엔비디아 베라 루빈(Vera Rubin)에 액체냉각이 필요한 가장 큰 이유는 GPU 한 개의 발열보다 랙 전체의 전력 밀도가 급격히 높아졌기 때문입니다.
2026년 8월 26일 LG CNS는 네이버클라우드와 경기 고양시 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 방식의 액체냉각 인프라를 구축한다고 발표했습니다. 이 시설은 정보통신산업진흥원(NIPA)이 보유한 엔비디아 베라 루빈을 네이버클라우드가 운영할 수 있도록 마련되며, 양사는 2027년까지 구축과 실증을 완료할 계획입니다.
이 발표에서 더 눈여겨볼 숫자는 GPU 가격이나 연산 성능이 아니라 20~30kW와 200kW입니다. LG CNS는 일반적인 기존 공랭 방식의 대응 범위를 랙당 20~30kW 수준으로 설명한 반면, 고성능 GPU 서버 랙은 200kW 이상으로 높아지고 있다고 밝혔습니다. NVIDIA의 실제 Rubin NVL8 레퍼런스 아키텍처도 랙당 약 225kW의 전력 소비를 제시합니다.
다만 20~30kW를 공랭의 절대적인 물리적 한계로 이해하면 안 됩니다. 데이터센터 설계와 외기 조건 등에 따라 더 높은 밀도를 공기로 냉각할 수도 있습니다. ASHRAE는 AI 데이터센터에서 이미 50~100kW를 넘는 랙이 등장하고 있으며, 이런 고밀도 환경에 직접 칩 냉각 같은 액체냉각 구조를 적용하도록 권고하고 있습니다.
베라 루빈 액체냉각이 필요한 이유를 숫자로 보면
| 구분 | 기존·일반 서버 환경 | 고밀도 AI·Rubin 환경 |
|---|---|---|
| 랙 전력 밀도 | LG CNS 설명 기준 공랭 대응 약 20~30kW | 고성능 GPU 랙 200kW 이상 |
| NVIDIA 실제 예시 | 해당 없음 | DGX Rubin NVL8 레퍼런스 약 225kW/랙 |
| 주요 열원 | CPU·메모리·스토리지 | 다수 GPU·CPU·네트워크·전원 장치 |
| 냉각 중심 | 차가운 공기를 서버로 공급 | 냉각수를 발열 부품 가까이 전달 |
| 대표 방식 | CRAC·CRAH·팬·냉기/열기 통로 | DTC·CDU·시설 냉각수 계통 |
| 설계 관점 | 서버실 공조 중심 | 전력·냉각·랙을 하나의 시스템으로 설계 |
여기서 225kW는 삼송 데이터센터에 실제 설치될 특정 Vera Rubin 랙의 확정 사양을 뜻하지 않습니다. NVIDIA가 공개한 DGX Rubin NVL8 SuperPOD 레퍼런스 설계의 랙 전력 소비입니다. 삼송 데이터센터에 들어갈 구체적인 GPU 수량과 랙 구성은 현재 공개된 자료만으로 확정할 수 없습니다.
200kW급 랙이 되면 공기로 식히기 어려워지는 이유
서버가 소비하는 전력의 대부분은 결국 열로 바뀝니다.
랙에서 200kW를 계속 소비한다면 그만큼의 열을 서버 주변에서 지속적으로 제거해야 합니다. 기존 데이터센터에서는 서버 앞쪽으로 차가운 공기를 밀어 넣고, 뒤쪽에서 뜨거워진 공기를 회수하는 방식이 일반적입니다.
랙 밀도가 올라가면 문제가 복잡해집니다.
첫째, 필요한 공기량이 급격히 커집니다. 같은 온도를 유지하려면 훨씬 많은 공기를 계속 순환시켜야 하고 팬과 공조 설비의 부담도 커집니다.
둘째, GPU처럼 작은 면적에 열이 집중되는 부품은 서버실 전체 온도를 낮추는 것만으로 해결하기 어렵습니다. 차가운 공기가 서버실에 충분하더라도 칩 표면에서 발생한 열을 얼마나 빠르게 빼낼 수 있는지가 병목이 됩니다.
