【시사K뉴스 기획】AI데이터센터의 숨은 경쟁력은 ‘냉각’…동해 2.4GW는 어떤 기술을 선택하나

▫ AI 반도체 고성능화로 서버 발열·전력밀도 급증…냉각기술이 AIDC 설계의 핵심으로 부상

▫ 군산 300MW AIDC는 차세대 GPU 대응 액체냉각 채택…신성이엔지는 공랭·직접액체냉각을 결합할 수 있는 ‘AIO’ 공개

▫ 동해 GS AIDC는 공랭식 기본구상이 알려진 가운데, 향후 고집적 GPU 대응방식과 랙당 전력밀도·물 사용량·PUE·폐열 활용 등 구체적 설명 필요

AI데이터센터(AIDC)를 바라보는 시민들의 시선은 그동안 주로 ‘얼마나 큰 전력을 사용하는가’에 맞춰져 있었다.

동해에서 추진되는 GS AI데이터센터 역시 100MW, 1.2GW, 최종 2.4GW라는 거대한 전력 규모가 가장 먼저 주목받았다.

그러나 AI데이터센터의 실제 기술경쟁력을 이해하려면 이제 전력 다음의 질문으로 넘어가야 한다.

그 막대한 전력을 사용하는 GPU에서 발생하는 열을 어떻게 식힐 것인가.

AI 반도체의 성능과 집적도가 높아지면서 냉각은 단순한 보조설비를 넘어 AIDC의 설계와 운영을 좌우하는 핵심 기술 가운데 하나로 부상하고 있다.

■ 전기를 많이 쓰면 결국 ‘열’이 된다

AI데이터센터에서는 수많은 GPU와 서버가 동시에 연산한다.

고성능 GPU가 더 많은 연산을 수행할수록 전력소비와 함께 높은 열이 발생한다. 이 열을 안정적으로 제거하지 못하면 서버의 성능과 안정적인 운영을 유지하기 어렵다.

따라서 AI데이터센터를 이해하는 흐름은 이제 단순한 ‘전력 확보’에서 끝나지 않는다.

PU전력 → G·AI가속기 → AI 연산 → 발열 → 냉각 → 에너지효 로 이어진다.

같은 100MW 규모의 데이터센터라고 하더라도 어떤 GPU를 얼마나 높은 밀도로 설치하고 어떤 냉각방식을 적용하는지에 따라 실제 시설의 기술적 성격은 달라질 수 있다.

■ 군산은 ‘300MW’와 함께 ‘액체냉각’을 말했다

최근 발표된 전북 군산 AI데이터센터 사업은 이 점에서 동해가 참고할 만한 사례다.

SGC에너지가 추진하고 KT클라우드가 설계·구축·운영(DBO) 파트너로 참여하는 군산 AIDC는 올해 말 60MW 규모의 1단계 시설 착공을 시작해 2028년 1분기 운영을 목표로 한다. 이후 시장수요에 따라 최대 300MW까지 단계적으로 확대할 계획이다. 뉴스1

특히 KT클라우드는 군산 AIDC 전 층에 엔비디아의 차세대 AI 가속기 ‘Vera Rubin’을 지원할 수 있는 액체냉각 기반의 ‘AI Ready’ 설계를 적용한다고 밝혔다.

전력·냉각설비를 공장에서 모듈 형태로 사전 제작한 뒤 현장에서 조립하는 프리팹 기반의 모듈러·스키드 솔루션도 적용한다. KT클라우드는 이 방식으로 기존 방식보다 구축기간을 50% 이상 단축할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 이는 회사 측이 제시한 목표치다. 뉴스1

여기서 중요한 것은 군산의 300MW라는 규모 자체만이 아니다.

어떤 수준의 AI 가속기를 수용할 것이며, 그 발열을 어떤 방식으로 처리할 것인지까지 사업계획과 함께 제시했다는 점이다.

■ 국내에서는 공랭+액체냉각 ‘하이브리드’ 기술도 등장

냉각기술 역시 빠르게 진화하고 있다.

