한국의 울산은 증가하는 ‘AI 워크로드’(AI workloads)를 지원하기 위해 “수중 데이터 센터”(underwater data centers)를 시험 운영하고 있으며, 이 프로젝트는 2030년까지 총 511억 원의 예산을 투입하여 진행될 예정이라고 테크레이더가 23일(현지시간) 보도했다.

해수는 기존의 기계식 냉동 시스템 없이도 냉각 효과를 제공할 수 있는 잇점이 있다.

한국의 도시 울산은 인공지능 컴퓨팅이 전국적으로 토지 가용성, 전력망 및 냉방 시스템에 부담을 계속 가중시키면서 수중 인프라 구축을 모색하고 있다. 울산은 한국해양과학기술원(KIOST)과 협력하여 표준화된 해저 데이터 센터 모델을 설계하고 있다.

관계자들은 이러한 접근 방식이 전국적으로 기존 데이터 센터들이 점점 더 직면하고 있는 부지 및 냉각 제약 조건을 완화하는 데 도움이 될 수 있기를 기대하고 있다.

* 표준화된 수중 모델 제작

울산과 한국과학기술원(KIOST)의 파트너십은 2030년까지 지속되며, 총예산은 511억에 달한다. 이 중 400억 원은 중앙 정부에서 직접 지원하고, 나머지는 울산에서 부담한다.

울산시는 “2030년까지 표준 모델을 완성하고, 2031년부터 상용화를 위한 ‘수중 데이터센터 단지’(underwater data-center complex) 개발에 착수할 계획이라고 밝혔다.

목표는 한국의 다른 곳에서도 나중에 복제할 수 있는, 탄소 중립적인 수중 컴퓨팅을 위한 실용적인 템플릿(template : 프롬프트를 일관되게 만들기 위한 뼈대)을 만드는 것이다.

이 프로젝트는 울산 해안선에서 약 20미터 깊이의 해역에서 진행될 예정이며, 엔지니어들은 연평균 온도가 약 13.3°C인 해수를 냉각 전략의 핵심 요소로 활용할 계획이다.

연구진은 내압 용기 설계와 프로젝트 기획자들이 초고효율이라고 설명하는 하이브리드 냉각 시스템을 결합할 계획이다. 서버 장치와 전력 분배 장비는 향후 확장을 용이하게 하기 위해 표준화된 모듈식 설계를 따른다.

팀은 테스트가 완료되면 약 1.2의 PUE(전력 사용 효율) 운영 효율을 목표로 하고 있다. PUE(Power Usage Effectiveness)는 데이터 센터가 쓰는 전체 전력량을 서버 등 IT 장비가 쓰는 전력량으로 나눈 값이며, 숫자가 1.0에 가까울수록 전력 낭비가 없고 효율이 좋다는 의미이다. PUE의 계산 공식은 (데이터 센터 총 시설 전력) ÷ (IT 장비 전력)이다.

SK텔레콤은 2026년 1월에 파트너십에 참여하여 GPU 기반 인프라 및 서버 운영 관리를 담당하게 됐다.

울산대학교와 한국과학기술원 외에도 여러 연구기관, 학계 인사, 업계 전문가들이 이 프로젝트에 참여하여 막후에서 노력하고 있다. 이들의 공동 역할은 선박 엔지니어링부터 궁극적으로 수중 ‘AI 워크로드’를 관리할 소프트웨어 계층에 이르기까지 모든 것을 포괄한다. ‘AI 워크로드’는 인공지능과 머신러닝 시스템을 구동하는 데 필요한 컴퓨팅 작업과 프로세스의 모음을 의미한다.

* 보다 큰 상업적 비전

울산시에서 논의 중인 별도의 장기 계획은 약 5천억 원을 투자하여 최대 10만 대의 서버를 수용할 수 있도록 하는 것이다. 이 더 큰 금액은 현재 진행 중인 작업 단계와는 무관하며, 최종적으로 완전한 상업 시설 구축에 소요될 수 있는 비용을 반영한 것이다.

울산이 그 정도 규모에 도달할 수 있을지는 초기 테스트 단계의 성과에 전적으로 달려 있습니다.

한국은 반도체 제조업체, 클라우드 제공업체, 전국 연구기관 전반에 걸쳐 AI 워크로드가 급증함에 따라 컴퓨팅 용량을 확대해야 한다는 압력을 점점 더 많이 받고 있다.

인구 밀집 지역 인근의 토지는 여전히 부족하고 가격이 비싸기 때문에, 계획 담당자들은 혼잡한 도심 지역에서 벗어난 비전통적인 부지를 고려하게 된다.

해수는 기존 시설에서 크게 의존하는 기계식 냉동 장치가 필요 없는 냉각 자원을 제공한다. 울산 시범 사업이 예상대로 진행된다면, 유사한 수중 실험 시설이 한국 해안선의 다른 지역으로 확산될 수 있을 것이다.

현재로서는 해저가 한국의 급증하는 AI 인프라 수요에 대한 유망하지만, 아직 검증되지 않은 해답으로 여겨지고 있다.