Skysčio aušinimas dirbtinio intelekto duomenų centruose: panardinimas, šaltnešiai, PFAS problemos ir pakartotinis šilumos panaudojimas

Santrauka:Duomenų centrai įkaista vis labiau, nes dirbtinio intelekto darbo krūviai padidina lustų galią ir „tiesiog pūsti daugiau oro“ vis dažniau nepakanka. Štai kodėl pramonė pereina prie skysčio aušinimo – nuo šaltų plokščių ir mikrofluidinių kanalų prie pilnai įrengtų „dušų“ ir panardinamųjų vonių – kad serveriai būtų stabilūs, sumažintos aušinimui sunaudojamos energijos sąnaudos ir (kai kuriais atvejais) pakartotinai panaudota perteklinė šiluma.

Tačiau aušinimo sprendimas turi savų kompromisų: cheminių medžiagų pasirinkimas (įskaitant susirūpinimą dėl PFAS turinčių šaltnešių), saugumas, kaina ir rizika, kad efektyvumo padidėjimas tiesiog leis dar labiau padidinti skaičiavimo apimtį.

Kodėl vėsinimas staiga tapo toks svarbus

Jei norite vienos priežasties:galios tankis.

Šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos naudoja lentynas, prikrautas didelio našumo greitintuvų, kurie:

sunaudoja daug daugiau energijos nei bendrosios paskirties procesoriai
generuoti šilumą mažesniuose fiziniuose plotuose
dažnai veikia beveik ties našumo ribomis

Dėl to aušinimas yra pirmos eilės apribojimas. Kai aušinimas sugenda, gali sugesti visas objektas.

BBC pateikia realaus pasaulio pavyzdį: aušinimo sistemos gedimas JAV sutrikdė „CME Group“ finansinės prekybos technologijų veikimą, po incidento suaktyvindamas papildomus aušinimo pajėgumus.

Oro aušinimo problema: fizika ir mažėjanti grąža

Oro aušinimas yra paprastas ir įprastas, tačiau jis sunkiai veikia, kai:

šiluma sutelkta mažame plote
reikia greitai ir nuosekliai pašalinti šilumą
ventiliatoriaus galia ir oro srauto valdymas pradeda eikvoti reikšmingą energijos dalį

Tam tikru momentu jūs nebe „aušinate drožles“ – pastato viduje „veikiate vėjo tunelį“.

Ką iš tikrųjų reiškia aušinimas skysčiu (tai ne viena technologija)

„Skysčio aušinimas“ yra metodų grupė:

1) Tiesioginis aušinimas ant lusto / šaltos plokštės

Skysčio kilpa teka per plokštelę, pritvirtintą prie karščiausių komponentų.

Privalumai:

efektyvus šilumos šalinimas šaltinyje
brandūs inžineriniai modeliai

Minusai:

vis dar reikalauja kruopštaus santechnikos ir nuotėkių valdymo

2) Purškimo/dušavimo vėsinimas

BBC aprašo dizainus, kuriuose skystis laša arba liejasi ant komponentų.

Privalumai:

gali aušinti kelis komponentus, ne tik lustus
potencialiai sumažina didelių ventiliatorių poreikį

Minusai:

kelia klausimų apie skysčių chemiją, suderinamumą ir priežiūrą

3) Panardinimo aušinimas („vonelės“)

Serveriai (arba komponentai) yra panardinami į cirkuliuojantį dielektrinį skystį, kuris išskiria šilumą.

Privalumai:

didelis šiluminis našumas
gali užtikrinti nuoseklesnį veikimą esant didelei apkrovai

Minusai:

Aparatinė įranga turi būti suprojektuota / patvirtinta panardinimo būdui
eksploataciniai pakeitimai (aptarnavimas, dalių keitimas)

4) Dvifazis aušinimas (skysčio → dujų fazės pasikeitimas)

Šaldymo agentas garuoja, sugerdamas šilumą, o tai gali būti labai efektyvu.

