液体冷却が主流に：2025年はAIインフラの転換点

2025年12月10日 執筆：Blake Crosley

2025年は、液体冷却が最先端技術から標準仕様へと転換した年です。もはやニッチな導入や実験的な設計に限定されることなく、液体冷却はAIインフラの重要な実現技術となりました。¹ データセンター浸漬冷却市場は2025年に48.7億ドルに達し、2030年には111億ドルに達すると予測されており、年平均成長率は17.91%です。² この変化は、空冷ではAIワークロードに対応できないほどGPUの電力密度が根本的に変化したことを反映しています。

2025年の折り返し地点において、液体冷却への移行は運用面、戦略面で実現し、十分な資本が投入され、業界で最も野心的なプレイヤーのインフラロードマップに組み込まれました。³ Google、Meta、AWS、Microsoftなどのハイパースケーラーは、AIワークロードとHPCによる電力密度の増加に対応するため、最新施設で液体冷却環境を展開しています。⁴

電力密度の要因

GPU消費電力は、高密度AIデプロイメントにおいて空冷の能力を超えるレベルまで上昇しています。

現在のラック密度

データセンターの平均ラック電力密度は2022年から2024年にかけて38%増加し、AIクラスターでは80 kWから120 kWに達しています。⁵ NVIDIA Blackwellラック設計ではピーク密度が132 kWに達し、将来のBlackwell UltraおよびRubinサーバーではラックあたり250〜900 kWが必要になります。⁶

空冷では、これらの電力密度で効率的に熱を除去することができません。対流熱伝達の物理的特性により、ファン速度や空調ユニットの容量に関係なく、空冷の効果には限界があります。液体冷却は根本的に優れた熱伝達係数を提供し、高密度運用を可能にします。

GPUの熱要件

最新のGPUは、最適な性能と信頼性を維持するために精密な温度制御が必要です。温度が仕様を超えるとサーマルスロットリングが発生し、性能が低下します。一貫した冷却により、高負荷時でも持続的な性能が維持されます。

液体冷却は空冷よりも安定した温度を提供します。ダイレクト・トゥ・チップ液体冷却は、複雑なサーバー形状を通じた空気循環に依存するのではなく、熱源で直接熱を除去します。この安定性により、要求の厳しいAIワークロードでも予測可能な性能が実現します。

技術の現状

複数の液体冷却技術が、異なる要件と導入環境に対応しています。

ダイレクト・トゥ・チップ冷却

ダイレクト・トゥ・チップ液体冷却は、GPUやその他の発熱コンポーネントに直接取り付けられたコールドプレートを通じて冷却液を循環させます。このアプローチは、最も高出力のコンポーネントに対してターゲットを絞った冷却を提供しながら、低出力の部品には空冷を維持します。

Supermicroは、以前の容量を2倍にした250 kW冷却液分配ユニット（CDU）を搭載したNVIDIA Blackwellラックスケールソリューションをリリースしました。⁷ CDU容量の増加は、GPUの電力要件の上昇を反映しています。ダイレクト・トゥ・チップソリューションはGPU世代とともにスケールします。

浸漬冷却

単相浸漬冷却では、サーバーを誘電体液に浸し、直接接触により熱を吸収します。このアプローチにより、ファンと気流管理が不要になり、均一な冷却が実現します。SubmerのSmartPodは、ラックあたり140 kWを達成し、PUEは1.03〜1.1です。これは、従来の空冷施設の世界平均1.6〜1.9と比較して優れています。⁸

二相浸漬冷却では、高温の表面で誘電体液が沸騰し、蒸気が凝縮して液体プールに戻ります。相変化により優れた熱伝達が実現します。MicrosoftはAIトレーニングクラスターで二相浸漬をテストし、30%のエネルギー効率向上とハードウェア信頼性の向上を報告しました。⁹

リアドア熱交換器

リアドア熱交換器は、ラック排気時に廃熱を回収し、空冷インフラを持つ施設に移行オプションを提供します。このアプローチは、サーバーレベルの変更を必要とせずに施設の冷却負荷を軽減します。この技術は、施設移行中の空冷から液体冷却への橋渡しとなります。

導入の加速

2025年の主要な導入事例は、液体冷却の主流化を示しています。

ベンダーパートナーシップ

2025年2月、AsperitasはCisco Engineering Allianceの一環としてCiscoと提携し、浸漬冷却技術とCiscoのUnified Compute Systemを組み合わせました。¹⁰ このパートナーシップは、ハイパースケールを超えたエンタープライズ導入における浸漬冷却の有効性を証明しています。

2025年2月、SubmerはAIインフラ開発を可能にするために、データセンターの設計、建設、サービスに進出しました。¹¹ 冷却ベンダーからインフラプロバイダーへの拡大は、AIデータセンターにおける液体冷却の中心的な役割を反映しています。

