AIについて──AI時代におけるデータセンター冷却の再定義〘第ニ部〙

第二部に入る前に…

第一部では、AI半導体が大量の熱を生み、その熱をどう扱うかがデータセンターの成立条件になることを確認しました。

第二部では、この問題に対して、社会のルールや技術がどのように変わっているのかを見ていきます。特に、欧州、日本、米国の政策、業界のルールづくり、空気で冷やす方法から液体で冷やす方法への変化、そして冷却液そのものの課題を整理します。

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1. 政策動向：データセンター冷却は社会のルールの対象になっていく

1.1 欧州：見える化から格付けへ

欧州では、データセンターを重要な社会インフラとして見ています。
クラウド、AI、動画配信、データ保存などの利用が広がるにつれて、データセンターは欠かせない存在になっています。
一方で、電力や冷却水を多く使い、電力の作り方によっては二酸化炭素の排出にもつながります。

そのため欧州では、データセンターの電力使用量や環境への影響を見える化し、報告する仕組みが整えられています。
さらに、将来的にはデータセンターの効率を格付けしたり、一定の基準を満たすよう求めたりする方向へ進んでいます。

これからは、「よく冷えます」だけでは不十分です。どれだけ少ない電気で冷やせるのか。どれだけ水を使うのか。出た熱を再利用できるのか。再生可能エネルギーと組み合わせられるのか。
こうしたことを数字で説明できる必要があります。

特に欧州で注目されるのは、捨てていた熱を再利用する考え方です。
そして、こうした評価の対象は、単に「どれだけ電気を使ったか」だけではありません。特に欧州で注目されるのは、捨てていた熱を再利用する考え方です。

データセンターから出る熱を、地域の暖房や工場、温室などで使うことができれば、データセンターは単に電気を使う施設ではなく、地域に熱を供給する施設にもなります。

これは、データセンターを「熱を捨てる場所」から「熱を活かす場所」へ変える考え方です。

1.2 日本：電気の使い方を効率化する流れ

日本でも、データセンターの省エネに向けた制度が整えられています。
データセンター全体として、どれだけ効率よく電気を使っているかを測り、報告する仕組みが進められています。

日本の特徴は、現時点では、主に「電気をどれだけ効率よく使っているか」を中心に制度が作られている点です。
この考え方は重要です。データセンターは大量の電気を使うため、施設全体の効率を高めることは大きな意味があります。

ただし、AIデータセンターの時代には、それだけでは足りません。
液体で冷やす方法を使えば、電気の効率は良くなるかもしれません。
しかし、水の使い方や、冷却液の環境負荷、熱の再利用まで見なければ、本当に持続可能かどうかは判断できません。

したがって、日本でも今後は、電気の効率だけでなく、水の使用量、二酸化炭素への影響、熱の再利用、地域の水資源への影響まで含めて評価する方向へ進む可能性があります。

1.3 米国：冷却技術そのものを伸ばす方向

欧州や日本が、データセンターの効率や環境負荷をどう管理するかに重点を置いているのに対し、米国では、高密度計算を支える冷却技術そのものを伸ばす動きが目立ちます。

特に、高性能なAI計算装置をたくさん並べても、冷却に使う電力をできるだけ小さくすることが重要なテーマになっています。

この方向性は、欧州のようにルールで管理するというよりも、技術開発によって限界を突破しようとするものです。

AIデータセンターでは、従来の空調を少し改善するだけでは足りません。
熱を出す部品のすぐ近くで冷やす方法、液体が蒸発するときの力を使う方法、高い温度の水で熱を運ぶ方法、出た熱を再利用する方法、AIを使って冷却を自動調整する方法などが必要になります。

米国の動きは、AIや高性能計算を国家競争力の基盤と見なし、その弱点になりやすい冷却技術に資金を入れているものだと考えられます。

2. 業界ルール：液体冷却を広げるには共通の仕組みが必要になる

2.1 液体で冷やす仕組みは、共通化が必要になる

ここまで見てきたように、AIデータセンターの冷却は、各国の政策や制度の中でも重要なテーマになりつつあります。

ただし、政策だけで冷却技術が広がるわけではありません。

実際にデータセンターの中で液体冷却を使うには、サーバー、半導体、冷却装置、建物設備、保守運用がうまくつながる必要があります。
つまり、冷却は一部の企業だけの技術ではなく、業界全体で共有される基盤になっていく必要があります。

