2027년까지 그린 데이터 센터 시장 규모는 약 1,470억 달러 증가할 것입니다.
인기 있는 ChatGPT와 같은 생성 인공 지능의 급속한 발전으로 인해 데이터 센터의 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 급증했습니다. 인공지능 애플리케이션은 기존 소프트웨어보다 많은 양의 데이터를 읽고 더 많은 전력을 소비합니다. 생성적 AI 모델 훈련에 사용되는 GPU는 전력 소비가 높고 추가 냉각 에너지도 필요합니다.
추정에 따르면, 거시적 데이터 측면에서 인공지능은 2030년까지 전 세계 전력 수요의 3~4%를 차지할 수 있다. 인공지능 서버의 급증으로 인해 데이터센터의 전력 소비가 크게 증가하고 있다. McKinsey는 2030년까지 데이터 센터의 전력 소비가 두 배 이상 증가할 것으로 예측합니다.
전력 소비 및 비용의 증가는 시장 성장을 이끄는 주요 요인입니다. 데이터 센터의 에너지 소비는 매우 높으며, 자율주행차, 스트리밍 미디어, 5G 등 보다 강력한 애플리케이션에 대한 수요가 증가함에 따라 데이터 센터의 에너지 소비는 기하급수적으로 증가할 수 있으며, 이를 공급하려면 많은 전력이 필요합니다. 다른 장비.
데이터 센터의 막대한 에너지 수요 문제를 해결하려면 에너지 절약 하드웨어, 혁신적인 냉각 솔루션, 친환경 에너지, 보다 광범위하고 지속 가능한 개발 전략을 포함한 다양한 조치를 취해야 합니다.
에너지 절약형 칩의 사용은 데이터 센터의 에너지 효율성을 향상시키는 초석입니다. 에너지 절약 칩은 고급 아키텍처와 전원 관리 기능을 갖추고 있어 데이터 센터 하드웨어 전력 소비를 최소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 칩은 하드웨어 리소스를 보다 효과적으로 할당하고 활용하여 와트당 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 이전 세대 Intel Xeon 프로세서와 비교하여 4세대 Xeon은 내장 가속기를 사용할 때 대상 워크로드에 대한 와트당 평균 성능 효율성을 2.9배 향상시켰습니다. 2022년 Nvidia의 H100 GPU AI 칩의 에너지 효율성은 이전 세대 제품인 A100의 거의 두 배에 이릅니다.
또한, 데이터센터의 에너지 소비를 줄이기 위한 또 다른 효과적인 방법은 보다 효율적인 냉각 솔루션을 대규모로 도입해 냉각 에너지 소비 비중을 줄이는 것인데, 핵심 지표는 '전력 사용 효율'(PUE)이다. 지난 10년 동안 컴퓨팅 출력이 6-배 증가하고 스토리지 용량이 25-배 증가했음에도 불구하고 글로벌 데이터 센터의 에너지 사용량은 2006년부터 2018년까지 6% 증가에 그쳤습니다. 이러한 상당한 효율성 개선은 PUE의 감소에 기인합니다.
추정에 따르면, 그린 데이터센터 시장은 2022년부터 2027년까지 1,469억 5천만 달러 규모로 증가해 연평균 성장률 24.63%를 기록할 것으로 예상됩니다. 대규모로 액체 냉각(특히 직접 액체 냉각 DLC) 배치가 증가함에 따라 액체 냉각 시대에 진입하는 데이터 센터의 PUE는 1.3 미만이 될 것입니다. 액체 냉각 기술은 데이터 센터의 전반적인 냉각 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 고전력 밀도 칩의 냉각 요구 사항을 충족하고 고전력 소비 에어컨 시스템에 대한 의존도를 줄이고 지속 가능한 환경 개발을 촉진할 수 있습니다.