셋째, 고밀도 AI 서버에서는 냉각 문제를 랙 하나의 문제로만 볼 수 없습니다. 전력 공급과 네트워크, 냉각수 배관, CDU까지 함께 설계해야 합니다.
ASHRAE도 목적형 AI 데이터센터에서 50~120kW 이상의 랙 밀도를 전제로 기술 냉각 시스템(TCS)을 고려하도록 제시하며, 향후 200~300kW 이상으로 높아지는 환경까지 대비할 필요가 있다고 설명합니다.
Uptime Institute 역시 2026년 AI 컴퓨팅 시스템을 중심으로 랙 전력이 200kW를 넘어서는 흐름이 나타나면서 직접 액체냉각을 검토하는 데이터센터가 확대되고 있다고 분석했습니다.
DTC 액체냉각은 GPU를 어떻게 식힐까
삼송 데이터센터에 적용될 예정인 방식은 DTC(Direct-to-Chip)입니다.
이름 그대로 발열이 큰 칩 가까이까지 냉각수를 가져갑니다.
대략적인 열 이동 경로는 다음과 같습니다.
GPU·CPU → 콜드 플레이트 → 냉각수 → CDU → 데이터센터 냉각 계통 → 외부로 열 방출
GPU 위에는 내부에 냉각수가 흐르는 금속 냉각판, 즉 콜드 플레이트가 붙습니다. GPU에서 발생한 열이 콜드 플레이트로 전달되고 냉각수가 이를 가져갑니다.
이 냉각수는 다시 CDU(Coolant Distribution Unit·냉각수 분배장치)를 거쳐 데이터센터 시설 측 냉각 계통과 열을 교환합니다.
여기서 DTC와 침지냉각을 혼동하기 쉽습니다.
| DTC | 침지냉각 |
| 칩에 콜드 플레이트를 부착 | 서버 또는 부품을 절연성 액체에 담음 |
| 냉각수가 배관과 플레이트 내부에서 순환 | 액체가 하드웨어와 직접 접촉 |
| 기존 랙 구조를 활용하기 상대적으로 쉬움 | 전용 탱크·운영 방식 필요 |
| CPU·GPU 같은 고발열 부품에 집중 | 시스템 전체를 액체로 냉각 가능 |
따라서 DTC라고 해서 서버 메인보드 전체가 물에 잠기는 것은 아닙니다.
베라 루빈은 처음부터 냉각까지 함께 설계된 플랫폼이다
Rubin 세대에서 액체냉각이 중요한 이유는 단순히 기존 서버에 수랭 장치를 추가했기 때문도 아닙니다.
NVIDIA는 Vera Rubin NVL72를 GPU만 모아 놓은 서버가 아니라 컴퓨팅·네트워크·전력·냉각을 랙 단위로 결합한 시스템으로 설명합니다. 공식 기술 자료에는 NVL72가 액체냉각과 전력 제어 기술을 통합하며, 랙 아키텍처에는 45℃ 액체냉각 설계가 포함된다고 명시돼 있습니다.
이는 AI 인프라 설계 방식이 바뀌고 있다는 뜻입니다.
예전에는 데이터센터 건물을 먼저 만들고 그 안에 서버를 넣는 접근이 비교적 쉬웠습니다. 고밀도 GPU 랙에서는 서버가 요구하는 전력과 냉각 조건을 먼저 확인한 뒤 시설을 맞춰야 하는 상황이 늘어납니다.
NVIDIA의 Rubin NVL8 레퍼런스 아키텍처가 랙당 약 225kW를 제시한다는 점도 이를 보여줍니다. 데이터센터가 공급할 수 있는 전력뿐 아니라 그 전력을 사용한 뒤 발생하는 열을 안정적으로 제거할 수 있어야 실제 GPU 성능을 지속해서 사용할 수 있습니다.
그렇다면 공랭은 AI 데이터센터에서 사라질까
그렇지는 않습니다.
고성능 GPU 랙에서 액체냉각 비중이 커진다고 해서 데이터센터 전체가 액체냉각으로 바뀌는 것은 아닙니다.
