AI 데이터센터의 전력 문제는 발전소에서 끝나지 않는다. 전기가 부지에 도착한 뒤 GPU 코어까지 내려가는 동안 여러 번 변환되고, 그때마다 공간과 열, 손실이 생긴다. 인피니언과 스켈레톤은 이 중간 구간을 고체변압기와 초고출력 저장장치로 다시 설계하려 한다.
전기가 GPU까지 가는 길이 길다
기존 데이터센터는 계통의 교류 전력을 여러 단계로 낮추고 직류로 바꾼다. 랙의 전력밀도가 높아질수록 케이블과 변압기, 전원공급장치가 차지하는 공간과 손실도 커진다. AI 서버는 계산 부하가 급변해 짧은 순간에 큰 전력을 요구한다는 점도 어렵다.
두 회사가 말하는 ‘그리드에서 코어까지’는 이 전체 사슬을 하나의 시스템으로 보겠다는 뜻이다. 단일 반도체 교체가 아니라 전압 단계와 저장장치 배치를 함께 손보는 접근이다.
고체변압기와 사이드카의 역할
고체변압기는 고주파 전력전자 회로를 이용해 전압을 바꾼다. 인피니언의 고전압 실리콘카바이드 소자는 중전압 교류를 고전압 직류로 바꾸는 핵심 부품 후보다. 무겁고 수동적인 변압기보다 제어 가능성과 전력밀도를 높이는 것이 목표다.
사이드카는 랙 옆에서 순간 부하를 받쳐 주는 전력 완충 장치다. 스켈레톤의 슈퍼커패시터는 짧은 시간에 큰 전력을 내고 받을 수 있다. GaN 전력반도체와 묶으면 급격한 피크를 잘라 계통과 발전기의 부담을 낮출 수 있다.
반도체 회사의 고객이 데이터센터 운영자로 넓어진다
전력반도체는 예전에도 서버 전원장치에 들어갔다. 달라진 점은 이제 전력 아키텍처 자체가 AI 컴퓨팅의 설치 가능량을 결정한다는 것이다. 같은 건물과 계통 연결 안에서 더 많은 연산을 넣으려면 변환 장치가 작고 효율적이어야 한다.
인피니언에는 SiC와 GaN 수요를 동시에 키울 기회이고, 스켈레톤에는 슈퍼커패시터를 UPS 보조재가 아니라 AI 랙의 동적 전력 부품으로 확장할 기회다.
아직은 설계 방향이지 완성품이 아니다
발표는 공동 탐색과 개발을 위한 양해각서다. 어느 전압과 용량에서 얼마나 효율이 좋아지는지, 기존 장비보다 총소유비용이 얼마나 낮은지는 공개되지 않았다. 고체변압기는 제어 복잡성, 신뢰성, 유지보수 체계도 검증해야 한다.
다음 이정표는 시제품 용량과 효율 곡선, 실제 데이터센터의 부하 추종 시험이다. 지금 읽어야 할 신호는 제품 판매가 아니라 AI 투자 경쟁이 전력반도체와 저장장치까지 끌어당기고 있다는 사실이다.