AI 하이퍼스케일링이 데이터 센터 배터리 혁명을 어떻게 주도하고 있는가

AI 하이퍼스케일링이 데이터 센터 배터리 혁명을 어떻게 주도하고 있는가

Jake Hertz. January 22, 2026

AI 워크로드가 예측 불가능한 전력 수요를 발생시키면서 배터리 시스템은 백업 시스템에서 능동형 인프라로 진화하고 있다고 업계 전문가들이 설명합니다.

 

*  배터리 시스템은 디젤 발전기가 속도 면에서 따라잡을 수 없는 AI 전력 급증 현상을 완충합니다.

*  현재 데이터 센터에서 GPU 랙은 기존 CPU 시스템(2~10kW)에 비해 140kW의 전력을 소비합니다.
*  리튬 이온 배터리는 고강도 AI 작동 주기에 어려움을 겪고 있으며, 이를 해결하기 위한 새로운 화학적 솔루션이 필요합니다.

 

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[ 데이터 센터에 전력을 공급하는 데 필요한 배터리 에너지 저장 시스템에 밝은 미래가 열리고 있습니다. Young777 / iStock via Getty Images ]

 

AI 하이퍼스케일링이 데이터 센터 배터리 혁명을 어떻게 주도하고 있는가

Jake Hertz. January 22, 2026

AI 워크로드가 예측 불가능한 전력 수요를 발생시키면서 배터리 시스템은 백업 시스템에서 능동형 인프라로 진화하고 있다고 업계 전문가들이 설명합니다.

 

*  배터리 시스템은 디젤 발전기가 속도 면에서 따라잡을 수 없는 AI 전력 급증 현상을 완충합니다.

*  현재 데이터 센터에서 GPU 랙은 기존 CPU 시스템(2~10kW)에 비해 140kW의 전력을 소비합니다.
*  리튬 이온 배터리는 고강도 AI 작동 주기에 어려움을 겪고 있으며, 이를 해결하기 위한 새로운 화학적 솔루션이 필요합니다.

 

인공지능은 엄청난 에너지를 소비하고 있으며, 하이퍼스케일 데이터센터의 전력 수요는 전력망이 감당할 수 있는 속도보다 훨씬 빠르게 증가하고 있습니다.

 

대중이 대규모 언어 모델(LLM)의 성능에 감탄하는 동안, 인터넷의 물리적 기반을 구축하는 인프라 전문가들은 막대한 전력 문제에 직면하고 있습니다. 현재 미국 전체 전력 소비량의 약 3%를 차지하는 데이터센터는 4년 안에 9%로 세 배 증가할 것으로 예상됩니다.

 

이러한 급증세로 인해 업계는 기존의 운영 방식을 버리고 능동적이고 중요한 인프라로서 첨단 배터리 시스템을 도입해야 하는 상황에 놓였습니다.

Battery Show 2025 라운드테이블에서 전문가들은 CPU 중심의 데이터센터 시대가 끝나고 GPU의 막대한 에너지 수요로 대체되고 있다고 경고했습니다. 패널 참가자는 다음과 같습니다. 

*  폴 찰스(Paul Charles) : 찰스 앤 어소시에이츠 대표, 아메리칸 배터리 팩토리 공동 창립자. 
*  유앙 가오(Yuang Gao) : US Battery Bridge 공동 창립자 겸 대표.
*  롭 페리스(Rob Ferris) : 맥킨지앤컴퍼니 부파트너.
*  존 슐츠(John Schultz) : Salute의 기술 담당 임원; Equinix 및 Digital Realty Trust에서 제품 관리 책임자 역임.

 

CPU부터 킬로와트까지

 

배터리 문제를 이해하려면 먼저 밀도 문제를 파악해야 합니다. 패널 토론의 사회자인 폴 찰스는 수십 년 동안 표준 데이터 센터 랙이 2~10킬로와트의 전력을 소비했다고 지적했습니다. 이러한 시스템은 순차 처리에 탁월하지만 전력 효율이 비교적 높은 CPU에 의존했습니다.

하지만 AI는 GPU에서 실행됩니다. 이러한 프로세서는 복잡한 모델을 학습하는 데 필수적인 수천 개의 작업을 병렬로 처리합니다. 그러나 이러한 병렬 처리 능력에는 상당한 에너지 비용이 수반됩니다. 찰스는 현재 GPU 랙의 전력 소비량이 이미 40킬로와트에 육박한다고 지적했습니다. 