そのため、部品同士をどうつなぐのか、どのくらいの圧力で液体を流すのか、どのくらいの量を流すのか、どの材料なら安全に使えるのか、漏れたときにどう検知するのか、といった基本的なルールづくりが必要になります。

液体で冷やす技術が一部の特別な施設だけでなく、多くのAIデータセンターで使われるようになるには、こうした共通の仕組みが欠かせません。

2.2 電気の効率だけでなく、水の使い方も見る時代へ

データセンターの効率を測る数字として、これまでは「電気をどれだけ効率よく使っているか」がよく使われてきました。
しかし、それだけでは水の使用量や二酸化炭素への影響を測ることはできません。

そこで、水をどれだけ使っているかを測る考え方も重要になっています。

AIデータセンターでは、液体で冷やす方法や、水を蒸発させて冷やす方法が増える可能性があります。すると、電気の使用量と水の使用量の間に、バランスの問題が生まれます。

たとえば、水を使って冷やせば、電気の使用量を下げられる場合があります。
しかし、その分、水を多く使います。
反対に、水をあまり使わない方法を選べば、地域の水資源への負担は小さくなりますが、冷却のための電力が増える場合があります。

したがって、AIデータセンターの持続可能性は、1つの数字だけでは判断できません。
電気、水、二酸化炭素、熱の再利用を組み合わせて見る必要があります。

3. 冷却技術の進化

3.1 空気で冷やす方法の限界と役割

では、実際にAIデータセンターでは、どのような冷却技術が使われていくのでしょうか。
ここからは、空気で冷やす方法、液体で直接冷やす方法、機械を液体に沈める方法などを順番に見ていきます。

空気で冷やす方法は、今後もなくなるわけではありません。
多くの既存データセンターは、空気で冷やすことを前提に作られています。一般的な用途や、そこまで熱が大きくない設備では、空気で冷やす方法は今後も合理的です。

また、外の冷たい空気を使う、熱い空気と冷たい空気の通り道を分ける、風の流れを整える、温度設定を工夫する、AIで空調を調整する、といった改善の余地もあります。

しかし、高密度のAI向け設備では、空気だけで冷やすことが難しくなります。

空気は、水などの液体に比べて、熱を運ぶ力が弱いです。
大量の熱を空気で運ぼうとすると、大量の風を送る必要があります。
すると、ファンの電力、騒音、風のムラ、熱がたまりやすい場所の問題が出てきます。

さらに、1つの棚に多くの高性能な計算装置を詰め込むと、熱をいったん部屋全体に出してから空調で冷やす方法では効率が悪くなります。

そのため、AIデータセンターでは、空気で冷やす方法は残りつつも、熱をたくさん出す中心部品については、液体で冷やす方法へ移っていく可能性が高いです。

3.2 熱を出す部品の近くで液体を流して冷やす方法

これからのAIデータセンターで中心になりそうなのが、いわゆる直接液体冷却です

この方法では、AI計算を担う部品のすぐ近くに、熱を受け取る板を置きます。その板の中に冷却液を流し、部品から出た熱を直接受け取ります。

この方式が有力だと考えられる理由は3つあります。

第一に、熱を出す場所のすぐ近くで冷やせるため、空気を使うより効率的です。

第二に、機械全体を液体に沈める方法ほど大きく運用を変えなくても導入できます。既存のサーバーや棚の考え方に近いため、現実的に広げやすい方法です。

第三に、比較的高い温度の水で熱を回収できれば、冷却に使う電力を減らしたり、出た熱を別の用途に使ったりしやすくなります。

AI向けの最新システムでは、すでに液体で冷やすことを前提にした設計が増えています。これは、AI半導体の高密度化が、冷却方式そのものを変えつつあることを示しています。

この方式では、熱を受け取る板、冷却液を配る装置、ポンプ、熱を逃がす装置、配管、接続部品、漏れを見つけるセンサー、制御ソフトが必要になります。つまり、液体で冷やす仕組みは、1つの部品ではなく、全体で成り立つ仕組みです。

3.3 冷却液を配る装置の重要性

液体で冷やすデータセンターでは、冷却液を安全に、安定して、必要な場所へ届ける装置が重要になります。

冷却液を配る装置、いわゆる冷却液分配装置は、サーバー側の冷却の仕組みと、建物側の冷却設備をつなぐ役割を持ちます。冷却液をどれくらい流すか、温度をどう保つか、圧力をどう管理するか、故障したときにどう止めるか、保守しやすいかが重要になります。

