水使用効率：危機を招かないAIデータセンター冷却
2025年12月11日更新
2025年12月更新： Microsoftが閉ループ式・水蒸発ゼロの冷却システムを導入—蒸発による水消費を完全に排除し、施設あたり年間1億2,500万リットル以上の水使用量を削減。AIデータセンターは従来のサーバーファームと比較して10〜50倍の冷却水を消費。Google施設は1日平均55万ガロンを使用。GPT-3のトレーニングだけで70万リットルの淡水が蒸発。水使用ゼロ設計が業界の方向性に。
Microsoftの今後のデータセンターは、蒸発による水消費を完全に排除する閉ループ式・水蒸発ゼロの冷却システムを採用する。¹ 建設時に一度充填すれば、システムは冷却液を継続的に循環させ、施設あたりの年間水使用量を1億2,500万リットル以上削減する。この設計は、AIインフラにおける水消費へのアプローチを根本的に転換するものであり、高い水使用量を受け入れるのではなく、設計段階で排除する方向へと向かっている。
AIデータセンターは従来のサーバーファームと比較して10〜50倍の冷却水を消費する。² この規模は真の持続可能性への懸念を生み出している：Googleのデータセンターは施設あたり1日平均55万ガロンを使用し、GPT-3のトレーニングだけで70万リットルの淡水が蒸発した。³ AIインフラを構築する組織は、規制当局、地域社会、そして自社の持続可能性へのコミットメントから、水消費に対処するよう圧力を受けている。水使用効率（WUE）と水使用ゼロ冷却を推進する技術を理解することは、この進化する状況を乗り越える上で役立つ。
WUEの理解
The Green Gridは2011年に、データセンターの水消費に関する標準化された指標として水使用効率を導入した。⁴ エネルギーに関する電力使用効率（PUE）と同様に、WUEは施設間の水効率を比較するためのベンチマークを提供する。
WUEの計算
WUEはIT機器のエネルギー1キロワット時あたりの水消費量（リットル）を測定する：
WUE = 年間施設水使用量（リットル）/ 年間IT機器エネルギー（kWh）
この計算式は、実際に提供されるコンピューティング能力に対する、冷却塔の補給水、加湿、その他の運用上の水使用を含むすべての水消費を捉える。
計算例：
施設の水使用量：5,000万リットル/年
ITエネルギー消費量：1億kWh/年
WUE = 50,000,000 / 100,000,000 = 0.5 L/kWh
WUEベンチマーク
理想的なWUE：0.0 L/kWh 蒸発冷却を使用しない空冷施設は水使用量ゼロを達成できる。トレードオフとして、エネルギー消費量とPUEが高くなる。
業界平均：1.8-1.9 L/kWh ほとんどのデータセンターはこの範囲に該当し、エネルギー効率と引き換えに水を消費する蒸発冷却を使用している。⁵
最高水準：0.3-0.7 L/kWh NRELのデータセンターはPUE 1.06と並行して0.7 L/kWhを達成しており、低WUEがエネルギー効率を犠牲にする必要がないことを実証している。⁶
地域による違い： MicrosoftのWUEは場所によって大きく異なる—アリゾナは1.52 L/kWhで運用されているのに対し、シンガポールは0.02 L/kWhを達成している。⁷ 気候、水の利用可能性、冷却技術のすべてが達成可能なWUEに影響を与える。
WUEとPUEのトレードオフ
WUEとPUEはしばしば反比例の関係にある：
空冷： 水使用量ゼロ（WUE = 0）だがエネルギー消費量が高い（PUE 1.4-1.8）
蒸発冷却： 水使用量が高い（WUE 1.5-2.5）がエネルギー効率が良い（PUE 1.1-1.3）
液体冷却： 閉ループ設計では水使用量が最小限（WUEはほぼ0）で、優れたエネルギー効率（PUE 1.05-1.2）
液体冷却は従来のトレードオフを打ち破り、低WUEと低PUEの両方を可能にする—これがAIインフラで急速に採用されている理由である。
AIの水消費課題
AIワークロードは、より高い電力密度と継続的な運用の組み合わせにより、前例のない水需要を生み出している。
