How an AI Data Center Is Built — Every Component, Every Maker

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このページを上から下まで読めば、実際の調達チェーンをたどったことになります：シリコン → ボード → ラック → ケーブル → 冷却 → 電力 → ソフトウェア → モデル。同じ流れはどのアクセラレータにも当てはまります — 最初の段階を入れ替えても、残りのチェーンはほとんど変わりません。

1 GPU自体がサプライチェーンである

「NVIDIA GPU」は実際には5カ国の部品を組み合わせたパッケージ製品です。NVIDIAが設計とソフトウェアを担当し、物理的な部品のほぼすべては他社が製造しています。

ロジックダイ（演算部） TSMC 4NP process ASMLだけが製造できる装置を用いて台湾で製造 — ASML EUV TSMCだけが選択肢なのか？最先端分野では、事実上そうです。現在、主要なAIチップはすべてTSMCで製造されています。追いかける2つの代替企業： Samsung Foundry · Intel Foundry

メモリ（HBMスタック） SK hynix Micron Samsung B200あたり8スタック、約1年先まで完売 — HBM3E

パッケージング（ダイ＋メモリの接合） TSMC CoWoS Amkor ASE 2023〜24年に世界のGPU供給を制限したプロセス

基板組み立て Foxconn Quanta SXMモジュールとスーパーチップ基板はNVIDIAではなく台湾メーカーが製造している

基板上の電力供給 Monolithic Power Infineon Delta 1ダイあたり1,000アンペア超の電流を～1Vまでラック内で降圧する

ネットワークインターフェース NVIDIA BlueField / ConnectX GPU1基あたり400〜800G NICを1枚搭載するのが標準構成

完全なスペックシート： B200 · GB200 · またはチップの記録ページからサプライチェーンを追跡。

2 サーバーとラック

GPUはエンジニアリングされたシステムに組み込まれて出荷される。Blackwellスケールではラック自体が製品となる：コンピュートトレイ18基、スイッチトレイ9基、銅製スパイン1本。

ラックスケールシステム GB200 NVL72 HGX baseboards ラックあたり約120kW——クローゼットサイズのフットプリントに一般家庭100軒分の消費電力

開発者 Foxconn Quanta Wiwynn ハイパースケーラー向けODM…

……そしてブランドを冠するのは誰か Supermicro Dell HPE Lenovo サービス契約付きのエンタープライズ販売チャネル

コネクタ＆リタイマー Amphenol TE Connectivity Astera Labs ラックあたり数千の高速コンタクト。リタイマーがシャーシ全体でPCIe信号を維持する

3 ケーブル配線

誰もが忘れがちな問い。3種類のケーブル、3つのサプライヤーエコシステム——クラスター規模になるとケーブルのコストは数億ドルに達する。

ラックの内側：銅配線 Amphenol TE Connectivity Credo DACおよびアクティブ電気ケーブル。NVL72のNVLinkスパインだけで約5,000本の銅線ケーブルを使用——1ラックあたり3km超に相当する

ラック間：光 800G optics Coherent Lumentum Fabrinet クラスターあたり数十万個のプラガブルトランシーバー、フォトニクスメーカー製レーザー、組み立ては主にタイ

ガラス素材そのもの Corning キャンパスの光ファイバー総延長は現在、数百万キロメートルに達する

すべてが接続されるスイッチ NVIDIA InfiniBand Spectrum-X Arista Broadcom silicon InfiniBandかEthernetかの選択は、GPU選定に次ぐ最大のアーキテクチャ上の決断だ

解説：10万基のGPUが1台のコンピュータになるまで →

4 冷却——そしてなぜ冷却がすべてを左右するのか

概要

チップ上：コールドプレート Direct-to-chip CoolIT Boyd すべてのGPU・CPU・スイッチASICに取り付けられた銅製マイクロチャンネルプレート

ラック内：CDU Coolant distribution units Vertiv Schneider (Motivair) Delta 2MWクラスのポンプ＆熱交換器スキッド——2022年にはほぼ存在しなかった製品カテゴリー

