Опубликовано 11 февраля 2026

Oracle охлаждает ИИ-серверы водой, которую не нужно менять

Дата-центры Oracle для ИИ используют замкнутую систему охлаждения, в которой вода циркулирует без испарения и долива: её заливают всего один раз.

Инфраструктура 3 – 5 минут чтения
Источник события: Oracle 3 – 5 минут чтения

Проблема охлаждения ИИ-инфраструктуры и дата-центров

Проблема, о которой мало говорят

Когда речь заходит об ИИ-инфраструктуре, обычно обсуждают производительность чипов, скорость обучения моделей или стоимость вычислений. Но есть одна тема, которая остаётся в тени, хотя напрямую влияет на масштабируемость всей отрасли, – это охлаждение.

Современные ускорители для ИИ выделяют огромное количество тепла. Если его не отводить эффективно, оборудование перегревается, снижает производительность или выходит из строя. Классическое воздушное охлаждение с этим уже не справляется: слишком много энергии уходит на работу вентиляторов, а эффективность падает с ростом плотности размещения серверов.

Поэтому индустрия постепенно переходит на жидкостное охлаждение. Вода отводит тепло гораздо лучше воздуха, но у этого подхода есть свои сложности: нужно постоянно пополнять систему из-за испарения, фильтровать воду и контролировать её качество. Всё это увеличивает эксплуатационные расходы и усложняет обслуживание.

Технология замкнутого жидкостного охлаждения Oracle

Что сделал Oracle

Oracle внедрил в своих дата-центрах для ИИ систему охлаждения, работающую по принципу замкнутого контура. Проще говоря, вода циркулирует внутри системы, напрямую охлаждая чипы, и при этом не испаряется. Её заливают один раз, после чего она просто циркулирует, отводя тепло.

Технически это называется «прямое жидкостное охлаждение чипов по замкнутому циклу без испарения» (direct-to-chip closed-loop non-evaporative liquid cooling). Суть в том, что жидкость подаётся прямо к процессорам и ускорителям, забирает тепло и возвращается обратно в систему, не контактируя с внешней средой. Нет испарения – нет необходимости доливать воду.

Преимущества систем охлаждения с замкнутым контуром

Зачем это нужно

Первое и самое очевидное – экономия ресурсов. Традиционные системы охлаждения в крупных дата-центрах могут потреблять миллионы литров воды в год. Замкнутая система этого не требует: один раз залил – и вода работает годами.

Второе – снижение эксплуатационных расходов. Не нужно постоянно контролировать уровень жидкости, фильтровать её или обрабатывать химикатами. Система становится проще в обслуживании.

Третье – актуальность для регионов с ограниченным доступом к воде. Дата-центры часто строят там, где есть дешёвая электроэнергия, но могут быть проблемы с водными ресурсами. Замкнутая система снимает это ограничение.

И наконец, вопрос плотности размещения оборудования. Жидкостное охлаждение позволяет упаковать больше серверов на квадратный метр, так как оно эффективнее отводит тепло. А если система ещё и не требует постоянного пополнения, это значительно упрощает проектирование и эксплуатацию.

Сравнение методов охлаждения серверов в облачных гигантах

Это уникальная технология?

Нет, Oracle – не единственная компания, использующая жидкостное охлаждение. Microsoft, Google, Meta и другие крупные игроки экспериментируют с разными вариантами. Кто-то погружает серверы в диэлектрическую жидкость, кто-то использует водяные контуры с внешними чиллерами.

Но замкнутая безыспарительная система – это конкретное решение, в котором сделан акцент именно на автономности и минимизации обслуживания. Oracle подчёркивает, что их подход требует заливки воды только один раз, и это ключевое отличие от систем, нуждающихся в регулярном пополнении.

Влияние эффективного охлаждения на рынок ИИ-сервисов

Что это значит для индустрии

Сама по себе технология охлаждения – это не прорыв в области ИИ. Она не делает модели умнее и не ускоряет обучение напрямую. Но она решает инфраструктурную проблему, которая становится всё более критичной.

