Apherosと3D Architech、AIデータセンター内部の冷却問題に挑む

Apherosと3D Architechは、AIインフラを形づくる対立に対し、それぞれ異なる答えを模索している。高速化するチップはより多くの熱を発生させる一方、既存の冷却システムは電力、水、そして貴重なスペースを消費する。両スタートアップは、プロセッサーから熱を逃がすハードウェアの再設計を目指している。

このタイミングは偶然ではない。AIサーバーは従来のクラウドシステムよりも多くのコンピューティング能力を各ラックに詰め込む。この高密度化により、冷却は補助的な設備ではなく、事業者が展開できる機器量を制約する要因となっている。

両社は正反対の方向からこの制約に取り組む。Apherosは液冷向けの多孔質金属構造を開発し、3D Architechはより効率的な熱伝達を目的とした複雑な銅製部品をプリントする。両社は、より優れた材料によって、データセンターの建屋や電力システムに対する大規模な変更を先送りできると見込んでいる。

ただし、この期待には慎重な検証が必要だ。研究室での性能が、手頃な大量生産、信頼性の高い運用、容易な導入を保証するわけではない。データセンター事業者も、不確実な保守要件を持ち込む技術は避ける傾向にある。

したがって真の競争は、スタートアップ同士の対決ではない。高度な熱管理ハードウェアと、従来型冷却のコスト、親しみやすさ、既存導入基盤との競争である。

2社のスタートアップがチップから熱を逃がす経路を再設計

Apherosと3D Architechは、事業者に部屋全体をより強力に冷やすよう求めるのではなく、熱を逃がす物理的な構造を変えようとしている。

熱はチップで発生するため、この違いは重要だ。電気抵抗により、プロセッサーが消費するエネルギーの一部は熱エネルギーへと変換される。その熱は、冷却システムが施設外へ放出する前に、複数の界面を通過しなければならない。

各界面は抵抗を生む。チップ、ヒートスプレッダ、コールドプレート、冷却液、外部熱交換器の間の接続が不十分であれば、より高性能なファンでも完全には補えない。

Apherosは多孔質の金属フォームに注力している。同社の材料には、小さな流路から成る開放ネットワークと、大きな内部表面積がある。冷却液はその流路を通過しながら、単純なチャネル内よりはるかに多くの金属と接触できる。

同社によると、その製造プロセスは液冷に適した開放気孔構造を生み出す。現在の位置付けは、発熱部品の近くに配置される金属フォーム製コールドプレートを中心としている。

コールドプレートは、冷却液の流路を内蔵する金属部品だ。プロセッサーから熱を吸収し、そのエネルギーを循環液へと移す。

ApherosはETH Zurichから生まれ、2023年8月に設立された。共同創業者兼CEOのJulia Carpenterは、学術研究のなかで基盤となる製造手法を開発した。共同創業者兼CTOのGaëlle Andreattaは、研究、技術移転、スタートアップ開発の経験を持ち込んだ。

2024年8月、ApherosはCHF 160万のプレシードラウンドを発表し、当時の説明では約185万ドルに相当した。資金調達はFounderfulが主導した。

同社は、この資金を生産拡大、研究、市場展開に充てるとしている。これらの計画は依然として同社の目標であり、商業的な実績を独立して裏付けるものではない。

同社のmetal foam platformは、従来型コールドプレートの重要な弱点を狙っている。滑らかなチャネルでは、熱交換に利用できる表面積が限られる。多孔質構造は、冷却液と金属の接触を大幅に増やせる可能性がある。

この利点にはトレードオフも伴う。複雑な流路は必要圧力を高め、汚染物質を捕捉し、製造を複雑化させる可能性がある。事業者は、熱性能と併せてこうした要素を評価しなければならない。

3D Architechは異なる道筋を取る。このMIT発スピンアウト企業は、非常に微細な特徴を持つ金属部品を作るため、リソグラフィーに基づく積層造形プロセスを用いる。

リソグラフィーでは、パターン化した光や関連する加工手法を使って詳細な構造を定義する。その後、積層造形によって、より大きな塊から削り出すのではなく、設計された物体を構築する。