廃熱処理 Rear-door HX Immersion Munters 外部設置の乾式クーラー、冷却塔またはチラー。閉ループは一度充填すればほとんど水を消費しない

立地選定のシグナル： 冷却こそが、データセンターが歴史的に河川や湖の近くに建設されてきた理由であり（蒸発冷却方式）、新世代の閉ループシステムが乾燥地帯の安価な電力を求めて展開できる理由でもある。調査担当者は、水利権・高圧送電回廊・光ファイバールート・冷涼な気候といったまさにこれらの特徴から、地図上でキャンパス候補地を読み取る。解説：データセンターの立地とその理由 →

5 電源室

送電網とラックの間には、調達リードタイムが数年に及ぶ機器が詰まった建屋が立ちはだかる――これが真のクリティカルパスであることがほとんどだ。

トランスフォーマーと系統連系 Hitachi Energy Siemens Energy Interconnection 3〜5年のリードタイムにより、業界で最も入手困難なシステムとなった

配電盤、UPS、バスダクト Eaton Schneider ABB Vertiv 電力の基幹経路。次世代ラックは800V DC配電へと移行しつつある

バックアップ・ブリッジ電源 Cummins Caterpillar Gas turbines Bloom fuel cells 停電時のための発電機、送電系統への接続待ちが長い場合はタービン発電所丸ごと

メガワット実績値電力プロジェクト原子炉再稼働太陽光＋蓄電データセンターキャンパスを支える電力契約——Powerセクションでマッピング済み

自分で計算してみましょう：クラスター電力計算ツール →

6 インストールするソフトウェア

ラックは金属の状態で届きます。これは実際に組み上げていく順序でのスタック紹介です——そう、Linuxから始まります。

オペレーティングシステム Linux 地球上のほぼすべてのAIサーバーで稼働している——Ubuntu、RHEL、またはハイパースケーラー独自ビルドとして

ドライバーとコンピューティングプラットフォーム CUDA ROCm (AMD) XLA (TPU) シリコンをプログラマブルにするレイヤー——そして業界最深の競争優位の源泉

クラスター配管 NCCL Kubernetes Slurm Ray GPUを同期するコレクティブ通信、マシンを共有するスケジューラー

学習フレームワーク PyTorch JAX Megatron DeepSpeed モデルのコードが実際に格納される場所

次：モデルをインストールする 1件学習するまたはオープンウェイトモデルを取得 vLLM TensorRT-LLM サービングエンジンはモデルの重みをトークン/秒に変換する——それがデータセンター全体の存在意義だ

解説：フロンティアモデルのトレーニングプロセス → · Enterキーを押したときに何が起きるか →

大手の内側：同じ課題、六つの答え

上位の事業者はいずれも下位の事業者へ販売していますが、大手ビルダーはそれぞれ異なる形でスタックを統合しています。ここで示すのは実際の構成であり、このデータベースの他のレコードと同じ情報から組み立てられています。

The vertical integrator

Google

The only player integrated from self-designed silicon to frontier model — no NVIDIA required anywhere in Gemini's path.

コンピュート TPU v7 Ironwood Trillium Its own TPUs — Ironwood for the inference era, Trillium in volume — plus NVIDIA GPUs rented out to Cloud customers.

ファブリック TPU pods Optics 3D-torus inter-chip links reconfigured by in-house optical circuit switches; the Jupiter network carries the data center.

ラック＆システム TPU pods Self-designed: the 9,216-chip pod, not the server, is the unit of hardware.

冷却 Direct-to-chip Direct liquid cooling on TPU pods since 2018 — the earliest big liquid fleet.

電力 Kairos fleet Nuclear A giant renewables book, the first corporate SMR fleet order, and restart interest.

ソフトウェア JAX XLA Linux + Borg orchestration underneath; JAX and XLA compile straight to TPU.

モデルとサイト Gemini 3 Council Bluffs Gemini 3 trained and served on TPUs end to end.