消費規模
ハイパースケーラーの水使用量はAIの拡大とともに劇的に増加した：
Google： 2023年に24,227メガリットルを消費—Microsoftの3倍で、年間17%増加している。⁸
Microsoft： 2023年に7,844メガリットル、うち41%が水ストレス地域で消費された。グローバル運用では約640万立方メートルを使用し、前年比34%増加した。⁹
業界予測： 水使用量は2028年までに年間1兆680億リットルに達すると予想されており、現在の水準から11倍の増加となる。¹⁰
AI特有の要因
AIワークロードはいくつかのメカニズムを通じてより高い水消費を引き起こす：
電力密度： GPUラックは50-135 kWで動作するのに対し、従来のサーバーは10-20 kWである。より高い発熱量は、より積極的な冷却を必要とする。
継続的な運用： 数週間から数ヶ月にわたるトレーニングは、一般的なエンタープライズワークロードの断続的なアイドル期間なしに、持続的な熱負荷を生成する。
推論の増加： 本番AIデプロイメントは推論を継続的に実行し、水消費が蓄積する24時間365日の冷却需要を生み出す。
クエリごとの影響： UCリバーサイドの研究者は、100語のAIプロンプトごとに約519ミリリットルの水を使用すると推定している—1回のやり取りにつきボトル1本分に相当する。¹¹
地理的集中
AIインフラ投資が集中する地域では水ストレスが悪化する：
アリゾナ： 水資源が限られた砂漠気候に大手ハイパースケーラーが集中。Microsoftのアリゾナ施設はWUE 1.52 L/kWhで運用されており、グローバルで最も高い水準の一つである。
オレゴン： データセンターの急増が、農業や住宅用に同じ水源に依存するコミュニティの水資源を圧迫している。
グローバル展開： ハイパースケーラーは水ポジティブへのコミットメントを追求しながら、干ばつの多い地域に水集約型の施設を建設することで批判を受けている。¹²
冷却技術と水効率
従来の蒸発冷却
蒸発冷却は既存のデータセンターで依然として主流の技術である：
仕組み： 水は蒸発する際に熱を吸収し、熱エネルギーを施設から大気へ移動させる。冷却塔は継続的に水を蒸発させてデータセンターからの熱を排出する。
水消費量： 蒸発システムは気候と効率に応じて1.5-3.0 L/kWhを消費する。
エネルギー上の利点： 蒸発冷却は圧縮機の仕事を減らし、適切な気候では機械冷却と比較してPUEを15-30%改善する。
制限事項： 高い水消費量、補給水処理の要件、冷却塔からのレジオネラ菌リスク。
空冷の代替手段
空冷施設は水消費を排除するが、エネルギー効率を犠牲にする：
機械冷却： 圧縮機ベースのシステムは水の蒸発なしに熱を排出する。エネルギー消費量は高い（PUE 1.4以上）が、水使用量はゼロ。
フリークーリング： 外気温が許す場合に外気を直接使用する。涼しい気候では効果的だが、高密度構成のAIインフラには適用が限られる。
最適な用途： 水保全がエネルギー効率の考慮事項を上回る水ストレス地域。
チップ直接液体冷却
液体冷却は、水効率とエネルギー効率の両方を可能にする画期的な技術である：
仕組み： コールドプレートがCPU、GPU、メモリモジュール、電圧レギュレータに直接取り付けられる。閉ループシステムはこれらのプレートを通じて冷却液を循環させ、熱が空気中に拡散する前に発生源で除去する。¹³
水消費量： 閉ループ設計は通常運用では水を使用しない。システムは建設時に一度充填され、継続的に循環する。
エネルギー効率： 液体冷却は水消費を完全に排除しながらPUE 1.2未満を達成する。¹⁴
NVIDIAの実装： GB200 NVL72ラック規模の液体冷却システムは、従来の空冷アーキテクチャと比較して300倍優れた水効率を提供する。¹⁵
二相冷却
先進的な液体冷却は最大効率のために相変化を利用する：
仕組み： 特別に配合された誘電性流体（HoneywellやChemoursなどのサプライヤーから）は18°Cという低温で沸騰する。相変化は大きな熱エネルギーを吸収し、単相液体システムよりも効率的な冷却を提供する。¹⁶
