AI 데이터센터 확대에 따라 냉각기술과 전력수요 대응 방안 등을 논의하는 자리가 마련됐다.

 

산업교육연구소는 4월28일 서울 구로구 KIEI세미나실에서 ‘AI데이터센터 확산에 따른 신규 사업 진출과 기술혁신 트렌드 세미나’를 개최했다고 밝혔다.

 

이날 세미나에서는 △데이터센터 지산지소 실현과 실수요자 중심을 위한 전력계통영향평가 제도 소개(홍광희 한국전력공사 부장) △AI·클라우드기반 데이터센터 혁신 트렌드와 도전과제(서효제 한국데이터센터 에너지효율협회 책임연구원) △AI 데이터센터 최적화를 위한 AI 트윈 구축전략(조규민 이안 부대표) △엣지 데이터센터 국내 트렌드와 국내 현황(정재웅 아토리서치 대표) △공기냉각·액체냉각 서버 융복합 기술개발과 주요 이슈 및 실증사례(김철원 슈퍼마이크로컴퓨터홀딩스 전무) △ 데이터센터 구축을 위한 연료전지 전력공급 솔루션(강용수 두산퓨얼셀 신사업개발팀장) △AI데이터센터 구축을 위한 초기 검토사항과 고효율 DC설계전략(유남선 삼우종합건축사사무소 DC그룹장) 등이 발표했다.

 

전력수요 급증 대안, 전력계통영향평가 도입

홍광희 한국전력공사 부장은 ‘데이터센터 지산지소 실현과 실수요자 중심을 위한 전력계통영향평가제도 소개’에 대해 발표했다.

 

AI산업 성장과 데이터센터 확산으로 전 세계 전력수요는 급증할 전망이다. 전력수요는 2025년 2만8,200TWh에서 2030년 3만3,600TWh로 늘어나 연평균 3.6% 증가할 것으로 예상된다. 이에 따라 필수 인프라인 전력망 확충의 중요성도 커지고 있다.

 

국내 전력계통 여건을 보면 국토 면적의 12%에 불과한 수도권에 전력수요의 41%가 집중돼 있다. 지역별 수급 현황에서는 △강원 △충청 △영남 △호남권의 에너지자급률이 2024년대비 2025년에 유지 또는 상승한 반면 수도권은 2024년 0.65에서 0.61로 하락했다.

 

향후 전력수급 전망에 따르면 최대수요와 재생에너지 중심 발전량은 지속 증가할 것으로 예상된다. 전력망 역시 2050년 탄소중립 달성을 위해 확대가 불가피하다.

 

그러나 낮은 주민 수용성과 지자체 비협조로 전력망 건설이 지연되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다.

 

홍 부장은 “데이터센터 전력공급은 현재 수도권에 63%가 집중돼 있으며 전력계통영향평가 신청도 올해 3월 기준 전체 853건 중 598건이 수도권에서 접수됐다”라며 “이에 따라 수요와 발전의 분산을 통해 균형을 맞추는 지산지소 시스템 구축이 필요하다”고 말했다.

 

데이터센터는 전력수요 특성상 계통에 미치는 영향이 크다. AI 학습 여부에 따라 전력수요가 급격히 변동하고 전압·주파수가 일정 수준 이상 변동할 경우 UPS가 자체 ESS로부터 수전받도록 즉시 전환되면서 대규모 전력수요가 동시에 이탈하는 상황이 발생할 수 있다.

 

해외에서도 유사한 계통영향사례가 발생하고 있으며 △입지 규제 △우선접속권 △자가발전 의무화 △유연성 자원 제공 의무화 △에너지효율 규제 및 폐열 활용 의무화 등 대응책이 시행되고 있다.

 

홍 부장은 “전력수요의 지역 분산과 실수요자 중심 전력공급을 위해 전력계통영향평가 제도 도입 필요성이 커지며 한전에서는 제도 본격 운영에 앞서 시범운영을 진행 중”이라며 “평가항목은 전력공급 여유 등 기술적 요소(55점), 사업 안정성 등 비기술적 요소(15점), 전력자립도 등 정책적 요소(30점)로 구성되며 총 70점 이상이면 통과된다”고 말했다.

 

2024년 6월부터 2026년 3월까지 신청현황을 보면 입지 기준 수도권 비중이 60%, 신청용량은 41.6GW로 특정 지역 집중 현상이 나타났다. 업종별로는 데이터센터 비중이 92%에 달했다. 반면 평가 통과 기준에서는 비수도권이 66%, 데이터센터가 82%를 차지했다.

 

AI DC 확대, 자금·민원 등 해결과제

서효제 한국데이터센터에너지효율협회 책임연구원은 ‘AI·클라우드기반 데이터센터 혁신 트렌드와 도전과제’에 대해 설명했다.

