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AI 확산에 데이터센터 냉각 전환점… 아이소토프, 2600만달러 투자 유치

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유서연 기자
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영국 냉각 기술 스타트업 아이소토프가 AI 확산으로 커지는 데이터센터 발열 부담을 겨냥해 2600만달러 규모 시리즈B 투자를 유치했다고 전했다.

확보한 자금은 정밀 액체 냉각 제품 개발과 특허·파트너십 확대에 투입되며, AI 인프라 경쟁의 병목이 냉각 효율로 옮겨가고 있다는 점이 부각된다고 전했다.

 AI 확산에 데이터센터 냉각 전환점… 아이소토프, 2600만달러 투자 유치 / TokenPost.ai

AI 확산에 데이터센터 냉각 전환점… 아이소토프, 2600만달러 투자 유치 / TokenPost.ai

영국 냉각 기술 스타트업 아이소토프 테크놀로지스(Iceotope Technologies Ltd.)가 2600만달러(약 388억원) 규모의 시리즈B 투자를 유치했다. 인공지능(AI) 확산으로 데이터센터의 발열 부담이 커지는 가운데, 기존 공랭식과 ‘직접 칩 냉각’ 방식의 한계를 넘는 액체 냉각 수요가 빠르게 커지고 있다는 판단이 깔려 있다.

이번 투자는 투 시즈 캐피털과 바클레이스 클라이밋 벤처스가 공동 주도했다. 기존 투자사인 에드인브, ABC 임팩트, 노던 그릿스톤, 브리티시 페이션트 캐피털도 참여했다. 확보한 자금은 제품 개발과 엔지니어링, 특허 포트폴리오 확대, 생태계 파트너십 강화에 주로 투입될 예정이다.

아이소토프는 데이터센터용 ‘정밀 액체 냉각’ 기술을 앞세우고 있다. AI 학습과 추론에 쓰이는 그래픽처리장치(GPU)와 각종 반도체가 고성능으로 작동할수록 발열이 크게 늘어나는데, 이를 더 적은 에너지와 물 사용으로 제어하겠다는 구상이다. 회사는 이를 ‘다이렉트 투 에브리싱’ 액체 냉각이라고 설명한다. 공기 중심 냉각보다 서버 밀도를 더 높일 수 있고, 더 무거운 AI 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있다는 주장이다.

주력 제품은 고밀도 AI 추론용 랙 기반 냉각 시스템 2종이다. ‘아이소토프 KUL AI’는 데이터센터 단위 랙 배치에 맞춘 솔루션이고, ‘아이소토프 KUL BOX’는 개별 서버용 소형 제품으로 엣지 환경에 초점을 맞췄다. 두 제품 모두 물 대신 불연성 유전체 냉각액을 사용한다. 열을 흡수하는 냉각액을 AI 시스템 주변에 순환시켜, 고온·협소 공간 같은 열악한 환경에서도 안정적으로 구동되도록 설계됐다고 회사는 설명했다.

이 회사가 겨냥하는 시장도 넓다. 클라우드 인프라 사업자와 하이퍼스케일 데이터센터 운영사뿐 아니라, 현장에서 AI 연산을 처리해야 하는 통신·미디어 기업도 주요 고객층이다. AI가 중앙 데이터센터를 넘어 네트워크 ‘엣지’로 확산하면서, 소형·고효율 냉각 장비의 필요성이 커지고 있기 때문이다.

시장 성장 전망도 가파르다. 반도체·AI 인프라 분석업체 세미애널리시스는 액체 냉각 기반 AI 가속기 설치 규모가 약 3기가와트에서 2년 안에 40기가와트를 넘길 것으로 내다봤다. 단기간에 10배 이상 늘어나는 셈이다. 이는 AI 인프라 경쟁이 단순한 칩 확보를 넘어 전력과 냉각 효율 경쟁으로 옮겨가고 있음을 보여준다.

공동창업자이자 최고경영자(CEO), 최고재무책임자(CFO)를 겸하는 사이먼 예센코는 이번 투자에 대해 기술력과 시장 수요를 동시에 입증한 결과라고 평가했다. 그는 회사가 수년간 차별화된 지식재산(IP)과 AI 인프라 전용 제품을 개발해 왔으며, 이제 시장이 요구하는 ‘더 진보하고 지속가능한’ 냉각 기술 확장 시점에 들어섰다고 강조했다.

투자자 측 평가도 비슷하다. 바클레이스 클라이밋 벤처스의 스티븐 폴터는 데이터센터 운영사들이 기존 냉각 시스템의 한계를 점점 더 심각하게 인식하고 있는 시점에 아이소토프가 정확히 부상했다고 짚었다. 단순히 AI와 고성능 컴퓨팅 수요를 받쳐주는 데 그치지 않고, 데이터센터의 지속가능성까지 실질적으로 끌어올릴 수 있다는 의미다.

결국 이번 투자 유치는 AI 시대의 병목이 ‘연산’만이 아니라 ‘냉각’이라는 점을 다시 보여준다. 데이터센터 냉각 시장은 앞으로 전력 효율, 물 사용량, 설치 공간, 현장 적용성까지 함께 따지는 방향으로 재편될 가능성이 크다. 아이소토프가 이 흐름에서 존재감을 키울 수 있을지 주목된다.

TP AI 유의사항 TokenPost.ai 기반 언어 모델을 사용하여 기사를 요약했습니다. 본문의 주요 내용이 제외되거나 사실과 다를 수 있습니다.
본 기사는 시장 데이터 및 차트 분석을 바탕으로 작성되었으며, 특정 종목에 대한 투자 권유가 아닙니다.

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