AI 算力需求持续上升，数据中心正试图从每一组 GPU 机架中压出更多性能。随之出现的新问题，是液冷系统在更高温度下运行时，更容易发生细菌污染，进而影响冷却效率，甚至带来长时间停机。

液冷系统面临新运维压力

用于液冷芯片的冷却液通常由水和抑菌成分混合而成。为了提高散热效率，数据中心运营方会提高水的比例，因为水的吸热能力更强。但这一调整也会增加污染风险，杂质和细菌可能堵塞液体流动。

一旦出现问题，运营方往往需要冲洗整套系统。按报道说法，这可能让一个机架停机 5 到 6 个小时，成本最高可达数百万美元。

从工程机械转向数据中心

Omen 由 Zach Laberge 于 2024 年创立，最初关注工程机械中的流体系统监测，希望用实时数据替代传统的取样送检流程。除细菌增长外，其设备还可通过识别铜、铬、硅等物质，判断泵体、密封件等部件是否出现磨损。

公司早期客户包括 Caterpillar 经销体系相关业务。随着客户开始在燃气轮机等设备上部署传感器，Omen 逐步注意到数据中心场景的需求。公司随后发现，这类设施内部存在大量流体系统，从暖通空调到芯片液冷，都需要持续监测。

已融资 4000 万美元

Omen 自 2024 年成立以来累计融资 4000 万美元，目前正与约 12 家数据中心客户合作，完善其产品方案。其中包括 TensorWave，这家公司正在基于 AMD 芯片建设 AI 算力云。

投资方 Nava Ventures 合伙人 Cory Rellas 表示，Omen 能较快获得大型企业客户认可，这也是其尽调过程中被验证的一点。

与此同时，这一方向并非没有竞争者。报道提到，水监测公司 Pyxis 本月也推出了面向数据中心冷却液的监测产品。随着光学器件和信号处理软件近年进步，现场实时分析流体状态的方案开始具备规模化部署条件。