Privalumai:

stiprus aušinimo našumas

Minusai:

priklauso nuo šaltnešių; kai kurie gali kelti susirūpinimą dėl klimato ar saugos

Chemijos kompromisas: PFAS ir šaltnešiai

Viena iš nepakankamai aptartų duomenų centro aušinimo dalių yra cheminių medžiagų pasirinkimas.

BBC pažymi:

Kai kuriose dviejų fazių sistemose naudojami šaltnešiai, kuriuose gali būti PFAS.
kai kurie šaltnešiai gali būti stiprios šiltnamio efektą sukeliančios dujos
kai kuriuose projektuose kyla susirūpinimas dėl garų išsiskyrimo saugos
Kai kurios įmonės pereina prie alternatyvų be PFAS

Net ir tada, kai sistema suprojektuota atsakingai, galioja paprasta tiesa:

Jei technologiją pritaikysite tūkstančiams objektų, maži nuotėkio rodikliai taps dideliais aplinkosauginiais skaičiais

Uždaro ciklo vanduo: kodėl tai svarbu bendruomenėms

Duomenų centrai kelia vis didesnį ginčų dėl to, kad daugelis jų naudoja:

dideli elektros energijos kiekiai
didelis vandens kiekis (priklausomai nuo aušinimo konstrukcijos)

Kai kuriuose skysto aušinimo modeliuose uždaroje kilpoje naudojamas vanduo, kad aušintų alyvos pagrindu pagamintą dielektrinį skystį, taip sumažinant nuolatinį vandens sunaudojimą.

Tai politiškai aktualu. Vietos gyventojų opozicija dažnai formuojasi dėl klausimo „kodėl mūsų tinklas / vanduo turėtų tarnauti kažkieno kito dirbtiniam intelektui?“.

Vėsinimo technologijos tampa socialinės veiklos licencijos dalimi.

Šilumos perteklius yra galimybė – bet tik tuo atveju, jei kas nors gali jį panaudoti

BBC mini klientą, kuris planuoja naudoti serverio šilumos perteklių:

svečių kambariai
skalbykla
baseinas

Konceptualiai tai teisinga kryptis: kompiuterija elektrą paverčia šiluma, todėl pakartotinis naudojimas gali pagerinti bendrą efektyvumą.

Tačiau šilumos pakartotinio panaudojimo mastelio keitimas yra sudėtingas, nes tam reikia:

netoliese esantis šilumos klientas (pastatai, baseinai, centralizuoto šilumos tiekimo tinklai)
pastovus paklausos suderinimas
infrastruktūros investicijos

Taigi, tai daug žadanti, bet ne automatiška.

Gilesnė rizika: efektyvumas gali padidinti bendrą paklausą

Yra klasikinis atsigavimo efektas:

Kai kažkas tampa pigesnis arba efektyvesnis, žmonės to daro daugiau

Jei skystasis aušinimas smarkiai sumažins aušinimo energiją, rinka gali reaguoti:

statyti daugiau duomenų centrų
eksploatuojant didesnius modelius
stipriau spaudžiant aparatinę įrangą

Taigi, vėsinimo patobulinimai yra vertingi, tačiau jie negarantuoja mažesnio bendro poveikio aplinkai, nebent jie derinami su:

anglies dioksido požiūriu sąmoninga tinklo strategija
energijos vartojimo skaidrumas
paskatos sumažinti bendrą pėdsaką

Ką žiūrėti toliau

Kuris aušinimo būdas tampa dominuojančiu(šaltos plokštės, panardinamosios ir dvifazės) pagal darbo krūvio tipą.
Reglamentai ir standartaiapie šaldymo agentus ir PFAS.
Bendruomenės pasipriešinimasar vėsinimo inovacijos mažina vietos poveikį vandeniui ir triukšmui.
Šilumos pakartotinio panaudojimo projektaipereinant nuo bandomųjų prie kartojamų diegimų.
Dirbtinio intelekto skaidrumaskaip pažymi BBC, tyrėjai ragina aiškiau teikti ataskaitas apie energijos suvartojimą pagal modelį / produktą.

