Schneider Electric: Chất làm mát nóng hơn giúp trung tâm dữ liệu AI bớt 'khát' nước

Công nghệ21 tháng 9, 2026·4 phút đọc

Schneider Electric công bố báo cáo mô phỏng bốn thiết kế trung tâm dữ liệu 100 MW, kết luận rằng chuyển từ làm mát bằng không khí sang làm mát bằng chất lỏng có thể giảm ít nhất 50% lượng nước tiêu thụ. Tuy nhiên, hãng này cũng có lợi ích thương mại khi sở hữu cổ phần chi phối trong một công ty chuyên về làm mát bằng chất lỏng.

Schneider Electric: Chất làm mát nóng hơn giúp trung tâm dữ liệu AI bớt 'khát' nước

Schneider Electric vừa công bố một báo cáo mô phỏng cho thấy cách bài trí hệ thống làm mát có thể quyết định mức tiêu thụ nước và năng lượng của trung tâm dữ liệu. Hãng lập luận rằng các nhà vận hành nên đánh giá yếu tố này ngay từ giai đoạn thiết kế ban đầu.

Theo tài liệu trắng có tên "Water Usage at AI Scale: Insights from a 100 MW Comparative Analysis", nhóm nghiên cứu so sánh bốn thiết kế trung tâm dữ liệu 100 MW, từ làm mát truyền thống bằng không khí cho tới hệ thống làm mát bằng chất lỏng tối ưu. Kết quả cho thấy việc chuyển sang làm mát bằng chất lỏng giúp cải thiện hiệu suất năng lượng và có thể cắt giảm đáng kể lượng nước tiêu thụ ở những khu vực khan hiếm nước.

Bốn kịch bản mô phỏng

Báo cáo mô hình hóa bốn phương án thiết kế, đồng thời áp dụng chúng cho hai địa điểm có đặc điểm khí hậu khác biệt là Paris (Pháp) và Dallas (Texas, Mỹ):

  • Kịch bản 1: Làm mát bằng không khí truyền thống.
  • Kịch bản 2: Làm mát bằng chất lỏng với chất làm mát được cấp ở nhiệt độ 32°C, đại diện cho các trung tâm dữ liệu AI thế hệ đầu.
  • Kịch bản 3: Giữ nguyên thiết bị làm mát nhưng nâng nhiệt độ cấp lên 45°C.
  • Kịch bản 4: Giảm số lượng thiết bị bằng cách thiết kế hệ thống làm mát chuyên biệt cho vận hành ở 45°C, qua đó tránh dư thừa công suất và hạ chi phí đầu tư.

Theo Schneider, kịch bản tiêu thụ nước tại chỗ cao nhất là trung tâm dữ liệu làm mát bằng không khí đặt tại Dallas. Khi chuyển sang làm mát bằng chất lỏng với chất làm mát ở 45°C, lượng nước tiêu thụ giảm ít nhất 50%.

Vì sao nhiệt độ cao hơn lại tiết kiệm nước?

Báo cáo lý giải rằng mức tiêu thụ nước chủ yếu do thiết bị tản nhiệt bên ngoài phòng máy quyết định. Với cùng một quy mô, tháp giải nhiệt có thể tiêu thụ lượng nước gấp 5 đến 20 lần so với bộ làm mát khô.

Nhiệt độ chất làm mát cao hơn tạo ra "khoản tiết kiệm nước bổ sung đáng kể" vì mở rộng dải điều kiện mà không khí mát bên ngoài có thể tản nhiệt mà không cần làm lạnh cơ học.

Nói cách khác, khi chất làm mát được cấp ở nhiệt độ cao hơn, hệ thống có nhiều thời điểm trong năm tận dụng được không khí trời để tản nhiệt thay vì phải chạy máy nén tốn điện và tốn nước.

Lợi ích thương mại và góc nhìn đa chiều

Cần lưu ý rằng Schneider Electric có lợi ích thương mại trong kết luận này. Năm 2024, hãng đã mua lại 75% cổ phần chi phối của Motivair, một công ty chuyên về làm mát bằng chất lỏng, và dự kiến mua phần còn lại vào năm 2028. Điều đó không làm kết quả mô phỏng mất giá trị, nhưng người đọc nên nhìn nhận báo cáo như một tài liệu vừa mang tính kỹ thuật vừa mang tính tiếp thị.

Bối cảnh đáng chú ý

Vấn đề tiêu thụ nước của trung tâm dữ liệu đang gây tranh cãi gay gắt tại Mỹ, nơi lượng nước mà các cơ sở này sử dụng đã tăng gấp ba lần trong một thập kỷ và sự phản đối của cộng đồng địa phương với các dự án mới ngày càng mạnh. Tại Anh, chính phủ cũng bị chỉ trích vì xem nhẹ nhu cầu nước trong khi đẩy mạnh xây dựng thêm các trang trại máy chủ AI.

Đối với Việt Nam, đây là bài học đáng tham khảo khi các trung tâm dữ liệu và dự án AI trong nước đang phát triển nhanh tại các khu công nghiệp. Việc lựa chọn kiến trúc làm mát, đặc biệt là làm mát bằng chất lỏng, có thể ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí vận hành và áp lực lên nguồn nước địa phương trong dài hạn.

Schneider khuyến nghị rằng hiệu quả nước và hiệu quả năng lượng phải được đánh giá song song. Thiết kế tối ưu cuối cùng phụ thuộc vào mức độ ưu tiên giữa chỉ số hiệu quả sử dụng điện năng (PUE) và mức tiêu thụ nước, cùng với giá năng lượng và giá nước tại địa phương.

Chia sẻ:FacebookX
Nội dung tổng hợp bằng AI, mang tính tham khảo. Xem bài gốc ↗