그래픽처리장치(GPU)·서버를 무작정 밀어 넣는 식의 용량 경쟁은 또 다른 임계점에 직면해 있다. 데이터센터 내 랙(Rack) 전력 밀도가 한계치에 다다르면서, 인공지능(AI) 연산 능력의 병목은 서버실 내부가 아닌 서버실 '밖' 인프라에서 터져 나오고 있다. 전력 변환, 배전, 고밀도 냉각, 무정전전원장치(UPS)가 유기적으로 맞물리지 못하면 수천억짜리 고성능 칩셋도 순식간에 멈춰 서는 고철에 불과하다. 안정적인 ‘AI 팩토리(AI Factory)’ 구동을 결정짓는 진짜 변수는 전력 변환 효율과 냉각 통제력이다. 인 정(Yin Zheng) 슈나이더일렉트릭 중국·동아시아 총괄 부사장은 인프라 생애주기(Lifecycle) 설계 역량에 방점을 찍었다. 그는 “AI 수요 폭발 대응의 핵심은 데이터센터의 설계·시뮬레이션·구축·유지보수를 관통하는 전체 프로세스에 있다”고 잘라 말했다. IT 부하의 변동폭이 극심하고, 캠퍼스 규모가 기가와트(GW)급으로 비대해진 상황에서 엔지니어 개인의 수동 관리 모델은 효용을 다했다는 지적이다. 결국 AI 팩토리 구축·운영 단계 전반에 지능형 소프트웨어·자동화를 이식하는 흐름이 불가피해졌다는 시각으로 확장된다. 글로벌 에너지 관리 및
데이터센터가 진화하고 있다. 바로 인공지능(AI)을 엎은 변화다. 서버 증설에 집중한 기존 데이터센터에서 전력 구조, 냉각, 운영 안정성을 요구하는 트렌드가 확산되고 있기 때문이다. AI 활용 폭증에 따른 AI 워크로드 특유의 변동성까지 더해지면서 기존 전력망과 운영 시스템의 부담을 가중시키고 있다는 뜻이다. 데이터센터는 더 이상 전산실의 확장이 전부가 아니다. 이미 24시간 가동되는 산업 설비이자, 전력·냉각·소프트웨어가 동시에 설계돼야 하는 ‘AI 생산 인프라’로 인식된다. 이 변화는 이달 2일(현지시간) 대만 타이베이에서 개막한 ‘제45회 타이베이 국제 컴퓨터 전시회(COMPUTEX TAIPEI 2026 이하 컴퓨텍스)’ 현장에서도 고스란히 드러났다. AI 서버, 고밀도 랙, 수랭(Liquid Cooling), 전력 보호 장비 등이 전시장을 가득 메웠다. 이 가운데 데이터센터 인프라는 컴퓨팅 장비의 부속 영역에서 AI 산업을 지탱하는 별도의 기술 체계로 다뤄졌다. 업계는 AI 수요가 커질수록 데이터센터는 더 많은 전력을 받아들이고, 열처리를 요구하며, 짧은 시간 안에 안정적으로 구축돼야 하는 산업 인프라로 바뀌고 있다고 입을 모은다. 글로벌 에너지 관리