Esmė

Aušinimas tampa „paslėpta infrastruktūra“, kuri lemia, kaip greitai dirbtinis intelektas gali plėstis.

Skysčio aušinimas gali sumažinti aušinimo energiją ir padidinti našumą, tačiau jis taip pat kelia naujų klausimų apie cheminę saugą, poveikį klimatui ir tai, ar efektyvumo padidėjimas naudojamas siekiant sumažinti aplinkosauginį pėdsaką, ar tiesiog paspartinti skaičiavimo augimą.

Šaltiniai

BBC naujienos (verslo technologijos):https://www.bbc.com/news/articles/cp8zd176516o?at_medium=RSS&at_campaign=rss

Document Title
Liquid cooling for AI data centres: immersion, refrigerants, PFAS concerns, and waste-heat reuse	Skysčio aušinimas dirbtinio intelekto duomenų centruose: panardinimas, šaltnešiai, PFAS problemos ir pakartotinis šilumos panaudojimas

AI workloads are pushing data-centre chips to higher power density, making liquid cooling essential. Here’s how immersion/spray systems work and the key trade-offs.	Dėl dirbtinio intelekto darbo krūvio duomenų centrų lustai tampa galingesni, todėl būtinas aušinimas skysčiu. Štai kaip veikia panardinimo/purškimo sistemos ir kokie yra pagrindiniai kompromisai.
Title Attribute
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Peržiūrėti visus administratoriaus įrašus
Why Excel won’t die: network effects, governance gaps, and the AI-era spreadsheet problem	Kodėl „Excel“ nemirs: tinklo efektai, valdymo spragos ir dirbtinio intelekto eros skaičiuoklių problema
Can technology fix fashion sizing? The real issue is incentives, not measurements	Ar technologijos gali išspręsti mados dydžių klausimą? Tikroji problema yra paskatos, o ne matavimai
Page Content
Liquid cooling for AI data centres: immersion, refrigerants, PFAS concerns, and waste-heat reuse	Skysčio aušinimas dirbtinio intelekto duomenų centruose: panardinimas, šaltnešiai, PFAS problemos ir pakartotinis šilumos panaudojimas
Nature
Climate
Liquid cooling is becoming the bottleneck tech for AI data centres	Skysčio aušinimas tampa dirbtinio intelekto duomenų centrų kliūtimi
/
Technology
/ By
Admin
Summary:
Data centres are running hotter as AI workloads push chips to higher power levels, and “just blow more air” is increasingly not enough. That’s why the industry is moving toward liquid cooling — from cold plates and microfluidic channels to full-on “showers” and immersion baths — to keep servers stable, cut energy used for cooling, and (in some cases) reuse waste heat.	Duomenų centrai įkaista vis labiau, nes dirbtinio intelekto darbo krūviai padidina lustų galią ir „tiesiog pūsti daugiau oro“ vis dažniau nepakanka. Štai kodėl pramonė pereina prie skysčio aušinimo – nuo šaltų plokščių ir mikrofluidinių kanalų prie pilnai įrengtų „dušų“ ir panardinamųjų vonių – kad serveriai būtų stabilūs, sumažintos aušinimui sunaudojamos energijos sąnaudos ir (kai kuriais atvejais) pakartotinai panaudota perteklinė šiluma.
But the cooling fix comes with its own trade-offs: chemical choices (including concerns about PFAS-containing refrigerants), safety, cost, and the risk that efficiency gains simply enable even more compute growth.	Tačiau aušinimo sprendimas turi savų kompromisų: cheminių medžiagų pasirinkimas (įskaitant susirūpinimą dėl PFAS turinčių šaltnešių), saugumas, kaina ir rizika, kad efektyvumo padidėjimas tiesiog leis dar labiau padidinti skaičiavimo apimtį.
Why cooling suddenly matters so much	Kodėl vėsinimas staiga tapo toks svarbus
If you want a single reason:	Jei norite vienos priežasties:
power density
.
Modern AI systems use racks packed with high-performance accelerators that:	Šiuolaikinės dirbtinio intelekto sistemos naudoja lentynas, prikrautas didelio našumo greitintuvų, kurie:
