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헤드라인(요약과 압축)

[단독] 한화에너지 2조투자 美에 AI 데이터센터   텍사스 초대형 시설 내년 착공태양광 강점, 美빅테크에 분양임대·전기료로 10조매출 기대

https://n.news.naver.com/mnews/article/009/0005334375

 

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◆AI데이터센터 열풍 ◆한화그룹의 핵심 에너지 계열사인 한화에너지가 미국 내 인공지능(AI) 데이터센터 신사업에 전격 진출한다. AI열풍에 올라타면서 친환경에너지 기반의 AI데이터센터 시장을 선점하겠다는 승부수

를 띄운 셈이다.14일 발전·에너지 업계에 따르면 한화에너지는 미국 텍사스주 서북부 지역에 서버 수십만 대를 가동할 수 있는 200㎿(메가와트)급 초대형 AI데이터센터를 건립하기로 했다. 투자비용은 2조원으로 추산된다. 송배전망을 비롯한 전력계통과 용수를 확보한 뒤 내년 중 데이터센터 착공에 돌입할 계획

이다.현재 한화에너지는 데이터센터를 건립할 텍사스주에서 2GW(기가와트) 규모의 태양광발전소와 함께 전력 거래 사업을 하고 있다. 신재생에너지 공급에 강점을 지닌 한화가 미국 데이터센터 사업에 뛰어들 경우 상당한 시너지 효과가 예상된다.

생성형 AI가동에 필요한 초대형 AI데이터센터 확보에 혈안이 돼 있는 구글, 애플, 메타, 마이크로소프트(MS)로 대표되는 빅테크 기업들은 RE100(재생에너지 100% 사용) 목표 달성을 위해 친환경에너지 사용을 확대해야 할 상황이다. 에너지 업계 고위 인사는 "친환경 전력과AI 

데이터센터를 묶어서 제공하는 한화의 '패키지 딜'은 빅테크 기업에 매력적인 제안이 될 것"이라고 말했다.한화에너지는 초대형AI데이터센터를 짓고 미국 빅테크 기업들에 분양하겠다는 전략을 수립한 것으로 알려졌다. 한화에너지가 분양에 성공하면 임대료와 전기 사용료 등으로 거둘 매출액이 향후 20년간 10조원에 달할 전망이다. 매출 4조7000억원에 달하는 한화에너지가 글로벌 신사업 진출을 통해 새로운 성장동력을 확보할 수 있는 기회를 잡을지 주목된다.

업계 관계자는 "미국에서 수백 ㎿급AI데이터센터를 원하는 기업들이 빠르게 늘고 있다"며 "신재생에너지 사업과 전력 거래 노하우를 보유한 한화에는 상당히 구미가 당기는 사업 모델"이라고 평가했다.

 

기사의 내용의 수치화, 인사이트 나누기

1. 한화그룹의 핵심 에너지 계열사인 한화에너지가 미국 내 인공지능(AI) 데이터센터 신사업에 전격 진출

2. 친환경에너지 기반의 AI데이터센터 시장을 선점하겠다는 승부수

3. 14일 발전·에너지 업계에 따르면 한화에너지는 미국 텍사스주 서북부 지역에 서버 수십만 대를 가동할 수 있는 200㎿(메가와트)급 초대형 AI데이터센터를 건립하기로 했다. 투자비용은 2조원으로 추산된다.

4. 내년 중 데이터센터 착공에 돌입할 계획

5. 현재 한화에너지는 데이터센터를 건립할 텍사스주에서 2GW(기가와트) 규모의 태양광발전소와 함께 전력 거래 사업을 하고 있다.

6. 신재생에너지 공급에 강점을 지닌 한화가 미국 데이터센터 사업에 뛰어들 경우 상당한 시너지 효과가 예상된다.

7. 빅테크 기업들은 RE100(재생에너지 100% 사용) 목표 달성을 위해 친환경에너지 사용을 확대해야 할 상황이다.

8. 한화에너지는 초대형AI데이터센터를 짓고 미국 빅테크 기업들에 분양하겠다는 전략을 수립한 것으로 알려졌다.

9. 한화에너지가 분양에 성공하면 임대료와 전기 사용료 등으로 거둘 매출액이 향후 20년간 10조원에 달할 전망

10. 매출 4조7000억원에 달하는 한화에너지가 글로벌 신사업 진출을 통해 새로운 성장동력을 확보할 수 있는 기회를 잡을지 주목된다.

