Жидкостное охлаждение становится стандартом для ИИ-инфраструктуры в Китае

По данным Tom's Hardware, в Китае наблюдается ускорение инвестиций в технологии жидкостного охлаждения. Действие связано с ростом вычислительной мощности, требуемой для работы крупных моделей ИИ, и сопутствующим увеличением тепловыделения. Компании, включая Envicool, планируют расширение производства систем жидкостного охлаждения. В течение последнего года акции Envicool выросли более чем в три раза, что свидетельствует о растущем интересе к этой области.

В 2022 году Пекин запустил стратегию «Данные на востоке, вычисления на западе», направленную на перенос обработки данных в западные провинции, где доступны возобновляемые источники энергии. По данным Министерства промышленности и информационных технологий Китая, страна уже построила 42 «кластера с 10 000 вычислительными картами», общая мощность которых превышает 1 590 экзафлопс. Эти кластеры построены на основе мощных ускорителей ИИ, которые генерируют значительное тепловое нагрузки.

Технологические вызовы и преимущества жидкостного охлаждения

С увеличением мощности чипов растёт и их тепловое рассеивание. Например, процессор Nvidia B200 потребляет более 1 000 ватт. Платформа GB200 NVL72, объединяющая 72 GPU Blackwell и 36 CPU Grace, поставляется с жидкостным охлаждением по умолчанию. Это связано с физическими ограничениями воздушного охлаждения: воздух обладает низкой теплоёмкостью, а высокая плотность потока воздуха усложняет проектирование стойки и здания в целом.

Жидкостное охлаждение, напротив, позволяет значительно повысить эффективность. Системы с прямым охлаждением чипа (cold plate) циркулируют охлаждающую жидкость через герметичные контуры, удаляя тепло непосредственно у источника. Более агрессивные подходы, такие как погружное и распылительное охлаждение, обеспечивают контакт компонентов с диэлектрическими жидкостями. Это ведёт к появлению новых компонентов, включая теплообменники, распределительные модули, системы обнаружения утечек.

Рост масштабов моделей и энергоэффективность

Расширение размеров моделей ИИ требует увеличения числа ускорителей, что делает тепловую надёжность критичным фактором. Температурные градиенты в стойках могут влиять на тактовые частоты и уровень ошибок. Кроме того, на Китай действуют национальные цели по снижению энергопотребления и выбросов. Показатель Power Usage Effectiveness (PUE), отражающий соотношение общей энергии, потребляемой центром обработки данных, и энергии, используемой ИТ-оборудованием, становится сложнее оптимизировать при росте нагрузки на охлаждение. Жидкостное охлаждение снижает нагрузку на вентиляторы и позволяет использовать более высокие температуры охлаждающей жидкости, что улучшает общую эффективность.

В западных провинциях, где доступ к возобновляемой энергии выше, но инфраструктура центров обработки данных развита слабее, строительство новых объектов с учётом жидкостного охлаждения становится предпочтительным. Это позволяет избежать дорогостоящих модернизаций существующих воздушно-охлаждаемых объектов. Крупные гиперскейлеры, в свою очередь, увеличивают давление на спрос, поскольку их модели становятся всё больше, а тренировочные вычисления охватывают тысячи ускорителей.

Конкуренция и интеграция

Ранее фокус на аппаратных средствах ИИ был сосредоточен на GPU и памяти, но теперь к этому добавилось охлаждение. Компании, способные предложить решения на уровне стойки, объединяющие ускорители, сеть и системы охлаждения, получают преимущество в скорости развертывания и эксплуатационной эффективности. Vertiv, поставщик инфраструктуры центров обработки данных, недавно сообщил о выручке в размере около $13,5 млрд. Компания сотрудничает с Nvidia, что делает её ключевым игроком в развертывании решений на базе архитектуры Blackwell.

Китайские производители также стремятся локализовать производство компонентов. Envicool, чьими клиентами являются Nvidia, Alibaba и Tencent, стала одной из заметных компаний на внутреннем рынке. Goldman Sachs и UBS повысили целевые цены на её акции, ссылаясь на растущий спрос, связанный с ИИ и энергоэффективностью.

i

Создано специально для ASECTOR

Концептуальное изображение

Масштаб и перспективы

Вопрос не в том, станет ли жидкостное охлаждение стандартом для инфраструктуры ИИ, а в том, насколько быстро это произойдёт. С GPU класса Blackwell, потребляющими более 1 000 ватт, и платформами, объединяющими десятки таких компонентов, воздушное охлаждение становится всё менее подходящим для высокоплотных задач обучения. Даже в задачах с низкой плотностью, таких как инференс, ожидается постепенный рост применения жидкостного охлаждения.

В Китае, где кластеры с 10 000 вычислительными картами обеспечивают мощность в 1 590 экзафлопс, даже небольшие улучшения в эффективности охлаждения могут привести к значительной экономии энергии и улучшению стабильности работы. Однако для этого необходимо создать полную цепочку поставок, что остаётся одной из ключевых задач.