draw far more power than general-purpose CPUs	sunaudoja daug daugiau energijos nei bendrosios paskirties procesoriai
generate heat in smaller physical footprints	generuoti šilumą mažesniuose fiziniuose plotuose
are often run close to performance limits	dažnai veikia beveik ties našumo ribomis
That makes cooling a first-order constraint. When cooling fails, the whole facility can fail.	Dėl to aušinimas yra pirmos eilės apribojimas. Kai aušinimas sugenda, gali sugesti visas objektas.
The BBC points to a real-world example: a cooling system failure in the US that disrupted financial trading technology at CME Group, triggering additional cooling capacity after the incident.	BBC pateikia realaus pasaulio pavyzdį: aušinimo sistemos gedimas JAV sutrikdė „CME Group“ finansinės prekybos technologijų veikimą, po incidento suaktyvindamas papildomus aušinimo pajėgumus.
Air cooling’s problem: physics and diminishing returns	Oro aušinimo problema: fizika ir mažėjanti grąža
Air cooling is simple and familiar, but it struggles when:	Oro aušinimas yra paprastas ir įprastas, tačiau jis sunkiai veikia, kai:
heat is concentrated in a small area
you need to remove heat quickly and consistently	reikia greitai ir nuosekliai pašalinti šilumą
fan power and airflow management start consuming a meaningful share of energy	ventiliatoriaus galia ir oro srauto valdymas pradeda eikvoti reikšmingą energijos dalį
At some point, you’re not “cooling the chips” — you’re “running a wind tunnel” inside the building.	Tam tikru momentu jūs nebe „aušinate drožles“ – pastato viduje „veikiate vėjo tunelį“.
What liquid cooling actually means (it’s not one technology)	Ką iš tikrųjų reiškia aušinimas skysčiu (tai ne viena technologija)
“Liquid cooling” is a family of approaches:	„Skysčio aušinimas“ yra metodų grupė:
1) Direct-to-chip / cold plate cooling	1) Tiesioginis aušinimas ant lusto / šaltos plokštės
A liquid loop runs through a plate attached to the hottest components.	Skysčio kilpa teka per plokštelę, pritvirtintą prie karščiausių komponentų.
Pros:
efficient heat removal at the source	efektyvus šilumos šalinimas šaltinyje
mature engineering patterns	brandūs inžineriniai modeliai
Cons:
still requires careful plumbing and leak management	vis dar reikalauja kruopštaus santechnikos ir nuotėkių valdymo
2) Spray/shower cooling	2) Purškimo/dušavimo vėsinimas
The BBC describes designs where fluid trickles or showers onto components.	BBC aprašo dizainus, kuriuose skystis laša arba liejasi ant komponentų.
can cool multiple components, not only chips	gali aušinti kelis komponentus, ne tik lustus
potentially reduces the need for large fans	potencialiai sumažina didelių ventiliatorių poreikį
raises questions about fluid chemistry, compatibility, and maintenance	kelia klausimų apie skysčių chemiją, suderinamumą ir priežiūrą
3) Immersion cooling (“baths”)	3) Panardinimo aušinimas („vonelės“)
Servers (or components) are immersed in a circulating dielectric fluid that carries heat away.	Serveriai (arba komponentai) yra panardinami į cirkuliuojantį dielektrinį skystį, kuris išskiria šilumą.
high thermal performance
can enable more consistent operation at high load	gali užtikrinti nuoseklesnį veikimą esant didelei apkrovai
hardware must be designed/validated for immersion	Aparatinė įranga turi būti suprojektuota / patvirtinta panardinimo būdui
operational changes (servicing, swapping parts)	eksploataciniai pakeitimai (aptarnavimas, dalių keitimas)
4) Two-phase cooling (liquid → gas phase change)	4) Dvifazis aušinimas (skysčio → dujų fazės pasikeitimas)
