xFusionによると、次世代の人工知能インフラは冷却、電力供給、相互接続という三つの制約に同時に直面しなければならない。xFusionのプロダクトマネジメントディレクター、アーサー・ワン氏は2026年サンノゼで開催されたOCP Global Summitにてこれらの課題を詳述した。
提示された数字によれば、2023年にはアクセラレータラックの消費電力は約20 kWで、チップあたりの熱放散は約350 Wだった。2025年にはラックが120 kWに達し、プロセッサは1,000 Wを超える。2026年に納入される世代ではラックが240 kW、チップは2,000 Wを超える。次世代はすでに複数のハイパースケーラーで検証中で、ラックはメガワット級、チップは3,000 W超、熱流束密度は200 W/cm²以上を目指している。
熱の壁
これらの熱密度では空冷はもはや不十分であり、xFusionが採用する解決策はcold platesによる直接液冷だ。同社は熱伝導率が純銅の385～400 W/m·Kを超える650 W/m·K以上の複合ダイヤモンド銅プレートを使用している。xFusionによれば、単一チップの冷却能力は4,000 Wを超え、3,000 W世代に対して約33％の余裕がある。
xFusionはまた、コストと性能のバランスに応じた5種類のインターフェースおよび熱拡散材料を提示しており、グラフェンパッド（130 W/m·K）や液体金属（30 W/m·K）も含まれる。さらに、液体の相変化を利用して必要流量を大幅に減らす二相ジェット冷却技術を開発中だが、大規模な気密性と圧力管理が課題であることを認めている。現行展開では、42UのモジュラーラックFusionPod for AI V8が155 kWまでの出力で、二次回路の改変なしに分散CDUアーキテクチャで稼働している。
電力の壁
冷却と電力供給は切り離せず、チップに供給されたワットはすべて熱に変わる。現在の54 V配電では電流が膨大となり、10 kWラックで185 A、1 MWラックで18,519 Aに達する。銅バーのジュール熱損失は電流の二乗に比例して増加し、xFusionは1 MW時に50 kWを超える可能性があると見積もっている。
解決策は800 V直流への昇圧だ。同社によれば、この昇圧により電流は約15分の1に減少し、I²R損失は約220分の1に抑えられ、システム全体の効率は88％から90％以上に向上する。xFusionは300 kWから1.2 MWラック構成向けのプロトタイプ電源ユニット800V HVDC Sidecarを開発し、MOSFET SiCやHEMT GaNなどのワイドバンドギャップ半導体を活用している。
相互接続の壁
三つ目の壁は、224 Gbit/sの銅線電気信号であり、すでに信号品質の限界に近い。同社は224Gの高密度直交バスを商用展開し、448Gの予備研究も行っている。さらに、スイッチのシリコン近傍にフォトニックエンジンを配置する光コパッケージ技術を推進。液冷のSuper Nodeアーキテクチャはラックあたり240 kW、キャビネットあたり128 XPU、2キャビネットで256 XPUをサポートする。
xFusionにとってこれら三つの制約は連動しており、800 V電源と不十分な光ネットワークの組み合わせはGPUのデータ待ちを招く。アーサー・ワン氏の言葉を引用し、同社は課題をこうまとめる。「エージェント時代において、競争力は所有するチップ数ではなく、ワットと熱ジュールから実際に引き出せる経済的価値にかかっている。」xFusionはこの考えを価値連鎖として示し、WATT → FLOPS → TOKEN → AGENT → VALUEの各段階で変換損失が生じると説明している。
