생성형 AI가 촉발한 AI 인프라 확충 추세로 인해 GPU, AI 가속기, 고용량 SSD와 HBM 등의 수요가 높아지고 있다. 많은 연산량으로 전력소모가 높은 AI 서버가 급격히 증가하면서 데이터센터 운용비용 절감과 RE100 이행에 대한 압박이 높아지면서 저전력·그린 에너지 기반 반도체가 뜨고 있다. 최근에는 서버단 AI 모델 경량화·최적화 솔루션 활용을 모색할 정도로 전력 효율에 진심전력으로 대응하는 모습이 포착되고 있다.

25일 SK하이닉스 컨퍼런스콜에서는 AI 서버향 메모리 수요 급증에 따라 HBM과 고용량 엔터프라이즈 SSD(eSSD)가 쌍끌이로 SK하이닉스 매출을 견인하면서 올 2분기 사상 최대 분기 매출을 기록하며 16조원이 넘는 실적을 나타냈다.

이는 지난해부터 지속된 AI 서버 확대가 올해 더 심화된 현상을 대변하고 있으며, AI 데이터센터의 부품 레벨에서 공급 증가세가 관측되는 만큼 실제 AI 인프라 확대는 이제 시작이라고 봐도 무방하다.

실제로 SK하이닉스는 2025년 HBM 공급 물량을 선제적으로 확보해둔 가운데 HBM3E 12단 제품의 올 하반기 공급과 HBM4의 내년 하반기 출하 등이 계획돼 있다. 올해 HBM 케파는 지난해 대비 2배 이상 확대를 계획하고 있으며 실적 또한 300% 증가가 예상된다고 전해진다.

여기에 더해 일반 서버 수요 또한 완만한 회복세를 점치고 있다. 이는 데이터센터가 AI 서버 인프라 확충에 따른 전력 사용 확대로 인해 기존 일반 서버 인프라에 신규 플랫폼으로 전환을 전력 효율을 강화하는 움직임이 관측되고 있다고 SK하이닉스는 전했다.

■ 데이터센터 RE100 이행기, 플랫폼 공급社 적극 대응

데이터센터의 RE100은 향후 AI 인프라의 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망된다. 한국데이터센터에너지효율협회(KDCEA) 송준화 사무국장은 데이터센터 전력 효율화가 필수 사항이 될 것으로 전망한 바 있다.

장현숙 한국무역협회 그린전환팀 수석연구원은 제조 수출기업의 RE100 대응 실태와 과제에서 “공급망을 포함해 탄소중립 경쟁력을 획득하려는 고객사 수요가 짙어지면서, RE100 참여 기업들이 공급망 내 협력사들에게 재생에너지 사용을 적극적으로 요구함에 따라 재생에너지 조달은 수출경쟁력과 직결되는 피할 수 없는 과제가 되고 있다”고 분석했다.

보고서에는 ‘실제 우리 제조수출기업의 16.9%가 바이어나 공급망 원청업체들로부터 재생에너지 사용 요구를 받고 있으며, 그중 41.7%가 올해나 내년부터 재생에너지를 사용하도록 압박받고 있어 기업이 당장 해결해야 하는 부담으로 작용하는 것으로 조사됐다’고 밝히고 있다.

데이터센터는 수랭식 냉각 도입과 재생에너지 확보 등으로 RE100 이행에 진심을 보이고 있으며, 슈퍼마이크로 등 서버랙 공급 업체들도 수랭식 냉각에 보너스를 지급하는 등 차세대 데이터센터 플랫폼 솔루션 시장 공략에 적극 대응하고 있는 실정이다. 

■ 韓 반도체, 신재생에너지 확보 必

앞선 시장 상황을 고려할 때 반도체를 공급하는 국내 제조사 및 2~3차 협력업체들 또한 그린 반도체 달성을 위한 재생에너지 확보와 탄소배출 관리에 선제적으로 대응할 필요가 있다.

지난 9일 열린 국회 반도체 대토론회에서는 주진우 제일엔지니어링 부사장이 나와 K-반도체 산업에 있어서 신재생에너지 공급 중요성과 RE100 대응에 대한 시급성을 주장했다.

현재 국내 반도체 산업은 RE100에 가입해 이행목표 달성에 집중하고 있지만 이행속도가 느리고 REC, 녹색요금제와 같은 효과가 낮은 재생에너지 조달방식에 의존도가 높다는 평가를 받고 있다.

실제로 한국의 RE100 가입 기업의 재생에너지 이용 비중은 9%에 그쳐 주요국 대비 크게 저조한 수치를 보이며, 전력사용량이 많은 제조업 기반 산업 특성과 부족한 재생에너지 자원으로 인해 큰 어려움을 겪고 있는 실정이다.

이에 주 부사장은 △안정적인 송배전망 구축 △농지 영농형 태양광 확대 △바이오 가스 활용 확대 등을 제언하며, “용인 클러스터를 RE100이 만족하도록 구축할 수 있어야 국내 기업이 해외로 나가는 것을 상당수 줄일 수 있을 것”이라면서 “해외 기업의 국내 유치 또한 수월할 것”이라고 진단했다.

■ AI 모델 경량화, “서버에도 이점 있다”

AI 모델 경량화, 최적화 솔루션 서비스는 본래 저사양, 저전력의 엣지 디바이스에 기존 AI 모델을 탑재하기 위해 시작됐다. 온디바이스 AI를 위한 개발에는 GPU 등에서 학습된 AI 모델을 각각의 이기종 칩셋, 플랫폼에 호환되도록 ‘맞춤’해주는 모델 경량화와 최적화가 필수인 것이다.

그런데 이러한 AI 모델 경량화가 서버에도 이점을 주면서 지능형교통체계(ITS)에 도입해 활용하고 있다.

노타AI는 AI 솔루션 업체로서 AI 모델 경량화, 최적화 워크프레임인 ‘넷츠프레소’를 서비스하고 있다. 이 넷츠프레소를 활용해 만든 경량화·최적화된 AI 모델은 관제 서버에 모이는 데이터들을 가장 효율적으로 AI 연산·처리할 수 있게 된다.

조석영 노타AI 매니저는 “AI 모델을 경량화·최적화함으로써 관제센터의 서버 비용을 더 저렴하게 사용할 수 있다”고 강조했다. 조 매니저는 “모델이 경량화됨에 따라 메모리 사용이 적어져, 그만큼 GPU 수량을 적게 가져갈 수 있다”면서 “클라우드 사용 시 더 많은 채널을 처리함에도 클라우드 비용이 최대 85% 저렴해질 수 있다”고 덧붙였다.