AI 데이터센터 이야기를 하다 보면, 어느 순간부터 냉각은 늘 “차세대 기술”로만 소비됩니다. 수랭, 액침, 차세대 냉각액 같은 단어들이 먼저 등장합니다. 하지만 현장에 가까워질수록 질문은 완전히 달라집니다. “이걸 지금 당장 운영할 수 있습니까?” AI 데이터센터에서 냉각은 기술 스펙보다 유지보수, 배치 속도, 고장 시 대응이 먼저 고려됩니다. 그래서 냉각 시장에서는 “가장 뛰어난 기술”보다 “현장에서 채택 가능한 구조”가…
AI 데이터센터 투자를 하다 보면, 어느 순간부터 불편함이 생깁니다. GPU 성능은 계속 좋아지는데, 실제 데이터센터 증설 속도는 생각만큼 빨라지지 않기 때문입니다. 현장에 가까운 이야기를 따라가 보면 이유는 단순합니다. 서버가 아니라, 전기와 공정이 늦습니다. 전력 인입, 배전 장비, 랙 배치와 검증, 그리고 납기. 이 네 가지는 기술이 아니라 물리의 영역이고, 한 번 막히면 돈이 그대로 묶입니다….
AI 인프라 투자를 하다 보면, 어느 순간부터는 빅테크나 GPU보다 더 “느린 것”이 시장을 지배한다는 걸 체감하게 됩니다. 그 느린 것은 기술이 아니라 물리입니다. 전기, 열, 그리고 공정입니다. 미국 DOE/LBNL 보고서는 데이터센터 전력 수요가 과거 대비 빠르게 커졌고, 2028년까지 더 커질 수 있다고 봅니다. 즉, AI 데이터센터는 이제 “서버가 늘었다”가 아니라 “그리드가 버티느냐”의 문제로 바뀌고 있습니다….
요즘 AI 이야기를 하면 대부분 GPU부터 떠올리게 됩니다. 저도 처음엔 그랬습니다. 그런데 데이터센터 쪽 이야기를 조금만 깊게 따라가 보면, 현장에서는 질문이 이렇게 바뀝니다. “그래서 전기는요?” AI 데이터센터는 전기를 “많이” 쓰는 것보다, 전기를 “끊기지 않게” 쓰는 것이 더 중요합니다. 전력이 불안정하면 GPU는 비싼 전기 난로가 되고, 데이터센터는 ‘가동률’로 돈을 버는 산업이기 때문입니다. 먼저, ‘전력 병목’이 왜…
AI 산업을 이야기할 때 우리는 종종 모델, 알고리즘, 서비스 이름부터 떠올립니다. 하지만 투자 관점에서 보면, AI 산업의 실체는 훨씬 더 물리적인 곳에 있습니다. 바로 AI 데이터센터입니다. AI 데이터센터는 단순한 서버 공간이 아니라, 전력·연산·냉각·네트워크·부지·자본이 동시에 집약되는 인공지능 시대의 핵심 인프라입니다. InfraThesis는 AI를 소프트웨어 산업이 아니라 새로운 인프라 사이클로 바라봅니다. 그리고 그 중심에는 언제나 데이터센터가 있습니다. AI…
요즘 AI 이야기를 하면 대부분 ChatGPT, 생성형 AI, 소프트웨어 기업부터 떠올립니다. 하지만 투자 관점에서 보면, 지금 우리가 마주한 AI 시대는 소프트웨어의 이야기가 아니라 ‘인프라의 이야기’에 훨씬 가깝습니다. InfraThesis는 바로 이 지점에서 출발합니다. 유행하는 AI 서비스가 아니라, 그 서비스를 가능하게 만드는 전력·연산·데이터센터·자본의 흐름을 분석하는 투자 리서치 블로그입니다. 왜 AI 투자는 인프라부터 봐야 할까? AI 모델은 코드만으로…