人工知能（AI）データセンターの稼働中に捨てられる熱を回収して炭素を回収し、再び電気を生産する統合エネルギーシステムが開発された。従来方式より運営費用を約48%、全過程の温室効果ガス排出量を最大72%まで減らせることが示された。
蔚山科学技術院（UNIST）は15日、カーボンニュートラル大学院の林漢権（イム・ハングォン）教授研究チームが、固体酸化物形燃料電池（SOFC）と有機ランキンサイクル（ORC）に基づく廃熱発電、炭素回収技術を組み合わせたデータセンター統合エネルギーシステムを設計し、性能を実証したと明らかにした。
AIデータセンターは大規模な演算処理のため24時間稼働し、膨大な電力を消費する。特に全消費電力のうち冷却に使われる比重だけで約39%に達し、発熱の解消と電力効率化が核心課題に挙げられる。
研究チームは、データセンター近隣に天然ガスベースのSOFCを分散配置して電力を直接供給する方式を適用した。発電効率が高いSOFCで発生する高温の排出熱は、二酸化炭素回収液体を加熱・分離して再使用する工程に投入し、炭素排出を抑制する。
サーバーで発生する熱は電気生産で回収する。サーバーを冷やした冷却水の廃熱で特殊冷媒を蒸発させ、その蒸気でタービンを回して電力を生産する有機ランキンサイクル（ORC）技術を取り入れた。ここで生産された電気は再びデータセンターの冷却電力として再投入される。
研究チームは、GPU 2万個規模のデータセンターを基準に、韓国、米国、欧州連合（EU）の3地域のエネルギー価格と電力網構造を反映した24のシナリオを比較分析した。
分析の結果、SOFCと炭素回収、ORC冷却を統合適用したシステムは、従来の電力網と空冷式冷却の組み合わせに比べ総費用48%、温室効果ガス排出量を最大72%削減する効果を得た。3地域すべてでORC冷却を導入した場合、年間の冷却電力費用を最大1900万ドル節約できた。温室効果ガス排出量も年間約8万～15万トン減り、排出権制度を考慮すると年間500万～1000万ドルの炭素費用削減効果が加わった。
ただし最適な電力供給源は地域別のエネルギー事情によって分かれた。天然ガス価格が安い米国はSOFCの直接発電が経済的優位を占めたが、ガス価格が高い韓国は費用面で従来の電力網と連携する方式が有利だった。
林漢権教授は「データセンターに最適化されたエネルギーシステムは、地域別のエネルギー価格と電源構成によって変わる」とし、「今回の研究はデータセンターの規模と立地条件に合わせたエネルギーシステム設計およびESG戦略の策定に実質的な基準を提供するだろう」と述べた。
今回の研究は韓国科学技術情報通信部と韓国研究財団の支援で行われ、研究結果は化学工学分野の国際学術誌「ケミカル・エンジニアリング・ジャーナル（Chemical Engineering Journal）」オンライン版に掲載された。