A refrigerant evaporates as it absorbs heat, which can be very effective.	Šaldymo agentas garuoja, sugerdamas šilumą, o tai gali būti labai efektyvu.
strong cooling performance
depends on refrigerants; some may have climate or safety concerns	priklauso nuo šaltnešių; kai kurie gali kelti susirūpinimą dėl klimato ar saugos
The chemistry trade-off: PFAS and refrigerants	Chemijos kompromisas: PFAS ir šaltnešiai
One of the under-discussed parts of data-centre cooling is chemical choice.	Viena iš nepakankamai aptartų duomenų centro aušinimo dalių yra cheminių medžiagų pasirinkimas.
The BBC notes:
some two-phase systems use refrigerants that can contain PFAS	Kai kuriose dviejų fazių sistemose naudojami šaltnešiai, kuriuose gali būti PFAS.
some refrigerants can be potent greenhouse gases	kai kurie šaltnešiai gali būti stiprios šiltnamio efektą sukeliančios dujos
there are safety concerns about vapours escaping in some designs	kai kuriuose projektuose kyla susirūpinimas dėl garų išsiskyrimo saugos
some companies are switching to PFAS-free alternatives	Kai kurios įmonės pereina prie alternatyvų be PFAS
Even when a system is engineered responsibly, a simple truth applies:	Net ir tada, kai sistema suprojektuota atsakingai, galioja paprasta tiesa:
if you scale a technology to thousands of sites, small leakage rates become big environmental numbers	Jei technologiją pritaikysite tūkstančiams objektų, maži nuotėkio rodikliai taps dideliais aplinkosauginiais skaičiais
Closed-loop water: why it matters to communities	Uždaro ciklo vanduo: kodėl tai svarbu bendruomenėms
Data centres are increasingly controversial because many consume:	Duomenų centrai kelia vis didesnį ginčų dėl to, kad daugelis jų naudoja:
large amounts of electricity	dideli elektros energijos kiekiai
significant water (depending on cooling design)	didelis vandens kiekis (priklausomai nuo aušinimo konstrukcijos)
Some liquid cooling designs use water in a closed loop to cool an oil-based dielectric fluid, reducing ongoing water draw.	Kai kuriuose skysto aušinimo modeliuose uždaroje kilpoje naudojamas vanduo, kad aušintų alyvos pagrindu pagamintą dielektrinį skystį, taip sumažinant nuolatinį vandens sunaudojimą.
That’s politically relevant. Local opposition often forms around “why should our grid/water serve someone else’s AI?”	Tai politiškai aktualu. Vietos gyventojų opozicija dažnai formuojasi dėl klausimo „kodėl mūsų tinklas / vanduo turėtų tarnauti kažkieno kito dirbtiniam intelektui?“.
Cooling technology becomes part of the social license to operate.	Vėsinimo technologijos tampa socialinės veiklos licencijos dalimi.
Waste heat is an opportunity — but only if someone can use it	Šilumos perteklius yra galimybė – bet tik tuo atveju, jei kas nors gali jį panaudoti
The BBC mentions a customer planning to use server waste heat for:	BBC mini klientą, kuris planuoja naudoti serverio šilumos perteklių:
guest rooms
laundry
a swimming pool
This is the right direction conceptually: computing turns electricity into heat, so reuse can improve overall efficiency.	Konceptualiai tai teisinga kryptis: kompiuterija elektrą paverčia šiluma, todėl pakartotinis naudojimas gali pagerinti bendrą efektyvumą.
But scaling heat reuse is hard because it requires:	Tačiau šilumos pakartotinio panaudojimo mastelio keitimas yra sudėtingas, nes tam reikia:
a nearby heat customer (buildings, pools, district heat networks)	netoliese esantis šilumos klientas (pastatai, baseinai, centralizuoto šilumos tiekimo tinklai)
steady demand alignment
infrastructure investment
So it’s promising, but not automatic.	Taigi, tai daug žadanti, bet ne automatiška.
The deeper risk: efficiency can increase total demand	Gilesnė rizika: efektyvumas gali padidinti bendrą paklausą
