텍사스의 한 사원 밖의 들판이 그 이야기를 말해줍니다. 2022년 8월 메타는 그곳에 기존 H형 데이터센터 구축을 시작했다. 2023년 4월까지 해당 사이트는 철거되었습니다. 공사비 7천만 달러가 사라졌습니다. 왜? 스토리지와 웹 앱에 최적화된 디자인은 AI로의 급격한 전환을 따라잡을 수 없었기 때문입니다. 메타는 일시 중지되고 고밀도 수냉식 AI 계산을 위해 재구성된 다음 훈련 및 추정을 위해 구축된 완전히 새로운 레이아웃으로 다시 시작됩니다.
“데이터 센터”에서 AI 슈퍼컴퓨터까지
Shift를 이해하려면 컴퓨팅, 연결, 냉각, 전력 등 C3P를 생각해 보세요. 콘텐츠 전달을 위한 대기 시간을 최소화하고 대역폭을 최대화하기 위해 기존 시설이 사용자에게 배포되었습니다(YouTube 및 Netflix를 생각해 보세요). AI가 스택을 뒤집습니다. 학습 클러스터는 본질적으로 폐쇄형 시스템으로, 네트워크 대기 시간이 밀리초 단위로 계산되며 심지어 소비자 추정도 병목 현상이 여전히 중요하기 때문에 추가적인 왕복 지연을 허용합니다. 새로운 목표는 밀도입니다. 즉, 랙당 더 많은 실리콘, 더 긴밀한 상호 연결, 비수학 분야에서 더 적은 전력 소비입니다.
NVIDIA의 랙 규모 GB200 NVL72는 “밀도 우선”의 모습을 보여줍니다. 72개의 Blackwell GPU는 하나의 거대한 GPU로 작동하며, 랙 내부에 구리 전력을 많이 소모하는 광학 장치가 포함된 위의 일반적인 Lakeway 33 순서로 여러 33kW 전원 선반을 통해 최대 132kW를 끌어올 수 있는 수냉식 랙으로 분산됩니다. 최소한으로 유지합니다. 랙을 떠날 때 광학 장치를 받습니다.
냉각: 공기 통로에서 냉각판 및 CDU까지
전원을 마실 때 랙에 바람이 느껴집니다. 그러나 랙당 100~130kW(그리고 점점 증가하고 있음)에서는 설치 공간, 열 용량(공기 대비 최대 4,000배), 낮은 접합 온도에서의 구성 요소 신뢰성/효율성 등 모든 면에서 액체가 승리합니다. Meta의 재설계는 GPU를 많이 사용하는 구축을 지원하기 위해 액체 지원 인클로저로 확실히 전환되었습니다. 이는 하이퍼스케일러 및 TPU 하우스 전체에 반영된 추세입니다.
성능: 새로운 하이퍼스칼라 제품
웹 시대에는 메가와트가 캠퍼스를 측정합니다. AI 시대에는 건물을 측정하고, 기가와트는 캠퍼스를 측정합니다. Microsoft는 Three Mile Island 1호기를 재가동하기 위해 Constellation과 20년 계약을 체결했으며, 특히 2027년까지 835MW를 다시 전력망에 공급합니다.
한편 Meta는 수 기가와트급 AI 캠퍼스의 모든 곳으로 이동했습니다. 오하이오의 “Prometheus”는 2026년까지 ~1GW를 목표로 하고, 루이지애나의 “Hyperion”은 5GW로 확장됩니다. 따라서 텐트, 조립식 변전소 및 현장 발전을 통해 일정을 단축할 수 있습니다.
그리드가 갑자기 작아 보이는 이유는 무엇입니까?
이제 분석가들은 에너지를 AI에 대한 가장 덜 중요한 입력으로 간주합니다. 반분석 추정에 따르면 전 세계 주요 IT 전력은 2023년 49GW에서 2026년 96GW로 두 배 증가할 수 있으며, AI에만 약 40GW가 기여할 수 있습니다. IEA는 AI에 최적화된 사이트를 주요 동인으로 삼아 데이터 센터의 전력 소비가 2030년까지 두 배인 945TWh까지 증가할 것으로 예상합니다. 골드만삭스는 DC 전력 수요가 2027년까지 50%, 2030년까지 165%(2023년 대비) 증가할 것으로 예상했다. RAND는 AI DC에 ~10GW가 필요할 수 있다고 덧붙였습니다. 추가의 2025년에만 용량이 제한되어 빌드 기간이 빡빡해집니다.
이러한 수요 충격은 이미 가시적입니다. 북부 버지니아(데이터 센터 골목)가 2030년까지 30기가와트의 추가 부하를 추구하고 미국 데이터 센터 건설이 2025년 중반까지 사상 최고치를 기록함에 따라 PJM의 용량 경매가 급증합니다. 번역: MW는 새로운 해자입니다.
Denton Walk: 비트코인에서 블랙웰까지
또 다른 소우주: 텍사스주 덴턴. 이전 암호화폐 캠퍼스는 AI HPC를 위해 재개발되고 있으며 인근 가스 플랜트와 연결되어 있으며 더블 CoreWeave와 파트너는 GPU 호스팅이 확장됨에 따라 도시 전력이 필요합니다. 이는 AI에 대한 산업 규모의 힘의 광범위한 방향 전환을 상징합니다.
이것이 기업(및 기타 모든 사람)에게 의미하는 바
- 위치 ≠ 대기 시간, 물류입니다. AI가 사이트를 추적합니다. 힘 그리고 찬물 첫째, 섬유 둘째. 지하철 근처뿐만 아니라 변전소, 파이프라인, 원자력 및 피커 차량 근처에 AI 캠퍼스가 있을 것으로 예상됩니다.
- Capex가 전기 기계로 전환되었습니다. 이 법안은 변압기, 스위치기어, 냉각탑, CDU 및 현장 발전 등 서버 간 작업에 중점을 두고 있습니다. 허가 및 전환 적체는 새로운 리드 타임 킬러입니다.
- 내구성은 이제 “하드파워”입니다. 청정, 연중무휴 24시간 전력(원자력, 수력, CCS 가스)이 중요합니다. 여러 첨단 원자력 프로젝트에 대한 Google의 노력은 Google이 향하는 방향을 강조합니다.
- 운영 현실: 부하가 급증합니다. AI 훈련은 빠른 로드 스윙으로 그리드를 강타합니다. 운영자는 전력망 친화성(저장, 수요 형성, 현장 생성) 또는 위험 완화 및 정전을 고려하여 설계해야 합니다.
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그렇다면…AI 데이터센터가 정말 “세상을 먹어치우는” 것일까요?
그들은 기가와트급 캠퍼스의 전력, 랙 1마일당 구리가 포함된 금속, 수천억 달러의 자본, 맨해튼 면적 클러스터가 있는 부동산, 속도가 빠른 텐트와 조립식 모듈을 갖춘 시간을 먹고 있어야 합니다. Web2 데이터 센터가 도서관이라면 AI 데이터 센터는 더 시끄럽고, 더 뜨겁고, 더 배고픈 제철소이며, 원시 전자를 토큰, 임베딩 및 통찰력으로 전환하도록 구축되었습니다. 그리고 그렇습니다. 승리의 움직임이 재개됨에 따라 Temple의 빈 경기장은 이제 액체 냉각 장치와 거의 170MW에 달하는 핵심 IT 전력을 갖춘 2개의 고밀도 홀이 되었습니다.
