新しい冷却技術がAIの急増するエネルギー需要に挑む

カリフォルニア大学サンディエゴ校のエンジニアが開発した新しい冷却技術は、AIの開発と展開に不可欠なデータセンターのエネルギー効率を劇的に向上させることができます。

データセンターは、AIモデルのトレーニングと展開に必要なインフラを収容する施設です。これには、先進的なコンピュート、ネットワーク、ストレージアーキテクチャに加え、AIワークロードの膨大なデータ処理要求に対応するエネルギーと冷却機能が含まれます。

従来のデータセンターはサーバー、ストレージシステム、ネットワーク機器など、AIデータセンターと多くの同様のコンポーネントを持っていますが、コンピューティングパワーは大きく異なります。これは、高性能なグラフィックス処理ユニット（GPU）を必要とする高強度AIワークロードの並外れた要求によるものです。

AIのユースケースに必要な非常に多数のGPUは、はるかに広い面積を必要とするだけでなく、先進的なエネルギーと冷却機能も必要とします。

実際、AIの急速な利用と継続的な拡大により、データ処理の需要は急上昇しています。

データセンターは実際、世界で最大のエネルギー消費者の一つになると予測されています。推定では、データセンターのエネルギー消費は2030年までに最大160％増加し、1,000テラワット時（TWh）を超え、世界の電力消費の3％から4％を占める可能性があります。

この急増は、先進的なAIアプリケーションの計算要件の増大に起因し、効果的な冷却ソリューションを必要とする大量の熱生成をもたらしています。

実際、データセンターの総エネルギー使用量の40％は、高性能コンピューティングハードウェア、特にGPUとアクセラレータの冷却だけに費やされています。

これらのコンポーネントは従来のCPUよりはるかに多くの熱を生成し、特にAIトレーニングや大規模言語モデルの処理時に顕著です。また、最新のAIサーバーでは計算パワーの密度が増加しており、熱の集中度も高く、より効率的な冷却ソリューションが必要です。

「冷却コストはオペレーターが直面しなければならない重要な間接費です」と、ABI Researchの持続可能技術シニアアナリストであるリティカ・トーマス氏は述べています。同氏の『Chilling Out: Cooling Systems for Data Centres』レポートは、パフォーマンス、安定性、機器寿命を維持するために効果的な戦略の採用をオペレーターに求めています。

この傾向が続けば、今十年の終わりまでに冷却にかかる世界のエネルギー使用量は倍以上になる可能性があり、この問題への解決策を見つけることが極めて重要です。

「効果的な冷却戦略は、電力使用効率（PUE）、水使用効率（WUE）および熱管理を最適化し、運用コストを削減するために、包括的で技術に依存しないアプローチを求めます。」

– トーマス

AIの飽くなき熱需要は、よりスマートな冷却ソリューションを必要とする

問題は、従来の空気冷却方式が近代的なサーバーの熱負荷を管理するにはますます不十分になってきていることです。これらの方式はすでにデータセンターの総エネルギーの最大45％を消費しています。

先進的なCPUおよびGPUチップからの最大熱フラックスに関しては、現在は50 W/cm²を大きく上回っています。熱フラックス（または熱フラックス）とは、熱の形であるエネルギーがある場所から別の場所へ転送される速度を指します。

例えば、NVIDIAのHopperは、AIとハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）ワークロードを加速するためにデータセンター向けに特別設計されたGPUマイクロアーキテクチャで、AIアプリケーション向けに814 mm²のチップサイズで700 Wの熱設計電力（TDP）（86 W/cm²の熱フラックス）を持っています。

HopperはNVIDIAのAmpereアーキテクチャの後継で、TSMC 4Nプロセスを使用し、800億個以上のトランジスタで構成されています。

さらに、トランジスタの微小化により、2030年までに1 nmノードで約10倍のトランジスタ密度が実現すると予想されます。これにより200 W/cm²を超える熱フラックスが発生し、空冷では効率的かつコスト効果的に除去できないレベルになります。そのため、液体冷却の必要性が生じます。

