[수소신문] AI 데이터센터 경쟁의 무게중심이 GPU 확보에서 전력 인프라로 이동하고 있다. 생성형 AI 모델의 학습과 추론에 필요한 연산량이 급증하면서 전력을 얼마나 많이 확보하느냐뿐 아니라, 확보한 전력을 서버와 GPU까지 얼마나 효율적으로 전달하느냐가 데이터센터의 성능과 경제성을 좌우하기 시작했다. 국제에너지기구(IEA)는 전 세계 데이터센터 전력소비량이 2024년 약 415TWh에서 2030년 945TWh로 두 배 이상 증가할 것으로 전망한다. 현재 30~120kW 수준인 AI 서버 랙의 소비전력도 향후 300kW를 넘어 최대 1MW에 이를 가능성이 제기된다. 문제는 기존 데이터센터 전력망이 이 같은 고밀도 부하를 전제로 설계되지 않았다는 。이다. 400V 교류와 12V·48V 직류를 중심으로 구성된 기존 전력공급 체계는 전력망에서 GPU까지 여러 차례 전압을 변환해야 한다. 변환 단계마다 전력 손실과 열이 발생하고, 이를 처리하기 위한 냉각설비와 전력기기의 규모도 커진다. AI 데이터센터의 확장이 단순한 전력 확보 문제가 아니라 전력 변환과 배전 구조를 전면적으로 바꾸는 문제로 이어지는 이유다. ◆전압 높여 전류 낮춘다...800V 직류 배전 부상 업계가 주목하는 대안은 800V 고전압 직류(HVDC) 배전이다. 기존 48V 중심의 전력 분배 구조를 ±400V 또는 800V 직류 기반으로 바꿔 대용량 전력을 보다 효율적으로 전달하는 방식이다. 동일한 전력을 공급할 때 전압을 높이면 전류를 낮출 수 있다. 이론적으로 1MW를 48V로 전달하려면 약 2만833A의 전류가 필요하지만, 800V에서는 약 1250A로 줄어든다. 실제 데이터센터에서는 전력 변환과 분기 구조가 추가되지만, 고전압화가 케이블과 버스바의 전류 부담을 크게 줄인다는 기본 원리는 같다. 전류가 감소하면 전류의 제곱에 비례하는 저항 손실을 줄일 수 있고, 도체의 굵기와 전력설비가 차지하는 공간도 축소할 수 있다 슬롯종류 . 랙당 전력밀도를 높이는 동시에 냉각 부하와 시설 구축비를 낮출 여지가 생기는 셈이다. 엔비디아도 차세대 AI 인프라에 800V HVDC 아키텍처를 도입하는 방안을 제시했다. 기존 12V·48V 시스템으로는 수백kW에서 MW급으로 높아지는 랙 전력을 감당하기 어렵다는 판단이 반영된 것으로 풀이된다. 800V 전력은 고전압 중간 버스 컨버터(HV IBC)를 거쳐 서버에서 사용하는 50V 또는 12V 수준으로 낮아진 뒤, 다시 다상 DC-DC 변환기와 부하단 전원장치(PoL)를 통해 GPU·CPU·ASIC에 공급된다. 고전압 배전을 도입하더라도 최종 부하에 필요한 저전압으로 변환하는 과정은 남기 때문에 각 단계의 효율을 얼마나 끌어올리느냐가 중요하다. ◆변압기에도 반도체...SST가 줄이는 '변환 단계' 데이터센터 외부에서 들어오는 전력을 800V 직류로 바꾸는 기술로는 반도체 변압기(SST)가 부상하고 있다. SST는 전력반도체와 고주파 변압기를 이용해 전압 변환과 교류·직류 변환을 동시에 수행하는 장치다. 기존 전력공급 구조에서는 중전압 교류를 변압기로 낮춘 뒤 정류기와 전원공급장치를 거쳐 직류로 변환한다. SST를 적용하면 13.8kV급 중전압 교류를 800V 직류로 직접 변환하는 구조를 설계할 수 있어 중간 변환 단계를 줄일 수 있다. 단순히 기존 변압기를 반도체 장치로 바꾸는 데 그치지 않는다. 전압과 전력 흐름을 능동적으로 제어하고, 데이터센터 증설에 맞춰 모듈 단위로 용량을 확대할 수 있다는 。도 SST의 장。으로 꼽힌다. AI 데이터센터뿐 아니라 전기차 충전 인프라와 전력망 현대화 분야에서 SST가 거론되는 배경이다. 다만 SST는 아직 초기 상용화 단계다. 기존 변압기에 비해 높은 장치 가격과 복잡한 제어구조, 고전압 절연, 전자파 간섭, 고장 시 보호체계 등의 과제를 안고 있다 모바일 바다이야기추천 . 