オメン AI のデータセンター最適化計画は空回りしている

AI に駆動される計算能力への需要により、データセンターはすべての GPU ラックからより多くの性能を絞り出そうとしています。その結果の一つが、細菌の発生です。 液体冷却チップ用の液体は、水の成長を抑制する物質と水の混合物です。チップをより高温で動作させるために、データセンターの管理者は熱吸収に優れた水を含む割合を増やした混合液に変更できますが、それによって流れを詰まらせる有害な汚染が発生します。これを解決するためにシステムを洗浄しますが、その場合、ラックを 5〜6 時間停止させ、数百万ドルの損失を被る可能性があります。 [Omen AI](https://www.omen.ai/) は、流体の状態をリアルタイムで監視し、細菌が深刻な問題になる前に検出する小型分光器という解決策を提供しています。「化学的な状況に対する洞察がないために、多大なダウンタイムのリスクを負う必要はありません」と、CEO 兼創設者の Zach Laberge は説明します。 本日、Omen AI は Nava Ventures が主導し、CRV、ヴァンダービルト大学、Mann+Hummel、Starhill Holdings、Hard Launch Capital の参加に加え、ブリヂストン、GM、ジョンソン・コントロールズ、TensorWave の役員たちからの個人投資も含まれる 3100 万ドルのシリーズ A ラウンドを調達したと発表しました。 Laberge は 2014 年に 14 歳で最初の会社を設立し、建設機械にセンサーを取り付けるために 300 万ドルを調達しましたが、最終的には高校を中退しました（彼の父親と母親はオンタリオ州の元教育相であり、独自の道を切り開くという彼の計画を支持していました）。 そのスタートアップが閉鎖した後、ラベルルは2024年にオメンを設立し、建設機械がいつ修理が必要かを判断できるほど賢くなるための鍵として流体システムに焦点を当てるというアイデアを実現しました。この考え方は、サンプルを抽出してラボへ送るという時間のかかるプロセスを、リアルタイムでの監視能力で置き換えることにありました。細菌の増殖に加えて、銅やクロムを検出すればポンプの摩耗を、シリコンを検出すればシールの劣化を特定できます。 キャタピラーの販売店はオメンの重機事業における重要な初期顧客でしたが、同社はまたデータセンターにオンプレミス電源を提供するためのガス動力タービンおよび発電機の主要サプライヤーでもあります。オメンが風向きを見抜くまでにはそれほど時間はかかりませんでした。 「それがまさに転換点でした」とラベルルはテッククリンチに語りました。「約6ヶ月前、多くの販売店から『タービンにセンサーを取り付け始めたので、建物側の対応も可能でしょうか？』という声が上がり始めました」 オメンはこれらの建物がHVACシステムからチップ冷却に至るまで流体で満ちていることを発見しました。急速に成長する新たな潜在顧客層を発見したオメンは、データセンター事業に注力し始めました 「この業界は少し動きが遅い方ですが、確立された大企業から信頼を得ているような若き創業者を見るのは珍しいことです」と、Omen の取締役会に名を連ねる Nava Ventures のパートナーである Cory Rellas は語りました。「特に Omen については、私たちのデューデリジェンスの多くは、大規模顧客との紹介を通じて行われ、彼らのアプローチがすぐに検証されました。」 2024 年の設立以来 4,000 万ドルを調達している Omen は、TensorWave（AMD チップ上で AI コンピュートクラウドを構築する企業）を含む一打のデータセンター顧客と協力し、その提供体制の構築を進めています。 「これらの巨大システムを流れる流体は、業界の多くが盲目で進んでいる重要な変数です」と、TensorWave の社長である Piotr Tomasik は声明で述べています。「Omen は、インフラの未来を私たちが考えるように捉えており、計算顧客を最適にサポートするためのより良いモニタリングを実現しています。」 多くの組織が洞察を得るために流体サンプルをラボへ郵送することに依存する中、オンプレミス分析の開発において Omen だけが特別ではありません。水監視の確立された企業である Pyxis も、今月初めにデータセンター冷却剤 [モニタリング製品](https://www.pyxis-lab.com/kryoptix-ik-series-why-coolant-chemistry-monitoring-matters-for-ai-data-centers/) を発表しました。 このアプローチを可能にした鍵となる技術的進歩は、光技術と信号処理ソフトウェアの両方における最近の改善です。「ハードウェアは十分に安価になり、スケールして取り組む意味が生まれました。そして信号処理によって、ノイズからより多くの意味を見出すことができるようになります」とラベルル氏は述べています。 *当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、[私たちは少額のコミッションを獲得する可能性があります](https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/)。これは私たちの編集の独立性には影響しません。 Tim への連絡や、彼からのアウトリーチの確認は、tim.fernholz@techcrunch.com へメールを送るか、Signal の暗号化メッセージ（tim_fernholz.21）を通じて行うことができます。 [プロフィールを見る](https://techcrunch.com/author/tim-fernholz/)

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