'AI 엔진' 장착한 네이버·카카오,…내년 실적으로 정면 돌파
2025-11-12
AI 데이터센터의 전력소모와 발열 문제가 글로벌 이슈로 부상하면서 ‘액침냉각(Immersion Cooling)’ 기술이 반도체 차세대 핵심 인프라로 자리 잡고 있다.
서버를 절연성 액체에 직접 담가 열을 제거하는 이 기술은 전력 효율을 30~40% 개선하며, 고성능 GPU 서버 운영에 최적화된 냉각 솔루션으로 평가된다.
국내 시장에서도 GST·케이엔솔·인성정보 등 관련 기술을 보유한 기업들이 주목받고 있다. 12일 한국거래소에 따르면, 이날 코스닥에서 GST 주가는 5.03% 오른 3만300원에 마감했다. 상장 후 최고가를 경신한 것이다. 액침냉각 기술에 대한 기대감이 주가를 최근 6개월 간 65% 이상 끌어 올렸다.
◆GST, 국내 1위 기술력…AI·반도체 냉각시장 선점
GST(지에스티)는 반도체 장비 분야에서 축적한 냉각 기술력을 기반으로 국내 액침냉각 1위 기술 보유 기업으로 평가받고 있다.
차용호 LS증권 연구원은 한양경제와의 통화에서 “GST는 3년 전부터 액침냉각 기술 개발에 착수해 단상형과 이상형(2-phase) 제품을 모두 개발 완료했다”며 “국내 반도체 대기업과 글로벌 서버 OEM업체가 참여한 컨소시엄을 결성해 기술 상용화에 속도를 내고 있다”고 분석했다.
GST는 2025년 5월 LG유플러스에 단상형 액침냉각 제품을 공급하며 첫 상업 납품을 달성했다. 이상형 제품 역시 국내 반도체 대기업에 납품돼 데이터 수집 및 신뢰성 평가 단계에 있다.
차 연구원은 “액침냉각은 기존 서버의 감가상각 주기가 5년에서 2년 내외로 짧아지는 등 신뢰성 검증이 필수인 만큼, 개발을 일찍 시작한 GST의 기술 경쟁력이 중장기적으로 빛을 발할 것”이라고 내다봤다.
GST 관계자는 한양경제와 통화에서 “액침냉각을 차세대 성장축으로 삼고, ‘AI 데이터센터 냉각 기술 1등 기업’으로의 도약이 목표”라고 말했다.
◆케이엔솔, 클린룸 기술력 바탕으로 ESG형 액침냉각 사업 확장
산업용 클린룸·드라이룸 시공 전문기업 케이엔솔(K&Ensol)도 AI 데이터센터용 액침냉각 시장 진입을 본격화하며 ESG 기반 냉각 솔루션 기업으로 진화 중이다.
공조·열제어 기술은 데이터센터의 에너지 효율을 좌우하는 핵심이다. 케이엔솔은 스페인 액침냉각 선도기업 서머(Submer)와 파트너십을 통해 기술을 내재화하고 있다.
케이엔솔은 직접 시연 가능한 테스트 부스를 설치해 자체 운용하고 있으며, 회수된 열을 지역난방이나 에너지 재활용(캐스케이딩)에 활용하는 시스템도 연구하고 있다. 업계에서는 케이엔솔의 기술이 ‘ESG 냉각 솔루션’의 대표 모델로 평가받고 있다.
◆인성정보, IT 인프라 기업에서 냉각 솔루션 기업으로 변신
인성정보는 비대면 진료 플랫폼과 IT 인프라 구축 경험을 기반으로, 자회사를 통해 액침냉각 기술 상용화에 성공하며 주가 상승세를 이어가고 있다. 회사는 기존 공랭식 대비 전력 효율을 30% 이상 개선할 수 있는 액침냉각 시스템을 도입해 AI 데이터센터 시장에서 새로운 수익원을 창출하고 있다.
인성정보는 IT 인프라 통합(NI) 분야에서 쌓은 노하우를 바탕으로 클라우드 기반 인공지능 컨택센터, 하이브리드 업무환경, 원격의료 플랫폼 등을 전개하며 데이터센터 냉각·AI 인프라·헬스케어로 이어지는 멀티 성장 포트폴리오를 구축하고 있다.
◆AI 인프라의 ‘냉각 전쟁’, 한국 기술이 이끈다
글로벌 AI 팜(대규모 GPU 데이터센터)의 전력 소비는 일반 데이터센터의 3~5배 수준에 달한다. 냉각 효율이 전력비와 탄소배출량을 결정짓는 핵심 요인으로 떠오르면서, 액침냉각은 단순한 기술이 아닌 에너지 효율 경쟁의 ‘게임체인저’로 부상하고 있다.
국내에서는 GST가 기술 리더십을 확보, 케이엔솔이 ESG 기반 인프라 사업을 확장, 인성정보가 IT 인프라와 결합한 데이터센터 냉각 솔루션을 상용화하며 삼각축을 형성했다.
AI 데이터센터 투자가 본격화되는 2026~2027년부터 액침냉각 매출이 급증할 전망이다.
이에 따라, 국내 1세대 기술기업인 GST를 중심으로 케이엔솔·인성정보의 실적 상승을 계기로 주식시장에서 관심을 받을 가능성이 높아지고 있다.

















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