AI 액체냉각 커지는데 국내 표준·레퍼런스 부족…"정책으로 길 터줘야" [2026 산업비전 포럼]

한상우 LG전자 책임, '데이터센터 냉각 트렌드와 솔루션' 발표

GB200 130kW·루빈 울트라 600kW…AI 서버 고밀도화에 발열 급증

"랙당 50kW 수준이면 대부분 액체냉각 도입"…공기냉각은 당분간 병행

국내 대규모 적용 사례·표준 부족…"기업들 레퍼런스 쌓을 발판 필요"

한상우 LG전자 데이터센터솔루션 Task 책임이 16일 오전 서울 여의도 CCMM빌딩 컨벤션홀에서 '피지컬 AI, K-제조의 대전환'을 주제로 열린 2026 데일리안 글로벌 경제산업 비전 포럼에서 발표하고 있다. ⓒ데일리안 방규현 기자

인공지능(AI) 서버의 고밀도화로 데이터센터 액체냉각 도입이 확대되는 가운데 국내에서는 관련 표준과 실제 적용 사례가 부족해 산업 확산을 위한 정책적 기반 마련이 필요하다는 제언이 나왔다.

한상우 LG전자 책임은 16일 서울 여의도에서 열린 '2026 데일리안 글로벌 경제산업 비전 포럼'에서 '데이터센터 냉각 트렌드와 솔루션'을 주제로 발표하며 국내 액체냉각 시장의 표준과 레퍼런스 부족을 과제로 꼽았다. 한 책임은 "국내는 물론 해외도 아직 표준이나 규격이 정립되지 않은 상태"라며 "국가와 학회, 기업이 협력해서 표준을 빠르게 정립하면 좋겠다"고 말했다.

실제로 AI 서버의 연산 성능이 높아지면서 데이터센터가 감당해야 할 발열량도 급격히 늘고 있다. 이날 제시된 엔비디아 GPU 로드맵에 따르면 블랙웰 기반 GB200 시스템의 랙당 전력은 약 130kW 수준이며, 향후 루빈 울트라는 600kW까지 높아질 것으로 전망된다.

한상우 LG전자 데이터센터솔루션 Task 책임이 16일 오전 서울 여의도 CCMM빌딩 컨벤션홀에서 '피지컬 AI, K-제조의 대전환'을 주제로 열린 2026 데일리안 글로벌 경제산업 비전 포럼에서 발표하고 있다. ⓒ데일리안 방규현 기자

한 책임은 과거 일반 전산실의 경우 서버 랙 하나가 사용하는 전력이 10kW에 못 미치는 곳도 많았지만, AI 서버가 등장하면서 랙당 전력과 발열량이 크게 높아졌다고 설명했다. 서버에서 발생하는 열이 많아질수록 찬 공기만으로 식히는 데는 한계가 생긴다. 이에 부품에 콜드플레이트를 설치해 냉각수를 보내 열을 식히는 액체냉각 도입도 늘고 있다.

한 책임은 "데이터센터 운영자 조사에서 랙당 전력이 20kW를 넘어서면서 액체냉각 필요성이 커지는 것으로 나타났다"며 "실제 저희가 보고 있는 부분은 한 50kW 정도 수준이 되면 대부분 액체냉각을 도입한다고 보면 될 것 같다"고 말했다.

아직은 기존 공기냉각 방식이 더 널리 쓰인다. Uptime Institute의 2025년 조사에서 서버실의 찬 공기로 열을 식히는 전통적인 방식인 'Perimeter air cooling'을 사용한다는 응답은 75%였다. 냉각수를 서버 가까이 보내 열을 직접 식히는 직접액체냉각(DLC)을 사용한다는 응답은 22%였다. 다만 AI 서버의 발열량이 계속 커지면서 액체냉각을 적용하는 데이터센터도 늘어날 것으로 예상된다.

다만 AI 서버를 중심으로 랙당 발열밀도가 높아지는 방향 자체는 뚜렷하다. 액체냉각은 CPU와 GPU 위에 콜드플레이트를 부착해 직접 열을 식히는 D2C(Direct-to-Chip)와 서버 전체를 비전도성 유체에 담그는 액침냉각 방식 등이 대표적이다. LG전자는 액체냉각 시장이 이제 본격적으로 형성되는 단계로 보고 관련 기술 개발을 진행하고 있다.

문제는 국내 시장에서 새로운 냉각 방식을 적용할 수 있는 기반이 아직 충분하지 않다는 점이다.

한 책임은 액체냉각이 비교적 새로운 시스템인 만큼 국제적으로 통일된 표준이 부족하고 국내 역시 관련 규정과 대규모 적용 사례가 많지 않다고 설명했다. 실제 고객사에서는 제품 성능뿐 아니라 "실제로 적용한 데이터센터가 어디 있느냐"는 질문이 나오지만, 국내에는 액체냉각을 적용한 대규모 현장이 드물어 레퍼런스를 확보하는 데 어려움이 있다는 것이다.

그는 국내 업체들이 액체냉각 기술을 개발하더라도 실제 현장 적용을 통해 신뢰성을 검증할 기회가 필요하다며 관련 표준을 마련하고 국내 기업들이 레퍼런스를 확보할 수 있도록 정책적으로 길을 터주는 것이 중요하다고 강조했다.

한편 AI 활용이 학습(Training)에서 추론(Inference)으로 확대되는 점은 냉각 시장의 또 다른 변수로 꼽혔다. 학습용 AI는 대규모 연산을 위해 고밀도 하이퍼스케일 데이터센터가 주로 필요하지만, 추론은 상대적으로 작은 데이터센터에서도 처리할 수 있기 때문이다. 한 책임은 향후 어떤 형태의 데이터센터가 더 빠르게 늘어날지는 아직 명확하지 않다면서도 전체적으로 랙 밀도가 높아지고 액체냉각 비중이 증가하는 방향은 이어질 것으로 내다봤다.

LG전자는 이에 대응해 액체냉각뿐 아니라 데이터센터 구축 기간을 줄이는 모듈러 방식, 전력 변환 손실을 낮추는 직류(DC) 전원 시스템, 데이터센터에서 발생하는 폐열을 지역난방 등에 활용하는 솔루션도 준비하고 있다.