There’s a classic rebound effect:	Yra klasikinis atsigavimo efektas:
when something becomes cheaper or more efficient, people do more of it	Kai kažkas tampa pigesnis arba efektyvesnis, žmonės to daro daugiau
If liquid cooling cuts cooling energy dramatically, the market may respond by:	Jei skystasis aušinimas smarkiai sumažins aušinimo energiją, rinka gali reaguoti:
building more data centres	statyti daugiau duomenų centrų
running bigger models	eksploatuojant didesnius modelius
pushing hardware harder	stipriau spaudžiant aparatinę įrangą
So cooling improvements are valuable — but they don’t guarantee lower total environmental impact unless paired with:	Taigi, vėsinimo patobulinimai yra vertingi, tačiau jie negarantuoja mažesnio bendro poveikio aplinkai, nebent jie derinami su:
carbon-aware grid strategy	anglies dioksido požiūriu sąmoninga tinklo strategija
transparency on energy use
incentives to reduce total footprint	paskatos sumažinti bendrą pėdsaką
What to watch next
Which cooling approach becomes dominant	Kuris aušinimo būdas tampa dominuojančiu
(cold plates vs immersion vs two-phase) by workload type.	(šaltos plokštės, panardinamosios ir dvifazės) pagal darbo krūvio tipą.
Regulation and standards
around refrigerants and PFAS.
Community pushback
: whether cooling innovations reduce local water and noise impacts.	ar vėsinimo inovacijos mažina vietos poveikį vandeniui ir triukšmui.
Heat reuse projects	Šilumos pakartotinio panaudojimo projektai
moving from pilots to repeatable deployments.	pereinant nuo bandomųjų prie kartojamų diegimų.
AI transparency
: as the BBC notes, researchers are calling for clearer reporting of energy use by model/product.	kaip pažymi BBC, tyrėjai ragina aiškiau teikti ataskaitas apie energijos suvartojimą pagal modelį / produktą.
Bottom line
Cooling is becoming the “hidden infrastructure” that decides how fast AI can scale.	Aušinimas tampa „paslėpta infrastruktūra“, kuri lemia, kaip greitai dirbtinis intelektas gali plėstis.
Liquid cooling can reduce cooling energy and unlock higher performance, but it also introduces new questions about chemical safety, climate impact, and whether efficiency gains are used to shrink footprints or simply accelerate compute growth.	Skysčio aušinimas gali sumažinti aušinimo energiją ir padidinti našumą, tačiau jis taip pat kelia naujų klausimų apie cheminę saugą, poveikį klimatui ir tai, ar efektyvumo padidėjimas naudojamas siekiant sumažinti aplinkosauginį pėdsaką, ar tiesiog paspartinti skaičiavimo augimą.
Sources
BBC News (Technology of Business):	BBC naujienos (verslo technologijos):
https://www.bbc.com/news/articles/cp8zd176516o?at_medium=RSS&at_campaign=rss	https://www.bbc.com/news/articles/cp8zd176516o?at_medium=RSS&at_campaign=rss
←
Previous Post
Next Post
→
oEmbed (JSON)
oEmbed (XML)
JSON
View all posts by Admin	Peržiūrėti visus administratoriaus įrašus
Why Excel won’t die: network effects, governance gaps, and the AI-era spreadsheet problem	Kodėl „Excel“ nemirs: tinklo efektai, valdymo spragos ir dirbtinio intelekto eros skaičiuoklių problema
Can technology fix fashion sizing? The real issue is incentives, not measurements	Ar technologijos gali išspręsti mados dydžių klausimą? Tikroji problema yra paskatos, o ne matavimai
AI workloads are pushing data-centre chips to higher power density, making liquid cooling essential. Here’s how immersion/spray systems work and the key trade-offs.	Dėl dirbtinio intelekto darbo krūvio duomenų centrų lustai tampa galingesni, todėl būtinas aušinimas skysčiu. Štai kaip veikia panardinimo/purškimo sistemos ir kokie yra pagrindiniai kompromisai.