水不使用の運用： ZutaCoreのHyperCool技術は発生源で直接熱を除去し、水使用を排除しながらエネルギー消費を最大82%削減する。¹⁷
安全性の利点： 誘電性流体は漏れても電子機器を損傷しないが、水ベースの冷却液はそうではない。
液浸冷却
完全液浸は最高の熱密度ソリューションを提供する：
単相液浸： サーバーは対流で熱を吸収する誘電性流体に浸される。水は不要。
二相液浸： サーバーは低沸点の流体に浸され、熱を発生するコンポーネントに隣接して活発に沸騰し、極めて効率的な冷却を提供する。
採用状況： Microsoft、Google、Metaはすべて、最高密度のAIトレーニングインフラに液浸冷却を導入している。
ハイパースケーラーの水戦略
Microsoftの水ポジティブへの道
Microsoftは2030年までに水ポジティブになることを約束している—グローバル運用で消費する以上の水を補充する：¹⁸
水使用ゼロ冷却の導入： チップレベルの閉ループ液体冷却は蒸発による水消費を完全に排除する。現在アリゾナ州フェニックスとウィスコンシン州マウントプレザントでテスト中で、2026年に運用開始予定。2027年後半までに、水蒸発ゼロが新しいデータセンター全体の標準となる。
施設への影響： 各水使用ゼロ施設は、蒸発設計と比較して年間消費量を1億2,500万リットル以上削減する。
補充プロジェクト： 水ストレスコミュニティでの水復元プロジェクトが既存施設の消費を相殺する。
2023年の実績： 7,844メガリットルを消費したが、41%が水ストレス地域であることは既存インフラの課題を浮き彫りにしている。
Googleの補充コミットメント
Googleは2030年までに消費水量の120%を補充することを約束した：¹⁹
運用効率： 既存施設全体の冷却効率を改善し、ベースライン消費を削減する。
流域パートナーシップ： コミュニティや組織と協力して水使用を補充し、流域の健全性を改善する。
技術投資： 直接運用を超えて、技術とイノベーションを通じて水の安全保障を支援する。
2023年の消費量： 24,227メガリットル—主要ハイパースケーラーの中で最高であり、Googleのデータセンター規模を反映している。
Metaの効率重視
Metaは運用効率に重点を置いて2030年までに水ポジティブを約束した：²⁰
建設慣行： 建設にリサイクル水を使用し、建設用水ニーズを削減するためのベストプラクティスを実施する。
施設内リサイクル： 施設内で水を排出前に複数回リサイクルする。
運用効率： データセンターがMetaの水使用量の大部分を占めており、運用改善が主要なレバーとなる。
低いベースライン： 2023年に2,938メガリットル—GoogleやMicrosoftよりも大幅に少なく、異なるインフラ規模を反映している。
AWSの後発参入
AWSはre:Invent 2024で2030年までに水ポジティブを約束した：²¹
チップ直接冷却の採用： AWSは閉ループ循環でチップに直接コールドプレートを導入し、新しいAIインフラからの水消費増加を排除する。
エンジニアリング流体： 水ではなく特別に配合された冷却液を使用し、蒸発損失を完全に回避する。
コミュニティへの補充： 直接運用が消費する以上の水をコミュニティに返還する。
運用上のベストプラクティス
測定とモニタリング
効果的な水管理には包括的な測定が必要である：
計量インフラ： 冷却塔、加湿システム、その他の水を消費する機器にサブメーターを設置する。月次または年次の集計は、日次のスナップショットよりも代表的なWUEを提供する。²²
リアルタイムモニタリング： 温度、湿度、IT負荷とともに水消費を追跡し、最適化の機会を特定する。
ベースラインの確立： 改善を実施する前に現在のWUEを文書化し、影響を正確に測定する。
温度と湿度の最適化
環境パラメータの調整は水消費を削減する：
温度設定値の引き上げ：
[翻訳のため内容省略]
