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TL;DR
이 글은 데이터센터 성장과 AI 수요 확대 속에서 Microsoft가 물 사용 강도를 줄이기 위해 설계 단계부터 운영까지 통합적으로 추진한 수자원 관리 전략을 요약한다. 회사는 초기 데이터센터 세대 대비 물 사용 효율을 거의 90% 개선했으며 2025년 기준 평균 WUE를 0.27 L/kWh로 보고하고 2030년까지 데이터센터 물 사용 강도를 40% 개선하겠다는 목표를 유지하고 있다. 혁신적 설계와 운영 최적화는 여러 냉각 기술을 결합하여 실현되며, 2024년 도입된 AI 워크로드용 제로 워터 직접 칩 냉각은 운영 중 증발을 제거함으로써 장기적 물 사용 절감에 기여한다. 또한 재생수와 빗물 수집, 현장 수처리 확장 및 지역 인프라 투자로 물 공급 압박을 완화하고 FY25에 전 세계 운영 합산에서 끌어다 쓴 물보다 더 많은 물을 보전한 것으로 보고하며 기술적 조치와 지역사회 협력이 함께 물 관리 성과를 창출한 점을 강조한다.
섹션별 상세
데이터센터의 급증하는 전력 수요가 지역 물 자원에 미치는 영향이 문제였으며 Microsoft는 물 사용 효율을 정량적으로 개선하는 데 초점을 맞추었다. 운영과 설계 양쪽에서 수집한 전력 대비 물 사용 데이터를 기준으로 WUE를 산출하고 세대별 설계 변경과 운영 개선의 결과를 비교하여 물 사용을 줄였다. 그 결과 초기 세대의 평균 WUE 2.3 L/kWh에서 2025년 평균 0.27 L/kWh로 거의 90% 감소가 보고되었다. 이 수치는 데이터센터 확장 과정에서 물 사용을 분리해내는 전략이 실효성 있음을 보여준다.
근거
- Microsoft는 초기 데이터센터 세대 대비 WUE를 거의 90% 개선하여 평균 WUE를 2.3 L/kWh에서 0.27 L/kWh로 낮췄다. — 본문 초반부에서 세대별 WUE 개선 수치와 2025년 평균 값 제시
- 2025년 기준 Microsoft 소유 데이터센터의 약 90%는 저수 또는 무수 냉각 설계를 운영하고 있다. — 본문과 인포그래픽의 '2025 Operational portfolio' 파이차트 설명
- Microsoft는 데이터센터 물 사용 강도를 2030년까지 40% 개선하는 목표를 세웠고 2025년에는 이미 25% 개선을 달성했다. — 초반 목표 수치와 2025년 달성률 관련 문단
AI 워크로드에 최적화된 제로 워터 직접 칩 냉각이 도입되어 운영 중 물 증발을 제거하는 설계적 해법을 제공한다. 이 방식은 칩으로 직접 냉각수를 폐쇄루프 순환시켜 열을 제거하고 외부로의 증발 손실을 발생시키지 않으므로 데이터센터가 지속적으로 물을 사용하지 않는 상태로 운영될 수 있다. Microsoft는 2024년에 이러한 제로 워터 설계를 발표했고 향후 배치로 전체 물 사용 강도를 추가로 낮출 것으로 예상한다. 물 사용을 근본적으로 줄이는 설계 전환은 장기적으로 물 의존도를 낮추고 규제·커뮤니티 리스크를 완화할 수 있다.
기존 시설에서는 냉각 온도와 습도 세트포인트 최적화, 실시간 기상 데이터와 운영 분석을 결합한 제어 개선으로 물 사용을 줄였다. 운영 데이터와 감사를 통해 실제 사용량을 설계 기대치와 비교하면서 이상 사용을 빠르게 찾아내어 조치함으로써 효율을 높였다. 이 접근을 피닉스 데이터센터에 적용한 결과 FY25에 WUE가 전년 대비 23% 개선되는 성과가 나타났다. 실시간 운영 분석을 통한 미세조정은 이미 운용 중인 설비에서도 유의미한 물 절감 효과를 낼 수 있음을 시사한다.
근거
- 피닉스 데이터센터에서는 운영 개선과 제어 최적화 적용으로 FY25에 연간 WUE가 전년 대비 23% 향상되었다. — 운영 개선 절차와 피닉스 사례를 다룬 중간 문단
재생수·비음용수·빗물 수집을 확대하여 외부 담수 의존도를 낮추는 현장 조치가 병행되었다. 몇몇 주요 부지에서 재생수 비율은 Quincy 74%, Singapore 99%, San Antonio 79%로 보고되며 캐나다 퀘벡 신설 시설에서는 연간 빗물 수집량이 부지별 강수에 따라 상당한 규모가 될 것으로 예상된다. 현장 수처리 설비를 도입해 냉각수의 재순환을 가능하게 함으로써 유틸리티에 대한 직접적 수요를 줄이고 지역 물 공급 부담을 완화하는 효과가 발생한다. 대체수원 활용은 기후·지역별 가용성 차이를 고려한 유연한 물 관리 수단으로 기능한다.
