인공지능 AI

AI의 에너지 수요와 핵에너지: 가능성과 한계

myinfo3482-1 2025. 5. 20. 22:29

출처: MIT Technology Review, “Can nuclear power really fuel the rise of AI?” (2025년 5월 20일)
저자: Casey Crownhart

MIT Technology Review의 기사 “Can nuclear power really fuel the rise of AI?”는 AI 데이터센터의 급증하는 전력 수요를 충족하기 위해 핵에너지가 대안으로 주목받고 있지만, 현실적 제약으로 인해 단기적 해결책이 되기 어렵다는 점을 다룬다. 이 기사는 “POWER HUNGRY: AI and our energy future” 시리즈의 일부로, AI의 에너지 소비와 기후 영향을 탐구한다. 아래는 기사의 주요 내용을 객관적으로 정리하고, 외부 지식을 활용해 알기 쉽게 설명하며, 의미와 시사점을 도출한다.

핵에너지가 AI의 성장을 정말로 뒷받침할 수 있을까? 기술 대기업들은 더 많은 에너지를 찾고 있지만, 새 원자로 건설에는 시간이 걸린다 자료: https://www.technologyreview.com/supertopic/ai-energy-package/?utm_source=the_download&utm_medium=email&utm_campaign=the_download.unpaid.engagement&utm_term=%3C%3C%20Test%20Class%20%3E%3E&utm_content=05-20-2025&mc_cid=738b2ecae7&mc_eid=1e9cb4ea70&mc_cid=738b2ecae7&mc_eid=1e9cb4ea70

주요 내용 요약

  1. AI 데이터센터의 전력 수요
    AI 데이터센터는 훈련(training)과 추론(inference) 과정에서 막대한 전력을 요구하며, 이는 24/7 안정적이고 저탄소 에너지원을 필요로 한다.
    • 예: 대형 AI 데이터센터는 500메가와트(MW) 이상의 전력을 소비하며, 이는 소규모 도시의 전력 사용량에 해당한다.
    • 국제에너지기구(IEA)에 따르면, 데이터센터는 2022년 전 세계 전력의 약 2%를 소비했으며, 2026년까지 두 배로 증가할 전망이다. 미국에서는 데이터센터 전력 수요가 현재 전체 전력의 4~5%에서 2030년 10~12%로 증가할 것으로 예측된다.
  2. 빅테크의 핵에너지 관심
    메타, 아마존, 마이크로소프트, 구글 등 빅테크 기업들은 탄소중립 목표와 AI 전력 수요를 충족하기 위해 핵에너지에 주목하고 있다.
    • 마이크로소프트: 펜실베이니아의 쓰리 마일 아일랜드(Three Mile Island) Unit 1 원자로를 재가동하기 위해 콘스텔레이션(Constellation)과 장기 전력 구매 계약을 체결했다. 이 원자로는 크레인 청정에너지 센터(Crane Clean Energy Center)로 이름을 변경하며 2028년 재가동을 목표로 한다.
    • 아마존: 워싱턴주에서 X-에너지(X-energy)의 소형 모듈 원자로(SMR) 프로젝트 초기 단계에 자금을 지원하며, 320MW(최대 960MW로 확장 가능)의 전력을 구매할 권리를 확보했다. 이 프로젝트는 2030년대 초 가동을 목표로 한다.
    • 구글: 카이로스 파워(Kairos Power)와 계약을 체결해 소형 원자로를 통해 2030년부터 AI 데이터센터 전력을 공급받을 계획이다.
    • 메타: 기존 원전 인근에 AI 데이터센터를 건설하려 했으나, 전력망 규제로 직접 전력 공급이 제한되었다.
  3. 핵에너지의 장점과 한계
    핵에너지는 거의 탄소 배출이 없고, 24/7 안정적 전력을 제공해 AI 데이터센터에 적합하다. 그러나 새로운 원자로 건설과 기존 원전 재가동에는 시간, 비용, 규제적 장벽이 존재한다.
    • 장점:
      • 저탄소 에너지원으로, 빅테크의 탄소중립 목표(마이크로소프트 2030년, 구글 2030년, 아마존 2040년)에 부합한다.
      • 기존 원전의 라이선스 연장(최대 80년)과 재가동은 비교적 빠른 전력 공급이 가능하다.
    • 한계:
      • 건설 시간: 새로운 원자로(SMR 포함)는 설계, 규제 승인(미국 원자력규제위원회, NRC), 건설에 10~15년이 소요된다. 예: X-에너지의 워싱턴 프로젝트는 2030년대 초, 카이로스 파워는 2030년 가동 목표다.
      • 비용: 원전 건설은 수십억 달러가 들며, SMR은 아직 상용화되지 않아 초기 투자 리스크가 크다.
      • 규제: NRC의 엄격한 승인 과정은 프로젝트 지연을 초래한다. 예: X-에너지는 현재 사전 신청 단계다.
      • 폐기물과 안전: 방사성 폐기물 처리와 사고 위험(예: 1979년 쓰리 마일 아일랜드 사고)은 여전히 우려 요인이다.
  4. 기존 원전 활용
    새로운 원자로 건설이 지연되는 동안, 기존 원전의 라이선스 연장과 재가동이 대안으로 주목받는다.
    • 미국의 원전 평균 연령은 42년이며, 다수는 60년 또는 80년까지 라이선스를 연장받았다. 예: 프랑스와 스페인도 원전 수명을 연장했다.
    • 미시간의 팔리세이드(Palisades) 원전은 2025년 재가동을 목표로 15.2억 달러의 미국 에너지부(DOE) 대출을 받았으나, 스팀 발생기 손상으로 추가 비용이 발생할 수 있다.
    • 재가동은 새 원전 건설보다 빠르지만, 제한된 수의 폐쇄 원전만 대상이 될 수 있다.
  5. 첨단 원자로(SMR)와 도전
    소형 모듈 원자로(SMR)는 기존 원전보다 작고, 모듈화 설계로 건설 비용과 시간을 줄일 수 있다. 그러나 상용화까지는 시간이 필요하다.
    • X-에너지: 우라늄 기반의 작은 구형 연료를 사용하며, 320~960MW 출력이 가능하다.
    • 카이로스 파워: 물 대신 용융 불화염을 냉각제로 사용해 안전성을 높였다. 테네시에서 시범 원자로 건설 중이다.
    • 도전: SMR은 아직 상용화 전이며, NRC 승인, 초기 비용, 기술적 안정성 확보가 필요하다. 전문가들은 2030년대 초까지 대규모 전력 공급이 어려울 것으로 본다.
  6. 미래 전망과 에너지 믹스
    AI의 전력 수요는 핵에너지뿐 아니라 재생에너지(태양광, 풍력), 에너지 저장, 지열 등 다양한 에너지원을 요구한다.
    • 재생에너지는 변동성으로 데이터센터의 연속적 수요를 충족하기 어렵다. IEA는 2035년까지 데이터센터 수요의 절반만 재생에너지로 충족될 전망이다.
    • 천연가스 발전소는 단기적 대안으로 증가하고 있지만, 메탄 누출로 기후 목표에 부정적이다.
    • 핵에너지는 장기적으로 중요하지만, 단일 해결책이 될 수 없다. 구글의 마이클 테렐(Michael Terrell)은 “모든 에너지원(풍력, 태양광, 저장, 지열, 핵)이 필요하다”고 강조했다.