11. 미국에서 수백 ㎿급AI데이터센터를 원하는 기업들이 빠르게 늘고 있다.

 

추가조사할 내용 또는 결과

1. AI 데이터센터

a.   데이터센터란 컴퓨터 시스템과 통신장비, 저장장치인 스토리지 등이 설치된 시설을 말한다. 데이터센터는 빅데이터를 저장하고 유통시키는 핵심 인프라로 대규모 전력을 필요로 한다. 정전에 대비해 디젤 배기가스를 배출하는 발전시설에 대한 의존도가 높아 공해 문제도 대두되고 있다. 데이터센터의 에너지 효율성을 높이고 온실가스를 줄이기 위한 다양한 연구가 진행 중이다.

 

b.   전통적인 데이터센터는 표준, 범용 칩들에 기반해 워크로드를 지원하는 서버들 중심으로 구축돼 있는 반면 AI용 데이터센터는 엔비디아 GPU 같은 AI칩을 활용하는 서버들을 중심으로 AI 애플리케이션들이 대규모 데이터를 탐색하는 것이 가능하도록 병렬 컴퓨팅을 지원한다. AI 모델를 대규모로 지원하기 위한 광 네트워킹과 보다 효율적인 스토리지 인프라도 갖추고 있다.

 

c.   AI 데이터센터는 AI 모델을 학습시키고 추론 작업을 수행하는데 필요한 고성능 컴퓨팅 자원을 제공한다. 특히, 이 과정에서 발생한 AI에 의한 인프라를 기업과 대학에 공급함으로써 더 빠른 발전을 도모하기 위한 전략입니다.

 

d.   AI 데이터 센터의 경우 발열은 전력 소묘량에 비례하기 때문에  '온도 관리'가 중요함. 데이터 센터가 사용하는 전력 중 40%가 발열을 잡는데 사용하고 있음. 앞으로는얼마나 효율적으로 열을 낮추는지에 따라 기업 이익 규모가 달라짐. -> AI 데이터 센터의 온도 관리를 위한 냉각 기술 경쟁도 치열.

 

 

2. 워크로드

a.   컴퓨팅 리소스가 작업을 완료하거나 결과를 도출하기 위해 수행하는 처리 작업의 유형과 양을 의미합니다. 컴퓨터에서 실행하는 모든 애플리케이션이나 프로그램은 워크로드로 간주할 수 있으므로, 실행하는 작업의 유형과 수에 따라 크게 달라질 수 있습니다.

 

3. AI 인프라

a.   AI 인프라는 AI 애플리케이션의 개발, 구축, 유지관리를 위한 빌딩 블록으로, 하드웨어, 소프트웨어, 네트워킹 리소스를 사용하여 AI 모델과 알고리즘을 교육 및 실행하는 데 필요한 대규모 데이터 세트를 처리, 저장, 분석합니다.

 

b.   AI가 사용되는 데에 있어서 필요한 HW/SW/네트워크 등을 말하는 듯!

 

4. AI 데이터센터가 필요한 이유

a.   발전된 AI를 가지고 있는 국가가 최종 승자로 군림하는데, 이 때문에 엔비디아 주식이 폭등한 것. 쉽게 게임으로 말하면 AI 데이터센터는 AI를 키울 때 더 빨리 키울 수 있는 버프임.

 

b.   쉽게 말하면, AI를 빨리 키워서 빨리 성장하려면 AI 모델에 고성능 자원을 공급하는 AI 데이터센터가 필요함

 

5. CXL(Compute Express Link)

a.   CXL은 컴퓨터 시스템 내부에서 CPU, 메모리, 저장 장치 간의 데이터를 더 빠르고 효율적으로 전송하기 위한 연결 기술(인터페이스)입니다. 

 

b.   주요 특징​

1. 높은 대역폭과 낮은 지연시간을 제공하여 데이터 이동 및 처리 속도를 향상시킵니다.

2. 기존의 여러 인터페이스를 하나로 통합하여 각 장치에 직접 연결하고 메모리 공유가 가능합니다.

3. 서버 내 연결뿐만 아니라 랙이나 데이터센터 단위로 메모리 풀을 공유하는 연결망 구성이 가능합니다.

