[투자Note] 주식 리서치

LS일렉트릭 (010120) - AI 냉각 시대 숨은 핵심 공급망?

alphanote 2025. 7. 1. 09:59
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2024년 전력 · 변압기 업종의 주가 폭등.. 그 이후

2024년 내내 전력 및 변압기 업종은 말 그대로 '핫'했다. 대표주자인 HD현대일렉트릭은 주가가 9만원 초반대에서 연말엔 40만원 수준까지 올랐다. 이미 3조원대 초중반의 시가총액이었던 기업이 한 해 만에 15조원 가까이 평가 받은 해였다. 
 
산일전기 같은 변압기 회사의 IPO도 있었고, '25년 상반기에 들어서는 사모펀드들이 파워맥스, 국제전기 등 중소형 업체들을 인수하며 본격적으로 인수하면서 본격적으로 시장에 진입하기 시작했다. 그만큼 전력은 앞으로 몇 년간 핵심 테마가 될 수 밖에 없는 산업이라 생각한다.
 
특히 AI와 전력이라는 두 축이 맞물리면서 그 성장성은 더욱 부각되고 있다. AI가 활성화된 이후에는 어떤 플랫폼이 AI를 잘 활용하는지도 중요하지만, 전기는 그보다 근본적인 인프라다. GPU가 커지든, ASIC이 나오든, 연산량이 아무리 늘어나든, 전력이 없으면 아무것도 돌아가지 않는다. 
 
그 동안 별다른 관심을 두지 않았던 나도, 최근 LS일렉트릭과 관련된 기사를 보고 다시 이 섹터를 들여다보게 되었다.
흥미로웠던 점은, 초고압 변압기 중심의 전력 인프라 투자 외에도, AI 데이터센터의 확산과 함께 완전히 새로운 수요 축이 열리고 있다는 것이었다. 바로 '냉각' 이라는 요소가 전력기기의 진화 방향을 바꾸고 있다는 점이다. 

 
 

Industry: AI 시대, 냉각 방식의 전환 

AI 데이터센터는 상상 이상으로 많은 전력을 소모한다. 전체 전력 사용량의 약 10~20%가 냉각, 그 중에서도 팬을 돌리는 데 쓰인다고 한다. 그런데 예전부터 써오던  '공랭식' 냉각 방식은 전력 소모가 클 뿐 아니라 냉각 효율도 한계에 부딪히고 있다. 
 
그래서 업계는 '수랭식' 방식으로 빠르게 눈을 돌리는 중이다. 액체냉각은 기존의 공랭식 대비 냉각 효율이 높고, 소모 전력을 ~5% 이내로 줄일 수 있어 AI 서버 운영비용 절감에 직결된다. (기존 공랭식은 공기 흐름을 만들어 열을 식혔던 방식으로, 전력 소모가 크고 AI 서버처럼 고밀도 열을 감당하기 어려웠다면, 수랭식은 냉각수를 활용해 직접적인 열을 전달할 수 있어, 냉각 효율이 높고 열 제거 속도도 훨씬 빠르다고 한다.)
 

액체냉각 방식

 
이러한 냉각 방식의 전환은 단순한 장비 교체를 넘어, 냉각 장비에 들어가는 전력 제어 구조 자체까지 변화 시키고 있다. AI 냉각 장비는 고출력 전력을 안정적으로 공급하는 동시에, 순간적인 전류 변화에도 빠르게 대응해야 하며, 정밀한 전압 조절기능이 요구된다. 따라서, 초고압 송배전망과 연계된 대형 변업기의 역할이 여전히 중요하지만, 냉각장비 내부에 장착되는 소형·고정밀 전력기기의 수요도 함께 증가하고 있다. 이 떄문에, 차단기, 개폐기, 정밀 배전반 등 고부가가치 전력기기의 중요성이 새롭게 부각되고 있다. 
 
이런 흐름 속에 엔비디아는 2023년부터 냉각방식을 공랭식에서 액체냉각으로 전환했고, 글로벌 수랭식 냉각시스템 점유율 1위인 버티브(Vertiv)를 전략적 파트너로 선정했다. 엔비디아 뿐만이 아니라, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등 주요 빅테크들 역시 AI 데이터센터의 성능 향상과 에너지 효율을 위해 액체냉각 전환을 적극 추진하고 있다고 한다. 
 
리서치에 따르면 글로벌 액체냉각 시장 규모가 2024년 약 3.5조원에서 2034년 약 18조원 규모까지 매년 약 ~20% 이상의 속도로 성장할 것으로 전망하고 있다.
 

글로벌 액체냉각 시장 규모

 
 

Company: LS일렉트릭의 포지셔닝 변화 

LS일렉트릭은 작년 8월부터 버티브와 협력 관계를 맺고, AI 서버 냉각시스템에 들어갈 전력기기를 공동 개발 중인 것으로 알려져 있다. 구체적으로는 차단기, 개폐기 등 정밀제어 전력장치를 공급하는 구조다. 
 
과거 버티브는 ABB로부터 전력기기를 대부분 공급받았고, 일부는 슈나이더 일렉트릭에서 조달했다. 하지만 납기 지연, A/S 불만, 가격 문제 등이 누적되며 공급처 다변화를 고민하게 되었다 하고, LS일렉트릭이 그 대안으로 떠오른 것이다. 
 