同社は、銅が優れた熱伝導性を持つことから、銅および銅合金を扱う。同社のmicroscale copper printingは、機械加工では生産が難しい多孔質アーキテクチャを作り出せる。

冷却用途では、こうした構造はコンパクトなヒートシンクや流体制御部品として機能し得る。ヒートシンクは、電子機器から熱を移すために利用可能な面積を増やす。

同スタートアップの公開資料は、エネルギー変換や流量制御用途も示している。ただし、AIハードウェアによって熱密度が基板レベルの懸念事項となったため、データセンター冷却は最も差し迫った商業機会として映る。

Inc.は、2025年1月にcooling problemを検証した記事で両社を取り上げた。その報道は、より野心的なデータセンター構想が長い開発サイクルに直面するなか、小規模なハードウェア変更を実用的な橋渡しとして位置付けた。

両スタートアップが販売している製品は同等ではない。Apherosは液冷システムに統合される金属フォームを重視し、3D Architechはコンパクトな金属構造を可能にする製造プロセスと形状を重視する。

両社の技術的な違いよりも重要なのは、共通する考え方だ。事業者が建物内で空気を動かすためにより多くのエネルギーを使う前に、熱は発生源の近くで効率的に回収されるべきだという考えである。

AIインフラが冷却を容量制約に変えた

圧力の背景にはラック密度の上昇がある。事業者は熱を確実に除去できなければ、より多くのコンピューティング機器を導入できない。

従来のデータセンターは、しばしば空冷に依存している。ファンがサーバー筐体を通して空気を動かし、より大規模なシステムが暖まった空気を冷却設備へと運ぶ。

この手法は広く知られ、実用に供してきた。技術者は、高価な電子機器の近くで施設全体に及ぶ液体ループを扱うことなく、多くの部品を交換できる。

ただし空気には物理的な限界もある。空気が運べる熱量は液体より少なく、大量の気流にはファン、ダクト、床面積、そして慎重な封じ込めが必要になる。高電力アクセラレータが各ラックをより多く占めるにつれ、これらの要件は拡大する。

アクセラレーテッドサーバーには、高度に並列化されたAIワークロードを処理するグラフィックス・プロセッシング・ユニットを含む専用プロセッサーが搭載されている。これらは新たなデータセンター需要の増加分で大きな割合を占める。

国際エネルギー機関は、データセンターが2024年に世界で約415テラワット時の電力を消費したと推計している。これは世界の電力消費量のおよそ1.5％に相当する。

同機関のglobal electricity outlookは、ベースケースで2030年に約945テラワット時へ達すると予測している。アクセラレーテッドサーバーは、予測される増加分のほぼ半分を占める。

冷却がその需要すべての原因ではない。サーバーは依然として最大の負荷であり、冷却の割合は施設の種類、気候、運用条件によって異なる。

それでも、サーバーが消費する電力は最終的にすべて熱になる。施設は、外気温が高い時期や送電網に負荷がかかる状況も含め、その熱を継続的に除去しなければならない。

電力使用効率、すなわちPUEは、施設全体の消費電力とコンピューティング機器の消費電力を比較する指標だ。PUEが低いほど、冷却、電力変換、照明、その他インフラに伴うオーバーヘッドが少ないことを示す。

PUEは有用だが、冷却の問題を決着させるものではない。ある施設が効率的な比率を報告していても、なお膨大な電力を消費している場合がある。この指標は、水使用量や部品レベルの温度についてもほとんど示さない。

米国は、この制約の規模を示している。Berkeley Labは、データセンターが2023年に176テラワット時、すなわち米国全体の電力のおよそ4.4％を消費したと推計した。

同研究所のU.S. energy forecastは、2028年の消費量を325〜580テラワット時と予測している。これは米国の電力の6.7〜12％に相当する。

チップ出荷、サーバー稼働率、効率、AI導入は依然として不確実であるため、この範囲は広い。それでも下限値でさえ大幅な成長を意味する。

ここで冷却スタートアップは影響力を得る。より優れた熱部品は、電力を生み出したり、送電網建設を加速したり、系統接続を確保したりはできない。しかし、事業者がすでに持つ電力と熱の許容範囲のなかに、より多くのコンピューティング能力を収める助けにはなり得る。

