AIデータセンター・GPU ハイパースケーラーとは？どの会社か・AIデータセンターへの設備投資を決算資料で読む
ハイパースケーラーとは、巨大なデータセンターを自前で建てるAmazon・Microsoft・Google・Metaなどの会社です。4社の2026年7〜9月期の設備投資は2,019億ドルで前年の約2.1倍。見通しと使い道を決算資料で整理します。
AIデータセンター・GPU
AIデータセンター・GPU 
AIデータセンター・GPU AIインフラ・半導体用語の読み方一覧｜CoWoS（コワース）・SOCAMM・成膜・液冷・EUVほか、略語とカタカナ語の読みと意味
AIインフラ・半導体用語の読み方一覧。CoWoS（コワース）、HBM、SOCAMM、EUV、成膜（せいまく）、液冷（えきれい）、受変電、瞬低など、読み方に迷う約80語を分野ごとに、読み・英語の正式名称・ひとことの意味つきで整理します。
AIデータセンター・GPU DGX・HGX・MGXの違いとは？DGX Sparkも含めたNVIDIAのGPUサーバーの形と、8GPU・NVL72の構成
DGX・HGX・MGXの違いを図解します。DGXはNVIDIAが自ら売る完成品、HGXは8個のGPUを載せた基板、MGXはサーバーメーカー向けの設計の型。8GPUのサーバーとNVL72のラックがどの形で作られるかまで、7つの視点の表で整理します。
AIデータセンター・GPU CXLとは？サーバーのメモリを「増やす・分け合う」接続規格の仕組みと、AIで注目される理由
CXLとは、CPUとメモリやアクセラレーターを、PCIeの線の上でつなぐ業界の規格です。メモリを後から増やす・複数のサーバーで分け合う仕組み、CXL 1.0から4.0までの進化、AIの推論で注目される理由を図解します。
AIデータセンター・GPU 【2026年版】AIデータセンター関連銘柄まとめ｜計算・電力・冷却・光の「4つの壁」で日本企業を整理
AIデータセンター関連銘柄を、計算・電力・冷却・光の「4つの壁」で整理しました。半導体の装置と材料、受変電と電線、液冷の部品と空調、光ファイバまで、どの日本企業が何を担うかを図解し、詳しいまとめ記事へ案内します。
AIデータセンター・GPU NVIDIA Vera Rubin（ベラ・ルービン）とは？Blackwellの次のAI基盤を、6つのチップとラックの中身から解説
NVIDIA Vera Rubinとは、Blackwellの次の世代のAIデータセンター向けの基盤です。GPU・CPU・通信の6つのチップ、72個のGPUをつなぐNVL72のラック、HBM4、液冷、電源への影響までを、2026年1月の発表をもとに図解します。
AIデータセンター・GPU GPUとCPUの違いとは？AIの計算にGPUが使われる理由を7つの視点で比較
GPUとCPUの違いを、コアの数・得意な計算・メモリ・電力など7つの視点で図解します。AIの学習や推論でGPUが使われる理由と、AIデータセンターでもCPUが欠かせない理由、CPUとGPUを一体にした新しい形までを整理します。
AIデータセンター・GPU KVキャッシュとは？生成AIが「会話の途中」を覚えておく仕組みと、推論でメモリが足りなくなる理由
KVキャッシュとは、生成AIが文章を1語ずつ作るときに、それまでの計算結果を覚えておくメモリの中の控えです。何をためるのか、なぜ長い会話で大きくなるのか、メモリの無駄を減らす工夫、HBMからSSDまで置き場所を広げる動きを図解します。
AIデータセンター・GPU GPUとASICの違いとは？TPUとは何かと、Google・AWSの「AI専用チップ」が増える理由を7つの視点で比較
GPUとASICの違いを、得意な仕事・柔軟さ・効率・開発費・ソフトウェアなど7つの視点で図解します。GoogleのTPUやAWSのTrainiumなどAI専用チップ(ASIC)が増える理由と、GPUが主役であり続ける理由、作る会社の関係まで整理します。
AIデータセンター・GPU NVIDIA GB300（B300）とは？仕様・価格・B200との違いを図解｜Blackwell Ultra
NVIDIA最新AI GPU「GB300（Blackwell Ultra）」を完全図解。HBM3E 288GB搭載、FP4性能15 PFLOPS、ラック1本150kWの怪物スペックと、B200との違いを初心者向けに構造で解説。