액침냉각 관련주, AI 데이터센터의 다음 기술일까?｜직접수냉과 차이부터 국내 기업까지

AI 데이터센터를 공부하면서 GPU와 HBM, 광통신까지 따라가다 보니 결국 또 하나의 문제를 만나게 됐습니다.

바로 열입니다.

저는 기술이 발전하면 결국 더 높은 성능과 효율을 찾아간다고 생각하는 편입니다. 그래서 AI 서버의 발열이 계속 커진다면 공기로 식히는 데서 시작해 물을 이용하고, 결국에는 서버 자체를 특수 액체에 통째로 담그는 액침냉각까지 가지 않을까 생각했습니다.

실제로 주식시장을 보다 보면 액침냉각 관련 기업들도 하나둘 관심을 받는 모습이 보이더라고요.

그런데 자료를 찾아보니 제가 생각했던 것처럼 단순하지 않았습니다.

AI 데이터센터가 공랭에서 액체냉각으로 이동하는 흐름은 상당히 뚜렷했지만, 현재 주류는 서버를 통째로 담그는 액침냉각이 아니라 GPU 같은 뜨거운 칩에 냉각판을 직접 붙이는 직접수냉이었습니다.

그렇다면 궁금해집니다.

액침냉각은 정말 AI 데이터센터 냉각의 다음 단계가 될까요?

그리고 주식시장에서 이야기하는 액침냉각 관련 기업들은 실제로 어디까지 사업이 진행되고 있을까요?

이번 글에서는 저처럼 액침냉각을 처음 공부하는 투자자도 이해할 수 있도록 냉각 방식부터 국내 기업들의 실제 사업 단계까지 하나씩 살펴보겠습니다.

AI 서버는 왜 이렇게 냉각이 중요해졌을까?

먼저 액침냉각보다 앞에 있는 문제부터 이해할 필요가 있습니다.

AI가 발전하면서 GPU의 성능이 빠르게 높아졌습니다.

성능이 높아졌다는 건 그만큼 전기도 많이 사용한다는 뜻이고, 전기를 많이 사용하는 고성능 칩에서는 엄청난 열이 발생합니다.

쉽게 생각하면 스마트폰으로 게임을 오래 했을 때 휴대폰이 뜨거워지는 것과 비슷합니다.

다만 AI 데이터센터에는 이런 고성능 칩이 수천 개, 수만 개씩 들어가니 발열 규모가 완전히 달라지는 거죠.

TrendForce에 따르면 최근 고성능 AI 칩의 TDP는 1kW를 넘어섰습니다. TDP라는 말이 조금 어려운데, 여기서는 간단히 ‘칩에서 발생하는 열을 냉각장치가 어느 정도 처리해야 하는지를 보여주는 숫자’ 정도로 이해하면 됩니다.

AI 서버 한 대가 아니라 여러 서버를 모아놓은 하나의 랙으로 올라가면 전력 사용량은 수백 kW 수준까지 커지고 있습니다.

그러니 문제가 생깁니다.

GPU를 아무리 빠르게 만들어도 열을 제대로 식히지 못하면 안정적으로 돌릴 수 없습니다.

결국 AI 경쟁은 반도체 성능만의 경쟁이 아니라 그 반도체에 전기를 공급하고 발생한 열을 얼마나 효율적으로 빼낼 수 있느냐의 경쟁으로도 이어지고 있는 겁니다.

공랭·직접수냉·액침냉각, 뭐가 다른 걸까?

여기서부터 용어가 조금 복잡해집니다.

그래서 최대한 쉽게 정리해보겠습니다.

1. 공랭 — 바람으로 식힌다

우리가 사용하는 데스크톱 PC를 생각하면 가장 쉽습니다.

팬을 돌려 뜨거운 공기를 밖으로 내보내는 방식입니다.

구조가 익숙하고 관리하기 쉽다는 장점이 있지만, AI 서버처럼 한 공간에서 엄청난 열이 발생하면 공기만으로 열을 빼내는 데 한계가 생깁니다.

2. 직접수냉 — 뜨거운 칩에 냉각판을 붙인다

Direct-to-Chip, 줄여서 DTC라고도 합니다.

이름은 어려운데 원리는 간단합니다.

GPU나 CPU처럼 열이 많이 나는 칩 위에 차가운 액체가 흐르는 금속판, 즉 콜드플레이트를 붙이는 겁니다.

쉽게 비유하면 열이 나는 곳에 차가운 물주머니를 바로 갖다 대는 방식이라고 생각하면 됩니다.