この機会は、データセンター事業者だけでなく既存の機器サプライヤーにも圧力をかける。既存の冷却ベンダーは、低密度ラックを前提に設計された製品を適応させなければならない。事業者は、建物を改修するか、新設時に液冷対応の容量を確保するかを決める必要がある。

チップメーカーも同様の圧力に直面する。顧客が熱的制約のためにクロック速度を落としたり、ラック位置を空けたままにしたりしなければならない場合、プロセッサー性能の商業的価値は損なわれる。

クラウドプロバイダーは、速度と標準化のバランスを取らなければならない。独自の冷却アーキテクチャは密度を高められる一方、ハードウェアの選択肢を制限し、複数施設にまたがる保守を複雑化する可能性もある。

企業の購入者は、可用性と運用コストを通じてその影響を受ける。コールドプレートを直接選ぶことはめったにないが、インフラの制約はAIサービスの稼働場所や、容量が利用可能になるまでの速さに影響し得る。

したがってApherosと3D Architechは、狭いながらも重要な層を担っている。両社がデータセンター全体を構築する必要はない。より大きな運用上の問題を生まずに、材料で深刻な制約を解決すればよい。

より優れた形状が既存の冷却システムと競合する

両スタートアップにとって最大の課題は、熱性能の向上が、長年の運用を通じて製造、ポンピング、統合、保守のコストを上回ることを証明する点にある。

高度な形状は、両アプローチの背後にある仕組みだ。表面積が大きいほど、熱い金属から空気または液体へ熱が移る機会も増える。

しかし、表面積だけでシステム性能が決まるわけではない。エンジニアは流動抵抗、温度の均一性、腐食、圧力、汚れ、ポンプが消費するエネルギーも考慮しなければならない。

Apherosによると、同社のフォームは開放気孔と非常に大きな内部表面積を備える。この構造は、コンパクトな体積全体で冷却液と金属の接触を促進できる。

狙いは、劇的に大型化することなく、より多くの熱を移せるコールドプレートだ。これにより、サーバーボード周辺の貴重なスペースを維持しつつ、高密度AIアクセラレータを支えられる可能性がある。

ただし、狭く不規則な流路は圧力損失を増やす可能性がある。圧力損失とは、冷却液が部品内を移動する際に失われる流体圧力のことだ。

圧力損失が大きくなれば、より強力なポンプが必要になる場合がある。そうしたポンプは電力を消費し、熱伝達の改善によって期待されるシステムレベルの省エネルギー効果の一部を相殺する可能性がある。

設計者は、気孔径、厚さ、流量、冷却液の化学特性を調整できる。最終的な利点は、理想条件で試験された材料サンプルではなく、ループ全体に左右される。

製造の一貫性も重要だ。同一のサーバー向けに設計された2枚のコールドプレートは、予測可能な挙動を示すべきである。内部形状の小さな差異が、流量分布や温度を変える可能性がある。

3D Architechのプロセスは、別の形で設計の自由度をもたらす。エンジニアは、従来の機械加工では経済的に再現できない微細な銅製フィーチャーや複雑なチャネルを備えたヒートシンクを作成できる。

銅には固有の製造上の難しさがある。一般的なレーザー波長を反射し、活発な印刷領域から熱を逃がしてしまう。どちらの特性も、金属積層造形を複雑にし得る。

リソグラフィーを用いる手法は、直接レーザー加工に伴う一部の制約を回避できる可能性がある。また、多数の微小構造を同時にパターニングすることも可能にする。

商業化における論点はスループットだ。印象的なサンプルを生み出せるプロセスであっても、データセンター規模では遅すぎる、高コストすぎる、あるいはばらつきが大きすぎる可能性がある。

どちらのスタートアップも、最高水準の熱性能だけで勝てるわけではない。データセンターの部品は継続的に稼働しており、故障は高コストなコンピューティング・ワークロードを中断させ得る。