스토리지, 관리 서버, 네트워크 장비 또는 비교적 전력 밀도가 낮은 시스템은 여전히 공랭을 사용할 수 있습니다. 실제 시설에서는 고밀도 AI 구역에는 DTC를 적용하고 다른 서버에는 공랭을 유지하는 혼합형 설계가 가능합니다.
ASHRAE도 액체냉각과 기존 공기 관리 기술을 함께 사용하는 설계를 다루고 있습니다. 결국 냉각 방식은 “공랭 대 수랭 중 하나를 선택한다”기보다 랙별 발열과 밀도에 맞춰 냉각 수단을 배치하는 문제에 가깝습니다.
삼송 데이터센터에는 실제로 무엇이 들어가나
2026년 8월 26일까지 공개된 내용을 정리하면 다음과 같습니다.
| 항목 | 확인된 내용 |
| 장소 | 경기 고양시 삼송 데이터센터 |
| 협력사 | LG CNS·네이버클라우드 |
| 대상 GPU | NIPA 소유 NVIDIA Vera Rubin |
| 냉각 방식 | DTC 액체냉각 |
| 데이터센터 수전 용량 | 총 80MW |
| LG CNS 역할 | 냉각·GPU 운영 환경·전력·AI 플랫폼 기반 통합 구축 |
| 네이버클라우드 역할 | GPU 기반 AI 서비스 운영 |
| 구축·실증 목표 | 2027년까지 |
| GPU 정확한 수량 | 현재 공개 자료에서 확인되지 않음 |
| 실제 랙당 전력 구성 | 현재 공개 자료에서 확인되지 않음 |
LG CNS는 삼송 데이터센터의 총 수전 용량을 80MW라고 밝혔으며, 액체냉각뿐 아니라 GPU 서버 운영 환경과 전력 공급 체계, AI 플랫폼 운영 기반까지 통합 구축할 계획입니다.
여기서도 80MW 전체를 Vera Rubin GPU가 사용한다고 해석해서는 안 됩니다. 이는 데이터센터의 총 수전 용량으로 공개된 수치이며, 실제 Vera Rubin 배치 수량이나 IT 부하 배분은 별도의 정보가 필요합니다.
앞으로 확인해야 할 네 가지
베라 루빈의 국내 도입을 계속 지켜본다면 GPU 벤치마크 숫자만 볼 필요는 없습니다.
1. 실제 랙 구성이 어떻게 결정되는가
NVIDIA 레퍼런스 설계와 국내 실제 구축 환경은 다를 수 있습니다. GPU 수량과 랙당 전력 밀도가 공개되면 필요한 냉각 규모도 보다 정확하게 판단할 수 있습니다.
2. 냉각수 공급 온도와 CDU 구성이 어떻게 설계되는가
NVIDIA는 Vera Rubin NVL72 아키텍처에서 45℃ 액체냉각을 제시합니다. 국내 시설이 어떤 공급수 조건과 CDU 구조를 채택하는지는 운영 효율을 판단할 중요한 정보입니다.
3. 실제 PUE와 물 사용량이 어떻게 나타나는가
액체냉각을 적용했다고 자동으로 데이터센터 전체 에너지 사용량이 크게 줄어드는 것은 아닙니다. 냉각수 순환 펌프, 시설 측 열 방출 구조, 외기 조건 등을 함께 봐야 합니다.
4. 2027년 실증 이후 실제 서비스 규모가 얼마나 커지는가
현재 발표는 구축과 실증 단계입니다. 실제 Vera Rubin 투입 규모와 서비스 개시 시점은 향후 공식 발표를 확인해야 합니다.
핵심 요약
베라 루빈 액체냉각의 핵심은 “GPU가 뜨거워져서 물로 식힌다”는 한 문장보다 조금 더 복잡합니다.
AI 서버는 GPU 수가 늘고 랙 하나에 집적되는 연산 능력이 높아지면서 전력·발열 밀도 자체가 기존 데이터센터의 설계 범위를 바꾸고 있습니다.
