「次のPCリプレース、予算は足りるか」 データセンターもメモリ価格もAI需要で様変わり：空冷の限界からDRAM価格変動まで、その余波

生成AIの普及によって、ITインフラを取り巻く環境が大きく変わりつつあります。データセンターでは高密度化や液冷化、コンテナ型の台頭などが起きる一方、AI向け半導体需要の拡大はメモリやストレージ市場にも影響を及ぼしています。その余波はPCやサーバの調達にも及び始めています。

[雨輝ITラボ（リーフレイン）, 編集：遠藤文康，＠IT]

　生成AIの普及によって、企業のITインフラを取り巻く環境が大きく変わりつつあります。AI向けGPUサーバの需要拡大を背景に、データセンターでは高密度化や液冷化が進み、コンテナ型や浮体式といった新たな形態も登場しています。

　一見すると、こうした変化はクラウド事業者やデータセンター事業者の話に見えるかもしれません。しかし実際には、AI向け半導体への需要集中がメモリやストレージ市場にも影響を及ぼし、PCやサーバの調達コスト上昇、さらには納期の長期化などを招く要因の一つにもなっています。データセンターで起きている変化は、情報システム部門の日常業務とも無関係ではありません。

　次のPC更改の予算や調達計画を考える上でも、その背景で何が起きているのかを知っておくことは無駄になりません。AI需要を受けて進むデータセンターの変化と、巡り巡って、あらゆる企業にとっての関心事であるPC調達ではどのような変化が起きているのかを本稿で整理します。

「もう空冷は限界」　まず、データセンターはどう変わっているのか

　まず、AI需要によってデータセンターはどのように変わっているのか。その変化を象徴するのが、AI向けGPUサーバの普及に伴う高密度化です。

　生成AIの普及に伴い、データセンターでは「1ラック当たり100キロワット超」という高密度運用が珍しくなくなってきました。背景には、AI向けGPUサーバの導入拡大に加え、GPU自体の消費電力や発熱量の増加があります。AI向けシステムでは、高性能なGPUがラック内に高密度に配置されるため、単位面積当たりの熱負荷が急増しています。

　AI向けデータセンターの変化として、密度化、液冷化、電力効率の向上が挙げられます。特にGPUサーバの高性能化に伴って冷却の重要性が増しており、GPUチップを直接冷却する「ダイレクト・ツー・チップ（DTC）」方式などの液冷技術への移行が進んでいます。こうした動きは、冷却能力の確保だけでなく、増加する電力需要への対応や省エネルギー化の観点からも注目されています。

　データセンターの高密度化が進むにつれ、従来の空冷方式だけでは排熱への対応が難しくなりつつあります。そこで新たな選択肢として注目されているのが液冷方式です。液冷方式は高発熱のGPUサーバを効率的に冷却できるだけでなく、冷却に必要な電力の削減にもつながることから、省エネルギー化や持続可能性の観点でも関心を集めています。

　日本国内のデータセンター運用も、こうした変化と無関係ではありません。シュナイダーエレクトリックは、日本のAI関連電力需要が2030年までに945テラワット時に達し、国内の総消費電力を上回る可能性があると分析しています。特に日本では、都市部の限られたスペースで高密度運用を求められるケースが多く、高密度冷却技術とデジタル運用管理を組み合わせた「実装力」が重要です。

• 参考記事：「空冷」ではもう無理　AI時代のデータセンターで「液冷」を選ぶ“必然”

AI需要が「GPU対応データセンター不足」を引き起こす

　AI需要の急拡大は、さらに「GPUサーバを収容できるデータセンターの不足」という新たな問題も生んでいます。GPUサーバは一般的なサーバよりも大幅に高い電力と冷却能力が必要です。そのため、従来型データセンターでは対応が難しく、GPUサーバ対応施設が全国的に不足しています。

　こうした状況を受けて注目されているのが「コンテナ型データセンター」です。従来のビル型データセンターは建設に数年単位の期間を要しますが、コンテナ型であれば短期間で整備できるため、急増するAIインフラ需要への対応策として期待されています。

　コンテナ型データセンター事業への参入を発表しているNTT東日本の子会社NTT-MEは、従来のビル型データセンターが設計から建設完了までに6年程度を要するのに対し、コンテナ型であれば1〜1.5年で構築できるとしています。

　立地の自由度が高い点も特徴です。従来は東京近郊や大阪圏に集中していたデータセンターですが、近年は電力確保や災害リスク分散の観点から、北海道石狩市や福岡など地方への分散も進みつつあります。NTT-MEも北海道石狩市でコンテナ型データセンターの整備を進めています。