3. 액침냉각 — 서버를 냉각액에 담근다

Immersion Cooling입니다.

서버를 특수 냉각액 안에 직접 넣어버립니다.

‘전자제품을 액체에 넣어도 돼?’

저도 처음에는 이게 가장 궁금했습니다.

여기서 사용하는 액체는 일반적인 물이 아니라 전기가 잘 통하지 않는 절연 냉각액입니다.

그래서 서버 부품과 직접 접촉하면서 열을 가져갈 수 있습니다.

방식	쉽게 말하면	특징
공랭	선풍기로 식히기	기존 데이터센터에서 널리 사용
직접수냉	뜨거운 칩에 냉각판 붙이기	현재 고성능 AI 서버에서 빠르게 확대
액침냉각	서버를 특수 액체에 담그기	높은 열밀도 대응 가능, 아직 확대·실증 단계

이렇게 놓고 보면 액침냉각이 가장 강력한 방법처럼 보입니다.

저 역시 그래서 ‘결국 여기까지 가지 않을까?’라는 생각을 했습니다.

그런데 실제 산업의 선택은 조금 달랐습니다.

NVIDIA는 왜 아직 서버를 통째로 담그지 않을까?

현재 AI 데이터센터 냉각에서 가장 중요한 사례 중 하나가 NVIDIA입니다.

NVIDIA는 2026년 Rubin 세대에서 100% 액체냉각 구조를 채택했습니다.

여기서 조심해야 할 게 있습니다.

100% 액체냉각 = 100% 액침냉각이 아닙니다.

NVIDIA가 현재 사용하는 핵심 방식은 직접수냉입니다.

Rubin은 팬 없이 칩과 네트워크 부품까지 액체로 냉각하는 방향으로 발전했지만, 서버를 탱크 속 냉각유에 통째로 담그는 구조는 아닙니다. NVIDIA의 Vera Rubin 관련 기술 자료에서도 Grace Blackwell에서 사용하던 직접수냉 구조를 확장하는 방식으로 설명하고 있습니다.

이 차이를 처음에는 저도 헷갈렸습니다.

뉴스에서 ‘AI 데이터센터 액체냉각 확대’라는 이야기를 보고 바로 ‘그럼 액침냉각 시장이 커지는구나’라고 연결하면 안 되는 이유입니다.

실제로 TrendForce는 AI 칩의 액체냉각 적용률이 2025년 약 33%에서 2026년 53%, 2027년에는 약 60%까지 높아질 것으로 전망하고 있습니다.

하지만 여기에는 직접수냉도 포함됩니다.

즉,

AI 데이터센터의 액체냉각 확대
= 액침냉각만의 확대

는 아닙니다.

이걸 구분하고 나니 오히려 다음 질문이 더 중요해졌습니다.

그렇다면 이미 직접수냉으로도 AI 서버를 식힐 수 있는데, 왜 기업들은 액침냉각을 계속 개발하고 있는 걸까요?

그래도 액침냉각을 개발하는 이유

결국 다시 열 문제로 돌아옵니다.

AI 칩 하나의 전력 사용량이 높아지고 한 랙에 더 많은 고성능 장비를 넣게 되면 좁은 공간에서 발생하는 열도 계속 증가합니다.

이걸 ‘열밀도가 높아진다’고 표현합니다.

말이 어려워 보이지만 좁은 공간에서 훨씬 많은 열이 나온다는 뜻입니다.

액침냉각은 냉각액이 서버 부품에 직접 닿기 때문에 이런 고발열 환경에서 열을 빠르게 가져갈 수 있다는 장점이 있습니다.

팬도 줄일 수 있고 서버를 더 촘촘하게 배치할 가능성도 생깁니다.

다만 장점만 있는 것은 아닙니다.

기존 데이터센터 구조를 바꿔야 할 수 있고, 서버를 액체에 넣는 만큼 유지보수 방식도 달라집니다. 냉각유의 장기 안정성, 부품 호환성, 비용, 표준화 같은 문제도 해결해야 합니다.

그래서 현재 상황을 저는 이렇게 이해했습니다.

직접수냉은 이미 본격적인 확산 단계로 들어가고 있고,
액침냉각은 더 높은 열밀도에 대응할 수 있는 다음 선택지 중 하나로 상용화를 검증하는 단계다.

