삼성·LG는 왜 갑자기 ‘데이터센터를 식히는 회사’가 됐을까

삼성은 2,400억원을 들여 광주에 AI 데이터센터 냉각 생산거점을 만든다

삼성전자는 9월 21일 광주사업장에서 플랙트그룹 냉난방공조(HVAC) 생산라인 착공식을 열었다. 약 2,400억원을 투자해 광주사업장 제3캠퍼스에 연면적 2만1,800㎡ 규모의 생산라인을 구축하고 2028년 초부터 가동할 예정이다.

신규 라인은 플랙트그룹의 15번째 글로벌 생산거점으로, AI 데이터센터와 반도체·배터리 등 첨단 제조시설의 공조 수요를 겨냥한다. 핵심 생산품 가운데 하나가 액체냉각 시스템에서 칠러와 서버 쪽 냉각계통을 연결하는 냉각수분배장치(CDU)다.

삼성전자가 지난해 인수한 플랙트그룹의 제품 capability를 한국 제조거점 안으로 가져오는 단계라는 점이 중요하다.

하루 뒤 LG는 NVIDIA 규격 승인과 새 칠러를 동시에 공개했다

LG전자는 9월 22일 대용량 CDU가 NVIDIA DSX Ready CDU 자격을 획득했다고 밝혔다. LG전자 국문 뉴스룸은 이를 2.5MW급으로, LG그룹 영문 공식자료는 2.6MW로 표기하고 있다.

이 제품은 600kW와 1MW급 CDU에 이어 고집적 AI 서버 클러스터의 더 큰 열부하를 처리하기 위한 장비다. LG는 CDU와 고효율 칠러를 하나의 ‘Chip-to-Chiller’ 포트폴리오로 묶고 있다.

같은 시기 LG전자는 AI 데이터센터용 공랭식 원심 칠러도 공개했다. 공식자료에 따르면 정전 뒤 전력이 복구되면 3분 이내 냉각능력을 회복하도록 설계됐다. 냉각장치가 단순한 설비가 아니라 서버 uptime을 지키는 인프라가 되고 있다는 뜻이다.

AI 시대에 왜 오래된 ‘공조 기술’의 가치가 다시 올라갈까

AI 데이터센터의 GPU와 가속기는 높은 전력밀도와 함께 막대한 열을 만든다. 연산장비가 늘어날수록 전력과 냉각이 함께 확장되지 않으면 데이터센터 자체를 운영할 수 없다.

이 때문에 냉동공조, 열유체, 압축기, 열교환, 펌프, 냉매, 모터, 인버터, 제어 같은 기술이 AI 인프라의 일부로 다시 읽히기 시작한다.

예전에는 사람이 생활하는 공간이나 공장을 식히는 기술로 보였다면, 이제는 고가의 AI 연산장비가 멈추지 않도록 만드는 기술이 된다. 같은 capability라도 연결되는 시장이 바뀌면 경제적 중요도도 달라질 수 있다.

삼성과 LG가 갑자기 전혀 다른 회사가 된 것은 아니다

LG전자는 오랫동안 에어컨과 HVAC를 만들며 압축기, 모터, 인버터, 냉매, 열교환과 시스템 제어 기술을 축적해왔다. 삼성전자 역시 생활가전·공조 사업을 해왔고, 플랙트그룹 인수로 상업·산업용 HVAC capability를 크게 보강했다.

따라서 최근 변화를 ‘두 회사가 새로운 산업에 처음 진입했다’고만 보면 절반만 보게 된다.

오히려 Existing Capability → New Strategic Market에 가깝다. 이미 가지고 있던 능력이 AI 데이터센터라는 새로운 수요와 연결되면서 전략적 위치가 바뀌고 있다.

사업발표만이 아니라 채용에서도 이동이 보인다

LG전자는 올해 2월 데이터센터 냉각솔루션 엔지니어링, 국내외 영업, CDU 선행개발 인력을 채용했다. 공개된 역할에는 데이터센터 특화 공기냉각 솔루션 기획·개발과 팬월유닛(FWU) 설계 등이 포함됐다.

플랙트그룹코리아 역시 현재 광주 신규 제조시설을 지원하는 채용을 진행하고 있다. 공개 공고에는 신규 공장의 재무·행정뿐 아니라 물류·구매·협력사·정부기관과의 조정 업무가 명시돼 있다. 별도의 Engineering Manager 공고도 광주를 근무지로 두고 있다.

이것이 대규모 생산기술 인력 확충이 이미 완료됐다는 뜻은 아니다. 다만 새로운 냉각 사업이 제품 발표에서 끝나지 않고 실제 조직과 운영책임을 만들기 시작했다는 관측 신호는 된다.

AI 인재전쟁의 범위도 넓어진다

AI 인재라고 하면 AI Researcher, Machine Learning Engineer, Data Scientist부터 떠올리기 쉽다. 하지만 AI가 연구실을 넘어 산업 인프라가 되면 필요한 인재층은 훨씬 넓어진다.

Thermal Management, HVAC, Liquid Cooling, Compressor, Power Electronics, Controls, Facility Engineering, System Integration, Manufacturing, Quality 같은 역할이 AI 인프라 가치사슬 안으로 들어온다.

이들은 어제 새로 생긴 직업이 아니다. 기존 산업에서 오랫동안 존재하던 사람들이다. AI가 커지면서 그들이 경쟁하는 시장의 경계가 바뀌는 것이다.

기업이 사람을 찾는 방식도 산업명보다 Capability 중심으로 바뀔 수 있다

기업이 AI 데이터센터 인재를 찾으면서 ‘AI 데이터센터 경험자’만 고집하면 후보시장은 매우 좁아질 수 있다.

실제 필요한 capability를 분해하면 산업용 HVAC, 반도체 Fab Facility, 배터리 공장 열관리, 플랜트, 전력설비, 자동화와 같은 다른 시장의 경험이 일부 연결될 수 있다.

이때 Business Competitor와 Talent Competitor는 달라진다. 같은 제품시장에서 경쟁하지 않는 회사도 같은 열관리·제어·설비 capability를 채용한다면 인재시장에서는 경쟁자가 될 수 있다.

BANSEOG VIEW | AI가 비싸게 만드는 것은 AI 기술만이 아니다

삼성의 2,400억원 생산라인은 투자 뉴스이고, LG의 NVIDIA 승인과 칠러 출시는 제품 뉴스다. 하지만 두 사건을 같이 놓으면 AI 인프라가 기존 산업 capability의 시장을 다시 정의하는 장면이 보인다.

두 회사가 갑자기 ‘냉각회사’가 된 것이 아니다. 이미 갖고 있던 공조·열관리·제어·제조 역량이 AI라는 새로운 시장을 만나 전략적 위치가 바뀌고 있다.

기업을 볼 때 ‘이 회사는 무슨 산업에 속하는가’만으로는 충분하지 않을 수 있다.

더 중요한 질문은 ‘이 회사가 이미 가진 능력 가운데 새로운 시장이 갑자기 비싸게 사기 시작한 것은 무엇인가’일 수 있다.