AI 교육 확산에 따른 데이터센터 냉각 부담 확대
물·전력 사용 기준 없는 연산 인프라의 지역 사회 영향
교육 조달 기준으로 떠오른 데이터센터 냉각 관리

본 기사는 스위스 인공지능연구소(SIAI)의 SIAI Research Memo 시리즈 기고문을 한국 시장 상황에 맞춰 재구성한 글입니다. 본 시리즈는 최신 기술·경제·정책 이슈에 대해 연구자의 시각을 담아, 일반 독자들에게도 이해하기 쉽게 전달하는 것을 목표로 합니다. 기사에 담긴 견해는 집필자의 개인적 의견이며, SIAI 또는 그 소속 기관의 공식 입장과 일치하지 않을 수 있습니다.

교육 현장에서 인공지능 활용이 확대되면서, 이를 뒷받침하는 데이터센터의 물 사용 문제가 새로운 부담으로 부각되고 있다. 연산 능력 확대로 인해 냉각에 쓰이는 물과 전력이 빠르게 늘고 있기 때문이다. 연간 100메가와트(MW) 규모의 인공지능(AI) 캠퍼스를 1년간 운영할 경우, 데이터센터 냉각에만 대규모 수자원이 소모된다. 업계 평균 기준 직접 냉각수 사용량은 전력 1킬로와트시(kWh)당 약 1.9리터로, 연간 약 16억6,000만 리터에 이른다. 여기에 전력 생산 과정에서 사용되는 간접 수자원까지 합산하면 전체 물 사용량은 연간 50억 리터를 넘는다. 이 같은 물 사용 증가는 AI 튜터링과 학습 분석, 연구용 연산을 확대하는 교육 현장에 비용과 책임으로 직결된다. 데이터센터 운영 방식에 대한 기준이 부재할 경우, 교육 서비스 확장은 곧바로 지역 수자원 부담 증가로 이어질 수 있다.

데이터센터 냉각, 교육 정책 과제

교육 현장은 빠르게 AI 기반 서비스로 이동하고 있다. 이에 따라 데이터센터 전력 수요도 가파르게 증가하고 있다. 업계에서는 수년 안에 전력 사용량이 두 배 수준으로 확대될 수 있다는 전망도 나온다. 전력 효율이 개선되고는 있지만, 사용량 자체가 늘어나는 한 발생하는 열은 줄어들지 않는다. 문제의 초점은 자연스럽게 냉각 방식으로 옮겨간다.

기후 조건에 따라 선택되는 냉각 방식도 다르다. 고온·건조 지역에서는 전력 소모를 줄이기 위해 물을 증발시키는 냉각 방식이 여전히 사용된다. 전력 효율은 높지만, 물 사용량이 크다는 한계가 있다. 반대로 기온이 낮거나 습한 지역에서는 칠러나 액체 냉각을 통해 물 사용을 줄이는 대신 전력 비용이 증가하는 경우가 많다. 교육기관은 전기요금 부담과 지역 수자원 문제를 동시에 고려해야 하는 상황에 놓여 있다.

여기에 정보 공개 문제도 더해진다. 지역사회는 데이터센터가 실제로 사용하는 물의 양과 전력 생산 과정에서 소모되는 수자원 규모를 알고 싶어 한다. 그러나 이 두 수치를 함께 공개하는 사례는 많지 않다. 단위 연산 기준으로 물 사용 한계를 제시하는 기업은 더욱 드물다. 그 결과 교육 현장은 필수적인 AI 서비스를 도입하면서도, 수자원과 전력 사용에 따른 부담을 사전에 점검하기 어려운 구조에 놓인다. 냉각 방식과 전력 공급 구조가 불투명할수록 비용과 책임은 교육 현장으로 전가되고, 지역사회의 시선도 그만큼 날카로워질 수 있다.

