Репортаж от Wedoany，Корпорация Mitsubishi Heavy Industries (MHI) 16 июля 2026 года объявила об отправке в США тестового модуля центробежного чиллера мощностью 10 МВт для обеспечения охлаждения при работе с высокоплотными нагрузками ИИ следующего поколения. Оборудование, как ожидается, прибудет в порт Брансуик, штат Джорджия, в июле. Этот шаг является важным коммерческим этапом стратегии MHI по интеграции ИИ в инфраструктуру, направленной на решение задач, связанных с расширением инфраструктуры от традиционных центров обработки данных до промышленных сред, вызванным ускорением развертывания ИИ-фабрик.
MHI использует свой опыт в области энергосистем, технологий охлаждения и промышленного проектирования для продвижения портфеля интегрированных ИИ-инфраструктурных решений, объединяющих передовые системы охлаждения, модульные системы и энергетические технологии. Ключевым продуктом является модульный чиллер (MCP) — предварительно спроектированная система охлаждения на основе центробежного чиллера MHI, интегрирующая насосы, теплообменники и системы управления в модульную архитектуру. MCP поддерживает совместимые с NVIDIA DSX архитектуры охлаждения и масштабируемые решения для жидкостного охлаждения ИИ, обеспечивая гибкое расширение при упрощении полевых инженерных работ.
Архитектура MCP позволяет эффективно использовать режимы естественного охлаждения для улучшения коэффициента энергоэффективности (PUE), а ее замкнутая конфигурация способствует смягчению растущих проблем нехватки воды и эффективности ее использования (WUE) в крупных центрах обработки данных. В настоящее время MCP проходит сертификацию по стандартам безопасности и нормативным требованиям, включая UL, в США. Отгрузка центробежного чиллера поддерживает процесс сертификации перед коммерческим развертыванием. Данное решение направлено на сокращение объема полевых интеграционных работ, помогая операторам гипермасштабируемых, управляемых и ИИ-инфраструктур эффективно управлять охлаждением в условиях высокой вычислительной плотности.
Масштабное развертывание ИИ-фабрик требует тесной координации между вычислительными системами, энергоснабжением и охлаждением. NVIDIA DSX, как платформа уровня ИИ-фабрики от NVIDIA, объединяет технологии проектирования, моделирования, эксплуатации и экосистемы. MHI присоединилась к партнерской сети NVIDIA в качестве партнера по электроэнергии и охлаждению, совместно с NVIDIA и компаниями экосистемы продвигая интегрированные решения для электроэнергии и охлаждения, применимые для NVIDIA DSX.
Опыт MHI в области энергетики, проектирования и промышленных инфраструктурных систем обеспечивает поддержку вышеуказанных решений. Ее центробежные чиллеры основаны на проверенных технологиях и имеют опыт применения в критически важных задачах; одновременно передовые планы в области электроэнергии, включая 800 В постоянного тока, основаны на десятилетиях опыта работы с крупномасштабными энергетическими и транспортными системами и разрабатываются совместно с партнерами по экосистеме.
«Рост ИИ вызывает межэтапные изменения в масштабах и сложности инфраструктуры», — заявил Син Гоми (Shin Gomi), старший генеральный менеджер по центрам обработки данных и управлению энергопотреблением Mitsubishi Heavy Industries. «Объединяя передовые технологии охлаждения, модульное проектирование и опыт промышленного проектирования с ИИ-инфраструктурой NVIDIA, MHI способствует созданию масштабируемой, надежной и энергоэффективной ИИ-инфраструктуры».
«ИИ-фабрики требуют проектирования вычислений, энергоснабжения и охлаждения как единой системы. NVIDIA DSX предоставляет платформу для такого системного подхода. Работа MHI в области крупномасштабного охлаждения и инфраструктуры электропитания на 800 В постоянного тока помогает партнерам по экосистеме строить более масштабируемые и энергоэффективные ИИ-фабрики», — отметил Владимир Трой (Vladimir Troy), вице-президент NVIDIA по инфраструктуре ИИ.
В перспективе MHI планирует продолжать расширять свой портфель интегрированных ИИ-инфраструктурных решений за счет технологических инвестиций, чтобы удовлетворять постоянно меняющиеся потребности ИИ-фабрик и сред с высокой плотностью вычислений.