4. 'CXL 메모리 익스팬더'를 통해 기존 서버 구조를 크게 바꾸지 않고도 DRAM 용량을 확장할 수 있습니다.

5. CXL은 AI 시대에 더욱 중요해지고 있으며, 대규모 데이터 분석, 기계 학습, 인공 지능 등 고성능 컴퓨팅 워크로드에 특히 유용합니다. 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 업체들도 CXL 기술을 적용한 제품을 개발하고 있습니다.

 

6. AI 데이터센터에 CXL이 필요한 이유

a.   데이터 처리 시간 단축 : CXL을 통해 각 장치를 연결하고 메모리를 공유함으로써 데이터 처리 속도를 크게 향상시킬 수 있습니다.

b.   효율적인 리소스 관리 : CXL을 사용하면 프로그램이나 작업에 필요한 메모리량에 따라 리소스를 효율적으로 관리할 수 있어 데이터센터 서버 운영비를 절감할 수 있습니다.

c.   AI 시대의 필수 기술 : AI 연산에 필요한 프로세서와 메모리 간의 원활한 연결을 제공하여 신속하고 정확한 연산을 가능하게 합니다.

d.   메모리 확장성 : CXL을 통해 서버 내 연결뿐만 아니라 랙이나 데이터센터 단위로 메모리 풀을 공유하는 연결망 구성이 가능해집니다.

e.   장치 간 실시간 협업 : CXL을 탑재하면 장치 간 통신이 가능해져 데이터 처리 순서를 기다리지 않고 동시다발적으로 협업할 수 있습니다.

 

7. HBM(High Bandwidth Memory)

a.   여러 개의 D램을 수직으로 연결해 데이터 처리 속도를 대폭 끌어올려 고속·대용량 데이터 전송을 실현한 혁신적인 기술

 

b.   전통적인 반도체 개발은 주로 소형화를 통해 성능을 개선하고 집적도를 높이는 방향으로 전개됐다. 그러나 이 방법만으로 AI 작업의 요구를 충족시키기엔 충분치 않았다. AI 작업 대다수가 대량의 정보를 학습하는 형태이기 때문에 복잡한 연산보다는 단순한 연산을 반복하는 작업에 가깝다.

 

c.   GPU의 연산 속도를 쫓아갈 만큼 빠르게 데이터 전달이 되지 않으면 '데이터 병목현상'이 발생한다. GPU의 성장에 따라 빠르게 데이터를 저장하고 뽑아서 쓸 수 있는 반도체가 필요하게 됐는데, 이런 수요에 대응해 HBM이라는 메모리가 등장했다. 이를 통해 기존 D램 대비 최대 수십 배에 달하는 대역폭을 제공하며, 전력 소모는 획기적으로 줄일 수 있다. 이런 특성 덕에 HBM은 고성능 그래픽카드, 서버, 데이터센터 등에서 채택되고 AI 머신러닝(기계학습) 같은 응용 분야에서 우수한 성능을 보이고 있다.

 

8. HBM과 CXL의 차이

CXL(Compute Express Link)과 HBM(High Bandwidth Memory)의 주요 차이점은 다음과 같습니다.​

 

a.   목적 : HBM은 고속 연산을 위한 고대역폭 메모리 제품이며, CXL은 메모리 용량을 유연하게 확장하는 연결 기술이다.

 

b.   구조 : HBM은 여러 D램을 수직으로 적층하여 대역폭을 높인 제품이고, CXL은 CPU, 메모리, 스토리지 등 다양한 장치를 효율적으로 연결하는 인터페이스다.

 

c.   대역폭 : HBM이 CXL보다 훨씬 높은 대역폭을 제공합니다. 예를 들어, HBM3E는 819 GBps, CXL 2.0 D램은 35 GBps의 대역폭을 가집니다.

 

d.   확장성 : CXL은 여러 기기를 쉽게 연결하여 병목 현상을 최소화할 수 있는 장점이 있습니다.

 

e.   적용 분야 : HBM은 주로 GPU와 함께 사용되어 AI, 머신러닝 등 고속 연산이 필요한 작업에 적합하며, CXL은 다양한 장치 간의 효율적인 연결과 메모리 공유에 활용됩니다.