2025年3月、LiquidStackはテキサス州キャロルトンに本社を開設し、生産能力を3倍に拡大しました。¹² この容量拡大は、以前の生産能力を超える需要に対応するものです。

地域別の導入状況

北米は、ハイパースケールクラウドプロバイダーによる本番規模の展開を通じて導入をリードしています。バージニア州、テキサス州、オレゴン州の確立されたデータセンター市場では、新しいAI対応施設で液体冷却が標準となっています。

アジア太平洋地域は、日本、中国、韓国が液体冷却AIクラスターを推進しており、最も急激な成長を示しています。同地域は2025年から2030年にかけて23.2%という最高の年平均成長率を記録すると予想されています。¹³ 政府のAIイニシアチブが液体冷却インフラの急速な展開を推進しています。

計画への影響

AIインフラを計画している組織は、現在および将来の導入に対する液体冷却要件を評価する必要があります。

新規施設の設計

新しいAI対応施設は、設計段階から液体冷却インフラを組み込むべきです。後付けは、当初の設計への組み込みと比較して、大幅にコストが高く、混乱を招きます。施設設計は、ダイレクト・トゥ・チップと浸漬の両方のオプションに対応する必要があります。

冷却分配ユニットの配置、配管経路、液体で満たされたラックのための床荷重は、早期の設計決定が必要です。施設の機械システムは、従来のチラーに加えて、または代わりに、液体冷却の排熱に対応する必要があります。

既存施設の適応

既存施設は、液体冷却の導入についてより難しい決定に直面しています。改修コストと運用上の混乱を、密度制限のある空冷の継続と比較検討する必要があります。一部の施設は、液体冷却の改修を経済的にサポートできない可能性があります。

レガシーワークロード用に空冷を維持しながら、新しいAIインフラ用に液体冷却を導入するハイブリッドアプローチが移行パスを提供します。ハイブリッドアプローチは、AIワークロードのサポートを可能にしながら、改修範囲を制限します。

運用能力

液体冷却は、従来のデータセンター管理を超える運用要件をもたらします。冷却液の品質監視、漏れ検知、専門的なメンテナンス手順には、トレーニングとツールが必要です。運用チームには液体冷却の専門知識が必要です。

Introlの550人のフィールドエンジニアネットワークは、AIデプロイメント用の液体冷却インフラを実装する組織をサポートしています。¹⁴ 同社は2025年のInc. 5000で14位にランクインし、3年間で9,594%の成長を達成しました。¹⁵

257のグローバル拠点での専門的な導入により、地理に関係なく液体冷却のベストプラクティスが確保されます。¹⁶ 実装の専門知識により、技術移行中のリスクが軽減されます。

意思決定フレームワーク：ワークロード別の冷却技術

実行可能なステップ： 1. 現在の密度を監査：実際のラック消費電力と潜在的な消費電力を測定 2. GPUロードマップを予測：3年以内に現在の密度の2〜3倍を計画 3. 施設の制約を評価：改修の実現可能性と新規建設を比較 4. 運用の専門知識を構築：導入前に液体冷却運用についてチームをトレーニング

技術比較

重要なポイント

施設プランナー向け： - 液体冷却市場：48.7億ドル（2025年）→ 111億ドル（2030年）、年平均成長率17.91% - 空冷は50 kW/ラック以上では物理的に不十分 - 新規AI施設は設計段階から液体冷却を組み込むべき

インフラチーム向け： - ダイレクト・トゥ・チップ：GPU世代とともにスケール、最も高温のコンポーネントをターゲット - 浸漬：PUE 1.03-1.1 対 空冷の1.6-1.9（30%以上のエネルギー削減） - アジア太平洋地域が最も急成長（年平均成長率23.2%）、政府のAIイニシアチブが推進

調達担当向け： - Supermicro：Blackwellラックスケールソリューション用250 kW CDU - Submer SmartPod：PUE 1.03-1.1で140 kW/ラック - LiquidStack：需要に対応するため生産能力を3倍に拡大

今後の展望

液体冷却は、AI導入において新興技術からインフラの標準へと移行しました。液体冷却能力なしでAIインフラを計画している組織は、GPUの電力が増加し続ける中で導入に制限を受けるリスクがあります。

液体冷却の経済的・運用的メリットは、GPU世代ごとに強化されています。早期導入により運用経験が得られ、空冷が物理的限界に達した際の急な移行を回避できます。2025年は、液体冷却がAIインフラにとってオプションではなく必須となった年として記録されるでしょう。

参考文献

カテゴリー: インフラ＆冷却 緊急度: 高 — 即座の計画が必要な技術移行 文字数: 約1,800語