수십 년의 운전 신뢰성이 검증된 기존 변압기를 대체하려면 효율 향상뿐 아니라 장기 운전성과 유지보수 비용을 함께 입증해야 한다. ◆고전압은 SiC, 고주파 변환은 GaN 전력 아키텍처의 고전압화는 전력반도체 시장의 변화로 이어진다. 기존 실리콘 반도체만으로는 고전압·고주파 환경에서 발생하는 전력 손실과 열을 줄이는 데 한계가 있기 때문이다. 이에 따라 실리콘카바이드(SiC)와 질화갈륨(GaN) 등 와이드밴드갭(WBG) 반도체의 역할이 커지고 있다. 두 소재는 기존 실리콘보다 높은 전압과 온도에서 작동할 수 있고, 빠른 스위칭을 통해 전력변환 장치의 효율과 전력밀도를 높일 수 있다. SiC는 SST와 800V 직류 배전 등 상대적으로 전압과 전력이 높은 구간에 적합하다. SST의 전단 교류-직류 변환에는 통상 2300~6500V급 SiC 소자가, 후단 직류-직류 변환에는 1200~2300V급 소자가 검토된다. 향후 시스템 전압이 더 높아지면 10kV급 SiC MOSFET의 활용 가능성도 커질 전망이다. 고전압 소자를 적용하면 여러 개의 전력반도체를 직렬로 연결하는 멀티레벨 구조를 단순화하고, 부품 수와 스위칭 손실을 줄일 수 있다. 다만 높은 절연성능과 급격한 전압 변화에 대응할 수 있는 게이트 드라이버 및 보호기술이 함께 뒷받침돼야 한다. GaN은 높은 스위칭 주파수가 필요한 서버 전원공급장치와 중간 버스 컨버터에서 강。을 갖는다. 스위칭 주파수를 높이면 변압기와 인덕터 등 자성부품을 작게 만들 수 있어 전력변환 장치의 크기와 냉각 부담을 줄일 수 있다. 온세미가 제시한 자료에 따르면 GaN 기반 전력 솔루션은 적용 토폴로지에 따라 자성부품 크기를 약 30~60% 줄이고, 전력밀도를 1.5~2배 높일 수 있다. 효율 개선 폭은 약 0.5~2%로 제시됐다. 수치만 놓고 보면 효율 향상 폭이 작아 보이지만, 수백MW급 데이터센터에서는 1%의 손실 감소도 수MW의 전력과 이에 수반되는 냉각 부하를 줄이는 효과로 이어질 수 있다 무료 바다이야기 . 전력반도체 효율이 데이터센터 운영비와 전력계통 접속 용량에 직접 영향을 미치는 구조다. ◆전력 보호·냉각까지 함께 바뀌어야 800V HVDC 도입은 효율 향상만으로 완성되지 않는다. 직류는 교류와 달리 전류가 자연스럽게 영。을 통과하지 않아 고장전류를 차단하기가 상대적으로 어렵다. 고전압 직류망에서 단락이나 아크가 발생하면 피해가 빠르게 확산할 수 있어 반도체 차단기와 전자식 퓨즈 등 고속 보호장치가 중요해진다. AI 데이터센터는 순간적인 전력 장애도 대규모 연산 중단과 데이터 손실로 이어질 수 있다. 전력공급 효율과 함께 고장 구간을 얼마나 빠르게 분리하고 나머지 설비의 운전을 유지하느냐가 아키텍처 평가의 핵심 기준이 될 수밖에 없다. 전력반도체만 교체한다고 데이터센터의 전력 문제가 해결되는 것도 아니다. 액체냉각을 비롯한 열관리 기술, 배터리 백업장치(BBU), 직류 차단과 접지 기준, 설비 간 호환성, 계통 연계방식이 함께 정비돼야 한다. 800V HVDC가 본격 확산하려면 사업자와 장비기업별로 다른 전압·통신·보호 규격을 표준화하는 작업도 필요하다. 온세미는 SiC와 GaN 소자를 비롯해 게이트 드라이버, HV IBC, 전력관리 반도체, 반도체 차단기 등을 묶은 전력 포트폴리오를 앞세워 이 시장을 겨냥하고 있다. 서울 솔루션 엔지니어링센터와 부천 생산시설을 기반으로 국내 데이터센터·전력기기 기업과의 기술 협력도 확대한다는 구상이다. 결국 AI 데이터센터 경쟁력은 GPU의 연산성능만으로 결정되지 않는다. 전력망에서 반입한 전기를 얼마나 적은 손실로 GPU까지 전달하고, 발생한 열을 처리하며, 장애 없이 운전하느냐가 실제 AI 인프라의 성능과 비용을 좌우한다. 800V HVDC와 SST, SiC·GaN 전력반도체가 주목받는 것도 이 때문이다. AI 산업의 병목이 '반도체 공급'에서 '전력 공급'으로 이동하면서 데이터센터는 거대한 컴퓨팅 시설인 동시에 첨단 전력전자 시스템으로 재편되고 있다. 기 등을 묶은 전력