为了处理 AI 工作负载而进行的更好的芯片和数据中心容量的竞赛正在进行，但所有这些活动都有一个问题。繁重的处理能力意味着热量 — 大量 — 这对服务器运行情况和环境都有巨大影响。

由于空气和水等传统冷却方法无法满足需求，采用新方法的初创公司正在看到他们的明星崛起。总部位于巴塞罗那的 Submer 就是其中之一，该公司刚刚以五亿美元的估值筹集了 5550 万美元来扩大其业务规模：在这个系统中，整个机架都浸没在容器中，并在容器中操作，这些容器装满了专有的、可生物降解的、不导电的冷却剂，联合创始人 Pol Valls 将其比作“羊水”。一些型号还为用户提供了从自己的冷却过程中捕获热量的选项，以用于其他目的，例如为建筑物供暖。

Submer 的业务已经处于稳步沸腾的状态。与首席技术官 Daniel Pope 共同创立了这家公司的 Vals 表示，其客户包括至少一家世界上最大、最知名的“超大规模企业”，该公司运营着许多数据中心;Telefonica 等电信公司;埃克森美孚等企业;欧盟委员会等政府机构;和主要研究中心。（瓦尔斯是该公司的首席财务官，他拒绝透露几个公开姓名。

由于该名单和目前正在讨论的管道，本轮融资——由 M&G 领投的全股权 C 轮融资，之前的投资方 Planet First Partners 和 Norrsken VC 也与新投资者 Mundi Ventures 一起参与——投后估值约为 5 亿美元。它还保留了在本轮筹集更多资金的选择权。

Submer 正在应对的挑战部分是技术方面的，部分是成本和资源消耗方面的挑战。

简而言之，数据中心行业已经是一个主要的能源消耗者，而 AI 正在将其引向低谷。

国际能源署的估计显示，2022 年数据中心消耗量为 460TWh（可用的最新数据），占全球能源消耗量的 1% 至 2%。IEA 预测，到 2026 年，这一数字可能会增加一倍以上，达到 1,000TWh，“大致相当于日本的电力消耗量，”它写道。

与此同时，高盛 5 月份的一篇研究论文指出，平均而言，ChatGPT 搜索“需要的电力几乎是 Google 搜索的 10 倍”。该论文预测，到 2030 年，数据中心的电力需求将增长 160%。其他研究人员指出，AI 的“碳足迹不断增长”，以及冷却这些数据中心所需的数十亿立方米水。