Iceotope 获得 2600 万美元 B 轮融资，人工智能基础设施推动冷却系统发展

总部位于英国的液体冷却专家 Iceotope 已经在 B 轮融资中获得了 2600 万美元的资金，这是因为对人工智能基础设施的需求继续给传统数据中心冷却方法带来压力。

本轮融资由巴克莱气候风险投资公司（Barclays Climate Ventures）和 Two Seas Capital 领投，现有投资者包括 Edinv、ABC Impact、Northern Gritstone 和英国商业银行（British Business Bank）等。

该公司表示，新资金将用于扩大工程和产品开发，增加专利组合，并加深与人工智能基础设施生态系统的合作伙伴关系。该资金的到来正值行业的关键时刻，因为日益耗能的 AI 加速器和 GPU 集群正在推动机架密度向传统空气冷却系统难以处理的水平发展。

人工智能的增长正在制造一个热问题

生成式人工智能的快速扩张已经创造了一个基础设施挑战，这个挑战远远超出了计算能力本身。现代 AI 服务器消耗了大量的电力，密集的 GPU 部署产生的热量已经成为扩展 AI 数据中心的最大瓶颈之一。

行业研究人员 SemiAnalysis 预测，液体冷却的 AI 加速器容量可能在两年内从大约 3GW 增加到 40GW，因为超大规模数据中心和冷站提供商扩大了 AI 部署。

Iceotope 认为，传统的冷却架构已经接近其实际极限。虽然直接到芯片的液体冷却已经获得了关注，但该公司认为，只冷却处理器对于下一代 AI 系统已经不够了，因为内存、存储、网络和电源传输组件也会产生大量的热量。

这个挑战在超大规模数据中心以外变得更加明显。随着 AI 工作负载越来越多地转移到企业环境和边缘部署，组织面临着在缺乏专用冷却基础设施的位置运行高性能系统的问题。

一种不同的液体冷却方法

Iceotope 于 2005 年成立，最初是一个专注于“绿色计算”的研究型创业公司，后来演变成一个专门从事人工智能基础设施、高速计算环境和边缘计算的精密液体冷却专家。

与仅依赖附着在处理器上的冷板不同，Iceotope 使用一种“直接到一切”的冷却方法。其系统通过密封的机箱设计循环非导电介电流体，冷却服务器内部的所有主要热产生组件。

该公司表示，这种设计使基础设施能够更高效地运行，同时减少水的消耗和整体能耗，与传统的空气冷却系统相比。Iceotope 还强调，其冷却系统的设计可以在各种环境中运行，包括企业部署、工业环境和边缘位置，在这些地方，热管理尤其具有挑战性。

根据该公司的说法，其技术可以将能耗降低多达 40%，将水的消耗降低多达 96%，与传统的冷却方法相比。

专利和生态系统合作伙伴关系

Iceotope 的战略的一个重要部分是围绕知识产权和生态系统集成。该公司最近宣布，已经获得了 200 多项与液体冷却技术相关的授权和待批专利，包括机箱架构、介电流体系统和机架级热管理。

Iceotope 还一直在与硬件制造商、超大规模数据中心提供商和基础设施提供商建立合作伙伴关系。近年来，其技术已经与英特尔、惠普和 Giga Computing 等公司的系统一起展示。

更广泛的人工智能基础设施市场正日益关注可持续性和性能。冷却已经占据了数据中心能耗的重要份额，运营商正在努力降低电力消耗和水的需求，因为人工智能部署在全球范围内扩展。

冷却成为人工智能基础设施未来发展的基础

随着人工智能系统的不断扩展，热管理正在日益成为现代计算的决定性工程约束。未来的人工智能集群预计将比传统的企业基础设施消耗更大量的电力，这将迫使行业重新考虑服务器、网络设备和加速器的物理设计和部署。

这可能会对超大规模数据中心以外的领域产生深远的影响。先进的冷却技术可能最终会影响人工智能系统可以运行的位置，使得高密度计算在以前由于热量、噪音或电力限制而不切实际的环境中成为可能。这包括工业场所、医院、电信基础设施、国防环境和边缘部署，在这些地方，传统的冷却系统难以维护。

这种转变还可能重塑人工智能基础设施的经济。随着人工智能的采用而增加的能耗，冷却的效率改进可能会变得越来越重要，以控制运营成本、减少水的消耗和满足环境目标。随着时间的推移，热管理可能会从一个后端工程问题演变成一个主要的竞争因素，影响人工智能服务的交付方式和地点。