運用者は、繰り返しの加熱・冷却サイクル後に材料がどう振る舞うかを問うだろう。腐食、振動、詰まり、冷却液との互換性、漏れのリスクを調べることになる。

また、既存の手順で技術者が部品を点検・交換できるかも問われる。専門的な保守を必要とする冷却システムは、少数の高価値な導入先にとどまる可能性がある。

従来型のヒートシンクとコールドプレートは、この競争において大きな優位性を持ってスタートする。サプライヤーは製造公差、想定寿命、故障モードを理解している。運用者もすでに、それらを前提とした調達・保守プロセスを構築している。

空冷も引き続き進化している。気流管理の改善、リアドア熱交換器、設備制御により、一部の環境ではその有用性をさらに延ばせる。

チップ直接液冷は、必ずしも空冷を不要にするわけではない。メモリー、ストレージ、電源、ネットワーク機器には依然として気流が必要な場合がある。そのため、ハイブリッドシステムは多くの施設で存続する可能性がある。

液浸冷却は、もう一つの競合する手法だ。通常の動作条件では電気を通さない誘電性液体に電子機器を浸す。

液浸はサーバーの広い範囲から熱を吸収できる。ただし、対応ハードウェア、専用タンク、液体管理、変更された保守手順が必要になる。

Apherosと3D Architechは、直接的なコンポーネントレベルの冷却に最も自然に適合する。両社の機会は、サーバールーム全体の抜本的な再設計を求めずに、意味のある改善を提供できるかにかかっている。

この位置づけは商業的に理にかなっている。運用者は一般に、既存のサプライチェーンや検証済みのリファレンス設計に組み込める変更を好む。

同時に、それは測定可能な価値を絞り込む。金属フォームやプリントされたヒートシンクは、標準部品と比較して、温度、流量、ポンプエネルギー、またはコンピューティング密度をどれだけ改善するかを示さなければならない。

優れた冷却性能に関する企業の主張は、顧客が比較可能な結果を公表するまでは、あくまで主張として扱うべきだ。独立試験には、同等のワークロード、冷却液温度、ポンプ出力、環境条件が必要である。

こうした詳細がなければ、改善率は誤解を招き得る。部品単体では優れた性能を示しても、ラックまたは施設全体のレベルでは効果が小さい可能性がある。

データセンターの冷却問題はヒートシンクにとどまらない

コンポーネントの革新は熱抵抗を低減できるが、送電網接続の遅れ、水をめぐる対立、急速なコンピューティング成長に伴う排出量を解決することはできない。

冷却ハードウェアへの注目は、インフラの問題を実際より小さく見せてしまう危険がある。データセンターには、発電、送電、変電所、バックアップシステム、土地、水、建設能力が必要だ。

より効率的なコールドプレートがあっても、計画中の施設が送電網接続を得られる保証にはならない。また、地域住民がプロジェクトを受け入れるかどうかも決めない。

環境面の収支は冷却設計に左右される。一部の施設では、熱を放出するために水を消費する蒸発式システムを使用する。別の施設では、異なる電力・性能上のトレードオフを持つ空冷チラーを使う。

サーバー内部の液冷は、水の使用を自動的になくすわけではない。内部ループには依然として、熱を周囲環境へ移す外部システムが必要だ。

温水システムは、その構図を改善できる。冷却液がより高い温度でサーバーを出れば、運用者は外気をより頻繁に利用し、機械式チラーの稼働頻度を減らせる可能性がある。

結果は気候と設計に左右される。涼しい地域で有効な戦略でも、高温多湿の夏には異なる性能を示すことがある。

熱の再利用も別の可能性を提供する。データセンターは廃熱を、近隣の建物、産業プロセス、地域暖房ネットワークへ移すことができる。

この選択肢には、熱を利用できるほど近い場所に需要家が必要だ。また、地域の需要と整合する温度、契約、インフラも求められる。

この広い文脈は、意欲的な冷却実験が注目を集める理由を説明する。Microsoftは2018年、スコットランドのオークニー諸島沖で、855台のサーバーを収容した密閉型データセンターを海中に設置した。

