Nvidia: стоимость охлаждения ИИ-серверов резко растет
Стоимость компонентов системы жидкостного охлаждения в серверном решении Nvidia GB300 NVL72 составляет около 49 860 долларов, включая охлаждение 18 вычислительных модулей и 9 модулей коммутации. В следующем поколении платформы Vera Rubin NVL144 цена охлаждения вырастет на 17%, до 55 710 долларов, из-за увеличения тепловой мощности процессоров и графических чипов и применения более совершенных решений для отвода тепла.
По данным аналитической компании Morgan Stanley, стоимость компонентов системы жидкостного охлаждения в серверной решении Nvidia GB300 NVL72 составляет около 49 860 долларов. Эта сумма охватывает охлаждение 18 вычислительных модулей и 9 модулей коммутации.
Рост затрат на охлаждение
В следующем поколении платформы Nvidia Vera Rubin NVL144 стоимость охлаждения увеличится на 17% и достигнет 55 710 долларов. Это связано с ростом тепловой мощности новых процессоров и графических чипов, а также с применением более совершенных решений для отвода тепла.
В текущей конфигурации GB300 NVL72, охлаждение одного вычислительного модуля оценивается в 2 260 долларов, что в сумме составляет 40 680 долларов для всех 18 модулей. Компоненты охлаждения для модулей коммутации обходятся в 1 020 долларов за единицу, итого — 9 180 долларов на все модули.
Самыми дорогими элементами являются специализированные холодные пластины для ЦПУ, ГПУ и NVSwitch ASIC, цена которых составляет 300 долларов за единицу для процессоров и 200 долларов — для чипов коммутации.
Динамика роста и перспективы
Аналитики прогнозируют, что в рамках платформы Vera Rubin NVL144, охлаждение одного вычислительного модуля подорожает на 18%, до 2 660 долларов, а стоимость холодных пластин увеличится до 400 долларов за единицу. При этом охлаждение модулей коммутации, наоборот, снизится — до 870 долларов за модуль, что в сумме составит 7 830 долларов на всю систему.
Увеличение тепловой мощности компонентов, особенно у Rubin Ultra GPU, может достигать 3 600 Вт на один чип. Это требует применения новых решений, таких как погружное охлаждение или встраиваемые системы, что, в свою очередь, приведёт к росту расходов на охлаждение.
В рамках проекта NVL576 «Kyber», Nvidia готовит решение с 144 GPU-пакетами, что вдвое превышает объём NVL144, но потребует значительно большего отвода тепла. Точные затраты на охлаждение пока не раскрыты, однако предполагается, что холодные пластины, способные отводить 3 600 Вт, будут стоить значительно дороже 400 долларов за единицу.
Интересно: Какие меры по оптимизации затрат на охлаждение смогут предложить производители и интеграторы, чтобы сбалансировать рост энергопотребления и стоимость систем охлаждения в условиях масштабного перехода на высокопроизводительные ИИ-решения?
Растущие расходы на охлаждение: что скрывается за цифрами
Серверные решения, разрабатываемые Nvidia, становятся всё более мощными, но с каждым поколением растёт и стоимость их поддержания. В частности, системы охлаждения, которые раньше играли вспомогательную роль, теперь требуют значительных инвестиций. Это ключевой фактор, который меняет экономику ИИ-инфраструктуры и влияет на стратегии компаний, внедряющих такие решения.
Почему охлаждение становится критичным
Современные графические процессоры (ГПУ) и чипы коммутации потребляют огромное количество энергии. Например, Rubin Ultra GPU может выделять до 3 600 Вт тепла на один чип. Чтобы предотвратить перегрев и сбой оборудования, требуется сложная система охлаждения. Такие решения, как погружное охлаждение или встраиваемые системы, не только эффективны, но и дороги.
Самые дорогие элементы — это холодные пластины, которые прижимаются к чипам и отводят тепло. В текущем поколении их цена составляет от 200 до 300 долларов за единицу. В будущем, как ожидается, цена может вырасти до 400 долларов. Это сдвиг в экономике всей системы.