 

데이터센터는 IT장비가 운영되는 컴퓨팅 스페이스(Computing Space)와 전력공급·냉각을 담당하는 기반시설(Supporting Infra), 기반시설 운영관리를 위한 오퍼레이팅 스페이스(Operating Space)로 구성된다. 또한 정보처리 방식에 따라 엣지 데이터센터와 하이퍼스케일 데이터센터로 구분된다.

 

국내 데이터센터는 2025년 80개에서 2030년 130개로 증가할 전망이다. 같은 기간 전력용량은 1.33GW에서 3.18GW로 급증할 것으로 예상된다. 특히 수도권에 집중되는 구조로 인해 부지 확보와 전력 수급 난이도가 더욱 높아질 것으로 보인다. 비수도권에서도 데이터센터 건립이 확대되는 추세다.

 

서 책임연구원은 “글로벌 CSP(Cloud Service Provider)의 데이터센터 확장이 시장성장을 가속화하고 있으며 클라우드 컴퓨팅이 성장하고 데이터 양 증가, AI시대 도래가 맞물리며 데이터센터 수요가 빠르게 늘고 있다”라며 “이에 따라 데이터센터 인프라도 기존 클라우드 데이터센터 중심에서 AI데이터센터로 전환되고 있다”고 설명했다.

 

AI 확대는 데이터센터의 주요 워크로드가 CPU에서 GPU 중심 병렬 연산으로 이동시키고 있다. 냉각기술 또한 변화하며 기존 공랭식에서 수랭식으로 전환되며 발열을 효과적으로 제어하는 능력이 핵심 과제가 됐다. 냉각방식은 공기(Air)에서 하이브리드(Hybrid), 액체(Liquid) 방식으로 발전하고 있으며 기술 우선순위도 에너지효율 개선에서 열 제거 성능 중심으로 이동하고 있다.

 

서 책임연구원은 “AI 데이터센터가 확충되는 가운데 해결해야 할 과제도 존재한다"라며 "지역 수용성 저하로 지역사회와의 상생 요구가 커지고 있으며 ESG경영 압박도 강화되고 있다”고 밝혔다. 이어 “구축비와 운영비 증가, 부동산 경기침체에 따른 PF 조달 어려움 등 자금과 원가 부담도 해결해야 한다”라며 “이러한 이슈와 동시에 국가 AI 인프라 투자 확대와 지역 다변화 등을 통해 새로운 기회가 창출될 수 있다”고 강조했다.

 

AI 데이터센터 최적화, AI 융합 디지털트윈

조규민 이안 부대표는 ‘AI 데이터센터 최적화를 위한 AI 트윈 구축전략’에 대해 소개했다.

 

데이터센터는 AI 확산과 함께 기존 CPU 중심 구조에서 GPU·가속기 중심으로 전환되며 랙 단위 발열이 급증하는 추세다. 냉각분야에서도 공랭 최적화 중심에서 공랭 방식이 한계에 도달하면서 수랭·액침 등 액체기반 냉각기술이 확대되고 있다. 특히 AI 데이터센터를 중심으로 이러한 흐름이 가속화되고 있다.

 

운영 방식 역시 기존 수동운영과 정적 셋포인트 중심에서 자동제어 및 최적화기반 운영으로 전환되고 있으며 AI와 디지털 트윈을 활용한 자율 운영체계로 발전하고 있다.

 

AI 확산으로 컴퓨팅 수요가 폭발적으로 증가하고 있으며 클라우드·스트리밍·보안 등 디지털 서비스 고도화도 이를 뒷받침하고 있다. 기업 IT 구조도 기존 CAPEX 중심에서 클라우드 기반 OPEX 구조로 이동하면서 코로케이션과 하이퍼스케일 데이터센터 확장이 이어지고 있다. 또한 규제와 데이터 주권 이슈로 인해 국가·산업단위에서 지역 내 인프라 구축 요구도 확대되는 추세다.

 

그러나 데이터센터사업 추진과정에서는 △전력포화 및 계통 지연 △주민 반대 및 민원 △전력·용수·접근성 등 입지 제약 △냉각방식 변화에 따른 기술적 부담 등의 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제의 대안으로 디지털트윈기술 필요성이 제기되고 있다.

 

기획·설계단계에서는 전력·냉각·공간을 통합 검증하는 ‘Capacity Twin’, 운영 환경에서는 열섬·소음 등 민원을 정량화하는 ‘Environment Twin’, 시공단계에서는 공정 리스크 대응을 위한 ‘Construction Twin’ 등을 통해 구축부터 운영·유지보수까지 전 주기관리가 가능하다.

 

조 부대표는 “AI 데이터센터 운영을 위해 AI 디지털 트윈을 중심으로 한 자율 운영체계가 필요하다”라며 “AI데이터센터를 위한 AI 디지털 트윈은 관측(Observe), 예측(Predict), 최적화(Optimize)로 이어지는 순환 구조를 기반으로 운영된다”고 말했다.

