NVIDIAが「Rubin」で100%液冷を実現、冷却液は45°Cでも効率向上

NVIDIAは次世代AIインフラ「Rubin」プラットフォームにおいて、すべてのチップとネットワークコンポーネントを液冷のみで冷却する世界初の設計を発表しました。最大の特徴は、冷却液の許容温度を**45°C（摂氏）**まで引き上げたこと。これは一般的な温水プール（38〜40°C）よりも高温です。

従来、データセンターの冷却は電力消費の最大40%を占めていました。NVIDIAのDSXリファレンス設計では、チップ直接触面の液冷プレートと閉ループ循環により、温暖な気候の地域ではチラー（機械式冷却）なしでの運用が可能になります。その結果、冷却塔方式と比較して年間最大2.6百万ガロン/MWの水使用をほぼゼロに削減できるとしています。

50MW規模のハイパースケール施設では、冷却関連コストの年間4百万ドル以上の削減効果が見込まれます。Schneider Electric傘下のMotivairなど冷却ベンダー各社も、電力密度の上昇に伴い空冷が限界に達したことで液冷への移行を加速させています。

Preferred Networksが「PLaMo 3.0 Prime」提供開始、無料APIプランも

Preferred Networks（PFN）は、国産フルスクラッチLLM「PLaMo 3.0 Prime」の提供を開始しました。コストパフォーマンスの高さを前面に出し、無料のAPIプランも用意される予定です。

国内企業にとって、データの取り扱いや言語的特性において日本語に最適化されたモデルの選択肢が増えることは重要です。詳細なスペックや料金体系は公式発表を参照してください。

OpenAIの新職種「FDE」、半年で「仕事の7割が消滅」したことも

OpenAIのColin Jarvis氏（Global Head of Forward Deployed Engineering）が、同社の新職種「FDE（Forward Deployed Engineering）」の実態を語りました。

FDEは顧客の現場に深く入り込み、AIソリューションの導入から改善までをエンドツーエンドで担う役割です。興味深いのは、半年前とは業務内容が様変わりしており、「仕事の7割が消滅」した時期もあったとのこと。AIの進化スピードに合わせて職務内容自体が急速に変化していく実態が浮き彫りになりました。

Google DeepMindが「AI Control Roadmap」を公開

Google DeepMindは2026年6月18日に「AI Control Roadmap」を公開しました。エージェント型AIがデモ段階から実務適用へと移行する中で、安全な制御フレームワークの必要性が高まっています。

対象領域はコード変更、研究計画、サイバー防御、文書作成、製品運用まで幅広く、エージェントが自律的に行動する際の監視・ガバナンス方針が示されています。エージェント型AIが組織の「同僚」になる前に何が必要か、実践的な観点から議論が進んでいます。

「ChatGPTにうちの会社が出てこない」— AI就活時代のLLMO問題

就職活動において、優秀な学生ほどキャリア相談をLLMに行うようになっています。その結果、Web上での露出が乏しく**LLMO（LLM最適化）**対策をしていない企業は、学生から「見つけてもらえない」という問題が顕在化しています。

従来のSEO（検索エンジン最適化）に代わる新たな課題として、採用・HR領域でのLLMOへの関心が高まっています。AIが情報のフィルターとして機能する時代において、企業のデジタルプレゼンスのあり方が問い直されています。