Iceotope, AI 인프라의 한계를 시험하는 쿨링 시스템에 2,600만 달러의 시리즈 B 투자 유치

영국 기반의 액체 쿨링 전문업체인 Iceotope은 2,600만 달러의 시리즈 B 투자를 유치했습니다. 이는 전통적인 데이터 센터 쿨링 방법이 AI 인프라의 수요에 따라 고전적인 어려움을 겪고 있는 상황에서 이루어진 것입니다.

이번 투자 라운드는 Barclays Climate Ventures와 Two Seas Capital이 주도했으며, 기존 투자자들인 Edinv, ABC Impact, Northern Gritstone, 및 British Business Bank가 참여했습니다.

회사는 새로운 자본을 엔지니어링 및 제품 개발 확대, 특허 포트폴리오 성장, 및 AI 인프라 생태계 전반에 걸친 파트너십 강화에 사용할 계획입니다. 이번 투자는 산업이 중요한 변곡점에 도달한 시점에 이루어졌습니다. 점점 더 많은 전력을 소모하는 AI 가속기와 GPU 클러스터가 랙 밀도를 높여가면서 전통적인 공기 쿨링 시스템이 처리하기 어려운 수준으로 밀어붙이고 있습니다.

AI의 성장은 열 문제를引き起こ고 있다

생성적 AI의 빠른 확장은 컴퓨팅 파워만이 아닌 인프라에 대한 도전을 만들어냅니다. 현대의 AI 서버는 엄청난 양의 전기를 소모하며, 밀집된 GPU 배치에서 발생하는 열은 AI 데이터 센터를 확장하는 가장 큰 병목 현상 중 하나가 되었습니다.

산업 연구자들은 SemiAnalysis에서 액체 쿨링 AI 가속기 용량이 2년 내에 약 3GW에서 40GW로 성장할 것으로 예상합니다. 이는 하이퍼스케일러와 콜로케이션 제공업체가 AI 배포를 확대하면서 이루어질 것입니다.

Iceotope는 전통적인 쿨링 아키텍처가 실제적인 한계에 도달하고 있다고 믿습니다. 직접 칩 쿨링이 인기를 얻고 있지만, 회사는 프로세서만을 쿨링하는 것이 더 이상 충분하지 않다고 주장합니다. 다음 세대의 AI 시스템에서는 메모리, 저장소, 네트워킹, 전원 공급 구성 요소도 상당한 열 부하를 발생시킵니다.

이 문제는 하이퍼스케일 데이터 센터 외부에서 더 심각해집니다. AI 워크로드가 기업 환경 및 에지 배포로 이동함에 따라, 조직은 전문적인 쿨링 인프라가 없는 위치에서 고성능 시스템을 운영하는 문제에 직면합니다.

액체 쿨링에 대한 다른 접근

2005년 설립된 Iceotope는 초록 컴퓨팅 연구를 시작으로 AI 인프라, HPC 환경, 에지 컴퓨팅을 위한 정밀 액체 쿨링 전문업체로 발전했습니다.

프로세서에 부착된冷판만을 사용하는 대신, Iceotope는 “모든 것에 직접” 쿨링 접근 방식을 사용합니다. 회사의 시스템은 주요 열 발생 구성 요소를 포함하는 밀봉된 샤시 디자인을 통해 비전도성 유전체 유체를循環시킵니다.

회사는 이 설계가 인프라를 더 효율적으로 실행할 수 있도록 하며, 전통적인 공기 쿨링 시스템보다 물 소비와 전력 사용을 줄인다고 주장합니다. Iceotope는 또한 쿨링 시스템이 기업 배포, 산업 환경, 에지 위치와 같은 다양한 환경에서 작동하도록 설계되어 있음을 강조합니다.

회사의 기술은 에너지 사용을 최대 40% 및 물 소비를 최대 96%까지 줄일 수 있다고 합니다.

특허 및 생태계 파트너십

Iceotope의 전략의 주요 부분은 지적 재산과 생태계 통합에 있습니다. 회사는 최근 액체 쿨링 기술과 관련하여 200건 이상의 특허를 출원 및 등록했습니다. 이는 샤시 아키텍처, 유전체 유체 시스템, 랙 규모의 열 관리를 포함합니다.

Iceotope는 하드웨어 제조업체, 하이퍼스케일러, 인프라 제공업체와 파트너십을 구축했습니다. 최근 몇 년 동안, 회사의 기술은 Intel (INTC ), HPE, Giga Computing의 시스템과 함께展示되었습니다.

더 넓은 AI 인프라 시장은 성능뿐만 아니라 지속 가능성에 초점을 맞추고 있습니다. 이미 쿨링은 데이터 센터 에너지 소비의 상당한 부분을 차지하고 있으며, 운영자는 전력 사용과 물 사용을 줄이고 환경 목표를 달성하기 위해 압력을 받고 있습니다.

쿨링은 AI 인프라의 미래를 결정짓는 요소가 됩니다

AI 시스템이 계속 확장함에 따라 열 관리는 현대 컴퓨팅의 결정적인 엔지니어링 제약 중 하나가 됩니다. 미래의 AI 클러스터는 전통적인 기업 인프라보다 훨씬 더 많은 전력을 소모할 것으로 예상되며, 이는 서버, 네트워킹 장비, 가속기의 물리적 설계와 배치를 재고하는 산업을 강요할 것입니다.

이 변화는 하이퍼스케일 데이터 센터를 넘어서서 영향을 미칠 수 있습니다. 고급 쿨링 기술은 결국 AI 시스템이 작동할 수 있는 위치에 영향을 미칠 수 있습니다. 산업 현장, 병원, 텔레콤 인프라, 국방 환경, 에지 배포와 같은 전통적인 쿨링 시스템이 어려운 환경에서 고밀도 컴퓨팅을 가능하게 할 수 있습니다.

이 전환은 또한 AI 인프라의 경제를 재정의할 수 있습니다. 에너지 소비가 AI 채택과 함께 증가함에 따라, 쿨링의 효율성 개선은 운영 비용을 제어하고 물 사용을 줄이고 환경 목표를 달성하기 위해 점점 더 중요해질 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 열 관리는 백엔드 엔지니어링 문제에서 주요 경쟁 요소로 발전하여 AI 서비스를 제공하는 방법과 위치에 영향을 미칠 수 있습니다.