The alliance at NVIDIA scale

Microsoft + OpenAI

The biggest NVIDIA buyer builds 'AI factories' for its partner's models — with its own silicon waiting in the wings.

コンピュート GB200 H100 Maia 100 Frontier NVIDIA fleets — GB200 today atop huge H100 estates — with in-house Maia 100 in supporting roles.

ファブリック InfiniBand The world's largest InfiniBand deployments, flat networks spanning whole sites.

ラック＆システム GB200 NVL72 Foxconn Quanta ODM-built NVL72 racks and HGX servers from the Taiwanese manufacturers.

冷却 Fairwater Direct-to-chip Closed-loop direct liquid at Fairwater — fill once, near-zero water after.

電力 Crane restart Constellation The Three Mile Island restart PPA (835 MW, 20 years) plus a 10.5 GW renewables framework.

ソフトウェア DeepSpeed ONNX Runtime Linux + Azure's stack; DeepSpeed for training scale; ONNX for deployment.

モデルとサイト GPT-5 Fairwater Stargate GPT-5 trains and serves on this estate; Stargate adds OpenAI's own campuses.

The open-everything builder

xAI

The existence proof that a frontier cluster can be improvised in months — factory shell, gas turbines, batteries and all.

コンピュート H100 H200 ~100,000 H100s in 122 days, doubled since; GB200-class capacity at Colossus 2.

ファブリック Spectrum-X The flagship Spectrum-X Ethernet deployment — NVIDIA networking without InfiniBand.

ラック＆システム Supermicro Dell Supermicro and Dell liquid-cooled systems, delivered at sprint pace.

冷却 Direct-to-chip Direct liquid throughout — the density made air a non-starter on day one.

電力 Gas turbines Colossus On-site gas turbines bridging the grid queue, Tesla Megapacks smoothing training spikes.

ソフトウェア CUDA A lean in-house training stack on Linux and CUDA — small team, big machine.

モデルとサイト Grok 4 Colossus Grok 3 and 4 trained at Colossus; Grok ships inside X.

The custom-silicon bet

AWS + Anthropic

The clearest test of whether a hyperscaler's own chips can carry a frontier lab — half a million Trainiums and counting.

コンピュート Trainium2 UltraServer Trainium2 UltraServers at Project Rainier scale, beside NVIDIA fleets for customers.

ファブリック UltraServer NeuronLink inside the UltraServer; AWS's own EFA networking and Nitro offload beyond it.

ラック＆システム Annapurna/AWS Annapurna-designed, self-integrated — the cloud primitive as the building block.

冷却 Direct-to-chip Liquid-and-air mix tuned per hall across the Rainier sites.

電力 Susquehanna X-energy Nuclear at Susquehanna, X-energy SMR backing, and the largest corporate renewables book.

ソフトウェア PyTorch vLLM The Neuron SDK is the whole ballgame — porting the open stack to its own silicon.

モデルとサイト Claude 4.5 Project Rainier Claude trains at New Carlisle — and, uniquely, also runs on TPUs and GPUs elsewhere.

The embodied-AI factory

Tesla

Trains on video from millions of cars, ships the result back to them — with its own batteries steadying its own cluster.

コンピュート H100 Cortex The ~50,000-GPU Cortex cluster at Giga Texas; Dojo wound down for AI5/AI6 chips.

ファブリック 800G optics Ethernet-fabric clusters sized for video-scale data ingest.

ラック＆システム Supermicro Supermicro and Dell systems, plus purpose-built data-hall extensions of the factory.

冷却 Direct-to-chip A dedicated liquid-cooling plant built alongside the cluster.

電力 Gas turbines Grid supply buffered by its own Megapacks — the manufacturer as its own customer.

ソフトウェア PyTorch Vision-only training pipeline on PyTorch; models compile down to the car's FSD computer.

モデルとサイト Tesla FSD Samsung FSD v13+ ships over the air; AI5/AI6 silicon comes from Samsung and TSMC.

Annapurna設計、自社統合——クラウドの基本単位としての構成要素。

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