AI 성장으로 자원 수요 재정의

인공 지능의 성장은 몇몇 산업에서 경험한 속도와 같이 빠르게 진행되고 있습니다. 모델은 확장되고, 컴퓨팅 강도는 증가하며, 데이터 센터 용량에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. AI 워크로드가 밀도와 전력 수요를 새로운 극단으로 밀어붙일 때, 인프라 효율성은 가장 중요한 문제이자 해결하기 가장 어려운 문제입니다.

데이터 센터 개발은 데이터 센터를 호스팅하는 커뮤니티에서 에너지와 물에 대한 수요를 재정의하고 있습니다. 다음 10년 동안 해결해야 할 질문은 클라우드, 엔터프라이즈, 에지 AI 인프라가 냉각, 전력, 시스템 아키텍처가 컴퓨팅 자체와同じ 중요성을 가질 때 책임감 있게 확장할 수 있는지입니다.

AI 성장으로 자원 수요 재정의

데이터 센터는 역사적으로 미국 전기 수요의 작은 부분을 차지해 왔지만, 이는 빠르게 변경되고 있습니다. 2023년에, 데이터 센터는 미국 전기 소비의 약 4.4%를 차지했습니다. 2028년까지, 이 수치는 6.7%에서 12% 사이로 증가할 것으로 예상됩니다. 同時に, 에너지 가격은 2026년까지 계속 증가할 것으로 예상됩니다, 그리고 데이터 센터는 2028년까지 20%의 전력 부족을 겪을 것으로 예상됩니다. 데이터 센터 전력 수요의 급증과 함께 전기화의 증가로 인한 전력 부족은 이미 과부화된 그리드를 압박하고, 가계, 커뮤니티, 비즈니스에 모두 압력을 가하고 있습니다.

냉각은 데이터 센터 에너지 소비의 상당한 부분을 차지하며, 전체 시설 부하의 가장 큰 원인 중 하나입니다. 공기 냉각은 수십 년 동안 데이터 센터 열 관리의 기초였으며, 차일러, 냉각 탑, 에어컨을 사용하여 최적의 작동 온도를 유지했습니다.

그러나 새로운 AI 하드웨어의 모든 세대에서 데이터 센터는 더 많은 컴퓨팅 파워를 더 작은 공간에 넣고 있습니다. 이것은 더 많은 열이 발생합니다. 더 많은 열은 더 많은 냉각을 필요로 하며, 더 많은 냉각은 더 많은 전력과 물을 소비합니다. 효율성은 더 이상 사소한 문제가 아닙니다. 그것은 기본 설계 요구 사항입니다.

커뮤니티 영향 최소화는 이제 비즈니스 임무입니다

데이터 센터는 안정적인 전기 가격과 신뢰할 수 있는 물 공급에 의존하는 커뮤니티에서 작동합니다. 데이터 센터 자원 소비에 대한 공공의 인식이 증가함에 따라, 커뮤니티와 규제 기관은 그들의 영향에 대해 점점 더 심하게 조사하고 있습니다.

오리건 주 더 달스에서, 구글의 데이터 센터 운영 확장은 물 사용과 장기적인 환경적 영향에 대한 우려를 불러일으켰습니다. 2012년에, 기술 거人は 더 달스의 물 공급의 12%를 사용했습니다. 2024년까지, 이 양은 거의 3분의 1로 증가했습니다. 이것은 회사를 공중의 심하게 조사하도록 만들었고, 자원 사용과 지역 인프라 및 커뮤니티 필요에 대한 영향에 대한 우려를 불러일으켰습니다.

개별 주는 새로운 데이터 센터 건설을 제한할 수 있는 법안을 도입했습니다. 연방 수준에서, 현재 행정부는 광범위하게 AI를 지지하지만, 기술 회사들이 데이터 센터 개발이 가계 전기 가격을 증가시키거나 지역 물 공급에 스트레스를 가하지 않도록 해야 한다고 권고했습니다.

기술 회사와 데이터 센터 개발자의 풍경은 변경되고 있습니다. 기업의 평판은 이제 데이터 센터와 그들이 호스팅하는 커뮤니티와의 물리적足跡과 관계를 얼마나 잘 관리하는지에 달려 있습니다.

공개 약속에서 인프라 수준의 변화로

이 변화에 대응하여, 마이크로소프트와 오픈AI와 같은 기술 회사들은 커뮤니티, 공공, 환경에 대한 우려를 해결하기 위해 “자신의 길을 지불”할 것이라는 공개 약속을 했습니다. 마이크로소프트는 커뮤니티 우선 인프라 프레임워크를 발표했으며, 미국에서 AI 데이터 센터를 구축하고 운영하는 방법에 대한 명시적인 약속을 설정했습니다. 이러한 이니셔티브는 의미 있는 진행과 명확한 의도를 나타내지만, 도전의 일부만을 해결합니다. 더 구체적이고 지속 가능한 해결책은 인프라 수준에서 자원 소비를 줄이는 것입니다.

그것은 냉각에서부터 시작합니다. 전통적인 공기 냉각 접근법은 오늘날의 AI 하드웨어에 충분하지 않습니다. 그것은 컴퓨팅 자원(CPU와 GPU)뿐만 아니라 전원 공급, 저장소, 네트워킹도 포함합니다. 더 나은 열 효율성을 위해, 냉각은 열을 발생시키는 구성 요소에 직접 집중되어야 하며, 주변 공간이 아닌 그들 자신에게 집중되어야 합니다.

정밀 액체 냉각은 환경적으로 안전한 유전체 유체를 사용하여 구성 요소 수준에서 열을 직접 캡처합니다. 이 시스템은 에너지 사용을 최대 40%까지 줄일 수 있으며, 물 소비를 최대 96%까지 줄일 수 있습니다. 또한 신뢰성을 향상시키고 하드웨어의 수명을 연장합니다. 거의 무음인 것 외에도, 또한 공기 중의 오염물질로부터 민감한 구성 요소를 보호합니다.

자원 제약 현실을 위한 인프라 설계

조직은 비용, 신뢰성, 지속 가능성 사이에서 선택할 필요가 없습니다. 인프라가 전체적으로 설계될 때, 이러한 목표는 서로를 강화합니다. 에너지 소비를 줄임으로써 운영 비용을 줄일 수 있습니다. 물 사용을 줄임으로써 규제 위험과 공공의 심사를 완화할 수 있습니다. 열 관리를 개선하면 시스템 성능을 향상시키고 중요한 하드웨어 구성 요소의 수명을 연장할 수 있습니다.

자연스럽게 에너지와 물을 덜 소비하는 인프라는 새로운 정책 프레임워크와 환경 표준과 더 잘 일치합니다. 성공하는 회사는 이 변화를 우선순위로 두고, 지속 가능한 열 관리 솔루션을 채택할 것입니다. 인프라의 미래는 소프트웨어의 혁신만으로 결정되지 않을 것입니다. 의도적인 인프라 설계에 의해 결정될 것입니다.