 

관측단계에서는 모니터링과 제어를 통해 운영상태를 실시간으로 관리한다. 이후 예측단계에서는 ‘What-if’ 시나리오기반 분석을 통해 다양한 상황을 사전에 검증하고 의사결정을 지원한다. 마지막으로 최적화 단계에서는 주요 성과지표(KPI)를 개선하는 방향으로 운영을 자동 조정한다.

 

이와 같은 과정이 반복되면서 데이터센터는 AI와 디지털 트윈을 기반으로 스스로 운영을 개선하는 자율형 시스템으로 발전하고 있다.

 

엣지 데이터센터, 전력수급·규제 등 대안

정재웅 아토리서치 대표는 ‘엣지 데이터센터 국내 트렌드와 국내 현황’에 대해 발표했다.

 

데이터 폭증과 대규모 백홀 비용 증가로 중앙집중형 클라우드방식이 한계에 직면하면서 데이터센터는 분산형 지능 구조로 전환되고 있다. 또한 초저지연 네트워크 수요가 확대되면서 사용자 인접 위치에서 AI 추론을 처리해 지연시간을 최소화하는 역할이 강조되고 있다. 이에 따라 분산형 엣지 아키텍처가 클라우드의 핵심 확장 거점으로 역할을 수행하고 있다.

 

이와 함께 △AI 전력밀도 증가 △공랭식 냉각의 한계 △모듈화 및 공장 조립형 인프라 확산 등으로 데이터센터 건설 방식도 변화하고 있다. 수도권 중심의 초국지화 흐름과 함께 국내에서도 엣지 데이터센터 중심의 인프라 지형도 형성되는 추세다.

 

엣지 데이터센터 구축 사례로는 컨테이너 기반 모듈러 데이터센터가 제시됐다. 모듈러 방식은 가혹한 기후조건과 협소한 부지에서도 10일 이내 AI·HPC 인프라를 신속히 구축할 수 있으며 맞춤형 액체냉각 적용이 가능하다. 또한 단일화면을 통해 냉각탑 등 설비를 통합 제어할 수 있는 운영시스템을 갖춘 것이 특징이다.

 

이와 함께 확장 가능한 사전 엔지니어링 엣지 플랫폼을 통해 유연한 인프라 확장이 가능하다. 전력·냉각·화재 진압시스템이 통합팩으로 사전에 구성돼 현장에서 구축과 테스트 시간을 단축할 수 있다. 또한 통신사와 SI가 주도하는 엔터프라이즈 ‘엣지 AI’ 방식과 도심형 하이퍼스케일 엣지 허브 구축도 주요 사례로 언급됐다.

 

정 대표는 “기존 하이퍼스케일 데이터센터는 수도권 전력수급 한계와 규제 장벽으로 인해 증가하는 AI 수요를 감당하는 데 한계를 보이고 있다”라며 “이에 따라 엣지 데이터센터가 전력 규제를 우회하면서 실시간 응답성을 극대화할 수 있는 현실적인 대안 아키텍처로 주목받고 있다”고 설명했다.

 

국내 엣지 데이터센터시장은 꾸준한 성장세가 전망되는 가운데 아토리서치는 초연결 수요에 대응하기 위한 도심형 엣지 인프라인 ‘AIFC(AI Factory)’ 구축을 추진하고 있다.

 

아토리서치는 초고밀도·초고효율 코어기술인 액침냉각을 적용해 구축 및 운영 비용을 최대 70% 절감하고 네트워크 지연을 최소화했다. 또한 단일 액침냉각 시스템 기준 PUE 1.2 이하의 고효율을 달성한 것으로 나타났다.

 

슈퍼마이크로 액체냉각솔루션, 성능 개선·전력비 절감

김철원 슈퍼마이크로컴퓨터홀딩스 전무는 ‘공기냉각·액체냉각 서버 융복합 기술개발과 주요 이슈 및 실증사례’에 대해 공유했다.

 

수랭식 솔루션이 각광받는 이유로 전기사용량 절감효과와 랙당 장착할 수 있는 서버 수가 증가해 데이터센터 공간을 활용할 수 있다. 소음문제도 해결할 수 있고 동일 스펙에서 공랭식 보다 성능향상 효과가 있다. 서버 냉각인프라에 대한 전체 전기비용 절감효과가 있다.

 

수랭식 솔루션은 3가지 종류로 나뉜다. DLC(Direct Liquid Cooling)는 가장 활발히 적용되는 방식으로 발열이 높은 CPU·GPU 등 핫스팟에 콜드플레이트를 직접 부착해 냉각한다. DLC 2세대는 PSU(전원공급장치)를 포함해 서버 내부 열의 약 98%를 액체로 제거하는 수준으로 발전했다.

