물 사용 효율성: 위기 없는 AI 데이터센터 냉각

2025년 12월 11일 업데이트

2025년 12월 업데이트: Microsoft가 폐쇄 루프, 무증발 냉각 시스템을 도입하여 증발수를 완전히 제거하고 시설당 연간 1억 2,500만 리터 이상의 물 사용량을 절감합니다. AI 데이터센터는 기존 서버 팜보다 10~50배 많은 냉각수를 소비하고 있습니다. Google 시설은 하루 평균 550,000갤런을 사용합니다. GPT-3 학습에만 700,000리터의 담수가 증발했습니다. 무수(無水) 설계가 업계의 방향이 되고 있습니다.

Microsoft의 차세대 데이터센터는 증발수가 전혀 필요 없는 폐쇄 루프, 무증발 냉각 시스템을 사용할 예정입니다.¹ 건설 시 한 번 충전되면 시스템은 냉각수를 지속적으로 순환시켜 시설당 연간 물 사용량을 1억 2,500만 리터 이상 절감합니다. 이 설계는 AI 인프라가 물 소비에 접근하는 방식의 근본적인 전환을 나타냅니다—높은 물 사용량을 수용하는 것에서 이를 설계적으로 제거하는 방향으로 이동하고 있습니다.

AI 데이터센터는 기존 서버 팜보다 10~50배 많은 냉각수를 소비합니다.² 이 규모는 진정한 지속가능성 우려를 야기합니다: Google의 데이터센터는 시설당 하루 평균 550,000갤런을 사용하며, GPT-3 학습 하나만으로도 700,000리터의 담수가 증발했습니다.³ AI 인프라를 구축하는 조직들은 규제 기관, 지역사회, 그리고 자체 지속가능성 약속으로부터 물 소비 문제를 해결하라는 압박이 커지고 있습니다. 물 사용 효율성(WUE)과 무수 냉각을 추진하는 기술을 이해하면 이러한 변화하는 환경을 탐색하는 데 도움이 됩니다.

WUE 이해하기

Green Grid는 2011년에 데이터센터 물 소비에 대한 표준화된 지표로 물 사용 효율성(Water Usage Effectiveness)을 도입했습니다.⁴ 에너지에 대한 전력 사용 효율성(PUE)처럼, WUE는 시설 간 물 효율성을 비교하기 위한 벤치마크를 제공합니다.

WUE 계산

WUE는 IT 장비 에너지 킬로와트시당 소비되는 물의 리터를 측정합니다:

WUE = 연간 사이트 물 사용량 (리터) / 연간 IT 장비 에너지 (kWh)

이 공식은 실제로 제공된 컴퓨팅 성능 대비 모든 물 소비—냉각탑 보충수, 가습, 기타 운영상 물 사용—를 포착합니다.

계산 예시:

시설 물 사용량: 연간 5,000만 리터
IT 에너지 소비량: 연간 1억 kWh
WUE = 50,000,000 / 100,000,000 = 0.5 L/kWh

WUE 벤치마크

이상적인 WUE: 0.0 L/kWh 증발 냉각을 사용하지 않는 공랭식 시설은 물 사용량 제로를 달성할 수 있습니다. 트레이드오프는 더 높은 에너지 소비와 PUE입니다.

업계 평균: 1.8-1.9 L/kWh 대부분의 데이터센터는 이 범위에 속하며, 에너지 효율성을 위해 물을 교환하는 증발 냉각을 사용합니다.⁵

최고 수준: 0.3-0.7 L/kWh NREL의 데이터센터는 1.06 PUE와 함께 0.7 L/kWh를 달성하여, 낮은 WUE가 에너지 효율성을 희생할 필요가 없음을 보여줍니다.⁶

지역별 차이: Microsoft의 WUE는 위치에 따라 크게 다릅니다—애리조나는 1.52 L/kWh에서 운영되는 반면 싱가포르는 0.02 L/kWh를 달성합니다.⁷ 기후, 물 가용성, 냉각 기술 모두 달성 가능한 WUE에 영향을 미칩니다.

WUE-PUE 트레이드오프

WUE와 PUE는 종종 반비례 관계로 움직입니다:

공랭 냉각: 물 사용량 제로(WUE = 0)이지만 더 높은 에너지 소비(PUE 1.4-1.8)

증발 냉각: 높은 물 사용량(WUE 1.5-2.5)이지만 더 나은 에너지 효율성(PUE 1.1-1.3)

액체 냉각: 폐쇄 루프 설계에서 최소한의 물 사용량(WUE 거의 0)과 뛰어난 에너지 효율성(PUE 1.05-1.2)

액체 냉각은 전통적인 트레이드오프를 깨뜨려, 낮은 WUE와 낮은 PUE를 모두 가능하게 합니다—이것이 AI 인프라에서 빠르게 채택되는 이유입니다.

AI의 물 소비 과제

AI 워크로드는 높은 전력 밀도와 지속적인 운영의 조합을 통해 전례 없는 물 수요를 창출합니다.

