반도체 업계가 데이터센터(IDC)의 전력 소모 중 40%를 차지하는 '냉각' 문제에 집중하고 있는 가운데, 엔비디아가 '액침 냉각 방식'을 채택하면서 관련 기업들이 분주하게 대응하고 있다. 액침 냉각은 서버를 비전도성 유체인 액침냉각유(쿨런트)에 직접 담가 열을 식히는 방식이다. 이 기술은 데이터센터의 에너지 효율을 높이고 냉각 비용을 절감할 수 있어 업계의 큰 주목을 받고 있다.

29일 반도체 업계에 따르면 인공지능(AI) 붐 이후 데이터센터의 전력 소모가 급증하면서 새로운 냉각 기술을 모색하고 있다. AI 가속기는 AI 작업, 딥러닝과 같은 고성능 연산을 가속화하기 위한 하드웨어 장치로, 데이터센터의 에너지 소모 증가의 주요 원인 중 하나로 지목되고 있다.

지난 1월 IEA는 향후 2년간 전 세계 에너지 사용량에 대한 전망을 발표하면서 데이터센터와 암호화폐, AI 관련 전력 소비 증가를 예측했다. IEA에 따르면, 2022년 전 세계 데이터센터의 최종 전력 수요 비중은 2%였으나, 2022년 말 생성형 AI 기술의 도입 이후 데이터센터의 전력 소모량은 급격히 증가했다. 특히, AI 모델 훈련에 필요한 전력 에너지는 2012년 이후 3.4개월마다 2배씩 증가하고 있으며, 2030년에는 전 세계 데이터센터가 연간 전력 소모량의 7% 이상을 차지할 것으로 예상된다. 이는 인도의 연간 전력 소모량과 맞먹는 수준이다.

반도체 업계가 찾은 해결책은 액침 냉각 방식이다. 현재 데이터센터의 대부분은 에어컨에서 나오는 차가운 공기를 이용해 서버 열을 낮추는 '공랭식 냉각' 방식을 채택하고 있다. 그러나 RSI 데이터센터 건설 컨설팅 자료에 따르면, 액침 냉각 방식은 공랭식과 비교해 서버 공간을 90%, 소모 전력(냉각)을 90%까지 줄일 수 있다. 액체는 공기보다 열 흡수량이 3000배 이상 많아 데이터센터의 냉각 효율을 크게 높일 수 있다. 골드만삭스는 2026년까지 전체 서버에서 액침 냉각 방식이 57%까지 확대될 것으로 전망했다.

엔비디아는 최근 발열 문제로 차세대 모델 출시를 연기한 후, 액침 냉각 도입을 공식적으로 발표했다. 엔비디아는 GPU 2개와 HBM 192GB(8단x8개)를 탑재한 B100, B200 모델이 과도한 전력 소모로 인해 출시가 연기된 바 있다. 이 차세대 모델은 연산 능력이 획기적으로 향상되었지만, 열 방출량이 기존 대비 4배 증가한 것으로 알려졌다. 엔비디아는 지난 25일(현지시간) 반도체 콘퍼런스 '핫칩 2024'에서, 4분기에 출시할 차세대 AI 반도체부터 액침 냉각 방식을 본격 도입할 것이라고 밝혔다.

엔비디아가 전체 AI 반도체 시장의 90%를 차지하고 있는 상황에서, 액침 냉각 방식 도입은 관련 기업들에게도 큰 영향을 미치고 있다. 삼성전자는 이달 미국 산타클라라 컨벤션 센터에서 개최된 FMS에서 업계 최대 용량의 QLC eSSD인 'BM1743'을 선보이며, 액체 냉각 환경 적용을 위한 열 관리 솔루션을 적극 개발 중이라고 밝혔다. 열 저항 감소와 고열 방출 문제를 해결하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있다.

SK하이닉스는 SK그룹 차원의 시너지를 도모하고 있다. SK이노베이션의 윤활유 자회사인 SK엔무브를 앞세워 특수 냉각유를 활용한 냉각 시스템을 구축하는 방식으로 액침 냉각 시장에 도전장을 내밀었다. 현재 그룹사인 SK텔레콤의 데이터센터에 액침 냉각 시스템을 구축하고 테스트를 진행 중이며, SK하이닉스의 기존 제품들 또한 액침 냉각 테스트 중인 것으로 알려졌다.

업계 관계자는 "데이터센터와 발열 문제는 탄소중립과도 밀접하게 연관되어 있어, ESG 경영을 위해서도 반드시 해결해야 하는 과제"라고 설명했다.