Каждый раз, когда компания решает внедрить более мощное оборудование, она сталкивается с ростом расходов на охлаждение. Например, переход от NVL72 к NVL144 приведёт к 17% увеличению затрат на охлаждение. В рамках проекта Kyber с 144 GPU-пакетами, эти расходы, скорее всего, станут критичными.
Кто выигрывает, а кто теряет
Компании, которые производят компоненты охлаждения, получают выгоду от роста спроса. Это включает производителей холодных пластин, водяных насосов, трубопроводов и других элементов. Эти игроки могут увеличить обороты и укрепить позиции на рынке.
Но для тех, кто внедряет такие решения, рост затрат на охлаждение — это новый барьер. Особенно для тех, кто рассчитывал на снижение общих эксплуатационных расходов за счёт эффективности ИИ-инфраструктуры. В конечном итоге, это может снизить привлекательность масштабных ИИ-проектов для бизнеса.
Важный нюанс: Рост цен на охлаждение меняет экономику ИИ-инфраструктуры. То, что раньше считалось вспомогательной статьей расходов, становится центральным элементом инвестиционного решения.
Конкуренция и альтернативы
В условиях роста затрат на охлаждение и других компонентов ИИ-инфраструктуры, конкуренция между ведущими игроками рынка усиливается. AMD, например, активно развивает стратегию расширения в сфере ИИ, готовит к выпуску новые чипы линейки Instinct и ведёт масштабные переговоры с крупными клиентами. Улучшение архитектуры и энергоэффективности её решений создаёт условия для сокращения разрыва с Nvidia, что делает рынок более конкурентным [!].
Кроме того, рост спроса на оборудование для ИИ стимулирует рост цен на память, в частности, на DRAM. В третьем квартале 2025 года цены на динамическую память выросли на 171,8% по сравнению с аналогичным периодом предыдущего года. Это связано с тем, что производители перераспределяют мощности в сторону более сложных видов памяти, таких как RDIMM и HBM, которые активно используются в центрах обработки данных [!]. Такие тенденции могут привести к дефициту и росту цен на потребительские модули DDR5 в 2026 году.
Рост спроса и глобальные проекты
Увеличение инвестиций в ИИ-инфраструктуру наблюдается и на государственном уровне. Например, Южная Корея выделила 10,1 трлн вон ($6,9 млрд) на развитие искусственного интеллекта, включая закупку 260 тыс. графических процессоров от Nvidia. Такие масштабные проекты демонстрируют, насколько важным становится доступ к мощным вычислительным ресурсам, а вместе с ним — и к эффективным системам охлаждения [!].
Параллельно Nvidia продолжает расширять своё присутствие в Китае, получив лицензии на экспорт чипов Instinct MI308. Это открывает новую веху в её стратегии выхода на рынок, где растёт доля местных решений, снижающих зависимость от иностранных поставщиков. Однако неопределённость в прогнозах и сложности с логистикой ограничивают масштабы роста в ближайшие кварталы [!].
Что дальше?
В ближайшие годы можно ожидать роста интереса к альтернативным технологиям охлаждения, которые позволят снизить затраты. Например, погружное охлаждение, при котором оборудование полностью погружается в специальную жидкость, может быть более эффективным, чем традиционные водяные системы. Но такие решения пока не массовые и требуют значительных инвестиций в модернизацию.
Для российского бизнеса важно понимать, что рост цен на компоненты охлаждения может замедлить внедрение ИИ-технологий. Это особенно актуально для тех, кто рассчитывает на импортозамещение и локальные производственные цепочки. В таких условиях аудит ИТ-инфраструктуры и поиск альтернативных решений становятся важными шагами.
Важный нюанс: Увеличение затрат на охлаждение может стать неожиданной преградой на пути к масштабному внедрению ИИ-технологий, даже если сами вычислительные мощности становятся доступнее.
Источник: tomshardware.com