지역 피해 없는 냉각 기준

이러한 문제를 줄이기 위해 교육기관은 데이터센터 냉각 방식에 대한 기준을 제시할 수 있다. 모든 컴퓨팅 계약에서 물과 전력 사용을 함께 평가하는 구조를 마련하는 것이다. 연간 물 사용 한도를 설정하고, 그 결과를 외부 검증으로 확인하는 방식이 출발점이 될 수 있다. 일부 지역에서는 이미 물 사용을 거의 하지 않는 운영 사례도 나타나고 있다. 이를 고려하면 전력 1 kWh당 물 사용량을 0.4리터 이하로 낮추는 목표도 현실적인 범위에 있다.

물 사용 기준은 직접 냉각수에만 국한돼서는 안 된다. 전력 생산 과정에서 사용되는 간접 수자원까지 포함한 총 물 사용량이 함께 공개돼야 한다. 이 수치는 제안서 간 비교가 가능한 단일 지표로 제시될 필요가 있다. 전력 효율 관리 역시 중요하다. 전력사용효율(PUE)을 1.1 수준으로 유지할 경우 불필요한 열 손실을 크게 줄일 수 있다. 물과 전력, 이 두 지표만으로도 선택의 기준은 충분히 작동한다.

기준은 조달 과정에 반영될 때 실효성을 갖는다. 교육 당국은 신규 AI 사업에 물·전력 사용 계획 제출을 의무화할 수 있다. 데이터센터 위치와 냉각 방식, 예상 사용량을 간단히 공개하도록 하는 방식이다. 공공 자금이 투입되는 사업이라면 운영 결과를 정기적으로 공개하는 방안도 검토할 수 있다. 학생 활동 1,000건당 물과 전력 사용량을 공개하면, 교육 현장에서 발생하는 부담을 누구나 직관적으로 확인할 수 있다. 수치가 공개될수록 지역 여건에 맞는 입지와 운영 방식을 선택하는 판단도 쉬워진다.

데이터센터 폐열 활용 전략

데이터센터는 운영 과정에서 상당한 열을 배출한다. 이 열을 회수하면 주택과 연구실, 체육관의 난방 자원으로 활용할 수 있다. 북유럽과 아일랜드에서는 서버실에서 발생한 폐열을 열펌프로 끌어올려 도시 난방망에 공급하는 사례가 확산되고 있다. 대학 캠퍼스는 난방 수요가 안정적이고, 열교환기와 배관을 설치할 공간을 자체적으로 확보하고 있어 이러한 방식에 유리한 조건을 갖추고 있다.

공립대학을 중심으로 데이터센터 냉각 과정에서 발생한 열을 회수할 경우, 겨울철 가스 사용량을 줄이고 난방비 변동성을 낮출 수 있다. 데이터센터 유치에 따른 지역 반발을 완화하는 효과도 기대된다. 냉각 과정에서 나온 열이 지역과 캠퍼스에 다시 활용될 경우, 데이터센터는 에너지 부담 요인이 아니라 공공 인프라로 기능할 수 있다.

교육기관은 클라우드와 코로케이션(Co-location, 서버위탁관리) 계약에서 열 활용 여부를 확인할 필요가 있다. 지역난방망과 연결된 시설이라면 연간 최소 열 공급량을 계약 조건에 포함시킬 수 있다. 난방망이 없는 경우에도 기숙사 온수, 수영장, 실습용 온실 등 캠퍼스 내 활용 방안을 제시하도록 요구할 수 있다. 액체 냉각 확산으로 회수 가능한 열의 온도가 높아지면서, 열펌프 설비의 규모와 비용 부담도 점차 낮아지고 있다. 열 활용 계획을 계약 단계에서 명시할 경우, 데이터센터 설계와 운영 방식 전반에 영향을 미칠 수 있다.

산에서 바다까지 확장되는 데이터센터 입지

데이터센터 입지는 빠르게 다변화되고 있다. 일부 기업은 산악 지대로 연산 시설을 옮겨 낮은 기온과 터널형 공간을 활용함으로써 냉각 수요를 줄이고 있다. 다른 지역에서는 해저 모듈을 통해 담수를 사용하지 않고, 해양의 안정적인 온도로 열을 처리하는 방식이 시도되고 있다. 우주 궤도에 데이터센터를 두는 구상도 등장했다. 태양광을 지속적으로 확보하고, 우주의 극저온 환경을 냉각에 활용하겠다는 발상이다.

