輝達稱其AI資料中心設計執行溫度更高，用水量大幅減少

公眾對資料中心的關注主要集中在水和能源消耗上，如今輝達宣稱其Rubin代全液冷資料中心參考設計“消除了大量電力消耗和幾乎全部用水”。然而，這並未解決圍繞AI資料中心的所有擔憂，包括建設期間的問題以及龐大設施的發電需求。此外，正如Gizmodo所指出的，輝達的博文沒有提及建造這種資料中心與使用效率較低的空氣冷卻系統的成本對比，但聲稱“每個為[Rubin]建設的雲服務商和資料中心運營商都在進行轉型”。

效率提升部分歸因於讓AI伺服器執行溫度更高，最高可達113華氏度（45攝氏度）。在最近的一份報告中，亞馬遜同樣強調了更高的耐熱性，作為其大部分採用空氣冷卻的資料中心提高效率的一部分。亞馬遜指出，透過提高伺服器耐受溫度，可以減少冷卻需求，從而降低能耗。這種趨勢表明，整個行業正在探索更高效的散熱方式，以應對AI計算帶來的巨大熱量挑戰。

在輝達的系統中，“熱量直接在晶片處捕獲，並透過在更高溫度下執行的液體迴路傳輸，使得戶外乾式冷卻器能夠在一年中的大部分時間有效散熱”，對環境空氣溫度具有更大的靈活性。這意味著資料中心可以部署在更廣泛的地區，而不必依賴水資源豐富的區域。傳統冷卻塔系統依賴水蒸發來散熱，每年每兆瓦消耗約260萬加侖的水，而輝達的設計幾乎完全消除了用水。輝達可持續發展負責人喬什·帕克表示，該參考設計將用水量“從傳統冷卻塔系統每年每兆瓦約260萬加侖降至接近零——減少高達100%”。這一數字令人印象深刻，但資料中心運營商仍需權衡初始投資和運營複雜性。此外，輝達的宣告並未涉及資料中心建設過程中的碳排放和資源消耗，也迴避了為這些設施供電所需的發電站建設問題。批評者認為，僅關注執行階段的用水和用電是不夠的，需全面評估生命週期影響。儘管如此，輝達的參考設計為行業提供了減少環境足跡的可能路徑，尤其是在水資源緊張的地區。隨著AI模型規模不斷擴大，資料中心能耗和用水問題將更加突出，創新的冷卻方案可能成為關鍵解決方案。