人工知能（AI）データセンター市場が急速に拡大するなか、高性能グラフィックス処理装置（GPU）の熱を冷やす水冷式冷却技術が注目されている。従来のデータセンターは冷風を送り込む空冷式冷却技術を使用してきたが、最先端GPUを大規模に稼働させるAIデータセンターは空気の流れだけでは発熱を抑えにくく、水で熱を下げる液体冷却技術を導入している。
1日市場調査会社マークエンドマーケットによると、世界のデータセンター冷却市場は今年132億3000万ドル（約18兆1400億ウォン）から2033年には376億2000万ドル（約51兆6000億ウォン）へと年平均16.1%成長する見通しである。AIとクラウド需要の拡大でデータセンターの消費電力と負荷が急増し、冷却技術の重要性が高まっているためである。
特に先端GPUは電力密度と発熱が高く、より安定的で効率的な冷却技術を必要とする。高性能AI半導体で発生した熱を適時に冷やせず装置が過熱すると、チップの性能が低下したり故障したりする可能性があるためである.
従来のデータセンターは冷たい空気で熱を下げる空冷式を基準に設計された。空冷式冷却は設置と保守が比較的容易という利点があるが、GPUラック当たりの電力密度が一般的なデータセンターの2倍以上であるAIデータセンターでは冷却効率が落ちる。空冷式冷却は一般にラック当たり20~40kW水準の電力密度に対応できるが、エヌビディアの次世代高性能「ベラ・ルービン」GPUが集積されたサーバーラックの電力密度は230kWに達する。
液体冷却はこのような空冷式冷却の限界を補完する技術として脚光を浴びている。AIチップに冷却水が流れるコールドプレート（金属冷却板）を取り付けて熱を吸収する「直接チップ冷却（D2C）」方式が代表的である。空気を循環させるより熱伝達効率が高い液体を活用し、GPUとニューラルネットワークプロセッサ（NPU）で発生する熱の65~75%を回収できるというのが業界の説明である。
ただしGPUサーバーを除くメモリー、ネットワーク機器などから出る25~35%の熱は空気で温度を下げる必要があるため、液体冷却を基準に設計したAIデータセンターも結局は両方式を組み合わせたハイブリッド構造で運用される。
業界では今後、サーバー全体を特殊冷却液に浸して熱を除去する「液浸冷却」も商用化されると見ている。現在は特殊冷却液のコストが高い上、関連機器の保守が難しい点が足かせとなっているが、AIデータセンターのラック当たり電力使用量が1メガワット（MW）を超える段階まで高まれば、液浸冷却の需要も拡大すると予想される。
国内外企業も液体冷却関連の技術とインフラに先行投資している。LG CNSはNAVERクラウドと組み、サムソンデータセンターに液体冷却技術である「直接チップ冷却」を適用する予定である。韓国エネルギー技術評価院と共同で液浸冷却技術の研究も進行中である。AIインフラ企業Eliceは高電力GPU設備を駆動する際に発生する熱を効率的に冷やすため、冷水ではなく40度以上の温水を活用した冷却技術を、現在構築中のモジュール型データセンターに導入する計画である.
エヌビディアは6月、次世代ベラ・ルービン専用AIデータセンターの標準を「100%水冷式」で設計し、「完全液体冷却方式のインフラを適用すれば電力使用量を画期的に減らせる」と主張した。エヌビディアによると、50メガワット（MW）規模の大規模データセンターが液体冷却インフラへ転換すれば、冷却関連のエネルギーと用水費を年間400万ドル（約56億ウォン）以上削減できる。
PwC Koreaは最近公表した報告書で「AI産業の競争構図がGPUの確保から『熱管理』へ移行している」とし、「AIサーバーの電力密度と発熱量が急増するなか、限られた電力と空間をいかに効率的に活用するかが、データセンターの競争力を分ける要素として浮上した」と分析した。