LS일렉트릭은 전통적으로 배전반, 개폐기, 차단기 등 중저압 전력기기에서 강점을 보이는 기업이다. 국내에서는 변압기 사업도 보유하고 있으나, 주력은 배전 및 제어 중심의 전력기기 라인업이다. 특히 정밀제어 기술과 시스템 안정성 측면에서의 강점들이, AI 냉각 전력기기라는 신시장에서도 선제적인 대응으로 이어진 것 같다.
 
한편, LG전자의 노르웨이 온수 솔루션 기업 '오소' 인수를 통해 유럽 HVAC 사업을 확대하고 있으며, 삼성전자는 독일 냉각 전문기업 '플렉트' 인수를 통한 냉각 기술력을 확보하고 있다. 다만, 두 기업 모두 AI 전력제어 시스템 분야에서는 아직 실질적인 납품 레퍼런스가 공개된 바 없어, 정밀 중저압 전력제어 관점에서는 아직 초기 단계에 머물러 있다고 판단된다.  
 
반면, LS일렉트릭은 냉각장비 내부 전력기기부터 배전반, 전체 배전 통합 시스템까지 아우루는 수직통합형 전력 솔루션 라인업을 구축하고 있어, 단순 제품 납품을 넘어선 공급 경쟁력을 확보하고 있는 것으로 평가된다.
 

왜 다른 변압기 업체들은 이 시장에 진입하지 못하는지?

기존 초고압이나 중전압 장비를 만드는 회사들은 보통 대규모 전력망, 즉 거시적인 인프라 중심의 설계에 익숙한 경우가 많다. 그런데 AI 냉각장비에 들어가는 전력기기는 아주 좁은 공간에 들어가야 하고, 그때그때 바뀌는 전류에 정밀하게 반응해야하는 구조다.
 
이런 소형·고정밀 전력기기는 설계 방식도 다르고, 테스트 방식도 다르다.
말하자면 큰 변압기를 잘 만드는 기술과, 작고 복잡한 전력제어 장치를 만드는 기술은 결이 좀 다른 셈이다. 그래서 기존 업체들이 가지고 있는 밸류체인이나 기술 기반으로는 이 시장에 바로 뛰어들기가 쉽지 않은 진입장벽이 높은 시장이라는 것이다. 
 

대형변압기 vs. 배전용 변압기 구조 차이

 
 

Valuation: 프리미엄을 받을 수 있을지 

현재 주요 전력기기 3사의 valuation multiple은 아래와 같다:

  • LS일렉트릭: 25.5x ('25E) / 20.2x ('26F)
  • 현대일렉트릭: 25.8x ('25E) / 21.7x ('26F)
  • 효성중공업: 22.2x ('25E) / 18.6x ('26F)

현재 밸류에이션은 대동소이하며, 이는 LS일렉트릭의 AI 냉각 전력기기 사업의 구조적 특성이 아직 반영되지 않았다고 생각한다.
 
AI 전력기기 사업은 기존 변압기 사업 대비 다음과 같은 특징을 가질 수 있다고 본다:

  • 고정밀 제어 기반 기술집약도 → 단가 대비 높은 마진율%
  • 대규모 송배전 CapEx 사이클보다 Non-cyclical한 IT 인프라 투자 흐름
  • 납품만 되면 시스템 간 호환성 및 인증 문제 등으로 인한 장적 거래관계 유지 가능성

따라서 단순한 중저압 전력기기 사업보다 고정 매출화 가능성이 있기에, 기존 CapEx 사이클 기반 장비보다 구조적으로 더 높은 멀티플을 부여받을 수 있는 영역라고 본다. 현재 LS일렉트릭의 밸류에이션은 이러한 구조적 특성이 충분히 반영되지 않은 보수적 수치로 판단된다.
 
 

마치며

AI는 아직 산업적으로 초기 단계에 있다. 즉, 누가 승지일지는 모른다. OpenAI가 될 수도, 여태껏 쌓아온 빅데이터 기반 Google Gemini가 충분히 현재보다 더 유의미한 경쟁사가 될 수도 있다고 생각한다. 하지만 전력은, AI 칩이 아무리 바뀌어도, 연산량이 아무리 커져도, 전기 없이는 아무것도 돌아가지 않는다.
 
그런 의미에서 LS일렉트릭이 버티브를 통해 글로벌 AI 데이터센터 인프라에 들어간다는 건 단순한 납품 계약 그 이상이라고 본다. ABB, 슈나이더 같은 글로벌 전력기기 기업들이 주도하던 시장에 국산 기업이 실질 공급업체로 진입했다는 건, 상징성 이상으로 향후 글로벌 수요에 안정적으로 대응할 수 있는 체계를 인정받았다는 의미다.
 
아직 LS일렉트릭의 버티브 향 수주는 2026년부터 본격화될 가능성이 있지만, 이미 1년 가까이 함께 공동 개발을 이어오고 있는 만큼, 앞으로 실제 납품으로 이어질 가능성도 점차 높아지고 있다고 본다. 단순한 단기 테마로 끝날 이슈는 아니고, AI 인프라가 계속 구조적으로 커지는 흐름 속에서 실적이 수반되는 모멘텀으로 전환될 여지가 충분히 있다고 생각한다.
 
 
(Disclaimer: 본 글은 투자 권유 목적이 아니며, 작성자의 개인적인 의견을 기반으로 작성되었습니다. 투자로 인한 손실에 대한 책임은 전적으로 투자자 본인에게 있음을 알립니다.)
 

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