同社は2020年に装置を回収し、比較対象となる陸上設備よりもサーバー故障率が低かったと報告した。その差の一部は、安定した温度と乾燥した窒素雰囲気によるものだとしている。

海中冷却の実証実験は、非従来的なアーキテクチャが技術的に機能し得ることを示した。しかし、広く採用される商業モデルを確立したわけではない。

海中配備には、保守、ケーブル接続、環境、許認可に関する難しい課題が伴う。このプロジェクトはまた、従来型の建物に適合する、より控えめな改善を運用者が重視する理由も示している。

これが現在のスタートアップへの関心の背景にある逆転だ。データセンターはデジタルに見えるが、最も厳しい制約は現在、材料、流体、建設、電力システムに関わっている。

ソフトウェアはワークロードのスケジューリングや冷却制御を改善できる。しかし、空気、水、アルミニウム、銅の熱特性を覆すことはできない。

スタートアップはタイミングの問題にも直面する。AIインフラへの支出は緊急性を生む一方、データセンターの認定サイクルは忍耐を報いる。

新たなアクセラレーターが登場しているからといって、運用者が未検証の熱コンポーネントを導入できるわけではない。信頼性の証拠、サプライヤーの供給能力、そして何かが故障した際の明確な責任分担が必要だ。

大手既存企業は、保証やサービス範囲とともに冷却機器を一括提供できる。小規模な材料企業は、同じ買い手に到達するために製造パートナーや既存の機器ベンダーに依存する可能性がある。

その依存関係は、誰が価値を獲得するかを左右し得る。スタートアップが重要な構造を供給する一方で、より大きな企業が顧客関係と完全なシステムを所有するかもしれない。

知的財産は一定の保護を提供する。特に、製造方法によって競合他社が容易に模倣できない構造が生まれる場合はそうだ。スケーリングに関する知見も、別の障壁となり得る。

それでも、こうした利点には商業的な規律が必要である。創業者は、材料、部品、製造ライセンス、エンジニアリング・パートナーシップのいずれを販売するか決めなければならない。

各モデルには異なる資本要件がある。直接製造には設備、品質システム、在庫が必要だ。ライセンスは生産へのエクスポージャーを抑えられるが、実装に対する管理能力を低下させる可能性がある。

市場の成長は、どちらの企業も大手サプライヤーになれることを保証しない。大きな需要はしばしば、強力な購買関係と大規模なエンジニアリングチームを持つ既存メーカーを引き寄せる。

冷却市場も細分化する可能性がある。異なるプロセッサー、サーバー設計、ラック密度、施設標準には、それぞれ異なる熱ソリューションが求められる場合がある。

Apherosは、すべてのデータセンターを対象にするのではなく、特定のコールドプレート設計で最も強い立場を見いだすかもしれない。3D Architechは、ハイパースケール規模に到達する前に、専門用途で勢いを得る可能性がある。

そのような結果は、基盤となる技術を否定するものではない。商業化は当初のビジョンの広さではなく、統合の境界に従うことを示すものだ。

独立した検証が示すべきこと

次の段階は、異例の形状を持つ金属サンプルをもう一度実演することではなく、再現可能な顧客側の証拠にかかっている。

最初に注目すべきシグナルは、量産サーバーハードウェア内での認定だ。信頼できる試験では、代表的なプロセッサー、電力レベル、冷却液、動作サイクルを使用すべきである。

また、新部品を既存の代替品と比較すべきだ。結果には、チップ温度、冷却液流量、圧力損失、ポンプの消費電力を含める必要がある。

Apherosが公開されたサーバーまたは冷却機器パートナーを確保すれば、商業的な根拠はより強くなる。このような関係は、フォームが統合および製造要件を満たせることを示唆するだろう。

実名のパートナーがいないことは、失敗を意味しない。データセンターの供給契約は、開発中に機密扱いのままであることが多い。

それでも公開導入は重要だ。企業の研究室での結果では、すべての運用条件を明らかにできないためである。本番環境では、部品が汚染、保守作業のばらつき、長い稼働サイクルにさらされる。