По мере роста вычислительных мощностей, необходимых для обучения и запуска больших моделей, охлаждение превращается из второстепенного вопроса в один из ключевых факторов, определяющих стоимость и доступность ИИ-сервисов. Если дата-центр потребляет меньше воды и энергии на охлаждение, это снижает итоговую стоимость вычислений.

Для разработчиков и компаний, арендующих облачные мощности, это может означать более предсказуемые цены и меньше ограничений, связанных с доступностью ресурсов в конкретных регионах.

Технические сложности и перспективы масштабирования технологии

Открытые вопросы

Oracle не раскрывает всех деталей своей системы. Неясно, какие именно теплоносители используются, как организован контур и какова долговечность компонентов. Это важно, так как любая замкнутая система со временем может столкнуться с деградацией жидкости, коррозией или накоплением примесей.

Также неизвестно, насколько эффективно эта технология масштабируется. Одно дело – внедрить её в единичном дата-центре, другое – развернуть по всему миру с учётом разных климатических условий и нормативных требований.

Однако сам факт того, что корпорации всё активнее инвестируют в альтернативные методы охлаждения, показывает: вопрос инфраструктуры становится столь же важным, как и вопрос алгоритмов. И решения, которые сегодня кажутся техническими деталями, завтра могут определить, кто сможет позволить себе обучение и запуск моделей следующего поколения.

Оригинальное название: Closed-loop cooling in Oracle AI data centers
Дата публикации: 11 фев 2026
Oracle www.oracle.com Международная технологическая корпорация, развивающая облачную инфраструктуру, базы данных и ИИ-сервисы для бизнеса.
Предыдущая статья Oracle встраивает ИИ-агентов в систему управления цепочками поставок Следующая статья Управление промптами AI-агентов: Alibaba Cloud представила инструмент для работы с ними как с конфигурациями

Связанные публикации

Вам может быть интересно

Перейти к другим событиям

События – лишь часть картины. Эти материалы помогают увидеть шире: контекст, последствия и идеи, стоящие за новостями.

ИИ: События

RDMA для языковых моделей: когда серверы учатся общаться напрямую

Технический контекст Инфраструктура

Команда Perplexity AI продемонстрировала, как технология прямой передачи данных между серверами помогает языковым моделям работать быстрее и эффективнее, устраняя «узкие места» в сетевой инфраструктуре.

Perplexity AIresearch.perplexity.ai 7 фев 2026

От источника к разбору

Как создавался этот текст

Этот материал не является прямым пересказом исходной публикации. Сначала была отобрана сама новость – как событие, важное для понимания развития ИИ. Затем мы задали рамку обработки: что в тексте важно прояснить, какой контекст добавить и на чём сделать акцент. Это позволило превратить отдельный анонс или обновление в связный и осмысленный разбор.

Нейросети, участвовавшие в работе

Мы открыто показываем, какие модели использовались на разных этапах обработки. Каждая из них выполняла свою роль – анализ источника, переписывание, проверка и визуальная интерпретация. Такой подход позволяет сохранить прозрачность процесса и ясно показать, как именно технологии участвовали в создании материала.

1.
Claude Sonnet 4.5 Anthropic Анализ исходной публикации и написание текста Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

1. Анализ исходной публикации и написание текста

Нейросеть изучает оригинальный материал и формирует связный текст

Claude Sonnet 4.5 Anthropic
2.
Gemini 3 Flash Preview Google DeepMind Проверка и правка текста Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

2. Проверка и правка текста

Исправление ошибок, неточностей и спорных формулировок

Gemini 3 Flash Preview Google DeepMind
3.
DeepSeek-V3.2 DeepSeek Подготовка описания для иллюстрации Генерация текстового промпта для визуальной модели

3. Подготовка описания для иллюстрации

Генерация текстового промпта для визуальной модели

DeepSeek-V3.2 DeepSeek
4.
FLUX.2 Pro Black Forest Labs Создание иллюстрации Генерация изображения по подготовленному промпту

4. Создание иллюстрации

Генерация изображения по подготовленному промпту

FLUX.2 Pro Black Forest Labs

Хотите глубже погрузиться в мир
нейротворчества?

Первыми узнавайте о новых книгах, статьях и экспериментах с ИИ
в нашем Telegram-канале!

Подписаться