버티브는 1월13일 자사 보고서 ‘버티브 프런티어스’를 통해 AI시대를 대비한 데이터센터(DC) 주요 기술트렌드를 제시했다고 밝혔다.
버티브 프런티어스는 버티브 전사차원의 기술·산업 전문성을 기반으로 작성됐다. AI DC의 급속한 확산과 함께 요구되는 인프라 혁신 방향을 심층적으로 분석한다. 특히 △AI 워크로드 증가로 인한 초고밀도화 △전례없는 속도의 GW급 확장 △통합된 컴퓨팅시스템으로 설계·운영되는 DC 요구 등이 주요 변화요인으로 꼽혔다.
이번 보고서에서는 기존 연례 DC 트렌드전망을 확장해 △AI·HPC로 가속화되는 초고집적화 △전례없는 속도·규모로 전개되는 GW급 DC 확장 △DC를 단일 컴퓨팅 단위로 설계·운영하는 패러다임 전환 △다양해지는 반도체 및 컴퓨팅 아키텍처에 대응해야하는 실리콘 다변화 등 DC 혁신을 이끄는 네가지 거시적 변화요인을 제시했다.
이러한 거시적 변화는 DC산업 전반에 영향을 미치는 다섯가지 핵심 트렌드로 구체화되고 있다. 첫 번째는 AI시대를 대비한 전력인프라 고도화다. 현재 대부분의 DC는 AC/DC 혼합 전력분배방식을 사용하고 있으나 AI 워크로드 증가로 전력밀도가 높아져 기존 구조의 한계가 드러나고 있다.
고전압 DC 아키텍처는 △전류감소 △도체크기축소 △변환단계 최소화 등을 가능하게 하며 향후 랙 밀도가 더욱 증가함에 따라 그 활용도가 확대될 것으로 전망된다. 현장 발전설비 및 마이크로그리드 역시 고전압 DC 도입을 촉진하는 요인으로 작용할 것으로 보인다.
두 번째는 분산형 AI 환경 확대다. 대규모 언어모델(LLM)을 지원하기 위해 구축된 AI DC 투자는 주로 범용 AI서비스 적용에 집중돼 왔다. 하지만 향후 AI 추론서비스는 기업별 요구사항에 따라 다양한 방식으로 제공될 것으로 예상된다.
특히 금융·국방·헬스케어 등 규제가 엄격한 산업에서는 △데이터주권 △보안 △지연시간 등의 문제로 온프레미스 또는 하이브리드 AI 환경을 유지할 필요성이 커질 전망이다.
세 번째는 에너지자립전략 가속화다. DC 안정성을 위한 단기 현장 발전은 이미 필수요소로 자리잡았지만 전력 공급제약이 심화되며 AI DC를 중심으로 장기적인 에너지자립전략이 확대되고 있다. 천연가스 터빈 등 현장 발전기술에 대한 투자는 전력가용성 문제를 해결하는 핵심 수단이 될 것이다.
네 번째는 디지털트윈기반 설계·운영 확산이다. 고집적 AI 워크로드와 고성능 GPU 도입으로 복잡성이 증가함에 따라 DC를 신속하게 구축·운영해야 할 필요성이 커지고 있다. AI 기반 디지털트윈 기술을 활용하면 AI 서비스 구현까지의 시간을 최대 50%까지 단축할 수 있다. 이는 향후 GW급 DC 확장에 핵심적 역할을 할 것으로 예상된다.
마지막은 적응형·고신뢰 리퀴드쿨링 기술이다. AI 워크로드 확산으로 리퀴드쿨링은 점점 더 많은 DC에서 필수요소로 자리잡고 있다. 동시에 AI 기술은 리퀴드쿨링 시스템 자체의 효율성과 안정성을 더욱 고도화하는 데에 활용될 수 있다. AI기반 예측·제어기술을 통해 고가장비와 데이터 워크로드의 안정성과 가동시간을 한층 강화할 수 있을 것으로 기대된다.
스콧 아멀 버티브 CTO는 “AI 팩토리의 등장으로 DC 산업은 설계·구축·운영·서비스 전반에서 빠르게 진화하고 있다”라며 “초고집적화와 같은 복합적인 기술적 요인은 고전압 DC 전력 아키텍처와 첨단 리퀴드쿨링 등 혁신적인 변화를 촉진하고 있으며 이는 AI 혁신에 필수적인 GW급 확장을 실현하는데 중요한 역할을 한다”고 설명했다. 이어 “현장 발전설비와 디지털트윈 역시 AI 도입 속도·규모를 가속화 할 핵심 요소가 될 것”이라고 덧붙였다.
