인공지능(AI) 시대 데이터센터에는 지속가능성이라는 생존 조건이 더해졌다. 전력·물·탄소라는 물리적 제약을 해결하지 못한 사업자는 운영의 지속 가능성을 확보할 수 없다는 의미다.
'2026 데이터센터 서밋 코리아' 특별강연에서 글로벌 데이터센터 평가 기관인 업타임의 필립 후 북아시아 총괄은 AI가 데이터센터 인프라 설계에 가져온 물리적 변화를 조명했다. 엔비디아 H100·H200 등 최신 그래픽처리장치(GPU) 기반 AI 가속 컴퓨팅이 확산되면서 랙당 전력밀도는 기존의 5~15kW에서 50~130kW 수준으로 급증했다.
후 총괄은 “기존 공랭식 냉각 방식으로는 이러한 밀도에서 열 효율이나 신뢰성을 더 이상 유지할 수 없기 때문에 직접 액체냉각(DLC)과 하이브리드 냉각 시스템이 필수가 됐다”며 “냉각 방식의 전환은 곧 전기 토폴로지, 배관 배치, 열 방출 시스템 전반의 재설계를 의미한다”고 강조했다.
AI 인프라 기술 변화가 빠르게 진행되면서 자산 진부화 위험, 전력 공급 불확실성, 장비 리드타임 증가, 인허가 지연 등 리스크도 커졌다. 업타임은 AI 데이터센터 설계 단계부터 전력·냉각·운영 체계를 검증하는 전문 컨설팅과 인증 수요가 늘어날 것으로 전망했다.
글로벌 시장조사업체 옴디아의 트레버 클라크 수석 애널리스트는 “AI는 기존 데이터센터를 완전히 새로운 형태의 'AI 팩토리'로 전환시키고 있다”며 “앞으로 데이터센터의 역할은 지능을 생산하는 산업시설로 바뀔 것”이라고 전망했다.
AI 팩토리는 대규모 데이터와 컴퓨팅 자원을 투입해 지속적으로 토큰, 거대언어모델(LLM), AI 에이전트 등 지능을 생산하는 산업 시설을 의미한다.
글로벌 ESG 평가기관인 GRESB의 김윤진 한국 대표는 “AI 시대 데이터센터는 단순 디지털 인프라가 아닌 대규모 에너지 소비 산업이자 물리적 인프라”라고 정의하고 “전력·용수·규제 실패는 단순 ESG 문제가 아닌 운영 중단을 의미하는 리스크”라고 말했다.
이에 대한 해법으로 김 대표는 데이터센터 전용 검증 체계와 이에 기반한 신뢰 구축을 제시했다. 전력 사용 효율(PUE)·물 사용 효율(WUE)·탄소 사용 효율(CUE) 등 지표를 실시간 추적하고, 제3자 검증을 통해 데이터 신뢰성을 확보해야 한다는 점을 강조했다.
정현정 기자 iam@etnews.com