• 参考記事：「GPUサーバが使える」データセンターを1年で立ち上げ――NTT東日本が“コンテナ型DC”に参入

「土地がない」なら水上へ　浮体式データセンター構想も

　データセンター需要が高まる中、大都市近郊では用地確保の難しさも課題として浮上しています。インフラ整備や環境規制、住民合意の難しさから、新規建設が停止されている都市もあります。こうした課題に対し、船舶を活用した「浮体式データセンター」（Floating Data Center：FDC）という画期的なアプローチも登場しています。

　商船三井、日立製作所、日立システムズの3社は2026年3月、中古船を活用した浮体式データセンターの開発と商用化に向けた基本合意書を締結。日本やマレーシア、米国を中心に、2027年以降の稼働開始を目指して検討を進めています。

　この浮体式データセンターの特徴は、陸上の大規模用地を必要としない点にあります。既存船舶を活用することで比較的短期間で整備できる他、海水や河川水を利用した冷却システムを構築しやすく、需要の変化に応じて移設できる可能性もあります。AI需要の拡大によってデータセンター用地や電力確保の課題が顕在化する中、その制約を緩和する新たな選択肢として注目されています。

• 参考記事：「データセンターの土地がない」なら浮けばいい、サーバはついに“移動式”の時代

AI半導体需要がPC調達コストを押し上げる

　ここまで見てきた液冷化やコンテナ型データセンター、浮体式データセンターといった変化は、データセンター事業者だけに関係する話ではありません。AI向けGPUへの需要は、メモリやストレージなどの部材供給にも影響を及ぼしており、その余波は企業のPCやサーバの調達にも及び始めています。

　AI向け半導体需要の拡大は、メモリ市場にも影響しています。AIサーバで利用される高帯域幅メモリ（HBM）の需要が急増する中、主要メモリメーカーは、生産能力をAI向け製品へ優先的に振り向けているとされます。それが一つの要因となり、PCやサーバで広く使われるDRAM（Dynamic Random Access Memory）の供給が相対的に逼迫（ひっぱく）し、価格上昇につながっていると考えられています。

　調査会社Omdiaによれば、2025年のPC出荷台数は前年比9.1％増と堅調でしたが、年半ばからメモリとストレージの供給逼迫が顕在化しました。

　一方、PC用DRAMは約70％という大幅な値上がりを記録しており、Omdiaのプリンシパルアナリストであるベン・イェー氏は「主要なPC用メモリとストレージのコストは2025年第1〜第4四半期に40〜70％上昇し、そのコスト増は顧客に転嫁されている」と指摘しています。

　2026年は需要が完全には衰えていない中で供給側の圧力がさらに強まり、「需要を完全には満たせない」状況が続く可能性があります。業界はハイエンドモデルを優先し、中低価格帯の製品構成を簡素化する方向に動いており、企業のIT部門にとっては、これまでと同じ予算でPCを調達しにくくなったり、希望する構成を選びにくくなったりする可能性があります。

• 参考記事：メモリ、ストレージ価格上昇で「PC」が品薄に？　買い替えできない“調達難”も

バーゲン価格のPC時代の終わり

　こうしたメモリ不足や部品価格の上昇が続く中、PC市場はどのような状況にあるのでしょうか。

　調査会社IDCは2026年3月、2026年の世界PC出荷台数の見通しを従来予測の前年比2.4％減から11.3％減へと大幅に下方修正しました。メモリ不足や部品価格上昇、サプライチェーンの制約が重なったことが要因で、2027年まで継続すると予測しています。

　IDCは、メモリ不足が2027年まで続く可能性があると指摘。IDCのリサーチマネジャーであるジテシュ・ウブラニ氏は「バーゲン価格のPCの時代は終わった。市場が2025年の価格水準に戻ることはなく、高いASPが新たな常態（ニューノーマル）となる」と分析しています。

　一方で市場規模（金額ベース）は拡大が見込まれています。2026年のPC市場は前年比1.6％増の2740億ドルと予測されており、台数の減少を平均販売価格（ASP）の上昇が補う構図です。

• 参考記事：PC調達コスト高騰が「ニューノーマル」に　IDCは「2025年の価格水準に戻ることはない」と予測

AIが変えるITインフラ、情シスに求められる視点

　本稿で触れた通り、生成AIの普及は、データセンターの設計や立地、調達を巡る前提を大きく変えつつあります。液冷化やコンテナ型データセンター、浮体式データセンターといった動きは、その変化を象徴するものと言えます。

　一方で重要な視点の一つは、こうした変化が企業のIT調達にも及ぼし得る影響です。メモリやストレージ市場における価格上昇や需給逼迫が続けば、企業のIT部門にとってもPCやサーバの調達計画の見直しを迫られる場面が増えるかもしれません。PCやサーバの価格や納期の変化の背景で、AI需要の高まりとインフラ投資を含めて何が起きているのかを理解することが、今後ますます重要になりそうです。