液体冷却技術は新しいものではありません。業界はすでに次世代システムで採用し、熱管理とエネルギー効率の向上に活用しています。

この冷却方式は、空冷システムよりもサーバーから熱を効果的に除去し、結果として冷却コストとエネルギーの無駄を削減します。

先進的な液体冷却技術には、マイクロチャンネル冷却プレートや誘電流体を用いたイミッション冷却が含まれます。一方、単相や沸騰熱伝達などの従来の冷却技術は、通常100 W/cm²程度の熱フラックスに制限されます。

したがって、必要なのは高性能な熱放散戦略です。特に追加電力を必要としない受動的なものが求められます。望ましいものの、これらの戦略は依然として実現が難しいです。

さらに、冷却はコンピューティングやAIに使用されるCPUやGPUだけでなく、発光ダイオード（LED）チップ、高出力無線周波数（RF）、窒化ガリウム（GaN）高電子移動度トランジスタ（HEMT）、ポンプレーザーなどのパワーエレクトロニクスにも重要です。

これらのエレクトロニクスの多くは100 W/cm²を超える電力散逸を持っています。ここで、蒸発熱伝達は高出力エレクトロニクスの冷却に有望な技術であり、従来の冷却方法に比べていくつかの重要な利点があります。

単相冷却システムと比較して、液体-蒸気相変化の大きな潜熱により、効率的な熱除去が可能で、安定性が向上しヒステリシス（システム状態が過去に依存すること）がありません。また、受動的な毛細管駆動流を利用することで、ポンプ電力の要件が削減されます。

蒸発ベースのシステムは、沸騰とは異なり、特に高出力用途において、効率的でより制御された熱伝達メカニズムを提供します。

エネルギー効率の高い熱管理がデータセンターにとって重要である中、極小孔を持つ膜における毛細管駆動薄膜蒸発は、高熱フラックスを放散する有望なアプローチです。

AIがAIデータセンターのエネルギー需要上昇を抑制する方法についてはこちらをご覧ください。

上昇するエネルギー需要を抑制する新しい冷却技術

高度な冷却戦略がデータセンターの急速なエネルギー消費増加を抑制し、運用コストを削減し、炭素削減目標を支援する上で重要であることから、エンジニアはデータセンターと高出力エレクトロニクス向けの新しい蒸発冷却技術を開発しました。

米国国立科学財団の支援を受けたこの新技術は、ファン、液体ポンプ、ヒートシンクなどの従来の冷却システムに代わる有望な選択肢を提供します。詳細¹はジャーナルJouleに掲載されています。また、多くの現在の冷却システムの水使用量も削減できる可能性があります。

この新技術は、蒸発によって受動的に熱を除去する特別に設計されたファイバーメンブレンを特徴としています。ここで使用される低フィルターメンブレンは、微小で相互接続された孔のネットワークで構成され、毛細管作用により表面全体に冷却液を引き込む仕組みです。

液体が蒸発すると、余分なエネルギーを必要とせずに、下部のエレクトロニクスから熱が効率的に除去されます。メンブレンはエレクトロニクス上部のマイクロチャンネルの上に配置され、チャンネルを流れる液体を引き込み、効率的に熱を放散します。

「従来の空冷や液冷と比較して、蒸発はより少ないエネルギーで高い熱フラックスを放散できます。」

蒸発による冷却は新しいものではなく、エアコンの蒸発器やノートパソコンのヒートパイプなど多くの用途で既に使用されています。しかし、高出力エレクトロニクスへの適用は課題となってきました。

多孔質膜の使用は成功しませんでした。多孔質膜は蒸発に適した高い表面積を持ちますが、過去の試みは孔が小さすぎて詰まりやすいか、逆に大きすぎて不要な沸騰を引き起こし、失敗に至っていました。

「ここでは、適切なサイズの相互接続された孔を持つ多孔質ファイバーメンブレンを使用します」とチェン氏は述べました。この方法により、エンジニアはこれらの欠点なしに効率的な蒸発を実現できました。