신성이엔지는 29~30일 싱가포르에서 열리는 ‘데이터센터 월드 아시아(DCWA) 2026’에서 AI데이터센터 냉각 플랫폼 ‘AIO(All In One)’를 공개한다.

AIO는 냉각방식 자체를 뜻하는 일반명칭이 아니라 신성이엔지가 개발한 서버·냉각 통합형 모듈 플랫폼의 명칭이다.

기존 데이터센터가 데이터홀과 기계실, 공조설비를 분리해 구축했다면 AIO는 서버와 냉각장비를 하나의 모듈로 구성한다.

회사 측 설명에 따르면 모듈 하나에 최대 8개의 서버랙을 설치할 수 있고, 랙당 16kW에서 GPU 서버 기준 최대 140kW까지 대응한다. 고객 환경에 따라 인로우(In-Row) 냉각과 직접액체냉각(DLC)을 혼합해 구성할 수도 있다. ZDNet Korea

2.4MW급 데이터센터를 기준으로 기존 방식과 비교해 데이터홀 면적을 22%, 층고를 20% 줄이고 장비 설치공사 기간도 절반 수준으로 줄일 수 있다는 것이 회사 측 설명이다. 한국경제

즉 냉각기술도 이제 공기로 식힐 것인가, 액체로 식힐 것인가라는 단순한 양자택일에서 벗어나 서버의 발열밀도와 운영환경에 따라 여러 기술을 조합하는 방향으로 발전하고 있는 것이다.

■ 그렇다면 동해 2.4GW는 어떻게 식힐 것인가

이 지점에서 동해 GS AI데이터센터에도 새로운 질문이 생긴다.

지금까지 동해시가 시사K뉴스 정보공개청구에 밝힌 기본구상은 공랭식 냉각을 기본으로 하되 여름철 피크 때 보조적으로 물을 사용하는 방안을 검토한다는 것이었다.

공랭식 자체가 좋거나 나쁜 방식이라는 의미는 아니다.

동해의 기후조건과 서버 구성, GPU 전력밀도, 용수 확보 가능성 등을 종합적으로 고려해 적절한 냉각방식을 설계할 수 있기 때문이다.

그러나 최종 2.4GW라는 세계적 규모의 AIDC를 계획한다면 이제 시민들에게 한 단계 더 구체적인 설명이 필요하다.

동해 AIDC는 어느 정도의 랙당 전력밀도를 기준으로 설계되는가.

그리고 향후 차세대 고집적 GPU가 대규모로 들어올 경우에도 현재 검토 중인 공랭방식으로 대응할 수 있는가.

필요할 경우 직접액체냉각(DLC)이나 공랭·액체냉각 하이브리드 방식으로 전환 또는 확장할 수 있도록 설계하는가.

이것은 단순한 기술적 호기심이 아니다.

■ 냉각방식은 ‘물 문제’와도 연결된다

동해에서는 데이터센터의 물 사용량에 대한 시민들의 관심도 높다.

공랭식은 물 사용을 줄이는 데 유리할 수 있지만 냉각방식의 실제 환경효과는 데이터센터의 설계와 운영조건을 함께 살펴봐야 한다.

따라서 “공랭식이므로 물을 거의 사용하지 않는다”는 설명만으로는 충분하지 않을 수 있다.

평상시와 여름철 폭염 때의 평균·최대 용수사용량, 냉각에 필요한 전력, 전체 데이터센터의 PUE(전력사용효율), WUE(물사용효율)를 함께 봐야 보다 정확한 판단이 가능하다.

특히 동해처럼 대규모 AIDC를 단계적으로 확대하는 사업에서는 100MW → 1.2GW → 2.4GW 각 단계의 수치를 구분해 설명할 필요가 있다.

■ 냉각 다음에는 ‘폐열’이라는 질문도 남는다

GPU를 식혔다고 해서 열 자체가 없어지는 것은 아니다.

결국 데이터센터 밖으로 방출하거나 다른 방식으로 처리해야 한다.