소비 규모

하이퍼스케일러의 물 사용량은 AI 확장과 함께 급격히 증가했습니다:

Google: 2023년에 24,227 메가리터를 소비—Microsoft 사용량의 3배이며 연간 17%씩 증가 중입니다.⁸

Microsoft: 2023년에 7,844 메가리터, 41%가 물 스트레스 지역에서 소비되었습니다. 전 세계 운영에서 거의 640만 세제곱미터를 사용했으며, 이는 전년 대비 34% 증가한 수치입니다.⁹

업계 전망: 물 사용량은 2028년까지 연간 1,068억 리터에 도달할 것으로 예상됩니다—현재 수준의 11배 증가입니다.¹⁰

AI 특유의 요인

AI 워크로드는 여러 메커니즘을 통해 더 높은 물 소비를 유발합니다:

전력 밀도: GPU 랙은 50-135 kW에서 운영되며, 이는 기존 서버의 10-20 kW와 비교됩니다. 더 높은 열 출력은 더 적극적인 냉각을 필요로 합니다.

지속적인 운영: 몇 주 또는 몇 달 동안 지속되는 학습 실행은 일반적인 엔터프라이즈 워크로드의 간헐적인 유휴 기간 없이 지속적인 열 부하를 생성합니다.

추론 증가: 프로덕션 AI 배포는 추론을 지속적으로 실행하여 물 소비가 축적되는 24시간 냉각 수요를 창출합니다.

쿼리당 영향: UC Riverside 연구원들은 100단어 AI 프롬프트당 약 519밀리리터의 물을 사용한다고 추정합니다—상호작용당 약 한 병입니다.¹¹

지리적 집중

물 스트레스는 AI 인프라 투자가 집중된 지역에서 복합적으로 나타납니다:

애리조나: 제한된 수자원을 가진 사막 기후에 주요 하이퍼스케일러가 입지해 있습니다. Microsoft의 애리조나 시설은 1.52 L/kWh WUE로 운영됩니다—전 세계적으로 가장 높은 수준입니다.

오레곤: 데이터센터 확산은 농업과 주거용으로 동일한 수원에 의존하는 지역사회의 수자원을 압박합니다.

글로벌 확장: 하이퍼스케일러들은 워터 포지티브 약속을 추구하면서 가뭄이 발생하기 쉬운 지역에 물 집약적인 시설을 건설하는 것에 대한 비판에 직면하고 있습니다.¹²

냉각 기술과 물 효율성

기존 증발 냉각

증발 냉각은 기존 데이터센터에서 여전히 지배적인 기술입니다:

작동 원리: 물이 증발하면서 열을 흡수하여 시설에서 대기로 열에너지를 전달합니다. 냉각탑은 데이터센터의 열을 배출하기 위해 지속적으로 물을 증발시킵니다.

물 소비량: 증발 시스템은 기후와 효율성에 따라 1.5-3.0 L/kWh를 소비합니다.

에너지 이점: 증발 냉각은 압축기 작업을 줄여 적합한 기후에서 기계식 냉각 대비 PUE를 15-30% 개선합니다.

한계: 높은 물 소비, 보충수 처리 요구사항, 냉각탑에서의 레지오넬라 위험.

공랭 대안

공랭식 시설은 물 소비를 제거하지만 에너지 효율성을 희생합니다:

기계식 냉각: 압축기 기반 시스템은 물 증발 없이 열을 배출합니다. 더 높은 에너지 소비(PUE 1.4+)이지만 물 사용량은 제로입니다.

프리 쿨링: 실외 온도가 허용될 때 주변 공기를 직접 사용합니다. 서늘한 기후에서는 효과적이지만 고밀도 구성의 AI 인프라에는 적용이 제한적입니다.

최적 용도: 물 절약이 에너지 효율성 고려사항보다 우선하는 물 스트레스 지역.

칩 직접 액체 냉각

액체 냉각은 물과 에너지 효율성을 모두 가능하게 하는 혁신적인 기술입니다:

작동 원리: 콜드 플레이트가 CPU, GPU, 메모리 모듈, 전압 조정기에 직접 장착됩니다. 폐쇄 루프 시스템은 이 플레이트를 통해 냉각수를 순환시켜 열이 공기 중으로 확산되기 전에 소스에서 열을 제거합니다.¹³

물 소비량: 폐쇄 루프 설계는 정상 운영 중 물을 사용하지 않습니다. 시스템은 건설 시 한 번 충전되어 지속적으로 순환합니다.

