
서진영 파스칼 CTO·정재원 미시간대 박사과정 연구자, ‘MIT 테크놀로지 리뷰 35세 미만 혁신가’ 선정
한국인 혁신가 2명이 세계적인 기술 전문지 MIT 테크놀로지 리뷰가 선정하는 ‘35세 미만 혁신가상(Innovators Under 35, 이하 IU 35)’ 수상자로 이름을 올렸다.
주인공은 서진영 파스칼(Pascal) 최고기술책임자(CTO, 33세)와 정재원 미국 미시간대학교 박사과정 연구자(30세)다. 두 사람은 각각 차세대 냉각 기술과 인공지능(AI) 에너지 효율화 분야에서 혁신적인 기술을 개발하며 이번 수상의 영예를 안았다.

서진영 CTO는 서울대 화학과를 졸업한 뒤 2018년 하버드대학교 박사과정에 진학했다. 이후 2023년 미국 매사추세츠주 소재 스타트업 파스칼을 공동 창업하고 CTO를 맡아 고체 냉매를 활용한 냉각 시스템을 개발하고 있다. 냉매 누출과 환경 문제를 줄이는 동시에 에너지 효율을 높이는 것이 목표다.
일반적인 공조·냉동 제품은 수소불화탄소(HFC)와 같은 냉매의 압력을 높이거나 낮춰 온도를 변화시키는 방식으로 작동한다. 냉매는 순환 과정에서 액체와 기체 상태를 오가며 열을 이동시킨다.
그러나 파스칼은 냉매 누출 우려를 줄이고 기존 냉각 방식보다 에너지 소비를 최대 20% 낮출 수 있는 고체 냉매를 개발하고 있다. 특히 과거에는 높은 압력이 필요했던 고체-고체 상변화를 더 낮은 압력에서 일으키는 기술을 개발했다.
핵심은 기계적 압력과 화학적 반응을 결합하는 것이다. 압축기가 압력을 조절하면서 반응성 가스를 고체 냉매 안팎으로 이동시키면 상변화가 일어난다. 사용되는 가스 중 하나는 이산화탄소지만, 회사 측은 사용량이 적어 심각한 누출 문제를 일으키지 않는다고 설명한다.
고체는 기체처럼 냉각 회로를 따라 이동할 수 없기 때문에 파스칼은 공기와 같은 2차 냉매를 순환시켜 열을 이동시킨다.
파스칼은 사용하는 고체 물질의 구체적인 종류를 공개하지 않고 있다. 서 CTO는 “산업용으로 흔히 사용되는 거칠고 다공성인 소재를 독자적인 공정으로 변형해 사용한다”고만 밝혔다.
1,500만 달러(약 200억 원) 이상을 조달한 파스칼은 현재 기술을 레스토랑용 3도어 냉장고에 적용했다. 향후에는 편의점이나 식료품점에서 사용하는 음료용 냉장고를 운영하는 음료 기업과의 협력을 추진할 계획이다.
정재원 연구자는 서울대 전기·컴퓨터공학부를 졸업한 뒤 2021년 미시간대학교 컴퓨터공학(CSE) 박사과정에 진학했다. 현재 박사과정 최종 연차로, AI의 에너지 소비를 측정하고 효율을 높일 수 있는 소프트웨어 ‘제우스(Zeus)’를 개발했다.
2020년대 초 개발자들이 최초의 생성형 AI 모델을 출시하기 위해 경쟁하던 당시에는 AI가 소비하는 에너지가 크게 주목받지 못했다. 하지만 불과 몇 년 만에 전력 소비는 AI의 미래를 좌우하는 핵심 과제가 됐다. 미국 일부 지역에서는 AI로 인한 전력 수요가 공급 능력을 넘어 전기요금을 끌어올리고 전력망 안정성을 위협하고 있으며, 데이터센터는 뜨거운 정치적 쟁점으로 떠올랐다.

이러한 전력 공급 병목에 직면하면서 AI 개발자들은 모델 학습뿐 아니라 사용자 프롬프트에 응답하는 과정에서도 효율성을 높이는 데 주력하기 시작했다. 이를 위해서는 AI의 에너지 사용량을 정확히 측정해야 하지만, 이는 오랫동안 쉽지 않은 과제였다. AI 모델은 여러 종류의 반도체와 이를 냉각하는 팬으로 구성된 서버 클러스터에서 작동하기 때문이다.
기존에는 반도체 종류별로 서로 다른 측정 도구를 사용해 에너지 사용량을 추정했으며, 각각 오차 범위도 달랐다.
정 연구자가 개발한 제우스는 이러한 데이터를 하나의 인터페이스에서 통합해 측정할 수 있는 소프트웨어다. 제우스는 에너지 사용량을 추적할 뿐 아니라 에너지 절감을 위한 최적화 방안도 제시한다.
정 연구자는 “특정 상황에서 AI 모델이 필요 이상으로 빠르게 응답하도록 설정돼 있을 수 있으며, 응답 속도를 조금 늦추는 것만으로도 상당한 에너지를 절감할 수 있다”고 설명한다.
제우스의 측정 데이터는 정 연구자와 동료들이 운영하는 ‘ML.ENERGY 리더보드’의 기반이 되고 있으며, 이 리더보드는 수십 개 AI 모델의 에너지 사용 데이터를 공개한다.
다만 오픈AI의 챗GPT, 앤트로픽의 클로드, 구글의 제미나이 등 주요 모델은 내부 구조가 공개되지 않은 비공개 모델이어서 리더보드에 포함되지 않는다. 정 연구자에 따르면 리더보드가 추적하는 알리바바의 큐원과 같은 오픈소스 모델도 일반적인 생성형 AI의 에너지 소비 특성을 파악하는 데 유용한 근사치를 제공한다.
그의 연구는 엔비디아, 메타, 구글 등 주요 반도체·AI 기업들의 주목을 받고 있으며, 현재 이들 기업과 AI 시스템의 에너지 사용을 최적화하기 위한 협력 방안을 모색하고 있다.
정 연구자는 “업계가 에너지 사용량을 중요한 지표로 인식하기 시작했다”며, 자신의 역할 가운데 하나는 “에너지 사용을 실제로 통제할 수 있다는 점을 알리는 것”이라고 설명했다.
■ 세계적 기술 혁신가 발굴하는 ‘IU 35’
IU 35는 MIT 테크놀로지 리뷰가 매년 만 35세 미만의 과학자, 기업가, 발명가 가운데 향후 기술 분야를 이끌 혁신가를 선정하는 프로그램이다. 올해는 9개국에서 500명 이상의 후보가 추천됐으며, 전문가들의 심사를 거쳐 35명이 최종 선정됐다.
MIT 테크놀로지 리뷰는 이들이 인류가 직면한 질병과 기후변화 등 세계의 주요 문제를 해결하는 데 기여할 차세대 혁신가라고 평가했다.
IU 35는 1999년 MIT 테크놀로지 리뷰 창간 100주년을 기념해 처음 제정됐다. 이후 2005년부터 매년 35명의 혁신가를 선정하는 형태로 발전했으며, 2013년 현재의 ‘35세 미만 혁신가(Innovators Under 35)’라는 명칭으로 변경됐다.
역대 수상자로는 구글 공동창업자 래리 페이지와 세르게이 브린, 메타(당시 페이스북) 창업자 마크 저커버그, 애플의 전 디자인 책임자 조너선 아이브 등이 있다.