처음에는 ‘기술이 발전하면 결국 액침냉각까지 갈 것’이라고 단순하게 생각했는데, 공부하고 나니 액침냉각이 직접수냉을 완전히 대체한다기보다 AI 서버의 발열 수준과 데이터센터 환경에 따라 여러 방식이 함께 사용될 가능성도 열어둬야겠다는 생각이 들었습니다.

국내 액침냉각 기업은 실제로 어디까지 왔을까?

여기까지 이해하고 나면 투자자 입장에서는 자연스럽게 관련 기업이 궁금해집니다.

저 역시 액침냉각 관련주가 시장에서 조금씩 언급되는 것을 보면서 국내 기업들을 찾아봤습니다.

그런데 CPO를 공부했을 때와 비슷한 문제가 있었습니다.

‘액침냉각 관련주’라는 이름 하나로 묶기에는 기업마다 하는 일이 완전히 다릅니다.

액침냉각을 아주 간단하게 나누면 이런 구조입니다.

서버 → 액침냉각 탱크·장비 → 냉각유 → 열을 외부로 빼내는 설비 → 데이터센터

즉 장비를 만드는 회사도 있고 냉각유를 만드는 회사도 있습니다.

현재 국내에서 실제 사업이나 실증을 확인할 수 있는 기업들을 중심으로 살펴봤습니다.

GST — 액침냉각 ‘장비’를 만드는 기업

먼저 GST입니다.

GST는 원래 반도체 제조 공정에 사용하는 스크러버와 칠러 등을 만드는 회사입니다.

여기에 액체냉각 사업을 새로운 영역으로 확대하고 있습니다.

중요한 건 단순히 ‘액침냉각을 연구하고 있다’는 단계는 아니라는 점입니다.

GST 공식 제품군에는 E3 WAVE라는 액체냉각 장비가 올라와 있습니다.

예를 들어 E3 WAVE Flow N은 단상 액침냉각 방식으로 기본 120kW의 냉각 용량을 제공하고, 구성에 따라 80~240kW까지 확장할 수 있다고 회사가 설명하고 있습니다.

여기서 또 하나 어려운 말이 나옵니다.

‘단상 액침냉각’입니다.

쉽게 설명하면 냉각액이 끓지 않고 액체 상태를 유지하면서 서버의 열을 가져가는 방식입니다.

반대로 2상 액침냉각은 냉각액이 열을 받아 기체로 변했다가 다시 액체로 돌아오는 과정까지 이용합니다.

초보 투자자가 두 기술을 세세하게 외울 필요는 없다고 생각합니다.

중요한 건 GST가 실제 액침냉각 장비를 만들어 실증 단계까지 진행하고 있다는 점입니다.

2026년에는 S-OIL, 성균관대학교 슈퍼컴퓨팅센터와 함께 고발열 GPU 서버 환경에서 액침냉각 실증을 추진하고 있습니다. S-OIL은 냉각유, GST는 냉각장비 운영과 데이터 분석, 성균관대는 GPU 서버와 실제 환경을 제공하는 구조입니다. 해당 연구는 정부 과제와 연계돼 2029년 5월까지 진행될 예정입니다.

그리고 9월에는 S-OIL·KTNF와 실제 상용 데이터센터 적용을 목표로 또 다른 실증도 발표했습니다.

여기까지 보면 국내 액침냉각 관련 기업 가운데 사업 연결고리는 꽤 분명합니다.

다만 투자자로서 한 단계 더 확인해야 합니다.

실증이 실제 대규모 공급계약과 매출로 얼마나 이어지고 있는가입니다.

기술이 있다는 것과 그 기술이 회사 전체 실적을 움직일 만큼 돈을 벌기 시작했다는 것은 다른 문제이기 때문입니다.

S-OIL — 정유회사가 왜 액침냉각을 할까?

S-OIL이 액침냉각 관련 기업으로 언급되는 걸 보면 처음에는 조금 의아할 수 있습니다.

정유회사와 데이터센터가 무슨 관계가 있을까요?

답은 냉각유입니다.

액침냉각에서는 서버를 아무 액체에나 담글 수 없습니다.

전기가 통하지 않으면서 열을 잘 가져가고, 서버 부품에도 문제가 없어야 합니다.

S-OIL은 S-OIL e-쿨링 솔루션이라는 액침냉각유를 개발했고, 2026년 GST와 함께 실제 AI 데이터센터 환경에서 여러 실증을 진행하고 있습니다.

구조를 보면 이해하기 쉽습니다.