에너지 효율성: 액체 냉각은 물 소비를 완전히 제거하면서 PUE 1.2 미만을 달성합니다.¹⁴

NVIDIA 구현: GB200 NVL72 랙 규모 액체 냉각 시스템은 기존 공랭식 아키텍처보다 300배 더 나은 물 효율성을 제공합니다.¹⁵

2상 냉각

고급 액체 냉각은 최대 효율성을 위해 상변화를 사용합니다:

작동 원리: 특별히 제조된 유전체 유체(Honeywell 및 Chemours 같은 공급업체의)는 18°C 정도의 낮은 온도에서 끓습니다. 상변화는 상당한 열에너지를 흡수하여 단상 액체 시스템보다 더 효율적인 냉각을 제공합니다.¹⁶

무수 운영: ZutaCore의 HyperCool 기술은 소스에서 직접 열을 제거하여 물 사용을 제거하고 에너지 소비를 최대 82%까지 절감합니다.¹⁷

안전 이점: 유전체 유체는 물 기반 냉각수와 달리 누출되어도 전자 장치를 손상시키지 않습니다.

침지 냉각

완전 침지는 궁극적인 열 밀도 솔루션을 제공합니다:

단상 침지: 서버가 대류를 통해 열을 흡수하는 유전체 유체에 잠깁니다. 물이 필요하지 않습니다.

2상 침지: 서버가 열 발생 부품 옆에서 활발히 끓는 저비점 유체에 잠겨 매우 효율적인 냉각을 제공합니다.

채택: Microsoft, Google, Meta 모두 최고 밀도 AI 학습 인프라에 침지 냉각을 구현했습니다.

하이퍼스케일러의 물 전략

Microsoft의 워터 포지티브 경로

Microsoft는 2030년까지 워터 포지티브가 되겠다고 약속했습니다—전 세계 운영에서 소비하는 것보다 더 많은 물을 보충합니다:¹⁸

무수 냉각 배포: 폐쇄 루프 칩 레벨 액체 냉각은 증발수를 완전히 제거합니다. 현재 애리조나 피닉스와 위스콘신 마운트 플레전트에서 테스트 중이며 2026년에 운영을 시작할 예정입니다. 2027년 말까지 무증발수가 새로운 데이터센터의 표준이 됩니다.

시설 영향: 각 무수 시설은 증발식 설계 대비 연간 소비량을 1억 2,500만 리터 이상 절감합니다.

보충 프로젝트: 물 스트레스 지역사회의 물 복원 프로젝트가 기존 시설 소비를 상쇄합니다.

2023년 성과: 7,844 메가리터가 소비되었지만, 41%가 물 스트레스 지역에서 사용되어 기존 인프라의 과제를 보여줍니다.

Google의 보충 약속

Google은 2030년까지 소비된 물의 120%를 보충하겠다고 약속했습니다:¹⁹

운영 효율성: 기존 시설 전반에 걸쳐 냉각 효율성을 개선하여 기준 소비량을 줄입니다.

유역 파트너십: 지역사회 및 조직과 협력하여 물 사용을 보충하고 유역 건강을 개선합니다.

기술 투자: 직접 운영을 넘어 기술과 혁신을 통해 물 보안을 지원합니다.

2023년 소비량: 24,227 메가리터—주요 하이퍼스케일러 중 가장 높으며, Google의 데이터센터 규모를 반영합니다.

Meta의 효율성 중심

Meta는 운영 효율성에 중점을 두고 2030년까지 워터 포지티브를 약속했습니다:²⁰

건설 관행: 건설에 재활용수를 사용하고 건설 물 필요량을 줄이기 위한 모범 사례를 구현합니다.

시설 재활용: 시설 내에서 물을 방류 전 여러 번 재활용합니다.

운영 효율성: 데이터센터가 Meta 물 사용량의 대부분을 차지하므로 운영 개선이 주요 수단입니다.

낮은 기준선: 2023년에 2,938 메가리터—Google이나 Microsoft보다 상당히 적으며, 다른 인프라 규모를 반영합니다.

AWS의 후발 참여

AWS는 re:Invent 2024에서 2030년까지 워터 포지티브를 약속했습니다:²¹

칩 직접 냉각 채택: AWS는 폐쇄 루프 순환과 함께 칩에 직접 콜드 플레이트를 배포하여 새로운 AI 인프라로 인한 물 소비 증가를 제거합니다.

엔지니어링된 유체: 물 대신 특별히 제조된 냉각 유체를 사용하여 증발 손실을 완전히 방지합니다.

지역사회 보충: 직접 운영이 소비하는 것보다 더 많은 물을 지역사회에 반환합니다.

운영 모범 사례

측정 및 모니터링

효과적인 물 관리에는 포괄적인 측정이 필요합니다:

계량 인프라: 냉각탑, 가습 시스템 및 기타 물 소비 장비에 서브미터를 설치합니다. 월별 또는 연간 집계가 일일 스냅샷보다 더 대표적인 WUE를 제공합니다.²²

실시간 모니터링: 온도, 습도, IT 부하와 함께 물 소비를 추적하여 최적화 기회를 식별합니다.

기준선 설정: 개선 사항을 구현하기 전에 현재 WUE를 문서화하여 영향을 정확하게 측정합니다.

온도 및 습도 최적화

환경 매개변수를 조정하면 물 소비가 줄어듭니다:

온도 설정값 상향: A

[번역을 위해 내용이 잘렸습니다]