さまざまな熱フラックスで技術をテストした結果、研究者はメンブレンが機能し、記録的な性能を達成していることを確認しました。

メンブレンは800 W/cm²を超える熱フラックスに対応しました。これはこの種の冷却システムで記録された中でも最も高いレベルの一つです。さらに、数時間にわたる運転でも安定性を示し、次世代エレクトロニクス冷却へのスケーラブルでエネルギー効率の高いアプローチであることが明らかになりました。

「この成功は、材料を全く新しい用途に再構築する可能性を示しています。」

– チェン

彼は、もともとファイバーはろ過用に設計されたと説明しました。「これまで蒸発への利用は誰も検討していませんでした」と付け加えました。しかし、チームは適切なサイズの相互接続された孔という独特の構造が、効率的な蒸発冷却に最適であることに気付きました。チェン氏は次のように述べました。

「驚いたのは、適切な機械的補強により、彼らは高熱フラックスに耐えるだけでなく、極めて優れた性能を発揮したことです。」

熱性能に加えて、ファイバーメンブレンはコスト効果が高く、製造スケールが可能で、機械的柔軟性と強度の両方を備えており、薄膜蒸発への潜在力を示し、高フラックスエレクトロニクス冷却システムへの組み込みに有用であることを示しています。これにより、次世代熱管理の堅牢なソリューションが提供されます。

結果は確かに有望ですが、技術はまだ理論上限より大幅に低いレベルで動作しています。チームは現在、メンブレンの改良と性能最適化に取り組んでいます。

次のフェーズでは、チームは技術をGPUやCPUに取り付けて熱を放散する平板部品であるコールドプレートのプロトタイプに統合します。技術の商業化に関しては、チームはスタートアップを立ち上げ、市場へ導入する予定です。また、カリフォルニア大学の理事会は本研究に関連する特許も出願しています。

LLMの電力使用量を50％削減する新チップについてはこちらをご覧ください。

次世代冷却イノベーション

AIの広範な利用は、世界経済に数兆ドルの貢献が見込まれるため、さまざまな手段でエネルギー使用量を削減することへの関心が高まっています。

2025年5月、テック大手のMicrosoft (MSFT ) は、データセンター冷却技術の全ライフサイクルにわたるエネルギーと水の消費、そして温室効果ガス（GHG）排出量を定量化した論文を発表しました。論文

このライフサイクル評価は、データセンター運用中に消費される資源だけでなく、すべての仮想マシン、サーバー、チップ、冷却装置、その他機器の製造に必要な資源も詳細に分析します。Microsoftによれば、このデータは企業が水、エネルギー、炭素の使用を削減したデータセンターを設計するのに役立ちます。

「本論文では、ライフサイクル評価ツールの使用を推奨し、初期段階でのエンジニアリング判断を導くとともに、業界とツールを共有して導入を容易にすることを訴えています。」

研究の目的について、アルィッサ氏は次のように述べました：

「我々がここでやろうとしているのは、業界に『冷却を考慮したエンドツーエンドのライフサイクル評価の構築方法』を示すことです。そして、特定のニーズに合わせてカスタマイズできるツールを提供し、意思決定を支援することです。」

彼らの研究は実際に2年間かけて行われ、サーバー向けにコールドプレート、空冷、単相イミッション、二相イミッションの4つの冷却技術を評価しました。

チームは、液体冷却が業界標準の空冷に比べ、炭素排出量、エネルギー消費、水使用量の面で優れると期待しています。

Microsoftはデータセンターにコールドプレートを導入していますが、ヒートエクスチェンジャーユニットを利用したラック規模のコールドプレート冷却技術など、他の冷却手法も検討しています。同社はまた、新技術を開発中で、これにより水使用量を30％から50％削減し、データセンター全寿命にわたるエネルギー需要とGHG排出量を約15％削減できると述べています。

最近では、MITリンカーン研究所もパッケージ化されたチップスタックの冷却オプションを評価する特別なチップを開発しました。このユニークなチップはシリコン層と特定のホットスポットで非常に高い電力を散逸させて熱を生成します。その後、スタックに冷却技術が適用され、チップが温度変化を測定します。

