Нийтэлсэн огноо: 2026-05-28
Хэрэв та AI-ийн дэд бүтцийг бага ч гэсэн нухацтай судалж үзсэн бол тооцоолон бодох хүчин чадлын түүхийг аль хэдийн мэдэж байгаа байх. Илүү олон GPU, илүү том кластерууд, илүү хурдан чипүүд, илүү их капитал. Гэхдээ хангалттай анхаарал татдаггүй, үнэндээ дата төвийн операторуудын нойрыг хусдаг гол зүйл бол халалт юм.
Физикийн хуулиар зохицуулагддаг, ямар ч наймаалцах аргагүй тэрхүү тасралтгүй халалт. Учир нь та AI-ийн бүтээн байгуулалтад триллион доллар цацаж болох ч тоног төхөөрөмжөө хөргөж чадахгүй бол тэдгээрийн аль нь ч ажиллахгүй. Дата төвийн шингэн хөргөлт нь энэхүү дэд бүтцийн супер мөчлөг бодит үр дүн авчрах эсэхийг шийддэг гол гацаа (chokepoint) болон хувирлаа.
Салбарынхан олон жилийн турш эрсдэлээс хамгаалж, хагас алхам хийж ирсний эцэст 2026 онд чиглэл нь тодорхой болов. Шингэн хөргөлт нь зөвхөн тусгай ажлын ачаалалд зориулсан дээд зэрэглэлийн сонголт байхаа больсон. Хамгийн шигүү байршилтай AI кластеруудын хувьд энэ нь дэд бүтцийн суурь шаардлагуудын нэг хэсэг болж байна.
AI-ийн рак (rack)-ийн нягтрал нь агаарын хөргөлтийн үр ашигтай ажиллаж чадах хэмжээнээс давж байгаа тул дата төвийн шингэн хөргөлт нэн чухал болж байна.
GB200 болон GB300 рак түвшний системүүд нь AI-ийн дэд бүтэц хэрхэн 100 кВт-аас дээш дулааны ачаалал руу шилжиж байгааг харуулж байна.
Шингэн хөргөлт нь хөргөх шингэнийг чипэнд илүү ойртуулснаар дулаан зайлуулалтыг сайжруулж, агаарын системийн ачааллыг бууруулдаг.
Энэхүү шилжилт нь ямар ч саадгүй биш юм: операторуудад хөргөх шингэн түгээх төхөөрөмж (CDU), алдагдал илрүүлэгч, шинэчлэлтүүд болон хосолсон дулааны дизайн шаардлагатай хэвээр байна.
Жинхэнэ асуудал нь зөвхөн үр ашигт байдаггүй. Энэ нь дата төвүүд өндөр нягтралтай AI тоног төхөөрөмжийг бүрэн хүчин чадлаар нь ажиллуулж чадах уу үгүй юу гэдэгт оршино.
Үүний шалтгааныг ойлгохын тулд хамгийн сүүлийн үеийн чипний үеүд дулааны үүднээс яг юу шаардаж байгааг харах хэрэгтэй. NVIDIA GB200 NVL72 систем нь рак түвшний эрчим хүчний нягтрал хэр хол явсныг харуулж байна.
Нийтлэгдсэн тохиргоонуудад нэг ракад ойролцоогоор 132 кВт цахилгаан ногдож байгаа бөгөөд энэ дулааны ачааллын ихэнхийг агаараар биш шингэн хөргөлтөөр шийдэж байна. Ганцхан рак түвшний систем нь 72 Blackwell GPU болон 36 Grace CPU-ийг нэгтгэж чаддаг бөгөөд энэ нь хэдхэн жилийн өмнөх ердийн дата төвийн стандартаар хэт туйлширсан гэж харагдахаар дулааны нягтралыг үүсгэдэг.
Энэхүү сорилт нь хийсвэр зүйл биш юм. Эдгээр нягтралын үед операторууд хэд хэдэн хатуу хязгаарлалттай нэгэн зэрэг тулгардаг:
Агаарын урсгалын эрэлт огцом нэмэгддэг: Сэнснүүд илүү нягт серверүүдийн дундуур хамаагүй илүү агаар шахах шаардлагатай болж, эрчим хүчний хэрэглээ болон механик ачааллыг нэмэгдүүлдэг.