 

NVIDIA의 블랙웰과 같은 차세대 아키텍처가 등장하면 이 수치는 랙당 140킬로와트까지 급증할 것입니다. 업계 로드맵에 따르면 가까운 미래에 단일 랙이 1메가와트의 전력을 소비하는 것을 볼 수 있을 것으로 예상됩니다.

전력 밀도가 15배 증가하면서 기존의 냉각 및 전력 공급 방식은 쓸모없어졌습니다. "공랭식" 데이터 센터는 이제 사라지고 있습니다. 존 슐츠는 이러한 슈퍼컴퓨터에서 발생하는 열을 관리하기 위해 운영자들이 이제 액체 냉각제를 칩에 직접 공급해야 한다고 설명했습니다 .

 

이제 350만 달러짜리 서버 랙 내부에 액체가 흐르면서 전기 안전과 열 관리 측면에서 위험천만한 환경이 조성되고 있습니다.

 

발전기만으로는 충분하지 않은 이유

 

단순한 데이터 처리량 증가를 넘어, AI 워크로드는 전례 없는 수준의 예측 불가능성을 야기합니다. 맥킨지의 롭 페리스는 기존 데이터 센터의 부하는 비교적 안정적이고 예측 가능했지만, AI 학습 작업은 변동성이 매우 크다고 지적했습니다 . 슐츠는 학습 작업이 슈퍼컴퓨터의 전체 용량을 순식간에 요구하여 시설 전체 용량의 2%에서 10%에 달하는 전력 사용량 급증을 단 몇 초 만에 발생시키는 사례를 설명했습니다.

 

Data Centers and Power Consumption

 

"전력망은 변동성을 싫어합니다."라고 페리스는 지적했습니다. 전력망은 안정적이고 예측 가능한 부하를 선호합니다. AI 데이터 센터가 전력 수요를 급증시키면 지역 전력 회사는 종종 그에 맞춰 발전량을 빠르게 늘리지 못해 지역적인 정전이나 주파수 불안정으로 이어집니다. 

과거에는 데이터 센터가 장기 백업용으로 디젤 발전기를, 단기적인 장애 발생 시에는 무정전 전원 공급 장치(UPS)를 사용해 왔습니다. 하지만 페리스가 설명했듯이, 디젤 발전기는 기계식 발전기이기 때문에 AI에서 발생하는 1초 미만의 전력 급증을 감당할 만큼 빠르게 회전 속도를 높일 수 없습니다. 이로 인해 전력망에 과부하가 걸리고 발전기가 가동 중단되는 위험한 상황이 발생하며, 민감한 실리콘 칩이 취약해집니다.

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능동형 완충 장치로서의 배터리

 

바로 이 지점에서 첨단 배터리 시스템이 새로운 정체성을 찾고 있습니다. AI 시대의 배터리는 더 이상 정전 시 "비상 보험"에 그치지 않습니다. GPU의 변동적인 전력 수요와 느린 전력망 반응 사이에서 필수적인 완충 장치로 자리매김하고 있습니다.

페리스는 "피크 부하 감소"와 부하 평활화로의 전환을 설명했습니다.  대규모 배터리 에너지 저장 시스템(BESS)을 구축함으로써 운영자는 전력망에서 안정적인 속도로 전력을 끌어와 저장한 다음, AI 학습 작업과 같은 갑작스러운 부하 급증에 맞춰 신속하게 방출할 수 있습니다.

 

이는 전력 공급업체에게 AI 작업 부하의 변동성을 효과적으로 숨길 수 있게 해줍니다.

하지만 이를 실현하는 기술은 여전히 ​​"격변과 안정화" 단계에 있습니다. 이러한 버퍼링에 필요한 작동 주기는 매우 가혹합니다. 기존 백업 배터리는 몇 달 동안 유휴 상태로 있을 수 있지만, AI 버퍼 배터리는 하루에도 여러 번 심방전되어야 할 수 있습니다. 

 

페리스는 현재의 리튬 이온 배터리가 이러한 고강도 작동 환경에서 제대로 작동하지 못하고 있으며, 예상보다 빨리 수명이 다하는 경우도 있다고 경고했습니다. 슈퍼커패시터는 필요한 속도를 제공하지만, 부하를 지속적으로 유지할 만큼의 에너지 밀도가 부족합니다. 이로 인해 리튬의 높은 에너지 밀도와 커패시터의 내구성을 모두 갖춘 새로운 솔루션을 찾기 위한 경쟁이 치열해졌습니다.