역할	기업
서버	KTNF 등
액침냉각 장비	GST
냉각유	S-OIL
실제 운영 환경	데이터센터·슈퍼컴퓨팅센터

즉 S-OIL은 서버나 냉각탱크를 만드는 회사가 아니라 그 안에 들어가는 특수 액체를 공급하는 쪽입니다.

이렇게 역할을 구분해야 ‘액침냉각 관련주’라는 단어에만 끌려가지 않을 수 있습니다.

그리고 S-OIL 역시 현재 발표된 내용만 보면 실증과 생태계 구축 단계의 성격이 강합니다.

그래서 액침냉각이 S-OIL 전체 실적에서 어느 정도의 사업으로 성장할지는 앞으로 별도로 확인해야 합니다.

SK엔무브·LG전자도 액침냉각 생태계를 준비하고 있다

또 다른 축에는 SK엔무브와 LG전자가 있습니다.

SK엔무브는 윤활기유와 윤활유를 만드는 회사인데, 여기서도 액침냉각유로 사업이 연결됩니다.

특히 미국 액침냉각 기업 GRC에 지분 투자했고, 초저점도 기유를 열관리 유체로 활용하는 사업을 확대하고 있습니다.

LG전자·SK엔무브·GRC는 2025년 AI 데이터센터용 액침냉각 솔루션을 공동 개발하고 실증하기 위한 협력을 발표했습니다.

역할을 보면 더 이해하기 쉽습니다.

LG전자는 냉각 시스템과 데이터센터 설비, SK엔무브는 냉각유, GRC는 액침냉각 기술과 탱크 쪽입니다.

LG전자는 2026년 Data Center World에서도 직접수냉용 콜드플레이트와 CDU뿐 아니라 GRC·SK엔무브와 협력한 액침냉각 솔루션까지 함께 공개했습니다.

여기서 저는 한 가지가 오히려 재미있었습니다.

한 회사가 직접수냉과 액침냉각 중 하나에 모든 것을 거는 게 아니라 두 방식 모두 준비하고 있다는 점입니다.

산업도 아직 어느 한 방식으로 완전히 정리되지 않았다는 의미로 볼 수 있습니다.

케이엔솔 — ‘IDC 액침냉각’ 사업은 있지만 따로 봐야 한다

케이엔솔도 국내에서 액침냉각 관련 기업으로 자주 언급됩니다.

회사의 사업영역에는 산업용 클린룸, 드라이룸 등과 함께 IDC 액침냉각이 포함돼 있습니다.

IDC는 Internet Data Center, 말 그대로 인터넷 서비스를 운영하는 데이터센터라고 이해하면 됩니다.

다만 여기서도 같은 기준을 적용해야 합니다.

사업영역에 액침냉각이 있다는 것과 현재 회사 실적의 중심이 액침냉각이라는 것은 다릅니다.

특히 케이엔솔은 기존 클린룸·드라이룸 등 다른 사업의 비중이 크기 때문에 액침냉각 관련 사업의 실제 수주와 매출 기여도가 얼마나 커지는지를 따로 확인할 필요가 있습니다.

이런 기업일수록 주가가 ‘AI 데이터센터 액침냉각’이라는 기대에 먼저 움직이는지, 실제 실적이 뒤따라오는지를 구분해서 볼 필요가 있다고 생각합니다.

국내 액침냉각 관련 기업, 같은 기준으로 놓고 보면

지금까지 본 기업들을 한 번에 정리해보겠습니다.

기업	액침냉각에서 하는 일	현재 확인할 포인트
GST	액침냉각 장비	제품·다수 실증 → 상용 매출 확인
S-OIL	액침냉각유	실증 → 냉각유 공급 확대 확인
SK엔무브	열관리 유체·GRC 협력	글로벌 사업 확대 여부
LG전자	냉각 시스템·통합 솔루션	DTC와 액침냉각 사업 확대
케이엔솔	IDC 액침냉각	실제 수주·매출 기여도 확인

GST S-OIL SK엔무브 LG전자 케이엔솔 AI 데이터센터 액침냉각 관련 기업 역할 비교

이 표를 만들고 나니 처음에 제가 생각했던 것과 조금 달라졌습니다.

처음에는 액침냉각이라는 하나의 기술을 보고 관련주를 찾았다면, 지금은 누가 탱크를 만들고, 누가 냉각유를 만들고, 누가 실제 데이터센터에 시스템을 공급하는지를 먼저 보게 됐습니다.

CPO를 공부했을 때와 비슷합니다.

좋은 기술을 발견했다고 곧바로 좋은 종목을 발견한 것은 아니었습니다.