시사점

  1. 핵에너지의 잠재력과 한계
    핵에너지는 AI 데이터센터의 저탄소 전력 수요를 충족할 수 있는 유망한 옵션이지만, 건설 시간과 비용, 규제 장벽으로 인해 단기적 해결책은 아니다. 기존 원전 재가동과 라이선스 연장은 빠른 대안이지만, 제한된 규모로 전체 수요를 감당할 수 없다.
  2. 빅테크의 역할
    마이크로소프트, 아마존, 구글 등 빅테크는 핵에너지 프로젝트에 자금을 지원하며, 원전 운영자와의 파트너십을 통해 안정적 전력을 확보한다. 그러나 이들의 탄소중립 약속은 천연가스 의존 증가(예: 루이지애나 메타 데이터센터)로 인해 도전에 직면해 있다.
  3. 환경 정의와 지역 영향
    데이터센터와 원전은 종종 저소득 또는 환경적으로 취약한 지역에 위치하며, 방사성 폐기물, 물 소비, 지역 전력망 부담으로 주민 반발을 초래할 수 있다. 예: 네바다의 물 부족, 펜실베이니아의 쓰리 마일 아일랜드 재가동 논란.
  4. 정책과 규제 필요
    핵에너지 확장을 위해서는 NRC의 규제 절차 간소화, SMR 상용화를 위한 정부 지원, 재생에너지와의 통합 전략이 필요하다. 유럽연합의 2030년 데이터센터 탄소중립 지침은 참고 모델이 될 수 있다.
  5. AI와 기후 목표의 균형
    AI의 전력 수요는 기후 목표와 충돌할 가능성이 크다. 핵에너지는 장기적 솔루션이지만, 단기적으로 천연가스 의존이 증가하면 배출 감축이 어려워진다. 효율적 AI 모델(소규모 모델)과 에너지 최적화 기술(예: DeepMind의 40% 냉각 에너지 절감)이 필요하다.

결론

AI 데이터센터의 전력 수요는 핵에너지를 포함한 다양한 에너지원의 필요성을 부각시킨다. 마이크로소프트, 아마존, 구글은 쓰리 마일 아일랜드 재가동, SMR 프로젝트 등 핵에너지에 투자하지만, 건설 시간, 비용, 규제는 단기적 활용을 제한한다. 천연가스 의존 증가와 재생에너지의 변동성은 기후 목표 달성을 어렵게 한다. 핵에너지는 장기적 저탄소 솔루션이 될 수 있지만, 재생에너지, 에너지 저장, 효율적 기술과 통합된 에너지 믹스가 필요하다. AI의 성장과 기후 목표의 균형은 빅테크, 정부, 지역사회의 협력에 달려 있다.