 

f.   HBM은 고대역폭 메모리이고 CXL은 CPU, RAM, 저장 공간 등을 유연하게 연결시키는 장치로써, 고성능의 자원과 많은 데이터를 관리해야 하는 데이터센터 입장에서는 CXL이 더 필요할 것 같음!

 

요약

AI 데이터센터를 원하는 기업들이 증가함에 따라 한화에너지는 2조원을 투자해 200MW급 초대형 AI 데이터센터를 짓기로 했다. 빅테크 기업들은 재생 에너지를 100% 사용하는 RE100 목표를 달성하기 위해 친환경 에너지 사용을 확대해야 하며 한화에너지가 분양하는 AI 데이터센터를 사용할 경우, 한화에너지의 향후 20년간 매출액은 10조원에 달할 전망이다.

 

적용할 점(현직자에게 할 질문)

AI 데이터센터 사업 투자/개발로 인해 증가할 일자리가 있는지 궁금합니다.

AI 데이터센터에서 AI/SW 기술 개발 직무 종사자의 업무가 궁금합니다.

 

연관기사 링크

https://www.google.com/search?q=%EC%9B%8C%ED%81%AC%EB%A1%9C%EB%93%9C+%EC%9D%98%EB%AF%B8&oq=%EC%9B%8C%ED%81%AC%EB%A1%9C%EB%93%9C&gs_lcrp=EgZjaHJvbWUqBwgBEAAYgAQyCQgAEEUYORiABDIHCAEQABiABDIHCAIQABiABDIHCAMQABiABDIHCAQQABiABDIGCAUQABgeMgYIBhAAGB4yBggHEAAYHjIGCAgQABgeMggICRAAGA8YHtIBCDM4MTZqMGo3qAIAsAIA&sourceid=chrome&ie=UTF-8

🔎 워크로드 의미: Google 검색

 

 

https://www.digitaltoday.co.kr/news/articleView.html?idxno=483931

AI 데이터센터 몰려온다...컴퓨팅 인프라 판 재편 가속 - 디지털투데이 (DigitalToday)

 

 

https://www.purestorage.com/kr/knowledge/what-is-ai-infrastructure.html

AI 인프라스트럭처란 | 퓨어스토리지

 

 

https://green-study.tistory.com/4410

AI 데이터 센터가 필요한 이유, 엔비디아 주가 상승 원인

 

 

https://blog.naver.com/chartworkshop/223508229551

미래 AI 데이터센터의 필수, CXL (네오셈, 엑시콘, 파두)

 

결론

미국 빅테크 기업들이 재생에너지를 100% 사용하는 RE100을 목표로 하고 있기 때문에 친환경 에너지 사용을 확대함에 따라 MW급 AI 데이터센터를 원하는 기업들이 증가하고 있다.

한화에너지가 미국 AI 데이터센터를 건립하는 데에 2조원을 투자했다.

한화에너지는 AI 데이터센터를 짓고 빅테크 기업들에게 분양할 전략을 가지고 있다. 분양 시 향후 20년 간 매출은 10조원에 달한다.

 

AI 데이터센터는 AI 모델을 학습시키고 추론(테스트)하는 데 필요한 자원을 공급하며 발열이 전력 소모량에 비례한다.

더 성장된 AI를 갖고 있는 국가가 최종 승자이기 때문에 AI를 빨리 키워서 빨리 성장해야 하는데, 그러려면 AI 모델에 고성능 자원을 공급하는 AI 데이터센터가 필요하다. 그렇기 때문에 투자를 더 하는 것이다.

또한 데이터센터의 더욱 원활한 운영을 위해 고대역폭 메모리인 HBM과 CPU, RAM, 저장 공간을 유기적으로 연결해주는 장치인 CXL이 있다.

HBM은 고속 연산이 목적

CXL은 메모리 용량을 유연하게 한다. CPU, RAM, 저장 공간을 유연하게 연결하여 고성능 컴퓨팅 자원을 공급하며 데이터 전송을 빠르게 한다!

 

 

이번에 처음으로 미루고 미루던 경제신문스크랩을 해봤는데, 시간이 꽤 오래 걸렸다. 2시간 정도 걸렸고 추가 조사 시 기사 위주로 찾으려고 했지만 블로그에 정리가 잘 되어 있어서 블로그와 구글링도 포함했다!