액침냉각(Immersion Cooling)은 서버를 비전도성 냉각유에 직접 담가 열을 식히는 방식이다. 싱글페이즈와 투페이즈로 구분되며 싱글페이즈는 냉각유를 순환시키는 구조, 투페이즈는 냉매의 기화잠열을 활용하는 방식이다.

 

RDHx(Rear Door Heat Exchanger)는 기존 공랭설비를 유지하면서 랙 후면 도어에 열교환기를 설치해 랙 내부의 열을 냉각수로 처리하는 방식이다. 공랭과 수랭을 결합한 하이브리드 형태다.

 

김 전무는 “슈퍼마이크로의 액체냉각 솔루션은 공랭식대비 성능향상과 전력비 절감효과를 동시에 확보할 수 있으며 랙당 서버 집적도를 높여 공간 활용도를 개선하고 서버 수명 연장에도 기여한다”라며 “최대 98% 수준의 열 제거와 함께 용수 사용절감, 저소음 운영이 가능해 데이터센터 전반의 운영효율을 높일 수 있다”고 밝혔다.

 

연료전지, 전력공급 차세대 솔루션

강용수 두산퓨얼셀 신사업개발팀장은 ‘데이터센터 구축을 위한 연료전지 전력공급 솔루션’에 대해 소개했다.

 

데이터센터는 적기 전력 공급이 핵심이며 구축단계에서부터 발전원 확보 필요성이 커지고 있다. 이러한 흐름 속에서 국내 상업용 데이터센터는 2030년까지 8GW 이상 규모로 성장할 전망이다.

 

데이터센터시장을 주도하는 미국은 시장 확대와 함께 입지를 강화하고 있으나 전력공급 불균형 문제가 나타나고 있다. 국내는 전력설비 확충 속도가 데이터센터 전력 수요 증가를 따라가지 못하는 상황으로 전력공급 불균형이 현실화될 가능성이 크다.

 

기존 클라우드 데이터센터는 계통 전력과 예비발전을 활용하는 구조지만 AI 데이터센터는 계통과 BTM(계통 후방 자가발전)을 병행하는 방식으로 전력을 공급한다. 설비 측면에서도 AI 데이터센터는 단위용량, 증설단위, 전력집약도에서 클라우드 대비 약 5~8배 높은 수준을 보인다. 또한 부하 변동성이 낮고 베이스로드 성격이 강한 특징이 있다.

 

전력 대응 방식에서도 차이가 나타난다. 클라우드는 단계적 송변전 대응과 변전소 증설이 가능하지만 AI 데이터센터는 이러한 대응이 제한적이며 송전 병목을 유발할 가능성이 크다. 이러한 전력 패러다임 변화 속에서 두산퓨얼셀은 차세대 발전원으로 연료전지를 제시했다.

 

강 팀장은 “연료전지는 가스 공급만으로 발전이 가능하며 효율과 예측가능성이 높다”라며 “도심설치가 가능한 유일한 발전원으로 면적 효율성이 높으며 단계적 증설이 가능하다”고 알렸다.

 

AI데이터센터 부지선정, 엔드유저 중요

유남선 삼우종합건축사사무소 DC그룹장은 ‘AI데이터센터 구축을 위한 초기 검토사항과 고효율 DC설계전략’에 대해 발표했다.

 

데이터센터 부지 선정 시에는 △고객 선호 위치 △구축·운영 비용의 효율성 △사회적 리스크 여부 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 한다

 

데이터센터는 △계획 △ 설계 △구축 △신뢰성테스트 △운영 △종료로 이어지는 생애주기를 갖고 있다. 각 단계별로 다른 이해관계자들이 관여해 의사결정이 이뤄지지만 특히 엔드유저가 최종적으로 중요하다.

 

유 그룹장은 “데이터센터 입지선정과 사업성 판단에서도 전력 확보, 인허가, 민원, 임차 수요 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하며 공급자와 수요자간 판단 기준에도 차이가 존재한다”라며 “이에 따라 초기 단계부터 실제 수요를 반영한 기획이 필요하다”고 말했다.

 

또한 데이터센터는 사업구상부터 준공까지 전자파, 소음 등 민원이 발생하기 때문에 인접 부지뿐만 아닌 전력인입 경로상에 있는 모든 주민이 민원 고려 대상이다.

 

이에 따라 철저한 법규검토와 절차 준수가 요구되며 주민설명회 등을 통해 절차적 정당성을 확보해야 한다. 특히 사업계획 수립 시 사업지연도 고려돼야 한다.

 

데이터센터 사업은 △위치 △규모 △수요에 대한 고려를 위해 엔드유저 입장으로 기획과 검토가 이뤄져야 한다.