Оролтын температурыг бууруулах нь боломжгүй болдог: 100 кВт-аас дээш хүчин чадалтай ракуудыг хөргөхөөр агаарыг хэт хүчтэй хөргөх нь өөрөө эрчим хүч болон барилга байгууламжид асар их ачаалал үүсгэдэг.
Халуун цэгүүдийг (hot spots) хянах нь илүү хэцүү болдог: Шигүү GPU кластерууд нь дулааныг процессор, санах ой, сүлжээ болон тэжээлийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн эргэн тойронд төвлөрүүлдэг.
Талбайн хэмжээ хязгаарлагдмал болдог: Агаарын хөргөлтийг ажиллуулахын тулд тоног төхөөрөмжийг хол зайтай байрлуулах нь тооцоолон бодох нягтралыг бууруулж, AI-ийн суурилуулалтын эдийн засгийн үр ашгийг сулруулдаг.
Тийм ч учраас ийм нягтралтай ракийг агаараар хөргөх нь урт хугацаандаа, том хэмжээнд бодит шийдэл биш юм. Эндээс цааш шаардлага улам бүр чангарна. Өндөр нягтралтай AI дэд бүтцэд зориулан хамтран бүтээсэн суурь загваруудад Blackwell-ийн дараагийн хувилбар болох GB300 NVL72 нь нэг ракад 142 кВт хүртэлх хүчин чадлыг дэмждэг.
Өндөр зэрэглэлийн AI хурдасгуурууд нэг чипэнд 1000 Вт-ын эрчим хүчний хязгаар руу дөхөж байгаа бөгөөд агаарын хөргөлт нь хамгийн их эрчим хүчний нягтралтай AI суурилуулалтын хувьд боломжоо бүрэн шавхсан байна. Ракны нягтрал 100 кВт-ыг давж байгаа нь шингэнд дүрэх (immersion) болон чипэнд шууд хүрэх (direct-to-chip) хөргөлтийг өндөр нягтралтай AI кластеруудын практик архитектур болгож байна. Энэ бол алсын таамаглал биш юм. Энэ бол өнөөдөр бодит AI дэд бүтцийг суурилуулж буй хэн бүхний үйл ажиллагааны бодит байдал юм.
Технологийн олон шилжилтийг "ирээдүй ирж байна" гэж томьёолдог. Энэ бол өөр. Шингэн хөргөлтийн дэд бүтцийн шинэчлэлийг хойшлуулж буй дата төвийн операторууд зөвхөн үр ашгаараа хоцроод зогсохгүй байна. Тэд хүчин чадлын эрсдэлийг өөртөө үүрч байна. Хөргөлтгүйгээр тоног төхөөрөмжийг бүрэн боломжоор нь ажиллуулах боломжгүй юм. Энэ бол тийм л туйлширсан асуудал.
Хөрөнгө оруулалт болон үйл ажиллагааны үүднээс эндээс асуудал сонирхолтой болж эхэлнэ, учир нь үр ашгийн тухай үндэслэл ихэнх хүмүүсийн бодож байгаагаас хамаагүй хүчтэй байдаг.
Шингэн нь дулаан дамжуулалтын хувьд агаараас ойролцоогоор 3000 дахин илүү үр дүнтэй байдаг. Энэ бол бага зэргийн сайжруулалт биш юм. Энэ бол огт өөр ангиллын шийдэл юм.
Түүхээс үзвэл хөргөлт нь дата төвийн цахилгаан эрчим хүчний хэрэглээний томоохон хувийг эзэлсээр ирсэн бөгөөд ердийн орчинд үүнийг 40% хүртэл гэж дурддаг. Энэ нь дулааны үр ашгийг операторуудын хувьд үйл ажиллагааны зардал болон эрчим хүчний эрэлтийг бууруулах хамгийн чухал чиглэлүүдийн нэг болгодог.