Жидкостное охлаждение в Китае: стратегия ИИ-инфраструктуры в условиях технологической независимости

Китайский рынок жидкостного охлаждения переживает ускоренный рост, обусловленный не только увеличением масштабов ИИ-моделей, но и глубокими изменениями в технологической политике страны. В условиях усиливающихся ограничений на доступ к западным чипам и стремления к самодостаточности, локализация ИИ-инфраструктуры становится стратегическим приоритетом. Это влияет не только на выбор оборудования, но и на подходы к энергоэффективности, охлаждению и построению цепочек поставок.

Сдвиг в сторону локализации: как Tencent и Alibaba меняют рынок

Крупнейшие технологические гиганты Китая, такие как Tencent и Alibaba, активно переходят на отечественные чипы, что снижает их зависимость от западных решений [!]. Tencent полностью адаптировала свою ИИ-инфраструктуру для использования китайских процессоров, что позволяет не только сократить затраты, но и ускорить развитие собственной экосистемы. Alibaba, в свою очередь, разрабатывает собственные чипы и программные стеки, участвуя в формировании отечественной ИИ-индустрии. Эти шаги подкрепляются государственными субсидиями и энергетическими льготами, направленными на стимулирование перехода на отечественные решения [!].

Важный нюанс: Такие изменения создают новые требования к инфраструктуре: локальные чипы требуют адаптации систем охлаждения, а рост мощности моделей, таких как Hunyuan 2.0 от Tencent с 406 млрд параметров, усиливает нагрузку на охлаждающие системы [!]. Это делает жидкостное охлаждение не ттолько техническим решением, а ключевым элементом стратегии масштабирования ИИ-инфраструктуры.

Blackwell Ultra и энергоэффективность: новые вызовы для охлаждения

Внедрение новых поколений ИИ-чипов, таких как Blackwell Ultra от Nvidia, с рекордной пропускной способностью 130 ТБ/с, меняет парадигму вычислений и охлаждения. Платформа Blackwell Ultra позволяет в 50 раз повысить энергоэффективность по сравнению с предыдущими решениями, но при этом требует адаптации систем охлаждения к высокой плотности тепловыделения [!]. Это особенно актуально для Китая, где рост мощности кластеров с 10 000 вычислительными картами требует масштабного перехода на более эффективные решения.

Платформы, объединяющие десятки GPU, становятся всё более чувствительными к температурным градиентам. В таких условиях жидкостное охлаждение, особенно с использованием прямого охлаждения чипа (cold plate) и погружного метода, становится предпочтительным. Оно позволяет снизить нагрузку на вентиляторы и повысить общую эффективность работы дата-центров, особенно в условиях стратегии «Данные на востоке, вычисления на западе», где энергетическая эффективность — один из ключевых факторов [!].

Подводные дата-центры и альтернативные подходы

Одним из инновационных решений, которые могут стать частью будущей ИИ-инфраструктуры, является подводный дата-центр у Шанхая. Он использует морскую воду для охлаждения, что сокращает энергопотребление на 22,8% по сравнению с наземными аналогами. Такой подход позволяет использовать возобновляемую энергию, поступающую от ветровых электростанций, и снизить PUE (Power Usage Effectiveness) до рекордно низкого уровня [!].

Это демонстрирует, что Китай не только активно развивает традиционные подходы к охлаждению, но и экспериментирует с альтернативными решениями, которые могут стать частью глобальной тенденции при переходе к более устойчивой и энергоэффективной ИИ-инфраструктуре.

Рост цен на компоненты и влияние на рынок

Рост спроса на ИИ-чипы и память создаёт давление на рынок компонентов, включая DRAM и NAND-память. Дефицит этих ресурсов уже привёл к росту цен на видеокарты, особенно топовые модели NVIDIA, где объём памяти напрямую влияет на стоимость [!]. Это, в свою очередь, усиливает конкуренцию на рынке охлаждающих систем, где компании, такие как Envicool, получают преимущество за счёт локализации производства и адаптации к требованиям отечественных клиентов.

Важный нюанс: Однако рост цен может создать искусственный дефицит компонентов, что увеличит давление на мелких производителей и снизит конкурентоспособность рынка. Это особенно важно для российского бизнеса, рассматривающего возможность выхода на рынок ИИ-инфраструктуры, где устойчивость поставок и стоимость решения становятся критически важными факторами.

Выводы: охлаждение как часть стратегии ИИ-инфраструктуры

Рост спроса на жидкостное охлаждение в Китае — это не только техническая необходимость, а часть более широкой трансформации ИИ-инфраструктуры. Локализация, энергоэффективность и переход на отечественные чипы формируют новую реальность, где охлаждение становится неотъемлемым элементом стратегии. Для российского бизнеса важно учитывать, что рынок ИИ-инфраструктуры меняется быстро, и компании, которые не адаптируются, рискуют потерять конкурентное преимущество.