한국과학기술원(KAIST) 연구팀이 AI 데이터센터의 냉각 전력 소비를 기존 대비 10분의 1 수준으로 줄일 수 있는 초고효율 액체 냉각 기술을 개발했다. KAIST 기계공학과 김성진 교수팀과 AX학과 이익진 교수팀이 공동 연구를 통해 개발한 이 기술은 머리카락보다 가는 ‘미세 유로(microchannel)’를 활용해 반도체 칩 내부 곳곳에 냉각수를 직접 전달하는 방식이다. 해당 연구는 국제학술지 ‘에너지 전환 및 관리(Energy Conversion and Management)’ 2026년 6월 15일자에 게재됐다.
기존 데이터센터 냉각 방식은 서버실에 차가운 공기를 순환시키는 공랭식, 또는 서버를 절연냉각유(비전도성 오일)에 완전히 담그는 침지식이 주로 사용됐다. 두 방식 모두 냉각 효율에 한계가 있어 전체 데이터센터 전력 소비에서 냉각이 차지하는 비중이 상당하다. 반면 이번에 개발된 기술은 열 발생원인 반도체 칩 내부에 직접 냉각수를 흘려 열을 제거하는 방식으로, 냉각 효율을 크게 끌어올렸다. AI 연산 수요 급증으로 GPU 등 AI 가속기의 발열량이 갈수록 증가하면서 이 같은 직접 액체 냉각 기술에 대한 산업계의 관심도 높아지고 있다.
데이터센터의 전력 소비는 AI 확산과 함께 글로벌 전력망에 실질적인 부담이 되고 있다. 특히 데이터센터는 막대한 발열을 식히는 냉각에 적지 않은 전력을 소모해 ‘전력 먹는 하마’로 불릴 만큼 에너지 효율이 핵심 과제로 떠올랐다. 냉각 전력을 10분의 1로 절감하면 대규모 데이터센터 운영 비용과 탄소 배출량을 동시에 줄일 수 있어 상용화 가능성에 관심이 집중된다.
KAIST의 이번 연구는 AI 인프라의 에너지 효율 문제를 하드웨어 냉각 기술로 정면 돌파하려는 시도라는 점에서 주목받는다. 국내에서도 대규모 AI 데이터센터 구축이 잇따르는 만큼, 전력 효율성이 높은 냉각 솔루션 수요는 빠르게 늘어날 전망이다. 반도체 칩 내부 직접 냉각 기술이 상용화 단계로 발전한다면, AI 데이터센터 운영 비용 절감과 친환경 인프라 구현에 기여하는 핵심 기술로 자리잡을 수 있다.
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