| Эдийн засгийн хөшүүрэг | Шингэн хөргөлт тэгшитгэлийг хэрхэн өөрчилдөг вэ |
| Хөргөлтийн эрчим хүч | Шингэн хөргөлт нь дулааныг зайлуулахад шаардагдах эрчим хүчийг мэдэгдэхүйц бууруулж чадах ч хэмнэлт нь нягтрал, уур амьсгал, хөргүүрийн (chiller) загвар болон усны стратегиас хамаарна. |
| Ракны нягтрал | Дулааныг чипэнд илүү ойрхон зайд зайлуулах нь операторуудад ижил физик талбайд илүү их тооцоолон бодох хүчин чадлыг байрлуулах боломжийг олгодог. |
| Тоног төхөөрөмжийн ашиглалт | Дулааны илүү сайн хяналт нь тасралтгүй ажлын ачааллын үед чипнүүдийн хурд саарах эрсдэлийг бууруулдаг. |
| Барилга байгууламжийн эдийн засаг | Өндөр нягтрал нь хомс байгаа газар, эрчим хүчний хүчин чадал болон шилэн кабелийн холболтын өгөөжийг (return) сайжруулж чадна. |
| Үйл ажиллагааны тэсвэртэй байдал | Илүү тогтвортой температур нь дулааны циклийн ачааллыг бууруулж чадах ч үр ашиг нь дизайн болон засвар үйлчилгээний чанараас хамаарна. |
Жил бүр цахилгааны төлбөр нь тэрбумаар хэмжигддэг хайперскейлер (hyperscaler) түвшинд энэхүү үр ашгийн зөрүү нь жижиг тэмдэглэл биш юм. Энэ бол нэгж эдийн засагт (unit economics) нөлөөлөх бодит орц юм.
NVIDIA GB200 NVL72 рак түвшний шингэн хөргөлттэй систем нь яг ижил зүйлийг харуулж байна. Хөргөх шингэнийг дулааныг хангалттай хурдан зайлуулах агаарт найдахын оронд чип рүү шууд чиглүүлэх үед операторууд физикийн хуультай тэмцэхээ больж, түүнийг ашиглаж эхэлдэг. Дулааныг эх үүсвэртэй нь ойрхон зайлуулах тул илүү өндөр нягтрал боломжтой болдог.
Мөн дутуу үнэлэгддэг дулааны тохируулгын (thermal throttling) асуудал бий. Дулааны хязгаартаа тулж ажиллаж байгаа агаарын хөргөлттэй орчинд чипнүүд хэт халалтаас зайлсхийхийн тулд хурдаа (clock speeds) автоматаар бууруулдаг. Энэ бол эдгээр дата төвүүдийн ажиллах ёстой үндсэн ажлын ачаалалд чимээгүй, архаг саад болдог зүйл юм.
Шингэн системүүд нь агаарын хөргөлттэй загваруудаас илүү нарийн дулааны хяналтыг бий болгож, өндөр гүйцэтгэлтэй чипнүүдэд температурын хэлбэлзэл багатайгаар илүү хүнд ажлын ачааллыг тэсвэрлэхэд тусалдаг. Ажил дуусах хугацаа нь дэд бүтцийн зардалд шууд нөлөөлдөг AI сургалтын (training) ажлуудын хувьд тасралтгүй оргил ачааллыг даах чадвар болон савлагаатай ажиллагааны мөчлөг хоёрын хооронд үйл ажиллагааны томоохон ялгаа байдаг.
Цахилгааны төлбөрөөс гадна найдвартай байдал болон нягтралын үндэслэлүүд маш хурдан хуримтлагддаг. Илүү тогтвортой температур нь дулааны циклийн ачааллыг бууруулж болох бөгөөд энэ нь доголдох эрсдэлийг бууруулж, бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн ашиглалтын хугацааг уртасгаж магадгүй юм. Гэхдээ бодит үр ашиг нь ажлын ачааллын эрчим, хөргөх шингэний загвар, засвар үйлчилгээний сахилга батаас хамаарна.
GPU кластер нь зуун саяар хэмжигдэх капиталыг илэрхийлж байгаа үед найдвартай байдлын энэхүү сайжруулалт нь бага зүйлд тооцогдохгүй. Энэ нь элэгдлийн таамаглал, засвар үйлчилгээний төсөв болон шинэчлэх мөчлөгийн төлөвлөлтийг өөрчилдөг.
