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[IT뉴스]DBO·모듈러·액체냉각 선점…'데이터센터 퍼스트무버' LG CNS의 다음 승부수

온카뱅크관리자

2026-09-28 15:17:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> [인터뷰] 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무 2019년 DBO 선제 도입, 외부 운영 350MW까지 키워 해외 AI데이터센터 수출 이어 모듈러·액체냉각 '퍼스트 무버' 데이터센터부터 GPU·플랫폼·AI 서비스까지 'AI 팩토리'로 확장 
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 <img alt="조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무/사진제공=LG CNS" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/28/moneytoday/20260928151645870rgpq.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="zPYJLKmj52" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/28/moneytoday/20260928151645870rgpq.jpg" width="658">
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 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무/사진제공=LG CNS
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 "DBO(Design·Build·Operation)도 이제는 '올드패션'이라고 봅니다. 계속 넥스트(Next)를 찾아야죠."
 LG CNS(LG씨엔에스)가 AI 시대 데이터센터 사업의 경계를 넓히고 있다. 고객을 대신해 데이터센터를 설계하고 짓고 운영하는 DBO를 시작으로 해외 AI데이터센터, 모듈러 데이터센터와 액체냉각을 잇달아 사업화했다. 이제는 데이터센터와 GPU, AI 플랫폼·모델·서비스까지 한꺼번에 제공하는 'AI 팩토리'를 다음 사업모델로 내세운다.
 조헌혁 LG CNS 데이터센터사업담당 상무는 최근 머니투데이와 만나 "기술의 유행 기간이 굉장히 짧아졌다"며 "새로운 시장을 빨리 판단하고 의사결정하는 게 중요하다"고 말했다.
 LG CNS는 2019년 국내에서 처음으로 데이터센터 DBO 사업모델을 도입했다. 직접 데이터센터를 소유하는 데 머물지 않고 금융사·클라우드사 등 고객이 투자한 센터의 설계부터 구축·운영까지 맡는 방식이다. LG CNS는 삼송·죽전 등에서 외부 고객 데이터센터의 설계·구축·운영을 맡으며 DBO 사업을 확대하고 있다.
 사업 규모도 소유보다 운영 방식이 더 커졌다. 조 상무에 따르면 LG CNS 자체 데이터센터는 100MW 미만이지만 외부에서 운영하는 데이터센터는 약 350MW다.
 DBO에서 쌓은 역량은 해외수주로 이어졌다. LG CNS는 지난해 국내 기업 최초로 AI데이터센터 구축사업을 해외에서 수주했다. 인도네시아에서 총 1000억원 규모로 구축중이다. 30MW 규모의 1단계 사업이 준공 전 이미 완판돼 2·3단계 설계도 진행중이다. 말레이시아와 태국, 일본에서도 신규 사업을 협의하고 있다.
 조 상무는 "데이터센터 사업은 장기적으로 해외 매출이 국내보다 커질 수 있다"며 "동남아시아는 시장 자체가 크고 아직 개발할 수 있는 영역도 많다"고 했다.
 AI 확산에 맞춰 데이터센터 형태도 바꾸고 있다. LG CNS는 GPU와 전력·냉각 설비를 컨테이너에 집약한 모듈러 AI데이터센터, AI HAUS를 내놨다. 기존 공개 모델은 40피트 컨테이너 하나에 최대 GPU 576장, 1.2MW의 IT 부하를 담고 약 6개월 만에 구축할 수 있다.
 조 상무는 "GPU의 라이프사이클은 3~5년인데 건물을 짓는 데 3년이 걸리면 완공할 때 이미 GPU가 구형이 될 수 있다"며 "기술이 바뀌었을 때 모듈을 빼고 새 모듈로 교체할 수 있는 구조가 필요하다"고 말했다.
 고성능 GPU의 발열 문제에는 액체냉각으로 대응한다. LG CNS는 네이버클라우드와 삼송 데이터센터에 직접 칩 냉각(DTC) 방식의 액체냉각을 적용한다. 삼송 데이터센터는 200kW 이상의 초고밀도 랙에도 대응하도록 설계됐다.
 LG CNS가 궁극적으로 보는 시장은 데이터센터 그 이상이다. 전력·냉각부터 GPU, AI 플랫폼과 모델, 실제 AX 서비스까지 연결하는 'AI 팩토리'를 그린다.
 조 상무는 "더 이상 데이터센터와 IT 장비를 떼어서 볼 수 없다"며 "설비만 최적화하거나 IT 장비만 최적화해서는 한계가 있다"고 말했다. 데이터센터의 크기나 서버 대수가 아니라 투입한 전력으로 얼마나 많은 AI 결과를 만들어내느냐가 더 중요해질 것이라는 설명이다.
 그는 "결국 1kWh당 얼마나 많은 토큰이나 IT 서비스를 만들어내느냐의 문제"라며 "발전부터 칩, 데이터센터, 플랫폼과 AI 서비스까지 전체 레이어를 최적화하는 게 AI 팩토리의 방향"이라고 말했다. 이어 "고객은 센터와 서버, 모델을 각각 고르고 싶은 게 아니라 원하는 결과를 얻고 싶어 한다"면서 "그 결과를 내기 위한 전체 기술을 채워주는 사업자가 되는 게 앞으로의 경쟁력"이라고 말했다.
 김평화 기자 peace@mt.co.kr <a href="https://www.mt.co.kr/?utm_source=daum&amp;utm_medium=article_text_ad&amp;utm_campaign=mystocksolution" target="_blank">[내 주식이 궁금할땐 머니투데이]</a>
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