スタックに組み込むことで、研究者は熱がスタック層をどのように伝わるかを調べ、冷却状態を測定できるようになります。

「単一のチップであれば、上部または下部から冷却できます。しかし、複数のチップを積み重ねると、熱が逃げ場を失います。現在、業界がこれらの高性能チップを多数積み重ねることを可能にする冷却方法は存在しません。」

– 研究リーダー、同研究所先端材料・マイクロシステムズグループのチェンソン・チェン

AIセクターへの投資

AI向けGPUの世界的リーダーであるNvidia (NVDA ) は、コンピュート&ネットワーキング部門とグラフィックス部門を通じて事業を展開するフルスタックのコンピューティングインフラ企業です。

Nvidiaは半導体、サーバー製造、データストレージ、エンタープライズソフトウェアの主要企業と提携し、AIアプリケーションの導入を加速しています。また、OpenAI、xAI、Inflection、Mistral AI、Perplexity、Lambda、Scale AIなどのAI企業への資金提供にも積極的で、セクターの発展を支援しています。

NVIDIA Corporation (NVDA )

Nvidiaの市場パフォーマンスに関しては、過去5年間で驚異的な1,350％の上昇を記録し、最も好調な株式の一つです。執筆時点で、時価総額3.5兆ドルで世界第2位の企業の株価は145ドル超で取引され、年初来で8.33％上昇し、2024年11月にほぼ150ドルに達したピークの約3％にすぎません。

EPS（TTM）は3.10、P/E（TTM）は46.86、ROE（TTM）は115.46％で、配当利回りは0.03％です。

2025年5月、Nvidiaは2026会計年度第1四半期の財務結果を報告し、売上高は441億ドルでした。

データセンター部門では、同社の売上は391億ドルでした。このセクター向けに、Nvidiaは米国に工場を建設し、AI推論モデルのスケーリングのためにBlackwell UltraとDynamoを導入し、RTX PRO™サーバーでエンタープライズAIファクトリーへのITインフラ移行を加速する計画を発表しました。また、NVIDIA AI Data PlatformをAI推論ワークロード向けのカスタマイズ可能なリファレンスデザインとして導入しました。

さらに大きな展開として、100,000個のNvidiaチップを使用してUAEに新しいAIデータセンターを構築する計画があり、来年稼働予定です。

別の興味深いニュースとして、Nvidiaは報道によると台湾のFoxconnと協力し、Nvidia AIサーバーを製造する新しいFoxconn工場にヒューマノイドロボットを導入する作業を進めています。数か月以内に最終決定される見込みで、この導入は製造プロセスを変革するヒューマンライクロボットの採用における画期的な出来事となります。

最新のNVIDIA Corporation（NVDA）株式ニュースと開発

AI冷却イノベーションに関する最終的考察

AIが産業を変革し続ける中、その膨大なコンピューティング需要は前例のないエネルギー消費と熱生成を引き起こしています。ここで、毛細管駆動薄膜蒸発に関する有望な研究は、将来に向けてよりエネルギー効率が高く、持続可能でスケーラブルなAIインフラを構築するための重要なステップを示しています。

高い理論上の臨界熱フラックス（CHF）を持つナノ多孔質膜における毛細管駆動薄膜蒸発は、高出力エレクトロニクス向けの有望な熱管理戦略です。最新の研究では、ファイバーメンブレンの開口孔が相互接続され、効率的な蒸発器として機能し、複数の経路を通じて迅速かつ均一な液体輸送を促進し、詰まりを減らし表面全体の均一な湿潤を実現していることが判明しました。

長期的な安定性を示すことで、3Dファイバーメンブレン蒸発器は先進的な熱管理に対する極めて有望なソリューションを提供し、現代のエレクトロニクスシステムの要求に応える効率的な冷却を実現します。

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参照された研究：

1. Feng, T.; Pei, Y.; Zhang, H.; Asai, B.; Dong, G.; Joshi, A.; Saha, A.; Cai, S.; Chen, R. High-Flux and Stable Thin-Film Evaporation from Fiber Membranes with Interconnected Pores. Joule 2025, 9 (6), 101975. https://doi.org/10.1016/j.joule.2025.101975