LG CNS는 일반적인 기존 공랭 대응 수준을 랙당 20~30kW로 설명하고 있고, NVIDIA의 Rubin NVL8 레퍼런스는 약 225kW에 이릅니다. ASHRAE도 50~100kW 이상 고밀도 AI 환경에서 액체냉각을 주요 대응 기술로 제시합니다.
결국 Vera Rubin 시대의 데이터센터 경쟁력은 GPU를 얼마나 많이 확보했는지만으로 결정되지 않습니다. GPU에 전력을 안정적으로 공급하고, 그 전력이 만든 열을 얼마나 안정적으로 빼낼 수 있느냐까지가 AI 인프라의 일부가 되고 있습니다.
FAQ
베라 루빈은 액체냉각이 반드시 필요한가?
NVIDIA가 공개한 Vera Rubin 랙 규모 시스템은 액체냉각을 핵심 설계 요소로 포함합니다. 다만 모든 Rubin GPU가 어떤 구성에서도 반드시 동일한 액체냉각 설비를 사용한다고 일반화해서는 안 됩니다. 실제 냉각 방식은 시스템과 랙 구성에 따라 확인해야 합니다.
공랭은 정말 30kW 이상을 처리할 수 없나?
30kW가 절대적인 물리적 한계는 아닙니다. LG CNS가 공개한 20~30kW는 일반적인 공랭 대응 범위를 설명한 수치입니다. 시설 설계에 따라 더 높은 밀도도 가능하지만, ASHRAE는 50~100kW 이상 고밀도 AI 랙에서 액체냉각을 주요 대응 방식으로 제시합니다.
DTC와 수랭은 같은 말인가?
DTC는 액체냉각의 한 종류입니다. 냉각수가 흐르는 콜드 플레이트를 CPU나 GPU 같은 발열 부품에 밀착해 열을 가져갑니다. 서버 전체를 액체 속에 넣는 침지냉각과는 구조가 다릅니다.
삼송 데이터센터에 Vera Rubin이 몇 대 들어가나?
2026년 8월 26일 확인한 공개 자료에서는 정확한 GPU 수량을 확인할 수 없습니다. 공개된 것은 NIPA가 소유한 Vera Rubin을 네이버클라우드가 안정적으로 운영할 수 있도록 액체냉각 인프라를 구축한다는 계획과 삼송 데이터센터의 총 수전 용량 80MW, 2027년까지의 구축·실증 일정입니다.
액체냉각을 쓰면 데이터센터 전기 사용량도 줄어드나?
냉각 팬과 기계식 냉각 부하를 줄일 여지는 있지만 액체냉각 자체에도 펌프와 CDU 등이 필요합니다. 따라서 냉각 방식 하나만으로 전체 전력 절감률을 단정할 수 없으며 PUE, 냉각수 온도, 외기 조건과 실제 부하를 함께 봐야 합니다. ASHRAE도 액체냉각을 전체 에너지·열 관리 설계의 일부로 평가합니다.
출처 및 참고자료
- LG CNS, 「삼송 데이터센터에 ‘차세대 액체냉각’ 도입… AI 팩토리 인프라 시장 선점」, 2026-08-26. LG CNS 제공 보도자료 보기
- NVIDIA Developer, 「Inside NVIDIA Rubin GPU Architecture: Powering the Era of Agentic AI」, 2026-07-21. NVIDIA Rubin 기술 설명 보기
- NVIDIA, 「DGX SuperPOD Rubin NVL8 Systems Reference Architecture」, 2026년 공개·확인 2026-08-26. NVIDIA Rubin NVL8 레퍼런스 보기
- ASHRAE, 「AI Data Center Energy Performance Framework — Energy and Thermal Efficiency」, 확인 2026-08-26. ASHRAE AI 데이터센터 냉각 지침 보기
- Uptime Institute, 「Investments back two-phase cooling as water cold plate successor」, 2026-07-01. Uptime Institute 분석 보기
- 연합뉴스, 「GPU 200kW 시대…LG CNS·네이버, 삼송에 액체냉각 구축」, 2026-08-26. 연합뉴스 보도 보기
