2026.10.16 금요일
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카카오, 데이터센터 냉방비 23% 절감…"설비 대신 운영 바꿨다" [경제일보] 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 전력과 냉각 비용이 커지는 가운데 카카오가 데이터센터를 새로 짓거나 냉각설비를 교체하는 대신 기존 시설의 운영 방식을 바꿔 에너지 효율을 높이고 있다. 자체 데이터센터에서 축적한 열관리 경험을 임차 데이터센터까지 확대하고, 일부 전산실에는 AI를 활용한 냉방설비 자율운전을 적용하는 등 신규 시설 구축에서 기존 시설의 운영 효율을 높이는 방향으로도 데이터센터 경쟁이 확대되는 것으로 분석된다. 22일 카카오는 경기도 하남시 소재 임차 데이터센터에서 냉방설비 운영 방식을 개선해 전년 동기 대비 냉방 전력비를 약 23% 줄였다고 밝혔다. 카카오 데이터센터 안산에서 축적한 에너지 관리 경험을 다른 데이터센터에 적용한 사례다. 카카오는 데이터센터의 냉방설비를 새로 교체하거나 증설하지 않고 실제 운영 데이터와 현장 상황을 분석해 전산실 냉방 온도와 냉동기의 냉수 온도를 최적화했다. 이에 서버 사용량과 외기 조건을 함께 고려해 비교한 결과 지난해 같은 기간보다 냉방 전력비를 약 23% 절감했다고 설명했다. 이번 사례를 통해 카카오는 자체 보유 데이터센터뿐 아니라 임차 데이터센터에도 운영 효율화 방식을 확대한 것으로 평가된다. 데이터센터를 직접 건설해 설비를 처음부터 최적화하는 방식과 달리 이미 구축된 시설의 냉각설비와 운영 조건을 조정해 효율을 개선한 것이다. AI 데이터센터 확대와 함께 기존 데이터센터의 에너지 효율을 높이는 작업도 중요해지고 있다. AI 연산을 위해 고성능 서버가 늘어나면 전력 사용량뿐 아니라 서버에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 에너지 수요도 함께 커지기 때문이다. 데이터센터 사업자 입장에서는 신규 시설과 전력 인프라를 확보하는 것뿐 아니라 현재 운영 중인 시설에서 얼마나 적은 에너지로 안정적인 서비스를 유지할 수 있는지도 비용 경쟁력과 연결될 수 있다. 카카오는 앞서 데이터센터 안산에서 냉각설비 최적화와 공조 운영 개선, 전력설비 효율화, 태양광 자가소비 등 다양한 에너지 절감 기술을 적용해왔다. 지난해에는 해당 방식들을 통해 총 4753tCO₂eq(이산화탄소 상당량 톤)의 온실가스 감축 효과를 거뒀다고 강조했다. 하남 데이터센터에서는 이 같은 경험을 설비 자체를 바꾸는 방식보다 운영 데이터에 기반한 최적화에 적용했다. 기록적인 폭염과 서버 사용량 변화에도 서비스 안정성을 유지하면서 냉방 에너지를 줄이는 것을 목표로 진행됐다. AI를 활용한 자동화도 일부 전산실에서 적용됐다. LG CNS가 개발한 AI 에이전트는 전산실 환경과 냉방설비 운영 데이터를 실시간으로 분석하고 냉방설비를 자율적으로 제어한다. 기존 운영 데이터를 기반으로 냉방 조건을 조정해 서버 운영 안정성을 유지하면서 에너지 사용량을 줄이는 방식이다. 카카오와 LG CNS의 역할도 나뉘었다. 카카오는 안산 데이터센터에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 바탕으로 에너지 절감 방안을 제시했고, LG CNS는 데이터센터 운영 경험과 현장 설비 운전 노하우를 활용해 항온항습기(FWU)와 냉동기 등 주요 냉방설비의 운전 방식을 조정했다. 각 단계에서 운영 안정성을 검증하면서 최적의 운전 조건을 찾은 것으로 분석된다. 이번 사례는 데이터센터 에너지 효율화가 반드시 대규모 설비 투자로만 이뤄지는 것은 아니라는 점에서도 주목된다. 기존 데이터센터의 냉각설비를 그대로 활용하면서 서버 부하와 외기 조건, 설비 데이터를 분석해 운전 조건을 바꾸는 방식은 이미 구축된 시설의 효율을 높이는 방법이 될 수 있다. 특히 AI 데이터센터 수요가 빠르게 늘어나는 상황에서 기존 데이터센터를 얼마나 효율적으로 활용할 수 있는지는 사업자들의 과제로 꼽힌다. 신규 데이터센터를 구축할 경우 부지와 전력, 냉각 인프라를 확보하는 데 상당한 시간과 비용이 필요한 만큼 기존 시설의 전력·냉각 효율을 높이는 방식이 함께 요구될 수 있기 때문이다. 