■AIの進化は、実は発熱との戦い
AIは賢くなるほど、大量の計算を行う。
大量の計算を行うには、大量のGPU（画像処理半導体）が必要になる。
さらに、GPUは大量の電力を消費する。
そして、電力は、ほぼ最終的に熱になる。
つまり、
AIの進化
↓
計算量増加
↓
GPU増加
↓
消費電力増加
↓
発熱増加 という構造になっている。
■なぜAIサーバーは異常に熱くなるのか
現在のAIサーバーでは、1台で数kW〜数十kWレベルの電力を使うケースも増えている。
これは、一般家庭の消費電力を超えるレベルである。
しかも、そのエネルギーの多くが熱になる。
つまりAIサーバーは、計算機であると同時に、巨大な発熱装置でもある。
■ここで問題になるのが冷却
CPUやGPUは、一定温度を超えると性能を落とす。
さらに温度が上がると、故障や暴走の原因になる。
つまり、冷やせないと、性能を上げられないのである。
■AIの未来は知能競争ではなく冷却競争？
近年、AI性能向上のニュースは増え続けている。
しかしその裏では、各社が必死に取り組んでいるのが、
● 液冷
● 放熱材料
● データセンター冷却
● 消費電力削減
● 熱拡散
● 熱制御 などの技術である。
つまり未来は、どれだけ賢いAIを作れるかだけではなく、
どれだけ熱を成立できるかの競争になり始めている。
■なぜ熱が未来産業の制約になるのか
これはAIだけの話ではない。
● EV
● ロボット
● 半導体
● 医療機器
● 宇宙産業
● ウェアラブル機器
すべてに共通するのが、小型化しながら、高性能化したいという要求である。
しかし、
小型化
↓
高密度化
↓
発熱集中
↓
熱が逃げない という問題が必ず発生する。
つまり、未来産業は、最後に必ず熱問題へ戻ってくる。
■研究者視点 「熱をどう逃がすか」
研究開発の世界では、
● 高熱伝導材料
● グラフェン
● CNT
● 次世代TIM
● ベイパーチャンバー
● 放射冷却
● 液冷 など、さまざまな技術開発が進んでいる。
特にAI用途では、従来の空冷だけでは限界が見え始めており、
液冷技術への移行も急速に進み始めている。
■現場視点 理論通りに冷えない理由
しかし、現場ではもっと泥臭い問題が起きる。
例えば、
● 放熱シートが浮く
● 接触面に空気層ができる
● 貼り合わせ位置がズレる
● 材料が変形する
● 微細な段差で熱抵抗が増える
● 自動機で安定供給できない
● 試作と量産で性能が変わる など。
つまり現場では、良い材料を使えば終わりではない。
■熱対策は工程成立問題になる
熱対策は、材料性能だけで決まらない。
● どう貼るか
● どの精度で加工するか
● どう接触させるか
● どう量産するか
● どう安定供給するか まで成立して、初めて性能が出る。
つまり、熱対策は工程成立問題なのである。
■OTIS視点で重要なこと
OTIS視点では、熱問題は単なる放熱材選定ではない。
重要なのは、
● 接触
● 加工精度
● 微細加工
● 貼り合わせ
● 供給形態
● 量産安定性 である。
特に、高性能化するほど、熱の最後の1mmの難易度が急激に上がる。
■OTISでできること
OTISでは、
● 高精度打ち抜き加工
● 薄膜加工
● 微細加工
● 高精度ラミネート
● 熱対策材料加工
● 異形状積層
● リール供給
● 自動化対応
● 量産安定化
などを通じて、熱対策材料を量産で使える形へ近づけることに貢献できる。
■OTISの専門外
一方で、OTISは、
● GPU設計
● 半導体設計
● 冷却装置設計
● CFD専業解析
● 材料そのものの開発
を専門とする会社ではない。
しかし、熱問題を量産工程で成立させるという領域では、重要な役割を担える可能性がある。
■まとめ
未来は熱で決まるかもしれない
AIの進化は、知能の進化でもある。
しかし同時に、熱との戦いでもある。
未来の性能競争は、
● 演算性能
● 消費電力
● 冷却
● 熱制御
● 実装
● 量産
すべてを同時に成立できるかで決まる。
そしてその裏側では、目立たないが重要な、熱の最後の1mmを支える技術が必要になる。
熱問題は、未来産業の裏方ではない。
むしろ、未来そのものを成立させる制約条件なのかもしれない。
コラム監修：角本 康司 (オーティス株式会社)
語学留学や商社での企画開発を経て2011年にオーティス株式会社入社。経営企画部を中心に製造・技術部門も兼任し、2018年より代表取締役として事業成長と組織強化に努めている。
※本記事は教育・啓発を目的とした一般的な技術解説であり、特定企業・製品・技術を示すものではありません。