각 방식에는 한계도 존재한다. 산악 터널형 시설은 물과 냉각 팬 사용을 줄일 수 있지만, 주요 광섬유망과 거리가 멀어 네트워크 비용과 지연이 발생할 수 있다. 해저 데이터센터는 담수 사용을 피할 수 있고 안정성도 입증됐지만, 유지보수와 인허가, 해저 공간 이용에 대한 제약이 남아 있다. 우주 기반 구상은 전력과 냉각 측면에서 효율적일 수 있으나, 발사 과정에서의 환경 부담과 우주 쓰레기 문제 해결이 전제돼야 한다.

교육 정책에서 중요한 것은 특정 입지를 선택하는 일이 아니다. 단위 연산 기준으로 물과 전력 사용 한계를 명확히 제시하는 것이다. 기준만 충족된다면 해저, 고지대, 도시 인근 열 활용 시설 등 다양한 입지는 모두 선택 가능하다. 교육기관은 결과 지표를 중심으로 공급자를 평가할 수 있다.

교육 현장의 실행 과제

교육기관이 데이터센터 운영 방식에 영향을 미칠 수 있는 가장 현실적인 수단은 조달과 계약이다. 교육 현장에서 사용하는 AI 서비스는 공공 기준을 충족하는 냉각·전력 체계를 갖춘 데이터센터와 연결돼야 한다. 물과 전력 사용량을 수치로 확인할 수 없는 공급자는 계약 대상에서 제외하는 방식이 필요하다. 이 기준은 연산 자원의 배치 전략과도 연결된다. 시험 채점이나 모델 학습, 대규모 데이터 분석처럼 일정 지연을 감수할 수 있는 작업은 물 부담이 적은 서늘한 지역으로 분산할 수 있다. 반면 수업에 쓰이는 실시간 도구는 지역난방과 연계된 데이터센터를 활용하는 것이 지역 수용성과 비용 관리 측면에서 유리하다.

계약 조건은 운영 성과를 반영하도록 설계돼야 한다. 물과 전력 사용 기준을 충족하는 것이 비용 면에서 유리하도록 유인 구조를 조정할 필요가 있다. 저수·저전력 기준을 달성하고, 폐열을 공공시설이나 캠퍼스에 공급하는 업체에는 장기 계약을 제공할 수 있다. 교육 기술 계약의 갱신 기준을 사용 지표 개선과 연동할 경우, 운영 방식 변화도 함께 유도할 수 있다. 이 과정에서 사용 현황 공개는 신뢰를 높이는 장치로 작용한다.

내부 이해도 역시 중요하다. 데이터센터 계약서에 등장하는 물·전력 지표를 해석할 수 있어야 기준이 실제로 작동한다. 교사와 학생을 대상으로 한 교육에서도 AI 서비스가 어떤 물리적 인프라를 통해 운영되는지 설명할 수 있다. 전력 1 kWh 당 물 사용량, 연산 단위당 전력 소비, 재활용된 열의 규모 같은 지표가 공유될수록, 교육 현장의 선택은 시장에 명확한 신호를 전달하게 된다.

대규모 AI 연산은 냉각과 전력 생산을 포함해 연간 수십억 리터의 물을 사용한다. AI 활용이 확대될수록 데이터센터의 냉각 방식과 전력원, 열 관리까지 함께 고려해야 할 필요성은 더 커지고 있다. 교육 분야는 디지털 서비스의 주요 수요자로서 이러한 기준을 계약과 조달 조건에 반영할 수 있다. 지역의 수자원과 에너지 여건에 맞는 입지를 선택하고, 사용 정보를 공개하지 않는 운영은 자연스럽게 배제하는 방식이다. 연산 성능과 함께 자원 사용을 관리하는 기준이 정립될수록, AI 기반 교육 환경의 지속 가능성도 함께 높아질 수 있다.

본 연구 기사의 원문은 Cool Water, Hot Compute: Why Data Center Water Cooling Must Shape Education Policy을 참고해 주시기 바랍니다. 본 기사의 저작권은 스위스 인공지능연구소(SIAI)에 있습니다.