二つ目のシグナルは製造歩留まりだ。歩留まりは、生産された部品のうち、再加工や廃棄なしに必要な仕様を満たす割合を測る。

高性能なプロセスでも、欠陥を含む部品が多すぎれば商業化で苦戦し得る。微細な内部構造は、通常の手法では特に検査が難しいことがある。

3D Architechは、そのプロセスが意味のある生産量にわたり、マイクロスケールの銅構造を再現できることを示さなければならない。顧客は、ロットごとに安定した寸法と熱的挙動を求めるだろう。

コスト比較は、部品そのもの以上を対象にする必要がある。より高価なヒートシンクでも、ラック当たりのプロセッサー数を増やせる、あるいは冷却インフラを削減できるなら、なお合理的であり得る。

逆に、部品コストが低くても、設置が困難だったりポンプ要件が高かったりすれば補えない。買い手は総所有コストと運用リスクを評価する。

三つ目のシグナルは、既存のシステムベンダーによる採用だ。冷却の専門企業、サーバーメーカー、チップ企業は、スタートアップが利用しなければならないインターフェースの多くを定義している。

こうしたベンダーとの設計採用は、先進材料が完全なアーキテクチャ変更を強いることなく主流のデータセンターに導入できるという論拠を強めるだろう。

また、これらのスタートアップがサプライチェーンのどこに位置するかも明確になる。部品サプライヤーは、冷却ループ全体に責任を負う企業とは異なる形で事業を行う。

標準は採用に影響する。共通のコネクター、冷却液仕様、漏れ検知システム、施設インターフェースは、特定ベンダーにコミットするリスクを減らす。

運用者は、システムレベルでの環境会計も求めるべきだ。チップ温度の低下が、自動的に電力や水の消費削減を意味するわけではない。

強固な評価には、ポンプ、ファン、熱放出、冷却液の生産、部品製造、想定耐用年数を含めるべきである。また、より高い密度が単に総コンピューティング量の増加を促すだけではないかも検討すべきだ。

このリバウンド効果は重要である。効率化によって計算単位当たりに必要な資源は減らせる一方、総消費量は増え続ける可能性がある。

IEAは、基本シナリオにおいてデータセンターの電力需要が2030年までに2倍以上になると見込んでいる。コンポーネント効率はその軌道を緩和できるが、その背後にある需要を反転させるものではない。

企業の買い手にとって実務的な教訓は、インフラ提供者に具体的な質問をすることだ。買い手は、ワークロードがどこで実行されるか、容量制約が可用性にどう影響するか、どの環境指標が独立して報告されているかを確認すべきである。

開発者にとって、冷却はアプリケーション設計から遠いものに見えるかもしれない。しかし、モデルの選択、推論頻度、ワークロードのスケジューリングは、アプリケーションが最終的に必要とするコンピューティング・インフラの量を決定する。

ナレッジワーカーが関心を持つべき理由は別にある。AIサービスは、多くの場合シンプルなインターフェースの背後に物理的なサプライチェーンを隠している。可用性とコストは依然として、チップ、冷却機器、送電網接続、建設スケジュールに左右される。

Apherosと3D Architechは、その物理層を可視化している。両社の取り組みは、AIにおける最も価値ある進歩の一部が、材料と製造における目立たない変化から生まれることを示唆している。

両社の成功は保証されていない。技術的に興味深い構造物と、一般的で信頼されるインフラ部品との間にある隔たりを埋めなければならない。

注目すべきは、生産パートナー、比較可能な熱試験、そして再現性のある製造を示す証拠だ。これらのシグナルが、高度な金属構造が標準的な冷却ハードウェアとなるのか、それとも専門的なエンジニアリングの成果にとどまるのかを明らかにする。

次のデータセンターの勝者は、モデルを構築したりプロセッサを設計したりする企業ではないかもしれない。誰もが導入を急ぐハードウェアから、より効率的に熱を取り除く企業になる可能性がある。