액침냉각 관련주를 볼 때 제가 확인할 5가지

그렇다면 앞으로 관련 기업을 볼 때 무엇을 확인해야 할까요?

저는 다음 순서로 보려고 합니다.

단계	확인할 것
1	실제 액침냉각 제품이 있는가
2	실제 GPU·AI 서버 환경에서 검증했는가
3	PoC를 넘어 공급계약이 발생했는가
4	액침냉각 매출이 실제로 발생하는가
5	매출이 반복되고 이익으로 연결되는가

여기서 PoC라는 단어도 자주 등장합니다.

Proof of Concept의 약자인데 어렵게 생각할 필요 없습니다.

“이 기술이 실제 환경에서도 제대로 되는지 한번 시험해보자”는 단계입니다.

그래서 PoC 성공은 의미가 있지만 곧바로 대규모 매출을 의미하지는 않습니다.

PoC → 상용 계약 → 반복 수주 → 매출 → 이익

저는 이 흐름이 어디까지 왔는지를 보는 게 더 중요하다고 생각합니다.

액침냉각은 정말 AI 데이터센터의 다음 단계가 될까?

처음 이 주제를 보기 전에는 제 생각이 조금 더 단순했습니다.

기술은 계속 발전하고 AI 서버는 더 뜨거워질 테니,

공랭 → 직접수냉 → 액침냉각

순서로 자연스럽게 넘어가지 않을까 생각했습니다.

지금도 액침냉각의 가능성 자체에는 관심이 있습니다.

AI 칩의 전력 사용량과 데이터센터의 밀도가 계속 높아진다면 더 강력한 냉각 기술을 찾을 수밖에 없다고 보기 때문입니다.

하지만 이번에 공부하면서 화살표 하나만 그어놓고 미래를 단정해서는 안 된다는 것도 알게 됐습니다.

현재 NVIDIA의 최신 AI 시스템에서도 직접수냉이 핵심 방식이고, 직접수냉 역시 계속 발전하고 있습니다. 동시에 GST·S-OIL·SK엔무브·LG전자 같은 기업들은 액침냉각의 실제 적용 가능성을 검증하고 있습니다.

따라서 지금은

‘직접수냉 다음에는 무조건 액침냉각이다’

보다는

‘AI 서버가 더 뜨거워질수록 액체냉각 시장은 커질 가능성이 높고, 그 안에서 직접수냉과 액침냉각이 어떤 영역을 차지할지 지켜보자’

정도로 보는 게 제 기준에서는 더 맞는 것 같습니다.

그래서 지금 투자자는 무엇을 봐야 할까?

액침냉각 관련 기업을 공부하면서 가장 조심하고 싶은 부분은 기술의 성장 가능성과 주식의 투자 매력을 바로 연결하는 것입니다.

액체냉각 시장 자체는 이미 빠르게 성장하고 있습니다.

TrendForce 전망대로라면 AI 칩의 액체냉각 적용률은 2025년 약 33%에서 2026년 53%로 크게 높아지고, 2027년에는 약 60%에 접근합니다.

하지만 이 숫자는 액침냉각만을 의미하지 않습니다.

그리고 국내 액침냉각 기업 상당수도 아직 실증과 시장 개척이 중요한 단계입니다.

그래서 저는 당장 ‘어떤 액침냉각주가 가장 많이 오를까?’를 찾기보다 실증이 실제 수주로 넘어가는 순간을 더 중요하게 보려고 합니다.

특히 GST처럼 장비를 실제로 만들고 여러 환경에서 실증하는 기업이라면 앞으로 PoC가 상용 계약으로 연결되는지, S-OIL이나 SK엔무브라면 냉각유가 실제 데이터센터에서 반복적으로 사용되기 시작하는지 확인할 생각입니다.

기술은 앞으로도 더 효율적인 방향으로 발전할 거라고 생각합니다.

어쩌면 제가 처음 생각했던 것처럼 언젠가는 고밀도 AI 서버를 액체 속에 넣는 모습이 지금보다 훨씬 흔해질 수도 있습니다.

하지만 투자에서는 그 미래를 먼저 상상하는 것만큼이나 그 미래가 실제 매출로 바뀌는 과정을 확인하는 것도 중요하다고 생각합니다.

이번에도 결국 같은 결론에 도착했습니다.

기술은 미래를 보여주지만, 투자자는 그 기술이 돈을 벌기 시작하는 순간까지 확인해야 합니다.

숫자는 확인하고, 판단은 스스로.
오늘도 같이 공부하는 머니파파였습니다.

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