この装置の設計が不十分であれば、AI計算部品の温度が安定しません。
ポンプの信頼性が低ければ、システム全体が止まるリスクがあります。
熱を逃がす能力が足りなければ、建物側の設備に負担がかかります。センサーが不十分であれば、液体の漏れ、詰まり、流量不足、冷却液の劣化に気づくのが遅れます。

AIデータセンターでは、棚ごと、列ごと、部屋ごとに液体冷却が広がっていきます。そのため、冷却液を配る装置は、データセンター設計の中心部品になっていきます

3.4 棚の後ろで熱い空気を冷やす方法

棚の後ろに熱を受け取る装置を置き、サーバーから出る熱い空気をその場で冷やす方法もあります。

これは、空気で冷やす方法と液体で冷やす方法の中間のような技術です。半導体そのものに直接液体を流すわけではありませんが、棚の後ろで熱を受け取ることで、部屋全体の空調負荷を小さくできます。

この方法の利点は、既存のデータセンターにも比較的導入しやすいことです。
すべてのサーバーを液体冷却対応に置き換える必要がないため、段階的な高密度化に向いています。

一方で、熱を出す部品のすぐそばで冷やす方式に比べると、非常に高密度なAI設備への対応力には限界があります。

したがって、この方式は、既存施設を延命する場合や、一部だけ高密度化する場合に有効です。

3.5 機械を冷却液に沈める方法

機械を冷却液に沈めて冷やす方法もあります。
この方法では、サーバーや電子部品を、電気を通しにくい冷却液の中に入れます。液体に直接触れるため、空気よりも効率よく熱を逃がせます。

この方式には、液体が液体のまま熱を運ぶ方法と、液体が熱で蒸発し、また冷えて液体に戻る方法があります。

機械を液体に沈める方法は、高密度化、省スペース化、ファンの電力削減という面で魅力があります。一方で、課題もあります。

機械を液体に沈めると、部品交換や保守のやり方が大きく変わります。故障したときの作業、保証、消防や安全のルール、液体の交換、廃液処理、作業者の教育などが必要になります。既存のデータセンターに後から導入する場合には、設備変更の負担も大きくなります。

そのため、この方式は有望ではありますが、短期的にすべてのAIデータセンターへ広がるとは考えにくいです。
まずは、新しく作る専用施設や、特に高い計算能力が必要な場所から広がると考えられます。

3.6 液体が蒸発する力を使う冷却

液体が蒸発するときには、多くの熱を奪います。この性質を使って冷やす方法があります。
冷却液が熱を受け取って蒸発し、その後、冷やされて再び液体に戻る仕組みです。

ただし、この方法では、どのような冷却液を使うかが大きな課題になります。高い冷却性能が求められる一方で、冷却液の安全性、環境への影響、長期的な供給安定性も重要になります。

この点は、後ほど冷却液の論点として整理します。

4. 冷却液の論点

4.1 冷却液は、ただの液体ではない

AIデータセンターで使う冷却液は、単なる消耗品ではありません。

冷却液は、どれだけ熱を運べるか、漏れたときに危険ではないか、電気を通しやすいか、部品を傷めないか、サビを起こさないか、詰まりを起こさないか、微生物が増えないか、ポンプで流しやすいか、燃えにくいか、環境ルールに合っているか、捨てやすいか、長く安定して手に入るか、保守しやすいかを左右します。

熱を出す部品の近くで液体を流して冷やす方法では、水、または水に別の液体を混ぜたものがよく使われます。水は熱を運ぶ力が高く、価格も比較的安いです。
一方で、水は電気を通す可能性があり、サビ、汚れ、詰まり、微生物、漏れたときの影響に注意が必要です。

機械を冷却液に沈める方法では、電気を通しにくい液体が使われます。
この液体は、電子機器を液体に入れても短絡しにくいという利点があります。
しかし、液体の粘り気、部品との相性、材料の劣化、火災安全、廃棄、価格、供給の安定性などの課題があります。

つまり、冷却液はただの液体ではありません。
AIデータセンターの安全性と信頼性を決める重要な材料です。

4.2 水を使う冷却液

水を使う冷却液は、熱を出す部品の近くで冷やす方式において中心的な選択肢です。
水は熱を運ぶ力が高く、安価で、扱いやすいからです。
水に別の液体を混ぜることで、凍りにくくしたり、サビを抑えたりすることもできます。

