製造業で働く現役の電気設計・パワーエレクトロニクスエンジニア。「会社が教えてくれないこと」を、ひとりで学ぶ人に図解で届けています。
QC検定 1級
データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
【AIの裏側には、電気と熱の世界があります】
ChatGPTに質問すると、答えが数秒で返ってきます。
その裏側では、数万台のGPUが動き、街ひとつ分の電力が消費され、大量の熱が生まれています。
AIの進化は、ソフトウェアだけで起きているわけではありません。
実際には、メモリが足りない、熱が逃げない、電気が届かない、データが運びきれない——そんな物理的な壁との戦いが、いま世界中で繰り広げられています。
AIインフラLabは、その「見えない土台」を図解で解き明かすサイトです。
【このサイトで学べること】
半導体やAIインフラの情報は、専門的すぎて途中で読めなくなるか、逆に表面をなぞるだけで結局よくわからないか、そのどちらかになりがちです。
当サイトが目指すのは、その中間です。
初心者が最後まで読み通せて、しかも構造がきちんと頭に残る解説。そのために、すべてのテーマをまず一枚の図に落とすことを最優先にしています。
扱っているのは、AIインフラを支える5つの領域です。
・記憶：AI半導体を支えるHBMと先端パッケージ（半導体実装・HBM）
・熱：GPUの発熱をどう逃がすか（冷却技術・液冷）
・電気：データセンターに電力をどう届けるか（電力・系統・設備）
・通信：データをどう速く運ぶか（光電融合・CPO）
・製造：チップはどうやって作られるのか（半導体プロセス）
加えて、AIが現実世界に出ていく「フィジカルAI」と、これらを支える企業の構造を読み解く「企業分析」を扱っています。
ひとつの記事は独立していますが、全体としては一枚の地図になるように設計しています。どこから読んでも、隣の記事へつながっていくはずです。
【初めての方は、ここから】
どこから読めばいいか迷ったら、次の3本がおすすめです。
・AIデータセンターの中身とは？──まず全体像をつかみたい方へ
・HBMとは？──AI半導体の心臓部から知りたい方へ
・AIデータセンターはなぜ「電力」で詰まるのか──いま最も熱い制約を知りたい方へ
【運営者について】
はじめまして。shirasu（しらす）と申します。
国内の製造業で電気設計とパワーエレクトロニクスの仕事をしています。
日々の業務では、電力変換回路や電気設備の設計・評価に携わっています。電気を「作る・変える・送る・使う」という流れを、現場で手を動かしながら扱ってきました。
このサイトを始めたきっかけは、AIデータセンターについて調べていたときの気づきでした。
そこで語られている問題の多くが、実は自分が毎日扱っている課題そのものだったのです。
GPUの発熱をどう逃がすか。増え続ける消費電力をどう供給するか。チップの中で電圧がどう降下するか。
これらはすべて、電気屋の言葉で説明できる問題でした。
半導体を語れる人はたくさんいます。投資を語れる人もたくさんいます。
けれど「電気と熱の実務」から半導体を説明できる人は、意外なほど少ない。
それなら自分が書く意味があるかもしれない——そう思ったのが出発点です。
【保有資格】
・第三種電気主任技術者（電験三種）
・QC検定 1級
・データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
資格の勉強も、いまも続けています。教える側というより、学び続けている側の人間だと思っています。
【なぜ書くのか──「会社は教えてくれない」から】
会社は、担当外の技術を体系立てて教えてはくれません。
新しい分野を学ぼうとしたとき、頼れるのは結局、独学の環境です。
自分が業務外の分野を学んだとき、「一枚の図で全体像を示してくれる解説」がどれほどありがたいかを痛感しました。逆に、そういう解説がないだけで、学ぶ意欲そのものが折れてしまうことも知っています。
だからこのサイトの軸は、ずっと変わりません。
「会社が教えてくれないことを、ひとりで学ぶ人に届ける」
読んでくださる方が、明日の会議で少しだけ話がわかるようになる。就活の面接で自分の言葉で語れるようになる。ニュースの意味が構造から読めるようになる。そういう変化のきっかけになれたら、これ以上のことはありません。
【記事作成の方針】
・図解を最優先します。文章で説明する前に、まず構造を図で示します
・企業のIR資料、公式発表、公的機関の資料、業界調査会社の公表値など、公開されている一次情報をもとに執筆します
・数値には出典と時点を明記し、推定値は「業界推定」と明確に区別します
・専門用語は、初めて登場する箇所で必ず定義します
・特定の銘柄を推奨したり、売買を勧誘することはありません
・誤りのご指摘をいただいた場合は、確認のうえ速やかに修正します
【姉妹サイト】
電気の基礎、電験三種、品質管理（QC）については、姉妹ブログ「shirasusolo.net」で解説しています。
当サイトで扱う半導体・AIインフラの土台となる知識を、より基礎から学びたい方はあわせてご覧ください。
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最終更新日：2026年8月15日