Digital Realty Trust Inc(디지털 리얼티, NYSE:DLR)가 엔비디아(NASDAQ:NVDA)와의 AI 인프라 협력 확대를 발표하면서, 현지 시간 월요일 시간외 거래에서 주가가 4.1% 급등했다. 이번 확장은 디지털 리얼티의 미국 버지니아주 북부 캠퍼스에서 진행되는 차세대 AI 인프라 고도화에 초점이 맞춰져 있다.
2025년 11월 3일, 인베스팅닷컴의 보도에 따르면, 디지털 리얼티는 자사 매나서스(Manassas) 시설에 엔비디아의 신규 발표 조직인 ‘AI 팩토리 리서치 센터(AI Factory Research Center)’가 입주했다고 밝혔다. 양사는 해당 거점에서 NVIDIA Omniverse DSX 기반의 AI 팩토리 설계(블루프린트) 적용, 첨단 액체 냉각(liquid cooling) 기술 도입, 그리고 전력 관리·에너지 효율을 높이기 위한 혁신적 접근을 공동 탐색한다.
디지털 리얼티는 이번 파트너십을 통해 여러 시설과 설계 이니셔티브에서의 공동 작업으로, AI에 최적화된 데이터센터 인프라의 새로운 표준을 정립한다는 목표를 제시했다. 회사에 따르면, 북부 버지니아 운영 거점은 고밀도 전력(higher-density power)을 처리할 수 있는 역량과 정교한 냉각 시스템, 견고한 연결성(connectivity)을 갖추고 있어, 현대적 AI 애플리케이션의 요건에 정렬되어 있다는 설명이다.
크리스 샤프(Chris Sharp) 디지털 리얼티 최고기술책임자(CTO)는 “AI 워크로드의 인프라 요구사항은 전통적 데이터센터 워크로드와 근본적으로 다르다. 이러한 수요를 충족하려면 인프라 제공자와 기술 혁신 기업 간의 심층 협업이 필요하다”라고 말했다.
핵심 내용 정리와 의미
이번 협력 확대는 AI 컴퓨팅 수요의 급증 속에서 데이터센터 사업자들이 경쟁적으로 용량과 성능을 끌어올리는 흐름과 맥을 같이한다. 특히 매나서스 시설을 거점으로 한 AI 팩토리 리서치 센터는 AI 학습·추론에 최적화된 인프라를 구축·검증하고, 그 결과를 표준화하는 데 중요한 역할을 할 전망이다. 디지털 리얼티는 이를 통해 다음 세대 AI 배치(next-gen AI deployments)를 위한 핵심 인프라 제공업체로서의 입지 강화를 도모하고 있다.
시장 측면에서, 시간외 4.1% 상승은 협력의 상징성과 상용화 가능성에 대한 기대를 반영한다. AI 모델의 집약적 연산은 전력 밀도, 냉각 효율, 네트워크 연결성 등에서 고도의 정밀 설계를 요구한다. 따라서 Omniverse DSX 블루프린트 기반의 반복 검증과 참조 설계가 확보되면, 동일 아키텍처의 빠른 확산·배치가 가능해져 총 소유비용(TCO)과 운영 안정성 측면에서 의미 있는 진전을 기대할 수 있다.
용어 해설과 기술 포인트
AI 팩토리(AI Factory)는 대규모 AI 모델의 학습·튜닝·추론에 필요한 컴퓨팅, 스토리지, 네트워킹, 전력·냉각을 통합 설계·운영하는 개념을 뜻한다. 공장(factory)이라는 이름처럼, 반복 가능한 생산 공정처럼 AI 워크로드를 표준화된 흐름으로 처리할 수 있도록 하드웨어·소프트웨어·운영을 유기적으로 묶는 데 초점을 둔다.
NVIDIA Omniverse DSX 블루프린트는 AI 팩토리 구축을 위한 설계 지침·참조 아키텍처로 이해하면 된다. 이는 시뮬레이션과 설계 검증을 통해 전력·열·네트워크 등의 병목을 사전에 파악하고, 대규모 AI 워크로드에 최적화된 배치를 돕는다. 이러한 블루프린트가 확정되면 여러 시설에 일관된 표준으로 확산 적용하는 데 유리하다.
액체 냉각(liquid cooling)은 서버나 가속기에서 발생하는 열을 액체 매개체로 빠르게 흡수·방출해, 고밀도 장비를 효율적으로 운용하도록 돕는 기술이다. 이는 공랭 대비 열전달 효율이 높아, AI 가속기가 다량 탑재된 고전력 랙 환경에서 성능과 안정성을 유지하는 핵심 수단으로 부상했다. 더불어 전력 관리·에너지 효율 최적화는 운영비 절감과 지속가능성 측면에서 데이터센터 경쟁력을 좌우한다.
전략적 함의와 전망
디지털 리얼티-엔비디아 간 협력 확대는 시설 설계-운영-워크로드 전 주기에 걸친 공동 최적화를 지향한다. 이는 단순한 임대·수요 대응을 넘어, 설계 단계부터 AI 애플리케이션 요구를 내재화함으로써 성능·비용·에너지의 균형 곡선을 개선하려는 시도다. 특히 북부 버지니아 거점은 고밀도 전력과 정교한 냉각·연결성을 이미 갖추고 있어, AI에 특화된 표준 모델을 빠르게 검증·확산하는 데 적합한 환경으로 평가된다.
투자자와 고객 관점에서 보면, 시간외 4.1% 상승은 표준화된 AI 인프라 레퍼런스가 시장 확산의 촉매가 될 수 있다는 기대를 비춘다. 또한 여러 시설과 설계 이니셔티브에서의 공동 작업은 단일 거점 의존도를 낮추고, 재현 가능한 배치를 가능케 해 확장성을 높인다. 다만 AI 워크로드 특성상 전력 가용성·열 밀도 관리·네트워크 병목 같은 구조적 과제는 지속 관리가 필요하다. 이번 협력은 이러한 과제에 대한 현장 중심의 해법을 개발·검증하는 데 초점을 맞춘 것으로 해석된다.
편집자 주: 본 기사는 AI의 지원으로 제작되었으며 편집자 검토를 거쳤다.