Нягтралын хувьд: шингэн системүүд нь ижил хэмжээний ачааллыг хөргөхөд шаардагдах агааржуулалтын дэд бүтцээс хамаагүй авсаархан тул зарим операторууд шилжилтийн дараа нэг ракад ногдох тооцоолон бодох нягтрал мэдэгдэхүйц нэмэгдэж байгааг харж байна. Газар, эрчим хүчний хүчин чадал болон шилэн кабелийн холболт улам бүр хомсдож, үнэтэй болж байгаа зах зээлд ижил талбайд илүү их тооцоолон бодох хүчин чадлыг багтаах нь цаг хугацааны явцад хуримтлагдах бүтцийн давуу тал юм.
Чипэнд шууд хүрэх хөргөлт (direct-to-chip) нь AI ракны олон загварт зориулагдсан хамгийн боловсронгуй бөгөөд өргөн тархсан архитектур хэвээр байна. Шингэнд дүрэх хөргөлт (immersion cooling) нь хамгийн туйлширсан нягтралтай суурилуулалтуудад үүнтэй зэрэгцэн өргөжиж байна.
Нэг фазын (single-phase) болон хоёр фазын (two-phase) диэлектрик шингэний (dielectric fluid) системүүдийн аль аль нь нэмэгдэж байгаа бөгөөд хоёр фазын системүүд нь хэт өндөр нягтралтай барилгуудын хувьд өндөр үнээр үнэлэгдэж байна. Эдгээр нь судалгааны жижиг төслүүд биш юм. Эдгээр нь дэлхийн хамгийн том операторууд бодит капиталаа бооцоонд тавьж буй үйлдвэрлэлийн дэд бүтэц юм.
Microsoft компани өөрийн Azure Maia AI Accelerator чипнүүддээ зориулж чипэнд шууд хүрэх хүйтэн хавтан бүхий "Sidekick" шингэн хөргөлтийн системээ аль хэдийн нэвтрүүлсэн бөгөөд үр ашгийг улам нэмэгдүүлэхийн тулд микрофлюидикийг (microfluidics) нэгэн зэрэг судалж байна. Томоохон үүлэн үйлчилгээний операторууд зөвхөн шинэ барилга барихыг хүлээлгүйгээр одоо байгаа дата төвүүдээ шинэчлэн тоноглож (retrofit) байгаа нь энэхүү шилжилтийн яаруу байдлын талаар ямар нэг зүйлийг хэлж өгч байна.
Шингэн хөргөлт бол шидэт товчлуур биш юм. Энэ нь өөрийн гэсэн үйл ажиллагааны ачааллыг дагуулдаг.
Операторуудад хөргөх шингэн түгээх төхөөрөмж (CDU), алдагдал илрүүлэгч, даралтын менежмент, шингэний чанарын хяналт, засвар үйлчилгээний протоколууд, ажилтнуудын сургалт болон IT-ийн бүтэц ба барилга байгууламжийн дэд бүтцийн хоорондын илүү нягт зохицуулалт шаардлагатай болдог. Одоо байгаа дата төвүүдэд томоохон шинэчлэл хийхгүйгээр хамгийн нягт AI ракуудыг дэмжихэд шаардлагатай хоолойн чиглүүлэлт, шалны даац, дулаан зайлуулах систем эсвэл эрчим хүчний хуваарилалт байхгүй байж болно.
Тийм ч учраас хосолсон (hybrid) системүүд нийтлэг хэвээр байх болно. Агаарын хөргөлт алга болохгүй байна. Энэ нь бага нягтралтай ракууд, хадгалах төхөөрөмж, сүлжээний төхөөрөмж болон өндөр нягтралтай систем доторх туслах бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг үргжлүүлэн хөргөх болно. Шилжилт нь нэг шөнийн дотор агаараас шингэн рүү шилжих шилжилт биш юм. Энэ нь агаарт суурилсан хөргөлтөөс шингэнээр удирдуулсан дулааны архитектур руу шилжих шилжилт юм.
Хамгийн хүчирхэг операторууд зөвхөн шингэн хөргөлтийн төхөөрөмж худалдаж авахгүй. Тэд дулаан, эрчим хүч болон тооцоолон бодох хүчин чадлыг нэгдмэл нэг систем болгон барилга байгууламжийг бүхэлд нь дахин төлөвлөх болно.
