生成AI向けサーバーは消費電力と発熱量が大きく、高発熱のラックでは空冷だけでは冷やしきれません。
GPUを多数搭載するAIサーバーは1ラックあたりの発熱が従来より大きく、空気で冷やす方式では冷却能力が頭打ちになります。そこで、サーバーに冷却液を直接当てるDLCや、ラック背面の扉で冷やすリアドアといった液冷が選択肢になります。JEITAは高発熱ラックのうち液冷が2027年に53.3%を占めると予測し、富士キメラ総研は液冷関連製品の市場が2024年に前年比57.1%増と見込みます。AIの計算需要が冷却方式の転換を後押ししている構図です。なお、AIの計算需要とGPU高密度化そのものは生成AIの計算基盤データの加算参照として押さえています。
省エネ法はPUEで効率の到達目標を示し、データセンターに効率改善を促します。
対象事業者の平均PUEを2030年度に1.4以下、2029年度以降の新設データセンターは1.3以下（設計時は1.28以下が望ましい取組）という水準が示されています。この水準に近づけるには、外気冷却の活用、液冷の導入、サーバー配置や空調の最適化といった手段が必要になります。基準値が示されることで、冷却技術の選択が「より低いPUEを実現できるか」という観点で評価されるようになります。基準そのものが競争条件をどう変えるかは脱炭素のページで扱い、ここでは効率改善の技術的な到達点として押さえます。
液冷は冷却能力で優れる一方、導入には設備と運用の変更が必要で、方式の選択が論点になります。
液冷にはサーバーに冷却液を直接当てるDLCと、ラック背面で冷やすリアドアがあり、JEITAの2027年予測ではDLCが41.0%、リアドアが12.3%です。DLCは冷却能力が高い一方で配管や漏えい対策などの設備対応が要り、リアドアは既存ラックに後付けしやすい代わりに冷却能力に上限があります。新設か既設か、ラックの発熱量はどの程度か、といった条件で適した方式が変わります。すべてのラックが一律に液冷化するわけではなく、空冷と液冷の使い分けが現実的な論点です。
2026-2027年は、生成AI向けの高発熱ラックが増え、液冷の導入が進む局面です。JEITAは高発熱ラックのうち液冷が2027年に53.3%を占めると予測しており、DLCとリアドアの導入事例が積み上がります。
2028-2030年は、省エネ法のPUE水準（対象事業者の平均を2030年度に1.4以下、新設は1.3以下）に向けて、冷却を含む効率改善が進む見通しです。新設データセンターは設計段階から低いPUEを織り込む設計が一般化していきます。
2030年以降は、AIの計算需要が続く限り高密度化と液冷の比率がさらに高まる方向です。空冷と液冷の使い分けを前提に、効率の到達目標を満たす設計と運用が定着していく見通しです。
