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MIT発のスタートアップFerveretが、原子力発電所の冷却技術を応用したデータセンター向け冷却システムを開発しています。共同創業者のReza Azizian氏（MIT元ポスドク）とMatteo Bucci教授（MIT原子力工学）は、原子炉で使われる「サブクール沸騰」と呼ばれるプロセスをサーバー冷却に転用しました。AIモデルの訓練・推論に使われるデータセンターでは、現在も電力の約3分の1が冷却に消費されており、この非効率性の解消が急務となっています。
Ferveretの「Adaptive Phase Cooling（APC）」は、サーバーを専用の低沸点液体に浸漬し、チップ表面で微細な気泡を生成・急速に再凝縮させることで熱伝達を加速させます。従来の液浸冷却と異なり、気泡が小さく頻繁に離脱するため、チップ表面の再湿潤サイクルが高速化します。さらに有害なPFAS（永遠の化学物質）を含まない液体を使用し、水の消費量はゼロです。
UCLAとの共同研究では、最先端の液冷システムと比較して計算電力効率が15%向上することが確認されました。Ferveretの電力制御ソフトウェアと組み合わせることで、同じ電力量からAIモデルが生成するトークン数を35%増加させることが可能です。現在、データセンター運営大手のCleanSpark、Switch、AIアクセラレータ企業のFuriosaAIと試験を進めています。
同社の冷却システムはモジュール式の小型ボックスとして提供され、既存のデータセンターインフラに容易に組み込めます。従来の液浸冷却がサーバーを大型タンクに沈める方式であるのに対し、Ferveretはラックマウント型を採用し、導入やメンテナンスを簡素化しました。制御ソフトウェアが各サーバーの温度・圧力をリアルタイムで監視し、運転条件を最適化します。
水不要という特性は、再生可能エネルギーが豊富だが水資源に乏しい地域でのデータセンター建設を可能にします。Bucci教授は「太陽光が豊富な場所には水がないことが多い。水を使わない冷却技術があれば、アフリカや中東、アメリカの一部でもデータセンターを展開できる」と述べています。AIインフラの電力需要が急増するなか、Ferveretの技術は持続可能なデータセンター運営の鍵となる可能性があります。