 

"여백" 위험

 

이러한 배터리를 통합하는 것은 그 자체로 여러 가지 안전 문제를 야기합니다. 데이터 센터의 "화이트 스페이스"(즉, 서버가 있는 공간)는 엄청나게 비싼 부동산이 되고 있습니다. 랙 하나당 수백만 달러에 달하는 만큼 화재 위험은 사실상 허용 범위가 제로에 가깝습니다.

배터리 업계 베테랑인 유앙 가오는 데이터 센터의 안전 프로토콜은 전기차보다 훨씬 더 엄격해야 한다고 강조했습니다. 특히 NMC(니켈 망간 코발트)와 같은 가연성 화학 물질을 사용하는 고에너지 밀도 배터리를 데이터 센터의 빈 공간에 설치하는 것은 운영자들에게 매우 두려운 일입니다. 

 

액체 냉각 방식의 고전압 AI 클러스터 옆에서 열 폭주 사고가 발생할 경우 재앙적인 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 운영자들은 LFP(리튬 철 인산염)와 같은 더 안전한 화학 물질을 사용하거나 배터리 저장 장치를 건물 외부의 "회색 공간"이나 주차장 컨테이너로 옮기는 방안을 모색하고 있습니다.

[ 배터리 백업 장치들이 벽면을 가득 채우고 있는 모습. 사진 제공: AMERICASE ]

 

게다가 전기 아키텍처도 변화하고 있습니다. 이러한 대용량 랙에 전력을 공급하기 위해 데이터 센터는 48볼트 아키텍처에서 400볼트 버스로 전환하고 있습니다. 슐츠는 이로 인해 아크 플래시 위험이 증가하고 운영자에게 더욱 정교한 교육과 더욱 복잡한 배터리 관리 시스템(BMS)

이 필요하다고 지적했습니다. 가오는 미래의 BMS는 예측 분석 기능을 제공하고, 열 이상을 감지하며, 안전 사고가 발생하기 전에 특정 모듈을 차단해야 한다고 덧붙였습니다.

 

지능형 전력의 미래

 

인공지능 혁명은 아직 초기 단계에 불과합니다. 슐츠는 현재의 급성장이 ChatGPT와 같은 범용 모델 학습 덕분이라고 지적했습니다. 다음 물결은 특정 산업에 특화된 모델 학습으로 이어질 것이며, 이를 위해서는 훨씬 더 많은 컴퓨팅 능력과 데이터가 필요할 것입니다.

산업이 성숙해짐에 따라 에너지 저장의 비즈니스 모델 또한 발전해야 합니다. 페리스는 데이터 센터가 배터리를 자본 설비(CapEx)로 구매하는 방식에서 벗어나 "시간당 전력" 서비스 모델로 전환해야 한다고 제안했습니다. 이러한 시나리오에서 에너지 저장 공급업체는 배터리 자산의 복잡성을 관리하여 가동 시간과 전력 품질을 보장하고, 데이터 센터 운영자는 컴퓨팅에 집중할 수 있습니다.

궁극적으로 하이퍼스케일 경쟁의 승자는 새로운 워크로드를 실행하는 데 필요한 막대한 양의 전력을 확보, 관리 및 원활하게 처리할 수 있는 기업이 될 것입니다. 슐츠가 요약했듯이, "'필요는 발명의 어머니'이며, 업계는 전력 공급을 유지하기 위한 창의적인 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다."

선진상사는
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ESS 배터리 매입, ESS 배터리 수거, ESS 배터리 장비를 철거합니다.

​또한 리튬 이온 배터리 (Lithium-ion Battery), 전기차 배터리 및 2차 폐축전지 , 2차 전지, 골프카 배터리, 전동공구 배터리, 전동보드 배터리, 전기자전거 배터리, 인산철 배터리 등 배터리 수거전문 업체입니다.

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​* ESS 배터리 ( Energy Storage System , 에너지 저장장치 )
* UPS 배터리 ( Uninterruptible Power Supply , 무정전 전원 공급 장치 )
* LFP 배터리  ( Lithium Iron Phosphate ,  리튬인산철 )
* EV   배터리  ( Electric Vehicle , 전기차 )
* BMS  (Battery Management System , 배터리 관리 시스템)
* EMS  (Energy Management System . 에너지 관리 시스템)
* PCS   (Power Conversion System . 전력 변환 시스템)

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[선진상사의 미8군과 리튬이온 배터리 관련 계약,하청업체 자료입니다.]

 

전기버스 (Lithium iron phosphate battery)배터리 및 바다열차 (Lithium-ion battery)배터리 수거하였습니다.

 

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