본 연구는 AI 데이터 센터의 지속 가능한 에너지 공급을 위해 혁신적인 세 가지 시스템을 통합 제안하며, 이는 자급자족형 데이터 센터 모델 구축의 기반을 마련합니다. 첫째, 서버에서 발생하는 저급 폐열(80°C)을 회수하기 위해 유기 랭킨 사이클(ORC) 시스템을 설계하고 시뮬레이션한 결과, 7.1%의 효율로 연간 43,000kWh 이상의 전력을 회수하고 5 톤의 $\text{CO}_2$를 감축할 수 있음을 입증했습니다. 둘째, 강화학습 기반 온디바이스 AI 모델을 각 서버의 BMC에 내장한 분산형 EMS를 개발하여 냉각 전력을 기존 대비 31% 절감하고 PUE 를 1.22 로 개선함으로써, AI 가 스스로 에너지 부하를 최적 관리하는 자기 최적화 능력을 실증했습니다. 셋째, 이 두 시스템을 태양광, 풍력, 지열 등의 재생 에너지와 유기적으로 통합하여, 데이터 센터가 단순한 에너지 소비자가 아닌 생산 및 관리자로 진화할 수 있는 하이브리드 에너지 구조를 제시함으로써, 급증하는 AI 전력 수요에 대응하고 탄소 중립에 기여하는 실질적인 로드맵을 제공합니다.