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[IT뉴스]"탄소는 이제 원가"…AI 데이터센터 경쟁력, GPU 아닌 전력이 가른다

온카뱅크관리자

2026-11-11 06:07:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> ETRI, 경북 클라우드 데이터센터서 GPU 112장 규모 실증 
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 [디지털데일리 박재현기자] 한국전자통신연구원(ETRI)이 데이터센터 탄소 배출량을 개별 서비스 단위까지 추적하는 기술 개발에 나섰다. 건물 전체 전력 사용량으로 배출량을 따지던 기존 방식 대신 AI 워크로드별 배출량을 실시간으로 산정한다. 디지털 트윈과 생성형 AI로 탄소 저감 운영안을 추천하는 플랫폼을 2029년까지 만든다.
 한국데이터센터연합회는 10일 ‘AI 시대 데이터센터의 탄소중립 세미나'를 열고 ETRI가 주관하는 '탄소인지 디지털 서비스 인프라 운영 아키텍처 및 통합 운영 기술 개발' 과제를 소개했다. 과제 총괄을 맡은 구태연 ETRI 책임연구원은 "시설 중심의 탄소 산정에서 벗어나 서비스 수준까지 추적·관리하는 기술이 목표"라고 설명했다.
 ETRI는 서비스별 전력 소모량에 비례해 탄소 배출량을 나눈다. 지금까지는 랙 전력 사용량을 그 위에서 돌아가는 워크로드 수로 똑같이 나눴다. 연구진은 서비스별 전력 소모량을 실시간으로 수집해 기여도만큼 배출량을 배분한다. 냉방·조명처럼 여러 서비스가 함께 쓰는 자원의 탄소도 같은 방식으로 할당한다. 서비스별 산정 정확도는 95% 이상으로 맞출 계획이다.
 디지털 트윈은 외산 시뮬레이션 소프트웨어를 대체하도록 자체 개발한다. 이를 통해 데이터센터 운영자가 3D 가상공간에서 장비를 늘리거나 랙을 옮겼을 때 배출량 변화를 사전에 확인할 수 있도록 지원한다는 방침이다. 장비 재배치 때 생기는 열 집중 구간(핫스팟)도 즉시 추론한다. 생성형 AI는 이 결과로 탄소 저감 설계안을 자동 추천한다.
 실증은 경북IT융합산업기술원(GITC)의 경북 클라우드 데이터센터에서 한다. 2100코어 규모 CPU존과 H100·H200 등 GPU 112장을 갖춘 AI 클라우드 팜이 대상이다. 연구진은 이곳에 스마트 미터와 IoT 센서를 촘촘히 설치한다. 센서가 적은 일반 데이터센터에서도 플랫폼이 작동하는지 확인하기 위한 조치다.
 이어 발표에 나선 장현숙 한국무역협회 실장은 데이터센터 탄소 문제를 전력 조달 관점에서 짚었다. 장 실장은 "컴퓨팅 성능은 돈으로 살 수 있지만 계통 연결이나 무탄소 전원은 돈으로 살 수 없다"며 "AI 인프라 경쟁력을 좌우하는 요소가 컴퓨팅 성능에서 전력으로 바뀌었다"고 진단했다.
 장 실장은 전력 사용량보다 어떤 전원으로 만든 전기를 쓰는지가 배출량을 결정한다고 설명했다. 데이터센터 탄소 배출은 대부분 전기 사용에 따른 간접배출(Scope 2)이다. 같은 양의 전기를 써도 재생에너지로 공급받으면 탄소 배출이 거의 없고, 화석연료 발전에 기대면 배출이 크게 늘어나는 구조다.
 냉각 설비와 IT 부하를 서로 다른 부서가 개별적으로 관리하는 운영 구조도 문제로 꼽았다. 탄소는 두 영역이 맞물리는 곳에서 발생하는데, 통합 관리 없이 한쪽만 손보면 다른 쪽 효율이 떨어진다는 지적이다. 그는 ETRI 과제를 설계할 때 이런 요소를 함께 반영할 것을 제안했다.
 해외는 탄소 측정을 투자·입지 결정의 앞단에 두고 있다. 유럽연합(EU)은 500kW 이상 데이터센터에 에너지·용수 사용량 공시를 의무화했고, 싱가포르는 친환경 기준을 충족한 사업자만 공모제로 승인해 데이터센터 총량을 관리한다.
 국내는 2025년 기준 민간 데이터센터의 74.8%가 수도권에 몰려 있어 전력망 부담이 더 큰 실정이다. 장 실장은 "탄소는 이제 원가"라며 국내 정책도 감축 목표보다 측정 체계를 요구하는 쪽으로 가야 한다고 주장했다.
 이어 발표한 유남선 삼우종합건축사무소 그룹장은 데이터센터를 설계하는 쪽에서 본 AI 데이터센터 효율 문제를 다뤘다. 그는 AI 데이터센터가 전력과 물을 더 많이 쓴다는 인식부터 바로잡았다. 유남선 그룹장은 "AI 데이터센터가 물과 전기를 더 많이 쓴다는 건 잘못된 생각"이라며 "같은 전력 용량이면 AI 데이터센터 효율이 더 높다"고 설명했다.
 근거로는 냉각 방식의 차이를 들었다. 직접액체냉각(DLC)은 서버에서 회수되는 물 온도가 40~45도까지 오른다. 이 때문에 더운 날씨에도 냉동기 없이 바깥 공기로 식힐 수 있다. 유 그룹장은 AI 데이터센터의 연간 전력사용효율(PUE)을 1.2, 기존 센터를 1.35~1.4 수준으로 제시했다. 다만 신규 센터가 계속 늘어나면 전체 탄소 배출량도 함께 증가한다고 덧붙였다.
 냉각 방식은 물 사용량도 좌우한다. 일반 건물에서 흔히 쓰는 수랭식 칠러는 물을 증발시켜 열을 식히는 만큼 효율은 좋지만 물 소비가 많다. 유 그룹장은 40MW급 데이터센터가 피크 때 하루 1500톤가량의 물을 쓴다고 소개했다. 물 확보가 어려운 지방 대형 센터에서는 이 방식을 쓰기 어렵다는 설명이다.
 ETRI는 실증을 거쳐 2028년 1월부터 실제 데이터센터에 기술을 적용한다. 과제는 올해 4월 시작해 2029년 12월까지 진행되며 내년 말 1단계를 마친다. 다만 기술을 적용할 데이터센터를 확보하는 일이 숙제로 남아 있다.
 강승훈 한국데이터센터연합회 팀장은 상업용 데이터센터에서는 실증 공간을 구하기 어렵다며 업계에 협조를 요청했다.
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