근거
- 주요 부지의 재생수 사용 비율은 Quincy 74%, Singapore 99%, San Antonio 79%로 보고되었다. — 재생수 및 비음용수 사용 확대 섹션의 지역별 비율 제시
지역사회와의 파트너십과 직접 투자로 장기적 수자원 회복성을 확보하는 전략을 병행하였다. Microsoft는 데이터센터가 위치한 지역의 수도·하수 인프라 현대화를 전액 지원하거나 공동 투자하여 지역 주민에게 비용 부담을 전가하지 않도록 했으며 2020년 이후 75건 이상의 인프라 프로젝트에 5억 달러 이상을 투입했다고 보고되었다. 또한 FY25에는 전 세계 운영에서 끌어다 쓴 물보다 더 많은 물을 보전한 연간 목표를 달성했다고 보고하여 보전과 운영의 균형을 수치로 제시했다. 이러한 재무적·현장 투자는 물 관리 목표 달성과 지역사회 신뢰 형성에 직접적으로 기여한다.
근거
- Microsoft는 2020년 이후 75건 이상의 물·하수 인프라 프로젝트에 5억 달러 이상을 투자했으며 특정 지역에서는 2,500만 달러 이상을 단일 인프라 사업에 투입했다. — 지역 인프라 투자와 Leesburg 사례를 다룬 문단
용어 해설
- 물 사용 효율(WUE)
- — 데이터센터 단위 전력 소모량 당 사용된 물의 양을 나타내는 지표로, 리터/킬로와트시(L/kWh)로 측정된다. 입력으로 전력 소비량과 전력 당 물 소비량을 수집하고 이를 나누어 산출하며 세대 간 설계 개선과 운영 최적화를 비교하는 데 사용된다. 물 사용 절감 성과를 정량적으로 보여주어 냉각 기술 개선과 정책 목표 설정에서 중요한 역할을 한다.
- 직접 칩 냉각(Direct-to-chip cooling)
- — 칩 수준으로 냉매를 직접 순환시켜 CPU/GPU에서 발생한 열을 회수하는 폐쇄루프 냉각 방식으로, 증발을 통한 수분 손실이 없다. 냉각수는 외부로 증발하지 않고 회수되어 재순환되며 칩 온도를 국부적으로 제어하는 방식으로 높은 열전달 효율을 제공한다. AI 워크로드에 맞춘 높은 집적도 환경에서 물 사용을 거의 제로로 만들 수 있어 물 사용 집약도를 크게 낮춘다.
- 직접 공기 냉각(Direct air cooling)
- — 외부 대기 공기를 직접 도입해 서버룸 내부 열을 제거하는 냉각 방식으로, 주변 기온이 낮을 때는 물 사용을 거의 요구하지 않는다. 온도가 높아질 경우 국부적으로 증발 보조 장치를 사용하여 추가 냉각을 제공하며, 필요 시에만 물을 사용하는 방식으로 연간 물 사용량을 크게 줄인다. 기후 조건에 따라 전력 소비와 물 사용을 동시에 최적화할 수 있어 데이터센터 설계에서 널리 채택된다.
- 하이브리드 플루이드 쿨러(Hybrid fluid cooler)
- — 기온과 작동 조건에 따라 증발 냉각과 건식 모드를 스위칭하는 냉각 장치로, 더운 계절에는 증발 냉각을 사용하고 온도가 낮을 때는 물 비사용 모드로 동작한다. 시스템은 센서와 제어 로직으로 외기 온도를 모니터링하여 자동으로 냉각 모드를 전환하며 연중 물 사용량을 절감한다. 기존 냉각탑 대비 물 소비를 줄이면서도 피크 냉각 수요를 충족시키는 타협안으로 평가된다.
- 빗물 수집(Rainwater harvesting)
- — 지붕 등 시설에서 빗물을 집수해 저장하고 처리한 뒤 비음용 용도나 냉각수로 재사용하는 시스템으로, 현장 물 수급 의존도를 낮춘다. 저장된 빗물은 처리 후 냉각 루프에 투입되며 지역 강수량에 따라 연간 재사용량이 달라진다. 도시 물 수요 완화와 데이터센터의 수자원 부담 경감에 기여한다.
기술
- direct air cooling
- hybrid fluid coolers
- air-cooled chillers
- direct-to-chip cooling
- rainwater harvesting
활용 사례
- AI 워크로드용 저수·무수 데이터센터 운영
- 기존 데이터센터의 운영 최적화를 통한 물 절감
- 지역사회 수자원 복원 및 인프라 투자 연계
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 24.수집 2026. 06. 24.출처 타입 RSS
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