Omen AI 收购 Aquatic Labs，推进数据中心实时水质监测

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你可能想知道

• 实时水质监测如何帮助数据中心在减少用水的同时保护设备？
• Omen AI 收购 Aquatic Labs，为其技术和计划带来了什么？

主题

数据中心依靠水冷系统管理高性能计算芯片产生的热量。根据 Water Foundation 的数据，美国数据中心每年使用 17 to 19 billion gallons 的水来冷却芯片。预计未来五年内，这个数字将增加到三倍。随着 AI 基础设施扩张，这种需求的规模不仅带来运营方面的挑战，也引发了如何负责任地用水这一更广泛的问题。

冷却系统必须接受监测，才能确保其中的流体持续正常运行。然而，传统检测可能需要采集样本并送往实验室，结果往往要数天才能出来。在这段延迟期间，系统问题——例如阀门故障，或可能阻碍水流的细菌滋生——可能难以及时发现。实时传感能够让运营人员更快掌握冷却液的状况。

Omen AI 成立于 2024 年，旨在填补这一监测缺口。该公司正在开发能够实时检测水系统变化的传感器，帮助运营人员找出潜在故障和流体质量问题。继 6 月完成 $31 million 的 A 轮融资后，Omen 宣布将以 $16 million 的现金加股票交易收购 Aquatic Labs。此次收购将两家致力于实时水质传感的公司结合在一起。

两家公司的技术测量不同的特性。Omen 的传感器会检测水中的元素，而 Aquatic Labs 的传感器则测量碱度。这两种方法相辅相成：结合后，运营人员对流体状况的了解可能比单独使用任一传感器更加全面。Aquatic Labs 首席执行官 Allan Adams 接受 TechCrunch 采访时表示，这能提供“更完整的水和流体状况图景”。两家公司也有共同目标，希望以自动化流程取代缓慢的人工检测。

Omen 创始人 Zach Laberge 经由一位过滤行业投资人介绍，认识了 Adams，两家公司因此开始合作。两人的背景展现出不同的专业路径，却都指向同一个技术问题。Laberge 高中辍学后创立了第一家公司，为依赖液压系统的大型工程机械进行类似的流体分析。相比之下，Adams 受过物理学训练，并致力于先进海洋传感技术。他曾任 MIT 教授，也曾在 Woods Hole Oceanographic Institute 担任研究员，之后创立 Aquatic Labs。

Adams 将加入合并后的公司，担任首席科学官。两个团队正努力将两种技术整合到单一传感器中，预计明年年初推向市场。整合这些测量功能，或许能让客户通过单一监测系统更轻松地评估流体状况，不过产品仍须完成整合并推向市场。

Omen 初期推出的传感器，目标是监测年底前耗电量达到 250 to 300 MW 的数据中心芯片。Laberge 告诉 TechCrunch，这些设备的价值约为 $5 to $7 billion。公司希望在 2027 年底前，让传感器安装在相当于 1 GW 的芯片上。这些数字显示了 Omen 锁定的基础设施规模，也说明其推广进度取决于高容量数据中心能否持续建设并投入运营。

这项技术的潜在效益不只在于测量水质本身。流体问题可能危及昂贵的计算设备。如果冷却系统的状况不明，运营人员可能选择排掉其中的水，以免设备受损。之后必须恢复流体系统，而在处理期间，运营可能需要暂停。排水和停机都可能造成高昂成本。

更频繁的实时信息有助于运营人员在状况合适时延长同一批流体的使用时间，也可能帮助他们在问题恶化前判断何时需要介入。这项技术的核心价值在于提升可视性：运营人员能够依据及时的测量结果做决策，而非只依赖延迟的实验室检测结果，或出于谨慎而更换流体。这项技术无法取代维护或负责任的水处理，但有助于让相关决策更加周全。

Adams 也认为，水质监测的应用潜力不只限于数据中心内部。水会流入这些设施，在系统中循环，最终可能排入市政供水设施。他接受 TechCrunch 采访时强调，整个流程都应以安全且负责任的方式管理，而这需要测量。因此，监测不仅关系到冷却性能，也可能有助于掌握水在流经设施前后的处理情况。

此次收购正值 AI 基础设施投资规模引发争论之际。AI 公司估计，到 2030 年，AI 基础设施支出可能高达 $4 trillion。部分投资人对建设进度和财务回报变得更加怀疑，近几日大型云服务商的股票也大幅下跌。这些变化让依赖新建设的公司面临不确定性。

Laberge 表示，Omen 受尚未启动的项目情绪变化影响较小，因为客户正在建设或已完成相关设施。他指出，这些项目是在 12 months ago 融资的。在他看来，即使市场规模缩减一半，仍会是人类史上最大的市场。这是公司的看法，而非对未来需求的保证，但也说明 Omen 为何相信，即使投资人预期不断变化，其业务仍能持续。

总的来说，这笔交易将两种测量技术与两个不同领域的专业知识结合起来，解决实际的基础设施需求。数据中心需要可靠的冷却系统；运营人员需要及时掌握维持冷却所需的水和流体状况；而用水带来的环境影响也不止于设施本身。合并后的传感器能否实现这些目标，取决于技术整合是否成功、客户是否采用，以及能否在严苛的运行环境中提供实用的测量结果。

重点摘要表

后续……

数据中心水资源管理要进一步发展，不能只靠整合传感器。运营人员、研究人员和设备供应商必须找出如何将实时读数转化为可靠的维护决策，并应用于不同的冷却系统。这包括研究传感器长期运行的表现、如何检测相关变化，以及如何将测量结果纳入现有运营流程。

监测如何帮助设施在整个生命周期中负责任地用水，也有进一步探讨的空间。更精确的测量或许能帮助运营人员掌握进水、冷却系统内部和排放时的水质。持续改善水处理、再利用和排放方式，可以与传感技术相辅相成；而与市政供水系统协调，也有助于处理数据中心范围之外的影响。

随着 AI 基础设施发展，决策者需要同时评估计算能力以及维持其运行所需的资源。未来研究可着重于将运营数据与实际的节水措施相结合，让可靠性、设备保护和负责任的水资源管理能够一并考虑。Omen 与 Aquatic Labs 的合作提供了其中一种解决思路：以更持续的信息取代延迟且有限的检测。随着传感器完成整合、部署，并在真实设施中接受评估，其最终影响将逐渐明朗。