카카오는 향후에도 자체 데이터센터에서 축적한 운영 경험을 바탕으로 에너지 효율 개선을 이어간다는 방침이다. 임차 데이터센터에서 확인한 운영 최적화 경험을 다른 시설에도 적용할 수 있을지와 AI 기반 자율운전 기술을 어느 범위까지 확대할지가 향후 과제가 될 전망이다. LG CNS 관계자는 "이번 프로젝트는 카카오와 LG CNS가 데이터센터 운영 안정성을 최우선으로 하면서 기존 설비의 운영 효율화와 AI 기반 냉방 자율운전 기술을 함께 적용한 사례"라며 "앞으로도 데이터센터 운영 전문성과 AI 기술을 기반으로 고객의 에너지 효율 향상을 지원해 나갈 것"이라고 말했다. 카카오 관계자는 "카카오 데이터센터 안산에서 축적한 데이터 기반 열관리 노하우를 임차 데이터센터 환경에도 적용해 냉방 전력비를 약 23% 줄인 것은 의미 있는 성과"라며 "설비 교체가 제한적인 환경에서도 운영 데이터를 기반으로 에너지 효율을 높일 수 있음을 확인한 만큼, 앞으로도 카카오의 기술 역량과 현장 협업을 바탕으로 친환경 데이터센터 운영을 지속 확대해 나가겠다"고 말했다.2026-09-22 14:18:01
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롯데이노베이트, 차세대 인랙 냉각 기술로 DBO 경쟁력 강화 [경제일보] 롯데이노베이트가 인공지능(AI) 데이터센터 시대 핵심 과제로 떠오른 냉각 기술 확보에 나선다. 데이터센터 에너지 효율을 높이고 탄소 배출을 줄일 수 있는 열관리 기술 개발에 참여하며 설계·구축·운영(DBO) 사업 경쟁력을 강화한다는 전략이다. 2일 롯데이노베이트는 '데이터센터 탄소중립을 위한 열관리 기술개발' 국가연구개발 과제 수행을 위해 아주대학교 산학협력단이 주관하는 컨소시엄에 참여한다고 밝혔다. 해당 사업은 한국산업기술기획평가원(KEIT)이 추진하는 '2026년도 배터리 및 전기전자 분야 신규 연구개발' 과제의 일환이다. 최근 생성형 AI 확산으로 데이터센터 내 고성능 GPU 서버 도입이 급증하면서 전력 소비와 발열 문제가 업계 주요 과제로 부상하고 있다. 특히 엔비디아 등 최신 GPU가 탑재된 AI 서버는 기존 서버 대비 높은 전력 밀도를 요구해 냉각 효율이 데이터센터 운영 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 평가받는다. 이에 글로벌 데이터센터 업계는 액침냉각과 직접수랭(DLC), AI 기반 에너지 관리 시스템 등 차세대 냉각 기술 확보에 나서고 있다. 국내에서도 AI 데이터센터 투자가 확대되면서 전력 효율을 나타내는 지표인 PUE(전력 효율 지수) 개선 경쟁이 본격화되고 있는 것으로 알려졌다. 이번 연구개발 과제는 기존 공랭식 데이터센터의 에너지 절감과 탄소중립 실현을 목표로 진행된다. 광센싱 기반 분산온도감지(DTS) 기술과 AI 열관리 시스템, 고효율 인랙(In-Rack) 냉각 시스템 개발, 실제 데이터센터 실증 등이 주요 연구 분야로 꼽힌다. 컨소시엄은 멀티스케일 분포센싱 기술과 AI를 결합한 차세대 인랙 냉각 시스템을 개발해 기존 공랭식 냉각 방식의 한계를 극복한다는 계획이다. 롯데이노베이트는 한국기계연구원(KIMM), 중앙대학교, 에스엠인스트루먼트 등과 함께 향후 약 5년간 세부 연구를 공동 수행한다. 롯데이노베이트는 연구 과정에서 자사가 운영하는 데이터센터를 활용해 기술 실증과 검증을 담당할 예정이다. 롯데이노베이트는 서울과 용인 데이터센터 등에 기술을 적용해 PUE 1.2 이하 달성을 목표로 기술을 개발한다. 해당 수준의 효율은 연간 약 2만2000톤의 탄소 배출량 감축 효과가 있을 것으로 전망된다. 롯데이노베이트는 이번 연구개발을 통해 확보한 기술을 DBO 사업 모델에 접목할 계획이다. 데이터센터 설계와 구축, 운영 전 과정에 걸친 통합 역량에 차세대 열관리 기술을 더해 친환경 데이터센터 시장 공략을 강화한다는 구상이다. 롯데이노베이트 관계자는 "AI 시대의 데이터센터는 에너지 효율과 열관리 기술이 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소"라며 "이번 국가연구개발과제에서 확보할 기술을 바탕으로 DBO 사업을 고도화하고, 지속가능한 데이터센터 생태계 구축을 선도해 나가겠다"고 말했다.2026-06-02 17:46:13
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