AI 시대, 데이터센터 냉각 패러다임 전환…공기 대신 물로 식힌다

[홍진주 기자]

[디지털투데이 홍진주 기자] 인공지능(AI), 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 서비스 확산으로 글로벌 데이터센터 전력 수요가 급증하면서 냉각 시스템의 효율성이 핵심 인프라 과제로 떠오르고 있다. 국제에너지기구(IEA)에 따르면 현재 데이터센터는 전 세계 전력 소비의 약 1.5%를 차지하고 있으며, AI 등의 기술 확산으로 2030년까지 에너지 수요가 두 배로 증가할 전망이다. 데이터센터 에너지 소비의 절반가량이 냉각에 사용되는 만큼, 냉각 방식의 선택은 운영 비용과 지속 가능성을 좌우하는 요소가 되고 있다.

지난 11일(현지시간) IT매체 테크레이더에 따르면, 전통적인 데이터센터는 내부 팬을 활용한 공랭식 냉각에 의존해 왔지만, AI 워크로드 증가로 전력 밀도가 급격히 높아지면서 한계가 드러나고 있다. 이에 따라 물을 활용한 액체 냉각이 고효율 대안으로 주목받고 있다. 업계에서는 AI와 HPC 환경에서 냉각 전략이 데이터센터 경쟁력을 좌우할 핵심 변수로 부상하고 있다고 평가한다.

액체 냉각(수랭식)의 가장 큰 장점은 높은 열 제거 효율이다. 물은 공기보다 열 전달 효율이 3000배 이상 높아 서버 냉각에 필요한 전력을 크게 줄일 수 있다. 직접 노드에 액체를 공급하는 일부 냉각 기술은 서버에서 발생하는 열의 최대 98%를 제거할 수 있으며, 회수된 따뜻한 물을 건물 난방이나 기타 용도로 재활용할 수 있다. 이를 통해 전체 전력 소비를 최대 40%까지 절감할 수 있다는 분석도 나온다.

지속 가능성 측면에서도 액체 냉각 기술은 빠르게 진화하고 있다. 기존 증발식 냉각 방식은 물 보충이 필요했지만, 최근에는 폐쇄형(closed-loop) 액체-공기 열교환기 시스템이 확산되며 물 손실을 최소화하고 있다. 높은 유입 온도를 허용하는 최신 설계는 물을 추가로 냉각하는 데 드는 에너지까지 줄이고 있다.

반면 공기 냉각은 공간과 확장성 측면에서 제약이 크다. 일반적으로 공기 냉각 시스템은 최대 70킬로와트(kW) 수준의 전력 밀도까지만 감당할 수 있으며, 특정 열용량을 초과하면 작동이 불가하다. 그러나 AI용 GPU는 기존 CPU보다 최대 10배 많은 전력을 소모하며, 3D 실리콘 적층과 같은 설계는 동일한 공간에 더 많은 연산 자원을 집적하도록 만든다. 이로 인해 공기 냉각은 고밀도 AI 데이터센터에서 물리적 한계에 직면하고 있다.

골드만삭스는 AI 확산으로 2030년까지 데이터센터 전력 수요가 최대 160% 증가할 것으로 전망했다. 이는 액체 냉각의 효율성이 점점 더 중요해진다는 의미로, 전력 사용 효율성(PUE)을 개선하는 것이 데이터센터 운영의 핵심 지표로 부상하고 있다. 일부 액체 냉각 기반 데이터센터는 이미 PUE 1.1 이하, 나아가 1.04 수준까지 도달한 것으로 알려졌다.

유지보수와 안정성 측면에서도 차이가 나타난다. 공기 냉각은 팬을 사용해 먼지 유입과 온도 변동에 취약한 반면, 최신 액체 냉각 시스템은 안전성과 서비스성을 크게 개선했다. 최근에는 공기와 물을 병행하는 하이브리드 냉각 방식도 확산되며 도입 장벽이 낮아지고 있다.

업계 관계자들은 "AI 중심의 데이터센터 시대에는 냉각 방식이 단순한 설비 선택이 아니라 장기적인 인프라 전략"이라며 "고밀도 연산 환경에서 액체 냉각은 선택이 아닌 필수가 될 가능성이 높다"고 전망했다.

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