ただし、水を使う場合には、注意すべき点があります。

第一に、部品との相性です。熱を受け取る板、配管、接続部品、ポンプ、熱を逃がす装置、ゴムや樹脂の部品が、冷却液と合っていなければ、サビ、溶け出し、詰まり、漏れが起こります。

第二に、水の質の管理です。水の硬さ、電気の通しやすさ、酸性・アルカリ性、酸素の量、微生物、細かな粒子を管理しなければ、サビや詰まりが発生します。

第三に、漏れを見つける仕組みです。水を使う以上、漏れたときのリスクがあります。そのため、接続部品の品質、センサー、自動停止の仕組み、二重の安全設計が重要になります。

第四に、保守のしやすさです。冷却液をいつ交換するのか。添加剤が劣化していないか。フィルターをいつ交換するのか。液体を補充するのか。廃液をどう処理するのか。こうした運用をあらかじめ決めておく必要があります。

水を使う冷却液は、安くて高性能です。
しかし、実際にはかなり丁寧な管理が必要です。

4.3 電気を通しにくい冷却液

機械を液体に沈める方式などでは、電気を通しにくい冷却液が使われます。
この液体の最大の利点は、電子機器と一緒に使いやすいことです。
万が一液体が機械に触れても、すぐにショートしにくいからです。

しかし、この液体にも難しさがあります。

水よりも熱を運ぶ力が弱い場合があります。粘り気が強ければ、ポンプで流すために余分な力が必要になります。
材料との相性が悪ければ、ケーブル、樹脂、ゴム、シール材が膨らんだり、傷んだりする可能性があります。
液体そのものが高ければ、最初に入れる費用や補充費用も大きくなります。燃えにくさや、捨てるときの環境負荷も重要です。

そのため、冷却液を選ぶときには、単に「よく冷えるか」だけでなく、安全性、環境への影響、部品との相性、長期的な供給、保守のしやすさまで見る必要があります。

4.4 環境に残りやすい化学物質の問題

冷却液の中でも、特に重要なのが、環境中に長く残りやすい化学物質の問題です。

これまで、高い冷却性能を持つ液体の中には、フッ素を含む化学物質が使われることがありました。しかし、こうした物質の中には、自然界で分解されにくく、環境や健康への影響が問題視されているものがあります。

大手化学メーカーの中には、こうした化学物質の製造から撤退する動きもあります。これは、データセンター冷却液の世界にも大きな影響を与えます。特に、液体が蒸発して熱を運ぶ方式や、機械を液体に沈める方式では、冷却液の供給や規制への対応が重要になります。

今後の冷却液開発では、よく冷えることに加えて、環境に残りにくいこと、温暖化への影響が小さいこと、毒性が低いこと、部品を傷めないこと、長く安定して使えること、捨てやすいことが求められます。

冷却液メーカーにとっては、単に熱を運ぶ性能を高めるだけではなく、環境ルールに耐えられる化学設計が競争力になります。

5.第二部の結論

第二部では、AIデータセンターの冷却をめぐる政策、業界ルール、冷却技術、冷却液の論点を整理しました。

まず、データセンター冷却は、もはや企業だけの技術判断ではなく、社会のルールの対象になりつつあります。
欧州では、電気や水の使い方を見える化し、熱の再利用も含めて、将来的には格付けや基準づくりへ進もうとしています。
日本でも、電気の使い方を効率化する流れが進んでいます。
米国では、高密度のデータセンターを冷やす技術そのものを伸ばそうとしています。

また、冷却技術は、空気で冷やす方法から、液体で直接冷やす方法へと重心が移りつつあります。
液体で冷やす方法は、熱を効率よく回収できる一方で、配管、ポンプ、接続部品、漏れの検知、保守体制が必要になります。

さらに、冷却液はただの液体ではありません。
よく冷えるかだけでなく、環境への影響、部品との相性、漏れたときの安全性、長く安定して使えるかが重要になります。

つまり、AIデータセンターの冷却は、装置、液体、電気、水、熱、社会のルールが一体となった大きな仕組みへ変わっています。

第三部では、さらに一歩進めて、冷却がどのようにソフトウェアと結びつき、産業構造を変えていくのかを見ていきます。そして最後に、AI時代における冷却技術の意味を改めて整理します。

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