따라서 앞으로는 **“어떻게 식힐 것인가”에서 “그 열을 어디에 사용할 것인가”**로 질문을 확장할 필요도 있다.

회수 가능한 폐열의 온도와 양, 경제성 등의 조건이 맞는다면 열교환기와 히트펌프 등을 이용해 공공시설의 난방·온수나 산업시설 등 지역의 열수요와 연결하는 방안을 검토할 수 있다.

다만 동해 사업에서 실제 폐열 회수·활용이 가능한지는 아직 구체적인 설계자료를 통해 확인해야 할 사안이다.

따라서 지금 단계에서는 가능성을 단정하기보다 GS가 폐열 활용을 사업설계에서 검토하고 있는지를 확인하는 것이 먼저다.

■ ‘2.4GW’ 다음 질문은 ‘랙당 몇 kW인가’

그동안 동해 AI데이터센터를 둘러싼 논의에서는 2.4GW라는 숫자가 압도적이었다.

그러나 AIDC의 기술적 내용을 들여다보기 시작하면 또 다른 중요한 숫자가 등장한다.

바로 **랙당 전력밀도(kW/rack)**다.

최근 공개된 신성이엔지 AIO가 GPU 서버 기준 랙당 최대 140kW 대응을 제시한 것처럼 고집적 AI서버 시대에는 하나의 랙에서 얼마나 많은 전력을 사용하고 그 열을 어떻게 제거할 것인지가 중요해지고 있다. 

따라서 동해에서도 이제 물어볼 수 있다.

“동해 AI데이터센터가 목표로 하는 랙당 전력밀도는 몇 kW인가.”

이 숫자가 확인되면 동해 AIDC가 어떤 수준의 AI 장비를 염두에 두고 설계되는지, 냉각설계는 이에 적합한지에 대한 보다 구체적인 검토가 가능해진다.

■ 주민설명회에서 듣고 싶은 ‘냉각의 숫자’

오는 주민설명회에서 시사K뉴스가 확인하고 싶은 것도 단순히 “공랭식인가, 액체냉각인가”라는 선택지가 아니다.

동해 AIDC의 목표 랙당 전력밀도는 몇 kW인가.

초기 시설은 어떤 수준의 GPU·AI가속기를 수용하도록 설계되는가.

현재의 공랭식 설계로 향후 고집적 GPU까지 대응할 수 있는가.

직접액체냉각이나 하이브리드 냉각을 적용할 가능성이 있는가.

100MW·1.2GW·2.4GW 단계별 평균·최대 용수사용량과 PUE·WUE 목표치는 얼마인가.

그리고 냉각 과정에서 발생하는 폐열을 동해지역의 에너지 자원으로 활용할 계획은 있는가.

군산은 60MW라는 첫 사업규모와 함께 차세대 GPU와 액체냉각이라는 기술방향을 제시했다.

국내 냉각업계에서는 랙당 140kW급 GPU 서버까지 대응하는 공랭·액체냉각 하이브리드 플랫폼도 등장하고 있다. 뉴스1

그렇다면 최종 2.4GW라는 훨씬 큰 규모를 계획하는 동해에서도 이제 시민들이 알고 싶은 것은 단순히 **“얼마나 큰 데이터센터인가”**만이 아니다.

어떤 AI를 담을 것인가.

그 AI가 만들어내는 열을 어떻게 식힐 것인가.

얼마나 많은 물과 전력을 사용할 것인가.

그리고 그 열과 기술이 동해에 무엇을 남길 것인가.

AI데이터센터의 경쟁력은 건물의 크기만으로 결정되지 않는다.

전력을 얼마나 확보하느냐 못지않게, 그 전력으로 얼마나 효율적으로 연산하고 발생한 열을 얼마나 효율적으로 관리하느냐가 중요하다.

동해 2.4GW AI데이터센터가 착공을 향해 움직이는 지금, ‘냉각’도 시민에게 구체적인 숫자로 설명해야 할 때다.

지형덕 | 시사K뉴스 기자