환경건축연구원

녹색건축센터는 지난 10월 30일 정기혁 한화솔루션 IDC파트장을 초청해 ‘국내 AI 데이터센터 개발 트렌드 및 시장 전망’을 주제로 강연을 진행했다. AI 산업은 생성형 AI를 넘어 에이전틱 AI와 피지컬 AI로 발전하고 있다. 이러한 변화는 데이터 처리 수요를 확대하고, AI 서비스의 경쟁력을 뒷받침하는 데이터센터의 중요성을 더욱 높이고 있다.

정기혁 파트장은 AI 생태계를 에너지, 칩, 인프라, 모델, 애플리케이션의 5개 계층으로 설명하며, 이 가운데 핵심 인프라인 데이터센터의 역할에 주목했다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터 구축 계획이 추진되고 있다. 정부와 민간이 협력해 2029년까지 8.4GW 규모를 구축하고, 2035년까지 추가로 10GW를 확대해 총 18.4GW 규모의 구축을 추진하는 계획이 제시됐다. 국내 데이터센터 시장은 기존 클라우드 중심에서 AI 중심으로 빠르게 전환하고 있으며, 연평균 29% 성장할 것으로 전망됐다.

AI 데이터센터는 고성능 GPU의 빠른 발전과 교체 주기에 대응할 수 있는 설계가 중요하다. GPU의 전력밀도가 높아지면서 액체냉각(DLC)과 같은 냉각기술의 적용이 중요해지고 있으며, 전력 공급을 위한 대체 전력 솔루션과 향후 장비 교체에 유연하게 대응할 수 있는 확장형 설계도 주요 과제로 제시했다. 특히 GPU 모델과 냉각 방식, 장비 교체 시점이 확정되지 않은 상황에서는 설계 단계부터 다양한 변화 가능성을 고려해야 한다며, 모듈화와 확장 가능한 설계의 필요성을 강조하는 한편, 전력·냉각수 사용량과 열 배출 등 환경적 영향을 예측하고 관리할 수 있는 기준 마련도 필요하다고 설명했다.

AI 데이터센터의 확대는 전력 소비, 냉각수 사용, 탄소 배출 등 환경적 과제를 동반한다. 총 18.4GW 규모의 AI 데이터센터 구축 시 전력 수요가 전력피크 기준 국내 소비 전력의 약 20% 수준에 이를 수 있다고 제시했다. 또한 1GW 규모의 AI 데이터센터에서 연간 약 7억~10억 리터의 냉각수가 소비될 수 있으며, 전력 사용에 따른 탄소 배출과 수자원 부족 지역의 입지 문제도 주요 고려사항으로 꼽았다.

이와 함께 국내 친환경 인증과 환경 관련 제도에서 AI 데이터센터의 특성을 반영한 기준이 충분하지 않다는 점도 과제로 제시했다. AI 데이터센터의 지속가능한 확산을 위해서는 전력·물·탄소를 종합적으로 관리하고, 환경영향을 사전에 검토할 수 있는 현실적인 기준과 체계를 마련할 필요가 있다고 말했다.