核融合に巨大テック食指 データセンターの電力需要増

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生成AI(人工知能)普及に伴うデータセンター(DC)の需要増大は、莫大な電力消費をもたらす。環境負荷低減と電力確保のため、注目されている技術は液浸冷却、光コンピューティング、核融合の3分野。とりわけ核融合は米グーグルや米アマゾン・ドット・コム、米オープンAIの創業者、サム・アルトマン氏らが相次いで出資に動く。生成AIインフラを支えるエネルギー技術をCBインサイツが分析する。データセンターはクラウ

DCは常時稼働する機器から出る熱を冷やす必要があるため、水を大量に消費する。冷却コストはDCの電力消費の大きな割合を占めており、クラウド事業者が使う最大級のDCでは年間最大2億ガロン(約7億5700万リットル)の水が使われているとみられる。この方式を使えば、DCのコストと水の使用量を抑えられる。米デル・テクノロジーズとこの技術で提携している米グリーン・レボルーション・クーリング(Green Revolution Cooling)は、冷却に必要な電気代を95%抑えられるとしている。液浸冷却を使えばサーバーの設置密度を高めることができ、DCの面積も縮小できる。

液浸循環の環境面のもう1つのメリットは、温度を低く保つためのファンや空調の必要性を減らし、騒音を抑えられる点だ。DCの騒音に対する苦情は多く、付近に暮らす人間や野生生物の生活の質、近隣の資産価値に影響を及ぼしている。 液浸冷却の課題は、特に既存のDCを改修する際のコストと設置の複雑さだ。液冷方式など他の冷却技術はサーバーに改良を加えるだけでよいが、液浸冷却方式は必要な機器への多額の先行投資が必要で、機器を浸すラックも変えなくてはならない。もっとも、DCは相次ぎ新設されており、運営各社は長期的に電気代を抑えられる液浸冷却への投資が妥当だと考える可能性がある。現在のチップでは生成AIについていけなくなる可能性がある。電気信号を使ってコンピューターの計算を可能にする従来のトランジスタは、微細化が物理的限界に達しつつある。このため、この構造に基づいて設計されたチップの性能を今後飛躍的に高めるのは難しくなっている。光コンピューティングでは、電子の代わりに光子(光の粒子)が使われる。この技術はワイヤで電子を伝送する(その際の電気抵抗でかなりの熱を出す)チップよりもエネルギー効率が高く、熱の発生もはるかに少ない。もっとも、これはまだ開発初期の分野で、スタートアップの3分の2はアーリーステージ(初期)だ。この分野のスタートアップによる23年の資金調達額は計3億5000万ドルに達し、前年のわずか2600万ドルから大き

 

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