１．データセンター市場動向
　1-1　データセンターの分類
　1-2　データセンター市場
　1-3　ハイパースケーラの動向
　1-4　データセンター形態の動向
　1-5　集中と分散

２．AIの最新動向とそれに伴うAI処理向けプロセッサの動向
　2-1　NVIDIA GTC Taipei 2026 Keynote
　2-2　Computex Taipei 2026 Keynote
　2-3　Agentic AIとサーバ構成、そして各社の狙う領域

３．GPU最新動向と今後の方向性　
　3-1　nvidia GPU、ハイパースケーラ独自アクセラレータ最新動向　
　3-2　GPU/AIアクセラレータはAI処理毎に最適化されたチップへ深化
　3-3　光電変換融合とCPOの動向　
　3-4　GPU/AIアクセラレータの消費電力、発熱量、熱密度の方向性　

４．GPUサーバはRack ScaleそしてPod Scale Architectureへ　
　4-1　現状のGPUサーバ　
　4-2　「光は遅い」→「距離を最短に」　
　4-3　Rack Scale Architecture　
　4-4　Pod Scale Architecture　
　4-5　AIラックの消費電力、発熱量、熱密度の方向性　

５．AIデータセンターの給電課題と対策（脈動対策、I2R損失削減）
　5-1　ラック当たり消費電力は120kW→250kWそして1MWへ
　5-2　I2R損失巨大化の策としてのMVAC、LVDC給電　
　5-3　脈動の原因と対策（スーパキャパシタ、BBU、GPU Burnソフト）　
　5-4　I2R損失削減の手段としてのSide CarそしてSST　
　5-5　I2R損失をゼロに（HTSケーブル）
　5-6　冷却設備も高電圧化

６．AIデータセンターの冷却課題と対策（DLC、熱源方向性、新監視項目）　
　6-1　液体冷却（DLC: Direct Liquid Coolingなど）の現在地
　6-2　圧損増大と高流圧/高出力CDU
　6-3　粒度の考え方
　6-4　配管関連センサーの多様化と新監視項目、そしてシステム化　
　6-5　大容量熱源の方向性

７，ワットビット連携、BTMの動向と「省エネから定エネ」への流れ　
　7-1　マルチギガデータセンターとテント型データセンター　
　7-2　電力の地産地消（米国）、東数西算（中国）、ワットビット連携（日本）　
　7-3　BTM（Behind The Meter）とTake or Pay条項、省エネモチベーションの喪失
　7-4　「省エネから定エネへ」　
　7-5　定エネに必要な新技術　

【質疑応答】