Document Title

Liquid cooling for AI data centres: immersion, refrigerants, PFAS concerns, and waste-heat reuse

AI workloads are pushing data-centre chips to higher power density, making liquid cooling essential. Here’s how immersion/spray systems work and the key trade-offs.

Title Attribute

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

Why Excel won’t die: network effects, governance gaps, and the AI-era spreadsheet problem

Can technology fix fashion sizing? The real issue is incentives, not measurements

Page Content

Liquid cooling for AI data centres: immersion, refrigerants, PFAS concerns, and waste-heat reuse

Nature

Climate

Liquid cooling is becoming the bottleneck tech for AI data centres

Technology

/ By

Admin

Summary:

Data centres are running hotter as AI workloads push chips to higher power levels, and “just blow more air” is increasingly not enough. That’s why the industry is moving toward liquid cooling — from cold plates and microfluidic channels to full-on “showers” and immersion baths — to keep servers stable, cut energy used for cooling, and (in some cases) reuse waste heat.

But the cooling fix comes with its own trade-offs: chemical choices (including concerns about PFAS-containing refrigerants), safety, cost, and the risk that efficiency gains simply enable even more compute growth.

Why cooling suddenly matters so much

If you want a single reason:

power density

Modern AI systems use racks packed with high-performance accelerators that:

draw far more power than general-purpose CPUs

generate heat in smaller physical footprints

are often run close to performance limits

That makes cooling a first-order constraint. When cooling fails, the whole facility can fail.

The BBC points to a real-world example: a cooling system failure in the US that disrupted financial trading technology at CME Group, triggering additional cooling capacity after the incident.

Air cooling’s problem: physics and diminishing returns

Air cooling is simple and familiar, but it struggles when:

heat is concentrated in a small area

you need to remove heat quickly and consistently

fan power and airflow management start consuming a meaningful share of energy

At some point, you’re not “cooling the chips” — you’re “running a wind tunnel” inside the building.

What liquid cooling actually means (it’s not one technology)

“Liquid cooling” is a family of approaches:

1) Direct-to-chip / cold plate cooling

A liquid loop runs through a plate attached to the hottest components.

Pros:

efficient heat removal at the source

mature engineering patterns

Cons:

still requires careful plumbing and leak management

2) Spray/shower cooling

The BBC describes designs where fluid trickles or showers onto components.

can cool multiple components, not only chips

potentially reduces the need for large fans

raises questions about fluid chemistry, compatibility, and maintenance

3) Immersion cooling (“baths”)

Servers (or components) are immersed in a circulating dielectric fluid that carries heat away.

high thermal performance

can enable more consistent operation at high load

hardware must be designed/validated for immersion

operational changes (servicing, swapping parts)

4) Two-phase cooling (liquid → gas phase change)

A refrigerant evaporates as it absorbs heat, which can be very effective.

strong cooling performance

depends on refrigerants; some may have climate or safety concerns

The chemistry trade-off: PFAS and refrigerants

One of the under-discussed parts of data-centre cooling is chemical choice.

The BBC notes:

some two-phase systems use refrigerants that can contain PFAS

some refrigerants can be potent greenhouse gases

there are safety concerns about vapours escaping in some designs

some companies are switching to PFAS-free alternatives

Even when a system is engineered responsibly, a simple truth applies:

if you scale a technology to thousands of sites, small leakage rates become big environmental numbers

Closed-loop water: why it matters to communities

Data centres are increasingly controversial because many consume:

large amounts of electricity

significant water (depending on cooling design)

Some liquid cooling designs use water in a closed loop to cool an oil-based dielectric fluid, reducing ongoing water draw.

