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고성능 그래픽처리장치(GPU)의 발열에 대응하기 위한 액체냉각 기술이 고도화하는 한편 AI가 설비 장애를 예측하고 자율주행 로봇이 시설을 。검하는 등 데이터센터 운영의 자동화도 확대되고 있다. 30일 서울 양천구 KT클라우드 목동2데이터센터(DC)의 'AI 이노베이션 센터'에서는 이처럼 달라지는 AI 데이터센터(AIDC)의 기술과 운영 환경을 확인할 수 있었다. 고성능 GPU 발열에 액체냉각 고도화…AI·로봇이 설비 관리 AI 이노베이션 센터에서 가장 먼저 눈에 들어온 것은 GPU의 열을 식히는 'D2C(Direct-to-Chip)' 액체냉각 시스템이었다. GPU 칩 표면에 냉각판을 밀착시키고 내부에 냉각수를 흘려 열을 제거하는 방식으로 고성능 AI 서버의 발열에 대응하는 기술이다. KT클라우드에 따르면 과거 데이터센터의 서버 랙당 소비전력은 2킬로와트(㎾) 수준이었지만, 최근 고성능 AI 서버를 수용하는 환경에서는 30~150㎾로 높아졌으며 향후에는 랙당 600㎾까지 늘어날 것으로 전망된다. 서버 한 대가 발생시키는 열이 늘어나는 데다 좁은 공간에 고성능 GPU가 밀집하면서 기존 공기냉각 방식만으로는 열을 효과적으로 제거하기 어려워진 것이다. 이에 따라 발열이 집중되는 칩을 냉각수로 식히는 액체냉각 기술이 차세대 AI 데이터센터(AIDC)의 핵심 인프라로 자리 잡고 있다. KT클라우드는 이미 가산 AIDC에서 글로벌 하이퍼스케일러(초대형 클라우드 사업자) 고객에게 D2C 액체냉각 서비스를 제공하고 있으며, 목동에서는 엔비디아 B200 GPU 서버를 활용해 기술을 검증하고 차세대 GPU '루빈' 등에 대응하기 위한 인프라 설계 조건도 검토하고 있다 야마토릴게임 . 현장에는 실제 GPU 서버 없이도 랙당 140kW 수준의 발열 환경을 재현하는 KT클라우드 자체 개발 장비인 '부하기(Load Bank)'가 설치돼 있었다. 단순히 열을 발생시키는 것이 아닌 실제 GPU 서버의 냉각수 유량과 압력, 온도 특성까지 재현해 냉각 설비의 성능과 안정성을 검증하는 용도다. 이를 통해 고가의 GPU 서버를 시험용으로 설치하지 않고도 실제와 유사한 환경에서 냉각 성능을 확인할 수 있다는 설명이다. 데이터센터 운영에도 자체 AI 기술이 접목되고 있다. '패스파인더(Path Finder)'는 전력 설비의 상태를 분석해 장애 발생 시 최적의 우회 경로를 탐색하고, 'DIMS 인사이트(DIMS Insight)'는 설비 데이터를 AI로 분석해 이상징후를 감지하고 장애를 예측한다. AI 인프라 랩스에서는 자율주행 。검 로봇이 데이터센터 내부를 돌아다니며 설비 상태를 확인하는 모습도 볼 수 있다. 로봇은 정해진 경로를 이동하며 온도·습도 등 환경 데이터를 수집하고, 일반 영상과 열화상 카메라로 이상징후를 확인해 관제 시스템에 알림을 전달한다. KT클라우드는 올해 보스턴다이내믹스의 4족 보행 로봇 '스팟'(Spot)을 활용한 추가 실증도 추진한다. 로봇이 수집한 현장 데이터를 AI 운영 플랫폼과 연계해 장애 예측과 운영 자동화 범위를 확대할 계획이다. 건물 설계·공급 방식도 변화…2031년까지 1GW 추가 확보 고성능 AI 서버의 확산은 데이터센터를 설계하고 구축하는 방식까지 바꾸고 있다. 게임몰릴게임 AIDC는 기존 데이터센터보다 훨씬 많은 전력과 냉각 설비가 필요하고 서버 간 데이터 전송량도 많아 건물 구조와 네트워크 설계부터 새로운 조건이 요구된다. AI 인프라 수요가 빠르게 늘면서 이러한 AIDC를 얼마나 신속하게 구축해 공급할 수 있는지도 중요한 경쟁 요소로 떠오른 상황이다. 방재원 KT클라우드 AIDC사업개발팀장은 "과거에는 데이터센터를 설계하고 구축해 운영까지 전환하는 데 최소 3년이 걸렸다"며 "고객은 내년에 바로 사용하기를 원하는데 센터는 아직 건설 중인 상황이 발생하는 만큼 시장에 얼마나 빠르게 공급하느냐가 중요한 과제"라고 말했다. KT클라우드는 구축 기간을 줄이기 위해 전문기업들과 설계 단계부터 협력 체계를 강화하고 있다. LS일렉트릭과는 전력 인프라와 직류 전원 적용 기술을 연구하고, 버티브와는 전력·냉각·모듈형 인프라 설계를 최적화하고 있다. 군산 AIDC에는 모듈형 인프라를 실제 적용해 건설 기간을 단축할 계획이다. 데이터센터 공급 방식도 자체 건설에 더해 외부 개발사가 구축한 시설을 임차하거나 인수하는 방식으로 다변화하고 있다. KT는 이처럼 빠르게 늘어나는 AI 학습·추론 수요에 대응해 2031년까지 1기가와트(GW) 규모의 AIDC를 추가 확보·공급할 계획이다. 현재 약 200메가와트(MW) 규모의 신규 데이터센터 구축을 결정하고 사업을 진행 중이며, 2027년 부천을 시작으로 군산·안산 등에서 순차적으로 공급을 확대할 계획이다. 박재우 KT클라우드 DC사업담당은 "KT클라우드가 25년 이상 데이터센터를 운영하며 축적한 역량을 기반으로 시장에서 기대하는 속도와 공급 규모에 부응하겠다"고 강조했다. >