AI 데이터센터 ‘물 덜 쓰는 냉각’ 경쟁…전력비는 새 과제
09/09/26인공지능 데이터센터의 물 사용량을 줄이기 위한 기술경쟁이 본격화하고 있다. 고성능 GPU를 대량으로 사용하는 AI 서버는 열이 많이 발생해 대규모 냉각설비가 필요하다. 미국의 여러 지역에서는 데이터센터가 지역의 물과 전력을 과도하게 사용한다는 주민 반발이 커졌고 기술기업들은 물 사용을 최소화하는 새로운 냉각방식을 확대하고 있다.
Nvidia는 최신 데이터센터 설계에서 서버 내부를 순환하는 폐쇄형 액체냉각 시스템을 활용해 외부에서 보충해야 하는 물의 양을 크게 줄일 수 있다고 설명한다. 기존 방식은 냉각탑에서 물을 증발시키는 경우가 많았지만 폐쇄형 시스템은 냉각수를 반복적으로 사용한다. Microsoft와 Amazon Web Services, Meta도 비슷한 방식의 냉각기술을 확대하고 있다.
데이터센터의 물 사용은 AI 산업의 새로운 환경문제로 떠올랐다. 전 세계 데이터센터가 냉각에 사용하는 물은 이미 막대한 규모이며 AI 연산량이 빠르게 늘면 2030년에는 지금보다 훨씬 많은 물이 필요할 수 있다는 전망이 나온다. 특히 가뭄이 잦은 지역에서는 산업용 데이터센터와 주민, 농업이 같은 수자원을 두고 경쟁할 수 있다.
하지만 물 사용을 줄이면 전력소비가 늘어날 수 있다는 문제가 있다. 냉각수를 증발시키지 않고 계속 순환시키려면 팬과 펌프, 열교환 장치를 더 많이 사용해야 하는 경우가 있다. 결국 기업은 물 사용량과 전력효율, 건설비와 운영비 사이에서 최적의 조합을 찾아야 한다.
데이터센터의 환경영향은 직접 사용하는 물만으로 평가하기 어렵다. 서버에 공급되는 전력을 생산하는 과정에서도 물이 사용되고 반도체와 장비를 제조하는 과정에서도 상당한 자원이 필요하다. 따라서 기업이 공개하는 물 사용효율 수치만으로 전체 환경부담을 판단하기 어렵다는 지적도 있다.
AI 산업이 계속 성장하려면 데이터센터의 전력과 물 문제를 동시에 해결해야 한다. 폐쇄형 냉각과 고온 냉각, 재생에너지와 저장장치, 지역별 입지전략이 함께 발전해야 한다. 앞으로 데이터센터의 경쟁력은 연산성능뿐 아니라 얼마나 적은 자원으로 안정적으로 운영할 수 있는지에 의해 평가될 가능성이 크다.
Nvidia는 최신 데이터센터 설계에서 서버 내부를 순환하는 폐쇄형 액체냉각 시스템을 활용해 외부에서 보충해야 하는 물의 양을 크게 줄일 수 있다고 설명한다. 기존 방식은 냉각탑에서 물을 증발시키는 경우가 많았지만 폐쇄형 시스템은 냉각수를 반복적으로 사용한다. Microsoft와 Amazon Web Services, Meta도 비슷한 방식의 냉각기술을 확대하고 있다.
데이터센터의 물 사용은 AI 산업의 새로운 환경문제로 떠올랐다. 전 세계 데이터센터가 냉각에 사용하는 물은 이미 막대한 규모이며 AI 연산량이 빠르게 늘면 2030년에는 지금보다 훨씬 많은 물이 필요할 수 있다는 전망이 나온다. 특히 가뭄이 잦은 지역에서는 산업용 데이터센터와 주민, 농업이 같은 수자원을 두고 경쟁할 수 있다.
하지만 물 사용을 줄이면 전력소비가 늘어날 수 있다는 문제가 있다. 냉각수를 증발시키지 않고 계속 순환시키려면 팬과 펌프, 열교환 장치를 더 많이 사용해야 하는 경우가 있다. 결국 기업은 물 사용량과 전력효율, 건설비와 운영비 사이에서 최적의 조합을 찾아야 한다.
데이터센터의 환경영향은 직접 사용하는 물만으로 평가하기 어렵다. 서버에 공급되는 전력을 생산하는 과정에서도 물이 사용되고 반도체와 장비를 제조하는 과정에서도 상당한 자원이 필요하다. 따라서 기업이 공개하는 물 사용효율 수치만으로 전체 환경부담을 판단하기 어렵다는 지적도 있다.
AI 산업이 계속 성장하려면 데이터센터의 전력과 물 문제를 동시에 해결해야 한다. 폐쇄형 냉각과 고온 냉각, 재생에너지와 저장장치, 지역별 입지전략이 함께 발전해야 한다. 앞으로 데이터센터의 경쟁력은 연산성능뿐 아니라 얼마나 적은 자원으로 안정적으로 운영할 수 있는지에 의해 평가될 가능성이 크다.
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