That’s politically relevant. Local opposition often forms around “why should our grid/water serve someone else’s AI?”

Cooling technology becomes part of the social license to operate.

Waste heat is an opportunity — but only if someone can use it

The BBC mentions a customer planning to use server waste heat for:

guest rooms

laundry

a swimming pool

This is the right direction conceptually: computing turns electricity into heat, so reuse can improve overall efficiency.

But scaling heat reuse is hard because it requires:

a nearby heat customer (buildings, pools, district heat networks)

steady demand alignment

infrastructure investment

So it’s promising, but not automatic.

The deeper risk: efficiency can increase total demand

There’s a classic rebound effect:

when something becomes cheaper or more efficient, people do more of it

If liquid cooling cuts cooling energy dramatically, the market may respond by:

building more data centres

running bigger models

pushing hardware harder

So cooling improvements are valuable — but they don’t guarantee lower total environmental impact unless paired with:

carbon-aware grid strategy

transparency on energy use

incentives to reduce total footprint

What to watch next

Which cooling approach becomes dominant

(cold plates vs immersion vs two-phase) by workload type.

Regulation and standards

around refrigerants and PFAS.

Community pushback

: whether cooling innovations reduce local water and noise impacts.

Heat reuse projects

moving from pilots to repeatable deployments.

AI transparency

: as the BBC notes, researchers are calling for clearer reporting of energy use by model/product.

Bottom line

Cooling is becoming the “hidden infrastructure” that decides how fast AI can scale.

Liquid cooling can reduce cooling energy and unlock higher performance, but it also introduces new questions about chemical safety, climate impact, and whether efficiency gains are used to shrink footprints or simply accelerate compute growth.

Sources

BBC News (Technology of Business):

https://www.bbc.com/news/articles/cp8zd176516o?at_medium=RSS&at_campaign=rss

←

→

oEmbed (JSON)

oEmbed (XML)

JSON

View all posts by Admin

Why Excel won’t die: network effects, governance gaps, and the AI-era spreadsheet problem

Can technology fix fashion sizing? The real issue is incentives, not measurements

AI workloads are pushing data-centre chips to higher power density, making liquid cooling essential. Here’s how immersion/spray systems work and the key trade-offs.

Document Title
Page not found - Florin.blog	Puslapis nerastas - Florin.blog
Image Alt
Florin.blog
Title Attribute
Florin.blog » Feed
RSD
Skip to content
Placeholder Attribute
Search...
Page Content
Page not found - Florin.blog	Puslapis nerastas - Florin.blog
Skip to content
Home
Blog
Garden Decor
Indoor
Main Menu
This page doesn't seem to exist.
It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?	Panašu, kad nuoroda čia buvo klaidinga. Gal pabandykite paieškoti?
Search for:
Search
Quick Links
Outdoors
About
Contact
Explore
Bestsellers
Hot deals
Best of The Year
Featured
Gift Cards
Help
Privacy Policy
Disclaimer
: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.	Kaip „Amazon“ partneriai, mes gauname pajamų iš kvalifikuotų pirkinių – jums tai nekainuos papildomai.
Florin.blog
Florin.blog » Feed
RSD
Search...

Document Title

Page not found - Florin.blog

Image Alt

Florin.blog

Title Attribute

Florin.blog » Feed

RSD

Placeholder Attribute

Search...

Page Content

Page not found - Florin.blog

Home

Blog

Garden Decor

Indoor

Main Menu

This page doesn't seem to exist.

It looks like the link pointing here was faulty. Maybe try searching?

Search for:

Quick Links

Outdoors

About

Contact

Explore

Bestsellers

Hot deals

Best of The Year

Featured

Gift Cards

Help

Disclaimer

: As an Amazon Associate, we earn from qualifying purchases — at no extra cost to you.

Florin.blog

Florin.blog » Feed

RSD

Search...