Энэ үед зах зээлийн дата мэдээллүүд олон зүйлийг хэлж байна. Зах зээлийн нэгэн таамаглалаар дата төвийн шингэн хөргөлтийн зах зээл 2025 онд ойролцоогоор 5.1 тэрбум ам.доллар байснаас 2026 онд 6.41 тэрбум ам.доллар болж өсөх бөгөөд 2030 онд 16 тэрбум ам.доллароос давах төлөвтэй байна. Энэ бол тодорхойгүй эрэлт бүхий хөөсрөлийн мөчлөг биш, бодит бүтцийн өсөлтийн түүх юм.
Нийлүүлэгчдийн захиалгын бүртгэл нь шингэн хөргөлт туршилтын төслүүдээс хальсныг харуулах хамгийн тодорхой тэмдгүүдийн нэг юм. Эрэлт одоо захиалга, нийлүүлэлтийн хугацаа болон хүчин чадлын төлөвлөлтөд тусгалаа олж байна.
Нийлүүлэлтийн гинжин хэлхээний энэ хэсэг дэх хуримтлагдсан захиалгууд (backlogs) нь эрэлт зөвхөн туршилтын шинжтэй биш, бүтцийн шинжтэй болж байгааг харуулж байна. Эдгээр нь хязгаарлагдмал нийлүүлэлт нь улам бүр хурдасч буй бүтцийн эрэлттэй тулгарч байгааг зааж байна.
Үүлэн үйлчилгээний шилдэг нийлүүлэгчид 2026 онд дэд бүтцэд хэдэн зуун тэрбум доллар зарцуулах төлөвтэй байгаа бөгөөд үүний ихээхэн хувийг AI-ийн физик хөрөнгө рүү чиглүүлж байна. GPU-ийн хөрөнгийн зардал (capex)-д зарцуулсан тэрхүү доллар бүр нь тэдгээр GPU-уудыг ажиллагаатай, бүтээмжтэй байлгах хөргөлтийн системүүдийн дараагийн эрэлтийг үүсгэдэг. 100 кВт-аас дээш ракны нягтралын үед хөргөлтийн дэд бүтэц нь туслах зардал байхаа больсон. Энэ нь AI-ийн тооцоолон бодох төсвийн нэг хэсэг юм.
Зохицуулалтын дарамт нь нэвтрүүлэлтийг улам бүр хурдасгаж байна, ялангуяа Европ болон Японд засгийн газрууд томоохон хэмжээний дата төвүүдийн ажиллах нөхцөлийг чангаруулж байна. Тогтвортой хөгжлийн шаардлагууд нь ирээдүйн зөөлөн амлалтууд байхаа больсон. Тэд яг одоо худалдан авалтын хугацааг өөрчилж байна.
2026 онд дэвшилтэт хөргөлтийн дэд бүтцийг нэвтрүүлэх, өргөжүүлэх чадвар нь өрсөлдөх чадварыг тодорхойлох давуу тал болж байна. Шингэн хөргөлтийг өндөр нягтралтай AI-ийн хувьд шинээр гарч ирж буй технологи эсвэл өөрийн үзэмжээр нэмдэг нэмэлт хэрэгсэл гэж үзэх боломжгүй болсон.
Энэхүү шилжилт дээр эргэлзсээр байгаа операторууд хөрөнгө оруулалтын консерватив шийдвэр гаргаж байгаа хэрэг биш юм. Тэд өөр төрлийн эрсдэлийг өөртөө үүрч байна: тооцоолон бодох нягтралыг хязгаарлах дулааны гацаа, өрсөлдөгчдөөсөө бүтцийн хувиар илүү өндөр эрчим хүчний зардал, ракны ашиглалт бага байх явдал, мөн эрэлт хамгийн хүчтэй байгаа яг тэр үед AI-ийн өргөтгөлийн хүчин чадалд хязгаарлалт үүсэх эрсдэлүүд юм. Шилжилт хийсэн ба хийгээгүй байгууламжуудын хоорондох зөрүү аль хэдийн хэмжигдэхүйц байгаа бөгөөд шинэ GPU үе бүр үүнийг улам бүр өргөсгөж байна.
AI-ийн хувьсгал чипнүүд дээр ажилладаг. Чипнүүд шингэн хөргөлт дээр ажилладаг. Энэ үед үүнийг хамгийн түрүүнд ойлгосон операторууд зөвхөн дэд бүтцээрээ түрүүлээгүй байна. Тэд тэрхүү дэд бүтцийн боломж олгож буй бүх зүйлээр түрүүлж байна.
